Tieteen tekoon kuuluu kaksi olennaista piirrettä, joita ilman käsitys tiedosta muuttuisi postmoderniksi kiihkoiluksi. Ensimmäinen on akateeminen keskustelu ja toinen niistä on pyrkimys edistymiseen.
Kuitenkin yliopistot ovat nykyisin niin kiireisiä hankkeissaan, että varsinkaan innovatiivista uudenlaista keksintöä tai ajattelun tapaa ne eivät ole valmiita ottamaan keskusteluun, edes yhtä kertaa vastatakseen yhteistyöehdotukseen.
Juuri sen takia tällä kirjoituksella haluan avata molempia näistä kahdesta pyrkimyksestä, vertaamalla Aalto Yliopiston systeemiälykkyyden teoriaa, Better Better, joka sai alkunsa vuosikymmenet sitten Esa Saarisen ja Raimo Hämäläisen toimesta silloisella TKK:lla, uunituoreessa Innovaatiokirjassa julkaistavaan GoodReason – metodiikkaan, joka on melkoisen lupaava yhdistelmä ja synteesi systeemitieteen perususkomuksia sekä käytännön menetelmiä innovoida ja kehittää yhteiskuntaa tiedolla johdetuksi, avoimeksi ja toimeliaaksi arkkitehtuuriksi, jossa kaikkien olisi hyvä olla ja toimia.
GoodReason tulee sanoista hyvä perustelu: hyvä syy ja hyvät menetelmät.
Hyvä ja parempi ovat siis vertailussa: Ekin ja Esan teoriat, mutta mikä on paras?
Esa Saarisen metodiikka on kuvattu kirjassa: http://systemsintelligence.aalto.fi/being_better_better/ ja Ekin metodiikka Metayliopiston sivustolla: https://metayliopisto.fi/ alasivustoineen. Molemmista on tehty puolisenkymmentä kirjaa ja Esan mallista melko tuore väitöskirjakin (Juha Törmänen).
Esan näkemys systeemiälykkyydestä
Better Better voidaan analysoida GoodReason – menetelmällä (kuva alla), mutta päinvastoin se ei onnistu. GoodReason – menetelmällä voidaan analysoida pikaisesti kaikki muutkin miljardit ja miljardit ilmiöt maapallolla, mistä löytyy kuusi monipuolista analyysiä kirjassa Älykkään ajattelun opas.
Kuvan ulottuvuudet (1-8) on poimittu ja käännetty kaavioon heidän kirjastaan. Ne korostavat ilmeisesti lähinnä TKK:n opiskelijan näkökulmasta hänen historiansa pohjalta tarvittavia kehittymisen valmiuksia (kohdat A, B ja C) osatakseen suhtautua ympäristöönsä kelvollisesti (kohdat D, E, F, G ja H). Kuten kuvasta näkyy, tämä systeemiälykkyys ei tuota mitään konkreettista (nuolet oikealle), eikä siihen liity erityistä perusteoriaa (vasen yläkulma). Ja kun tarkastelu ulotetaan pelkästään opettaja-oppilassuhteeseen, jää käsitys yhteiskunnasta ja luonnosta merkittävine tarpeineen Better Betterissä tavoittamatta. Fokus jää sellaisen ihmisen sisälle, joka pyrkii kukoistamaan: positiivisella asenteellaan saamaan itselleen hyvää aikaan. Negatiiviselle luonteelle menetelmä ei näytä sopivan, vaikka sellaisia maailmanajassa on entistä enemmän… pessimisti ei pety 🙂
GoodReason – vastine
Merkille pantavaa on, että GoodReason – mallissakin on kahdeksan suuntaa eli sektoria, ja tässä kutsutaan rooleiksi (system role). Näin päästään määrittämään ihmisen ja kaikkien muidenkin systeemien asenteiden lisäksi toimintatapoja, käsitteellistä arkkitehtuuria, läpivirtausta eli toimeliaisuutta ja uudistumista sekä myös ongelmanratkaisukykyä ja aktiivisuutta käytännön arjessa saavuttaakseen tavoitteensa. Kirjassa Tieteen ja teknologian symbioosi kuvataan drooneja monipuolisesti rooleineen, mikä vie tarkastelua kohti tekoälyä ja digitalisaatiota.
GoodReason on symbolinen, kognitiivinen, systeeminen, visuaalinen ja konnektivistinen menetelmä ja kuvaustapa tukemaan IT-alan mallintamista ja teoriakehitystä moniagenttisysteemien ja modernin ajan kyberfyysisten systeemien ja teollisuusstandardien (Industry 4.0 & IoT) suuntaan. Näistä muodostuu nuo ylemmästä kuvasta puuttuvat nuolten sisällöt sekä vasemman puolen nuolten määritelmät.
