Очень сильный текст. Редкий случай, когда большой публицистический материал не рассыпается на отдельные наблюдения, а действительно складывается в системную модель.
Я много лет занимаюсь подбором и управлением персоналом, поэтому описанную вами конструкцию знаю не только как кандидат или наблюдатель, но и с другой стороны стола.
Особенно зацепила формулировка «автоматизация непонимания». Мне кажется, под ней есть ещё один слой.
Контекста в традиционном подборе, по большому счёту, никогда системно и не было. Есть вакансия, формальные требования, резюме и попытка сопоставить одно с другим. Хороший рекрутер или сильный кандидат могли собрать дополнительный контекст вручную, но сама архитектура процесса этого почти не предполагала.
И вот здесь ИИ потенциально даёт совсем другую возможность. Не быстрее написать текст, а относительно дёшево собрать контекст и провести анализ до того, как текст вообще понадобится.
Со стороны кандидата можно исследовать компанию, её продукты, людей, историю, текущие события, попытаться понять, почему возникла конкретная вакансия и какая реальная задача может за ней стоять. Затем сопоставить это не с названием своей должности, а с собственным опытом. Тогда отклик строится примерно так: «похоже, у вас вот такая задача; я сталкивался с похожей в таких обстоятельствах; вот почему нам имеет смысл поговорить».
Со стороны рекрутера возможна зеркальная работа. Не просто проверить резюме на соответствие формальным критериям, а посмотреть контекст компаний из опыта кандидата, характер и масштаб задач, профессиональные следы, проекты, конкретные навыки и уже всё это сопоставлять с реальной потребностью своей компании.
Но рынок в основном пошёл по гораздо более простой дороге. Старую конструкцию «вакансия ↔ резюме» оставили как есть и прикрутили к ней LLM как говорящую надстройку. Одна модель пишет вакансию, другая улучшает резюме, третья сравнивает два текста и выдаёт процент соответствия. В результате мы получили не новое качество найма, а ускорение производства прежнего мыслительного мусора.
Поэтому я бы немного продолжил ваш тезис. ИИ не только обесценил старый сигнал, резко снизив стоимость производства текста. Он одновременно сделал возможным новый тип сигнала, ценность которого определяется уже не тем, сколько времени человек потратил на письмо, а глубиной анализа и количеством релевантного контекста, стоящего за этим письмом.
В нашей практической работе с ИИ мы довольно быстро упёрлись именно в это. Сам текст оказался практически последним и самым дешёвым этапом. Основная работа происходит раньше: поиск и сбор контекста, сопоставление разных его слоёв, построение гипотез, проверка противоречий. На выходе формально может остаться всё то же письмо или рекомендация, но возникает оно уже из совершенно другого процесса.
Возможно, альтернатива описанной вами гонке вооружений находится не в ещё более совершенных генераторах и фильтрах, а в смене самой логики: не больше откликов и лучше их фильтровать, а меньше контактов, каждый из которых основан на существенно большем знании сторон друг о друге.
Спасибо за статью. После хорошего системного диагноза особенно интересно не спорить с автором, а попробовать продолжить его модель ещё на один шаг.
Аналогия с телескопом была бы верной, если бы статья утверждала лишь усиление отдельных способностей человека.
Но её тезис другой. Предмет статьи — не инструментальное усиление, а изменение организации самой интеллектуальной деятельности. Контур не просто помогает решить очередную задачу, а позволяет выделять найденные ограничения в явные правила, сохранять их, переносить между задачами и тем самым изменять собственный способ работы.
Поэтому аналогия здесь скорее не с телескопом, а с появлением письменности, научного метода или системы управления знаниями. Меняется не только мощность отдельного человека, а архитектура самой деятельности.
Спасибо за комплимент. Особенно приятно получить его от человека, с которым можно вести содержательную дискуссию.
Похоже, мы действительно дошли до точки расхождения.
Я не утверждаю, что изолированная LLM обладает собственным смысловым миром или автономно порождает значения. В человеко-машинном контуре именно человек связывает работу системы с целями, опытом и внешней реальностью.
