Category: it

Category was added automatically. Read all entries about "it".

2019
  • ailev

Does it help them manage their cognitive load while they are doing the problem?

Очередные попытки измерения cognitive load -- попытки выяснить, насколько учебные видео помогают студентам справиться с задачами: http://www.purdue.edu/newsroom/releases/2016/Q2/study-focuses-on-use-of-instructional-videos-to-aid-problem-solving.html Увы, тут чистый пиар, ибо изо всех результатов доступна только фраза "Taken together, the results suggest that student usage of video resources can be broadly described by several archetypes, although in this study successful problem solution was possible regardless of archetype".

Тем не менее, постановка задачи может быть разобрана:
-- дано какое-то техническое средство X (в данном случае учебное видео)
-- дан человек, пытающийся как-то управлять своей когнитивной нагрузкой (думать, отвлекаться, пользоваться техническим средством X)
-- требуется понять: техническое средство X как связано с этим управлением когнитивной нагрузкой? Разгружает, нагружает?

То есть нужно не только замерять то, что происходит в мозгах (например, ЭЭГ), но и вокруг (например, куда смотрит человек при этом, где фокус его внимания -- с точностью до того, внутрь ли себя он смотрит при этом, или таки на внешний предмет). Тут я бы добавил, что стоимость отслеживания, например, направления взгляда драматически падает (см., например, http://arxiv.org/abs/1606.05814 -- используется deep learning). Можно также в разы дешевле понимать, что происходит с жестами (http://www.purdue.edu/newsroom/releases/2016/Q2/new-tool-for-virtual-and-augmented-reality-uses-deep-learning.html тоже используется deep learning).

Дальше можно либо а) предлагать стратегию/архетип рационального использования X, либо б) менять X в сторону улучшения, либо в) говорить, что X тут вообще только мешает, а не помогает.

Увы, вся эта "объективация" дешевеет относительно медленно, и разные технологии появляются в разных местах. Думаю, что ключевая тут технология -- это комплексирование всех этих распознаваний и end-to-end learning (т.е. не отдельно глазки, отдельно ручки, отдельно энцефалограмма, а сразу всё -- примерно как человек-психопрактик моделирует в смысле нейролингвистического программирования других людей, но при этом максимально использовать априорное знание: например, про те же ключи глазного доступа. Скажем, поднять разрешение распознавания, чтобы отслеживать микросаккады).

Опять же, если речь идёт об управлении когнитивной нагрузкой "изнутри", то всё можно доставать из энцефалограммы и миограмм, а вот если речь идёт о коммуникации, то тогда нужно честно "смотреть во все глаза и слушать во все уши", ибо другого способа к нейроданным не будет, кроме как через внимание к непроизвольным микродвижениям.

Сложно всё получается и дорого. Людей сложно и дорого учить, а технику сложно и дорого закупать-разрабатывать и тоже потом учить. А бенефиты не слишком понятны: хорошие ученики и работники вполне толерантны к высокой когнитивной нагрузке, а всех плохих в хороших скоро будет проще генетически превращать, а не путём подстройки окружающей среды под их слабые возможности. Тем не менее, на костылях ходят, пока регенерации не изобрели, так и тут можно будет разрабатывать "когнитивные костыли" для не-гроссмейстеров. Ну, или "когнитивные очки", чтобы смягчить метафору.
2019
  • ailev

Экзокортексное болото

Экзокортекс может затягивать -- превращая различные даунтайм и аптайм трансы в низкокачественный "рассеянный транс". Управление вниманием важно в том числе и для того, чтобы оно не увязало в болоте экзокортексных приложений. Экзокортекс должен быть как листок бумаги, ненавязчив. Экзокортексные части киберпсихики не должны в себя влюблять и удерживать лишнее внимание. Вот движение (ага, с манифестом), обращающее внимание на этот аспект дела -- и выводящий проблему излишней игрофикации (способы победы над слабым мозгом в свою пользу) приложений в этический план: http://timewellspent.io/

Вот статья с кратким изложением проблемы: https://medium.com/swlh/how-technology-hijacks-peoples-minds-from-a-magician-and-google-s-design-ethicist-56d62ef5edf3#.8cffm3xbg (вот русский существенно сокращённый перевод: http://apparat.cc/human/how-technology-hijacks-our-minds/).

