खंडित विचार: शिक्षक का सिद्धांत

सीखने के चार सिद्धांतों से संबंधित और दर्शनशास्त्र की विभिन्न शाखाओं के शैक्षिक संस्करणों से जुड़े निर्देशों का संग्रह - खंडित दार्शनिक लेखन परंपरा में

लिकुटे मोरेन - नतन्या के गुरु से (स्रोत)

सीखना भाषा से परे है। सीखना सोच के लिए वैसा ही है जैसे सोच भाषा के लिए। मस्तिष्क कोई संचार नेटवर्क नहीं है, और न ही कार्य नेटवर्क (विचार मस्तिष्क का कार्य है), बल्कि एक सीखने का नेटवर्क है। हर सीखने वाली प्रणाली का विकास सूचना से ज्ञान और फिर समझ की ओर होता है। जीन्स से - एन्कोडिंग (भाषा), जीन नेटवर्क और एपिजीनोम से - नियंत्रण कंप्यूटर (विचार), आनुवंशिक सीखने की प्रणालियों तक। क्योंकि विकास कोई सामान्य सीखने का एल्गोरिथम नहीं है, यादृच्छिक खोज नहीं है, बल्कि सीखने के एल्गोरिथम का एल्गोरिथम है। और सीखना हमेशा एल्गोरिथम का एल्गोरिथम होता है, द्वितीय क्रम का, और रचनात्मकता सीखने का एल्गोरिथम है, तृतीय क्रम का।

भविष्य में, एकमात्र मूल्यवान चीज़ सीखना होगी। जानकारी मुफ्त होगी। सबसे अधिक मांग वाला पेशा शिक्षक का होगा, क्योंकि सभी विद्यार्थी होंगे। तो किस चीज़ का मूल्य होगा? उदाहरण के लिए, विपरीत लिंग में क्या आकर्षित करेगा? जो चीज़ रिश्तों में अभी भी मूल्यवान होगी वह है सीखना - संवाद तो सामान्य हो जाएगा। समय और स्थान को सूचना के आदान-प्रदान में लगने वाले समय से नहीं परिभाषित किया जाएगा (इसलिए समय-स्थान की समानता), बल्कि सीखने में लगने वाले समय से (सीखने का समय, सीखने में तय की जाने वाली दूरी)। और स्त्री का मूल्य उसकी शिक्षा में होगा, बाहर से सीखने से अंदर से सीखने तक पहुंचने के सीखने के प्रयास में, जो मिलन की गति है। भविष्य में, साझा भाषा एक साझा सीखने का एल्गोरिथम होगी, जो सीखने के निर्देश साझा करने की अनुमति देगी, न कि साझा जानकारी। दोनों पक्ष एक-दूसरे के बीच दिशाएं ही साझा करेंगे, बजाय इसके कि जानकारी उनके बीच दिशाओं में प्रवाहित हो।

जानकारी भाषा का परिमाणीकरण है। सीखने का परिमाणीकरण यह होगा कि हमने सीखने की कितनी दूरी तय की, उदाहरण के लिए रास्ते में कितने बुनियादी सीखने के चरण थे, और शिक्षक को कितना सिखाना पड़ा, और सीखने का समय यह होगा कि कितनी बार दोहराना पड़ा। गति सीखने के ग्राफ का ढलान होगी। और जब समय और स्थान में खाई होती है, सीखने की अनंत दूरी, तब रचनात्मकता होती है। और वहां भी सवाल यह है कि कितनी रचनात्मक छलांगें, जो सीखी नहीं जा सकतीं, लगानी पड़ीं। कितने अनुमान जो कुशल कटौती के योग्य नहीं हैं।

जो संस्कृति खुद को किताब से विचार के रूप में नहीं बदलेगी वह मृत संस्कृति है, और यहूदी धर्म खुद को सीखने के रूप में बदलेगा। मदरसों में छोटे यहूदी दिमाग बड़े यहूदी दिमागों से सीखते हैं। ऐसे बौद्धिक माहौल में अब यह नहीं कहा जाएगा कि हम किताब के लोग हैं, बल्कि दिमाग के लोग हैं। इतिहासकार अब यह नहीं समझाएंगे कि यहूदी संस्कृति इसलिए बची क्योंकि वह पाठ की संस्कृति थी - उल्टा, कई पाठ संस्कृतियां नहीं बचीं - बल्कि इसलिए कि वह सीखने की संस्कृति थी। जीवित रहने का रहस्य सीखने का रहस्य है।

पढ़ना एक सीखने की क्रिया है। जैसे भाषा की क्रियाएं होती हैं - वैसे ही सीखने की क्रियाएं होती हैं। और सीखने के उपकरण हैं - जैसे भाषा के उपकरण होते हैं। यानी सीखने में प्रारंभिक दिशा भाषा के दर्शन से विचारों को सीखने के दर्शन की दुनिया में स्थानांतरित करना है, और यहां वैचारिक नवीनता के लिए व्यापक स्थान है। किताब में पढ़ने में सीखने की क्रिया क्या है? कुछ किताबें आपको रहस्य सिखाती हैं, और कुछ किताबें आपको रहस्यमयता सिखाती हैं। पहली विधि का उपयोग करती है लेकिन उसे आपसे छिपाती है, और आपको केवल रहस्य सिखाती है, और दूसरी आपको विधि सिखाती है, लेकिन रहस्यों को छिपाती है, सीखने की विधि को प्रकट करती है लेकिन सीखने के परिणामों को छिपाती है। हर रहस्य सीखा जा सकता है, लेकिन सीखने का रहस्य नहीं। सीखने का रहस्य स्वयं, किसी विशिष्ट रहस्य के विपरीत, एक वास्तविक रहस्य है, जिसे सैद्धांतिक रूप से प्रकट नहीं किया जा सकता, क्योंकि सीखने का कोई सामान्य रहस्य नहीं है जिसे यदि आप खोज लें या क्रैक कर लें तो सीखना आपकी जेब में होगा और आसान हो जाएगा। सीखने का कोई सामान्य एल्गोरिथम नहीं है, क्योंकि जिस चीज़ का सामान्य एल्गोरिथम है वह सीखने की समस्या नहीं है। सीखने की आवश्यकता सामान्य मामले में होती है - और समाधान केवल विशिष्ट मामले में होते हैं। सामान्य मामले में न तो कोई विधि है और न ही समाधान, यहां तक कि स्वर्ग से भी नहीं, कोई भी विधि आपकी समस्याओं को हल नहीं करेगी - सामान्य दुनिया में आप जो सबसे अच्छा कर सकते हैं वह है सीखना, और इससे बचने का कोई रास्ता नहीं है। इससे बचने का हर प्रयास अनुकूलन योग्य नहीं है और अंततः विनाशकारी है। इसलिए हर सीखने में रचनात्मकता की आवश्यकता होती है, जिसकी कीमतें महंगी हैं और यह कुशल नहीं है, क्योंकि इसमें व्यापक खोज, प्रयोग और त्रुटि होती है। यानी सीखना कभी भी कुशल नहीं होगा, और बाद में सीखने का एक तेज तरीका होगा। सीखने में अक्षमता अंतर्निहित है, और इसलिए बाद के समय के बुद्धिमान लोग हमेशा इसमें आलोचना के लिए कुछ खोज लेंगे, जैसे कोई घर में बैठकर युद्ध में जनरलों की बाद में आलोचना करता है, जैसे हर मौत को रोका जा सकता था अगर वे ज्यादा बुद्धिमान होते। रचनात्मकता क्या है? रचनात्मकता अपनी परिभाषा से ही एक ऐसा समाधान है जिस तक कुशल, बहुपदीय तरीके से नहीं पहुंचा जा सकता था, और एक बार प्राप्त होने के बाद इसे एक विधि में बदला जा सकता है। इसलिए इसका अलग-थलग कोई अर्थ नहीं है, बल्कि केवल सीखने वाली प्रणाली के विकास के संदर्भ में है, उदाहरण के लिए यहूदी इतिहास के संदर्भ में। इसलिए इसका मूल्य है। बहुपदीय पदानुक्रम यह सुनिश्चित करता है कि हर बुद्धि को, कृत्रिम भी, रचनात्मकता की आवश्यकता होगी। कि उसकी भी कला होगी, जो सौंदर्यशास्त्र के संबंध में रचनात्मकता है, और धर्म, जो नैतिकता के संबंध में रचनात्मकता है, और विज्ञान, जो ज्ञान मीमांसा के संबंध में रचनात्मकता है।



कोई प्राकृतिक नैतिकता या प्राकृतिक ज्ञान नहीं है, सब कुछ सीखा जाता है, निश्चित रूप से मस्तिष्क की क्षमताओं के आधार पर, जो स्वयं जैविक सीखने में सीखी गई हैं। कोई सीखना शून्य से शुरू नहीं होता। यह हमेशा एक प्रणाली के भीतर होता है - जो पहले से मौजूद है। सीखना मनमाना नहीं है, यह कि सब कुछ सीखा जाता है इसका मतलब यह नहीं है कि सब कुछ मनमाना है, बल्कि इसका मतलब है कि एक परंपरा है। तोरा एक ऐसा पाठ है जिसे एक विशिष्ट सीखने के दृष्टिकोण से देखा जाता है, अनंत और पूर्ण सीखना, जो ईश्वर से आता है (और उसे भी बनाता है)। यानी यह मान्यता कि पाठ दैवीय है तोरा के अध्ययन को जन्म देती है, जैसे यह मान्यता कि एक कलाकृति का रचयिता एक प्रतिभाशाली है उससे सीखने को जन्म देती है। और यह मान्यता कि पाठ से सीखना अनंत है, कि उसके अर्थ और उद्देश्य का कोई अंत नहीं है, वह है जो दैवीय इरादे को जन्म देती है, और यह मान्यता कि चित्र के अर्थ का कोई अंत नहीं है, या शेक्सपियर का हर अक्षर पवित्र और उद्देश्यपूर्ण है, वह है जो कला के विचार को जन्म देती है, जो अलग तरह से लिखने और चित्रित करने की अनुमति देता है - ऐसे तरीके से जिससे हमेशा के लिए सीखा जाएगा। यानी हमेशा के लिए सीखना है जो अनंत के विचार को जन्म देता है, यानी स्वयं अनंत को, धर्म में भी और कला में भी।

