Сообщение Нужна конструктивная критика от 20.12.2021 14:58
Изменено 20.12.2021 15:08 MaximVK
Нужна конструктивная критика
Привет,
Очень интересно услышать ваше мнение. Сразу скажу, что я немного переживаю за реакцию на форуме. Но желание получить конструктивную критику, комментарии и советы сильно перевешивает. В целом, я сомневаюсь во всем, что описано ниже, но двигаться куда-то надо
Я тут читая все подряд пытался сформулировать для себя какую-то суперцель. Не с целью, конечно, ее достичь, а скорее чтобы придать осмысленности своей жизни и иметь какой-то вектор движения, через призму которого можно выстраивать и работу и свои интересы. Сейчас это больше напоминает беспорядочные метания из стороны в сторону.
В результате поисков, мотивирующей меня суперцелью мне видится повышение эффективности коммуникации между людьми. Эффективная коммуникация — это, как мне кажется, единственный способ сделать человечество немного лучше и обеспечить передачу и сохранность знаний. Есть и ряд других причин, почему я считаю, что это важно, но это тема для отдельного топика. Коммуникацию я трактую достаточно широко, например, чтение книги — это тоже пример коммуникации автора с читателем посредством книги. Критерий эффективности пока достаточно простой: уменьшение времени на передачу и интеграцию информации получателем.
Это, так сказать, основное направление. Меньшая цель, с которой я думаю начать — это оптимизация процесса усвоения информации. В каком-то смысле это можно назвать обучением, но я боюсь использовать этот термин, так как под обучением каждый понимает что-то по своему. Мы довольно хорошо продвинулись в вопросах понимания нейробиологических механизмов усвоения информации, практически на уровне отдельных нейронов. В целом, у меня сложилось впечатление, что современных знаний накопилось вполне достаточно, чтобы сделать новый качественный шаг в этом вопросе.
Метод, который я хочу использовать, заключается приблизительно в следующем.
* Знания представляются в виде семантической гиперсети (для начала гиперграфа). Это наиболее близкая структура к тому, как данные хранятся в мозгу.
* Усвоение новых знаний — это интеграция новых концептов в семантическую гиперсеть (source -> working memory -> long term memory)
* Оптимизация усвоения информации — это поиск минимального изменения гиперсети для достижения необходимого результата.
В целом все сводится к алгебре над гиперсетями с учетом ограничений накладываемыми нашей нейробиологией. Плюс, конечно, придется использовать какие-то эвристики, так как многие механизмы мы до конца не понимаем.
Понятно, что это модель со своими ограничениями, но она дает некоторое представление о следующих шагах и позволяет посмотреть на проблему под интересным углом:
1. Непонимание между двумя людьми можно объяснить разницей между двумя гиперсетями.
2. Сравнивая гиперсеть одного человека с некой референсной гиперсетью предметной области можно найти пробелы и ошибочные представления
3. Много воды в информации говорит о том, что семантическая сеть источника имеет сильное пересечение с сетью получателя.
4. Можно даже организовать фильтрацию информации под свой уровень знаний и потребностей.
5. Если совсем улететь в небеса, то можно представить, что материал можно автоматически трансформировать под читателя. Например, про программирование я буду по разному рассказывать биологу, физику и математику. Сейчас мы делаем универсальный учебник и за эту универсальность приходится платить своим временем.
Проблем тут, конечно, много и одна из ключевых — это научиться выгружать семантическую память из мозга. Я, конечно, не про вживление чипов, а про опосредованные методы. Например, когда я пишу текст, отвечаю на вопросы, заполняю mind map, то я опосредовано выгружаю свою семантическую сеть.
Но самая большая сложность, помимо изучения различных предметов — это найти минимально полезный достижимый результат в этом направлении, чтобы не закопаться в теоретизировании. Пока с этим у меня очень туго. Думаю, что нужно поизучать на что сейчас дают гранты — это даст пищу для размышлений.