Тут традиционная для нейролингвистических программистов тема свободы выбора, которую они дают своими вмешательствами. Когда Чарли вдруг осознаёт какой-то стереотип в своём поведении, у него появляется выбор -- следовать этому стереотипу, или не следовать. Опять же, если выбора у него нет и он не может не следовать, то этично этот выбор ему дать каким-то психотехническим вмешательством.

С киберчастью психики должно быть всё то же самое: она должна увеличивать свободу выбора, в том числе свободу выбора состояния психики и свободу выхода из выбранного состояния.
2019
  • ailev

Глубокое лингвистоидное обучение или опять про скрипку Энгельбарта

Пример нейролингвистического анализа одной минуты речи Donald Trump (https://youtu.be/_aFo_BV-UzI):

Основной вывод ролика: речь Трампа удивительно проста, понятна четвероклассникам. У остальных кандидатов в президенты речь понятна только старшеклассникам.

Тем не менее, у всех кандидатов в президенты сложность обсуждаемых проблем явно выходит за рамки средней школы.

Интересно было бы иметь раздельные метрики сложности формы и содержания. В инженерии сложность делят на essential (неустранимая сложность, которую нельзя убрать предложением конструкции/design получше) и accidental (сложность, которая привносится плохой формой выражения -- плохим проектированием, http://c2.com/cgi/wiki?AccidentalComplexity).

Если мы берём глубинную структуру языка (понимая её не по Хомскому, а как кодируемая в языковой модели нашей нейросети на глубинных её слоях, низком уровне абстракции), то в ней содержится essential сложность.

Её выражение в поверхностной модели (понимая её не по Хомскому, а как кодируемую в языковой модели нашей нейросети в поверхностных слоях -- на высоком уровне абстракции, оформляющееся уже в словах и предложениях) привносит accidental сложность.

Accidental сложность нужно удавливать, предлагая хорошую лингвистическую форму, сохраняющую содержание с его essential неустранимой уже дальше без потери смысла сложностью. Эта лингвистическая форма может быть поделена на две части:
-- то, что не требует пересоздания языка и изменения убеждений. Сегодня уже можно представить какую-то программу улучшения коммуникации, которая будет "переводить с русского на русский" (в том числе проводить понятизацию -- http://ailev.livejournal.com/631742.html, разве что инструментарий этой работы я бы полностью поменял, ведь сегодня уже есть нейролингвистическая работа в искусственных нейронных сетях).
-- то, что требует обновления языка и изменения убеждений (см. дискуссию в http://c2.com/cgi/wiki?EssentialDifficulty). Это творение нового языка и просвещение окружающих. Мне кажется, что это тоже может быть предметом нейролингвистической работы.

Вообще, нейролингвистика "не по Хомскому" становится базисной, к ней возвращается исконное значение "нейро" (мокрая нейросеть в голове человека) и многие тексты NLP (neurolinguistic programming) с их "глубинными" и "поверхностными" структурами можно читать и сегодня. Хотя и будут всякие мелкие проблемы с пониманием всех этих "пунктуаций", которые остались в текстах Гриндера.

Ну, и в этом новом понимании нейролингвистики я бы говорил про нейролингвистическое обучение (NLL), хотя слово "лингвистика" после этого существенно сужает предметную область. Если раньше "всё есть текст" (т.е. невербальная коммуникация была тоже текстом, с пунктуацией его структуры-синтаксиса и мультимодальными словами-предложениями, т.е. языкоидами), то парадигма обучения не требует обязательного представления мультимодального восприятия как лингвистического с синтаксисом, семантикой, прагматикой. Синтаксиса там по факту нет, хотя семантика и прагматика пока в обсуждении остаются.

Глубокое лингвистоидное (не лингвистическое, но на лингвистическое похоже) обучение, работает с мультимодальными языкоидами. Deep learning как раз ведь и означает обучение в глубокой нейроструктуре, так что "нейро" становится избыточным и относится теперь и к мокрым нейронным сеткам, и к сухим.