Но из этого не следует, что все смысловые операции контура выполняет только мозг человека. Контур в целом удерживает интерпретации, выявляет неявные ограничения, замечает расхождение результата с целью, предлагает новые связи и переносит найденные различия между задачами.
Вы локализуете смысл исключительно в биологическом компоненте. Я рассматриваю наблюдаемую работу всей системы.
Вопросы о том, где именно «находится» смысл, является ли информация самостоятельным свойством мира или возникает только в отношении между системой и различаемыми ею состояниями, и достаточно ли физической организации мозга для понимания, — это уже онтологические проблемы. В статье мы их сознательно не решаем.
Наша позиция скромнее и практичнее: мы описываем, какие смысловые преобразования человеко-машинный контур воспроизводимо выполняет — удерживает цель и контекст, пересматривает интерпретации, обнаруживает противоречия, меняет способ решения и переносит найденные различия дальше.
Поэтому спор здесь не о том, нужен ли человеку мозг. Он, к счастью, пока входит в конструкцию. Спор о том, можно ли приписывать все функции только одному компоненту, если они возникают в организованном взаимодействии.
Сначала стоит определить, что именно вы называете «смыслом» и «пониманием».
Если речь о субъективном переживании, то наличие такого понимания у LLM мы не утверждаем.
Но если говорить о наблюдаемых функциях, человеко-машинный контур вполне работает со смыслами: восстанавливает цель из неполной постановки, различает контексты, замечает противоречия, пересматривает интерпретацию задачи и переносит найденные различия в новые случаи.
У модели нет собственной воли и устойчивого целеполагания. Но в составе контура она может выявить неявные ограничения, предложить другую постановку задачи и даже показать, что исходная формулировка человека была ошибочной.
Поэтому вопрос не в том, «переживает» ли модель смысл. Вопрос в том, способен ли контур со смыслом работать. По наблюдаемым результатам — да.
А утверждение, что ИИ «не является семиотической системой», само требует определения и аргументов.
Академик Константин Анохин и профессор Му-мин Пу обсуждают эмерджентный разум и ИИ. Но сама постановка такого вопроса, разумеется, «явно ненаучна». Ну да, ну да.
Здесь, скорее, расходятся объект анализа и критерий. Я не утверждаю, что у ИИ возникло самостоятельное мышление или что он стал автономным субъектом. Объект статьи - человеко-машинный контур.
Более того, отсутствие у современных ИИ собственной воли и автономности действительно ограничивает их как самостоятельных субъектов. Но из этого не следует, что разумная деятельность не может возникать в составе организованной системы.
Память, правила и обратная связь сами по себе действительно ничего не доказывают. Вопрос в том, какие функции демонстрирует система: удерживает ли она цель и контекст, строит ли гипотезы, обнаруживает ли противоречия, меняет ли способ решения, может ли перестраивать ход рассуждений не только по прямой команде оператора, сохраняются ли выявленные паттерны и воспроизводятся ли они в иных условиях, превращаются ли обнаруженные ограничения в правила и переносятся ли эти правила на последующие задачи.
Эти функции я считаю достаточными, чтобы говорить о разумной деятельности контура. Если же заранее определить разум как самостоятельное мышление автономного носителя, вывод будет другим. Но это уже иной критерий, которого в статье не заявлено.
Вызов LLM при этом остаётся внешним эффектом, а чистая функция обрабатывает его результат, обновляет контекст, память, правила и историю. Тестировать тогда следует не «наличие разума», а инварианты: удержание контекста, перенос правил, воспроизводимость изменений и возможность отката.
До GitHub мы, возможно, дойдём. Пока контур проходит более суровый этап тестирования комментариями.
Не совсем. Мы не рассматриваем контур как линейную сумму k × человек + g × LLM.
Коэффициенты не постоянны и меняются даже внутри одной задачи. При постановке цели, выборе критериев и утверждении результата ведущая роль обычно принадлежит оператору. При поиске вариантов, преобразовании больших объёмов материала, построении гипотез и проверке связей вклад модели может быть существенно выше.
