Суть предложенной когнитивной концепции

Процесс познания рассматривается нами как многоуровневая иерархическая система обработки информации, в которой каждый последующий уровень является результатом интеграции элементов предыдущего уровня. На 1-м уровне этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия, которые на 2-м уровне интегрируются в чувственный образ конкретного объекта. Последние, в свою очередь, на 3-м уровне интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, образующие на 4-м уровне кластеры, а на 5-м — конструкты. Система конструктов на 6-м уровне составляет текущую парадигму реальности (т. е. человек познает мир путем синтеза и применения конструктов). На 7-м уровне обнаруживается, что текущая парадигма не является единственно-возможной.

Данные, информация, знания

Существует неопределенность смыслового содержания («разночтения») терминов: «данные», «информация», «знания». Мы считаем целесообразным определить их следующим образом.

Данные представляют собой информацию, рассматриваемую в синтаксическом аспекте, т. е. безотносительно к ее содержанию и использованию или семантике и телеологии (обычно на каком-либо носителе или канале передачи).

Информация — это данные, проинтерпретированные с использованием тезауруса, т. е. осмысленные данные, рассматриваемые в единстве синтаксического и семантического аспектов.

Знания есть система информации, обеспечивающая увеличение вероятности достижения какой-либо цели, т. е. по сути знания — это «ноу-хау» или технологии.

Вышесказанное резюмируем в следующей форме:

Знание = Информация + Цель Информация = Данные + Смысл;

Знания = Данные + Смысл + Цель.

Необходимо отметить, что при разработке предложенной интерпретации содержания данных понятий и формы представления их соотношения учтены и использованы разработки В. Н. Лаптева, а также Владимира Кива, приведенные на его сайте: http://vlak.webzone.ru/rus/it/knowledge.html.

В этой связи необходимо отметить, что название теории информации Шеннона не вполне соответствует предлагаемому пониманию содержания понятий «данные — информация — знания»: теорию Шеннона более точно можно называть «теорией передачи данных по каналам связи». Общеизвестная количественная мера Шеннона «для измерения количества информации» также является лишь мерой количества данных, т. к. не содержит семантического аспекта.

Количественная теория автоматизированной интерпретации данных, основанная на теории информации, в настоящее время только создается и получила название семантической теории информации. Предложены различные количественные меры для измерения смысла информации [2, 5, 6]. Из них выделяется мера А. Харкевича, в основу которой положено понятие цели.

В литературе и А. Харкевичем это не отмечается, но, учитывая вышеизложенное, по сути дела можно утверждать, что фактически им в 1962 году впервые предложена научная количественная мера знаний.

Однако предложенная А. Харкевичем мера не удовлетворяет принципу соответствия, обязательному для более общей теории, аналогично тому, как, например, мера Шеннона сводится к мере Хартли в случае равновероятных событий. Поэтому теория А. Харкеивча стояла особняком от теории информации Найквиста — Хартли — Больцмана и Шеннона и нуждалась в развитии, что и было осуществлено автором [2].

Известно, что корреляция не является мерой причинно-следственных связей. Если корреляция между действием некоторого фактора и переходом объекта управления в определенное состояние высока, то это еще не значит, что данный фактор является причиной этого перехода. Для того чтобы по корреляции можно было судить о наличии причинно-следственной связи, необходимо сравнить исследуемую группу с контрольной группой, в которой данный фактор не действовал.

Высокая вероятность перехода объекта управления в определенное состояние в условиях действия некоторого фактора также сама по себе не говорит о наличии причинно-следственной связи между ними, т. е. о том, что данный фактор обусловил переход объекта в это состояние. Это связано с тем, что вероятность перехода объекта в это состояние может быть и сама по себе очень высокой независимо от действия фактора. Поэтому в качестве меры силы причинной обусловленности определенного состояния объекта действием некоторого фактора Харкевич предложил логарифм отношения вероятностей перехода объекта в это состояние в условиях действия фактора и при его отсутствии или в среднем. Таким образом, вероятность перехода объектов в некоторое состояние в исследуемой группе сравнивается с средней вероятностью перехода в это состояние по всем группам, и это среднее выступает в качестве контрольной группы.

Таким образом, семантическая мера информации Харкевича является мерой наличия причинно-следственных связей между факторами и состояниями объекта управления.

В связи с тем, что подход Харкевича является ярким примером нормативного подхода, будет уместно вспомнить о нормативном и критериальном подходах к оценке (идентификации) состояния объекта.

При критериальном подходе это состояние оценивают по жесткой системе критериев. Правда остается открытым вопрос о том, каким образом формируется эта система критериев.

При нормативном подходе, который получил свое название от понятия «норма», сначала формируется эта норма, а затем состояние объектов оценивается относительно этой нормы. В частности, если это сформированное понятие нормы зафиксировать, стандартизировать, как и критерии его определения и сравнения с ним, то мы получим одни из вариантов синтеза критериального подхода.