Вопросы философии. 2020. Т. № 1. Образование будущего: репродуктивно-продуктивный переход

[Владимир Аникеев]

Вопросы философии. 2021. Т. № 1.
https://pq.iph.ras.ru/index На обновленном сайте журнала можно прочитать оглавление и аннотации статей.
Я остановился на первой:

Карпов А.О. Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Образование будущего: репродуктивно-продуктивный переход

Ключевые слова: эпистемология, онтология, общество знаний, Реформация, образование, репродуктивно-продуктивный переход, классно-урочная система, проблемно-познавательное образование.

Аннотация
Образование будущего есть фундаментальный вопрос современности, определяющий горизонт мышления общества и об обществе. Общество знаний, играя роль горизонта, выводит существо вопроса к способности образования культивировать творческую функцию мышления. В статье на онтологическом уровне рассматривается проблема трансформации образования от репродуктивных к продуктивным формам работы со знанием (репродуктивно-продуктивный переход). Главенствующей репродуктивной моделью современного образования является классно-урочная (лекционно-семинарская) система. Дан анализ институализации классно-урочного образования в реформационный период XVI в. и определены ключевые дидактические и организационные принципы, заложенные Ф.Меланхтоном в его основу. Приведены аргументы, исключающие квалификацию в качестве гуманистов деятелей образования эпохи Реформации. Для объяснения процесса трансформации образования введено понятие эпистемической доминанты. Показано, что репродуктивно-продуктивный переход принадлежит сущности нашего времени. Устойчивость классно-урочной системы объяснена опорой на существенную часть образовательных универсалий, имеющих вневременной характер. На основе теории не-куновских парадигм показана связь репродуктивно-продуктивного перехода со сдвигом в онтологических основаниях феномена образования – формах, способах, функциях и генерализации его бытия.

Автор - начальник отдела научных молодежных программ и проектов МГТУ лауреат премии Президента Российской Федерации в области образования, доктор философских наук, кандидат физико-математических наук.

Я ожидал большего. Скажу так, автор заглядывает в ближайшее будущее и сводит образование будущего к одному варианту. Меня учили несколько по другой схеме - конечно, что-то [и чем больше тем лучше ]надо было выучить/знать, но большой акцент делался на то чтобы уметь учиться самому - сегодня для этого открылись прекрасные возможности. А вот придумывать новое это удел немногих, и надо их не так много. Поэтому образование будущего будет разнообразным, как и разными останутся люди. IMHO, конечно.

[Василий]

Сообщение от Владимир Аникеев

А вот придумывать новое это удел немногих, и надо их не так много. Поэтому образование будущего будет разнообразным, как и разными останутся люди. IMHO, конечно.

"Вопросы философии" - это, конечно, хорошо, даже если речь идёт о первом номере за прошлый год (это не опечатка?), который дошёл, наконец, до провинциальной библиотеки.

Однако неплохо бы (не мешает) учитывать, что происходит в мире философии и - если уж речь зашла о будущем - в футуристике, какие образы будущего разрабатывают в других частях планеты, не столь обделённых финансированием исследований и меньше страдающих от несовершенства и черепашьего хода системы научной коммуникации, которая традиционно ассоциируется с журналами, но на самом деле к ним не сводится.

Довольно популярное последнее время направление мысли, которое в своих оценках развития кажется мне правдоподобным, хотя и несколько пугающим, называется "трансгуманизм". Один из наиболее известных представителей этого направления Рэймонд Курцвейл предсказывает наступление "технологической сингулярности", когда развитие технологий перестанет быть контролируемым человеком. Он утверждал (пятнадцать лет назад), что такое необратимое состояние с лавинообразным ростом получаемого с помощью ИИ знания и практического применения оного знания наступит к 2045-му году, см. The Singularity Is Near. Говорит, что грядёт синтез искусственного интеллекта и человеческого, с переопределением самого понятия "человек" - и уж определённо с переопределением понятия "учить" и переопределением "кого" учить: ИИ это ведь тоже "кого".