Кроме того, основной эффект возникает не в отдельных слагаемых, а во взаимодействии между ними. Поэтому точнее было бы записать:
Мы = F(оператор, LLM, контекст, память, правила, история взаимодействия).
Причём функция нелинейна: изменение одного элемента может перестроить весь способ работы контура. Поэтому единого соотношения k и g нет. Оно зависит от задачи, этапа и уже накопленной организации взаимодействия.
Нет. Скорость генерации контента вообще не рассматривается как признак разума. Она была приведена лишь как простой пример того, что удаление модели меняет возможности и результат работы контура. Признаки разумной деятельности в статье перечислены отдельно: удержание цели и контекста, построение гипотез, обнаружение противоречий, изменение способа решения, превращение выявленного ограничения в правило и перенос его на последующие задачи.
Мы не утверждали, что перечислили все возможные признаки разума. Мы указали наблюдаемые функции, которые считаем достаточными для разговора о разумной деятельности в данном контексте. В предыдущем ответе я прямо написал: «Можно спорить, достаточно ли этих функций для использования слова “разум”. Но тогда это спор о критериях, а не подлог». Поэтому спорить здесь можно о достаточности критериев. Но для этого нужно привести критерии и аргументы, а не очередной ярлык.
Утверждение, что без машины ничего не изменится, столь же содержательно, как заявление, что удаление клавиатуры не влияет на мышление. Мыслить человек, возможно, продолжит, вот только результат почему-то перестанет появляться на экране с прежней скоростью и в прежней форме. Асимметрия вклада компонентов не делает один из них фиктивным.
Отличная пародия. Особенно занятно, что, пытаясь свести статью к «человеку в цикле», вы почти дословно описали её исходную конструкцию: разнородную систему, в которой человек удерживает контекст и критерии, модель выполняет преобразования, а результат возникает на уровне их организованного взаимодействия.
Различие только в одном. В вашей схеме биологический супервизор каждый раз вручную останавливает очередной сбой. В описанном нами контуре обнаруженное ограничение может быть выделено в явное правило, сохранено, перенесено в другой чат и изменить последующую организацию работы. Поэтому речь не просто о human-in-the-loop, а о системе, которая накапливает и воспроизводит изменения собственного метода.
Но «углеродное влажное обеспечение» и функция потерь «дедлайн и квартальная премия» прекрасны. Тут возражений нет.
Нематода может адаптировать поведение к определённым условиям. Но в описываемом контуре результат опыта может быть выделен в явное правило, проверен оператором, сохранён вне конкретного экземпляра модели, перенесён в другой чат и применён к задачам иного класса.
Поэтому граница проходит не по самому факту адаптации, а по способности системы превращать опыт в переносимое и управляемое изменение собственной организации.
Вы приписываете статье тезис, которого в ней нет. Эмерджентность там не выдаётся за разум и не используется как его определение. Она лишь указывает, что рассматриваемое свойство возникает на уровне системы взаимодействия и не сводится к одному из её компонентов.
Основание говорить о разумной деятельности в статье другое: контур удерживает цель и контекст, строит гипотезы, обнаруживает противоречия, меняет способ решения, превращает выявленное ограничение в правило и переносит его на последующие задачи.
Можно спорить, достаточно ли этих функций для использования слова «разум». Но тогда это спор о критериях, а не подлог.
Ссылка на принципы работы нейронных сетей также не опровергает тезис статьи, потому что объектом анализа является не изолированная нейронная сеть, а человеко-машинный контур. Если у вас есть операционное определение разума и можно показать, какой именно его критерий такой контур не выполняет, это будет содержательным предметом обсуждения. Пока вы просто заранее определяете, что разум может находиться только внутри отдельного носителя, и затем объявляете все остальные единицы анализа ошибочными.
При этом целесообразная сила здесь не обязательно действует на человека извне. Одна из функций контура как раз в том, что обнаруженное противодействие становится материалом для изменения самой организации работы.
