Natutunan ng sangkatauhan na lumikha ng kaalaman, ngunit hindi natutunang magalinaw ng pag-unawa

Ang sangkatauhan ay hindi kailanman nagkaroon ng gayong access sa impormasyon tulad ngayon.

Ang halos sinumang tao ay makakahanap ng aklat-aralin sa quantum physics, mga lektura mula sa pinakamahusay na mga unibersidad sa mundo, dokumentasyon sa programming, mga siyentipikong artikulo sa genetics, mga kurso sa ekonomiks, kasaysayan, inhinyeriya o medisina sa loob ng ilang segundo.

At sa paglitaw ng artificial intelligence, nawawala na rin ang pangangailangan na mag-isang hanapin ang karamihan sa impormasyong ito. Maaari ka lamang magtanong at makakuha ng sagot.

Mukhang nalutas na natin ang problema ng pag-access sa kaalaman.

Ngunit hindi natin nalutas ang mas mahalagang problema.

Ang pag-access sa impormasyon ay hindi pag-access sa pag-unawa.

Maaari kang bigyan ng isang tao ng isang eksaktong siyentipikong teksto na naglalaman ng napakahahalagang impormasyon, nang halos walang maihatid sa kanya.

Dahil para maunawaan ang impormasyon, ang isang tao ay kailangang may nauunawaan na.

At dito matatagpuan ang isa sa mga pangunahing problema ng modernong sistema ng paglilipat ng kaalaman.

Konsepto — ang pangunahing yunit ng pag-unawa

Sanay kaming sumukat ng impormasyon sa pamamagitan ng mga salita, pahina, aklat, lektura, oras ng pag-aaral, gigabytes ng data.

Ngunit ang pag-iisip ng tao ay nakaayos nang naiiba.

Hindi tayo nag-iimbak ng mga aklat sa ating sarili.

Bumubuo tayo ng mga konsepto.

Ang konsepto ay isang kumpletong yunit ng kahulugan na kayang kilalanin ng isang tao, isiping ibalik at gamitin upang maunawaan ang susunod.

Halimbawa, ang salitang "presyon" sa sarili nito ay hindi kaalaman.

Para sa isang tao, ito ay isang kahulugan sa paaralan na halos nakalimutan na niya.

Para sa isang inhinyero, ito ay isang buong sistema ng mga modelong pisikal.

Para sa isang tubero, ito rin ay praktikal na karanasan: kung paano kumikilos ang tubig, kung ano ang nangyari kapag nagbago ang diyametro ng tubo, bakit maingay ang sistema, kung saan lumilitaw ang mga problema.

Iisa ang salita.

Magkaiba ang mga konseptong nakatago dito.

At sa kabaligtaran: ang isang tao ay maaaring lubos na maunawaan ang isang tiyak na ideya nang hindi alam ang tinatanggap na siyentipikong termino.

Halimbawa, nauunawaan niya na ang isang sistema ay maaaring mabawasan ang epekto sa sarili nito kapag ang resulta ay naging napakalaki, at dagdagan ito kapag ang resulta ay naging napakaliit.

Nauunawaan na niya ang mekanismo.

Maaaring hindi lang niya alam na may terminong "negative feedback".

Kaya ang termino at konsepto ay hindi iisang bagay.

Ang termino ay isang tagapag pahiwatig.

Ang konsepto ay ang lumalantad sa likod ng tagapagpahiwatig na ito sa ulo ng tao.

Ang pagkakaibang ito ay tila maliit, ngunit ganap nitong binabago ang pananaw sa edukasyon.

Ang tao ay hindi nag-iipon ng kaalaman nang linear

Ang pananaw sa pag-aaral bilang sunud-sunod na pagpuno ng ulo ng impormasyon ay napaka-simple.

May ibang nangyayari.

Pinag-aaralan ng isang tao ang isang bagong konsepto sa pamamagitan ng mga umiiral na.

