Номологическая база как мембрана для упорядочения знаний в процессах рассуждения на уровне общества

МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИННОВАЦИИ

Вестн. Ом. ун-та. 2014. № 2. С. 136-140.

УДК 001.891

В.И. Разумов, В.П. Сизиков

НОМОЛОГИЧЕСКАЯ БАЗА КАК МЕМБРАНА ДЛЯ УПОРЯДОЧЕНИЯ ЗНАНИЙ В ПРОЦЕССАХ РАССУЖДЕНИЯ НА УРОВНЕ ОБЩЕСТВА

Номологическая база как основа систематизации знаний разворачивается в русле реализации проекта развития информационно-полевой парадигмы на базе теории динамических информационных систем. Подход к формированию системы категорий охватывает как структурный, так и функциональный уровни, позволяя определять модели-прототипы систем в ранге динамических информационых систем, анализировать процессы их информационного функционирования с выделением режимов. Номологическая база является открытой для пополнения категориями с согласованием их математической и смысло-содержательной связности. Эта база становится когнитивной мембраной, организующей общество на уровне протекающих в нём информационно-полевых процессов.

Ключевые слова: информационно-полевая парадигма, категория, коммуникация, номологическая база, общество, процесс рассуждения, система, теории динамических информационных систем.

Введение. Темой настоящей статьи является упорядочение знания. Такие опыты проводись уже в древности, например, в законах Хаммура-пи, в описаниях религиозных и светских ритуалов; в рациональной традиции первый масштабный опыт систематизации знаний предпринял Аристотель. Несмотря на значительный объем составления разных систематик знания, оказалось, что ни один из них не удовлетворял требованиям, а именно - выступить базой для автоматизации рассуждений. Это подтвердилось в не получивших конструктивного развития идеях и конструкциях Р. Луллия, в опытах создания логических машин [1]. На этом фоне вполне успешно разворачивается программа автоматизации вычислений на ЭВМ, а затем на компьютерах (*К). Зададимся вопросом, на какой базе производится упорядочение знаний. Уместно выделить следующие основания: сакральное - так предписывает вероучение; дисциплинарное - знания организуются относительно уже сформированной классификации наук, предложенное, например, ВАК РФ; натуралистическое -первична систематика природных объектов (минералов, растений, животных...). Наиболее распространёнными выступают алфавитные систематики знания, представленные в энциклопедиях, справочниках, словарях. Следует заключить, что ни в одном из перечисленных случаев даже не идёт речи об онтологической проработке вопросов избранных в каждом конкретном случае способов упорядочения материала. К этому добавим, что, как правило, не делается разграничения между предметным знанием и системой категорий, используемых для его организации.

Высказанные соображения проявляют себя в каждом конкретном исследовании, когда автор с необходимостью организует знания по избранной теме. В качестве наиболее развитых опытов здесь можно указать на логико-математические теории, ориентированные на аксиоматико-дедук-тивный идеал своего построения; систематики в геологии и минералогии, биологии; системы трансцендентальной философии Канта, Шеллинга, Гегеля. Однако совершенство математических теорий оказывалось в обратно пропорциональном отношении к их содержательным, в том числе онтологическим, интерпретациям, а содержательные системы знания не отвечали критериям математической связности.

© В.И. Разумов, В.П. Сизиков, 2014

Замысел статьи заключаетсяв в том, что, во-первых, нужно выделить в ранге фундаментальной задачу упорядочения всего знания, продуцируемого обществом, в единую систему; во-вторых, такая система, сохраняя смысловое и содержательное богатство, должна отвечать математическому критерию связности; в-третьих, предлагаемый подход к упорядочению знания должен выходить на номологический уровень, выражая те универсальные законы Мироздания, которые учитывают дополнительность физического, философского, математического начал и основываются на идеологии синтеза систем.

КСМ, полисистемная методология и ТДИС. Работа с категориями как материалом для формирования категориальных схем (КС) проводилась первоначально в русле категориально-системной методологии (КСМ), нацеленной на выделение особых классов КС, с помощью которых организуется знание любого типа. При этом КСМ позиционировалась комплексом инструментов, обеспечивающих предформализацию знания, т. е. ограничиваясь уровнем качественных моделей [2]. На пути понимания множества методологических программ и логик обнаружилась возможность для их синтеза в интересах формирования универсальной программы в ранге полисистемной методологии, поддерживающей междисциплинарные исследования и проекты [3-6].

