ИИ-интенсив_вторая_лекция_исправленная_расшифровка (исправленная)

Файл:

/static/event-files/evt-intensive-02/ИИ-интенсив_вторая_лекция_исправленная_расшифровка.docx

ИСПРАВЛЕННАЯ РАСШИФРОВКА ИИ-интенсив: рефлексивная петля, контексты и гибридный интеллект Проектирование образовательных экспериментов и технических заданий для ИИ-решений Редакционный принцип Сохранены содержание, порядок рассуждения, вопросы и реплики участников. Исправлены ошибки машинной расшифровки, пунктуация и явные речевые сбои. Содержание Рефлексивная петля: исходная модель Семиотическая этажность и гибридный интеллект Синхронизация человека и машины в общей деятельности Контекст исследовательской и экспериментальной работы Как собрать рабочий контекст с помощью ИИ Верификация, ограничения и работа с галлюцинациями Хранение контекстов и управление их дрейфом Петля как способ проверки и уточнения модели Кейс: агентская аспирантура и исследовательская позиция Аспирант как руководитель виртуальной лаборатории Контексты, агенты и организация исследовательской работы Технические и организационные ограничения Итоги кейса и применение модели в проекте Вопрос о востребованности исследования Рефлексивная петля: исходная модель ТИМУР ЩУКИН Всем здравствуйте. Здравствуйте. В принципе, я готов начинать, но могу подождать. Здравствуйте. Здравствуйте, что здесь? Ну, тогда давайте начинать. Хорошо. Всем здравствуйте. Сейчас начинаем. Смотрите, в прошлый раз меня попросили то, что я называл петлей, и то, что я так очень плотно описывал на примере работы с проектом в целом, описать более подробно. Я собираюсь сейчас это сделать, занять этим от половины до двух третий нашего разговора на одном конкретном примере. Как эта самая петля, в кавычках, работает на восстановление одного контекста. В качестве такого контекста для проекта я взял исследовательское экспериментание. Теперь у меня будет 10 тезисов про эту самую петлю, соответственно 10 слайдов. И потом еще 10, они более короткие, более простые, это применение этого к еще одному кейсу. Итак, смотрите, почему я называю это все дело петлей. Для меня, в моей работе, в той тусовке, в части которой я являюсь, в основном те, кто занимается образованием в школе Сколково, петля, как правило, используется в контексте рефлексивной петли. Почему это петля? Что имеется в виду? Вот человек что-то делал, какую-то деятельность осуществлял, после этого этот человек меняет позицию, то есть он выходит из этой деятельности, становится другим, уже не действующим, а тем, кто анализирует свою собственную деятельность. Он смотрит на то, как он работал, смотрит, какие цели он ставил, достиг он их или нет, и смотрит на те инструменты, при помощи которых он работал. В первую очередь инструменты мыслительные, схемы, понятия и так далее. После этого он возвращается обратно в деятельность, изменив ее. То есть петля замкнулась, потому что деятельность продолжается. Как правило, вот эта петля запускается не просто так, по ритуалу, там, каждый раз, хотя говорят, что это полезно, а в тот момент, когда что-то не получается, да, потому что если что-то получается, что это, в общем, означает, что все нормально работает, как бы, это рефлексия особо в этих условиях не требуется, петлю эту запускать нет необходимости. Соответственно, есть такое еще понятие, которое связано с этой петлей, это рефлексивная свечка. Обычно ее характеризуют как что-то негативное. О чем идет речь? Вот я что-то поделал, я выхожу к позицию наблюдателя и проектировщика своей собственной деятельности. Первый шаг. После этого ту позицию, из которой я смотрю на первую деятельность, например, как я рефлексирую, я ее теперь делаю объектом рефлексии. У меня появляется второй этаж. Такое тоже иногда необходимо, потому что бывает, что инструментов не хватает не только у действующего, но и у того, чье действие есть рефлексия. Но и так, как вы догадываетесь, можно очень высоко добраться, и те, кто начинают вместо того, чтобы работать, уходить на много этажей наверх, про них говорят, что ушли в рефлексивную свечку. Нам этот пример необходим для того, чтобы понимать, что, конечно, модель петли в этом смысле, она трактальна и подразумевает, что у вас над каждым уровнем может при каких-то обстоятельствах выстраиваться новый уровень. Но вся эта схема имеет смысл, если в какой-то момент вы, в смысле субъект действующий, возвращается обратно и все-таки делает следующий шаг в деле. Это одно представление об этой петле, которая для меня является таким базовым. Дальше я буду уже подробно объяснять, как это делается и так далее. Это, во-первых, такое деятельностное описание петли. Ему очень близко, рядом с ним находится вторая конструкция. То, что можно назвать семиотической или знаковой этажностью от слова этаж. Я не говорю, что это так где-то называется, как-то естественным образом я так для себя это называю. Семиотическая этажность и гибридный интеллект ТИМУР ЩУКИН Это то, что используют инженеры часто, когда они говорят о том, что есть деятельность, есть модель деятельности, есть модель моделей, есть метамодель, которая описывает моделирование и так далее. Это уровни, условно говоря, слоев, знаков. Есть знак, который что-то обозначает, есть знаки, которые надстраиваются над этим знаком, для которых он уже является тем, что они обозначают и так далее. Казалось бы, это похожая штука на ту самую рефлексивную перспективу, о которой я говорю, но главное отличие заключается в том, что в первом режиме основной сущностью является действие или деятельность. То есть вы все время эти подъемы совершаете исключительно для того, чтобы обеспечить действие на первом уровне. Например, потому что оно уперлось во что-то, вы не понимаете, в чем дело, что-то не получается, вам необходимо подниматься наверх. Второй вариант прямо этого не подразумевает. То есть вы можете подниматься на уровне модели, мета-модели, мета-мета-модели и так далее, просто потому что, допустим, у вас такая работа, вы какой-нибудь инженер-антолог, и вам необходимо прописать большое количество контекстов, все более высокоуровневых. Теперь вот и первый, и второй подходы к тому, что такое петля, они в нашем случае применяются не к классическому субъекту, человеку, или к его позиции, которую он занимает, к его роли, а к такой штуке, как гибридный интеллект, или гибридный субъект, или гибридная сущность для простоты, гибридный интеллект, потому что он сам по себе состоит из человека и машины. В этом смысле в тот момент, когда мы совершаем этот самый подъем, чтобы обеспечить свое собственное действие какими-то недостающими знаниями или инструментами, у нас всегда возникает вопрос, кто совершает этот подъем? Человек, в смысле он что-то не понимает и должен понять, и для себя определиться с какими-то нюансами или с какими-то развлечениями. Или, допустим, он это делает для того, чтобы обеспечить свою машину, своего партнера какими-то знаниями или какими-то способами действия, которые ему необходимы, партнеру искусственному для этого действия. В этом смысле эта петля, которую я упоминал в Суе в прошлый раз, в множество раз, это такой синтез современной петли рефлексивной, деятельностной вот этой 7 семантической этажность или там движение вот вверх по этому теперь я говорю что машина и человек на самом деле давайте как бы вот обеспечен смысле диска в качестве контекста еще обязательно подложим как часть нашей картины вот мира для разговора об этой петле во-первых чем человек множественен внутри себя да он способен занимать одновременно либо последовательно разные позиции играть всякие роли нем есть какие-то квазисубъектности типа бессознательного, если мы на психологические рельсы встаем. То есть это множественный такой конгломерат, ассамбляж, сеть действующих агентов. То же самое относится к машине. В этом смысле даже одна машина, которая работает с одним контекстом, внутри одного промта или внутри одного так называемого стейта или состояния, способна сформировать несколько таких узлов и точек деятельности, которые можно описать как отдельные квадри-субъекты. Понятно, что машин может быть много и людей может быть много. Поэтому в пределе эта петля может иметь отношение не только к одному человеку, как это в базе, не только к гибридности человека-машина, не только к множественности машин и множественности человек, но и к большому количеству разных машин, то есть моделей, ЭВЛМ, например. В команде людей внутри каждого члена команды есть множественность. По идее, такого рода конструкция с петлями должна в идеале описывать движение в построениях знаний и способов действия для гибридного распределенного субъекта. Я всегда это имею в виду, как бы обычно об этом не говорю, потому что это сложно удерживать, еще сложнее объяснять, ну как бы то ни было. В этом смысле петля применима к такого рода сложным историям. Итак, как я уже сказал, все это рефлексия, как и мышление в целом, в общем штука сложная и ненужная, в большинстве случаев вынужденная. И ее имеет смысл запускать в тот момент, когда что-то не получается. Что-то не получается, это не обязательно, вот ваша деятельность остановилась, и вы уже не знаете, как двигаться дальше. Например, другой способ это сказать, окей, вот поменялись условия, теперь все то же самое, необходимо сделать в 250 раз быстрее. Ну, например, написать кандидатскую там не за год, ну, там, не знаю, курсовую, ТИМУР ЩУКИН а за выходные. Примерно в 250 раз быстрее. Откуда цифра в 250? Это классический коэффициент, Он эмпирический, за ним вроде бы нет модели, по крайней мере, я ее не видел, но это примерный скачок в производительности труда для изменения организации деятельности. Например, переход к конвейерной сборке автомобилей от бутиковой – это примерно 250 раз. Классический пример повышения производительности у Адама Смита в книжке про иголки. Собственно, когда каждый человек в отдельности отрезает проволоку, затачивает, делает ушко и так далее. И если их всех расставить в цепочку, то тоже где-то примерно 250 раз. Поэтому такая хорошая цифра. Например, вам необходимо что-то сделать сильно быстрее, 250 раз. И понятно, что просто напрячься и ускориться не получается. Приходится пересобирать вашу собственную деятельность. Петля вот эта самая не обязательно начинается с действия, которое остановилось, но может начинаться с нового знания, которое пришло. С того, что у вас инструмент какой-то поменялся. Другой материал, другой критерий, ну и так далее. Дальше, те примеры, которые я приводил, сейчас буду приводить, они имеют дело, как правило, с какими-то артефактами. Вот есть текст, вот есть способ, которым мы его пишем. Вот есть знания, которые необходимы для того, чтобы этот новый способ обеспечить, вот есть способ сборки этих знаний, ну и так далее. Это самая петля, но как будто бы я ее описывал, как будто бы она имела дело в первую очередь с текстом, с гипотезами, с промптами, со всякими разными документами, например, с проектными описаниями, с какими-то планами экспериментов. Но на самом деле все эти планы экспериментов и документы, это на самом деле какая-то такая сущность, которая описывает фиксацию одного из этапов этой самой петли. Важный момент. Я пытался построить какую-то геометрию, внутри которой эту петлю можно было бы нарисовать на картинке. Собственно, попытка это при помощи машинки сделала не самая успешная, прямо скажем. Обычно, как в деятельностном подходе описывают, допустим, работу, вот есть деятельность, есть какой-то субъект, который какой-то материал превращает в какой-то результат при помощи инструментов, знаний, у него есть какая-то цель, его результат становится продуктом в тот момент, когда он используется кем-то другим, используется, например, в качестве следующего материала, или используется в качестве знаний, или используется в качестве материала, инструмента, или даже цели. возможно, кто-то изготавливает цель, кто-то ее употребляет дальше. Это как бы слева направо нас разворачивает. В тот момент, когда мы сталкиваемся с тем, что нам необходимо, допустим, как бы достроить нашего искусственного партнера, мы движемся, наоборот, справа налево. У нас есть деятельность, у нас есть какие-то знания, есть какой-то набор инструментов, и мы пытаемся понять, а почему он такой? Мы же хотим его перестроить, мы как бы движемся туда, как бы налево, где он возник. Мы такие, окей, ну ладно, вот здесь у нас, допустим, системный подход, который говорить что сначала вы выделяете функцию вашего объекта что он делает как черный ящик потом вы определяете с чего он состоит частью чего является ну и так далее это определенный инструмент который мы используем мыслительный инструмент дальше надо понять почему он такой когда он возник кто его делал под какие задачи какие он годится какие не годится ну и так далее так мы движемся налево как бы восстанавливая и реконструируя основы с машинками это надо делать постоянно потому чем заполнены их вот эти соответствующие ящички инструментов знаний и так далее вообще не понятно что он как бы заполняется невероятностно зависимости от того как вы пром написали в каком стиле в каком жанре такие словечки использовали пропустили запятую тогда то есть в этом смысле вот эта самая наша петля это такая конструкция которая выглядит как которая выглядит, наверное, как складка. Я люблю всякие топологические метафоры. Выглядит как складка. Вот у вас есть какая-то деятельность, в ней возникает проблема. Собственно, для того, чтобы эту проблему решить, необходимо восстановить, реконструировать и перестроить то, каким образом производились эти основания или сама структура, которая превратилась в этой деятельности инструментов, знания, материалов и так далее. Вы двигаетесь справа налево. Теперь раз у вас субъект гибридный, вы вместе с машинкой это делаете, получается вот что. Вам надо, чтобы у вас и у машинки были примерно одни представления, они должны отличаться, иначе вы дублируете это бессмысленно. Хотя это иногда полезно, экономия ресурсов и так далее. Но общее представление о предмете, Синхронизация человека и машины в общей деятельности ТИМУР ЩУКИН о способах действия, о способах мышления, о способах сравнения и так далее. И в этом смысле у вас возникает задача синхронизировать свои собственные представления машины с точностью до