(62.

5) 4 ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ЗНАНИЮ
Л. Н. Голубева в работе «Технологическое отношение к знанию: методологический аспект» (Рыбинск, 1993) вводит термин «технологическое отношение к знанию» для обозначения деятельности инженера знаний. Функции инженера знаний (в ходе проектирования экспертных систем) понимаются следующим образом:
1. Извлечение знаний из социума в ходе неформальных интервью с экспертом и анализа специальной литературы.
2. Представление знаний — кодирование знаний с помощью специалистов-экспертов и создание машинной модели «порождения» знаний, к примеру дедуктивной машины вывода.
3. Создание «сверхбыстрого прототипа» экспертной системы и ее последующих версий.
4. Контроль над модификациями базы знаний — компонента экспертной системы в ходе эксплуатации.
Таким образом понимаемое «технологическое отношение к знанию» может считаться одним из проявлений технологического подхода к знанию, трактуемого значительно более широким образом.
Технологический подход к знанию предполагает постановку, исследование и решение технологических вопросов о знании. К последним относятся вопросы типа «Каким образом следует (можно, допустимо) обращаться (иметь дело) со знанием, имея в виду достижение такой-то цели?». «Обращаться», или «иметь дело», со знанием предполагает здесь не только приобретение, хранение или обработку знаний, но и любые ментальные и речевые акты, осуществляемые в отношении знания, — например, утверждение, что некто («a») знает нечто («p»), может быть истолковано как ментальный акт, совершаемый некоторым «наблюдателем» в отношении знания, которым обладает субъект «a» (в качестве «наблюдателя» может выступать и сам субъект «a»).
При самом широком истолковании технологический подход к знанию является неотъемлемым элементом жизни любого человека. В этом смысле и первобытный человек, использующий для передачи информации примитивные сигналы, и наш современник, выбирающий между почтой, телеграфом, телефоном и телефаксом, могут считаться решающими технологические вопросы относительно знания.
Примером технологического подхода к исследованию знания как особой сущности может служить характеристика сократовой майевтики в диалогах Платона. Искусство Сократа задавать наводящие вопросы таким образом, что собеседник в конце концов приходит к верным выводам относительно обсуждаемых предметов во всяком случае, к таким выводам, которые считает верными сам Платон), характеризуется здесь как искусство пробуждения истинных мнений, живущих в душе человека, в результате чего мнения становятся знаниями. Пожалуй, наиболее выразительная иллюстрация этой процедуры дана в известном примере из диалога «Менон», где мальчик-раб решает геометрическую задачу. Вообще же говоря, все диалоги Платона демонстрируют сократову технику «пробуждения» знаний. Однако собственно технологический подход к исследованию знания мы находим у Платона лишь в тех случаях, когда сама эта техника становится предметом осмысления, когда сама она рассматривается как средство для совершения каких-то действий над знанием. Фрагментарные характеристики данной техники встречаются во многих диалогах — примером может служить тот же «Менон», где говорится о пробуждении знаний вопросами. Более подробного рассмотрения она удостоена в диалоге «Теэтет». Здесь Сократ говорит о своем искусстве как аналогичном ремеслу своей матери — повитухи Фенареты, и то, что в «Меноне» характеризовалось как техника пробуждения знаний, здесь характеризуется как своеобразная техника родовспоможения «мужчинам, беременным мыслью» 10.
Технологические вопросы о знании могут быть до известной степени противопоставлены экзистенциальным вопросам — то есть вопросам о том, как существует знание, каково оно есть. К вопросам последнего типа относятся, например, вопросы о соотношении знания с мнением или верой, о структуре знания и его видах, об онтологии знания, о том, как происходит познание.
До второй половины XX столетия экзистенциальный подход в исследовании знания был преобладающим. Это не означает, конечно, что не развивалась сама технология получения, передачи, хранения и обработки знания, а также оценки результатов познания, претендующих на статус знания. Достаточно вспомнить о развитии книгопечатания и технических устройств для передачи информации, о методах обучения и педагогических исследованиях, посвященных технике передачи знаний и воспитанию способности к самостоятельному приобретению и использованию знаний, развитие методов науки и исследований этих методов. Однако даже когда эти способы работы со знанием становились предметом исследования, их соотносили не столько со знанием как особого рода сущностью, сколько с познаваемой реальностью (которая могла истолковываться как физическая, ментальная или психическая в зависимости от мировоззрения исследователя). Многие из этих рассмотрений могут быть после определенных интерпретаций квалифицированы как технологические, но это все же будет относиться скорее к результату нашей интерпретации, чем к самому исследованию.
