Управление знаниями - лекции в весеннем семестре 2013 года

Лекция 1 - 15 февраля 2013 г и т д

...

Лекция 1 - 15 февраля 2013 г

Повторение и углубление материала 1-го семестра

Мы стреляем по мишени которую никто не видит! )

Этот конспект дополняет полный курс, текст которого также есть на этом сайте. В Сорбонне есть правило, что лектор должен перед лекцией раздать студентам ее конспект – но читать он должен не так, как написано в конспекте! То есть ЭТОТ конспект не буквально повторяет текст курса, который есть на сайте – а отражает то, что было реально прочитано.

Введение. Знаки и знаковые миры

Позиционирование курса (зачем нужен этот курс). Основные (мета) универсалии и парадигмы

Интересная цитата

Логика развития информационной экономики в том, что она упрощает человеческую деятельность и повышает ее эффективность. «Информатизация» России нацелена на что угодно, только не на это … Рассмотрим наиболее очевидные и известные примеры … (см на сайте Коммерсанта)



ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ КУРСА.

Объединяющая идея курса. –

Перенесение бизнес процессов в Интернет - одна из актуальных научных и практических задач современности.

Обоснование и позиционирование курса.

Кудрявцев – надо учить тому что –

- трудно
- надо
плюс -
- сам бы не догадался этот курс изучать (ВР)

Состав курса – теор часть, Лабы и экзамен. Сайт курса.

Отзывы о курсе.

Покажем что курс соответствует всем трем требованиям.

Система физтеховских курсов была адаптироана под - первый физтеховский аттрактор – «Атомный проект»

- Наше деление на факультеты этому соответствует – процессы в бомбе - ФОПФ, доставка ее – ФАКИ, управление ракетой (локация и обсчет ) – ФРТК и т д.
- Теорема существования этого аттрактора - феномен Тимофеева-Ресовского (Зубра) – из репрессированного биолога при появлении необходимости изучения влияния радиации на организм он стал респектабельным ученым.

Сейчас появился 2-й аттрактор – информатика.
Шутка – поступают будущие физики – заканчивают бывшие.

Основные курсы МФТИ соответствовали 1-му аттрактору.

Этот курс соответствует 2-му.

Здесь другой тип мышления, другие законы.

Пример: негативный – позитивный тип мышления, извлечение пользы из того и другого: – лень – работоспособность – зависимость от климата.

Примеры – Стоунхендж, прыжки с парашютом.

Другой тип законов – универсалии. Вовлеченность субъекта исследования в объект исследования – существенная деталь рассуждений.

Пример из состава курса – риторика как наука об эффективном знаковом произведении.

Это учить трудно самому но надо потому что сам этого не выучишь.

Обоснование курса.

Феномен третьего – знакового мира.
Интернет как мир знаков.
Существование и важность мира знаков. Григорий Сковорода (18-й век) и Карл Поппер (20-й век).

Почему третий мир? Первые два – мир материальный (реальность) и внутренний мир человека.

Концепция трех миров.

Науки изучающие первые два мира.
Физический мир изучают – физика, химия, …
Внутренний – мир психики – психология, лингвистика, …

Феномен ментальности.

Примеры взаимодействия миров

Проявление ментальности в реальном мире.

- очередь за билетами в метро на Тимирязевской

- срубание дубов на участке чтобы посадить

картошку

- менталитет коллектива – 20 и 60-летие МФТИ.

Чтение мыслей – феномен Вольфа Мессинга.


Виртуальный, зеркальный и т п миры – миры ЗНАКОВ.
Надо знать законы мира знаков.
Наука изучающая мир знаков – семиотика.

Зачем изучать знаки ИТ специалистам?
Знаки в ИТ технологиях.
Это прежде всего – Интернет и вся связанная с ним деятельность.
А также информатика.
Рассмотрим типовой ИТ проект.

Где здесь присутствуют знаки?

Начало проекта – взаимодействие ИТ специалистов и заказчика – на словесном (знаковом!) уровне.

Определение предметной области – НАЗЫВАНИЕ объектов и процессов этой ПО - на словесном (знаковом!) уровне.

Работа с процессными схемами, отражающими БП реализующимися в данной ПО.

Построение формальной модели, интеграция словарей, метаданных, и т д - на словесном (знаковом!) уровне.


Вот зачем надо изучать знаки. Это все базовые процессы на знаковом уровне , отражающие типовую технологию процесса интеграции данного вида чел деятельности в ИТ систему.

Для этого есть и нужны и разрабатываются разные формализмы (знаки!) – нотации, протоколы, языки программирования – есть острая необходимость решать проблему Вавилонской башни.

Простой пример – тезаурус НАСА.

