|
Краткое содержание лекций 2009 - 2010 уч год
|
...
…
Лекция 1
19 февраля 2010 года
и
Лекция 2
24 и 26 февраля 2010 года
Определение курса.
Прорывный пример -
KM не есть M of K
Но мы в курсе будем изучать как КМ (Knowledge Management) как определенную парадигму ИТ технологии, так и конкретно Knowledge – то есть знание.
Знание – очень сложный объект – поэтому нужна - методология
Определение знания.
Данные, информация и знания. Три фундаментальных класса объектов.
Методика (технология) построения понятия знания - через общие места, логическим рассуждением и применяя (насколько возможно при этом) риторические изобретения (то есть не тупое рассуждение – а определенную научную сноровку).
Но начнем с «технического» определения знания – а позже покажем его ограниченность.
С точки зрения информатики З – это –
1. Определенным образом организованная информация (позже мы изучим фреймы, семантические сети, онтологии и т. п.).
2. Процедуры ее обработки (это так называемый когнитивный процессор – иногда он называется иначе – не сложившаяся терминология – тоже проблема этой науки).
Мы это уже видели по лабораторным прошлого семестра!
Начнем теперь научное определение знания.
В предыдущем курсе мы изучили три мощные парадигмы обработки знаков - семиотика (наука о знаках), теория обращения с готовыми знаковыми произведениями (ЗП) - текстами (часть общей филологии) и риторику - науку о способах эффективного построения знаковых произведений.
Мы применили эти три парадигмы (методики) для построения теории документа.
Примеры применения этих парадигм можно найти на этом сайте по ссылке "Уроки ГОСа и другое"
Стоит также посмотреть ссылки и содержание курсов за предыдущие годы
Для того, чтобы начать, нужно уточнить или определить некоторые понятия
Предварительные определения. Мы уже говорили в прошлом семестре об особенностях определений в информатике и смежных науках. Их отличие от математических и физических определений (в парадигме отличий подходов в науках «атомного» и «информационного» проектов).
Нам нужно немного расширить наши собственные знания прежде чем браться за определение З.
Нам будут необходимы некоторые предварительные сведения и определения.
1. Некоторые необходимые определения.
Понятие объекта. Ведь знание – это тоже объект – но очень сложный. Существует множество определений. Это понятие первично – как понятие множества. Мы примем самое простое.
Объект – это
1. То, с чем мы имеем дело. Объект может принадлежать любому их трех миров (фундаментальных классов объектов) – то есть быть материальным, мысленным (идеальным) и знаковым.
И еще про объект.
Рассматривая объект мы неизбежно учитываем -
1. Сам объект
2. Его качества (свойства)
и
3. Его связи с другими объектами. Связь – двустороннее отношение между двумя объектами.
Какой же объект знание? -
-----------
Также мы часто будем сталкиваться с понятием
Системный подход. Покажем зачем он нам нужен.
Если (пока) очень кратко – то это когда мы какой-либо изучаемый объект изучаем не изолированно, а как часть системы.
Что такое система.
Пока достаточно упрощенно – система это – когда сумма объектов приобретает свойства, не присущие ни одному из суммируемых объектов.
Итак – система – это -
1. Объекты
2. Связи между ними
3. Доминанта
Рассматривая объекты не как сумму, а как целое и новое качество (систему), которое в основном (но не только) реализуется через доминанту, мы можем получить новые результаты и скорректировать старые.
Тривиальный пример. Стул – это совокупность частей (скажем – деревянных), реализующих доминанту – чтобы можно было на нем сидеть.
В другом варианте – как куча деревянных составных частей – это уже не стул и не система.
Зачем нужен системный подход (СП)?
Часто без СП мы не сможем понять – зачем нужна отдельная часть. Пример – кукушка.
Другой – не менее тривиальный пример – коррумпированные чиновники. Хотелось бы, чтобы они свято и скрупулезно выполняли законы?
Рассмотрим систему – законы-чиновники-общество.
