Обучение в oNLP могло быть реализовано или добавкой новых типов операций, которые могли быть применены для изменений в личности, или изменением самой программы. Скажем, если программа в мозгу/нейросети включала головную боль как средство предохранить организм от переутомления, предлагались другие операции отдыха полежать, погулять, а также другая программа, которая часто не просто должна была вместо головной боли включить выбор из «полежать» и «погулять», но и включить программу подбора альтернативных видов отдыха, чтобы выбранный вид отдыха был наиболее адекватен ситуации но при этом не включать случайно выученный мозгом трюк с «когда голова болит, ты лежишь и ничего не делаешь, отдыхаешь». Было много критики такого подхода к тому, что раньше признавалось только «терапией», но было и множество интересных результатов. Главное, что oNLP отказывалось от обычной «терапевтической» (в инженерии это «приведение в норму», ремонт) постановки задачи лечения личности в пользу постановки задачи обучения и развития личности (достижение человеческого совершенства/human excellence, а не терапия как «ремонт психики», «устранение известных проблем отклонения от как-то выбранной нормы», при всех попытках убрать слово «норма» и вместо этого говорить о включении в сферу «ремонта» отклонений поведения в части этики, отношения к идеям социального общежития, допустимого риска, учёта эволюции и генетики, и т.д.11).
Нейролингвистическое программирование понималось (это середина 70х прошлого века) как изменение алгоритмов поведения человека какими-то паттернами поведения, прежде всего основанными на предъявлении словесных инструкций. В принципе, сами слова там были даже необязательны, ибо речь шла о паттернах чего угодно в части модальности у лингвистов и семиотиков всегда был тезис «всё есть текст», а один из основателей oNLP (John Grinder12) был профессором лингвистики. И нейролингвистическое программирование, конечно, это нейросемиотическое программирование13, «все модальности восприятия аудио, видео, кинестетика, запахи, вкус».
В принципе, все идеи Software 3.0 (подробней про это в курсе «Интеллект-стек») это как раз по этой линии «лингвистического программирования паттернов поведения нейросетевой системы по генерации компьютерного кода». В обучении людей можно призывать «включить логику», обращаясь на естественном языке, то есть переходить от чисто ассоциативного быстрого мышления S1 к медленному логическому мышлению с контролем ошибок и структурированием аргументов S2, и вменяемый человек будет «включать логику» в таких случаях, переходить к более формальным рассуждениям. В Software 3.0 на базе больших языковых моделей (LLM мы понимаем как «образованную»/предобученную/pretrained нейросеть) пошло развитие идей low-code14 в идеи no-code (отсутствие кодирования даже на простых языках программирования, как в системах low-code). Так, если программист будет писать запрос к реляционной базе данных на языке SQL, то в Software 3.0 запрос к IT-системе может быть сформулирован на естественном языке и уже как-то внутри превратится в SQL-программу, которая и будет в итоге выполнена15.
Если мы говорим, что развитие личности включает усиление интеллекта путём задействования внешней памяти, структурированной как моделер (экзокортекс), то у нас сразу будет не «биологическая личность» (интеллект как предобученное мыслительное мастерство и какой-то набор прикладного мастерства на базе именно человеческого мозга), а cyborg16/киборг (с долей биологической личности от 0% до 100%, но чаще всего это всё-таки не сто процентов AI и не сто процентов «голый мозг внутри человечьего тела»), то все эти идеи можно использовать. Учим человека++ (то есть человека с экзокортексом, например, компьютером с универсальным моделером и доступом к рынку с инструментами), а не выживанца в джунглях с «голым мозгом» и «голыми руками».
Обучение нейросети основано на том, что её обучают каким-то практикам как многоуровневым паттернам поведения. Это как раз линия семиотики «всё есть текст», то есть все паттерны знаки. Поведение какого-то типа это пространственно-временной (а не чисто пространственный) паттерн, которому нейросетка может при достаточном числе предъявлений обучиться, даже если это обучение не выходит на уровень осознания. Тем самым обучение как нейролинвистическое или даже нейросемиотическое программирование (необязательно по практикам oNLP, имеется в виду, что программируется не классический компьютер, а нейросетевой вычислитель человека или AI на базе нейросетей) ещё сильно пересекается с эстетикой (стили в искусстве это паттерны!) и риторикой (prompt engineering, те самые «лингвистические интервенции»). Нейро-программирование делается не в рамках строго логической теоретической теории понятий (theory theory, объекты и отношения), или конструктивной теории понятий (объекты и операции их создания друг из друга), а в рамках теории прототипов и других теорий понятий. Это не классическая инженерия сборки какого-то бинарного кода в голове каким-то «линкером»17 как в классическом компьютере. Обучение современных систем на основе нейросетей это не классическое программирование, не классическая программная инженерия! Это нейролингвистическое программирование, нейролингвистическая программная инженерия.