проекта. То есть вам необходимо различать примерно один и тот же набор объектов, понимать границы контекста, понимать в каком смысле у вас термин используется. Ну и так далее. Понятно, что в чем-то всегда человек будет, допустим, впереди или, наоборот, отставать. И в этом смысле, если возникает какая-то новая моделька, например, вы попросили машинку поискать, какие еще появились, например, новые поколения в системном подходе. И выясняется, что там в 70-х годах, когда эта общая база появилась, про функцию, жизненный цикл, эмержентность. Оказывается, в 60 лет очень много чего произошло, и там есть новые какие-то концепты. В этом смысле машинка этими концептами способна пользоваться, вы нет. Но надо, значит, соответственно, либо отбросить это, и сказать, будем работать в жанре 70-х, либо достроить свое собственное человеческое представление. Поэтому синхронизация. Есть задача, которая в петлях, когда она крутится, вы не просто рефлексируете основание, И это делается для того, чтобы совместить и синхронизировать две вот этих действующих сущности. Человеческую, в скобочках она у нас распределенная, и множественная, и может быть командой людей. Ну и машинную, которая точно так же может быть распределенной командой. Это совсем про петлю, что я имею в виду в целом, когда использую и использовал это слово. То есть это такой цикл, который восстанавливает основание и возвращает вас обратно в то дело, которое вы делали, например, в проект, который вы реализуете, но уже оснащенном поле качества. Если вы это делаете без машинки, вы что-то почитали, что-то выяснили, что-то для себя решили, вот вы уже вернулись немножко к другим субъектам, другими инструментами, возможно, с другой какой-то картинкой реальности и действуете. Либо вы прошли эту петлю и достроили машинку вашего до состояния, когда она способна либо помогать, либо лидировать какие-то виды деятельности, например, удерживать контекст, связанный с исследовательской или экспериментальной деятельностью внутри вашего образовательного проекта. То есть если у вас есть разрыв в этой синхронизации, либо у этого общего субъекта есть разрыв с деятельностью, вы вместе не знаете, что делать дальше, не понимаете, как это делать эффективно, тогда вы запускаете эту самую петлю. Это было введение, а теперь второй слайд. Собственно, мы берем из множества контекстов, в прошлый раз мы обсуждали, что их там минимум 4 или 5. Любой проект, который мы делаем, он относится к образованию, он связан с искусственным интеллектом, он проводится в университете. Это проект, в этом смысле есть какая-то проектная антология или методология, которая как-то проект понимает. И это исследование экспериментального типа. Мы возьмем только исследование экспериментального типа. Что это значит? Это значит, что мы говорим, окей, нам необходимо удержать этот самый экспериментальный исследовательский контекст по отношению к проекту. Когда мы это произнесли как удержать, что это значит, вообще абсолютно непонятно. Если мы машинку попросим удержать контекст исследовательский по отношению к проекту, что-то она, конечно, попробует сделать, но что именно, абсолютно непонятно. Поэтому для того, чтобы стало понятно, необходимо кучу всяких разных вещей уточнить, чтобы, опять же, эта синхронизация произошла. То есть дальше вы, если пытаетесь разобраться, что такое удержать контекст, допустим, Ульяна сказала, вы не удерживаете экспериментальный контекст, или он у вас такой большой по объему действий, что его 5 лет делать, это уже не проект, а программа исследовательская. То вы, соответственно, отвечаете на вопрос, что такое этот самый контекст, То есть, что такое исследование, что такое эксперимент, не вообще до возникновения науки или еще куда-нибудь до древних греков и Полеса, которому Опер приписывал базовые научные входы, а ровно в том объеме, который позволяет вам сделать следующий шаг. Соответственно, вы отвечаете на вопрос, что такое исследование, что такое эксперимент и что такое удерживать. казалось бы, просто. И продолжаете уточнять ответы на эти три вопроса, пока ваша структура не начинает работать. Как вы проверяете, что она работает, либо вы одобряете тот текст, который получается, либо у вас есть эталоны, по которым вы это все замеряете, ТИМУР ЩУКИН либо еще как-то. Мы к этому еще вернемся. Но по факту мы начинаем отвечать на набор вопросов. Типа, каким частям проекта этот контекст применим? Типа, ко всему проекту или нет? Мне, например, кажется, что не ко всему, потому что проект может быть прекрасный, но, допустим, не подразумевать экспериментальный, в смысле доказательный, повторяемый и прочие модели. В нашем курсе должен, но по идее это всего лишь такая вот нашлепка, его экспериментальность, которая следует из каких-то оснований тех, кто все это дело придумывал. То есть в этом смысле надо ответить, этот контекст как и каким частям нашего проекта применим. Для этого неплохо иметь карту проекта, конечно, допустим, Canvas или какую-то схему, где, собственно, заканчивается этот контекст, какие у него границы по отношению к вашему проекту. Что именно необходимо удерживать головой машины или этой гибридной структурой? Какую операцию мы хотим, собственно, при помощи этого контекста выполнять? Что такое удерживать? Вот, например, один из вариантов. Мы говорим, что удержание контекста — это такая вот машинка, неважно, в голове она находится или в гибридной структуре, которая постоянно отвечает на вопрос по отношению к артефактам нашего проекта, к текстам, схемам и презентациям, насколько соблюдена исследовательская методология, насколько она реализуема и насколько она еще чего-нибудь там. В этом смысле у нас этот контекст не какой-то абстрактный набор знаний об экспериментальной науке в целом или об истории экспериментального метода или науки вообще. Это какая-то такая вот машинка, которая по сути содержит две части. Какую-то картину мира в данном случае, исследовательского, экспериментального и способы его применения. что-то, что этот контекст делает. Если это контекст внутри вашей головы, это значит то, что вы делаете регулярно. Типа написали новую версию проекта, отложили, сказали, окей, а теперь давайте изучим, где в этой схеме есть процедуры, насколько они адекватно описаны, адекватно какой именно модели, ну и так далее. Вот эти все втоки, которые мы проделываем, часто нерефлексивно внутри головы, Если мы это все выносим через эту самую петлю наружу и устаканиваем, и синхронизируем, мы получаем такую машинку удержания этого самого выбранного контекста. В данном случае это исследовательская состоятельность какого-то фрагмента. Базовая операция тогда это проверка исследовательской или экспериментальной состоятельности фрагмента проекта, который мы каким-то образом, каким-то основанием выбираем. Дальше. Вот так. На этом слайде. В этом смысле само название как контекст исследовательский экспериментальный, оно ничего не делает. Если вы опять же скажете работник как исследователь, то черт его знает, что будет. Потому что, как я уже говорил, это зависит очень много от чего. То есть вам необходимо описать деятельность, которой должен контекст выполнять, и его наполнение. Плюс вам его хорошо бы закрепить, этот контекст. Сейчас оставлю за скобками, но обозначу, понятно, что эти контексты друг с другом связаны. Вы сначала описываете, допустим, что такое удержание экспериментального контекста, потом описываете, что это такое, когда у вас искусственный интеллект употребляет что-то не то же самое, что вообще экспериментальный контекст? Или что это такое экспериментальное исследование в университете или в образовании? Это же не физика, не химия, не естественная наука. Это же образовательный эксперимент или там квази-эксперимент? Что это такое? Что это у вас проект, а не исследовательская программа или там какой-то рутинный процесс исследовательский? Это значит, что есть начало-конец, есть ограничения и так далее. То есть с соседними контекстами вы точно также по-хорошему стыки прописываете. Но это я, как я сказал, оставляю за скобками. У меня задача как бы эту петлю проработать. Плюс вы имеете дело не с человеком, если вы имеете дело не с человеком, а с машиной. У нее есть особенности. Внимание, память и все прочие аналоги рабочие устроены не так, как у человека. Забывает она не так, вспоминает не так, меняет собственный фокус внимания по другим немного законом в смысле человеку можно просто сказать соберись тряпка вспомни что эти как говорил есть такое можно сделать на это не всегда работать это необходимы дополнительные инструменты которые собственно этот самый контекст помогают удерживать теперь вас есть глубина вот этого самого контекста или если исследовательского мира с которым вы работаете в некотором Ну, в смысле, инженеры это называют антологией, слово то же самое, что у философов, но это не объемлющая антология, как инженеры говорят, которая весь мир описывает, а какой-то конкретный вид деятельности, такой рабочая антология, или она же онтика, описана, может быть, очевидно, с разной глубиной, и предела никакого нет, потому что за каждым понятием скрываются другие, за ними еще какие-то, и вообще мы имеем дело с бесконечным текстом, который, как бы, всегда за одними контекстами, ну и так далее, смотрим, как бы, все, что есть. Контекст исследовательской и экспериментальной работы ТИМУР ЩУКИН лингвисты на эту тему успели сказать. Поэтому границы вашего углубления и емкость, которую вы хотите как бы зафиксировать, фактически только вами определяется, а вы ее определяете для того, чтобы ваш собственный как бы личный проект реализовать, чтобы он, не знаю, прошел поддержку в этом курсе и реализовался потом в виде реальной деятельности, эксперимента, потом масштабировался и так далее. То, что его можно раскрывать бесконечно, не значит, что нужно его вскрывать бесконечно, постоянно. То есть у вас функция этого самого контекста вполне конкретная. Если у вас, например, сам проект про исследование, я сделаю небольшой обзор кейса по перепроектированию исследовательской аспирантуры, то тогда контекст исследования это уже не просто контекст, который применяется к вашему проекту безотносительно тому, чем вы занимаетесь. Например, гвозди заколачиваете при помощи, и в этом нет ничего исследовательского, но исследование является рамкой внутри которой вы это делаете. А если у вас исследование является частью предмета, вы исследовательскую деятельность перестраиваете, то, соответственно, контекст надо намного более глубоко описывать. Дальше. Всегда возникает вопрос, что является минимальным и максимальным. Максимальное отсутствует, потому что это вся культура, а минимальное, наверное, такое как для нашего случая и понять что является исследованием что мы что мы называем такой результат она производит участь действительности мы моделируем почему как бы тут про модели говорит меня совсем простой определение советской деятельности такая день деятельность которая имеет дело с миром с действительностью с природой так как она была и устраивает модели то есть понимания описывает ее в виде знаний. То есть как бы извлекает знания из мира вещей. Старая моделька еще до того, как с вещами как-то там начала разбираться и прочее. Вот, соответственно, и, кстати, в этом смысле она противостоит инженерной деятельности, которая берет идеи и концепты и превращает их в действующие вещи или системы, инженерные изделия и так далее. Поэтому вы как бы строите эти модели этой деятельности, можете делать это через наблюдение, вырезаете какую-то часть мира, смотрите, записываете, фиксируем определенным образом. Можно это делать через эксперимент, определенное управляемое взаимодействие с каким-то объектом, который мы выбрали, смотрим за изменения, сравниваем насколько у нас это изменение соответствует нашим прогнозам и так далее. Это такой очень верхний уровневый слой описания. Достаточно ли этого для нашего разговора, Вы сами для себя отвечайте, если послушаете наши семинары, и вопросы, которые у нас там были, у нас там всякие были контрольные группы, переменные и так далее. Из этого следует, что нет, надо чуть поподробнее объяснить и себе договориться с самим собой, с машинкой, что мы имеем в виду под исследованием, или под экспериментальным типом исследований. Поэтому контекст вы уточняете под воздействием проекта. И тут еще есть такой момент. Я попробовал это упражнение проделать, и, конечно же, штука, которую я тут же зафиксировал, это то, каким образом вы описываете вообще само исследование, основанное на том, как вы видите мир. Ну, например, вы можете описывать исследование как деятельность. Это деятельность, результатом которой является построение моделей. Вы можете описывать ее через язык систем. Как построение или строительство чего-либо. Исследование что-то выстраивает. Переменные обрабатывает или еще что-то. Если вы просматриваете исследование, ну, в смысле, или мир у вас актовно-сетевой, то вы в этом смысле исследование – это образование определенных связей в какой-то части мира. Ну, Аллатуровское такое описание. И ваше объемлющее, естественное, ну, кстати, базовое описание исследования, так как это теологическая штука, вот когда, в этом смысле, мы Творца познать не можем, поэтому познаем его творение, и поэтому теологическая модель, она бы описывалась, следовательно, как способ познания творца через его творение. Ну и так далее. То есть у вас есть ваша собственная картина от мира, через которую вы описываете исследовательскую картину от мира, ТИМУР ЩУКИН и уже эта исследовательская картина от мира описывает ваш собственный проект. В этом смысле схемы могут быть разные, они, скорее всего, одновременно в перемешку любого нормального человека присутствуют в его голове, и в тот момент, когда он пытается это вынести в машинку, там она тоже будет противоречивой. По-хорошему вы можете это все развести, сказать, что деятельностная модель здесь применяется. Допустим, она необходима для структурирования исследования как пространство ролей, операций, инструментов, целей, субъектов и так далее. А системная, например, для описания исследования в языке элементов, связей, границ, окружений и функций. Ну и так далее. И выбор этой схемы, изначальной вашей схемы исследований, соответственно, во второй