Статьи
Шрифт:
Долгое время считалось, что эта особенность математики связана с ее «умозрительностью» и не может быть использована в реальной жизни. Такая точка зрения господствовала и после того, как нашли практическое применение неэвклидовы геометрии, тензорное исчисление, некоммутативные группы. Ключевым термином было именно «нашли применение»: предполагалось, что те или иные «наряды из костюмерной» оказались востребованными по причинам, в значительной мере случайным.
Ситуация изменилась в связи с разработкой в семидесятые годы «аналитической теории S-матрицы», когда сугубо математические преобразования были непосредственно «переведены»
«Аналитическая теория S-матрицы» позволила довести некоторые простейшие задачи рассеяния до стадии численных ответов. В более сложных случаях вычислительные трудности оказались непреодолимыми, однако, принципиальная возможность самоструктурирования информации не только в идеальном мире математических абстракций, но и в физическом пространстве была доказана.
2
Следующий принципиальный шаг был сделан в области лингвистики, где русским ученым и философом В.Налимовым был предложен принципиально новый подход к «проблеме значения»[10].
В.Налимов ввел фундаментальное понятие «семантического спектра». В узком смысле этот термин обозначает совокупность всех значений того или иного понятия. В широком – меру неоднозначности при любых преобразованиях семантического пространства.
Понятно, что можно говорить о спектре не отдельных слов, но согласованных мыслеконструкций. На этом пути удалось сформулировать три важнейших закона:
– семантический спектр системы включает в себя спектры всех понятий, образующих систему, но не обязательно сводится к ним;
– чем более связаны семантические спектры систем, тем ближе друг к другу законы, описывающие онтологию этих систем;
– поведение системы может быть описано через последовательный анализ ее семантического спектра.
Последнее утверждение представляет собой базис технологии «распаковки смыслов»[11]. На практике оно означает, что языковая среда может играть в науке ту же роль, которую играет математический аппарат: кроме «аналитической» возможна «лингвистическая теория S-матрицы» (или синтеза макромолекул).
Труды В.Налимова были созданы в первой половина XX столетия (в значительной мере, как обобщение опыта квантовой механики: В.Налимов обратил внимание на то, что «нечеткая логика» разговорного языка соответствует «копенгагенской трактовке» волновой механики). Однако, идеалистическая теория семантических спектров, настаивающая на существовании взаимосвязи между материальным и информационным миром, не могла быть использована до расширения представлений о познании, вызванного успехами экзистенциальной психологии.
3
Дальнейшее развитие идей, предложенных В.Налимовым, привело в 1980 – 1990-е годы к построению теории информационных объектов. Современный подход к информобъектам использует аппарат теории множеств, но здесь разумно ограничиться описательной лексикой, характерной для первых публикаций.
Будем
Известно, что в материальном мире существуют живые объекты, обладающие свободой воли, интерпретируемой как поведение. Из симметрии пространств аналогичные конструкты должны существовать и в информационном мире. Такую, обладающую собственным поведением «живую информацию» будем называть информационным объектом.
Информационный объект можно также понимать, как самовозрастающую (самоструктурирующуюся) информацию, как Представление[12] автокаталитического кольца И.Пригожина.
Будучи «живыми», информационные объекты могут рождаться и умирать. Их физическим воплощением являются устройства, хранящие и перерабатывающие информацию – люди, группы людей, вычислительные системы, сети. Материальные носители могут заменяться без ущерба для информационного объекта, который, таким образом, представляет собой в терминах кибернетики программный, а не аппаратный комплекс. Следует различать физический носитель информационного объекта и воплощение этого объекта в материальном пространстве (Представление). Последнее обязательно существует – из той же симметрии пространств, обладает поведением и связано со «своим» объектом информационно и энергетически.
Простейшим способом получить информационный объект является схематический: берется схема искусственного интеллекта и проецируется на систему, в которой физическими носителями являются люди, группы людей, компьютеры. Полученная система «по построению» является апсихичной, однако, она способна пройти тест Тьюринга.
Информационные объекты такого типа называются Големами и известны издавна. Описаны, в частности, Гоббсом, Волошиным, Иоанном Лествиничником. Современная трактовка Голема, как искусственного интеллекта, логическими элементами которого служат люди, замкнутые в иерархическую организационную структуру, дана в статье А.Лазарчука, П.Лелика[13].
«Големы Лазарчука-Лелика» обладает весьма простым поведением, которое сводится к питанию, то есть, расширению контролируемой области информационного пространства и выживанию (сохранению и умножению своей «элементной базы»), по этим признакам Големы и идентифицируются.
Не все Големы суть государства и структурно эквивалентные им конструкты, но все иерархически организованные системы суть Големы. Заметим, что к данному классу информационных объектов относятся «гомеостатические регуляторы экономики», анализируемые Ст.Лемом.
Многочисленные эксперименты по сокращению управленческого аппарата всякий раз либо приводили к расширению этого аппарата, либо заканчивались крахом реформ и гибелью пользователя – физической или политической. Этот эффект не следует связывать с осознанными интересами бюрократии: ее пассионарная часть выигрывает от любых реформ, поведение же непассионарных элементов активного воздействия на динамику системы не оказывает. Но Голем, разумеется, не видит разницы между своими логическими элементами и воспринимает всякое сокращение их количества как непосредственную угрозу существованию.