AI content generation 27032024

Описание события	Описание: Как меняются миры вик и черепах под воздействием генеративного искусственного интеллекта? В переводе на формальный язык - Как меняется мир краудсорсинговой деятельности и многоагентного моделирования в связи развитием генеративного ИИ? Патаракин http://digida.mgpu.ru/index.php/User:Patarakin как раз тот человек, с которым можно вместе про это подумать, потому что этот древний викоид принёс в российское образование идею образовательного использование вики в 2003 году, создавал продвигал и администрировал проект Летописи.ру с 2006 года и сейчас это еще живой проект http://letopisi.org c 2003 участвовал в продвижении и локализации в России Scratch, StarLogo Nova, NetLogo и других сред многоагентного моделирования объединил в 2022 году мир вик и черепах на поле вычислительной дидактики http://digida.mgpu.ru в 2023 столкнулся с тем, что совместная работа со знаниями в цифровых средах и выращивание данных в многоагентных сообществах могут быть поставлены под сомнения ростом искусственного интеллекта. Основная проблема в выступлении - как меняются взаимоотношения людей и агентов на поле вычислительной дидактики
Тип события	Семинар
Начало	2024-03-27T12:00:22.000Z
Окончание	2024-03-27T13:30:22.000Z
color	DarkOliveGreen
Адрес события	http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI content generation 27032024
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события	NetLogo, Semantic MediaWiki, PlantUML, Генеративный искусственный интеллект
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний	Информатика, Искусственный интеллект
Местоположение	55° 59' 42.48" N, 92° 48' 6.10" E
Карта	Идёт загрузка карты… {"minzoom":false,"maxzoom":false,"mappingservice":"leaflet","width":"auto","height":"300px","centre":false,"title":"","label":"","icon":"","lines":[],"polygons":[],"circles":[],"rectangles":[],"copycoords":false,"static":false,"zoom":10,"defzoom":14,"layers":["OpenStreetMap"],"image layers":[],"overlays":[],"resizable":false,"fullscreen":false,"scrollwheelzoom":true,"cluster":false,"clustermaxzoom":20,"clusterzoomonclick":true,"clustermaxradius":80,"clusterspiderfy":true,"geojson":"","clicktarget":"","imageLayers":[],"locations":[{"text":"","title":"","link":"","lat":55.99513201375627,"lon":92.80169470197927,"icon":""}],"imageoverlays":null}

Строительные блоки

Миры Черепах

Понятия

Категория:Понятие

	Description
Агент	Агенты - это автономные объекты, которые могут самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Это - некто или нечто, выполняющий инструкции. В информатике - сущность, которая расположена в некоторой среде и способна в этой среде к автономным целенаправленным действиям.
Агентное моделирование	Агентное моделирование (agent-based model) (ABM)— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»). ABM представляют собой модели, в которых отдельные лица или агенты описываются как уникальные и автономные объекты, которые обычно взаимодействуют друг с другом и с окружающей их средой на местном уровне. Агентами могут быть организмы, люди, предприятия, учреждения и любые другие объекты, преследующие определенную цель. Когда мы даем агентам правила адаптации к изменениям в их среде и к тому, что делают другие агенты, тогда поведение каждого отдельного агента и, следовательно, поведение всей системы вытекает из этих правил, характеристик агентов и окружающей среды. Эмерджентность - это основная объясняющая концепция агентного моделирования. Эпштейн и Акстелл (1996) удачно описали этот вид объяснения своим знаменитым вопросом: «Сможете ли вы его вырастить?»: Можете ли вы заставить вашу модельную систему выглядеть и вести себя как настоящая, снабдив своих агентов правильным адаптивным поведением?
Активное эссе	Active Essays -термин Алана Кея «активное эссе», где виды изложения и аргумента, которые можно ожидать в эссе, усиливаются благодаря тому, что интерактивная программа является одним из многих типов медиа для нового типа документа.
Вычислительное мышление	Объединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история.
Конструктивизм	Конструктивизм в обучении связан с такими исследователями как Дж. Дьюи, Л.С. Выготский и Ж. Пиаже. При всех различиях в подходах этих ученых процесс обучения для них всегда был связан с наблюдением, обработкой, интерпретацией и последующим присвоением информации в виде личного знания. В работах Дж. Брунера, Дж. Келли и Р. Ганье обучение рассматривалось как внутренний процесс, который зависит от предыдущих знаний, усилий, которые вкладывает учащийся. В 1965 году Р. Ганье в работе «Условия обучения» обобщил принципы и задачи педагогического дизайна с позиций когнитивизма.
Конструкционизм	Конструкционизм - философия обучения, развитая Сеймуром Пейпертом на основании конструктивизма. К активной позиции конструктивизма конструкционизм добавляет идею того, что люди создают новое знание особенно эффективно, когда они вовлечены в создание продуктов, наделенных личностным смыслом, будь то песочные замки, Лего машины или компьютерные программы.
Объект, помогающий думать	Объекты, помогающие думать, или объекты, с которыми мы думаем. Термин введен Шерри Тёркл в книге про объекты, вызывающие воспоминания и вещи, с которыми мы думаем.
Субъектность продуктивная	Субъектность продуктивная. Развитие субъектности непосредственно связано с участием в продуктивной деятельности, поскольку именно через участие в продуктивной деятельности люди могут проявить собственную субъектность. Авторы концепции продуктивной субъектности отмечают значение создания продуктов, доступных для обсуждения и критики другими субъектами образования
Школа самбы	Модель того, как может быть устроено учащееся сообщество. развито чувство принадлежности к данной группе людей, их объединяет общая цель. Многое из того, чему обучают в такой школе, хотя и происходит естественным образом, но делается вполне продуманно. Скажем, опытные танцоры собирают вокруг себя группу детей. От пяти до двадцати минут идет специфическое овладение танцем - через наблюдение. Внимание детей сосредоточивается на исполнении, затем им разрешается присоединиться к танцующим