Рассмотрим чиновников отдельно. Казалось бы ясно – чем менее коррумпированы чиновники – тем лучше. Это если смотреть на этот объект по отдельности.
А если как часть системы? Допустим – законы несовершенны. Хорошо ли тогда некоррумпированное чиновничество? – Оно будет делать еще хуже …
Сама система может менять свою часть. Клетки желудка больного диабетом человека становятся здоровыми вне его организма.
Частью каких систем является знание? Представляет ли знание сложную систему?
Переходим к определению знания.
Понятие знания (К или З кратко в тексте). Знание как объект изучения.
Знание – один из сложнейших объектов, с которым приходится иметь дело человеку. Существует много его определений. Поэтому лучше определять его поэтапно, с разных сторон.
Будем применять риторическую парадигму (рекурсивно) порождения знания о незнакомом объекте. Определять будем через общие места (Loci communes – LC – по-латински), применяя, по возможности риторическое изобретение (РИ). РИ можно применять в любой части парадигмы. Даже в подборе общих мест.
Поэтому прежде спросим себя –
ГДЕ находится З? –это самое общее место, которое надо раскрыть. –
Это будет Locus Communis 0 (общее место номер 0) - LC0. Подробнее – ниже. Но – если просто – в голове человека. То есть – если пользоваться парадигмой трех миров (или парадигмой трех фундаментальных классов объектов – материальных, ментальных и знаковых) – то знание принадлежит к ментальному фундаментальному классу объектов. И наша задача – изучить насколько возможно что это такое, чтобы перенести его в кибернетическую систему (КС) – чтобы оно заработало там.
Итак идем далее.
LC1. Есть ли ч-л подобное, близкое З?
Есть – это данные и информация.
Можно начать с такого различения - чем отличается понятие «знание» (З) от подобных ему – понятий – информация (I), данные (D)? Какие существуют способы различить их?
LC2. Какие науки изучают З?
Затем рассмотрим науки, изучающие З – гносеология, эпистемология, онтология и вообще – теория познания (см. подробнее в след лекциях).
Было LC0. Где находится З?
Но это есть –
Локализация З. – об этом мы говорили выше.
Теперь.
Данные – Информация – Знание и концепция трех миров.
Диалектика соотношения.
Данные – Информация – Знание – термины и слова общеупотребительной лексики. Культура рассуждения о них и причины употребления одного слова (термина) вместо другого.
Предметная, мыслительная и знаковая деятельность.
LC4. Родовой признак знания – знание порождает новое знание.
LC5. Практические способы различения знаний и информации:
Пример 1. Извечная парадигма «Ученик – учитель».
Учитель дает прочитать классу неск. страниц учебника. На след. уроке (если он следует противопоставлению, что он учит думать – т.е. работать со знанием, а не запоминать) он задает вопросы, заставляющие ученика не воспроизводить отрывки прочитанного (зазубрил), а получать новое знание, для ответа на вопрос. То есть проверяется – совершилось ли до конца еще не разгаданное таинство – превратилась ли прочитанная информация в знание. Что и делают учителя уже тысячи лет.
Пример 2. Различия БД – БЗ на примере –
Запись 1 - Иванов учится в 225 группе
Запись 2 - Петров и Иванов учатся в одной группе
Запрос (Q) – В какой группе учится Петров?
Если ответ есть – Петров – то это БЗ – иначе – БД.
Итак зачем нам учение об объектах и системный анализ?
– Знание (З) – сложный объект со своими свойствами и связями.
А системный анализ нам поможет тем, что З будет частью сложной кибернетической системы (КС), основанной на З, да и само З, будучи частью КС, тоже представляет собой сложную систему.
Три мира – три фундаментальных класса объектов –
R - reality – материальный мир
М – ментальный или идеальный мир (Mind)
S – мир знаков - Signs
Адекватность восприятия материального мира. Феномен UmWelt – аберрации осязания (шарик), зрения (солнце), ощущения тела (новейшие опыты).
