Рекурсивный когнитивный контур модели DIKW в эпоху искусственного интеллекта: обоснование цикличности и синтеза новых переменных
Журнал: Вестник факультета управления СПбГЭУ @vfu-spgeu
Статья в выпуске: 26, 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье исследуется концептуальная эволюция классической модели управления знаниями DIKW (Данные – Информация – Знание – Мудрость) Рассела Акоффа под воздействием технологий искусственного интеллекта. Авторами обосновывается теоретическая несостоятельность линейного подхода к трансформации информации и предлагается радикальная модификация схемы – ее закольцовывание в рекурсивный когнитивный контур. В структуру модели, помимо промежуточного уровня «Понимание», впервые вводятся новые переменные: «Контекстный фильтр» и «Этическая обратная связь». В работе описана цель процесса закольцовывания, практический результат в управленческом контексте, трансформация принципов взаимодействия с нейросетями в целях преобразования автономных «черных ящиков» в контур управляемого гибридного интеллекта.
Короткий адрес: https://sciup.org/148334224
IDS: 148334224 | УДК: 004.89
The recursive cognitive loop of the DIKW model in the age of artificial intelligence: the rationale for cyclicity and synthesis of new variables
The article explores the conceptual evolution of the classical DIKW (Data – Information – Knowledge – Wisdom) knowledge management model Russell Akoff under the influence of artificial intelligence technologies. The authors substantiate the theoretical inconsistency of the linear approach to information transformation and propose a radical modification of the scheme – its looping into a recursive cognitive contour. In addition to the intermediate level of “Understanding”, new variables are introduced into the model structure for the first time: “Contextual filter” and “Ethical Feedback”. The paper describes the purpose of the looping process, the practical result in a managerial context, and the transformation of the principles of interaction with neural networks in order to transform autonomous “black boxes” into a controlled hybrid intelligence circuit.
