Диссертация (Философские и методологические аспекты информатики - теоретический анализ), страница 10

Следует отметить, что содержание специальных и даже частнонаучных методологий не сводится лишь к описанию используемых методов познания. Ведь даже описать научный метод невозможно без определения предмета и объекта изучения данной науки, а также определения используемых терминологических рядов (терминосистем). Также к частнонаучным и конкретно - научным методологиям относятся вопросы установления связей конкретных наук с другими науками. Иными словами – определение статуса науки. Для методологии современной информатики вопрос определения ее статуса является весьма актуальным, ввиду наличия в ней компьютерного и документоведческого направлений, относящихся к техническим и социальным наукам.

Особенностью современного этапа развития науки является появление и развитие новых наук и научных направлений, статус которых и отношения которых с традиционными науками нуждаются в более точном определении. Примером такой науки является, например, когнитология, которую называют “наукой о сознании”. Предмет когнитологии, как это явствует из названия, пересекается, хотя бы отчасти, с предметом психологии.

Современная информатика включает в себя два основных направления : компьютерное и документоведческое, которые отвечают двум разным традиционным классам наук : техническим и социальным. Вполне очевидна необходимость ревизии не только классификации наук, но и ревизии соответствующих конкретнонаучных и частнонаучных методологий. Отмеченное в первой главе и рассмотренное подробно в пятой главе широкое распространение информационной мифологии имеет отношение и к общенаучной методологии. Это связано с тем, что “информациология” претендует на роль некоей “сверхнауки”, “объединяющей” все естественные, социальные и технические науки.

В рассматриваемой в завершении данной главы работе В. А. Канке, по существу, дан яркий пример ревизии частнонаучной методологии технических наук. Целью настоящего исследования является ревизия конкретнонаучной и частнонаучной методологии информационных наук. В числе рассматриваемых вопросов - их объект и предмет, используемые в них методы, их классификация, терминология и их научный статус. Эти вопросы выделены как сугубо методологические проблемы современных информационных наук.

А. Д. Урсул в [210] еще в семидесятые годы того века подчеркивал сложность понятия информации и необходимость определения этой сложности. Вполне очевидны возможности структурного расчленения понятия с включением в него подчиненных понятий, а также с помощью определения отношений понятия информации с понятием знаний. В некоторых из приведенных в статье автора определений [137] понятие знание включается или отождествляется с понятием информации. В [189] приведено следующее суждение на эту тему: “Категория знания по отношению к категории информации приобретает смысл именно в гносеологическом контексте. Ин­формация приобретает значение знания, когда она воспринята человеком и приобрела смысл”. В ряде случаев, более редких, к знаниям относят информацию, наделенную свойством истинно­сти. В этом случае “ложная, неистинная информация” не есть знание или есть “ложное знание“. Связь понятий информации и знания вполне очевидна, но структура этой связи многими авторами представляется не менее витиевато, чем в приведенном выше суждении.

В последнее время разработаны методологически ясные схемы отношений информации и знаний, включающие в себя и другие понятия. Ниже воспроизведена схема отношений “данные – информация - знания” из [217]. В [295, 296] и других работах современных западных авторов выдвигается так называемая DIKW–модель (от англ. data, information, knowledge, wisdom — данные, информация, знания, мудрость), в которой находят иерархические отношения подчинения понятия данных, информации, знания и даже понятие мудрости, находящееся на верхнем уровне иерархии.

DIKW – модель представляет собой “информационную иерархию”, где каждый уровень добавляет определенные свойства к предыдущему уровню. В ее основании D (data - данные) находится уровень данных. Следующий уровень I (informatoin). Уровень информации добавляет контекст. Следующий уровень K (knowledge - знание) – уровень знания, добавляет механизм использования по типу “как”. Следующий уровень W (withdom - мудрость) – уровень знания, добавляет условия использования по типу “когда”. На рисунке 2.1 представлена описанная модель.

Рисунок 2.1

DIKW – модель весьма выразительно показывает отношения между понятиями данных, информации и знаний. Понятие “мудрость” мы будем в данном разделе рассматривать как дополняющее понятие знаний и отдельно рассматривать не будем. Важно отметить, что понятие данных в этой модели не определяется. Это само по себе является примером “понятийной работы”, важным с точки зрения искусства конструирования понятий. Однако он же показателен как пример того, как прагматические требования принуждают автора создавать определения, отвечающие “конкретным” требования лишь на локальном уровне. Вполне очевидный дефект “локальности” лишает такие определения какого-нибудь общего значения.

В тоже время определить понятие данных принципиально важно для любой модели, связывающей в единую понятийную цепь данные, информацию и знания. В этом случае появляется возможность создания субъективного (присущему субъекту) определения понятия информации, отвечающего не только требования четкой соотнесенности с понятием знаний, но и имеющего черты “псевдосубстанциональности”, рассмотренной в схеме рисунок 2.1 выше. Следует отметить, что DIKW - модель и ей подобные относятся к субъективным (функционально - кибернетическим) определениям понятия информации, хотя бы по признакам сложности и наличия отношений со знаниями.