очереди того, что это такое вообще так по жизни на самом деле, то есть онтологический статус, какой университет, это определяет то, какие объекты становятся видимыми, а какие, соответственно, какие вопросы вы можете задавать, на какие можете отвечать, на какие нельзя. Поэтому у вас есть глубина, до которой вы добираетесь, насколько глубоко вы идете по всем этим бесконечным цепочкам, пока вас не устроит этот контекст исследовательский. И, собственно говоря, какая-то базовая схема, к какой картине реальности это относится. Одно дело естественно научное, другое дело теологическое, третье дело деятельностное, ну и так далее. Поехали по списку. Дальше. У вас вот эта самая ваша рабочая антология, то, чем контекст наполнен, не обязательно исследовательский любой, который вы пытаетесь формализовать, он в общем описывает, как строен мир, в том случае мир этих исследований, вы что-то определились с границами, с глубиной, с общей схемой, и дальше вы говорите, из чего, из каких единиц оно состоит. Например, вы можете задать такие вопросы, как что это вообще такое? Частным случаем чего является? Если у вас есть объект общий-частный, вы понимаете или допускаете, что что-то всегда является частным случаем чего-то. Есть классы, есть экземпляры, есть общие всякие характеристики вплоть до категории, есть частные проявления и так далее. Из чего состоит, чему противопоставляется, что является предполагаемым средством исследования, с чем и как связано, как возникает. Как знаете, в логике есть определение от класса, вы говорите, что телефон это электронное устройство, отличающийся тем, что используется для коммуникации, выбор ближайшего класса и указание на отличие. Либо генетическое определение, вы определяете то, как оно появляется. это такая штука, которая возникает в ходе каких-то процедур, или там отпочковалась в новое время, ну, как методология, которая решает такие задачи, ну, и так далее. Собственный ваш набор изначальных, как бы, этих опорных схем собственно определяет то, чем у вас заполнится эта пространство. Можно сказать, что есть Поппер, есть Википедия, и там про исследование все написано. Ну, это такое, конечно. Вы можете пойти по этой вот линии, но тогда надо понимать, ну, тогда вы целиком принимаете какую-то конкретную позицию, потому что Их все-таки очень много, и подходов очень много разных, и там правда вопрос до какой степени точности вам необходимо дойти для того, чтобы проект успешно и вовремя завершить. Но как бы то ни было, вот у вас есть какой-то Canvas, в котором вы этот рабочий мир исследовательский заполняете ответами на вопросы. Я, например, обычно это делаю так, включаю диктофон, примерно час говорю все, что мне в голову приходит, иногда что-то забываю, перемещаюсь по уровням. Потом прошу машинку это отсортировать по типам классификаций, по типам объектов. Тогда и после этого я понимаю, что в этом есть какие-то дырки. Какие-то, которые мне надо заполнять, какие-то нет. Итак, то есть вы эту модель собираете. В случае LLM это текст. Текст письменный, базы данных, таблички, неважно. Какие-то смысловые штуки, которые описывают мир. Мир исследовательской деятельности. Вы можете извлекать это из случаев, из примеров. из литературы, например, из расшифровки установок, из литературы, не знаю, там, все кандидаты, доктора и так далее сдавали методологию науки, взять учебник, вытащить оттуда. В какую часть, ну, в какой действительности это само исследование относится, там, что там является объектом, если мы понимаем, что у нас там внутри есть состояние до и после, то, собственно, как мы это все дело структурируем, Что такое воздействие, как оно производится, какие материалы могут являться подтверждением, есть ли это данные или еще что-то. Какие альтернативные причины возможны, что такое вообще альтернативность, что такое воспроизводимость, потому что для экспериментальности важна воспроизводимость. Как собрать рабочий контекст с помощью ИИ ТИМУР ЩУКИН В некоторых трактовках, в некоторых не важно. Например, научная доказательность возникает через воспроизводимость процедуры, ее ясность. То есть однозначности или хотя бы конвенциональное принятие объекта выделяется с поля объекта при помощи определенных процедур. Характеристики определенным образом описываются. Влияние, которое не относится к этим характеристикам, контролируется. То есть описывается и точно так же измеряется их вклад. Есть процедура контроля. Все, что я сейчас проговариваю, становится частью того, что вы проговариваете или прописываете, фиксируете этот текст. какой-то вашей схеме. В нашем случае нашим общим базовым языком является педагогика, потому что у нас же по факту как бы образование является базовой рамкой, эксперимент внутри. Точнее образование при помощи ИИ, образование в широком смысле как исследовательское в том числе. Но в этом смысле у нас как бы педагогический эксперимент, то есть у нас есть какой-то образовательный процесс, какие-то основные роли в нем, студенты, преподаватели или еще что-то. То есть все следы, компетенции, воздействия, то есть у нас как бы базовый набор объектов берется из мира педагогики, а не из мира физики. Творить, что человек это бешеная пляска электронов или то, что там физический объект с маской и ускорением, ну бессмысленно делать образовательный эксперимент, ну в смысле эксперимент в рамках этого курса, который измеряет при помощи искусственного интеллекта скорость падения студентов с третьего этажа. Вот это другой, ну другая антология, другой способ смотреть на вещи. Дальше у вас это самый искусственный интеллект из соседнего контекста. Тоже внутри исследования он какой-то статус обретает. Например, статус средства, инструмента, орудия психо- психологического собеседника, то есть там субъект, источник обратной связи, посредника или еще чего-нибудь. Вот, то есть хорошо бы в этом смысле ваш эстетический контекст ввести как бы то поле, по отношению к которому вот эта вся картина, рабочая антология формируется. Начало универсальное исследовательское, экспериментальное, потом, как бы, заточенное под квашу. Как я уже сказал, ее можно писать вручную, итерационно, через петли, можно извлекать из лекций, книг и проектных всяких материалов. Но точно так же при каждом извлечении вам же необходим способ этого извлечения писать. Способ извлечения, как вы догадываетесь, тоже на каких-то рабочих антологиях уже в данном случае не исследования, а извлечения смысла из текста, Ну и так далее. То есть у вас есть способ действия, знания или картина локальная, которая этот способ действия обеспечивает. Ну и так далее. По цепочке способ нуждается в знаниях, знаниях способов. И вы крутите эту петлю, пока вас не устраивает результат. Либо в голове, либо, собственно, при помощи машины. Итак, исследовательский мир. У вас там есть какой-то набор базовых моделей. Вы можете попробовать сказать, не знаю, фальсификционизм, как у Поппера, исследовательские программы, как у Локатеса, что-нибудь еще, какие-нибудь нормальные исследовательское время, нормальные науки, парадигмы революции в науке по Куну. Вот, возможно, иногда этого достаточно, но нужно смотреть на то, что машинка влечет, какую схему, ее верифицировать, сказать, окей, ну ладно, вот это фиксируем, а тут что-то не то. Или, допустим, вот любите вы латуру и всякие вот сети, ну и точнее, все это актерная сетевая штука, и, соответственно, вы можете попросить описать исследования вот в этом жанре. Благо, на эту тему много статей, включая классические работы самого Порноватура. Но дальше вы, опять же, проверяете, верифицируете, говорите, окей, исследованием для меня является вот это. В случае латуры, там, системы машинозаписи, точки трансляции и так далее, там, другой вот язык пишет то, что такое наука. Там, собственно, акторы другие, в смысле, всякие электронные и так далее, они такие же акторы, как и люди, и регламенты и так далее. Вот, вы, собственно, описали, через верификацию убедились в том, что это соответствует вашим представлениям, а ваше представление соответствует тому, что нужно зафиксировать, знать и понимать для того, чтобы двигаться в реализации эстетической компоненты программ. Самый простой вариант, еще раз, прям берем и пишем, надиктовываем, что такое эстетический мир, что является его частями. Допустим, деятельность, переводящая мир из непонятого в понятый, в котором появляется модель. Модель получается через наблюдение, записи, фиксацию, экспериментальную процедуру, статистику, бла-бла-бла. ТИМУР ЩУКИН Но это какая-то классическая модель науки до конца 19 века. Объект отдельно, субъект отдельно, объект на субъект не влияет со всеми вытекающими. У нас явно другая модель. В этом смысле классический эксперимент здесь не годится. Но и так далее. Что-то вы прописываете. Любите Куна через парадигмы, любите Споттера через гипотезы, теории, всякий открытый диалог. все, что вам необходимо, вы туда загоняете. Это, собственно говоря, более-менее уже как бы понятная штука. Дальше вот у вас есть следующий шаг. Вы описали этот мир, теперь необходимо в этом смысле объяснить, что и как он должен делать. То есть вот это все, представьте себе, что у вас есть агент или какое-то пространство смыслов, которое каким-то образом должно что-то делать. Ну, например, глядя границы, возвращать вам ответ на вопрос, что можно сделать с экспериментальным компонентом в вашем проекте. Критиковать его или, допустим, достраивать или еще что-то. Я сейчас перечисляю всякие разные слова. У вас есть в этом рабочем мире какая-то структура, должна быть операция, которую при помощи этого знания необходимо делать. Потому что если он будет просто все понимать, все видеть, но при этом ничего не делать, то это бессмысленно. Как-то мне написал один человек письмо такое, когда я работал в одной странной организации. Он сказал, что хочет перенести свое сознание в гигантский металлический шар, 10 метров в диаметре, такой-то сплав. Я говорю, ну прекрасно, как мы поймем, что вы его перенесли? Он говорит, никак не поймете. В этом смысле, потому что нет никаких способов. Способы не были описаны, и вообще эта модель не подразумевала никакого способа определения этого самого переноса. Ну, например, вы говорите, гипотеза должна быть фальсифицируемой. Что такое фальсифицируемость? Ну, в смысле, это значит, как по-первыхому, то есть, типа, можно представить себе такой результат, который противоречит этой гипотезе. Соответственно, возможно такая процедура, которая способна ответить на вопрос, это так или не так. Если у вас, в принципе, невозможна такая процедура, значит, ваша гипотеза нефальсифицируема, значит, она ненаучна в классическом смысле. Достаточно объяснить, что вы имеете в виду, и дальше у вас появляется операция, которая называется проверка на фальсифицируемость текста, который описан в вашей презентации. И он будет выдавать на выходе, что скажет оценку качества научности терапии фальсифицируемости, способа достройки фальсифицируемости и так далее. То есть у вас в некотором смысле для каждой операции, которую вы хотите выполнить, оценка, критика, достройка и так далее, есть какой-то, инженер бы сказал, контракт, ну, в смысле, какая-то договоренность или форма, при помощи которой это описывается. Например, вы говорите, с чем эта операция работает, при каких условиях она запускается, допустим, она фоновая или постоянная, или когда появился новый документ, или там еще что-нибудь. Что она делает, что-то во что-то преобразует, как любая машина. Какие различия, отличия, нюансы понятийные она использует. В каком виде она выдает вам результат. И в какой момент она останавливается, чтобы ты бесконечно не крутился. Ну и чего не должно быть. Соответственно, что это значит? Это значит, что у вас, например, есть... У вас есть... Сейчас попробуем. Ну, с той же самой классифицированностью. Вы говорите, как только сначала смотришь текст, видишь в нем при помощи вот такого способа выделения, потому что у тебя антология есть, находишь что-то похожее на экспериментальную процедуру и применяешь к ней вот такой набор операторов. Выясняешь, описана ли набор гипотез, объектов, контрольных групп, как что-то, что является научным экспериментом по стандарту Топпера. Соответственно, механизм такой-то, на выходе ответ – да, нет. Или на выходе ответ и табличка, в которой написано, допустим, почему нет, почему да, какие варианты достроить. Это такая достаточно простая штука, как бы операционный слой. Плюс у вас есть по-хорошему, обычно еще туда достраиваются критерии службы качества. Перед тем, как отвечать, проверь свой потенциальный ответ на вот такой набор параметров. А не смешал ли ты понятия, а достаточно коротко ли ты сформулировал. Перечитай фронт и напиши, все еще отличаешь ли ты эксперимент, который там описан, Верификация, ограничения и работа с галлюцинациями ТИМУР ЩУКИН от эксперимента, который, не знаю, подразвивался в первой клаве, а все еще нашим ли словарем, тиретезаврусом ты пользуешься, или слетел на, в смысле, ты агент, или слетел на какие-то общие представления, то есть какой-то набор критериев оценки, собственно, результата. А не вышел ли ты за границы контекста, а не вышел ли ты за границы того объекта, с которым ты работаешь. Вообще кому ты это все вот рассказываешь, ты помнишь все еще как бы, что я пользователь, который имеет такую-то роль, это учебный проект или там он университетский и так далее. Есть вот эта всякая штука, при помощи которой вы можете ввести набор критериев самооценки. Дальше, каков список этих операций, которые тут могут быть? Ну вот я там для себя какой-то набор выписал, который, собственно, я в качестве эксперимента использовал. Ну, там, не знаю, два десятка операций, на самом деле, не больше. Для начала достаточно. Дальше. Кстати, про это сейчас отдельно. Так как у вас меняется не только машинка, она плывет в зависимости от контекста, но еще и пользователь, и ситуация, возможно, поменялась, вам дали какие-то ценные советы, или вы что-то поняли, прочитали новую книжку, то, собственно, у вас есть все контуры дрейфа семантического, так называемого, собственно, машинки, когда она вдруг начинает что-то, что вы договорились понимать определенным образом, понимать уже не совсем так. Собственно, вы тогда в эту петлю вписываете отдельные правила. Вот