להסתכל אחורה, ואז קדימה, הוא תרגיל מסורתי עד סוף השנה. אילו חששות נתונים חשובים מספיק כדי לדאוג לגביהם בשנת 2024? למי מהם יש לנו סיכוי לעשות משהו טוב ב-2024? מיותר לציין שכסף (תקציב ועלויות) הוא בעיה. אבל עוד יותר מיותר לציין שפתרון אתגרים עסקיים אמיתיים הוא כנראה חשוב יותר. זכור שעלויות מצטברות, והיתרונות יכולים להיות באיחור מעצבן בהופעה. כמה יתרונות אפילו מגיעים לקטגוריית "נצח או תמות בניסיון".
זה, יש להודות, לא קל:
אז, מעודדים, מה אנחנו יכולים ללמוד מהעבר?
העליתי את חמשת החששות האלה כמעניינים ברצינות בשנת 2024:
- תוצאות עסקיות
- נושאים מול תהליכים
- דוגמנות: מציאות או נתונים?
- אינפורמטיקה - למה זה עניין אירופאי?
- שיפור מודל נתונים על ידי שיפור קוגניציה???
תוצאות עסקיות, עכשיו או לעולם לא
המחשוב המופעל על עניינים עסקיים חוזר לסוף שנות ה-1960. הזנת הנתונים הייתה בתחילה סרט נייר מסוג Flexowriter (על מכונת כתיבה חשמלית) ועל כרטיסי ניקוב. אלגוריתמים מורכבים בוצעו כאלגוריתמי מיון/מיזוג מרובי שלבים על סרט מגנטי שיוחלפו בהתקני גישה ישירה (דיסקים) במהלך שנות השבעים.
מקרי שימוש עסקיים היו די פשוטים, ואנשים כמוני היו די עסוקים במשך 10 עד 15 שנים בהטמעת יישומים של חומרי חקיקה וחומרים לטיפול בדרישות; במחשבים, שנרכשו עבור אותם מקרי שימוש. במחירים מחצי מיליון דולר ומעלה.
חשבונית נוספה במהירות כמקרה שימוש, אבל זה התחיל להיות קשה בגלל זה איכות נתונים בעיות (כן, כבר אז; לקוחות הם חבורה קשה).
האינטגרציה החלה להיות בעיה, שהוכיחה את עצמה כדאגה כבדה, מכיוון שמערכות מסדי הנתונים המוקדמות שימשו בעיקר כפתרונות נקודתיים ליישומי התחום. עם זאת, החזון של מסדי נתונים ארגוניים הוביל לניצחון של SQL על רשת ואינדקס (מסדי נתונים של ISAM/VSAM), בגלל הגמישות הנתפסת של מסדי נתונים מנורמלים על פני מודלים פיזיים מדי ב-DBMS ישנים יותר.
בשנות השבעים החלה להופיע בכל מקום מה שנקרא "פירמידת DIKW":
חזונות המידול הארגוני נכנסו גם לשכבות הקוד שהובילו למודלים מונחה עצמים (UML, OO) וכן ל-OODBMS, אשר עם זאת לא הצליחו להיכנס לנתיבים המרכזיים.
ההשערה לסוג זה של בנייה והטמעה של מערכות מידע התבססה על דיסציפלינות כמו תכנון, ממשל, שיטות, מעורבות של מומחים עסקיים וטכנולוגיה מסוימת (מודלים יחסיים, OO וכו').
עם זאת, במהלך שנות ה-80 וה-90, התפשטה ההבנה שה"ממגורות" הללו היו קשות מדי ויקרות מדי. טכנולוגיות חדשות כמו מיני מחשבים ומחשבים אישיים, כמו גם OLAP ומחסני נתונים, הושלכו על השולחן כדי לספק הקלה מסוימת לדרישות העסקיות האמיתיות.
נושאים במקום תהליכים
כבר במאה החדשה, מערכות ERP (כמו אורקל, SAP ואחרות) ומחסני נתונים ענקיים הנתמכים על ידי ניתוחים כגון OLAP, SAS ועוד רבים, אכן ניהלו את רוב הארגונים הגדולים. בעלות גבוהה, כן. וקשה לשנות, כן. עם זאת, היתרונות של העלויות הגבוהות היו ניתנות להגנה, אם תשאלו אותי. תופעות חיצוניות התרחשו בתחילת המאה הזו, כמו צמיחת החשיבה על השקעות מבוססות שוק (ליברליזם חדש), מצב מאקרו-פוליטי חדש עם איחוד אירופי חזק ותפקידי מפתח לסין.
הגלובליזציה של הפעילות הארגונית התרחשה במהירות ונמשכת גם היום. זה הפך את הארגונים להרבה יותר מורכבים, מתוך מיזוגים ורכישות, קווי מוצרים סותרים, כללים עסקיים סותרים וכו'. היה/קיים לחץ גבוה מצד משקיעים שביקשו מחזורי החזר ROI קצרים משמעותית. פוליטיקה, אידיאולוגיה ודינמיקה סוערת השפיעו כולם על מה שנתפס באופן מסורתי כמדעי (ניהול/מחשב).
ההצלחה של חברות טכנולוגיה גדולות כמו יאהו, גוגל וכו' בטיפול ב"ביג דאטה" יצרה ציפיות שאפתניות ל"טכנולוגיה להצלה".
כתוצאה מכך, הטכנולוגיה הייתה המקום שבו אנשים חיפשו פתרונות - חשבו על NoSQL, תכנות פונקציונלי ו"מחסנית הנתונים המודרנית". האחסון היה כעת קל וזול, בעוד ש"מחשוב" היה מסורבל בדיוק כמו קודם. בינה מלאכותית הפכה לחזקה יותר (עם זאת עדיין יקרה מאוד בעלויות מחשוב והשלכות סביבתיות).
בשנת 2024, תהיה (תמשיך להיות) התמקדות עצומה בזרימת הנתונים אל הסביבה(ות) שבה הם עומדים לשמש. (גם עם ובלי AI וכו') תחת מטריה כמו "מחסנית הנתונים המודרנית" ושימוש בדיבור טכנולוגי כגון "הנדסת נתונים", "מארג נתונים", "רשת נתונים" וכו', נתונים מועברים ו הופכים למבנים פיזיים בעיקרם, המתאימים לעיבוד אלגוריתמי וסטטיסטי (המכונה בינה מלאכותית).