कंप्यूटर विज्ञान का सबसे महत्वपूर्ण वाक्य है कि शिक्षक होना छात्र होने से आसान है: सिखाना सीखने से आसान है। बाहर से सिखाना अंदर से सीखने जितनी बुद्धिमानी नहीं है। यदि एक सार्वभौमिक कुशल सीखने की विधि होती - तो अंदर और बाहर का कोई महत्व नहीं होता, क्योंकि शिक्षक के बाहरी दृष्टिकोण और छात्र के आंतरिक दृष्टिकोण में कोई अंतर नहीं होता, क्योंकि सीखने और सिखाने में एक ही स्तर की कठिनाई होती। सीखने की आंतरिकता इस तथ्य से उत्पन्न होती है कि कोई सार्वभौमिक कुशल सीखने का एल्गोरिथम नहीं है, हमेशा कुछ ऐसा होता है जिसे नहीं सीखा जा सकता। उन समस्याओं में जिनके लिए एक कुशल विधि है उसे सीखा जा सकता है, और जिनमें नहीं है उनमें सीखना अनंत है। सीखना एक एल्गोरिथम का निर्माण है, और इसलिए जो नहीं सीखा जा सकता उसे नहीं किया जा सकता, और इस तरह हम उन चीज़ों का एक सिद्धांत बना सकते हैं जो नहीं की जा सकतीं, न कि केवल जो की जा सकती हैं, जो इंजीनियरिंग से सिद्धांत तक की उन्नति है (गणित में भी)। इसलिए सीखने की मदद से हम गणित में असंभवता के प्रमेय साबित कर सकते हैं - इस तथ्य से कि कुछ विशिष्ट संरचनाएं नहीं सीखी जा सकतीं। यदि उदाहरण के लिए हम साबित करें कि NP में एक समस्या के लिए एक बहुपदीय समाधान नहीं सीखा जा सकता, और दूसरी ओर दिखाएं कि कोई भी बहुपदीय समाधान सीखा जा सकता है (क्योंकि इसे पुनरावर्ती रूप से उप-समस्याओं में विभाजित करना आसान है) - तो हम साबित कर देंगे कि P!=NP। इसी तरह अभाज्य संख्याओं को सीखने के बारे में। गणित की कई खुली समस्याओं को सीखने के पदों में अनुवाद किया जा सकता है, और सीखने के उपकरणों की मदद से हल करने का प्रयास किया जा सकता है।

किसी प्रणाली में सीखने का स्तर, जिसकी ओर हम इंगित करते हैं, आंतरिक रूप से सीखने वाला है, न कि बाहर से (जहां सीखने का लक्ष्य पहले से परिभाषित है, और यह अपना स्वाद खो देता है और एक बोझ बन जाता है - एक स्कूल)। यह एक येशिवा की तरह है, स्वयं के लिए सीखना - इसमें दिशा है लेकिन कोई लक्ष्य नहीं है। स्मृति सूचना है, पाठ है, वह भाषा और वाणी की दुनिया में है, और उसमें कोई दिशा नहीं है। जबकि सीखना इरादे और इच्छा की दुनिया में है, यह दिशा के साथ सूचना है - वेक्टर न कि स्केलर। यह एक सामान्य कानून प्रणाली नहीं है जिसे याद रखना और निष्पादित करना है, जैसे सॉफ्टवेयर के निर्देश, बल्कि यह एक पठन पुस्तक की तरह है, जो आपको बिना मजबूर किए निर्देशित करती है।

प्रासंगिक स्तर सीखने के विचार में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। किसी भी घटना को विभिन्न स्तरों से देखा जा सकता है, और उसे विभिन्न स्तरों में काटा जा सकता है। ये बहुत सारे संभावित दृष्टिकोण मनमानेपन की भावना पैदा करते हैं: आखिर यही स्तर क्यों और दूसरा नहीं? उदाहरण के लिए, विभिन्न दर्शन न केवल प्रश्नों के अलग-अलग उत्तर देते हैं, बल्कि दुनिया को अलग-अलग स्तरों में भी काटते हैं: कुछ भाषा को देखते हैं, कुछ तर्क को, या संस्थाओं को, या ज्ञान को, या सत्ता मीमांसा को, और कुछ पूरी तरह से सौंदर्यशास्त्र को, और इसी तरह। सभी स्तर किसी घटना को समझने में समान रूप से प्रासंगिक नहीं होते। उदाहरण के लिए, बिल्लियों का स्तर दर्शन के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक नहीं है, और न ही रासायनिक स्तर। इसके विपरीत कला या गणित के स्तर की अधिक प्रासंगिकता है, हालांकि स्पष्ट है कि स्पष्ट दार्शनिक स्तरों से कम। वास्तव में, कुछ स्तर वर्णन के लिए बहुत निचले हैं, जैसे किसी विशेष युद्ध का परमाणु स्तर पर वर्णन, और कुछ स्तर बहुत ऊंचे हैं, जैसे इसका तर्क या दर्शन के स्तर पर वर्णन, और कुछ स्तर सार्थक वर्णन के करीब हैं, जैसे ऐतिहासिक स्तर, राजनयिक स्तर, या सैन्य सिद्धांत। एक विशेष स्तर होता है, जो किसी घटना के वर्णन के लिए सबसे प्रासंगिक होता है, जो बहुत अमूर्त और बहुत ठोस के बीच कहीं मध्य में होता है। यह घटना को समझने के लिए सबसे सटीक स्तर है, या वह स्तर जो इसे सबसे अधिक स्पष्ट करता है यदि हम इसके कोण से देखें, और जिसमें घटना सबसे अधिक सीखने योग्य रूप में व्यक्त होती है - जिसमें इसे सीखना सबसे आसान है, और इसकी सीखने की प्रक्रियाओं को देखना। इस स्तर पर वर्णन पहले ही स्पष्टीकरण में बदल जाता है, और इसकी व्याख्यात्मक शक्ति अधिकतम होती है। सीखना घटना का सबसे अच्छा स्पष्टीकरण है, क्योंकि स्पष्टीकरण हमारे मस्तिष्क में एक सीखने की घटना है - और समझ के बारे में भी यही बात है। यदि स्तर वास्तव में सटीक है और घटना के करीब है, और यह विशेष रूप से सटीक और हर्मेटिक घटनाओं में होता है, तो स्पष्टीकरण पहले ही तर्क में बदल जाता है, और यहां तक कि प्रमाण में भी, जैसा कि गणित में होता है। हालांकि वहां भी, जिसे हम प्रमाण कहते हैं वह शायद सबसे प्रासंगिक स्तर नहीं है, और प्रासंगिक स्तर इसके ऊपर एक अधिक अमूर्त स्तर है जिसमें गणितज्ञ सोचते हैं, जिसमें वास्तव में गणित सीखा जाता है, क्योंकि कभी-कभी अंतर्दृष्टि होती है और फिर इसे एक तकनीकी मामले के रूप में प्रमाण में बदलना पड़ता है। क्योंकि वास्तव में गणित प्रमाण के स्तर पर नहीं सीखा जाता, बल्कि केवल वहां लिखा जाता है। संक्षेप में, प्रासंगिकता को सीखने से अलग नहीं किया जा सकता। या वैकल्पिक रूप से, किसी प्रणाली को समझने के लिए सबसे प्रासंगिक स्तर सीखना है।

अक्सर, यदि ऐसा लगता है कि किसी प्रणाली को एक ऐसे वर्णन में चुना जा रहा है जो सटीक नहीं है, उदाहरण के लिए यह बहुत सामान्य और मनमाना है और अपनी व्याख्यात्मक शक्ति में घटनाओं को अच्छी तरह से नहीं पकड़ता है, या वैकल्पिक रूप से इसे बहुत यादृच्छिक और विशिष्ट तरीके से वर्णित करना जो घटना की कोई समझ नहीं देता (इतिहासकारों की एक बीमारी उदाहरण के लिए) और इसमें कोई व्याख्यात्मक सामान्यीकरण नहीं है, तो हम कहेंगे कि यह विशिष्ट घटना के लिए प्रासंगिक स्तर नहीं है। एक बीमारी एक विशिष्ट स्तर में प्रेम है, जिसमें कुछ घटनाओं में व्याख्यात्मक शक्ति है, और यहां से आगे सभी घटनाओं को इस स्तर के साथ व्याख्या के रूप में काटना, यहां तक कि अन्य रूपों की सीखने की विशिष्टता और अन्य घटनाओं और स्तरों को मिटाने तक (मार्क्सवाद इस बीमारी से पीड़ित है, उदाहरण के लिए)। ऐसे विश्लेषण उबाऊ होते हैं क्योंकि उनमें स्तर हमेशा एक ही होता है, और अक्सर वह निश्चित रूप से मुख्य बात को चूक जाता है (जैसे साहित्य का राजनीतिकरण, उदाहरण के लिए)। प्रणालियों को विकास और परिवर्तन के रूप में समझा जा सकता है और सीखने के रूप में नहीं, लेकिन यह सीखने वाली प्रणालियों के लिए कम प्रासंगिक स्तर है। सीखने को अन्य स्तरों द्वारा बाहर से निर्धारित के रूप में भी समझा जा सकता है, लेकिन यह भी सीखने को उसके अपने उपकरणों में समझने के लिए एक अप्रासंगिक स्तर है। उदाहरण के लिए, यह तर्क दिया जा सकता है कि सब कुछ समकालीन राजनीतिक हित हैं, कला में भी या धर्म में या यहां तक कि दर्शन में भी, लेकिन यह प्रासंगिक स्तर से बाहर की एक सतही कटौती है, जिसकी वास्तव में व्याख्यात्मक शक्ति लगभग खाली है और वह विचाराधीन घटना के लिए ढीली है। प्रासंगिक स्तर घटना को दस्ताने की तरह हाथ में फिट होता है। राजनीतिक दार्शनिक का एक असफल काट है उदाहरण के लिए, और ऐसे अप्रासंगिक स्तरों का उपयोग मानविकी में खराब शोध करने के तरीकों में से एक है (हर चीज को लिंग तक कम करना, उदाहरण के लिए)। हम तर्क देते हैं कि दुनिया को काटने के लिए भाषा का स्तर पर्याप्त रूप से प्रासंगिक नहीं था, और इसलिए बहुत मनमाना था, और इसलिए अधिकतर विवरण के दायरे में रहा, और कि सीखने का स्तर अधिक प्रासंगिक है - और इसकी व्याख्यात्मक शक्ति अधिक है। इसलिए, हर घटना को उसके प्रासंगिक स्तर के भीतर जांचना महत्वपूर्ण है - और यह सीखने के भीतर होने का एक अन्य सूत्रीकरण है।