Недостатком КСМ и полисистемной методологии оставалось то, что категориальный аппарат КСМ вообще формировался вне постановки задачи о соблюдении внутренней связности категорий, а полисистемная методология оказалась только опытом, где связность устанавливалась для категорий, вводимых в разные КС, и для решения разнообразных задач без изначальной ориентации на синтез.

В теории динамических информационных систем (ДИС, ТДИС) впервые ставится задача не просто формировать отдельные КС для решения локальных задач, а делать это с учётом того, что всякая отдельная задача есть путь к раскрытию одного из фрагментов Мироздания, следовательно, истинные знания должны быть ориентированы на мегазадачу синтеза систем в масштабах Мироздания в целом [4-6]. Несмотря на грандиозность масштабов, такая задача имеет решение посредством того, что, во-первых, все знания можно выражать с помощью гносеологическиёмких форм - категорий и КС; во-вторых, категории, включённые во всё многообразие КС, разработанных по мере развёртывания ТДИС и её приложений, образуют полносвязную концепцию знания, основанную на законах, общих для материи и интеллектуально-духовной субстанции, и она получила название «номологическая база» (НЛ-Б'); в-

третьих, несмотря на достигнутый уровень математической связности НЛ-Б', она носит характер процесса, обеспечивая её открытость, т. е. возможность для пополнения новыми категориями.

От ТДИС, ГО-СТ до ДИС-технологии. Появление ТДИС не просто продолжило и синтезировало подходы по поиску «совершенных» систем, но с ее помощью удалось выйти на уровень онтологии, где ДИС получает определение в системе аксиом как аналитический объект [4-7]. Однако оставалась недоопределённость ДИС как системы. При обращении к системному подходу обнаруживалось, что множество определений систем помещались в спектре, ограниченном противоположными подходами: формально-математическими определениями, не имеющими в своей основе проработки существа того, что есть система; онтологическими и содержательными определениями в работах А.И. Уёмова [8], Ю.А. Урманцева [9], С.П. Никанорова [10], где общий подход к описанию систем не получал серьёзного математического выражения, необходимого для осуществления имитационного моделирования. Попытки выявить системный аспект в ТДИС выводили на генотипологию, где процесс информационного функционирования (ПИФ) ДИС получал характеристики на языке генетически обусловленных семейств операторов, а в структурах некоторых ДИС появились инварианты инфраструктурного содержания. Интеграция дефиниции системы А.И. Уёмовым с положениями генотипологии в ТДИС позволили определиться с понятием генетически обусловленной структуры (ГО-СТ) как математическим эквивалентом понятия системы.

Использование ГО-СТ сделало возможным формирование информационных основ синтеза систем, нацеленных на обеспечение имитационного моделирования во всей его полноте, в том числе на выработку соответствующего языка программирования. Если ПИФ любой ДИС стал представать как система, получив не одно описание в ранге ГО-СТ, то на уровне структур статус системы оказался надёжно присущим лишь определённому классу ДИС, образующим в целом ГО-СТ в ранге сети ДИС-*К. Зато такой класс ДИС выявил онтологию смысла, а сеть ДИС-*К предстала как система знаний. Причём части любого ДИС-*К допускают такое описание на языке нумерации в системе счисления с основанием 3, что для структуры и функционирования ДИС-*К оказывается характерной ритмическая природа организации [4]. Итак, соединение системного статуса ДИС и на структурном, и на функциональном уровнях позволило объединить в программе информационных основ синтеза систем систему знаний, синтез как автомат, имитацию. Реализацию этого на уровне имитационного моделиро-

138

В.И. Разумов, В.П. Сизиков

вания обеспечивает язык программирования в ранге ДИС-технологии.

Более того, оказалось, что уже ДИС-*К уровня 4, имеющий 81 вершину, обладает богатым и доступным смысловой интерпретации информационным потенциалом -свыше 1022 осмысленных понятий. Так что на смысловом уровне вполне достаточно ограничиться относительно универсальным 81-вершинником информационных основ синтеза систем, принимая совокупность всех его осмысленных подсистем за НЛ-Б'. Вся НЛ-Б' недоступна субъекту ввиду громоздкости её потенциала, так предусматривается возможность пополнения её данных в текущем режиме. На сегодня выявлена и выставлена (http://thoughtring.com/) её определившаяся часть, открытая для пополнения.

