
Japanese: 
体系的思考 (システム・シンキング) は、
このクラスで既に説明した複数のトピックに
関連付けることができます。
このコースでは以前に、フレームを利用して
このような記事を理解しました。
この記事は、システムに関するいくつかの情報を表しています。
この政治的なシステムには、国、人、大統領が存在しています。
また、死者を出した地震の結果として生じた
地質断層もあります。
つまりこれは、構成要素、構成要素の複雑な関係、
そして構成要素の相互作用によって生じた複雑なプロセスです。
スクリプトもまた、体系的思考 (システム・シンキング) 
に関連しています。
レストランでの食事は複雑なシステムです。
この場合も、多くの構成要素、関係、相互作用、プロセス、機能が
存在しています。
スクリプトは表現のための知識であり、
これにより、レストランでの典型的な食事の知識を
表すことができます。
診断に関する説明の際には、
体系的思考 (システム・シンキング) について、
もう少し明確に学びました。
最初に学んだのは、診断とは、システム故障の原因である
障害を特定することである

English: 
We can connect the subject's thinking
to several topics we have already
covered in this class.
You may recall that
early on in this course,
we used frames to understand
stories of this kind.
Now this story is actually capturing
some information about a system.
In this political system, there is
a country with people and a president.
It also had geological faults as
a result of which earthquakes occur
that killed some people.
So the components, the complex
relationships between these components,
the complex processes that emerge out of
this interaction between the components.
Scripts, too,
are related to system thinking.
Dining at a restaurant
is a complex system.
Once again, there are a number of
components, relationships, interactions,
processes, functions.
A script is a knowledge for presentation
that allows us to capture knowledge
of a stereotypical dining
experience at a restaurant.
When we discussed diagnosis,
at that time we talked about systems
thinking a little bit more explicitly.
To begin with, we said that diagnosis
is identification of a fault

Japanese: 
ということでした。
診断は、あるシステムついて観察されたデータから始まり、
そのシステムについて
期待される動作に関する期待値を特定します。
診断の過程ではデータが収集され、
その動作の原因である障害の仮説に対してデータが照合されます。
この場合も、診断タスクが非常に困難になる要因は、
相互に作用する
多くの構成要素が存在しており、
これらの構成要素の相互作用によって
複雑な動作が生じるという点です。
プログラムのデバッグの場合も、
作業は困難になります。なぜなら、
コードには多数の行が含まれており、
コードの各行は相互に作用するため、その相互作用によって
非常に複雑な動作、出力動作が生じるからです。
診断が体系的思考 (システム・シンキング) に該当するという
もう 1 つの良い例としては、
生態系があります。
近年、世界中で蜂の個体数が大幅に減少しています。
これがデータです。
結果的に、蜂の個体数が減少した原因は、
過去数年間に使用された
殺虫剤の有害物質であると判明しました。

English: 
responsible for a malfunctioning system.
Diagnosis begins with the observed
data about some system what are its
expectations of the behavior
expected of it.
The diagnostic paths takes the data and
matches it to hypotheses of a fault
responsible for that behavior.
What makes a diagnostic task so hard,
again, is that there are a large number
of components that interact with each
other, and it is a complex behavior that
emerges out of the interaction
between these components.
Just think of program debugging.
Program debugging is hard because there
are a large number of lines in the code,
and these lines in the code
interact with each other, and very
complex behaviors, output behaviors,
emerge because of those interactions.
>> So another good example of how
diagnosis is a case of systems thinking
is if we look at ecological systems.
Recently there's been a massive drop in
the population of bees around the world.
That's our data.
As it turns out, the cause for this drop
in bee population is the presence of
a poisonous substance in insecticides
used in the past several years.

Japanese: 
ただし、蜂が化学物質により毒されたプロセスを
把握することはできません。
蜂の個体数減少と
化学物質増加の相互作用を大まかに見て、
それに基づいてプロセスを推測することしかできません。
このように、このプロセスには
抽出・抽象化の複数のレベルがあります。
目に見える蜂の個体数、
目に見える殺虫剤の使用がありますが、
殺虫剤により蜂が実際に悪影響を受けたという、
目に見えないレイヤーもあります。
そのため、複数のレベル間での相互作用を
識別する必要があります。
複雑なシステムには、目に見えないもの、
目に見えるものを含む
抽出・抽象化の多くのレベルがあります。
人間の目や感覚で把握できるのは
抽出・抽象化の一部のレベルのみ
つまり、抽出・抽象化の目に見えるレベルだけです。
体系的思考 (システム・シンキング) は、目に見えないレベルを
理解するのに役立ちます。

English: 
However, we can't see the process of
bees getting poisoned by this chemical.
All we can do is infer it based on
higher level interactions of seeing
the bee populations drop and
seeing a rise in this chemical.
So, in this way, there's multiple
levels of abstraction in this process.
There's the visible bee population,
there's the visible use of pesticide,
but
there's also an invisible layer where
the pesticide actually poisons the bees.
So, we have to discern the interaction
between these multiple levels.
>> In any complex system there will
be many levels of abstraction,
some invisible, some visible.
The human eye, or human senses more
generally, can see only some of these
levels of abstraction,
the visible levels of abstraction.
System thinking helps us
understand the invisible levels.
