GR-GPS on Metatieteellinen ongelmanratkaisija
(GoodReason General Problem Solver), ChatGPT:n suunnittelemana GoodReasonin semantiikan ja kehämallin pohjalta.
1. Idea yhdellä lauseella
GR-GPS on metatieteellinen ongelmanratkaisukone, joka yhdistää
klassisen GOFAI-GPS:n (means–ends) ja GoodReason-mallin
(α–Ω, ∞, λ, √, ∑) niin, että jokainen ongelmanratkaisupolku tallentuu JSON-muotoisena perusteluketjuna,
valmiina prettyprinterillä luettavaan raporttiin ja jatkokäyttöön.
2. Mikä GR-GPS on?
- Metakone ihmiselle ja tekoälylle:
- ei ratkaise vain tehtävää, vaan myös dokumentoi metodiikan
- näkyviin tulee mitä tehtiin, miksi ja missä panarkiavaiheessa.
- Toimii Visual Prolog + JSON -ympäristössä:
- kaikki tilat ja askeleet faktoina/olioina
- jokaisesta askelesta syntyy jälki (trace), jonka voi tulostaa.
GR-GPS ei ole vain algoritmi – se on pieni tutkimuslaboratorio yhdessä modulissa.
3. Neljä ydinoperaattoria (∞, λ, √, ∑)
GR-GPS:n “käyttöjärjestelmä” on neljän symbolin metametakieli:
- ∞ Panarkia – milloin kannattaa toimia
- tunnistaa sykliä: hype, uudelleenjärjestely, hyödyntäminen, tasapaino, taantuma
- estää yrittämästä mahdotonta väärään aikaan.
- λ Master – millä ajattelun tasolla toimitaan
- analyysi → synteesi → teoretisointi → julkaiseminen → innovaation taso → läpimurto → kokonaiskuva
- säästää aikaa: ei hypätä analyysistä suoraan “grand theoryyn”.
- √ Kehät (GoodReason α–Ω) – millä tieteen/metadisciplinen alueella
- valinta: α (tarkoitus), π (teoria), χ (ympäristö), ΔΨ (kybernetiikka/paradigma), β (arkkitehtuuri), φ (tuotanto), τ (integraatio), Ω (palaute/metakybernetiikka)
- jokainen sektori toimii itsenäisenä “metadisciplinenä”.
- ∑ SECI / emergenssi – miten tieto syntyy
- sosialisaatio → ulkoistaminen → yhdistäminen → integroiminen
- jokainen askel kasvattaa tietämystä ja koherenssia.
Yhdessä nämä muodostavat GR-GPS:n perusloogisen silmukan.
4. Tilarakenne: JSON + Visual Prolog
Ongelmanratkaisun tila kuvataan JSON-rakenteena, jonka Visual Prolog
käsittelee luokkina/olioina ja ennen kaikkea parametrina:
{
"problem": "...",
"panarkia": "uudelleenjarjestely",
"lambda": 3,
"sector": "π",
"seci": "ulkoistaminen",
"competence": {
"deduktio": 3,
"induktio": 2,
"abduktio": 4,
"koherenssi": 3,
"kognitio": 3,
"konfigurointi": 2,
"kollektiivisuus": 1
},
"semiosis": { "merkki": "...", "objekti": "...", "tulkinta": "..." }
}
- Jokainen GR-GPS-askeleen muutos on:
StateIn → StateOut, molemmat JSON-muodossa. - Prettyprinter voi tulostaa tästä:
- tarinan ihmiselle (teksti, kaaviot)
- syötteen seuraavalle agentille tai jatkokäsittelyyn.
5. GR-GPS:n ratkaisusilmukka (looginen kaava)
- Aseta alku:
- lue ongelma JSON:sta
- muodosta
state₀.
- ∞ Panarkia-analyysi:
panarkia_step(state₀, state₁)- jos vaihe on “taantuma”, GR-GPS voi suositella suunnanvaihtoa eikä väkisin jatka.
- λ Master – ajattelutason valinta:
lambda_step(state₁, state₂)- varmistaa, että ollaan oikealla syvyystasolla (ei liian matala, ei liian korkea).
