Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое информациогенез, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое информациогенез , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Философия.
"Информациогенез есть процесс порождения информации в природе" (А.Н.Кочергин (Кочергин А.Н. "Информация и сферы ее проявления", 2008; Кочергин А.Н., Цайер З.Ф. "Информациогенез и вопросы его оптимизации", 1977.)) . Речь идет не о любой, а о продуктивной информации, приводящей к полезным качественным изменениям и отличающейся от деструктивной дезинформации и непродуктивного информационного шума. Информациогенез в приведенном смысле альтернативен диссипации информации. Порождение продуктивной информации начинается морфологически (как увеличение разнообразия открытой системы) и происходит по синергетическим законам за счет разнообразия среды. Так в систему поступают данные. Увеличение морфологического разнообразия, т.е. элементного состава системы, через селекцию ценных данных переходит в синтаксическое связывание элементов с помощью внутрисистемной программы самообучения (если таковая есть). Так ценные для системы данные превращаются в информацию – первичные знания – система "познает" приобретенное разнообразие, и в памяти системы возникает тезаурус, если он не был создан на раннем этапе самоорганизации в подобной ситуации. При наличии сознания хранимые в системном тезаурусе первичные знания приобретают смысл, достигая высшего для знания семантического уровня.
Использование нами лингвистических терминов морфологии, синтаксиса и семантики не случайно. Во-первых, описанная "технология" информациогенеза в природе вполне укладывается в грамматические правила построения фраз и текстов из слов. Даже средневековые физики это понимали, говоря о "текстах природы" (Галилео Галилей). Во-вторых, информациогенез характерен как для первоприродных феноменов и процессов, так и для второприродных артефактов человеческой деятельности, будь то наука (в частности, лингвистика), искусство, техника. В этом плане гуманитарии и естественники, лирики и физики должны понять, что с позиций информации как таковой и информациогенеза их противостояние, если оно есть, выглядит противоестественным.
Исследователи интеллектуальных систем сходятся во мнении, что тезаурусы и базы знаний интеллектуальных систем в процессе развития строятся на комбинаторно-иерархическом принципе за счет постепенного объединения информационных блоков – сначала самых простых, затем все более сложных. Эти блоки используют коды системы – наследственные и/или инкорпорированные из среды – и представляют в действительности клеточные ансамбли нейронных сетей (естественных или искусственных). Укрупнение блоков, а также их внутренняя морфологическая и функциональная модификация, сводящаяся к установлению связей между клетками ансамбля (биологическими нейронами или искусственными формальными нейронами), стимулируется средой (в актах познания и организации) или системой (в актах самопознания, самоорганизации). Такие закономерности свойственны также социальным системам (популяциям, социумам) и информационно-коммуникационным системам (сетям) с распределенной базой знаний – коллективным тезаурусом (Далее объединим родственные термины "база знаний" и "тезаурус" в один – тезаурус.).
Реальные коды тезаурусов (генетический, белковый, метаболический, машинный) оказывают существенное влияние на темпы самоорганизации тезауруса. Чем сложнее код (по объему алфавита), тем большим разнообразием обладает каждый информационный блок тезауруса по сравнению с аналогичным блоком при простом коде.
Конечно, влияние возраста человека на скорость восприятия знаний объясняется сложнее, чем это сделано на примере объединения информационных блоков и комбинирования связей внутри них. По-видимому, есть и другие скрытые информационные факторы, в частности, наличие предела сложности тезауруса – предела, который зависит от полезно усвоенного информационного ресурса среды и от материально-энергетических ограничений носителя тезауруса (например, мозга). Другой возможный фактор: изменение (загрубление) чувствительности сенсорных механизмов (алгоритмов) информационного метаболизма по мере развития тезауруса.
Кроме того, интеллект не использует без разбора (а вернее, без отбора) все потенциальные комбинации внутри- и межблочных информационных связей для обогащения тезауруса. Механизм интеллектуального отбора выбирает наиболее ценные из этих связей в соответствии с некоторой целью. И если первые шаги в становлении и развитии тезауруса начинаются с первоначального накопления некоторого минимума разнообразия связей (состояний) по принципу "лучше что попало, чем ничего", то целенаправленный отбор ценных и отбраковка бесполезных (вредных) связей осуществляются по принципу "лучше ничего, чем что попало".
