(Знания и сопутствующие понятия.)
Результаты обработки данных и знания в ракурсе научных представлений.
- 07.11.21 г.
- 9772225665000 21032
Как не были бы существенны в информационных технологиях трудности и парадоксы с определением данных (и сопутствующих понятий, например, информации) и их обработкой, рассмотренные в предыдущих статьях сайта, они обозначают еще более существенную, обычно игнорируемую проблему: это – понимание и определение результатов обработки данных, часто называемых знаниями, в том числе различие понятий знаний и результата обработки данных.
Для этой проблемы характерен ряд положений (их перечень может быть приведен отдельно), из которых в целях преемственности изложения материалов сайта и выделения базовых положений будущих рассуждений укажем те, некоторые аспекты которых уже были упомянуты ранее (другие будут проанализированы позже при выявлении предметных положений диалектической логико-информационной парадигмы Data Getting). Приводимые ниже положения в настоящей статье будут рассмотрены с точки зрения гносеологии (актуальны и иные парадигмы их исследования, их перечень может быть приведен отдельно), т.е. формальные представления информационных технологий, в том числе обозначенные ранее, будут рассмотрены более широко, в плане научных представлений: например, знания не будут просто сводиться к другим понятиям (в частности, не будут пониматься как в информационных технологиях через… информацию, что в связи с неопределенностью информации, кроме как необходимости ее передачи, не дает отчетливого корректного определения знаний, а, наоборот, скорее обозначает проблему с определением знаний хотя бы в том смысле, что нужно для их получения предпринять некие действия, описать которые в общем случае нет возможности).
Во-первых, для информационных технологий существенны (а) понятие решения и особенно (б) понимание механизма его принятия. Однако, следует особо отметить, они не определены в информационных технологиях: обычно все сводится к созданию (1) алгоритма, учитывающего (2) ряд вариантов решения вопросов, (3) видимых специалистам информационных технологий, т.е. субъективных, и (4) реализация которых записана непосредственно (в виде команд). При этом существен ряд положений (их перечень может быть приведен отдельно), которые обычно игнорируются специалистами информационных технологий, в первую очередь следующих:
а) осуществление предполагаемых вариантов решения реализуется за счет установок, которые субъективны и внешни предмету, обработке данных, т.е. по сути неорганичны, чужды им;
б) понятие алгоритма в программировании строго не определено, т.е. речь идет в каждом конкретном случае о субъективном представлении специалиста не только о задаче, но и о ее решении;
в) при составлении компьютерной программы программист не может предвидеть всех возможных ситуаций развития событий (речь в данном случае идет не о решении уравнений и других заранее предопределенных задач);
г) реализация решения задачи программным образом осуществляется при отсутствии в науках определения, или хотя бы понимания, интеллекта (см. «Проблемы определения интеллекта в науках»), без которого принятие решения невозможно, или же, в основном, эта процедура осуществляется «вручную» специалистами, причем каждым по-разному, т.е. является сугубо субъективной, что противоречит обычно декларируемой объективности информационных технологий.
Иными словами, очевидны субъективность и произвол исполнения информационных технологий, и в результате оказываются субъективными и случайными не только обработка данных, что никак не согласуется со строгостью осуществления информационных технологий, тем более применения компьютеров, но и результат информационных технологий.
Во-вторых, существенна проблема с пониманием, определением и обоснованием результатов обработки данных, в основном связанная с рядом вопросов (их перечень может быть приведен отдельно), которые обычно игнорируются специалистами информационных технологий, в первую очередь следующих:
а) методологические вопросы обработки данных (их перечень может быть приведен отдельно), ряд из которых уже был указан ранее,
б) неопределенность процессов обработки данных, которые либо каждый раз являются уникальными и требуют отдельного доказательства, либо стандартны, что в общем случае не позволяет учитывать специфику объекта,
в) невозможность доказательства истинности получаемых результатов (в первую очередь, в силу отсутствия в науках возможности проведения обоснованных рассуждений хотя бы в силу отсутствия в науках определения суждения, см., напр.: «Рассудочного суждения в науках несостоятельность»).
Об этих и иных положениях отдельно будет сказано ниже.
В-третьих, существенны вопросы о целевой содержательности обработки данных (их полный перечень может быть приведен отдельно).