Люди

Категория:Person

	Description
Epstein	Epstein Joshua - Профессор эпидемиологии в Школе глобального общественного здравоохранения Нью-Йоркского университета; директор-основатель Лаборатории агентного моделирования Нью-Йоркского университета, аффилированной с Курантовским институтом математических наук. Джошуа Эпштейн – автор всемирно признанных и уже ставших классическими книг по агентному моделированию - «Growing artificial societies: Social science from the bottom up», «Agent_Zero: Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science» и др., в прошлом веке развивал теорию клеточных автоматов и эволюционным путем разработал методологию моделирования социальных и экономических процессов с применением агент-ориентированного подхода. Являясь пионером в этой сфере, в 2006 г. совместно с Джоном Паркером разработал крупнейшую в мире агент-ориентированную модель, включающую в себя все население планеты, которая неоднократно использовалась для оценки скорости распространения эпидемий различных заболеваний.
Hal Abelson	Гарольд (Хэл) Абельсон профессор электротехники и компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте, член Института инженеров электротехники и электроники, и директор-основатель Creative Commons и Free Software Foundation.
Harvey	Brian Harvey - Математик, программист, лектор, автор нескольких книг по обучению программированию. Автор UCB Logo, Snap!
Kay	Алан Кёртис Кэй (англ. Alan Curtis Kay; 17 мая 1940) — американский учёный в области теории вычислительных систем. Один из пионеров в областях объектно-ориентированного программирования и графического интерфейса. Также известен благодаря высказыванию «лучший способ спрогнозировать будущее — изобрести его». Президент исследовательского института Вьюпоинта, адъюнкт-профессор информатики в Калифорнийском университете.
Minsky	Ма́рвин Ли Ми́нский — американский учёный в области искусственного интеллекта, сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.
Papert	Симур Паперт (Пейперт) — выдающийся математик, программист, психолог и педагог, создатель конструкционизма и языка Лого, один из основоположников теории искусственного интеллекта,
Repenning	Исследователь, профессор в области компьютерных наук и образования. Создатель первых блочных обучающих сред
Resnick	Митчел Резник - профессор MIT Media Lab, создатель сред обучения программированию - StarLogo, Scratch
Wilensky	Wilensky - Ури Виленски - математик, педагог и программист, создатель языка NetLogo. Профессор в Северо-Западный университете — Чикаго.