Una, kailangang ipalwanag ang isang kumplikadong ideya nang mahaba — sa pamamagitan ng mga halimbawa, analohiya at pamilyar na phenomena.

Pagkatapos ay nauunawaan ito ng tao.

Pagkatapos nito, ang buong istraktura ay maaaring i-pack sa isang maikling pangalan.

Ngayon ay sapat na ang sabihin:

"negative feedback"

— at ang modelong kilala na niya ay lumalantad sa ulo ng tao.

Ang ilang mga talata ng impormasyon ay naging dalawang salita.

Ngunit may isa pang mas mahalagang nangyari.

Ang bagong konsepto ay magagamit na ngayon upang maunawaan ang mga susunod na konsepto.

Samakatuwid, ang pagkatuto ay hindi mukhang ganito:

kaalaman + kaalaman + kaalaman + kaalaman.

Sa halip ay:

naunawaan → piniga → ginamit ulit → sa pamamagitan nito ay naunawaan ang mas kumplikado → piniga ulit.

Patuloy na binubuo muli ng tao ang sarili niyang wika ng pag-iisip.

Habang mas may yaman ang sistemang ito, mas kumplikadong impormasyon ang maaaring maihatid sa kanya sa pamamagitan ng maikling mensahe.

Ang isang parirala, na ganap na walang kahulugan para sa isang tao, ay maaaring maghatid ng napakalaking dami ng kaalaman sa isa pa sa loob ng ilang segundo.

Ito ang dahilan kung bakit ang dalawang tao ay maaaring magbasa ng parehong siyentipikong artikulo at sa katunayan ay makakuha ng ganap na magkakaibang dami ng impormasyon mula dito.

Ang paglilipat ng impormasyon ay hindi nangangahulugan ng paglilipat ng pag-unawa

Isipin natin ang pangungusap:

Gumagamit ang mga modernong sistema ng knowledge tracing kasama ang knowledge graphs upang bumuo ng adaptive learning paths habang isinasaalang-alang ang cognitive load at prerequisites ng mag-aaral.

Para sa isang espesyalista, ito ay maaaring maging isang lubos na normal at compact na pormulasyon.

Para sa napakaraming tao, ito ay basurang impormasyon.

Hindi dahil hindi nila kayang unawain ang ideya.

Kundi dahil ang mensahe ay naka-encode sa pamamagitan ng mga konseptong wala pa sa kanilang ulo.

Maaaring ipahayag ang halos parehong kaisipan sa ibang paraan:

Ang computer ay maaaring dahan-dahang matukoy kung ano ang nauunawaan na ng isang tao, kung anong kaalaman ang kailangan pa niya at saang pagkakasunud-sunod mas mabuting ibigay ang mga ito upang hindi siya mapilitang mag-aral ng napakaraming bagong bagay nang sabay-sabay.

Ngayon ang mensahe ay naging accessible sa isang ganap na ibang audience.

Ang impormasyon sa esensya ay halos hindi nagbago.

Ang nagbago ay ang paraan ng pag-encode nito.

At pinapayagan nitong mabuo ang pinakamahalagang prinsipyo:

Ang isang magandang paliwanag ay tinutukoy hindi lamang ng alam ng nagpapadala. Tinutukoy ito ng alam na ng tumatanggap.

Ang isang unibersal na magandang paliwanag ay maaaring hindi umiiral sa lahat.

Ang siyentipikong kaalaman ay lalong sumisikip

Habang umuunlad ang anumang larangan, lumilitaw ang sarili nitong wika.

Kinakailangan ito.

Walang kabuluhan para sa mga espesyalista na ipaliwanag ang mga pangunahing ideya sa isa't isa mula sa simula sa bawat pagkakataon. Ang mga kumplikadong istraktura ay nakakakuha ng mga pangalan at nagiging mga bagong bloke ng gusali ng pag-iisip.

Ang isang termino ay nagsisimulang pumalit sa isang pahina ng mga paliwanag.

