3.2. Проблемы выработки определения информации

Контекстность, будучи конструкцией языка, существует только как никогда не прекращающийся процесс подтверждения правильности понимания и выявления отличий этого понимания в непрерывном контакте взаимодействующих систем с неограниченным развитием предмета обсуждения и уровня его описания.

Для этого нужен механизм порождения на каждом шаге множества возможных контекстов, явление, заключающееся в формировании или наличии и запуске в работу в приемнике некоторой “производящей и обрабатывающей контексты машины”. Каждое сообщение, полученное из канала связи на вход такой машины, является стартовой командой для ее запуска в новых условиях, с учетом всего прошлого диалога.

Ясно, что в общем случае это должна быть машина контекстно-зависимая, не опирающаяся на вычислительные, априорно предусмотренные алгоритмические процедуры.

При чисто алгоритмическом подходе к восприятию сигнала контекста как такового нет. Он заменен предписанной ограниченной машинной интерпретацией некоторых сообщений и восприятием всего остального как “шума”. Следуя традиционному пониманию информации, входной сигнал после машинной алгоритмической обработки можно назвать результатом “измерения некоторого свойства”, полученным от датчиков, “статическим разъяснением”, “сигнальной информацией”.

Иначе говоря, мы получаем сообщение, интерпретированное без процесса уточнения контекста взаимодействия источника и приемника, то есть “по своему понятый факт”, фактографическую информацию, полученную после интерпретации входной посылки по заранее предусмотренному алгоритму и пригодную только для ограниченного использования при модельном подходе. По сути, это “нормированная, априорно предусмотренная трактовка всех возможных сообщений” – псевдосемантика.

Соответственно, в принципе нельзя описать контекстно-независимо ничего, кроме замкнутых систем со всей их замкнутой, предписанной выбранной моделью динамикой. Отсюда трактовка связи сигнала и информации суть замкнутое, модельное представление, да оно никогда и не претендовало на большее.

Сегодня во многих случаях сигнально-модельного варианта понимания информации вполне достаточно для построения инженерных подходов “компьютерного толка”, называемых для солидности “прикладными науками”, как мы и отмечали выше сложившуюся ситуацию с медицинской информатикой. Фактически же все сигнальные построения на контекстно-независимом языке нужно понимать как “алгоритмическое приписывание наиболее вероятного контекста” в процессе обработки сигнала.

Однако такого рода “контекст” может существовать в приемнике не только как фактографический, но и как структурный алгоритм интерпретации сигнала, который в таком случае претендует уже на восприятие его как сообщения. Сигнал, несущий в себе структуру связей (как разъяснение о желаемой отправителем трактовке сообщения) – тоже продукт мира контекстно-независимых языков, мира “алгоритмически предопределенного контекста”.

В классическом подходе к созданию проектируемых баз данных разработчики занимаются именно таким априорным выделением структур некоторой проблемной области для обеспечения “подходящей” трактовки входных сигналов. В каком-то смысле тому, что подразумевается под контекстом в алгоритмической системе, здесь отводится больший простор для существования. Выбор трактовки существует не в единой интерпретации, навсегда заданной алгоритмом, но в интерпретациях, заданных предыдущими сообщениями при наполнении жесткой структуры предопределенных взаимосвязей.

Под влиянием накопленных данных алгоритм функционирования “обрабатывающей машины” – компьютера может вырабатывать другой набор контекстов восприятия входного сигнала. При этом возможный выбор контекста изменяется, но все эти изменения при контекстно-независимом языке всегда существуют только в пределах алгоритмического подхода. По аналогии с предыдущей ситуацией, такой уровень можно называть уровнем явления возникновения информации документографической, информации с “динамикой интерпретации”, предписанной при проектировании структуры модели.

Строго говоря, в обоих указанных выше случаях при использовании компьютера для обработки входного сигнала и выработки ответной реакции нет и не может быть никакой информации, никакого “разъяснения”.

Содержащиеся (заложенные) в модели или алгоритмическом описании сведения, ни свойством, ни явлением быть не могут. Каждый новый факт интерпретации входного сообщения - это просто “ранее не востребованная, но алгоритмически предусмотренная” запись и не более того в жестких рамках бесконтекстного языка или модели представления.

Фактически это “некро или псевдоинформация”, выбор алгоритмически заложенного в модель решения, жесткое следование команде, заложенной в сигнал, каким бы завуалированным под семантику способом она не была замаскирована. Тем не менее, для данного случая определим информацию как явление алгоритмического порождения некоторого контекста из возможных за счет накопленного “опыта” обрабатывающего компьютера.