Процесс и управление им как системы. Для организации автоматизированной и интерактивной работы с системами необходимо придать статус системы процессу и управлению им. Традиционно схемы процессов представляются в виде чёрных ящиков, а управление носит внешний характер через дополнение ветки обратной связи. Описание процесса уравнениями не предусматривало знание физики процесса, а представляло собой поиск методом проб и ошибок выражения некоторой передаточной функции, связующей выходные данные с входными. Работа обратной связи при этом игнорировала, по сути, принцип направленности времени.

Для придания процессу системного статуса следует обеспечить условие его возвратности, т. е. процесс должен представать как перемещение ресурса по замкнутому циклу. Тогда чёрный ящик заменяется механизмом переработки ресурса. Параметры, характеристики данного механизма и их изменения определяют физическое содержание процесса, а сам процесс выражается в режимах его изменения, доступных регулированию. Регулирование может проистекать от изменения параметров как у самого механизма процесса (и тогда имеем внутреннее управление), так и у пристройки к механизму дополнительного искусственного блока (и тогда имеем внешнее управление).

Существенно, что у процесса, представленного указанным образом в ранге системы, проявляется свойство автономности, когда за счёт перерабатываемого ресурса появляется способность к его целенаправленному накоплению до определённых уровней, достижение которых приводит к трансформации, сопровождающейся изменением параметров механизма процесса. Процесс приобретает способность к принятию решений и самоуправлению [11]. Не составляет в этом исключения и процесс рассуждений.

Процесс рассуждения как система и обеспечение этого через номологиче-

скую базу. ПИФ выражает перераспределение ресурса по готовой качественной модели, а процесс рассуждения формирует такую модель. Но за счёт НЛ-Б' процесс рассуждения тоже может быть проинтерпретирован как перераспределение ресурса - мысли по готовому орграфу «Информационные основы синтеза систем». В [4, с. 30] представлен вариант этого орграфа уровнем на 1 ниже (ДИС-*К уровня 3). Так оказывается возможным в русле информационного подхода устанавливать соответствие между информационно-математическими характеристиками процессов рассуждения в ранге режимов ПИФ ДИС и смысло-содержательными особенностями мысли, тоже как своеобразных режимов представления рассуждений на качественном уровне.

Начала формализации и алгоритмизации рассуждений закладываются Аристотелем. Логика, разработанная Стагиритом, определяет приоритет в интеллектуальной культуре линеаризованного мышления. При анализе причин и последствий эпистемологического, лингвистического и семантического поворотов философии из поля зрения уходит отсутствие учёта психофизиологического фактора. К сожалению, большинство философов игнорирует то обстоятельство, что все перечисленные повороты затрагивают только ресурсы левого полушария мозга. А при этом из мыслительного процесса элиминируются не только эмоции, но и визуализации, главное, современные эпистемологические программы не ориентированы на то, чтобы технологии рассуждений, интеллектуальной деятельности использовали ресурсы межполушарного диалога. В этом случае процесс рассуждения как система должен предусматривать согласование процедур конструирования гипертекстовых конструкций с их линеаризованными интерпретациями, как это делается в ТДИС, когда любая из категориальных схем дополняется её описанием. В ходе совершенствования процедур согласования графопо-строения с описанием полученных схем решалась и задача согласования категорий, используемых во всех схемах.

НЛ-Б' была получена в решении последовательности задач по формированию: информационных основ системы знаний [4], информационных основ синтеза [5], информационных основ имитации [6], наконец, в работе «Приложение информационных основ синтеза систем» [12] было показано, что множество категорий, ранее введённых в разработку ТДИС и её приложений и использованных в категориальных схемах и их описаниях, образуют внутренне согласованную в смысло-содержательном отношении систему, отвечающую критериям математической связности. Таким образом, можно говорить о внутренне закономерном характере организации полученного в развитии

ТДИС множества категорий, а потому обозначать её НЛ-Б'. Достоинством НЛ-Б' категорий является то, что свойство её внутренней связности не противоречит её открытости для наполнения новыми категориями. Это реализуется за счёт «квантованности» внесения новых категорий строго в стандартных категориальных схемах с числом категорий, кратным трём: 3, 9, 27, 81...

НЛ-Б' выполняет функции универсального интерпретатора для любой информации, поддерживая учебную, научную, проектную деятельности [13], что усиливается её использованием для смыслового поиска информации в проекте «Первая смысловая сеть» (http://thoughtring.com/).

Практика использования номологи-ческой базы. В настоящее время НЛ-Б' включает более 800 категорий, каждая из которых выражает некую подсистему из вышеуказанного ДИС-*К уровня 4. НЛ-Б' как система отвечает требованиям: связности, содержательно-смысловой определённости, релевантности предметным областям. Это позволяет описать алгоритм для практического применения НЛ-Б'.

