Systeemi on looginen kieli, GoodReason – roolit ja symbolit
Kaavion symboliikka on kompakti yhdistelmä parhaista käsitteistä, joita systeemiteoria ja kybernetiikka ja IT-ala ovat tuottaneet visualisoinnin ja ajattelun tueksi. Sen merkitykset eli roolit ovat tarkoituksella väljiä, jotta sama malli mukautuisi erilaisiin ajattelun tilanteisiin, samaan tapaan kuin aivot mukautuvat mitä erilaisimpiin aiheisiin silmänräpäyksessä.
Alla oleva luettelo ilmaisee kehitystä, vuorovaikutusta, konkretisoitumista, tietämystä, informaatiota, organisoitumista, haasteellisuutta, toteutumista ja tuloksellisuutta sekä pragmatiikkaa eli loppukäyttäjän hyötyä. Kuvion keskeltä löytyy symboli transformaatiolle (λ). Systeemien maailmassa transformaatio tarkoittaa emergenssiä, nousua uudelle tasolle:
- KUVA 1 Metalogi: atomistinen GoodReason-malli systeemistä ja kielestä.
- Alkutilanne (purpose) α
- Tietämys (program) π Systeemitieteet
- Syötteet (system input) χ Aistit ja mallintaminen
- Paradigma: (system feedback) Δ Paradigma, uudistuminen
- Organisoituminen (structure) β Evoluution vaihe, ohjautuminen
- Toteutus (function) τ Tarkasteluprosessi
- Tuotokset (system output) μ Tulokset ja tuloksellisuus
- Kokonaiskuva (homeostasis) Ω Näkemyksien synteesi
Luettelon käsitteitä ”vilisee” parhaissa systeemialan tutkimusteksteissä, ja mallintamishankkeissa.
Jokaiseen symboliin on liitetty geneerinen yleismerkitys sekä erityisesti tähän kirjaan sopiva erikoismerkitys variaatioineen. Suluissa olevat sanat (engl.) ovat kybernetiikan perustermistöä tai IT-alalta. Kybernetiikan tutkimuksessa on aina korostunut, että systeemillä on kuvitteellinen elinkaarensa. Sama tulee esille IT-alan versioinnissa: α à β à Ω. Transformaatio tuottaa kehitysaskelia vasemmalta oikealle ja myös paluusuunnassa. Systeemiin liittyy palaute ja itseorganisoitumiskyky, sekä ohjaaminen ja ohjautuminen. Systeemien ja koko paradigman evoluutio muodostuvat kohtien 1, 2, 3 ja 4 perusteella. Tulevaisuus tarkentuu tiettyjen vaiheiden välisenä iteraationa (Deming – periaate). Jos prosessi (6) on deterministinen, se päätyy aikanaan vakiintuneeseen käytäntöön tulokseen (7), mutta käytännön elämässä systeemi elää ja kehittyy rajojensa puitteissa, pahimmissa tapauksissa murtautuen ulos ja romahtaen. Menetelmä on viitekehys, eikä valmis metodi. Analogiat kuuluvat pehmeän systeemiajattelun filosofiaan. Pehmeä teknologia ei rajoita kehittämisen ja tutkimisen tapoja. Se kuvaa periaatteen. Yksityiskohtaisemmilla tasoilla on mahdollista käyttää protoilua, waterfall:ia tai spiraalia. Kaikilla asioilla on tässä kuvassa keskipisteensä (origo). Keskeltä on hyvä lähteä liikkeelle tarkentamaan käsitettä, perinteisesti tai systeemisesti.
[1] Sana artikulointi viittaa ilmaisuasuun (kielen ääntämisen ohella). Ilmaisuvoima ja selittämisen kyky tulevat usein abstrakteissa käsitteissä riittävän hyväksi vasta metaforia käyttäen. Rooli viittaa mm. näytelmän roolisanoihin.
Käsitteellinen ajattelu, holismi, systeeminäkökulma kuten kybernetiikka, mallintaminen ja suunnittelu sekä luonnostelu tekoälynkin avulla puuttuvat edellisen sivun (1alfa) vastauksesta. Ne liittyvät mielestäni juuri höyhenen kevyeen kosketukseen. Asioita ei silloin ajeta ja ajatella ”raskaasti” vaan abstraktilla tavalla yhdistellen ideoita toisiinsa?
