Kognitywistyczne interpretacje pojęć informatycznych

Niniejszy wpis czynię z myślą o białostockich Spotkaniach z kognitywistyką, na których będę miał zaszczyt wygłosić wykład pt. „O kognitywistycznej interpretacji niektórych pojęć informatycznych”. Mam nadzieję, że dyskusja rozpoczęta na spotkaniu będzie miała swój odpowiednik blogowy – zapraszam do niej nie tylko słuchaczy wykładu.

Podstawą rozmowy proponuję uczynić wykładowe SLAJDY.

Proponuję też przyjąć następującą konwencję dyskusji.
Jeśli ktoś ma pytania lub sugestie do któregokolwiek ze slajdów, niech wstawi odpowiedni komentarz pod tym wpisem, a ja się do niego odniosę, stymulując w ten sposób dalszą dyskusję. Jeśli uznam dodatkowo, że wywołany temat zasługuje na osobną rozmowę, poczynię osobny wpis, pod którym będziemy mogli omawiać ten właśnie temat.

***

W ramach krótkiego wstępu do dalszej dyskusji objaśnię w punktach ideę anonsowanego wyżej wykładu.

1) Traktuję pojęcia informatyczne, a także opisywane przez nie obiekty (algorytmy, struktury danych, kody…), jako pojęcia formalne, które można interpretować – na podobieństwo formalizmów matematycznych – w różnych dziedzinach problemowych.
(Na przykład: będący abstrakcyjnym obiektem formalnym algorytm przeszukiwania grafów może być wykorzystywany w dziedzinie sieci transportowych, gier komputerowych etc…)

2) Interpretacja kognitywistyczna pojęć informatycznych polega na ich wykorzystaniu w ramach pewnego modelu umysłu/mózgu – modelu zazwyczaj cząstkowego, opisującego pewien fragment aktywności poznawczej umysłu.
(Na przykład: sztuczną sieć neuronową – jak perceptron czy cognitron – można uczynić kluczowym elementem modelu ludzkiej percepcji).

3) Kognitywistycznie zinterpretowany układ pojęć jest tym cenniejszy – z punktu widzenia kognitywistyki, a nie samej informatyki – im bardziej pobudza do cennych poznawczo pytań o umysł.
(Na przykład: pojęcie nieobliczalności, sprzężone z pojęciem realizującego obliczenia automatu (jak maszyna Turinga), pozwala postawić pytanie o struktury wewnątrz-umysłowe, które pozwalają umysłowi rozwiązywać problemy nieobliczalne)

4) Jeśli przyjąć, że w ramach interdyscyplinarnych badań kognitywistycznych istnieje pewien „podział pracy”, to rolą filozofów winno być zadawanie pytań (także takich, które są inspirowane informatycznie), a rolą empiryków – weryfikowanie możliwych odpowiedzi.

***

Zachęcam gorąco do dyskusji (która może dotyczyć także powyższych wyjaśnień).
Paweł Stacewicz

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Światopogląd informatyczny | 5 komentarzy

Homo Informaticus 3.0

W dniach 4-5 grudnia br. odbędzie się w Poznaniu konferencja naukowa pod nazwą HOMO INFORMATICUS 3.0, na której wygłoszę referat o algorytmach.

W przededniu tejże Konferencji chciałbym podzielić się z Państwem kilkoma skojarzeniami, które wzbudza we mnie intrygująca nazwa Konferencji: Homo Informaticus. W moim odczuciu jest to nazwa wysoce metaforyczna, a przez to przemawiająca do wyobraźni.
Jej metaforyczność polega, po pierwsze, na usytuowaniu człowieka w sferze informatyki i informatycznych technologii, po drugie zaś — na wzbudzaniu rozmaitych skojarzeń, które określają bliżej człowieka współczesnego (także jego przyszłość).

W moim przypadku są to następujące skojarzenia:

1) skojarzenie technologiczno-cywilizacyjne: człowiek współczesny żyje w świecie przenikniętym na wskroś informacją, informatyką i jej zastosowaniami; coraz większa część jego aktywności (tak prywatnej, jak zawodowej) polega na zdobywaniu, selekcjonowaniu i przekazywaniu informacji; technologie informatyczne (związane np. z Internetem) stały się dlań elementem życiowo niezbędnym: za ich pośrednictwem wchodzi w relacje z innymi, zdobywa wiedzę, realizuje własne ambicje etc.