Накопление, связывание, комбинирование, укрупнение, отбор и, наконец, генерирование информации – операции (действия), составляющие целенаправленную последовательность – алгоритм, реализуемый через программу. Логично назвать ее программой генерирования информации. Откуда ей взяться и где ее хранить? Когда учащегося выручает память, ему не нужна такая программа. Но как только в результате нескольких провалов он почувствует, что метод простого накопления данных не помогает и, более того, опасен, возникает потребность в другом методе, основанном не на запоминании, а на понимании данных и взаимосвязей между ними. Подобная ломка метода мучительна, но необходима. Удастся – система выживет и будет развиваться, не удастся – система умрет или деградирует вплоть до полного разложения. Так возникает программа генерирования информации как меры организованности системы знаний. Без такой программы даже бифуркационная (вероятностная) самоорганизация системы и сама система невозможны.
Заложенная в программу генерирования информации логика должна быть вероятностной, нечеткой, дающей свободу выбора пути самоорганизации системы. Далее под самоорганизацией системы будем понимать процесс роста ее информационного разнообразия за счет разнообразия среды и работы внутренней программы генерирования информации. В данном смысле самоорганизация эквивалентна развитию. Но мы не исключаем самоорганизации, направленной в противоположную сторону, – к деградации ("Массовое сознание" самоорганизуется толпой не во благо развития толпы за счет роста ее информационного разнообразия, а во вред окружающему социуму за счет уменьшения данного разнообразия (см. тему 4, раздел 4.5). Самоорганизация ради уничтожения, а не созидания – не такая уж редкость.). Далее рассмотрим самоорганизацию-развитие.
Отметим, что любая система со стабильным тезаурусом в разных условиях может обладать разной степенью организованности. Так, достаточно организованная целостная система житейских знаний некоторого человека может вносить слишком малый вклад в систему его производственных и тем более научных знаний. Причин здесь две: нехватка данных на каждом из более высоких уровней и нехватка связей между данными. В результате целостная система знаний сужается и(или) рассыпается на более мелкие целостные системы вплоть до полного исчезновения систем как таковых.
Пример 3. На рис. 5.1 показан пример разрушения целостной системы за счет разрывов связей между элементами при увеличении некоторого порога U (порога обнаружения, порога понимания, порога терпения и т.д.). Выше порога в системе сохраняются прочные, устойчивые связи (взаимовлияния), непрочные связи с повышением порога разрушаются – элементы перестают реагировать на состояния друг друга. Понятие порога оказывается гносеологически и онтологически значимым.
С другой стороны, система, однажды организованная в некоторой среде, может сохранять свою организацию в других средах без повреждения ("принцип бетона"). Целостность такой системы можно нарушить только экстремальными воздействиями. Так, если человек что-то понял и полученное знание закрепилось, целостность системы знаний может быть нарушена только при патологических изменениях мозга.
Словом, результат самоорганизации открытой системы зависит от программы генерирования информации, хранимой в тезаурусе системы и управляющей процессом самоорганизации с соблюдением закона сохранения информации. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Гносеологическая версия данного закона позволяет утверждать, что полная взаимная информация развивающейся системы и среды всегда ограничена достигнутой информативностью тезауруса.
Малая дозировка сложности, как и незнакомого лекарства, представляется единственно разумным способом поведения системы в условиях априорной неопределенности последствий. Передозировка чревата летальным исходом, если "лекарство" вредно для системы, в частности, если оно не оптимизирует ее целевую функцию развития. Малая доза не способна убить систему. Но, если система своевременно не распознает вреда, она может продолжать наращивать свою сложность в избранном ложном направлении, и, в конце концов, при очередной бифуркации сработает отрицательный кумулятивный эффект вредной сложности – система деградирует и погибает. Куда программа развития (генерирования информации) заведет систему – к правильному решению или сбою – зависит только от программы и использованных ею данных. Для этого в ней должны быть предусмотрены средства защиты от ошибок выполнения и некачественных данных, что в "неймановском" компьютере известно как "защитное программирование".