האנרגיה עזה, וכלים נרכשים ומיושמים במספרים, שמתחילים להתאים לרשימת קניות עבור נשואים טריים עבור מה שאתה צריך במטבח שלך. (מצטער, לא יכולתי להתאפק.) תסתכל על זה (מגיע מאתר אינפורמטיבי מאוד בשם Our West Nest):
והאמור לעיל הוא רק קטגוריית הגאדג'טים והכלים שמומלץ להחזיק. התייעץ באתר שלהם לגבי שאר הדברים שאתה צריך. אז עכשיו אתה יודע מה צריך כדי להיות "מהנדס מזון". באשר לכלי הנדסת נתונים, פשוט בדוק את זה מהמם אתר!
למרבה הצער, כפי שכל טבח טוב יגיד לכם בשמחה, הטריקים של המקצוע הם בהכרת החומרים שלכם (האוכל) ואיך לשלב ולהתאים טעמים של מוצרים טובים, שאתם יודעים איפה למצוא ואיך לטפל. בתרגום לתחום שלנו, זה אומר שאתה יכול ליישם המון המון כלים הנדסיים, אבל העבודה תתבצע רק אם אתה מכיר את הנושאים של התחומים העסקיים, מכיר את החששות העסקיים ותפתור את הבעיות יחד עם אנשי העסקים בפדרציה תרחישים.
אחרת, סביר להניח שלא תהיה ספק פתרונות חסכוני. זה נושא עסקי, לא רקטות (וגם לא מדעי המחשב).
והידיעה על מה העסק הוא הנושא הבא שלנו.
מציאות דוגמנות: ידע, לא נתונים
המציאות יכולה להיות אכזרית: אחד מסיפורי האימה (האמיתיים) האהובים עלי הוא על חברת B2C רב לאומית שרצתה ליישם תוכנית דיווח מכירות חדשה. בנינו אותו על ידי איסוף נתונים ממספר מערכות ERP הפועלות במדינות שונות - רק כדי לגלות שבבסיס הנתונים המאוחד חסר מידע על היררכיה של קטגוריות מוצרים ביותר מ-50% משורות דוחות המכירות! זה עיכב את הפרויקט במספר חודשים, שבו בקרים צעירים וקשוחים ביקרו בתורו את חברות הבת השונות... אם הם היו יודעים זאת מראש, הפרויקט כנראה היה נראה אחרת.
נראה כי בינה מלאכותית (GenAI) מופיעה בכל העמודים הראשונים כיום. ובעמוד 2 אנשים רבים טוענים שכדי לעצור את הנטיות של GenAI להזיות (להמציא דברים), תצטרך לעזור לו יחד עם גרף ידע. זה רעיון טוב מאוד מכיוון שגרפים קרובים לסמנטיקה עסקית.
למייק דילינגר יש א קבלה ישירה מאוד על הצורך בגרפי ידע כדי לגרום ל-AI לעבוד טוב יותר:
"עבור מדעני מחשבים ונתונים, אחת הדרכים להניע את השימוש בגרפי ידע היא למקם אותם כדרך להתגבר על החסרונות הרבים של ייצוג נתונים וידע בבסיסי נתונים יחסיים ולתמרן אותם באמצעות מודלים של למידת מכונה ליניארית.
הנחה אחת גדולה, גרועה ודרמטית לפישוט של מסדי נתונים היא שמתייחסים לעמודות כעצמאיות או אורתוגונליות. טכניקות למידת מכונה כמו מסווגים מנחות את אותה הנחה: ישנם משקלים לכל תכונה/משתנה אך אין מונחים המייצגים את השונות או התלות ההדדית בין שתי תכונות או יותר. ההנחה היא כי מחלקות היעד למסווגים גם הן מפורקות או לא מתואמות, וזו הסיבה שמסווגים מבצעים ביצועים גרועים בהכרעה בין מחלקות הקשורות היררכית - הם אינם מפורקים, אלא אחד מקיף את השני. להאמין שמשתנים אינם קשורים כאשר הם באמת קשורים, פשוט מנפח את שונות השגיאות לרמות בלתי נסבלות."
כמו כן, מתוך אחת השקופיות של דילינג'ר: "למה להשתמש בגרפי ידע? כי מתמטיקה היא ממש, בכוונה, חסרת משמעות לחלוטין. וגם ההיגיון הוא".
יצירת השפעה עסקית זה המקום שבו זה מתחיל ואיפה זה נגמר.
AI חייב לייצר הצעות אמינות. למה לא לבקש אישור?
יותר אינפורמטיקה, פחות טכנולוגיה
הנושא הבא הוא לא בעיה גדולה, אבל נראה שהטרמינולוגיה הלא מדויקת הדביקה את ה"גילדה" שלנו.
התחלתי באוניברסיטת קופנהגן בשנת 1969. הפרופסור שלי היה פיטר נאור, הידוע בעיקר בזכות דברים כמו:
- מחבר שותף עם Edsger Dijkstra et al. על שפת התכנות Algol-60
- ה-"N" ב-BNF, ה-Backus-Naur-Form המשמש בהרבה הגדרות שפה
- הוא לא רצה להיקרא "מדען מחשבים", הוא העדיף "נתונים" במקום "מדעי המחשב" - הסיבה היא ששני התחומים (מחשבים וידיעה אנושית) שונים מאוד והעניין שלו היה בנתונים, כלומר נוצר ומתואר על ידינו כבני אדם
- בספרו "מחשוב: פעילות אנושית" (1992), אוסף של תרומותיו למדעי המחשב, הוא דחה את בית הספר לתכנות הרואה בתכנות ענף של מתמטיקה
- פרס חלוץ המחשבים של אגודת המחשבים IEEE (1986)
- זוכה פרס טיורינג לשנת 2005, כותרת הרצאת הפרס שלו הייתה "מחשוב מול חשיבה אנושית"
(ראה רקע נוסף כאן.)
