Сезон 2021/2022 гг. открыт!
- 11.09.21 г.
- 9772225665000 21024
В предыдущем сезоне основное изложение материалов сайта было посвящено теме неодиалектической информационно-логической парадигмы Data Getting (далее – Data Getting). Это самостоятельная диалектическая разработка, но которую можно понимать и как качественное развитие известной технологии Data Mining (далее – Data Mining). Основным различием Data Getting и Data Mining стало философическое понимание данных и предназначений их сбора и обработки в первой. Дело в том, что, как оказалось, данные в нaукaх и информационных технологиях строго не определены (см. «Дaнныe в Data Mining»), более того, часто определяются через информацию и даже знания, в свою очередь которые также корректно и однозначно не определены. Иными словами, по существу возник вопрос, а что же обрабатывается в существующих информационных технологиях вообще и в частности в Data Mining? Оказалось, что обрабатываются не объективно присущие объекту параметры, сбор которых имеет даже парадигмальные трудности в науках, а разные представления тех или иных специалистов, т.е. результаты применения технологий даже к одному объекту весьма разнятся от того, кто и как их применяет. Это могло бы восприниматься позитивно в смысле разнообразия подходов и выводов, если бы не получалось, что одни и те же данные при обработке одной и той же технологией разными специалистами дают разные результаты хотя бы в смысле неполноты последних, а то и неверности. Да, во многих случаях имеются схожие результаты, но означает ли это их полноту и корректность, или просто все специалисты сделали одинаковые действия или даже ошибки? Такого рода и иные вопросы возникли к корректности и полноте обработки данных в известных информационных технологиях. Однако их применяют, и они дают удобоваримые результаты. Но это не соответствует хотя бы а) указанной выше неопределенности их базовых позиций (например, понятие данных) и б) недоказанности полноты алгоритмов (хотя бы в связи с отсутствием определения базовых положений). То есть в конкретных случаях, к которым все привыкли в смысле поступающих данных и ожидаемых результатов, все в порядке, как можно ожидать. В таких случаях, по сути, и применяются информационные технологии. Но в случаях, которые содержат непредвиденные позиции, результаты нельзя назвать надежными, что особенно важно при применении информационных технологий в сферах жизнеобеспечения людей. Да и при проведении научных исследований, при познании неизвестного, не учитываемого используемыми формальными алгоритмами, нельзя сказать, что можно ожидать фиксацию качественно новых и прорывных результатов. При этом возникает вопрос и к логике информационных технологий, точнее – вообще к общеизвестной логике, которая базируется на «законах», которые были опровергнуты Гегелем более 200 лет назад, а еще точнее – к фактическому не использованию этих «законов», а значит – к отсутствию… логических основ в информационных технологиях. И поэтому вопрос об информационных технологиях переходит в область логики, с которой бы следовало начинать их исследование и построение, однако они базируются на математических и статистических методах: обычно используются методы, подходящие по форматам к данным или по смыслу к задаче. Однако ни (неопределенные) данные, ни задача не есть сам предмет, к которому применяется информационная технология…
Но не будем продолжать перечислять претензии к существу и применению известных информационных технологий, тем более, что это уже в достаточном объеме было рассмотрено в предыдущем семестре. Скажем лишь, что необходимо исправлять положение дел, но это невозможно в рамках существующего в науках положения дел и на основе общепринятой oбыкнoвeннoй лoгики. Об этом уже тоже было сказано. Поэтому нами был выбран другой путь – построение новой парадигмы информационных технологий – Data Getting, уже которая раскрывается в требуемой предметной области в соответствии с ее особенностями; это принципиально новое слово в области информационных технологий. Раскрытие этого процесса мы решили продемонстрировать в сопоставлении Data Getting с достаточно популярной технологией Data Mining. Основными из уже рассмотренных различий являются следующие:
– различие понимания данных и предназначений их сбора и обработки,
– если Data Mining следует понимать как рассудочную, то Data Getting – как соответствующую деятельности разума,
– если в Data Mining осуществляется поиск скрытых данных и закономерностей, то в Data Getting осуществляется вычисление скрытых данных и закономерностей и создание новых данных,
– если в Data Mining используются методы, внешние к данным, в основном математические, то в Data Getting используются методы, присущие данным, в основном логические.
В соответствии со сказанным в настоящем сезоне предполагается рассмотреть следующие темы, для которых созданы соответствующие Разделы:
– данные (см. ДАННЫЕ),
– методы (см. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ),
– модели (см. ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ),
– информационные технологии (см. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ).