На первом этапе из НЛ-Б' экспертным способом выделяется категория, релевантная изучаемому предмету в целом. На втором этапе на структурном уровне строится с использованием данных НЛ-Б' модель предмета как категориальная схема в ранге ДИС-*К соответствующего уровня. На третьем этапе категории НЛ-Б' полностью или частично заменяются на понятия, характеризующие данный предмет.

В случае если категории, охватывающей весь предмет, не находится, можно ориентироваться на поиск категорий, релевантных частям предмета, а уже их объединять в единую модель в рамках ДИС-*К уровня 4. При этом возможны предметные понятия с новым смысло-содержанием, отсутствующим в НЛ-Б', и тогда их можно включить в НЛ-Б' в ранге её категорий.

Работа с НЛ-Б' позволяет уточнить представление о категориях. Термины НЛ-Б' есть категории, отвечающие критерию релевантности предметным областям. Одновременно НЛ-Б' не исчерпывает всего множества категорий, если в качестве необходимого условия категорий выделять их участие в организации, например, инфраструктуры мышления. В таком случае к множеству категорий будут также относиться понятия, выражающие когнитивный, психический и иные настрои мышления.

Автоматизация процесса рассуждения на уровне общества. Существование и развитие общества и человека всё в большей степени связывается с совершенствованием автоматизации, особенностью которой становится поддержка ею специализации человеческой деятельности. Со второй половины XX в. с нарастающей интенсивно-

стью обсуждается тема «ускорения исторического времени». Отталкиваясь от этой идеи, делаются выводы о приближении человечества к кризису, «точке сингулярности». Анализ ситуации с позиций ТДИС позволяет предположить, что «ускорение исторического времени» есть эффект психологического уровня, обусловленный ростом иерархизации общества и автономизации индивидов и социальных групп. Относительная доля перерабатываемого ресурса в автономной подсистеме всё более сокращается, а это и приводит к восприятию того, что работа такой подсистемы осуществляется на всё более высоких частотах [14]. Складывается также впечатление, что интенсификация труда может нарастать практически безгранично за счёт специализации человеческой деятельности. По сути, с конца XX - начала XXI в. усиливается рассогласование хода физического времени в масштабах биосферных, геологических и социальных процессов.

С учётом сказанного автоматизация процессов рассуждения с применением но-мологической базы способна выступить средством устранения отмеченного рассогласования, но при условии, что она будет реализовываться на уровне общества. Автоматизация обеспечивается за счёт следующих моментов: 1) для выбора качественной модели имеется открытая конечная система категорий, отражённая в НЛ-Б'; 2) за счёт интерпретаций категорий НЛ-Б' её использование доступно к применению в любых предметных областях; 3) процедуры выбора, обработки, интерпретации категорий пополняются совершенствующимися программными инструментами, включая автоматизацию поиска информации в Интернете на основе смысло-содержательной специфики поискового запроса.

Заключение. Если конструктивно отнестись к задаче о приведении в соответствие науки и образования требованиям новой эпохи, переход к которой начался с конца XX в., следует обратиться к проработке нескольких ключевых тем, объединённых онтологией информационно-полевой парадигмы. В русле развёртывания данной парадигмы формируется ТДИС [7] и программа синтеза систем [4-6] с выходом на области приложений [12]. Важное место в этом движении занимает изучение нескольких актуальных вопросов, где соединяются представления о законе в ранге НЛ-Б'.

В статье показано, что в ходе усовершенствования процессов производства информации и знаний актуализируется выявление их механизмов и режимов, а вслед за этим и выход на целенаправленное использование закономерностей производства и передачи знаний. Эти закономерности связаны с выявлением категориальной инфраструктуры знаний, позволяющей не только

140

В. И. Разумов, В. П. Сизиков

структурировать, систематизировать их, но и перейти в анализе знания на функциональный уровень. Представление предмета любого масштаба в форме ДИС с применением процедур дешифровок, свёрток, мутаций дополняется функциональной проработкой, когда мы переходим к анализу ПИФ для данной ДИС. В результате любая содержательная (качественная) модель доводится до уровня имитационной модели, включая и численные эксперименты на *К.