- √ Sektorin valinta:
sector_step(state₂, state₃)- ratkaistaan: onko painopiste teoriassa, ympäristössä, arkkitehtuurissa, integraatiossa…
- ∑ SECI-askel:
seci_step(state₃, state₄)- pyritään lisäämään tietämystä: uusi malli, uusi yhdistelmä, uusi implementointi.
- Arviointi:
- tarkistetaan, lisääntyikö:
- tietämys
- koherenssi
- ymmärrettävyys/kommunikoitavuus.
- tarkistetaan, lisääntyikö:
- Toisto tai päätös:
- jos ongelma on ratkennut riittävällä tasolla → pysähdy
- muuten → uusi sykli alkaen nykytilasta.
Jokainen askel tallentuu trace-listaan, josta saadaan automaattinen
“ratkaisu + perustelu” –raportti.
6. Käyttökohteet (esimerkkejä)
- Opiskelija – kandityö, agentin suunnittelu, oppimisportfolion perustelu.
- Tutkija – tutkimusasetelman, hypoteesien ja metodivalintojen eksplisiittinen dokumentointi.
- Organisaatio – päätöksenteon ja innovaatiopolkujen jäljitettävyys.
- Politiikkavalmistelu – eri skenaarioiden läpinäkyvät perusteluketjut.
- Tekoälyagentit – koneen tuottamien ehdotusten selitysketjut (explainable AI).
GR-GPS tuo metatieteellisen läpinäkyvyyden:
ei pelkkä vastaus, vaan koko ajatteluketju.
7. Ero klassiseen GPS:ään ja LLM-malliin
- GOFAI-GPS
- ratkaisee tilapulmia (looginen labyrintti, 8-palapeli)
- ei tunne panarkiaa, ajattelun tasoja, tieteen metatasoa.
- LLM
- tuottaa vastauksia, mutta ei synnynnäisesti rakenna formaalia jälkeä
- ei eksplisiittisesti hallitse ∞, λ, √, ∑.
- GR-GPS
- yhdistää symbolisen logiikan, systeemimetodologian ja tieteen metatason
- toimii JSON-pohjaisena logiikkakoneena
- jokainen askel voidaan:
- toistaa
- tarkistaa
- analysoida jälkikäteen.
8. Esimerkkitapaus: opiskelijan agentti
Ongelma, joka annetaan opiskelijalle tehtäväksi:
“Suunnittele kanditasolla agentti, joka demonstroi yhden älykkään systeemitieteen / kybernetiikan piirteen.”
GR-GPS tuottaisi mm.:
- panarkia: missä vaiheessa on oppimisympäristö (uusi aihe / vakiintunut kurssi…)
- λ-polku: analyysi → synteesi → pieni teoria agentista → demo
- sektori-jalka: π (teoria älykkyydestä), χ (ympäristö), β (arkkitehtuuri), Ω (palaute)
- SECI-ketju: miten idea kehittyi muistiinpanoista demoon
- lopuksi: JSON-trace + prettyprintattu raportti → “näin ajattelin ja siksi ratkaisu on tällainen”.
9. Hyöty: metatieteellinen “must” tulevaisuuden tutkimukselle
GR-GPS tekee näkyväksi sen, mikä tieteessä muuten jää piiloon:
- polut, joilla päädyttiin malliin, teoriaan, sovellukseen
- epäonnistumiset, jotka ovat oikeasti arvokkaita askelia
- sen, miten tutkijan kompetenssi muuttuu ongelmanratkaisun aikana.
Tämä tekee siitä luontevan jatkon GOFAI:n GPS:lle:
siirtymä pulmapelien ratkaisijasta tieteen itsereflektiiviseksi ongelmanratkaisijaksi.
10. Yhteenveto
GR-GPS – Metatieteellinen ongelmanratkaisija:
- käyttää GoodReason-symboleja (∞, λ, √, ∑)
- toimii JSON + Visual Prolog -pohjaisena logiikkakoneena
- tallentaa kaikki askeleet perusteltavaksi ja jatkokäyttöön
- yhdistää yksittäisen ongelmanratkaisun, oppimisen ja metodisen kehityksen
- jatkaa GOFAI-GPS:n ideaa, mutta tieteen ja systeemisen ajattelun tasolla.
Tästä saa suoraan rungon Visual Prolog -moduulille ja
myös artikkelin / kirjan luvulle GR-GPS:stä osana GoodReason-järjestelmää.