मन लोड या त्वरित सीखने

अपने जीवन में कितना समय एक व्यक्ति सीखने पर खर्च करता है, नए ज्ञान प्राप्त करने की प्रक्रिया पर? इस मामले में, मेरा मतलब किसी भी ज्ञान से है, चाहे वह उबलते हुए पैन के जलने से, या स्कूल की ज्यामिति के पूरे पाठ से आत्म-संरक्षण की अर्जित वृत्ति हो। इसी समय, अधिकांश ज्ञान व्यावहारिक त्रुटियों पर प्राप्त किया जाता है।
इस लेख में, मैं एक पीसी के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करने की प्रक्रिया के साथ तुलना करके, मानव चेतना को नियंत्रित करने का एक तरीका साझा करना चाहूंगा। एक ही समय में, पूरे लेख के रूप में विज्ञान कथाओं के अधिक से अधिक हिस्से के साथ केवल सैद्धांतिक धारणाएं होती हैं, और किसी भी बयान या तथ्यों का दिखावा नहीं करता है।

परिचय

कोई कल्पना कर सकता है कि मानव ज्ञान एल्गोरिदम है, वे केवल मानव मस्तिष्क में विचार रूपों के रूप में संग्रहीत होते हैं। हर दिन एक व्यक्ति अपने लिए कुछ नया सीखता है, जो बाहर से उसकी सभी इंद्रियों के लिए धन्यवाद प्राप्त करता है। विशेष रूप से, आईटी कर्मचारी इस सब के लिए आंखों का उपयोग करते हैं। आइए नए ज्ञान के अधिग्रहण का अध्ययन करने का प्रयास करें:

चरण 1. जानकारी पढ़ना

वह सब कुछ जो जानकारी है (अगले कमरे में किताबें, पत्रिकाएं, वार्तालाप), और ऐसा ही रहता है, यह हमारे मस्तिष्क के लिए एक एल्गोरिथ्म नहीं है। लेकिन जैसे ही यह हमारे पास आता है, हमारा मस्तिष्क इसे अस्थायी मेमोरी में लिख देता है।

चरण 2. डेटा विश्लेषण और एल्गोरिथ्म निर्माण

प्रारंभिक डेटा पढ़ने के बाद, हम अपने आंतरिक विश्लेषक को चालू करते हैं, जो इस सिद्धांत पर आधारित है, एक एल्गोरिथ्म का निर्माण करने की कोशिश करता है, जो मौजूदा एल्गोरिदम की स्थिरता को ध्यान में रखता है।

मंच 3. संकलन

अब एक डिज़ाइन किया गया एल्गोरिथम होने से, एक व्यक्ति अवचेतन मन में नए एल्गोरिथ्म के कार्यों का क्रम उत्पन्न करता है और व्यवहार में प्राप्त ज्ञान को काम करता है।

चरण 4. परीक्षण और डिबगिंग

आमतौर पर यह पता चला है कि एल्गोरिथ्म का निर्माण करते समय, हम इसके सही निष्पादन के लिए सभी शर्तों को ध्यान में नहीं रखते हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति पहली बार गाड़ी चला रहा है, जिसे आधे घंटे के भीतर सड़क पर कार बनाने के लिए सभी आवश्यक सिद्धांत दिए गए हैं। वास्तव में, जानकारी विवरण के लिए भी विस्तृत है:

"हम क्लच पेडल को निचोड़ते हैं, पहली गति चालू करते हैं, आसानी से क्लच पेडल को बीच में छोड़ देते हैं और एक ठहराव देते हैं, जबकि पहियों के साथ इंजन की सगाई के क्षण को पकड़ना महत्वपूर्ण है। मन की शांति के लिए, ताकि इंजन ठप न हो, गैस पेडल पर थोड़ा दबाएं, 1,500-2,000 हजार क्रांतियों को प्राप्त करें, और यह पहियों के साथ इंजन की सगाई के क्षण में है जो हमें लगता है कि कार कैसे चलना शुरू होती है। "आंदोलन शुरू करने के लिए कुछ सेकंड दें, क्लच पेडल को आसानी से छोड़ें और बाएं पैर को साइड में ले जाएं।"