Можно теперь вернуться к начальным строкам и заметить, что я тут только что сильно усложнил язык, внёс accidental complexity со всем этим новоязом. С другой стороны, как ещё выразить новое содержание, как не новыми словами, не породив для нового содержания новый, компактно выражающий его язык? Не переводя кажущуюся essential complexity в accidental complexity использованием этого нового языка, а затем убирая эту accidental complexity? Ведь все инженеры так делают!

Цена этого -- замена инструментария, переучивание наших мокрых нейронных сетей на новый язык, который мы тут в openmeta сейчас придумываем, модифицируя старинный (70-е годы прошлого века! сорок лет назад!) язык нейролингвистического программирования под новые научные и инженерные реалии.

И тут мы опять возвращаемся к проблеме мотивации усиления человеческих способностей, проблеме "скрипки Энгельбарта" (http://ailev.livejournal.com/1158826.html): со скрипкой музицировать лучше, чем без скрипки, но никто не хочет учиться играть на скрипке! На точном языке киберпсихической инженерии обсуждать киберпсихику лучше, но никто не хочет учиться новому языку!
2019
  • ailev

Незамутнённый (ясный) ум

Провёл четыре часа сегодня на конференции "Ясный ум" (http://crystal-mind.ru/). Да, там были и нотки современности, но в целом -- как на двадцать лет назад вернулся. Тогда я вполне по-светски, совсем неэзотерично читал Кастанеду, ходил по тренингам трансперсональщиков, изучал НЛП и даже что-то такое знал про даосов в части их психопрактик.

А потом я пошёл дальше, а... они все остались. И продолжают самовоспроизводиться, передавать "традиции" -- у кого четырёхтысячелетние, у кого столетние, у кого двадцатилетние. День сурка, вечное "здесь и сейчас". В этом плане Кен Уилбер много интересней: он признал, что выше головы не прыгнешь, психофизиологию не переборешь, и все поколения просветлённых в плане здесьсейчасности одинаковы, начиная от Будды. А потом сказал, что он лучше Будды: ибо в плане просветления он такой же, как Будда, ничем не хуже, но вот ещё он умеет водить джип, а Будда не умел. И затем Кен Уилбер предложил, чтобы просветлёнными считали только тех, кто не только в плане работы режимов мозга такой же, как Будда, но и по знаниям сопоставим -- знал современную жизнь на уровне всех достижений науки, инженерии, искусств, языков и т.д..

Что умеют делать нынешние "осознанцы", пропагандирующие незамутнённый (они его называют ясным) ум, чего они не умели делать лет двадцать назад? Где развитие, а не только очищение от религиозности и перевод на понятный английский и/или русский? И не нужно говорить, что решаются вечные человеческие проблемы -- любви, смерти, счастья и т.д.. Поменялось всё: поменялось мировоззрение, этические нормы, типовые ситуации и гендерное неравенство, темп жизни и состав типичной семьи, мозги людей натренированы на неведомые прежде режимы работы, к этим мозгам прилагается куча софта на самых разных серверах -- и "вечные человеческие проблемы" и способы их решения остались неизменными?! Серьёзно?! Дальше предлагается странный метод решения задачи: вернуть человека в простой быт, а затем применить тысячелетней выдержки методики (а чтобы они работали -- вперёд назад, в машину времени!). Какой-то цивилизационный противоход, высококачественный тормоз, как в Японии до мэйдзи и Китае. Незамутнённые традиции обеспечения мозгового застоя, гомеостаза как "развитого мозга в балансе".

Хотя на этой же конференции были и панели, показывающие выход из этого психостабилизца: там и нейронет поминался, в частности. У меня завтра там в 12:30 keynote по инженерии психики и киберпсихики (см. слайды тут: http://openmeta.livejournal.com/234738.html), доклад достаточно радикален. Так что нельзя сказать, что конференция -- это рассадник традиционалистского медитационного канона. Нет, отнюдь. На ней полно докладчиков, которые этот канон успешно преодолевают, и я только один из них.

