Russian
| English
"Куда идет мир? Каково будущее науки? Как "объять необъятное", получая образование - высшее, среднее, начальное? Как преодолеть "пропасть двух культур" - естественнонаучной и гуманитарной? Как создать и вырастить научную школу? Какова структура нашего познания? Как управлять риском? Можно ли с единой точки зрения взглянуть на проблемы математики и экономики, физики и психологии, компьютерных наук и географии, техники и философии?"

«Эволюция и структурный сдвиг роли ИТ или к вопросу обустройства «интеллектуальных месторождений» и судьбах «интеллектуальных» реформ» 
В.А. Рыжов, А.А. Новоточинов, Т.И. Фадеева

В ближайшем будущем компьютерные технологии освоят и другие модальности человеческого бытия (как восприятия, так и действия) в обычной реальности или с погружением в виртуальную реальность. Это тактильность (вибрация, давление на кожу, температура), кинестезия (движение суставов), ускорения, запахи, мимика и жесты. Все это нужно будет для координации тела человека-оператора с управлением роботами, дронами и аватарами в движении с ориентацией в пространстве.

▶ Отметим ключевые элементы и достижения в области кибернетики.

Предметная область кибернетики в перспективе значительно шире, чем в информатике [13, 14]. Напомним, что информатика и кибернетика имеют общий объект исследования – информационные системы, в том числе сложные. Предметной областью исследований в кибернетике являются:

  1. Структура, процессы эволюции и развития сложных динамических систем (СДС) в составе
  • теории сложности и организованного хаоса в СДС (синергетика),
  • гомеостатические процессы в СДС (адаптивность и целостность),
  • фрактальность структур и процессов в СДС (системная иерархия, самоподобие частей и целого по вертикали и горизонтали иерархий).
  1. Целеустремленность и самоорганизация СДС. Целеустремленность – поведение СДС, основанное a) на адаптивном поиске целей и их достижении, b) на выявлении угроз, препятствий и их преодолении в условиях быстрых перемен, неопределенности.
  2. Контуры управления СДС образуют сложную иерархическую систему с функциями регуляции и контроля, использующими прямую и обратную связь.
  3. Автопоэзис СДС. Автопоэзис – это воспроизводство системой (субъектом, социальной группой) самих себя на физическом и ментальном уровнях (уровень тела и сознания субъекта).
  4. Системы искусственного интеллекта и роботы.
  5. Теория принятия решений.
  6. Коллективы людей, роботов и интеллектуальных агентов.

Понятно, что научное и практическое развитие кибернетики пока отстает от уровня развития информатики. Но всему свое время. Уровень развития информатики достиг своего апогея и сейчас наступает самое время для освоения кибернетического цикла развития, но уже на базисе, построенном информатикой. И не важно, будет ли следующий виток развития сложных информационных систем называться кибернетическим, но его суть будет кибернетической.

Но вернемся к современной информатике. ИТ-индустрия и компьютерные науки построены исключительно на достижениях теории алгоритмов, структур данных и теории передачи информации Шеннона. Это базис не только компьютерных систем, но и интернета. Понятно, что существуют основы информатики на еще более глубоком уровне, это – математическая логика, физические основы логических устройств и памяти.

Замечание. Есть еще одна интерпретация термина «информатика» в качестве отрасли народного хозяйства. Но этот смысл легко отделить, понимая контекст. Лучше сразу уточнять, называя эту отрасль информационным сектором индустрии.

Сейчас, когда определены составные элементы информатики, самое время зафиксировать этот термин. С одной стороны, информатика (анг. вариант термина – informatics) – это наука о методах и технологиях работы с информацией: сбор, хранение, обработка, смысловой анализ и оценка информации, обеспечивающие возможность ее дальнейшего использования, например, в обучении, научной деятельности, для принятия решений и т.п. С другой стороны, информатика также занимается обработкой информации в компьютерных системах и сетях, а также в интернете на уровне межсистемных интерфейсов (форматов и протоколов передачи и хранения данных), алгоритмов, языков программирования, форм представления информации и интерфейсов пользователя. В США и в европейских странах дисциплина знаний «информатика» (informatics) называется в английском языке «computer science». Поэтому можно пользоваться русским термином «информатика», а в английском варианте – «computer science» или «informatics» как синонимами.

Построение концепций информации и знания.

