Знание как высшая форма информации

Кантовский "синтез схватывания" и внешняя информация

Внешняя информация как проявление внутренней информации познаваемого объекта кодируется и передается от объекта к субъекту, аффицируя чувственность последнего (Аффицировать – сводить воедино воздействие на чувственность и приведение ее в действие.) своим информационным разнообразием, частично отображающим многообразие свойств и состояний объекта в пространстве-времени. Однообразие неинформативно. Через декодирование внешней информации, тождественное кантовскому "обозрению многообразия", наша чувственность в своем признаковом пространстве регистрирует это информационное разнообразие внешней информации.

Результаты регистрации во времени объединяются в цельный образ объекта в мгновении (гештальт) мозговыми механизмами параллельной обработки информации, создающими единое перцептивное поле. Так осуществляется кантовская сборка многообразия представлений – "синтез схватывания" – предтеча ассоциирования образа, или на языке кибернетики – идентификации (распознавания образов).

Кантовский "синтез воспроизведения" и идентификация объекта

По Канту "синтез схватывания неразрывно связан с синтезом воспроизведения" представлений в воображении, т.е. в области рассудка. Синтез воспроизведения представлений об объекте вызывает рассудочные ассоциации одних представлений через другие и соответствует психологической процедуре идентификации (опознавания) объекта – принятию решения об отнесении его к одному из известных классов (в том числе, к классу "новый, неопознанный (В работе Я.З. Цыпкина "Основы информационной теории идентификации" (1984) принято иное понятие идентификации как "определения структуры и параметров систем по наблюдениям" (это известная в кибернетике задача "черного ящика"). )") .

Значит, идентификации должна предшествовать особая деятельность рассудка – классификация, которая еще до акта познания формирует в памяти субъекта эмпирические классы объектов. Само воспроизведение представлений, объединенных "синтезом схватывания" в гештальт, есть их вспоминание, которое невозможно без памяти как необходимого атрибута рассудка и без эмпирических классов, в пределах которых идентифицируется объект.

Классификация является необходимым и всеобщим условием возможного опыта, ибо вне ее каждый объект идентифицировался бы в каждом опыте как абсолютно новый, даже если бы это был один и тот же объект. Поскольку по Канту "необходимость и строгая всеобщность суть верные признаки априорного знания", способность к классификации априорна, но это не чувственный, а рассудочный априоризм. Дело в том, что классификация производится по определенным правилам, связанным с формированием информационных порогов обнаружения и различения классов, а "способность давать правила" Кант относит к рассудку. Мыслящий субъект всю свою жизнь занимается классификацией, без которой эффективное познание было бы просто невозможным. Но через механизм классификации априорный рассудок связан с эмпирикой чувственности. Значит, в кантовском "синтезе воспроизведения" априоризм рассудка вынужден объединиться с опытом, что, по-видимому, и происходило при раннем становлении человеческого рассудка и сознания в целом. Как следствие, априорный рассудок вне всякого опыта, вне связи с генетически закрепленным опытом представляется сомнительным.

Механизм идентификации действует по априорным правилам принятия решения в условиях неопределенности (у Канта "синтез воображения основывается до всякого опыта на априорных принципах"). Полагаем, что природу данного априоризма следует усматривать в инстинкте самосохранения, для "информационного обеспечения" которого генетически сформировался адаптивный алгоритм идентификации познаваемых объектов в условиях неопределенности. Идентификация обеспечивает способность рассудка мыслить объект чувственного созерцания через интегрирующее суждение, дающее сознанию единое однозначное представление познаваемого объекта в отличие от других возможных объектов.

В кибернетических системах, в компьютерных системах искусственного интеллекта давно реализованы адаптивные алгоритмы классификации, идентификации (распознавания образов), ассоциативные структуры памяти, и у нас нет оснований полагать их принципиально иными в биологических и интеллектуальных системах, в том числе в человеческом сознании, имеющем свою генетику.

Кантовский "синтез узнавания" и ценная информация

Итак, кантовское воспроизведение в воображении (идентификация объекта) – лишь первый шаг рассудка к "узнаванию в понятии", т.е. к познанию объекта, ибо "всякое знание требует понятия, каким бы несовершенным или неясным оно ни было" (И. Кант). Целью "усилий разума", т.е. познания как такового, является кантовское "положительное знание", расширяющее границы миропонимания на основе совместной деятельности опытного и внеопытного познания в формировании понятий. Деятельностное, т.е. активное знание включает в себя не только "эрудированное" наполнение (понятия, словарь) тезауруса субъекта, но и когнитивные процедуры управления этим наполнением (поиск, фильтрацию и сортировку информации, логический вывод и др.). Именно эти процедуры позволяют вслед за идентификацией объекта (в форме образа, лишенного предметных деталей) сформировать в сознании кантовскую абстрактную "схему рассудочного понятия" на пути к пониманию объекта. Природа схематизма мышления для Канта скрыта. Но следуя императиву единства сознания в синтезе многообразия представлений и в то же время понимая аналитический характер абстрактных рассуждений в рамках формальной логики, Кант предлагает "синтетическую" трансцендентальную логику, предметом которой являются не столько формально-логические отношения между суждениями и понятиями касательно созерцаемых объектов, сколько априорные законы рассудка, разума и "основанных на разуме знаниях, благодаря которым мы мыслим предметы совершенно a priori". В такой постановке не обойтись без оценки содержательной, т.е. информационной ценности суждений и понятий для синтезирующей деятельности сознания, направленной на синтез "объективно значимых знаний". Трансцендентально-логическим подходом Кант неявно конституирует селекцию (поиск и отбор) ценной информации в качестве первого этапа апперцепции. Действительно, познающий субъект схематизирует не все чувственно синтезированные образы, а лишь прагматически ценные для себя, исходя из своих актуальных целей. Соответственно под ценностью информации мы вслед за А.Д. Урсулом понимаем прагматическое отношение между субъектом, его целью и информацией об объекте. Информация обладает необходимыми для реализации цели свойствами, и чем больше необходимых свойств, тем ценней информация. Отсюда ценность информации есть непосредственный аргумент ее функции полезности, определяющей эффективность познания. Именно в этом смысле ценность информации является прагматическим отношением. Ни одну из составляющих триады "субъект – цель – информация" нельзя удалить, чтобы не сделать беспредметным само понятие ценности информации, не разрушить эту ценность. Ценностным компонентом информации является ее смысл. Изменение цели познания изменяет ценность информации, но не наоборот, ибо ценность информации вторична по отношению к цели, преследуемой субъектом.

Ценность информации часто измеряют количеством информации как мерой снятой неопределенности. Эта метрика жестко коррелированна с ценностью внешней информации, ибо сведения, не уменьшающие неопределенности, не обладают ценностью и просто не являются информацией в смысле Винера – Шеннона. Но количество информации, во-первых, не позволяет явно селектировать информацию от дезинформации и шума, во-вторых, из-за своей апостериорности количественная мера информации инерционна (off-line, отсрочена), а потому и небезопасна для субъекта, ибо его рассудочные механизмы селекции информации и модификации тезауруса начинают работать, не дожидаясь отсроченного решения о том, что было воспринято субъектом – информация, дезинформация или шум. По этой причине полагаем, что метрика ценности информации должна быть априорной, ибо только априорный механизм селекции информации познания способен продуктивно питать кантовский синтез узнавания в понятии. В этом плане следует обратить внимание на принцип "селективной ценности информации" М. Эйгена. Эйген связывает "селективную ценность" отобранной в результате естественного отбора биологической информации с кинетическими параметрами физико-химических процессов взаимодействия нуклеиновых кислот и белков и вслед за Э. Шредингером (Эйген М. "Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул", 1980; Шредингер Э. "Что такое жизнь с точки зрения физики?", 1947.) приходит к выводу, что биогенез поддается однозначному физическому обоснованию. При этом информация "оценивается" не количественно, а "по своей способности к самовоспроизведению". Исходя из теории Шредингера – Эйгена, можно предположить, что ценность интеллектуальной информации, действительно, априорна, и природа данного априоризма заложена в геноме человека как продукта биогенеза, т.е. априоризм ценности информации не предзадан человеку, а генетически самоорганизовался.

Информационно ценные образы абстрагируются. Абстрагирование (по Канту "схематизм чистого рассудка") как информационный процесс представляется нам логической взаимосвязанной цепью суждений, каждое из которых инициируется предыдущим суждением и фильтрует содержащуюся в нем информацию, постепенно освобождая ее от исходного информационного "шума" посылок (образов) с целью максимально возможного выявления концепта (смысла) познаваемого объекта. Согласно данному определению высокий уровень абстрагирования отличается от низкого результирующей степенью фильтрации сигнала, несущего информацию о концепте. Эмпирический шум образа – это шум не только канала связи и рецептирующего чувства, но и "шум" познаваемого объекта в виде случайных отклонений в нем несущественного от существенного, единичного от общего, проявленного в отношении (во внешней информации) от скрытого в свойстве (внутренней информации). При этом для формирования рассудочного понятия, адекватного объекту, важна интенсивность (энергия) не столько сигнала или шума порознь, сколько отношения "сигнал/шум".