– обоснование принципа новых информационных технологий,
– формирование основ логико-информационной парадигмы как основы новых информационных технологий,
– развитие представлений в областях информатики и математики,
– обозначение принципа предметных информационных технологий и основ предметной информационной технологии в области экономики.
Однако обозначенные вопросы не исчерпывают повестку наступившего сезона и ряда последующих! Дело в том, что некоторые из затронутых вопросов и тем являются составляющими более глобальных вопросов, тем, предметов исследований и даже разделов Сoврeмeннoй диaлeктичeскoй филoсoфии (далее – СДФ), о чем уже тоже было сказано в прошлом сезоне. Они также будут в той или иной мере обозначаться в этом сезоне, хотя бы в рамках дискуссий и сотрудничества. Из них мы укажем следующие вопросы.
В социально-экономической сфере:
– проект «Капитал – 2» (в частности см. Примечание № 7),
– предметная информационная технология в области экономики как новая экономическая технология,
– предметная информационная технология в области экономики в сфере цифровой экономики, понимаемой в смысле СПЭ – как способ производства,
– модель среды мирового духа (общества) как позиция проекта «Феноменология духа – 2».
В области исследований духа:
– субъективный дух, обозначенный в труде Гегеля «Философия духа», но теперь уже в смысле идеи и нового логического феномена «свой-чужой» (см. ниже),
– бытие духа для себя,
– индивидуальный дух, который теперь получил раскрытие в новом логическом принципе, можно сказать, в новой логике,
– интеллект,
– психика.
В области информатики и программирования (также см. «Постановка задачи и тематика исследований», «Кибер интеллект: позиции диалектического подхода» и др.):
– диалектическое программирование,
– база знаний,
– третья архитектуры компьютера и четвертая архитектуры компьютера (после фон Неймановской и Гарвардской),
– кибер интеллект (не путать с так и не определенным искусственным интеллектом, см. «Проблемы искусственного интеллекта - 2»),
– компьютеризация познания современной диалектики,
– моделирование среды духа.
Отдельным образом будет продолжено рассмотрение вопросов, обозначенных диалектическими исследованиями SARS-CoV-2, Ковид-19 и аспектов вакцинации. Эти вопросы не являются случайными, так как
– SARS-CoV-2 влияет на мышление, что принципиально важно для диалектического познания (а в науках не известно даже, что такое мышление),
– в процессе изучения SARS-CoV-2 был выявлен новый логический феномен «свой-чужой» («COVID-19, вакцины и рак. И логика»), открытый при анализе применения препаратов Спутник-V, AstraZeneca, Pfizer, Moderna и ряда других.
Основными из вопросов являются следующие:
– принципиально новая сторона логики организма в связи с открытием логического феномена «свой-чужой»,
– возможность негативных (логических) оснований мутаций (генетических модификаций) организма человека в силу проявления в нем феномена «свой-чужой»,
– возможность (в смысле тенденции уничтожать созданное) приобретения организмом навыков (логики) уничтожения своего, того, что он производит: своих белков, клеток и т.д., в том числе факторы негативных воздействий на иммунную систему и мышление,
– (логические) аспекты вакцинации,
– сущность и программы (методы) возможных противодействий в смысле феномена «свой-чужой» воздействию SARS-CoV-2,
– осмысление логики онкологических заболеваний и противодействия им,
– проблемы научных исследований COVID-19,
– поиск противоречия по Гегелю в воздействии SARS-CoV-2 на организм человека в целях определения возможности решения проблемы COVID-19 по существу (в сущности).
Но наиболее важными являются исследования в сфере логики:
– принципиально новый логический феномен «свой-чужой» как принципиально новая логическая позиция, отвергающая «закон» противоречия обыкновенной логики, опровергнутый Гегелем еще два века назад, а) ставящая под вопрос логичность научного познания, б) ставшая отдельным положением феноменальной теории противоречия и противоположности, см. «Теория противоречия (ФТПП)», и в) влекущая развитие логики,
– проект «Наука логики – 2» (см. Примечание № 3),
– система логик,
– логико-информационное направление СДФ (в рамках проекта «Наука логики – 2»),
– логико-социальное направление СДФ (в рамках проектов «Феноменология духа – 2» и «Капитал – 2»),
– логико-биологическое направление СДФ (в рамках диалектических исследований SARS-CoV-2, Ковид-19 и аспектов вакцинации),
– системно-структурное и методологическое обеспечение формирования логики и программного обеспечения кибер интеллекта.
Таким вот образом обрисовывается тематика наступившего сезона, а также и ряда последующих.
Желаем всем удачи, плодотворного сотрудничества и хороших результатов!