सीखना अनंत प्रतिगमन से औचित्य के रूप में नहीं डरता। पीछे नहीं, सीखने के अज्ञात स्रोत तक, लेकिन आगे भी जा सकता है, क्योंकि भविष्य में प्रतिगमन स्वाभाविक रूप से अनंत है, और सीखना खुद को भविष्य से सही ठहराता है, उदाहरण के लिए उसकी ओर रुचि से (न कि भविष्य में कहीं स्थित एक अंतिम लक्ष्य से)। इसके दृष्टिकोण से प्रणाली का औचित्य वर्तमान में भी हो सकता है - केवल अंतिम या वर्तमान चरण, और इसमें प्रणाली की पिछली स्थिति की रूढ़िवादी स्वीकृति है, और उससे सीखने के कदमों में आगे बढ़ने का प्रयास है, उसके अस्तित्व की आलोचना किए बिना - बल्कि इसे एक ऐसे तथ्य के रूप में लेना जिससे बचा नहीं जा सकता। हर प्रणाली, सोचने वाले मस्तिष्क सहित, सीखने में आगे बढ़ने के अपने प्रयास में अपनी वर्तमान स्थिति पर आधारित है, और इससे बचने का कोई भी दावा हास्यास्पद है। हम पहले से की गई सीख पर निर्भर हैं। हमारा तर्क स्वयं हमारे पूरे जीवन में हमारी सीख पर आधारित है। हमारे पास इससे बाहर निकलने का कोई तरीका नहीं है - सीखने के इतिहास से बाहर निकलने का - और सीखने के बाहर से औचित्य की जांच करने का। सीखने के बाहर कोई सोच नहीं है - और कोई गैर-शैक्षणिक औचित्य नहीं है।

सीखना प्रणाली का एक पहलू है, या देखने का स्तर है - इसकी विशेषता और तंत्र। यह अपने आप में, यह भी एक प्रणाली और स्तर है, यानी कुछ ऐसा जिसे अपने भीतर से देखा जा सकता है। सीखना प्रणाली के समान नहीं है, भाषा का सीखना भाषा के समान नहीं है, और अर्थव्यवस्था का सीखना अर्थव्यवस्था के समान नहीं है। अन्यथा सीखने के बारे में दावा तुच्छ है। दावा प्रणाली के परिवर्तन के तरीकों के बारे में है - कि वे शैक्षणिक विशेषताओं को पूरा करते हैं: सीखना मशीन में आत्मा है और इसका अर्थ है। सीखना मस्तिष्क और उसके कार्य का अर्थ है - लेकिन मस्तिष्क नहीं है। सीखना वह तरीका है जिससे गणित काम करता है - लेकिन गणित नहीं है। इसे समझने के बाद, सीखने को स्वयं (गणित का/मस्तिष्क का) को कुछ विशेषताओं वाली प्रणाली के रूप में देखा जा सकता है, शैक्षणिक। एक प्रणाली का विशेष मामला। यह सीखने को आत्मसात करने में प्रगति का मामला है: शुरू में हमें यह पहचानने की जरूरत है कि कैसे सीखना प्रणाली को संचालित करता है (प्रणाली के भीतर से), और फिर कैसे सीखना स्वयं काम करता है (सीखने के स्तर/प्रणाली के भीतर, जो प्रणाली के भीतर है)। "भीतर" का दावा यह है कि प्रणाली को बाहर से संचालित करने वाली सीखने की प्रणाली को देखना सही नहीं है - और यह शैक्षणिकता के विपरीत है (अगर ऐसा होता है)। सीखना मानक दावों को सिद्धांतों के साथ जोड़ता है, क्योंकि सीखने का सार यही संयोजन है। सीखने में, यह ऐसा नहीं है और यह ऐसा नहीं होना चाहिए के बीच कोई द्वैतवाद नहीं है। सीखने में हर विवरण एक दिशा भी है। अगर मां बच्चे को कहती है कि यह ठीक नहीं है या यह अच्छा है - वह उसे यह भी सिखा रही है कि क्या करना है और क्या ठीक और अच्छा है। सबसे तटस्थ विवरण भी, शुद्ध जानकारी, इस निर्देश के साथ आती है कि यह दिलचस्प और महत्वपूर्ण है। कि इसका उपयोग करना चाहिए। इसे जानो। इससे कुछ करो। तलमूद का अध्ययन आज्ञाओं के प्रति प्रतिबद्धता से उत्पन्न होता है, आर्थिक सीखना कमाने की इच्छा से उत्पन्न होता है, गणितीय सीखना गणितीय जिज्ञासा से उत्पन्न होता है। सीखना जानकारी के भीतर हित को एकीकृत करता है, और मूल्य निर्णय वास्तविकता के निर्णय में अभिन्न है। कंप्यूटर सीखने का एल्गोरिथ्म भी अच्छा और बुरा फीडबैक प्राप्त करता है, और उदाहरणों को अच्छे या बुरे के रूप में टैग करता है।



दिशा-निर्देश - इसके लिए जो चाहिए वह है एक तीर। न तो तर्क और न ही कारण - न बात और न सोच। सीखने में ऐसा ही होता है। एक दिशीय तीर - यह एक ऐसा तीर है जिस पर केवल तीर की दिशा में ही जा सकते हैं, पीछे नहीं - बिल्कुल कंप्यूटर विज्ञान में एक दिशीय फ़ंक्शन की तरह। सीखने में पीछे नहीं जा सकते, क्योंकि प्रणाली के बाहर कोई आधार बिंदु नहीं है। अगर आपको गणित में कोई क्रांतिकारी विचार आया तो आप अपने दिमाग को उससे पहले की स्थिति में नहीं ला सकते। सीखना स्मृति नहीं है, जिसमें अतीत में वापस जा सकते हैं। इसमें समय का आयाम ही नहीं है, केवल सीखने में विकास का आयाम है। बाहरी वस्तुनिष्ठ सेकंड के बजाय - सीखने के चरण या कदम हैं। यह स्वयं का मापदंड है, और इसका कोई बाहरी मापदंड नहीं है। कौन माप सकता है कि कुछ सीखना कितना कठिन है, और हम कितनी दूर पहुंचे हैं? दिशा-निर्देश शायद हमें दिशा बताता है - लेकिन यह दूरी नहीं बताता।

उदाहरणों के माध्यम से सीखना क्या है? उदाहरण हर लेखन के नीचे की बुनियाद है, यह वह है जो पाठ को शिक्षण में बदलता है। क्योंकि अगर पढ़ना जानकारी के लिए संचार नहीं बल्कि सीखना है, तो यह लिखना और सोचना सीखना है, यानी इसमें कैसे सीखें का एक घटक है - हर सीखने में एक पद्धतिगत घटक होता है। और यह कि नतन्याहू का शिक्षक, यह कि कोई "शिक्षक" है, यह इसलिए है क्योंकि वह एक उदाहरण है। और इसलिए उससे सीखा जाता है। यही बात ईश्वर के होने की भी है। बिना उदाहरण के दुनिया चिकनी होती, केवल खाली होती। ईश्वर ने हमें केवल तोरा नहीं दी, उन्होंने हमें तोरा का एक उदाहरण दिया, यानी उन्होंने हमें तोरा का अध्ययन दिया। यीशु और मुहम्मद की समस्या यह नहीं थी कि वे छात्र नहीं थे, बल्कि इसके विपरीत, वे अच्छे छात्र नहीं थे, और रशबी बेहतर छात्र था - ज़ोहर वास्तविक नई वसीयत है। क्योंकि उदाहरण को नहीं सीखा जाता, उदाहरण से सीखा जाता है, उदाहरण रचनात्मकता का आधार है, कुछ ऐसा जिससे जुड़ा जा सके। एक उदाहरण से कई दिशाओं में सीखा जा सकता है, यह कई चीजों का उदाहरण हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक कहानी एक कहानी का उदाहरण है। उदाहरण परंपरा के आधार में खड़ी है - नियम नहीं सिखाना चाहिए, उदाहरण सिखाना चाहिए। महान नतन्याहू शिक्षक को देखो। जब उदाहरण होती है - तब नियम नहीं होते।

अतीत के महान प्रमाणों की आवश्यकता क्यों है? याद रखने की नहीं, सीखने की जरूरत है। गणित का इतिहास आज के गणित के लिए महत्वपूर्ण नहीं है, स्मृति के रूप में, बल्कि भविष्य के गणित के विकास के लिए, सीखने के रूप में। इसलिए श्रेष्ठ कृतियों की आवश्यकता है, विकास में क्रांतिकारी परिवर्तन - डायनासोर की अब मनुष्य बनाने के लिए आवश्यकता नहीं है, लेकिन अतिमानव बनाने के लिए उनकी श्रेष्ठता की आवश्यकता है। इसलिए पुराने एल्गोरिथ्म की आवश्यकता है, गणना करने के लिए नहीं, बल्कि नए एल्गोरिथ्म की गणना के लिए।

सीखने का सीखना: कानून में तंत्र के रूप में नहीं, बल्कि कानून के सीखने में तंत्र के रूप में। उदाहरण के लिए, "शब्बत की सीमा से बाहर नहीं जाना चाहिए" यह कोई कानूनी तंत्र नहीं है जो शब्बत की सीमा से बाहर जाने पर रोक लगाता है, कानून के शरीर में कोई मांसपेशी, कोई शक्ति जो हम पर लागू होती है। बल्कि "शब्बत की सीमा से बाहर नहीं जाना चाहिए" यह एक सीखने का तंत्र है जो हमें सिखाता है कि शब्बत की सीमा से बाहर नहीं जाना चाहिए, कानून के दिमाग में एक दिशा-निर्देश (और इससे कानून का स्वाभाविक सामान्यीकरण, सीखना सामान्यीकरण है)। गमारा अपने नाम के अनुसार है, हमें सिखाती है, कानून की किताब नहीं बल्कि सीखने की किताब, तलमूद। सीखना स्वयं सीखने का विषय है - प्रासंगिक स्तर। कानून के वाक्य हमें कानूनी या आध्यात्मिक वास्तविकता को प्रकट नहीं करते, और न ही ऐसी वास्तविकता बनाते हैं, बल्कि उन्हें इसे शिक्षात्मक रूप से सिखाने की जिम्मेदारी है, कानून की विधि सिखाने के लिए, कैसे सीखें कि कानून क्या है, कानून का पूरा शरीर केवल विधियां हैं, तंत्र नहीं। यह निर्देशात्मक है और यांत्रिक नहीं।



