Poznání: Porovnání verzí

Přidáno 260 bajtů ,  před 5 lety
Uspořádal jsem sled myšlenek, doplnil jsem podstatu indukce a dedukce, Z původního textu jsem nic neodstranil, i když některé odstavce z něj, by bylo vhodné poopravit. ~~
(Uspořádal jsem)
(Uspořádal jsem sled myšlenek, doplnil jsem podstatu indukce a dedukce, Z původního textu jsem nic neodstranil, i když některé odstavce z něj, by bylo vhodné poopravit. ~~)
 
'''Poznání''' je základní přírodní schopností člověka (a asi i jiných tvorů), umožňující mu získávání informace o hmotném světě, v němž žije a tak i možnost přežití v něm. O hmotném světě předpokládáme, že je nedozírně (možná nekonečně) rozsáhlý a hluboký. Člověk je schopen svými smysly získávat jen konečné množství informace za časovou jednotku a i jeho kapacitní možnosti pamatování informace jsou konečné. Člověk si tak ve svém vědomí (a asi nevědomí), poznáním vytváří '''kognitivní ''' (znalostní, poznatkový) ''' model''', té které části reálného světa, který je tedy vždy, z hlediska množství informace, '''konečný'''. Pro selekci a tak filtraci informace získávané z reálného světa musí existovat '''filtr''' poznání. Příroda pro ten účel člověka vybavila filtrem, kterým je [[vágnost]] (mlhavost, rozmazanost, neurčitost …….), ([[Bertrand Russell]]), s níž člověk při poznávání vnímá a pak si pamatuje informace o reálném (zkušenostním) světě. Některé s menší vágností, jiné s větší, podle vzdálenosti od centra člověkem (během poznávání) zaujaté pozornosti.
 
Můžeme rozmýšlet o tom, do jaké míry, a zda vůbec, nám naše poznání reálného světa poskytuje důvěryhodné informace o něm, a nikoli přeludy a klamy. Kolektivní poznání nás však ubezpečuje, že naši bližní poznávají svět velice podobně, jen s drobnými odchylkami způsobenými subjektivitou a tak i emocionalitou vlastní každému z lidí.
Některé odpovědi nelze ze znalostí obsažených v modelu zodpovědět přímo, ale lze je zodpovědět odvozením - '''inferencí''' ze znalostí již obsažených v modelu, tj. model obsahuje znalosti, které nejsou bezprostředně k disposici, ale jsou v rámci modelu odvoditelné - pracuje s nimi ne jen obdivuhodný Sherlock Holmes, ale především exaktní vědy používající formální (syntaktické) odvozování v rámci vhodného formálního jazyka. (Některé z odvozených znalostí mohou být '''empiricky''' při daném stavu techniky, poznání nebo i principiálně nedostupné na př. Mendělejevova soustava, Gödelova věta, Newtonův zákon setrvačnosti, teplota absolutní nuly, atd.). S dalšími případnými otázkami nad rámec daného kognitivního modelu, je třeba se již obrátit k oné realitě, tedy dále ji prozkoumat a formulovat další znalosti o ní. Kognitivní model se takto rozšíří o další relevantní znalosti. K inferenci poznamenejme, že je třeba uvažovat inferenci probíhající ve vnitropsychickém modelu, v prostředí vnitřních jazyků, té budeme říkat '''nativní''' inference. Často se mluví o '''sémantické''' inferenci, tou budeme rozumět inferenci v prostředí vhodného neformálního komunikovatelného jazyka, nejčastěji přirozeného. Hranici mezi nativní a sémantickou inferencí lze obtížně určit a je spíš otázkou vcítění se do problému, abychom ji správně chápali. V některých případech nezbude, než do nativní inference pojmout i sémantickou inferenci. Pro spojení nativní a sémantické inference se někdy užívá a budeme tak činit i zde, označení '''heuristická''' inference, obvykle jako protipól k formální inferenci. '''Formální''' inferencí se rozumí inference v rámci vhodně konstruovaného umělého formálního jazyka.
Nesmírně složitá lidská nativní a sémantická inference se ve službách exaktní vědy užívající umělé formální jazyky ujala jen v těch nejjednodušších rozpoznatelných složkách, které ve schematizujícím zjednodušení jsou dobře definovatelné. Jsou to indukce, dedukce a analogie. V poslední době k nim přistupuje ještě asociace, ve své syntaktické podobě známá spíše pod svým z angličtiny přejatým označením „matching“. Asociační vzor (klíč) může být natolik složitým syntaktickým útvarem, že je pak nad lidské schopnosti s ním efektivně pracovat bez použití počítače, a proto se „matching“ obvykle neobejde bez použití vhodného počítačového softwaru – formálního jazykového prostředí.
 
