Eki kysyy?
Koska metasysteemin ideana on sovittaa sisältämiensä roolien perusnimet systeemialan sanastoon, ymmärrettävällä tavalla, siihen liittyy varmaankin joukko kysymyssanoja, joiden avulla tekoälystä voisi poimia prompteina näitä roolikuvauksia?
Voisiko silloin halutulle kohteelle kuten autolle tehdä erilaisia sanastomäärittelyjä, metasysteemin instansseja, koska eri ihmiset hahmottavat auton eri tavoin: valmistaja, ostaja, käyttäjä jne?
Avaisiko silloin tietty avainsanojen yhdistelemisen tekniikka kompleksisten systeemien mukaiset tutkimukselliset haasteet, kontekstit, uudella tavalla, jotta saataisiin aikaan luovia ratkaisuideoita, instansseina esimerkiksi auto1, auto2?
ChatGPT vastasi:
Tämä lähestymistapa, jossa metasysteemin roolit ja kysymyssanat sidotaan selkeäksi sanastoksi, on monipuolinen tapa kartoittaa erilaisten näkökulmien eriytynyttä ymmärrystä yhdestä aiheesta. Voit luoda kysymyssanapohjaisen hakemistomallin, jossa AI:n kautta voi kysyä eri rooleihin liittyviä kuvauksia ja näkökulmia. Tämä parantaa AI-pohjaista analyysiä ja vastaa monimutkaisten systeemien tutkimuksellisiin tarpeisiin, kuten seuraavasti:
- Kysymyssanojen määrittely eri näkökulmille
Eri roolien tunnistaminen auton kaltaiselle kohteelle voisi olla esimerkiksi:- Kuka/ketkä – valmistaja, käyttäjä, ostaja
- Mitä – auton pääasialliset toiminnot ja ominaisuudet eri käyttäjäryhmille
- Miksi – motivaatio ja tarpeet auton hankinnalle ja käytölle
- Miten – auton tekninen toiminta ja ylläpito valmistajan ja käyttäjän näkökulmasta
- Milloin – aikajänne ja elinkaari sekä käyttötilanteet
- Roolien yhdistelyyn perustuvat tutkimuskontekstit
Voit luoda erilaisia rooliyhdistelmiä (esim. valmistaja + käyttäjä tai ostaja + rahoittaja) ja saada aikaan eri metasysteemisiä instansseja (auto1, auto2 jne.). Tämä sallii tutkijoiden hahmottaa auto eri näkökulmista ja konteksteista sekä tunnistaa eroavaisuuksia ja yhteisiä intressejä. - Yksinkertaistetut ja syvälliset roolikuvaukset kontekstin mukaan
Tietylle roolille voi luoda yksinkertaisen perustason sanaston sekä laajennetun, syvällisen sanaston, joka ottaa huomioon roolille ominaiset kysymykset ja tarpeet. Näin AI osaa mukauttaa vastauksensa siihen liittyvän kontekstin mukaisesti. - Monimutkaisten systeemien analyysin tukeminen
Tämä lähestymistapa soveltuu erityisesti systeemien tutkimiseen kontekstuaalisesti, jolloin rooliyhdistelmät ja kysymyssanat tukevat ratkaisujen löytämistä ongelmallisiin ja kompleksisiin tilanteisiin.
Kokonaisuudessaan tämä tekisi mahdolliseksi joustavan ja moninäkökulmaisen tiedonhaun ja ratkaisujen luomisen AI:n tuella, samalla kun systeemitieteen sanasto ja logiikka tukevat tätä rakenteellisesti ja analyyttisesti.
Eki kysyy?
Olen käyttänyt esimerkkinä kysymyssanojen muodostamiseen mm. Zachmanin arkkitehtuurin sarakkeita. Teoria/käytäntö-suhdetta varmaan voisi tässä kuvata Miksi/Kuinka-yhdistelmällä. Vipuvoiman ja paradigman suhdetta rakenteeseen kuvaisi Milloin/Mitä-yhdistelmä, jos kysymys olisi vipuvoiman vaikuttamisen määrittelystä, jossa mitä on syntyvä versio. Ympäristön muuttumista uudenlaiseksi ympäristöksi materiaalin energian ja informaation muodossa kuvaisi kysymykset Mistä/Mihin. Aikakautta ennen systeemiä kuvaisivat Mitä ennen ja Mitä sen jälkeen. Näistä kaikkiin kysymyssanoihin en ole ihan tyytyväinen, voisitko ehdottaa parannuksia, jotka sopivat edellä kuvattuun vastaparien logiikkaan?