Важный пример – ПОСТ нотация – способ извлечения знаний из собеседника (заказчика)

Характерно – нет формул – но есть сложные и точные рассуждения (см выше).

Возрастает число, сложность и разнообразие знаковых систем (ЗС), все более сложной становится знаковая деятельность (ЗД). Но многие законы или универсалии, управляющие этим давно открыты и описаны, и прекрасно работают, то есть выполняются и прогнозируют ЗД. Мы начинаем их изучать.

...


Лекция 2 - 22 февраля, лекция 3 - 1 марта 2013 года

Определение курса.

Знание сейчас все больше становится как производственным ресурсом а также и продуктом производства. Более того, многие производственные (как сейчас говорят – бизнес) процессы все более переходят в Интернет. Мы не можем раскрыть эту тему во всей полноте. В этом курсе мы рассматриваем знание именно в этом последнем смысле – как базу для бизнес процессов.
Для этого сначала начнем с общих понятий.

Информатика и физматнауки. Общее и подобное.

Парадигмы информатики и их особенности.

Пример - парадигмы риторики.

Начнем определять – что такое знание.

KM не есть M of K

Но мы в курсе будем изучать как КМ (Knowledge Management) как определенную парадигму ИТ технологии, так и конкретно Knowledge – то есть знание.

Знание – очень сложный объект – поэтому нужно -

Определение знания.
Какие есть объекты подобные знанию?
Это данные, информация и собственно знания. Сначала все же необходимо привлечь философию. Существует три фундаментальных класса объектов – Материальные, идеальные и знаковые.
Теперь начнем определять наш объект знание по риторической технологии общих мест.
Методика (технология) построения понятия знания - через общие места, логическим рассуждением и применяя (насколько возможно при этом) риторические изобретения (то есть не тупое рассуждение – а определенную научную сноровку).

Но начнем с «технического» определения знания – а позже покажем его ограниченность.

С точки зрения информатики З – это –

1. Определенным образом организованная информация (позже мы изучим фреймы, семантические сети, онтологии и т. п.).
2. Процедуры ее обработки (это так называемый когнитивный процессор – иногда он называется иначе – не сложившаяся терминология – тоже проблема этой науки).

Начнем теперь научное определение знания.

В предыдущем курсе мы изучили три мощные парадигмы обработки знаков - семиотика (наука о знаках), теория обращения с готовыми знаковыми произведениями (ЗП) - текстами (часть общей филологии) и риторику - науку о способах эффективного построения знаковых произведений.

Мы применили эти три парадигмы (методики) для построения теории документа.

Примеры применения этих парадигм можно найти на этом сайте по ссылке "Уроки ГОСа и другое"

Стоит также посмотреть ссылки и содержание курсов за предыдущие годы

Для того, чтобы начать, нужно уточнить или определить некоторые понятия

Предварительные определения. Мы уже говорили в прошлом семестре об особенностях определений в информатике и смежных науках. Их отличие от математических и физических определений (в парадигме отличий подходов в науках «атомного» и «информационного» проектов).

Нам нужно немного расширить наши собственные знания прежде чем браться за определение З.
Нам будут необходимы некоторые предварительные сведения и определения.

1. Некоторые необходимые определения.

Понятие объекта. Ведь знание – это тоже объект – но очень сложный. Существует множество определений. Это понятие первично – как понятие множества. Мы примем самое простое.

Объект – это

1. То, с чем мы имеем дело. Объект может принадлежать любому их трех миров (фундаментальных классов объектов) – то есть быть материальным, мысленным (идеальным) и знаковым.

И еще про объект.

Рассматривая объект мы неизбежно учитываем -

1. Сам объект

2. Его качества (свойства)

и

3. Его связи с другими объектами. Связь – двустороннее отношение между двумя объектами.

Но - какой же объект знание? -

-----------

При этом рассуждении мы часто будем сталкиваться с понятием

Системный подход. Покажем зачем он нам нужен.

Если (пока) очень кратко – то это когда мы какой-либо изучаемый объект изучаем не изолированно, а как часть системы.

Что такое система.

Пока достаточно упрощенно – система это – когда сумма объектов приобретает свойства, не присущие ни одному из суммируемых объектов.

Итак – система – это -

1. Объекты
2. Связи между ними
3. Доминанта

Рассматривая объекты не как сумму, а как целое и новое качество – эмерджентность (систему), которое в основном (но не только) реализуется через доминанту, мы можем получить новые результаты и скорректировать старые.

Тривиальный пример. Стул – это совокупность частей (скажем – деревянных), реализующих доминанту – чтобы можно было на нем сидеть.
В другом варианте – как куча деревянных составных частей – это уже не стул и не система.
Примеры систем – кукушка, американцы – государство США, клетки диабетика.
Зачем нужен системный подход (СП)?