Ito ay isang napakahusay na kompresyon ng impormasyon.

Ngunit mayroon itong kapalit.

Upang i-unpack ang gayong termino, ang isang tao ay dapat na mayroon nang kaukulang konsepto nang maaga.

Iyon ang dahilan kung bakit ang bawat maunlad na larangan ay dahan-dahang lumilikha ng sarili nitong decoder.

Nauunawaan ng mga physicist ang mga physicist.

Ang mga biologist — ang mga biologist.

Ang mga ekonomista — ang mga ekonomista.

Ang mga programmer — ang mga programmer.

Ang problema ay nagiging kapansin-pansin lalo na sa hangganan ng mga disiplina.

Ang isang mataas na kwalipikadong espesyalista ay maaaring magbukas ng isang gawa mula sa isang kalapit na larangan at matuklasan na ang malaking bahagi ng teksto ay halos hindi maintindihan para sa kanya.

Alam niyang basahin ang bawat indibidwal na salita.

Ngunit hindi niya alam kung paano i-unpack ang mga konseptong nakatago sa likod ng mga ito.

Nagiging sanhi ito ng isang kabalintunaan.

Ang sangkatauhan ay nakakaalam ng higit pa at higit pa, ngunit nagiging mas mahirap para sa isang indibidwal na tao na ma-access ang lahat ng kaalaman ng sangkatauhan.

Sinusubukan ng modernong edukasyon na lutasin ang maling problema

Ang tradisyonal na edukasyon ay karaniwang nagsisimula sa paksa.

Narito ang kurikulum.

Narito ang pagkakasunud-sunod ng mga paksa.

Narito ang unang semestre.

Narito ang pangalawa.

Narito ang listahan ng babasahin.

At pagkatapos ay sinusubukan nilang dalhin ang libu-libong ganap na magkakaibang mga tao sa rutang ito.

Ngunit ang mga taong ito ay may iba't ibang ulo.

Ang isa ay alam na ang kalahati ng mga kinakailangang konsepto.

Ang isa naman ay kulang sa ilang pangunahing konsepto.

Ang ikatlo ay lubos na nauunawaan ang ideya mismo, ngunit hindi alam ang propesyonal na termino.

Ang ikaapat ay alam ang termino at kayang ulitin ang kahulugan, ngunit ang konsepto sa likod nito ay halos wala.

Ang ikalima ay pumasok para lamang sa isang partikular na kakayahan, kung saan ang 80% ng kurso ay hindi kailanman kakailanganin.

Sinusubukan naming i-angkop ang tao sa kurikulum.

Mas lohikal na gawin ang kabaligtaran.

Hindi ka dapat magsimula sa paksa. Dapat kang magsimula sa layunin

Ipagpalagay natin na gusto ng isang tao na makakuha ng ilang kakayahan.

Hindi "matuto ng programming".

Kundi, halimbawa:

matututong lumikha ng mga simpleng digital na tool para sa sarili niyang negosyo nang mag-isa.

Ito ay isang ganap na ibang pagbalangkas ng problema.

Ngayon ay maaari na nating itanong:

Ano ba talaga ang kailangang maunawaan ng partikular na taong ito upang makuha ang kakayahang ito?

Ano na ang nauunawaan niya?

Anong mga konsepto ang nawawala?

Alin sa mga tradisyonal na itinuturo ang ginawa nang opsyonal ng modernong teknolohiya?

Ano ang sapat na para sa kanya na malaman sa mababaw na paraan?

Ano ang kailangang maunawaan nang malalim?

Anong mga pansamantalang konsepto ang ganap na maaaring laktawan?

At bigla itong lumabas na ang tradisyonal na landas na may haba na isang libong kumbensyonal na yunit ng kaalaman ay maaaring paikliin hanggang dalawang daan.

Hindi sa pamamagitan ng pagpapalala ng resulta.