Книги

Категория:Book

	Description
Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems)	Первая книга о выращивании искусственных сообществ. В книге представлена модель Sugarscape - простое искусственное общество, в котором агенты живут на двухмерной сетке и взаимодействуют друг с другом на основе правил, регулирующих передвижение, размножение и торговлю. Модель Sugarscape служит основой для изучения различных социальных явлений, таких как возникновение распределения богатства, передача культуры, сотрудничество и конфликты.
Mindstorms	Mindstorms: Children, Computers, And Powerful Ideas - .. через бездну, разделяющую естественнонаучную, техническую культуру с культурой гуманитарной, необходимо перекинуть мост. И я думаю, что главным в конструкции такого моста может стать задача, как придать компьютерную форму плодотворным идеям, одинаково важным как поэту, так и инженеру. В моем понимании компьютер действует как переходный объект по установлению связей, которые в конечном счете оказываются связями между одной личностью и другой. Существуют матофобы, т. е. люди, не признающие математики, с очень развитой координацией движений собственного тела, и есть матофилы, т. е. люди, увлеченные математикой, никогда не вспоминающие о сенсомоторном происхождении своих математических знаний. Черепашка навела мост. Она стала посредником, объединившим в себе элементы геометрии тела с формальной геометрией. Осмысление жонглирования как структурного программирования помогло навести мосты между теми, у кого прекрасно развито матетическое чувство физических навыков, и теми, кто знает, как должна быть организована задача по написанию исторического эссе. Жонглирование и написание эссе, если смотреть на конечный результат, мало чем похожи друг на друга. Но процесс овладения обоими навыками во многом совпадает.
Perceptrons: an introduction to computational geometry	Книга «Перцептроны» (англ. Perceptrons: an introduction to computational geometry) — написана Марвином Минским и Сеймуром Папертом, издана в 1969. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в частности длительность процесса обучения, эффективность схемы как адаптивного запоминающего устройства и т. п., а также исследованы потенциальные возможности персептронов как обучающихся распознающих устройств.
Thinking Like a Tree	Thinking Like a Tree (and Other Forms of Ecological Thinking ) В дождливых лесах Коста-Рики есть необычный тип дерева, известный как шагающее (walking) дерево. Оно довольно странно выглядит. Как будто кто-то вытащил дерево на метр из под земли и так и оставил с торчащими во все стороны корнями. Согласно справочникам по дождливым лесам шагающее дерево действительно меняет свое местоположение, хотя и делает это очень медленно. Его корни действуют как оценивающая система, нацеленная на поиск наилучшей почвы для дерева. Если почва с северной стороны дерева лучше, то корни с этой стороны врастают глубже и становятся крепче. Если почва с южной стороны беднее, то корни с этой стороны остаются поверхностными и слабыми. По мере того, как корни с северной стороны углубляются в почву, все дерево постепенно перемещается на север, протягивая свои корни в этом направлении. По мере того, как дерево двигается, у него появляются новые корни, некоторые из них протягиваются еще дальше на север. Если они находят там еще лучшую почву, то дерево еще немножко сдвигается на север. Или, если почва лучше на востоке, дерево сдвигается на восток. Мы можем сказать, что дерево следует стратегии TREE - T- test - пробуй, R - randomly - случайно, E-evaluate - оценивай (определяй, какие из корней нашли лучшую почву), E-elect - выбирай (направление, куда будем двигаться). Конечно, шагающее дерево в действительности не выбирает и не принимает решение, куда двигаться. Но, этот способ размышления о дереве, следующем определенной стратегии поведения, может оказаться полезным.
Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics	Одна из первых книг посвящённых использованию компьютеров в обучении математике. Она была опубликована в 1981 году и стала Книга описывает использование черепахи - графического объекта, который движется по экрану компьютера - для исследования геометрии и математических концепций. Авторы предлагают использовать черепаху для создания графических изображений, которые могут помочь студентам лучше понять математические концепции. Книга стала классикой в области обучения математике с использованием компьютеров и продолжает быть популярной среди преподавателей и учащихся по всему миру. Turtle Geometry presented a computational approach to geometry which has been cited as "the first step in a revolutionary change in the entire teaching/learning process."
Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworld	Книга "Черепахи, термиты и дорожные пробки: исследования в микромире массово-параллельных вычислений" Децентрализованный подход к феноменам окружающего мира - на основе использования микромира с тысячами черепашек
Сообщество разума	Society of Mind - название книги 1986 года, а также название теории естественного интеллекта, написанных и разработанных Марвином Минским.

Языки

Категория:Язык программирования

(Logo OR Ancestors

Logo)

Средства

Категория:DigitalTool

	Description
BehaviorSpace	Специальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов. BehaviorSpace - это программный инструмент, интегрированный с NetLogo, который позволяет проводить эксперименты с моделями.
Graphviz	Graphviz — это разработанный специалистами лаборатории AT&T пакет утилит по автоматической визуализации графов, заданных в виде текстового описания. Пакет распространяется с открытыми исходными файлами и работает на всех операционных системах, включая Windows, Linux/Unix, Mac OS. Самой интересной программой пакета является «dot», автоматический визуализатор направленных графов, который принимает на вход текстовый файл со структурой графа, а на выходе формирует граф в виде графического, векторного или текстового файла.
PlantUML	PlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними.
RAWGraphs	RAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять. Не требует регистрации. По состоянию на 2 августа 2021 г - бета-версия. Язык интерфейса - английский

