Как ретроспективы помогают перейти к упорядоченным системам

Ретроспективы – это один из ключевых инструментов Agile, который помогает команде анализировать свою работу и выявлять области для улучшения. Они позволяют перейти от ситуации неопределённости к более упорядоченным системам, где процессы и решения становятся более предсказуемыми и управляемыми.

Вот несколько способов, как ретроспективы могут помочь:

• Определение проблем и их решений. Ретроспективы позволяют выявить проблемы, которые возникли в процессе работы, и найти способы их решения. Это помогает избежать повторения ошибок в будущем.

• Улучшение процессов. Ретроспективы помогают понять, какие процессы работают хорошо, а какие нуждаются в улучшении. Это позволяет оптимизировать рабочие процессы и повысить эффективность.

• Повышение мотивации. Когда команда видит результаты своих усилий и понимает, что они приносят пользу, это повышает мотивацию и удовлетворённость работой.

• Создание культуры непрерывного улучшения. Ретроспективы способствуют формированию культуры, в которой постоянное улучшение и адаптация являются нормой. Это помогает команде быть более гибкой и готовой к изменениям.

В целом, ретроспективы являются важным инструментом для перехода от ситуации неопределённости к более структурированным и упорядоченным процессам. Они помогают команде адаптироваться к изменениям, улучшать свои процессы и достигать поставленных целей».

Да, модель ушла в академичность и видно, что это выдержки из статей, а не размышление. Но это огромный прогресс, с моделью уже можно работать и использовать как инструмент.

Однако, имея в наличии только слабый ИИ и мечтая о более-менее сильном, уже сейчас различные исследователи в своей классификации выделяют суперсильный ИИ (ASI, Artificial Superintelligence).

Это такой ИИ, который:

– может решать как рутинные, так и творческие задачи;

– моментально ориентируется в неопределенности даже без подключения к сети Интернет;

– адаптирует решение задач к контексту обстоятельств и доступных возможностей / ресурсов;

– понимает эмоции людей (не только через текстовый запрос, но и на основе анализа мимики, тембра голоса и других параметров) и учитывает их в работе;

– способен самостоятельно взаимодействовать с реальным миром для решения задач.

Это такой ИИ, который мы видим пока что только в фантастических фильмах. Даже сам ИИ пишет об ASI как о «гипотетической концепции» и «предмете научной фантастики и активных исследований в области искусственного интеллекта» (YandexGPT 3 Pro). Это некоторая желаемая точка в далеком будущем, достигнуть которую пока не представляется возможным.

Chat GPT 4 характеризует ASI так: «гипотетическая система искусственного интеллекта с интеллектом, превосходящим человеческий. Это не просто усовершенствованный ИИ, а система, способная адаптироваться, учиться и развиваться самостоятельно, превышая человеческие способности в обучении, решении проблем, когнитивных функциях и самоусовершенствовании.

Суперсильный ИИ, или ASI, будет иметь возможность понимать и обрабатывать множество типов данных (текст, изображения, звук, видео), что позволит ему выполнять сложные задачи и принимать решения. Он будет использовать продвинутые технологии ИИ, такие как многомерные языковые модели (LLMs), многоразрядные нейронные сети и эволюционные алгоритмы.

В настоящее время ASI остается концептуальным и спекулятивным этапом развития ИИ, но он представляет собой значительный шаг вперед от текущего уровня ИИ».

И если слабых ИИ сейчас сотни, под каждую задачу, то сильных ИИ будут лишь десятки (скорее всего произойдет разделение по направлениям, мы это рассмотрим в следующем блоке), а суперсильный ИИ будет одним на государство или вообще всю планету.