Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Когнитивные методы и технологии управления экономикой в условиях неопределенности. Учебно-методическое пособие
.pdf
3.1. Принципы, используемые при построении модели сознания
Мы убеждаемся в работоспособности данного принципа
для ЭС в самом широком диапазоне примеров его проявлении.
Примеров, подтверждающих данный вывод о скорости, причем не только в экономике, можно привести множество.
1. Известны слова В. И. Ленина: «Производительность труда — это, в последнем счете, самое важное, самое главное для
победы нового общественного строя» [68]. Если учесть, что
производительность труда есть не что иное, как скорость производства товаров, то становится объяснимым тот факт, что
развитие современной экономики России тормозится в значительной степени и по этой причине.
2. Быстродействие станков и оборудования, от которых непосредственно производительность труда зависит, — это тоже,
по сути, скорость.
3. В экономике, кроме скорости производства товаров, есть
и такие показатели, как скорость перемещения товаров, которые определяется скоростью транспортных средств (поездов,
самолетов, кораблей). Здесь всегда велась и будет вестись борьба за их скорость в буквальном смысле.
4. В военном деле скорость перемещения войск, или мобильность, является решающим фактором победы, даже в случае, если нет достаточного перевеса в живой силе и технике.
5. В учебе также скорость овладения учебным материалом
всегда поощрялась и ценилась.
6. В технологиях управления скорость подготовки, обработки данных, принятия решений имеет решающую роль. Быстродействие информационно-компьютерных систем есть самый
главный фактор, за который борются все разработчики во всем
мире. Скорость здесь имеет тенденцию всегда только роста.
7. Даже такое негативное явление, как взятки, по своей
сути, также являются фактором стимулирования скорости
продвижения каких-либо «разрешительных» бюрократических процессов.
А вот такое явление, как бюрократизм, наоборот, всегда тормозит скорость, поэтому он всегда был замедляющим явлением,
и это есть одна из причин, почему он вызывает отрицательное
к себе отношение. Поэтому с бюрократизмом всегда борются.
71

Глава 3. Методические основы семантической модели сознания
Время
3.1.6. Принцип «желудка»
ЖС предпринимает действия для получения и завладения
некоторым объектом Q для того, чтобы использовать его как
ресурс для целей поддержания своей структуры и обеспечения
процессов своего развития. Объект Q не может быть сразу поглощен и непосредственно использован ЖС. У него для этого
недостаточно большая энтропия структуры. Поэтому ее нужно
увеличить. Для чего природа предусмотрела процесс пищеварения, который малоэнтропийную структуру объекта Q превращает в некоторую структуру Q1 с высокой энтропией. После этого Q1 переходит в Q2, которая входит в качестве состав-
ной части ЖС.
Этот процесс можно сравнить по аналогии со строительством здания-1, где некоторое другое здание-2 не может быть
по проекту использовано в качестве составной части здания-1.
Поэтому здание-2 принудительно разрушается до совокупности отдельных кирпичей, и вот уже эти кирпичи могут непосредственно использоваться для строительства здания-1.
Таким образом, если графически это изобразить, то получится
следующая картина (рис. 3.2):
Энтропия
Q1
Q
75
Q2
Рис. 3.2. Преобразование энтропии объекта Q
Когда мы говорим о том, что рост энтропии структуры системы — это плохо, что это приводит к деградации системы,
то мы забываем о том, что система этим самым увеличивает
72

3.2. Универсальный подход к моделированию ЖС и ЭС
множество своих возможных состояний, за счет чего увеличивает вероятность при встрече с другой системой соединиться,
образуя новую, более сложную систему.
Так и с принципом желудка. Увеличение энтропии пищи
после переваривания позволяет ей соединиться со структурой
организма и стать частью этой системы.
Таким образом процесс увеличения энтропии становится
прогрессивным в том смысле, что способствует созданию ресурса для синтеза своих систем, т. е. структурообразованию. А системы с низкой энтропией менее способны к такому синтезу.
Отсюда следует, что ЖС — это системы, которые способны
реализовать процесс синтеза своей структуры, реализуя процесс увеличения энтропии структуры другой системы.
Если же говорить о скорости (по Циглеру [71, 86]) то именно этот фактор скорости роста энтропии и является решающим
при формировании новой структуры. Кто быстрее создал новую систему, тот и победил.
Отсюда ясно, почему историю человечества сопровождают
войны. Война — это тот же желудок, который повышает энтропию «пищи», т. е. разрушенную экономику врага, часто превращая ее в руины, а в итоге используя эти руины в качестве
«сырья» для строительства собственной экономики.
3.2. Универсальный подход к моделированию ЖС и ЭС
В общем виде единый универсальный вид параметров поведения ЖС и ЭС, связывающий прошлое, настоящее и будущее,
может быть представлен следующим равенством:
РАЗВИТИЕ (направленное в будущее время) = РЕСУРСЫ
(приобретенные в настоящее время) — ЗАТРАТЫ на поддержание существующего состояния (структура, устойчивость,
реализованные в прошедшем времени).
Ниже приводится табл. 3.1, где эта связь времен конкретизирована для ряда выбранных фундаментальных параметров
ЖС и ЭС. Из таблицы 3.1 видно, что структура всех уравнений
развития однотипна для всех приведенных параметров [38].
73