Из "Информациогенез и самоорганизация" следует, что информациогенез и самоорганизация неразрывно связаны друг с другом.
До возникновения синергетики под самоорганизацией понимали спонтанное возникновение организации в автономной замкнутой системе. Но практически все системы в мироздании открытые, подверженные влиянию среды и друг на друга. Поэтому синергетика как междисциплинарное научное направление занимается проблемами самоорганизации открытых систем (Г. Хакен, И. Пригожин, М. Эйген (Пригожин И., Стенгерс И. "Порядок из хаоса", 1986; Чернавский Д.С. "Синергетика и информация (динамическая теория информации", 2004.) и др.) . Представления о самоорганизации впервые появились в эпоху античности (Демокрит, Аристотель). Но увязка самоорганизациии с информацией (информациогенезом) состоялась лишь в ХХ в. в рамках синергетики.
Самоорганизация может происходить под действием а) генетической программы; б) внутренней программы генерирования информации; в) среды; г) программы генерирования информации и среды одновременно. Генетическая программа способна дать первоначальный импульс самоорганизации, придав "новорожденной" системе минимальное информационное разнообразие, необходимое для ее жизнедеятельности и выживания в среде. Программа генерирования информации, возникшая под влиянием среды, взаимодействующая с генетической программой и хранящаяся в тезаурусе системы, управляет самоорганизацией системы на всех этапах ее жизненного цикла посредством алгоритма самоорганизации. Среда способствует совершенствованию информации и наполнению тезауруса системы знаниями.
Информациогенез при самоорганизации становится неустойчивым, как неустойчиво состояние между хаосом дезорганизации (энтропийная тенденция) и порядком организации (информационная тенденция). Состояние флуктуационной неустойчивости, неравновесности свойственно каждому этапу самоорганизации системы, связанному с изменением информационного разнообразия, накопленного системой к текущему этапу. Увеличивается разнообразие→увеличивается знаниевое наполнение тезауруса→растет информативность системы, и наоборот. Борьба энтропийной и информационной тенденций при самоорганизации напоминают гегелевскую диалектическую триаду "тезис – антитезис – синтез". Объем априорной информации для самоорганизации минимален.
Самоорганизация – вероятностный процесс, и наряду с безнадежными системами, пользующимися вредными данными и командами от среды, найдутся и такие, которые благодаря средствам защитного программирования своевременно отказались от вредных данных и выполнения сбойных команд. Приращение сложности таких систем направлено на оптимизацию их целевой функции. При очередной количественно-качественной бифуркации такие системы будут прогрессировать. Но и эти системы наращивают свою сложность осторожно, малыми дозами, пошагово, не "переедая". Достоинство пошагового достижения заданной сложности и эффективности в том, что система может это сделать сама, без внешней помощи. Так, начинающий спортсмен может сразу стать олимпийским чемпионом разве что с помощью Бога. Но упорно тренируясь, он шаг за шагом сам (и никто за него!) придет к олимпийскому пьедесталу. Если же его программа тренировок была тупиковой, что ж, олимпийским чемпионом станет другой.
Платой за сложность является время. Самоорганизация систем требует существенно большего времени, чем потребовалось бы их создателю. Есть феноменальные люди, способные практически мгновенно "создать" ответ некоторой вычислительной задачи. Если же для ее решения использовать итерационный алгоритм вычислительной математики, то чем более точный (а следовательно, и более сложный – по числу точных знаков после десятичной запятой) результат мы хотим получить, тем больше итераций должна сделать программа и, соответственно, тем дольше она занимает компьютер.
