Полное совпадение, включая падежи, без учёта регистра

Искать в:

Можно использовать скобки, & («и»), | («или») и ! («не»). Например, Моделирование & !Гриндер

Где искать
Журналы

Если галочки не стоят — только metapractice

Автор
Показаны записи 1571 - 1580 из 2404
--Ну, тут ещё ведь вопрос в том, сколько ресурсов затрачено на поиск модели в том или ином месте.
--Ну, я бы назвал это субъективной ценностью модели.

Они субъективны только если речь идёт о некоем обширном движении моделирования. Когда речь идёт о небольшом не коммерческом сообществе, измерять качество моделей в отрыве от затраченных на них ресурсов на мой взгляд не правильно.
Перед этим стоило бы ввести понятие «токсичности субъектов для бикомпьютинга». Но, раздающий безумные похвалы пополам с бранью, - Джон Гриндер пример того, что даже из весьма значительного по токсичности партнёра по бикомпьютингу можно извлечь волшебные модели/результаты. Из Гриндера – модель моделирования. Из Майера – модель тайцзи.
Но у Гриндера был достаточный опыт моделирования, а у Майера двигательных практик. Разве нет? Имея опыт общения с несколькими людьми, которые, как я вот только на фоне этой дискуссии про СИ понял, имели системно-инженерную ээ ориентацию, я не уверен, что у них есть какой-то полезный для МЧА опыт целевой деятельности. Разве что мета-деятельности - типа как создавать большие убедительные теории или что-то в таком роде.
Биокомпьютинг требует душевной уравновешенности, крепких нервов.
Сколько нервы не укрепляй, в сутках так и так больше 24 часов не станет. Так что узким местом процесса биокомпьютинга даже в идеальном раскладе затраченное время по-прежнему будет оставаться.
Хм, кто бы знал из чего рождаются модели :)
Ну, тут ещё ведь вопрос в том, сколько ресурсов затрачено на поиск модели в том или ином месте.
Но, нас человеческий фактор один только и интересует. Даже если речь идет об «глубоком обучении нейронных сеток». Которое, кстати, следует называть обучением «ГЛУБОКИХ» сеток. Ибо никакого глубокого обучения там нет. Равно как и обучения.
Угу!
Да хоть пришельцы. Нас интересует только факт насколько обучаемые есть «креатуры».
Всё же, если мне позволено на этот счёт высказаться, я против отстранённого взгляда на некий материал с опущением типа мета-анализа: кто сказал, зачем сказал, в каком контексте сказал. Так что если речь о пришельцах, то стоит тут же, хоть и очень кратко, обрисовать, что за пришельцы, чего они хотят от человечества и т.д.
Учиться можно от всего/кого-угодно.
Но в дело вступает некая "онтологическая мощность" теорий. Продукты МЧА, и тем более продукты малочисленной не коммерческой группы моделистов, никогда не смогут конкурировать в "онтологической мощности" (условно говоря, количеству понятий и связей между ними) с некими глобальными трендами типа СИ. Поэтому попытка делать на них биокомпьютинг может обернуться, по меньшей мере, большой потерей времени.
Вот, в роли отстранённого наблюдателя смотря, как подобный процесс вы делали, например, со спиральной динамикой и какой-то там ещё ересью вокруг неё, я не могу не сделать вывод, что количество затраченного времени на количество полученного полезного продукта/моделей просто невероятно, непомерно большое.
МЧА должно рассматривать подобные теории как стихийное бедствие, предложу вот какую аналогию. Ну или, говоря нейтральным языком, глобальные климатические сдвиги. При этом описывать, скорее, не метеорологические модели движения туч и выпадения осадков (обращая на такие модели самый минимум внимания), а конкретные методики постройки влаго/ветро-защищённого убежища из подручных материалов, покройки непромокаемой одежды и т.д. и т.п. Для моделиста подобные теории - как для сталкера микро-тираны.
Ну, у меня конечно опыта "биокомпьютинга" не много, но вот мне кажется оправданным вводить понятие типа "токсичных тем" биокомпьютинга. Это некие ээ маскирующиеся под релевантные сигналы типа отклика на запрос оператора биокомпьютинга, которые на деле спамят/перегружают/(или даже загружают ложные/деструктивные концепции) процессинг/внимание/свободное время оператора. Вот погружение в обсуждаемую вариацию СИ для МЧА, на мой взгляд, является сортом именно такой темы. Мне кажется, стоило бы рассмотреть применение НЛП в СИ где-нибудь в кунсткамере, да и забыть про эту тему до лучших/худших времён.
Всё-таки хотелось бы уточнить -- а что конкретно для моделирования ЧА полезного вы планируете/хотелось бы извлечь из СИ? Конкретный материал у ailev-а прямо и многократно говорит, что чисто "человеческие" аспекты у него за кадром остаются. Целевая аудитория такого формального учения -- это типа "штабные работники" и "адъютанты" на службе "генералов" всяких мега-корпораций. Остальным от неё проку мало.
Что же касается нас, то я себя системщиком в не воспринимаю.
Тем не менее, вы любите рисовать довольно обширные ээ схемы всяких абстрактных вещей :)
В итоге, по этой координате возникший конфликт понимания предлагаемой разработки есть типичный кофликт между (а) в большей мере "управленцем" и в большей мере "исполнителями" (б) между, в той или иной мере, "теоретиком" и "практиками".
Хм, точно.
(2) Жж разработчика предлагаемого варианта СИ позволяет правдоподобно догадаться, что разработка ориентирована на несколько мощных мейнстримов. Среди который есть: нейронет, нейросеть и т.п. Следовательно, на конечном конечном этапе разработки агентами этой СИ будут некие нейронные сети или некие програмныне агенты с наличествующим у них ИИ. Все агнеты сплошная плерома.
Но, нынешнаяя разработка данного варианта СИ допускает временное наличие в ней агентов-людей. Об этом не говорится прямо, но это угадывается. Поэтому, данная СИ не воспринимается тобой/мной как некая дружественная система (в который ты/я на уровне проекций непроизвольно отождествляем себя именно с теми или иными "исполнителями"). Так что в нынешней СИ никакой "теплой ламповости" для креатурных агентов.