Диаграммы

Категория:Diagrams

Паттерны

Категория:HowTo

	Description of problem
Генерировать новых агентов	Агент порождает поток других агентов - например, в экологических моделях рождение используется для создания потомков, в играх из пистолета вылетают пули, которые он порождает, в историях Scratch капли дождя клонируются и падают из тучи на землю.
Поглощать агентов	Поглощение: обратный генерации процесс, когда агент не порождает, а поглощает других агентов. Например, земля поглощает падающие с неба капли воды, хищник съедает жертву, с которой он встречается.
Сталкиваться	Паттерн определяет поведение агентов в случае их физического столкновения с другими агентами. Например, столкновение пули с мишенью. В игре Frogger, если грузовик сталкивается с лягушкой, лягушку нужно «раздавить»

Сообщества

Категория:Сообщество

	Description
Modeling Commons	Сообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.
Roblox	Roblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.
Сообщество Scratch	Сетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch
Сообщество Snap!	Сообщество исследователей, учителей и учащихся, использующих в своей деятельности язык Snap! Участники могут делиться своими проектами (Share, Publish). Создавать коллекции проектов, следить с действиями других участников (following)
Сообщество StarLogo	Сообщества обмена моделями и объектами в среде StarLogo Nova. Участники могут использовать код проектов других участников. Создавать свои коллекции и приглашать других участников к работе над версиями своих проектов.

Модели

Категория:Model

	Description
Fire (model)	Запустите модель Fire несколько раз. Если мы запустим его с низкой плотностью деревьев, мы увидим, как и ожидалось, очень небольшое распространение огня. Если мы запустим его с очень высокой плотностью деревьев, мы, как и ожидалось, увидим, как лес уничтожается неумолимым маршем огня. Чего ожидать при средней плотности? Многие предполагают, что если плотность установлена на 50 процентов, то вероятность того, что огонь достигнет правого края леса, будет 50 процентов. Однако если мы попробуем это сделать, то увидим, что при 50-процентной плотности огонь не распространяется сильно. Если мы увеличим его до 57 процентов, огонь горит больше, но обычно все равно не достигает другой стороны леса. Однако если мы увеличим плотность до 61 процента, то есть всего на 2 процента больше, огонь неизбежно достигнет другой стороны. Это неожиданно. Мы ожидаем, что небольшое изменение плотности окажет относительно небольшое влияние на распространение огня. Но, как выясняется, модель Fire имеет «критический параметр» 59% плотности.
Fireflies (model)	Модель синхронизации мигания светлячков По ночам самцы светлячков Photinus carolinus мигают для привлечения самок. При этом вспышки отдельной особи не периодичны. Но если несколько насекомых оказываются рядом, они начинают мигать синхронно. Несколько ярких вспышек в течение пары секунд повторяются через более длительные промежутки времени. Координироваться светлячкам помогает зрение: наблюдая за миганием других особей, они начинают подстраиваться под их ритм. Buck, John. (1988). Synchronous Rhythmic Flashing of Fireflies. The Quarterly Review of Biology, September 1988, 265 - 286.
Flocking (model)	Модель самопроизвольного формирования стаи в результате действий множества участников (птиц, рыб, людей). Модель формирования стаи - это классическая агентно-ориентированная модель, основанная на оригинальных моделях Рейнольдса (1987). Модель демонстрирует, что стаи птиц могут возникать даже в отсутствии специальных птиц-вожаков, которые ведут всех за собой. Скорее, каждая птица следует общему же набору правил, и из выполнения всеми простых правил появляются стаи. Каждая птица следует трем правилам: «выравнивание», «разделение» и «сплоченность». «Выравнивание» означает, что птица поворачивается так, что движется в том же направлении, что и ближайшие птицы. «Разделение» означает, что птица поворачивается, чтобы не столкнуться с другой птицей. «Сплоченность» означает, что птица движется к другим ближайшим птицам. Правило «разделения» имеет приоритет над двумя другими, что означает, что если две птицы приближаются друг к другу, они всегда будут разделяться. В этом случае два других правила отменяются до тех пор, пока не будет достигнуто минимальное разделение. Эти три правила влияют только на направление птицы. Каждая птица всегда движется вперед с одинаковой постоянной скоростью. Правила удивительно надежны и могут быть адаптированы к скоплению насекомых, стаям рыб и паттернам «V» стаи гусей (Stonedahl & Wilensky, 2010a).
Piaget-Vygotsky (model)	Модель «обучения через игру» была создана для следующих целей: продемонстрировать жизнеспособность агент-ориентированного моделирования для изучения социально-психологических феноменов развития; проиллюстрировать потенциал ABM как платформы, позволяющей общаться и сотрудничать между психологами с различными теоретическими взглядами; и, в частности, визуализировать взаимодополняемость объяснений Пиаже и Выготского о том, как люди учатся.
Slime (агрегация слизевиков)	Эта модель показывает, как существа могут объединяться в кластеры без контроля со стороны клетки-лидера или пейсмейкера. Это открытие было впервые описано Эвелин Фокс Келлер и Ли Сигел в статье в 1970 году. До того, как Келлер начала свои исследования, общепринятым считалось, что рои слизевиков образуются по команде клеток-лидеров, которые приказывают другим клеткам начать агрегацию.

