Intencj\u0105 tych rozwa\u017ca\u0144 jest sprawdzenie: czy<\/strong>, a je\u015bli tak, to jak dalece<\/strong>, stosowanie kategorii informatycznych do r\u00f3\u017cnych obszar\u00f3w rzeczywisto\u015bci pomaga w rozwi\u0105zywaniu ich problem\u00f3w? Jako „pole do\u015bwiadczalne” w pierwszym tego zadania kroku, wybieram wymienione w tytule obszary post\u0119pu.\u00a0 Post\u0119p nauki nale\u017cy do kluczowych czynnik\u00f3w post\u0119pu spo\u0142ecznego, na kt\u00f3ry sk\u0142adaj\u0105 si\u0119 przemiany polityczne, gospodarcze i socjalne (czyli spo\u0142eczne, w w\u0119\u017cszym tego s\u0142owa znaczeniu). Gdy post\u0119p spo\u0142eczny jest w jakim\u015b pa\u0144stwie na tyle znacz\u0105cy, \u017ce dzi\u0119ki niemu wywi\u0105zuje si\u0119 ono ze swych zada\u0144 w wysokim stopniu, przyj\u0119\u0142o si\u0119 je okre\u015bla\u0107\u00a0 jako pa\u0144stwo inteligentne<\/em>.<\/p>\n Post\u0119p nauki przyspiesza post\u0119p inteligencji tego pa\u0144stwa, w kt\u00f3rym si\u0119 j\u0105 uprawia, i odwrotnie. Takie sprz\u0119\u017cenie sprawia, \u017ce badanie \u0142\u0105cznie obu linii post\u0119pu m\u00f3wi o ka\u017cdej z nich wiele wi\u0119cej, ni\u017c gdy\u00a0 je rozpatrywa\u0107 z osobna. Ten rodzaj zastosowa\u0144 informatyki (wraz z zak\u0142adan\u0105 w niej filozofi\u0105) nazywam informatycznym punktem widzenia<\/em>, a w skr\u00f3cie — informatyzmem<\/em>. W inspirowanych nim rozwa\u017caniach o post\u0119pie kluczowe s\u0105 nast\u0119puj\u0105ce kategorie: z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 problemu, ilo\u015b\u0107 informacji, przetwarzanie informacji (obliczanie), obliczalno\u015b\u0107, moc obliczeniowa.<\/span><\/em><\/p>\n W spos\u00f3b oczywisty poj\u0119cie informacji stosuje si\u0119 do nauki, kt\u00f3rej zadaniem jest dostarczanie wiedzy o \u015bwiecie, coraz bardziej rozleg\u0142ej i coraz bardziej wnikliwie sprawdzanej. W kwestii post\u0119pu nauki stajemy przed problemem, jaki jest stosunek mi\u0119dzy rozleg\u0142o\u015bci\u0105 wiedzy, czyli ilo\u015bci\u0105 dostarczanej informacji oraz stopniem\u00a0 wiarogodno\u015bci, uzyskiwanym dzi\u0119ki coraz doskonalszym metodom sprawdzania. Pierwszym, kt\u00f3ry na ten problem zwr\u00f3ci\u0142 uwag\u0119 by\u0142 Karl Popper w dziele „Logik der Forschung”, 1935; w wersji angielskiej: „The Logic of Scientific Discovery”, 1959.<\/p>\n Poj\u0119cie informacji jest u Poppera wyra\u017cane r\u00f3wnie\u017c terminami content <\/em>(tre\u015b\u0107<\/em>) lub composition (z\u0142o\u017cono\u015b\u0107<\/em>) jako atrybut ilo\u015bciowy cechuj\u0105cy zdanie w tym wy\u017cszym stopniu, im ni\u017csze jest jego prawdopodobie\u0144stwo (logiczne): increases with degree of falsibiality or testability, and with improbability\u00a0 (s.470).<\/p>\n Ilustracj\u0105 tej zale\u017cno\u015bci nich b\u0119dzie sekwencja struktur logicznych o rosn\u0105cym prawdopodobie\u0144stwie, co si\u0119 pokrywa z malej\u0105c\u0105 ilo\u015bci\u0105 informacji, czyli malej\u0105c\u0105 informatywno\u015bci\u0105\u00a0<\/em> (wprowadzam ten termin dla uzwi\u0119\u017alenia wypowiedzi). Oto przyk\u0142ad takiej sekwencji:\u00a0 p&q, \u00a0 p, \u00a0 p\u2295q, \u00a0 (p\u2297q)\u2297 r, \u00a0 itd. (\u00a0\u2297 jest tu symbolem alternatywy).<\/p>\n To za\u015b, jak informatywno\u015b\u0107 bywa zale\u017cna od relacji mi\u0119dzy podmiotem i orzeczeniem, ilustruj\u0105 nast\u0119puj\u0105ce zdania (w tle jest informacja, \u017ce ka\u017cdy wr\u00f3bel jest passerem, lecz nie odwrotnie, itp. inkluzje).