Kundi sa pamamagitan ng pag-alis ng impormasyon na hindi kinakailangan para sa itinakdang layunin ng partikular na taong ito sa umiiral na teknolohikal na mundo.

Patuloy na sinisira ng teknolohiya ang lumang sapilitang kaalaman

Noong simula ng mga personal computer, ang isang tao ay talagang kailangang matututong mag-launch ng graphical shell gamit ang command na win.

Kailangang ipaliwanag kung ano ang window, icon, double click.

Ngayon, ang napakaraming tao ay hindi kailanman kakailanganin ang kaalamang ito.

Itinago ng teknolohiya ang kaukulang antas ng pagiging kumplikado.

Ngunit ang edukasyon ay may malaking inersya.

Patuloy kaming nagtatayo ng mga kurikulum batay sa mga naitatag na kadena ng kasaysayan:

upang maunawaan ang D, munang pag-aralan ang A, pagkatapos ang B, pagkatapos ang C.

Kahit na ang modernong mundo ay nagpapahintulot na:

A → D.

O kaya naman:

D.

Napakabilis na nangyayari ito ngayon salamat sa AI.

Ang kung ano ang limang taong nakalipas ay isang kinakailangang propesyonal na kakayahan, bukas ay maaaring maging isang panloob na teknikal na detalye ng intelligent system.

Samakatuwid, ang kadena ng mga sapilitang konsepto ay hindi maaaring maging permanente.

Kailangan itong patuloy na suriin.

Ginagawang posible ng artificial intelligence ang isa pang arkitektura ng pagkatuto

Bago ang paglitaw ng mga modernong sistema ng AI, halos imposible na i-personalize ang paglilipat ng kaalaman sa ganitong paraan.

Ang may-akda ng aklat-aralin ay napipilitang magsulat ng isang bersyon ng teksto.

Maaaring bahagyang i-angkop ng guro ang paliwanag sa audience, ngunit pisikal na hindi niya kayang patuloy na panatilihin ang eksaktong modelo ng kaalaman ng bawat isa sa daan-daang mga mag-aaral.

Ang AI ay may kakayahang magtrabaho nang naiiba.

Ang sistema ay maaaring dahan-dahang bumuo ng isang buhay na modelo ng mga konsepto ng isang partikular na tao.

Hindi lamang:

alam ang matematika — 72%.

Kundi:

nauunawaan nang mabuti ang konseptong ito; ginagamit ito, ngunit hindi nauunawaan ang mekanismo; alam ito sa ibang pangalan; nawawala dito ang kinakailangang ugnayan ng sanhi at bunga; ang terminong ito ay hindi pamilyar sa tao, bagaman ang ideya mismo ay nauunawaan na niya.

Pagkatapos nito, ang gawain ng pagpapaliwanag ay nagiging makakalkula.

Mayroong:

layunin ng tao;

ang kanyang kasalukuyang sistema ng mga konsepto;

ang malaking graph ng kaalaman ng sangkatauhan;

ang modernong kakayahan sa teknolohiya.

Kailangang mahanap ang pinakamababang kadena ng mga pagbabago na magdadala sa tao mula sa kasalukuyang estado patungo sa kinakailangang kakayahan.

Ang kailangang bawasan ay hindi ang oras ng pag-aaral

Karaniwan naming tinatanong:

Paano mas mabilis na maipaliwanag ang kursong ito?

Ito ay pangalawang tanong.

Ang una ay dapat na tunog tulad nito:

Bakit dapat pag-aralan ng isang tao ang buong kursong ito sa unang lugar?

Kung ang kurikulum ay naglalaman ng isang libong konsepto, at para sa layunin ng isang partikular na tao ay isang daan lamang ang kinakailangan, ang pagpapabilis ng pag-aaral ng isang libo ay isang masamang pag-optimize.

Una ay dapat mong itapon ang siyam na raan.

Mula sa natitirang isang daan, ang bahagi nito ay alam na ng tao.