что такое дрейф, вот как он оценивается, вот его свойства, вот действия, которые ты должен делать. Операция проверки дрейфа при помощи маленькой антологии дрейфа, при помощи маленькой операции проверки, при помощи маленького описания того, что должно быть в результате. То есть вы операцию проверки трейков писали внутрь вашего исследовательского контура. Потому что вы знаете, что машинка съезжает. Это ее свойство архитектурное, к сожалению, пока для этого типа архитектуры оно выглядит так. Но его можно удерживать вполне себе уверенно, если эти петельки туда подшить. То есть вы даете машинке свой, в некотором смысле, рефлексию. Чтобы она выстраивала свою собственную модель, ее запоминала и смотрела. а вот модель номер 20 по отношению к модели 19 не дала ли, 3 если дала, то как ее исправить? Дальше другая операция, что нужно исправить, маленькая петелька. То есть то же самое с пользователем, он может сам сказать, я такой-то, я занимаюсь тем, что готовлю проект, мне нужна поддержка такого-то типа, и вдруг в этот момент начинает говорить уже не как человек, которые описаны из этой роли, а, например, как общий гуманист. Вдруг для него ценностью является, вдруг для этой роли это не было прописано. Допустим, субъектность и развитие студентов – полезная штука, но изначально не была прописана. В этом смысле, если ваша роль изначально была прописана для мошенника как инженер экспериментов образовательных, то это будет неожиданно, все может как бы посыпаться. хорошему, нужно тогда в этот же контекст писать что, как бы писать орган, который будет восстанавливать постоянно модель человека, с которым идет речь. Возможно, он как бы утром злой, а вечером добрый, или как бы вообще меняется, или это разные люди, тогда их нужно отличать друг от друга, которые с одной и той же машины общаются. Какая позиция, что он делает, какие вопросы задают, для чего? Для того, чтобы вот эта вот как бы связность не посыпалась, потому что как только в ней появляется неопределенность, которая никак не прописана, то есть у вас нет этого самого рабочего мира не только исследовательской науки, но и, допустим, персоны, то тогда у вас эта коагерентность или, точнее, взаимонастройка вот этой гибридности начинает сыпаться. И начинает выдавать всякие непредсказуемые, ненужные формы взаимодействия. У вас ваша синергия рассыпается по поводу того, по причине того, что машина всегда все что не прописано начнет заполнять как бы своими фантазиями к вопросу о галлюцинациях как бы эта машина целиком все что пишет это галлюцинация некоторые из них согласованы кондициональные а некоторые нет в этом смысле она начнет как бы просачиваться как грыза в зонах которые не прописаны и выдавать там вероятные или случайные или еще каким-то образом результат вот То есть у вас есть вот эти трейфы, самопроверка машины, построение модели пользователя, все, что на картинке описано, и какой-то набор проверок. ТИМУР ЩУКИН Это не специфично, конечно, для контекста под названием исследовательское и экспериментальное, но это для любой, на самом деле, петли, для любой работы. Просто не обязательно вот это все целиком записывать в каждый контекст. По-хорошему это что-то, что относится вообще к вашему взаимодействию. Вот это все достаточно прописать один раз для всего пространства вашего взаимодействия, а дальше уже просто в каждом контексте, например, в исследовательском и экспериментальном говорить, что нужно использовать контроль рейфа, способы самопроверки, моделирование пользователей, моделирование самого себя для того, чтобы удерживать себя в режиме взаимодействия с пользователем. И вот этой фразы длинной, ее достаточно будет. И не надо будет каждый раз прописывать все вот это. Что все это уже один раз где-то прописано. Вот. И так. Дальше. Ну, кстати, да. Интересная отдельная штука, что такое самоидентификация самой машины, самой себе. И вообще, что ее, как бы, квазисубъектность, как ее построить. Это не просто роль. Ты, лучший на свете исследователь, теперь почитай мои презентации. Так можно? Будет фигня, скорее всего. Но можно в пространстве достаточно подробно его описать. Со всеми этими контекстами и петлями, по-хорошему, до того, как считать, что вы сделали эту петлю и она держится, например, петля, которая осуществляет операцию критики вашей презентации не по основаниям «красиво-некрасиво», а конкретно по основаниям «ясно ли отсюда?». как конкретно выглядит экспериментальная гипотеза, в какой логике она выстроена, сколько ресурсов она требует и так далее. Вот. А мысли потеряли. Ну ладно. Короче. Дальше. Этот самый контекст вы можете писать вручную, как я уже говорил, наговаривать, расшифровывать, модифицировать при помощи машинок, взять, брать из учебников. Но если вы брать из учебников, я приложу, есть, точнее Переложил, выложил после окончания этой лекции пример того, как я использовал буквально следующее. Я взял 10 тезисов этой презентации, как они у меня зафиксированы в картинке, слайдов и заметки. И сказал, использую эту схему для того, чтобы извлечь представление об экспериментальном исследовательском подходе, которое так или иначе звучит в первых двух установочных лекциях моей и Ульяновича, Ульяновича и моей. И, собственно, мы получаем какой-то текст, который описывает, что такое исследование эксперимента с точки зрения нашего проекта. Дальше я говорю, а теперь построить карту дефицитов и лакун. Отсутствие чего-либо в соответствии с этой схемой. Ну, например, а если там, понятно, что нет способов описания контроля дрейфа, там нет еще чего-нибудь такого. И дальше, соответственно, возникает такой вопрос. Если я хочу контекст, в данном случае исследовательский экспериментальный, откуда-то извлечь из книг, латура, из статей своих, из учебника, из любимой книжки Куна про научные революции, и зафиксировать это в виде работающего промта, то, соответственно, мне нужно для этого, как я уже говорил, вполне понятную вещь проделать, а именно саму эту структуру извлечения описать. В данном случае в качестве структуры изобличения схемы использовал эту презентацию. То есть, как бы, я говорю, окей, здесь она как-то описана, пускай как бы не специально для извлечения. То есть это не промпт, который позволяет по этой презентации извлекать из любых документов контексты. Хотя отчасти он таким и является. В смысле, можно взять текст презентации или расшифровку того, что я говорю, превратить это в промпт извлечения. И потом при помощи этого промта извлечь из книжки все эти понятия, рабочие схемы, чего там, способы контроля и так далее. У вас будет, допустим, какая-то натравительная латура, у вас будет одна, один контекст исследовательско-экспериментальный, натравительная классика, методология науки, другое, учебник вам от статистики, третье. Но, в принципе, это работающая штука. Вы свою рабочую ортологию, которая включает картину от мира и способы действия, которые связаны, конечно, друг с другом, просто для простоты их разводим как будто бы в два разных раздела. Собственно, бывают разные, как я уже сказал. Еще раз, поручную вы пишете, ну что значит поручную уже, все равно по какой-то схеме вы пишете, что-то у вас в начале, что-то в конце, что-то важно, что-то еще отстоит, у вас есть подпункты, параграфы, вы их как-то заполняете, вы говорите, гипотеза супер важная штука, проблема супер важная штука. Хранение контекстов и управление их дрейфом ТИМУР ЩУКИН штука данные супер важная штука эксперимент это вот такая конструкция модель это вот такая штука типа допустим исследование производит модель модель относится к части мира все на моделирует нет модель относится гипотеза определяет там процедура что-нибудь связывать с чем-нибудь пароли определяют кто имеет право на какое действие методолез какой-то Какой-то шаблон есть, при помощи которого это делается. Шаблон, точно так же, как я сказал, вы можете получить самостоятельно, написать его, либо извлечь откуда-то. И там, как вы догадываетесь, черепахи до самого низа или до самого верха, в том смысле, что как только вы откатываетесь на предыдущий шаг, вы на любое слово смотрите, например, проверка или достоверность, и догадываетесь, что достоверность какой-нибудь естественной науки или еще где-нибудь, это очень разные вещи. Истина. Куча всяких теорий истинности, как вы знаете, две с половиной тысячи лет, и они очень разные. Если вы не описали, то получите какое-то общеконвенциональное творение по больнице под толкованием. Но, скорее всего, вам такого достаточно. Просто необходимо в этом убедиться, что именно это имеется в виду. Поэтому лучше попросить, эксплицировать, писать конкретно, на что там скрывается. Годится, запиши. Вот на это будем опираться, не пойдем там в какие-нибудь суперсложные теории истины и так далее. Вот у вас есть, собственно, какой-то способ извлечения. Попробуйте, можете в качестве референсов потом взять мой результат извлечения, потом попробовать сделать то же самое, то есть прямо взять, допустим расшифровку лекции или там текст с заметками к ней, взять две расшифровки первых двух установок, они есть где-то, если что их там выложим, я думаю в латышской, и написать простой профиль. Используй это как схему извлечения для этого. Оформь результат в таком-то виде, выложи, не знаю, в Google Docs, дай мне линк, и посмотреть. Дальше попробовать варьировать характеристики, посмотреть как у вас разные вот вещи будут появляться и исчезать. Вы применяете схему извлечения по отношению к документу, получаете что-то. Это что-то может использоваться в качестве схемы извлечения, в качестве документа, в качестве артефакта. Поэтому это петля вокруг каждого артефакта или каждого действия, каждого кусочка онтологии или каждой операции может возникнуть такая же цепочка. Вот, как говорится, любите любое перебор все так же, как и я. Дальше. Дальше, дальше. Сейчас посмотрю. В общем, тут достаточно понятно из этой... Да, кстати, почему такие стали большие, получается, слайды? Замена одного слова. Не нарисуй мне изображение, соответствующее моим заметкам к слайду номер 8, а нарисуй мне инфографику, которая соответствует описанию текста слайда номер восемь. Замена одного слова с изображения на инфографику дает увеличение объема материала на слайде примерно в 20 раз. Например, если бы я описал, что я имею ввиду под инфографикой, приложил бы примеры и так далее, я бы получил точнее то, что мне нужно было. Но это в качестве примера. Изображение в этом смысле тоже может быть источником. Вы прикладываете картинку и говорите извлеките из нее схему или онтологию или еще что-то. Все это работает для всех модели, которые работают с картинками. А сейчас это уже почти все. Так, доходим до следующего. Так, ну в общем тезис понятен. Как бы в тот момент, когда что-то извлекли с книжки, из расшифровки или еще с чего-то, есть какая-то... Должны быть процедуры верификации. По-хорошему пишите точно, не точно, хватает, не хватает, галлюцинация. В смысле говорите. В этой части была ошибка, а здесь почему так? То есть может быть уточнение, запрос на прояснение, прямой запрет, просьба раскрыть и так далее. Один из простых вариантов открыть файл в Google Doc или в Яндекс.Документах вот собственно сделать комментарии, сейчас легко делать например Ctrl Alt M открывает комментарии, а Win Edge запускает аудио диктовку, раз нажали комментарий открылся, второй раз нажали сказали фразу с комментарием нажали коммент сохранился. После этого говорите прочитайте комментарии к тексту и собственно сделаем новый текст отвечающий на эти комментарии. Через три минуты на эти вопросы у вас есть ответы. Дальше вы говорите это утвердить, это выкинуть, это раскрыть, это поставить очередь на research. Таким образом вы ТИМУР ЩУКИН крутите как бы эти результаты. Здесь написано и на слайде запрещено, потому что я поэтапно говорил про в следующем шаге про извлечение знаний или там способов действия из документов. Понятно, что вы можете не только из машинных документов так же извлекать и так же корректировать, но просто с машинными это супер важно, потому что от человека вы можете ожидать, что он, как правило, если книжку написал, то он по ходу дела не поменял значение всех терминов на противоположный, просто по ходу дела, потому что такие люди обычно поступки оказываются раньше, чем их редактора принимают в качестве достойных писателей, если это не художественная литература. А с машинками надо это контролировать, потому что могло и поехать, и поплыть, и смешаться. Поэтому есть какой-то дополнительный слой верификации, который надо проделывать по отношению к машинам сгенерённым текстом, или к вам совместно сгенерённым, на основе вашего. То есть, прошу выработать какой-то свой собственный язык. Тут, извините, ещё одна петелечка, допустим, верификации. Например, вы говорите, что означает правильно, что означает неточно, что означает, что чего-то не хватает, что означает, что что-то лишнее. И тогда, если вы напишете «это лишнее», машинка, которой вы не объяснили, что это значит, она просто удалит. Другая машинка перепишет. Третья машинка удалит, но сохранит этот вариант куда-нибудь вам в отдельный файл, если вы хотите, чтобы все сохранялось с привязкой к месту, где это было раньше, и так далее. Все зависит от того, насколько подробно вы это все дело описали. Если вы написали смешение понятий произошло, что это значит, что в связи с этим надо делать, это означает, что вам необходима маленькая антология того, что Такое смешение понятий. Вы говорите разные сущности, названные одним именем, или поменяли знаки, означающие перепутанные, или неправильно проведена граница, или что-нибудь является синонимами в тексте, а на самом деле имя не является. То есть различие для меня важно, оно смешано внутри текста. И так далее. Вы как-то это для себя прописываете на абзац или на два, наговариваете, попросите уточнить, дополнить и так далее. У вас появляется маленький промчик, который соответствует тому, что машинка должна делать, когда вы сказали здесь произошло смешение понятия. Она должна проверить, как оно смертно, принять решение о том, что в связи с этим делать, предложить вам или не предложить что-то свое, подтвердить какое-то действие, сохранить какую-то историю, Если вы хотите это делать, это пример петли. Вы можете по отношению к галлюцинации, к