Сезон 2022/2023 гг. открыт!
- 10.09.22 г.
- 9772225665000    22021


В предыдущем сезоне основное изложение материалов сайта было посвящено акцентированию базового положения информационных технологий и неодиалектической информационно-логической парадигмы Data Gettingданных.

Дело в том, что, как оказалось, в нaукaх и информационных технологиях данные строго не определены, более того, они 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? Оказалось, что обрабатываются не объективно присущие объекту параметры, а разные субъективные случайные представления тех или иных специалистов, т.е. результаты применения технологий даже к одному объекту будут различаться хотя бы от того, кто и как их применяет. Поэтому вопросы возникли к корректности и полноте обработки данных в известных информационных технологиях, включая вопросы подготовки данных к обработке. Однако, далее, возник вопрос и к получению данных, к их сбору, который, несмотря на многочисленную литературу по этому вопросу и регламенты, на самом деле не является обоснованным, даже понимаемым в достаточном объеме, что будет показано в ряде последующих статей. И именно это обозначило отдельную проблему – проблему обработки данных, начиная с их сбора, что и будет рассматриваться в текущем семестре. 
    Но поскольку в предыдущих сезонах было рассмотрено уже достаточно много вопросов, связанных с информационными технологиями (а также ряд параллельных тем), то в настоящей статье для исключения путаницы при восприятии материалов настоящего Раздела следует дать общую картину наших исследований, акцентировать их суть, а также обозначить пролонгацию.


А. Начнем с общих критических представлений об информационных технологиях.
    Лишь улыбку вызывают слова специалистов информационных технологий (в том числе аналитиков данных) о том, что каждый их конкретный вывод «не факт», что все может быть и по-другому (см., напр.: www.youtube.com/watch?v=uwQat1TV0JM). Очевиден тогда такой вопрос, а зачем же надо «мучить» данные – чтобы получить сомнительный результат?
    Иными словами, применение информационных технологий «не является гарантией получения исключительно достоверных знаний и принятия на основе этих знаний абсолютно верных решений» ( НОУ ИНТУИТ | Лекция | Процесс Data Mining. Построение и использование модели (intuit.ru) ).
    Да и отзывы специалистов по поводу информационных технологий далеко не положительны, напр.: «в связи с существенными различиями между инструментами, опытом и финансовым состоянием поставщиков продуктов, предприятиям необходимо тщательно оценивать предполагаемых разработчиков Dаtа Mining и партнеров» ( https://www.intuit.ru/studiеs/cоursеs/6/6/lеcturе/200?pаgе=1), то есть надо нанимать контролеров и управляющих для оценки работы специалистов информационных технологий (это обусловливает особый вопрос контроля использования информационных технологий, который будет рассмотрен отдельно).
    Иными словами, возникают серьезные вопросы к обработке данных – к методам в частности и информационным технологиям в целом, но, главное, по поводу гарантий получаемых результатов.