В связи с изложенным кантовская схематизация представляется нам интуитивно-бессознательным стремлением человека максимизировать отношение "сигнал/шум", т.е. по возможности освободить рассудочное мышление об объекте от ассоциативного шума его образа с целью выделения сигнала, несущего информацию о латентном смысле объекта как цели и результате его познания (понимания). В пределе такое "освобождение" должно привести к выходу за пределы рассудочного мышления – к другим по своей информационной природе формам "интенциального мышления".

Абстрагирование обесцвечивает в образе краски жизни, зато обнажает его суть. С другой стороны, схематизация и образность мышления, вероятно, имеют общую информационную природу, ориентированную на концепты объектов. Генетически образное мышление предшествует абстрагированию, как правополушарное мышление левополушарному. Но два полушария образуют один мозг, и хотя они действительно обладают специализированными функциями, но работают вместе, обусловливая поразительную приспособляемость человека и его необыкновенные способности к решению задач. Абстрагирование и образность мышления, схемы и образы – это проявления единой работы мозга, направленной на смысл познаваемых объектов. Данная презумпция высказывалась и Кантом, ничего не знавшим о генетике (XIX в.) и об открытии в ХХ в. асимметрии мозга, но прозорливо полагавшим, что "благодаря схеме и сообразно ей становятся возможными образы".

Из изложенного следует, что, схематизируя образ, субъект интуитивно нацелен на максимизацию эффективности познания объекта. Согласно теме 5 рост функциональной и когнитивной эффективности развивающегося материального субъекта имеет асимптотический предел, чего нельзя сказать о его информативности. Налицо информационная экспансия. Феномен информационной экспансии с позиций, внешне весьма далеких от кантовского a priori, указывает на оптимальность чисто информационного познания (см. тему 5, раздел 5.2.2). Такое познание может инициироваться особыми состояниями познающей системы, далекими от "шумящей" энергетики традиционного познания. Кант во главу мышления возводит "чистые понятия рассудка и разума", а информационная экспансия – "чисто информационные" механизмы. И в кантовском, и в информационном смыслах речь идет об одном и том же – о внечувственном познании, основанном на одной лишь информации, которая хранится и передается еще непознанными до конца структурами и механизмами и через ценностный отбор трансформируется в свою квинтэссенцию – знание. И все же чистое внечувственное познание вне всякого опыта представляется сомнительным. Опыт, давно повлиявший на геном человека, был необходим.

Итак, кантовское a priori поддается интерпретации в информационных терминах. Но изложенное лишь приоткрывает завесу над информационной природой априорного (по)знания, особенно с учетом достижений современной науки. Генетическая информация, априорный информациогенез, квантовая телепортация, механизмы самоорганизации и самообучения тезаурусов настоятельно требуют непредвзятых информационных исследований. Предстоит пристальней рассмотреть как априорный рассудок, ответственный за рассудочное (дискурсивное) знание, так и априорный разум, ориентированный на разумное (целостное) знание. А это принципиально разные формы знания. Априоризм Канта неисчерпаем для философии информации и философии вообще, которая не может ограничиваться только информационным ракурсом. Остается восхищаться прозорливостью великого мыслителя, не ведавшего о достижениях науки XIX-XX вв., но во многом предвосхитившего их.

Рассудочное знание

Рассудок рефлектирует дискурсивно в абстрактно-логической форме, поэтому ученые и философы (часто в одном лице), занимавшиеся дискурсивным знанием, прежде всего исследовали логику мышления и связанное с логикой абстрактно-математическое мышление.

Логика и математика – предметы исследования логического позитивизма (логицизма, неопозитивизма, логического атомизма) – самой ранней, романтической стадии аналитической философии. Вдохновленные достижениями Г. Кантора, Г. Фреге и Д. Пеано в математической логике, Б. Рассел и А.Н. Уайтхед с ее помощью строго доказали, что вся математика выводится из символической логики, а математическое мышление – не что иное как манипуляция символами согласно предписанным правилам, наподобие шахматной игры. Для этого Рассел и Уайтхед – основатели логического атомизма – вначале "арифметизировали" математику, а затем уже редуцировали арифметику к так называемым атомарным логическим терминам ИЛИ, НЕТ, ВСЕ, НЕКОТОРЫЕ, где два последних – логические кванторы всеобщности и существования. Если математика – символическая логика науки, то всякое научное понятие, суждение и умозаключение, облеченные в математическую форму, должны согласно логическому атомизму подвергаться дедуктивному анализу на предмет их истинности или ложности.

В естественном стремлении ученого к научной обоснованности своей теории Рассел пришел к выводу о необходимости логического анализа любых высказываний, ибо только через лингвистические структуры и конвенции (соглашения) мысль, содержащая истину или ложь, становится достоянием знания. В результате возникла расселовская теория дескрипций, основными понятиями которой были предметное значение (референция) и смысл предложений, фраз (впервые эти понятия появились в трудах немецкого математика Г. Фреге). Под смыслом в логике Фреге и Рассел понимали реальность, стоящую за внешней логической формой предложения и значениями входящих в него фраз. Поиск этой реальности через отношения значений фраз составлял, по мнению Рассела, задачу философии. Логика, в свою очередь, отвечала за правильность этого поиска, т.е. за правильность научного доказательства. Истинность или ложность предложений должна определить наука. В этом смысле философия и логика, философия и математика, философия и наука смыкаются в анализе реальности, стоящей за грамматической формой предложений. При этом анализ смысла методически должен быть редукцией, сходящейся к нередуцируемым атомарным предложениям (по аналогии с редукцией операторов абстрактного действия к базисным алгоритмическим структурам в программировании). Итак, логика исследует правильность доказательств, наука – истинность доказуемого, философия – смысл доказуемого через редукцию молекулярных (сложных) предложений к атомарным. Молекулярные предложения получают свое логическое значение (истина, ложь) и, следовательно, ценность от порождающих их атомарных предложений. Спорность последнего утверждения для нас заключается в игнорировании Расселом системного свойства эмерджентности (см. тему 5, раздел 5.3.1.) , которое, впрочем, было описано в общей теории систем (Л. Берталанфи), появившейся на несколько десятилетий позже логического позитивизма.

Рассел пришел к выводу, что многие ошибки метафизики обусловлены "плохой философской грамматикой", и надеялся, что новая логика позволит их обнаружить и, возможно, исправить. Предпринятые попытки привели, однако, к известной расселовской "машине антиномий" при анализе асимптотически бесконечных классов "вещей" и действительных чисел. Рассел открыл "ящик Пандоры", обнаружив, что число противоречий в математической и формальной логике может оказаться необъятным. Надо отдать должное Б. Расселу – он счел проблему противоречивости логики при переходе от дискретной реальности конечных множеств к континуальной виртуальности бесконечных множеств интеллектуальным вызовом, требующим ответа, отказ от которого был бы признаком научной немощи (Непрерывная (континуальная) логика как детище теории нечетких множеств Л. Заде появилась позже (1965 г.).) . Рассел создал несколько теорий для решения этой проблемы (зигзаг-теорию, теорию ограничения размеров, теорию типов), которые, однако, не спасли логический атомизм. Поиск атомарных предложений, несущих достоверное априорное знание, приводит всегда к тавтологии, ибо только тавтологии аксиоматичны. Все остальные высказывания носят вероятностный или метафизический характер в зависимости от того, стоит ли за ними опыт (действительность, внешняя сознанию) или идея (само сознание). Из системы априорных тавтологий можно вывести другую систему тавтологий – не более того.

Выход из тупика был усмотрен в первой половине ХХ в. в анализе языка (лингвистическая философия) и теории верификации (Л. Витгенштейн, М. Хайдеггер, М. Шлик, Р. Карнап и др.). Полагалось, что все философские проблемы порождаются и могут быть разрешены так же, как порождаются и решаются логические парадоксы – через порождение и преодоление неправильного понимания логики нашего языка. Философский смысл невыразим через познавательные предложения; сущность вещей нельзя высказать, ее можно только "молча показать в опыте"; язык – лишь вербальный образ реальности (по аналогии с ее графическим образом в рисунке или образом объекта измерения в измерительном приборе). В результате философская проблема аксиоматического знания-базиса сводится к научной проблеме "встречи" познания с реальностью для достижения "радости констатации", "чувства окончательности", но не радости (чувства) истинности, ибо с точки зрения истинности (ложности) все научные высказывания – гипотезы. Философия же – не наука: "…нигде не записано, что Королева Наук сама должна быть наукой" (М. Шлик). В этой концепции просматривается первичная, пока еще чисто феноменологическая идея неполноты логики и ограниченности априорного рассудка.