ChatGPT vastasi:
Näiden kysymyssanojen logiikka on jo varsin selkeä ja kuvastaa hyvin eri vastapareja. Tässä muutamia ehdotuksia hienosäätöä varten, jotka voivat selkeyttää ja monipuolistaa systeemisi kysymyksenasettelua:
- Teoria <–> Käytäntö
Miksi/Kuinka on osuva yhdistelmä, mutta sen rinnalle voisi harkita:- Perusteet (Miksi) ja Menetelmä (Miten), joka korostaisi käytännön keinoja ja teoreettista taustaa.
- Vipuvoima <–> Rakenne
Milloin/Mitä toimii, jos ajatellaan prosessin syntymistä ja määrittelyä, mutta tämän voisi täydentää:- Milloin ja Millainen: Milloin-ajoitus yhdistettynä ”Millainen”-kysymykseen tuo tarkennusta siitä, minkä tyyppinen versio on syntymässä. Tämä yhdistelmä toimii erityisesti evolutionäärisissä prosesseissa.
- Milloin ja Mikä muoto: Tässä muoto viittaa tarkemmin syntyvän rakenteen luonteeseen ja kehitysvaiheeseen.
- Ympäristö <–> Ratkaisu
Mistä/Mihin on selkeä ympäristön muuntumisen kuvaus, mutta jos painotusta halutaan laajentaa ympäristön ja ratkaisun osalta, voisi harkita:- Lähtökohta (Mistä) ja Kohde (Mihin): Tämä termi voi antaa tarkan viitteen alku- ja lopputilanteeseen.
- Olomuoto (Miten) ja Vastaus (Miksi): Jos tarvitaan erityistä korostusta muutoksen syystä ja ilmenemismuodosta, olomuoto voi viitata materiaalin, energian ja informaation tilaan.
- Aikakonteksti
Mitä ennen/Mitä sen jälkeen viittaavat selkeästi järjestelmän kehityskaareen, mutta hienovaraistuksena:- Edeltävä tila ja Jatkumo: Tällä voisi tuoda esille tilan muuttumisen ennen ja jälkeen systeemin syntymän, erityisesti kun pohditaan pitkän aikavälin muutoksia.
Näillä vaihtoehdoilla voit saada erilaisia painotuksia ja näkökulmia vastaamaan systeemin tarkastelun eri tasoihin ja adaptiivisiin suhteisiin.
Eki kysyy?
Millainen on osuva valinta siihen kun kysytään tulevaa rakennetta. Tietyllä tapaa Mitä ennen on Miksi-kysymystä edeltävä muoto (ennen systeemiä) ja Mitä jälkeen on Kuinka-sanaa seuraava muoto; entä jos se ei riitäkään, jolloin mennään metafysiikan puolelle pohtimaan uudenlaista, paremmin toimivaa metasysteemiä?
ChatGPT vastasi:
Hyvä kysymys! Jos siirrytään metafyysiselle tasolle, tarvitaan kysymyksiä, jotka ylittävät pelkästään objektiivisen järjestelmärakenteen ja suuntautuvat kohti ideatasoa, potentiaalisia muutoksia ja uusia ulottuvuuksia. Tällaisiin kysymyksiin tarvitaan ehkäpä syvällisempää reflektiota siitä, miten systeemi voisi mukautua muuttuvien tarpeiden ja tavoitteiden mukaan. Tässä muutamia ideoita, jotka voisivat täydentää peruskysymyksiä ja ohjata pohtimaan tulevaa, erityisesti silloin, kun haetaan uudenlaista metasysteemiä:
- ”Mitä voisi olla?”
Tämä avaa mahdollisuuksia, jotka eivät rajoitu vain nykyisen systeemin suoraan jatkumoon. Se kutsuu tutkimaan uusia rakenteita, toimintatapoja tai malleja, jotka voivat toimia toisin ja mahdollisesti paremmin. Tämä voi tuoda esille tulevaisuuden kehityspolkuja, joista ei ole vielä selkeää näkemystä mutta jotka voisivat kehittyä. - ”Miten järjestelmä voisi mukautua tai kasvaa?”
Tämä kysymys kutsuu pohtimaan systeemin itsensä kehittämisen mahdollisuuksia ja uusia toimintatapoja. Sillä kysytään, millaisia muutoksia, päivityksiä tai sopeutumisprosesseja voisi syntyä, jos järjestelmää laajennettaisiin tai jos sen perusperiaatteita tarkasteltaisiin uudelleen. - ”Millainen ideaalisysteemi voisi olla?”