Можно указать следующие конкретные положения (их полный перечень может быть приведен отдельно), являющиеся своего рода причинами негативов информационных технологий.
    Во-первых, понятие данных в науках и информационных технологиях корректно не определено (например, в стандарте ISO/IEC/IEEE 24765:2010 данные понимаются через «предоставление информации в формальном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки людьми или компьютерами», а информация (в области обработки информации) – как «любые данные, предоставленные в электронной форме, написанные на бумаге…»). Одно определяется через другое. При этом корректного определения информации в науках и информационных технологиях тоже нет (см.: «Информация и данные»).
    Даже вопросы корректности понимания и определения данных в науках и информационных технологиях все еще и не поставлены и не решены (например, один специалист может видеть розу красной, другой – пурпурной…).
    Нет понимания того, что обрабатывается (см.: «Причины неопределенности данных»), и поэтому того, что получается. И т.п.
    Во-вторых, нет корректного определения методов, к тому же их часто путают с алгоритмами (о методах речь пойдет в этом сезоне).
    В-третьих, методы обработки данных, оторванные от существа объекта исследований, стали столь абстрактыми, что уже не могут отразить существо исследуемых процессов – в арсенале информационных технологий практически нет предметных методов (за исключением предметного рассмотрения отдельных узких задач), что теперь стало очевидно и обусловило значительную проблему: зачастую исследуются не аспекты предмета, а их абстрактное (числовое) представление – именно поэтому в роликах специалистов информационных технологий все чаще встречаются оговорки, что все на самом деле «не факт», что все может быть и по-другому (см. выше).
    В целом информационные технологии, накаченные абстрактными методами, перестали быть ориентированными на решение конкретных задач, что также составляет отдельную проблему.
    Более того, в-четвертых, так как работа специалистов информационных технологий является субъективной, по сути, случайной, она требует организации и контроля (особенно многоэтапная работа группы специалистов информационных технологий). До сих пор это было невозможно по ряду причин, прежде всего потому, что не было как понимания необходимости контроля исполнения методов, так и соответствующих инструментов (этому вопросу в диалектическом программировании уделяется колоссальное внимание).
    В-пятых, в целом нет научных критериев и методологии сочетания «предметного» и «информационного» в «практическом»: обычно математические и статистические методы субъективно прикладываются – попросту прилаживаются как подходящие – к собранным данным, т.е. внешне и, опять же, по сути, случайно.
    При этом можно констатировать, что
– программисты не владеют в должной мере предметной теорией и практикой,
– многие ученые знакомы с программированием на недостаточном уровне,
– представители предметных сфер (чиновники, бизнесмены…) зачастую знакомы лишь с внешне являющейся практикой, не владеют теорией и программированием.
     И наем высококвалифицированных специалистов в областях ма
1) современное образование не отличается фундаментальностью, что приводит даже попросту к невыполнению стандартных процедур, особенно при сборе данных,
2) выводы специалистов информационных технологий являются субъективными, по сути, случайными, что обычно не афишируется в учебных курсах и др.,
3) зачастую предпочтение отдается найму молодых работников, а у них нет и не может быть фундаментальных знаний и надлежащего практического опыта.
    Существенны и другие положения (их полный перечень может быть приведен отдельно): мы постарались указать наиболее очевидные из разных сфер.
    Итого: на фоне существенных негативов информационных технологий достаточно очевидно несоответствие современных образования, теоретических предметных знаний и информационных технологий практике.


Б. В силу изложенного и ряда других причин (их перечень может быть обсужден отдельно) встал вопрос о качественном и предметном развитии информационных технологий.
    Это главный вопрос, но его до нас никто почему-то не ставил в качественном ракурсе, возможно по причине наличия большого количества методов и задач информационных технологий, так что за их количественным многообразием была скрыта суть – то, что возникли серьезные вопросы, как уже было сказано, к обработке данных, к методам в частности и информационным технологиям в целом, но, главное, по поводу гарантий корректности их результатов.
    Вот у нас и возникла идея о качественном развитии информационных технологий, основывающемся
– на корректном определении данных (для этого пришлось применить философию, с которой у математиков и специалистов информационных технологий дела обстоят плохо, быть может, именно поэтому они и не видят проблем),
– на вытекающем из этого определении методов (а не брать их, как специалисты информационных технологий, внешними и абстрактными к предмету),
– на новом определении информационных технологий.
    Это в современной диалектике (в диалектическом программировании) осуществляется на основе ряда положений, в частности, следующих:
а) отрицание негативов информационных технологий, в первую очередь, это – отсутствие корректных определений данных (см. напр., «Причины неопределенности данных») и самих информационных технологий,
б) конкретизация информационных технологий: уход от принципа «браться за все, что попадется под руку», или нужно акцентировать конкретные предметные особенности, предметы (благо основные сферы применения информационных технологий уже эмпирически определены: например, бизнес, исследования для правительства, наука и web-направления (см. https://intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/170?page=1), причем известно, что информационные технологии на сегодняшний день наибольшее распространение получили при решении бизнес-задач,
в) определение общего ИТ-базиса – ИТ-парадигмы, на основе которой следует создавать предметные информационные технологии,
г) создание методологии сочетания «предметного» и «информационного» в «практическом» (обычно математические и статистические методы субъективно прикладываются – попросту прилаживаются как подходящие – к собранным данным, т.е. внешне и, опять же, по сути, случайно),
д) усиление контроля за работой специалистов информационных технологий и за применением методов и форм анализа, так как работа специалистов информационных технологий является субъективной, по сути, случайной и требует именно организации и контроля…


