Vysokoškolský učitel - Vysoká škola finanční a správní, první soukromá ekonomická univerzita

radekn*: Projevy lidského myšlení, ať už formou interpretace poznatků nebo i začleňování přesahu, či interpretace alternativy jsou bezesporu pro pěstování Vize významným fundamentem a asi většina z nás bude souhlasit, že dosáhnout návratu lidského myšlení alespoň v mezích, které autor naznačil bude v dnešní společnosti veliký vzdělavatelský a výchovný úkol.

Nicméně mám trochu strach, abychom se neuzavírali do memplexu toho starého, dobrého, co bylo. Protože komplexita a složitost stávající společnosti na nás klade vyšší nároky.

Ukazuje se, že společnost předcházejících století řízená muži přísně v mezích logiky vyřazovala z interpretačních alternativ možnosti blízké větší polovině společnosti (pokud stále platí, že ženy tvoří ca 52% populace).
Jak je známo, ženy neupřednostňují (čest výjimkám) produktové myšlení, které podmínky logického myšlení vyžaduje, ale spíše MYŠLENÍ VZTAHOVÉ A SITUAČNÍ.

Jako příklad můžeme použít, že tzv. čtyřicetkrát může vedení EU vysvětlovat občanům, že je nutné bojovat proti ruské agresi trváním na sankcích (odmítání ruských energií a surovin), když matky nebudou mít co dát dětem k jídlu, anebo je zahřát, když jim bude doma zima.

Nebo zkuste nějaké paničce vysvětlit, že její Alík je pes, tudíž z právního hlediska věc. Čili nemá lidská (občanská) práva a lze s ním nakládat jako s věcí (prodat, recyklovat).

Proto za sebe oceňuji a závidím vytvářenému euroasijskému společenství, že už v základu budování vztahů chtějí upřednostňovat jiné způsoby myšlení, založené ne na logice, ale strategii „win-win“ – typickém myšlení vztahovém.

Byť si oprávněně kritici dnešní společnosti stěžují, že se chováme iracionálně, tak navrhuji změkčení pravidel a usilovat o pohybování se v hranicích racionality a empatie.

radekn*: Druhý můj komentář je myslím možná ještě aktuálnější.
Jak jsem vzpomenul v předchozí úvaze, podpora a výchova k lidskému myšlení, na základě interpretace tvrzení (doplňkové a alternativní) je nutná, nikoliv však postačující.

NENÍ TOTIŽ V DNEŠNÍ DOBĚ KÁMEN ÚRAZU V TOM, CO TVRZENÍ A INTERPRETACI POZNATKŮ PŘEDCHÁZÍ?

Tento problém je na delší text, ale jen krátce.
Jsme bohužel svědky toho, že v informační době (kdy informace jsou interpretovaná data) se s interpretacemi tzv. „roztrhnul pytel“.
A proto se do popředí dostává požadavek na vzdělávání a výchovu v oblasti KRITICKÉHO MYŠLENÍ.

Před nástupem IT a umělé inteligence jsme totiž poznávali svět následujícím způsobem:

Pozorovali jsme svět a sbírali o něm data.
Např. měřili jsme v určitém období teplotu vzduchu a sledovali počet květů na stromě s tím, kolik jich včely opylí a jaká bude úroda.

Pak jsme zjišťovali závislost mezi jednotlivých faktory (teplota, počet včel, počet květů, velikost úrody), + další faktory.

A na základě matematických modelů jsme mezi nimi zjišťovali závislosti (lineární přímo a nepřímo úměrné) : čím vyšší teplota vzduchu na jaře, tím zmrzne méně květů a víc jich včely opylí a tím bude více úrody.

Z takovýchto odpozorovaných závislostí vznikaly různé pranostiky – šířily se tak mezi lidmi poznatky a v praxi ověřená tvrzení.

VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE A MODELOVĚ-AGNOSTICKÉ METODY
S narůstající komplexitou společnosti jsme narazili na to, že omezený počet statistických modelů nedokáže přesně vyhodnotit nasbíraná data – interpretovat je a predikovat budoucí výsledky.
Proto se začaly pro výpočty vztahů a závislostí zapojovat informační technologie a tzv. „MODELOVĚ-AGNOSTICKÉ METODY“ – kdy vyhodnocující fázi uzavíráme do „černé skříňky“ a sám člověk už „jen“ přijímá interpretace – neboli informace s různou mírou jejich pravděpodobnosti.

S příchodem Umělé inteligence a strojového a hloubkového učení dokonce sami programátoři tvrdí, že neví, jak si umělá inteligence vyhodnocovací software upravila.

Takže se čím dál víc dostáváme do situace, kdy LIDSKÉ MYŠLENKOVÉ ÚKONY, jak popisuje autor musíme provádět (musíme se rozhodovat) na základě interpretací (Alík je pes, nebo dnes např. existence více než 2 pohlaví), o kterých nic moc nevíme.

Hranici možného jsme dosáhli i ve zmíněné oblasti VIZUALIZACE (SCHOPNOSTI TVORBY PŘEDSTAVY), protože dokud v problému ponecháme 1, či 2 faktory, jsme schopni na základě 2D grafu případně trojrozměrného grafu ostatním vysvětlit možné predikce a chování daného problému (i společenského jevu).

Ale při zahrnutí 4 a více faktorů v podstatě nejsme schopni daný jev veřejnosti srozumitelně představit (viz zmíněný počet „uznávaných“ pohlaví, jejichž specifikace též vychází z variací 4+ parametrů).

Ale zpět ke kritickému myšlení: JSME A BUDEME VŮBEC SCHOPNI KRITICKÉHO MYŠLENÍ, KDYŽ MEZI NÁMI A FAKTY STOJÍ ČERNÁ SKŘÍŇKA A VYHODNOCOVACÍ MODELY UMĚLÉ INTELIGENCE (BIG ANALYTIKA, BIG DATA)?

A EXISTUJE VŮBEC CESTA ZPĚT K NĚJAKÉ OBDOBĚ LOGARITMICKÉHO PRAVÍTKA A TABULEK“ ABY SI MOHLI OBČANÉ SAMI PŘEDKLÁDANÉ INTERPRETACE TĚMI, CO NÁS PŘESVĚDČUJÍ, CESTOU ZPĚT K VYHODNOCENÍ FAKTŮ, OVĚŘIT?

Skvěle tuto problematiku ztráty schopností člověka chápat svět popisuje : kniha https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/agnostic.html#agnostic
A následné kapitoly.