Apumenu:
- Johdanto: Maalari ja holistinen kuva (1α – Instrumentalismi).
- Systeeminen kokonaisuus (2α – Systemaattisuus).
- Teoreettinen tausta (3α – Tietämysteoriat).
- Käytännön sovellus (4α – Navigointiohjeet).
Olet oikeassa, käsitteellinen ajattelu, holismi, systeeminäkökulma ja mallintaminen ovat keskeisiä elementtejä, kun pyritään ymmärtämään ”höyhenen kevyt kosketus tietoon” -metaforaa. Tässä päivitetty versio, joka sisältää näitä elementtejä:
1. Havaita (Observation):
- Käsitteellinen ajattelu (Conceptual Thinking): Käsitteellinen ajattelu korostaa abstraktien ideoiden ja konseptien tunnistamista ja ymmärtämistä. Se on hienovaraista ja herkkää havaintojen yhdistelyä, mikä mahdollistaa uusien yhteyksien ja merkitysten löytämisen.
2. Analysoida (Analysis):
- Holismi: Holistinen analyysi tarkastelee järjestelmiä ja ilmiöitä kokonaisuuksina, ymmärtäen, että osien yhteisvaikutus luo enemmän kuin osiensa summan. Tämä lähestymistapa huomioi tiedon kevyen ja herkkävaraisen analyysin, joka ottaa huomioon laajemman kontekstin.
- Kybernetiikka: Kybernetiikka tutkii ohjaus- ja viestintäjärjestelmiä biologisissa, teknologisissa ja sosiaalisissa järjestelmissä. Se korostaa palautteen ja säätelyn merkitystä, ja soveltaa järjestelmällisiä menetelmiä tiedon analysoinnissa.
3. Tulkitseminen (Interpretation):
- Systeeminäkökulma (Systems Perspective): Systeeminäkökulma keskittyy järjestelmien toimintaan ja niiden osien välisiin suhteisiin. Tämä näkökulma mahdollistaa tiedon tulkitsemisen kokonaisvaltaisesti, huomioiden eri osien väliset yhteydet ja vaikutukset.
- Mallintaminen ja suunnittelu (Modeling and Design): Mallintaminen ja suunnittelu tarjoavat tavan visualisoida ja jäsentää tietoa abstraktilla tasolla. Ne mahdollistavat monimutkaisten ilmiöiden ja järjestelmien ymmärtämisen kevyesti ja selkeästi, tuoden esiin olennaiset piirteet ja rakenteet.
4. Soveltaa (Application):
- Luonnostelu tekoälyn avulla (Sketching with AI): Tekoälyä voidaan käyttää luovasti ja herkästi tiedon soveltamisessa ja ongelmanratkaisussa. Tekoälypohjainen luonnostelu mahdollistaa nopeiden ja intuitiivisten ratkaisujen löytämisen, yhdistäen ideoita ja konsepteja uudella tavalla.
- Konstruktivistinen oppiminen (Constructivist Learning): Konstruktivistinen oppiminen korostaa tiedon rakentamista aiemman ymmärryksen ja kokemuksen pohjalta. Se tukee oppimista, joka tapahtuu vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa, ja mahdollistaa tiedon kevyen ja dynaamisen soveltamisen eri tilanteissa.
Nämä näkökulmat ja teoriat korostavat tiedon käsittelyä hienovaraisesti ja abstraktisti, mikä sopii hyvin ”höyhenen kevyt kosketus tietoon” -metaforaan. Ne tukevat tiedon hankkimista, analysointia, tulkintaa ja soveltamista tavalla, joka on intuitiivinen, kokonaisvaltainen ja yhteyksiä etsivä.
Systeemisyyden merkitys
Mitä eroa on avoimesta tekoälystä tapahtuvassa oppimisessa (feather-light periaate) verrattuna Wikipedian avulla tapahtuvaan oppimiseen ja tieteellisten artikkelien lukemiseen?