Обнаруживаемая в результате их исследований соответствующая группа принципов, положений и факторов будет обсуждена позднее, а пока отметим, что она важна тем, что в ней выделяется ряд понятий и категорий (их перечень может быть приведен отдельно), которые в диалектике позволяют установить определенные положения исследований (их перечень может быть приведен отдельно) и сделать ряд выводов (их перечень может быть приведен отдельно), важных для развития исследований в области информационных технологий и кибер интеллекта.
Обсужденные положения, в-четвертых, тесно связаны со следующим гносеологическим вопросом: в науках и информационных технологиях до сих пор не обозначена (или замалчивается) и не решается проблема определения знаний.
Знания в науках обычно понимаются как обоснованный (фактами, проведением анализа, исследований, доказательствами) результат познания (в информационных технологиях – обработки данных), представляемый в некотором формате, отражающий реальное положение дел и который можно проверить (эмпирически, теоретически…). Однако в силу общности определения знаний нельзя установить ряд важных позиций (их перечень может быть приведен отдельно), в первую очередь в силу чего или как знания реальны, или почему они оказываются обоснованными.
Да и процесс познания в общем случае не определен (о нем будет сказано отдельно).
В силу неопределенности того, что по сути интуитивно понимается под знаниями, обычно добавляются критерии, например «реальное положение дел», «обоснованность» и др. Но критерии ничтожны без существа определения знаний, да и вообще могут относиться к любым понятиям, а вот к знаниям на самом деле не относиться.
Интересно то, что, как и в случае с определением данных, для «повышения доказательности» и снятия острых вопросов (но не их решения) обычно указываются различные дополнительные сведения (правда, несущественные без определения базового для них понятия), исходя из неких не указываемых соображений, например, виды знания, хотя и они не обосновываются, а просто перечисляются, скорее, в силу исторической привычки, что только еще ярче подчеркивает неопределенность знаний в виду отсутствия определения и их самих и их видов.
А можно встретить и такое представление: знания понимаются как… объективный вид знаний, удовлетворяющий ряду критериев, т. е. знания определяются через знания – сами через себя (такое часто встречается в науках, например, бесконечность определяются через бесконечное и т. п.)…
При этом в смысле знаний существен ряд положений (их перечень может быть приведен отдельно), из которых сейчас следует указать два:
– данные не могут быть знаниями, могут быть лишь их посылкой, выражением, записью, а вот знания могут быть данными, ибо всегда выражены в некоторой форме и могут обрабатываться далее, и тогда выступает вопрос о различении данных и знаний, который в общем случае не решен в науках,
– знания не могут являться информацией, так как она может быть воспринимаемой, еще только превращаемой в данные, но еще неосмысленной и необоснованной, и тогда выступает вопрос о различении информации и знаний, который в общем случае в науках также не решен.
В частности, очевидно, что в науках и информационных технологиях можно пытаться выразить любое из определений через другое, причем какое-то из определений можно взять первоначальным, аксиоматичным, но при этом оно окажется, во-первых, субъективным, что критично для требования объективности информационных технологий и выводимых далее определений, и, во-вторых, относительным, так как какое определение специалисты выберут аксиоматичным, не понятно, ибо у всех будет свое мнение, т.е. возникнет еще и парадигмальный конфликт…
Иными словами, знания по существу в науках не определены, и в науках ими, по сути, считаются субъективные мнения ученых (ибо объективность знаний, например по Платону, отрицается), зачастую противоречащие друг другу и периодически подвергающиеся критике и опровержению; поэтому актуальны различные приближения, оговорки и правила, которые неизбежно были приняты в науках (например, принцип фальсифицируемости).
Таким образом, обозначается такое положение: в науках и информационных технологиях нет понимания знаний, так что использование соответствующего термина в них не только не корректно, но и зачастую приводит к неправильной интерпретации результатов обработки данных.
Обозначенные выше положения (и другие, их перечень может быть приведен отдельно) важны не только предметно – в смысле понятия знаний (а также данных, информации и выводов). Они важны гносеологически.
И обозначается необходимость формирования соответствующей дисциплины информационных технологий – гносеологии информационных технологий.
В-пятых, в общем случае понятия результата обработки данных и знаний различны, хотя в целом любое из них обычно определяется как итог выполнения неких заданных действий с данными.