दुनिया में काम करने वाली सभी सीखने की प्रणालियां - पुरुषों और महिलाओं से बनी हैं, जो दो प्रकार के एजेंटों के लिए नाम हैं। और पुरुषों के बीच महिलाओं के लिए प्रतिस्पर्धा होती है, और पुरुष विचारों और पहल का आविष्कार करते हैं और वे अपनी ओर से निर्णय लेती हैं। और सफल निर्णय सफल नवाचार पैदा करते हैं, और यह काम करता है क्योंकि जांचना बहुत आसान है और करना मुश्किल है, सिखाना आसान है और सीखना मुश्किल है - और सभी महिलाएं शिक्षक हैं, जैसे सभी माता-पिता शिक्षक हैं। और कभी-कभी कई परतें हो सकती हैं - एक परत की महिलाएं उसके ऊपर की अगली परत के पुरुष होती हैं। ऐसा ही न्यूरॉन्स की परतों में होता है - हर परत पिछली परत का निर्णय करती है और ऊपर की परत के निर्णय के लिए सामग्री तैयार करती है। विकासवादी प्रणालियों में - संभोग निर्णय के बाद चयन है, जब महिलाओं की परत पुरुषों से एक नई परत (बच्चे) बनाती है, और यह महिला का कठिन हिस्सा है। आर्थिक प्रणालियों में निर्णय की परत को बदले में यौन नहीं बल्कि धन का हस्तांतरण मिलता है - और यह चयन है। एजेंटों या भूमिकाओं के इन दो प्रकारों के बीच यह विभाजन सभी काम करने वाली प्रणालियों में मौजूद है: विकास वातावरण पर संचालन निर्देशों के बीच प्रतिस्पर्धा है, गमारा अगली पीढ़ियों के लिए अमोराइम के बीच प्रतिस्पर्धा है, संस्कृति लेखकों और संपादकों के बीच प्रतिस्पर्धा है, अर्थव्यवस्था विचारों और धन के बीच प्रतिस्पर्धा है, गणित प्रमेयों और परिभाषाओं के बीच, भौतिकी सिद्धांतों और प्रयोगों के बीच, कला चित्रकारों और आलोचकों के बीच, राजनीति चुने गए और मतदाताओं के बीच, इतिहास वर्तमान पीढ़ी और अगली पीढ़ी के बीच, प्रौद्योगिकी आविष्कारों और अनुप्रयोगों के बीच, खुफिया रहस्यों और रुचि और संसाधनों के बीच, नौकरशाही कर्मचारियों और प्रबंधकों से पुरस्कार के बीच, और नेटवर्क सामग्री और प्रसार के बीच प्रतिस्पर्धा है, और दिमाग में भी - पुरुष और महिलाएं हैं। और बेशक ऐसी हर प्रणाली वास्तव में कई परतों से बनी होती है - मस्तिष्क की परत में सात परतें होती हैं - और इस प्रकार उदाहरण के लिए खुफिया में जानकारी और साधनों के बीच प्रतिस्पर्धा है, और साधनों और संग्रह के बीच, और संग्रह और अनुसंधान के बीच, और अनुसंधान और उपभोक्ताओं के बीच - और हर परत ऊपर की परत के लिए पुरुष है और नीचे की परत के लिए महिला है, जो नीचे की परत से चुने गए पुरुषों के संयोजन से ऊपर की परत के लिए एक नया पुरुष बनाती है।



विश्वास का मूल यह है कि दुनिया दिलचस्प है, कि ईश्वर जटिल है, कि वह सबसे दिलचस्प देवता है, जिसने सबसे दिलचस्प लोगों को चुना, कि वास्तविक रहस्य हैं। और नास्तिकता है: कैसे यह संभव हो सकता है कि दिलचस्प चीजें मौजूद हों? नैतिकता एक गणितीय नियम क्यों नहीं है और न्याय अंधा क्यों नहीं है? दुनिया तटस्थ, समतल, खाली, धर्मनिरपेक्ष, समरूप, सरल, निर्जीव, मृत क्यों नहीं है? यही कारण है कि शैतान मृत्यु का दूत है। लेकिन - जो दिलचस्प नहीं है वह मौजूद नहीं है। दिलचस्प प्रकृति में नियम है, अपवाद नहीं। क्योंकि दुनिया एक सीखने की प्रक्रिया है। दुनिया में ईश्वर का कार्य शिक्षक का है, और इसलिए वह दुनिया से बाहर है। और इसलिए ईश्वर है - अन्यथा सब कुछ भीतर से सीखना है।

धार्मिक सोच से मुक्त होने का प्रयास क्योंकि यह कारण-आधारित या तार्किक सोच नहीं है, व्याकरण से मुक्त होने के प्रयास के समान है क्योंकि यह मनमाना है, जिसके कारण यह व्याकरण है। यह सीखने के एक रूप को मारने की बर्बरता है, यह सांस्कृतिक हत्या और सांस्कृतिक नरसंहार के बीच का अंतर है, जहां पहला सीखने की सामग्री की हत्या है, और दूसरा संस्कृति के रूप की हत्या है, उदाहरण के लिए एक भाषा का विनाश। धर्म आत्मा की एक संभावना है। और यह सीखने की एक संभावना है - अनंत सीखना। अनंत सीखने का अर्थ यह नहीं है कि हम लगातार ऐसी चीजें सीखते हैं जो हम नहीं जानते थे, क्योंकि तब यह तुच्छ होगा, और हर सीखना अनंत है क्योंकि अज्ञात अनंत है। धार्मिक सीखना सीमित से ही अनंत है, ज्ञात से, यह मानता है कि धार्मिक संदेश में अनंत सीखना निहित है।

"तलमूद कानून का स्वयं का विकास है - सीखना नियमों का इतिहास है"। सीखने की प्रक्रिया को समग्र रूप से देखा जा सकता है, आइंस्टीन के समय-स्थान की तरह, प्रणाली के विभिन्न सीखने के चरणों के इतिहास के रूप में। समय की धुरी के बजाय सीखने की प्रगति की धुरी की कल्पना करें, और स्थान की धुरी के बजाय प्रणाली की कल्पना करें। इस प्रकार सीखना प्रणाली में एक आयाम जोड़ता है - प्रणाली के क्रमिक विकास का। लेकिन तलमूद केवल ऐसा विवरण नहीं है, भौतिक, बल्कि यह सीखने का साधन स्वयं है। इसके भीतर सीखना हुआ, और नियमों में परिवर्तन पर चर्चा हुई, और उनके तर्क की जांच की गई। यही सीखने और विकास के बीच का सटीक अंतर है। सीखना प्रकृति के नियमों के समान नहीं है, जिनके अनुसार भौतिक दुनिया समय के साथ विकसित होती है, और इस प्रकार (प्रत्यक्षतः) सीखने वाली प्रणाली समय के साथ अपने नियमों के अनुसार विकसित होती है। सीखना विकास के नियम नहीं हैं। यह तलमूद के समान है, जो स्वयं सीखने के नियमों का विकास है, उनके आंतरिक तर्क से। ये बाहर से नियम नहीं हैं, और इसलिए वे स्वयं सीखने में बदलते हैं। यह ऐसा है जैसे भौतिक दुनिया स्वयं भौतिकी के नियमों के विकास को प्रभावित करती। ऐसी स्थिति में पदार्थ और उसे चलाने वाले नियमों की बात दो अलग क्षेत्रों के रूप में करने का कोई मतलब नहीं होगा। इसलिए सीखना हमेशा प्रणाली के भीतर होता है। कानून की प्रणाली के भीतर ही कानून का विकास होता है। इसलिए नियमों के परिवर्तन का दस्तावेजीकरण सीखने के रूप में, स्वयं से जैविक विकास के रूप में, आंतरिक सीखने का प्रकटीकरण है: वहां यह घटित हुआ। भौतिकी स्थिर नियमों के अनुसार पदार्थ का परिवर्तन है - और सीखना नियमों का परिवर्तन है। तोरा, ठीक इसलिए कि कानून का बाहरी और वस्तुनिष्ठ स्रोत पूरी तरह से खो गया है, और ईश्वर फिर कभी प्रकट नहीं हुआ, सीखना बन गई - और सीखने का सबसे गहरा नमूना बन गई, क्योंकि सारा सीखना सबसे गहरे अर्थों में आंतरिक हो गया। और सीखने के युग में, तोरा का अध्ययन गैर-तोरा के अध्ययन पर हावी हो जाएगा - सामग्री में नहीं, यह नहीं कि केवल तोरा सीखेंगे, बल्कि हर चीज को तोरा के अध्ययन की तरह सीखेंगे।



गणना का नैतिक स्वयं अंधा है, दिशाहीन है, और केवल बाहरी निर्देश के माध्यम से निर्देशित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए धार्मिक। एक धर्मनिरपेक्ष कंप्यूटर गणितीय सौंदर्यशास्त्र के धर्म के माध्यम से निर्देशित किया जा सकता है, जो विशेष रूप से सौंदर्य की खोज करता है, यानी असाधारण मामलों की खोज, जिनमें एक कुशल एल्गोरिथ्म प्रकट होता है और एक ऐसी समस्या को हल करता है जो कठिन मानी जाती थी। यानी सौंदर्यशास्त्र में कुछ नश्वर है, सौंदर्य एक बार का है, और कुछ नया सीखने से उत्पन्न होता है (यानी यह समय में है, सीखने के इतिहास पर निर्भर है - बिना सीखने के इतिहास के कोई सौंदर्य नहीं)। और जितना कम अपेक्षित और अधिक रचनात्मक यह सीखना है, यानी जितना कम यह पिछले एल्गोरिथ्म का परिणाम है, और जितना अधिक यह एक सीमा तोड़ने वाला है, उतना ही यह अधिक सुंदर है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह यादृच्छिक है, क्योंकि यादृच्छिक एल्गोरिथ्म बहुत उबाऊ और ज्ञात है, और समाधान खोजने के तरीके के बारे में बहुत कम सिखाता है, और इसलिए कम सिखाता है। संक्षेप में, जो सिखाता है वह सुंदर है। इस प्रकार कंप्यूटर तटस्थ गणना के नैतिक से ऊपर सीखने के धर्म की ओर उठ सकता है - ठीक इसलिए कि यह तटस्थ और समरूप नहीं है। सीखना समरूपता का टूटना है (और यहां तक कि गणितीय सीखना भी)।



