К онтологии преобразований информации

Существует много определений понятия «информация» (см. например, [1-4]). Так, в [1, с.311]: «Информация (от лат. informatio - разъяснение, изложение) – осведомление, сообщение о каком-либо событии, о чьей-либо деятельности и т.д. … Жанры информации разнообразны – заметки, корреспонденции, хроника, интервью, отчёты … и т.д.». В стандартах по информационным системам, защите информации, искусственному интеллекту и др. приводятся определения этого термина с учётом задач этих документов.

Впервые разницу между познанием, разумом и чувствами оценил Парменид. Его онтологическая концепция: « Всё, что ты видишь, слышишь и ощущаешь — это обман. Настоящее бытие — вечно, неподвижно и едино » [5].

В древнегреческой философии для названия того, что означает «конкретную явленность, данную визуально», использовалось понятие «эйдос», которое первоначально обозначало «видимое», «то, что видно», но постепенно получило более глубокий смысл - «конкретная явленность абстрактного». В

Таблица 2 - Преобразование информации

Данные ( J ) =>			Информация ( H ) =>		Знания ( C ).
Ощущение	Восприятие Измерение	Представ ление	Понятие		Анализ значимости	Умозаключение
Детермини-рованно	J i = A i / \ A и	J = S I J i		H = J/n .	Для данной задачи	C = J n H
			n H = Y - S J Y Пм	H = n ∏ n J i \ i = 1	Для других задач ^
				н = n / i n : j i = 1 J
Вероятностно	J i = log P i	J = s I Ji	n H = - E p i log p i i = 1 n н ц = - E ^ -M1 - p i -') i = 1		Для данной задачи	C = J n H
					Для других задач =>

Если в результате отражения и восприятия различных, разнородных, не связанных между собой материальных объектов человеком собирается информация , то после получения представлений и помещения их в общий информационный массив собранную информацию начинают называть данными, базами данных (БД). По мере анализа «сырых данных» получается информация , необходимая для принятия решений , которая названа информационным потенциалом. Рассмотрение любой материальной среды происходит на синтаксическом, семантическом, прагматическом уровнях, каждый из которых может быть соотнесён с понятиями данные, информация, знания. Соотношения понятий имеют значение для теории информационных систем, формирования БД и баз знаний (БЗ). Материальная среда порождает большое число информационных потоков, которые могут содержать все три вида отражения. Так, данные формируются в материальной среде, как набор утверждений, фактов или цифр о её объектах, лексически и синтаксически связанных между собой, тогда как информация создаётся посредством анализа отношений и взаимосвязей между фрагментами данных.

Знания получаются в результате синтеза полученной информации с хранящимися данными об объектах материальной среды для дальнейшего целенаправленного применения.

С точки зрения познания материальной среды для отражения протекающих процессов в информационных средах можно выделить несколько слоёв [34]. Слои возникают на теоретическом уровне и показывают связи понятийного аппарата, определяемые восприятием материальной среды, способности для улучшения отбора и сохранения данных, их взаимного влияния (см. рисунки 2 и 3). Слой восприятия материальной среды направлен на выявление её информационного потенциала.

Рисунок 2 - Слой информационного поля          Рисунок 3 - Слой технологического отображения информации в практическое поле

Воспринимая материальный объект M i , человек получает информацию, которую вначале называют данными . По мере преобразования данных вначале используется термин «получение информации» , а затем, после оценки её практической значимости, вводится понятие

« информационный потенциал ». Наиболее значимая информация преобразуется в знания , а знания, перенесённые на материальные носители (книги, файлы и т.п.), снова используются как источники информации, называемой до её осмысления и оценки данными.

Сходимость данных и знаний даёт возможность создавать новые ресурсы и технологии, увеличивая информационный потенциал.

Расширение на слои позволяет получить аналогичные преобразования понятий.

Для слоя физического сохранения данных: факт (события, сведения) ⇒ д окумент( книга, статья) ^ а ртефакт (сохранённый электронный вид).

Для слоя процессного управления: процессы ^ с итуации ^ п ерсоналии.

Таким образом, термин «информация» используется в переходных процессах: от данных - к информационному потенциалу (пониманию воспринятой информации и на практике называемому информацией в прикладном значении термина), и от этого состояния - к знаниям. При осмыслении воспринятого вводят названия конкретных материальных объектов, а понятие «информация» помогает вводить эти названия.

4    Модель преобразования информации на основе диалектической логики

Формализованное представление законов диалектической логики [20] приведено в таблице 3.

