#ТеорияШСМ
ПРИМЕРЫ СИСТЕМНОЙ ТЕРМИНОЛОГИИ
Рассказ о целевой системе всегда начинается с её описания как чёрного ящика, при этом по факту приходится рассказывать не столько о самой целевой системе, сколько о надсистеме. И это не случайно: системный подход начинается с того, что система определяется по её роли в окружении (ролевой объект среди систем окружения), по её ролевому поведению/функции (изменениям, которые система производит в системах окружения). От границы целевой системы по системным уровням наверх, к окружению, к надсистеме – это первый мыслительный ход в системном мышлении, это главный императив. Никакого «деления на части», никакого «состоит из», пока не выяснили, для чего используется целое, в котором мы интересуемся частями!
Например, опишем простую механическую систему с электрическими элементами – напорный насос.
Целевая система – напорный насос, использованный в насосной станции (т.е. надсистема – насосная станция). Его роль – напорный насос, чтобы вода доходила до верхних этажей здания, действие/функция – поднимать давление жидкости. Одна из его подсистем – ротор с лопатками (это центробежный насос/centrifugal pump).
Одна из внешних ролей/внешних стейкхолдеров – оператор (owner-operator) насосной станции. Потребность – бесперебойный напор воды, выходящей из насосной станции (обратите внимание, что потребность говорит не про насос как целевую систему, а про насосную станцию как надсистему!). Требования: обеспечивать напор до 40 метров, расход (проток воды) до 10000 литров/час, наработка на отказ от 5000 часов.
Некоторые системы в окружении: мотор, трубопровод (они входят в состав насосной станции, но они внешние по отношению к насосу), электрическая проводка.
Некоторые системы в обеспечении: конструкторское бюро (проектировавшее насос), завод (изготовитель насоса), проектировщик и строитель насосной станции (они обеспечивали выбор именно этого насоса, его закупку, монтаж на насосной станции), гаечный ключ (закручивали гайки, которыми насос крепится к фундаменту).
Другой пример: электроника с островками софта – наручные смарт-часы...

Продолжение в блоге Школы.
Источник: учебник А.Левенчука «Системное мышление 2019»

Вся наша жизнь – inference!
bit.ly/3n4qTTn

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence на прошлой неделе провел конференцию "Triangulating Intelligence: melding neuroscience, psychology, and AI". Так что на этой можно занять вечера просмотром её записи.

Программа конфы и другие детали здесь.

Сегодня и завтра еще есть возможность зарегистрироваться для участия в онлайн-хакатоне Complexity Weekend, который пройдет в ближайшие ПТ-ВС.

На данный момент мероприятие собрало 100+ человек из 34 стран. Среди участников люди с очень разнообразным опытом - студенты, преподаватели, исследователи, консультанты, разработчики, стартаперы и т.д.

Вливайтесь! www.complexityweekend.com/

Невероятную красоту жизни микрокосма можно наблюдать в видео созданных с использованием нового метода микроскопии differential interference contrast (DIC). Ваш 4K экран наконец получит достойный контент.
youtu.be/HbwV-EzP67Q

Каждая новая теория в своем жизненном цикле проходит путь от борьбы за интеллектуальное выживание среди других и завоевание последователей. Дальше, через большое количество исследовательских разработок получает корпус материалов, часто разрозненных, которые ее в себе содержат. И в какой-то момент кто-то должен отдать research debt и провести работу по обобщению наработок и превратить теорию в дисциплину, которой можно обучать и применять в человеческой деятельности. А если получилась трансдисциплина, то в разных видах деятельности.

Такой путь за 20 лет прошел Active Inference, и видны первые шаги исследовательского сообщества к созданию учебных материалов, адаптированных для насколько это возможно быстрого и легкого изучения теории. Условно, чтобы понимать его могли не только доктора наук, но и люди с хорошим высшим образованием. Как и положено для 21 века, все это происходит crowed-based, естественным самоорганизованным и распределенным образом, с координацией через twitter и keybase.

Как результат по ссылке можно посмотреть версию структуры учебной программы с огромным количеством источников. Не пропустите части по кибернетике и ML.

https://jaredtumiel.github.io/blog/2020/10/14/spinning-up-in-ai.html

Если вам удалось просмотреть силлабус по Active Inference и не пропустить часть по ML, то приложения фреймворка для Reinforcement Learning должны вас заинтересовать.

На стримах семинаров 10 и 17 ноября наше исследовательское сообщество будет обсуждать статью Alexander Tschantz et al 2019 "Scaling active inference":
In reinforcement learning (RL), agents often operate in partially observed and uncertain environments. Model-based RL suggests that this is best achieved by learning and exploiting a probabilistic model of the world. 'Active inference' is an emerging normative framework in cognitive and computational neuroscience that offers a unifying account of how biological agents achieve this. On this framework, inference, learning and action emerge from a single imperative to maximize the Bayesian evidence for a niched model of the world. However, implementations of this process have thus far been restricted to low-dimensional and idealized situations. Here, we present a working implementation of active inference that applies to high-dimensional tasks, with proof-of-principle results demonstrating efficient exploration and an order of magnitude increase in sample efficiency over strong model-free baselines. Our results demonstrate the feasibility of applying active inference at scale and highlight the operational homologies between active inference and current model-based approaches to RL.