Ja paras on vielä kertomatta. Kun kuvan keskipisteeseen ajatellaan mikä tahansa aihe: kone, ihminen, organisaatio, yhteiskunta, vaikea yhteiskunnan ilmiö tai huippuyritys, saadaan aikaan kaavio, missä päästään hahmottamaan loogisia etäisyyksiä ja todennäköisyyksiä ja siirtymiä aiheesta toiseen ympäristöissään, esimerkiksi Helsingin kaupungin ekosysteemissä.
Wikipedian portaalissa kerrotaan tästä aiheesta (engl.) näin:
To systems scientists, the world can be understood as a system of systems. The field aims to develop interdisciplinary foundations that are applicable in a variety of areas, such as psychology, biology, medicine, communication, business management, engineering, and social sciences.
Systeemitiede on vakuuttava tieteenala GoodReason:in taustalla
Systeemitieteilijät näkivät systeemisyyden vaikutusten laajuuden jo 1950-luvulta asti kaikkea tiedettä yhdistänä tapana arvioida opinalojen yhteisiä piirteitä ja erityistä luonnetta itse kullekin, mistä on syntynyt Stanfordin yliopistosta lähtien mm. METATIETEEN käsite. Kannattaa katsoa tämä konferenssiesite. Metatiede kritisoi psykologian heikkoa tilaa, sillä tutkimuksille ei olekaan tarkastelussa löydetty sellaista vakuuttavuutta (evidenssiä), että niitä voitaisiin hyväksyä julkisesti.
Systeemitieteen portaalista voi lukea Wikipediasta.
Tiedoksi niille, jotka vakuuttuvat pelkästään perustieteistä alkavasta tutkimuksesta, ”systeemiala” kokonaisuudessaan, mukaan lukien yleinen systeemien teoria, systeemiajattelu ja kybernetiikka sekä IT-ala monine hämmästyttävine vaiheineen, saivat alkunsa joukolta huippumatemaatikkoja, joita tukemaan tuli joukko fyysikkoja ja biologeja. Macy-konferensseissa 1940-luvulla alkoi syntyä aavistuksia ja tietoa, mitä systeemitiede olisi. Systemaattinen esitys siitä on laadittu SystemsPhilosophy – foorumin puitteissa v. 2018 (KUVA 2).[1]
[1]D. Rousseau & J. Billingham. A Systematic Framework for Exploring Worldviews and Its Generalization as a Multi-Purpose Inquiry Framework. Systems 2018, 6(3), 27; https://doi.org/10.3390/systems6030027
Viisi systeemien tyyppiä kuvan keskimmäisellä rivillä ovat tekniset (mm. IT-ala), sosiaaliset (yhteiskunta), kognitiiviset (psykologia), elävät (biologia) ja fyysiset systeemit (koneet ja ympäristö). Näitä yhdistelemällä päädytään periaatteellisiin kestävyyden ja johtamisen teorioihin. Suunnittelua tukevassa tieteen paradigmassa ratkaisuja ovat ratkaisutavat, eivät suinkaan täsmälliset keksinnöt johonkin tarpeeseen. Tuloksena abstrahoinnin ja mallintamisen taito kehittyvät, ja se antaa vakuuttavuutta päätöksentekoon ja ongelmanratkaisuun kaikissa vastaavissa, systeemisissä haasteissa – pyöräähän ei pitäisi keksiä uudelleen.
Systeemiälykkyyden tulisi olla, ei pelkästään ihmisten välistä hyvää kommunikointia, vaan nimenomaan yhteiskunnan ekologian soveltamista ottaen huomioon sen kaikki neljä lakia sekä kybernetiikan opit. Erilliset, irralliset osaamisen ja älykkyyden määritelmät saattavatkin olla harhaanjohtavia. Älykkyyden taksonomiaan pitäisi kuulua monet yhdistetyt kombinaatiot ja uudet termit jo kouluissa opiskeltaviksi:
”Universaali älykkyys”, ”Kiteytynyt älykkyys”, ”Kaiken teoria”, ”digiosaaminen”, systeemiosaaminen, systeemimallinnus, meta-ajattelun osaaminen ja tekoäly sekä kollektiivinen ja sosiaalinen älykkyys sekä muita hyödyllisiä termejä, jotka ovat älykkyystutkijoille tuttuja.
Koulutussysteemi suuntautuu oppilaisiinsa väärin, jos se ylikorostaa spesifistä osaamista, koska eksaktilla ajattelulla ei ole kykyä kehittää mitään ratkaisevasti uutta, alati muuttuvassa liiketoimintaympäristössä.
Systeemisyyden parhaat puolet tukevat ihmisen kehittymistä kohti sivistymistä. Älykkyyden määritelmistä pitäisikin löytää laajempi yhteys osaamiseen, suunnitteluun ja kohteisiin. Se oppiminen (design science) onnistuu parhaiten systeemisten määritelmien ja systeemitieteen kautta. Avainasemassa yhteiskunnassa on organisaatio-osaaminen: https://en.wikipedia.org/wiki/Organizational_architecture.