С точки зрения знаний, как мне кажется, нужно:
— когнитивная нейропсихология, нейробиология
— теория сложных систем
— теория коммуникаций
— теория гиперсетей
— теория категорий (интуитивное ощущение, что это важно)
— AI/ML
— теория семантики
— лингвистика (математическая и нейролингвистика)
Из источников, которыми я сейчас пользуюсь:
Теория категорий:
— youtube канал Bartosz Milewski
— книжку пока не выбрал, лекций на канале достаточно
Neuroscience
— Functions of the Brain: A Conceptual Approach to Cognitive Neuroscience, by Albert Kok
— youtube канал Andrew Huberman
— youtube канал mantismundi (мало подписчиков, но на удивление очень хорошо)
— лекции Анохина
Гиперсети
— Hypernetworks In The Science Of Complex Systems, by Jeffrey Johnson
— Статьи Google AI Group
AI/ML
— Я в принципе и так этим занимаюсь, но больше про анализ временных рядов. Поэтому купил себе стендфордский курс
По теории систем решил начать с Thinking in Systems, by Donella Meadows, но такое простое введение.
Лингвистика — тут для темный лес, поэтому пока научпоп, чтобы понять как язык развился. Лично мне многие вещи проще понимать через динамику развития. The Dawn of Language, by Sverker Johansson
Ну и плюс различные статьи в научных журналах, отдельные видео на YouTube и научпоп книжки.
Поглощение знаний довольно энергозатратный процесс, иногда мозг просто буксует и отказывается понимать Я заметил, что чтение обзорной научно популярной книги хорошо помогает переходить к более серьезным источникам, но с хорошим научпопом не все так просто. Отдельная задача — это построение кросс связей между различными областями.
Очень интересно услышать ваше мнение. Сразу скажу, что я немного переживаю за реакцию на форуме. Но желание получить конструктивную критику, комментарии и советы сильно перевешивает. В целом, я сомневаюсь во всем, что описано ниже, но двигаться куда-то надо
Я тут читая все подряд пытался сформулировать для себя какую-то суперцель. Не с целью, конечно, ее достичь, а скорее чтобы придать осмысленности своей жизни и иметь какой-то вектор движения, через призму которого можно выстраивать и работу и свои интересы. Сейчас это больше напоминает беспорядочные метания из стороны в сторону.
В результате поисков, мотивирующей меня суперцелью мне видится повышение эффективности коммуникации между людьми. Эффективная коммуникация — это, как мне кажется, единственный способ сделать человечество немного лучше и обеспечить передачу и сохранность знаний. Есть и ряд других причин, почему я считаю, что это важно, но это тема для отдельного топика. Коммуникацию я трактую достаточно широко, например, чтение книги — это тоже пример коммуникации автора с читателем посредством книги. Критерий эффективности пока достаточно простой: уменьшение времени на передачу и интеграцию информации получателем.
Это, так сказать, основное направление. Меньшая цель, с которой я думаю начать — это оптимизация процесса усвоения информации. В каком-то смысле это можно назвать обучением, но я боюсь использовать этот термин, так как под обучением каждый понимает что-то по своему. Мы довольно хорошо продвинулись в вопросах понимания нейробиологических механизмов усвоения информации, практически на уровне отдельных нейронов. В целом, у меня сложилось впечатление, что современных знаний накопилось вполне достаточно, чтобы сделать новый качественный шаг в этом вопросе.
Метод, который я хочу использовать, заключается приблизительно в следующем.
* Знания представляются в виде семантической гиперсети (для начала гиперграфа). Это наиболее близкая структура к тому, как данные хранятся в мозгу.
* Усвоение новых знаний — это интеграция новых концептов в семантическую гиперсеть (source -> working memory -> long term memory)
* Оптимизация усвоения информации — это поиск минимального изменения гиперсети для достижения необходимого результата.
В целом все сводится к алгебре над гиперсетями с учетом ограничений накладываемыми нашей нейробиологией. Плюс, конечно, придется использовать какие-то эвристики, так как многие механизмы мы до конца не понимаем.
Понятно, что это модель со своими ограничениями, но она дает некоторое представление о следующих шагах и позволяет посмотреть на проблему под интересным углом:
1. Непонимание между двумя людьми можно объяснить разницей между двумя гиперсетями.
2. Сравнивая гиперсеть одного человека с некой референсной гиперсетью предметной области можно найти пробелы и ошибочные представления
3. Много воды в информации говорит о том, что семантическая сеть источника имеет сильное пересечение с сетью получателя.
4. Можно даже организовать фильтрацию информации под свой уровень знаний и потребностей.
5. Если совсем улететь в небеса, то можно представить, что материал можно автоматически трансформировать под читателя. Например, про программирование я буду по разному рассказывать биологу, физику и математику. Сейчас мы делаем универсальный учебник и за эту универсальность приходится платить своим временем.