Следствием идей логического анализа языка стала теория верифицируемости Р. Карнапа, согласно которой область осмысленного исчерпывается эмпирически верифицируемыми научными предложениями. Для метафизики по условиям осмысленности нет места: просто не о чем сказать. Всё, познаваемое метафизически, фактуально бессодержательно, незначимо, ибо не проверяемо по критериям истинности. Согласно теории верификации экспериментально-фактуальная подтверждаемость высказывания с помощью так называемых "протокольных" предложений достаточна для его аксиоматизации. Однако возразим, что хотя некоторые опыты (факты) могут подтвердить высказывание, всегда представится случай его неподтверждаемости, например, при выходе за область применимости теории, в рамках которой сделано высказывание. Так, целые пласты высказываний – этические, эстетические, эмоциональные, феноменологические – выпадают из области применимости самой теории верификации. Частично такие высказывания, ничего наверняка не утверждающие, проверяются на истинность, ибо их смысл косвенно связан с объективной реальностью, отражая психологическое и физиологическое устройство высказывающихся субъектов. Правда, этого явно недостаточно для значимых верифицируемых предложений. Но и любые верифицируемые научные предложения релятивны, не аксиоматичны, не протокольны (не атомарны), ибо высказаны ограниченным, конечным (по физическому пространству-времени) человеческим рассудком на основе данных, полученных от ограниченных, конечных (в том же пространственно-временном континууме) органов чувств и приборов. По этой же причине "не срабатывают" и позитивистские теории фальсифицируемости (К. Поппер), пробабилизма (Ч. Пирс), фаллибилизма (Ч. Пирс, К. Поппер), методологического анархизма (П. Фейерабенд).Таким образом, аксиоматичность, истинность любых предложений относительна. Тогда, может быть, истина состоит во взаимном согласии (когерентности) нескольких предложений, где согласие – не тавтология, а непротиворечивость предложений друг другу (теория когерентности)? Но когерентные предложения отбираются субъективно, и не исключено, что наиболее значимыми могут полагаться наши собственные предложения, с которыми мы будем согласовывать чужие предложения, а не наоборот. Если мое – последний критерий, то это тупик.

Нам представляется, что проблема состоит в искусственной природе общепризнанных дискретных форм логики (формальной и математической) как дискретного, конечномерного образа мышления, претендующего на понимание и объяснение континуального (или близкого к континуальному), бесконечномерного бытия. Абстрактно-логическим мышлением занимается, в основном, левое полушарие мозга, начиная с определенного возраста владельца, и уже это настораживает. Ведь сознание, мышление, мироощущение и миропонимание – продукты всего мозга или того неведомого Логоса, который, как утверждают апологеты космизма, возможно, использует наш мозг в качестве вторичного инструмента, а не первичного генератора. Более того, у нас нет никаких оснований отрицать участие в мышлении всего тела, ибо состояние последнего непосредственно или опосредованно влияет на сознание и когнитивные акты.

Философский поиск смысла реальности, доведенный до результата, тождественен пониманию реальности. Смысл – коррелят понимания. В то же время картезианская наука мыслит рассудочно (дискурсивно, доказательно, объяснительно), но не разумно (целостно, содержательно, понимающе). Чувственно не переживая предмет мысли, рассудочное мышление ведет нас к знанию, но не к пониманию познанного (можно что-то знать, не понимая). Дискретность дискурса как его объективное свойство – негатив мышления, часто упускаемый из виду. Пожалуй, первым на это обратил внимание Л. Заде, предложивший в 1965 г. концепцию нечетких, "размытых" множеств (fuzzy sets), которая привела к развитию, в частности, нечеткой логики и теории приближенных рассуждений: "человек мыслит не числами, а нечеткими понятиями". Б. Рассел в то время основное внимание уделял общественно-политической деятельности и адекватно не среагировал на новую логико-математическую парадигму, впрочем, как и остальные философы. А она заслуживала того.

Ведь современные ветви логики (формальная, математическая, машинная и др.) – такие же артефакты, как и человеческие языки. Базирующийся на них дискурс ограничен правилами логического вывода и дискретностью языка, а потому и сам дискретен и запрограммирован логикой и языком. Дискретность всегда беднее континуальности. Комбинаторика букв, конечных слов и фраз дает конечное (хоть и чрезвычайно большое) разнообразие сообщений. Только при потенциально бесконечном алфавите или/и потенциально бесконечных словах (фразах) разнообразие сообщений будет бесконечным, охватывающим континуальность бытия и его понимания, но это нереально.

На дискретность дискурсивной логики рассудка налагается дискретность генерирования информации в тезаурусе памяти (см. тему 5, раздел 5.3.1) – получается своеобразная "дискретность в квадрате". Отсюда проблема адекватности объяснения и понимания.

Пример 1. Внутреннее, интуитивное понимание Бога не так-то просто выразить словами ("не помяни имя Господа твоего всуе"), душевную, от сердца музыку, поэзию, живопись невозможно воспроизвести в форме "объяснительных записок", слова любви бледнеют перед языком чувств. Если обратиться к математической теории множеств, то сошлемся на парадокс Ришара, состоящий в том, что лишь небольшая часть действительных чисел допускает словесное определение – язык, пригодный для печатания на клавиатуре, недостаточен для того, чтобы охарактеризовать каждое число (каждую точку континуума) индивидуально. Аналогично дискретизация непрерывного процесса с помощью конечного числа отсчетов скрывает, искажает его истинный характер. Нечто подобное происходит и при вербальной интерпретации понимания с помощью конечного множества комбинаций звуков, фонем, букв и слов.

Пример 2. Одномерная континуальная числовая ось не дает доказательного представления о N-мерном пространстве; нужны N таких осей. И в то же время N дискретизированных числовых осей описывают "сеточное пространство", в котором потенциально доказуемы сущности и явления, имеющие место лишь в узлах сетки, но не внутри ее ячеек. Если дискурсивная "сетка" вносит регулятивное начало во входной поток высказываний в рамках дедуктивной системы доказательств, то, очевидно, часть высказываний будет упущена сквозь дыры "сеточной" дискретности, как упускаются рыбные мальки сквозь крупноячеистую рыбацкую сеть, предназначенную для крупной рыбы. Тем более это справедливо для одномерного дискурса.

Вообще, любая дискретизация приводит к неминуемым ошибкам познания, объяснения и, в конце концов, к ошибкам понимания бытия. Расчленение познания целого объекта на познание его отдельных свойств, обусловленное ограниченностью средств познания, – это та же дискретизация с неминуемыми ошибками субъективного понимания, даже если каждое из средств в отдельности – аналоговое, а не дискретное по принципу действия. Объект как бы рассматривается в нескольких проекциях и сечениях, число которых конечно и определяется числом средств. Чтобы познать целый объект, это число должно стремиться к бесконечности, что нереально. Арифметика (и математика в целом) – тоже не исключения.

Пример 3. Теорема К. Гёделя доказала (1931 г.), что любая адекватная непротиворечивая арифметическая логика неполна, т.е. существует истинное утверждение о целых числах, которое нельзя доказать в такой логике. Кроме того, из этой теоремы следует, что невозможно доказать непротиворечивость арифметической логики (пусть даже неполной) методами, которые выразимы в самой этой логике. Теорема Гёделя ставит под вопрос всеобщность математического языка объяснения (доказательства): "…понятие об истинности (большинства) математических утверждений включает в себя представление о…бесконечных сериях проверок. Между тем всякое математическое доказательство…есть существенно конечная процедура" (Ю.И. Манин).

Заслуга Гёделя в том, что он строго математически доказал интуитивно понятные отношения между языком понимания и дискретным математическим языком объяснения, неполноту последнего. Философским следствием теоремы Гёделя о неполноте можно предположить недостижимость абсолютно точного (полного и непротиворечивого) научного объяснения бытия, основанного на математическом дискурсе. В связи с этим математика и основанное на ней естествознание приобретают, помимо "точного", гуманитарный статус. Чем в таком случае восполнить дискурс, компенсировать неполноту его информационной упорядоченности, жесткости, творческой несвободы? Напрашивается ответ – неупорядоченностью, нежесткостью, свободной волей, которые несет в себе иррационализм интуиции, воображения, вчувствования, веры. Иррационализм дополняет конечное бесконечным, дискретное непрерывным, речь интонацией, мимикой и жестом, текст воображением, музыкой и живописью, формальное неформализуемым, объясняемое понимаемым, детерминированное случайным, действительное возможным. В математике и информатике, системах искусственного интеллекта все больший вес приобретает парадигма нечеткой (многозначной, бесконечнозначной, непрерывной) логики. Теорема Гёделя, справедливая для арифметической логики счетных множеств, пока не распространяется на непрерывную логику континуумов. По крайней мере, нам неизвестны подобные приложения этой теоремы и неизвестно, как сам Гёдель воспринял появление новой логико-математической парадигмы.

