Маджерік вчора, сьогодні, завтра
Маджерік - це спільнота, в якому об'єднання учасників відбувається на принципах «спільної справи» для колективного вирішення завдань, що стоять перед спільнотою та окремими його членами. Якщо сказати просто, Маджерік - це і «правила гри», і місце їх застосування.
Давайте розберемося, хто і для чого об'єднався, і на яких принципах відбувається це об'єднання.
Кілька слів про принципи об'єднання. Нови чи ці принципи або давно озвучені і осмислені? Не нові. Як любить висловлюватися один з найдивовижніших людей нашого часу, наш соратник Андрій Георгійович Маленков - «Ми спираємося на плечі гігантів». Об'єднання на принципах «спільної справи» описував в своїй роботі «Філософія спільної справи» український філософ Микола Федоров.
Основною метою Маджерік є підготовка суспільства до переходу на ноосферний шлях розвитку і здійснення такого переходу. При цьому враховується як технологічна готовність, так і готовність суспільства розуміти і сприймати інновації. Найбільш важливим завданням вважається зовсім не створення і впровадження супертехнологій майбутнього, а формування морального імперативу.
Про необхідність системної роботи в цьому напрямку ми задумалися пізніше, особливо про пріоритети в цій роботі, таких, як формування морального імперативу.
Не буду вибудовувати ланцюг міркувань далі. Дам Вам можливість включити логіку і уяву і побудувати логічний ланцюг далі, до пошуку рішення. І запропоную свій варіант, то, до яких висновків прийшов я. І якщо Ваші висновки будуть іншими, щоб ми могли разом в обговоренні шукати істину.
Думаю, причина проблем зовсім не в кількості і якості технологій, а в тому, в чиїх вони руках. Іншими словами, все залежить від того, як людина сприймає себе і навколишній світ. Хто він в цьому світі і хто для нього інші представники світу: дерева, тварини, люди? Від цього будуть залежати відносини, які він буде будувати. Вчинки, судження, оцінки «добре - погано».
Формування ноосферного мислення і морального імперативу в умовах дикої конкуренції, споживчої філософії суспільства, помилкових ідеалах і нав'язаних цінностях - не така проста задача. Радує те, що цей час настав. Як кажуть, назріло. Багато людей не логікою, а відчуттями хочуть таких взаємин. Шукають їх. Чи готові до них.
Саме тому в основу концепції Маджерік покладено такі принципи і підходи:
Відкритість - ми відкриті для людей, ідей, співпраці;
Соконкуренція - конкуренція без конфліктів, без завдання придушення або витіснення конкурента, а створення умов, коли твою пропозицію допомагає конкуренту вдосконалюватися;
Креативна мережу - спосіб об'єднання, система управління і взаємин для досягнення цілей, коли завдання вирішуються не адміністративно-командним методом і виділеними ресурсами, а динамічно формуються творчими командами (див. Нейронна мережа);
Ділова екосистема - підхід, при якому не ставиться завдання підлаштовуватися під умови ринку (як кажуть, йти за ринком), а формувати ділове середовище під рішення важливіших (не завжди комерційних, наприклад - формування здорового способу життя) завдань;
Управління цінностями - визначення критеріїв і правил ділових взаємин, виходячи з місії і цілей співтовариства.
Так що ж, виходить, нові технології не потрібні? Ще як потрібні. За розрахунками, зробленими різними способами і різними представниками науки, населення планети буде рости і стабілізується на рівні 20 мільярдів (зараз близько 6 мільярдів). Нові технології дозволять нагодувати, обігріти, розселити, зайняти цих людей. Іншими словами, знімуть причини можливих конфліктів. У сфері виробництва буде задіяно відносно мала кількість людей, і робити це вони будуть за покликанням, а не за потребою. Велика частина населення буде займатися освітою (наукою), мистецтвом, музикою, вихованням дітей, саморозвитком і т.д.
Якщо сказати образно, нові технології не є автомобілем, який домчить нас в щастя, а колесом від цього автомобіля. Вони обов'язково потрібні, але тільки технологій недостатньо.
Величезне значення матиме інформація. Уміння працювати з інформацією вже сьогодні істотно впливає на долі, починаючи з окремих людей або компаній і закінчуючи цілими державами. У майбутньому суспільстві вплив інформації ще більше посилиться.