במציאות, יש לנו שלושה מונחים מתחרים:
- מדעי המחשב
- מידענות
- מדעי המידע
"מדע מידע" פירושו באופן קלאסי סוג הטיפול במידע שעושים ספרנים וארכיונאים. היום הכל דיגיטלי...
"אינפורמטיקה" משמשת במקום מדעי המחשב בחלקים נרחבים של אירופה ומדינות אחרות. בארה"ב וחב', אינפורמטיקה משמשת לעתים קרובות כטיפול במידע בתחום הבריאות.
ואז יש "מדעי המחשב". מבחינה אקדמית, היום, זה מאוד מתמטי ומופשט, מושתת על לוגיקה ופונקציות. עם זאת, זה מתואר לעתים קרובות כקבוצה של מיומנויות, המשמשות לטיפול בנתונים. אבל הסמנטיקה הישירה, "איך לבנות מחשבים", כבר אינה בהיקף; הייתי מצפה שמהנדסים ופיזיקאים יטפלו בזה.
אם אני בונה כבישים מהירים, אני עשוי להשתמש במיומנויות מיוחדות הרלוונטיות לכביש מהיר. אבל האם זה הופך אותי ל"מדען כביש מהיר"? לא כל כך.
בתקשורת של ACM (האגודה למכונות מחשוב, נדרשת כניסה), פיטר דנינג, נשיא ה-ACM לשעבר, טוען בעד ונגד "מדעי המחשב" במאמר שכותרתו "האם מדעי המחשב? מדעי המחשב עומדים בכל קריטריון להיות מדע, אבל יש לו בעיית אמינות עצמית", 2005, כפי שהוא מסכם:
"אמת תביעות מדעי המחשב
הנה לכם אותנו. אפשרנו להייפ של מחלקות הפרסום לחדור למעבדות שלנו. במדגם של 400 מאמרים במדעי המחשב שפורסמו לפני 1995, מצא וולטר טיצ'י שכ-50% מאלה שהציעו מודלים או השערות לא בדקו אותם [12]. בתחומי מדע אחרים חלק העבודות עם השערות שלא נבדקו היה כ-10%. טיצ'י הגיע למסקנה שהכישלון שלנו לבדוק יותר אפשר לנסות רעיונות לא תקינים רבים בפועל והוריד את האמינות של התחום שלנו כמדע. …
נראה כי תפיסת התחום שלנו היא עניין דורי. החברים המבוגרים נוטים להזדהות עם אחד משלושת השורשים של התחום - מדע, הנדסה או מתמטיקה. הפרדיגמה המדעית אינה נראית במידה רבה בתוך שתי הקבוצות האחרות.
הדור הצעיר, הרבה פחות מופתע מהמבוגר שהיה פעם עם טכנולוגיות מחשוב חדשות, פתוח יותר לחשיבה ביקורתית. מדעי המחשב תמיד היו חלק מעולמם; הם לא מפקפקים בתקפותו. במחקר שלהם, הם הולכים יותר ויותר בעקבות הפרדיגמה המדעית".
ההתייחסות ל-Tichy היא: Tichy, W. האם מדעני מחשבים צריכים להתנסות יותר. מחשב IEEE 1998.
גורם לך לתהות: האם אנחנו עדיין מאפשרים "להייפ של מחלקות הפרסום לחדור למעבדות שלנו"?
אני חושב ש"אינפורמטיקה" הוא המונח הכללי והמדויק ביותר למה שאנחנו עושים. מחשוב הוא פעילות אנושית והאינפורמטיקה מתארת את הפעילויות האנושיות של טיפול במידע עבור בני אדם ועל ידי בני אדם.
כן, אני מרגיש יותר טוב עכשיו, תודה!
מבט קדימה: שיפור קוגניציה
מודל נתונים בעתיד?
כפי שכמה מקוראי יזכרו, אני (גרפים) מודל נתונים בעל פה, עם שנים רבות של דוגמנות מאחוריי. אני גם תומך נלהב ביישום אינפורמטיקה לבעיות עסקיות - הפיכת פתרון בעיות עסקיות לדבר המפתח שאנו עושים. סבלנו מדיוני עלות/תועלת של 15 עד 25 השנים האחרונות.
אנשים גם נוטים להאמין שמודל נתונים נמצא בסוף הדרך, אל תגידו יותר. מה אפשר לעשות כדי להפוך אותו ליותר פרודוקטיבי ולייצר איכות גבוהה יותר? זה פותח בשנות ה-1970, שימו לב. כמה עוד משנות ה-70 שרד? (טוב, סתם מתגרה: דוגמנות יחסים שרדה...)
לגבי כל תיאוריה, תצטרך לערער על ההנחות. מודל נתונים, כפי שאנו מכירים אותו כעת, הוא מאוד הנדסי עם דיאגרמות מורכבות, שאינן אינטימיות מדי עם הרצונות הטובים של הצרכנים שלו. במובנים רבים, זה עדיין "שרטוטים" המבוססים על פרדיגמות אקסיומטית כמו נורמליזציה של מסדי נתונים וכו' - שנועדו לבניית מבנים פיזיים כמו מסדי נתונים. היוצא מן הכלל הוא בצד האינפורמטיקה של הבית, שם מודלים סמנטיים (גרפים) זוכים לא מעט הצלחה בגלל כושר ביטוי, דיוק וקלות שימוש יחסית (קרא: "גרפי ידע").
קיים מחקר חזק וצופה פני עתיד
אז האם זה סוף המסע? האם JSON ישתלט על כל טווח דגמי הנתונים?
אני חושב שלא. מודל נתונים, עם סמנטיקה, הוא תחום מחקר פתוח. מודל נתונים מסורתי מבוסס מדעי המחשב התבסס על אקסיומות ופרדיגמות צרות למדי - כביכול מחוזקות על ידי לוגיקה והפשטות.
אבל סמנטיקה וקוגניציה פותחות את הדלת ליקום גדול מאוד של שיח. למעשה, מה שמודל הנתונים ניסה לעשות במהלך השנים היה להיכנס למחוזות של מדע הקוגניציה (פסיכולוגיה, קלינית ופילוסופית).