Экстремистские учения – тот мир что мы ощущаем (и то не адекватно – а как UmWelt!)– как минимум – не единственный. Карлос Кастанеда – Separate Reality. Фредди Меркьюри – To escape from Reality 
…
…
Лекция 3
3 и 5 марта 2010 года
Формула Брукса
Лекция 4 - 10 и 12 марта 2010 г
Экспертные системы
Разбор видов ЭС
Схема ЭС
Инженерия знаний
Важный блок - оюъяснений
Примеры - Каспаров против ИБМ, задача о родственниках
Когнитивные науки
Природа знания
Примеры
Надежность ощущений - пальцы на теннисном шарике. Феномен Umwelt.
Задача о эл цепи, аккумулятор в танке.
Науки о З
Гносеология - наука о познаниии
Куб Эшера - три области познания
Эпистемология - наука о природе З
...
...
Лекция 5
17 и 19 марта 2010 года
Феномен сознания. Аналитическая философия.
Передовые когнитивные технологии
Проблема Knowledge Gap и Collaborative Work
Характерными особенностями современной инновационной деятельности является то, что -
1. В ней участвуют специалисты в различных областях знаний. Становится все труднее координировать и эффективно интегрировать их деятельность. Специалисты зачастую не понимают друг друга.
2. Объемы необходимой для эффективной работы в проекте информации возрастает быстрее, чем человек и даже информационные системы способны их обрабатывать.
3. Существующие методы обработки быстро возрастающих объемов информации дают во многих отношениях недостаточные, неадекватные или непонятные широкому кругу специалистов результаты. Это касается и описания полученных при работе над проектом результатов .
Эти обстоятельства заставляют строить специальные методологии эффективной интеграции такой деятельности. Эти методологии, как указывается в работе Succeeding Through Service Innovation. White Paper., называются сервисными системами (service systems - SS) или их частью и являются объектами изучения новой науки – Service Science, Management and Engineering (SSME). Сервисная система или просто сервис (SS) – это динамическая конфигурация (выделим это особо):
1. Людей,
2. Технологий,
3. Их организации и
4. Общей для них информации.
Традиционные технологии и куб Эшера
Как это решать?
Начнем с азов
Предмет философии
Философия науки и философия искусства
Свойство науки – прогностика. Семиотическая деятельность. Пимер прогностики – мог ли к-л предсказать массовое появление татуировок и колец в носу и пупках в 2000-е гг?
Конкретные передовые когнитивные технологии
Эффект UML-crazy – ЗС, которые понимают только посвященные.
Вызовы информационного общества и искусство.
Современное состояние информационного общества характерно тем что:
1. Все более быстрые технологические изменения требуют и вызывают адекватную реакцию со стороны как отдельного человека, так и всего общества.
2. Резко возрастающие объемы информации требуют адекватной их интерпретации.
3. Скорость обоих этих процессов возрастает и это напоминает фазовый переход второго рода (С. П. Капица).
4. Отдельным людям и обществу в целом будет все труднее справляться с этими вызовами и требованиями.
5. Рано или поздно настанет момент, когда уже невозможно будет справляться с этими проблемами старыми методами.
6. Новые методологии освоения новых реалий должны опираться на традицию, но развивать ее и эффективно применять в новых предметных областях.
7. Одной из таких методологий более эффективного освоения новых технологий и возрастающих объемов информации является искусство.
8. Построенные на базе искусства методологии позволят решить поставленные задачи, создав и развив новые технологии понимания, освоения, использования и развития новых реалий.
Развитие исследований о связи искусства и жизни в рамках различных методологий неизбежно приводит к выводу об общности процессов, протекающих в сложных системах самой различной природы. Это позволяет глубже понимать эти процессы, адекватно их воспринимать и эффективно использовать.
Должны быть ЗС, понятные всем а не UML crazy!
Знаки будущего.
Кока кола в горном ручье. Купанье в бассейне рядом с морем.
