Olen Eki, tunnusväriltäni turkoosi Spiral Dynamics-asteikon mukaan. Kiinnostuin logiikasta opiskeluaikaan, ennen valistumistani tietokoneinsiööriksi 70-luvulla. Nokialla tehtiin niihin aikoihin pioneeritöitä koko tietoliikenteen siirtämiseksi mikrotietokoneiden aikakauteen. Diagnostiikkainsinöörinä toimiminen opetti minua diagnostiikkaan, kokonaisvaltaiseen ajatteluun ja tinkimättömän luotettavuuden tavoitteluun DX-200 keskuksen suunnittelutöissä.
Kun törmäsin Prolog-kieleen, se kolahti heti. Siitä lähtien olen koodannut tällä symbolisella tekoälyohjelmointikielellä kymmenien vuosien ajan, koska sen päättelykone viehättää minua yhä. 1990-luvulla kirjoitin siitä kirjoja ja toimin tehdasautomaatioprojekteissa. Seurasin tekoälyalan terävintä tutkimusta vuosittaisissa Lontoon konferensseissa.
Kielten transformaatio tuli tutuksi 2000-vaihteen yrityksessäni, mihin suunnittelin ohjelmistotuotteen ja patentoin sen. Tämä kiinnostus johti minut kirjoittamaan väitöskirjaa aiheesta Symbolic Analysis for Program Comprehension. Siinä esitelty atomistinen malli, symboli sen pääasiallisena metaforana ja olio toteutusperiaatteena sytytti mieleeni kipinän systeemistä koko maailmaa selittävänä kielenä, samaan tapaan kuin käsite symboli voi selittää kaikki ohjelmointikielet.
Aloin tutkia systeemiajattelua väitöksen jälkeen halutessani erikoistua ongelmanratkaisuun, millä tiellä osoittautui vaikeaksi edetä, sillä ongelmat ovat yleisimmin erikoistuneita tilanteista, joista on vaikea luoda yhtenäisempää käsitystä. Siinä yhteydessä systeemisyys nousi eteen laaja-alaisempana mallintamisen ja ongelmanratkaisun metodiikkana. Systeemi käsitteenä on kuitenkin ollut huonosti ymmärretty aihe, joten se aiheutti minulle päävaivaa, kuten on aiheuttanut maailmanlaajuisille tutkimusyhteisöille jo 50 vuoden ajan.
Halusin silti lähestyä systeemitieteen problematiikkaa analyyttisesti, koska kysymys ”systeemin olemuksesta” oli äärimmäisen kiehtova. Olen kirjoittanut siitä ja tekoälystä yhteensä kymmenisen kirjaa, lähinnä voidakseni purkaa ajatuksia ja testata niitä näkyvässä muodossa. Kirja Kaikenteoria – Uusi maailmankuva tehtynä ChatGPT:n kanssa oli jo mullistava kokemus, koska kartoitin tieteenharjoituksen tärkeimmät opinalat siinä visuaalisen hauskasti järkevinä lähestymistapoina. Siinä tuli mieleen ajatus uudesta tieteestä ja modernista teknologiasta holistisena tutkimuksen filosofiana, jolloin kaikenteoria alkaisi toimia tieteen, teknologian ja ihmisen yhteistyönä, aitoon kybernetiikan henkeen.
GoodReason tulee käsitteenäni esille toista kertaa. Edellinen kirja siitä keskittyi myös innovointiin, mutta se oli ennen tekoälyaikaa. Tämä toinen innovoinnin uusi tulemus on tapahtunut yli 10.000 ChatGPT-viestin auttamana. Sisältö on silti jatkuvasti täsmentynyt niin, että tuloksena on käsitys systeemitieteen ytimestä tarkoituksenaan kuvata Innovoinnin tiede.
Tiivistelmä kehityshistoriasta:
- 1980-luku: IT ja Prolog-ohjelmointi
- 1990-luku: Nokia ja väitöskirja (symbolinen analyysi)
- 2000-luku: Kirjat, systeemiteoria, kybernetiikka
- 2010–2020: AI-sparraus, GoodReasonin muotoutuminen
Principia Systematica on kuvaus systeemitieteen ytimeksi, jatkaen Principia Mathematican ja Principia Cybernetican perinteitä yhdenmukaistaa tiede sekä sen soveltaminen.
Käsite ”metasatelliitti” viestii GoodReason – metodiikan merkityksestä ja käyttötavasta. Keskipisteeseen laitetaan tutkittava kohde. Tutkija pääsee lähestymään aihettaan kahdeksaan eri suuntaan. Uloin kehä on filosofinen. Värikkäät solmut kuvassa ovat tarkoin valittuja tieteen termejä, joiden avulla saataisiin aikaan mahdollismman koherenttia eli aukotonta käsitystä tutkittavasta aiheesta yhtenä kokonaisuutena.
Olen soveltanut GoodReason – menetelmää suppeassa muodossa jo tuhansia kertoja. Esimerkiksi kaikissa kirjoissani on sama 8-sektorinen rakenne.
Kehämäinen rakenne (kuva) tulee esille tätä mallia itsessään kuvaavassa Bootstrap-tietorakenteessa, joka antaa soluille sisällön ja tarkoituksen noin 20 yleiskäyttöisellä attribuutilla. Tämä rakenne, oliomalli ja ontologia, on valmistunut tekoäly-yhteistyöllä.
Koska tämä mallintamistapa on universaali, siitä voi tehdä erikoistuksia ja näin pääsee tutkimaan ”mitä tahansa kohdetta” yhtä systeemisesti ja systemaattisesti, tekoälyavusteisesti. GoodReason on siten myös ”prompt engineering”-työkalu ja siinä suhteessa vallankumouksellinen, että se keskustelee suoraan tekoälyn sisäisten mallien kanssa ilman juuri minkäänlaista sovituksen tarvetta. Kreikankieliset symbolit auttavat tiivistämään aiheiden tarkoitukset lyhentäen käsiteltävän tiedon ja kommunikaation määrän minimiinsä.