מודלים של נתונים הם פרשנויות של העולם כפי שהוא נתפס על ידי החושים שלנו, ויוצרים את ההכרה של כל מה שאנו רואים וחווים. זו הדרך הפתוחה קדימה!
ועל מה אנחנו מסתכלים, אם כך? תן לנו, בשביל הכיף, לקרוא לזה "מערכת מיקום קוגניטיבית" (CPS). תסתכל:
משתמשי CPS מנוסים שנוסעים ישימו לב שהתמונה היא מפריז, צרפת. חלקם אפילו ידעו שהנהר ידוע בשם הסיין.
הישרדות על ידי קוגניציה חזותית
היכולות הקוגניטיביות הבסיסיות של רוב בעלי החיים, כולל אותי, שואפות להבין, בראש ובראשונה, מצבים כמו זה: אתה רואה אריה (זכר) עוקב בעשב. זה לא הקשר עשיר לקבל ממנו החלטות. עקבו אחר האינסטינקטים שלכם (לרוץ חזרה לרכב זה רעיון מצוין).
והנה עוד הקשר: אתה רואה עוד אריה! הפעם נקבה, מרגיעה ליד פגר, וכנראה יש לה בטן מלאה. קצת יותר הקשר לעבוד איתו. החיה (הגבא?) כבר כמעט נאכלה. הסקה: היא לא רעבה בזמן הזה. צלם תמונה ותחזור, נעים ושקט.
יש פורטפוליו עשיר של מחקרים אקדמיים בנושאים אלה. התפתחנו כדי להתמודד עם הבנה במקום, עכשיו וכאן, של ההקשר, כפי שהוצג בפנינו על ידי זרימה מתמשכת של חושים (תפיסה) המגיעים ליחידות העיבוד הקוגניטיביות שלנו במוח. זה עובר מפסיכולוגיה בסיסית על נוירופסיכולוגיה על פני מדעי המוח הקוגניטיביים על פני אפילו, אינטליגנציה, תודעה ופילוסופיה.
עקבתי אחר חוקרים וסופרים שונים במהלך 10 השנים האחרונות, וכאן נסתכל על פרשה קטנה של תצפיות מעניינות.
מפות
ברור שמפות הן חלק מהמסע הזה להקלת תשומת הלב וההבנה. הנה (מרכז) מפת הרכבת התחתית של לונדון:
כעת, קודם כל, למפות יש מספר איכויות, כפי שהוצג לעיל:
- המיקומים ממופים
- מערכות יחסים או נתיבים, אם תרצו, ממופים
- מפות הן גרפים, גרפים הם מפות!
- מפות הגיוניות אינטואיטיביות
שימו לב גם שבמפה מצוינים מיקומים/ציוני דרך. עם זאת, אם שכחתם מה קרוב לתחנת הרכבת התחתית סלואן סקוור, תמיד תוכלו לקום לאור היום ולראות אם ה-CPS שלכם יזהה עבורכם את הסביבה (=הקשר). משהו כמו "אה, כן, שם בחנות הקטנה בבית הצהוב קנינו את הבנדנה האדומה לאלן בירח הדבש שלנו."
חשיבה באלגוריות מפות בעת יצירת מודלים של נתונים היא פשוטה ועוצמתית. זו הסיבה שנטשתי דיאגרמות ER ודיאגרמות מחלקות UML לפני שנים.
על מצייני מיקום/סימני מיקום/שמות מקומות
מציאת הדרך שלך היא קצת יותר ממפות ואינטואיציות קוגניטיביות. בספרו המצוין, "Wayfinding", ל-Picador MacMillan 2020, למייקל בונד (עיתונאי מדע, עורך בכיר הקודם של New Scientist), יש כמה תצפיות וגילויים מדהימים.
הוא מצטט את האנתרופולוגית אריאן בורק שאמרה שיש עדויות ארכיאולוגיות לכך שלבני אדם המודרניים המוקדמים היו רשתות חברתיות נרחבות. "הרשתות הרחוקות האלה היו חיוניות לתרבות שלנו", הסבירה בשיחת טלפון. "זכור שבתקופת הפליאוליתית, היו מעט אנשים בסביבה. ... שמירה על רשת חברתית נרחבת מבחינה מרחבית הייתה דרך להבטיח את המשך הישרדותך. תזדקק למפה קוגניטיבית מאוד דינמית, שתצטרך כל הזמן לעדכן במידע על אנשי הקשר שלך ועל מה שהם מספרים לך על הנוף".
בונד מזכיר גם את השימוש בשמות מקומות טופוגרפיים - טופונימים. לדוגמה, אם תפנה לצפון מערב מהחווה של הוריו בסקוטלנד, אתה פוגש את "מפגש הנחלים הבהירים והזוהרים", ועוקב אחר שביל הבקר הישן "סלע הציפורים". קילומטר או יותר אתה פוגש את "גבעה שחורה גדולה", וחוצה את "הנחל האדום". ממש לפנינו "גבעה של הקרב". לאחר טיפוס תמצאו את עצמכם על "גבעת העננים" (הם עדיין גדלים שם).
היסטוריונים מאמינים כי שמות מקומות טופוגרפיים העניקו למתיישבים המוקדמים מערכת התייחסות גיאוגרפית, מבשר של קווי רוחב ואורך. שם תיאורי מעורר דימוי מחשבתי - אתה תזהה את "הוד העשב על הגבעה" (Funtulich, בגאלית) כשתראה אותו. רצף של שמות מקומות מהווה סט של כיוונים: מצוידים כל כך, אתה יכול לעשות את המסע שלך.
צפונה יותר, לאנשי האיניוט של צפון קנדה, אלסקה וגרינלנד. כאשר החוקר ג'ורג' פרנסיס ליון עבר דרך הכפר איגלוליק באזור הארקטי הקנדי בשנת 1822, בחיפוש אחר המעבר הצפון-מערבי, הוא ציין כי "לכל זרם, אגם, מפרץ, נקודה או אי יש שם, ואפילו מסויים. ערימות אבנים".
