Беседы о Третьем Элементе - Яков Романович Равиц
Традиционные определения «информации» используют такие термины, как «данные», «сообщения» и «знания» из «окружающего нас мира». Первое обращено вовне, второе во внутренний мир, третье пытается добиться однозначности. Когда мы, догадываясь о существовании феномена, не можем точно выяснить его суть и границы, а вместо этого пытаемся понять, на что он похож, употребляя вспомогательные близкие понятия, определение называется демонстративным.
Данные воспринимаются как свойства вещи, которые можно представить в виде числа или последовательности символов некоторого алфавита. Напомню: диаметр нашего мяча — 12 см, цвет — красный. Данные конкретно привязаны к определенному феномену реальности, у иных — есть другие данные. Если у нас есть три таких предмета — красный, желтый и синий, то высказывание о том, что «у мячика есть цвет», неконкретно. Оно может относиться к любому их произвольному количеству и, таким образом, представляет собой абстракцию или, иначе говоря, абстрактное знание.
Знание позволяет превратить данные в высказывание, имеющее абстрактный характер. Мы можем представить упорядоченные данные в виде таблицы так, чтобы каждый их вид относился к своему столбцу К примеру, ниже содержатся четыре высказывания, имеющих характер знания. «В реальности существуют объекты», «у объектов есть цвет», «у объектов есть вес», «вес измеряется в граммах».
Или давайте предположим, что у нас есть таблица с двумя колонками — [цвет1] и [цвет2]. Если мы сможем предсказать, какой новый цвет получится в результате наложения линий от двух фломастеров разных цветов на листе белой бумаги, то мы обладаем научным знанием, потому что, наложив на реальность матрицу наших знаний, способны предвидеть результат смешивания цветов.
Записи в полях [цвет1], [цвет2] и]цвет_смешения[я назову знаниями, но не данными, потому что «Синий» может относиться к бесконечному количеству измерений. То есть, другими словами, если мы отнесем содержимое этих полей к данным, у нас будут данные по бесконечному количеству мячиков. Нам это не нужно. У нас впереди длинный путь, и с таким багажом мы не дойдем.
Знания — это абстрактные связи, привязанные к свойствам некоторой реальности, которые можно превращать в высказывания. К примеру, «Смешивая Синий и Желтый, получишь зеленый». Вместе с высказываниями в мир пришел Язык, а на его кончике — Правда и Ложь. Знания можно проверять на соответствие реальности опытным путем и результатом этих проверок будут данные и новый опыт.
Данные считаются информацией, даже если мы не способны полностью понять их смысл, достаточно, что мы их записали. Предположим, нам сказали, что вес мячика — 7 лян (市两). Даже если мы не знаем, что такое лян, «7 лян» — это все равно данные, которые мы можем записать и хранить. Если мы узнаем, что такое лян, то мы приобретем знание, которое позволит нам полностью понять, что такое 7 лян. Понимание того, что такое лян, является знанием, так как также относится к неограниченному количеству мячиков.
Если мы составим несколько высказываний на натуральном языке, мы увидим, что употребление слова данные и слова знание имеет различное отношение к природе истинности. К примеру, сравните: «По нашим данным, с восьми до десяти вечера вы находились вне дома» и «мы знаем, что с восьми до десяти вечера вы находились вне дома».
В первом случае было проведено некоторое измерение, которое зарегистрировано, и его истинность относится к «соответствию ума и вещи», то есть к соответствию результатов измерения и реальности. Но интерпретации произведенных замеров в этом высказывании нет. Говорящий как бы подчеркивает отстраненность от вопросов истинности, потому что еще не пришел к однозначному решению в плане логического соответствия. Во втором случае говорящий сверил все данные и пришел к выводу об их непротиворечивости, принял решение, и теперь он утверждает логическую истинность своего высказывания.
Знания связаны с пониманием. Понимание — это свойство внутреннего мира индивида, основанное на его интеллектуальной способности правильно привязывать данные к некоторой реальности и формировать системы знаний. Можно установить факт понимания данных, получив от индивида список и полное содержание его таблиц, проверив логику содержащихся в них высказываний на соответствие свойствам реальности, а также убедившись в адекватности сортировки данных.
Кошка по утрам ждет, пока я проснусь, и начинает мурлыкать и тереться об ногу. Почему? А потому что она знает, что получит вкусняшку, ведь так происходит каждое утро. При этом мой питомец понимает, что это обусловлено нашими добрыми отношениями, и трется об ногу. Если консервов по какой-то причине нет и полка пуста, то кошка способна понять, что сегодня неудачный день, обусловленный обстоятельствами непреодолимой силы.
Исследователи искусственного интеллекта (ИИ) с самого начала были в курсе того, что, не проникнув достаточно глубоко в природу понимания и знания, они не смогут создать ИИ. Естественный интеллект обладает всем этим по определению, но проблема состоит в том, что мы, как это ни смешно, не понимаем того, как мыслим. Натуральный язык настолько расплывчат, что нам неведомо, как мы его, вообще, распознаем. Нам известно, что такое логика, но она не применима там, где понятия неточны и не тождественны самим себе. Хорошие решения часто приходят интуитивно, а сам испытуемый не может отследить, как пришел к тому или иному заключению, залезть ему в голову мы не можем.
Получается, что единственный способ исследовать внутренний мир пациента сводится к тому, чтобы оценить его в целом как индивид, его поведение, адекватность и качество принятых им решений. Исходя из этих соображений, Алан Тьюринг в своей статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году, предложил тест (известный сегодня как Тест Тьюринга), ставящий целью определить, мыслит ли испытуемый.
Алан Тьюринг известен своей идеей принципиальной технической схемы работы абстрактного исполнителя алгоритмов, то есть по сути компьютера, которую он предложил в 1936 году. Не имея четкого определения, что