Ang ilan ay maaaring palitan ng mas pangkalahatang modelo.

Ang ilan ay sapat na upang ipahiwatig: "alamin na umiiral ang gayong larangan at kung kailan ito kokonsultahin".

Ang ilan ay talagang kailangang maunawaan nang malalim.

Pagkatapos lamang nito magkakaroon ng kahulugan na i-optimize ang paliwanag.

Hindi natin mapipilit ang utak ng tao na mag-aral nang dalawapung beses na mas mabilis.

Ngunit minsan ay kaya nating bawasan nang dalawapung beses ang dami ng kailangan niyang talagang pag-aralan.

Ito ay isang magkaibang paraan ng pagpapabilis ng pag-unlad ng tao.

Kasabay nito, ang pinakamaikling landas ay natatangi para sa bawat isa

Ipagpalagay natin na kinakailangang ipaliwanag sa isang tao ang ilang sistema ng pamamahala.

Mas maginhawa para sa isang inhinyero na ipaliwanag ito sa matematika.

Para sa isang programmer — sa pamamagitan ng estado ng programa at feedback loop.

Para sa isang negosyante — sa pamamagitan ng mga presyo at pagbabago ng demand.

Para sa isang tubero — sa pamamagitan ng presyon at balbula.

Hindi ito apat na magkakaibang konsepto.

Ito ay apat na magkakaibang paraan upang maabot ang isang medyo magkatulad na panloob na modelo.

Matapos lumitaw ang pag-unawa, maaari mong sabihin:

Sa pangkalahatang anyo, tinatawag itong ganito.

Ngayon ang propesyonal na termino ay tumigil na sa pagiging isang hindi kilalang salita.

Ito ay naging isang pinigang tagapagpahiwatig para sa umiiral na konsepto.

Ang susunod na paliwanag ay maaari nang maitayo sa pamamagitan nito.

Iyon ang dahilan kung bakit ang sistema ng pagkatuto ay dapat na patuloy na magbago kasama ng tao.

Ang paliwanag na kailangan niya ngayon ay magiging nakakainis na simple pagkalipas ng anim na buwan.

Nagbago ang kanyang panloob na decoder.

Nangangahulugan ito na ang wika ng sistema ay dapat ding magbago.

Una ay kailangang turuan ang tao kung paano matuto

Ngunit mayroong isang problema na mas malalim kaysa sa anumang teknolohiya.

Ang napakaraming tao ay hindi nauunawaan kung ano ang nangyari sa sandali ng pagkatuto.

Ang tao ay dumating sa kurso.

Nakikinig sa lektura.

Sa ilang punto ay humihinto sa pag-unawa sa nangyayari.

Patuloy na nakikinig.

Ang mga sumusunod na paliwanag ay nakatayo na sa hindi nauunawaang konsepto.

Pagkalipas ng dalawapung minuto, tatlong konsepto ang hindi nauunawaan.

Pagkalipas ng isang oras — kalahati ng materyal.

At ang tao ay gumagawa ng konklusyon:

"Hindi ako sapat na matalino."

Kahit na ang teknikal na paglalarawan ng problema ay maaaring ganap na naiiba:

may nawawalang isang node sa kadena ng pag-unawa.

Maaaring ginamit ng guro ang termino, sa pag-aakalang kilala na ito.

Maaaring nilaktawan niya ang ugnayan ng sanhi at bunga.

Maaaring gumamit siya ng abstraction na mas madaling ipakita muna sa isang halimbawa para sa partikular na taong ito.

Maaaring ang buong pansamantalang materyal ay hindi kinakailangan para sa kanyang gawain.

Iyon ang dahilan kung bakit ang isa sa mga unang kasanayan na kailangang ituro sa isang tao ay ang diagnostics ng sarili niyang hindi pag-unawa.

Hindi:

Hindi ko maintindihan ang physics.