Пример 4. Эволюция космических тел согласно научным данным проходит в течение нескольких миллиардов лет, эволюция живой природы на Земле – сотни миллионов лет, эволюция разума – десятки миллионов лет. А Бог на третий день создал "зелень, траву, сеющую семя по роду и по подобию ее, и дерево плодовитое, приносящее по роду своему плод, в котором семя его на земле", на четвертый день – "светила на тверди небесной" (Библия, Бытие, 1). За следующие два дня Господь создал всю фауну и человека. Мы восхищаемся проворностью Творца (если, конечно, понимать "день", "субботу" в человеческом измерении). Эволюция так быстро не творится. Господь Бог или эволюция? – вечная дилемма, неразгаданная загадка бытия, которую, по нашему мнению, надлежит оставить в покое, как и тайну Творения. Последнее вместе с атрибутивной информацией природы следует принять как данность. А тайны, что ж? – без них жизнь скучна и неполноценна.
Многошаговые процессы с оптимизацией некоторой целевой функции, подобные эволюции и самоорганизации тезауруса, часто встречаются в задачах динамического планирования, распределения ресурсов, оптимизации транспортных перевозок и др. Для решения подобных задач возможны два способа решения: 1) искать сразу все элементы решения на всех шагах; 2) строить оптимальное управление шаг за шагом, оптимизируя целевую функцию на каждом шаге. Реализация первого способа возможна в конечных алгоритмах динамического программирования с известной целью и результатом оптимизации (экспертные системы, интеллектуальные игры и др.). Второй способ оптимизации проще, менее рискованный, чем первый, особенно при неопределенно большом числе шагов и неопределенном конечном результате оптимизации. Обратим внимание, что задачи распределения ресурсов и оптимизации транспортных перевозок, по существу, являются основными в биологических и интеллектуальных процессах метаболизма. Соответственно, мало оснований полагать, что природа для решения задач самоорганизации выбирает сложные пути (созидание) вместо простых (эволюция). Наблюдаемая сложность природы изначально проста. Задача рациональной науки – понять эту простоту.
Было бы наивным полагать, что простота механизма самоорганизации в приведенном понимании идентична простоте в "понимании" природы. Поиск простоты в сложности природы как одна из сторон реализации принципа простоты ( "Информация и управление" ), по возможности, не должен быть слишком антропным. Достичь такого понимания природы, не ограниченного человеческим опытом и рациональной наукой, дано немногим. В физике XX века это, пожалуй, Бор, Эйнштейн, Х. Лоренц, де Бройль, Паули, Гейзенберг, Ландау. Известный афоризм Н. Бора о теориях, недостаточно безумных, чтобы быть правильными, образно демонстрирует стиль, исповедуемый неклассической и постнеклассической наукой.
Пример 6. В неживой природе примерами самоорганизации служат возникновение в жидкостях турбулентности из ламинарности, образование конвекционных "ячеек Бенара" (гидродинамика), автоколебательные реакции (химия), материализация виртуальных микрочастиц физического вакуума (физика).
Пример 7. В обществе примерами самоорганизации служат рынок с его "невидимой направляющей рукой" (А. Смит), истинная демократия, формирование информационного общества, Интернет, социальные сети и сетевые сообщества. Современные социальные институты как продукты человеческой деятельности в своем большинстве не являются результатом сознательного властного планирования, а самоорганизовались практически спонтанно из нелинейных, неравновесных, подчас катастрофических социальных процессов ХХ в.
Неразрывная связь самоорганизации с информациогенезом означает, что информация сопутствует любому развитию. А поскольку все известные открытые системы в той или иной мере изменяются и развиваются, взаимодействуя друг с другом и со средой обитания, между информациогенезом и системогенезом существует глубокое неразрывное единство (А.Н. Кочергин), и можно говорить обинформационной экспансии во все мыслимые системы. Иными словами, информационная экспансия означает, что информация является основным ресурсом развития всех без исключения систем. И если до появления понятия информации не могло быть и речи об информационной экспансии, то сейчас ее существование не должно вызывать сомнений.
Об информационной экспансии в природе свидетельствует вся история жизни, двигавшейся от примитивных чувственных материально-энергетических перцепций первых одноклеточных организмов к идеальным апперцепциям рефлектирующего сознания человека. В неорганической природе проследить историю информационной экспансии гораздо сложнее, ведь история природы гораздо продолжительней истории жизни. Но, исходя из имеющихся представлений об атрибутивной информации и физике информации (см. темы 1, 2), отметим, что концепция атрибутивной информации как внутренней информации всех без исключения объектов природы и теория информационного поля, питающего информацией физические поля, созвучны с концепцией информационной экспансии. Поэтому, полагаем, информационная экспансия свойственна всем естественным системам – неорганическим и органическим.