Такое допущение полезно для обеспечения преемственности, связки между сигнальным и феноменологическим пониманием информации, благодаря чему далее, без разрушения сложившихся стереотипов, становится понятнее явление порождения информации в тех случаях, когда этим занимается Природа.

Именно порождение некоторого множества трактовок входного сообщения (внешне не всегда явно связанных с этим сообщением – далекие и абстрактные аналогии, эвристики, догадки, открытия, действия, противоречащие смыслу сообщения), на которых базируется выработка решения или ответного сообщения и есть явление порождения информации. Само же ответное сообщение, текст на основе выбранной интерпретации входной посылки, выбранного контекста восприятия, является только сигналом, некоторой производной явления информации.

Здесь мы договариваемся, что под “явлением информации”, “информацией как явлением или феноменом” и “явлением порождения информации” мы будем понимать строго одно и то же. В принципе, можно говорить отдельно о порождения информации как процедуры порождения множества трактовок восприятия и реакции на входной сигнал, и отдельно – о явлении информации (феномене информации, информации как явлении), как о некотором механизме возникновения и функционирования контекстно-зависимой машины, имеющей более чем интересные собственные свойства.

Возможно, в будущем будет признана целесообразной отдельная терминология, но для наших текущих потребностей восприятия информации как некоторой сущности, принятое соглашение вполне допустимо.

Теперь рассмотрим другой подход, необходимость в котором возникает, когда мы попадаем в мир, где моделирование противопоказано или просто невозможно. Это, прежде всего, наш бытовой мир, бытовое окружение, где мы в реальной обстановке не можем построить ни одной адекватной модели, ибо абсолютно отсутствует хоть что-нибудь, говорящее о том, что именно нам потребуется в описании текущей ситуации через минуту, год или столетие.

Мы можем только предполагать, что должно быть представлено в модели этой ситуации, исходя из опыта аналогий, но не более того и без надежды, что неучтенное не было самым главным. Именно поэтому окружающий нас мир построен как контекстно-зависимый процесс и сам по себе, и как процесс контакта с ним, в котором мы часто не успеваем обратить внимание даже на его существенные стороны.

Важно, что человеку как биологическому виду этого и не надо. Для существования homo sapiens необходимость в моделях не предусмотрена (но не для его технической деятельности!), все основано на текущем взаимодействии с открытыми системами, для чего ему и нужен только контекстно-зависимый язык.

Вообще процесс познания в полной мере возможен только в видах, существующих с собственным контекстно-зависимым языком, контактирующих с окружающим миром “напрямую”, без модели, работающих с “накоплением образа”. О “реакции живых систем через образ” см. труды канадского биолога К.Боулдинга [11], чья классификация систем приведена в следующей главе.

Здесь обычно выдвигается возражение о том, что образ это и есть модель. Нет, образ, накапливаемый в живой системе, существует только в представлении контекстно-зависимом, в представлении, исключающем использование для его формирования любых механизмов, ниже уровня абстрактной машины Тьюринга.

Процесс же познания “через модель” суть процесс познания и создания объектов кибернетических, объектов “неживого Мира” и порождений человека техногенной цивилизации, процесс познания на уровне рассмотренной выше “псевдоинформации”.

Ясно, что к биологическим системам кибернетический, модельный подход имеет только косвенное отношение при механистическом изучении живых объектов – строго говоря, это изучение живого, воспринимаемого как мертвое, где уже вполне годятся машины фон Неймановской структуры.

Явление порождения информации, феномен информации обеспечивает существование Природы как открытой системы, как совокупности таких систем и объектов в них, существование которых принципиально невозможно иначе как систем, находящихся в контекстном взаимодействии и не могущих без сущностного разрушения перейти к существованию на языках контекстно-независимых.

Таким образом, мы пришли к необходимости существования в Природе явления порождения “информации живого”, информации, обеспечивающей существование объектов контекстно-зависимого уровня, объектов с целенаправленным поведением, с некоторой свободой выбора решений в окружающем их мире взаимодействующих систем, а значит и с собственным механизмом выработки множества контекстов восприятия входного сообщения.

Ясно, что процесс совместного существования систем обеспечивается не только правилами их конструирования, но и инструментарием – уровнем и возможностями их собственного контекстно-зависимого языка. Явление информации – явление технологическое, требующее (просто по факту своего существования с перечисленными особенностями) наличия в Природе (в каждом ее объекте, существующем на уровне живого) контекстной информационной динамической машины как механизма и принципа порождения и работы с информацией. Такая машина структурно предложена в [5], и ниже мы с ней кратко ознакомимся.