При этом возникает новый аспект вопроса о различении данных и знаний: а являются ли данные, полученные в результате обработки (предыдущих) данных, данными, или их все же следует понимать как знания, как результаты обработки данных или как выводы?
Это образует отдельную тему, включающую ряд вопросов (их перечень может быть приведен отдельно), в частности следующие:
– результаты обработки данных можно признавать теми же данными, правда, имеющими дополнительное свойство, характеризующее их получение,
– знания могут пониматься как так или иначе обработанные данные, которые обоснованы и проверены.
Однако при этом в науках и информационных технологиях нужно было бы корректно определить данные и, более того, детально определить познание, которое ведет к получению именно знаний, отличных от первичных данных. Иными словами, опять же (как и в случае определения знаний через информацию) нет отчетливого корректного определения знаний, что акцентирует отдельный аспект проблемы определениям знаний в том смысле, что нужно для их получения предпринять некие действия, описать которые в общем случае нет возможности, что составляет одну из серьезных проблем определения знаний.
Таким образом, необходимость формирования соответствующей дисциплины информационных технологий – гносеологии информационных технологий – обозначается также и со стороны обработки данных.
При этом, в-шестых, в общем случае понятно, что данные, знания, результаты обработки данных и выводы – это все разные категории, их нельзя смешивать, и нельзя применять в общем случае операции с одними из них к другим, что важно для понимания обработки данных (и соответственно для понимания информационных технологий, о чем речь пойдет ниже), однако этот вопрос упущен специалистами информационных технологий, хотя и имеет важное значение.
Поэтому существенны исследования предметной содержательности понятий данных, результатов обработки данных, выводов и знаний (полный перечень соответствующих положений может быть приведен отдельно), из которых следует ряд предметных положений их исследований (которые могут быть обсуждены отдельно, например, в дискуссиях). Обозначенное положение имеет ряд аспектов (их перечень может быть приведен отдельно), обозначающих ряд положений предметных исследований в области информационных технологий.
В-седьмых, обозначенная группа положений и факторов, касающаяся исследования предметной содержательности понятий данных, результатов обработки данных, выводов и знаний, важна для методологии исследований – для методологии информационных технологий, или обозначается необходимость формирования соответствующей дисциплины информационных технологий – методологии информационных технологий, которая будет обсуждена позднее (при рассмотрении методов информационных технологий).
Существенны и иные положения и выводы (их перечень может быть приведен отдельно), следующие из обозначенных позиций и в целом связанные с обработкой данных, с принятием решения и с получением результатов обработки данных, выводов и знаний, из которых следует ряд предметных положений диалектических исследований обработки данных в частности и информационных технологий в целом (которые могут быть обсуждены отдельно, например, в дискуссиях).
Обобщая изложенное, можно сделать ряд выводов (их перечень может быть приведен отдельно), имеющих существенное значение для продолжения исследований, в том числе в качестве их положений, в первую очередь о том, что в целом в науках нет корректного понимания и определения
– результатов обработки данных, часто называемых знаниями,
– непосредственно самих знаний,
– различия результатов обработки данных и знаний,
– регламента получения результатов обработки данных.
Указанные и ряд других положений обозначают
– ряд предметных положений диалектических исследований обработки данных в частности и информационных технологий в целом,
– определение еще двух позиций классификации информационных технологий, позволяющих выделить ряд направлений исследований, например, в современной диалектике выделяются интеллектуальные информационные технологии,
– принципиально новое представление о сути обработки данных, полученное в современной диалектике: обработка данных понимается не как исчисление (данных и т.п.), и при этом существен переход от факта общепринятого алгоритма программы к иной ее сущности,
– необходимость формирования гносеологии информационных технологий,
– необходимость формирования методологии информационных технологий,
– ряд базовых положений для определения как параметров продолжения исследований, так и характеристик их опорных положений, которые затем определяются в качестве аспектов искомых позиций качественного развития информационных технологий.
Указанные и ряд других положений с учетом а) рассмотренных ранее негативных положений информационных технологий и б) методологии проводимых исследований обозначают ряд базовых положений для определения как параметров продолжения исследований, так и характеристик их опорных положений (они могут быть обсуждены отдельно, например, в дискуссиях), которые затем определяются в качестве параметров качественного развития информационных технологий – качественно новых информационных технологий.
Дискуссии и конференции. Данные