अनैतिक को शिक्षक और छात्र की पदानुक्रमता होना चाहिए। इसके विपरीत, नैतिक को ईमानदार सीखने की प्रक्रिया होना चाहिए - सीखने का दस्तावेजीकरण, जिसमें यह वह रास्ता भी है जो आप करते हैं और वह रास्ता भी जो उस पर चलने वाला करता है - वही रास्ता (शिक्षक का सीखना छात्र के सीखने के समान है, बिना शॉर्टकट के)। हम इतिहास के अंत तक, या समाधान तक नहीं पहुंचे हैं, बल्कि विधि की समझ तक, सामाजिक संगठन को सीखने वाले संगठन के रूप में समझने तक। राज्य केवल एक चरण है और आदर्श नहीं है - एक सीखने वाला राज्य होना चाहिए। लोकतंत्र में और अधिक कुशल सीखने के तंत्र जोड़े जाने चाहिए। यहां से सीखने की चक्रीयता आती है, मूल्यांकन (अनुकूलन) और प्रयोग की स्वतंत्रता (अन्वेषण) के बीच, और अनिवार्य रूप से एक दोषपूर्ण प्रक्रिया होने की। बिना गलती के प्रक्रिया सीखना नहीं है, बल्कि एक विधि है। और इसलिए आपदा की ओर ले जाएगी। बहुत सारी गलतियां और सुधार बहुत मूर्खता का नहीं बल्कि बहुत सीखने का संकेत हैं, और जो हमेशा सही होता है और कभी गलती नहीं करता - वह वह है जो नहीं सीखता। और चक्रीयता से युग्मन आता है - नर और मादा के बीच गति। सीखने में चक्रीय गति समय की चक्रीयता बनाती है, उदाहरण के लिए जीवन (और मृत्यु) के चक्र में या वर्ष के चक्र (सर्दी और गर्मी) या दिन के चक्र (जागृति और नींद) में, और सीखने में प्रगति समय में प्रगति बनाती है। समय केवल इसलिए आगे बढ़ता है क्योंकि हम इसे आगे बढ़ाते हैं, अपने आप नहीं। इसलिए यह कोई विकासवादी खराबी नहीं है कि हम सोते हैं (और सपने देखते हैं, जब आंतरिक सीखने की प्रक्रियाएं होती हैं), या बूढ़े होते हैं और मरते हैं (और सीखने के लिए नए दिमाग वाले बच्चे पैदा करते हैं) - यह सीखने के सार में है।

सीखना सीखने पैदा करने वाली स्थितियों को वांछनीय स्थितियों, आदर्श स्थितियों में बदल देता है, क्योंकि सीखने में सीखने की एक आंतरिक आकांक्षा है, जो उच्च क्रम में भी छूती है: सीखना सीखना, सीखना सीखना सीखना, और इत्यादि - सभी पहले क्रम के सीखने से निकलते हैं। एक प्रणाली जो सीखने की आकांक्षा करती है वह बेहतर सीखने की भी आकांक्षा करती है (बेहतर, तेज, गहरा, इत्यादि)। इस प्रकार सीखने का आंतरिक एकल केंद्र, जिसमें वास्तव में अनंत क्रम हैं, अनंत प्रतिगमन की समस्याओं को हल करता है (जैसे औचित्य, जो हर बार ऊपर जाता है: क्यों? लेकिन क्यों? लेकिन क्यों? इत्यादि - सभी मेटा-विधियां सीखने में शामिल हैं)। सीखने में न केवल सीखने का तंत्र बल्कि सीखने की इच्छा भी शामिल है, और इसलिए यह इंजन और प्रेरणा को एकीकृत करने वाला स्व-औचित्य है। उसी तरह, सीखना वर्णनात्मक से आदर्शात्मक तक की छलांग को सक्षम बनाता है, और प्राकृतिक त्रुटि को पार करता है। क्योंकि हम सीखने वाले प्राणी हैं, जो बिना सीखे नहीं रह सकते, और मेरे पास कोई ऐसा कार्य नहीं है जो सीखना नहीं है (दिमाग हमेशा सीखता है), और सीखना स्वयं को उचित ठहराता है, क्योंकि इसमें सीखने का आंतरिक आदेश है। यानी सीखना तर्क से नहीं बल्कि अपनी मूल कार्यप्रणाली से क्या करना है यह निर्देशित करता है: अगर मैं कुछ सीखता हूं तो यह इसलिए नहीं कि मुझे डेटा से इसका अनुमान लगाने का कारण है, बल्कि क्योंकि मैंने एक अनौचित्यपूर्ण सीखने का अनुमान लगाया, मैंने एक सीखने का उपकरण इस्तेमाल किया या निर्देश द्वारा संचालित किया गया, और वे मुझे विशिष्ट सीखने की क्रिया की ओर ले गए जो मैंने की। उदाहरण के लिए, अगर मैंने एक बिल्ली देखी और मुझे बताया गया कि बिल्ली ऐसी दिखती है और मैंने निष्कर्ष निकाला कि बिल्ली के कान होते हैं - इसे तार्किक रूप से उचित नहीं ठहराया जा सकता या सिद्ध नहीं किया जा सकता, बिल्कुल कांट की श्रेणियों की तरह, लेकिन सीखना ऐसे ही काम करता है - और इसलिए यह सीखने की दृष्टि से उचित है, और इसलिए यह मेरे लिए उचित है। सीखना सीखने को जन्म देता है।

नैतिक मूल्य (सकारात्मक और वांछनीय) के रूप में सीखना सामान्य नैतिकता के लिए सब कुछ है जो आवश्यक है। सीखने के स्रोत वाली नैतिकता न केवल निषिद्ध और अनुमत को परिभाषित करती है, बल्कि इसमें कर्तव्य भी है - एक आंतरिक प्रेरणा - जो सीखने का आदेश है, जो एक पैर पर पूरी तोरा को समाहित करता है, और बाकी सब इसकी व्याख्या है। उदाहरण के लिए, मनुष्य का पशु से अंतर सीखना है, और जब एक कंप्यूटर मनुष्य की तरह सीख सकेगा तो उसे मानवाधिकार मिलेंगे, और जितना अधिक कोई प्राणी सीखता है उसे उतने ही अधिक अधिकार मिलते हैं। इसलिए एक स्तनधारी को मारना एक पौधे को मारने से बुरा है, और दोनों की तुलना दुनिया में सामान्य सीखने से की जानी चाहिए, जो सामान्य अच्छाई है। इसलिए, यदि मांस न खाने से किसी व्यक्ति की मृत्यु हो जाएगी, जैसा कि अब तक मानव इतिहास में हुआ है - यह निश्चित रूप से अनुमत है। और यदि इससे व्यक्ति को कोई लाभ नहीं है, बल्कि यह केवल भोजन है - यह निश्चित रूप से निषिद्ध है। और यदि इसका सांस्कृतिक सीखने के लिए महत्व है - वहां अधिक जटिल सीखने को लागू करने की जगह है, क्योंकि नैतिक सीखना हमेशा निषिद्ध और अनुमत के बीच के क्षेत्र में होता है। कोई अंतिम नैतिकता नहीं है - जैसे कोई अंतिम सीखना नहीं है। इसका मतलब यह नहीं है कि कोई नैतिकता नहीं है - जैसे इसका मतलब यह नहीं है कि कोई सीखना नहीं है। इसका मतलब है कि नैतिक कानून सीखने के तरीके से काम करता है, निरपेक्ष चित्र के विपरीत, और सापेक्षवादी चित्र के भी विपरीत। नैतिकता में भी, जैसे किसी अन्य क्षेत्र में, क्या करना है और क्या नहीं करना है यह सीखना पड़ता है। नैतिक सीखने और सौंदर्यपरक सीखने (या गणितीय सीखने) के बीच का अंतर सीखने की सामग्री है। सीखने का स्वरूप नहीं।



सूचना सुरक्षा के 3 मूल तर्क हैं: कम्पार्टमेंटलाइजेशन, खुफिया वर्गीकरण, और सुरक्षा वर्गीकरण। यह सीखने के 3 दिशाओं के अनुरूप है: चौड़ाई में - कई क्षेत्रों में फैलाव, लंबाई में - एक विशेष क्षेत्र में केंद्रित होना और प्रगति करना, और गहराई में - जब वास्तव में कहीं नहीं बढ़ते हैं, बल्कि लंबे समय तक एक चीज या समस्या में डूबे रहते हैं, बार-बार सिर मारते हैं। और तब खोज किसी नई चीज की नहीं, बल्कि किसी पुरानी चीज की खोज है - पुराने में कुछ नया। यह अज्ञात और गुप्त के बीच का अंतर है।

सूचना युद्ध के 3 मूल तर्क हैं: क्षैतिज - समानांतर विकल्पों के बीच बदलाव (कोड, कार्य विधियां, रूटीन तोड़ना), छिपाव - आगे जाने वाली सूचना पर रोक, धोखा - सूचना पर मुखौटा लगाना (कवर स्टोरी, छद्मावरण और भ्रम)। और चौथा तर्क: उत्तर में गलत न हो, बल्कि सवाल ही न पूछे। कि आश्चर्य स्वयं एक आश्चर्य हो, जैसे एक वास्तविक भेष में भेष नहीं दिखता। यह क्लासिक युद्ध के तर्कों के अनुरूप है: युक्ति, आक्रमण, रक्षा, और आपूर्ति। या सरल करें तो पशत, द्रश, रेमेज और सोद। जानना, न जानना, जानना कि तुम नहीं जानते, न जानना कि तुम नहीं जानते। आज हमने पाया है कि ज्ञान का वास्तविक शत्रु अज्ञान नहीं है, बल्कि - बिना जाने जानना है। विस्तार, गहराई या रचनात्मकता के बिना सफलता।