2) skojarzenie filozoficzno-światopoglądowe: człowiek współczesny, chcąc nie chcąc, opisuje świat w kategoriach informacyjno-informatycznych, np. wyodrębnia w organizmach część informacyjną (kod DNA), zastanawia się nad podobieństwem umysłu do komputera, postrzega informację jako trzeci, obok materii i energii, element konstytutywny świata; innymi słowy: człowiek współczesny żywi jakąś formę informatycznego światopoglądu.
[w tej sprawie warto przeczytać niektóre wpisy z bloga Cafe Aleph,
np. http://marciszewski.eu/?p=8224 oraz http://marciszewski.eu/?p=6729]

3) skojarzenie futurystyczne: człowiek współczesny może stać się fizycznym homo informaticus, to znaczy zastępując pewne części swojego ciała (również mózgu) wytworzonymi sztucznie układami do przetwarzania informacji, może przeobrazić się w organiczno-maszynową hybrydę (o większych możliwościach poznawczo-praktycznych niż homo sapiens).

Już powyższa próbka moich spontanicznych skojarzeń ukazuje metaforyczny potencjał określenia HOMO INFORMATICUS. ivexterm comprar españa
Ciekaw jestem innych skojarzeń i uwag…

Zaszufladkowano do kategorii Bez kategorii, Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny | Dodaj komentarz

Analogowość, analogiczność, ciągłość

Obecny wpis jest pomyślany jako krótkie wprowadzenie do tematu następnego seminarium na PW, które będzie poświęcone urządzeniom/komputerom analogowym (w odróżnieniu od cyfrowych).

W ramach tego wprowadzenia chciałbym:

1) po pierwsze, przypomnieć slajdy z poprzedniego posiedzenia seminaryjnego pt. Cyfrowość i analogowość (by je obejrzeć, proszę kliknąć w link obok),

2) po drugie, poczynić pewne dopowiedzenie do wspomnianych wyżej slajdów, które dotyczy wieloznaczności terminu analogowość (i terminów pochodnych, jak: obliczenia analogowe czy maszyny/komputery analogowe).

Rozwijając punkt 2) skupię się na pewnych technikach (metodach) rozwiązywania problemów, które z punktu widzenia ich informatycznej (szerzej: sztucznej) realizacji można rozumieć jako techniki przetwarzania danych (a nie tylko: zapisu czy transmisji).

Pośród ogółu wspomnianych wyżej technik wyróżnia się grupę technik analogowych, czyli takich, których cechą szczególną jest analogowość.
Jak jednak rozumie się ową analogowość? Na jeden sposób czy kilka?
Otóż wydaje mi się, że mówiąc ogólnie o technikach analogowych, ma się na myśli co najmniej trzy ich rodzaje (które dopiero po bliższym zbadaniu mogą, pod pewnymi warunkami, zostać uznane za podobne).

Są to:

a) analogowe techniki nieobliczeniowe – oparte na bezpośrednim modelowaniu/symulowaniu badanego zjawiska fizycznego Z przez bardzo podobne, choć łatwiej obserwowalne, zjawisko ZP. Zjawisko ZP można nazwać analogonem (inaczej: modelem realnym lub fizycznym) zjawiska Z. Na przykład: gdy układ planetarny UP, modeluje się za pomocą analogicznego doń miniaturowego układu fizycznego UF, to pewne problemy dotyczące UP rozwiązuje się poprzez fizyczną manipulację modelem UF i (realną) obserwację jego zachowania.

b) analogowe techniki obliczeniowe – czyli takie metody rozwiązywania problemów, które wymagają wstępnego opisu danego problemu za pomocą liczb (szerzej: obiektów matematycznych), a następnie wykonania odpowiednich operacji na tych liczbach (szerzej: obiektach matematycznych).

Nazywając obliczenia realizowane w przypadku b) analogowymi, nie unikamy kolejnej dwuznaczności, która polega na braku wskazania, o jaki typ obliczeń chodzi.

