Существуют и другие способы формализации знаний. Например, промежуточным между древовидной и реляционной моделями классификации являются так называемые семантические сети. С их помощью между понятиями, фактами, знаниями устанавливаются связи – отношения. Они как бы являются обобщением древовидных моделей, так как отличаются от последних снятием требований иерархичности. В то же время семантические сети могут считаться частным случаем реляционных моделей, так как именно из них могут быть построены связанные списочные структуры, когда понятие, являющееся узлом семантической сети, расширяется в список, а соответствующее отношение с другим списком из единичного становится групповым.
Все описанные приемы формализации знаний направлены на создание некоторого устойчивого каркаса, на который может быть надета оболочка системы конкретных знаний. В случае если между отправителем и получателем знаний достигнута взаимная договоренность относительно этого каркаса, то информационный обмен приобретает необходимую регламентирующую основу, что повышает его эффективность.
Традиционные и новые информационные технологии. Под традиционной информационной технологией, как правило, понимается информационная технология на базе «жестких алгоритмов». На таких технологиях построена практически вся так называемая офисная информатизация (текстовые и табличные редакторы, программы бухгалтерских расчетов, статистические программы и т. д.). Реализация данных технологий стандартна и практически не зависит от пользователя.
Под новой информационной технологией, как правило, понимается информационная технология на базе «мягких алгоритмов» с использованием достижений искусственного интеллекта. Именно за данным видом информационных технологий – будущее социокультурного варианта информатизации, ибо новые информационные технологии учитывают специфику, максимально «подстраиваются» при своей реализации под конкретного пользователя.
Реализации такого подхода к удовлетворению информационных потребностей людей способствуют, например, нейросетевые технологии – алгоритмы, имитирующие деятельность мозга. Подобно тому, как человек решает задачи на основе накопленных ранее знаний, нейросеть может, обучившись, строить структуры нейронов, способных давать оценки и прогнозы явлений, составляющих образ жизни конкретного пользователя.
Причины невозможности массовой информатизации общества без использования достижений искусственного интеллекта. Массовая информатизация общества возможна лишь после распространения компьютеров интеллектуального типа с так называемым «дружественным интерфейсом». Только тогда можно достичь необходимого уровня согласования растущего объема знаний с потребностями и возможностями людей.
Дружественный интерфейс компьютера не требует от пользователя ничего, кроме четкого понимания своей информационной потребности: ни знания программно-технической компьютерной специфики, ни владения иностранным языком. Предельным проявлением «дружественности» интерфейса компьютера можно считать голосовой ввод информации, а в перспективе – считывание компьютером мыслей человека. В этих вариантах дружественного интерфейса будет одновременно практически решена и проблема защиты персональной информации.
Развитие дружественного интерфейса должно обязательно сопровождаться процессом воспитания так называемого непрограммирующего пользователя, его интеллектуализации в своей профессиональной и досуговой (не машинной) предметной среде.
Принципиально важно подчеркнуть, что параллельно должно происходить два процесса: с одной стороны, развитие машинного (искусственного) интеллекта, позволяющего «подстраиваться» под информационные потребности пользователя, и, с другой стороны, развитие человеческого интеллекта. На практике же распространены два, одинаково опасных по социальным последствиям, подхода, сводящиеся либо к требованию всем специализироваться на компьютерной технике и программировании, либо к воспитанию неинтеллектуального, пассивного пользователя.
Материя, энергия, информация, знания – связь понятий*. Исходной посылкой является утверждение, что информация является семантической сущностью материи, т. е. информация считается объективной категорией. Понятие «материя» отождествляется с понятием «система», в которую входят составными элементами вещество, энергия, знание и информация. Эти элементы в соответствии с законом сохранения материи поддерживают систему в равновесном состоянии путем взаимных переходов из одной в другую субстанцию системы. При взаимодействии этих элементов системы вещество выступает носителем знания, а энергия – носителем информации, что может быть графически представлено следующим образом (схема 3).
Схема 3 [53]
Информационные процессы могут быть рассмотрены и как превращенная форма практически реализуемых человеческих отношений, и как фактор социальной самоорганизации социума и управления (самоуправления). Социальная информация является необходимым условием интеграции и гомеостаза[53] самоорганизующейся социальной целостности. Существует зависимость интегрального качества любой самоорганизующейся системы, эффективности ее функционирования, жизнеспособности и сопротивляемости внешним неблагоприятным воздействиям от качества ее информационной инфраструктуры и адекватности циркулирующей информации критериям устойчивости развития системы. Нарушение этого принципа чревато внутренними и внешними противоречиями, болезненными последствиями для социальной макро- и микросистемы.
Соотношение понятий информация, данные, знания. Понятия – «информация», «данные», «знания» часто используются как синонимы, в то время как их смысловое содержание различно.
Выше уже были приведены примеры того, как определялось понятие информации в трудах известных ученых – Н. Винера, А.И. Берга, В.М. Глушкова. Несмотря на различие этих определений, информация в них – как знак содержания, которое является предметом сообщения, направленного от источника к приемнику (например, источник – внешний мир, а приемник – субъект восприятия). Предметом сообщения может быть информация количественной (статистической), семантической и прагматической меры.
Знания и данные – формы представления информации, призванные способствовать повышению эффективности информационно-обменных процессов, приводящие информацию к удобному для передачи и восприятию виду.
Между понятиями «знания» и «данные» можно выделить отношения иерархии. Знания – результат преобразования данных. Одни и те же сведения могут выступать как данные, если в результате их преобразования получаются новые сведения, выступающие как знания, но могут пониматься и как знания, если они – продукт [54] преобразования первичных сведений. Например, при проведении социологического исследования объем сведений в анкетах содержит знания о выборочной совокупности. Вместе с тем после корреляционного анализа указанные сведения выступают как исходные данные для математических расчетов, приводящих к получению знания о взаимозависимости изучаемых свойств социального явления.
Таким образом, знания – это данные более высокой организации, достигаемой преобразованием исходных данных.