לאדם מבחוץ, הארקטי יכול להיראות חסר תכונה ומונוטוני. ... על העקב הדרומי של האי באפין תמצאו את Nuluujaak, או "שני איים שנראים כמו ישבן". קשה לפספס. במעלה החוף, תדע בדיוק היכן אתה נמצא כשתראה את קומנגואק, "הגבעה המושכת בכתפיים (ללא צוואר)."
גישה זו למתן שמות למקומות שונה מאוד מזו שנקטו מגלי ארצות אירופה הראשונים של אמריקה, אשר נטו לחגוג חברים, תומכים או ידועים ממולדתם ולא לטופוגרפיה או לתרבות המקומית.
איך אנחנו מנווטים
לפני שנעזוב את מייקל בונד, הנה כמה הערות שכדאי לחשוב עליהן:
"בני אדם התברכו בניווט פנימי שהוא מתוחכם ויכול לאין שיעור מכל מערכת מלאכותית. איך אנחנו משתמשים בו?
פסיכולוגים מצאו שכאשר מוצאים את דרכם בשטח לא מוכר, אנשים פועלים באחת משתי אסטרטגיות: או שהם מתייחסים לכל דבר למיקום שלהם במרחב, לגישה ה'אגוצנטרית', או שהם מסתמכים על תכונות הנוף והאופן שבו הם מתייחסים. זה לזה כדי לומר להם היכן הם נמצאים, הגישה ה'מרחבית'".
קבוצה נוספת של תצפיות שאני מוצאת מעניינות היא איך אנחנו בעצם מתנהלים בנופים ועוקבים אחר מסלולים. נראה שגבולות חשובים לא פחות כמו מיקומים. ואני חושד שאפשר להכליל את זה ל"נופים" בנויים, שבהם גבולות עשויים להקל באופן ניכר על הניווט (ואינטואיטיבי).
אני ממליץ בחום על "Wayfinding" מאת מייקל בונד.
תנועה, מרחבית
הספר הבא שאזכיר הוא "מוח בתנועה: כיצד פעולה מעצבת מחשבה" מאת ברברה טברסקי (פרופ' אמריטה בפסיכולוגיה בסטנפורד) מ-2019.
במובנים רבים, הוא מוסגר על ידי אותם ממצאים כפי שדיווח מייקל בונד עליהם.
אנשים, כמו רוב היצורים, נעים ממקום למקום. בזמן שהם נעים, הם משאירים עקבות, על הקרקע, במוח, שבילים ובמקומות. ההיפוקמפוס מתעד תנועות כמסלולים, מחרוזות של מקומות ושבילים. זהו, למעשה, פרס נובל לפיזיולוגיה או רפואה לשנת 2014, אשר הוענק מחציתו לג'ון אוקיף, המחצית השנייה במשותף למאי-בריט מוסר ואדוורד א' מוסר "על גילוייהם של תאים המהווים מערכת מיצוב במוח". התאים נקראים תאי רשת ומשמשים כסמנים הפועלים עם ההיפוקמפי ביצירת מבנים מרחביים במוח.
לברברה טברסקי יש פרספקטיבה רחבה יותר - היא רוצה להוכיח שתנועה שנרשמה באופן מרחבי בתודעה היא הפלטפורמה למחשבה. לא רק גרפים, אלא גם מילים, מחוות וגרפיקה. הם גם מקדמים מסקנות וגילוי, מאפשרים יצירה, עדכון והסקת מסקנות על ידי קהילה. סיווג הוא פישוט מחשבתי על פני התמונה השלמה הנתפסת. בוודאי פרופ. טברסקי חקרה היבטים רבים של הדברים האלה במעבדת הפסיכולוגיה שלה בסטנפורד ובאוניברסיטת קולומביה.
למרחב יש משמעות, קרבה פירושה קרבה בכל מימד. אנכי: למעלה, הכל טוב, אופקי: ניטרלי. המרחב הוא מיוחד, על-מודאלי וחיוני להישרדות, בסיס לידע אחר. נתמך על ידי מחוות.
במילים אחרות, התקשורת מהמוח ניתנת לזיהוי בקלות וצריך להיות ברור לצרכן, כיצד היא (התקשורת) יכולה לעזור במשימות החשובות בהקשר. נשמע כמו המלצות טובות כיצד לשפר מודלים של נתונים בעתיד!
"מוח בתנועה: כיצד פעולה מעצבת מחשבה" היא עבודה מכוננת במרחב המדעי הקוגניטיבי. יש סרטון יוטיוב מעולה (חשיבה מרחבית היא בסיס המחשבה) איתה מ-2022, כאן.
קוגניציה במוח (ימין ושמאל)
אחד הספרים החשובים ביותר, שנחקרו בקפידה על עניינים קוגניטיביים, הוא "החומר עם הדברים: המוח שלנו, האשליות שלנו וחוסר יצירת העולם" מאת הפסיכיאטר, חוקר מדעי המוח, הפילוסוף וחוקר הספרות ד"ר איאן מקגילכריסט, פרספקטיבה, 2021.
במילותיו שלו:
"למעשה, אין חלקים. חלקים הם חפץ של דרך מסוימת להתמודד עם העולם. יש רק שלמות. ודברים שאנו חושבים עליהם כחלקים, הם שלמים ברמה אחרת, ודברים שאנו חושבים עליהם כעל שלמות, יכולים להיראות כחלקים ממכלול גדול עוד יותר.
אבל העסק הזה של גילוף דברים לחלקים הוא חפץ של תשומת הלב הקטנה של ההמיספרה השמאלית. אז בגלל שהיא מנסה להתמקד בפרט הקטן הזה, היא מתקרבת לחלק קטנטן מסוים, אולי שלוש מתוך 360 מעלות קשת הקשב, וזה מוביל לתפיסה שונה על העולם מזו של ההמיספרה הימנית."