Часто без СП мы не сможем понять – зачем нужна отдельная часть. Пример – кукушка.

Другой – не менее тривиальный пример – коррумпированные чиновники. Хотелось бы, чтобы они свято и скрупулезно выполняли законы?

Рассмотрим систему – законы-чиновники-общество.

Рассмотрим чиновников отдельно. Казалось бы ясно – чем менее коррумпированы чиновники – тем лучше. Это если смотреть на этот объект по отдельности.
А если как часть системы? Допустим – законы несовершенны. Хорошо ли тогда некоррумпированное чиновничество? – Оно будет делать еще хуже …

Сама система может менять свою часть. Клетки желудка больного диабетом человека становятся здоровыми вне его организма.

Частью каких систем является знание? Представляет ли знание сложную систему?

Переходим к определению знания.

Понятие знания (К или З кратко в тексте). Знание как объект изучения.

Знание – один из сложнейших объектов, с которым приходится иметь дело человеку. Существует много его определений. Поэтому лучше определять его поэтапно, с разных сторон.

Будем применять риторическую парадигму (рекурсивно) порождения знания о незнакомом объекте. Определять будем через общие места (Loci communes – LC – по-латински), применяя, по возможности риторическое изобретение (РИ). РИ можно применять в любой части парадигмы. Даже в подборе общих мест.

Поэтому прежде спросим себя – ГДЕ находится З? –это самое общее место, которое надо раскрыть. - LC0. Подробнее – ниже. Но – если просто – в голове человека. То есть – если пользоваться парадигмой трех миров (или парадигмой трех фундаментальных классов объектов – материальных, ментальных и знаковых) – то знание принадлежит к ментальному фундаментальному классу объектов. И наша задача – изучить насколько возможно что это такое, чтобы перенести его в кибернетическую систему (КС) – чтобы оно заработало там.

Итак идем далее.

LC1. Есть ли ч-л подобное, близкое З?
Есть – это данные и информация.
Можно начать с такого различения - чем отличается понятие «знание» (З) от подобных ему – понятий – информация (I), данные (D)? Какие существуют способы различить их?

LC2. Какие науки изучают З?

Затем рассмотрим науки, изучающие З – гносеология, эпистемология, онтология и вообще – теория познания (см. подробнее в след лекциях).

Было LC0. Где находится З?

Но это есть –

Локализация З. – об этом мы говорили выше.

Теперь.
Данные – Информация – Знание и концепция трех миров.

Диалектика соотношения.

Данные – Информация – Знание – термины и слова общеупотребительной лексики. Культура рассуждения о них и причины употребления одного слова (термина) вместо другого.

Предметная, мыслительная и знаковая деятельность.

LC4. Родовой признак знания – знание порождает новое знание.

LC5. Практические способы различения знаний и информации:

Пример 1. Извечная парадигма «Ученик – учитель».

Учитель дает прочитать классу неск. страниц учебника. На след. уроке (если он следует противопоставлению, что он учит думать – т.е. работать со знанием, а не запоминать) он задает вопросы, заставляющие ученика не воспроизводить отрывки прочитанного (зазубрил), а получать новое знание, для ответа на вопрос. То есть проверяется – совершилось ли до конца еще не разгаданное таинство – превратилась ли прочитанная информация в знание. Что и делают учителя уже тысячи лет.

Пример 2. Различия БД – БЗ на примере –

Запись 1 - Иванов учится в 225 группе
Запись 2 - Петров и Иванов учатся в одной группе

Запрос (Q) – В какой группе учится Петров?
Если ответ есть – Петров – то это БЗ – иначе – БД.



Итак зачем нам учение об объектах и системный анализ?
– Знание (З) – сложный объект со своими свойствами и связями.

А системный анализ нам поможет тем, что З будет частью сложной кибернетической системы (КС), основанной на З, да и само З, будучи частью КС, тоже представляет собой сложную систему.


Три мира – три фундаментальных класса объектов –

R - reality – материальный мир
М – ментальный или идеальный мир
S – мир знаков

Адекватность восприятия материального мира. Феномен UmWelt – аберрации осязания (шарик), зрения (солнце), ощущения тела (новейшие опыты).
Экстремистские учения – тот мир что мы ощущаем (и то не адекватно – а как UmWelt!)– как минимум – не единственный. Карлос Кастанеда – Separate Reality. Фредди Меркьюри – To escape from Reality :)

Лекция 3 - продолжение


...

...

Границы познания. Куб Эшера.

The art of M.C. Escher

https://www.facebook.com/M.C.EscherPage


...