Теорема Гёделя о неполноте логики и последовавшие за ней работы математиков, логиков и философов подправили Л. Витгенштейна, утверждавшего, что "тайны не существует. Если вопрос вообще может быть поставлен, то на него можно и ответить". Оказывается, тайны существуют, ибо существуют неполнота и противоречивость логики и дискурса, неоднозначность и неверифицируемость их языковых средств, приводящие к недоказуемости многих утверждений (научных и ненаучных).

Научный метод принуждает принять результат теории силой своих абстрагированных доказательств в отличие от ненаучного метода, лишенного такого принуждения и потому прибегающего к таким сомнительным средствам, как приведение конкурирующей теории к противоречию, спекуляция на ее ошибках и/или затруднениях, отказ от научной "ереси" в пользу императива веры, которая не требует доказательств. Но доказательство, основанное на единственной методике, единственном аргументе, единственном авторитете, не впечатляет; доказательность должна быть многомерной, полиморфной. В отличие от веры, обращенной к чувству, доказательство взывает к рассудку, но, как показано выше, рассудочное (дискурсивное) знание полезно, но не полно: "жизнь бесконечно полнее рассудочных определений, и потому ни одна формула не может вместить всей полноты жизни" (П.А. Флоренский "Столп и утверждение истины").

И тем не менее возведение дискретности в причину неполноты и противоречивости дискурса при ближайшем рассмотрении не столь очевидно. Фортепиано ведь тоже дискретно, как и нотный стан, а как доказателен Шопен! Глупость и ненависть континуальны, но как они бездоказательны!

Представим дискурс как регулятор, дедуктивное доказательство некоторого утверждения (теоремы) как объект регулирования (управления), поток высказываний как возмущения объекта, логику как управляющее воздействие дискурса на доказательство, а значимость высказываний как выходную реакцию объекта. Шкала значимостей формальной и математической логики ограничена малым объемом шкальных значений ("истина" и "ложь"), и в это прокрустово ложе значимости должны быть втиснуты через доказательство все высказывания. Такая логическая система управления гомеостатична. Следовательно, она должна подчиняться информационному закону необходимого разнообразия управлений (см. тему 3). Согласно данному закону разнообразие высказываний (возмущений) парируется разнообразием логических операций (управлений). Каждый объект – дедуктивное доказательство – может быть возмущен практически бесконечным множеством высказываний. Значительная часть этих высказываний внерассудочна и метафизична. В то же время узость (одномерность) пространства логических управлений доказательством (даже с учетом вложенности, иерархичности этих управлений) не позволит парировать все высказывания. Дедукции не хватает многомерности, в результате нарушается закон необходимого разнообразия и гомеостаз доказательства. Следствие – остаточная неопределенность доказательства, имеющая, как мы знаем, информационное измерение (см. тему 2, раздел 2.3) и характеризующая неполноту логики.

Пример 4. Физические соотношения неопределенности имеют информационное измерение и в известной мере тоже характеризуют неполноту логики физических доказательств. В частности, соотношение неопределенностей Гейзенберга – Бора характеризует неполноту логики доказательств квантовой физики. Дж. фон Нейман в 1932 г. доказал, что эта неполнота из-за неработоспособности законов причинности на субатомном уровне не может быть преодолена никаким "точным" измерением значений гипотетических "скрытых переменных". Теория Неймана создает иллюзию "логической полноты квантовой физики", что не способствует продвижению вглубь (например, к кваркам): "…очень интересной и перспективной возможностью являются законы субквантовомеханического уровня, содержащего скрытые переменные (Бом Д. "Причинность и случайность в современной физике", 1959.)" . Этот пример не случаен – просматривается общность природы подобных неопределенностей, обусловленная дискретностью (квантованностью) логических моделей и недостаточной мерностью логик.

Пример 5. В социологии известен эффект нетранзитивности матриц парных сравнений, когда респондент, предпочитающий объект А объекту Б, а объект Б объекту В, неожиданно для социолога может предпочесть объект В объекту А, чем нарушает транзитивную логику: если А лучше Б и Б лучше В, то А лучше В. Но такова данность противоречивой многомерной логики респондента, и социологу ничего не остается, как считаться с ней.

Пример 6. Создатели компьютерных сетей во избежание проблем неполноты и противоречивости (конфликтности) взаимодействий прикладных программ реализовали многоуровневую систему протоколов связи, что является ничем иным, как технической реализацией многомерной логики взаимопонимания открытых кибернетических систем (рабочих станций, серверов, хостов и т.п.).

Формальная логика (Аристотель и др.) – продукт человеческого рассудка, основанный на человеческом опыте, но абстрагированный от последнего, как и положено дедуктивному методу. В результате вместо конкретных вещей – Солнца, этого муравья, того камня, Сократа, моей мысли – формальная логика имеет дело с абстрактными классами вещей – звездами, муравьями, камнями, греками, мыслями – в лучшем случае, с некоторыми из них, где "некоторые" – логический квантор, но никак не переход к конкретным вещам. Логика оперирует с классами в силлогизмах, пропозициях и предикатах, не заботясь об индивидуальности элементов класса. И если в высказывании упоминается конкретный Иван, то для логики он равнозначен "некоторому русскому". Однако есть высказывания, достоверность которых зависит от индивидуального значения слов, обозначающих вещи. В этой ситуации формальная логика бессильна; она не улавливает индивидуальные значения слов своей дискретной "сетью", предназначенной для более крупной "рыбы" – классов вещей. Здесь важно семантическое измерение, обладающее, по-видимому, меньшей дискретностью, чем формально-логическое измерение, и потому используемое в языках понимания. На уровне понимающего мышления требуется принципиально другая логика, возможно, кантовская трансцендентальная логика, предметом которой являются не столько формально-логические конструкции высказываний и предикатов, сколько их смыслы и ценности для рефлектирующего субъекта.

Если нам не хватает для доказательства лингвистического, семантического или какого-то другого антропного логического измерения, что ж, мы вправе обратиться к внечеловеческой логике, например, логике фауны или флоры, к логике других цивилизаций, оставивших следы памяти в информационном поле. Иными словами, мы должны не пренебрегать другой логикой, а изучать ее как продукт другого разума, имеющего дело с другим опытом. Эти другие логику, разум, опыт мы не заключаем в кавычки, полагая, что только высокомерие человека игнорирует и даже отвергает их без должных оснований, даже когда человек со своими логикой, разумом и опытом оказывается перед тупиковой проблемой. Тупик – это знак для поиска в других направлениях, других измерениях. Логический тупик не исключение. Полагаем, что только полиморфный логический вывод позволяет в рамках закона необходимого разнообразия управлений успешно регулировать гомеостаз системы мыслимых доказательств.

Максимы единства знания единого Универсума и методологического полиморфизма не противоречат друг другу. Именно для достижения первой максимы так важно придерживаться второй. Методологический мономорфизм во все времена приводил к застою и заблуждению, ибо, сам того не подозревая, нарушал закон необходимого разнообразия тем, что не парировал разнообразие опытных данных методологическим регулятивным разнообразием. Логика мономорфизма: "если непонятно, значит, ложно". Логический мономорфизм не позволяет оптимально перекодировать разнообразие высказываний в собственное разнообразие дедукций с целью эффективного управления доказательством. Но ведь логика несет ответственность за правильность доказательств.

Дискурсивная левополушарная логика рассудка должна быть дополнена логикой других измерений – целостно-образной правополушарной логикой чувства и сверхчувства (интуиции, под- и надсознания, веры), логикой ноосферы. Тогда, возможно, она приблизится по своим свойствам к понятиям полноты и непротиворечивости.

Пример 7. Философское доказательство сводится обычно к защите выдвинутой концепции и часто базируется на весьма далеких друг от друга доктринах (научных, политических, философских, экономических, этических, эстетических и пр.). При этом, в отличие от логики и науки, философия за правильность и истинность доказательств никакой ответственности не несет. Поиск смысла высказываний безответственен, не наказуем, направленность вектора поиска произвольна, рефлексия имеет бесконечное число степеней свободы. Философ может, но не обязан дедуцировать в своей рефлексии. И тем не менее, рефлектируя (логически дедуцируя или фантазируя вне логики), философ обосновывает свою концепцию, свое видение исследуемой проблемы с единственной целью – он добивается (пусть и непроизвольно) апостериорного минимума неопределенности доказуемого, т.е. максимума информативности. В максимизации информативности доказательства смыкаются цели логики, науки и философии. Было бы странным, мягко говоря, философствование, не преследующее этой цели, когда априорная неопределенность высказываний, смысл которых философ должен был бы прояснить, ни на йоту не уменьшилась или уменьшилась несущественно.

Средства максимизации информативности доказательства должны быть связаны с семантикой доказуемых утверждений. Чем глубже утверждения, т.е. чем большее разнообразие состояний утверждаемых сущностей или явлений эти утверждения описывают, тем больше должно быть и разнообразие средств доказательства, адекватных содержанию доказуемого утверждения. Назовем это свойство валидностью доказательства (valid (англ.) – действительный, имеющий силу – от validus (лат.) – здоровый, сильный). Напомним, что логика доказательства отвечает за его правильность, но не за истинность его исходных посылок и результата, а канал связи (между источником и потребителем доказательства) не отвечает за содержание переданного доказательства.

