Возможности информационного синтеза

Станислав Лем в своей философской работе "Сумма технологии"[1] показал, что научное познание с одной стороны создает все большие объемы информации, с другой испытывает все большие затруднения по получению новой информации. Другими словами, ограниченность материальных ресурсов, выделяемых на науку, приводит к неравномерному развитию науки и, как следствие, возможным потерям, связанным с ограниченностью знаний в различных областях науки. Эти потери могут проявляться в виде техногенных катастроф и болезней.

В качестве выхода Лем предлагает программу, названную им "выращиванием информации". Термин "выращивание" взят Лемом по аналогии с живой природой, создающую новую информацию при появлении новых видов. "Информация должна возникать из информации, как организм из организма." "Порции информации должны взаимно оплодотворяться, скрещиваться, подвергаться "мутациям", то есть небольшим изменениям, равно как и радикальным перестройкам (генетике неизвестным)."

"Выращиваться" должна не любая информация, а только структурная, то есть несущая смысл об отношении к реальному миру. Такой информацией могу быть новые знания не имеющие традиционных ограничений, свойственных человеческому восприятию.

Рассмотрим требования, которые Лем сформулировал как необходимые для устройства, способного выращивать информацию.
1. Частицы его были бы и собой и одновременно отображением чего-то вне себя (моделью). Например "фенотипы", представляющие собой информационную запись реального явления.
2. Необходимо собирать и передавать внутрь исходную информацию.
3. Необходимо "фильтровать" полученную информацию. Информационный селектор, переводит внешнюю информацию на уровень частиц, каждая из которых представляет "запись состояния явления" или мгновенное сечение его динамической траектории. При этом в селекторе сталкиваются два информационных потока. Первый - информация о изменениях в частицах, и второй- информация о том, каково действительное состояние явления.

Хотя программа по "выращиванию информации" предложена Лемом свыше 30 лет назад, реальных технических устройств, способных воплотить ее не появилось. Компьютеры, только перерабатывают информацию, и не способны ни создать новые теории, ни отображать их. Однако анализируя требования к устройству, сформулированные Лемом, можно отметить, что люди могут быть идеальными составными частями этих устройств.
В силу сложности человека он может быть моделью практически любого класса явлений. Он может "фенотипически" отображать реальные явления.
Он может динамически получать исходную информацию.
Он может изменяться под действием информации и реагировать на эти изменения, сравнивая исходную информацию с полученной.

Может показаться, что система познания человечества и есть реализация этого принципа "выращивания информации". Тогда программа Лема будет абсурдна, ибо невозможно пока создать устройство сложнее человека. Но почему же человечество, производя громадные информационные потоки, становится столь неэффективно в генерации структурной научной информации?

Дело в том, люди неэффективно используют имеющийся собственный информационный потенциал.

Во-первых, при построении научных теорий применяется только логическая часть субъективной информации и совершенно не используются другие информационные компоненты информационной триады.

Во-вторых, генерацию информации и ее отбор производит один и тот же человек, совмещая функции изменчивости и селекции, хотя это совершенно разные процессы. Процесс изменчивости - процесс приращения информации за счет вариации основных параметров системы, генерирующей информацию.

В третьих - люди практически используют только чувственные каналы восприятия информации для информационного обмена. Доказано наличие несенсорных каналов передачи и восприятия информации в ряде работ[8,9]. Мы не будем вдаваться в механизмы и принципы такого способа обмена информацией. Отметим лишь то, что такой способ существует.

Золотовым Б.Е. предложен способ генерации информации, названный им "эксперт-операторным"[2]. Два человека, образуют, за счет несенсорного канала обмена информации, сложную систему. Один человек "оператор", другой "эксперт". Оператор формирует информационный поток, который соответствует задаче, решаемой при взаимодействии. Эксперт пытается отобразить этот поток движениями, эмоционально и ментально, генерируя при этом встречный информационный поток. Следует отметить, что сформированная сложная система имеет двойную обратную связь. За счет двойной обратной связи "оператор" корректирует свой информационный поток, который, в соответствии с требованиями Лема, отображает внешнюю информацию.

Рассмотрим, что может делать такая сложная "эксперт - операторная" сложная система.
Во-первых, как мы уже отметили, она может генерировать новую информацию и новые знания.

Во-вторых, можно выстраивать информационные сети нового класса. Информационный обмен может осуществляться не только между экспертом и оператором, но также включать большее количество людей. Тогда объединение этих людей образует информационную сеть, способную решать множество задач в области обработки информации, которые не может решить один человек. Образуется "сетевой разум" или как его еще называют "виртуальный мозг" [3]. Такая сеть может решать задачи, сложность которых во многом превышает те, которые может поставить человек.

В-третьих, можно реально влиять на окружающий мир, используя информационную триаду [4]. Информация подразделяется на три составные части. На объективную - присущую неживой природе, биологическую - присущую живым организмам и субъективную, которая генерируется отдельными субъектами. Все эти виды информации едины и неразрывны. Изменения в одной составной части изменяет другие. Мы знаем как жизнь трансформирует неживую природу.