ההמיספרה השמאלית הפדנטית והמיספרה הימנית האינטואיטיבית
ניתן לסכם את חלוקת העבודה בין שתי ההמיספרות במוח שלנו בכמה דוגמאות:
שמאל | ימין |
ידוע | חדש |
ודאות | אפשרות |
קְבִיעוּת | תזרים |
חלקים | כל |
מפורש | משתמע |
מופשט | קשר |
כללי | ייחודי |
קְבִיעַת כָּמוּת | הכשרה |
דוֹמֵם | להנפיש |
אופטימי | מציאותי |
מוצג מחדש | להציג |
הסיבות לדיכוטומיה הן אבולוציוניות. ההסבר הפשוט תואם בערך לשתי דוגמאות האריות לעיל. האחד הוא "אוי, אני יודע מה זה" והשני הוא "עזרה, עדיף לי לרוץ!" שתי התגובות מועילות למדי.
הנה דבר מאוד מעניין הרצאה ביוטיוב: ד"ר איאן מקגילכריסט דיבר בחלל החדשנות של IdeaSquare של CERN כדי לדון בטבע המציאות מנקודת המבט של המוח האנושי והפילוסופיה. האירוע נערך בשילוב עם קורס פיילוט שצייד את התלמידים ביכולות חשיבה מערכות בקנה מידה גדול וכיצד לחולל שינוי חברתי. הוא גם מתחזק אתר אינטרנט כאן.
ספרו האחרון, "העניין עם הדברים", הוא שני כרכים, 1,300 עמודים בסך הכל. אמור להעסיק אותך לזמן מה!
אני מקווה ששכנעתי אותך שיש לנו כמה הזדמנויות להשתפר בהבנה על מה עוסקים מודלים של נתונים? תשמור על העיניים שלך לפתוח! תקשר באמצעות אינטואיציה! מי יתן ו-2024 תהיה השנה שבה אבולוציה חדשנית הופכת את כל חומרי הנתונים האלה לקלים יותר!
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://www.dataversity.net/handling-data-concerns-in-2024-and-onwards/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 12
- 120
- שנים 15
- 15%
- 1995
- 2005
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022
- 2024
- 225
- 247
- 25
- 300
- 360
- 400
- 84
- a
- יכולות
- אודות
- מֵעַל
- בהחלט
- תקציר
- אקדמי
- מחקר אקדמי
- גישה
- לצבור
- ACM
- נרכש
- רכישות
- לרוחב
- פעולה
- פעילויות
- פעילות
- למעשה
- הוסיף
- פרסום
- עו"ד
- לאחר
- נגד
- לִפנֵי
- קדימה
- AI
- המטרה
- aka
- AL
- אלסקה
- אלגוריתמי
- אלגוריתמים
- תעשיות
- להתיר
- מותר
- מאפשר
- כמעט
- לאורך
- כְּבָר
- גם
- תמיד
- am
- שאפתן
- אמריקה
- an
- ניתוח
- ו
- בעלי חיים
- אחר
- כל
- יותר
- לְהוֹפִיעַ
- יישומים
- יישומית
- החל
- מריחה
- גישה
- בערך
- קשת
- ארקטי
- ARE
- AREA
- לטעון
- מתווכח
- סביב
- המגיעים
- מאמר
- מלאכותי
- AS
- לשאול
- היבטים
- עמותה
- להניח
- הנחה
- הנחות
- At
- משתתף
- תשומת לב
- פרס
- הוענק
- B2C
- בחזרה
- תומכים
- רע
- מבוסס
- בסיסי
- בסיס
- קרב
- מִפרָץ
- BE
- הפך
- כי
- להיות
- היה
- לפני
- ההתחלה
- מאחור
- להיות
- תאמינו
- הטבות
- הטוב ביותר
- מוטב
- בֵּין
- גָדוֹל
- גדול
- ציפורים
- קצת
- שחור
- ברוך
- קשר
- ספר
- ספרים
- שניהם
- קנה
- גבולות
- מוֹחַ
- מוח
- סניף
- בָּהִיר
- רחב
- תקציב
- נבנה
- צרור
- עסקים
- השפעה עסקית
- עסוק
- אבל
- by
- שיחה
- נקרא
- CAN
- קנדה
- קנדי
- יכולות
- מסוגל
- מכונית
- כרטיסים
- אשר
- בזהירות
- מקרה
- מקרים
- קטגוריה
- בקר
- לחגוג
- תאים
- מֶרְכָּז
- מאה
- CERN
- מסוים
- בהחלט
- לאתגר
- האתגרים
- סיכוי
- שינוי
- זול
- לבדוק
- סין
- בכיתה
- כיתות
- לטפס
- קליני
- סְגוֹר
- חוף
- קוד
- קוגניציה
- קוגניטיבית
- איסוף
- אוסף
- קולומביה
- עמודות
- לשלב
- מגיע
- להעביר
- תקשורת
- תקשורת
- קהילה
- חברות
- חברה
- באופן יחסי
- מתחרה
- להשלים
- מורכב
- המחשב
- מדעי מחשב
- מחשבים
- מחשוב
- יזום
- דְאָגָה
- דאגות
- הגיע למסקנה
- מסכם
- מתנגש
- יחד
- התודעה
- השלכות
- תמיד
- להוות
- לבנות
- בניה
- צרכן
- צרכנים
- אנשי קשר
- הקשר
- להמשיך
- נמשך
- ממשיך
- ממשיך
- תרומות
- משוכנע
- קופנהגן