Расцвет технологических (в указанном выше смысле) исследований знания связан с развитием эпистемической логики и искусственного интеллекта. Примером технологического рассмотрения знания может служить изданная в 1962 году книга Я. Хинтикки «Знание и полагание» (Knowledge and belief. N. Y., 1962; обычно название переводится как «Знание и вера»). Главную цель представленного в ней исследования он характеризует следующим образом: «Сформулировать и защитить эксплицитные критерии непротиворечивости для определенных множеств предложений — критерии, которые, как я надеюсь, будут сравнимы с критериями непротиворечивости, изучаемыми в устоявшихся разделах логики».
Книга Я. Хинтикки была одной из первых работ по эпистемической логике и до сих пор остается одной из наиболее значительных в этой области. В целом же эпистемическая логика является сегодня весьма интенсивно развивающимся направлением, для которого характерно разнообразие подходов и инструментальных средств. 11 Не имея целью сколько-нибудь полно охарактеризовать это многообразие, отметим лишь, что довольно типичной чертой исследований по эпистемической логике является разработка определенных средств для решения вопроса о том, будет ли такого-то вида формула (содержащая эпистемические операторы, соответствующие словам «знает», «полагает», «сомневается», «отрицает» или другие) доказуемой в таком-то исчислении или общезначимой для такого-то типа моделей. С точки зрения технологического подхода к знанию этот вопрос может быть понят как вопрос о легитимации (узаконении) с использованием определенного символико-концептуального аппарата результатов ментально-речевой деятельности в отношении знания некоторого субъекта (или группы субъектов), выраженных в форме, пригодной для применения данного аппарата. Характер легитимируемых результатов определяется как особенностями используемых формализмов, так и позицией исследователя по отношению к экзистенциальным вопросам о знании. В частности, он может зависеть от того, разделяет ли он взгляд на знание как истинное.
(62.6) 5 ПРОБЛЕМА ИСТИННОСТИ ЗНАНИЯ
Работа Хинтикки, о которой говорилось выше, как и множество других работ по эпистемической логике, основывается на понимании знания как истинного. Тем не менее есть немало примеров иной позиции. Альтернативный подход может состоять в выделении различных степеней знания, как это делается, например, В. Н. Костюком. Непременно истинным здесь считается знание, соответствующее лишь одной из этих степеней — строгое, или полное, знание. Мнение, предположение или вера, которые могут оказаться ложными, также рассматриваются как степени знания. Если мы будем понимать знание только в строгом смысле, то это, считает В. Н. Костюк, «в общем случае препятствует рассмотрению возможности развития знания, перехода от менее полного к более полному знанию, игнорирует элемент гипотетичности в (научном) знании».
Однако признание условности способа употребления термина «знание» в ИИ в тех случаях, когда о знании говорится как о чем-то существующем вне ИС и представляемом в последней, не есть единственный возможный результат соотнесения этого способа с трактовкой знания как истинного. В этой ситуации возможна также попытка подвести теоретические основания под отказ от понимания знания как непременно истинного (следует подчеркнуть, что речь идет о знании как таковом, а не о «знаниях» как форме представления информации в ИС, характеристика которых Д. А. Поспеловым приведена выше).
Пример такого рода обоснования, основывающегося на «практике ИИ», дает один из пионеров этого направления А. Ньюэлл в статье «Уровень знаний». Эта концепция осознанно излагается ее автором именно как эпистемологическая концепция, имеющая дело с экзистенциальными (в принятой нами терминологии) вопросами о знании.