Будет у меня завтра там ещё одно, второе выступление -- в lounge, с 18 до 19 часов (в программе оно есть). Надеюсь, оно тоже поможет конференции ещё чуток сдвинуть обсуждения с наезженной сотнями лет колеи уровня сложности "медитации на чашке риса" на что-то новое, в разы более перспективное, упрощающее былые сложности и тем самым дающее место для роста сложности и разнообразия психического мира. Я назвал это выступление "Концепция методологического времени", по первому же сюжету. Там я без слайдов расскажу несколько радикальных ходов, которые могут сдвинуть понимание осознанности с "незамутнённого ума" к действительно "ясному уму".

1. Прежде всего, я хочу выступить против "здесь и теперь".

Сначала кусочек системной инженерии. Когда мы мыслим о какой-то системе, то в рассмотрении удерживаются сразу три времени:
-- работы целевой системы в составе использующей (имитационное моделирование, расчёт режимов работы идёт именно в этом времени). Принципиальная схема системы отражает именно это время.
-- время жизненного цикла системы, время обеспечивающей системы, которая замышляет, проектирует, изготавливает, эксплуатирует (о! тут время работы системы!) и устраняет систему
-- время методологическое: мы, рассуждающие о двух других временах, сейчас находимся как раз в нём. Это не рефлексия, это просто время, из которого (а вот тут некоторый мыслительный трюк) рассматриваются 4D (пространственно-временные) воплощения системы, проходящие свой жизненный цикл -- ну, или 4D обеспечивающие системы-предпринятия. Они обеспечивают изменения воплощения системы в ходе её жизненного цикла.

Возвращаясь к "ясному уму", вспоминаем про "линии времени" из НЛП. Южная линия, которая предполагает прохождение сзади вперёд через голову (где "здесь и теперь" застит глаза, а прошлого и будущего поэтому не видно), и англо-сакская линия, где из "методологического здеся и теперя" (внутреннего времени, времени осознанности) видна линия актуального времени, мирового времени -- но одновременно и прошлое, и настоящее, и будущее.

Итого: вместо тренировки бытия в допотопном здесе-тепере нужно тренировать удерживать во времени своей осознанности, т.е. методологическом времени восприятие жизненного (ладно, пусть будет "жизненноциклового") времени, а также ещё и особенностей времени работы рассматриваемых систем. Вот это полнота жизни, не сужение внимания до здеся-теперя, а расширение его на удерживание одновременно на нескольких разномасштабных временах -- да ещё и представление протяжённого времени "одномоментно", рассматривание прошлого-настоящего и даже будущего как неподвижной картины. Ну, и какие психопрактики это тренируют? Хотя многие психопрактики уже подошли к "линиям времени", но на уровень постановки сложного временнОго мышления эти практики не выходят. Они не про мышление, они в разы и разы проще.

2. VAKOG (мультимодальное восприятие: visual, audio, kinestetic, olfactory, gustatory -- визуальное, аудиальное, кинестетическое плюс вкус и нюх. Всякие там проприорецепции упаковываем в кинестетику), и соответствующие синестезии подаются везде на удивление разнообразно. Не менее разнообразно подаётся идея о том, что VAKOG невыразим вербально (в языке). В современном машинном обучении есть мысль, что:
-- мы можем строить распределённые (как в бессознательном, неосознаваемые -- и по определению неинтерпретируемые) представления для VAKOG, в этих представлениях весь VAKOG "внутри головы/машинной модели" находится в одном пространстве значений.
-- мы можем из распределённые представления "внутри головы" переводить во внешние.

Когда-то я даже писал про это более пространно в ОпенМете, вводя операторы МетЛана: http://openmeta.livejournal.com/72601.html