<\/p>\n A. Ka\u017cdy passer jest ptakiem inf(A)>inf(B), \u00a0 inf(B)>inf(C)<\/p>\n Gdy kto\u015b powie, \u017ce spostrzeg\u0142 passera, jest w tym mniejsze ryzyko pomy\u0142ki, a wi\u0119c wi\u0119ksze prawdopodobie\u0144stwo trafno\u015bci, ni\u017c gdy powie, \u017ce zauwa\u017cy\u0142 zwyczajnego wr\u00f3bla. Je\u015bli bowiem jest to mazurek, to b\u0119dzie tak\u017ce prawd\u0105, ze jest passerem. To kolejny przyk\u0142ad na odwrotno\u015b\u0107 informatywno\u015bci i prawdopodobie\u0144stwa. Wysoce informatywna jest wie\u015b\u0107 sensacyjna, bo jest bardzo ma\u0142o na gruncie posiadanej wiedzy spodziewana, i w tym sensie najmniej prawdopodobna.<\/p>\n Ta logiczna koncepcja informatywno\u015bci tym ust\u0119puje Shannonowskiej, \u017ce nie dostarcza miary informacji w takich jednostkach jak np. bity. Cz\u0119sto jednak zdaje egzamin jako podstawa oszacowa\u0144 por\u00f3wnawczych. W szczeg\u00f3lno\u015bci, je\u015bli si\u0119 por\u00f3wnuje informatywno\u015b\u0107 teorii naukowych, to stwierdzenie, \u017ce teoria T2 jest bardziej informatywna ni\u017c T1, wskazuje na pewien warunek konieczny post\u0119powo\u015bci T2 wzgl\u0119dem T1. Dzi\u0119ki spe\u0142nianiu tego warunku (daleko wi\u0119cej konsekwencji empirycznych) teoria heliocentryczna jest bardziej informatywna ani\u017celi geocentryczna. Logika Fregego bardziej informatywna (niepomiernie wi\u0119kszy zakres zastosowa\u0144) ni\u017c Arystotelesa.<\/p>\n Nie jest to jednak warunek wystarczaj\u0105cy post\u0119powo\u015bci, skoro wysoka informatywno\u015b\u0107 nieub\u0142aganie poci\u0105ga — na gruncie aktualnej wiedzy — niskie prawdopodobie\u0144stwo. Oznaczmy je skr\u00f3towo przez „P”. Maksymaln\u0105 informatywno\u015b\u0107 ma zdanie wewn\u0119trznie sprzeczne, wynika ze\u0144 bowiem ka\u017cde zdanie danego j\u0119zyka, a to oznacza zero P. Trzeba wi\u0119c mie\u0107 spos\u00f3b na zwi\u0119kszanie P bez utraty po\u017c\u0105danego poziomu informatywno\u015bci.<\/p>\n Takim sposobem jest procedura testowania, czyli pr\u00f3b falsyfikacji rozwa\u017canych hipotez. Powiedzmy, \u017ce detektyw na gruncie dotychczasowych wynik\u00f3w \u015bledztwa dochodzi do pewno\u015bci, \u017ce prawd\u0105 jest alternatywa trzech hipotez (A, B, C) co do osoby sprawcy w\u0142amania. To znaczy, \u017ce P(A\u2295B\u2295C)=1. Je\u015bli dalsze \u015bledztwo (np. poprzez alibi) wykazuje, \u017ce P(C)=0, czyli falsyfikuje C, to zachowamy pewno\u015b\u0107 z poprzedniego etapu, a zyskamy hipotez\u0119 bardziej informatywn\u0105: P(A\u2295B)=1. Je\u015bli z kolei nast\u0105pi falsyfikacja hipotezy B, to na gruncie tej nowej wiedzy, osi\u0105gni\u0119tej dzi\u0119ki falsyfikacjom, dochodzimy do pewno\u015bci, \u017ce P(A)=1, po\u0142\u0105czonej ze wzrostem informatywno\u015bci; a to jest post\u0119p poznawczy w stosunku do stanu wiedzy z etapu P(A\u2295B\u2297C)=1.<\/p>\n c.d.n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Intencj\u0105 tych rozwa\u017ca\u0144 jest sprawdzenie: czy, a je\u015bli tak, to jak dalece, stosowanie kategorii informatycznych do r\u00f3\u017cnych obszar\u00f3w rzeczywisto\u015bci pomaga w rozwi\u0105zywaniu ich problem\u00f3w? Jako „pole do\u015bwiadczalne” w pierwszym tego zadania kroku, wybieram wymienione w tytule obszary post\u0119pu.\u00a0 Post\u0119p nauki … Czytaj dalej \u00a71. Dynamika post\u0119pu nauki<\/span><\/strong><\/h3>\n
\nB. Ka\u017cdy wr\u00f3bel zwyczajny jest ptakiem
\nC. Ka\u017cdy wr\u00f3bel zwyczajny jest kr\u0119gowcem<\/p>\n