Ньюэлл настаивает на чисто функциональной характеристике знания. «Знание, — полагает он, — должно быть охарактеризовано совершенно функционально, в терминах того, что оно делает, а не структурно — в терминах физических объектов с определенными свойствами и отношениями. Остается открытым вопрос о требованиях к физической структуре знания, которая должна выполнять эту функциональную роль. Фактически эта ключевая роль никогда не выполняется непосредственно. Она выполняется лишь косвенным и приблизительным образом символьными системами…». В иерархии уровней компьютерной системы, различаемых Ньюэллом, уровень знания располагается непосредственно над программным (символьным) уровнем, и компоненты уровня знаний (действия, цели, организация), а также его субстанция (знание) могут быть определены в терминах систем символьного уровня. 16Вместе с тем знание может быть определено независимо от символьного уровня, в терминах целей и действий. Автор исходит из того соображения, что знание тесно связано с рациональностью, и система, обладающая рациональностью, может быть названа имеющей знание.
Принцип рациональности в его формулировке выглядит следующим образом: «Если субъект имеет знание о том, что одно из его действий приведет к одной из его целей, то данный субъект выберет данное действие». При этом принимаются правила равносильности приемлемых действий: «Для данного знания, если действие A1 и действие A2 — оба ведут к цели G, то выбираются оба действия» и предпочтения требуемого для объединенной цели: «Для данного знания, если цель G1 имеет множество избранных действий A1 и цель G2 имеет множество избранных действий A2, то эффективное множество избранных действий есть пересечение A1 и A2». Сказанное позволяет Ньюэллу охарактеризовать знание как «то, что может быть приписано субъекту, поведение которого может быть вычислено в соответствии с принципом рациональности».
К числу существенных характеристик знания Ньюэлл из принципиальных соображений не относит истинность. Отмечая, что искусственный интеллект имеет интересные точки соприкосновения с философией, поскольку природа разума и природа знания всегда являлись объектами изучения философии, основное различие в подходах ИИ и философии к знанию он видит в следующем: «Философский интерес к знанию сосредоточен на проблеме достоверности… Это нашло отражение в различении между знанием и полаганием (belief), выраженном в лозунговой фразе: «знание есть обоснованное истинное полагание. ИИ, рассматривая всякое знание как содержащее ошибки, называет все такие системы системами знаний. Он использует термин «полагание» лишь неофициально, когда несоответствие действительности становится преобладающим, как это имеет место в системах политических взглядов. С точки зрения философии ИИ имеет дело только с системами полаганий. Таким образом, наша теория знания, разделяя с ИИ безразличие к проблемам абсолютной достоверности, просто оставляет без внимания некоторые центральные философские вопросы».
Очевидно, что ньюэлловская трактовка знания основывается на весьма упрощенном истолковании рациональности. Это истолкование выглядит упрощенным не только на фоне дискуссий по проблемам научной рациональности, но и на фоне интерпретаций рациональности вообще, в том числе и рациональности здравого смысла, которая может быть понята, например, как способность действовать в условиях когнитивной ограниченности.
Упрощенное понимание рациональности ведет к упрощенной трактовке знания, — последовательно проводя позицию Ньюэлла, мы должны будем наделить статусом знания все сведения о том, что некое действие ведет к некоей цели, если обладатель этих сведений выбирает упомянутое действие, независимо от того, ведет ли данный выбор на самом деле к успеху в достижении цели. Вместе с тем, принимая во внимание подобные трактовки знания, правомерно поставить вопрос о более широком контексте рассмотрения ИС в плане соотношения знания и истины. Очевидно, что проблема оценки когнитивного статуса познавательных результатов и методов, представляемых в компьютерной системе, связана с более общей проблемой истинности знания.
Было бы неверным полагать, что теоретико-познавательное (эпистемологическое) значение имеют только экзистенциальные концепции знания, вырабатываемые профессионалами в области ИИ, — тем более что нередко эти концепции, как можно видеть на примере с работой А. Ньюэлла, основываются на весьма уязвимых эпистемологических представлениях. Большой интерес для философско-эпистемологических исследований представляют предпринимаемые в рамках компьютерных наук и особенно ИИ подходы к знанию, которые в принятой нами терминологии должны быть названы технологическими. Технологические вопросы о знании, исследуемые в рамках ИИ, касаются в значительной степени способов представления знаний и методов приобретения знаний.