В. Так как без осмысления предметов информационных технологий и акцентирования каждого из них, или без конкретизации информационных технологий, их развитие уже более невозможно, то соответственно возникла идея нового осмысления известных предметов информационных технологий (бизнес, исследования для правительства, наука, web-направления), а в связи наибольшей популярностью и несомненной актуальностью экономической проблематики нами акцент был сделан на экономической действительности.
    Однако при анализе современных экономических реалий, теоретических основ их изучения и инструментов обработки сведений о них выяснилось, что современная экономическая теория не обладает надлежащим теоретическим аппаратом, а методы обработки данных слишком абстрактны вообще и зачастую не могут отразить предметную сущность исследования в частности. При этом в мире все больше преобладают новые экономические веяния, которые современная экономическая теория не может объяснить, даже исследовать не может, не то, чтобы давать конкретные рекомендации: экономическая теория не может дать объяснение современным бизнес-процессам. Экономическая теория не способна даже дать определение экономике (см. «Невозможность научного определения экономики - 1» и далее)! Наверное, именно поэтому российская экономическая теория не может создать программу роста экономики России, поручение по поводу которой Президент РФ дал еще в 2016 г. (!!!). Поэтому применение научных экономических знаний все менее эффективно. Экономическая теория (и другие общественные науки) уже недостаточна.
    Это поставило вопросы о современном изучении социально-экономической действительности и развитии теоретических представлений о ней, в частности, о создании
– предмета новой экономической области исследований (см. «Комплекс актуальных экономических аспектов»),
– новой экономической теории (см. «Об основах ДЭТ»),
– нового инструмента обработки данных (фактически – нового предметного понимания информационных технологий, что актуально в свете сказанного выше (см. «Определенность Data Getting»).
    При этом также понятно, что сейчас не обойтись без компьютеризации в области экономики и коммерции, однако,
– программисты не владеют экономической теорией и практикой,
– многие ученые-экономисты знакомы с программированием на недостаточном уровне,
– бизнесмены, банкиры и предприниматели знакомы лишь с внешне являющейся практикой, не владеют экономической теорией и программированием.
    Эти положения также следует учитывать…


Г. Осмысление обозначенных вопросов привело к пониманию и созданию методологии реального объединения «экономического» и «информационного» в «практическом», реализованной как итог авторских собственной коммерческой практики и университетских экономических теоретизаций, причем как позволяющей делать акцент на контроле применения инструментов исследований и работы специалистов информационных технологий.

Предметная цель наших изысканий: создание предметной информационной технологии нового форматаэкономической информационной технологии – на базе неоэкономических представлений и логико-информационной парадигмы как нового принципа (концепта) построения ИТ, сформированного на базе нового определения данных и методов их обработки.
    При этом формируется соответствующая методология, позволяющая создавать инструменты решения обозначенных выше вопросов.

Суть подхода решения обозначенных выше и ряда других задач – подхода, базирующегося на философской основе, а не на многих противоречащих друг другу мнениях отдельных специалистов, – определяется следующими положениями:
 а) в части информационных технологий
– новое понимание данных, в том числе с учетом отрицания субъективизма их сбора,
– обусловливаемое данными новое определение методов как предметных, а не внешних абстрактных,
– новое понимание информационных технологий,
– концепт ИТ-парадигмы и ее предметных реализаций;
 б) экономика как предмет информационных технологий: диалектическое понимание экономики;
 в) экономическая информационная технология.
    Иными словами, решение проблемы современных информационных технологий состоит в создании обобщенной информационно-логической парадигмы, уже на основе которой следует создавать предметные информационные технологии (ибо создать одну общую нельзя – получается набор несвязных между собой, трудно усваиваемых и увязываемых методов…).