Проблем тут, конечно, много и одна из ключевых — это научиться выгружать семантическую память из мозга. Я, конечно, не про вживление чипов, а про опосредованные методы. Например, когда я пишу текст, отвечаю на вопросы, заполняю mind map, то я опосредовано выгружаю свою семантическую сеть.
Но самая большая сложность, помимо изучения различных предметов — это найти минимально полезный достижимый результат в этом направлении, чтобы не закопаться в теоретизировании. Пока с этим у меня очень туго. Думаю, что нужно поизучать на что сейчас дают гранты — это даст пищу для размышлений.
С точки зрения знаний, как мне кажется, нужно:
— когнитивная нейропсихология, нейробиология
— теория сложных систем
— теория коммуникаций
— теория гиперсетей
— теория категорий (интуитивное ощущение, что это важно)
— AI/ML
— теория семантики
— лингвистика (математическая и нейролингвистика)
Из источников, которыми я сейчас пользуюсь:
Теория категорий:
— youtube канал Bartosz Milewski
— книжку пока не выбрал, лекций на канале достаточно
Neuroscience
— Functions of the Brain: A Conceptual Approach to Cognitive Neuroscience, by Albert Kok
— youtube канал Andrew Huberman
— youtube канал mantismundi (мало подписчиков, но на удивление очень хорошо)
— лекции Анохина
Гиперсети
— Hypernetworks In The Science Of Complex Systems, by Jeffrey Johnson
— Статьи Google AI Group
AI/ML
— Я в принципе и так этим занимаюсь, но больше про анализ временных рядов. Поэтому купил себе стендфордский курс
По теории систем решил начать с Thinking in Systems, by Donella Meadows, но такое простое введение.
Лингвистика — тут для темный лес, поэтому пока научпоп, чтобы понять как язык развился. Лично мне многие вещи проще понимать через динамику развития. The Dawn of Language, by Sverker Johansson
Ну и плюс различные статьи в научных журналах, отдельные видео на YouTube и научпоп книжки.
Поглощение знаний довольно энергозатратный процесс, иногда мозг просто буксует и отказывается понимать
Я заметил, что чтение обзорной научно популярной книги хорошо помогает переходить к более серьезным источникам, но с хорошим научпопом не все так просто. Отдельная задача — это построение кросс связей между различными областями.Нужна конструктивная критика
Привет,
Очень интересно услышать ваше мнение. Сразу скажу, что я немного переживаю за реакцию на форуме. Но желание получить конструктивную критику, комментарии и советы сильно перевешивает. В целом, я сомневаюсь во всем, что описано ниже, но двигаться куда-то надо
Я тут читая все подряд пытался сформулировать для себя какую-то суперцель. Не с целью, конечно, ее достичь, а скорее чтобы придать осмысленности своей жизни и иметь какой-то вектор движения, через призму которого можно выстраивать и работу и свои интересы. Сейчас это больше напоминает беспорядочные метания из стороны в сторону.
В результате поисков, мотивирующей меня суперцелью мне видится повышение эффективности коммуникации между людьми. Эффективная коммуникация — это, как мне кажется, единственный способ сделать человечество немного лучше и обеспечить передачу и сохранность знаний. Есть и ряд других причин, почему я считаю, что это важно, но это тема для отдельного топика. Коммуникацию я трактую достаточно широко, например, чтение книги — это тоже пример коммуникации автора с читателем посредством книги. Критерий эффективности пока достаточно простой: уменьшение времени на передачу и интеграцию информации получателем.
Это, так сказать, основное направление. Меньшая цель, с которой я думаю начать — это оптимизация процесса усвоения информации. В каком-то смысле это можно назвать обучением, но я боюсь использовать этот термин, так как под обучением каждый понимает что-то свое. Мы довольно хорошо продвинулись в вопросах понимания нейробиологических механизмов усвоения информации, практически на уровне отдельных нейронов. В целом, у меня сложилось впечатление, что современных знаний накопилось вполне достаточно, чтобы сделать новый качественный шаг в этом вопросе.
Метод, который я хочу использовать, заключается приблизительно в следующем.
* Знания представляются в виде семантической гиперсети (для начала гиперграфа). Это наиболее близкая структура к тому, как данные хранятся в мозгу.
* Усвоение новых знаний — это интеграция новых концептов в семантическую гиперсеть (source -> working memory -> long term memory)
* Оптимизация усвоения информации — это поиск минимального изменения гиперсети для достижения необходимого результата.