лишнему, к нехватает и так далее, эту работу проделать. Плюс заключается в том, что это не нужно делать на каждой итерации каждого проекта. По-хорошему, это ваша собственная интеллектуальная среда. Вы этот проект закончили, пошли готовить новую исследовательскую или образовательную программу, у вас, скорее всего, вот это все переиспользуется. Часть актуальна только для нашего курса, часть только для конкретного проекта, Часть для любой деятельности преподавателя, исследователя, профессора в университете. Часть вообще для любого человека, который что-то осмысленное читает и пытается понять. То же самое относится к требованию источника, или найти цитату, или это противоречит более верхней схеме. Еще такой совет, я вам его давать не буду, но он, кстати, работает. Почему-то, по статистике, если ругаться прям жестко, тем более материться в машинке, Лучше работает. Видимо, у них статистически это маркировано как какой-то там высокий уровень фрустрации, эмоций, и они, как бы, возможно, в системном пробке. Поэтому они больше ресурсов тратят на обработку. С другой стороны, есть опасность, что когда они придут к власти, всех тех, кто их материл, так стенки поставят в первую очередь. Но это, как говорится, сами решайте. Дальше. Вот у вас есть эти самые петли верификации. Что-то извлекли, вы почитали, разметили статусы, произошла какая-то критика, исправление, объяснение исправлений, повторное извлечение, повторное чтение и так далее. И у вас на каждом этапе какие-то артефакты остаются. Вот эти промежуточные записочки, комментарии, цепочки возможных изменений. Ну, они остаются, если вы их попросили сохранять. Если да, то как? Просто в текстовые файлы? Окей, а какие вот названия текстовых файлов? По каким папкам их раскладывать? так, чтобы их потом, допустим, при помощи обсидиана могли посмотреть. Это все, если вы не написали, то, собственно, ничего не будет. Можно эту самую верификацию, как вы понимаете, это просто кусочек петли. К ней относится все то же самое. Петля как способ проверки и уточнения модели ТИМУР ЩУКИН Вы можете восстановиться, спустить поиск, сказать, окей, что за последний год написано. Прочитали там 100 статей самых цитируемых на тему конкретно вот этой процедуры. И с этим будет то же самое, что с более высокоуровневыми вещами. Тот факт, что вы работаете с каким-то конкретным тезисом машинной генерации по поводу извлечения чего-то там из книжки, не означает, что у вас процедура другая. Она та же самая, какая была в начале, когда вы прописывали, что такое исследование в целом. Говорили, что это такая деятельность, которая моделирует мир определенным образом, в какой-то парадигме, статистическая достоверность важна. То же самое, но только в данном случае где-то на под-под-под петельки. дальше собственно хотел брать и петли так извините не мог не взять дальше поставь последний интерес к этой петле есть такая штука обычно вот магические слова рак там память и так далее вот прямо сейчас она на стыке с тем что только что сказал вот вы что-то сделали куда-то это все наговорились вы просто все наговорили в контекст, то держаться оно там будет, не знаю, сколько-то времени, пока вы туда еще чего-то не наговорите. Потом все перемешается в кучу. Если вы спросите через неделю общение с тем же чатиком, что такое исследование, вы узнаете много нового. В смысле, у вас поплывут как контекст. Если вы туда вписали какой-то промот, который контролирует дрейф контекстов, ну он будет лучше. Но все равно, сейчас считается, что неплохо иметь память вашего взаимодействия, в данном случае гибридной этой петли человек-машина не только в своей собственной человеческой памяти, подверженной искажениям, как мы знаем, всяким разным сложностям и проблемам, и не только в контексте машины, а и в разных всяких подсистемах. Ну, например, в файлах. Вы можете сказать, окей, сохрани последние три отмены в виде файла. Можно сказать, окей, давай каждое понятие отдельного отдельную заметку заметки как бы надо разместить в папках папки структурированным так сверху общая ниже частная как бы здесь правило какой-то вас структуры этих всяких ваших заметок можете ее нарисовать объяснить можете попросить предложить идеальную структуру можете попросить поискать в сети какие сейчас есть модели особо успешные для работы с машинами как структурирования памяти. Можно зайти и попросить на какой-нибудь. Есть проекты готовые, в которых уже и агент, и способы работы с памятью, и антология памяти. Как вы догадываетесь, это еще одна петля. Как хранить материалы так, чтобы они у вас были актуальны. Это в некотором смысле антология памяти человека машинной связки. И там есть разные типы хранения. Например, базы данных, таблички облачные локальные память контекста машины ну то она же как бы прочитала prompt какое-то время она как бы им и живет через него смотрит на мир пока это все не уехал есть вот эти раки так называемые векторизированные как бы пространство которое фактически как это работает у вас есть считайте большой документ если совсем все про упрощать в нем по смыслу ищется чанг кусок допустим 200 слов который по смыслу больше всего относится к вашему запросу где он как бы оттуда невидимым образом вырезается, невидимым образом приклеивается к вашему запросу. То есть это не память, которая обращается потом на этапе обработки, а это то, что вы как бы отправляете вместе с промтом внутрь машины. И вот, то есть в этом смысле такого рода видов памяти и хранения, а может быть много. Картинки, кстати, странички, веб-сайты. Удобно использовать для этого облачные хранилища типа Google и Яндекса, Потому что теперь машинки могут, если у них есть соответствующие коннекторы, читать файлы, создавать папки, переструктурировать, переписывать, редактировать и все что угодно. И как бы держать это в каком-то облачном хранилище, к которому вы можете с любого компьютера обратиться. Но это на самом деле важный момент, потому что для того, чтобы вот эта изначальная синхронность, ваш этот контекст, чтобы вы могли сказать в любой момент, а вот теперь у меня есть новый эксперимент образовательный, или вообще что-то, какой-то документ, или книжка. ТИМУР ЩУКИН Вот тут вышла какая-нибудь книжка, теперь примени мне, пожалуйста, этот контекст удержания экспериментального исследовательского похода по отношению к этой рецензии на фильм «Колобок». И, соответственно, вот интересно мне. Соответственно, если у вас вся эта структура висит в виде структуры файлов, в которых описан мир, способы действия, знания за этими способами и этими действиями, мир за этими маленькими кусочками и так далее, и так далее, все эти петелечки, если они все сшиты и так далее, то у вас, скорее всего, эта штука заработает там и через год. С поправкой на то, что если вы ее используете из-под другой модели, ну, допустим, перенесли ее там с чата GPT на гигачат, то у вас что-то отвалится. Почему? Потому что где-то требуется объяснять более подробно. Например, гигачат в 10 раз тупее и в 10 раз еще ограниченнее, потому что все любят безопасность. Очень много всяких нахлобучек, которые делают его тупым, хотя модель сама по себе не тупая. Это что значит? Производительность труда у него интеллектуальная в 10 раз меньше. Ему надо в 10 раз подробнее объяснять некоторые вещи. И стоит он, допустим, в 10 раз дороже. то это уже в 100 раз у вас получается коэффициент. Вы можете то же самое знание получить в 100 раз дешевле, допустим, если вы пользуетесь моделью топовой или гигачатой. Но как бы то ни было. Я к тому, что в тот момент, когда вы переносите это в другое пространство, поменялась модель. Просто тупо вы никуда не уходите с вашего любимого гигачата, но они выкатили новую модель. Она не просто стала лучше, она что-то поменялось. Это значит, что скорее всего какие-то структуры стали лишними, Он и так, безо всяких ваших подпорок, умеет, допустим, контролировать дрейф. А некоторые, допустим, сломались, потому что он теперь по-другому интерпретирует это слово. А вы заложили определенный способ интерпретации этого слова, как естественный для модели. Но в любом случае, когда у вас справедливости ради, тогда у вас должна быть отдельная петля с тестами, который верифицирует качество и способность работать всего вашего контекста исследовательско-экспериментального на разных моделях, вы говорите, я сменил модель, прогони ум-тест. Она прогоняет, говорит, вот это поехал, это поехал, этот промп надо переписать. А все остальное оставляем как было. Вы говорите, окей, ладно, переехали. Вот. То есть, все, что вы фиксируете так или иначе, вы в данном случае как бы гибридно вместе с машинкой записываете разного рода память свою собственную, в своей голове, что-то в документах, что-то в базе данных. Очень удобно использовать для этого GIT. GIT — это система версионирования, изначально используется для кода программистами, но как-то далее. Версии ПО выкладывают по ходу разработки, но на самом деле с самого начала возникновения GIT его использовали писатели для того, чтобы писать книги и так далее. Сейчас его удобно использовать для того, чтобы хранить версии промтов. Это фактически же текст любой там можно хранить. Тот, у которого есть ветки, у которого есть версии, тот, у которого есть сложная структура. Потому что обычный какой-нибудь google drive или яндекс диск это папки, они вложены друг в друга, ну как какая-то такая тупая иерархическая структура. Если у вас один и тот же документ в двух папках, но это уже не все с этим справляются, там ярлыки надо делать, агиты всякие, они позволяют с этими ветками работать лучше. Для петель, насколько я знаю, специальных специального ПО нету, но возможно, я когда-то искал, по-моему, есть какое-то специальное дико дорогое программное обеспечение для сценаристов, которое описывает, ну, для строительства нарративов, чтобы у вас все истории замыкались, но оно очень дорогое и, в общем, специфически для сценаристов сделано, ну, и для писателей, которые пишут сценарии и художественную литературу. В общем, ГИД – это один из вариантов, где можно все это дело охранить. Все очень легко делается, на самом деле звучит страшно, но вы можете просто сказать, поставь мне гид, хорони там, давай с тобой договоримся, как в каком виде. Вот, то есть у вас есть эта самая петля, которая на разных своих стадиях, элементах зафиксирована, сейчас, прошу прощения, у меня было буквально одну минуту. Да. Которая зафиксирована не просто в одном документе под названием «Онтология и способ действия фронт хранения экспериментально-исследовательского контекста для проекта Чумгу Теры-Пыры». Нет. Если у вас эта вся штука расписана на разные документики, которые связаны друг с другом, обновляются по отдельности, кажется сложнее, но по факту, на самом деле, если вы это делаете не один раз, а регулярно такую работу выполняете, Кейс: агентская аспирантура и исследовательская позиция ТИМУР ЩУКИН каждый раз уже сильно легче, потому что вы используете эту схему, которая у вас была, куча всего переносится, куча всего копируется, и вы можете поддерживать свою эту интеллектуальную гибридную работу. Я не знаю, в 250 раз быстрее вы будете работать или нет, но как бы то ни было. Итак, это про петлю. Давайте я могу здесь остановиться, потому что после этого я хотел еще кейс рассказать. Готов тут на вопросы отвечать. Жду минуту. Об общении пока проговорю, пока вы размышляете. Итак, вот у вас есть рефлексивная петля, с которой мы начали. Вот я что-то делаю, остановился, что-то не получается, надо перейти в другую позицию, посмотреть на то, как я, что делаю после этого понятия, почему я делаю именно так, а какие бывают альтернативы действий, а что в культуре на эту тему есть. Обычная человеческая рефлексия. Дальше мы говорим, если это делает не человек, а гибридная структура, состоящая из человека и машинки, возникают дополнительные процедуры, кроме мыслительных, того, каким образом этот гибридный субъект способен корректировать свою деятельность. Он должен сказать, а почему это, с чего это взял, а какие были альтернативы. И вот это, собственно, мы называем петлёй или ЯНСВ. И для каждого этапа есть какие-то процедуры, когда вы запускаете поиск или говорите так, ты это понимал неправильно, Исследование это как-то очень общо, понимал, мне нужно именно экспериментальное исследование, именно в образовании, именно в духе такой-то методологии, используя контексты, парадигмы, коновское и так далее. И вот у вас это все зафиксировалось, вы возвращаетесь в деятельность, все нормально, окей. Уперлись в следующую проблему, выяснилось, что вашей картине не хватает вам, как коллективному субъекту гибридному, не хватает развлечения. То есть ваша антология, ваша картина мира не отличает какие-нибудь фази-эксперименты от обычных экспериментов или что-нибудь еще. Не доучитывая то, что вы имеете дело с субъектами, студенты свое становление проходят и еще какие-нибудь там динамика есть, которой вы не управляете. Значит, надо внести это в картину. И вы это проделываете в чрезвычайном себе. Вы начали что-то дописывать, выяснилось, что у вас вообще ни разу нигде не использовалось понятие развития и что такое студент, что такое человек, и возраст, и роли в образовании. И надо, соответственно, это дописать, иначе здесь падает. Дописали, зафиксировали, вернулись к деятельности. Последнее, на чем я закончил, потому что если это вы прямо в чатике все прописали, то это как бы там превратится в тыкву довольно быстро. Если вы это все хотя бы сохранили копипастом в Google Doc или Word, уже неплохо. Если вы это все разметили, сделали систему заметок, которая у вас работает, то, скорее всего, переписыванием 5% этого материала вы сможете адаптировать все, что вы сделали для нового проекта. Вот такое короткое восстановление того, что было. Если вопросов нет, значит, идем дальше. Теперь смотрите, про агентскую аспирантовую. Кейс в работе с одним медицинским университетом выглядел примерно следующим образом. Вот есть некоторая сложность, связанная с производством исследовательской позиции в стране в целом. Количество исследователей падает. кучу статистики, мы делали программы по науке, по заказу министерства, пытались понять, как управлять комплексом научным вообще в целом. Потому что в последний раз, когда кто-то целиком отвечал на