Пример 8. Если утверждение явно или опосредованно содержит информацию о биофизических и математических феноменах, то валидное доказательство должно использовать адекватные биофизические и математические законы и закономерности в их логической взаимосвязи для полной, непротиворечивой аргументации. Если утверждение классифицируется как этическое, эстетическое, эмоциональное, метафизическое и т.п., то валидное доказательство (если оно возможно) должно использовать адекватные средства, выходящие за рамки логики с ее информационной упорядоченностью, структурной жесткостью, творческой несвободой.

Валидность доказательства аналогична омическому и амплитудно-фазо-частотному согласованию электрического канала связи с нагрузками по входу-выходу. Без такого согласования значительная часть энергетического спектра электрического сигнала может быть утеряна в канале связи. Аналогично невалидное доказательство как информационный процесс разрушает свою информативность, свое разнообразие логической несогласованностью доказательных средств. Но как бы мы ни старались, число таких средств конечно, и в результате доказательство не достигает цели стопроцентно. Обязательны недопонимание и вопросы. По опыту, новый материал оказывается воспринятым и понятым максимум наполовину даже коллегами, не говоря об учащихся. Причины кроются не только во внутренней невалидности доказательств, но и во внешних факторах: ограниченности оперативной памяти потребителей, помехах в канале связи (передачи-приема), недостаточных чувствительности приема и пропускной способности канала связи, невостребованности доказательств. Для компенсации этих факторов в "код доказательства" вводится избыточность (повторение, кодовая многомерность), изменяется (перекодируется) форма доказательства.

Понятие информативности доказательства не может игнорировать его длительности. Ведь производительность источника доказательства и пропускная способность канала связи – темповые характеристики (измеряемые в бит/с), которые должны быть согласованы между собой (См. также критерий эстетического качества Гемстергейса – тема 3, раздел 3.5.).

Применительно к темповой информативности доказательства приобретает реальный смысл принцип надежного кодирования Шеннона: если темп производства информации в процессе доказательства не превышает возможностей (пропускной способности) потребителей, то доказательство всегда можно закодировать так, что оно будет передано потребителям без задержек с вероятностью ошибки, сколь угодно близкой к нулю (но не равной нулю).

Что касается неоднозначности вербального кодирования, то, полагаем, что предпочтение, отдаваемое ему по традиции большинством гуманитариев, в частности, философами, перед другими формами кодов неубедительно, если учесть особенности мышления потребителей. Для потребителей с развитым абстрактно-логическим мышлением предпочтительными являются дискурсивные коды формальной логики, математики, естествознания. Для потребителей с развитым целостно-образным мышлением предпочтительны графика, "эйдетические" коды, гештальты. Обратим также внимание на специфические внутрисистемные помехи, создаваемые каналу передачи доказательства потребителями этого доказательства. Подобные помехи субстрагируются в виде априорных установок потребителя, сопутствующих или препятствующих приему доказательства данным потребителем. Эти помехи объективны в том смысле, что любое субъективное мышление в процессе приема (восприятия) доказательства обладает априорной информацией, в общем случае не совпадающей (в лучшем случае частично совпадающей) с исходными посылками логики доказательства и ее кодами. Эта информация в той или иной степени конфликтует с доказательством, мешает его адекватному приему, недопустимо загрубляет вход приемника, повышая сверх меры пороги обнаружения и различения сигналов. При особо интенсивных помехах возможны коллизии типа "не хочу (не могу) понять", "не понимаю, значит, неправильно" и т.п. Для компенсации подобных внутрисистемных помех следует вводить адекватную им избыточность в логику доказательства, например, через механизмы повторения, апробирования, аналогий и т.п.

Особый подкласс внутрисистемных помех составляют помехи, создаваемые языком.

Пример 9. Командные языки управления (в армии, программировании, автоматизированных системах управления и др.), научно-технические языки, языки математики и логики, нацеленные на однозначные информационные понятия, суждения и умозаключения, часто не достигают цели, ибо подвергаются неосознанному, объективному мешающему воздействию неоднозначных языков (обыденного, литературного, публицистического), привычных и неизбежных для любой языковой среды. Эти языки-помехи создают так называемый языковый шум, не позволяющий даже самому организованному языку – искусственному языку программирования – добиться однозначности. Начиная с определенного порога сложности, ни одна программа не работает без ошибок, многократно редактируется, и все равно "самая грубая ошибка будет выявлена, лишь когда программа пробудет в производстве по крайней мере полгода" (А. Блох. Закон Мэрфи). Тщательный анализ причин алгоритмических (наиболее опасных) ошибок в программировании (в грамматике это синтаксические ошибки) показывает, что у неопытных программистов в большей, у опытных в меньшей степени проявляется влияние языкового шума, выражающееся в неосознанных попытках навязать командному языку программирования логические структуры обыденного языка. Языковый шум вносит свою лепту в ограниченность рассудочного (дискурсивного) знания.

Осмыслим результаты. Чтобы доказать свою правоту, человек тратит массу ресурсов, пишет книги, доносы, диссертации, проводит длительные дорогостоящие опыты и изнурительные дискуссии, затевает войны, убивает, погибает сам (иногда геройски) – и все это ради одного или нескольких бит информации, за которыми эфемерные истина или ложь! Какова же цена информации, заключенной во всех апробированных доказательствах человека и исчисляемой многими триллионами бит?! И сколько потерь понес человек в процессе ее добычи, доказывая свою правоту ценой здоровья и даже жизни, а также силой, измором, дезинформацией, подкупом?! Что полезного, кроме явного вреда, дали и дают человечеству антагонистические отношения культур, опирающихся на различные религиозно-конфессиональные или политико-идеологические платформы, на двоичную ("черно-белую") логику мышления "моя прав, твоя не прав"?

Такова цена единицы информации – бита – неизмеримо бoльшая по сравнению с ценой единицы энергии или единицы массы вещества. Во-первых, это косвенно свидетельствует о существенно большей ценности информации (идей, знаний) по сравнению с материей и ее энергией (информационная экспансия), во-вторых, – о невостребованных пока резервах разума человека. Если эти резервы в обозримом будущем не включатся в работу, следует говорить уже не о резервах разума, а о неразумности человечества. Доказать нечто можно только посредством логики плюрализма, посредством взаимопонимания, достигаемого в некоем полевом взаимодействии через его информационную компоненту при исключении искажающего влияния силовой компоненты. Традиционное информационно-энергетическое, "затратное" доказательство как управление должно уступить место чисто информационному, ресурсосберегающему взаимопониманию как связи. Именно в этом заключается, по нашему мнению, герменевтическая суть диалога культур; реализация же усматривается в без- или малоэнергетических информационных процессах, ориентированных на язык понимания и исключающих шумящие знаковые преобразования кодирования – передачи – декодирования информации традиционного дискурсивного диалога.

Разумное знание

Итак, рассудочное (дискурсивное) знание должно "обручиться" с экзистенциями жизненного ряда (верой, надеждой, любовью, страданием, страстью, интуицией, удовольствием и т.п.), чтобы превратиться в разумное знание и "оживить" его. С позиций нейрофизиологии и нейропсихологии это означает переход от преимущественно однополушарного мышления к двуполушарному мышлению с участием всего мозга (а не только больших полушарий), с позиций психоанализа – к взаимной работе сознания и бессознательного, с позиций когнитивной психологии – от человека познающего к человеку разумному, с позиций буддизма – к достижению Нирваны как высочайшего духовного состояния озаренности истинным знанием. Данный переход возможен с помощью интеллекта (см. тему 4, раздел 4.4.1).

Искусственный интеллект вторгся в творческую лабораторию человека на рассудочных принципах рациональности, исчислимости и технократизма, создавая скрытую угрозу разумной сути человека и мирового культурного процесса. Проблема не в отказе от информатизации творческих актов (этого уже не избежать), а в выявлении ее позитивных границ, за которыми – негатив, регресс человека разумного и человеческой культуры. Важно отличать естественно-человеческую, первоприродную культуру, пусть и воплощенную в предметах, знаках "второй природы" (в том числе, в базах знаний), от культуры искусственного, второприродного происхождения, в частности, от информационной (компьютерной) субкультуры (Данный термин не канонизирован и употреблен здесь в локальном значении.) искусственного интеллекта.