'''Indukce. '''
 
Přirozená indukce lidského intelektu je součástí každodenního uvažování. Míře její racionality se věnuje např. G. D. Kleiter z univerzity v Salzburgu, katedry psychologie. V exaktních vědách se používá syntaktických jazykových nástrojů, v posledních letech i softwarových, jako je např. dosti známá GUHA. Indukcí rozumíme akt zobecnění, hledání zákonitostí (znalostí) v datech, jinak řečeno postup, kdy z jedinečných tvrzení je vyvozen obecný závěr. Toto se může dít ve dvou i více úrovních. V první úrovni je z empirických výsledků vyjadřovaných jedinečnými tvrzeními vyvozována obecná věta – '''hypotéza'''. Mnohokrát osvědčené hypotézy, které v odborné komunitě mají vysoký stupeň důvěry se považují za objektivně platné a označují se jako '''zákony'''. Zákon i hypotézy obecně platí vždy s jistými omezeními, obvykle danými rozsahy hodnot v něm použitých proměnných (veličin a parametrů), někdy jen pro jisté idealizace reality. Na další úrovni jsou zákony a není-li zbytí i hypotézy, považovány za jedinečná tvrzení a je z nich vyvozován obecný závěr označovaný jako '''teorie'''. Toto se může dít na čistě sémantické úrovni působením lidského intelektu, nebo s použitím syntaktických prostředků vhodného formálního jazyka. Přestože indukce je, jak v denním životě, tak ve vědě a technice velice často užívána, je to postup určitým způsobem riskantní, neboť z jistého konečného počtu pozorování se dělají závěry i pro ta pozorování, jež nebyla uskutečněna. Je třeba respektovat uznávaný požadavek falzifikovatelnosti hypotéz vyřčený Karl R. Popperem. (viz. např. kniha: The Logic of Scientific Discovery z r. 1959. Popper zde argumentuje, že věda se rozvíjí falzifikací – popřením. Znamená to, že libovolně velký počet experimentů nemůže dokázat teorii – hypotézu, ale jediný experiment ji může vyvrátit. Tak falzifikaci chápe jako esenciální charakteristiku jakékoli vědecké teorie.) Dobrým příkladem pro podporu této Popperovy myšlenky je zjištění, že rychlost světla se neskládá s jinou rychlostí (Michelsonův experiment), že tedy existuje jev vybočující z Newtonovy teorie, a že tato musí být rozšířena o relativistické vztahy. Toto byl velký podnět pro další bouřlivý rozvoj fyziky.
 
Pokud se formalizací rozumí přepsání slovně zadané úlohy o vztahu kvantitativních (newtonovských) veličin do podoby matematických vztahů, je to správně.
Avšak s vývojem formální logiky v první třetině 20. století a vznikem oboru umělé inteligence v druhé polovině 40. let 20. století, se myšlenka formalizace začala pokřivovat, jakoby badatelé té doby nedbali Newtonových poznatků, nebo je neznali.
 
Čeho se toto pokřivení týká? Položme otázku: Je možné inherentně vágní znalosti získané přirozeným poznáním zapsat ve formálním jazyce, který je postaven na podmínce nulové vnitřní vágnosti?
S krokem, kterému se takév tomto případě též říká formalizace, se setkáváme při výkladu formální logiky a v umělé inteligenci (automatizované odvozování, expertní systémy). Znamená, že jazykovou konstrukci přirozeného jazyka s inherentně nenulovou vnitřní vágností chceme nahradit jazykovou konstrukcí formálního jazyka s nulovou vnitřní vágností za podmínky zachování významu, tedy odpovídajícího vnitropsychického kognitivního modelu. Formalizace, pokud ji takto nesprávně provedeme , vede k násilné deformaci vnitropsychického kognitivního modelu, tedy k destrukci významu. Formalizace v uvedeném smyslu je nedomyšlený požadavek z doby, kdy si její autoři neuvědomili, co tento požadavek znamená, neznali sémantický diferenciál a jeho úlohu. Je to chybná interpretace, viz výše Interpretovatelnost formálních jazykových systémů vzhledem k sémantickému diferenciálu. Připoměňme, že mezi inherentně vágními znalostmi získanými přirozeným poznáním a znalostmi získanými umělým newtonovským poznáním, zapsanými v umělém formálním jazyce je kvalitativní propast.
 