Сейчас доступна запись вводной лекции, задающей контекст обсуждения. Если вы видите актуальность этой работы для себя, свяжитесь по контактам под видео чтобы подключиться к семинарам.

youtu.be/kXw1CPRkJCw

Сберовская GPT-3 и удивительные факты о лягушках.

Поспрашивал GPT-3 о лягушках. Оказывается, я много не знал...

Вопрос: Кто такие лягушки?
RuGPT: это мы. Лягушки - это мы, которые живут у нас внутри, они - наше тело. Они нас питают и защищают от всего остального. А все, что мы делаем - это просто платим за них. И мы платим за них, потому что нам не нужно ничего другого. Сила лягушек в том, что они помогают нам жить, когда мы этого совсем не хотим. Мы хотим, чтобы они умерли и превратились в прах, но они живут и помогают нам. Когда мы их теряем, они возвращаются снова, мы снова их находим и платим. Так и происходит бесконечное число раз.

Вопрос: Как выглядят лягушки?
RuGPT: Это огромные, покрытые перьями усатые существа с квадратным туловищем, длинной и широкой шеей, коротким хвостом и сильными, мощными ногами. Они не могут плавать, как другие животные, и передвигаются по морскому дну на маленьких ластах или на хвосте, подобно дельфинам.

Вопрос: Чем обычно лягушки занимаются?
RuGPT: Лягушки не любят сидеть в своих берлогах и предпочитают плавать по волнам. Их любимые занятия – плавать с крупами, в качестве которых может выступать и мусор (отсюда, кстати, происходит их имя «лягушинный помет»), или, что еще более удивительно, лягушки, как правило, вдыхают китовую сперму.

Вопрос: Что ещё следует знать о лягушках?
RuGPT:
Лучше всего о этом расскажет такой стих

В час, как на суше, как в глубине моря,
Лягушек много, и все они равны.
Они не боятся никого,
В час, когда они плывут к земле, как в небе.
В час, как в час, в минуту, когда в море,
В час, когда лягушки плывут на берег,
В час, когда они идут вброд к реке,
В час, когда жабы в море плывут вброд
Назад в океан, на дно, на дно, в глубину.

Roam Research недавно привлек $9 млн долларов, при оценке в $200. Такой результат можно считать отличным примером стратегии работы через сообщество, чтобы в итоге продавать достаточно простой продукт дороже Office без затрат на маркетинг. Но для этого понадобилось "учредить" целый Roamcult вокруг их knowledge management system и вариантов ее использования. При этом под капотом у них networked notebooks и markdown.

При правильном подходе подобные продукты, которые сейчас развиваются в количестве, действительно могут сильно повысить личную и командную эффективность. Но для этого может вполне подойти и одна из бесплатных открытых альтернатив, без необходимости вступать в культ. Например просто в виде плагина к VSCode www.dendron.so/

Инвестиции в российское сельское хозяйство приносят прорывные результаты
youtu.be/8HZ4DnVfWYQ

Ролик про русскую кибердеревню уже транслируют по радио, что добавляет киберпанка и превращает его в самый успешный арт-проект 2020г.

А вот вышедший в тот же день семинар про настоящую групповую робототехнику с докладом "Модели подражательного поведения и социального обучения аниматов" Валерия Карпова, доц., к.т.н., начальника лаборатории робототехники НИЦ "Курчатовский институт" посмотрел буквально никто.

Срочно наверстываем!
Доклад youtu.be/hVQBUm1-E-g
Обсуждение youtu.be/cdzUE_GLKkI

Ваш мозг не для того, чтобы думать
Так называется превосходная вчерашняя статья проф. Лизы Барретт в NYT. Эта статья приняла эстафету моего апрельского поста «Назначение интеллекта — не думать. А облегчать жизнь тела в среде». Но помимо тематической переклички с моим постом об истинном назначении мозга и интеллекта, статья Барретт весьма актуальна еще и в контексте навалившейся на нас пандемии.

Но сначала несколько ключевых тезисов о назначении мозга (по Барретт).
Мозг – это главный командный пункт управления телом. Он эволюционировал вовсе не для интеллектуальных прорывов, творческих взлетов или ощущения счастья. И даже не для точного восприятия мира таким, каков он есть (этого нет и в помине). Главная задача мозга – обеспечить, чтобы организм был жив и здоров: как физически, так и душевно.

Любой мозг выполняет одну и ту же основную задачу: эффективно обеспечивать ресурсы для физиологических систем в теле животного (то есть его внутренней среды), чтобы животное могло расти, выживать и размножаться. Этот важнейший для живого существа процесс называется аллостазом. Посредством его мозг регулирует работу организма в соответствии с затратами и выгодами. "Эффективность" этого процесса требует способности предвидеть потребности организма и удовлетворять их до того, как они возникнут.