Kundi:

Sa paliwanag na ito nauunawaan ko ang A at B, ngunit hindi ko maintindihan kung bakit sinusundan ng C ang B.

O kaya:

Hindi ko alam ang kahulugan ng salitang X.

O kaya:

Malinaw sa akin ang mekanismo mismo, ngunit hindi ko maintindihan kung bakit ito ginagamit dito.

Ang hindi pag-unawa ay tumitigil na maging pagtatasa sa tao.

Ito ay nagiging isang tiyak na teknikal na sira sa kadena ng mga konsepto, na maaaring mahanap at maayos.

Iyon ang ibig sabihin ng matututong matuto.

Ang AI ay may kakayahang magpalaki at magpaliit din ng intelektwal na agwat

Dito lumilitaw ang isa pang problema.

Madalas naming ipagpalagay na ang AI na magagamit ng lahat ay magpapapantay sa mga tao sa intelektwal na paraan.

Hindi kinakailangan ito.

Ipagpalagay natin ang dalawang taong may parehong access sa isang modelo.

Ang una ay ginagamit ito tulad nito:

Gawin mo.

Ginagawa ng AI.

Nakukuha ng tao ang resulta.

Ang pangalawa:

Bakit ganyan ang kinalabasan? Anong mga alternatibo ang mayroon dito? Ano ang hindi ko naiintindihan? Anong mas pangkalahatang prinsipyo ang katulad nito? Saan pa ito ginagamit? Anong mga pagpapalagay ang tahimik naming tinanggap ngayon?

Sumasagot ang AI.

Ang sagot ay naganganak ng mga bagong tanong.

Ang mga bagong sagot ay lumilikha ng mga bagong konsepto.

Ang mga bagong konsepto ay nagpapahintulot sa tao na magtanong ng mga tanong na hindi niya kailanman naisip noon.

Nagaganap ang positive feedback:

pag-unawa → mas malalakas na tanong → mas malakas na paggamit ng AI → bagong pag-unawa → mas malalakas na tanong pa.

Iyon ang dahilan kung bakit ang parehong access sa AI ay maaaring humantong sa ganap na magkakaibang mga resulta.

Para sa isang tao, ang produktibidad ang pangunahing lumalaki.

Para sa isa naman, sabay na lumalaki ang tao mismo.

At ang agwat sa pagitan nila ay maaaring hindi lumiit, kundi mabilis na lumawak.

Ang AI sa kasong ito ay nagiging isang amplifier ng intellectual dispersion.

Ang kumplikado ng resulta ay hindi na nagpapakita ng kumplikado ng tao

Ito ay isang bagong estado para sa sangkatauhan.

Noong nakaraan, nagkaroon ng medyo malakas na kaugnayan:

upang lumikha ng mga mas kumplikadong bagay, ang tao ay kinailangang maging mas may kakayahan sa sarili.

Unti-unting sinisira ng AI ang kaugnayang ito.

Ang isang tao ay maaaring lumikha ng isang software product nang halos hindi nauunawaan ang programming.

Maaaring makakuha ng isang kumplikadong analytical report nang hindi nagmamay-ari ng mga kaukulang pamamaraan ng pagsusuri.

Maaaring pamahalaan ang mga proseso na ang panloob na pag-aayos ay halos hindi niya nauunawaan.

Hindi naman ito kinakailangang masama.

Ngunit lumilitaw ang isang pangunahing pagkakaiba:

ang kumplikado ng resultang ginawa ng tao ≠ ang intelektwal na kumplikado ng tao mismo.

Maaari kang gumawa ng napakalaking dami ng intelektwal na kumplikadong produkto, na nag-aangkat ng halos lahat ng kumplikadong nakapaloob dito mula sa AI.

Samakatuwid, ang produktibidad ay hindi na maituturing na sapat na tagapagpahiwatig ng pag-unlad ng tao.