Современный ход на синестезию через "внутреннее пространство значений", внутреннюю модель мира отрабатывается в машинном обучении -- там появились как минимум три приёма такой работы с "внутренним миром":
-- перевод с visual на audio (по-простому -- рассказ о том, что на картинке происходит ровно тем же способом, что рассказ о том, что происходит в тексте на другом языке, например перевод с немецкого на суахили. Или наоборот, составление картинки -- это представение на визуальном языке того, что дано на естественном языке. Освоение языка тем самым происходит во всех модальностях, примерно одинаково, сводится к обучению нейронной сетки. Переводить можно из картинок в картинки, из текстов в тексты, из картинок в тексты, из текстов в ощущения и и т.д. Это может породить огромное количество психопрактик, и эти психопрактики вполне могут быть связаны с какой-то интеллектуальной работой в её классическом "старонаучном" понимании (языки ведь могут быть в том числе и формальными!). Новонаучное понимание, конечно, оставляет место интеллектуальной работе с несимволическими, неязыковыми представлениями (distributed representations).
-- перевод с описания окружающего мира в действия (например, так может выучиваться визуомоторная координация)
-- визуальные операции с невизуальными объектами (по образу и подобию text matching as image recognition, http://arxiv.org/abs/1602.06359).

Понимание, что есть какая-то многоуровневая (глубокая структура -- но не по Хомскому, хотя она и по функции похожа, отражает ту мысль, которая "изречённая есть ложь", но глубокая как в deep learning, отражающая многослойность. Структуру Хомского, одноуровневую, я бы назвал глубинной) модель внутреннего мира -- и дальше мы работаем с разными модальностями её отражения, даёт возможность мыслить о самых разных психопрактиках, опирающихся на те или иные синестезии.

3. Всякие байки о том, как передать "внутренний опыт", ту самую глубокую структуру из предыдущего пункта -- они бессмысленны. Похоже, что "внутренний опыт" нельзя передавать непосредственно (языком, коммуникацией) полностью, но его можно "выучить" поверх какого-то другого опыта -- это описывается в машинном обучении как curiculum learning (правильная последовательность предъявлений того, что нужно будет выучить и генерализовать во внутренней глубокой структуре), и transfer learning (доучивание чего-то, чтобы получить целевую глубокую структуру с нужным опытом).

Вот это очень мутно и эзотерически описывают про передачу внутреннего опыта: "вы не можете его пересказать, не можете передать танцем или музыкой, но вы можете передать ряд упражнений, которые при их выполнении будут приводить к тому, что этот опыт появляется у тех, кому вы хотели его передать".

Тем самым никакого "понимания" у психопрактиков и быть не должно: они должны тупо выполнять упражнения, а потом осознавать, что как-то прошла метанойя -- в их психике оказывается выстроен тот самый "внутренний опыт". Психопрактики живут через наборы упражнений, а не через объяснения (тут уж воистину, "мысль изречённая есть ложь").

Эпистемология обучения, в том числе онтология "непосредственных передач", онтология знаний в их символьной и принципиально несимвольной (распределённой) форме -- они должны браться из современного машинного обучения, а не из многочисленных работ разносортных гуру, или даже старинных кибернетиков типа Бейтсона или основателей НЛП с их shitty epistemology. Всё-таки сегодня 2016 год и лучшее знание про обучение людей оказалось накопленным не психологами или медиками, а машинными обученцами, у которых и собственного-то наименования нет (я называю их инженерами машинного обучения -- http://ailev.livejournal.com/1245043.html). Вот и нужно это новое знание, этот state-of-the-art использовать на всю катушку!

И я даже не обсуждаю тут вопрос, что "в каждой шутке есть доля шутки" -- что в мозгу ведь тоже какая-то нейронная сеть, так что с точностью до сравнимой парадигмы (конечно, не с точностью до одних и тех же механизмов -- мозг всё-таки устроен не так, как современные системы глубокого обучения) рассуждения в этой учебной эпистемологии и использование соответствующей онтологии (набора понятий) применимы и к мозгу, и к машинным системам глубокого обучения.

4. Если мы вернёмся к "глубокости" в машинном обучении, то в коннекционистской парадигме это означает многоуровневость -- множество слоёв представления ситуации/контекста. Это не только "слои нейронов", это не только "слои фич", это прежде всего уровни абстракции! От конкретного входа через множество уровней абстракции представлений. И тут уж можно думать, на каком уровне абстракции живёт непосредственное восприятие, которому можно точно только научить, а на каком уровне абстракции находятся понятия, которые можно пробовать передать в коммуникации, если нижние уровни натренированы на понимание (чтобы сказать кому-то что-то по-китайски, нужно чтобы этот кто-то знал китайский, ибо иначе не поймёт-с).