Разумеется, возможна философская рефлексия и другого толка - направленная не в будущее, а в прошлое. Она позволила бы трезво посмотреть на состояние образования с другой стороны: попробовать понять, как (и чему) людей учили в прошлом, что составляло "канон" образования и как он менялся. Углубляться в тома исследований на эту тему есть время только у узких специалистов, а остальным можно посоветовать какое-нибудь внятное краткое изложение вопроса. В качестве маленького (действительно маленького), но блестящего философско-исторического экскурса в содержание и методы образования могу горячо порекомендовать книжечку из серии оксфордских "кратких введений во что угодно". Не все книжицы этой серии удачны, но эта действительно превосходна: Education: A Very Short Introduction. Её, как и книжку Курцвейла, можно купить в формате Amazon Kindle, ну или порыться на просторах Интернета, ищущий обрящет.

P.S. Тем, кто думает, что грядущая роль ИИ в научных исследованиях и технологических разработках преувеличена досужими футурологами, советую погуглить self-driving laboratory. Список статей и журналов, где они публикуются, впечатляет. Похоже, что, как говорил один по недоразумению вознёсшийся комбайнёр, "процесс пошёл".

[Владимир Аникеев]

Сообщение от Василий

"Вопросы философии" - это, конечно, хорошо, даже если речь идёт о первом номере за прошлый год (это не опечатка?), который дошёл, наконец, до провинциальной библиотеки.

Моя ошибка, спасибо, исправлено.

Сообщение от Василий

Однако неплохо бы (не мешает) учитывать, что происходит в мире философии и - если уж речь зашла о будущем - в футуристике, какие образы будущего разрабатывают в других частях планеты, не столь обделённых финансированием исследований и меньше страдающих от несовершенства и черепашьего хода системы научной коммуникации, которая традиционно ассоциируется с журналами, но на самом деле к ним не сводится.

Довольно популярное последнее время направление мысли, которое в своих оценках развития кажется мне правдоподобным, хотя и несколько пугающим, называется "трансгуманизм". Один из наиболее известных представителей этого направления Рэймонд Курцвейл предсказывает наступление "технологической сингулярности", когда развитие технологий перестанет быть контролируемым человеком. Он утверждал (пятнадцать лет назад), что такое необратимое состояние с лавинообразным ростом получаемого с помощью ИИ знания и практического применения оного знания наступит к 2045-му году, см. The Singularity Is Near. Говорит, что грядёт синтез искусственного интеллекта и человеческого, с переопределением самого понятия "человек" - и уж определённо с переопределением понятия "учить" и переопределением "кого" учить: ИИ это ведь тоже "кого".

Об искусственном интеллекте я слышу с 1963 года. Для начала надо понять, IMHO, что такое естественный интеллект. Но для этого надо понять что такое сознание. Многое станет ясным в результате обработки огромных массивов накопленных физических, химических данных на молекулярном/атомном уровне. Замечу, что deep learning, big data и т.п. - это впечатляет обывателей - но эти задачи по сути ставил Гильберт ещё в 1900 году, а в 50-е годы XX века первую решил Арнольд будучи студентом Колмогорова.

На эту тему пишут много, но работает из написанного мало. Я ещё не вчитался в

Discovering conservation laws from trajectories via machine learning
Seungwoong Ha and Hawoong Jeong
Department of Physics, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon 34141, Korea

(Dated: February 9, 2021)
Invariants and conservation laws convey critical information about the underlying dynamics of a system, yet it is generally infeasible to find them without any prior knowledge. We propose ConservNet to achieve this goal, a neural network that extracts a conserved quantity from grouped data where the members of each group share invariants. As a neural network trained with a novel and intuitive loss function called noise-variance loss, ConservNet learns the hidden invariants in each group of multi-dimensional observables in a data-driven, end-to-end manner. We demonstrate the capability of our model with simulated systems having invariants as well as a real-world double pendulum trajectory. ConservNet successfully discovers underlying invariants from the systems from a small number of data points, namely less than several thousand. Since the model is robust to noise and data conditions compared to baseline, our approach is directly applicable to experimental data for discovering hidden conservation laws and relationships between variables.