Информационная экспансия наблюдается в развитии артефактов материальной культуры, в частности, вычислительной и телекоммуникационной техники – от первичного "большого калькулятора" (computer) к современной портативной информационной машине (informachine), от сложных (дорогостоящих) телефонных и радиотехнических средств проводной и беспроводной коммуникации XIX-ХХ вв. к более простым и доступным современным средствам, в значительной мере использующим ранее созданную инфраструктуру связи.
Напомним, что данные превращаются в знание через самообучение, когда система, в основном (но не только), познает собственное разнообразие (с учетом приобретенных информационных блоков) и отображенную среду, ищет, отбирает и запоминает ценную информацию в потоке данных, устанавливая дополнительные связи между ними. При этом термин "обучение" представляется нам архаизмом – обучение дает (преподает) знание, но этого явно недостаточно; в конце концов, надо получить его. Руки дающего и берущего должны соединиться; весь процесс обучения стратегически должен быть перенацелен на самообучение, ибо "человек до конца понимает лишь то, до чего додумывается сам, подобно тому, как растение усваивает лишь ту влагу, которую впитывают его корни" (А. Реньи).
Строго говоря, этапы самоорганизации и самообучения системы не поддаются разделению во времени, характер отношений между ними – диффузный. Действительно, организация (упорядочивание) как ограничение разнообразия невозможно без познания последнего, без поиска и отбора ценных данных, без использования первичных механизмов памяти. Самоорганизация не прекращается на этапе самообучения, как при освоении приобретенных метаболитов не прекращаются обменные процессы между системой и средой. В связи с этим при рассмотрении процесса самообучения вряд ли есть смысл отделять его от самоорганизации. Этапы самообучения (запоминание, восприятие, усвоение и др.) можно интерпретировать как самоорганизацию тезауруса. На информационном уровне важно лишь учитывать, что процесс самообучения складывается из усвоения (запоминания), хранения и воспроизведения знаний. Если нарушен хотя бы один из этих этапов, самообучение может не состояться.
Самообучение системы начинается после приобретения ею от среды порции информационного разнообразия в виде некоторых данных, ценность которых неизвестна. Алгоритм самообучения состоит в отборе данных по некоторым критериям ценности и в связывании отобранных данных, ценных для системы, в информацию – первичное знание о приобретенном разнообразии. Это знание помещается для хранения в тезаурус (базу знаний), который был создан системой в своей памяти на самом раннем этапе самоорганизации. Однако самообучение на этапе связывания ценных данных не заканчивается. Подпрограмма селекции по критериям ценности продолжает работать, "осмысливая" первичное знание, ибо смысл знания – конечная цель самообучения. В результате система "познает" приобретенное информационное разнообразие и за счет этого увеличивает свою внутреннюю информацию (самопознание).
На всех этапах самообучения информациогенез не прекращается. Ведь любой акт отбора (выбора) или осмысления приводит к неравновесности системы, нестационарности латентных процессов информационного метаболизма, а значит, к генерированию информации. Среда участвует в самообучении лишь косвенно – через свое закодированное отображение в рецепторной подсистеме (Дружинин В.В., Конторов Д.С. "Проблемы системологии", 1976.) .
Количественные и качественные преобразования тезауруса происходят постоянно (Постоянность изменений не означает их непрерывности. Характер изменений предстоит выяснить.) и параллельно. При этом простое наращивание количества "элементов знания" (информационных блоков) в тезаурусе еще не дает права считать его "сокровищем" системы, как нельзя считать разрозненные, случайные, не связанные между собой данные (файлы) в долговременной памяти человека (компьютера) базой знаний. Вот если эти элементы будут совместно осмыслены в виде упорядоченных, содержательно целостных кластеров, множеств, списков, массивов, семантической и/или нейронной сетей, наполненных структурными элементами типа термов, фреймов, записей, объектов, переменных, графов, формальных нейронов, тогда можно говорить о системе (базе) знаний, тезаурусе организма или машины. Иными словами, информационные связи между элементами знания, входящими в тезаурус, должны быть надежнее, чем их связи с данными, находящимися вне тезауруса. Этим, кстати, любая система отличается от "несистемы": внутренние связи системы обязательно крепче внешних связей.