Alla oleva kuva on täydennys Carrolsin Three stratum – älykkyysmalliin, joka on maailmankuulu. Systeemiälykkyys voidaan nähdä erityisenä universaalin ajattelun muotona, joka jakautuu systeemisiin pääalueisiin, mutta sisältää myös tieteellisen ajattelun ja kybernetiikan ja teoreettisen älykkyyden kyvyt, jotka ovat melko spesifisiä, mutta yhä tärkeämpiä komplisoituvassa maailmassamme.
Samat kognitiiviset rakenteet toistuvat miljoonissa eri kohteissa kautta maailman, mutta kilpailu ja kapea-alainen ajattelu ja kiire ovat johtaneet siihen, että optimaalista osaamista ei päästä lähestymään, eikä käyttämään. Siitä aukeaakin paikka filosofoinnille: entä jos löydettäisiin yhteinen maailmankuva logistiikkaan, infrastruktuuriin, materiaalin hallintaan, palvelujärjestelmään, terveydenhuoltoon ja jopa markkinointiin. Silloin lähestytään Nonakan ja Takeuchin tietämyksen tikapuita: data, informaatio, tietämys ja viisaus.
Toimiva kyberneettinen ketju alkaa systeemitiedosta (ontologia) kohti systeemijärkeä (epistemologia) kartoittamaan systeemistä ymmärrystä (MITÄ, MIKSI, MITEN ja KENEN TOIMESTA, MILLOIN … asioita tapahtuu) ja sitä kautta rakentamaan systeemeitä (ns. kokonaisarkkitehtuuri), jotka toimivat, jotta parhaat kyberneettiset käytännöt saadaan yhteiskunnan menestyksen perustaksi.
Innovointikirjan ehdotuksen mukaan lyhenteet kuvassa tarkoittavat seuraavaa: universaali äly (u), universaali systeemiälykkyys (S) ja tekninen systeemiälykkyys (tec) sekä sosiaalinen (soc) , kognitiivinen systeemiäly (cog) sekä elävien ja fyysisten systeemien systeemiälykkyys (liv ja phy). Lisäksi tieteellinen systeemiälykkyys on kuvassa (sci), teoreettinen systeemiälykkyys (suc) ja kybernettinen älykkyys (cyb). Nämä muodot ovat vasta ehdotuksia. Joka tapauksessa tällaisia kompetensseja syntyy kaiken aikaa IT-alan kehittyessä nopeasti.
Yhteenvetoa vertailusta Esa ja Eki
Kaikki Aalto-yliopiston systeemiälykkyyskirjat lukeneena on voinut muodostaa käsityksen siitä kokonaisuudesta. Se perustuu lähinnä psykologiaan ja käsitykseen opiskelijoiden kouluttamisesta työelämään, ja rajoittuu ihmisen sisäiseen tilaan. Yliopistoilla on luonteenomaisena rajoituksenaan niiden traditionaalinen organisoitumistapa sekä ansaitsemiskeinot, jotka pakottavat niitä toimimaan rahoittajien ehdoilla.
Metayliopiston aineisto puolestaan tulvimalla tulvii mahdollisuuksiä päästä tarkastelemaan yhteiskuntaa, tieteenaloja, teknologiaa, eläviä systeemeitä, luontoa, sosiaalisia organisaatioita sekä kaikkein ylevintä: universaalia käsistystä siitä mitä tieto, järki ja ymmärrys ovat. Mm. yhteisöillä nimeltään SystemsPhilosophy ja INCOSE ja Global Brain on mainioita esityksiä tieteenalojen välisistä yhteyksistä suhteessa aksiologiaan ja prakseologiaan, jotka ovat käytännön toimintaa kuvaavia tietämyksen aloja.
Metayliopisto eroaa yliopistoista tavoitteellisuutensa ansiosta
Metayliopiston tavoitteena on tutkia metasysteemeitä ja metakybernetiikkaa, modernia johtamista sekä parhaita organisoitumisen malleja, joita voidaan myös automatisoida ja kehittää tieteen avulla huippuunsa.
Metayliopisto toteuttaa Viable System Model – periaatetta tasoineen:
- S5: Selkeä käsitys tarkoituksesta
- S4: Terävä tulevaisuuskäsite, joka johtaa virkeään tuotekehitystoimintaan
- S3: Päivittäinen aktiviteetti ja tuotannonohjaus vastata ajan haasteisiin
- S2: Koordinointi kuinka kytkeä monialaiset tavoitteet sopimaan yhteen
- S1: Yksittäinen julkaisu- ja tutkimisprosessi paljastaa elämän ihmelliisyyksiä kansalle, joka ei ole vielä oppinut systeemisyyden olemusta.
Tieteen kauneus kohtaa arjen rosoisuuden!