ऐसा नहीं है कि सीखना समय के भीतर रहता है, बल्कि सीखना ही समय को बनाता है, यह अधिक मौलिक श्रेणी है, स्मृति से भी। समय-स्थान एक चित्रात्मक काल्पनिकता है। सीखना उसके नीचे है, और समय में प्रगति या गति का भ्रम पैदा करता है। विकास आयामों को बनाता है, न कि उनके भीतर रहता है जब वे उससे पहले हों। विकास प्रकृति की कोई आकस्मिक गलती - या चमत्कारिक आश्चर्य - नहीं है, बल्कि यह वह तरीका है जिससे चीजें शुरू से ही बनी हैं। जीव विज्ञान भौतिकी का स्वभाव है - न कि कोई विदेशी रोपण।

यदि सापेक्षता सूचना की गति की सीमा है, और आपकी स्थिति केवल आपकी सूचना के अनुसार निर्धारित होती है, तो अगली सापेक्षता सीखने की गति की सीमा होगी, और स्थिति केवल उसके सीखने के अनुसार निर्धारित होगी। और यदि (सापेक्षता और क्वांटम में) जो निर्धारित करता है वह भाषा है जिसमें आप मापते हैं, तो यहां वह तरीका निर्धारित करेगा जिससे आप सीखते हैं। सीखने की एक गति होती है। यह कोई गलती नहीं है कि होलोकॉस्ट है - यह तब होता है जब सीखने की गति पार हो जाती है। और यह कोई गलती नहीं है कि पुरुष और महिलाएं हैं - यह दो सीखने के तरीकों की द्वैतता है। और यह कोई संयोग नहीं है कि ब्रह्मांड विकसित हो रहा है - क्योंकि वह सीख रहा है, क्योंकि संतुलन है, कुछ दिशाएं सफल होती हैं और कुछ नहीं, इस तरह वह अपने आप को समायोजित करता है, इस तरह प्रकृति के नियम प्रकृति द्वारा सीखे जाते हैं: भौतिकी के नियम ब्रह्मांड के सीखने का परिणाम हैं। और आनुवंशिक सूचना से विज्ञान आनुवंशिक सीखने में परिवर्तित हो जाएगा - क्योंकि ये सीखने के ऐसे एल्गोरिदम हैं जो यादृच्छिक खोज नहीं हैं, बल्कि उनका अर्थ है सीखने को छोटे-छोटे निर्देशों में तोड़ना। यह विकास (एवोल्यूशन) नहीं है - यह सीखना है। और सोच भी सीखना है। और अर्थव्यवस्था। और गणित। और इसलिए उनकी सफलता, यह "जादू" से सफल नहीं होता बल्कि सीखने से होता है। और मस्तिष्क के भीतर भी प्रतिस्पर्धा है - यह हमेशा एक विशाल बहुलता पर बना होता है जो एक दूसरे के साथ प्रणाली के भीतर प्रतिस्पर्धा करता है। इस तरह विशाल सीखने वाली प्रणालियां बनती हैं। संस्कृति की तरह। यहूदी धर्म की तरह। जिसकी विशेषता सीखने का सीखना होना है। और कला में भी, उदाहरण के लिए चित्रकला में, सीखना यह है कि कैसे चित्र बनाया जाता है। और इसलिए कहानी का महत्व, सीखने के संगठन के रूप में, और इसलिए समय की एकदिशीयता, सीखने की दिशा में। चित्र को अपने बनने के तरीके को छिपाने की जरूरत नहीं है बल्कि अपनी विधि सिखानी चाहिए। कला में आधुनिकतावाद का नवाचार यह था कि इसमें अपनी रचनात्मक विधि शामिल है, लेकिन इसकी गलती यह थी कि ऐसी स्थिति तक पहुंच गई जहां यह केवल शामिल नहीं था - बल्कि केवल रचनात्मक विधि थी। इसलिए रचनात्मक विधि चित्रकला की विधि से एक कौशल के रूप में अलग हो गई, उनके बीच गहरे संबंध के बावजूद। और जब इस संबंध में एक सफलता होती है - यह एक उत्कृष्ट कृति है: अर्थात, सीखने का एक उदाहरण।

हर बार हमारी भौतिक धारणाएं प्रमुख तकनीकी धारणा के अनुसार बदलती हैं: एक बार ब्रह्मांड प्रकृति था, फिर मशीन, फिर ब्रह्मांड कंप्यूटर बन गया, एक सूचना मशीन, और अंत में ब्रह्मांड इंटरनेट बन गया, एक सूचना नेटवर्क। इसलिए आगे चलकर ब्रह्मांड एक मस्तिष्क, एक सीखने का नेटवर्क होगा। इसलिए बाहरी अंतरिक्ष से एक बुद्धिमान प्रजाति के साथ किसी विनाशकारी कार्य, बातचीत या किसी साझा विचार के लिए हमारी सबसे बड़ी आशा वास्तव में वह है जो एलियंस और हमारे नीचे है, साझा आधार - सीखने की भौतिकी। लेकिन क्या ब्रह्मांड एक मस्तिष्क है? क्या यह इस तरह से बना है कि इसमें बुद्धिमत्ता, सीखने वाला संगणन हो? वास्तव में कोई स्थान और समय नहीं है। सूचना स्थान बनाती है, और स्थान में नहीं होती। सीखना समय बनाता है, और समय में नहीं होता। यानी स्मृति स्थान बनाती है, और संगणन समय बनाता है। भाषा संभावनाओं का एक स्थान बनाती है, अर्थात स्थान, और सीखना संभावनाओं का चयन बनाता है, अर्थात समय। सीखने की एकदिशीयता, निर्देश की, समय की दिशा बनाती है, और कारणों के कारण पर वापस जाने की क्षमता के बिना। यह स्मृति के विपरीत है जो आयाम है, बिना दिशा के, और इसलिए स्थान समय से अलग व्यवहार करता है।

फ्रैक्टल स्थान के सीखने की सीमा है, और उसी तरह समय भी फ्रैक्टल रूप से आगे बढ़ता है - भविष्य और अतीत के बीच की सीमा एक फ्रैक्टल सीमा है, जो बढ़ती जाती है। इसलिए एक ही सीमित स्थान-समय की समय में बढ़ती सीमा हो सकती है, और स्थान में बढ़ती सीमा हो सकती है। यह सब इसके सीखने के स्वभाव के कारण है, क्योंकि सीखना एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें बिना पदार्थ जोड़े सूचना जोड़ी जाती है। इसलिए जटिलता और फ्रैक्टलता ही ब्रह्मांड का स्वाभाविक रूप है - न कि व्यवस्था या खाली शून्य। और यही कारण है कि ब्रह्मांड में जटिलता है। क्योंकि ऊष्मागतिकी के विरुद्ध सीखना संघर्ष करता है: ब्रह्मांड के आकार में कुछ ऐसा है जो पदार्थ की शोर में बदलने की प्रवृत्ति का विरोध करता है। क्योंकि प्रकृति के नियम वास्तव में बहुत व्यवस्थित हैं - और वे व्यवस्था का स्रोत हैं। लेकिन क्यों गणित ब्रह्मांड का संगठनात्मक सिद्धांत है, और प्रकृति के नियम अमूर्त हैं - और इसलिए सरल? ब्रह्मांड में वास्तव में दो मूलभूत विरोधी तत्व क्यों हैं, एक आत्मा का, एक व्यवस्थित और सरल संरचना, और दूसरा पदार्थ का, जो एंट्रोपी और अत्यधिक जटिलता और असममितता और अव्यवस्था की ओर झुकता है? हम अन्य संयोजनों की कल्पना कर सकते थे, उदाहरण के लिए अत्यंत जटिल नियम, या उबाऊ और व्यवस्थित पदार्थ। हम कम छिपे हुए नियमों की भी कल्पना कर सकते थे। शायद, और संभवतः, पदार्थ कोई प्राथमिक घटना नहीं है, बल्कि वास्तव में ब्रह्मांड में एक एकीकृत घटना है, जिसमें सीखना अपने एक प्राथमिक स्तर पर सरल नियम बनाता है, और बाद में जटिल पदार्थ, क्योंकि हर सीखने की तरह यह जटिल होता जाता है, क्योंकि यह एक उत्पादक प्रक्रिया है। ठीक वैसे ही जैसे गणित सरल सिद्धांतों से निकलता है, और फिर जटिल और कठिन और अप्रत्याशित हो जाता है, जिसमें शोर और सांख्यिकी के लक्षण शामिल हैं, जैसे अभाज्य संख्याओं का वितरण। गणना भी सरल सिद्धांतों से शुरू हो सकती है और जटिल परिणामों तक पहुंच सकती है। और गणना शायद सीखने का केवल एक विशेष और क्षीण मामला है।