Громадные пласты пород, возникших за счет живых организмов, тому подтверждение. А субъективная информация изменяет природу еще быстрее. Примером является вся деятельность человечества. При эксперт-операторном взаимодействии генерируются все составные части информационной триады. Сгенерированная информация включается в существующие информационные структуры и изменяет их, что и приводит к изменениям в реальном мире.

Четвертая возможность связана с взаимодействием на микро, макро и мега уровнях. Эта возможность обусловлена фрактальностью информации (ее самоотображении). Фрактальность информации является также свойством ее многомерности. Оно заключается в том, что при отображении информации в трехмерный мир, она становится инвариантом и самоподобна при изменении масштаба. Простейшим преобразованием, которое может проиллюстрировать это свойство, является преобразование "пекаря".

Фрактальность информации приводит к тому, что человек может, генерируя новую информацию, влиять на процессы, происходящие как на микро уровне (молекулы, атомы, элементарные частицы), во что еще как-то можно поверить, но и на мегауровне (планеты, звезды, галактики), что выглядит совсем уж фантастично. Однако из фрактальности информации вытекает, как следствие, именно это качество человека и фраза из библии, говорящая о том, что бог создал человека по образу и подобию своему подразумевает, возможно, не только внешнее подобие [5].

Пятая возможность также связана с многомерностью информации и обеспечивает влияние на время. В теории Энштейна - Минковского время является четвертой координатой. Еще П. Успенский показывал, что наше восприятие времени обусловлено, в первую очередь, наличием трех координат пространства. Движение же по четвертой координате, мы воспринимаем как время. Если бы мы могли воспринимать четвертую координату также как и три других, то многих видов движений просто бы для нас не существовало бы. Пригожин, анализируя поведение живых сложных систем с точки зрения синергетики, показал, что у каждого живого существа имеется свое собственное время, а наблюдаемое время Вселенной есть лишь усреднение этих времен [6]. Но информация имеет больше трех измерений и, следовательно, генерируя информацию, мы можем оказывать влияние на ход времени.

Нами были проведено математическое моделирование информационных процессов, которые имеют место при эксперт - операторном взаимодействии. Нами предложена модель, которая рассматривает двусторонний информационный обмен между двумя сложными системами А и В (рис. 1).



Исходные предпосылки для этой модели следующие:
1) имеются определенные условия для обмена информацией между системами (контакт систем, подобие систем, взаимный "интерес" обмениваться информацией как разность информационных потенциалов);
2) суммарное количество информации после вступления систем во взаимодействие больше чем имелось у каждой системы до взаимодействия; это означает, что в результате взаимодействия образуется новая сложная система, в которой могут возникать новые информационные качества, отсутствующие в исходных системах;
3) рассматриваются не абсолютные значения информационных объемов, а их относительные соотношения;

При построении модели использован принцип максимума информационной энтропии, который был сформулирован Джейнсом [7,8]: "Наиболее вероятным состоянием системы будет состояние, при котором информационная энтропия максимальна". Информационная энтропия использовалась в Шенноновском варианте как произведение вероятности на логарифм вероятности.

В результате математического моделирования нами получено следующее уравнение для вероятности восприятия/генерации информации вида i системой А при ее взаимодействии с системой В:
ai=ci/{Ea+Ebexp[-L(gai-gbi)]} (1)
bi=ci/{Eb+Eaexp[-L(gai-gbi)]} (2)
где ci - относительный объем исходной информации вида i; Ea , Eb - относительное распределение информации между взаимодействующими системами; L - множитель Лагранжа; - характеристические информационные коэффициенты.

Уравнение (1) является обобщением закона информативности Л.А. Цымбала [4]. Закон сформулированный Цымбалом имеет некоторые ограничения. Во - первых, этот закон рассматривает одностороннее движение информации. Это или восприятие информации или генерация ее. Однако на практике мы имеем двустороннее взаимодействие сложных систем. Сложные системы постоянно контактируют с другими сложными системами, и в результате обмениваются с ними информационными потоками. При этом мы имеем для каждого контакта два информационных потока - входящий и исходящий.

Во - вторых Цымбал оценивает сложность системы как сумму количества элементов системы и количества их взаимосвязей. Но не учитывается тот факт, что связи в сложной системе не эквивалентны и могут различаться по значимости, интенсивности, эффективности и другим параметрам.

В нашей модели таких ограничений нет.
Построенная математическая модель носит во многом качественный характер, так как для большинства случаев информационного взаимодействия невозможно измерить некоторые величины, входящие в нее, но она позволяет отследить основные закономерности информационного взаимодействия и наметить пути повышения его эффективности.
Наличие двойной обратной связи в рассматриваемой модели делает ее схожей с моделью рефлексивности, предложенной Соросом в его книге "Алхимия финансов". Тогда для примера в качестве одной сложной системы можно рассматривать рынок, а в качестве другой участников рынка.

Следует заметить, что формулы (1,2) позволяют моделировать динамику изменения информации в системе. При этом множитель Лагранжа L связывается с временем информационного процесса t.