Машина – продукт человеческой логики, человек же алогичен по своему генезису и лишь отчасти логичен по приобретенной ментальности. "Человеческое, слишком человеческое" чуждо машине – искусственному "субъекту", расчетливая бесстрастность машины претит человеку. Назревающий конфликт не нов, он присущ человеко-машинным отношениям и в индустриальном обществе, но конфликту человека разумного с рассудительным искусственным субъектом свойственно новое качество – это конфликт конкурирующих интеллектов. Сегодня компьютер – всего лишь усилитель человеческого интеллекта, завтра – носитель собственного. В итоге между человеческой культурой и машинной субкультурой однажды вспыхнет конфликт, известный сейчас лишь в зачаточном состоянии как конфликт между материальностью и духовностью, рассудком и разумом, рационализмом и иррационализмом, создателем и созданием, человеком и машиной. Полагаем, что бесконфликтное развитие искусственного интеллекта в информационном обществе возможно не вовне человека, а только внутри него на уровне интроспективного "само" - самосознания, самовоспитания, самообучения, самопознания. Весь процесс воспитания и обучения в информационном обществе должен быть направлен на креацию внутреннего пограничного императива, взвешенно защищающего человеческое в человеке от внечеловеческого, естественное от искусственного, страстную душу и дух человеческого интеллекта от бесстрастной логики интеллекта искусственного, свободный стиль жизни "человека культурного" от программно-аппаратно зависимого Web-стиля жизни "человека делового". Не следует, однако, полагать данный императив "категорическим", ибо любой (суб)культуре свойственно не только саморазвитие, но и способствующий ему диалог с другими субкультурами, в том числе с Web-культурой. Таким образом, рассматриваемая проблема приобретает психологический аспект, имманентный для каждого индивида в отдельности и через гармоничную мотивацию всех участников культурного процесса – общий аспект для социума в целом. В приведенном смысле разумное (целостное) знание homo sapiens и социума должно быть общекультурным, всеохватным, если угодно, философским.

"Деспотическая дихотомия" (по Н. Гудмену) научно постигаемого и художественно-эмоционального безосновательна, нет никаких оснований говорить о разной природе научного и эстетического опыта. По Л. Витгенштейну научные предложения – равноправные участники контекстуальных "языковых игр", наряду с другими типами предложений – этическими, метафизическими, эстетическими, обыденными и т.п. А. Пуанкаре, Л. Брауэр, М. Клайн, Ю.И. Манин и др. математики отмечали ее конвенционализм и "гуманитарный" характер в ряду других гуманитарных областей знания. Достаточно вспомнить баталии о признании нуля числом или пустотой (метафизическим "ничто"). Достаточно признать, что понятия красоты, божественности с одной стороны, математической и естественно-научной строгости, с другой стороны, не антиподы, а близнецы. В математике существуют понятия красоты доказательства, математического ожидания, доверительной вероятности, в физике микромира – понятия очарования (шарма), цветового заряда, в информатике появились "облачные вычисления" (cloud computing). Не стоит упрекать и тех, кто пытается "поверить алгеброй гармонию" музыки, словесности, души – алгебра и гармония открыты для взаимопроникновения и взаимообогащения (в пределах разумного). Соответственно, если для понимания информационных процессов в культурном слое социума полезно использовать знание аналогичных процессов в технических системах, созданных тем же культурным слоем, то вряд ли гуманитариям стоит раздражаться по поводу подобных вторжений в их "элитарную епархию". Прогрессирующая информатизация культуры – факт, данность, как и гуманизация, окультуривание информатики. Повторим: проблема не в запретах, а в осмыслении допустимых границ информатизации культуры.

Для достижения своих целей человек и человечество должны полагать важнейшей ценностью разумного знания понимание и взаимопонимание как постижение или генерацию смысла (сути) постигаемых сущностей. Ведь большинство войн, конфликтов и коллизий истории (этого "океана клеветы" по М. Арнольду) можно объяснить недо- или непониманием противника, неспособностью людей к пониманию и взаимопониманию, отсутствием языка понимания в арсенале знания. Язык понимания находится в сфере интересов философии информации. Понимание – "процесс построения знаний из того, что не является знанием" (А.И. Ракитов). С одной стороны, язык как код подчиняется принципам кодирования информации, язык как отношение подчиняется принципам связи между источниками и потребителями информации, язык как структура с динамическим разнообразием подчиняется принципам и законам поведения информационного разнообразия и управления этим разнообразием. С другой стороны, герменевтический феномен понимания фундирует любую информационную коммуникацию поиском смыслов высказываний.

Пример 10. Как только от некоторого источника понимания требуется доказательство, объяснение понимаемого им "нечто" (смысла "нечто"), язык субъективного понимания переводится (перекодируется) в язык объяснения (интерпретации) и обратно – последний декодируется в язык субъективного понимания потребителя(ей) доказательства. Между этапами кодирования и декодирования обязательна связь (передача-прием сигналов, несущих информацию). В совокупности это типичный информационный процесс "понимание → кодирование (интерпретация) → связь → декодирование (деинтерпретация) → понимание" (см. тему 7). За кажущейся простотой процесса скрывается целый пласт сложных проблем: проблема первичного понимания ("ничего не понимаю, значит, нечего объяснять"), проблема кодирования понимания ("понимаю, но объяснить не могу"), проблема декодирования объяснения (доказательства) в понимание ("объяснение непонятно"), проблема взаимопонимания ("мы не понимаем друг друга", "объяснил так, что сам понял, а они не понимают"). Данные проблемы усугубляются рассмотренными выше проблемами дискретного дискурса.

Полагаем, что язык понимания смыслов – высшая форма любого языка, существовавшая, возможно, задолго до появления известных способов коммуникации: "…общественные животные могут иметь активные, разумные (курсив В.Г.), гибкие средства связи задолго до появления языка" (Н. Винер). На длительном пути своего развития язык общения как один из лингвистических артефактов символической деятельности человека прошел путь от примитивного чувственно-образного копирования реальности с генерацией ее ассоциативных образов к комбинационным связям между копиями (подсознательный корреляционный анализ и отбор "сильных" связей) и, наконец, к абстрактно-логической грамматике языковых инвариантов – классов образов. Но на этом пути языка общения язык понимания не потерял своей актуальности. Многие философские проблемы возникают в результате неверного понимания языка или порождаются языком: "люди не понимают друг друга потому, что они не говорят на одном и том же языке, и потому, что есть языки, которые не могут быть изучены" (А. Пуанкаре); "…философия – это постоянное усилие отыскания языка…постоянная мука нехватки языка" (Х. Гадамер); "язык – особое уравнение между тем, что сообщается, и тем, что умалчивается" (Х. Ортега-и-Гассет). Добавим, что это "уравнение" со многими неизвестными (если вспомнить о неоднозначности, неточности языка), значит, строго говоря, решения уравнения есть, но их бесчисленно много. Даже общаясь на одном родном языке, люди на самом деле могут говорить на разных языках.

Пример 11. Знание проявляется в форме языка, а язык мертв без знания. Если последнюю метафору принять за априорную установку, то, следовательно, жизнь языку дает знание, или, еще конкретнее, знание порождает язык. И так же, как свойства детей генетически наследуют свойства родителей, так и неоднозначность языка наследует онтологическую относительность знания. Чего, например, стоит приведенная выше пропозиция: "знание порождает язык"?! Здесь по синтаксическим правилам русского языка каждое существительное может быть подлежащим или дополнением с соответствующей инверсией смысла. И только рефлексивно-контекстная исходная установка позволяет нам выбрать одну из альтернатив. Отношения между знанием и языком, как и между классами кур и яиц, не столь тривиальны, как они были в самом начале. Как только однонаправленная линейная структура "знание→язык" превратилась в двунаправленную "знание↔язык", а это произошло, вероятно, достаточно быстро, возник тезаурус, наполнение которого было возможно только в языковой форме, пусть разной и необычной. При этом переход от примитивных сигнальных ассоциаций правополушарного мышления к комбинированию и отбору связей между ассоциативными образами означал переход от реликтового долингвистического континуального языка понимания к первичному дискретному языку объяснения, венец которого – язык логических абстракций как продукт левополушарного мышления. Иными словами, генезис "венценосносного" дискурса следует искать в языке понимания.

Итак, язык понимания – это философско-культурологическая проблема, и состоит она в трудности, если угодно, невозможности выявить смысл как коррелят понимания внутренней информации познаваемой сущности по имеющейся внешней информации, которая допускает бесконечно много дискурсов и привносимых ими смыслов. Философия в расхожем понимании – генератор проблем, вопросов, но не решений, ответов, свободная рефлексия, цель которой – "показать мухе выход из мухоловки" (Л. Витгенштейн). Эта мухоловка построена дискурсивным языком, околдовавшим наш разум.

Пример 12. Лингвистический релятивизм обусловлен неоднозначностью текстовой интерпретации как разновидности межлингвистического перевода языков. Даже если текст (в широком смысле) редуцирован до атомарных аксиоматических утверждений, когда, вроде бы, вопрос перевода не возникает, мы имеем дело с вырожденным внутрилингвистическим (омофоническим) переводом, который тоже релятивен. Так, любое высказывание "X есть Y" можно неправильно понять даже на родном языке, и тогда мы вправе спросить: "В каком смысле X есть Y?". Перевод упрощается, когда он имеет дело с фактуальными высказываниями, но чем дальше от опыта (и тем ближе к метафизике), тем перевод затруднительней, произвольней. А уж чисто метафизические высказывания этического, эстетического, поэтического характеров иногда просто непереводимы в форме "объяснительных записок" или подстрочников. Любой перевод (трансляция) находится под контролем нашего грамматического и семантического "полицейского" аппарата. В этих условиях благоразумный переводчик будет следовать предписаниям этого аппарата даже в ущерб тексту-оригиналу, т.е. попросту предаст последний. Traduttore – traditore (ит.): переводчик – предатель. Это аксиома лингвистики.