В целом все сводится к алгебре над гиперсетями с учетом ограничений накладываемыми нашей нейробиологией. Плюс, конечно, придется использовать какие-то эвристики, так как многие механизмы мы до конца не понимаем.
Понятно, что это модель со своими ограничениями, но она дает некоторое представление о следующих шагах и позволяет посмотреть на проблему под интересным углом:
1. Непонимание между двумя людьми можно объяснить разницей между двумя гиперсетями.
2. Сравнивая гиперсеть одного человека с некой референсной гиперсетью предметной области можно найти пробелы и ошибочные представления
3. Много воды в информации говорит о том, что семантическая сеть источника имеет сильное пересечение с сетью получателя.
4. Можно даже организовать фильтрацию информации под свой уровень знаний и потребностей.
5. Если совсем улететь в небеса, то можно представить, что материал можно автоматически трансформировать под читателя. Например, про программирование я буду по разному рассказывать биологу, физику и математику. Сейчас мы делаем универсальный учебник и за эту универсальность приходится платить своим временем.
Проблем тут, конечно, много и одна из ключевых — это научиться выгружать семантическую память из мозга. Я, конечно, не про вживление чипов, а про опосредованные методы. Например, когда я пишу текст, отвечаю на вопросы, заполняю mind map, то я опосредовано выгружаю свою семантическую сеть.
Но самая большая сложность, помимо изучения различных предметов — это найти минимально полезный достижимый результат в этом направлении, чтобы не закопаться в теоретизировании. Пока с этим у меня очень туго. Думаю, что нужно поизучать на что сейчас дают гранты — это даст пищу для размышлений.
С точки зрения знаний, как мне кажется, нужно:
— когнитивная нейропсихология, нейробиология
— теория сложных систем
— теория коммуникаций
— теория гиперсетей
— теория категорий (интуитивное ощущение, что это важно)
— AI/ML
— теория семантики
— лингвистика (математическая и нейролингвистика)
Из источников, которыми я сейчас пользуюсь:
(то, что прочитал до этого большого смысла писать нет)
Теория категорий:
— youtube канал Bartosz Milewski
— книжку пока не выбрал, лекций на канале достаточно
Neuroscience
— Functions of the Brain: A Conceptual Approach to Cognitive Neuroscience, by Albert Kok
— youtube канал Andrew Huberman
— youtube канал mantismundi (мало подписчиков, но на удивление очень хорошо)
— лекции Анохина
Гиперсети
— Hypernetworks In The Science Of Complex Systems, by Jeffrey Johnson
— Статьи Google AI Group
AI/ML
— Я в принципе и так этим занимаюсь, но больше про анализ временных рядов. Поэтому купил себе стендфордский курс
По теории систем решил начать с Thinking in Systems, by Donella Meadows, но это простое введение.
Лингвистика — тут для темный лес, поэтому пока научпоп, чтобы понять как язык развился. Лично мне многие вещи проще понимать через динамику развития. The Dawn of Language, by Sverker Johansson
Ну и плюс различные статьи в научных журналах, отдельные видео на YouTube и научпоп книжки.
Поглощение знаний довольно энергозатратный процесс, иногда мозг просто буксует и отказывается понимать Я заметил, что чтение обзорной научно популярной книги хорошо помогает переходить к более серьезным источникам, но с хорошим научпопом не все так просто. Отдельная задача — это построение кросс связей между различными областями.
Очень интересно услышать ваше мнение. Сразу скажу, что я немного переживаю за реакцию на форуме. Но желание получить конструктивную критику, комментарии и советы сильно перевешивает. В целом, я сомневаюсь во всем, что описано ниже, но двигаться куда-то надо
Я тут читая все подряд пытался сформулировать для себя какую-то суперцель. Не с целью, конечно, ее достичь, а скорее чтобы придать осмысленности своей жизни и иметь какой-то вектор движения, через призму которого можно выстраивать и работу и свои интересы. Сейчас это больше напоминает беспорядочные метания из стороны в сторону.
В результате поисков, мотивирующей меня суперцелью мне видится повышение эффективности коммуникации между людьми. Эффективная коммуникация — это, как мне кажется, единственный способ сделать человечество немного лучше и обеспечить передачу и сохранность знаний. Есть и ряд других причин, почему я считаю, что это важно, но это тема для отдельного топика. Коммуникацию я трактую достаточно широко, например, чтение книги — это тоже пример коммуникации автора с читателем посредством книги. Критерий эффективности пока достаточно простой: уменьшение времени на передачу и интеграцию информации получателем.
