La ley de Engelbart es la observación de que la tasa intrínseca del desempeño humano es exponencial. La ley lleva el nombre de Douglas Engelbart , cuyo trabajo para aumentar el desempeño humano se basó explícitamente en la comprensión de que, aunque usamos tecnología, la capacidad de mejorar las mejoras ( bootstrapping , "mejorar para mejorar") reside completamente dentro de la esfera humana.
El concepto Bootstrapping de Engelbart identifica el significado general y particular de la observación con respecto a la tasa y el rendimiento: una cantidad, cantidad o grado de algo medido por unidad de otra cosa. [1] Es decir, la ley de Engelbart no se limita a un aumento en la adquisición, uso o cantidad de conocimiento, ni al alcance o profundidad de la participación entre individuos o equipos, ni al cambio de período a período. La ley es independiente del dominio del desempeño y de la cantidad, cantidad o grado en el que se elige una medida.
Rendimiento exponencial
Los seres humanos se han desempeñado durante mucho tiempo a niveles exponenciales y en contextos y dominios muy variados.
Al igual que con otros fenómenos, cuando notamos resultados similares al aplicar un reactivo o catalizador en muchos contextos y dominios, asociamos el poder de producir o inducir esos resultados con el reactivo, aquí el animal humano.
Stephen Jay Kline presentó una visualización interesante de este fenómeno exponencial en su libro de 1995. [2] Consulte la página 173, figura 14-1. El crecimiento de los poderes humanos durante los últimos 100.000 años representado como factores de tecnoextensión (FET). El gráfico logarítmico (tiempo, TEF) ilustra el rendimiento exponencial que se extiende a lo largo de muchos dominios y durante cientos de años.
Sobre este tema, el trabajo de Kline hizo un gran uso del trabajo de John H. Lienhard. Kline hace referencia específicamente a The Rate of Technological Improvement de Linehard antes y después de la década de 1830 . [3] Lienhard exploró este tema varias veces en Engines of Our Ingenuity . [4] Ver específicamente Doble en una vida . [5] Otros episodios relevantes incluyen Influence of War , [6] e Influence of War, actualizado . [7] En estas dos últimas referencias, Linehard explora, y descarta, la influencia de una necesidad urgente como motor necesario para tal desempeño.
Al discutir la naturaleza exponencial de la ley de Moore , [8] Gordon Moore ubica las raíces de su inspiración en las observaciones de Engelbart sobre la propensión de los humanos a visualizar y alcanzar la escala, y sus efectos no lineales.
Coeficiente intelectual colectivo
Engelbart etiquetó el coeficiente intelectual colectivo como la medida de qué tan bien las personas pueden trabajar colectivamente en problemas y oportunidades importantes . En última instancia, es una medida de eficacia .
Durante mucho tiempo ha estado de moda hablar de la actuación humana como si dependiera de un tejido socio-tecnológico particular. Sin embargo, Engelbart sintió que lo importante no eran los detalles de ese tejido, sino su naturaleza. Llamó a la naturaleza de esa tela The Bootstrap Paradigm . [9] [10]
Para su realización fue fundamental un Repositorio Dinámico de Conocimientos [11] ( DKR ) capaz de permitir el desarrollo, integración y aplicación concurrentes de conocimientos ( CoDIAK ). Tal DKR estaría sujeto al proceso CoDIAK.
Esta es una coevolución del sistema humano y el sistema de herramientas. Para facilitar esto, Engelbart observó que una estructura particular de actividades humanas es más útil y natural, el nivel A ('Business as Usual'), el nivel B ('Mejorando cómo lo hacemos') y el nivel C ('Mejorando cómo mejoramos ') Actividades. [12]
En el modelo ABC , y en particular Turbo Charge, la actividad C y el arranque adicional, Engelbart aborda la necesidad de la actividad de nivel C en el cambio de una curva de mejora incremental a una curva de mejora exponencial .
Mientras que las actividades de nivel B logran resultados levemente exponenciales, Engelbart sostuvo que las actividades de nivel C son necesarias para lograr el arranque, la mejora de la mejora, una dependencia directa de la naturaleza intrínsecamente exponencial de los seres humanos.
Medición de bootstrap
Aunque Engelbart nunca publicó una métrica para medir los efectos de Bootstrap, Bootstrap Alliance , en 1997, consideró las características de las métricas candidatas. [13]
Como se deriva de lo anterior, las métricas candidatas necesariamente:
- Dar cuenta de los resultados similares a los comentarios de cada una de las actividades de nivel ABC
- Refleja un aumento de CIQ
- Mida una capacidad mejorada de CoDIAK mediante el uso de un DKR
- Capture la amplificación del propio Bootstrapping
Además de los acrónimos anteriores, lo siguiente representa el desempeño de las Actividades de nivel ABC por sus letras respectivas: .
Métricas insuficientes
Tasa compuesta simple
Métrica candidata:
( 1 )
Aunque esta métrica reflejaría el aumento de CIQ , la eficiencia en el desarrollo, integración y aplicación concurrentes del conocimiento ( CoDIAK ) dependería únicamente de la aplicación de la Actividad de nivel B a la Actividad de nivel A. (Por ejemplo:) No hay una contabilidad suficientemente explícita de las mejoras en la dinámica de CoDIAK, y no hay una contabilidad de las actividades de nivel C.
