НОВОСТИ ЛАБОРАТОРИИ СОБРАННОСТИ
За последнее время вышло три лаборатории:

1. Образовательная этика, выигрыш ИИ на художественном конкурсе, версионирование мастерства
Часто в комментариях студенты просят разъяснить им то, что уже и так описано в учебниках. Этично ли сразу отправлять их читать учебник, или всё-таки это невежливо? Есть мнение, что невежливо -- это когда тратится своё и чужое время, а результата не получается. Как раз так и происходит при попытке всё прояснить в режиме комментов. То есть в итоге человек всё равно не достигает понимания. Потому что чтобы понять -- надо пойти и прочитать текст. Да не просто прочитать, а еще и подумать (письмом). А от разъяснений в чате в худшем случае человек уйдет с ложным ощущением понимания, а в лучшем -- комментатор и препод просто зря потратят время, и не произойдет никаких изменений.

Берите на себя ответственность за собственное образование. Предъявляйте мышление (собственные тексты), если хотите продуктивного обсуждения и советов. И читайте, читайте, читайте.

2. Релиз онлайн-курса, устранение конфигурационных коллизий, место собранности в программе ШСМ

Чтобы системное мышление заработало, студент должен уметь:
1. Выделять объекты внимания, и различать их типы. Этому учат в курсе онтологики и коммуникации. 2. Удерживать на этих объектах внимание. Этому учат на курсе собранности

Проблема: нужно две эти штуки разом, чтобы всё заработало. Если внимание удерживать умеешь, но не на чем -- то это бесполезное занятие. Если знаешь типы объектов, но в мышлении они не используются, т.к. не можешь удержать внимание на них -- тоже бесполезно. И работает это рекурсивно -- то есть для освоения этих навыков, они же и используются. В каком тогда порядке их осваивать?

3. Безмасштабное применение динамики второй производной: как думать об ускорениях в деятельности

Хорошо бы в эволюции делать «умные мутации», а не оставлять всё на откуп случаю. Чтобы такая техноэволюция работала, нужно надёжно хранить и накапливать модели систем. Это возможно только при высокой точности передачи описаний (репликации). Такая точность достигается с помощью формального\цифрового языка. А если мы рассматриваем динамические системы, то вынуждены применять дифференциальные вычисления, иначе точности тоже не достичь. Вычисления эти, однако, сильно ресурсозатратны. Поэтому делать их надо особенным образом -- квантовоподобно. Точность таких вычислений уменьшается, но их становится МОЖНО СДЕЛАТЬ. А риск ошибок получается не такой большой.

Понятного тут мало, особенно если не читать рекомендуемые тексты, и тем более если вообще не читать, а только слушать. Так что вот вам текст: ailev.livejournal.com/1648977.html