[userpic]

Обучение нейросети 

metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)

То есть у них поведения рефреймируемой части варьируются до тех пор, пока не начнут удовлетворять позитивным намерениям всех частей. Здесь мы делаем — варьируем поведение возражающих частей, чтобы они могли выполнять своё позитивное намерение (даже) при изменённом поведении рефреймируемой части. Интересно сравнить эти два подхода.
(1) А, вот в чем дело. Вы не различаете между собой два вида варьирования:
--варьирование1 в заданных рамках отлаживания качества образцов поведения для использования их по мере удовлетворения запросов и намерений Части
--варьирование2 которое реализуется в отсутствии большинства/всех рамок и приводит к буквально взрыву порождения новых форм и активностей
(2) Андреасы ничем не нарушают схему рефрейминга. Они прекрасно учитывают еще и постоянную в нл-программировании функцию ГЕНЕРАЛИЗАЦИИ/обобщения текущих шагов реализации техники:
(а) Схема1. Много много возражающих частей. Начинаем с каждой работать по очереди. И каждой надо делать полноразмерный рефрейминг. И каждая следующая в ответ не все предыдущие изменения теоретически может затребовать ЕЩЕ И НОВУЮ порцию изменений. Абсурд и безнадега. Но такой взгляд не учитывают позитивную генерализацию, которая возникает по причине ~ПРИСУТСТВИЯ всех частей во время каждого момента/шага процедуры. Части корретируют намерения. ТЧ корректирует/учитывает системный эффект по мере переработки текущих запросов от Частей и начинает выдавать все более емкие/системные/всеудовлетворяющие варианты поведений для частей. В итоге процесс не расходящийся и бесконечный, но он сходящийся и вполне конечный/обозримый. Это типа обучения нейросети.
(б) Схема2. Все возражающие части вкруг систематизируют свои запросы и с этим обращаются к ТЧ. Нетрудно заметить, что схема2 внутренне одно и тоже со схемой1. Принципиальная разница между ними у способности оператора уверенно коммуницировать со множеством частей. Если так уверен – схема2. Если нет – схема1.

2 комментария

сначала старые сначала новые