- מתכתב
- עלות
- עלות תועלת
- פתרון חסכוני
- יקר
- עלויות
- יכול
- מדינות
- קורס
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- יצורים
- אמינות
- קריטי
- מעבר
- תַרְבּוּת
- מסורבל
- לקוחות
- מחזורי
- נתונים
- הזנת נתונים
- מחסני נתונים
- מסד נתונים
- מאגרי מידע
- קושי
- אור היום
- עסקה
- התמודדות
- מחליטים
- החלטות
- נדחה
- מחלקות
- מְתוּאָר
- מתאר
- פרט
- מפותח
- התקנים
- דיאגרמות
- DID
- למות
- אחר
- קשה
- דיגיטלי
- מֵמַד
- ישיר
- גישה ישירה
- כיוונים
- ישירות
- דיסציפלינות
- שיח
- לגלות
- תגלית
- לדון
- דיונים
- חטיבה
- do
- עושה
- עושה
- דולר
- תחום
- תחומים
- עשה
- דֶלֶת
- dr
- באופן דרמטי
- בְּמַהֲלָך
- דינמי
- דינמיקה
- E&T
- כל אחד
- מוקדם
- להקל
- קלות שימוש
- בקלות
- הקלה
- קל
- עורך
- או
- חשמלי
- אחר
- עודד
- סוף
- מסתיים
- אנרגיה
- מהנדס
- הנדסה
- מהנדסים
- להגביר את
- מספיק
- הבטחתי
- זן
- נכנס
- מִפְעָל
- חברות
- כניסה
- סביבתי
- מְצוּיָד
- ה-ERP
- שגיאה
- חיוני
- וכו '
- אירופה
- אֵירוֹפִּי
- האיחוד האירופי
- אֲפִילוּ
- אירוע
- כל
- הכל
- בכל מקום
- עדות
- אבולוציה
- התפתח
- בדיוק
- דוגמה
- דוגמאות
- מצוין
- יוצא מן הכלל
- תרגיל
- לצפות
- הציפיות
- יקר
- ניסיון
- לְנַסוֹת
- מומחים
- מוסבר
- הסבר
- חוקר
- הסיירים
- נרחב
- עיניים
- בד
- עובדה
- נכשל
- כשלון
- משק
- חביב
- תכונות
- להרגיש
- נְקֵבָה
- מעטים
- שדה
- שדות
- מציאת
- ממצאים
- סוף
- ראשון
- חמש
- גמישות
- תזרים
- להתמקד
- לעקוב
- הבא
- מזון
- בעד
- בראש ובראשונה
- שכח
- לשעבר
- קדימה
- צופה פני עתיד
- מצא
- קרן
- נוסד
- שבריר
- צרפת
- פרנסיס
- בתדירות גבוהה
- חברים
- החל מ-
- חזית
- מלא
- כֵּיף
- פונקציונלי
- פונקציות
- עתיד
- גאדג'טים
- נתן
- כללי
- דור
- דורי
- גיאוגרפי
- ג'ורג '
- לקבל
- Go
- Goes
- הולך
- טוב
- ממשל
- גרף
- גרפיקה
- גרפים
- רֶשֶׁת
- קרקע
- קבוצה
- לגדול
- צמיחה
- היה
- חצי
- טיפול
- קרה
- קשה
- יש
- he
- ראש
- בריאות
- לֵב
- כבד
- לעזור
- חצי כדור
- לה
- כאן
- היררכיה
- גָבוֹהַ
- גבוה יותר
- מאוד
- כבישים מהירים
- שֶׁלוֹ
- מולדת
- ירח דבש
- לקוות
- מאוזן
- אימה
- אירח
- בית
- איך
- איך
- אולם
- http
- HTTPS
- עצום
- בן אנוש
- בני אדם
- רעב
- התלהבות
- i
- רעיון
- רעיונות
- לזהות
- IEEE
- if
- תמונה
- פְּגִיעָה
- ליישם
- הפעלה
- יישום
- חשוב
- משופר
- שיפור
- in
- באחר
- כולל
- יותר ויותר
- עצמאי
- -
- מתנפח
- מוּשׁפָע
- מידע
- מערכות מידע
- אִינפוֹרמָטִיבִי
- בהתחלה
- פְּנִימִי
- חדשנות
- חדשני
- במקום
- מוֹדִיעִין
- בכוונה
- אינטרס
- מעניין
- אינטימי
- אל תוך
- אינטואיטיבי
- השקעה
- משקיעים
- בלתי נראה
- מעורבות
- אי
- איים
- סוגיה
- בעיות
- IT
- שֶׁלָה
- עצמו
- עבודה
- ג'ון
- עיתונאי
- מסע
- jpg
- ג'סון
- רק
- שמור
- מפתח
- סוג
- לדעת
- יודע
- ידע
- ידוע
- מעבדה
- עבודה
- מעבדות
- אגם
- נוף
- שפה
- גָדוֹל
- מפעלים גדולים
- במידה רבה
- אחרון
- מְאוּחָר
- האחרון
- רוחב
- שכבות
- מוביל
- מוביל
- לִלמוֹד
- למידה
- יציאה
- קריאה
- הוביל
- עזבו
- פחות
- לתת
- רמה
- רמות
- כמו
- קווים
- לינקדין
- האריה
- רשימה
- קְצָת
- מקומות
- הגיון
- התחבר
- לונדון
- נראה
- נראה כמו
- נראה
- הסתכלות
- מגרש
- הרבה
- מוּשׁפָל
- ליון
- מכונה
- למידת מכונה
- טכניקות למידת מכונות
- מכונות
- עשוי
- שמירה
- שומר
- לעשות
- עושה
- עשייה
- מניפולציה
- רב
- הרבה אנשים
- מַפָּה
- מפות
- להתאים
- חומרים
- מתמטיקה
- מתימטי
- מתימטיקה
- דבר
- עניינים
- max-width
- מי ייתן 2024
- מאי..