Możemy bowiem mieć na myśli:
b1) obliczenia ciągłe (w odróżnieniu od dyskretnych), niekoniecznie jednak analogiczne
albo
b2) obliczenia naturalne i analogiczne zarazem (bez przesądzania o ich ciągłości)

W przypadku b1) mamy do czynienia z działaniami na ciągłych wielkościach fizycznych (ich teoretycznym odpowiednikiem są liczby rzeczywiste, ewentualnie: funkcje zmiennej rzeczywistej), które dają w wyniku inne ciągłe wielkości fizyczne. Obliczenia tego typu definiuje się w ramach różnych modeli uniwersalnych komputerów analogowych (np. GPAC czy BSS), które mają określoną architekturę (np. obejmują integrator i wzmacniacz), a ponadto są programowalne (program określa odpowiednią sekwencję operacji podstawowych, przypisanych do odpowiednich elementów architektury). Do wykonania obliczeń jest zatem potrzebny kod.
Cechami szczególnymi obliczeń typu b1) są zatem: ciągłość (gwarantowana na poziomie modelu teoretycznego) i fizyczność rozumiana w sposób ciągły (przetwarzane wielkości fizyczne rozumie się jako ciągłe).

W przypadku b2) z kolei mamy do czynienia z fizyczną realizacją obliczeń za pomocą naturalnych procesów fizycznych, które są odpowiednikami (analogonami) określonych operacji matematycznych. Na przykład: jeśli obliczenie polega na rozwiązywaniu układu równań liniowych, to z układem równań można związać wstępnie pewien układ ciał i wiążących je sił, a procedurę rozwiązywania układu zaimplementować jako proces ustalania się równowagi między ciałami po wcześniejszej zmianie ich konfiguracji.
Obliczenia typu b2) realizuje się zwykle za pomocą wyspecjalizowanych urządzeń i maszyn analogowych (a nie komputerów rozumianych jako uniwersalne maszyny analogowe). Maszyny takie działają na zasadzie analogii: ich wewnętrzne operacje są bowiem fizycznymi odpowiednikami (analogonami) przeprowadzanych obliczeń (np. operacji całkowania czy różniczkowania). Nie jest tu potrzebny żaden kod sterujący sekwencją obliczeń, gdyż urządzenie realizuje bezpośrednio konkretny typ obliczenia.
Cechami szczególnymi analogowych obliczeń typu b2) są zatem: fizyczność (dla danego typu obliczeń szuka się realizującego go bezpośrednio, nie zaś symbolicznie, procesu) oraz analogiczność (ów proces jest analogonem obliczenia). Obliczeniom tego typu może, ale nie musi, przysługiwać także cecha ciągłości – przysługuje ona pod warunkiem, że realizowane fizycznie obliczenia są obliczeniami ciągłymi (jak np. różniczkowanie i całkowanie), a ponadto przetwarzane wielkości fizyczne są faktycznie ciągłe.

Z powyższych zestawień wyłania się dość zaskakująca puenta.

1) Cechą wspólną opisanych wyżej technik analogowych, czyli cechą konstytutywną analogowości w najszerszym znaczeniu, jest nie analogiczność (co mógłby sugerować przymiotnik „analogowe”), a także nie ciągłość (co mogłyby sugerować modele tzw. uniwersalnych obliczeń analogowych), lecz FIZYCZNOŚĆ (w odróżnieniu od właściwej technikom cyfrowym: SYMBOLICZNOŚCI).
[Kwestię tę dostrzegł na ostatnim seminarium prof. Lubacz – za co mu bardzo dziękuję]

2) Drugą cechą wspólną technik analogowych (a przynajmniej tych, które nazwaliśmy obliczeniowymi) jest CIĄGŁOŚĆ. To jednak pod warunkiem, że ciągłości przewidzianej w teoretycznym modelu obliczeń (operacje na liczbach rzeczywistych) odpowiada faktyczna ciągłość przetwarzanych wielkości fizycznych (nośników danych).

Tyle tytułem uzupełnienia slajdów, które zalinkowałem na początku wpisu.
Z wielką ciekawością czekam na ewentualne uwagi, a także referat Jarka przewidziany na najbliższy czwartek.

Podejrzewam, że będzie on dotyczył obliczeń typu b2.

Pozdrawiam wszystkich – Paweł Stacewicz.

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny | Dodaj komentarz

Konferencja „Filozofia w logice i informatyce”

Gwoli kronikarskiej ścisłości chciałbym odnotować, że 6 listopada 2015 roku odbyła się w Politechnice Warszawskiej I. Ogólnopolska Konferencja naukowa pod nazwą Filozofia w logice i informatyce.

W konferencji  wzięło udział co najmniej kilka osób, które dyskutują aktywnie w naszym blogu. Pierwszy referat wygłosił Profesor Witold Marciszewski, a piszący te słowa Paweł Stacewicz prowadził sesję pt. „Filozofia w informatyce” (był też przewodniczącym Komitetu Organizacyjnego).