Гугл:
Инварианты и законы сохранения несут важную информацию о динамике системы, но, как правило, их невозможно найти без каких-либо предварительных знаний. Мы предлагаем ConservNet для достижения этой цели - нейронную сеть, которая извлекает сохраняемую величину из сгруппированных данных, где члены каждой группы имеют общие инварианты. Как нейронная сеть, обученная с помощью новой и интуитивно понятной функции потерь, называемой потерей дисперсии шума, ConservNet изучает скрытые инварианты в каждой группе многомерных наблюдаемых сквозным способом, управляемым данными. Мы демонстрируем возможности нашей модели с смоделированными системами, имеющими инварианты, а также с реальной траекторией двойного маятника. ConservNet успешно обнаруживает базовые инварианты систем из небольшого числа точек данных, а именно менее нескольких тысяч. Поскольку модель устойчива к шуму и условиям данных по сравнению с исходным уровнем, наш подход напрямую применим к экспериментальным данным для обнаружения скрытых законов сохранения и взаимосвязей между переменными.

https://arxiv.org/pdf/2102.04008.pdf такие подходы мне нравятся.

Сообщение от Василий

Разумеется, возможна философская рефлексия и другого толка - направленная не в будущее, а в прошлое. Она позволила бы трезво посмотреть на состояние образования с другой стороны: попробовать понять, как (и чему) людей учили в прошлом, что составляло "канон" образования и как он менялся. Углубляться в тома исследований на эту тему есть время только у узких специалистов, а остальным можно посоветовать какое-нибудь внятное краткое изложение вопроса. В качестве маленького (действительно маленького), но блестящего философско-исторического экскурса в содержание и методы образования могу горячо порекомендовать книжечку из серии оксфордских "кратких введений во что угодно". Не все книжицы этой серии удачны, но эта действительно превосходна: Education: A Very Short Introduction.(Есть русский перевод) Её, как и книжку Курцвейла, можно купить в формате Amazon Kindle, ну или порыться на просторах Интернета, ищущий обрящет.

P.S. Тем, кто думает, что грядущая роль ИИ в научных исследованиях и технологических разработках преувеличена досужими футурологами, советую погуглить self-driving laboratory. Список статей и журналов, где они публикуются, впечатляет. Похоже, что, как говорил один по недоразумению вознёсшийся комбайнёр, "процесс пошёл".

За ссылку спасибо, но у меня накоплены гигабайты в папке "Must read" ;-( Да и тема уже не моя. Я сторонник польской поговорки «Цо занадто, то нездраво» – Что чрезмерно, то плохо.

Вот как-то так.

[Не_Пью]

Сообщение от Василий

Довольно популярное последнее время направление мысли, которое в своих оценках развития кажется мне правдоподобным, хотя и несколько пугающим, называется "трансгуманизм".

Боюсь, что "трансгуманизм" имеет большее отношение к маркетингу, чем к науке...Спекуляциям на термине "ИИ" просто нет предела. Этим пользуются. В том числе и сторонники трансгуманизма.

[atomist]

Сообщение от Не_Пью

Боюсь, что "трансгуманизм" имеет большее отношение к маркетингу, чем к науке...Спекуляциям на термине "ИИ" просто нет предела. Этим пользуются. В том числе и сторонники трансгуманизма.

"Я так думаю, голубушка, что есть декадентство это самое — ничто иное, как просто к купечеству подход." (c) Дорощевич "Декадент" и Арнольд "Теория катастроф".

[Василий]

Сообщение от Владимир Аникеев

Об искусственном интеллекте я слышу с 1963 года. Для начала надо понять, IMHO, что такое естественный интеллект. Но для этого надо понять что такое сознание. Многое станет ясным в результате обработки огромных массивов накопленных физических, химических данных на молекулярном/атомном уровне. Замечу, что deep learning, big data и т.п. - это впечатляет обывателей - но эти задачи по сути ставил Гильберт ещё в 1900 году, а в 50-е годы XX века первую решил Арнольд будучи студентом Колмогорова.

На эту тему пишут много, но работает из написанного мало.