После уточнения смысла термина «информатика» и понимая, что лежит в его основании, обратимся к смыслу концепций информации и знания. Для этого дадим им конструктивные определения в рамках задачи управления сложными системами [4]. Но сначала разберемся, в чем возникают сложности их понимания. Рассмотрим подходящие варианты определений информации и знания, что можно найти в специальной литературе и в результате поиска в интернете. Классифицируем результаты поиска:

-  Тавтология. Очень много определений сводится к тавтологическим формам, например: информация – это знания, данные, сообщения, сведения, факты и пр. И наоборот, знания – это информация. И так по кругу. При этом не уточняется различия между терминами в тексте определения. Это не интересно даже для обсуждения.

-  Системность. Другой тип определений более содержателен. Делаются попытки системного осмысления информационных процессов и выявления в них ключевых элементов и связей между ними.

  1. Информация – это отражение окружающего мира в виде сигналов (неявно вводится понятие субъекта-наблюдателя).
  2. Информация – это модель окружающего мира в виде знаков (делается попытка опереться на концепцию знака и знаковой системы).
  3. Подчеркивается, что информация передается от источника информации к ее получателю (источник — канал — приемник).
  • Субъекту наделяются две роли – источник информации или приемник информации,
  • Существует информационный канал.
  1. Информацию необходимо хранить. Для этого имеются специальные “вместилища” памяти и различные средства: память личности и сообществ (истории, мифы, образы); книги (с текстами и рисунками); объекты культуры (орудия, вещи, архитектура); компьютерная память (различные электронные устройства – магнитофоны, диски, микросхемы и пр.).
  2. Для представления информации необходим язык, который ее представляет. Язык воплощается в речи, письменности, мимике, жестах и пр.
  3. Информация используется в сообществе субъектов, владеющими языком, а язык сохраняется и воспроизводится в сообществе, благодаря непрерывному воспроизводству социальных коммуникаций (автопоэзис Матураны [15]).
  4. В основе жизни лежат циклические информационные процессы, управляющие циклами энергетики и переноса вещества (у Подолинского взаимосвязь энергии и развития общества [16]).
  5. Взаимодействие и коммуникации между живыми организмами, которые наделены психикой и сознанием, порождает феномен знания: “знаю что”, “знаю где”, “знаю когда”, “знаю как”. Знания – общественный продукт, который развивается в сообществе посредством социальных коммуникаций с целью решения различных проблем (учение о ноосфере Вернадского [17]).

Судя по списку, картина получается довольно пестрой как лоскутное одеяло, единой системы не возникает. Необходим особый междисциплинарный синтез. Постараемся, насколько возможно в кратком изложении, выявить и сформулировать основные элементы концепции информации и знаний. Выделим ещё несколько важных парадигм:

  1. Циклодинамика информационных процессов.
  2. Иерархия сознания субъекта-личности.
  3. Знаки и знаковые системы.
  4. Модальности восприятия и действия личности.

Опираясь на эти парадигмы, представим информационные процессы как свойство динамических информационных систем (гомеостаз, саморазвитие). Понимая динамический характер информации, можно показать такую же динамику и для знаний. Информация и знания только тогда будут существовать, покуда субъекты будут взаимодействовать с объектами реальности, выстраивая свои когнитивные системы, покуда субъекты будут обмениваться информацией и согласовывать свои знания между собой. Мы не должны забывать, что для поддержания таких процессов должны также существовать: общий язык общения участников; налаженный процесс социальных коммуникаций; организованное сообщество, в котором все это будет происходить. Люди при этом применяют различные технологии и инструменты (в нашем случае речь, письменность, книги, компьютеры, интернет). Вот на этом фоне происходит непрерывное динамическое развитие (гомеостатическое), как самих участников – социальных субъектов, так и их языка коммуникаций (речь, письменность и пр.). Также происходит развитие социальных коммуникаций, включая способы хранения и передачи информации. И все это происходит под влиянием эволюции самих знаний участников сообщества.

Однако у субъекта имеется еще одна важная роль – создание новой информации и новых знаний и их “утилизация” (преобразование для повторного использования). Информация имеет свой жизненный цикл: она создается, живет, развивается и преобразуется. Знание, также как информация, обладает своим жизненным циклом [4].

На Рис.1 показана схема жизненного цикла информации. Информация обладает цикличностью (принцип динамического кругооборота). Происходит взаимное обращение посылаемой-целевой и принимаемой-отраженной информации. Информация передается от источника к приемнику (от субъекта к объекту) и возвращается обратно (от объекта к субъекту), чтобы снова  преобразоваться (утилизация) в целевую информацию. Передаваемая и получаемая информации осуществляют обратную связь в системе, поэтому несут в себе разные смыслы и играют соответствующие роли.