लेकिन, कार नियंत्रण से आने वाली संवेदनाओं से अनजान, गति की गतिशीलता को सही ढंग से पेश करने और कारों के बीच की दूरी की गणना करने, खाते की गति, दिशा, विभिन्न अप्रत्याशित हस्तक्षेप को ध्यान में रखते हुए, और यह सब रियर-व्यू मिरर में देखते हुए, हम शुरू में खुद के लिए गलत एल्गोरिदम बनाएंगे। मशीन नियंत्रण। हालांकि, अध्ययन के दौरान, मशीन बार-बार स्टाल करेगी। और अब, कई घंटों के ड्राइविंग अभ्यास के बाद, हमारे पास पहले से ही कम या ज्यादा डिबग किए गए विचार कोड हैं।

स्टेज 5. रखरखाव

ड्राइविंग स्कूल से बाहर निकलने के बाद, हमारे पास पहले से ही मशीन नियंत्रण कार्यक्रम का संस्करण 1.0.0 है, लेकिन बाद के अनुभव के साथ हम कौशल को तेज करेंगे, कुछ पर फिर से विचार करेंगे, इसे पूरक करेंगे, आम तौर पर संस्करण 1.2, 1.5, 2.0 आदि जारी करेंगे।
और मैं क्या कह सकता हूं, जिनके पास कार ड्राइविंग प्रोग्राम है जैसे कि IE6 उस समय विकसित किया गया था, और ऐसे लोग हैं जिन्होंने अपनी ड्राइविंग की गुणवत्ता पर पर्याप्त ध्यान दिया है।

सॉफ्टवेयर विकास के साथ हमारे ज्ञान की तुलना करने के लिए यह थोड़ा बहुत निकला, लेकिन फिर अधिक। सॉफ्टवेयर विकास में, इस तथ्य के कारण कि लोगों ने पहले से तैयार कार्यक्षमता के एक सेट से वर्कपीस बनाना शुरू किया, जो पहले से ही दूर-दूर तक डिबग किया गया था, "साइकिल" विकसित करने में समय बिताने की कोई आवश्यकता नहीं है। मानव विचारों की दुनिया में, ऐसा दृष्टिकोण अभी तक उपलब्ध नहीं है, और परिणामस्वरूप, सभी को अपने स्वयं के "साइकिल" को बार-बार आविष्कार करने की आवश्यकता है।

हम सीखने की प्रक्रिया का अनुकूलन करते हैं

त्वरित सीखने में क्या योगदान देता है? ये विशेष रूप से तैयार शिक्षण सामग्री, स्लाइड, वीडियो, अंत में जीवित शिक्षक हैं। उत्तरार्द्ध के बारे में मैं क्या कह सकता हूं, इसलिए माध्यमिक विद्यालयों में उनकी भूमिका बहुत कमजोर होती है (निश्चित रूप से, अपवाद के बिना नहीं)। लेकिन, आखिरकार, उपरोक्त एक तरीका या कोई अन्य केवल जानकारी से संबंधित है, और वैसे भी इसे स्वीकार करते हुए, हम अपने स्वयं के एल्गोरिथ्म को डिजाइन करना शुरू करते हैं और इसे अपने दिमाग में संकलित करते हैं।

यदि आप कल्पना करते हैं कि मानवता ने किसी व्यक्ति से विचार रूपों को पढ़ने और बाहरी माध्यम से सभी जानकारी लिखने का एक तरीका खोज लिया है? मैं पूरे या आंशिक रूप से मस्तिष्क के बैकअप के बारे में बात नहीं कर रहा हूं, और मैं इस बारे में बात नहीं करना चाहता कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करता है, बल्कि मुझे ज्ञान की एक अमूर्त इकाई प्रस्तुत करने की आवश्यकता है।
अंततः, वैज्ञानिक इंजीनियर मानव मस्तिष्क के साथ बातचीत करने के लिए एक प्रणाली का आविष्कार करेंगे, और यह उदाहरण के लिए, टीसीपी / आईपी मॉडल में इंटरफ़ेस परत के रूप में होगा, और हम इसे पहले से ही आवेदन स्तर पर चर्चा करना जारी रखेंगे। ठीक है, हमने संकलित ज्ञान (बार-बार अनुभव के आधार पर सम्मानित किया गया ज्ञान) पर विचार किया, और इसे किसी अन्य व्यक्ति को लोड करने में सक्षम थे। इसके अलावा, डाउनलोड एक सप्ताह, महीने या वर्ष के भीतर नहीं होता है, लेकिन सचमुच कुछ सेकंड में होता है।
ज्ञान लोड करने के बाद क्या होता है? यह इस तरह से पता चलता है: एक व्यक्ति जो पहले नहीं करता था, जिसका ज्ञान वह अभी डाउनलोड करता है, लेकिन उसके पास अनुभव और संवेदनाएं हैं। इसे कैसे समझें? यह लगभग एक एथलीट की तरह होगा जिसने प्रशिक्षण रोक दिया था, लेकिन 5 साल बाद प्रशिक्षण फिर से शुरू करने का फैसला किया। बेशक, वह तुरंत उस सब को पुन: उत्पन्न करने में सक्षम नहीं होगा जो वह अतीत में जानता था, क्योंकि शरीर ऐसा करने में शारीरिक रूप से असमर्थ है। लेकिन एक पूर्व एथलीट इस मामले में एक शुरुआत की तुलना में बहुत तेजी से निपुणता प्राप्त करने में सक्षम होगा।