- me
- משמעות
- אומר
- התכוון
- רפואה
- לִפְגוֹשׁ
- פוגשת
- להרשם/להתחבר
- נפשי
- להזכיר
- אזכורים
- מיזוגים
- מיזוגים ורכישות
- רשת
- שיטות
- מיכאל
- יכול
- מִילִיוֹן
- מיליון דולר
- אכפת לי
- עלמה
- חסר
- דוגמנות
- מודלים
- מודרני
- כסף
- חודשים
- יותר
- רוב
- בעיקר
- תנועה
- המהלך
- נִרגָשׁ
- תנועות
- הרבה
- רב לאומי
- צריך
- my
- עצמי
- שם
- שמות
- שמות
- טבע
- ניווט
- נווט
- צורך
- מיותר
- קן
- רשת
- רשתות
- Neuroscience
- נטרל
- חדש
- טכנולוגיות חדשות
- הבא
- נחמד
- NIH
- לא
- פרס נובל
- ולא
- צפון
- ראוי לציון
- הערות
- ציין
- עַכשָׁיו
- מספר
- מספרים
- תצפיות
- ברור
- of
- כבוי
- זקן
- מבוגר
- on
- פעם
- ONE
- רק
- ואילך
- לפתוח
- הזדמנויות
- or
- אורקל
- להזמין
- אחר
- אחרים
- שלנו
- הַחוּצָה
- יותר
- להתגבר על
- שֶׁלוֹ
- עמוד
- דפים
- מאמר
- ניירות
- פרדיגמה
- פרדיגמות
- פריז
- חלק
- חלקים
- מעבר
- עבר
- עבר
- שבילים
- אֲנָשִׁים
- נתפס
- תפיסה
- לבצע
- ביצעתי
- אוּלַי
- אישי
- מחשבים אישיים
- פרספקטיבה
- פיטר
- פילוסופיה
- טלפון
- שיחת טלפון
- צילום
- PHP
- גופני
- תמונה
- טַיָס
- חלוץ
- מקום
- מקומות
- תכנון
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודה
- פוליטיקה
- תיק עבודות
- עמדה
- מיצוב
- יִתָכֵן
- חזק
- תרגול
- צורך
- דיוק
- מבשר
- מועדף
- מוצג
- נשיא
- לחץ
- יפה
- קודם
- מחירים
- הפרס
- כנראה
- בעיה
- תהליך
- לייצר
- המוצר
- פּרוּדוּקטִיבִי
- מוצרים
- פרופסור
- תכנות
- פּרוֹיֶקט
- לקדם
- הנחיות
- מציע
- להוכיח
- הוכיח
- לספק
- ספק
- פסיכולוגיה
- לאור
- נרכש
- גם
- איכות
- לחקור
- שאלה
- מהירות
- דַי
- ציטוטים
- במקום
- תגובות
- חומר עיוני
- הקוראים
- ממשי
- מציאות
- מימוש
- תחום
- ממלכות
- טעם
- סיבות
- להכיר
- להמליץ
- המלצות
- מוּמלָץ
- מוקלט
- רשום
- Red
- הפניה
- נִדחֶה..
- קָשׁוּר
- קרוב משפחה
- אָמִין
- הקלה
- לסמוך
- היתרה
- לזכור
- החליף
- לדווח
- דווח
- דווח
- לייצג
- המייצג
- המבקש
- נדרש
- דרישה
- דרישות
- להציל
- מחקר
- חוקר
- חוקרים
- החלטה
- תוצאות
- עשיר
- תקין
- נהר
- כביש
- רקטה
- ההחזר על ההשקעה
- תפקידים
- שורשים
- בערך
- נתיבים
- כללי
- ריצה
- s
- מכירות
- אותו
- מוהל
- SAS
- לומר
- אמר
- תרחישים
- תכנית
- מלומד
- בית ספר
- מדע
- מַדְעָן
- מדענים
- היקף
- סקוטלנד
- חיפוש
- לִרְאוֹת
- נראה
- לראות
- סמנטיקה
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- רצף
- ברצינות
- סט
- כמה
- צורות
- היא
- חנות
- קניות
- חסרונות
- צריך
- הצגה
- Shutterstock
- צד
- באופן משמעותי
- פָּשׁוּט
- פשוט
- מפשט
- בפשטות
- אתר
- מצב
- מצבים
- מיומנויות
- שקופיות
- קטן
- So
- חֶברָתִי
- רשת חברתית
- רשתות חברתיות
- חברתי
- חֶברָה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- לפתור
- פותר
- כמה
- משהו
- במידה מסוימת
- מתוחכם
- דרומי
- מֶרחָב
- מרחבית
- מיוחד
- התפשטות
- SQL
- מרובע
- לערום
- לעמוד
- סטנפורד
- החל
- התחלות
- תחנה
- סטטיסטי
- עוד
- אבנים
- עצור
- אחסון
- סיפורים
- פשוט
- אסטרטגיות
- זרם
- זרמים
- התחזק
- חזק
- מבנים
- סטודנטים
- נושא
- הצלחה
- כזה
- מַתְאִים
- נתמך
- הישרדות
- שרד
- מערכת
- מערכות
- שולחן
- לקחת
- משימות
- לוקח
- סרט הדבקה
- יעד
- משימות
- טק
- טק
- טכניקות
- טכנולוגיות
- טכנולוגיה
- לספר
- אומר לי
- נוטה
- טווח
- טרמינולוגיה
- מונחים
- מבחן
- מֵאֲשֶׁר
- להודות
- זֶה
- השמיים
- העתיד
- הנוף
- העולם
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- התאוריה
- שם.
- אלה
- הֵם
- דבר
- דברים
- לחשוב
- חושב
- זֶה
- אלה
- מחשבה
- שְׁלוֹשָׁה
- דרך
- זמן
- כותרת
- שכותרתו
- ל
- היום
- יַחַד
- גַם
- לקח
- כלים
- קשה
- סחר
- מסורתי
- באופן מסורתי
- שובל
- טרנספורמציה
- נסיעות
- טיפול
- טופל
- עָצוּם
- ניסיתי
- נצחון
- מנסה
- טיורינג
- פונה
- שתיים
- לָנוּ
- מטריה
- בלתי מתואם
- תחת
- להבין
- הבנה
- זָר
- התאחדות
- יחידות
- עולם
- אוניברסיטה
- עדכון
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמשים
- באמצעות
- שונים
- נגד
- אנכי
- מאוד
- וִידֵאוֹ
- נופים
- חזון
- חזיונות
- חזותי
- כרכים
- vs
- W
- רוצה
- רציתי
- רוצה
- אחסון
- היה
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- אתר
- טוֹב
- היו
- מערב
- מה
- מה
- מתי
- ואילו
- אשר
- מי
- כל
- למה
- יצטרך
- זוכה
- משאלות
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- פלא
- מילים
- תיק עבודות
- עובד
- עוֹלָם
- לדאוג
- ראוי
- היה
- סופרים
- יאהו
- שנה
- שנים
- צהוב
- כן
- עוד
- אתה
- צעיר
- צעיר
- עצמך
- YouTube
- זפירנט