Понимание этой многоуровневости абстракций, многоуровневости появления понятий, многоуровневости восхождения от конкретного к абстрактному (восхождения не в философском смысле! В самом прямом смысле кодирования пространства значений, внутреннего опыта в слоях коннекционистской глубокой архитектуры!) и порождения из абстрактного конкретностей (творчество, декодирование свёртки высокоуровневых хорошо сжатых абстракций в низкоуровневые "пушистые" несжатые представления -- типа аудиовизуальных образов и сложных комплексов ощущений) -- вот понимание этой многоуровневости, возможности доучивания или переучивания отдельных уровней, даёт хороший базис для изобретения многих и многих психопрактик нового поколения, или упрощения старых психопрактик.

Не нужно особо упоминать, что старые психопрактики практически не касаются интеллектуальных практик. То, как я ставлю вопрос о глубокости/многоуровневости психики (глубокости структур бессознательного, сознания и т.д.), позволяет думать о том, как низкоуровневые психопрактики восприятия-переживания поднимать на высокие уровни абстракции: они ведь устроены примерно так же, так что всё должно работать и с абстракциями! С интеллектуальной работой всё должно тоже получаться! Но делать это нужно осознанно (то есть с рациональным пониманием того, что делаешь).

Отдельно можно обсуждать интерпретируемость каких-то промежуточных, или даже высоких уровней абстракции. Сегодня интерпретируемость обычно означает отображение в какой-то язык, описание в терминах какой-то онтологии. В том числе неинтерпретируемые, но как-то интересные абстракции можно выучить и тем самым сделать их интерпретируемыми -- породить новые множества теорий/эвристик/онтик.

Это может открыть целые пласты новых психопрактик, и тем самым снять многие претензии к невыполнении обещаний получить "умных людей" вместо "артистов цирка" (см., например, дискуссию с психонетиками в комментах к http://openmeta.livejournal.com/227306.html или вот тут -- http://openmeta.livejournal.com/214490.html). Психопрактики перестанут быть только про то, как стать внимательными и выносливыми, но станут в том числе про то, как стать умней и сообразительней.

И это всё без выхода на киберпсихику и прочие реалии нейронета. Просто использование современных знаний из инженерии в приложении к классическим психотехническим проблемам.
2019
  • ailev

Доклад "Инженерия психики"

Я собираюсь выступить на тему инженерии психики на конференции "Ясный ум" 28 февраля 2016г. -- http://crystal-mind.ru/ (ежели чего, промо-код 2016 даёт там скидку 20% на билеты "стандарт" -- мне этот код сообщили, как докладчику, ежели кто захочет туда попасть).

К этому выступлению я подготовил слайды (http://www.slideshare.net/ailev/ss-58654585):


Я сделал там несколько новых маленьких шагов:
-- чётче прописал выход в инженерию от текущего ремесленничества
-- указал на CPS Framework как пример задания нового типа объектов в инженерии
-- намекнул на особость терминологии жизненного цикла (в сравнении с другими инженериями) и привёл пару других инженерий, где тоже "плохая модульность" и нет поэтому классической интеграции сборкой из частей
-- ввёл критерий для употребимости типовой архитектуры психики для обсуждения интересов в условиях появления машинного интеллекта (активного экзокортекса) и дальше нейровеба, киборгизации тела и прочих чудес происходящего сегодня в сфере технологий
-- предположил, что воля, бессознательное, сознание, тело, экзокортекс и экзотело это всё-таки компоненты, а не модули. Мы обсуждаем на них "как работает", а не "из чего и как сделать". Раньше я склонялся к тому, что это модули и обсуждать там нужно интерфейсы, а не связи. Хотя, конечно, часто в технике компоненты и модули соотносятся друг с другом как 1:1
-- наметил платформенный стек (от частей личности/психогомункулюсов в прикладном слое, через собственно "психику" как операционную платформу, к субстрату как физиологической/технической платформе
-- наметил какой-то Roadmap с вопросами, на которые нужно отвечать, и проблемами, которые нужно решать.

