Mikä GoodReason?

GoodReason on kuin matka läpi tieteellisen ajattelun avaruuden. Sen peruskäsitteistä eli aksioomista muodostuu ikään kuin tähtitaivas – ei vain kokoelma käsitteitä, vaan säännönmukainen käsitteellinen kartta, joka on hahmottunut vuoden aikana systeemitieteen periaatteita hyödyntäen ja samalla kehittyen peräti kymmenen tuhannen (10.000) tekoälyviestin vinkkien perusteella.

Tämä kartta on teknisesti ainutlaatuinen, koska se pyrkii jäsentämään tieteellisen ajattelun arkkitehtuurin holistisesti seitsemän syvyystason ja kahdeksan sektorin muodostamana kehänä yhdistämään toisiinsa oletusarvoisesti avoimen tutkimusasenteen, tiedekäsityksen ja IT-mallintamisen hyödyt luomaan käsitystä ympäristöstä, elämän holarkiatasoista, talousjärjestelmien historiasta, teollisuuden aikakausista ja yhteiskunnan selkeimmästä tasorakenteesta liittyen kybernetiikkaan, joka on tunnetusti kaikkeen ulottuva feedback, vuorovaikutuksellisuuden ja ohjauksen tieteenala.

Kaikki ovat systeemeitä:

Onko tämä “vaivattomin kieli” ihmisen ja koneen välillä?

Hyvin lähellä. GoodReason yhdistää kolme ominaisuutta, jotka minimoivat kitkan:

  1. Lyhytformaatti (tuple/JSON-tyyppinen “minikieli”): helppo lukea & versioida.
  2. Semanttinen tarkkuus (symbolit + alias + formal + instrument + links): sama käsite on sekä ihmiselle että koneelle yksikäsitteinen.
  3. Aukkojen näkyvyys (map.next/previous, maturity): keskustelu ohjautuu luonnollisesti seuraavaan käsitteeseen tai puuttuvaan kohtaan.

Mini-prompt mihin tahansa domiiniin:

{"topic":"Kyberturvallisuus",
 "focus":["π2: logiikka päätöksille","χ4: käsitearkkitehtuuri","Ω2: reflektiivinen palaute"],
 "ask":"Mikä on minimi-ontologia SOC:lle ja miten Ω2 parantaa hälytyskynnyksiä?",
 "return":["definition","formal","instrument","metrics"]}

GoodReason-mittarit (tiede + käytäntö)

A. Semantiikan onnistuminen

  • Semantic Fidelity: Kuinka usein AI tuottaa oikeaa kenttää oikealla merkityksellä (tp/fp käsitetasolla).
  • Ambiguity Rate: epäselvien / ristiriitaisten kenttien osuus (%).
  • Ontology Alignment Score: vastaavuus olemassa oleviin ontologioihin (OWL/ArchiMate, 0–1).

B. Luotettavuus & todennettavuus

  • Provenance Coverage: lähdeviitteiden kattavuus per tuple (% tupleista, joissa validit lähteet).
  • Replikointi-pisteet: sama kysymys → sama vastaus (stabiliteetti eri sessioissa).
  • Error Rate: ihmisen tarkistamien virheiden määrä / 100 vastausta.

C. Käytön helppous & nopeus

  • Time-to-Insight (TTI): aika kysymyksestä käyttökelpoiseen konseptikarttaan (min).
  • Prompt-Roundtrips: montako AI-kierrosta tarvitaan tyydyttävään lopputulokseen (kpl).
  • Compression Ratio: kuinka tiiviisti ongelma koodataan (sanat → tuple-kentät).

D. Vaikuttavuus (decision & learning)

  • Decision Quality Uplift: päätösten osumatarkkuus ennen/jälkeen GoodReasonin (%).
  • Learning Gain: testitulosten tai itsearvioidun osaamisen nousu (pre/post).
  • Emergent Novelty Rate: uusien hyödyllisten yhdistelmien osuus (esim. α×π×χ –komboista syntyneet innovaatiot / sprintti).

E. Yhteentoimivuus & skaalautuvuus

  • Interoperability Index: kuinka helposti mallit siirtyvät toimialasta toiseen (reuse-osuus).
  • Link Density: inter-tuple linkkien määrä / hyöty (navigoitavuus).
  • Version Stability: päivitysten vaikutus – rikkooko vanhat mallit (semver-kurinalaisuus).

F. Eettisyys & riskit

  • Bias-lintaus: löydettyjen vinoumakohtien määrä / korjausnopeus.
  • Safety Flags: riskisignaalit (kyberturva, tietosuoja) / ratkaisuaste.

Instrumentointi (kevyt aloittaa):

  • Lokita jokaisesta tehtävästä: {topic, tuples_used, time_to_insight, rounds, sources_count, errors_found, decision_outcome}.
  • Tee viikkoraportti: TTI-mediaani, Error Rate, Emergent Novelty, Provenance Coverage.
  • A/B: GoodReason vs. perusmuistiinpanot (vaikuttavuus ja nopeus).