Глава 3. Методические основы семантической модели сознания
dS
dt
∆
=
dS
dt
dD
dt
структ
Универсальная структура уравнений ЖС и ЭС
Таблица 3.1
Фундаментальные
параметры
ЖС и ЭС
Критерии оптимальности, к которым
стремятся параметры ЖС и ЭС и их
временная связь
мax мax мin
будущее настоящее прошлое
Приращение
количества
Q
= Q
разв
– Q
потр
струк
т
вещества
Прираще-
ние энтропии
термодинамической
∆S
разв
=
S
р –
пот
(max
по Больцману)
S
структ
(min
по Пригожину)
Приращение
энтропии
∆H
разв
= H
– Hуст
потр
информационной
Прибыль
в экономике
Скорость прироста
энтропии
∆D
разв
разв
= D
– D
выр
потр
–
затр
(по Циглеру)
Эта универсальность позволяет объяснить и сформировать
общий подход к ЖС и ЭС, которую в общем виде с использованием некоторой обобщенной величины W можно записать:
W
= max W
разв
– min W
потр
. (3.7)
структ
Еще более обобщая полученные результаты, мы приходим
к выводу, что максимизация величины потребления — это есть
своего рода вынужденная мера, залог возможности существования ЖС и ЭС, иначе она не сможет обеспечить развитие своей собственной структуры. И эта вынужденная мера называется экспансией. В экономике рост энтропии эквивалентен явле-
74

3.2. Универсальный подход к моделированию ЖС и ЭС
нию экспансии экономической системы: рост логистических
связей, рост ассортимента продукции и т. д. [39].
В связи с этим уместно вспомнить слова академика А. Д. Са-
харова: «Смысл жизни — в экспансии».
Система управления ЭС должна включать в алгоритме своего управления еще и другие не менее важные природные принципы. На этих принципах базируются мыслительные процессы человека, и они в составе органов управления ЭС должны
быть использованы применительно к технологиям принятия
управленческих решений. К числу таких принципов относятся следующие [40].
1. Теорема К. Геделя о неполноте, которая также лежит
в основе процесса генерации новых знаний и гласит, что «логическая полнота (или неполнота) любой системы аксиом не может быть доказана в рамках этой системы».
2. Методы индуктивного и дедуктивного познания и моделей функционирования правого и левого полушарий мозга как
материальных носителей этих методов. Очевидно, что индуктивный метод анализа и дедуктивный метод синтеза в общем
случае асимметричны. Эта асимметрия позволят одновременно решать две противоположные задачи — обрабатывать накопленные знания и генерировать новые.
3. Вариационный принцип максимума энтропии истинности генерируемых новых знаний, использованный в главе 2,
который эквивалентен условию максимальной экспансии инновационной системы, т. е. ее количественному росту. Эта сторона
вопроса с позиций увеличения истинности новых знаний и увеличения их присутствия на рынке является определяющей, так
как именно экспансия истинности знаний об окружающем нас
мире и распространение этой истинности вглубь понимания
сути вещей есть главная функции системы мышления и только
на этой основе возможно развитие инновационной экономики.
Таким образом, исследование принципов функционирования ЖС (включая возможности мыслительные, когнитивные)
дает возможность выявить комплекс их главных существенных системных преимуществ, которые должны быть «конвертированы» в преимущества системы управления ЭС.
75