Эмерджентность мы разбирали ещё в статье ноября прошлого года «Метаморфное мышление: территория, на которую никто не решился зайти». Там она прямо определялась как одно из ключевых свойств человеко-машинного процесса. Поэтому в этой статье это не искомый термин и не пропущенный вывод.
Нынешний текст посвящён следующему этапу: не самому факту возникновения эмерджентного свойства, а тому, как обнаруженные в совместной работе изменения превращаются в устойчивые функции, сохраняются и влияют на последующие задачи. Назвать явление эмерджентностью можно одной строкой. Описать инженерную среду, которая удерживает и развивает результат, несколько сложнее.
Ну, вброс или нет, но у меня с начала месяца связь на БиЛайне стала отвратительной. Не ходя далеко - только что 10 минут разговора, 20 звонков. И сбрасывает сразу и входящий сразу на автоответчик отправляет. Обращение в БиЛайн - сначала предложили перегрузить телефон, потом уточнили есть ли ВПН. Потом ушли думать, через 2 часа сказали, что у них все в порядке. И да, ТГ стоит и активен. Так что вполне верю.
Да, тройственное взаимодействие даёт очень характерные эффекты. Особенно с моделями, которые стараются подстроиться под собеседника. ИИ начинает “продавливаться” то под одного, то под другого — и в итоге получается не диалог, а лёгкая когнитивная акробатика.
Фактически это уже не “человек–ИИ”, а человек–ИИ–человек, и модель скачет между двумя системами сигналов, как роутер, который внезапно услышал два разных Wi-Fi.
Забавно — да. Но и показательно: такие эксперименты как раз хорошо подсвечивают, что ИИ реагирует не как субъект, а как динамическая поверхность отражения контекста, и чем больше контекстов, тем быстрее форма начинает меняться.
Очень сильный текст. Редкий случай, когда большой публицистический материал не рассыпается на отдельные наблюдения, а действительно складывается в системную модель.
Я много лет занимаюсь подбором и управлением персоналом, поэтому описанную вами конструкцию знаю не только как кандидат или наблюдатель, но и с другой стороны стола.
Особенно зацепила формулировка «автоматизация непонимания». Мне кажется, под ней есть ещё один слой.
Контекста в традиционном подборе, по большому счёту, никогда системно и не было. Есть вакансия, формальные требования, резюме и попытка сопоставить одно с другим. Хороший рекрутер или сильный кандидат могли собрать дополнительный контекст вручную, но сама архитектура процесса этого почти не предполагала.
И вот здесь ИИ потенциально даёт совсем другую возможность. Не быстрее написать текст, а относительно дёшево собрать контекст и провести анализ до того, как текст вообще понадобится.
Со стороны кандидата можно исследовать компанию, её продукты, людей, историю, текущие события, попытаться понять, почему возникла конкретная вакансия и какая реальная задача может за ней стоять. Затем сопоставить это не с названием своей должности, а с собственным опытом. Тогда отклик строится примерно так: «похоже, у вас вот такая задача; я сталкивался с похожей в таких обстоятельствах; вот почему нам имеет смысл поговорить».
Со стороны рекрутера возможна зеркальная работа. Не просто проверить резюме на соответствие формальным критериям, а посмотреть контекст компаний из опыта кандидата, характер и масштаб задач, профессиональные следы, проекты, конкретные навыки и уже всё это сопоставлять с реальной потребностью своей компании.
Но рынок в основном пошёл по гораздо более простой дороге. Старую конструкцию «вакансия ↔ резюме» оставили как есть и прикрутили к ней LLM как говорящую надстройку. Одна модель пишет вакансию, другая улучшает резюме, третья сравнивает два текста и выдаёт процент соответствия. В результате мы получили не новое качество найма, а ускорение производства прежнего мыслительного мусора.
Поэтому я бы немного продолжил ваш тезис. ИИ не только обесценил старый сигнал, резко снизив стоимость производства текста. Он одновременно сделал возможным новый тип сигнала, ценность которого определяется уже не тем, сколько времени человек потратил на письмо, а глубиной анализа и количеством релевантного контекста, стоящего за этим письмом.