Но после того, как был предложен термин «программирование», классическое нейролингвистическое программирование (oNLP) перестало развивать аналогию с компьютерным программированием, которое подразумевало плановую интервенцию. Термин был заменён на «обучение» как познание/learning (описание с точки зрения обучаемой личности, для создателя личности это будет обучение/teaching). Этот чисто терминологический вроде сдвиг с «нейролингвистического программирования» на «обучение» подразумевал несколько следствий, повторим их:
можно было рассматривать не только интервенции какого-то оператора (оператора, не терапевта! И это роль, её могут выполнять люди, программы AI, сами личности, которые тем самым «самопрограммируются»), но и случайно/непреднамернно произошедшие обучения. Люди же могут учиться, просто подражая. Или где-нибудь прочтут инструкцию, забудут, где прочли и вдруг воспроизведут описанное в инструкции поведение, даже не заметив этого, забыв, что прочитанное содержание инструкции осталось в памяти.
в оригинальном НЛП явно обсуждалось, что это уход от психологии, уход от тамошней «терапии». Вместо вопроса «как ты так поломался, что не можешь бросить курить» предлагалось задавать вопрос «ух ты! как твой восхитительный мозг смог обучиться удерживать внимание на курении, чтобы оно стало таким устойчивым, постоянно повторяющимся поведением?». Всё, что не нравилось (предмет терапии в психотерапии) формулировалось как «волшебно научились чему-то такому, что нам не нравится. Значит, надо просто разучиться!». Более продвинутое обсуждение даже подразумевало некоторую свободу выбора того, что можно делать: «Вася научился не бояться пауков, а иногда ведь это надо, а ты научился дико бояться пауков, а иногда это не надо. Давай научим Васю и тебя уметь выбрать: сейчас бояться или не бояться пауков! Ибо если нет выбора то нет свободы!». Поэтому дальше обсуждаем варианты и «научиться новому вдобавок ко старому, иметь возможность выбирать поведение» и «заменить старое на новое» без возможности выбирать.
рассматривалось научение чему-то принципиально-новому (human excellence), ставился вопрос о развитии (отсутствие понятия «здоровья», «нормы» при сохранении всей дискуссии о целях и путях развития, стратегировании, этических ограничениях развития), а не терапии, причём через обучение.
Есть две главные метафоры для алгоритмов, к которым сводится получение всего нового:
поиск (search в пространстве решений, мы там бродим по каким-то правилам, пока не наткнёмся на нужное место в этом пространстве).
обучение (learning, познание высказывание догадок и подтверждение или опровержение их внешними данными).
Вы можете познать/выучить/learn какую-то функцию, но можете найти/search её. Поиск оказался хорошей метафорой для математиков. А обучение для AI и людей, хотя по большому счёту и одно, и другое это познание/обнаружение какой-то функции (преобразования из входов в выходы).
Ход на обучающиеся организации/learning organizations у Peter Senge18 тут тот же самый. Организация должна учиться/learn делать что-то новое, для этого она должна уметь заниматься инженерией самой себя, чтобы изменяться. Менеджмент (инженерия организации) тут выступает просто как методы создания этих самых learning organizations, «обучение учиться».
Интеллект трактуется тем же образом: это общее/general мастерство создания практики решения проблем в какой-то предметной области/domain. Грубо говоря, интеллект связан с познанием/learn (а познание связано с инженерией как физическим изменением мира к лучшему эта линия рассуждений проведена в «Интеллект-стеке»). Познание и обучение (по учебнику, копированием действий учителя, или барахтаньем как у щенка, брошенного в воду для обучения плаванию) это одно и то же, в AI передаётся словом learning.
У Виталия Ванчурина обучение это свойство вселенной: один кусок вселенной каким-то образом познаёт другой кусок вселенной, потом забывает, потом снова познаёт. И его самого тоже познают. Обучение/познание безмасштабное (многоуровневое!) и неантропоцентричное. Эволюция это многоуровневое обучение19.