== Poznání ve vědě ==
 
Člověk již na úsvitu své existence začal obracet svou pozornost k reálnému světu nejen v ohledu svého holého přežití, ale i v ohledech své větší bezpečnosti, materiálního zabezpečení i snižování namáhavosti každodenní práce atp. Jeho poznání směřovalo k tomu, z čeho se postupně začalo vyvíjet vědecké poznání a tvorba technických prostředků. Dá se říci, že již ve starověku se od běžného poznání každodenního života odděluje vědecké poznání zaměřené pro jisté specifické účely, jako stavba budov, mostů, vodních kanálů, opevnění, lodí atp. Řada z těchto činností vyžadovala předběžné výpočty, měření na místě, získávání odvozených hodnot (ploch, kubatur, výšek) z naměřených dat. Bylo proto nutno nalézat metody výpočtu odvozených hodnot. Rozeznáváme tak poznání každodenní a vědecké. Vědecké ještě dělíme (od doby I. Newtona, zakladatele exaktní vědy) na popisné a exaktní, a to podle použitého filtru poznání a typu navazujícího jazyka. Popisné vědy používají filtr vágnosti, stejně jako obyčejné přirozené lidské poznání, [[exaktní věda | exaktní vědy]] používají diskrétní filtr Newtonův. Principiální dělení poznání je však podle filtru poznání. Označujeme ho jako přirozené, je-li použit filtr vágnosti a umělé, exaktní, je-li použit Newtonův filtr.
Nejrůznější vědecké postupy mají za cíl zkvalitňovat důvěryhodnost a přesnost získaných vědeckých poznatků. Pro jejich formulaci je však třeba budovat přesnější jazyk, s menší (vnitřní) [[vágnost |vágností]] sdělení, než je běžné v denním životě. Slouží k tomu účelově (oborově) budované terminologie umožňující přesněji popsat zkoumanou realitu a přesnější komunikaci mezi odborníky. Lidé vzdělaní v oboru znají odborné termíny s malou (vnitřní) vágností, tedy s dost přesnou interpretací a tak dost přesně vědí, co jednotlivé pojmy znamenají. Základní termíny jsou tvořeny na základě konsensu, odvozené pak z nich definicí. '''Vědy neexaktní''', (říkáme jim popisné vědy) využívají principu přirozeného lidského poznání, pouze vhodně zpřesňovaného. [[Exaktní věda|''' Vědy exaktní ''']] (postavené na požadavku nulové vnitřní vágnosti interpretace, tak exaktnosti interpretace všech jazykových konstrukcí popisující znalosti) se samozřejmě musí filtru vágnosti zříci a nahradit ho jiným, umělým Newtonovým diskrétním filtrem a tak používat umělé poznání.
Pro upřesnění poznamenejme, že i při nulové vnitřní vágnosti může být vnější vágnost sdělení nenulová. Znamená pak neurčitost, s jakou jsme schopni či potřebujeme pozorovat a jazykově popisovat entity reálného světa. Vnější vágnost lze pak vyjadřovat např. stochastickými hodnotami veličin, stochastickými funkcemi popisující vztahy mezi veličinami, fuzzy logikou <ref> Novák, V., Dvořák, A. Fuzzy logika. Ostravská univerzita, Ostrava 2006.</ref> a pod. Jinými slovy: '''Vágnost může být v hodnotách veličin a ve vztazích mezi veličinami (vnější vágnost), nesmí být v jejich interpretaci (vnitřní vágnost). '''
 
Vnitřní vágnost má těsnou souvislost s relativně novou veličinou a tou je sémantický diferenciál. Souvislost je ta, že jedním z projevů vnitřní vágnosti je vágní interpretace (konotace) jazykových konstrukcí přirozeného jazyka a tu právě sémantický diferenciál vyjadřuje. Sémantický diferenciál umožňuje našemu chápání poněkud přiblížit, a též (principiálně) měřit, jinak neuchopitelnou vnitřní vágnost.
 
''Sémantickým diferenciálem'' se rozumí rozdíl v konotaci přiřazující význam jisté jazykové konstrukci různými lidskými individui. Každé z individuí konotaci provádí na základě svého subjektivního, inherentně vágního, vnitropsychického kognitivního modelu. Ještě zde přistupuje faktor času. Každé z oněch lidských individuí v čase poněkud mění svůj vnitropsychický kognitivní model a tak i konotaci dané jazykové konstrukce.
 
141

editací