• применение/стереотип (отношение шаблона и его воплощения);

• варьирование (отношение основной модели и кастомизированной);

• реализация (отношение абстрактного синтаксиса и соответствующего ему выражения).

Поэтому каждый раз, встречая слово «мета» нужно разбираться, что именно из этих шести значений имелось в виду.

Никогда не зацикливайтесь на выбранных другими конкретных словах-терминах, слова как цепочки букв никогда не выражают истину. Каждый раз пытайтесь понять, о чем в действительности идёт речь, какое значение слова имелось в виду в каждом конкретном случае, добирайтесь до концепта. Использование терминов из стандартов не гарантирует однозначного понимания собеседником, но и использование многозначных слов не обязательно ведёт к сложностям.

В этой книге не будет попыток дать точные определения и выбрать правильные термины. Мы постараемся передать понимание наиболее важных понятий и предложить разные слова, которыми их можно обозначать. На вопрос «сколько будет дважды два?» будут приниматься ответы и IV, и 4, и «четыре», и four. Но не нужно обольщаться: ответы «горшок», 5, «per aspera ad astra» – приниматься не будут.

Знание в отличие от «просто фактов» – это то, что можно использовать в разных ситуациях, что можно взять с собой из проекта в проект. Факты же могут характеризовать конкретные проекты и объекты в них. Знание о метрах как единицах измерения общее для всех проектов. Длина пути в каком-то проекте 14 метров – это нельзя применить к другим проектам, так что это не «знание», это просто «факт».

Логика (правила рассуждений, ведущие к правдоподобным суждениям из правдоподобных посылок) науки и инженерии совсем необязательно булева, она имеет вероятностную компоненту (опираясь при этом на байесово понимание вероятности, а не частотное!), и поэтому может использовать и эвристические («неформальные формализмы», неточные правила) рассуждения 33 .

Обязательно ли формально (выражено в символической форме, доступной для строгого логического вывода) системное мышление, или оно неформально, т.е. образно и интуитивно?

Главное, что нужно тут обсудить – это наличие и важность полностью неформального, интуитивного и невыразимого словами и иными знаками знания, в том числе знания о системах. Тем более что сегодня такое знание могут иметь не только люди, но и компьютеры, запрограммированные для работы в рамках коннекционистской парадигмы. Современные достижения искусственного интеллекта связаны с развитием именно «компьютерной чуйки» (а не развития логических языков программирования) в рамках машинного обучения в целом и направления глубокого обучения (deep learning) в частности.

В коннекционистской (connectionism) парадигме 34 знание представляется существующим не как набор связанных какими-то отношениями понятий, а как распределённое по множеству определённых простых однородных элементов (часто нейронов в нейронных сетях как искусственных, так и естественных).

Человеческий мозг для мышления использует нейронную сеть, а не логический вычислитель, действующий по законам аристотелевой логики. Современные системы машинного обучения тоже начинают использовать для своей работы похожие принципы, и к ним применяются отнюдь не традиционные наработки для знаний, понимаемых как формальные модели. Объединение методов формальной, «научной» работы со знаниями и методов «неформальной» интуитивной работы в нейронных сетях (искусственных или естественных, в мозгу человека – это тут неважно) представляет собой научный и технический фронтир, мы не будем касаться этих вопросов в нашей книге. Подробности на тему использования в мышлении формальных и неформальных рассуждений можно найти в книге «Визуальное мышление. Доклад о том, почему им нельзя обольщаться» 35 .

Мы в нашей книге исходим из того, что мышление «бибинарно» 36 (би – это умножающая приставка от латинского bis, «дважды»), т.е. дважды двойное:

1. По шаблонам – нешаблонное

1.1. «Культурное» мышление, следующее лучшим цивилизационным образцам, шаблонам (patterns), использующее накопленное человечеством знание и одновременно

1.2. нетронутое какой-либо культурой, шаблонами «дикое» мышление, которое приходит новыми путями к выводам, потенциально каких цивилизация ещё не знала, паттерны чего ещё не различала.

В нашей книге мы делаем упор на культурную часть системного мышления, пытаемся взять в нём самое важное, отмоделировать и передать пытающимся освоить его людям. При этом мы понимаем, что в реальной жизни приходится всё время выходить за рамки имеющегося знания, давать ответы на вопросы, которые в учебниках (в том числе и нашей книге), стандартах, публичных документах и даже научных статьях ещё не рассматривались.

2. Знаковое-незнаковое (формальное-неформальное)

2.1. Формальное мышление (дискретное), опирающееся в своих приёмах на строго определённые дискретные объекты и выражаемые знаками (symbols) классических логических рассуждениях. Но одновременно

2.2. мышление непрерывное, коннекционистское, опирающееся на объекты, определённые лишь статистически, вероятностно, без их знакового выражения и интуитивно проводимое эвристическое (т.е. необязательно формально верное, но применимое в большинстве случаев, хотя и не во всех) рассуждение. Правила такого рассуждения тоже могут быть не формализованы.