2020-11-21: Как сохранять неформализованные знания

< Блог:Максима Цепкова

Мне тут в переписке задали вопрос про сохранение неформализованного знания, и это оказался очень хороший вопрос, потому что размышления над ответом привели к появлению этого поста — я подумал, что ответ будет интересен многим.

Короткий ответ состоит в том, что это делается с помощью наблюдения за действиями мастером, носителем знания, описанием их и попытками воспроизвести по описанию так, чтобы достичь того же результата. При этом, естественно, в процессе наблюдающие для начала пробуют воспроизвести без всякого описания, учатся. И часто этого оказывается достаточно — знание сохранилось, можно дальше не переживать за его утрату. Потому что именно опасность утраты часто является исходной причиной поиска знания. Или невозможность тиражировать мастера, чтобы результата могло достигать большие людей — если мы научились учить этому знанию, то тоже можно дальше не думать о его проявлении или фиксации.

Но у этого короткого ответа есть много аспектов, о которых стоит поговорить. Для начала отметим, что в традиции управления знаниями говорят не о формализованных и не формализованных знаниях, а о явных и неявных, explicit и implicit или tacit в оригинале. И есть важная разница между формализацией и проявлением — формализация ведь предполагает не просто проявление знания, а описание его в некоторой формальной модели. А вовсе не всегда эта модель очевидна.

Проще всего иллюстрировать это на примере рецептов приготовления. Распространенный подход — указывать количества в граммах. Но эффективная фиксация часто другая, например, для теста оладьев написать «добавляем муку размешивая, пока не получим консистенцию жидкой сметаны», а для пирогов: «добавляем муку, перемешивая руками, когда тесто не перестанет прилипать к рукам». И то и другое учитывает, что молоко, мука и яйца, которые используются для теста, имеют разные параметры, исходные компоненты не нормированы, и обеспечивают одинаковый результат с учетом этих параметров. А если мы хотим нормировать в граммах, то и сырье должно быть нормировано. Например, яйца — все знают, что они разного размера. Но они еще и отличаются в зависимости от условий содержания куриц, и в рецептах 19 века различали яйца городской и деревенской курицы. А муки из пшеницы есть более 10 сортов, с разным содержанием клейковины, которое зависит от климата выращивания хлеба и погоды в конкретном году, и в Европе это различают при маркировке при продаже, в России — нет. Ну и молоко отличается не только по жирности, но и по другим параметрам, по всяком случае, вкус молока разных производителей точно отличается. Замечу, что все это проявляется не только в домашней кухне — вкус нарезного батона разных хлебозаводов отличается, так же как вкус колбас одного сорта. Потому что у заводов — разные поставщики и разные технологи.

Кстати, один из классических примеров неявного знания как раз связан с выпечкой хлеба. При разработке автоматической хлебопечки в конце 1980-х годов в Японии столкнулись с серьезной проблемой — механизацией навыка вымешивания теста, являющегося неформализованным знанием пекарей. Икуко Танака, которая отвечала за разработку, знала, что лучший хлеб выпекается в отеле Osaka International. Она и несколько инженеров пошли в обучение к старшему пекарю отеля. Но секрет не раскрывался, пока она из наблюдений не поняла, что пекарь не только раскатывает, но и скручивает тесто — секрет был именно в этом.

И тут мы как раз подходим к интересному вопросу об участии мастера в формализации знания и обучения. Это зависит от того, насколько он сам осознает свой труд и владеет соответствующими моделями. И хочет ли им учиться. Ведь неудачная модель, например, предполагающая что все компоненты надо учитывать в граммах, может быть отвергнута мастером, и это еще не самое плохое. Плохо, если он воспримет ее всерьез и потому разучится сам достигать результата.

Но, с другой стороны, а как вести исследования без участия мастера? С хлебом все относительно просто, это наблюдаемый физический процесс. А вот когда речь идет о мыслительных процессах, например, о написании кода? Там-то исследователем может быть только сам человек, который этот код пишет… А оценка результата тоже сложна. С хлебом хоть можно провести массовое исследование. А здесь есть оценка экспертов, которые далеко не всегда могут оценить качество. А объективная оценка качества кода, к сожалению, сложна. Потому что она состоит в том, насколько быстро ранее не знакомый с кодом специалист сможет в этом коде разобраться и его доработать или исправить ошибку при необходимости. Которая возникла когда автор ушел на другой проект, заболел, уехал в отпуск в места без интернета или в других случаях. И зависит это от многих факторов — сложности решаемой кодом задачи, квалификации самого специалиста и других причин. Но от организации структуры самого кода тоже, естественно, зависит, и эксперты примерно это и оценивают: если код потребуется менять, то как быстро я разберусь сам, и смогу ли поручить кому-то менее опытному. Можно, конечно, устроить тестовые упражнения. Но они относительно бесполезны — потому что после очередных доработок мы имеем уже новый код, изменения далеко не всегда вносятся точечно, а часто сопровождаются рефакторингом. В общем, тут интересно.