Таблица 3 - Законы диалектической логики

Закон	Обоснование	Формализованное представление
Первый закон – основной закона логики справедлив для классической логики и диалектики.	Получается из (7) при y = 1 - среднеарифметическое усреднение, соответствующее основному закону классической логики Аристотеля: собственная сущность ( суть ) системы обратна объёму понятия о ней.	„ „ 1 1                 . Из H = y -V J Y при / = 1 следует V n^1 H = J/n , где J - воспринятая информация; n - объём понятия .
Второй закон - « Всё течёт и всё изменяется ».	Вводится символ d , отображающий отрицание « не ».	Н Т = T J / dt , где т - информационное сопротивление объекта изменениям; d -символ отрицания « не »; t - время.
Третий закон - закон отрицания отрицания.	Если J есть А , то Д 1 J есть « не А », а Д2 J есть « не не А », это в отличие от классической логики не возврат к А , а развитие по спирали.	Н 1 = Lnd2J 1/ dt 2 , где Lu = т2 - ригидность процесса, инерционность; т о -собственное информационное сопротивление объекта.
Четвёртый закон - закон единства и борьбы противоположностей.	С учётом этого закона итоговая сущность в случае одного объекта формируется как сумма противоположностей H = H n и H т и H l	H = J / n + т dJ / dt + Ld2 J / dt 2, где n -объём понятия об объекте; т - информационное сопротивление объекта изменениям; L - ригидность объекта (сопротивляемость изменениям, инертность).
Пятый закон - закон перехода количественных изменений в качественные.	Из этого закона следует, что сумма свойств частей не есть свойство целого, а отрицание целого не обязательно означает отрицание частей. Формально этот закон требует учёта нелинейности исследуемых процессов.	n , т и L являются константами в ограниченном диапазоне эволюционных изменений объекта, но при существенных изменениях они не сохраняют свои значения, т.е. в общем случае n , т и L -функции H , J , dJ / dt , d 2 J / dt 2.
Шестой закон -з акон всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости явлений .	С учётом этого закона можно получить систему соотношений: H i = ЛНй , H j H i = H i и H j	С учётом всех законов: H i = f ( J i / n ii , т dJ i /dt , L ii d 2 J i / dt 2 , J 1 / n il , тц dJ 1 / dt , L i 1 d2J 1 / dt 2, J 2 / nl2 , тц dJ 2 / dt , L i 2 d2J 2 / dt 2, ... , J , / n i, , т dJ , / dt , L i, d2J , / dt 2, ... )     .

Полную систему уравнений, отображающих пространство, учитывающую все законы, в случае линейной аппроксимации можно получить на основе модели (7):

H 1 = J i /n ii +J 2 /п 12 +...+ T ii dJ i /dt+ T i2 dJ 2 /dt+L 11 d ² J 1 /dt ² +L 12 d ² J 2 /dt ² + , ... , ...,

H 2 = J 1 /n 21 +J 2 /n 22 +...+ T 21 dJ i /dt+ T 22 dJ 2 /dt+L 21 d ² J 1 /dt ² +L 22 d ² J 2 /dt ² + , ... , ...                       (11)

H i = J i /n ii +J j /n ij +...+ T u dJi /dt+ т ij dJ j /dt+Lud²J i /dt²+L ij d²J j /dt ² + , ... , ...

H m = J ₁ /n_m1+J ₂ /n_m2+...+J_m/n_mm + т _m1dJ ₁ dt+ т _m2dJ ₂ /dt+...+ т _mm dJ_m/dt+

+L m1 d ² J I /dt ² +L m2 d ² J 2 /dt ² +...+L mm d ² J m /dt ²

где J i = A i /ДА i , - информация об i -м параметре пространства; A i - материальная сущность параметра; Д А - единица измерения (6); d - отрицание « не »; n ii - объём влияния i -го параметра; n ij - изменение объёма при взаимном влиянии i -го и j -го параметров; т ii - собственное информационное сопротивление i -го параметра изменениям; т_i j - изменение информационных сопротивлений при взаимодействии i -го и j -го параметров; L ii - собственная ригидность, инерционность i -го параметра; L ij - взаимные ригидности i -го и j -го параметров; dJ/dt и d ² J/dt ² - скорость и ускорение изменения параметра.

Модель (11) позволяет учесть скорость и ускорение изменения параметров, т.е. учесть кинематику и динамику моделируемых процессов. Можно вначале формировать информационную базу как пространство для преобразования J в H без учёта кинематики и динамики её развития на основе применения первого и шестого законов диалектики: H i = f(H ii , H ij ), или H i = f(J i / n ii , J j / n j ). В случае линейной аппроксимации H i = f(J i / n ii + J j / n ij ).