Уже зараз в наші бізнес моделі ми закладаємо принципи майбутнього інформаційного суспільства.
Давайте розглянемо на прикладі Клієнтської програми MAGERIC, як працює ця інформаційна система і наскільки вона ефективніше «індустріальних» підходів.
Чи буває краще? Так буває. Давайте подивимося, як.
Перший дуже важливий момент. всякий раз, коли ця людина робить покупку, ви знову отримуєте винагороду! Інформаційна система вас пам'ятає! Таким чином, якщо інформація стосувалася постійно споживаних товарів, то і ваш дохід може бути постійним!
Другий дуже важливий момент. всякий раз, коли ефективно інформація просувається не вами особисто, але людьми, до яких інформація потрапила від вас, ви також отримуєте дохід. Що значить ефективно? Це означає, що підсумком отримання інформації була покупка товару або послуги.
В ідеальному для вас випадку буде оплачуватися нескінченне кількості кроків передачі інформації від вас до людини, який вчинив правочин, а розмір винагороди поступово зменшуватися в міру віддалення інформації від вас. Чому так? Та тому, що кожна угода дає цілком певну фіксовану прибуток, частина якого направляється на оплату за просування інформації. Чим більше ланок у ланцюзі - тим на більшу кількість людей цю фіксовану суму треба розділити, а, отже, кожному дістанеться менше. Але з урахуванням того, що в такій системі оплачується не тільки пряма передача інформації, а й непряма, то кількість людей, яких ви можете таким чином торкнутися, величезна. І, отже, ви можете мати дуже пристойні доходи, що на практиці і спостерігається в таких системах.
Клієнтська програма MAGERIC побудована саме на таких принципах.
І на щастя, ми йдемо цим шляхом першими. Давайте пройдемо його разом.
Микола Федорович Федоров - український мислитель і філософ, один з основоположників так званого «українського космізму». Сучасники називали Миколу Федорова «московським Сократом», кращі уми епохи - Л.М. Толстой і Ф.М. Достоєвський - вважали його генієм. Федоров - один з перших філософів, осмислити взаємини Людини і Космосу. Федорова шанували як попередника і провісника своїх відкриттів Вернадський, Ціолковський і Корольов. Коли Юрій Гагарін проклав дорогу в Космос, європейська преса відгукнулася на цю подію статтею «Два Гагаріна», нагадуючи про те, що Микола Федоров був незаконним сином князя Гагаріна. В історію філософії Микола Федоров увійшов як розвінчувач класичної німецької філософії, а також непримиренний опонент Фрідріха Ніцше.
Нейро? Нна се? Ть (НС) - структура, побудована за принципом організації та функціонування біологічних нейронних мереж - мереж нервових клітин живого організму. Це поняття виникло при вивченні процесів, що протікають в мозку при мисленні, і при спробі змоделювати ці процеси. Першою такою моделлю мозку був перцептрон. Згодом ці моделі стали використовувати в практичних цілях.
З точки зору кібернетики, нейронна мережа використовується в задачах адаптивного управління і як алгоритми для робототехніки. З точки зору розвитку обчислювальної техніки та програмування, нейронна мережа - спосіб вирішення проблеми ефективного паралелізму. А з точки зору штучного інтелекту, НС є основою філософської течії коннектівізма і основним напрямком в структурному підході з вивчення можливості побудови (моделювання) природного інтелекту за допомогою комп'ютерних алгоритмів.
НС є систему з'єднаних і взаємодіючих між собою об'єктів (нейронів). Кожен об'єкт подібної мережі має справу з сигналами, які він періодично отримує, і сигналами, які він періодично посилає іншим об'єктам. Будучи з'єднаними в досить велику мережу з керованим взаємодією, такі об'єкти разом здатні виконувати дуже складні завдання.
Нейронні мережі не програмуються в звичному сенсі цього слова, вони навчаються. Можливість навчання - одне з головних переваг нейронних мереж перед традиційними алгоритмами. Технічно навчання полягає в знаходженні коефіцієнтів зв'язків між нейронами. В процесі навчання нейронна мережа здатна виявляти складні залежності між вхідними даними і вихідними, а також виконувати узагальнення. Це означає, що, в разі успішного навчання, мережа зможе повернути вірний результат на підставі даних, які були відсутні в навчальній вибірці. Це дає таким структурам величезні адаптивні можливості.