Передаваемая (целевая) информация в виде целевого импульса несет смысл управляющего воздействия на объект, а объект реагирует на этот импульс. Получаемая (отраженная) информация несет субъекту результат отклика объекта на управляющий импульс обычно в виде множества сигналов. Это удивительно точно соответствует строению нейронов головного мозга в виде его аксонов и дендритов (Рис. 1). А переполюсовки информации осуществляются на уровне синапсов.

Субъект и объект могут быть – живым существом, например, человеком, животным, растением, клеткой, любым биологическим объектом или кибернетическим устройством.


Рис. 1. Цикличность обращения информации. Нейрон.

Цикличность процесса обращения информации (Рис. 1) носит всеобщий характер динамического кругооборота. Точно также, например, осуществляется круговорот вещества и энергии в различных системах, отражая фундаментальный характер циклического движения материи. По этой схеме цикличности осуществляются физические и химические процессы (взаимодействия, химические реакции, источники электричества), существует все живое (кровеносная, лимфатическая, нервная системы и пр.). Также действует круговорот воды в природе, оборот денег в банке и движение мировых валют. Принимая на вооружение эту прагматическую концепцию, можно увидеть многое из того, что раньше было скрыто от восприятия и понимания. Особенно это полезно для понимания процессов управления в сложных системах.


Рис. 2. Три уровня иерархии сознания: архетипы — парадигмы — прагматики.

На Рис.2 показана схема с тремя иерархическими уровнями сознания (архетипы, парадигмы, прагматики). Эти уровни отражают соответствующие производные конструкции для системного обоснования концепций информации и знания. Не будем разбирать детали, а ограничимся обозначением основной идеи. Архетипическая система пространства и времени является одной из глубинных когнитивных структур для формирования восприятия живых существ, в том числе и для сознания человека. Далее, в виде системной композиции идет более гибкий парадигмальный уровень, на котором мы выделили две парадигмы: статическую – «хранение информации» и динамическую – «передачу информации». Статическая парадигма имеет в основании пространственный архетип, а динамическая — временной, при этом они обладают диалектическим единством, как их архетипы. Обратим внимание на то, что хранение информации и ее передача – это единые, неразрывные и противоположные качества информации в нашей концепции.

Следующим уровнем в системной композиции является прагматический, который явно относится к области осознания субъекта, в отличие от архетипов и парадигм. Кстати, парадигмы как раз проходят по границе между подсознанием и сознанием, в них отражаются в виде проекций сами архетипы, которые в нашей системной конструкции мы можем только обозначить условно сопряженными парами противоположностей [покой и движение], [пространство и время]. На прагматическом системном уровне мы выделим в качестве примера три прагматики, которые условно обозначим «знание», «деньги» и «социум». Они также наследуют свои базовые качества от парадигм и, соответственно, от архетипов (проекции пространства и времени). Но каждая из этих прагматик имеет свои уникальные особенности в виде рефлексивных практик.

Осознать субъективный аспект связи информации и знаний с реальностью нам поможет семиотическая концепция знака и философская категория отношения «субъект — объект». На Рис.3 показана схема семиотического треугольника Фреге [18], показывающая структуру знака в процессах восприятия человека. Вариант (а) – простая физическая реальность. В качестве примера показаны: пешеход на улице и знак пешехода на улице в виде дорожного знака. Вариант (б) – смысловая «текстовая реальность». Здесь показана модель, как человек читает книгу. Если человек неграмотный, то знаковая ситуация не возникает, а перед ним книга всего лишь предмет, которым он не умеет пользоваться. Этот предмет просто покрыт пятнами-буквами. Чтобы читать, нужно знать алфавит и уметь из букв составлять слова текста. То есть, вариант (б) показывает, как грамотный человек может созерцать текстовую реальность. Показан пример с реально напечатанными краской символами букв в книге (объект реальности) и знаки букв.


Рис. 3. Знак в семиотическом треугольнике Фреге.

Сложность концепции знака в его рекурсивности. То есть, существует возможность многократных онтологических вложений моделей в позицию объекта реальности. Например, на Рис.3 в простом варианте (а) в позиции объекта реальности находится реальный физический объект – человек, а в сложном варианте (б) в позиции объекта реальности находится когнитивный образ текстовой реальности. Подчеркнем, онтология показывает, что существует нечто реальное, объект реальности, являющийся прообразом образа у субъекта. Сам объект реальности, на что ссылается знак, это денотат (от лат. denotatum – обозначаемое), обозначаемый предмет.