Согласно приведенным представлениям при интерпретации понимания познаваемой сущности аутентичный смысл, заложенный в сущность ее творцом и открываемый познающим субъектом в объяснительных кодах интерпретатора, сливается с неадекватным смыслом, творимым самим субъектом. Это особенно заметно, если познаваемая сущность иррациональна (дух, интеллект, сознание, любовь, ненависть, свобода и др.), а субъект рационален и требует от интерпретатора доказательств. Чувства, воображение, вера, интуиция такого потребителя глухи к иррациональному "верь!", а его психика взывает "докажи!". В подобной ситуации придется пользоваться многозначной логикой, полиморфными языками дедуктивно-индуктивного объяснения и языком понимания, позволяющим источнику и потребителю доказательства взаимодействовать вне языков объяснения на уровне разума, чувства, интуиции, не только воспринимая, но и переживая доказательство: "понять – значит почувствовать" (К.С. Станиславский). Ученый, художник, мудрец, стоик, ясновидящий пророк, Учитель-гуру, наконец, харизматическая личность, владеющая навыками эмпатии и телепатии – таким в одном лице должен быть интерпретатор, стремящийся доказать всем, а не рефлектировать для себя: "Художник должен вдохновлять, а не вдохновляться" (С. Дали). Изложенное вовсе не означает, что языки объяснения следует исключить из практики в пользу языка понимания. Каждый язык имеет свою прагматическую нишу.

Пример 13. Мы напрямую не разговариваем с компьютером на машинном языке, а пользуемся переводчиками-трансляторами языков программирования в двоичный код. В свою очередь, за языками программирования – языки алгоритмов, за которыми языки задач и, наконец, языки понимания решаемых проблем. А переходы между языками обеспечиваются соответствующими "переводчиками" – трансляторами. Музыкант тоже пользуется языком объяснения – нотным станом, но лишь как путеводителем к взаимопониманию с инструментом, испытывая при этом гадамеровские муки нехватки языка. Не такие ли муки испытывает интерпретатор живописи и поэзии, мировоззрения и веры – искусствовед, философ, священнослужитель?

Итак, согласно нашим представлениям, природа языка понимания – информационная, и все языковые проблемы и коллизии – чисто информационного свойства. Следовательно, проблема отношения языка понимания и информации является важным предметом исследования философии информации. Лишь используя язык понимания, оперирующий со смыслом внутренней информации, целостное разумное знание по праву приобретет эпитеты содержательного, понимающего, мудрого знания (в отличие от рассудительного умного знания).

Информационные аспекты аксиологии познания

Для понимающего разумного знания важно обладать самой ценной информацией, несомненно, полезной для системы. При рассмотрении априорного знания обращалось внимание на необходимость в априорной ценности информации, дабы еще до опыта задать приемлемые для системы критерии селекции информации, пользуясь некоторой интуитивной функцией ценности (полезности) информации. Такая функция, скорей всего, не должна иметь дело с количеством информации, индифферентным к разумным ценностям.

Пример 14. Воспринятая растением информация о весеннем тепле может оказаться априори полезной для его развития, вызвав сокодвижение и выброс почек, но может и дезинформировать, т.к. от внезапных заморозков погибнут почки и, возможно, все растение. Однако количественно информация и дезинформация были одинаковы. Двухпозиционная кнопка "вкл./выкл." в пилотной кабине несет один бит внешней информации вне зависимости от того, включает она освещение, катапульту или открывает бомболюк. Метеосводка о погоде в Твери имеет разную ценность для тверитян и парижан, вызывая с их стороны и разные реакции (управления).

Что такое ценность информации и нужно ли измерять её? Повторим: под ценностью информации мы понимаем прагматическое отношение между системой, информацией и целью системы. Допустим, ценность нужно измерять, тогда по какой шкале: абсолютной или относительной? Практика свидетельствует: ни одна информация за всю историю природы, жизни и разума не обрела статуса абсолютно ценной. Наоборот, очередной виток развития ставил новые цели и изменял критерии ценности, а то, что казалось прежде абсолютно ценным на все времена, приобретало статус относительной, мифотворческой ценности или вообще низвергалось на свалку истории и науки. Можно ввести абсолютную шкалу ценности: ценнее считать ту информацию, которая генерирует новую информацию с большей вероятностью. Но как оценить эту вероятность?

Ценность научно-философских трудов принято оценивать по т.н. "индексу цитирования" (чем чаще цитируют труд, тем он ценнее, тем выше индекс). Но известны выдающиеся философы и ученые, которые не публиковались или "писали в стол" и только после смерти стали известны миру. Таков Сократ, который по свидетельству учеников (Платона и др.) утверждал, что "письмена мертвы". Таков Г. Кавендиш, занимавшийся наукой вне официальной науки; в его бумагах, найденных после смерти, были обнаружены научные открытия и законы, которые известны науке в другом авторстве (закон Кулона и др.). Таковы основатели многих религиозных учений и школ. Их учения, как правило, передавались изустно, как и "крылатые фразы" известных людей. Так что, на наш взгляд, не следует фетишизировать индекс цитирования как количественный показатель ценности научно-философской информации.

Ценность информации для разных систем связана с целью их существования (развития), а цели могут быть разные. Если взять некоторую систему, обладающую внутренней информацией, то внешняя информация о системе будет обладать разной ценностью для систем-потребителей, преследующих разные цели и пользующихся разными шкалами ценности. В свою очередь, система придерживается совершенно другой шкалы, отличной от внесистемных шкал ценности, ибо цели потребителей информации и системы, как правило, не совпадают. Несогласованность шкал информационной ценности часто приводит к диссенсусу систем, в результате чего они ведут себя не адекватно придуманным инструкциям, наши теории периодически конфликтуют с практикой, государства воюют, фундаменталисты всех ориентаций не идут на мировую, ткани разных организмов несовместимы, а студент никак не возьмет в толк, чего от него хочет преподаватель.

Пример 15. Накануне экзаменационной сессии ценность информации о причудах преподавателя гораздо выше, чем в начале семестра, а о своем преподавателе несравнимо выше, чем о чужом. Изменение цели изменяет и ценность информации, но не наоборот, т.к. ценность информации аксиологически вторична по отношению к цели, преследуемой потребителем информации.

Система в каждый момент своего существования ставит перед собой цели, реализовать которые она может только через информацию, обладающую для этого необходимыми свойствами и являющуюся импульсом целенаправленной деятельности системы. Информация ценна лишь постольку, поскольку она способствует достижению цели.

Пример 16. Система – текст. Морфология, синтаксис и семантика – три неразрывные стороны текстовой информации, участвующие в любых прагматических отношениях текстов. Если цель текста – быть пoнятым, а его семантика не способствует достижению этой цели, то прагматическое отношение между системой, целью и информацией просто разрушается – вместо ценной информации (смысла) текст содержит данные неизвестной ценности. Но может быть и другая цель – дать насладиться формой текста. Тогда на первый план выступают морфосинтаксические аспекты текста и сообщаемой им информации.

Известные количественные меры ценности информации исходят из того, что ценность измеряется степенью достижения цели. Но эти меры не канонизированы в теории информации (и философии), и, как нам кажется, причина – в их утилитарности и игнорировании одновременного разнообразия целеполаганий систем. Уже отмечалось, что количество информации, передаваемой по каналу связи, инвариантно к ее смыслу и ценности, и поэтому оно не может полноценно характеризовать ценность информации.

Пожалуй, с позиций теории управления это слишком сильно сказано. Действительно, если в результате получения некоторого количества информации о системе на ту же величину снизилась неопределенность ее состояния, значит, мы получили действительно ценную информацию, а не дезинформацию (которая эту неопределенность, наоборот, увеличила бы) или шум (который оставил бы априорную неопределенность неизменной). В данном случае количество информации как мера снятой неопределенности, может служить мерой познания и претендовать на роль апостериорной количественной меры ценности информации. Такой подход проистекает из классической теории информации: сведения, не уменьшающие неопределенности, информацией просто не являются.

Но в теории информации отсутствуют понятия цели информационного процесса и его безопасности, из которых явно следовало бы, что информация всегда селектируется от дезинформации и шума. Соответственно, метрика ценности, связанная с количеством информации, не обеспечивает такой селекции. В этом-то и проблема данной метрики. Проблема также в ее апостериорности, часто фатальной для системы – механизм селекции начинает работать, не дожидаясь решения о ценности полученной информации. Например, так случается с общественно-политическими системами в периоды бурь и потрясений. Стоит ли потом удивляться или кусать себе локти, что сделанный выбор оказался ложным?