Глава 3. Методические основы семантической модели сознания
3.3. Квантовая семанти ческ ая модель сознания
В 1980 г. J. Searle [2] ввел термин сильный искусственный
интеллект (СИИ), в котором отличительным признаком были
выделены две характеристики, которыми он должен обладать:
1) общение должно проходить на естественном языке;
2) основная отличительная задача СИИ — это обязательная
генерация НЗ.
Как видно, данные требования представляются достаточно
жесткими. И прежде всего только потому, что в задаче генерации любого НЗ есть, как мы показали, обязательное требование: всякое знание должно быть оценено на предмет его истинности [41].
Ранее мы установили, что сознание человека имеет квантовую структуру, так как истинность, как некоторый «фильтр»,
контролирующий и регулирующий процесс принятия (или непринятия) аргументов НЗ, может принимать только дискретные значения. Вследствие этого все существующие составные
элементы структуры сознания «привязаны» к истинности
и имеют в свою очередь также квантовую структуру.
Рассмотрим иллюстрацию концепции квантового сознания.
На рис. 3.3 представлена схема системы, объединяющая две
независимые части:
1) изучаемый объект, которому для простоты присвоим на-
звание ОБЪЕКТ;
2) квантовое сознание (КС), в котором отражается изучае-
мый ОБЪЕКТ.
КС имеет довольно сложную многослойную структуру, каждый слой которой можно для удобства представить в виде соответствующей шкалы. Количество шкал здесь представлено
шестью, но это количество достаточно условно, их может быть
реально больше или меньше в зависимости от рассматриваемого ОБЪЕКТА и заданного уровня детализации его отражения
в сознании.
76

3.3. Квантовая семантическая модель сознания
МОЗГ
КВАНТОВАЯ СТРУКТУРА СОЗНАНИЯ
1.
СЯИЗ об объект е
2. H – мера
СЯИЗ и объектом
бытовой,
енный
й
?
Мера симметрии Н
Аристотелю
I – квантовые уровни
симметрии между
3. Внутренние модели
(знания) объекта
4. Использование
математики
5. Язык
6. Уровень
квалификации
базы, которая задает уровни СЯИЗ об ОБЪЕКТЕ. Вспомним,
что величина I есть минимальное значение истинных МЭЗ, которые входят в семантическое ядро истинности знания (СЯИЗ)
об объекте ОБЪЕКТ. Значения I являются величинами натурального ряда и начинаются с минимальной величины I = 2.
Теоретически величина I не ограничена сверху, т. е. стремится
к бесконечности. Именно целочисленная природа I определяет
свойство квантовости для структуры СЯИЗ.
пия, которую мы выбрали в качестве меры симметрии между
СЯИЗ внутренней модели ОБЪЕКТА и ОБЪЕКТОМ. Величина Н зависит только от одного параметра I по формуле (2.6)
и для каждого квантового уровня имеет свое значение. Величина Н монотонно убывает от своего максимального значения
Н = 0,3 81 (п р и I = 2) и стремится к нулю при стремлении
I к бесконечности.
2 3 4 5 6
0,381 0,089 0,032 0,014 0,007 ….. 0
Математика –
система непротиворечивых суждени
(Истинность по А.Тарскому)
Внутренняя
Внутренняя
модель
(знание)
……
объекта
МIN
истинности
золотое
мало больше много мах
сечение
художеств
учебник
дилетант ученик специалист
Внутренняя
модель
(знание)
объекта
среднего
уровня
истинности
професси-
нальный
…….
профессио-
нальный
профес-
сионал
модель
объекта
(знание)
МАХ истин-
замена
реального
объекта
научный
учёный
ности
=
….. ∞
Истинность по
…..
…..
…..
О Б Ъ Е К Т
Рис. 3.3. Квантовая модель сознания
1. Шкала «I». На ней представлена величина аргументной
2. Шкала «Н». Она представлена величиной Н — это энтро-
77

Глава 3. Методические основы семантической модели сознания
3. Шкала «Внутренние модели ОБЪЕКТА» определяет конфигурацию модели, которая формируется в сознании человека. Здесь под термином «модель» мы подразумеваем знание,
считая, что эти два термина взаимозаменяемы. Во всяком
случае, теория моделирования такой подход не опровергает.
Истинность этой модели (знания), как видно, также зависит
от величины I. Чем больше I, тем выше истинность внутрен-
ней модели, тем ближе она по своему описанию к ОБЪЕКТУ.
Минимальное значение истинности внутренней модели соответствует I = 2 (H = 0,381). Максимального значения истин-
ности внутренняя модель никогда не достигает, так это максимальное значение и есть сам ОБЪЕКТ. Поскольку мы подразумеваем, что ОБЪЕКТ обычно есть достаточно сложная система
(иначе нет смысла заниматься ее исследованием), то очевидно,
что при увеличении I сложность внутренней модели увеличивается, а вместе с этой сложностью увеличивается и ее истинность. Из данной схемы видно, что усложнение внутренней модели, а следовательно, и увеличение ее истинности происходит
по нарастающей от I = 2 до некоторого значения I > 2, при ко-
тором истинность модели достигает своего максимума и дальнейшее ее увеличение возможно лишь при дополнительных
усилиях.
4. Шкала «Использование математики» говорит нам о том,
что чем более истинна модель, тем в большей степени она пользуется математикой. Отсюда исходит известная метафора «математика — царица наук». Приведенная градация здесь также
условна, она отражает лишь тенденцию «более истинная модель содержит в своем описании больше математики».
5. Шкала категорий используемого языка. Для малоистинных моделей используется обычный разговорный язык, по мере
увеличения истинности модели язык проходит стадии учебный — специальный — профессиональный — научный. В пределе должен быть язык математический. Ясно, что данная градация также условна, она отражает лишь тенденцию процесса
и может поэтому быть деформирована в любом варианте.
6. Шкала «Уровень квалификации» указывает на имеющуюся закономерность, что чем выше квалификация человека
78