Potencia exponencial simple
Aunque son poderosos, los efectos Bootstrapping de Engelbart tampoco se tienen en cuenta en las fórmulas de potencia exponencial simple.
Métrica candidata:
( 2 )
Aunque esta métrica significa una tasa de rendimiento mejorada (p. Ej., Podríamos decir ), también proporciona una contabilidad insuficiente de otras actividades.
Naturaleza de una métrica candidata
La comparación de estos dos candidatos insuficientes ilustra el mismo aspecto clave que sustenta la ley de Engelbart: la organización humana y la actividad dirigida son los elementos esenciales para nuestro desempeño.
Una implicación de lo anterior como métricas de Bootstrapping insuficientes es que las relaciones de poder exponenciales simples son insuficientes para mejorar las habilidades de CoDIAK. Por definición este resultado se opone a una simple combinación de tales medidas o leyes, como una relación factor o poder entre la ley de Moore y la ley de Metcalfe (o variaciones de los mismos).
Se consideraron candidatas diversas funciones de poder complejas, que incorporan el efecto de los esfuerzos en cada una de las Actividades de nivel ABC.
( 3 )
( 4 )
( 5 )
Las diferencias ilustran la interacción y las interdependencias de las actividades de nivel A, nivel B y nivel C, y los efectos de Bootstrapping (mejora mejorada). En los tres, la mejora de CIQ, CoDIAK y Bootstrapping en sí depende de una aplicación recursiva de actividades de nivel B y actividades de nivel C.
Ejemplos en la práctica
[ ejemplo necesario ]
Aunque los niveles de tasas de rendimiento exponenciales, durante muchos períodos de tiempo y en muchos dominios, con respecto a la cantidad, extensión o grado, están bien documentados por Lienhard y muchos otros, los niveles de rendimiento de Bootstrapping modernos y en tiempo real siguen siendo difíciles. encontrar.
Relevancia en general
Al colocar explícitamente dentro de la esfera humana el lugar de la capacidad para mejorar nuestra mejora, la ley de Engelbart nos reprende en contra de elegir medidas anémicas de cambio en el desempeño. Las tasas lineales o tasas compuestas simples están muy por debajo de nuestras capacidades intrínsecas.
Además de visualizar el paradigma Bootstrap, que describe la naturaleza de un tejido socio-técnico adecuado, Engelbart visualizó sus características particulares, que, cuando se pongan en uso y se sometan a mejora tras mejora, cumplirían con los requisitos humanos.
De esta manera, para utilizar completamente las actividades de nivel A, B y C, y lograr niveles de desempeño de arranque, podemos redefinir más fácil y rápidamente nuestras medidas hasta que tengamos una base adecuada para dicho desempeño: [ atribución necesaria ]
- Incluir una comunidad más grande en actividades de nivel A, B o C
- Redefinir el problema, incluir el impacto sobre una colección más grande o más enfocada de partes interesadas
- Incluir costos previamente externalizados
- Incluir medidas para efectos secundarios
- Mida los costos o beneficios de terceros de la inacción o acciones de terceros
- Aumentar radicalmente la velocidad o el alcance de la incorporación o difusión de la investigación o el conocimiento.
Engelbart, por escrito y trabajando, tenía la intención de aplicar este método de trabajo a todos los dominios del esfuerzo humano, desde el individuo hasta la especie entera, en el servicio público o privado [ atribución necesaria ] .
Ver también
Referencias
- ^ Diccionario colegiado de Merriam-Webster . Merriam Webster. 1999. ISBN 978-0877797135.
- ^ Kline, Stephen Jay (1995). Fundamentos conceptuales para el pensamiento multidisciplinario . ISBN 9780804724098.
- ^ John H., Lienhard (1979). "La tasa de mejora tecnológica antes y después de la década de 1830". Tecnología y Cultura . Prensa de Johns Hopkins. 20 (3): 515–530. doi : 10.2307 / 3103814 . JSTOR 3103814 .
- ^ Lienhard. "Motores de nuestro ingenio" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Lienhard. "Doble en la vida" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Lienhard. "Influencia de la guerra" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Lienhard. "Influencia de la guerra, actualizado" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ John Markoff (18 de abril de 2005). "Es la ley de Moore, pero otro tuvo la idea primero" . The New York Times . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Engelbart. "El paradigma Bootstrap" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Engelbart. "El mapa del paradigma Bootstrap" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Christina Engelbart. "Acerca de los repositorios de conocimiento dinámico - una introducción" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Engelbart. "Modelo ABC de mejora continua" . Consultado el 10 de julio de 2013 .
- ^ Nick Ragouzis. "Posicionamiento de Bootstrap Alliance" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 25 de febrero de 2017 . Consultado el 10 de julio de 2013 .
enlaces externos
- Conversación con Gordon Moore, Doug Engelbart y Regis McKenna (2001)