Archiwalne materiały konferencyjne (program, abstrakty, niektóre prezentacje i teksty), jak również wciąż otwarte dyskusje nad niektórymi referatami, znajdują się na stronie  http://calculemus.org/fli/.

Zapraszam gorąco do oglądania, czytania i dyskutowania…

Paweł Stacewicz

Zaszufladkowano do kategorii Bez kategorii, Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Logika i metodologia, Światopogląd informatyczny | Dodaj komentarz

Gaudeamus igitur – przekład na okoliczność inauguracji roku akademickiego 2015/16

Radujmy się życiem  — Gaudeamus igitur
Gdy się ono przędzie. — Iuvenes dum sumus.
Po radosnej dziś młodości,  — Post iucundam iuventutem
Po nękaniu złej starości — Post molestam senectutem
Ziemia nas posiędzie. — Nos habebit humus.

Vivat Akademia,  — Vivat Academia
Vivat jej elita! — Vivant Professores
Vivant profesorskie ciała, — Vivat membrum quodlibet
Vivat nasza brać wspaniała,  — Vivant membra quaelibet
Wszystka niech rozkwita! — Semper sint in flores.

Przekład pierwszej zwrotki jest literalny. Druga jest trudno przekładalna wierszem, zwłaszcza ze względu na frazę „membrum quodlibet” – wszelki członek (w domyśle: naszej społeczności – membrum nostrae universitatis). Intencja powtórzenia tego w liczbie mnogiej (membra) nie jest jasna, może jest to dodane tylko dla emfazy, z pewną wariacją gramatyczną.  Oddaję to w ostatnim wierszu słowem „wszystka”

Gwoli wierności oryginałowi,  przytaczam oryginał drugiej zwrotki, podając w każdym wierszu  dosłowny przekład prozą.

Viivat Academia  — niech żyje akademia
Vivant Professores — niech żyją profesorowie
Vivat membrum quodlibet — niech żyje wszelki [jej] członek
Vivant membra quaelibet  — niech żyją wszyscy [jej]  członkowie
Semper sint in flores. — niech kwitną na zawsze.

Zaszufladkowano do kategorii Etyka | Dodaj komentarz

X Polski Zjazd Filozoficzny – nasz wkład

W dniach 15-19 września br. odbędzie się w Poznaniu X Polski Zjazd Filozoficzny, na którym będę miał przyjemność wygłosić krótki referat pt. „O znaczeniu pojęć informatycznych dla filozofii”.

Treść mojego wystąpienia będzie w istotny sposób nawiązywać do licznych dyskusji w tym blogu, za które wszystkim dziękuję. Za ich sprawą o wystąpieniu tym śmiało mogę powiedzieć, że „jest to nasz wspólny wkład w obrady zjazdu”.

W trakcie referatu zamierzam opowiedzieć, po pierwsze o tym, jakie pojęcia informatyczne są najważniejsze z metodologicznego i filozoficznego punktu widzenia (począwszy od algorytmu i danych, a skończywszy na mocy obliczeniowej określonego typu automatów); po drugie, chciałbym przedstawić kilka przykładów zastosowania pojęć informatycznych w filozofii (np. w modelowaniu i ocenie potencjału poznawczego ludzkiego umysłu); po trzecie, chciałbym napomknąć o światopoglądzie informatycznym. Ten ostatni temat będzie czymś w rodzaju podsumowania dwóch pierwszych – jako, że udane zastosowania pojęć i metod informatycznych w filozofii sprzyjają budowie światopoglądu informatycznego.

Prawdopodobnie po moim referacie wyniknie jakaś dyskusja.
Chcąc ją zainicjować już teraz, przedstawiam wszystkim pod rozwagę pewien tekst, który w sposób nieco szerszy niż referat (choć i tak bardzo skondensowany) podejmuje jego tematykę.

Tekst ten stanowi bardzo obszerny wyciąg z pierwszego rozdziału przygotowanej do druku pracy zbiorowej pt. „Informatyka a filozofia. Od informatyki i jej zastosowań do światopoglądu informatycznego”.
Można go potraktować jako coś w rodzaju wybiórczego preprintu.

Oczywiście liczę na uwagi krytyczne – być może wykorzystam je w dyskusji podczas Zjazdu.
Jeśli ktoś jest zainteresowany lekturą i/lub dyskusją niech kliknie tutaj, a potem dodaje komentarze.

