(Критика методов в науках и ИТ.)
Критика методов в науках и в информационных технологиях.
- 16.02.25 г.
- 9772225665000 25003
В дискуссиях по материалам статьи «Методы в науках» наибольшие по объему обсуждения произошли по поводу недостатков и негативов методов в науках и в информационных технологиях несмотря на то, что этому вопросу уделялось большое значение по ходу настоящего Раздела. Однако этот вопрос оказался не только сложным, но и непривычным, ибо в науках считается, что имеющиеся в них методы обоснованы, соответствуют исследуемому предмету и решают поставленные задачи. Однако это не так, что уже было показано в настоящем Разделе, но все еще вызывает не только недопонимание, но и дискомфорт, что также немаловажно. Поэтому тему недостатков и негативов методов в науках и в информационных технологиях следует рассмотреть отдельно и более подробно.
1. Для акцентирования конкретики начнем с негативов отдельных, часто используемых способов обработки данных в науках и информационных технологиях.
Алгоритмы ограниченного перебора имеют
– эвристический поиск простых логических событий,
– ограниченность выборки (перебора вариантов),
– ограниченность возможностей выявления логических правил, так как максимальная длина анализируемой комбинации ограничена,
– сравнительно малую скорость алгоритма.
Алгоритмы осуществления рассуждений на основе аналогии (аналогичных случаев) определяются следующими негативами:
– они имеют произвольный выбор критериев аналогии («близости»),
– решения основываются на данных, выбор которых субъективен, относителен, а полноту и достоверность результатов нельзя в общем случае считать достаточной,
– нет возможности создавать модели или принципы, обобщающие опыт или вырабатывающие правила применения подхода.
Деревья решений
– характеризуются ограниченностью перебора,
– реализуют простой последовательный перебор признаков, в общем случае медленный и недостаточный,
– выявляют лишь частичные закономерности,
– не имеют возможностей находить оптимальные (тем более лучшие – наиболее полные и точные) решения.
Статистическая обработка данных характеризуется
– сложностью,
– высокими требованиями к специальной подготовке пользователя (или неизбежностью привлечения профильных специалистов),
– использованием усредненных характеристик выборки, которые в основном являются фиктивными величинами.
Генетические алгоритмы характеризуются тем, что
– критерии отбора хромосом и используемые процедуры являются эвристическими и не гарантируют нахождения оптимального решения,
– велика непредсказуемость: возможно неконтролируемое развитие негативного варианта или наоборот неожиданное получение непредсказанного хорошего результата.
Если же анализировать негативы обработки данных в науках в целом, то обозначается ряд принципиальных вопросов (их перечень может быть приведен отдельно) по поводу как отдельных операций с данными, так и существа обработки (подготовленных) данных, т. е. методов.
Во-первых, методы бездоказательны и не выводятся из данных, а создаются абстрактно, как отдельный предмет (прежде всего математические), причем еще и как безотносительные к данным, и потом лишь прилаживаются к ним (как очевидные, сами по себе напрашивающиеся).
В целом методы представляют собою независимые несистемные положения, создаваемые и используемые только исходя их мнений исследователей и разработчиков информационных технологий, причем еще и в условиях разнокачественных предметов и задач.
Иными словами, методы, как получается, применяются к данным, неопределенным по существу своему («Критика научного определения данных»), причем, лишь к тем данным, к которым они попросту подходят, т. е. когда они могут применяться, или имеются не сущностные, содержательные и необходимые посылки и правила применения методов, а внешние и безотносительные, что, кроме всего прочего, не обеспечивает доказательности истинности получаемых результатов (или знаний).
Во-вторых, при описании процедур обработки данных в науках и информационных технологиях и тем более в математике не говорится о философических исследованиях существа и применимости методов и об их обоснованности: например, если законы и упоминаются как таковые, то все равно они сами при этом остаются не определенными по существу (науки не могут признать их сверхчувственную составляющую), что не позволяет исследовать причинность объекта и соответственно данных, т. е. получать объективное представление о них. А о необходимости речь вообще не идет.