Но, может быть, в формализации знания вовсе нет необходимости, достаточно научиться его передавать? Конечно, это зависит от наших целей. Но штука в том, что хорошая модель позволяет не просто понять, почему достигается хороший результат, но и оптимизировать его получение, а так же оптимизировать процесс обучения. Анатолий Левенчук любит приводить два примера, как понимание механизмов, лежащих в основе традиционных неявных знаний позволило принципиально продвинуться в их освоении. Первый — изучение буддистских практик осознанности, просветления и внутреннего наблюдателя за своим телом Олегом Бахтияровым. Выросло из практической задачи — оказывается при длительном пребывании на орбите у космонавтов отключаются физиологические механизмы контроля работы сердца, это надо корректировать на уровне сознания. Как делать — нашли как раз в этих практиках, но чтобы их включить в цикл подготовки космонавтов, потребовалось научиться достигать гарантированного результата и сократить время обучения с многих лет медитации у мастера до разумных сроков. Это — сделали, и как раз за счет этого космонавты могут совершать длительные полеты без риска внезапной остановки сердца. Интересно, что пошел обратный ход, этими практиками пользуются в буддистском центре Элисте, сильно сократив время обучения выходы в просветленное состояние. Второй пример — Борис Майер из новосибирского политеха разобрались в тайцзицюань, и в результате смогли обучать за 9 месяцев вместо многих лет. При этом качество обучения признано через результаты в соревнованиях и одобрение учителей китайских традиционных школ.

Сам Анатолий уже несколько лет строит в своей школе модель танца вместе с Антоном Климатом и другими танцорами и тренерами по танцу уровня призеров международных конкурсов, выделили обобщенные системные уровни и тоже многократно сократили время обучения танцам. Подробнее можно посмотреть у него в блоге, вот один из свежих постов — смотреть надо про обучение социальному мультидансу, а этот по танцевальному мышлению - из 2017 года, дальше - по ссылкам и поиском по блогу.

Так что формализация, построение модели, а не просто проявление знания — это очень полезная, но сложная штука. Вон, для танца получилось только сейчас, для просветления в буддизме и тайцзи — тоже, не взирая на тысячелетние истории. Потмоу что только сейчас разработана база мыслительных аппаратов. Но при этом даже сейчас успех вовсе не гарантирован, потому что далеко не факт, что знание вообще находится в области формальных моделей, а не интуитивных, вероятностных моделей. У Анатолия об этом есть книга «Утопия визуального мышления», я ее разбирал полтора года назад, и в посте есть ссылки.

Так что если у вас в компании есть беспокойство по поводу какого-то неявного знания, то для начала стоит прояснить саму ситуацию. Есть ли риск утраты и каков он, или есть проблема с тем, что знание не получается тиражировать, передать другим. Или есть какие-то еще основания для беспокойства. И выбрать способ решения, учитывая потенциальную сложность формализации и построения модели, а так же потенциально достигаемый эффект. А так же желание самого мастера сотрудничать в этом процессе. И тут вопрос часто не в том, что мастер не хочет отдавать знания, хотя такое тоже случается. Просто часто мастер не хочет отвлекаться на освоение сложной и новой для него области мышления, включающей методы построения моделей или эффективного обучения, он хочет применять уже имеющиеся знания и получать от этого процесса удовлетворение, которое получает сейчас. Беспокойство ведь часто не у него, а у других людей, и мастер вовсе не обязан им проникнуться, даже если они являются его руководителями. А при давлении - он закроется или уйдет на другое место работы. А нужно-то искреннее сотрудничество и, если речь идет о знании относительно умственных процессов - то и овладение мастером сложными мыслительными техниками. Он должен искренне захотеть это сделать.

Ну и в заключении пара слов о том. что сейчас появились новые способы обучения знанию без его проявления - научить можно не только человека, но и нейронную сетку. Полтора года назад на Saint Highload я слушал доклад Станислава Шушкевича об обучении нейросетки проектированию поверхности зубных протезов по заказу американской фирмы. Сейчас это делают квалифицированные зубные техники в сложном софте, типа автокада. И у них, как оказалось, есть понятие "анатомической поверхности", которое они не могут описать, но при этом все эксперты достаточно уверенно определяют, есть ли она у конкретной коронки. И нейронную сетку научили сначала это определять, а потом - и проектировать правильную поверхность. Перенесли неявное знание в нейронную сетку без его проявления. А вот с боковой поверхностью так не получилось, оказалось, что есть несколько школ, которые по-разному определяют "хорошую боковую поверхность". Но, так или иначе, неявное знание было перенесено в софт без его проявления. Подробнее - в в моем отчете]] с конференции.

На этом все. Надеюсь, будет полезным.

[ Хронологический вид ]Комментарии

(нет элементов)

Войдите, чтобы комментировать.

Do you want to try some new features? By joining the beta, you will get access to experimental features, at the risk of encountering bugs and issues.

Ок Нет, спасибо