Системное мышление 2024. Том 1. Анатолий Левенчук

в его врождённой части позволяет людям быть умней кошек и обезьян, а вот в полученной образованием/выученной его части – это полученная образованием машинка по получению прикладных дисциплин. Интеллект – это эволюционно полученный людьми инструмент познания, машинка по разработке способов решения проблем – превращения проблем, которые не решаются никаким известными методами в выполняемые/решаемые известными прикладными методами задачи. Это относится и к естественному интеллекту, и к искусственному, и к гибридному, и к коллективному.

      Трансдисциплины/«фундаментальные дисциплины» – это и есть объяснения/теории/знания/модели/алгоритмы по поводу устройства мира. Они удобны для скоростного мышления о мире, удержания внимания на вычислениях/рассуждениях/мышлении о важном, сохранении ресурса мозга или компьютера от разбазаривания на мышление о неважном. А само это мышление по знаниям/алгоритмам трансдисциплин затем нужно для создания методов изменения мира к лучшему.

      То, что занимает у очень смекалистого дикаря полжизни, у обученного фундаментальным дисциплинам человека может занять несколько часов, или даже несколько секунд – особенно, если учитывать, что знания/алгоритмы методов мышления включают в себя и знания по задействованию инструментария мышления (чаще всего это моделеры). И то же относится к компьютерам с AI, только у этих компьютеров нет биологических ограничений по скорости и объёму вычислений для одного агента, почему их и боятся примерно так же, как в голливудских фильмах боятся гениальных учёных-злодеев.

      Интеллект – это мастерство беглого задействования целого стека/stack/стопки/слоёного пирога поддерживающих друг друга фундаментальных методов мышления. Этот набор методов мышления (опирающихся на задействование фундаментальных дисциплин и использование инструментария их поддержки) мы называем интеллект-стеком.

      В фундаментальных методах мышления дисциплины/теории/знания будут только «алгоритмической» частью. Мы эти дисциплины/теории/знания смело будем считать ещё и «алгоритмами» (описаниями задействования метода в самых разных обстоятельствах/ситуациях – ровно как алгоритмы могут быть использованы для вычислений с самыми разными входными данными):

      • Есть множество указаний на то, что конструктивная математика – это по факту переход от декларативных (объекты и отношения) описаний к описаниям через операции построения объектов. Это можно распространить на всю работу с понятиями (ментальными/математическими объектами).

      • В компьютерной науке давно получены результаты, которые позволяют рассматривать самые разные виды представления алгоритмов, а не только «пошаговое выполнение императивных программ» (в том числе соответствие Curry-Howard21 между императивным алгоритмом и набором логических высказываний). Мы достаточно широко

21

https://en.wikipedia.org/wiki/Curry%E2%80%93Howard_correspondence