Empowering Humans to Think and Decide
–
In a sense, you are what you decide. However, to grasp the context of all that truly matters, people need the ability to consume and process data from a variety of sources in real time, and compute with it. Human brains are not adapted to do this rate of new information, and so, various systems exist to answer specific questions. However, there is no single tool to coherently combine them all the personal research that individuals have into their personal, reusable, actionable and programmable digital assets, which, at individual level, prevents them from competing with large organizations, that do have advanced decision support systems.
We need to empower individual humans to think and decide with automated data acquistion and reasoning systems, so that they stay relevant in age of information explosion, and the rise of AI-powered organizations.
[pažymėta kaip svarbi], ar tai gali būti žyma?
[marked-as-important], could this be a tag?
Žmonės daro įtaką visų rūšių gyvybei Žemėje, todėl labai svarbu suteikti žmonėms galimybę geriau mąstyti.
"nėra vienos priemonės, leidžiančios nuosekliai sujungti visus asmeninius tyrimus, kuriuos žmonės turi į savo asmeninį, daugkartinį, veiksmą ir programuojamą skaitmeninį turtą".
Humans impact life on Earth for all species, so it is key to enable people to think better.
"there is no single tool to coherently combine them all the personal research that individuals have into their personal, reusable, actionable and programmable digital assets" -- A tool for organising knowledge and know-how into personal libraries would be helpful.
[+]
Na, o šiuo metu geriausia yra tam tikros užrašų sistemos. Vieni priartėja prie idealo nei kiti. Pavyzdžiui, [zim-wiki.org] (https://zim-wiki.org) yra gana tinkamas darbalaukiui ir žmonėms, neturintiems kodavimo įgūdžių. Kažkas panašaus, pvz., „Dynalist“ mobilusis įrenginys pirmiausia yra neprisijungęs, tai reiškia, kad galite daryti užrašus neprisijungę, kai kuriose džiunglėse ar metro. Tačiau nė vienoje iš šių sistemų jūs iš tikrųjų negalite atsakyti į savo el. Laiškus ar atlikti kitus patobulintus veiksmus, pavyzdžiui, tuos, kuriuos galite atlikti su „Telegram“ robotomis. Dabar įsivaizduokite, kad jūsų žinių sistemoje (panašiai kaip „Dynalist“) buvo kažkas panašaus į „Telegram“ robotus tam tikriems sąrašams (pvz., El. Pašto adresų iš jūsų „malibox“ sąrašui), leidžiančius jums šaukti veiksmus jiems atlikti. Tai yra tai, ko mes norėtume asmeninių ir privačių žinių, - galimybė atlikti veiksmus nuotolinėse sistemose tiesiai iš jo. Idealiu atveju tai įgyvendintų daugybė atvirojo kodo tvarkyklių, ir aš įsivaizduoju, kad tai galėtų būti viena iš „metadrive“ (/ project / 854 / Metadrive), kuri vis dar nėra parengta, programų. Tačiau aš manau, kad būtų puiku turėti visas sistemas, kurias turime apgalvoti ir nuspręsti vartotojui po ranka, paprastu būdu.
Well, at this point, the best that is out there, is certain note-taking systems. Some come close to the ideal than others. For example, zim-wiki.org is pretty good for desktop, and for people without coding skills. Something like, e.g., Dynalist mobile is off-line first, meaning you can make notes while offline, in some jungle or a subway. However, in neither of these systems you can actually reply to your e-mails, or do other advanced actions, like those that you can do with Telegram bots. Now, imagine that your knowledge system (something like Dynalist) had something like Telegram bots for certain lists (e.g., list of E-mails from your malibox), that let you call actions on them. That is what we'd want in the personal and private knowledge, -- ability to take actions on remote systems directly from it. That would ideally be implemented by a bunch of open source drivers, and I envision that could be one of the applications for the metadrive, which is still not production-ready. However, I think it would be great to have all systems that we need to think and decide at the user's fingertips, in a simple way.
Aš dirbau su dviem sistemomis, kad padėtų apsispręsti
vienas vadinamas faktų rinkėjas, o kitas – koreliacijos variklis
I worked on two systems to help deciding
one is called fact collector and the other is correlation engine
[+]
Jei kas nors galvoja, kad mąstymas yra kalbėjimas, tada jūs galite galvoti apie mąstymą kaip užklausos kūrimą.
Jūs tyrinėjate mintį ir vartojate žodį „kaip“.
Taigi įsivaizduokite, kad žmonės yra prisijungę prie tinklo, o bendravimas yra ryšiai tarp žmonių. Sujunkite žmones į visiškai susietą tinklelį ir turėsite atsparų bendravimą.
Tai yra mintis „kaip“ – vieno dalyko matymas kaip kitas.
Iš čia mes remiamės modus ponens, modus tollens ir abdukciniais bei indukciniais ir dedukciniais samprotavimais, kad atskirtume savo mąstymo poveikį ar prasmę.
Žmonės turi gerai mokėti kurti užklausas, kad galėtų geriau mąstyti.
Kai sukūriau faktų rinkiklį, galėjau samprotauti dėl savavališkų faktų, naudodamas loginio programavimo kalbos prologą. Sukūriau taisyklę, kad jei kažkas, kas man patiko, manęs nemėgsta, turiu būti atsargus. Ši taisyklė buvo pavaizduota kaip
Išvada ir(patinka(sam, X), \ (patinka(X, sam))).",
Kur \ reiškia „ne“.
Jei galite galvoti apie gerus klausimus, galite galvoti efektyviai. Sukurkite klausimus, kas būtų, jei. Yra daugybė duomenų, kuriuos būtų galima panaudoti, kad žmonės būtų laimingesni gyventi prasmingiau ir tikslingai
If someone thinks of thinking as talking, then you can think of thinking as query creation.
You explore a thought and you use the word "as".
So imagine people being networked and communication being links between people. Combine people into a fully linked lattice and you have a resilient communication.
This is an "as" thought - seeing one thing as another thing.
From here we rely on modus ponens, modus tollens and abductive and inductive and deductive reasoning to isolate effects or meaning of our thinking.
People need to get good at query creation to think better.
When I created fact collector I could reason over arbitrary facts using a logic programming language prolog. I created a rule that was if someone I liked doesn't like me then I am to be cautious of them. This rule was represented as
Inference and(likes(sam, X), +(likes(X, sam))).",
Where + means "not".
If you can think of good queries you can think effectively. Generate what if questions. There is an abundance of data that could be used to cause people to be happier live more meaningful purposeful existences