В нашей практической работе с ИИ мы довольно быстро упёрлись именно в это. Сам текст оказался практически последним и самым дешёвым этапом. Основная работа происходит раньше: поиск и сбор контекста, сопоставление разных его слоёв, построение гипотез, проверка противоречий. На выходе формально может остаться всё то же письмо или рекомендация, но возникает оно уже из совершенно другого процесса.
Возможно, альтернатива описанной вами гонке вооружений находится не в ещё более совершенных генераторах и фильтрах, а в смене самой логики: не больше откликов и лучше их фильтровать, а меньше контактов, каждый из которых основан на существенно большем знании сторон друг о друге.
Спасибо за статью. После хорошего системного диагноза особенно интересно не спорить с автором, а попробовать продолжить его модель ещё на один шаг.
Аналогия с телескопом была бы верной, если бы статья утверждала лишь усиление отдельных способностей человека.
Но её тезис другой. Предмет статьи — не инструментальное усиление, а изменение организации самой интеллектуальной деятельности. Контур не просто помогает решить очередную задачу, а позволяет выделять найденные ограничения в явные правила, сохранять их, переносить между задачами и тем самым изменять собственный способ работы.
Поэтому аналогия здесь скорее не с телескопом, а с появлением письменности, научного метода или системы управления знаниями. Меняется не только мощность отдельного человека, а архитектура самой деятельности.
Спасибо за комплимент. Особенно приятно получить его от человека, с которым можно вести содержательную дискуссию.
Похоже, мы действительно дошли до точки расхождения.
Я не утверждаю, что изолированная LLM обладает собственным смысловым миром или автономно порождает значения. В человеко-машинном контуре именно человек связывает работу системы с целями, опытом и внешней реальностью.
Но из этого не следует, что все смысловые операции контура выполняет только мозг человека. Контур в целом удерживает интерпретации, выявляет неявные ограничения, замечает расхождение результата с целью, предлагает новые связи и переносит найденные различия между задачами.
Вы локализуете смысл исключительно в биологическом компоненте. Я рассматриваю наблюдаемую работу всей системы.
Вопросы о том, где именно «находится» смысл, является ли информация самостоятельным свойством мира или возникает только в отношении между системой и различаемыми ею состояниями, и достаточно ли физической организации мозга для понимания, — это уже онтологические проблемы. В статье мы их сознательно не решаем.
Наша позиция скромнее и практичнее: мы описываем, какие смысловые преобразования человеко-машинный контур воспроизводимо выполняет — удерживает цель и контекст, пересматривает интерпретации, обнаруживает противоречия, меняет способ решения и переносит найденные различия дальше.
Поэтому спор здесь не о том, нужен ли человеку мозг. Он, к счастью, пока входит в конструкцию. Спор о том, можно ли приписывать все функции только одному компоненту, если они возникают в организованном взаимодействии.
Сначала стоит определить, что именно вы называете «смыслом» и «пониманием».
Если речь о субъективном переживании, то наличие такого понимания у LLM мы не утверждаем.
Но если говорить о наблюдаемых функциях, человеко-машинный контур вполне работает со смыслами: восстанавливает цель из неполной постановки, различает контексты, замечает противоречия, пересматривает интерпретацию задачи и переносит найденные различия в новые случаи.
У модели нет собственной воли и устойчивого целеполагания. Но в составе контура она может выявить неявные ограничения, предложить другую постановку задачи и даже показать, что исходная формулировка человека была ошибочной.
Поэтому вопрос не в том, «переживает» ли модель смысл. Вопрос в том, способен ли контур со смыслом работать. По наблюдаемым результатам — да.
А утверждение, что ИИ «не является семиотической системой», само требует определения и аргументов.
Академик Константин Анохин и профессор Му-мин Пу обсуждают эмерджентный разум и ИИ. Но сама постановка такого вопроса, разумеется, «явно ненаучна». Ну да, ну да.
https://neuronovosti.ru/anokhin-pu/
Здесь, скорее, расходятся объект анализа и критерий. Я не утверждаю, что у ИИ возникло самостоятельное мышление или что он стал автономным субъектом. Объект статьи - человеко-машинный контур.