В целом проблема сводится к оценке априорной ценности информации. Обобщенной, философски значимой априорной меры ценности информации нет.

Пример 17. Эффективность развития системы зависит от ее умения безошибочно отобрать среди своих состояний (пусть даже упорядоченных) те, которые полезны для цели развития, и закрепить их в потомстве. Если цель – самовосстановление, выживание гомеостатической системы во враждебной среде, то система должна поддерживать свои жизненно важные параметры в допустимых границах вне зависимости от воздействий среды. Иными словами, система своими управлениями должна защитить эти параметры от информации среды. Задача внутрисистемного регулятора и состоит в блокировании этой информации. Если мы заболели, значит наш "регулятор" не справился с таким блокированием. В этом плане отбор ценных (полезных) состояний равноценен обеспечению устойчивости реакций (существенных переменных, параметров) системы и подчиняется закону необходимого разнообразия Эшби (см. тему 3). Если цель – улучшенное самовоспроизведение, при отборе оцениваются состояния системы на соответствие изменившейся среде, а еще лучше – прогнозу среды. При этом неудачные состояния вместе с их консервативными носителями отбраковываются, а полезные состояния передаются по наследству. Так происходит, например, с мутирующими генными наборами флоры и фауны, новыми технологиями, машинами и товарами, наукой и искусством, социально-экономическими укладами.

Сама технология отбора носит статистический (массовый), а не индивидуальный характер и состоит в поиске (обнаружении и распознавании) полезных состояний, включении их в тезаурус системы. Поиск носит случайный характер из-за вероятностной природы массовых явлений и связанной с этим хронической априорной неопределенности состояний сложной системы. Поиск и отбор в совокупности образуют механизм селекции. Известны несколько методов случайного поиска: метод проб и ошибок, метод Монте-Карло, метод рандомизации, гомеостат Эшби, набросовые, адаптивные, блуждающие, бионические алгоритмы поиска и др. Какой или какие из них реализуются в конкретной системе, для нас не столь важно. Важно, что результатом поиска являются удачные варианты, отбираемые на основе накопленного опыта и информации об устойчивых формах. Следовательно, поиску и отбору ценных для системы состояний, имеющих будущее, предшествует генерирование информации системой; а иначе откуда взяться "накопленному опыту" или "информации об устойчивых формах"?

Пример 18. Методу проб и ошибок свойственны два предположения: нероковой характер ошибок и отсутствие априорных соображений о том, в каком направлении делать пробы. В результате случайность для этого метода оказывается единственной разумной мерой: случайность почти ничего не стoит и приведет в конце концов к решению. Но для этого, очевидно, поиск должен быть достаточно длительным. Быстродействие поиска важно в любой информационной технологии, будь то автоматизированная система управления технологическими процессами (АСУ ТП), системы управления базами данных (СУБД) и базами знаний, диагностические системы и др. Тем более оно важно в алгоритмах развития систем. Ведь речь идет об их судьбе, здесь промедление смерти подобно в буквальном смысле слова, поэтому вряд ли метод проб и ошибок в чистом виде реализуется в алгоритмах развития.

В СУБД и файловых мониторах принято перед поиском осуществлять лексикографическую, календарную или размерную сортировку (упорядочивание) данных (файлов). Идея упорядочивания не нова, она лежит в основе любого быстрого поиска. Документы в офисах, книги в библиотеках, солдаты в строю, деньги в кассах, товары на складах, списки избирателей, домашние вещи, знания в голове – всюду надо "наводить порядок" для быстрого поиска. А что такое упорядочивание, как не генерирование информации? Ведь согласно одному из распространенных определений информация есть мера упорядоченности систем. Это подтверждает необходимость информации для быстрого поиска. Наиболее быстрым (по числу шагов поиска) в упорядоченной системе оказывается двоичный поиск. Для алгоритма двоичного поиска характерны: а) жесткая зависимость между шагами по интервалу и месту поиска; б) равновероятность выбора на каждом шаге в пределах текущего интервала поиска. В свою очередь, зависимость шагов обусловлена упорядоченностью состояний системы, т.е. ее информативностью. Что будет, если устранить всякую зависимость между шагами поиска? Это имеет место, например, при случайном поиске с возвратом проб. Поиск становится бесконечным (зацикленным), ибо неопределенность на каждом шаге не уменьшается, как при поиске с зависимыми шагами. Словом, независимость шагов поиска делает его бессмысленным. Если она обусловлена игнорированием упорядоченности состояний системы, это свидетельствует о неинтеллектуальности внешнего механизма отбора. Если независимость шагов поиска вынужденная (из-за отсутствия упорядоченности), это свидетельствует о внутренней неинтеллектуальности системы. Оба варианта потенциально гибельны для системы – ее цели не достигаются. Таким образом, для реализации конечного поиска нужна упорядоченность состояний системы – внутренняя или внешняя. Последняя вносится самим алгоритмом поиска, например, за счет невозврата проб при линейном поиске.

Конечный поиск и отбор трансформируют априорную неопределенность состояний системы в ценную селективную информацию. Метод селекции определяет лишь ее длительность. Чем система организованней, тем меньше ее неопределенность, тем меньше усилий (шагов поиска) надо предпринять для трансформации неопределенности в селективную информацию. Следовательно, чем больше информации система сгенерирует на этапе самоорганизации, тем эффективней (быстрей) механизм поиска и отбора трансформирует оставшуюся системную энтропию (как меру неопределенности) в полезное количество селективной информации (найти иголку в стоге сена проблематичней, чем в игольнице). С другой стороны, эффективный поиск должен заканчиваться однозначным (определенным) результатом с нулевой неопределенностью. Следовательно, начальная (максимальная) энтропия поиска не может остаться таковой до конца – это все равно, что бессистемно искать выход из леса. Вместо результата – бесконечный процесс его поиска. Энтропия шагов эффективного поиска должна быть меньше максимальной (исходной), а после последнего шага нулевой.

Пример 19. Из многочисленных методов поиска ценной информации механизмы естественного и искусственного отбора должны были бы "предпочесть" поиск, основанный на максимально возможной зависимости шагов и равновероятности исходов каждого шага поиска. Зависимость шагов поиска возможна только за счет памяти, использующей информацию предыдущих шагов о накопленных полезных состояниях для отбора на текущем шаге. При нулевой памяти (бесконечный случайный поиск) новые состояния элементов системы отбираются независимо от того, какими состояниями обладают другие элементы. В результате нет накопления, концентрации ценных состояний. Такая система не развивается.

На рис. 6.1 приведена качественная ценностная шкала информации.

Согласно рис. 6.1 селективная информация, используемая при отборе, более ценна для развития системы, чем информация упорядочивания (организации), которая, в свою очередь, более ценна по сравнению с информацией как мерой отраженного разнообразия состояний системы. Но самой ценной принято считать информацию в форме знания, приобретенного и внесенного в тезаурус системы в результате поиска и отбора. С каждым переходом от менее ценного уровня информации к более ценному информация не создается из ничего, она только изменяет свою форму (код).

Пример 20. Любая задача развития (познание, конструирование, размножение, борьба за существование и т.д.), в сущности, сводится к поиску и отбору. Открытие, изобретение как формы развития науки и техники включают в себя, наряду со многими творческими этапами, этап подготовки патентной заявки, т.е. упорядочивание всех данных о новом явлении, устройстве, веществе, способе (объекте заявки), об известных аналогах и, наконец, о самом близком аналоге – прототипе. Цель – отличительные признаки, свидетельствующие о новизне и полезности изобретения. Словом, информационный код характеристик заявляемого предмета, аналогов и прототипа перекодируется в наиболее ценный код отличительных признаков предмета заявки.

Пример 21. Самоорганизация и самообучение развивающейся биологической системы суть не что иное, как последовательное генерирование все более ценных информационных кодов согласно рис. 6.1. Важное место в этой цепи преобразований занимает поисковая активность биосистемы, потребность в поиске, которая является движущей силой саморазвития каждого индивида, делая его активным соучастником прогресса всей популяции. Поисковая активность человека достойна эпитетов "пружина развития", "предпосылка здоровья", "механизм ускорения развития мозга". Чем мозг сложнее, тем выше темп его развития и совершенствования как функция поисковой активности: "мозг, хорошо устроенный, стoит больше, чем мозг, хорошо наполненный" (М. Монтень). Поисковая активность не зря считается одним из важнейших факторов выживания систем за счет интенсификации обмена информацией с внешней средой для формирования активного знания как базиса сознания и основы творчества, без которого знание мертво, ибо неподвижно.

Так надо ли измерять ценность информации (и знания), как мы измеряем "драгоценность" в каратах, ценах? Считаем это нецелесообразным. Ценность информации – относительная категория, ее полезно сопоставлять, сравнивать по качественным относительным шкалам (как на рис. 6.1 ), в известной мере субъективным. И не более того!