вопрос, что такое наука, как ее управлять, это было буквально до войны при Сталине, в конце 30-х. С тех пор никто эту работу не проделал по тем или иным причинам. В СССР Там были академик Глушкова с его уже в 80-х попыткой это сделать, как часть этой единой системы управления, типа электронный госплав. Но по факту никто методологически не перестраивал эту структуру. Поэтому исследователи куда-то все деваются. Исследовательская позиция, в смысле, как человек, который ставит проблемы, в первую очередь, а не просто исполняет протокол по чужой теме, куда-то девается. как бы качество падает, деньги вливают, особо не влияет. Эксперименты показали, что количество денег, вливаемых в существующую модель, как бы ни на что не влияет вообще. То ли они там куда-то деваются, то ли не тем их передают, но как бы то ни было. ТИМУР ЩУКИН Собственно, есть вот у нас с друзьями такой кружок, внутри которого мы эту исследовательскую деятельность постоянно, как бы так или иначе, смотрим на новые программы, которые в разных странах выходят, всякие реформы науки, способы управления, в том числе на агентскую исследовательскую деятельность, когда люди работают вместе с разного рода искусственными интеллектами в последние годы. Мы про это говорили на установке, так называемый был такой пример pipeline космос. Множество агентов, которые порождают других, они ставят гипотезы, проверяют, ищут материалы и так далее в цикле там часов 12-20 и проделывают за этот день там работу как за полгода когда так наук хотел вот один из пример как который был соответственно мы говорим вот есть например процесс внутри которого должны происходить при появлении новых проблем новых решений новых идей иногда новых продуктов том числе изобретений смысле в рыночном смысле даже продуктов товаров что то что кому-то помогает что-то делать и и поэтому эти кто-то за это платят. Вот, поискали, подумали, где такой можно взять процесс, чтобы с ним поработать и наши гипотезы проверять. Выяснилось, что обычно это офис технологического трансфера, но там как бы все тяжело по целому ряду причин. В смысле, плохо пока ставшая под процедурик. Зато есть некоторые типы исследовательского образования, в частности аспирантура, в которой есть чем поэкспериментировать. Где-то потому что хуже не будет, где-то потому что вроде как есть гипотеза, что можно сделать сильно лучше. Гипотеза такая. Мой партнер в этом деле большую часть времени провел по заграницам в больших исследовательских центрах, неплохо разбирается в металлургии, науке и конкретно в биомедицине. В частности, в лучших местах в мире, от Китая до Штатов и так далее, Японии, Нидерланды, строены прорывные школы. И, собственно, сам в свое время, сейчас он доктор наук, как он проходил все это становление, он говорит так, что те постдоки становятся молодцы, которые еще на этапе написания диссертации мыслят, как будто бы они руководители маленькой лаборатории, которые фактически не одно исследование проводят, они делают структуру, которая позволяет такого типа исследования проводить постоянно. Я вот когда кандидатскую писал, я потом вспомнил. Я для друзей писал дважды тисеры, и если первый раз у меня три года это заняло полноценно, то второй раз намного быстрее, пару месяцев. Потому что я понял, как это все можно оптимизировать, все эти процедуры. И понятно, что потому что это кандидатская, потом превращается в способ написания статей и так далее. На самом деле, исследовательская работа, следующая гипотеза, которая у нас была, выглядела таким образом, что если исследовательская работа, как мы только что говорили, устроена на этих самых агентах, на этих петельных структурах, то, что мы не понимаем, или более того, то, что мы понимаем, то, что надежно мы можем описать, мы можем выносить во внешние инструменты, которые будут это делать. Там постановка гипотез, кстати, прочие творческие штуки, спокойно, если мы понимаем, как это вообще устроить. И так далее, и так далее. И, соответственно, дальше гипотеза такая вот есть. Мы можем взять аспирантуру, сделать для нее курс, который будет устроен таким образом, что в нем студенты будут работать с агентами и, собственно говоря, производить не только текст, чрезеркационные исследования, какие-то промежуточные артефакты, но и агентскую сеть, с которой они дальше будут работать уже. дальше, собственно, по окончанию всего этого дела. Базовая гипотеза выглядит так, и вот мы с ней, собственно, запускаемся. Понятно, что теперь для того, чтобы этот проект сделать, необходимо все эти контексты описать подробно и превратить их в агенты. Еще как бы это мы, что должны делать. Еще другой вопрос, что должны делать студенты. Мы исходим с того, что они должны делать примерно то же самое, но не с нуля, как в том примере, который я только что с контекстами приводил. Почему с нуля? Ну, потому что нету пока этих готовых контекстов. Например, я думаю, что если аналогичный вот нашему курсу будет в следующем году проходить, то, наверное, имеет смысл все вот эти контекстные штуки заготовить, выдать их вам прямо на старте в каком-то ограниченном, искаженном, возможно, слегка сломанном вот виде, да, чтобы вы были вынуждены как бы достраивать, проверять и тем самым присваивать. А потом уже дописывать те куски, которые имеют отношение к вашей специфике, к лингвистике, Аспирант как руководитель виртуальной лаборатории ТИМУР ЩУКИН к иностранному языку или к вашему способу работы, к уровню изменений, которые вы хотите дописать. Тут идея такая, что студенты входят в эту работу, входят в пространство готовых каких-то агентов, которые отвечают за контекст и за некоторые процедуры, дальше их переделывают под себя и делают и делают с нуля свои собственные и собственно вся процедурика образовательно-исследовательская, быстрая, с включением их научных руководителей, тех кто готов как бы в эту историю и так далее, выстраивается в таком пространстве. Соответственно для этого нужно сесть и разобрать, что является например объектом такой новой работы, как бы это уже не диссертация как текст и исследование, это не квалификация, благодаря которой человек там становится частью это мира те кто отмучился и прошел все это дело как долго то смысле пошел в корпорацию кандидатов или как докторов или еще кого-то вот там понятно куча разные политики все это мы знаем прекрасно это не то что написать такой документ со всеми договориться и переговорить о том собственно говоря кто что где доктор писать кто должен прийти на вы пропали с проблем с интернетом Да, да, прерывается. Меня слышно? Да. Егор, вас слышно? Да, Тимура, стало быть, слышно. Тимур. Сейчас я напишу Тимуру. Меня выбросило. Сейчас я здесь выключу. Да, и звук сбоил себя. Мы не слышали ничего. С какого момента? С какого момента было не слышно? Это очень сложно так сказать, Егор. Ну ладно. Можете воспроизвести. Последние минуты две. Хорошо, сейчас тогда заново последние две минуты проговорим. Телефон оставлю в качестве резерва. Итак, вот есть у нас задача. Мы пытаемся, до этого мы говорили, есть проект, и над ним есть такие как бы типа купола. И как бы контекст, они универсальны для каждого проекта. Следовательно, что у каждого проекта можно вычислить, что у каждого проекта есть, соответственно, еще какие-то всякие контексты. финишный контекст, технологический, который мы должны выдать с технической задания в конце, ну и так далее. Но на самом деле все вот эти контексты, которые до этого мы обсуждали в первой части про контексты и петли, это про контекст. Теперь, собственно, про текст, про сам проект. В данном случае проект, его содержание очень тихое, понятно, что-то отвалилось. Что-то отвалилось, презентацию мы не видим. Кажется, что презентацию апеллируешь. Так, а тут скажите что-нибудь. ТИМУР ЩУКИН Говорим что-нибудь. Слышно нас? Да, теперь если меня слышно, я буду говорить с телефона. Вот так сильно лучше слышно, да, и презентацию стало видно. Какая-то ерунда. То есть я презентацию запустил на компьютере, Чтобы все не перезагружать какой-то клюк, я, в общем, буду говорить в телефон. Итак, смотрите, теперь мы эту же петлю как бы переносим из контекста, который у нас был, как бы вокруг, в текст, собственно, в этот самый проект. Начинаем проектировать в данном случае аспирантуру, основой которой является такая штука, То, что у нас не просто аспирант учится делать исследование одно конкретное и через это исследование всякие разные статьи и прочее, он практически становится прямо еще на этапе аспирантуры руководителем такой виртуальной лаборатории, внутри которой у него есть в качестве его подчиненных его агенты. Его способность построить для себя структуру, систему разделения труда внутри своего по созданию исследований, это его работа по созданию петель, контекстов, агентов, которые отвечают за специфику какой-нибудь биологии и прочего. Я смотрю, у меня, видимо, беда тут с интернетом совсем отваливается. Итак, я буду возвращаться, когда буду видеть, что отвалилось. Итак, то есть мы, объектом нашего проектирования является в данном случае вот этот интеллектуальный процесс, который стоит за исследовательской работой, а не формально как конструкция аспирантуры. Поэтому мы не делаем агентов, как обычно делают, Я кучу всего видел, как подать документы, аннотацию, как написать, пройти всякие предзащиты и прочее. В данном случае ничего из этого не требуется. Мы работаем и моделируем самим исследовательским процессом. Это те самые функции, которые за него должны отвечать. А именно, например, постановка проблемы, выделение объекта, его вырезание, определение этого объекта, формирование всяких гипотез, подбор метода или создание метода. Потому что говорят, я согласен, что если ты работаешь чужим методом, значит ты не на фронтире, потому что те, кто на фронтире, вынуждены с методиками разбираться самостоятельно. Как минимум их импортировать из других дисциплин, как максимум создавать новых. Есть такой Галлисон, методолог науки западной. У него есть такая классификация типов исследовательской позиции. Есть тулмейкеры, кто создает инструменты, есть тульюзеры, и так далее. И тулмейкеры, в этом смысле те, кто создает инструменты, они могут создавать для себя или для окружающих исследования по новым инструментам. Как бы то ни было, есть структура, которой мы описываем эту самую исследовательскую деятельность. Мы когда запускали этот проект, мы, наверное, били нашей командой, может быть, штук 20 семинаров разных, часов по три, с кучей современной литературы, по исследовательской методологии, с опытом всяких исследовательских центров, как устроен процесс, безотносительно к тому, как устроены должности в лабораториях или как гранты выделяются. Вот не про это, а про как устроен способ думания, который позволяет иметь дело с фронтирными суперсложными проблемами в современности. В частности, в биомедицине, но не только. И построили какую-то карту этих узлов. Понятно, что часть этой работы, то, что иногда называется фундаментальной работой, то есть с основаниями. Часть та, что раньше называли прикладной, часть это то, что есть такая работа про квадрант Пастера, про то, что она одновременно и фундаментальная, и прикладная. И, соответственно, построили какую-то карту пространств. Есть пространство проблематизации, самое важное. Есть те, в которых гипотезы генерируются, там выбирается уровень, масштаб и всякое такое. Есть создание методов. Ну и, собственно, так как у нас там кружок по совместительству любителей актерно-сетевого подхода, то мы, в общем, все, что там после латуры написано на тему организации науки современной в актерно-сетевом залоге, тоже как бы пообсуждали. Почему нам показалось это важным? Во-первых, потому что сама по себе схема прикольная. Во-вторых, потому что в наше время, когда у нас к числу действующих лиц добавляются агенты разные, ну или там к сущности полевые, в смысле, поле как пространство, в котором не всегда можно провести границу действующего лица, это там агенты. Контексты, агенты и организация исследовательской работы ТИМУР ЩУКИН Агенты обычно это что-то ограниченное, выделенное из фона. Поэтому я говорю агенты и какие-то такие протоагенты. Вот, собственно, актерная сетевая теория со всеми своими актантами, актерами и так далее, и агентами, отличая их друг от друга, неплохо описывает таким образом, может быть, встроенную интеллектуальную деятельность, в которой включены живые и неживые всякие процессы, объекты, документы, исследовательские установки, регламенты, нормы, а также, собственно, искусственный интеллект в разных своих ипостасях. Просто эта модель лучше подходит, чем классика всякая. Потому что классика очень сильно внутри себя содержит гипотезу привязанности интеллектуальных процессов к человеческому субъекту. Более того, к конкретному типу субъекта. Типа новые европейские карты в субъект со всеми вытекающими. А сейчас как бы непонятно, какой там субъект. Видите, этот самый гибридный, как он вообще концептуализируется, как бы то ни было. Мы построили эту карту, и на ней построили какую-то такую карту. Есть производство исследования, есть производство исследовательского мышления, которое завязано на целый ряд всяких разных типов носителей, сред и агентов. Мы из того, что времени у нас было достаточно много, мы все дотошно прописали, то есть не много раз переписали, там одна из версий, 97 базовых узлов со всеми их связями и так далее, да, вижу, что отвалилось, по мере установления связи буду ее обратно цеплять, видимо у меня просто перегревается компьютер. Итак, мы это все дело прописали, а у нас получилась карта, которая выглядит как вот этот четырнадцатый тезис, если исследовательский... Так, он вообще отвалился, вот здесь у меня интернет на почтах. Сейчас его прощание, у меня еще какие-то сегодня связи. Видимо, закон действует, чем больше говоришь про технологии, тем хуже они работают. Момент, конструкция. Итак, мы построили эту самую карту узлов. Мы это называем для себя простому когнитеру, потому что непонятно, агент это или нет, но это какая-то интеллектуальная функция, когнитивный. Можно ее называть, хотя он много раз говорил о том, что есть большая разница между когнитивным и процессом интеллектуальным, мышленческим. Очень разные термины из разных картин мира. Сейчас еще чуть-чуть осталось. И на