Прямое восприятие в виде рефлексии между объектом реальности и образом этого объекта у наблюдателя (левая сторона треугольника A) – обычное восприятие живого существа. Субъект, способный к абстракции, может строить психическую реальность. Он формирует абстрактное смысловое поле в своей психической реальности и использует знаки для замещения в ней объектов реальности. С одной стороны, знак – это такой же объект реального мира, который может воспринимать субъект (правая сторона треугольника C). С другой стороны, субъект создает и хранит в своей памяти ассоциативную таблицу соответствия объектов реальности с соответствующими объектами-знаками (нижняя сторона треугольника B). Используя знаковую ассоциативную таблицу, субъект может имитировать восприятие реальности посредством восприятия абстрактного смыслового поля (вместо стороны A используется последовательность B-C). Так, например, при обычном восприятии субъект наблюдает живого человека (пешехода), а при включении знаковой абстракции субъект воспринимая знак, осознает при помощи ассоциативной таблицы, что за этим знаком условно скрывается человек. Понятно, что знаки можно создавать в образах, приближенных к реальным объектам (фотографии, пиктограммы – их легко запоминать), или в абстрактных символах (их нужно запоминать с помощью ассоциативной таблицы).

Потенциал психической реальности человека и возможностей расширения сознания при помощи различного рода грамотности (речь, чтение, письмо, профессиональные знания, навыки и т.п.) открывает для него огромный перспективы. В этом смысле возможности ИТ в виде компьютерных сетей, виртуальной реальности, мобильной коммуникации могут раскрыть и поднять потенциал психической реальности человека на высоты, о которых сейчас трудно даже предполагать.


Рис. 4. Диаграмма модальностей живого существа.

На Рис.4 показан пример диаграммы шкал модальностей восприятия для человека и обезьяны. В качестве примера выбраны десять основных шкал с модальностями восприятия, принятыми у специалистов в области эргономики и инженерной психологии, исследующих человеческий фактор [19]. У человека это 1) зрение, 2) слух, 3) вибрация, 4) давление на кожу, 5) запах, 6) вкус, 7) температура, 8) кинестезия (движение суставов), 9) угловое ускорение, 10) линейное ускорение. В качестве меры модальностей будем использовать только параметр «чувствительность», чтобы не усложнять модель другими параметрами. Под значением шкал будем понимать уровень значений чувствительности в условных единицах от 0 до 10.

Модальности у живых существ играют роль фильтров. Эти фильтры пропускают в нервную систему и мозг от внешних воздействий среды лишь такие информационные сигналы, которые соответствуют характеру модальностей. Другим ограничением являются пределы чувствительности по каждой модальности, имеющие свой набор значений для каждого живого существа. Получается, что набор модальностей и спектр их предельной чувствительности формирует тип восприятия и уникальный образ мира, который на этом строится. Например, существуют различные типы существ не только отличающихся остротой зрения (сокол или крот), но и типами модальностей. Например, птицы чувствуют магнитное поле, акулы – электрическое поле, летучие мыши – ультразвук и т.д.

Модель диаграммы модальностей показывает неразрывную физическую и информационную связь живого существа с его окружающим миром. Ввиду такой модальной избирательности и уровня их чувствительности у каждого вида живых существ эволюционно складывается своя особая модальная экосфера восприятия. Этот уникальный мир живого существа ученый-этолог Якоб Икскюль назвал умвельтом (Umwelt) [20, 21], основой концепции единства организма и среды его обитания. Умвельт – специфически адаптируемый фрагмент, подсистема окружающего мира, к которому приспособлен и который строит себе всякий биологический вид (в лице его отдельных особей). Умвельт как подсистема обладает открытостью и нелинейными связями с окружающей ее средой (внешней системой). Это своеобразная концепция встраивания действующего субъекта (когнитивного актора) в осваиваемую и конструируемую им окружающую среду, а в теории экологической мысли наиболее адекватными становятся принципы мягкого управления и диалога человека и природы (энактивизм Ф. Варелы и Э. Томпсона) [22]. Таким образом, любой организм как представитель своего биологического вида имеет свой уникальный экологический спектр модальностей. Точно так же человек имеет свой спектр модальностей. Спектр модальностей является визитной карточкой представителя вида живых существ и отражает степень его интеграции в универсум реальности. Уже только по виду экологического спектра модальностей можно различать представителей видов, а также понять, насколько могут различаться экологические ниши всевозможных существ.