Pozdrawiam wszystkich – Paweł Stacewicz.
(Link do  Światopogląd informatyczny. Naukowe podstawy i filozoficzne perspektywy)

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny | Jeden komentarz

O rozumieniu informacji w biologii

Obecny wpis umieszczam w blogu w imieniu dr-a Radosława Siedlińskiego z PJATK, który na ostatnim naszym seminarium w PW wygłosił referat pt. „O rozumieniu informacji w biologii”.

Referat wzbudził ożywioną dyskusję, która – być może – znajdzie swoje przedłużenie tutaj.
Zgodnie z życzeniem Autora poddaję pod dyskusję następujące  slajdy.

A oto krótki komentarz Autora do ich zawartości:

W referacie podejmuję kwestię rozmaitych sposobów rozumienia pojęcia informacji funkcjonujących we współczesnej biologii „niskopoziomowej” (biologia molekularna, genetyka).
Slajdy 2-6 pełnią rolę wprowadzającą w problematykę. Używam w nich pojęcia „information talk” odnoszącego się do powszechnego w biologii współczesnej użycia terminologii opartej na pojęciu informacji (jej kodowania, modyfikowania, przekazywania itp.). Język nasycony tego rodzaju pojęciami jest często używany do opisu fenomenu życia na rozmaitych poziomach jego organizacji i funkcjonowania.
Slajdy 7-12 prezentują dwa podstawowe sposoby rozumienia pojęcia informacji w biologii współczesnej (kolejno: „słabe” oraz „silne”).
Następnie prezentuję dwa sposoby dziedziczenia informacji biologicznej drogą pozagenetyczną: metylację DNA oraz metylację białek histonowych (slajdy 13-16).
Dalej odnoszę się do pytania o ulokowanie informacji biologicznej prezentując 3 możliwe odpowiedzi nań (slajd 17).
Następnie (slajd 18) udzielam odpowiedzi na pytanie o to, do jakiego obszaru funkcjonowania układów ożywionych ograniczone winno być stosowanie wspomnianego wyżej „information talk” (wyłącznie do opisu relacji między genami a ich produktami w  postaci białek). Uszczegółowieniem tego jest slajd 22 zwracający uwagę, że informacja zawarta w DNA determinuje jedynie I-rzędową strukturę białek pozostawiając struktury wyższych rzędów otwarte na wpływ czynników natury pozagenetycznej.
Prezentację zamyka uwaga nt. dającej się zaobserwować tendencji do reifikacji informacji w rozważaniach niektórych znanych i wpływowych  biologów współczesnych (slajdy 23-24).

Zapraszam do dyskusji (nie tylko uczestników seminarium) — Paweł Stacewicz

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Światopogląd informatyczny | Dodaj komentarz

Myślenie wg Alana Turinga

Niniejszym wpisem nawiązuję do dyskusji wokół tekstu Alana Turinga pt. „Maszyny liczące a inteligencja” — dyskusji, które odbyły się na ostatnich zajęciach ze studentami PW (wydziały MiNI oraz EiTI). Ponieważ został on utworzony „na gorąco”, nie wszystkie zawarte w nim sformułowania są ostatecznie dopracowane.
Jeśli wpis nie wywoła odzewu, tj. przeniesienia niektórych wątków dyskusji do blogu, zostanie usunięty.

Zacznijmy zatem.
W pierwszym zdaniu swojego artykułu Alan Turing proponuje rozważyć problem wyrażony pytaniem „Czy maszyny mogą myśleć?”. Czy naprawdę jednak podejmuje problem myślenia? Wszak w tytule artykułu nie pojawia się termin myślenie, lecz inteligencja; zaś istota proponowanego dalej testu nierozróżnialności (zwanego dziś testem Turinga) polega na badaniu zewnętrznych przejawów myślenia (a nie samego myślenia).
Mamy zatem pierwsza dyskusyjną kwestię?