Я понимаю, что без подробного рассказа все эти слайды невнятны и малопонятны, но всё одно публикую их заранее -- до конференции ещё пара дней, вдруг я что-то важное упустил, а мне тут подскажут?

UPDATE: в фейсбуке маленькая дискуссия тут https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10206517722835878 и тут https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10153227887166784&set=a.10150210308441784.317711.711006783&type=3&comment_id=10153228906926784&comment_tracking=%7B%22tn%22%3A%22R0%22%7D
PUSH

Инженерия психики

…в новую версию учебника как специализированные примеры кроме инженерии предприятия (enterprise engineering -- в текущей версии уже сделано), программной инженерии, инженерии психики (это должно было бы быть в openmeta, но сил никаких плотно заняться этим сейчас нет) нужно включить ещё и инженерию машинного обучения с акцентом на искусственные нейронные сети (http://ailev.livejournal.com/1205999.html, http://ailev.livejournal.com/1207563.html и там особенно ссылки на работы Léon Bottou) -- всё это островостребованные предметы.
http://ailev.livejournal.com/1227127.html


Пятичастная модель психики и психическая инженерия
http://openmeta.livejournal.com/211234.html


2019
  • ailev

Распознавание эмоций автоматизировано и вышло на рынок

Моделирование в смысле классического НЛП (с точностью, что мы говорим пока не о метамоделировании -- создании новых видов моделей, а о моделировании: создании модели по известной метамодели) не человеком, а компьютером пошло в массы (ибо Microsoft -- это уже "массы"): http://blogs.microsoft.com/next/2015/11/11/happy-sad-angry-this-microsoft-tool-recognizes-emotions-in-pictures/

Эмоции из аудио, кстати, давно продаются: http://www.beyondverbal.com/, научных работ типа http://arxiv.org/abs/1503.01800 (EmoNets: Multimodal deep learning approaches for emotion recognition in video), хотя точность распознавания там и не блещет, но я думаю, что по сравнению с не очень обученными людьми (то есть нас с вами) не всё окажется плохо. Обычно за пару лет нейронные сетки, если этим занялись какие-то команды, достигают сверхчеловеческих результатов.

Моделированием занялись не-психологи. Дальше всё будет быстро-быстро. Базовые эмоции на фотографиях -- это только верхушка формирующегося айсберга. Там будут и не эмоции, и видео. Какие-нибудь "ключи доступа" очень легко проверить (чем прекратить дурацкие пустопорожние дискуссии) и либо забыть о них, либо начать использовать в работе -- рутинно и без длительного тренинга на их распознавание. Ибо в каких-нибудь очках дополненной реальности все эти "стратегии" будут в буквальном смысле слова "написаны на лбу" у тех, кто их применяет. Технология уже доступна сегодня даже для любителей (самое дорогое в этой технологии -- это данные для обучения алгоритма, этих данных нужно реально много), поток новостей по технологии (это deep learning) идёт тут: http://vk.com/deeplearning
теперь

Интерфейсы "интересов": (а) поведение (б) сенсорный опыт (в) вербальные ценности

http://ailev.livejournal.com/1218884.html

Вот несколько тем, вокруг которых крутятся мои мысли последних дней (интересно было бы прочитать этот списочек года через три):

-- интересы (concerns) и работа с ними через что-нибудь типа word2vec (https://code.google.com/p/word2vec/). Что такое concerns онтологически (чем это не domains, и почему они могут быть interests, drivers и т.д.. Какие с ними операции возможны? Какие классификации? Откуда они берутся и куда уходят? Как соотносятся со стейкхолдерами? С позициями? С ролями?). Алгебра интересов (как это принято в word embeddings -- http://gavagai.se/blog/2015/09/30/a-brief-history-of-word-embeddings/), выявление интересов по высказываниям стейкхолдеров -- тут вполне может быть много deep learning.