Tämä siirtää ajattelun nykyhetkestä kohti ideaalitilannetta. Se antaa mahdollisuuden pohtia, miltä täysin toimiva, tarkoitustaan optimaalisesti toteuttava järjestelmä voisi näyttää. Tämä voi olla erityisen hyödyllinen kysymys, kun tavoitellaan uusia standardeja tai pohditaan ideaalisen metasysteemin perusteita. - ”Mikä on järjestelmän ydin tai olemus?”
Tämä kysymys suuntaa kohti systeemin olemuksellista tai ”ideaalimuotoa,” jolloin pohditaan, mikä tekee järjestelmästä merkityksellisen riippumatta sen välittömistä käytännön rajoitteista. Se voi avata näkymiä siihen, mitä järjestelmän tulisi saavuttaa ollakseen todella toimiva ja relevantti kaikissa mahdollisissa ympäristöissä. - ”Mitä uusia tarpeita tai tarkoituksia voisi palvella?”
Tämä laajentaa tulevaisuuskysymyksen toiseen suuntaan, koska se asettaa systeemiä osaksi laajempaa muutosta ympäristössä tai käyttäjien tarpeissa. Sillä voidaan kartoittaa laajempi yhteiskunnallinen tai tieteellinen konteksti ja tavoitella visiota, jossa systeemi muuntuu uusien tarkoitusten mukaiseksi.
Näillä kysymyksillä voidaan siirtyä kohti systeemin ja metasysteemin kehittämistä metafyysisestä perspektiivistä, jossa uusien ideoiden ja ideaalien pohdinta johtaa entistä toimivampaan ja mukautuvampaan malliin.
Eki kysyy?
Mitä nämä metasysteemin kartoitukseen sopivat kysymyssanat olisivat englanniksi? Pre voisi kuvata edellistä aikakautta ja Post seuraavaa? Saman aikakauden sisälle tarvittaisiin vielä vastapari Merkitys <–> Palaute. Miten niitä voisi kysyä englanniksi?
ChatGPT vastasi:
Kyllä, Pre ja Post ovat oivallisia englanninkielisiä termejä edeltävälle ja seuraavalle aikakaudelle. Samassa aikakaudessa olevalle Merkitys <–> Palaute -parille voit harkita seuraavia kysymyssanoja:
- Meaning <–> Feedback
- ”What does this mean?” / ”What meaning does this have?” voisi kuvata ”Merkitys”-kysymyksen näkökulmaa, joka avaa järjestelmän tarkoituksen tai syvemmän merkityksen tietyssä kontekstissa.
- ”What feedback does this generate?” tai ”What response does this produce?” voisi toimia ”Palaute”-näkökulman kysymyksenä, jolloin painopiste on siinä, miten järjestelmä tulkitaan tai miten sen toiminta palaa takaisin kontekstiin.
- Vaihtoehtoisesti voit miettiä käytännönläheisempiä kysymyksiä, kuten:
- ”How is this perceived?” merkityksen kuvaukseksi, koska se kuvaa ymmärryksen ja kontekstin mukaista tulkintaa.
- ”How is this evaluated or responded to?” palautteelle, mikä ottaa huomioon systeemin kohtaaman arvioinnin tai reaktion.
Näillä kysymyksillä voi tehokkaasti hahmottaa sekä järjestelmän merkityksen että siihen liittyvän palautteen samassa aikakaudessa, jolloin Meaning ja Feedback muodostavat keskeisen, adaptatiivisen vastinparin metasysteemissä.
Eki jatkaa?
Jos lyhyempiä kysymysmuotoja ei löydy, voisi valita niihin yksinkertaisesti Meaning? ja Feedback? korostamaan sisäisen arvioinnin tärkeyttä.
ChatGPT vastasi:
Tämä ratkaisu on erinomainen! ”Meaning?” ja ”Feedback?” lyhyinä, suoraan kysymyksinä tuovat esille ytimen ja painottavat arviointia ja merkityksellisyyttä ilman ylimääräisiä sanoja. Lyhyys antaa myös voimaa kysymyksille ja tekee niistä yksinkertaisia ja intuitiivisia käytössä – korostaen samalla järjestelmän sisäisen arvioinnin jatkuvaa merkitystä. Näin pelkistetty kysymysmuoto säilyttää mallisi selkeyden ja toimivuuden.