Инженерия личности это по определению инженерии «создание и развитие личности» (набора самых разных мастерств в самых разных практиках) как системы. Но про создание личности мы предпочтём не говорить, для нас личность начинается не с набора «аппаратных» умений (включая условные рефлексы) ещё не говорящего существа. Нет, мы ожидаем, что личность начинается с того момента, когда агент достаточно уже вменяемый (вменяемость/persuadability как свойство интеллекта определяется в работах Michael Levin по фреймворку TAME20).
Мы оставляем для инженерии/обучения личности только развитие личности: мы меняем что-то внутри личности при помощи нейролингвистического программирования, чтобы личность научилась делать что-то новое (освоила новую практику/стиль поведения).
Так что для инженерии личности за начальный уровень развития личности мы берём наличие большой языковой модели у агента-человека или даже агента-компьютера. Отдельные умения (мастерство: жизненное, получаемое в ходе образования, или прикладное/domain, получаемое в ходе обучения прикладному интеллекту) добавляем в целевую личность, осуществляя с ней практики обучения/teaching (со стороны обучаемой личности это будут практики learning) как практики инженерии.
То есть обучение/teaching личности это тот способ, которым мы воздействуем на личность, чтобы её развивать. Менеджмент в части организационного развития это практика обучения организации выживанию и росту, а обучение всё то же самое, только для личности отдельного агента (одного человека).
Поскольку мы берём для обучения уже вменяемые (с ненулевой вменяемостью/persuadability, характеристика интеллекта) личности, то будем говорить про «образованных» как синоним «вменяемых» (образованные это с достаточной силой интеллекта, чтобы понимать рациональные объяснения и дальше принимать их всерьёз, то есть строить на них своё действие). Получается, что это синонимия «мастерство обучать образованных» и «инженерия личности», при этом мы берёмся также и за дополнительное образование как обучение мыслительным SoTA практикам интеллект-стека, мы из «просто человека с обычным интеллектом» делаем «образованного человека», усиливаем его интеллект.
Как и любая инженерия подразумевает «непрерывное всё», так и инженерия личности подразумевает непрерывное развитие личности.
Содержание образования подробно обсуждалось в курсе «Интеллект-стек», но там очень мало говорилось о том, как же получить образование. Основная идея в том, что просто надо обучать выполнению практик интеллект-стека, используя SoTA практики обучения. Эти практики, похоже, не сильно отличаются от стандартного набора практик системной инженерии, направленных на получение целевой системы «мастерство». Более того, эти практики более-менее похожи для создания и развития самых разных видов мастерства (но отличаются от практик создания и развития киберфизических систем или практик создания и развития каких-нибудь новых видов фруктов путём генной инженерии).
Как и любая инженерия, практики инженерии/обучения личности должны выполняться стандартным набором инженерных ролей, которые будут в случае обучения специализированы, немного по-другому сгруппированы, а также переименованы примерно так же, как это делается в случае инженерии организации.
Развитие мастерства:
вслед за развитием практики
Онтологический статус мастерства как вычислителя, обеспечивающего деятельные рассуждения (active/embodied inference) для каких-то практик обсуждается подробно в «Интеллект-стеке». И там же обсуждается эволюция практики/стиля как паттерна каких-то работ. В случае осознанной (отмоделированной, описанной) практики, описание которой хранится отдельно от деятеля, речь идёт о меметической эволюции, техно-эволюции. Это будет техно-эволюция, даже если речь идёт о биологическом агенте, ибо речь идёт не о его филогенезе (развитие биологического вида агента), а повторяющихся в ходе онтогенеза шагах развития одного организма агента, в частности развития личности, в частности развития мастерства. Каждый шаг развития это реализация какой-то (чаще всего «умной», то есть тщательно выбранной), но иногда и действительно случайной мутации практики, изменения способа работы. Практики как паттернированное поведение агентов непрерывно меняются в ходе эволюции, при этом на эволюционные изменения каждой практики влияет окружение всех остальных практик (эволюция едина для всех эволюционирующих сущностей, которые эволюционируют в контексте друг друга21). Мемом практик мы считаем каким-то образом отчуждённым от носителя практики, например, в виде регламента работы или в виде справочника, или даже в виде учебного курса.
Отдельные агенты (люди, AI, или даже организации) научаются делать что-то новое и практикуют новые способы работы, исполняемые ими по новым и поэтому часто ещё безымянным ролям в непрерывно углубляющемся разделении труда. Далее это мастерство исполнения новой роли становится распознаваемым объектом окружающего мира, у практики появляется какое-то имя или несколько имён (например, «гуглить», «искать в интернете»), а если речь идёт о какой-то занятости, то имя может появиться и у роли (например, machine learning engineer для практики инженерии систем машинного обучения).