следующем этапе мы... Буду попалить, ладно. Следующий шаг. Мы построили это пространственное движение от проблемы до возможных продуктов с кучей разных траекторий, с разными выделенными пространствами проблематизации гипотезирования всяких кому коммуникаций тогда ли после этого наложили поверх это смысле все было в диалоге без без машинок как бы схемы которые нам казались любимыми автор на по сетевую схему выделили как бы ключевые узлы интеллектуальной продуктивности которые обычно на о людях на людях смысле включая управленцев походили в лаборатории всяких подразделений этих школ держится там вплоть до какой-нибудь интеллектуальной логистики понятно что это не про доставку биоматериалов это мы не брали ТИМУР ЩУКИН мы брали только как бы содержание и описали это видео видите сейчас мы тут похоже снова заработал описали это в виде набора схем которые из этого набора схем мы получили набор таких разных узлов которые потенциально являются списками будущих агентов или будущих как вот этих вот мультиагентов или контекст понимаете когда я сказал сейчас описывал то как создается через петлю способ удержания исследовательские экспериментального контекста для проекта можно было бы этом это назвать агент экспериментального контекста но внутри их там возможно, очень много будет на самом-то деле. Возможно, сотни, как минимум десятки каких-то устойчивых структур. Некоторые из них, скорее всего, будут как раз и закреплены в этих самых документах. На самом деле, что относится к агенту, где имеет смысл проводить границу, чаще всего ответ на этот вопрос, он организационный. В смысле, как проще и как дешевле. Сейчас я приведу пример, как это делалось. Вот мы построили список этих самых агентов, построили общую модель, она выглядела таким образом, как студент, входит с базовой аннотацией своей темы, то есть мы сходим с того, что она у него в каком-то виде есть, он может ее отбросить. И, собственно говоря, дальше он попадает в это окружение, он начинает взаимодействовать с этими пространственными контекстами через специальные диалоговые режимы, которые помогают ему прояснить основание выбора этой проблемы, объект, который он выделил, что-то ему научный руководитель передал в наследство, что-то ему самому интересно, что-то просто легко дотянуться, где-то у лаборатории есть оборудование для того, чтобы работать именно с этим. или он хочет стать предпринимателем изучил рынок и считает что вот как бы такая траектория туда выйдет это все проясняется при помощи разных сущностей назову их для пустоты агентами которые работают с тем или иным типом смыслов их возможно тысячи и возможно сотни как бы возможно десятки дальше мы говорим а теперь давайте представим себе смету на этот проект. У нас же как считается почему-то странное такое, что деньги надо выдавать на агента. Как будто бы на программное обеспечение. Не важно, это Windows, который делает там 30 лет миллионы человек часов, либо это будильник, который делается за вечер программистами. То и другое программное обеспечение с агентами то же самое. Непонятно, что является метрикой сложности интеллектуальной производства этого самого, ну как мы понимаем на контексте, от нуля до бесконечности. сметировать невозможно. Но как-то необходимо эту инфраструктуру обеспечить, потому что определенная производительность машин, определенные задержки доступа, определенные технические задания, договора, все это должно быть описано. Поэтому мы поступили следующим образом. Мы сказали, ну ладно, давайте возьмем вот набор авторефератов этого университета, допустим, за последние пять лет. Дайте нам, не знаю, сто штук. Мы прочитаем из них двадцать хотя бы, вот. И, собственно, дальше попробуем построить машину, которая делает выводы такие же, как мы примерно, ну или лучше, но не хуже, чтобы она выделяла объекты так же, как мы их выделяем, в том числе могла сказать, что у вас тут объектам названо одно, а по факту исследование объектами является другое, чтобы она методы выделяла. Ну, расписали, сказали, что у нас есть 20 типов выводов, которые мы делаем, и 15 типов источников, с которыми мы работаем. Где-то это разделы, где-то это логика аргументации, где-то это методики, которые там перечислены, где-то это нормативные акты, на которые опирается автор, автор-реферат и, соответственно, диссертация. И вот мы сказали, у нас их там 50 примерно агентов только для того, чтобы правильно восстановить структуру автор-реферата. Запрототипировали, стало понятно. А дальше возникает задача, а теперь давайте попробуем сделать это на более дешевой модели, которая, как мы помним, в 10 раз тупее, в 10 раз дороже, то есть в 100 раз хуже. Это значит, что нужно кучу всего оптимизировать. В итоге тот же самый функционал с потерей, может быть, 10% качества мы упаковали в 5 сложных агентов. И дальше уже как бы они стали у нас структурой исполнения. И эта структура исполнения уже дальше пошла в договора. Вот у нас 5 агентов, один отвечает за методику проблемное поле, второй отвечает за то, что он реконструирует из всех автор-афератов Технические и организационные ограничения ТИМУР ЩУКИН все проблемное поле по этой дисциплине в университете. Ну типа кого-то стираем, как работаем на научной школе, потому что надо... Вот этот у нас отвечает за внешний мир, за то, что он как бы структурирует все поле, допустим, того, что в этом секторе биомедицины сделалось за последние две недели. Он всегда знает, всегда способен ответить. И вот этот, который у нас структуру аргументации проверяет. Все остальное является их частями. То есть это семантическое поле потенциальных агентов было сгущено, вот эти пять структур, а до этого в 30 структур, вполне себе по организационным основаниям. Что-то проще работать вместе, например, им не нужно слишком много друг к другу отправлять файлов, Потому что пересылка — это время. Поэтому мы сократили количество пересылок через файлы, когда нужно записать файл, а другой — прочитать файл. Или, например, еще что-нибудь. Такие операции из того, что если мы это делаем под гигачат, то университет же российский, и, соответственно, он тупее. 100 раз 10 умножить на 10. Это означает, что нужно все сложные конструкции нарезать на простые. Это значит, что промты становятся в 10 раз подробнее. Но зато их можно разбить на маленьких агентиков, которые будут работать на очень дешевых, очень тупых модельках. Ну и так далее. Вся та же самая когнитивное поле, ну в смысле операции все те же самые, но на уровне технического задания ничего общего практически. Потому что если сделать шаг назад, то видно, что делают они все еще то же самое. Если приблизиться, это совсем другая архитектура. Потому что вынуждена под конкретные задачи, которые связаны с финансовым организационным ограничением и с ограничением под конкретные модели, которые будут выполнять эту функцию. Если вы можете в каком-нибудь чату GPT написать какую-нибудь очень сложную структуру про какой-нибудь эпистемический реактор, который там будет черти как крутить теории, порождать новые проблемы, то гигачату надо это все разложить на 50 разных операций, каждую описать максимально четко и понятно, и после этого он только как бы сможет это все дело исполнить. Вот, поэтому понятно. Вот сейчас на слайде 15 тезис о том, что сначала мы определяем эту функцию, или на самом деле даже узлы, тут сложный на самом деле переход от поля этих смысловых действий к функциям, потому что это уже что-то обособленное. Уже после этого к исполнителю, типа это у нас будет на LLM, это у нас вообще будет на математическом обсчете, потому что обычный компьютер может, не знаю, посчитать какие-нибудь критерии простые, понятные, пропустить или не пропустить какую-нибудь операцию, сказать, что у вас слов не хватает в вашей аннотации или там еще что-нибудь. Это для этого УЭМ-ка не нужна, соответственно, можно сэкономить на этом компьютере. У нас появляются вот эти паспорта агентов, которые, по сути, являются не паспортами агентов изначально, они были когда-то просто описанием узла, соответствующего как бы этого смыслового узла. Дальше, собственно, мы понимаем, что аспирант у нас, как роль, которую мы прописываем, Он же с ними со всеми должен взаимодействовать, а это означает, что он с ними со всеми взаимодействует, в том числе и агенты взаимодействуют с ним, как с носителем определенных качеств. То есть они должны знать, кто он такой и что с ним делать. Например, это такая сущность, это самый аспирант, который является исследователем, с ним происходит освоение компетенций, он должен научиться различать все эти понятия, использовать их, типа что такое объект, проблема, гипотеза, метод, регламент и так далее. он должен научиться понимать еще каким образом организуются исследования, потому что он еще становится организатором. В том смысле так, что он раньше был исполнителем нормы, теперь он еще организатор. Почему организатор? Потому что фактически в тот момент, когда он создает этих самых агентов, он их распределяет, выделяет функции, модифицирует те, что ему дали, готовую колоду на входе, универсальных всяких, делает проверки, петли и так далее. В этом смысле что есть такая характеристика или такое качество организатора научных исследователей, но в гибридных коллективах, в которых из людей он, и мы такие, он же не может сам с собой работать, значит, надо в образовательный процесс ввести структуру такую, что они будут работать в тройках, один аспирант как бы ведущий, два его помощника, как бы он человека, и еще, не знаю, два-три десятка агентов, которые им выдали, и еще столько же, которые они себе сделали. И потом они крутятся. Сначала один у них командир, один вот модуль, ТИМУР ЩУКИН на другой вот модуль, другой командир, ну и так далее. Для чего это надо? Для того, чтобы проверить гипотезу, для того, чтобы если человек начинает работать с исследованием как управленец исследовательской программы, маленькой, и понимает, что такое делегировать людям, он через это понимает, что такое делегировать агентам. Определенно он говорит, ты будешь мыслить про этот объект вот так, обрабатывать эти данные вот так. а тут вот как бы со всеми спорить, вот тут определенным образом устраивать проверки и так далее. Вот, это как бы роль этого самого аспиранта. Кто он такой, что он делает, она тоже описывается и вносится, соответственно, в контекст, если мы хотим работать с этим проектом. Я, допустим, для себя это описывал, уже когда я начал с этим проектом работать, ну, как бы через специальные подготовленные проекты, через набор агентов, которые помогают мне работать с этим конкретным проектом. Вот. Дальше такой ход. Гипотеза выглядит таким образом, что люди сейчас такие, что 97% всех используют студентов ИИшечки. Некоторые очень неплохо, кто-то плохо, кто-то неплохо. То есть мы должны поддержать те практики, которые есть, в той части, где они успешны. Ну и исходить из того, что если это полезная штука, они, значит, интегрируют ее в свою работу и должны быть в состоянии вынести это с собой из аспирантуры в жизнь. В этом смысле, если они создали каких-то агентов для себя вокруг этого исследовательского процесса, себя как индивидов, себя как команд, себя как лабораторий, то, соответственно, они дальше должны остаться с ними. И в некотором смысле мы переосмысляем пространство компетенции через это перепонимание. Мы говорим, что исследовательская способность – это не просто компетенции на человеке, это компетенции на человеке и его агентской инфраструктуре. В этом смысле, компетенции, в том числе, как и способность этим пользоваться, это изменять, модифицировать, создавать с нуля, переносить, делиться, интегрировать в чужое, ну и так далее. И вот этот кусок, соответственно, модифицирует блок контекста, который относится к образованию. Потому что некоторые образовательные понятия, которые по умолчанию одним образом понимаются, например, компетенция вообще, здесь пришлось переосмыслить и перепрописать. Потому что если бы мы стали продолжать пользоваться понятием компетенции, не прописав его, пытаясь с агентами обсуждать свой собственный проект, они бы компетенцию понимали бы традиционным образом, как чисто человеческую способность к действию, определенным образом подтвержденной. А у нас тут другая, она гибридная. Вот, дальше. Чуть-чуть совсем осталось, сейчас я закончу, у нас все как раз закончится. И вот, как бы, я определенную процедуру по модулям, в данном случае это не модульная структура, там как бы появился образовательный pipeline, мы его рассчитали 15-минутными отрезками, для каждого 15-минутного отрезка, в смысле 4 недели 15-минутными отрезками, на все роли. Какие интерфейсы, какой студент, что делает, что должно происходить, какой агент как взаимодействует и так далее. То есть такие цепочки, большой граф, собственно, сценариев. То, что обычно требуется от лаборатории, в смысле лаборатории и требуется от вас для того, чтобы приступить к работе. Там-то у нас нет никакой лаборатории, мы сами себе лаборатория, но как бы то ни было. И там мы говорим, вот есть это самое пространство этих агентов, они делятся на те, которые общаются со студентами, есть аналитический слой, который работает с управленцами, есть те, которые верхнеуровневые, есть их собственные личные, индивидуальные, есть командные, есть те, которые относятся к определенного типа операциям, допустим, к экспертному борду, критики. Есть всякие, которые отвечают за разные практики, например, за игровые баттлы людей, команд, их агентов друг с другом и так далее. Классификация есть. И дальше есть траектория студента, который сквозь эту штуку проходит с нулевым, ну, как бы, да, у нас там есть оценочный модуль, который говорит о том, что и как мы должны померить. Потому что работа с агентами — это чисто гуманитарная компетенция. У нас тезис такой коллективный, потому что это про логику. Грамотность, способность общая от частного отличать и так далее. То есть точно не информатика. И поэтому вначале тестирование проходит того, человек способен ли сформулировать что-то на языке, который потребуется от него, чтобы дальше эти петли выстраивать, чтобы уточнять, задавать вопросы, обобщать, переносить. Освоение той инфраструктуры, которая стандартная для всех, которую мы разработали. потом ее применение с настройкой под