Rozwiązując ją na korzyść autora — to znaczy przyjmując, iż chce on spoglądać na myślenie w sposób sobie właściwy, tj. poprzez pryzmat swojej niemałej wiedzy o możliwościach maszyn cyfrowych — spróbujmy wyłuskać z jego tekstu kilka dyskusyjnych tez na temat tak właśnie postrzeganego myślenia?
Jeśli ktoś wydobędzie z tekstu inne tezy, chętnie się do nich ustosunkuję(emy)…

Teza 1
Myślenie, w pełnym tego słowa znaczeniu, przejawiają ludzie — wszak w teście Turinga maszyna jest porównywana z człowiekiem, a nie np. ze słoniem.
Tu zachodzą pytania:
Czy zwierzęta nie myślą? Czy droga do maszynowej realizacji myślenia ludzi nie powinna wieść przez rozpoznanie prymitywniejszych form myślenia, właściwych zwierzętom i organizmom prostszym? Czy możemy „od razu” przejść do prób rozszyfrowania schematów myślenia ludzi?

Teza 2
Myślenie wyraża się w języku; myśleć to przejawiać bardzo złożone zachowania językowe – to właśnie tego rodzaju zachowania badamy w teście Turinga.
Tu zachodzą pytania:
Czy można myśleć, posługując się o wiele prostszym językiem niż język naturalny; lub nawet bez udziału języka? Na przykład problemy matematyczne formułujemy i rozwiązujemy za pomocą znacznie uboższego języka niż naturalny. Czy maszyna, która potrafiłaby rozwiązywać tego rodzaju problemy w sposób dla nas zaskakujący, nie myślałaby?

Teza 3
Myślenie jest niezależne od „nośnika myśli”.
Inaczej: myślenie jest realizacją pewnego schematu/algorytmu/programu, który może być zaimplementowany za pomocą jakiejkolwiek materii (jakiegokolwiek nośnika sygnałów) zdolnej przyjmować stany dyskretne (których liczbę da się zredukować do dwóch: 0 i 1).
Tu zachodzi pytanie:
Czy ludzkie możliwości myślowe/poznawcze nie zależą w istotnym stopniu od czysto fizycznych właściwości materii, która tkwi np. w naszych mózgach? Czy liczy się tylko program i schemat? Czy da się go zaimplementować za pomocą innego rodzaju tworzywa?

Teza 4
Problem myślenia należy oddzielić od problemu świadomości – taka jest w istocie intencja testu Turinga.
Świadomość jest tą własnością myślącego podmiotu, która w odróżnieniu od zachowań fizycznych (reakcji) i wypowiedzi językowych, ma charakter prywatny i (wyłącznie) introspekcyjny. Analizując pod kątem myślenia cokolwiek poza nami samymi, nie możemy uzyskać do niej dostępu.
Tu rodzi się wiele pytań, które być może padną w trakcie dyskusji.

Niezależnie jednak od obecnej w teście Turinga intencji oddzielenia myślenia od świadomości wydaje mi się, że Turingowi były bliskie dwa (niewykluczające się) poglądy na świadomość:

(1) Świadomość jest tyko pewnym nieistotnym dodatkiem do procesów wewnątrz-mózgowych, które warunkują myślenie. Gdyby jej nie było (tj. pewnych związanych z nią przeżyć prywatnych), dany system wykazywałby co najmniej taką samą skuteczność w rozwiązywaniu problemów jak przy jej udziale.
(2) Świadomość jest wynikiem działania pewnego bardzo złożonego programu. Odpowiednia złożoność programu (samego programu, niezależnie od fizycznego nośnika przetwarzanych danych) powoduje, że w systemie pojawia się świadomość.

Mam nadzieję, że powyższych pytań nie jest zbyt dużo, :-) …
Gdyby zaś było za mało, proszę stawiać kolejne…

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Światopogląd informatyczny | 10 komentarzy

Jak można powiązać ze sobą różne znaczenia terminu „informacja”?

Termin informacja jest z pewnością wieloznaczny – i to bardzo mocno.

Jego etymologia prowadzi do łacińskiego „informare”, które znaczyło niegdyś: a) „nadawać czemuś kształt” lub „układać w formę”; a także b) „przedstawiać sobie coś” (w domyśle: przedstawiać we własnym umyśle).
Przymierzając owe dwa dawne znaczenia do współczesnego terminu „informacja” moglibyśmy powiedzieć, że „informacją w ludzkim umyśle” jest pewne „przedstawienie czegoś w określonej formie”. To zaś stanowi zalążek objaśnianego dalej pomysłu na powiązanie ze sobą różnych znaczeń terminu informacja – powiązania poprzez odniesienie do ludzkiego umysłu.

Zanim ów pomysł sprecyzuję, zestawię wstępnie cztery najbardziej chyba typowe znaczenia interesującego na terminu.