Некоторые моменты наших исследований:
– данные как предмет исследований: «Дaнные кaк предмет исследoвaния»,
– определенность парадигмы информационных технологий (Dаtа Gеtting): «Определенность Data Getting»
– структура исследований: «Oбщиe пoлoжeния Рaздeлa».


Д. Задачи наших исследований на данном их этапе:
– задача минимум – организация обсуждений а) негативов и отсталости информационных технологий (например, в науках даже понятие данных корректно не определено), и б) проблем ряда наук, для сфер которых информационные технологии предназначаются (прежде всего – для экономической науки, ибо в ней даже определения экономики нет… а ведь сколько специалистов информационных технологий анализируют именно бизнес вопросы!!!),
– задача максимум – создание новых методов информационных технологий и новых информационных технологий, в частности, предметной (экономической) информационной технологии, исходя из не имеющих аналогов а) нового, диалектического принципа определения данных и б) принципов новой парадигмы информационных технологий.

Разбивка задач по их существу соответствует определению
– данных,
– метода, исходя из определения данных, причем не абстрактно, а предметно,
– информационной технологии,
– ИТ-парадигмы,
– предметной информационной технологии (экономической),
– инструментов контроля использования методов в ходе анализа данных и применения информационных технологий.

Предполагается развить ряд
– новых методологических позиций информационных технологий,
– ИТ-методов,
– ИТ-специальностей (тут исследования сконцентрированы на специальности «Директор по аналитике», в обязанности именно которого входит управление аналитикой данных, в первую очередь, с учетом новых методологий).


Е. Заключительные положения.

Общие вопросы, анализ конкретной информационной технологии (технологии Data Mining) и тема данных уже были рассмотрены в достаточном объеме, поэтому логичным будет рассмотрение продолжения исследований в их естественном развитии: в настоящем Разделе будет осуществлено общее рассмотрение методов, которые используются в информационных технологиях, однако с учетом выявляемых их негативов и эмерджентных свойств, которые станут положениями новых представлений о методах обработки данных и соответственно об информационных технологиях.

Отдельно отметим, что многих может заинтересовать обсуждение и создание качественно новых форматов обработки данных и фундаментального (философского) переосмысления основ информационных технологий (чего раньше не делалось). Мы готовы к обсуждениям и сотрудничеству.
    При этом сотрудничество возможно в широком диапазоне: от обсуждения ряда актуальных тем информационных технологий до решения отдельных критичных проблем в экономической сфере.
    В целом возможны сотрудничество, создание ИТ-фирмы или стартапа, продажа частей разработки и т.д.

Кроме изложения материалов, касающихся информационных технологий, параллельно будут продолжаться начатые ранее исследования в следующих областях:
– в социально-экономической сфере – это проект «Капитал – 2» (в частности см. Примечание № 7) и модель среды мирового духа (общества) как позиция проекта «Феноменология духа – 2»,
– в области исследований духа – это индивидуальный дух, интеллект и психика,
– в области информатики и программирования – это база знаний и кибер интеллект (не путать с так и не определенным искусственным интеллектом, см. «Проблемы искусственного интеллекта - 2»).

Отдельным образом будет продолжено рассмотрение вопросов, обозначенных диалектическими исследованиями SARS-CoV-2, Ковид-19 и аспектов вакцинации, точнее – их влиянием на мышление, следовательно, далее, вопросы логики, алгоритмов и программирования.

Но наиболее важными являются исследования в сфере логики, прежде всего, проект «Наука логики – 2» (см. Примечание № 3) и системно-структурное и методологическое обеспечение формирования логических основ и программного обеспечения кибер познания.

 

Также см. «Различение и единение ИТ».