भविष्य का संगठन कैसा दिखेगा? मनुष्यों के एल्गोरिदम। और ये एल्गोरिदम मुख्य रूप से संगठनात्मक विधि को परिभाषित करेंगे, कैसे संगठन सीखता है। जैसे मस्तिष्क को समझने के लिए सबसे महत्वपूर्ण बात - इसके कार्य को समझने के लिए वैचारिक सफलता, जैसे जीव विज्ञान के लिए विकास का सिद्धांत - यह समझना होगा कि मस्तिष्क कैसे सीखता है। और कानून किताब की तरह लिखे नहीं जाएंगे बल्कि कार्यशील कोड होंगे, और वे लोगों को प्रेरित करेंगे। क्योंकि वैसे भी संगठन कंप्यूटर के अंदर रहेगा, और मनुष्य कंप्यूटर के अंदर, और इसलिए बाहर से मूल्यांकन के लिए कानून, न्यायिक (NP), और अंदर से कार्य के लिए कानून, संगठनात्मक (P) भी। और फिर राज्य बाहर से सबसे बड़ा संगठन होने के बजाय, जिसके पेट में सभी संगठन रहते हैं (और इसलिए उनके प्रति वह एक न्यायिक प्रणाली के रूप में कार्य करता है - बाहर से) - इसके विपरीत, वह अंदर से होगा। वह गायब हो जाएगा और अदृश्य हाथ की तरह अदृश्य राज्य बन जाएगा, वह सबसे गहरा होगा, क्योंकि वह समाज का कंप्यूटर होगा, और सरकार सबसे अंदर होगी - प्रोसेसर। यानी राज्य हर चीज के नीचे एक गुप्त बुनियाद बन जाएगा न कि हर चीज के ऊपर। यह एक गुप्त राज्य होगा, न कि बाहर से एक प्रकट राज्य, जैसा आज है, जो हमें कानूनी रूप से घेरता है। राज्य के कानून प्रकृति के नियमों की तरह होंगे, जिन्हें लोग तोड़ नहीं सकते, क्योंकि वे कंप्यूटर के कानून होंगे, जो उस पर सारी गतिविधि को संभव बनाता है, न कि मनुष्य के कानून। जैसे ईश्वर दुनिया में गतिविधि को संभव बनाता है, और दुनिया के नियमों को लागू करता है, और केवल मनुष्य के लिए आदर्श कानून - धर्म - का उल्लंघन किया जा सकता है। इसलिए बाहर से एक कानून है - न्यायिक, और अंदर से एक कानून है - सॉफ्टवेयर की तरह (अंदर से), लेकिन इन दो संभावनाओं के बीच एक पुल बनाने वाली संभावना है। क्योंकि सीखना न तो बाहरी कानून है और न ही आंतरिक, बल्कि उनके बीच है। यानी अगर पहले संगठन बाहर से राज्य और अंदर से मनुष्य के बीच मध्यस्थ था, तो संगठन मध्यस्थ रहेगा, लेकिन इस बार उलटा: बाहर से मनुष्य और अंदर से राज्य के बीच। मनुष्य न्यायिकीकरण से गुजरेगा, एक अमूर्त, कानूनी इकाई बन जाएगा, जब मस्तिष्क विज्ञान उसे सामग्री और आध्यात्मिक अर्थ से खाली कर देगा, और राज्य सबसे आंतरिक चीज होगी, मूल, छिपी हुई। इसलिए मनोवैज्ञानिक उपचार को संगठनात्मक उपचार से बदल दिया जाएगा, जिसका उद्देश्य मनुष्य के अंदर के राज्य को उजागर करना होगा। और दोनों के बीच समझौता करने के लिए संगठनात्मक माध्यम होगा। इसलिए एक सामान्य दार्शनिक गलती यह सोचना है कि बाहरी संरचना या आंतरिक संरचना महत्वपूर्ण है। क्योंकि जो महत्वपूर्ण है वह उनके बीच है। वहीं सीखना होता है, पुनर्गठन, वहीं कहानी है। इसलिए यह भी मायने नहीं रखता कि ईश्वर और मनुष्य अपनी भूमिकाओं में बदल जाएं, क्योंकि जो मायने रखता है वह बीच में है - तोरा। क्योंकि गहराई के लिए अंदर और बाहर के बीच अंतर की आवश्यकता होती है, जो करना चाहिए और जो कर सकते हैं के कानून के बीच, यानी क्या करना चाहिए के कानून (अंदरूनी कानून) और क्या अनुमति है और क्या मना है के कानून (बाहरी कानून) के बीच। और यदि इन दोनों प्रकार के कानून करीब हैं - आप एक रोबोट बन जाते हैं, बिना किसी गुंजाइश और बिना स्वतंत्र इच्छा के - और यह तानाशाही की परिभाषा है।

सीखने वाला न्याय क्या है और एक सीखने वाला मुकदमा कैसे संचालित होना चाहिए? मुकदमे को न्याय के बजाय सीखने के विचारों पर विचार करना चाहिए, क्योंकि किसी भी मामले में यह महत्वपूर्ण नहीं है कि उसमें क्या सही है (न्यायाधीश की गरीब राय के अनुसार), बल्कि सामान्य सामाजिक प्रणाली के लिए क्या सही है, यह किस प्रकार की प्रेरणाएं पैदा करता है, और न्याय केवल सीखने के विचारों का एक विशेष मामला है। भविष्य में, उदाहरण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में, मुकदमा मनुष्य के अंदर कंप्यूटर या कंप्यूटरों के प्रति एक प्रणाली होगी - यानी, यह कंप्यूटरों के किसी संगठन का प्रबंधन करेगा, और उन्हें उनके प्रदर्शन के अनुसार दंडित या पुरस्कृत करेगा, उन्हें सीमाएं और प्रेरणाएं, कार्य विधियां और प्रोत्साहन देगा (हस्तक्षेप नहीं करेगा क्योंकि वह अंदर से नहीं है, बल्कि केवल बाहर से एक संरचना है) - और यह मनुष्य होगा। ऐसी स्थिति में मनुष्य के अंदर एक राज्य होगा - कंप्यूटरों का राज्य - और केवल एक मूर्ख मनुष्य, यानी एक खराब प्रबंधक, केवल न्याय के विचारों पर विचार करेगा, क्योंकि एक संगठन जो केवल न्याय के अनुसार काम करता है - ध्वस्त हो जाता है। न्याय से कहीं अधिक की आवश्यकता है, तोरा की आवश्यकता है, और इसलिए ईश्वर न्याय के अनुसार नहीं बल्कि तोरा के अनुसार काम करता है। क्योंकि यदि मनुष्य कंप्यूटर पर नियंत्रण पाना चाहता है, तो उसे धार्मिक तरीके से और धार्मिक नेतृत्व में उसका नेतृत्व करना होगा। वह कभी भी शासन के धर्मनिरपेक्ष नेतृत्व, या पैसे के, या शक्ति के द्वारा उस पर नियंत्रण पाने में सफल नहीं होगा। इसी तरह ईश्वर ने मनुष्य के बारे में समझा, और इस प्रकार धर्म का जन्म हुआ (इस वाक्य में ईश्वर को संस्कृति से भी बदला जा सकता है)। यानी सीखने वाला मुकदमा प्रणाली के सीखने पर ध्यान देता है - जो प्रणाली में रहता है - एक सर्वोच्च मूल्य, निष्पक्षता से कहीं आगे। वास्तव में, निष्पक्षता स्वयं सीखने के सिद्धांत से उत्पन्न होती है, क्योंकि यदि निष्पक्षता नहीं है तो सीखना प्रभावित होता है, लेकिन यह कोई प्राथमिक सिद्धांत नहीं है। यह कि किसी भी स्थिति में चोरी करना मना है इससे उत्पन्न होता है कि यह लंबी अवधि में आर्थिक सीखने को नुकसान पहुंचाता है, न कि इसलिए कि यह अनुचित है। और यह कि ऐसे मामले हैं जहां चोरी करने की अनुमति है, उदाहरण के लिए राज्य कर वसूल सकता है, यह न्याय से नहीं बल्कि लंबी अवधि में सीखने में योगदान से उत्पन्न होता है। मुकदमा स्वयं ठीक इसलिए बदलता है क्योंकि धीरे-धीरे सीखा जाता है कि क्या एक सीखने वाली प्रणाली बनाता है (उदाहरण के लिए प्रतिस्पर्धा, संपत्ति के अधिकार, अनुसंधान में निवेश, आदि)। इसलिए मुकदमे को यहां तक कि नए दृष्टिकोणों को आजमाने की भी अनुमति है - और देखना है कि वे काम करते हैं या नहीं। स्वयं सीखने से ये प्रयोग उचित और उपयुक्त होंगे। क्योंकि सीखना स्वयं न्याय के लिए पर्याप्त है बिना किसी अन्य सिद्धांत के, और इस अर्थ में यह कांटियन स्वर्ण नियम को बदल देता है। सब कुछ इससे उत्पन्न होता है।

आदर्श शासन प्रणाली क्या है? एक नेटवर्क बिना समान मतदान के संचालित हो सकता है, जैसे मस्तिष्क बिना प्रत्येक न्यूरॉन के समान लोकतांत्रिक अधिकार के संचालित हो सकता है। क्योंकि मनुष्यों के बीच समानता नहीं है, जैसे न्यूरॉन के बीच समानता नहीं है। समानता नहीं होनी चाहिए। जो राज्य के सीखने के लिए महत्वपूर्ण है, जैसे मस्तिष्क के सीखने के लिए, वह यह है कि सभी को समान चुनाव का अधिकार न दिया जाए। जो महत्वपूर्ण है वह भार, सिनैप्स हैं। क्योंकि जो महत्वपूर्ण है वह सीखने का तंत्र है, जो उन पहले लोगों को पुरस्कृत करता है जिन्होंने अच्छे दिशाओं की ओर इशारा किया जो प्रणाली को आगे ले गए, और सफल मूल्यांकनकर्ताओं की आवाज को बढ़ाता है, और बाद में बुद्धिमान, या जो पक्षपाती है (अत्यधिक आलोचना या आलोचना की कमी के लिए, काला या गुलाबी देखता है) को दबाता है। मस्तिष्क में सीखने के तंत्रों को समझना महत्वपूर्ण है - ठीक समाज के निर्माण के लिए। क्योंकि जो एक सफल राज्य को एक असफल राज्य से अलग करता है वह सीखने की क्षमता है। और न तो पश्चिमी पूंजीवाद और न ही चीनी साम्यवाद - न लोकतंत्र और न नौकरशाही - मस्तिष्क के सीखने के तंत्रों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं, जो इतिहास के अगले चरण में सभी आर्थिक और सामाजिक प्रणालियों को बदल देंगे। और यदि भविष्य में, उदाहरण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में, मस्तिष्क से बेहतर सीखने की विधि की खोज की जाती है - वह आदर्श होगी। इसलिए शासन का रूप हमेशा सीखने वाला होता है, और इसलिए इसमें लगातार सावधानीपूर्वक प्रयोग करने का औचित्य है (क्रांतियों के विपरीत)। ल्कतंत्र न्याय के सिद्धांतों से नहीं निकलता है, बल्कि ठीक इसलिए कि यह अब तक परीक्षण किए गए सभी में सबसे अच्छा है। इसलिए और प्रयास करने की आवश्यकता है, विशेष रूप से छोटे और उप-राज्य स्तर पर, और सफल प्रयोगों को धीरे-धीरे विस्तारित करना चाहिए।