События

• Путь черепахи: эволюция LOGO-подобных языков
• Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach
• Воздействие имитационных моделей на поле вычислительной дидактики

Вики миры

Понятия

Категория:Понятие

	Description
Memex	Мемекс (англ. memex, словослияние memory и index) — наименование гипотетического прототипа гипертекстовой системы, описанной Бушем в эссе «Как мы можем мыслить», опубликованном в журнале The Atlantic в 1945 году. Буш изобразил мемекс как устройство, в котором человек сможет хранить свои книги, записи и контакты и которое «выдаёт нужную информацию с достаточной скоростью и гибкостью». Мемекс позволял бы существенно расширить и дополнить возможности памяти человека. Концепция мемекса оказала большое влияние на разработку ранних гипертекстовых систем
WWW	Всемирная паутина — глобальное информационное пространство, основанное на физической инфраструктуре сети Интернет и гипертекстовом протоколе передачи данных HTTP. Всемирную паутину образуют миллионы веб-серверов — программ, запускаемых на подключённых к сети компьютерах и использующих протокол HTTP для передачи данных.
Вики	Понятие обозначающее коллективное участие множества авторов в редактировании гипертекста
Выполняемая статья	Формы научных публикаций, когда читатель может взаимодействовать с текстом и данными, которые содержаться в статье. Читатель может изменить форму представления данных, внести изменения и дополнения в код модели и т.п.
Гипертекст	Гипертекстом называют любой текст, в котором обнаруживаются какие-либо ссылки на другие фрагменты. Гипертекстовая система это - информационная система, способная хранить информацию в виде электронного текста, позволяющая устанавливать электронные связи между любыми "информационными единицами", хранящимися в ее памяти и вызывать их на экран монитора "простым нажатием кнопки".
Гражданская наука	Гражданская наука (англ. Citizen science) — концепция проведения научных исследований с привлечением широкого круга добровольцев, многие из которых могут быть любителями
Семантический поиск	Семантический поиск — это технология, которая должна обеспечить более тесное смысловое соответствие между текстом поискового запроса и результатами поисковой выдачи на основе анализа намерений пользователя, осуществляющего поиск, контекста его запроса и взаимосвязи между словами. семантический поиск — это технология, которая использует модель графа знаний и позволяет системам искусственного интеллекта понимать значение сущностей и связей между ними, давая таким образом возможность увеличить точность поиска и степень его персонализации.
Сетевое мышление	Сетевое мышление - network thinking - как особый подход к рассмотрению сложных систем через их сетевые характеристики - распределение связей, коэффициенты кластеризации, длины путей и т.д.

Люди

Категория:Person

	Description
Cunningham	Ward Cunningham - программист и создатель первой wiki https://wiki.c2.com/?InformalHistoryOfProgrammingIdeas
Иллич	Иван Иллич — американо-мексиканский богослов, педагог, философ, социальный критик смешанного хорватско-еврейского происхождения

