Методология 2025. Анатолий Левенчук

в подразделе мы обсуждали вроде как функциональные разбиения ролей на подроли (систем на подсистемы, в функциональном рассмотрении – разбиение функциональных объектов, а не поведения). Вот эта связанность роли и метода должна как-то удерживаться, нельзя думать про одно без другого: не может «никто» делать что-то, и «кто-то» не может ничего не делать! Опять же, роль может работать по какой-то сигнатуре метода, а там внутри можно даже менять методы в их разложении для этой сигнатуры, а роль поможет удерживать внимание на результирующем методе, абстрагируясь от его разложения.

      Если продолжить читать текст статьи, пытаясь найти там «методы», то придётся признать, что в статье они обсуждаются, но называются крайне разнообразно – и меньше всего словами, которые у нас в курсе даны как синонимы слова «метод». В статье «метод» обозначен то как «подход», то как «архитектура», и даже «efforts» как метонимия усилий команды, разработавшей метод, в фразах типа «Among the efforts on unsupervised learning methods, the most representative ones are Auto-Encoders and Generative Adversarial Nets (GANs)». Весь наш курс посвящён тому, что мы под всеми этими именами распознаем метод::тип – и с этого момента всё содержание нашего курса «Методология» приложимо к этим «подходам», «архитектурам» и даже «efforts». Заодно заметьте, что слово representative в текущей фразе не имеет отношения к representation learning, хотя казалось бы, могло бы и иметь. Со всем этим можно разобраться из контекста, как это и изучалось в курсе «Рациональная работа».

      Помянутые методы «Auto-Encoders and Generative Adversarial Nets» (ещё раз внимание: методы называют как функциональные объекты, «автоэнкодеры» и «сети», а не поведения!) в их совокупности называют вместе родом Auto-Encoding Data (AED) как выучивание распределения по данным (выучивание – глагол, «выучивание распределения по данным» – это таки метод), и вводят ещё один род на этом же уровне: Auto-Encoding Transformations (AET, и transformations – это опять-таки отглагольное существительное, метод), где могут быть ещё и виды таких трансформаций: large variety of transformations can be easily incorporated into the AET formulation. Так, виды будут – параметрические преобразования::метод (Parameterized Transformations, как подвиды там пример – афинные и проективные), а ещё GAN (generative adversarial network – сеть, неожиданно существительное, то есть роль, а не способ работы, имеется в виду метонимия – «преобразования, которые производят GAN») и непараметрические преобразования.

      Преобразования – это transformations, в русском тексте gonzo-обзора синонимизируются трансформации и преобразования. Вопрос, преобразования чего – какой предмет метода? Ведь «данные» – это явно совсем высокий уровень мета-моделирования, надо всегда стараться слова «информация» и «данные» как слишком общие типы мета-мета-модели в предметной области заменять на типы мета-модели (в курсе «Системное мышление» специально подчёркивалось, что сверхобобщения – вредны). В статье речь идёт о данных изображений, ибо текст 2019 года обсуждает главным образом распознавание изображений на тестах типа CIFAR-1054.

      Статья, несмотря на всё разнообразие используемой терминологии по части методов, следует давней традиции: роды самых разных методов называют именно «методом», а всё более мелкое в видах методов и разложениях выбранного вида метода называют «как бог

54

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html