Количественный анализ знаний

"Количественный анализ знаний"

Автор - Александр Р. Поволоцкий (Alexander R. Povolotsky, Boston, USA),
публикующий здесь свои произведения под псевдонимом: Принцалександр.

Данная публикация является переводом с английского моей первоначальной статьи:
"Quantitative Analysis of Knowledge", опубликованной на этой моей странице в 2015 году
http://www.proza.ru/2015/11/16/136

Основные положения, представленные в обоих вариантах статьи, были разработаны автором в 1970х годах прошлого века.
Исходная первоначальная статья, написанная на Русском языке в 1970х, не могла быть сохранена во время моей эмиграции из СССР в США в 1981 году.
В 2000х я по памяти восстановил содержание моей статьи, записав ее на английском языке.


Главная гипотеза:
Общее направление эволюционного развития природы определяется присущей ей (природе) основной тенденцией к познанию самой себя.

Предложения / дополнительные гипотезы в области подходов к количественному анализу знаний:

• человеческий язык содержит в себе знания о природе и законах ее развития.
• процесс эволюции не закончился на этапе, когда появились человеческие организмы ("человек разумный") - с этого "момента" процесс эволюции стал проявляться в процессе последовательного, неуклонно продолжающегося открытия знаний.

Содержание:
• Вступительное слово
• Гипотезы
• Разработка основных идей

Вступительное слово
Этот документ может рассматриваться как своего рода манифест на тему количественного анализа знания.
Автор просит читателей прощения из-за отсутствия надлежащей терминологии в этой статье.
Автор надеется, что это не помешает читателям понять раскрываемые идеи.
Эта статья является меж-дисциплинарной и педанты называют это эклектикой ...

Данная статья начинается с некого философского предположения, что с глобальной точки зрения доминирующей деятельностью человека является "добывание" знаний.
Первоначально на ранних стадиях человеческой деятельности, научные исследования природы проводились личностями, обладающими широкими знаниями о природе.
Позже поле исследований было разделено на строго ограниченные области исследований - дисциплины (analysis).
Это был очень полезный и эффективный метод производства научных результатов - но в настоящее время такой подход затрудняет возможность взглянуть на некоторые явления, которые не вписываются в прокрустово ложе конкретной предметной области в целом - ввиду отсутствия холлистики (synthesis).
Автор считает, что в настоящее время отсутствие широкого междисциплинарного подхода в Науке является ответственным за замедление скорости появления фундаментальных научных открытий за последние пятьдесят лет.
Кроме того, подход узкой специализации негативно сказывается на создании новых научных областей.
Например, этот тезис относится к теории познания, но обычно критики классифицируют эту работу, как принадлежащую к уже существующей теории информации.
Эти две области знаний, по мнению автора, являются родственными, но не идентичными.
 
Summary:
Основная идея:
Общее направление эволюционного развития природы определяется присущей ей (природе) основной тенденцией к познанию самой себя.

Дополнительная Гипотеза 1:

Человеческий язык содержит в себе знания о мире и о законах его развития. Человеческий язык в своей структуре содержит "скрытое / подсознательное" знание о Природе и о законах ее развития.

Люди используют эти знания в "естественном" языке на подсознательном уровне, даже не понимая осознанно, что они это делают.
Эта подсознательная масса знаний в настоящее время не может быть осознанно использована людьми в их деятельности (они не знают о существовании этих знаний).
Эти знания должны быть извлечены и расшифрованы, чтобы стать более практически полезными.
Этот подход основан на философских взглядах, что человеческий интеллект отражает (в том числе и в строительстве языка) объективную реальность.
В частности, когда новые знания (понимание природы) открывается людьми, вырабатываются новые лексические атрибуты, построенные как отражение этих вновь полученных знаний.
Этот тезис предлагает один из методов извлечения знаний из лексики языка и присваивания им количественной оценки, используя построение классификационной иерархической структуры объектов этого языка.

Дополнительная Гипотеза 2:
Процесс эволюции не закончился, когда появился человеческий организм.
 Однако, вместо продолжения "биологической" эволюции, процесс эволюции вошел на свой второй этап и стал с тех пор проявляться в процессе открытия знаний.
Это вторая идея также делает возможным последующее требование (третья идея - Гипотеза 3), что процесс выявления знаний является стимулятором самого появления и существования человечества, и что деятельность по обнаружению знаний является основной деятельностью человека, наложенной на человечество (человечество является "инструментом" Природы, используемой Природой для самопознания) законом эволюции Природы.
Остальные роды деятельности человека в контексте эволюции Природы не являются существенными и играют второстепенные роли, которые необходимы только для существования человеческого рода, а не для осуществления процесса эволюции Природы и ее самопознания в целом.

Основное содержание статьи:

Главная гипотеза:
               Общее направление эволюционного развития природы определяется  присущей ей (природе) основной тенденцией к познанию самой себя.