Организация внутрисистемных связей обеспечивается адресно под управлением программы генерирования информации и системнойаксиологической установки познания ( "Знание как высшая форма информации" ). В "Информация и сознание" отмечалась принципиальная важность адресного связывания элементов знания в тезаурусе (скорость доступа, простота редактирования). Не зря известный RAM-принцип (От random access memory (англ. – память с произвольным доступом).) реализует адресное связывание ячеек оперативной памяти в "неймановском" компьютере.
Представим эволюцию тезауруса как усиление сложности открытой информационной системы (См. примеры 1, 2 в разделе 5.1.) , питаемое от ее среды обитания и имеющее предел когнитивной эффективности, который зависит от информационного ресурса среды, полезно усвоенного системой (Напомним, что вне данного ограничения информационный предел самоорганизации тезауруса не существует.).
Эволюционирующая от энтропийного хаоса к информационному порядку подобная открытая система одновременно проявляет и признаки движения от порядка к хаосу, тем бoльшие, чем меньше доля ценной (для системы) информации в объеме данных, поступающих в тезаурус. Второй эффект прогрессирует по мере приближения к концу жизненного цикла системы. В результате "старые" системы часто приходят к агностическому синдрому незнания: "Я знаю, что я ничего не знаю".
Но не следует считать энтропийную тенденцию развития только "старческим" негативом. "Молодые" системы тоже не избегают хаоса, потому что он информационно креативен не менее (а чаще более), чем порядок – та или иная тенденция определяется целью развития. Порядок тяготеет больше к устойчивости (сохранению, преемственности, ограничению разнообразия), хаос – к неустойчивости (новизне, изменчивости, созданию разнообразия). Порядок, придерживаясь здорового консерватизма гомеостатических систем, нацелен на "сохранение достигнутого" вместо поисков чего-то "лучшего – врага хорошего". "Свободолюбивый" хаос, наоборот, жаждет творчества. Обе тенденции взаимодополнительны и взаимопроникающи в своем сосуществовании, будь то организм или машина, популяция или государство, система образования или спорт, искусство или лингвистика.
Системные исследования показали, что развитие систем носит (квази)ступенчатый эмерджентный (От лат. emergere – появляться.) характер, когда переход на каждую следующую ступень соответствует скачку качества системы – она приобретает новые, ранее отсутствовавшие у нее свойства. Полагаем, что ступенчатый характер развития объясняется дискретностью процесса генерирования информации тезаурусом системы, хранящим соответствующую программу.
Вначале уточним понятие качественного скачка. Природой не предусмотрены материально-энергетические процессы с бесконечными градиентами, описываемые разрывными функциями с бесконечными производными во времени. Следовательно, вообще некорректно говорить об идеальных скачках применительно к реальным процессам, даже к тем, что составляют предмет исследования теории катастроф. Любой самый "крутой" скачок при рассмотрении его на достаточно быстрой развертке во времени выглядит как переходный процесс, как затухающее или нарастающее колебание, но не как идеально вертикальная ступень.
Пример 8. Большой Взрыв, если он был, развивался во времени: "Первая сотая доля секунды", "Первые три минуты" – эти названия глав книги нобелевского лауреата С. Вайнберга о теории Большого Взрыва говорят сами за себя. Любой самый мощный сигнал имеет конечные фронт и спад, обусловленные реальными постоянными времени (временнoй инерционностью) приемо-передающих устройств или органов. Словом, "никакое изменение не происходит скачком" (Г.В. Лейбниц). Эта сентенция справедлива для закономерностей самообучения тезауруса и общественного развития, действующих в рамках (а не вовне) природы и не подчиняющихся лишь воле и логосу людей. Возможно, неприятие природой идеальных скачков и есть одно из наглядных косвенных подтверждений ее эволюционности.