Kailangan nating magtanong ng ibang tanong:

Ano ang nagbago sa ulo ng tao pagkatapos gawin ang gawaing ito?

Ngunit hindi mo maaaring gawing aralin ang bawat gawain

Madali itong humantong sa maling konklusyon:

Ibig sabihin, dapat pilitin ng AI ang tao na mag-isip nang mag-isa sa bawat oras at ipaliwanag ang lahat ng ginagawa nito.

Sisirain nito ang mismong kahulugan ng intelektwal na automation.

Ang atensyon ng tao ay limitado.

Hindi mo maaaring pilitin ang isang tao na pag-aralan ang panloob na pag-aayos ng bawat tool na ginagamit niya.

Iyon ang dahilan kung bakit ang ideya ng pinakamababang kinakailangang konsepto ay nagiging sentro.

Dapat malaman ng sistema na makilala ang:

kailangang maunawaan ito ng tao;

tungkol dito ay sapat na malaman na ito ay umiiral;

ito ay kakailanganin lamang kapag lumitaw ang isang partikular na sitwasyon;

ito ay maaaring ganap na ipasa sa makina.

Ang layunin ay hindi upang i-maximize ang kaalaman ng tao.

Ang layunin ay i-maximize ang kanyang kakayahang umunawa at kumilos sa pinakamababang gastos sa pag-iisip.

Ang konsepto ay nagiging huling yunit ng impormasyon

Mula dito sumusunod ang prinsipyo ng arkitektura.

Hindi artikulo.

Hindi aklat.

Hindi aralin.

Hindi kurso.

Hindi disiplina.

Konsepto.

Ang mga malalaking istruktura ng impormasyon ay kinakailangan lamang dahil minsan upang bumuo ng isang konsepto ang tao ay nangangailangan ng mahabang pagkakasunud-sunod ng mga paliwanag.

Ngunit ang huling resulta ay hindi ang nabasang pahina.

Ang resulta ay ang lumitaw na istruktura ng kahulugan sa ulo na kayang gamitin ng tao sa hinaharap.

Iyon ang dahilan kung bakit ang konsepto ay maaaring ituring nang sabay bilang pangunahing at huling yunit ng kaalaman.

Pangunahing — dahil ang karagdagang pag-aaral ay binuo mula sa mga nakamit na konsepto.

Huling — dahil ang gawain ng paglilipat ng impormasyon ay nagtatapos hindi kapag nabasa ng tao ang teksto, kundi kapag ang kinakailangang konsepto ay matagumpay na muling naitayo sa kanyang modelo ng mundo.

Ang teksto ay transportasyon.

Ang termino ay address.

Ang paliwanag ay paraan ng pag-decode.

Ang konsepto — ang resulta.

Marahil ay kailangan natin ng bagong teorya ng paglilipat ng kaalaman

Ang klasikong teorya ng impormasyon ay magandang sumasagot sa mga tanong tungkol sa paglilipat ng signal.

Ngunit para sa pagkatuto ng tao ay hindi sapat na malaman kung gaano karaming impormasyon ang inilipat.

Maaari kang maglipat ng isang gigabyte ng teksto at halos walang baguhin sa ulo ng tumatanggap.

At maaari kang magsabi ng isang parirala — at baguhin ang kanyang pananaw sa isang buong larangan.

Nangangahulugan ito na interesado tayo sa ibang dami.

Hindi:

gaano karaming impormasyon ang inilipat?

Kundi:

anong kapaki-pakinabang na pagbabago ang naganap sa sistema ng mga konsepto ng tumatanggap at sa anong gastusin sa pag-iisip?

Nagbibigay-daan ito upang ibang-iba na tukuyin ang kahusayan ng pag-aaral.

Ang isang magandang paliwanag ay hindi ang pinakakumpleto.

Hindi ang pinaka-siyentipiko.

Hindi ang pinakamaikli.

At kahit na hindi kinakailangan ang pinaka-eksaktong sa pinakamataas na dami ng mga detalye.