НЛ-Б' представляет собой систему категорий, основу которой образует ДИС-*К уровня 4 информационных основ синтеза систем. Ведущая идея НЛ-Б' заключается в осмыслении всех входящих в него подсистем. В указанном ДИС-*К уровня 4 осмысливаются все его подсистемы типа ДИС-*К, вплоть до каждой отдельной категории как ДИС-*К уровня 0. Таким образом, осмысление категорий ведётся в направлениях, определяемых операциями дешифровок и свёрток. Высокая логическая связность категорий НЛ-Б' сопровождается её богатой содержательно-смысловой спецификой, а также открытостью как способностью практически неограниченно пополняться новыми категориями. Дополнение НЛ-Б' формальным алфавитом с индексацией всех категорий и блоков позволил реализовать программы автоматизации рассуждений и поиска информации в Интернете (http:// thoughtring.com/) на онтологии, выражаемой самой НЛ-Б'.

IT-технологии становятся всё более значимым фактором в развитии общества, но быстрое развитие автоматизированных механизмов коммуникации, образования сетевых субъектов не дополняется ростом когнитивного потенциала общества и индивидов, кардинальным совершенствованием интеллектуальных технологий. В настоящее время разработанная на основе ТДИС НЛ-Б' способна выступить в роли когнитивной мембраны, организующей общество на уровне протекающих в нём информационно-полевых процессов.

ЛИТЕРАТУРА

[1] Голубниченко А. Н. Логические машины: от Р. Луллия к ТДИС // Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ09) : матер. Всерос. конф. с ме-ждунар. участием. Новосибирск, 2009. Т. 2. С. 140-144.

[2] Разумов В. И. Категориально-системная методология в подготовке ученых : учебное пособие. Омск : ОмГУ, 2004. 277 с.

[3] Разумов В. И., Сизиков В. П. Успехи полисистемной методологии и перспективы ее применения // Актуальные проблемы электронного приборостроения : тр. 3-й Междунар. науч.-техн. конф. : в 11 т. Новосибирск, НГТУ, 1996. Т. 6. С. 116-125.

[4] Разумов В. И., Сизиков В. П. Информационные основы синтеза систем : монография : в 3 ч. Ч. I: Информационные основы системы знаний. Омск : Изд-во Ом. гос. ун-та, 2007. 266 с. URL: http://www.omsu.ru/file.php?id=2594.

[5] Разумов В. И., Сизиков В. П. Информационные основы синтеза систем : монография : в 3 ч. Ч. II: Информационные основы синтеза. Омск : Изд-во Ом. гос. ун-та, 2008. 344 с. URL: http:// www.omsu.ru/file.php?id=4265.

[6] Разумов В. И., Сизиков В. П. Информационные основы синтеза систем : монография : в 3 ч. Ч. III: Информационные основы имитации. Омск : Изд-во Ом. гос. ун-та, 2011. 628 с. URL: http://www.omsu.ru/file.asp?id=6759. URL: http:// www.omsu.ru/file.asp?id=6760.

[7] Разумов В. И., Сизиков В. П. Основы теории динамических информационных систем : монография. Омск : Изд-во Ом. гос. ун-та, 2005. 212 с. То же. URL: http://www.omsu.ru/file.php? id=4264.

[8] Уёмов А. И. Свойства, системы и сложность // Вопросы философии. 2003. № 6. С. 96-110.

[9] Урманцев Ю. А. Заметки системонома об экологических модификациях // Экологические модификации и критерии экологического нормирования. Л. : Гидрометеоиздат, 1991. С. 61-75.

[10] Никаноров С. П., Никитина Н. К., Тесли-нов А. Г. Введение в концептуальное проектирование АСУ: анализ и синтез структур. М. : Ракетные войска стратегического назначения, 1995. 234 с.

[11] Разумов В. И., Сизиков В. П. К новой парадигме закона // Журнал проблем эволюции открытых систем. 2011. Т. 2. С. 40-59.

[12] Разумов В. И., Сизиков В. П. Приложения информационных основ синтеза систем: ДИС-развёртки и парадигма закона : монография. Электрон. текстов. дан. Омск : Изд-во Ом. гос. ун-та, 2013. 532 с.

[13] Разумов В. И., Сизиков В. П. Практика с мутациями ДИС-компьютеров // Вестник НГУ. Серия «Философия». 2013. № 3. С. 16-22.

[14] Разумов В. И., Сизиков В. П. Методология системного подхода на базе ТДИС в развитии интеллектуальных технологий // Системный анализ и информационные технологии : тр. 5-й Междунар. конф. : в 2 т. Красноярск : ИВМ СО РАН, 2013. Т. 1. С. 266-275.