Пример 9. Экспериментальная зависимость обучаемости операторов (быстроты реакции) от длительности обучения имеет вид, приведенный на рис. 5.2 (по данным В.Ф. Венды). Как видим, зависимость носит существенно дискретный характер.
В связи с изложенным, если мы до сих пор использовали понятие скачка и далее будем это делать, то только в философском смысле. В физическом смысле скачок – это полезная идеализация, помогающая познанию природы, не более того.
Чтобы развивающаяся система могла генерировать информацию, она должна постоянно самообучаться, познавая возрастающее в результате самоорганизации разнообразие своих состояний. Иначе новая информация не возникнет. Но любое познание, как мы неоднократно убеждались, невозможно без ошибок, в том числе ошибок, обусловленных конечной чувствительностью и конечной избирательностью алгоритмов распознавания и классификации разнообразия.
Пример 10. На входе любого алгоритма распознавания и классификации (искусственного и естественного) находится канал связи, поставляющий первичные (необработанные) данные. Приемником может быть, например, сенсорное (рецепторное) устройство некоторого прибора, органа чувств, нейронной сети. Ограниченная чувствительность приемника обусловлена объективными факторами двоякой природы: внутренними шумами приемника и внешними помехами (шумом) среды. Чувствительность обычно флуктуирует относительно некоторого среднего значения, которое, в свою очередь, дрейфует, как правило, в сторону ухудшения, т.е. повышения порога обнаружения разнообразия. Если бы это было не так, т.е. чувствительность улучшалась бы по мере старения приемника, его не приходилось бы периодически настраивать, ремонтировать и, в конечном счете, "списывать" за негодностью. Рост порога обнаружения приводит к уменьшению частоты обнаружения изменений разнообразия и частоты качественных изменений тезауруса. Если изменение разнообразия все же обнаружено, система должна адаптироваться к нему (перенастроить системную матрицу реакций, управлений разнообразием, изменить порог обнаружения разнообразия). Адаптация имеет циклический спиралевидный характер; на каждом витке спирали производится обновленный возврат к возросшему разнообразию.
Конечно, обнаружение прироста разнообразия и обнаружение сигнала связи не одно и то же. В частности, однозначно утверждать, что порог обнаружения прироста разнообразия в развивающихся системах изменяется только в сторону повышения, было бы, по крайней мере, неосторожно. Если система способна развиваться бифуркационно, то бифуркации, резко изменяющие закономерное развитие или стагнацию системы, могут случиться в любой момент времени и дать толчок как увеличению, так и уменьшению чувствительности системы к изменению разнообразия. Выявить механизмы порогового обнаружения изменения распознавания не так-то просто. Но они существуют, если верить результатам тонких термохимических исследований живой клетки биологами. Эти механизмы объединяют с обнаружением сигналов общие объективные ограничения – наличие помех и конечного порога обнаружения. Внутренние и внешние шумы, наряду с ухудшением качества обнаружения прироста разнообразия, ухудшают и избирательность алгоритмов распознавания и классификации новых элементов системы, т.к. в шумах "размываются" границы между характерными признаками этих элементов, что справедливо для любых алгоритмов и их схемных решений, будь то алгоритмы наблюдения, мышления, познания или игры. Конечный порог обнаружения не позволяет распознать слишком малый (субпороговый) прирост разнообразия, меньший уровня порога; система способна распознать новое разнообразие и адекватно отреагировать на него порцией информации, если оно отличается от прежнего разнообразия не менее чем на конечную величину порога обнаружения.
Два рассмотренных фактора подтверждают фундаментальную значимость дискретности и вызываемых ею ошибок для процессов самообучения тезауруса, объективный характер дискретности процессов познания и развития. Таким образом, генерирование информации – объективно дискретный процесс, природа которого – в квантовании разнообразия. Дискретное генерирование информации является причиной ступенчатого изменения (скачков) эффективности развивающейся системы, информативности тезауруса.
Выводы из данной статьи про информациогенез указывают на необходимость использования современных методов для оптимизации любых систем. Надеюсь, что теперь ты понял что такое информациогенез и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Философия
Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии
Оставить комментарий
Философия
Термины: Философия