Ключевой идеей в концепции экологического спектра модальностей (ЭСМ) является способность субъекта интегрировать целостность композиции когнитивных образов субъекта из различных модальностей. Эта целостностная композиция образует единую структуру знаний, формирующую мировоззренческую платформу субъекта.

Другой ключевой идеей, имеющей отношение к ИТ, опирающейся на умвельт, является факт, что знания разумных живых существ можно раскладывать по спектрам модальностей. ИТ прямо, косвенно и по существу включают человеческий фактор. Это сильно меняет наши взгляды на природу знаний и информации. А для информатики и кибернетики это дает дополнительные возможности исследования естественного и искусственного интеллекта. Сверх этого, появляются дополнительные подходы к созданию новых поколений инструментов, баз знаний, роботов, интеллектуальных агентов, систем коммуникаций и т.п., а также интерфейсов пользователей для взаимодействия людей между собой и с техническими системами.

Рассмотрим комплексно концепцию информации и знаний с учетом представленных парадигм. Дадим краткие характеристики различных моделей, относящих к ИТ, раскроем их смысл с инженерной позиции, характерной для ИТ.

Информация

Информация – это носитель, субматерия знаний (см. далее “Знания”).

Природа информации, как и любая форма материи, диалектически двойственна (структура — процесс). Такая двойственность выражается в трех базовых сущностях: А. хранение — передача; Б. данные — алгоритм; В. вычислительная среда — вычислитель. Для определения информации приходится во многом использовать компьютерную терминологию (как наиболее развитую), но это не умаляет фундаментальной сущности информации для самых различных областях знаний: биологии (генетики, биохимии, микробиологии и т.д.), лингвистики, социологии и пр.

А. Хранение в памяти и передача информации. С одной стороны, информация это статичная структура памяти, в форме которой она, собственно, представляется и хранится. Информацию можно записывать в память, хранить и считывать. С другой стороны – информация это процесс, обладающий динамикой цикличности (принцип динамического кругооборота), в ходе которого происходит взаимное обращение целевой посылаемой и отраженной принимаемой информации между субъектом и объектом. Информацию (как целевую, так и отраженную) можно передавать но информационным каналам связи.

Для памяти нужна статичная пространственно-регулярная структура материи (вещества). Например, расположенные на какой-либо поверхности намагниченные участки (магнитные ленты, диски), темные или светлые отражатели (оптические диски), микроконденсаторы (динамическая (оперативная) память).  Для передачи нужна несущая колебательная среда (осциллятор), например, электрический колебательный контур или электромагнитные волны, в которых модулируются импульсы, собственно, информацией.

Б. Алгоритмы и данные. Данные представляют собой информацию, которую могут преобразовывать и порождать алгоритмы: на входе – входные, а на выходе – выходные данные. Алгоритм выполняется вычислителем и представляет собой последовательность операций пошагового преобразования структур данных. При этом структуры данных представляются в виде композиции элементарных данных (имеется заданный набор). Аналогично операции вычислителя представляются в виде композиции элементарных операций (имеется заданный набор логических и арифметических операций). У каждого алгоритма имеются свои ограничения на типы входных и выходных структур данных.

По принципу фон Неймана  алгоритмы и данные можно хранить совместно в единой памяти вычислительной среды. При этом, один алгоритм можно использовать в роли данных для другого алгоритма (его можно как данные преобразовывать другим алгоритмом или даже порождать новые алгоритмы). Это принцип относительности данных и алгоритмов.

В. Вычислитель и вычислительная среда. Вычислитель и вычислительная среда являются материальным (аппаратным) воплощением информационной системы. Аналогично компьютерным технологиям, где выделены: аппаратная часть (hardware HW) программная часть (software SW) – алгоритмы и данные, можно выделить аналоги HW  и SW самых различных предметных областях знаний, упомянутых выше.

В простых случаях алгоритмами управляет и их исполняет вычислитель, который в свою очередь сам может быть системой, включающей в себя алгоритмы и данные. Это характерно для логических информационных систем, которые мы называем простыми. Для сложных информационных систем (см. далее) роль вычислителя играет субъект, который сам является сложной системой, в которой также протекают информационные процессы. Без активности субъекта, без преобразования и интерпретации информации хотя бы одним субъектом – информация мертва.