Знания собираются человечеством безотносительно в отношении его использования и его пользователей и может "выжить" за пределами неизбежного прекращения существования человечества.
Говоря откровенно, человеческая цивилизация - это просто этап эволюции, который наступил, а затем исчезнет.
Это исчезновение неизбежно вытекает из законов диалектики.
Знание однако, хотя первоначально извлекается людьми, переживет его "добывателей".
Эта концепция может быть сведена к следующему предположению (гипотезе), основанной на наблюдении), которая, по мнению автора описывает (отражает) научно детерминированную объективную реальность:  .
Эта концепция представляет собой материалистической ре-интерпретацией идеалистической немецкой концепции философа Гегеля, которая основана на верховенстве абсолютного сознательного духа над  материей (но это действительно содержат понятие самообучения -. Здесь, конечно, в прямом духовном смысле)
Эта идея сама по себе не является новой и оригинальной и была высказана и раньше, но автор являясь истинным последователем вышеуказанной идеи, пытается применить ее в качестве основы для возможности измерения знаний.
Автор попытался представить свои идеи в 1970х годах, когда жил в СССР (теперь России), на рассмотрение Академического института философии, - но они были отклонены как противоречащие правящей догме марксистской / ленинского диалектического материализма - в соответствии с которой знания, производимые регрессивной / консервативной интеллигенцией всегда подчинены целям достижения материалистических результатов в процессе прогрессивного пролетарского труда.

Разработка основных идей

По мнению автора, знание является наиболее важным продуктом человеческой деятельности, хотя эта деятельность воспринимается главным образом как производная утилитарной необходимости улучшения материального уровня жизни, повышения производительности труда, облегчения физических усилий труда, и удовлетворения человеческого любопытства.

Однако на более абстрактном обобщенном перспективном уровне, поиск и "производство" знаний, вероятно, можно рассматривать как второй этап эаолюции Природы, являющийся кульминацией в выше сформулированной основной тенденции развития (эволюции) Природы в целом (в моем рассмотрении эволюция Природы состоит из двух этапов).

Первый этап развития (эволюции) Природы происходил в форме биологического развития и реализацией (результатом) этого этапа (биологического развития) явилось появление человека и присущего ему человеческого разума(разума - как инструмента Природы, используемого впоследствии на втором этапе эволюции Природы для извлечения знаний).

Как достоверно известный факт, человеческий мозг, способный мыслить и познавать, появился в нашей части Вселенной - на планете Земля, но если изложенные в данной статье идеи автора верны, то этот эволюционный путь Природы должен проходить повсюду - автор, конечно, не претендует быть первым, кто верит в существование внеземного разума во Вселенной за пределами Земли, но это представление очень хорошо вписывается в концепцию основной гипотезы авторской мысли, так что эта идея (о множественности очагов зарождения сознания во Вселенной) дается здесь в качестве ссылки.

В тоже время, даже если опыт развития Природы на Земле является совершенно уникальным явлением, тем не менее этот опыт по-прежнему отражает законы объективной реальности и, следовательно, должен существовать объективный метод количественного измерения знаний.

Основная гипотеза данной статьи в настоящее время частично подтверждается наличием четкой тенденции отчуждения знаний от своего первоначального производителя (человеческого мозга), происходящая в следующей последовательности:

 мозг-> книга-> компьютерные базы данных-> и в будущем - искусственный интеллект (роботы).

Эта последовательность выявляет тенденцию все большего удаления результатов процесса познания Природы (знаний) от своего первоначального производителя и носителя - человеческого ума.
Тенденция удаления знания от его производителя - человека и проявления его самостоятельного от человека существования, будет в конечном счете проявляться и в области использования этих знаний (то есть эти знания впоследствии могут быть использованы без присутствия людей на следующих под-этапах второго этапа эволюции Природы: - скажем, роботами с искусственным интеллектом).
 Итог: знания имеют свое собственное значение за пределами человеческих потребностей и в своей аналитически "рафинированной" логической / математической форме, знания имеют свою собственную ценность в Природе по отношению к своим потенциальным производителям и пользователям - людям.
Знания, таким образом, - это фундаментальный атрибут Природы, который, как и время, является элементом одно-направленного развития глобального бытия (объем знаний постоянно увеличивается и не может уменьшаться).
Понятие "Истинные знания", - это набор практически добытых фундаментальных знаний в их последней (практически недостижимой) инстанции, - эти "истинные" фундаментальные знания являются универсальными и абсолютно полными, поскольку они описывают универсальные объективные законы Природы, которые (по мнению автора этой статьи) одинаковы во всей Вселенной.
Сравнение понятия "знание" с понятием "информация", дает заключение о возможности количественного измерения знаний, которые существенно отличаются от общей "информации", являющейся некоторым набором данных (этот набор, вообще говоря, может содержать или может не содержать каких-либо фундаментальных знаний).
Идея автора о возможности количественного измерения фундаментальныз знаний, накопленных человечеством, вытекает как логический вывод из анализа философской концепции основной гипотезы автора (описанной выше).
Если основная гипотеза автора правильна и сама по себе действительно является объективным законом Природы, то теоретически можно выработать объективный метод количественного измерения знаний.
Однако практическая выработка методики измерения знаний трудна и может быть вообще недостижима.
Работая в этом направлении, автор думал попробовать проводить исследование сначала на эмпирическом уровне, используя некоторые относительные сравнительные средства - именно поэтому автор решил начать с анализа математических выражений физических законов Природы, и конкретно, - с анализа сравнения уравнения второго принципа механики Ньютона с улучшенным уравнением, полученным в специальной теории относительности Эйнштейна.
В этом подходе  автор пытался применить теорию размерностей и концепцию моделирования и эмпирического анализа с использованием критериев, полученных путем преобразования уравнений в безразмерную форму (см., например, определение критериев например, критерия Рейнольдса, применяемого для оценки различия ламинарного, смешанного и турбулентного режима потока жидкости, другой критерий - число Маха, и т.д.)
Следует отметить, что пока автор не был в состоянии предложить какой-либо реальный способ, опирающийся на применении вышеупомянутых подходов к количественному измерению знаний.