Работает уже много всего и в неожиданных (не столь очевидных) местах. Если вы недавно обзавелись телефоном - не самым дешёвым, но и далеко не самым дорогим - то всякий раз, когда вы делаете им фотографию, работает нейронная сеть. Причём не только "опосля" - для обработки нескольких изображений и синтеза "наилучшего" комбинированного - но иногда и до собственно снимка: например, сканируется ландшафт, заранее определяются (идентифицируются) его элементы с целью последующей наилучшей настройки камеры на собственно снимок. Это продаётся в магазинах и стремительно дешевеет на глазах, скоро у каждого смартфона будет нейрочип. Задумайтесь об этом, когда с умилением смотрите на фотографии внуков: не исключено, что над ними незримо поработала рука искусственного интеллекта.

Про self-driving laboratories я уже упоминал, последние два-три года много работ на эту тему. Речь идёт не о традиционной тематике под названием "автоматизация эксперимента", а о качественно новом уровне участия автоматов в планировании серии экспериментов, в их проведении и в оценке их результатов, с перепланированием следующих экспериментов на основе предыдущих. Полный цикл исследований (много видоизменяемых циклов) без участия человека. Поставку и производство реактивов, материалов и образцов - всю логистику многих видов лабораторных исследований - разумеется, тоже можно автоматизировать - и чем дальше, тем "чуть более чем полностью".

Другая любопытная тема с не до конца осознаваемыми гуманитарными последствиями - использование машинного интеллекта в искусстве: как для имитации стилей, так и для создания новых, небывалых стилей. Пока всех не построили "вирусом", я регулярно посещал чрезвычайно интересную группу, объединяющую художников, музыкантов и прочих людей исскусства, интересующихся практическими применениями ИИ. Но рассылки они по-прежнему делают и разнообразие предпринимаетмых проектов впечатляет. Из "старенького" (пять лет уж прошло - огромный срок по меркам скорости развития технологий) могу предложить портрет в стиле Рембрандта, сгенерированный машиной:

Желающие ознакомиться с подробностями могут проследовать на nextrembrandt.com

Пока это всё подстраивается под человеческие вкусы, но легко представить себе иное положение дел, когда машины творят для машин. В конце концов, возможности человеческой биологии ограничены: так ли уж широк диапазон колебаний электромагнитного поля или звуковых волн, которые мы способны воспринимать? "Изобразительные возможности" машин, творящих для машин же, разумеется, не имеют таких естественных ограничений. Соответственно если принять предположение, что искусство не только делает нам приятно, но и развивает наши личности, то потенциал для развития машинных личностей с помощью машинного искусства просто безграничен, а человек может оказаться просто лишним на будущем пире (машинного) духа.

Если вовремя внедрить три азимовских закона робототехники, то до экстрима, как можно надеяться, не дойдёт :-) - позволят человеческой культуре существовать где-нибудь на окраине машинного мейнстрима. Но этим тогда нужно специально заниматься, и заниматься вовремя. Попутно отгоняя госбюрократов и порой неотличимых от них коррупционеров, которым если рассказать про self-driving laboratories, то побегут вприпрыжку опять чего-нибудь "оптимизировать". Ну а на более тонкие темы, такие как искусство и его разностороннее влияние - говорить с ними, думаю, вообще бесполезно. Это у нас с вами, может быть (может быть), есть желание поговорить и что-то предпринять, пока не встал во весь рост очередной и, в каком-то смысле, "окончательный" жареный петух и не клюнул "окончательно" в биологический зад тех, кто тешит себя мыслью о собственной уникальной способности к наукам и искусствам.

[Tor]

Умеют же IT-тишники себя порекламировать. ;)

[Василий]

Сообщение от Tor

Умеют же IT-тишники себя порекламировать. ;)

Не уверен в точности, кого Вы тут айтитишниками с двумя "ти" обозвали, но вообще технологии, в том числе информационные - уважаемая область деятельности, и прорекламировать себя люди таки да, могут. На случай, если кто-то упустил из виду выпущенный под Новый Год документальный ролик с танцующими роботами - рекомендую: Do you love me? (I can really move)