Книги

Категория:Book

	Description
Open Sources: Voices from the Open Source Revolution	Книга, в создании которой принимали участие разработчики программного обеспечения. Создатель Perl - Larry Wall, Tim O'Reily и многие другие
The Wiki Way: Quick Collaboration on the Web	Первая книга о том, как устроена среда вики и как её использовать. Описано устройство WikiWiki движка и идеология среды совместного редактирования Книга о том, как устроен вики движок и как организовано взаимодействие участников
Working with MediaWiki	Подробное и современное руководство по среде MediaWiki - с описанием форм, шаблонов, свойства
Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки	Седьмая книга сочинений Ю. М. Лотмана представляет его как основателя московско-тартуской семиотической школы, автора универсальной семиотической теории и методологии. коллективный интеллект как образец для искусственного обладает рядом преимуществ по сравнению с индивидуальным. Представляя устройство, созданное историей человечества, он в гораздо большей мере эксплицирован, механизмы его выявлены в языках культуры и закреплены многочисленными текстами, в отличие от скрытых языков человеческого мозга. В ходе предшествующего изучения культур накоплен огромный материал, который при соответственной интерпретации может раскрыть исключительно интересные интеллектуально-мнемонические механизмы. Ни одна культура не может удовлетвориться одним языком. Минимальную систему образует набор из двух параллельных языков, - например, словесного и изобразительного. В дальнейшем динамика любой культуры включает в себя умножение набора семиотических коммуникаций. Поскольку образ внешнего мира, переведенный на тексты того или иного языка, подвергается моделирующему воздействию последнего, система, как единый организм, получает в свое распоряжение для каждого внешнего объекта целый набор моделей, чем восполняет неполноту своей информации о нем. Чем резче выражена специфика того или иного языка (результатом этого будет возрастающая трудность перевода его текстов на другие языки), тем своеобразнее будет его способ моделирования и, следовательно, тем полезнее он будет для системы в целом.

Языки

Категория:Язык программирования

	Description
Lua	Lua (лу́а, с порт. — «луна»— скриптовый язык программирования, разработанный в подразделении Tecgraf (Computer Graphics Technology Group) Католического университета Рио-де-Жанейро (Бразилия). Интерпретатор языка является свободно распространяемым, с открытым исходным кодом на языке программирования Си. По идеологии и реализации язык Lua ближе всего к JavaScript, в частности, он также реализует прототипную модель ООП, но отличается паскалеподобным синтаксисом и более мощными и гибкими конструкциями. Характерной особенностью Lua является реализация большого числа программных сущностей минимумом синтаксических средств. Так, все составные пользовательские типы данных (массивы, структуры, множества, очереди, списки) реализуются через механизм таблиц, а механизмы объектно-ориентированного программирования, включая множественное наследование — с использованием метатаблиц, которые также отвечают за перегрузку операций и ряд других возможностей.
PHP	PHP - это скриптовый язык, разработанный для быстрого и удобного создания динамических web страниц. PHP работает на стороне сервера и может использоваться как сам по себе, так и для "встраивания" кусков динамического кода в уже имеющиеся HTML страницы.
Semantic MediaWiki	Semantic MediaWiki (SMW) — это расширение MediaWiki (вики-движка, используемого Фондом Викимедиа для своих проектов, таких как Википедия), которое помогает искать, организовывать, маркировать, просматривать содержимое вики, а также производить вычисления над ним. В то время, как традиционные вики содержат только текст, который компьютер не может ни понять, ни обработать, SMW добавляет семантические аннотации, что позволяет вики функционировать, используя преимущества баз данных, превращая в полноценную семантическую вики

Средства

Категория:DigitalTool

	Description
MediaWiki	MediaWiki (рус. Медиавики) — вики-движок, написанный специально для Википедии, используется во многих других проектах фонда Викимедиа. MediaWiki написан на скриптовом языке общего назначения PHP и для хранения данных использует реляционную базу данных.
MediaWiki API	Движок MediaWiki имеет свой API, который является веб-службой, обеспечивающей доступ к многим функциям вики.
Wiki (инструмент)	Разнообразные инструменты, поддерживающие совместную работу пользователей с базой данных. Разнообразные вики движки используются для поддержки открытых энциклопедий. Принципы вики используются во множестве систем - OneNote, Atlassian
База данных MediaWiki	База данных MediaWiki содержит страницы и их содержимое, пользователи и их настройки, метаданные, индекс поиска и другое

Диаграммы

Категория:Diagrams

Сообщества

Категория:Сообщество

	Description
Principia Cybernetica Web	Сообщество исследователей, объединенных идеей метаперехода на уровень суперорганизма, в котором люди объединены телекоммуникационными связями и цифровыми объектами
WikiHow	Вариант вики энциклопедии - руководства «как сделать …».
Wikipedia	Сообщество редакторов всемирной открытой энциклопедии