Otóż, po pierwsze, nazywa się informacją coś obiektywnie istniejącego w świecie, jakiś niematerialny składnik rzeczywistości, który – idąc za pewnymi definicjami fizyków (informacja przeciwieństwem entropii) – daje się określić jako sposób uporządkowania czy też uorganizowania, tworzących określone struktury materialnych elementów.
Moim zdaniem w takim sposobie rozumienia informacji pobrzmiewają stare, filozoficzne echa arystotelesowej formy (byt = materia + forma).

Po drugie, nazywa się informacją tworzywo systemów informatycznych: pewien szczególnego rodzaju kod, który można przechowywać w pamięci tych systemów, przetwarzać według określonych reguł, przesyłać do innych systemów, wykorzystywać do sterowania urządzeniami zewnętrznymi etc…
Są to w istocie dane (ich odpowiednikiem w logice byłyby symboliczne zapisy pewnych stwierdzeń), niemniej jednak przyjęło się mówić o danych jako o informacji – na przykład, system informatyczny nazywa się inaczej systemem przetwarzającym informacje.

Po trzecie wreszcie – i to jest chyba najpowszechniejszy sposób rozumienia – nazywa się informacją treść pewnego przekazu: coś, co przekazujemy sobie poprzez gesty, słowa, wzory matematyczne, komunikaty w mediach etc…
Owa treść musi mieć dla nas określony sens, niekoniecznie jednak musi stanowić element naszej wiedzy (w języku potocznym faktowi przyswojenia pewnej informacji odpowiadają stwierdzenia typu „słyszałem że …p…”, które wcale nie są tożsame z określeniami typu „wiem, że …p…”).

Wspominając o wiedzy, dochodzimy do ostatniego znaczenia interesującego nas terminu, zgodnie z którym informację bądź utożsamia się z wiedzą (np. podręcznik jako zbiór informacji, poznawanie jako uzyskiwanie informacji), bądź traktuje się jako wiedzę potencjalną (coś co może zostać sprawdzone, udowodnione, uzasadnione etc…, a zatem oddziałuje na nas poznawczo, a nie np. emocjonalnie).
Nawiasem mówiąc, ostatnie znaczenie wydaje się cenne, bo kieruje uwagę na fakt (przeoczany chyba przez epistemologów), że definicję wiedzy można oprzeć na pojęciu informacji, a nie tak, jak zwykle się to czyni, na pojęciu przekonania (ang. belief).

Mamy zatem cztery sposoby rozumienia terminu informacja – z grubsza takie: uporządkowanie, dane/kod, treść przekazu, wiedza – które są zakorzenione w języku codziennym (i raczej tak je przedstawiono wyżej), oprócz tego jednak znajdują swoje odpowiedniki w nauce.
Owe cztery sposoby nie świadczą, moim zdaniem, o notorycznej wieloznaczności „informacji”, lecz są ze sobą powiązane poprzez odniesienie do aktywności poznawczej ludzi (a być może: i innych systemów oddziałujących ze środowiskiem).

Jeśli skoncentrujemy się na ludziach, wspomniany związek wygląda następująco:
a) umysł ludzki odnajduje w świecie (inaczej: w docierających doń sygnałach/bodźcach) pewien porządek;
b) odzwierciedla ów porządek w pewnym kodzie (np. zapisie symbolicznym), nadając mu przy tym określone znaczenie;
c) zinterpretowany w określony sposób kod może uczynić elementem i/lub podstawą własnej wiedzy;
d) zinterpretowany w określony sposób kod (mający niekiedy status wiedzy) może przekazać innym (którzy rozpoczną jego „przetwarzanie” od punktu a).

W ten sposób cztery powyższe znaczenia „zazębiają się ze sobą”, a każde z nich, za sprawą wtopienia w naszkicowany wyżej proces poznawczo-komunikacyjny, zależy de facto od pozostałych.

Tematu oczywiście nie wyczerpałem – uwagi moje należy potraktować jako dość rozbudowane zagajenie.
W ewentualnej dyskusji użyteczny może okazać się historyczny wpis „Informacyjna piramida”, a także obecne w nim linki i towarzysząca mu dyskusja.

Dyskusję tę możemy kontynuować tutaj…

Pozdrawiam wszystkich – Paweł Stacewicz

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny | Dodaj komentarz

Siła algorytmów?