Барретт уподобляет аллостаз – контролю за «бюджетом тела» (динамикой его доходов и расходов).
Каждое действие организма (стояние и бег, обучение и сон, воображение и драка …) требует расхода ресурсов - имеющихся в организме запасов воды, соли, глюкозы и т.д.). Это расходование ресурсов подобно снятию средств со счета.
Пополняется счет другой группой действий. В первую очередь, это еда и сон.
Задача мозга – обеспечить, чтобы на счете всегда был достаточный запас ресурсов, необходимых для роста, выживания и размножения существа.

Теперь про мозг, аллостаз и проблемы с пандемией
Мы все проходим через трудные времена, когда мы подвержены высокому риску нарушения «бюджета тела».
Если вы чувствуете усталость от пандемии и боретесь с отсутствием мотивации, рассмотрите свою ситуацию с точки зрения “бюджета тела”.

Дело в том, что с точки зрения “бюджета тела”, различия между ментальным и физическим не имеют смысла. Чувство тревоги и боли в животе - это два способа, с помощью которых мозг воспринимает физический дискомфорт. Нет такой вещи, как чисто ментальная причина, потому что каждое ментальное переживание имеет корни в физической структуре вашего тела. Это одна из причин, по которой физические действия (напр. глубокий вдох или более продолжительный сон) могут быть удивительно полезны в решении проблем, которые мы традиционно рассматриваем как психологические.

Поэтому, при душевном дискомфорте, попробуйте представить его, как нечто физическое.
Например, когда вам в голову приходит неприятная мысль - “я больше не могу терпеть это сумасшествие”, - задайте себе вопросы, касающиеся бюджета тела:
- Я достаточно выспался прошлой ночью?
- У меня обезвоживание?
- Может, мне прогуляться?
- А может стоит позвонить другу?

Все это – средства пополнения “бюджета тела”, и лучший способ ему помочь.

И самое важное. Предложенное – вовсе не семантическая игра.
Речь идет об извлечении из ваших физических ощущений новых смыслов, помогающих направлять ваши действия в нужном для мозга направлении.
Ибо все, к чему стремится мозг, находится на службе телесного бюджета.
Так не пытайтесь помочь своему мозгу размышлениями и рефлексией. Он создан вовсе не для того, чтобы думать. Дайте ему то, зачем он создан эволюцией – помогите ему восполнить “бюджет тела”.


Подробней и в деталях см. эту научную работу Барретт

#Мозг #Интеллект #Разум

ламповый квантовый юмор в короткометражках с участием Стивена Хокинга (и Кеану Ривза):
Epic chess match youtu.be/Hi0BzqV_b44
Quantum is Calling youtu.be/UR-eHmNpicM

Active Inference Lab 2021 ~ Call for collaboration

We are curating and developing real life applications of Active Inference framework to different fields, including online team management, Artificial Intelligence, Robotics, psychology, and more. We use transdisciplinary and participatory approaches based on Systems Thinking and Complexity Science.

For 2021, we are calling for collaboration with all interested parties. Our focus is on reducing our uncertainty about finding architectural solutions that result in working products. The best architectures will survive. We can provide educational services, methodological support, research & publishing experience, promotion of shared activities, and more. We are looking for collaborators who are interested in working on things like simulation, ontologies, machine learning, communication, accessibility, outreach, and databases.

We have several major area of work and collaboration open for 2021:

1. Our cornerstone project is a community-developed, open-source Active Inference Book of Knowledge (AIBoK) and educational courses as a result. This project will entail ontological, methodological, and pedagogical research & development.

2. We plan to continue the weekly Active Inference Livestream (youtube.com/c/ActiveInference) as an accessible and participatory space for learning about Active Inference. We are also developing new formats here, such as seminar, presentation, dialogue, and working group.

3. Following our work on Active Inference in online teams (zenodo.org/record/4021163), we will continue development on tooling such as knowledge management systems, collaborative research models, simulation of digital workspaces, and onboarding tools.

If you would like to participate in Active Inference Lab in 2021, whether in the projects listed above or on some other work, please let us know by filling out this survey: forms.gle/9Q4L8Ud9RmcWAxAn8

Let us know if you have any other questions/comments/feedback. Also feel free to share this message with anyone you think might be interested in the work. Otherwise, we hope to see your positive response to the form above, and we will be in touch with you soon!

Thank you,
Active Inference Lab
www.activeinference.org

200 тысяч роботов за 8 лет начали работу на складах Amazon. Подразделение amazonrobotics.com стало мощным королевством в империи Безоса, поглощая стартапы и специалистов в количестве.

В 2021г будет запущена новая робототехническая лаборатория стоимостью $40 млн. Что характерно, специалистов в нее набирают из аэрокосмической области. Таких и сейчас уже много в компании, а значит без системной инженерии там не обходятся.

Ролик рассказывает историю становления, актуальное состояние и перспективы Amazon Robotics.

youtu.be/AKCJsvZdBmI