Такая информационная база представляет собой не набор данных, которые в терминах информационной теории [19] получены в результате применения закона чувственного отражения (чувственная информация J) , а сохраняет структуру отображаемого объекта в виде связей между отражаемыми компонентами. Структура, не расчленённая на элементы, сохраняет информационный потенциал компонентов информационной базы.

Сформированные таким образом базы могут стать источником получения скрытых закономерностей при анализе БД. Применение средств интеллектуального анализа данных и извлечения знаний может позволить получить полезные результаты для управления и принятия решений. Для относительно небольших БД можно поставить задачу преобразования существующей БД на основе оценки значимости компонентов БД для решаемой задачи или для исследуемой сферы деятельности, используя вероятностную меру H ц (10) и определяя взаимосвязи между компонентами.

На основе модели (11) можно «выращивать» информационное пространство для исследуемой области на основе опроса специалистов с применением информационных оценок (7), (10) и автоматизированных диалоговых процедур [35, 36].

Пример алгоритма «выращивания пространства» [35].

• 1)    вначале можно формировать модель с использованием только константы n . Если такие оценки затруднены, то предлагается принять аксиому, в соответствии с которой считать, что оба способа оценки потенциала H одинаково отражают предпочтения лиц, принимающих решение. Тогда вначале следует определить оценку H, используя меру (10), а затем, подставив её в детерминированную модель (7), вычислить константу n , считая её постоянной в течение определённого периода времени.

• 2)    расширить модель, включив в неё T i dJ i /dt , и вновь оценить потенциал H с использованием вероятностной меры (10); по этой оценке в детерминированной модели вычислить т .

• 3)    аналогично можно определить L.

Таким образом, вначале будет получена модель с учётом параметров n , т , L , но без учёта их изменений при взаимном влиянии компонентов модели, а затем, при необходимости, можно включать взаимные влияния компонент.

В (11) не все компоненты могут быть взаимосвязаны. Такое пространство отличается от информационной базы накапливаемых ключевых слов, словосочетаний, параметров. В нём будут отражены взаимосвязи между информационными потенциалами, что важно для принятия решений и для развития информационного пространства, лучше «понимающего» воспринимаемую логическую информацию и/или процесс преобразования представления в понятие . Экспериментально подобное пространство можно получить на основе автоматизированной диалоговой процедуры с привлечением квалифицированных специалистов в области, для которой создаётся база.

Формируемая информационная база будет иметь сложный тезаурус. Если отразить в нём ещё и правила грамматик формирования смысловыражающих компонентов, то, возможно, такое пространство будет полезно для создания моделей искусственного интеллекта.

Перспективным представляется исследование получения на основе этого пространства восприятия возможностей не только отражения материального потока O и получения элементной БД J и преобразования представления в понятие , но и реализация логического отражения, т.е. отражения напряжённости поля логики E , на основе чего формируется информационный потенциал H .

Оригинальная концепция информационного пространства предлагается в [37], где в задаче формализации сознания определяются математические величины информациала когни-тома при когнитомно-интеллектуальных преобразованиях, используя идеи информационных оценок, подобных оценкам [20, 29].

Заключение

Представленное в статье исследование подтверждает содержание термина «информация» как фундаментального понятия, наравне с понятием «материя». Информация понимается как отражение материи, как категория парной материи; как понятие, которое помогает вводить названия конкретных материальных объектов и конкретизированные понятия, удобные для практического применения. Термин «информация» используется в переходных состояниях при восприятии материальных объектов до тех пор, пока не определено конкретное название воспринятой информации.

Практическая значимость проведённого исследования заключается в том, что при применении термина информация необходимо оговаривать: в каком смысле он используется в конкретном контексте; в какой стадии познания находится информация - в стадии восприятия и представления (данные), понятия (информационный потенциал) или результата умозаключения (знание).

При исследовании преобразования «данные - информация - знания» показано, что содержательное представление , полученное в результате чувственного познания, может быть преобразовано в понятие в двух вариантах - вероятностном и детерминированном.

Вкладом в современную теорию анализа данных и отбора информации для формирования БЗ являются:

• ■    обобщённое представление способов усреднения (7), которые нужно выбирать с учётом особенностей предметной области, для которой создаётся БЗ;

• ■    применение информационной оценки (10), основанной на определении степени влияния полученной информации (информационного потенциала) на реализацию целей БЗ.