где Lo значение L при t = 0. Постоянная k выполняет роль кинетического коэффициента с размерностью частоты.
Нами выполнено ряд численных экспериментов с моделью (2-3). На рисунке 2 показан один из них.

Можно отметить, что полученные графики, по характеру зависимостей, аналогичны кривой "Лидер-фоллоу" Золотова Б.Е., которая отражает особенности эксперт - операторного взаимодействия. Видны те же участки и критические точки. Это свидетельствует об адекватности рассматриваемой модели [2].

Сравнивая полученные зависимости с кривой познания, полученной Цымбалом можно отметить, что мы выходим за рамки рассмотрения "очевидное - невероятное - реальность - виртуальность". Появление второй координаты, обусловленной деятельностью оператора, приводит к расширению изучаемого мира за счет дополнительных виртуальных пространств с различной степенью проявленности. Это вершины: А – “реальная виртуальность”, B – “реальная не виртуальность”, C – “реальная реальность”, D – “нереальная не виртуальность”, E – “виртуальная виртуальность”, F – “виртуальная не реальность”, G –“виртуальная реальность”, H – “нереальная виртуальность”. Это видно из рисунка 3.

Все вышесказанное приводит нас к мысли о том, что используя эксперт - операторные информационные технологии мы можем активно изменять себя, окружающий мир и быть творцом собственной судьбы.

Рассмотрим некоторые практические аспекты таких изменений. Одним из практических приложений является обучение. При эксперт - операторном взаимодействии появляется возможность переноса качеств и информационных блоков за счет обмена информационными структурами. При традиционном обучении информация медленно накапливается отдельными порциями, т.е. процесс обучения идет линейно. Информация же в мире удваивается каждые 5 лет, и процесс линейного обучения закладывает в свою основу отставание через какое-то время.

Нелинейное обучение при эксперт - операторном взаимодействии позволяет воспринимать информацию блоками, или сразу, после появления у человека необходимой информационной структуры. Это не отрицает необходимость традиционного обучения, но акценты в нем смещаются от приобретения нужных навыков и умений, до раскрытия уже имеющихся или полученных нелинейным методом.

Эксперт - операторные взаимодействия способны изменить возможности человека воспринимать и обрабатывать информацию. Информация поступает не только по сенсорным каналам от органов чувств, но и напрямую из информационного пространства. Тогда расширяется интуиция, и решения задач и проблем появляются легко и без напряжения. Расширяется творческий потенциал. Принятие решений становится более обоснованным и правильным, и что может быть главным - оригинальным, творческим, нетривиальным.

Появляется возможность создания имитационных моделей нового класса, которые реализуются на базе физических процессов, но не являются цифровыми. Эта возможность связана с построением сетей. Эксперт - операторные взаимодействия могут строиться не только как парные, но также как замыкание множества связей в единую сеть. Такие сети имеют прямой доступ к информации другого класса, чем современные компьютерные базы знаний. Кроме того, как показано в настоящей работе, они позволяют осуществлять синтез информационных структур.

Такие структуры служат задатчиками разнообразных информационных процессов. Они получаются в виде виртуальных миров различной степени проявленности. При этом создаются не только системы производящие новые знания, но и системы, производящие системы производящие новые знания. Главное достоинство такого информационного конструирования заключается в том, что совершая ошибки в таких мирах, мы можем убрать их в реальном мире, тем самым осуществляя информационную коррекцию ошибок. Изменение мерности в непроявленных мирах дает возможность управления мерой в реальном мире.

ЛИТЕРАТУРА
1. С. А. Лем. Сумма технологии: Собр. соч. Т.13. М.: Текст, 1996.
2. Б.Е. Золотов. Лидер. М.: Золотой путь , 1996.
3. О.И. Коекина. Виртуальный мозг как результат ИЭ взимодействий. Сознание и физическая реальность, т.1, №1-2, 1996, с.98-102.
4. Цымбал Л.А. Синергетика информационных процессов. - М.: Наука, 1995.
5. А.А. Силин. На пути от знания естества к его творению. Сознание и физическая реальность, т.3, №3, 1998,с. 3-14.
6. И.С. Пригожин. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках. М.: Наука, 1985.
7. E.T. Jaynes. Information Theory and Statistical Mechanics. Physical Review, v.106, n 4, 1957, p.p. 47-52.
8. Г. Хакен. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991.

АННОТАЦИЯ
Рассмотрены возможности генерации новых знаний за счет эксперт-операторных информационных взаимодействий. Построена математическая модель двустороннего информационного взаимодействия. Показаны возможности информационного конструирования, нелинейного обучения, построения информационных сетей нового класса.


Сергей Динович Авдеев,
Возможности информационного синтеза,
Институт управления информацией, Москва,
Южно Российский Государственный Технический Университет,
Новочеркасск, Ростовская обл.
E-mail: avdeev_s@mail.ru
http://www.imi.escort.ru

Capabilities of Informational Synthesis
Sergei D.Avdeev,
Institute of Mantgement of Information, Moscow,
South Russian State Technical University,
Novocherkassk, Rostov-on-Don region
E-mail: avdeev_s@mail.ru
http://www.imi.escort.ru