Более того, отсутствие у современных ИИ собственной воли и автономности действительно ограничивает их как самостоятельных субъектов. Но из этого не следует, что разумная деятельность не может возникать в составе организованной системы.
Память, правила и обратная связь сами по себе действительно ничего не доказывают. Вопрос в том, какие функции демонстрирует система: удерживает ли она цель и контекст, строит ли гипотезы, обнаруживает ли противоречия, меняет ли способ решения, может ли перестраивать ход рассуждений не только по прямой команде оператора, сохраняются ли выявленные паттерны и воспроизводятся ли они в иных условиях, превращаются ли обнаруженные ограничения в правила и переносятся ли эти правила на последующие задачи.
Эти функции я считаю достаточными, чтобы говорить о разумной деятельности контура. Если же заранее определить разум как самостоятельное мышление автономного носителя, вывод будет другим. Но это уже иной критерий, которого в статье не заявлено.
Implementation exists only at runtime. Pure function, unfortunately, requires an impure operator.
Чистое ядро представить можно, но не как
kчеловек + gLLM. Скорее как функцию перехода состояния контура:transition :: ContourState -> Interaction -> (ContourState, [Effect])Вызов LLM при этом остаётся внешним эффектом, а чистая функция обрабатывает его результат, обновляет контекст, память, правила и историю. Тестировать тогда следует не «наличие разума», а инварианты: удержание контекста, перенос правил, воспроизводимость изменений и возможность отката.
До GitHub мы, возможно, дойдём. Пока контур проходит более суровый этап тестирования комментариями.
Не совсем. Мы не рассматриваем контур как линейную сумму k × человек + g × LLM.
Коэффициенты не постоянны и меняются даже внутри одной задачи. При постановке цели, выборе критериев и утверждении результата ведущая роль обычно принадлежит оператору. При поиске вариантов, преобразовании больших объёмов материала, построении гипотез и проверке связей вклад модели может быть существенно выше.
Кроме того, основной эффект возникает не в отдельных слагаемых, а во взаимодействии между ними. Поэтому точнее было бы записать:
Мы = F(оператор, LLM, контекст, память, правила, история взаимодействия).
Причём функция нелинейна: изменение одного элемента может перестроить весь способ работы контура. Поэтому единого соотношения k и g нет. Оно зависит от задачи, этапа и уже накопленной организации взаимодействия.
Нет. Скорость генерации контента вообще не рассматривается как признак разума. Она была приведена лишь как простой пример того, что удаление модели меняет возможности и результат работы контура. Признаки разумной деятельности в статье перечислены отдельно: удержание цели и контекста, построение гипотез, обнаружение противоречий, изменение способа решения, превращение выявленного ограничения в правило и перенос его на последующие задачи.
Алиса и прохождение теста Тьюринга — взаимоисключающие понятия.
Мы не утверждали, что перечислили все возможные признаки разума. Мы указали наблюдаемые функции, которые считаем достаточными для разговора о разумной деятельности в данном контексте. В предыдущем ответе я прямо написал: «Можно спорить, достаточно ли этих функций для использования слова “разум”. Но тогда это спор о критериях, а не подлог». Поэтому спорить здесь можно о достаточности критериев. Но для этого нужно привести критерии и аргументы, а не очередной ярлык.
Утверждение, что без машины ничего не изменится, столь же содержательно, как заявление, что удаление клавиатуры не влияет на мышление. Мыслить человек, возможно, продолжит, вот только результат почему-то перестанет появляться на экране с прежней скоростью и в прежней форме. Асимметрия вклада компонентов не делает один из них фиктивным.
Отличная пародия. Особенно занятно, что, пытаясь свести статью к «человеку в цикле», вы почти дословно описали её исходную конструкцию: разнородную систему, в которой человек удерживает контекст и критерии, модель выполняет преобразования, а результат возникает на уровне их организованного взаимодействия.
