3.1. От бесконтекстности сигнала к контекстной зависимости языка

Все перечисленные выше подходы “оставляют все как есть”, продолжая путь количественной информации и кибернетики, бывшей по утверждению академика В.Глушкова “информационным углом зрения” (естественно без определения понятия информации). Поэтому мы не пойдем общепринятым “кибернетико-информационным” путем, а рассмотрим новые варианты понимания информации, постепенно пробивающие себе дорогу среди устоявшихся традиций и, зачастую, некорректных умолчаний.

В самом простом случае в разговоре об информации традиционно предлагается ситуация, когда некоторое состояние материи, обязательно воспринимаемое какими-либо человеческими чувствами или физическими приборами как сигнал, через носитель передается в воспринимающую систему. Там оно должно быть оценено количественно тем или иным способом в зависимости от его новизны или чего-то аналогичного, учтены статистические закономерности и шумы. На этом начинается и кончается классический вариант количественной теории информации, гораздо лучше звучащей в ее Шенноновском наименовании “математическая теория связи”.

Конечно, для корректности восприятия можно предложить сравнивать такого рода информационный сигнал (внешнее информационное сообщение) не только с его возможной копией в приемнике, но и с тем, что имеет получатель в виде опыта своего существования (накоплений в базе) и знания особенностей конкретного источника сообщения.

При этом фактически то, что в обыденной жизни называется контекстом восприятия сообщения в приемнике, предлагается алгоритмически учитывать как дополнительное внутреннее информационное сообщение, контактирующее с внешним сигналом при его обработке для выяснения “информационной ценности” последнего или определения полученного “количества информации”.

Следовательно, информационная наука при указанном выше подходе позиционирует себя на уровне языков бесконтекстных, а именно таких, где вся информационная составляющая, выясняющаяся и изменяющаяся в процессе диалога, подменяется ее интерпретацией на уровне заранее заложенного алгоритма. Там, где ничего кроме предписания для трактовки сообщения (алгоритма) нет, нам предлагают искать количество информации, контекст и семантику.

Повторяется классическая история начальных времен теории информации, когда утверждалось, что “запрограммировать можно все…, но трудности, возникающие на этом пути, значительно превышают наши возможности”. Беда не в том, что, заменяя кибернетику информатикой, забывают это, а в том, что было написано “значительно”.

Трудности адекватного моделирования систем с собственным контекстно-зависимым языком не “значительно превышают”, а абсолютно непреодолимы на алгоритмическом уровне, на уровне программирования даже на самом мощном из программистский языков, который когда-либо будет придуман для компьютера традиционной архитектуры.

Оставим бесконтекстное, алгоритмическое понимание информации для computer science (по своему определению эта область использует только контекстно-независимую машину) и обратим внимание на то, что же все-таки передается сигналом, кодовыми посылками любого вида. Этими самыми посылками могут передаваться только результаты измерения некоторым датчиком физических или иных (например, виртуальных) свойств объекта, в пределах возможностей его наблюдения этим самым датчиком.

Терминология, ситуация, все построения не требуют введения отдельного понятия информации – вполне достаточно говорить о сигналах, сообщениях, данных, актуализации данных и т.п. Базы данных и даже базы “знания” можно не называть информационными – ничего плохого при этом не случится.

Казалось бы, создавая любое текстовое или, в общем случае, знаковое сообщение, человек тоже выступает в роле датчика,– это все равно будет физическая посылка, ничем не отличающаяся от всего предыдущего. Однако нет. Существует основное отличие всех сообщений человека от сигналов датчиков – они могут быть сделаны только после выработки в “контекстно-зависимой, не алгоритмической машине”, каковой является мозг, множества вариантов интерпретации входного сообщения и выбора наиболее приемлемого из них. Только после этого на основе проведенного выбора формируется собственно сообщение, причем не важно какую внешнюю форму, в конечном счете, оно обретет – контекстно-независимую (программную) или контекстно-зависимую.

Внутренняя проблема обязательной контекстной привязки сообщения, обязательность использования контекстно-зависимого языка характерна для сложных объектов живого мира, является их неотъемлемой сущностной характеристикой в такой степени, что с потерей контекстно-зависимого мышления и общения личность распадается, исключается из класса особей своего вида. Все слепые, глухие и т.п. особи являются хоть и ограниченно, но жизнеспособными в социуме, пока могут исповедовать какой-либо язык или его подмножество из класса контекстно-зависимых.

По разным причинам человек решил, что язык Природы – тоже язык покрываемый (выражаемый) языком человека, что язык человека адекватен нашему требованию научного представления Природы. Но при этом сделал все, чтобы ограничить в науке контекстные возможности своего языка. Поэтому сегодня “языку научного описания природы” человеческий язык соответствует только в тех пределах, насколько развиты науки, существующие всегда на проблемно-ориентированных языках (ПОЯ), отличающихся от исходного и терминологическим полем и ограничением контекста.

Это, прежде всего, результат того, что все наши науки целиком базируются на моделировании. В идеале общепринятого процесса модельного познания, формализованное представление научного знания должно было бы иметь язык вообще бесконтекстный – просто по сути понятия формализованности. Однако все попытки свести науку к чисто формализованному, бесконтекстному языку регулярно проваливаются, требуя, в конце концов, той или иной степени пересмотра “фундаментального знания”.

Только постепенно исследователи начинают понимать, что такой подход хорош для замкнутых техническо-кибернетических разработок и абсолютно неприемлем для исследования объектов живой природы, особенно в тех случаях, когда предметом изучения является само явление “живого”, и даже справочных баз данных, если к ним предъявлять хотя бы минимальные требования по разумной оценке накапливаемых сообщений.

С другой стороны, самый “открытый и системный” подход к восприятию сложных и живых систем тоже ведет к созданию описательной науки, как все той же “информационной” системы на ПОЯ, но просто быстрее модельного подхода и без излишнего пересмотра фундаментальных основ.

Достаточно ясно, почему это происходит – конечный результат науки всегда совокупность письменных текстов, это и не алгоритм процесса познания науки, но и не совокупность контекстов, где каждый читающий может выбрать свою трактовку изложения. Наука начинается там, где контекст предопределен, законы приняты и до очередной “революции” обеспечивается приемлемая трактовка всех известных данных.

Сделаем вывод: и формализованный модельный, и открытый системный подход к созданию наук приводит, в конечном счете, только к ограничению контекстной зависимости их языка, но никогда – к ее потере. Нам всегда требуются возможности контекстно-зависимого языка при описании мира и как открытой, и как замкнутой системы.

В первом случае мы исходно имеем построения контекстно-зависимого уровня. Во втором эти возможности обеспечивают учет неформализуемых в принятых соглашениях фактов и вообще существование науки, которая иначе замкнулась бы в ограничениях модельного подхода – контекстной независимости принятых формализмов.