При этом законы являются в большинстве своем
– внешними и лишь описательными для объектов и их процессов,
– не обоснованными через необходимость и по существу, а сама необходимость, которая как раз и обусловливает неизбежность и закономерность процессов (реализации) методов, попросту не рассматривается при обработке данных.
В-третьих, при описании процедур обработки данных и методов в науках и информационных технологиях ничего не говорится о логичности их применения и обработки, в том числе не говорится ни про суждения и умозаключения в частности (причем они в науках не определены, о чем мы уже неоднократно говорили, см., напр., «Рассудочного суждения в науках несостоятельность»), ни об использовании логики в целом (и даже она разными учеными понимается по-разному!). Более того, в науках и программировании до сих пор непроработанными остались вопросы, касающиеся закономерности применения операций в частности и в рамках определенной логики действий в целом. Это обусловливает существенные проблемы в области компьютинга и информационных технологий, так как, получается, корректно не определены не только данные, исходные положения, но и основы (логика) их обработки, на что в науках, однако, не обращается внимание, или делается вид, что ничего критичного нет.
В итоге существен, пожалуй, один из главных вопросов о логике процессов, который в науках и программировании не имеет ответа: ни в одном определении и описании данных и процессов их обработки логика не упоминается (!), а ведь без логики невозможно говорить об обоснованности обработки данных и получении корректных результатов. Но эта проблема замалчивается (ибо в науках существенна проблема с самой логикой (см. «ЛОГИКА обыкновенная») – основанием их познания, в том числе с изучением проблем познания вообще и определения данных и процессов их обработки в частности).
В-четвертых, отдельно отметим, что при создании методов должны обосновываться
– корректность применения абстрактных по своему существу методов к конкретным данным, к тому же формализованным, т. е. неким образом измененным, и само это также должно учитываться,
– предметная применимость тех или иных методов к предназначаемым для обработки данным,
– возможность достижения закономерных, истинных, или хотя бы попросту непротиворечивых результатов.
В итоге следует отметить, что обработка данных в науках и тем более в информационных технологиях сводится, по сути, не к объективному закономерному процессу, а к реализации субъективных установок специалистов, программистов и начальников, т. е. к субъективизму и относительности, явно несоответствующих объявляемой объективности.
2. Изучение и установление общих черт негативов методов наук и информационных технологий никогда не осуществлялось в науках в значимых объемах, позволяющих делать выводы и корректировать методы, но было осуществлено в диалектическом программировании. Некоторые из основных позиций соответствующих исследований такие:
– отдельные операции и тем более методы должны обозначаться, выводиться и быть логически обоснованными как в смысле того, что они должны быть соответственны данным, так и в плане реальности получения хотя бы корректных результатов, еще лучше – истинных; при этом, правда, изменяются представления о результатах обработки данных. Это положение важно в смысле системности обработки данных, – по крайней мере, для создаваемых в диалектике новых информационных технологий,
– следует учитывать, включать и использовать в определение и в обоснование методов такие их регламентирующие категории, как закон и необходимость, т. е. философически исследовать существо и применимость методов,
– к определению методов и их составляющих (вплоть до отдельных логических операций) нужно применять аналитические инструменты, в том числе в целях обнаружения новых актуальных комбинаций (по сути, новых методов).
– методы, которые фактически произвольно применяются по усмотрению специалистов в зависимости, по сути, от случайных данных и мнений, могут рассматриваться как система случайных положений (величин), что позволяет для их более полного изучения применять вероятностные инструменты.
Исследование и установление общих черт негативов методов наук и информационных технологий в диалектическом программировании дало существенные результаты в смысле как критики существующих возможностей обработки данных, так и создания для современной диалектики более совершенных их вариантов и соответственно более совершенных информационных технологий – новых информационных технологий, принципиально важных для алгоритмизации и совершенствования современного диалектического познания, что, как уже неоднократно отмечалось, является одной из важнейших задач современной диалектики.
Дискуссии и конференции. Методы