Сколько времени в своей жизни тратит человек на обучение, на процесс приобретения новых знаний? При этом я подразумеваю любые знания, будь то приобретенный инстинкт самосохранения от ожога кипящей кастрюли, или всего на всего урок школьной геометрии. При этом, большая половина знаний усваивается на практических ошибках.
В этой статье я бы хотел поделится способом по управлению человеческим сознанием, сопоставляя это с процессом разработки программного обеспечения для ПК. При этом, вся статья в целом несет в себе лишь теоретические предположения с большей долей фантастики, и не претендует на какие-либо утверждения или факты.
Введение
Можно представить, что знания человека — это алгоритмы, только хранятся они в виде мыслеформ в человека. Каждый день человек узнает для себя что-то новое, получая информацию из вне благодаря всем своим органам чувств. В частности, IT-шники больше всего используют для этого глаза. Попробуем провести исследование приобретения новых знаний:
Этап 1. Считывание информации
Все, что является информацией (книги, журналы, разговоры в соседней комнате), так и остается таковой, она не является алгоритмом для нашего . Но вот по мере ее поступления к нам, наш записывает ее во временную память.
Этап 2. Анализ данных и построение алгоритма
После считывания исходных данных мы включаем свой внутренний анализатор, который на основе данной теории старается построить алгоритм, учитывая непротиворечивость уже имеющимся алгоритмам.
Этап 3. Компиляция
Теперь имея спроектированный алгоритм, человек генерирует в подсознании последовательность действий нового алгоритма и отрабатывает полученные знания на практике.
Этап 4. Тестирование и отладка
Обычно получается так, что при построении алгоритма мы учитываем не все условия для его правильного выполнения. Например, человек садится впервые за руль, которому в течении получаса дали всю необходимую теорию, как заставить автомобиль ехать по дороге. И действительно, информация пусть то и является до деталей подробной:
«Выжимаем педаль сцепления, включаем первую скорость, плавно отпускаем педаль сцепления до середины и даем паузу, при этом важно поймать момент сцепления двигателя с колесами. Для спокойствия, чтобы двигатель не заглох, слегка давим на педаль газа, набирая 1500-2000 тыс. оборотов, и именно в момент сцепления двигателя с колесами чувствуем, как машина начинает ход. Дать пару секунд для начала движения, плавно отпустить педаль сцепления и убрать левую ногу в сторону.»
Но, не подозревая за ранее о предстоящих ощущениях от органов управления автомобилем, правильного проецирования динамики движения и расчета расстояний между машинами, с учетом скорости, направления, различных непредвиденных помех, и все это глядя в зеркала заднего вида, мы изначально создадим у себя неверный алгоритм управления машиной. Тем не менее, во время учебы неоднократно машина будет глохнуть. И вот, спустя несколько часов практики за рулем, у нас уже есть более менее отлаженный мыслекод.
Этап 5. Сопровождение
После выхода из автошколы у нас есть уже версия 1.0.0 программы управления машиной, но с последующим опытом мы будем обтачивать навык, что-то переосмысливать, дополнять, в общем делать выпуск версий 1.2, 1.5, 2.0 и т.д.
И что тут сказать, есть те, у кого программа по вождению машины такова, как был в свое время разработан IE6, а есть, кто уделил достаточно внимания на качество своего вождения.
Довольно сильно получилось сравнить наши знания с разработкой программного обеспечения, но дальше — больше. В разработке ПО благодаря тому, что люди стали создавать заготовки из набора заранее подготовленного функционала, который был отлажен уже вдоль и поперек, нет необходимости тратить время на разработку «велосипеда». В мире человеческих мыслей такой подход пока отсутствует и в итоге каждому необходимо изобретать свой индивидуальный «велосипед» снова и снова.
Оптимизируем учебный процесс
Что нам способствует ускоренному обучению? Это специально подготовленные учебные материалы, слайды, видео, в конце концов живые преподаватели. Что сказать о последних, так те в средних школах совсем слабо выполняют свою роль (конечно, не без исключений). Но, ведь выше перечисленное так или иначе относится ТОЛЬКО к информации, и все равно приняв ее, мы начинает проектировать свой алгоритм и компилировать его в нашем сознании.
Если представить, что человечество нашло способ считывать у человека мыслеформы и записывать всю информацию на внешний носитель? Я не говорю сейчас о бэкапе всего или частично, и не хочу вести разговор о том, как работает нейронная сетка, здесь скорее нужно представить абстрактно единицу знаний.
В конечном итоге ученые-инженеры изобретут систему взаимодействия с человеческим , и будет это так, как например, является интерфейсный уровень в модели TCP/IP, а нам далее предстоит рассуждать уже на прикладном уровне. Хорошо, мы считали откомпилированные знания (знания, заточенные на основе многократного опыта), и смогли загрузить это другому человеку. Причем загрузка происходит не в течении недели, месяца или года, а буквально за несколько секунд.
Что произойдет после загрузки знаний? Получается так: человек, раньше не делал то, знания чего ему только что загрузили, но опыт и ощущения у него есть. Как это понимать? Это будет примерно, как спортсмен, который перестал заниматься, но через 5 лет решил возобновить тренировки. Конечно, он не сможет сразу же воспроизвести все, что умел в прошлом, так как тело физически не способно этого сделать. Но набрать сноровку бывший спортсмен сможет значительно быстрее, чем новичок в этом деле.
Стоит только представить, как мудрецы в возрасте передают свои отборные знания молодому поколению. Учебные организации работают над составлением заготовок из различных скомпилированных знаний, разрабатывают все более прогрессивную технику по внедрению знаний в человека. Ведь есть предположения, что первая техника по внедрению будет работать с погрешностями (как и любая другая техника), знания могут частично не передаваться, что исходник единицы знаний будет отличаться от его копии. Можно подумать, что школы будут не нужны? Скорее всего они по прежнему останутся. Может быть, срок обучения сократят в половину. Зато прогресс будет колоссальный! К примеру, пилот пассажирского самолета со стажем 20 лет передал свои знания десятку тысяч другим, а те в свою очередь при острой необходимости смогут посадить самолет, даже если в жизни они занимаются совершенно другими делами.
Как это может повернуться в коммерческом плане?
Глядя на пример со знаниями пилота, и взяв к сравнению знания таблицы умножения, можно сделать вывод, что ценность у этих знаний заметно отличается. А значит, какие-то знания будут бесплатны (общеобразовательные), но в основном, любые специализирующие знания будут стоить денег, причем не малых.
Если заглянуть на пару-тройку поколений вперед с использованием таких технологий возможно встанет такая ситуация, когда работодатели в резюме будут просить указывать источник ваших знаний. Например:
Знания составлены:
- Компания N
- Компания Z
… - Индивидуальные
Заключение
Предполагаю, что внедренные практические знания будут делать из человека специалиста в данной области на порядок ниже, в отличие от тех, кто развивал знания сам, индивидуально. И индивидуалы могут даже начать пользоваться спросом, так как они будут преобладать в меньшинстве, и во-вторых, шаблонные знания могут быть не достаточно качественными на протяжении первых N лет, с начала использования таких технологий.
Было бы замечательно, если нашим потомкам не пришлось тратить двадцать лет своей жизни на то, на что мы уже успели потратить свои двадцать, а идеальный опыт одного человека передавался по всему миру моментально, как публичная страничка в Интернет.
Автор: marksv