Модели

Категория:Model

	Description
Preferential Attachment	Модель предпочтительного присоединения - Preferential Attachment - Процесс предпочтительного присоединения - это любой из классов процессов, в которых некоторое количество, обычно некоторое форма богатства или кредита распределяется между несколькими людьми или объектами в зависимости от того, сколько они уже имеют, так что те, кто уже богат, получают больше, чем те, кто не богат. «Предпочтительная привязанность» - это лишь последнее из многих названий, которые были даны таким процессам. Они также упоминаются как «богатые становятся богаче». Процесс предпочтительного присоединения генерирует распределение «с длинным хвостом » после распределения Парето или степенной закон в его хвосте. Это основная причина исторического интереса к предпочтительной привязанности: распределение видов и многие другие явления наблюдаются эмпирически, следуя степенным законам, и процесс предпочтительной привязанности является ведущим механизмом для объяснения этого поведения. Предпочтительное прикрепление считается возможным основанием для распределения размеров городов, богатства чрезвычайно богатых людей, количества цитирований, полученных научными публикациями, и количества ссылок на страницы во всемирной паутине.
Team Assembly (model)	Эта модель коллаборативных сетей показывает, как поведение отдельных людей при формировании небольших команд для краткосрочных проектов может со временем привести к появлению множества крупномасштабных сетевых структур.
Термиты с журналом	Дополненная журналом, куда записываются все действия термитов над палочками, модель термитов. Представим себе, что у термитов есть журнал учета рабочих действий, куда они записывают все свои действия со щепочками. Т.е. если участник совершает какое-то результативное действие с chip, то он об этом действии оставляет запись в журнале. Для того чтобы проверить, что дают нам попутные записи в журнал, мы несколько видоизменили исходный текст модели Termites добавив к модели новые переменные и правила. В модели появилась переменная список WIKILOG, куда термиты записывают отчеты о своих действиях. В процедурах search-for-chip и put-down-chip были сделаны небольшие добавления. В модель была добавлена процедура, которая на основании записей в журнале устанавливает связь между агентами, которые перетаскивали одну и ту же палочку.
Футбольное поле с множеством мячиков	Модель сбора данных с поля, на котором множество игроков взаимодействуют со множеством мячиков. Модель используется для обсуждения и пояснения понятия Социальный Объект сбора данных с цифрового поля

События

	Description
Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach	Vasiliy Burov and Evgeny Patarakin: Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach (online) // ICEM annual conference 2023 in Kuching, Sarawak, Malaysia on 10 – 13 September 2023
Мастер-класс «Совместная работа со знаниями на поле цифровой дидактики»	В рамках мастер-класса будут продемонстрированы современные возможности вики-среды. Язык запросов. Языки построения диаграмм - Mermaid, PlantUML, GraphViz. Возможности встраивания проектов на языка блочного визуального программирования.
Объединение языков многоагентного моделирования в учебном процессе на базе MediaWiki	18 - 19 МАЯ 2023 Г. ПРЕПОДАВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ - 2023 ИТ-ОБРАЗОВАНИЕ - 2023 https://it-education.ru/

Поле цифровой дидактики как поле для скрещивания вик и черепах

Эта организационная схема предполагает, что навыки и умения создания компьютерных программ, умения создания диаграмм, умения разработки многоагентных моделей являются достаточно сложно организованными и сложно подделываемыми.

Как изменилось поле под воздействием генеративного искусственного интеллекта

Понятия

Категория:Понятие

	Description
Большая языковая модель	LLM — нейросетевые модели, которые позволяют обобщать, понимать и писать тексты на разных языках. Нейросеть выучивает язык во время обучения, при котором ей «показывают» огромное количество художественной литературы, интернет-форумов, энциклопедий и других источников, хорошо представляющих человеческий язык во всем его многообразии.
Генеративно-состязательная сеть	Генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы，а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра.
Генеративный искусственный интеллект	Генеративный искусственный интеллект — это метод машинного обучения, при котором нейросеть изучает массив данных и на основании этих данных создаёт собственный контент.
Языковая модель	Языковая модель — это распределение вероятностей по последовательностям слов. Языковые модели генерируют вероятности путём обучения на корпусе текстов на одном или нескольких языках. Учитывая, что языки могут использоваться для выражения огромного множества верных предложений (так называемая цифровая бесконечность), языковое моделирование сталкивается с проблемой задания ненулевых вероятностей лингвистически верным последовательностям, которые могут никогда не встретиться в обучающих данных.