В дополнение к только что описанному выше эмпирическому подходу в измерении относительного знания, содержащиеся в области математических формулировок физических законов, автор рассматривал и другой подход, а именно: "добывание - mining" текстуально выраженных знаний на основе лексического анализа языка.
Этот подход основан на вспомогательной гипотезе автора (см. выше), предполагающей что человеческий интеллект с помощью языка отражает объективную реальность, выраженную в законах Природы.
 В частности, когда добытые знания (понимание природы) осваиваются людьми, подсознательно вырабатываются новые лексические атрибуты, построенные как отражение, этих вновь полученных знаний.
Ниже предлагается метод извлечения этого "сырого" знания, из языковой терминологии, и присваивания этим знаниям количественного значения, - с помощью, предложенного автором этой статьи, метода иерархической классификации всех терминов существительных - см. ниже), содержащихся в данном человеческом языке (скажем, в английском языке как наиболее общем в научном и бытовом применении (хотя это было бы весьма полезно сделать для нескольких языков и сравнить результаты).
Предложенный подход базируется на основе образования связки пары "глагол <-> существительное" - он позаимствован автором этой статьи из представление класса (object) применяемым в методике разработки объектно-ориентированного (object oriented, OO) программного обеспечения.
В данном конкретном варианте адоптации автором этой статьи методологии О.О., существительные аналогичны данным объекта и глаголы аналогичны "методам" (они же -"функции" или "операторы"), которые (методы)могут быть применены к действиям над данными, заключенными в языковыхт объектах (существительных).
Допустим, для каждого объекта (термина, существительного), находящегося  в арсенале языка, мы бы могли собрать множество всех глаголов, которые могут быть применены к данному объекту (термину, выраженному существительным), - тогда мы могли бы сравнить по отдельности каждый сгенерированный таким образом (в вышеприведенном описании) набор со всеми остальные наборами (отдельно, один-к-одному), чтобы найти те наборы, которые имеют смысловую общность друг с другом (те наборы, к которым применимы те же самые функции (выраженные теми же глаголами) и сформировать из таких наборов подмножества.
Далее, мы могли бы попытаться обнаружить были ли некоторые наборы получены из других наборов, чтобы мы смогли бы построить иерархические деревья из подмножества таких связанных наборов.
 Каждому такому набору в подмножестве соответствует уникальное существительное, как это было описано выше, и, таким образом, иерархические деревья подмножеств строятся вокруг существительных в связи с их один на один уникальным соотношением с данным конкретным набором применимым  к ним глаголов (действий, команд, функций).
Заметим, что узлы, построенные в форме иерархических деревьев подмножеств, должны содержать имена существительные (а не группу применимых к этим существительным глаголов).
Вершина такого дерева будет содержать наиболее абстрактное существительное.
Такое существительное с минимальным набором применимых к нему глаголов (действий, функций, операторов) имеет самый высокий уровень абстракции в данном дереве.
Чтобы усложнить картину - возможно обнаружение двух (или более) узлов, которые принадлежат к двум различным деревьям, -  они могут выступать в качестве родительских узлов для создания дочерних узлов (множественное наследование - multiple inheritance), и т.д.
Далее, некоторое количественное значение должно быть присвоено к каждому узлу в каждом отдельном дереве - скажем, самый нижний узел дерева должен иметь количественное значение равное нулю, и для каждого следующего вышерасположенного узла в дереве (с более высоким уровнем абстракции) количественное значение должно быть увеличено на одну единицу.
Обратите внимание, что этот метод не проверяет правдивость установленной свчзи (этот метод предполагает, что это связь правдива).
Нерешенной дилеммой автора является вопрос: соответствует ли более абстрактный уровень более высокой количественной оценке содержания знаний (как это предложено делать выше) или, наоборот, более подробный уровень должен соответствовать более высокому уровню количественного содержания знаний - или следует ли выработать некоторый оптимальный компромисс?