एक को केवल यह कल्पना करना है कि युवा पीढ़ी अपने चयनित ज्ञान को किस प्रकार से पार करती है। शैक्षिक संगठन विभिन्न संकलित ज्ञान से खाली संकलन पर काम कर रहे हैं, और मानव मस्तिष्क में ज्ञान को पेश करने के लिए एक तेजी से प्रगतिशील तकनीक विकसित कर रहे हैं। आखिरकार, ऐसी धारणाएं हैं कि पहली कार्यान्वयन तकनीक त्रुटियों के साथ काम करेगी (किसी भी अन्य तकनीक की तरह), ज्ञान आंशिक रूप से प्रसारित नहीं हो सकता है, कि ज्ञान इकाई का स्रोत इसकी प्रतिलिपि से भिन्न होगा। आपको लगता होगा कि स्कूलों की ज़रूरत नहीं होगी? सबसे अधिक संभावना है कि वे बने रहेंगे। हो सकता है कि प्रशिक्षण अवधि आधे में काट दी जाएगी। लेकिन प्रगति जबरदस्त होगी! उदाहरण के लिए, 20 वर्षों के अनुभव वाले एक यात्री विमान के एक पायलट ने अपने ज्ञान को दूसरों के साथ हजारों लोगों को दिया, और यदि आवश्यक हो, तो वे विमान को लैंड करने में सक्षम होंगे, भले ही जीवन में वे पूरी तरह से अलग चीजों में लगे हों।

यह व्यावसायिक रूप से कैसे बदल सकता है?

पायलट ज्ञान के साथ उदाहरण को देखते हुए, और तुलना के लिए गुणन तालिका का ज्ञान लेते हुए, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि इस ज्ञान का मूल्य अलग-अलग है। इसका मतलब है कि कुछ ज्ञान मुफ्त (सामान्य शिक्षा) होंगे, लेकिन मूल रूप से, किसी भी विशेष ज्ञान में पैसे खर्च होंगे, और छोटे नहीं।
यदि आप ऐसी प्रौद्योगिकियों के उपयोग के साथ कुछ पीढ़ियों से आगे देखते हैं, तो ऐसी स्थिति उत्पन्न हो सकती है जहां नियोक्ता आपसे आपके फिर से शुरू होने में अपने ज्ञान के स्रोत को इंगित करने के लिए कहेंगे। उदाहरण के लिए:

द्वारा संकलित ज्ञान:

• कंपनी एन
• कंपनी Z
  ...
  
• अनुकूलित

निष्कर्ष

मुझे लगता है कि कार्यान्वित व्यावहारिक ज्ञान व्यक्तिगत रूप से ज्ञान विकसित करने वालों के विपरीत, इस क्षेत्र में एक विशेषज्ञ को कम परिमाण का आदेश देगा। और व्यक्तियों को भी मांग में होना शुरू हो सकता है, क्योंकि वे अल्पसंख्यक में प्रबल होंगे, और दूसरी बात, टेम्प्लेट ज्ञान इस तरह की प्रौद्योगिकियों के उपयोग की शुरुआत से पहले एन वर्षों के लिए पर्याप्त गुणवत्ता का नहीं हो सकता है।
यह बहुत अच्छा होगा यदि हमारे वंशजों को अपने जीवन के बीस वर्ष उस पर नहीं बिताने पड़ते, जिस पर हम पहले से ही अपने बीस खर्च करने में कामयाब रहे थे, और एक व्यक्ति के आदर्श अनुभव को दुनिया भर में तुरंत प्रसारित किया गया था, जैसे इंटरनेट पर एक सार्वजनिक पृष्ठ।