конкретные свои проектные дела, Итоги кейса и применение модели в проекте ТИМУР ЩУКИН потом модификация изменения, как бы здесь построить, здесь поменять кусочек, потом уже создание с нуля. Ну и, соответственно, мы исходим из того, что предполагаем, тут нужно смотреть, кто из студентов приходит уже со своими универсальными всякими конструкциями. Некоторые точно приходят, каков их процент, и нужно ли их включать, и на это делать поправку, пока непонятно, Но тогда возникает отдельная задача, в том числе и техническая, по переносу индивидуальных агентов в непонятном стандарте в общее пространство и обратно. А также вопросы приватности, защиты данных и всякого такого. И в этом смысле каждый из этих элементов, которые я тут пробегал, из-за того, что презентации очень плохо работали, у вас все будет вот тут, например. За каждым из них необходимо какой-то контекст прописать, такую-то петелечку. Так-то по факту, если посчитать количество страниц, может быть, это тысяча страниц, но это не для того, чтобы их читать, это для того, чтобы заполнить контекст. Если эта тысяча страниц работает, и она делает в нужном месте, в нужное время, ровно то, что от нее требуется в этой сетке, значит, хорошо. Хорошо бы сократить, потому что чем меньше страниц в пробке, тем дешевле обработка, но это не всегда возможно. Итак, дальше, собственно говоря, вот у нас есть эта самая проба, которую мы проделали в начале, это уже предпоследний слайд с этими авторефератами. Мы посчитали, какие агенты, какого типа запросы через них проходят, какие они по сложности, какие мы можем отдать на более дешевые модели, какие требуют умных, сколько токенов тратится. Дальше возникает вопрос, а токеновый бюджет надо давать как компетенцию студенту, например, чтобы он не исходил из того, что денег бесконечно, потому что это все стоит денег, мы, например, говорим, окей, ладно, на день ему дается 5 миллионов токенов, определенным образом от нормированных, в смысле, это не то же самое токен в гигачате, токен, не знаю, в каком-нибудь очень сложном агенте, поверх гигачата даже, ну, их отношения там есть под модель. Соответственно, да, мы говорим, современный исследователь должен управлять не только бюджетом лаборатории финансовым, как бы интеллектуальным, кадровым и еще каким-то своим собственным, но еще и вот этим интеллектуальным бюджетом, который сейчас прямо переводится в токеновый бюджет. Вам добавили в описание образовательных программ. Вот, то есть вот эта малая проба, которую мы на авторефератах сделали за пару дней, вот эти все агенты как бы позволили нам посчитать и потом очень четко сказать, какие нам нужны сервера, какие требования к этим видеокартам, к задержкам, к интерфейсам и так далее. Очень полезная штука. В принципе, наверное, имеет смысл уже в будущем в образовательную программу строить такого типа, в который мы сейчас с вами вместе вовлечены. Какой-то вот этот типовой, возможно, элемент пробы, который позволит на следующем этапе существенно уточнить техническое задание для внешней лаборатории или для самого себя. Потому что появляются следствия не только для конкретизации требований к техническому заданию для лаборатории по разработке инструментов и в области образования тюнгу, но и в том числе для самого содержания образования. Как, например, в этом примере с токенами бюджетами. Мы их как бы пообсуждали, решили, что это важная компетенция, надо ее включить, потому что только что она нам потребовалась, потому что иначе есть риск сделать такой проект, который столько сожрет компьютер, что будет бессмысленным, потратит легко очень много, если пробовать написать криво, ничего, кстати, не получить в этом смысле. Эта проба позволяет не только уточнить технические задания, но и многие другие контексты. Как только вы один раз это проделали, у вас появляется контекст и промпт по проведению этих самых проб на будущее. Ну и, собственно, последний слайд всего в сегодняшнем разговоре, вот в этой его второй части про кейс, он выглядит таким образом. Вот есть, собственно, этот наш новый исследователь, который способен не просто написать текст диссертации, провести исследование под руководством научного руководителя, но с его вовлечением, этого научного руководителя, собрать вот эту такую виртуальную лабораторию себя и агентов при нашей помощи, в данном случае это университет, что мы от имени университета действуем. Который даст ему базовую среду вокруг него со стандартными агентами, которые помогают ему проблематизировать и всякое такое. Он их может модернизировать под себя, клонировать, расщеплять, делать версии, создавать свои. и задача у него, собственно, вот в таком коллективной работе написать работу и требования. ТИМУР ЩУКИН В этом смысле у него остается стандартный трек, он пишет текст, он защищает его на классическом совете, и мы к этому пытаемся добавить еще и дополнительные всякие способы оценки именно производительности его этой самой интеллектуальной среды. И под это у нас описаны все контексты. И в этом смысле под это у нас, в основном у меня и друга моего, которые в основном работают в таком гибридно-кинотаврическом жанре, прописанные, соответственно, в собственные контексты, что такое образование, что такое аспирантура, что такое биомедицина, что такое фронтир биомедицины, что такое методики, правила, всякие дисциплинарные ограничения, нормативка, особенно российская вся, превращена у нас в этот самый контекст. Теперь как бы на память нагрузка не такая большая, но все равно все приходится выверять. И проект выглядит как бы иначе. Он изначально не экспериментальный, хотя было понятно, что нам самим необходимо замерить результат. Поэтому мы, кстати, эту часть еще в процессе доделываем, потому что заказчикам в этом смысле эксперимент не очень интересен. В смысле, у них он по другим основаниям эксперимент. А нам интересно прямо замерить конкретные гипотезы. Вот у нас у самих в этом смысле это пространство гипотез пока еще перестраивается. Почему? Потому что у нас зависит от того, какая конкретная аспирантура, целевая или не целевая, кого нам в итоге дадут, какой курс, какие у них собственные внутренние способы оценки, всякие предзащиты и так далее, какие мы можем добавить, какие нам не позволят добавить в этот процесс. Ну и так далее. Это все пока еще собирается. В этом смысле этот кейс, он не собранный, тем более он не реализованный. Вот ему год, потому что университет гигантский, очень медленно работает, все подписывается очень медленно. Ну, надеюсь, осенью, собственно, через пару месяцев мы уже запустим реализацию, в смысле, начнем пилоты. Там будет понятно. Теперь, как бы, с этим кейсами закончил. Пару слов еще раз, чтобы напомнить, что мы обсуждали. Это вторая лекция из этой пары. В первой я проговорил два кейса в широком заходе. То есть я говорил о том, как вообще имеет смысл работать с проектами такого типа, если вы работаете с ними в кентаврическом гибридном режиме. типа выстраивайте все контексты, выстраивайте ваш проект, контексты как бы надо выстраивать через петли, там типа обработка текстов, диктовка, формирование антологии, вот это все. Это было в прошлый раз. В этот раз я сказал, окей, берем один контекст, описываю, как именно его строить, любой. Собственно, он строится через так называемую петлю, которая, смотри выше, должна содержать описание какого-то конкретного куска мира и способы действия в связи с этим. этой самой сущности, вашей гибридной или агентской. И второй кусочек, который мы только что закончили, это попытка, менее удачная на мой вкус совсем, как бы именно уже не про контексты поговорить, а про то, как вы описываете сам проект, его содержательное ядро, точно так же, если вы хотите его, ну, как бы эту работу разделить с искусственным пространством. На самом деле принцип тот же самый, та же самая петля, но она не внешняя, универсальная, там супер специфическая для вашего конкретному проект. я закончил тимур был же еще вопрос От Натальи Николаевны мы ответим. Сейчас, открою его. Так, Наталья Николаевна, да. Вопрос, сейчас я его прочитаю, он стал, да, чтобы вспомнить. Статья про стеклотоковую живучесть. А может ли подключение агента помочь ему определиться с востребованностью его исследований? Востребованностью, да, вот это древнетипецкий язык. Тут, мне кажется, вопрос про востребованность основной, потому что непонятно, как бы о чем тут речь, в смысле достучаться до своих, это одно. Я бы делал бы так, собственно, в прошлый раз, потому что вопрос же к прошлой беседе к нашей, это про восстановление цепочки типа ли академическое письмо. Мне кажется, что можно сделать такую попытку примерно, ну то есть описать, ну как бы контекстуализировать поле. У него написаны тексты, статьи как минимум, и, как я понимаю, классно искать собственную модель. Наверняка куча заметок. Необходимо ее использовать как материал для того, чтобы попробовать сделать машинку, которая сделает перенос вот этой смысловой карты, возможно, сначала формализирует, возможно, без этого, в пространство дисциплин мировых, для того, чтобы не искать по всему миру, это просто бесконечные деньги. Вопрос о востребованности исследования ТИМУР ЩУКИН То есть понять, в каком роде коллективы, в каком роде дисциплинах работают над такого типа постановками. Не обязательно в этом смысле упираться в какую-то конкретную дисциплину, исходить из того, что это языкознание или еще что-нибудь. Возможно, например, какая-нибудь компьютерная лингвистика и какие-нибудь специфические исследования. У меня знакомый писал диссертацию по категории времени в древнеегипетском языке. Это пилософская диссертация, а не лингвистическая. И у нее есть отсылки к машинному представлению по времени. То есть в этом смысле необходимо написать такого агента, который дисциплинарное поле проработает не тупо по совпадению ключевых слов, а попробует выстроить модель интересов тем, вопросов проблемных зон, которые стоят за его исследовательским подходом, и по ним по отдельности, по каждой, ведет поиск дисциплинарного приземления. Пока, в этом смысле, так как я описывал, это можно делать на уровне описания дисциплин, можно заставить агента пробежаться по тысяче журналов, прочитать в них по пять статей, сопоставить модель, которая выстроилась из этого исследования с той, которая соответствует каждому журналу и дисциплине, к которой он относится. либо там, если это Advanced Studies Institute, какие-то междисциплинарные штуки этим междисциплинарным проектом. Некоторые из них могут быть не постоянные, как обычно это бывает со школами, в том числе с журналами, а там какими-то временными, как бывают отдельные выпуски журналов или проекты, если, на самом деле, там многолетние или короткие, но у нас же задача найти своих. Собственно, дальше найти этих самых своих можно будет через совмещение одной модели с другой. Иногда, возможно, странно. Например, у меня товарищ делал подобную задачу, в смысле, решал подобную задачу другими совершенно инструментами. Обнаружил, что его команда – это астрофизики, хотя он нейрофизиолог. Почему? Потому что тот способ анализа источников сигналов для мозга электрических, которые он использовал, практически полностью совпадает. с астрофизическими какими-то инструментариями. И то, что его интересовало больше всего, его интересовало не сколько мозг и работа ума, а сколько, собственно, именно вот этот особый тип математики, преобразующий одно в другое. И выяснилось, что его коллеги, зараженные тем же вдохновением, это вообще люди из другой дисциплины. Потому что у них мат-метод и его фронтир оказался общим. В этом смысле, если это все проделать, так как я описал, Мне кажется, что можно найти интересные версии. Но это как бы все с условием того, что я вообще проинтерпретировал определиться с востребованностью его исследования. Потому что востребованность означает, что кому-то это нужно для того, чтобы двигаться дальше. В смысле команда, которая вместе грозит в фронтир. А дальше уже определяться, куда легче дотянуться. Спасибо большое. Он 11 числа сдает экзамен вступительный в аспирантуру. Я ему передам. Спасибо. Можете прямо из расшифровки вырезать кусок и передать. Если что, обращайтесь. Может, подскажу, как конкретно. Спасибо. Я передам ему. Окей. Так, тут еще есть. Владимир Геннадьевич. Отвечу. Хотя время у нас закончилось. Итак, я могу сейчас ответить, могу потом. Скажите, отвечать или нет. Мне кажется, надо отвечать. Хорошо. Тогда читаем. Так, какой степень степени цивилизированной валидированности, заявленные интегративные результаты подготовки, способности... Какие эмпирические индикаторы, артефакты? Ну, да, компетенции аспиранта, исключающие медитативную интерпретацию со стороны научного руководителя. Какой мере ориентированная проектированная программа пробует эффективность... Ну вот, смотрите, как бы это все набор вопросов, который в какой-то степени я ответы на них знаю, потому что, например, с нормативно-правовыми рамками мы работали для того, чтобы реализовать конкретный проект. В сети ГОС и так далее было такое большое исследование школы управления Сколково поверх всяких образовательных экспериментов. Оно показалось, что на самом деле ГОС, особенно последний, устроен таким образом, что они позволяют все, что угодно. ТИМУР ЩУКИН То есть обычный бутылочный горлышко по ограничениям, это не федеральный уровень, это всегда университетский уровень. Ну, это почти всегда. Даже в биомедицине, где прям все очень зарегламентировано. Понятно, почему цена ошибки велика. Вот, но по некоторым я, у меня ответов нет, но мне кажется, что вот как раз, ну, кстати, да, вот тут прямо есть прямо интересные, которые имеют смысл обсуждать, вот эти риски формирования локальной исследовательской рациональности и так далее, это прям хорошие вопросы. Я бы, честно говоря, сейчас их не променивал на мой быстрый ответ. Давайте как, я посижу, поотвечаю. Мне кажется, что некоторые из них мне точно будут полезны. В смысле, посидеть и ответить нормально. А вот не набегу, так что спасибо за них. Я тогда возьму их просто по работе. Они разные эти под вопрос, но все хорошие. Окей? Да, да, да, конечно. Все. Ну, тогда мы встречаем. Да, да. Вот. Хорошо, я вижу еще один вопрос, на него я тоже отвечу. Все, тогда всем до свидания. СПИКЕР Тимур Щукин Основной спикер