Существующие прототипы (знаки будущего) технологий (СС) знаковой интеграции СД
Введение в описания
Несмотря на сложность проблемы, уже есть частичные ее решения. Назовем их прототипами сервисных систем (ПСС). Они достаточно эффективно решают описанные выше проблемы знакового взаимодействия людей в СД. Чаще всего в условиях известных ограничений, иногда - частично. Но они демонстрируют главное – правильность выдвинутых теоретических построений.
Некоторые из описываемых здесь прототипов систем, так или иначе осуществляющих знаковую интеграцию СД на приемлемом и действующем уровне, были описаны выше. Здесь они приводятся в кратком, но зато конкретном изложении. Некоторые приводятся впервые. Эти описания сведены вместе для того, чтобы читатель мог себе представить существующее состояние проблемы в максимальной полноте. Они приведены по возможности в иерархической последовательности важности их реализации.
Более подробно с ними можно ознакомиться в соответствующей литературе. Она указана. Что может быть скучнее, чем уже существующее решение? – Что может быть интереснее, чем поиск решения?
Несмотря на то, что эти решения очень разные, пришлось их несколько (достаточно условно) различить даже по общим названиям, чтобы подчеркнуть их существенные для данной проблемы особенности.
Следует отметить, что словесное описание, будучи универсальным, не всегда дает полное представление о каждой СС. Поэтому приходится давать конспективные, реферативные описания, так как реально этот прототип СС воплощается конкретной обстановке ее практического функционирования.
Динамическая система правил
Эта система, как уже говорилось выше, реализуется в каждом конкретном случае, приведенном ниже. Без системы правил, невозможно было бы реализовать сложные СС.
Метасистемные переходы
Эти переходы, описанные А. Турчиным, упоминались выше. В приведенных примерах видно, как реализуются метасистемные переходы в каждой СС.
Введение в проблему. Рассказ – не покупай подержанный автомобиль в двух формах
Визуальное мышление
Автор демонстрирует возможности этой технологии на учебном примере фирмы, выпускающей программное обеспечение для бухгалтеров. Для повышения своей доли в рынке и анализа конкурентов, нужно последовательно отвечать на 6W вопросов (общих мест) – таких как. – Кто есть покупатель вашей продукции? – Сколько наших продуктов покупают? Где наш основной бизнес? Когда следует действовать? При этом сразу по определенным правилам происходит визуализация ответов. В результате происходит когнитивный кумулятивный эффект – проблема становится более ясной, наглядной и приемлемой для принятия оптимизирующих решений. – то есть ответить на вопрос. – Как нам улучшить свой бизнес?
Визуализация СД через POST технологию
Неподготовленные пользователи сразу начинали выражать в графической форме свои соображения, только увидев такую картинку. Например, ту, что приведена ниже. Если она требует объяснений, то она не соответствует своему предназначению!
Очень просто такой рисунок (а это уже POST нотация, понятная ЛЮБОМУ!) представить по такому описанию на примере бизнес процесса (!) заварки чая. Слева – два прямоугольника – чашка с кипятком и пакетик чая. Эллипс – превращение (собственно заварка). Справа – один прямоугольник – готовый чай.
Для наглядности здесь может быть дана схема в IPO - input-process-output (это синоним POST нотации)нотации простейшей бизнес операции по отгрузке товара.
На рисунке это выглядит так – в середине эллипс, в котором происходит преобразование (ядро процесса). В верхней половине эллипса – написано Грузчик. В нижней Отгрузка товара. Слева – прямоугольники – Молоко на складе, Разрешение на отгрузку. Справа прямоугольники – Молоко в фуре клиента и Накладная, т. е. счет фактура.
Подробнее – см. описание в соответствующей лабораторной.
Самое главное, что эта технология не требует практически предварительной подготовки для ее понимания. Она не UML-crazy. Любой неподготовленный участник СС сразу понимает ее смысл, может включиться в ее обсуждение, интегрируя тем самым свои знания в свою СС.
ILOG нотация – ЗС, интегрирующая в СС программистов и аналитиков
Эта нотация дает возможность (бизнес) правила превратить формальную запись, понятную как программисту, реализующему программную часть к-л ИС, так и аналитику, знающему ее бизнес логику, тем самым облегчая понимание, повышая эффективность СД.