Книги

Категория:Book

	Description
What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work?	Книга, в которой Вольфрам разбирает возможности генеративного искусственного интеллекта

Средства

Категория:DigitalTool

{{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[Tool is made for::генерация контента]] [[AI::Да]] | ?Description | ?Affordances }}

	Description
Artbreeder	Средство генерации изображений
Craiyon	Средство для генерации изображений по заданному тексту.
Kandinsky 2.1	Генеративная модель, создающая изображения по описанию.
PerplexityAI	Perplexity — чат-бот с искусственным интеллектом для поиска информации и генерации текста. Perplexity использует информацию из современного интернета, а не образца 2021 года. Страница с ответом состоит из трёх блоков: сам ответ, источники информации, «вопросы по теме» и поле для дополнительных запросов.

Кейсы использования в образовании

	Description	Prompt
Переформулируй текст в вопросы к учебнику	Переформулируй текст в вопросы к учебнику.	ChatGPT: Ты учитель 5-го класса российской школы. Переформулируй текст {} в вопросы. Сделай 30 формулировок вопросов с ответами. Учитывай возраст детей. Perplexity: Переформулируй текст в форме 30 учебных задач на русском языке
Приведи примеры использования Graphviz на уроках химии	Кейс использования возможностей graphviz для представления связей. Визуализация молекул: с помощью Graphviz можно создавать диаграммы, которые показывают структуру молекул. Для этого можно использовать язык DOT, который позволяет задавать связи между атомами и их координаты в трехмерном пространстве.	Как я могу использовать Graphviz на уроках химии?
Собери перечень информационных компетенций	Кейс сбора компетенций, ожидаемых от школьников в области информационных технологий и искусственного интеллекта	Создать тему образовательных стандартов List other then ISTE computational standards for school students in China List other then ISTE computational standards for school students in Russia Напиши 20 возможных образовательных стандартов в сфере Искусственного Интеллекта, которые будут актуальны в 2025 году Что будет включать 3. Стандарты по созданию и использованию нейронных сетей?
Создай иллюстрации к рассказу по биологии	Кейс создания иллюстраций к рассказу о получении антибиотиков. В данном случае сравнивались различные системы генерации изображений по описанию	Two scientist cultivate penicillin in their kitchen in 1930
Создай управляющий алгоритм для робота	Кейс создания управляющих алгоритмов для роботов на различных языках	Создать тему Предложи схему алгоритма для робота-геолога. Представь эту схему на языке mermaid Создай алгоритм для робота-геолога на языке Oberon
Создай формулы химических соединений и реакций для начального курса химии	Кейс создания бота, который помогает создавать формулы химический соединений и реакций для последующего их размещения на вики-страницах.	Создание бота - Chemical reactions for SimpleMathJax MediaWiki extension generate formulas of chemical reactions for SimpleMathJax MediaWiki extension generate and explain 10 formulas for Elementary textbook in chemistry Generate more complex formulas for organic chemistry

Обсуждение

1. Переведи с моего слабого научного английского языка на общепринятый научный английский
2. Переведи с моего слабого научного русского на общепринятый научный русский
3. Переведи моё текстовое описание на визуальный язык диаграмм
4. Переведи с одного языка программирования на другие
5. Переведи из одного языка диаграмм в другой
6. Пересобери игру из готовых строительных блоков в другие

	Description	Inventor
Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки	Седьмая книга сочинений Ю. М. Лотмана представляет его как основателя московско-тартуской семиотической школы, автора универсальной семиотической теории и методологии. коллективный интеллект как образец для искусственного обладает рядом преимуществ по сравнению с индивидуальным. Представляя устройство, созданное историей человечества, он в гораздо большей мере эксплицирован, механизмы его выявлены в языках культуры и закреплены многочисленными текстами, в отличие от скрытых языков человеческого мозга. В ходе предшествующего изучения культур накоплен огромный материал, который при соответственной интерпретации может раскрыть исключительно интересные интеллектуально-мнемонические механизмы. Ни одна культура не может удовлетвориться одним языком. Минимальную систему образует набор из двух параллельных языков, - например, словесного и изобразительного. В дальнейшем динамика любой культуры включает в себя умножение набора семиотических коммуникаций. Поскольку образ внешнего мира, переведенный на тексты того или иного языка, подвергается моделирующему воздействию последнего, система, как единый организм, получает в свое распоряжение для каждого внешнего объекта целый набор моделей, чем восполняет неполноту своей информации о нем. Чем резче выражена специфика того или иного языка (результатом этого будет возрастающая трудность перевода его текстов на другие языки), тем своеобразнее будет его способ моделирования и, следовательно, тем полезнее он будет для системы в целом.	Лотман
Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции	В книге изложена концепция метасистемного перехода и с ее позиций прослеживает эволюцию мира от простейших одноклеточных организмов до возникновения мышления, развития науки и культуры.	Турчин