Ang isang magandang paliwanag ay ang lumilikha ng isang sapat na eksaktong konsepto para sa susunod na kinakailangang aksyon o pag-unawa na may pinakamababang gastos sa atensyon ng tao.

At pagkatapos ang konseptong ito ay nagiging materyal ng gusali ng susunod.

Mula sa unibersal na edukasyon patungo sa isang buhay na sistema ng mga konsepto

Sa huli, isang ganap na ibang arkitektura ang lumilitaw.

Walang nag-iisang tamang kurso.

Walang permanenteng hanay ng mga sapilitang prerequisites.

Walang isang pinakamainam na paliwanag.

Mayroong isang tao sa estadong H₀.

Mayroong kakayahang gusto niyang makuha — T.

Mayroong kasalukuyang estado ng mundo at teknolohiya — W.

At mayroong ilang minimum na pagbabago:

H₀ → H₁ → H₂ → … → T

Ang bawat paglipat — ang paglitaw o muling pagtatayo ng konsepto.

Pagkatapos ng bawat paglipat, ang ruta ay maaaring muling kalkulahin.

Marahil ay pinayagan ng bagong konsepto na laktawan ang tatlong sumusunod.

Marahil ay natagpuan ang isang lumang puwang.

Marahil ay binuo na ng tao ang kinakailangang ugnayan nang mag-isa.

Marahil ay nagbago ang teknolohiya at ang isang buong sangay ng kaalaman ay hindi na kinakailangan.

Iyon ang dahilan kung bakit ang graph ay dapat na buhay.

At ang modelo ng tao ay dapat na buhay.

Ang pangunahing gawain — upang madagdagan ang throughput ng pag-unlad ng tao

Ang pisyolohiya ng tao ay dahan-dahang nagbabago.

Hindi natin mapalalaki ang memorya ng tao ng sampung beses o mapipilit ang utak na matutunan ang mga kumplikadong modelo sa bilis ng computer.

Ngunit ang malaking bahagi ng gastos sa pag-aaral ngayon ay hindi tinutukoy ng pisyolohiya.

Tinutukoy ito ng masamang pagruruta ng impormasyon.

Itinuturo natin ang alam na.

Ipinapaliwanag natin sa pamamagitan ng mga hindi kilalang termino.

Naglilipat tayo ng mga detalyeng hindi kailanman kakailanganin.

Pinipilit nating pag-aralan ang mga naitatag na prerequisites sa kasaysayan.

Gumagamit tayo ng parehong mga paliwanag para sa iba't ibang tao.

Pinaghahalo natin ang pagkilala sa mga termino sa pag-unawa sa mga konsepto.

Hindi natin napapansin ang maliliit na puwang na humaharang sa buong mga sumusunod na kadena.

At pinipilit nating hanapin ng tao ang landas nang mag-isa sa napakalaking espasyo ng kaalaman ng sangkatauhan.

Pinapayagan ng AI sa kauna-unahang pagkakataon na salakayin ang halos lahat ng mga pagkalugi na ito nang sabay-sabay.

Hindi upang gawing mas mabilis ang utak.

Gawing mas maikli ang landas.

Hindi upang bigyan ang tao ng mas maraming impormasyon.

Maglipat ng mas kaunti — ngunit eksaktong kaya niyang gawing pag-unawa.

Hindi upang pilitin ang lahat na malaman ang lahat.

Bigyan ang bawat isa ng pinakamababang sapat na sistema ng konsepto na nagpapahintulot sa kanila na sumulong.

At marahil, ito ay magiging isa sa mga pangunahing pagbabago sa edukasyon sa panahon ng artificial intelligence.

Dahil ang problema ng sangkatauhan ay matagal nang hindi kawalan ng impormasyon.

Ang problema ay kung gaano karaming buhay ng tao ang kinakailangan ngayon upang gawing pag-unawa ang magagamit na impormasyon.