Например –
IF <rule> then <action1> else <action2>
Понимание такой нотации (что очень важно) не требует сложной и специальной подготовки. Интерпретация и реализация этих правил выполняется на Rule Execution Server for J2EE.
Обучение бизнес технологиям через ЗС искусства
Это уже обсуждалось выше. Простейший этому пример – картинки в инструкциях, заменяющие многие слова, а главное – облегчающие коммуникацию (то есть повышающие скорость восприятия информации) и делающие ее приятной.
Более сложный пример – обучение типа бизнес консалтинг через подражание (и даже более сложные его формы) с помощью пьес Шекспира.
См книгу Бесстрашный консалтинг.
...
…
Лекция 6
24 и 26 марта 2010 г
Повторение и расширение того, что мы уже изучили
Итак – повторим - в задачи этого курса входит –
1. Знание как объект теории познания (ТП). Более точное понимание что такое З даст нам возможность решить другие задачи курса –
2. Как заставить З работать в кибернетической системе (КС – далее будем понимать КС как неживую КС – ведь человек тоже КС). Пока мы знаем, что заведомо З «живет и работает» в человеке – его сознании (М).
3. Когнитивные системы (КС, основанные на знаниях) в практической ИТ.
Например, изучив этот курс, мы сможем увидеть –
1. Принципиальную разницу между ИТ (КС) системами, реализующими в Сети услуги класса Web 2.0 и понятием Semantic Web, также разрабатываемый для WWW.
2. Грамотно интерпретировать модную парадигму
«Четыре И» -
1. Инновации
2. Инвестиции
3. Инфраструктура
4. Институты
Многое, нужное для этого мы уже знаем из курса «Обработка нечисловой информации»
Ясно, что для этого надо знать все три части курса.
Теперь нам нужно еще расширить теоретическую базу.
Матрица переходов
Мы изучили объекты и фундаментальные классы (ФК) объектов (или три мира – R М и S ).
Теперь интересно и полезно рассмотреть матрицу 3х3, отображающую переходы между этими ФК -
…….М……….R………….S
М
R ….. …….
S … ….. ………………
Интересно и полезно рассмотреть все переходы. Это можно взять в качестве упражнения
Например R-R это любое преобразование материального объекта в другой. Лучше брать простые примеры – например – колка дров. Слева – чурбаны, справа – дрова.
Переход M-S – это речь, написание книги.
Переход M-R – создание материального объекта по задуманному плану – вылепить снеговика.
Переход S-R – изготовление детали R на станке ЧПУ по программе S.
Переход S-S – компиляция программы, составление конспекта книги.
Интересно, что переход M-М раньше считался немыслимым и запрещенным (более или менее доказано, что только Вольф Мессинг мог читать мысли). Однако, на выставке Consumer Electronics Show 2007 в Лас Вегасе уже демонстрировался робот, управляемый мыслью! Это было записано на СD, прилагемой к журналу Компьютерра. К голове любого посетителя прикреплялся электрод вместе с небольшим компьютером сзади – и робот (просто машинка) на колесиках по мысленным командам поворачивался вправо-влево! Это уже теорема существования перехода М-М!
Нетрудно заметить, что в этих переходах скрыт или неявно предполагается сам процесс перехода или преобразование. Чтобы разрубить чурбан в переходе R-R нужен топор и сам процесс можно назвать колкой дров.
Введение понятия процесс – это расширение нашего знания. Процесс – это особый вид объекта.
То есть мы имеем еще один – очень важный для нас объект, который часто удобно рассматривать отдельно. Этот объект – процесс. Проще всего его определить так.
Пусть I – множество входных объектов.
Пусть О – множество выходных объектов.
Тогда процесс – это такой объект Р, который определим как преобразование (то есть как некоторую аналогию функции в математике) между объектами множеств I и О –
<I,P,O>
Например, в процессе заварки чая входными объектами (множество I) будут пакетик чая и чашка с кипятком, а множество выходных объектов (О) будет состоять из единственного объекта – чашки заваренного чая.