Obecny wpis utworzyłem z intencją wywołania dyskusji wśród studentów PW (głównie informatyków i elektroników) na temat siły i ograniczeń algorytmów. Do rozmowy zapraszam oczywiście inne osoby, również stałych bywalców blogu. Zachęcam wstępnie do przeczytania krótkiego tekstu o algorytmach, który oświetli temat z szerszej perspektywy niż tylko programistyczna.

Oto link do tekstu: Algorytmy. Uwagi z pogranicza informatyki i metodologii nauk.

Zacznijmy od oczywistego faktu, że algorytmami zajmują się przede wszystkim informatycy i to oni zapisują je najbardziej precyzyjnie (co wymusza niejako specyfika języków programowania oraz przyszła implementacja na określonego typu maszynach).

Mimo to proponuję wykroczyć poza informatykę i rozważyć taki oto punkt widzenia, zgodnie z którym algorytm jest pewną sformalizowaną, schematyczną i możliwą do zautomatyzowania metodą zdobywania wiedzy naukowej. (Mówiąc pedantycznie „jest opisem takiej metody”, ale ponieważ ów opis określa precyzyjnie kolejne czynności do wykonania, można go utożsamić z metodą).

Szeroko pojętą metodę algorytmiczną stosuje zatem i matematyk – realizując precyzyjnie reguły pewnego rachunku (np. całkowego), i chemik – syntetyzując związki chemiczne zgodnie z regułami swojej dyscypliny (są tam np. precyzyjne wzory określające proporcje poszczególnych składników), i fizyk – wyznaczając przyszłe stany układów fizycznych (np. układów planetarnych) na podstawie praw przyrody.

Kontynuując dyskusję rozpoczętą na zajęciach, zastanówmy się, jakie są plusy i minusy powyższej metody. Nie ignorujmy oczywiście pewnych ustaleń samych informatyków.

Na dobry początek proponuję rozważyć taki oto zestaw plusów:

1) ekonomia poznawcza: jeden uniwersalny schemat (algorytm właśnie) reprezentuje nieskończoną liczbę rozwiązań problemów określonego typu; rozwiązania te uzyskujemy, stosując algorytm do odpowiednich danych.

2) intersubiektywność i powtarzalność: każda osoba –  niezależnie od swoich osobistych poglądów, przyzwyczajeń, nastrojów etc – stosując ten sam algorytm do tych samych danych, dojdzie do tego samego wyniku.

3) możliwość automatyzacji: każdy algorytm można zakodować w sposób możliwy do realizacji na niezawodnej i szybszej od człowieka maszynie; uzyskujemy w ten sposób istotne wzmocnienie naszych zdolności poznawczych.

4) wiedzo-twórczość, która przejawia się na dwóch poziomach:
a) każde zastosowanie algorytmu do nowych danych skutkuje nową wiedzą (rozwiązaniem nowego problemu),
b) trafnie dobrany zbiór algorytmów ułatwia penetrację danej dziedziny na nowym jakościowo poziomie (na niższym poziomie dokonała się już automatyzacja).

Po stronie minusów – w pewnym sensie symetrycznych względem wypunktowanych plusów – proponuję zapisać, co następuje:

5) niepełność (albo: niewystarczalność): z ustaleń teoretyków – zajmujących się teorią obliczeń – wynika, że nawet w dziedzinie zagadnień dobrze określonych istnieją problemy algorytmicznie nierozwiązywalne (inaczej: nieobliczalne), np. problem stopu maszyny Turinga czy problem komiwojażera (jest on nierozwiązywalny praktycznie). Wydaje się nadto, że niektórych zagadnień w ogóle nie da się uściślić dla potrzeb algorytmicznego rozwiązania.

6)   mechaniczność: realizacja algorytmu nie wymaga rozumienia – ani rozumienia rozwiązywanego problemu, ani istoty wykonywanych czynności; ponadto, realizacja algorytmu może przebiegać bez udziału świadomości.

7)   nie-twórczość: system działający algorytmicznie jest odtwórczy; realizuje skrupulatnie to, co zaplanował jego twórca.

Powyższe punkty są oczywiście dyskusyjne, a niektóre nawet przeciwstawne (np. z jednej strony wiedzo-twórczość, a z drugiej odtwórczość).
Mam nadzieję, że formuła taka będzie sprzyjać ożywionej wymianie zdań…

Zaszufladkowano do kategorii Bez kategorii, Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia informatyki, Logika i metodologia, Światopogląd informatyczny | 6 komentarzy