Это, так сказать, основное направление. Меньшая цель, с которой я думаю начать — это оптимизация процесса усвоения информации. В каком-то смысле это можно назвать обучением, но я боюсь использовать этот термин, так как под обучением каждый понимает что-то свое. Мы довольно хорошо продвинулись в вопросах понимания нейробиологических механизмов усвоения информации, практически на уровне отдельных нейронов. В целом, у меня сложилось впечатление, что современных знаний накопилось вполне достаточно, чтобы сделать новый качественный шаг в этом вопросе.
Метод, который я хочу использовать, заключается приблизительно в следующем.
* Знания представляются в виде семантической гиперсети (для начала гиперграфа). Это наиболее близкая структура к тому, как данные хранятся в мозгу.
* Усвоение новых знаний — это интеграция новых концептов в семантическую гиперсеть (source -> working memory -> long term memory)
* Оптимизация усвоения информации — это поиск минимального изменения гиперсети для достижения необходимого результата.
В целом все сводится к алгебре над гиперсетями с учетом ограничений накладываемыми нашей нейробиологией. Плюс, конечно, придется использовать какие-то эвристики, так как многие механизмы мы до конца не понимаем.
Понятно, что это модель со своими ограничениями, но она дает некоторое представление о следующих шагах и позволяет посмотреть на проблему под интересным углом:
1. Непонимание между двумя людьми можно объяснить разницей между двумя гиперсетями.
2. Сравнивая гиперсеть одного человека с некой референсной гиперсетью предметной области можно найти пробелы и ошибочные представления
3. Много воды в информации говорит о том, что семантическая сеть источника имеет сильное пересечение с сетью получателя.
4. Можно даже организовать фильтрацию информации под свой уровень знаний и потребностей.
5. Если совсем улететь в небеса, то можно представить, что материал можно автоматически трансформировать под читателя. Например, про программирование я буду по разному рассказывать биологу, физику и математику. Сейчас мы делаем универсальный учебник и за эту универсальность приходится платить своим временем.
Проблем тут, конечно, много и одна из ключевых — это научиться выгружать семантическую память из мозга. Я, конечно, не про вживление чипов, а про опосредованные методы. Например, когда я пишу текст, отвечаю на вопросы, заполняю mind map, то я опосредовано выгружаю свою семантическую сеть.
Но самая большая сложность, помимо изучения различных предметов — это найти минимально полезный достижимый результат в этом направлении, чтобы не закопаться в теоретизировании. Пока с этим у меня очень туго. Думаю, что нужно поизучать на что сейчас дают гранты — это даст пищу для размышлений.
С точки зрения знаний, как мне кажется, нужно:
— когнитивная нейропсихология, нейробиология
— теория сложных систем
— теория коммуникаций
— теория гиперсетей
— теория категорий (интуитивное ощущение, что это важно)
— AI/ML
— теория семантики
— лингвистика (математическая и нейролингвистика)
Из источников, которыми я сейчас пользуюсь:
(то, что прочитал до этого большого смысла писать нет)
Теория категорий:
— youtube канал Bartosz Milewski
— книжку пока не выбрал, лекций на канале достаточно
Neuroscience
— Functions of the Brain: A Conceptual Approach to Cognitive Neuroscience, by Albert Kok
— youtube канал Andrew Huberman
— youtube канал mantismundi (мало подписчиков, но на удивление очень хорошо)
— лекции Анохина
Гиперсети
— Hypernetworks In The Science Of Complex Systems, by Jeffrey Johnson
— Статьи Google AI Group
AI/ML
— Я в принципе и так этим занимаюсь, но больше про анализ временных рядов. Поэтому купил себе стендфордский курс
По теории систем решил начать с Thinking in Systems, by Donella Meadows, но это простое введение.
Лингвистика — тут для темный лес, поэтому пока научпоп, чтобы понять как язык развился. Лично мне многие вещи проще понимать через динамику развития. The Dawn of Language, by Sverker Johansson
Ну и плюс различные статьи в научных журналах, отдельные видео на YouTube и научпоп книжки.
Поглощение знаний довольно энергозатратный процесс, иногда мозг просто буксует и отказывается понимать
Я заметил, что чтение обзорной научно популярной книги хорошо помогает переходить к более серьезным источникам, но с хорошим научпопом не все так просто. Отдельная задача — это построение кросс связей между различными областями.