Сами процессы удобно изображать графически.
Объекты I и О – в виде прямоугольников слева и справа от овала – самого преобразования. Овал вдоль разделен – вверху – кто реализует процесс (субъект) – для заварки чая – секретарша. В нижней половине название преобразования (заварка). Или – вверху – топор – внизу овала – колка.
Эту нотацию изобрели физтехи И.П. Беляев и В.М. Капустян (см. литературу!). Очень важно, что эта нотация в отличие от всех остальных сразу и быстро воспринимается неподготовленными пользователми (очень важно – заказчиками!)
Подробнее см. статью Рыкова В.В. «Коммуникация, визуализация и онтология» в ссылках (приложении)
...
...
Лекция 6 - продолжение
Процессная модель позволит нам точнее и нагляднее определить что такое знание, что такое когнитивные процессы - то есть процессы так или иначе связанные со знанием или процессом познания.
Не говоря уже о бизнес процессах – это уже вклад в третью задачу курса.
Источники знаний - это еще не знания!
Если мы считаем, что знание (К) находится во внутреннем мире человека (М) и хотим, чтобы в некотором зачаточном виде оно начало функционировать в КС (человек, строго говоря, тоже кибернетическая система, но далее для учебных целей мы будем рассматривать их отдельно), то тогда нас будут интересовать такие (когнитивные) процессы –
R – К
М – К
S - K
Нетрудно уточнить, что вместо тире должны стоять самые разные когнитивные процессы (Р), преобразующие материальные, ментальные или знаковые объекты в знание (К или З). И должны записываться в виде процессной IPO тройки.
Нетрудно видеть, что физика как наука имеет (первичным) источником З R – физический мир. Психология – М. Математика – S!
Это не значит, что, получив первичные данные от приборов, физик не пользуется другими классами когнитивных процессов.
Рабочее определение знания.
Далее уже затруднительно рассматривать знание как абстрактный объект (пусть даже и обладающий некоторыми уникальными свойствами).
Теперь можно определить З так, как часто его определяют для практических целей в информатике и рассмотреть его преимущества и недостатки. А затем, уточняя, дойти до научного определения З.
В ИТ часто говорят - З – это данные плюс процедуры их обработки.
Это совершенно нормальное определение, но (почти как в анекдоте) его нужно несколько уточнить.
1. Термин «данные» (как часто делается) употребляется как метафора или синоним информации. Данные – материальные объекты, несущие (только для тех, кто знает знаковую систему, в которой они закодированы) информацию.
2. Процедуры обработки – это очень широко. Получается, что самая простая БД, выдающая через свою СУБД информацию на простейшие запросы (типа – сколько сотрудников в конторе старше 40 лет) уже есть ИС класса КМ. Не говоря о том, что процессы чтения-записи можно причислить к процедурам обработки.
Значит – это определение неточно, но его можно доработать.
Диалектика, нашей специальности и информатики вообще в ее коммерческой ипостаси заключается в том, что если пользователь такой ИС считает, что он получил З (то есть он имеет систему класса КМ – Knowledge Management), то он имеет право так считать! Здесь мы смыкаемся с понятиями и стратегиями маркетинга и менеджмента. То есть – с этой точки зрения, определение, данное выше вполне правильное. При очень важной оговорке – если (а это далеко не всегда) покупатель или пользователь считает все это знанием. Вдруг он узнает, что его надули.
Для стоящей перед нами учебной задачи – выяснить что такое З и как заставить его работать в КС - это определение надо уточнить следующим образом.
1. Под данными в научном определении З надо понимать специальные объекты - когнитивные структуры, отражающие З.
2. Под процедурами обработки надо понимать специальные (когнитивные) процедуры (процессы!), преобразующие З и порождающие новое З.
Далее мы займемся этими проблемами.
Точное и глубинное выяснение природы этих сложных объектов и процессов можно заменить упрощенными определениями, вполне уместными для самого широкого класса прикладных задач. Они даются в широко доступных учебниках и других публикациях. Здесь можно употребить такую аналогию.