3.3. Квантовая семантическая модель сознания
в какой-то области, тем более истинное представление об изучаемом им объекте он имеет в своем сознании. Шкала начинается с квалификации «дилетант» и заканчивается квалификацией «ученый» в зависимости от уровня истинности об исследуемом ОЪЕКТЕ, который сформировался в его сознании.
Таким образом, наличие квантовой структуры сознания,
представленной шкалой «квантовые уровни СЯИЗ» позволяет
сформировать всю гамму таких, казалось бы, трудно совместимых понятий, как энтропия СЯИЗ, уровни истинности моделей, уровни использования математики, использования языка,
квалификации.
Следует обратить внимание, что приведенные шкалы квантового сознания содержат как вполне точные значения (шкалы
1 и 2), так и, как сейчас принято говорить, «размытые» значения (шкалы 3–6).
На рис. 3.3 приведены шкалы, по которым в целом можно
получить представление об уровне совершенства внутренней
модели ОБЪЕКТА и степени ее семантической близости самому ОБЪЕКТУ.
Как видно из рис. 3.3, особое место занимает математика.
Она находится в шкале «модели» и занимает крайне правую
позицию, где величина I условно равна бесконечности, а соответственно Н = 0. И это не случайно.
Дело в том, что математика должна удовлетворять условию
обеспечения истинности по А. Тарскому [80]. В соответствии
с утверждением А. Тарского, как мы говорили в главе 2, истинность заключается в необходимости внутренней непротиворечивости высказывания (модели). Отсюда следует прямая задача математики — создание этой самой внутренне непротиворечивой модели. Как известно, все математические утверждения
основываются на системе аксиом. Аксиома — это утверждение,
не требующее в силу своей очевидности доказательств. Здесь
очень важно подчеркнуть, что если утверждение очевидно настолько, что не требуется доказательства его истинности, значит, его истинность имеет нулевую энтропию СЯИЗ. А величину I можно считать бесконечной, поскольку I имеет смысл размера выборки аргументной базы. В самом деле, если задаться
79

Глава 3. Методические основы семантической модели сознания
вопросом, что такое очевидная истинность, не требующая доказательств, то ответом будет, что это та истинность, которая
проверена опытным путем бесконечное число раз и ни разу при
этом не опровергнута.
И вот на базе таких аксиом и внутренне непротиворечивой
логики строится система некоторых более сложных утверждений, истинность которых уже не так очевидна и которые
поэтому требуют доказательства подтверждения истинности.
В итоге появляется то, что мы называем теоремами. В результате множества таких манипуляций строится многоуровневая
внутренне непротиворечивая система высказываний, называемая математической теорией. К настоящему времени сформировалась целая отрасль науки — математика, которая занимается этим профессионально.
В силу заложенного принципа внутренней непротиворечивости математические теории (в виде математических формул) могут быть и являются весьма удобным, компактным и наглядным
средством формирования других моделей, истинных по А. Тарскому, а другими словами, языком. Поэтому внутренняя модель
ОБЪЕКТА, описанная языком математики, всегда должна быть
истинной по А. Тарскому. Другой вопрос, а будет ли она истинной по Аристотелю? Вопрос открытый. И ответ на него следует
искать в сопоставлении внутренне непротиворечивой математической теории реальному ОБЪЕКТУ. Вот почему часто возникает
вопрос о том, насколько математические конструкции (теоремы,
выводы, теории, заключения…) соответствуют реальной природе, реальным объектам природы. Собственно, профессионально
и глубоко занимаясь внутренней непротиворечивостью, математики не очень озабочены, имеют ли эти конструкции отражение
в реальности. Их профессия не обязывает это делать. Примеров
этому можно привести множество. Достаточно сказать, что математики оперируют такими геометрическими понятиями, как
«точка», «прямая», «плоскость». А в реальности точек, прямых
и плоскостей не существует. Просто мы сами, выбрав некий
предмет, называем его точкой, а про расстояние между двумя предметами говорим, что это отрезок, продлив который мы
получим прямую, и т. д. В этом есть, очевидно, некоторый смысл
80
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