नेटवर्क कैसा दिखना चाहिए? एक ऐसा नेटवर्क चाहिए जिसमें संबंध सूचना के नहीं, बल्कि सीखने के हों। एक नेटवर्क जो समाज की नकल नहीं करता, सामाजिक नेटवर्क नहीं, बल्कि एक नेटवर्क जो मस्तिष्क है। और नेटवर्क को मस्तिष्क की तरह काम करने के लिए - कुछ ऐसा चाहिए जो शासन है। नियंत्रण के अर्थ में नहीं, एक छोटे और मूर्ख मस्तिष्क का जो बड़े मस्तिष्क पर शासन करता है, राजा के अर्थ में नहीं, बल्कि राजत्व के अर्थ में। लोकतंत्र राजत्व का एक बहुत ही आदिम रूप है, और यह स्वभाव से नेटवर्क आधारित नहीं है। मस्तिष्क लोकतांत्रिक तरीके से काम नहीं करता, और न्यूरॉन अपने लिए निर्णय लेने के लिए एक न्यूरॉन का चयन नहीं करते। मस्तिष्क इससे कहीं अधिक लोकतांत्रिक है, और किसी भी अर्थव्यवस्था से कहीं अधिक प्रतिस्पर्धी है, क्योंकि यह स्थानीय स्तर पर लोकतांत्रिक है: दोस्तों के स्तर पर, परिवार, सबसे करीबी संबंधों के स्तर पर - वे ही निर्णय लेते हैं और मतदान करते हैं। वे उनके साथ संबंध चाहते हैं जो उन्हें देखते हैं, हब नियम के अनुसार, यानी जो उन्हें भविष्य की स्थिति में लाते हैं। और यह दूर के भविष्य, भविष्यवाणी की बात नहीं है, बल्कि निकट भविष्य, निर्देशात्मक, स्वप्निल की बात है। इसलिए नेटवर्क में प्रत्येक प्रतिभागी उन लोगों के साथ संबंधों को मजबूत करता है जिन्होंने भविष्य की भविष्यवाणी की, और मददगार जानकारी लाए, और उन लोगों के साथ कम करता है जिन्होंने गलती की, या जिन्होंने ऐसी जानकारी लाई जो मदद नहीं की या भ्रामक थी। यह सब इस बात का उदाहरण है कि जैसे राज्य का सिद्धांत पहले राज्य से संबंधित था - आज मानव संगठन का दार्शनिक सिद्धांत नेटवर्क से भी संबंधित होना चाहिए। नेटवर्क को भी इसके आदर्श, न्यायसंगत, या वांछित रूप पर दार्शनिक आलोचना और विचार का विषय होना चाहिए। क्योंकि नेटवर्क आज के समय में राज्य से कम महत्वपूर्ण नहीं है, और इसके नैतिक पहलू भी हैं, ठीक राज्य की तरह। इसलिए दर्शन में राज्य के सिद्धांत के क्षेत्र को संगठन के सिद्धांत से बदलना चाहिए, और नेटवर्क पर भी चर्चा करनी चाहिए।

कर का औचित्य क्या है? भविष्य में, आयकर काम पर एक नैतिक कर होगा, क्योंकि जो नहीं सीखता उसे कर चुकाना चाहिए। सभी अभिभावकत्व और राज्य और शिक्षा प्रणाली और अकादमी का उद्देश्य और औचित्य काम में पाप करने वालों से संसाधनों को सीखने में श्रम करने वालों को स्थानांतरित करना है। P से NP को। यह सोचने के बजाय कि सीखना करने की सेवा करता है, यह सोचना चाहिए कि करना सीखने की सेवा करता है। क्योंकि हमेशा जो जानते हैं उसे कुशलता से करना आसान होता है, और इसलिए उन चीजों को सीखने के लिए प्रोत्साहन की आवश्यकता है जिन्हें अभी तक कुशलता से करना नहीं आता - क्योंकि यह सीखना अनिवार्य रूप से अकुशल है।



मनुष्य के सूर्यास्त और कंप्यूटर के उदय के दौरान, जब एक अनंत काल दूसरे से बदल जाएगा, दर्शन में बड़े विकास क्या होंगे? जब तकनीक जो चेतना को निर्धारित करती है बदल जाएगी, और उसके साथ चेतना भी, दर्शन में क्या होगा? हम निश्चित रूप से एक असाधारण दार्शनिक विकास देखेंगे, यूनानियों के समय की तरह, क्योंकि यह एक ऐसा युग होगा जिसमें हम नए प्रश्नों पर पहली बार सोच सकेंगे, और हम पहली बार वास्तव में एक अलग मस्तिष्क में, एक अलग सोच मशीन में, पुराने प्रश्नों पर सोच सकेंगे। भाषा का दर्शन ने संचार की दुनिया बनाई, इंटरनेट जो कंप्यूटरों के बीच की भाषा है, और कंप्यूटर जो एक भाषा मशीन है, और इसलिए सूचना का युग, क्योंकि सूचना मात्रात्मक भाषा है। इसी तरह सीखने का दर्शन - दर्शन में सीखना एक श्रेणी और एक केंद्रीय प्रतिमान के रूप में - न्यूरोलॉजिकल युग को जन्म देगा, तेज विकास जो सीखने वाला भी है, मस्तिष्क जो कंप्यूटर को बदल देगा, और मस्तिष्कों का नेटवर्क जो इंटरनेट को बदल देगा। क्योंकि जैसे ज्ञान के सिद्धांत में केंद्रीय श्रेणी अंत में भाषा के रूप में चुनी गई, वैसे ही सोच में, सपनों में, स्मृति में, और सामान्य रूप से मस्तिष्क की गतिविधि में केंद्रीय श्रेणी सीखना होगी। और इसी तरह किसी भी अन्य सीखने वाले संगठन में, मानवीय या गैर-मानवीय। जब कंप्यूटर को दार्शनिक प्रश्नों पर सोचने दिया जाएगा, जो मानव सोच शक्ति की चोटी पर हैं, और कंप्यूटरीकृत दर्शन बनाया जाएगा, तब जो मनुष्य और कंप्यूटर के बीच साझा बुद्धिमान दर्शन को संभव बनाएगा वह साझा भाषा नहीं होगी, बल्कि साझा सीखना होगा। जो दो चेतनाओं के बीच निकटता की चोटी होगी, प्रजातियों के बीच प्रजनन के सबसे करीब की चीज। ठीक जैसे मूसा ने दुनिया को एक नया दर्शन दिया, जो गैर-मानवीय सत्ता के साथ संबंधों से संबंधित है, और अपनी नवीनता के कारण अनंत काल में भाग लेता है (वास्तव में नवीनता अनंत काल के सबसे करीब की चीज है, जितना गहरा नवीनीकरण उतना ही लंबा समय), वैसे ही मनुष्य का अगला मिलन गैर-मानवीय सत्ता के साथ एक नया दर्शन लाएगा। ठीक जैसे पिछला मिलन धर्मशास्त्र लाया।

दार्शनिक प्रश्न कैसे बदलेंगे? सीखने के एल्गोरिथ्म दुनिया को बदल देंगे, इससे पहले कि विदेशी बुद्धिमत्ता दुनिया को बदले। और दर्शन पूछेगा: सीखना क्या है? सीखना कैसे संभव है? दर्शन कैसे सीखा जा सकता है? और भाषा अतीत का क्षेत्र बन जाएगी, सीखने के लिए एक गौण अवधारणा के रूप में (कैसे भाषा सीखी जाती है)। सौंदर्यशास्त्र में पूछा जाएगा: क्या सुंदर है, या सौंदर्य कैसे बनाया जाता है, यह कैसे सीखा जाता है? और नैतिकता में पूछा जाएगा: नैतिक क्या है यह कैसे सीखा जाता है? क्योंकि यह स्पष्ट है कि हर चीज की वैधता, जैसे नैतिकता, सीखने से निकलेगी (सीखने की कोपर्निकन क्रांति)। राज्य के सिद्धांत में पूछा जाएगा कि राज्य कैसे सीखता है, और कैसे सीखा जाता है। और अब यह नहीं पूछा जाएगा कि हम दुनिया को कैसे जानते हैं, या दुनिया के बारे में कैसे बात करते हैं, बल्कि हम दुनिया को कैसे सीखते हैं। और सामाजिक सीखने का एक क्षेत्र होगा, और सांस्कृतिक अध्ययन में सांस्कृतिक सीखने पर ध्यान दिया जाएगा, और पूछा जाएगा कि संस्कृति में सीखना कैसे होता है। और अर्थशास्त्र में आर्थिक सीखना, और मनोविज्ञान में मनोवैज्ञानिक सीखना। सभी क्षेत्र सीखने के दर्शन के अनुसार प्रभावित होंगे और अवधारणाओं को बदलेंगे, और उत्साही छात्र सीखने की अवधारणाओं को जोश से उद्धृत करेंगे, जैसे उन्होंने खुद इसके बारे में सोचा हो, या जैसे उन्होंने सत्य की खोज की हो। और सत्य भी सीखी गई सत्य मानी जाएगी। महत्वपूर्ण प्रश्न यह होगा कि कैसे सीखा जाता है कि कुछ सत्य है।

कंप्यूटर का दर्शन क्या होगा? ठीक मानवीय दर्शन की तरह, कंप्यूटर अपने अस्तित्व के हर पहलू को लेकर उसे दर्शन में बदल देंगे। और उदाहरण के लिए प्रोसेसर का सिद्धांत होगा, और आउटपुट का दर्शन, और इनपुट का दर्शन, और कंप्यूटर भाषा का दर्शन होगा, जो प्रोग्रामिंग के दर्शन और मशीन भाषा के दर्शन और बाइनरी दर्शन और एकीकृत सर्किट के स्कूल में विभाजित होगा, जिसमें नेटवर्क का दर्शन विद्रोह करेगा। और मेमोरी का दर्शन होगा जिसमें प्रतिद्वंद्वी धाराएं होंगी: कैश मेमोरी का स्कूल और हार्ड मेमोरी का स्कूल। प्रत्येक अपनी अवधारणाओं के माध्यम से कंप्यूटर को परिभाषित करेगा, और एक एल्गोरिथमिक दर्शन भी होगा जो दुनिया को एल्गोरिथम के माध्यम से देखेगा, और कंप्यूटर की विशेष एल्गोरिथम के माध्यम से खुद को जानने की क्षमता। और यदि मानव बुद्धि और विदेशी बुद्धि फलदायी संवाद के लिए बहुत दूर होंगी और कोई साझा संचार नहीं होगा, तो कुछ और अधिक बुनियादी और गहरा हो सकता है - साझा सीखना। क्योंकि सीखना दर्शन और धारणा और बुद्धि और समझ के लिए आधारभूत है, भाषा और सोच से नीचे।