Электричество можно изучать, разбирая электроутюг (что делается в нек. школах США) и это будет эффективно для «самого широкого класса прикладных задач». А можно по схеме – заряды – закон Кулона и т.д.
Мы здесь будем придерживаться последней модели, не забывая о практической значимости первой. См опять же три задачи курса.
Поэтому снова обратимся к высокой теории.
Теория познания (ТП). Будем для определенности следовать Илларионову – физтеху (по прозвищу Градиент), ставшему профессиональным философом. О нем можно прочитать в книгах о Физтехе, его книга есть в биб-ке.
1. ТП познания стоит в центре любой философской системы (ФС). Должна стоять – если это ФС! ФС не так уж много было создано за всю историю человечества. Иногда даже говорят, что основной вопрос философии не в том, что первично – материальное или идеальное, а откуда мы знаем.
2. ТП связана с конкретизацией сложнейшего понятия – научного знания (НЗ).
3. В ТП входят (или относятся, соотносятся – сейчас нам это не важно) когнитивные науки – гносеология, эпистемология, онтология и другие. Иногда их употребляют как синонимы, иногда (в разных ФС) их различают.
ТП ставит перед собой такие задачи –
1. Источник З – откуда оно берется.
2. Как получается З (метод познания)
3. Как З обосновывается и проверяется.
То есть – простыми словами – как мы все узнаем, что такое З, можем ли мы все познать (познаваем ли мир). Например, есть такие ФС как агностицизм, который говорит, что мир не познаваем. Это есть во многих учебниках философии. Ближе всего к нам – учебник Илларионова.
Следуя учебной парадигме электроутюга удобно теперь противопоставить два вида З – обыденное З (ОЗ) и научное З - (НЗ). Внимание – здесь и далее под пока З мы понимаем и когнитивные структуры и процедуры их обработки (см. выше и далее)!
Итак - ОЗ -
ОЗ – получается как результат нашей практической деятельности.
ОЗ -
1. Нецеленаправленное
2. Случайное
3. Несистемное.
ОЗ часто предстает в форме рецептов. Делай так – получишь это. Например – поваренная книга. С точки зрение высокой теории ее перлы типа – варить до готовности есть нонсенс. Тем не менее это прекрасный пример, как и все ОЗ, которым мы постоянно пользуемся в нашей повседневной жизни.
ОЗ может быть противоречивым – и это никак не умаляет его достоинств. ОЗ дает рецепты (и часто НЗ не может их восстановить, если они утрачены) как делать булатную сталь, итальянские скрипки и т.п. Рецепты ОЗ часто невоспроизводимы. Это в корне отличает ОЗ от НЗ.
Тогда как НЗ –
1. Целенаправленное
2. Непротиворечивое
3. Системное.
4. Воспроизводимое
НЗ часто противоречит нашему здравому смыслу (ОЗ в концентрированном виде). Например – законы квантовой механики, теорема Вейерштрасса о непрерывной на отрезке функции, нигде не имеющей производной.
В НЗ тоже есть форма рецептов. Но это на 2-м плане. На 1-м плане у НЗ – свойства и законы поведения изучаемых объектов.
Проблема источника и получения З.
Разные ФС решают ее по-разному.
Есть две крайности –
Сенсуализм (эмпиризм) – все З – из чувств (шире - опыта). Ищет эмпирическое содержание в доступных нам источниках.
Рационализм – З мы получаем путем логического рассуждения.
Существуют их комбинации и другие разновидности и подходы. Убедиться в том, что это не бессмысленная схоластика можно, потрогав скрещенными пальцами теннисный шарик с закрытыми глазами. Наши чувства скажут нам, что их два. Как мы бы узнали, что это не так, не будь у нас зрения? Есть ли тогда уверенность, что наших чувств и доступных приборов достаточно, чтобы правильно построить НАУЧНУЮ картину мира?