В последнее время в отечественной литературе появились работы [103], в которых выдвигаются собственные модели понятийных цепей, связывающих данные, информацию и знания. На рисунке 2.2 воспроизведена схема такой “понятийной цепи”, где обозначены вместо уровня D – “этап Д”, являющиеся теми же самыми данными. Вместо I – “этап И” (информация), а вместо K – “этап З” (знания). На рисунке 2.2 показан также этап “К”, который мы здесь не рассматриваем.

К

Д

И

З

Рисунок 2.2

Тождественность этой схемы и DIKW-модели вполне очевидна: отличие только в замене понятия “мудрости” на понятие “компетентности”, которое добавляет более содержательное в ряде случаев качество. Далее рассмотрение схемы отношений данные – информация – знание будем ограничивать понятием знания.

Самое очевидное – присвоить данным определение “носителя информации”. Чаще всего, так и делается при интерпретации понятийных цепей наподобие DIKW-модели. Однако, это не совсем верно и вносит путаницу, хотя бы в силу того, что термином “физический носитель информации” обозначаются различные физические материальные объекты, используемые в современных информационно - коммуникационных технологиях для хранения, передачи и обработки данных. На рисунке 2.3 ниже представлена схема отношений данные – информация – знание, расширенная до физических носителей информации (ФНИ).

З

И

Д

ФНИ

Рисунок 2.3

Известны устно-речевая, письменная, графическая, аудивизуальная, компьютерная, документальная и другие формы представления информации, показанные в таблице 2.1. Из всех возможных форм представления информации, на наш взгляд, надо выделить три формы непосредственного представления информации: устно - речевая, письменная и графическая. Эти формы служат непосредственному восприятию информации человеком без использования каких бы то ни было технических устройств. Рассмотрим отношения этих трех форм, пытаясь определить соответствующие этим формам субстанционально - объектные характеристики ФНИ – Д – И (рисунок 2.3).

Таблица 2.1

Формы представления	ФНИ	Д
Устно-речевая	Звуковые колебания	Фонемы речи
Письменная	Бумажный или другие носители	Цифро-буквенные данные
Графическая	Бумажный или другие носители	Графические образы, символы и др.

Очевидно, что ФНИ выступает как псевдосубстанция – “материальный агент” по [219], служащий для переноса информации, а (Д) данные выступают как способ материального преобразования и выражения информации на материальном агенте ФНИ. Таким образом, выявляются связи в неразрывной цепочке отношений ФНИ – Д. Неразрывность связи ФНИ – Д вполне очевидна: данные, как объективная форма представления информации, не существуют без своего материального носителя.

Более сложным образом рассматриваются отношения по схеме (рисунок 2.3) для других форм представления информации, не являющихся непосредственными в силу использования технических средств и особых ФНИ в виде электромагнитных колебаний, магнитных или оптических носителей (дискет, компакт - дисков и пр.). В этих случаях резко усложняется структура данных, как способа материального преобразования и выражения информации. Сами данные разделяются на первичные и вторичные, вводятся процедуры модулирования (демодулирования), кодирования (декодирования), форматирования, а также представления (визуализации) и пр.

Если ограничить рассмотрение относительно простыми техническими средствами, без сложной обработки данных, то, несмотря на резкое усложнение структуры данных, на “выходе” для субъекта остаются все те же три формы непосредственного представления информации: устно - речевая, письменная и графическая. Другие формы представления информации человек непосредственно не воспринимает, и цепочка отношений по схеме (рисунок 2.3) сохраняется. В этом случае человек (субъект) воспринимает информацию из полученных данных как результат их интерпретации.

Но каковы отношения между информацией (И) и знаниями (З)? Сложившееся понимание связи двух важнейших понятий подсказывает подчиненное отношение информации по отношению к знаниям: субъект воспринимает те или иные виды информации в зависимости от сложившихся у него знаний. Эти зависимости описываются так называемыми “информационными моделями”, которые связывают, например, актуальную информацию о курсах валют со знаниями о финансовой коньюнктуре. Здесь мы сталкиваемся с проблемой разнообразия знаний и соответствующей им информации, в силу которой оказывается невозможным рассмотреть отношения между ними (И - З), как это показано на рисунке 2.3 выше.

Предлагаемая схема отношения понятий, изображенная на рисунке 2.3, оказывается весьма плодотворной для разрешения противоречий и парадоксов математической теории связи К. Шеннона: для этого оказывается достаточным отнести все количественные отношения, подробно проанализированные в [219], не к информации, а именно к данным. В этом случае все полученные в рамках этой классической теории отношения справедливы именно для определения “информационной емкости” данных в дискретном сообщении. Также к данным должно быть отнесено понятие “self - information”. Этим понятием в англоязычной литературе отделяют информацию “вообще “ от той, к которой применима количественная мера К. Шеннона (то есть данных).

Вышесказанное позволяет ввести следующие определения свойств понятий информации, знания и данных: