Инженерия знаний в информационной революции

Прогресс информационных технологий прямо связан с типологией знаний. Бурная экспансия информационных технологий в современном мире вызвана прогрессом инструментального знания, которое отвоевало себе значительное место в пространстве науки и деятельности. В статье речь идёт о специфике инструментальн...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2017
1. Verfasser:	Оноприенко, В.И.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України 2017
Schriftenreihe:	Наука та наукознавство
Schlagworte:	Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/132345
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Инженерия знаний в информационной революции / В.И. Оноприенко // Наука та наукознавство. — 2017. — № 2. — С. 81-89. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-132345
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1323452018-04-18T03:03:34Z Инженерия знаний в информационной революции Оноприенко, В.И. Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу Прогресс информационных технологий прямо связан с типологией знаний. Бурная экспансия информационных технологий в современном мире вызвана прогрессом инструментального знания, которое отвоевало себе значительное место в пространстве науки и деятельности. В статье речь идёт о специфике инструментального знания, его связи с практической рациональностью и деятельностью, о роли знаний экспертов для решения актуальных проблем науки и практики. Прогрес інформаційних технологій прямо пов’язаний із типологією знань. Бурхлива експансія інформаційних технологій у сучасному світі викликана прогресом інструментального знання, яке відвоювало собі значне місце в просторі науки та діяльності. У статті йдеться про специфіку інструментального знання, його зв’язок із практичною раціональністю і діяльністю, про роль знань експертів для вирішення актуальних проблем науки і практики. Advancement in information technologies is causally linked to the typology of knowledge. Rapid expansion of information in the contemporary world is triggered by the progress of instrumental knowledge that has won a significant place in the domain of science and action. Specifics of instrumental knowledge, its links with practical rationality and action, the role of expert knowledge in solving important problems of science and practice are highlighted. 2017 Article Инженерия знаний в информационной революции / В.И. Оноприенко // Наука та наукознавство. — 2017. — № 2. — С. 81-89. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. 0374-3896 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/132345 001.8 ru Наука та наукознавство Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу
spellingShingle	Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу Оноприенко, В.И. Инженерия знаний в информационной революции Наука та наукознавство
description	Прогресс информационных технологий прямо связан с типологией знаний. Бурная экспансия информационных технологий в современном мире вызвана прогрессом инструментального знания, которое отвоевало себе значительное место в пространстве науки и деятельности. В статье речь идёт о специфике инструментального знания, его связи с практической рациональностью и деятельностью, о роли знаний экспертов для решения актуальных проблем науки и практики.
format	Article
author	Оноприенко, В.И.
author_facet	Оноприенко, В.И.
author_sort	Оноприенко, В.И.
title	Инженерия знаний в информационной революции
title_short	Инженерия знаний в информационной революции
title_full	Инженерия знаний в информационной революции
title_fullStr	Инженерия знаний в информационной революции
title_full_unstemmed	Инженерия знаний в информационной революции
title_sort	инженерия знаний в информационной революции
publisher	Центр досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України
publishDate	2017
topic_facet	Проблеми розвитку науково-технологічного потенціалу
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/132345
citation_txt	Инженерия знаний в информационной революции / В.И. Оноприенко // Наука та наукознавство. — 2017. — № 2. — С. 81-89. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
series	Наука та наукознавство
work_keys_str_mv	AT onoprienkovi inženeriâznanijvinformacionnojrevolûcii
first_indexed	2025-07-09T17:23:39Z
last_indexed	2025-07-09T17:23:39Z
_version_	1837190947747659776
fulltext	82 ISSN 0374-3896. Science and Science of Science. 2017. № 2 (95) © ОНОПРИЕН- КО В.И., 2017 Прогресс информационных технологий прямо связан с типологией зна- ний. Бурная экспансия информационных технологий в современном мире вызвана прогрессом инструментального знания, которое отвоевало себе значительное место в пространстве науки и деятельности. В ста- тье речь идёт о специфике инструментального знания, его связи с прак- тической рациональностью и деятельностью, о роли знаний экспертов для решения актуальных проблем науки и практики. Ключевые слова: конструктивный характер познания, информационные технологии, типология знаний, инструментальное знание, знание экспертов, ин- женер по знаниям, рефлексия, рефлексивность кибернетики. УДК 001.8 В.И. ОНОПРИЕНКО, доктор философских наук, главный научный сотрудник, ГУ «Институт исследований научно-технического потенциала и истории науки им. Г.М. Доброва НАН Украины», e-mail: val_onopr@mail.ru ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ В ИНФОРМАЦИОННОЙ РЕВОЛЮЦИИ* Современное общество является информационным по большинству его характеристик. Прогресс в области ин- форматизации практически всех сфер деятельности чело- века связан с тем, что часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Это означает, что в центре внимания информационной революции находятся проб- лемы интеллекта и типологии знаний. Постановка задачи. В экспансии информационных технологий доминируют знания особого рода: это не вы- сокотеоретизированные концепции и понятия, логически выверенные и отрефлексированные, а скорее инструмен- * Статья подготовлена на основе доклада на XXVII Киевском Между на- родном симпозиуме «Науковедение и история науки: прошлое, сегод няш- нее, будущее» — «Добровские чтения» 14–15 марта 2017 г. ISSN 0374-3896. Наука та наукознавство. 2017. № 2 (95) 83 Инженерия знаний в информационной революции тальное знание, связанное с практическими действиями. Именно оно определило не имеющую аналогов в истории науки лавинообразную экспансию информационных технологий. Имеет смысл проанализировать специфику инструментального знания и его возможности. Изложение результатов исследования. Под интеллектом понимают способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и це- ленаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам для выполнения функций де- ятельности. Это способность, связанная с поиском решений, действий или закономерностей в нестандартных условиях, если методы, алгоритмы ре- шения или действия априори не известны. Это способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразо- вания знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам для выполнения функций деятельности. Эти представления вполне коррелируют с современными взглядами на познание, преодолевающими концепцию отражения [1]. Познание следует понимать как процесс, сопровождающий деятельность и общение людей и выполняющий функцию их обеспечения идеальным образом. Познание име- ет дело не столько с отражением, сколько с содержанием коллективной деятельности и общения, которые нуждаются для своей организации в идеаль- ных, т. е. возможных, пробных, приблизительных, вариативных моделях. Знание как результат познания в прямом смысле возникает из незна- ния, т. е. из иных контекстов опыта, нуждающихся в знании. Динамика по- рождения знания носит векторный характер, связана с исследовательской, поисковой установкой на расширение сферы идеальных конструктов. Путь познания — это движение от стандартных, локальных контекстов опыта к все более разнообразным и универсальным, причем чувственные и рассудочные элементы присутствуют на каждом этапе. Функция познания состоит в накладывании на мир сети обозначений — научных формул, нравственных норм, художественных образов, магических символов, по- зволяющих человеку упорядочить свое бытие в мире и так структурировать свою психику, чтобы придать ей мобильность и вариабельность, обеспечи- вая тем самым возможность деятельности и общения. Главная черта человеческого познания в отличие от аналогичной психики животных — именно конструктивность. Познание является не ко- пированием познаваемой реальности, а внесением смысла в реальность, со- зданием идеальных моделей, позволяющих направлять деятельность и обще- ние и систематизировать акты сознания. Конструктивная перестройка познавательных структур позволяет осуществлять переход от одних стан- дартов к другим, придавать динамичность и творческий характер познава- тельному процессу. Всякое творческое познание рождает виртуальные миры, создает пред- посылки создания и существования культурных объектов вообще. Сов ре- 84 ISSN 0374-3896. Science and Science of Science. 2017. № 2 (95) В.И. Оноприенко менный интерес к виртуалистике связан с методами расширения горизонта сознания, создания предпосылок порождения всякого объекта культуры. Существует много методов и технологий получения знаний. Они на- столько разнообразны и широки, что образуют целую отдельную научно- практическую область — инженерию знаний, которая непрерывно развивается. Система знаний имеет свою специфику, различные модели для пред- ставления знаний: логическую, сетевую, фреймовую, продукционную. Но для применения конкретных схем и языков представления знаний и по- строения баз знаний необходимо эти знания добывать с различных носите- лей, например от людей-экспертов или текстовых описаний, что и является спецификой знаний. Этот момент является достаточно весомым и нефор- мальным. Существует много методов и технологий получения знаний. Они настолько разнообразны и широки, что образуют отдельную научно-прак- тическую область — инженерию знаний, которая непрерывно развивается. Инженерия знаний (knowledge engineering) — дисциплина, которая изучает методы извлечения, представления (моделирования) и использования знаний. Инженерия знаний — это ветвь информатики, изучающая модели и ме- тоды извлечения, структурирования и формализации знаний для их обра- ботки в интеллектуальных и информационных системах. Традиционно при разработке систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems), отчет- ливо выделяют три фазы домашинной обработки. Первая — добыча (полу- чение) знаний из источника (эксперты, Интернет, специальная литература). Трудоёмкость этой фазы недооценена. Ее результат — огромное количество гетерогенных (разнохарактерных) противоречивых фрагментов знаний. Вторая — концептуализация (структурирование) разрозненных фрагментов в единую модель. Ее результат — часто слабоформализованное представле- ние, называемое полем знаний. Третья — формализация поля знаний при помощи специализированных языков представления знаний, в результате чего формируется база знаний [2]. В специфике знаний, системы которых можно называть инженерией знаний, есть один аспект, который не лежит на поверхности и в некоторой степени является побочным эффектом. Это педагогически-дидактический аспект, т. е. возможности технологий и инструментов специфики знаний, которые позволяют ее использовать в качестве, например, метода обучения. Поэтому, с одной стороны, необходимо знать, как могут быть ис поль- зованы структурированные и представленные в формальном виде знания, которые мы традиционно привыкли видеть представленными в виде тек- стов на обычном языке, или же в виде знаний, умений и навыков конкретных людей. С другой стороны, особенно важно познакомиться с методами добывания, получения знаний от экспертов, что является альтернативным педагогическим методам «получения знаний обучающегося». Инженерия знаний — это область информационных технологий, цель которой — накапливать и применять знания не как объект обработки их ISSN 0374-3896. Наука та наукознавство. 2017. № 2 (95) 85 Инженерия знаний в информационной революции человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необ- ходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. Цель ин- женерии знаний — обеспечить использование знаний в компьютерных сис- темах на более высоком уровне, чем до сих пор, является актуальной. Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получе- ния информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости от способности системы обучения к логическим выводам возможны различные формы как приобретения знаний, так и получаемой информации. Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации зависит от способностей системы для форма- лизации информации до уровня знаний. Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения зна- ний, различаются в зависимости от конфигурации системы. Она должна включать базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется знаниями о стан- дартной форме их представления, то этими знаниями также можно восполь- зоваться. Следовательно, от функций обучения требуется преобразование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний. Нередко используется обучение без выводов, это простой процесс по- лучения информации, при котором необязательны функции выводов, а полученная информация в виде программ или данных используется для ре- шения задач в неизменном виде. Это способ получения информации, харак- терный для существующих компьютеров. Другой случай — это получение информации извне, представленной в форме знаний, т. е. в форме, которую можно использовать для выводов. Обучающейся системе необходимо иметь функцию преобразования вход- ной информации в формат, удобный для дальнейшего использования и включения в базу знаний. Приобретение знаний на этом этапе происходит в наиболее простой форме: это знания, предварительно подготовленные че- ловеком во внутреннем формате, какими являются большинство спе циаль- ных знаний, изначально заданных в экспертных системах. В случае прикладных систем инженерии знаний необходимо преобра- зовать специальные знания из какой-либо области в машинный формат, но для этого нужен посредник, хорошо знающий как проблемную область, так и инженерию знаний. Таких посредников называют инженерами по знани- ям. В общем случае для замены функции посредника можно использовать и специальные подпрограммы. Т. е. необходимо иметь функции выводов до- статочно высокого уровня, но можно ограничиться и выводами на сравни- тельно низком уровне, а остальное доверить человеку — в этом и состоит приобретение знаний в диалоге. Для подготовки знаний в экспертной системе необходимы вспомо- гательные средства типа редактора знаний, причем в процессе приобрете- 86 ISSN 0374-3896. Science and Science of Science. 2017. № 2 (95) В.И. Оноприенко ния знаний в диалоге не только редактируются отдельные правила и факты, но и восполняются недостатки существующих правил, т. е. ведется редакти- рование базы знаний. Если знания заданы во внешнем формате, например на естественном языке, то следует преобразовать их во внутренний формат. Для этого необ- ходимо понимать внешнее их представление, т. е. естественный язык, гра- фические данные и т. п. Фактически приобретение знаний и их понимание тесно связаны. Проблема понимания сводится не только к преобразованию структуры предложений — необходимо получить формат, удобный для применения. Широко используются методы приобретения знаний из примеров, че- рез параметрическое обучение, обучение по аналогии и по индукции. Все эти и другие подходы используются чисто инструментально, без детальной проработки их методологии, но это и есть их большое преимущество, обес- печивающее сравнительно быстрый прогресс методов инженерии знаний. При создании систем искусственного интеллекта широкое применение нашли экспертные системы. Их элементы используются в системах проек- тирования, диагностики, управления, в игровых системах. Экспертные сис- темы основаны на вводе знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) в ЭВМ, используют системы естественно-языкового общения (подразумевается письменная речь). Эти системы позволяют производить обработку связанных текстов по какой-либо тематике на естественном язы- ке. Применяются также системы обработки визуальной информации (напри- мер, обработка аэрокосмических снимков, данных, поступающих с датчиков). Главное достоинство экспертных систем — возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечи- вать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Экспертная система должна быть умелой — она должна применять знания для получения решений эффективно и быстро, используя приемы и ухищрения, какие применяют эксперты- люди, чтобы избежать громоздких или ненужных вычислений. Как показали работы психологов, инструментальное знание выступает как неотъемлемая составляющая практического опыта. Оно тесно связано со знанием экспертов, опытных специалистов. На консилиум по важной производственной или медицинской проблеме мы приглашаем эксперта, опытного профессионала. Может потребоваться специалист, разбираю- щийся в нестандартных сложных ситуациях в пределах данной профессии. Эксперты — это не те, кто учился на одни пятерки. Но это и не те, у кого большой стаж работы. Отличникам обычно недостает практики, они не умеют учитывать сложные «привходящие обстоятельства» реальной прак- тической ситуации. Только на основе активных действий возникает «имп- лицитное» знание и другие способности экспертов. Эксперты — это «прак- тики», это те, кто обладает практическим мышлением высокого уровня. ISSN 0374-3896. Наука та наукознавство. 2017. № 2 (95) 87 Инженерия знаний в информационной революции Работа практического ума осуществляется в условиях сложности объек- та практического мышления, которая формулируется ныне как комплек- сность; она включена в деятельность («мышление в контексте») и пред- полагает опытность эксперта. Опыт деятельности эксперта включает его «ин туитивность», специфический «язык» действий и упорядовачивающих обобщений, на который умеют переводить эксперты знания теоретические. Практическое мышление — это процесс поиска решения с учетом возмож- ности его реализации. Практическое мышление направлено, прежде всего, на деятельность, на реализацию, на преобразование объекта, нахождение такого решения, которое бы обеспечивало эту преобразовательную деятель- ность. Практик, эксперт умеет «видеть» проблемность в ситуации, замечать «подозрительные» ситуации и отделять действительно конфликтные мо- мен ты. Он умеет оценивать необходимость, актуальность выявленной проблемы и строить задачу, умеет оценивать разрешимость ситуации, реа- лизуемость решения, так как он ищет решения реальные. Теоретик остается на уровне целей, практик погружается в условия и способы, орудия и средст- ва. Теоретик ищет остроумное, выдающееся решение, а практик — наверняка осуществимое. Теоретику интересно находить идею решения, функцио- нальное решение, а практику нравится искать воплощение этого функ- ционального решения. Эксперт видит проблему, производственную ситуа- цию, да и вообще мир, иначе, в инструментальном контексте — через спо собы и инструменты этого преобразования. Арсенал средств преобразо- вания у эксперта — это возможные пути к цели, средства его мышления, его способы организованы в цепи и системы [4]. Важным представляется также противопоставление рефлексивных и нерефлексивных способов формирования знаний, что проявляется в разли- чии теоретических и практических областей деятельности и познания. Реф- лексия — это форма опосредованного знания, это деятельность человека, направленная на осмысление и переосмысление своих собственных дей- ствий, отношений с окружающим миром и его законами. Кибернетика, особенно в ее советском варианте, была насыщена рефлексивными компо- нентами знания, вплоть до философских ее интерпретаций. Для прогресса информационных технологий рефлексивные схемы формирования знания оказались не актуальны, тогда как инструментальное знание с его направ- ленностью на результат, на формирование все новых цепей и систем преоб- разования обеспечило небывалую экспансию информационных техноло- гий в самые различные сферы. Ретроспективно оценивая стратегию развития кибернетики в СССР, нельзя не признать особенностей ее развития в нашей стране. С большим опозданием в СССР произошел переход от кибернетики к информатике, который состоялся в развитых странах еще в 1970-е годы. Уместно привести два высказывания американского историка науки Лорена Грэхэма относи- тельно повального увлечения идеями кибернетики в Советском Союзе, тог- 88 ISSN 0374-3896. Science and Science of Science. 2017. № 2 (95) В.И. Оноприенко да как в США такого бума не наблюдалось: «Кибернетика оживила, хотя бы временно, уверенность советских лидеров в том, что советская система спо- собна рационально управлять экономикой... Это возрождение надежд было объяснением того повального «заболевания» кибернетикой, которое имело место в Советском Союзе в конце 50-х — начале 60-х годов; после 1958 г. в СССР были изданы тысячи статей, брошюр и книг по кибернетике. В более популярных статьях полное применение кибернетики отождествлялось с торжеством коммунизма и полным осуществлением революции. Если странная смесь идеологии и политики в Советском Союзе может иногда предоставляться для некоторых дисциплин роковой (как в случае с генети- кой), то она также может катапультировать другие науки на чрезвычайную высоту» [5, c. 269—270]; «Отсутствие в кибернетике ярких теоретических прорывов уменьшило убедительность ее интеллектуальной схемы как объяснения всех динамических процессов. В Соединенных Штатах, где очень широко применяются компьютеры и где их социологические и экономические последствия все еще остро обсуждаются, ясно виден спад интереса к кибернетике как к концептуальному построению. Посткиберне- тическая эпоха включает не отречение от кибернетики, а лишь более трез- вую оценку ее возможностей» [там же, c. 290]. Кибернетика в СССР, а также интерпретация проблем искусственного интеллекта всегда соединялась с философскими и утопическими проектами, тогда как в США быстро произошел переход от кибернетики к прагматичным целям информационных технологий и инженерии знаний. Именно такой подход и стал магистральным путем построения информационного обще- ства. Специфика советской науки внесла коррективы и в стратегию разви- тия информационных технологий, обусловила ориентацию на мегавы- числительные комплексы и пропустила переход к микрокомпьютерной технике и персональным компьютерам. К тому же такой переход в СССР был затруднён явным отставанием от США в области микроэлектроники. Заключение. Некоторые последствия марксистского сциентистского сценария продолжают действовать и в современной ситуации, в том числе в компьютерных науках. Как и в кибернетике, в трактовке искусственного интеллекта философские, рефлексивные интерпретации преобладали над конструктивными, важными для процессов информатизации. Успехи ин- женерии знаний связаны именно с тем, что в них широко используется инструментальное знание, особенности которого как раз позволяют пре- одолеть значительные препятствия на пути расширения влияния инфор- мационных технологий в современном мире. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Касавин И.Т. Познание. Энциклопедия эпистемологии и философии науки. М.: Канон+; Реабилитация, 2009. С. 707—712. 2. Муромцев Д.И. Системы инженерии знаний. СПб, 2009. 60 с. ISSN 0374-3896. Наука та наукознавство. 2017. № 2 (95) 89 Инженерия знаний в информационной революции 3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Пи- тер, 2001. 384 с. 4. Корнилов Ю.К., Владимиров И.Ю. Инструментальный опыт как компонент опыта практического преобразования. Ярославский психологический вестник. 2005. Вып. 16. С. 21—28. 5. Грэхэм Лорен Р. Естествознание, философия и науки о человеческом поведении в Советском Союзе. Пер. с англ. М.: Политиздат, 1991. 480 с. В.І. Онопрієнко, доктор філософських наук, головний науковий співробітник, ДУ «Інститут досліджень науково-технічного потенціалу та історії науки ім. Г.М. Доброва НАН України», e-mail: val_onopr@mail.ru ІНЖЕНЕРІЯ ЗНАНЬ В ІНФОРМАЦІЙНІЙ РЕВОЛЮЦІЇ Прогрес інформаційних технологій прямо пов’язаний із типологією знань. Бурхлива експансія інформаційних технологій у сучасному світі викликана прогресом інст ру- ментального знання, яке відвоювало собі значне місце в просторі науки та діяльності. У статті йдеться про специфіку інструментального знання, його зв’язок із практичною раціональністю і діяльністю, про роль знань експертів для вирішення актуальних про- блем науки і практики. Ключові слова: конструктивний характер пізнання, інформаційні технології, типологія знань, інструментальне знання, знання експертів, інженер зі знань, рефлексія, рефлексивність кібернетики. V.І. Onopriyenko, Dr., Prof., chief researcher, G.M. Dobrov Institute for Scientific and Technological Potential and Science History Studies of the NAS of Ukraine, e-mail: val_onopr@mail.ru KNOWLEDGE ENGINEERING IN THE INFORMATION REVOLUTION Advancement in information technologies is causally linked to the typology of knowledge. Rapid expansion of information in the contemporary world is triggered by the progress of instrumental knowledge that has won a significant place in the domain of science and action. Specifics of instrumental knowledge, its links with practical rationality and action, the role of expert knowledge in solving important problems of science and practice are highlighted. Keywords: constructive character of learning, information technologies, typology of knowledge, instrumental knowledge, expert knowledge, knowledge engineer, reflection, reflexivity of cyber- netics.

Инженерия знаний в информационной революции

Institution

Ähnliche Einträge