А-а-а, вот оно что! А ведь совершенно точно! Кстати, есть большая куча разного софта, который ориентирован на то, чтобы:
(1) В некоем упрощённом виде описать бизнес-процессы (то есть те самые "процессы обработки информации (а не реальных железок)". Упрощённом - это без того самого мотивационно-контрольного аспекта, который я упоминал уже. То есть исполнитель должен делать А, Б, В, - при этом не делается прямого акцента на том, как будет измеряться качество его работ, контролироваться возврат продукта на предыдущий этап, меняться зарплата в зависимости от количества брака и т.д. А в любой практичной человеко-ориентированной разработке это главнейшие и важнейшие моменты.
(2) Описать "объекты" ("документы", "заявки" и т.д.) и их взаимосвязь/участие в бизнес-процессах.
(3) Использовать взаимозаменяемо обработку с помощью информационных систем и с помощью агентов-людей.
Не трудно видеть, что при таком подходе создаются хорошие предпосылки для обучения нейро-сетевых исполнителей, и чтобы их можно было воткнуть прямо на месте реальных "клерков по одобрению кредитных заявок" или подобных же должностей. Будет хорошая выборка формализованных входных и выходных данных для типового процесса обучения НС, плюс установлен софт, в котором буквально в пару кликов можно реального человека поменять на подпрограмму, так что "документы" будут идти не на комп человека, а на вход НС.
Получается, такая "системная инженерия" нацелена на облегчение ПЕРЕХОДА к ИИ-исполнителям. При этом инфраструктура "человеческого" исполнения (методики управления людьми с персоналом, которым этим занимается, оргструктурой и т.д.) предполагается что как бы просто в один момент ээ отомрёт. То есть СИ преполагается это типа кокон вокруг таракана, внутри которого он превращается в бабочку.
--Слова – это (только лишь один из вариантов) поведения. Внутренний мир людей ограничен ("количество" ВАКОГ-гештальтов меньше, чем казалось бы).
--На уровне процессов ТДП внутренний мир становится безграничным в этом слое. ТДП это нагваль, как говорили специалисты знания.

Ну, это если ээ грузить субъекта, то безграничные. А на уровне ээ свободных ассоциаций - у каждого субъекта немного любимых тем и мультимодальных "образов".
Забавные вещи начал замечать, ухватив некие пресуппозиции первого кода НЛП. Пока не могу их описать совсем точно, но попробую обрисовать в целом.
1. Люди не любят избыточно детальных описаний. Предположительно, потому что они любят погружаться в собственные, уже существующие/привычные, репрезентации слов.
2. Количество "смыслов" намного меньше, чем количество возможных комбинаций слов. Условно говоря, есть много разных (практически бесконечное количество) вариантов записи истории с одним и тем же сценарием. Разнообразие же сценариев хоть и большое, но, при достаточной работе по сисетематизации, обозримое. Именно это обеспечивает работоспособность подхода "бытового НЛ-программирования".
3. Частенько бывает, что люди не реагируют на ответные реплики. У них как бы заранее уже есть сценарий беседы, и в независимости от того, что ты им отвечаешь, они его развивают. Если их переспросить, мол, что я только что сказал - они этак задумываются, вспоминая, и с удивлением отмечают, что совсем не то, что им "послышалось" изначально. Ну то есть что бы ты им не ответил, они воспринимают исключительно как сигнал продолжать.
4. Есть разные уровни детальности описаний. Например, вопрос "кто твой начальник?" менее конкретный, чем "кто выдаёт тебе зарплату?". "Учебник по физике" менее конкретное описание, чем "книга с надписью на обложке "Физика-11"". Подобные примеры приводят к известной мысли, что надо отличать имена собственные от нарицательных, "меню" от "обеда". Использование более детальных описаний приводит к ээ десенсибилизации связанных с описываемым предметом/действием/событием ассоциаций.
5. Более всего человеку ээ развязывает язык средней детальности описания историй, которые включают у него некий собственный ээ "гештальт". История должна быть достаточно детальна, чтобы иметь некие положенные сценарные вехи. С другой стороны, она не должна быть избыточно конкретна, чтобы оставалось пространство для проекции собственного опыта субъекта.
Говоря иначе, придётся обосновать законность термина "моделирование" в том значении, в котором мы его используем в словосочетании "моделирование ЧА".
Только в указании на насколько точек зрения, с которых мы рассматриваем моделирование. При этом, нлп используется как источник двойной критики.
O.K.

Дочитали до конца.