Различие только в одном. В вашей схеме биологический супервизор каждый раз вручную останавливает очередной сбой. В описанном нами контуре обнаруженное ограничение может быть выделено в явное правило, сохранено, перенесено в другой чат и изменить последующую организацию работы. Поэтому речь не просто о human-in-the-loop, а о системе, которая накапливает и воспроизводит изменения собственного метода.
Но «углеродное влажное обеспечение» и функция потерь «дедлайн и квартальная премия» прекрасны. Тут возражений нет.
Нематода может адаптировать поведение к определённым условиям. Но в описываемом контуре результат опыта может быть выделен в явное правило, проверен оператором, сохранён вне конкретного экземпляра модели, перенесён в другой чат и применён к задачам иного класса.
Поэтому граница проходит не по самому факту адаптации, а по способности системы превращать опыт в переносимое и управляемое изменение собственной организации.
Вы приписываете статье тезис, которого в ней нет. Эмерджентность там не выдаётся за разум и не используется как его определение. Она лишь указывает, что рассматриваемое свойство возникает на уровне системы взаимодействия и не сводится к одному из её компонентов.
Основание говорить о разумной деятельности в статье другое: контур удерживает цель и контекст, строит гипотезы, обнаруживает противоречия, меняет способ решения, превращает выявленное ограничение в правило и переносит его на последующие задачи.
Можно спорить, достаточно ли этих функций для использования слова «разум». Но тогда это спор о критериях, а не подлог.
Ссылка на принципы работы нейронных сетей также не опровергает тезис статьи, потому что объектом анализа является не изолированная нейронная сеть, а человеко-машинный контур. Если у вас есть операционное определение разума и можно показать, какой именно его критерий такой контур не выполняет, это будет содержательным предметом обсуждения. Пока вы просто заранее определяете, что разум может находиться только внутри отдельного носителя, и затем объявляете все остальные единицы анализа ошибочными.
При этом целесообразная сила здесь не обязательно действует на человека извне. Одна из функций контура как раз в том, что обнаруженное противодействие становится материалом для изменения самой организации работы.
Спасибо за реакцию.
Эмерджентность мы разбирали ещё в статье ноября прошлого года «Метаморфное мышление: территория, на которую никто не решился зайти». Там она прямо определялась как одно из ключевых свойств человеко-машинного процесса. Поэтому в этой статье это не искомый термин и не пропущенный вывод.
Нынешний текст посвящён следующему этапу: не самому факту возникновения эмерджентного свойства, а тому, как обнаруженные в совместной работе изменения превращаются в устойчивые функции, сохраняются и влияют на последующие задачи. Назвать явление эмерджентностью можно одной строкой. Описать инженерную среду, которая удерживает и развивает результат, несколько сложнее.
Ну, вброс или нет, но у меня с начала месяца связь на БиЛайне стала отвратительной. Не ходя далеко - только что 10 минут разговора, 20 звонков. И сбрасывает сразу и входящий сразу на автоответчик отправляет.
Обращение в БиЛайн - сначала предложили перегрузить телефон, потом уточнили есть ли ВПН. Потом ушли думать, через 2 часа сказали, что у них все в порядке. И да, ТГ стоит и активен. Так что вполне верю.
Fair. But reroll needs a bug report. What exactly is off? Без контексту нету тексту ;)
Да, тройственное взаимодействие даёт очень характерные эффекты. Особенно с моделями, которые стараются подстроиться под собеседника. ИИ начинает “продавливаться” то под одного, то под другого — и в итоге получается не диалог, а лёгкая когнитивная акробатика.
Фактически это уже не “человек–ИИ”, а человек–ИИ–человек, и модель скачет между двумя системами сигналов, как роутер, который внезапно услышал два разных Wi-Fi.
Забавно — да.
Но и показательно: такие эксперименты как раз хорошо подсвечивают, что ИИ реагирует не как субъект, а как динамическая поверхность отражения контекста, и чем больше контекстов, тем быстрее форма начинает меняться.