Тогда важен научный метод (НМ)
Теперь мы можем более осмысленно рассуждать о том, что такое научный метод, который лежит в основе НЗ и которым мы пользуемся. При помощи НМ мы узнаем (должны узнать), что под нашими пальцами не 2 а 1 шарик!
НМ – отличает –
1. Целенаправленность
2. Систематичность и непротиворечивость.
3. Это способ выражения НЗ.
4. Он отличает науку от не науки.
Повторение - еще раз!
Научное познание – его особенности
1. Мир существует независимо от нас.
2. Мир познаваем
3. Высший уровень познания – наука
4. Научное познание пользуется научным методом.
О научном методе см. выше.
Еще раз расширим нашу теоретическую базу.
Новый тривиум
Раньше в основе образования стоял старый тривиум наук. Речь шла о знаковой системе (ЗС), лежащей в основе основ – описании знания. Такой системой был ЕЯ. Поэтому изучались грамматика (синтактика ЕЯ), риторика и философия (богословие) – семантика и прагматика ЕЯ.
Сейчас невозможно не признавать огромного количества и массового употребления других ЗС.
Поэтому в основе образования и описания знания должен лежать новый тривиум – семиотический – синтактика, семантика и прагматика любых ЗС.
Пример получения З - Технология Абу- Грейб
Уточнение парадигмы – Знание
Расширив практическое понимание З, определим З – это
1. База знаний (КВ – по старому «данные»)
и
2. Когнитивный процессор (КР – «процедуры обработки») .
То есть мы различим еще раз статическое и динамическое З.
В какой форме хранятся З в реальных КС будем изучать позже.
А сейчас мы изучим «процедуры обработки» - то есть КР – то есть как мы получаем новое З.
Известно ли об этом и что известно.
Мы уже знаем пример различения БД – БЗ –
Петров учится в МФТИ
Петров и Иванов учатся вместе
Следовательно – Иванов учится в МФТИ
Возьмем еще проще и древнее –
(1) Все люди смертны
(2) Сократ – человек
След
(3) Сократ смертен
Это примеры простейших силлогизмов Аристотеля – 2-й из них силлогизм Barbara
Есть больше десятка других силлогизмов Celares, Darii – см на сайте и в курсе.
Здесь мы видим также уже знакомую форму представления З – «атом» З – предикат.
(1),(2),(3) – предикаты – так же как и суждения про Иванова и Петрова.
А теперь вспомним Пролог.
Тогда – предикаты – это элементы КВ – а механизм, порождающий новое З – предикат (3) – это «машина вывода» или когнитивный процессор (КР). Как видно – они часто вместе.
В Прологе ЛЗ входит в компилятор.
Различение КВ и КР фундаментально, но не всегда выражено явно в КС. Например – нейросети. В ОЗ есть слово «понимание». Это обработка того, что ты узнал – полученного фрагмента КВ. Часто в разговоре говорят – ты понял – это значит – ты обработал, превратил в З ту КВ, что тебе была сказана?
Теперь мы знаем что –
Знание – это база знаний (КВ) и когнитивный процессор (КР)
Последовательность описания знаний
Описание и кодирование
Это к вопросу о когнитивных структурах, составляющих Базу Знаний (КР).
Мы идем при описании З таким путем –
- понятия
- суждения (простейшеие предикаты)
- силлогизмы (логические выводы )
Теперь –
Простейшие когнитивные структуры для описания знаний
- предикаты (логика со времен Аристотеля, язык Пролог, ЛИСП)
- фреймы (Марвин Минский – 60-е гг)
- семантические сети (Джон Сова – 90-е гг.)
Понятие предметной области (ПО - knowledge domain – domain)
Определение ПО
ПО или domain это -
1. Объекты (относящиеся к данной ПО)
2. Их свойства (релевантные данной ПО)
3. Их взаимосвязи
Примеры –
- ПО программы GEOBASE
- ПО простейших видов деятельности (заварка чая, колка дров)
- ПО более сложных видов деятельности - индустриального строительства
Какие материальные, ментальные, знаковые
...
Продолжение
|