Read more...Collapse )


http://nlp-ftf-ftf.livejournal.com/26834.html
2019
  • ailev

НЛП и deep learning

Вытащу свой коммент из огромной дискуссии в фейсбук-группе Neuronet2015(https://www.facebook.com/groups/1602081160032874/permalink/1626835187557471/?comment_id=1631338243773832&offset=0&total_comments=200&comment_tracking=%7B%22tn%22%3A%22R%22%7D), там где обсуждается различие глубокого обучения в мозге и в компьютере:
Одно из типовых ругательств НЛП: "это плохая психология, ибо бихевиоризм". На меня это ругательство действовало всегда ободряюще: бихевиоризм совсем не прост и совсем незаслуженно подзаброшен.

Вы своим комментарием про принцип Павлова "всё -- на условных рефлексах" в связи с нейронными алгоритмами работы мозга [обсуждались, в частности, работы типа http://arxiv.org/abs/1502.04156, Towards Biologically Plausible Deep Learning -- и что ничего кроме научения нейронных сеток, т.е. "условных рефлексов" в работе мозга практически и нет] подсказали интересную мысль: если сегодня тексты книжек по НЛП (которое нейролингвистическое программирование) читать после чтения нейросетевой литературы, то там типовые фразы "как вы научили свой мозг так восхитительно ошибаться" будут совсем по-другому читаться, вполне "научно" даже на нейронном уровне, а не метафорично!
2019
  • ailev

Репозиторий и дистрибутив

Я хотел бы развить в ОпенМете аналогию из мира Linux: понятие дистрибутива и репозитория.

В оригинальном значении этого слова, дистрибутив (distributive kit) -- это "распространяемый набор" каких-то предметов (в случае Linux -- пакетов). Как пишет Максим Отставнов, "Дистрибутив -- связующее звено между авторами свободных программ и их пользователями". Связующее звено между авторами и пользователями. Запомним.

Репозиторий -- это куча разнородных программ, из которой отбирается для какого-то целевого применения их взаимосвязанный набор. Репозиторий -- это инструмент работы самих авторов, использующийся для подготовки различных дистрибутивов. Пользователи с репозиторием не работают, с репозиторием работают авторы. Пользователи работают с дистрибутивами (куда, понятно, могут входить программы самых разных авторов).

Я предлагаю считать, что НЛП, эриксонианский гипноз и другие техники -- это огромный репозиторий самых разных идей, методов и основанных на них техник. Для разных конкретных применений (терапия, личностное развитие, исследования сознания, духовный рост и т.д.) из этих необъятных закромов может быть отобран компактный совместимый (и небольшой -- относительно всего репозитория) набор техник -- дистрибутив. Этот дистрибутив может существовать в виде книги или книжной серии, курсов, набора для какой-то практики.

Понятно, что ядро (базовые техники) у самых разных дистрибутивов будет одно и то же. А вот "специальные техники" (ибо каждый дистрибутив "заточен" под какое-то определенное типовое применение) будут сильно разниться. Для чего создаются дистрибутивы? Для удобства распространения: если распространять весь репозиторий, то одному человеку а) просто не под силу все освоить, б) техники могут быть плохо совместимы друг с другом, в) будет освоено много лишнего, что требуется относительно редко, в) нет формы, в какой осуществляется передача. А вот компактный дистрибутив, специально приспособленный для распространения будет распространяться.

Как я понимаю, курс НЛП-практик/мастер/тренер -- это дистрибутив моделей, широко распространенный и существенно стандартизованный авторами НЛП, которые набрали этот дистрибутив из своего обширнейшего репозитория (куда входит много больше моделей, нежели в курс НЛП-практика/мастера/тренера). В new_code делают свой, другой дистрибутив из этого репозитория, чуть-чуть дополняя своими моделями и техниками. В metapractice -- еще один вариант такой работы с акцентом на создание новых моделей для этого же репозитория. Бахтияров со своей психонетикой имеет совсем другой репозиторий. ОпенМета (как истинная мета) была озабочена не столько созданием дистрибутива, сколько попыткой обозреть разные репозитории и натаскать из них и из собственных идей свой, опенметовский репозиторий моделей. Ну, пятьсот человек пользователей так и не дождались сборки дистрибутива, а несколько затесавшихся авторов до сих пор юзают натасканное в этот огромный опенметовский репозиторий.

Жаль, если написанное мной понятно только для программистов. Надеюсь, кто-нибудь сможет развить идею и перевести этот текст на простой русский язык.