Poznání: Porovnání verzí

'''Poznání''' znamená jak proces nabývání [[znalost]]í (poznávání) o reálném světě, tak i jeho výsledek ([[poznatek]], [[vědění]]). Netýká se tedy přebíraných znalostí a nauk (např. matematiky, chemie, etiky a pod.), které člověk nepoznává, ale chce se jim naučit, případně jim porozumět. Na rozdíl od nejasného ''tušení'', neověřeného a tudíž nespolehlivého ''mínění'', případně pouze přijímaného ''věření'', je výsledkem poznání určité, spolehlivé a případně i ověřené vědění.

Fungování smyslových orgánů dovedeme poměrně dobře popsat a pochopit, od signálu například jednotlivého očního čípku je však k poznání velmi daleko. Člověku, který vidí vajíčko, se na oční [[sítnice|sítnici]] sice promítá světlá skvrna charakteristického tvaru, jenže jednotlivé [[Tyčinky (oko)|tyčinky]] a [[Čípek (oko)|čípky]] poskytují pouze údaje o jasu a barvě v daném bodě, takže celkový tvar se musí nějak rekonstruovat v mozku. Signály obou očí mohou nepřímo poskytnout i prostorové údaje, ale nic víc. Ačkoli má člověk na sítnicích jen skvrny, přece vidí vajíčko, a to i tehdy, když je část vajíčka ve stínu nebo zakryta jiným předmětem. Zde do procesu [[vnímání]] zřejmě vstupuje [[zkušenost]] s vajíčkem, kterou člověk získával už od dětství:

Běžné poznávání neznámých věcí je přirozeně neurčité, zato když člověk na ulici pozná starého známého nebo když v kousku papíru rozpozná stokorunu, je to poznání úplně přesné, a pokud se nezmýlil, i správné.

[[Soubor: Triangle area.gif|thumb|upright=1.2| Plocha trojúhelníka (P=(b x h)/2) ]]

Ve snaze o spolehlivější poznání si novověká věda počínaje [[René Descartes|Descartem]] vytvořila metodu rozkládání složitých jevů na jednodušší a začala místo nahodilého pozorování skutečnosti konstruovat umělá „pokusná“ uspořádání. [[Experiment]] (pokus) se snaží vyloučit ty stránky pozorovaného jevu, které nás právě nezajímají, a uspořádat věci tak, aby se výsledek dal pokud možno změřit a vyjádřit číslem a ovšem kdykoli zopakovat. Základním požadavkem na pokus je jeho opakovatelnost kdekoli na světě. Proto je vždy nutno přesně specifikovat úplné podmínky experimentu, tedy včetně použitých měřicích přístrojů, jejich výrobců a výrobní série. V současné vědecké praxi se používají standardní materiály, měřicí metody i přístroje a pokud na výsledku hodně záleží, užívá se i metoda [[kontrolní skupina|kontrolní skupiny]]. Tak při testování léku se sleduje průběh nemoci u pacientů, kteří ho dostávají, a porovnává s těmi, kteří ho nedostali.

Některé informace nejsou v kognitivním modelu jisté části reality přímo obsaženy, ale lze je z nich najít odvozením (inferencí). Model tedy umožňuje získat znalosti, které nejsou bezprostředně k disposici, ale jsou z modelu odvoditelné. Axiomatické vědy (matematika, logika) pro tento účel někdy používají formální (syntaktické) odvozování v rámci vhodného formálního jazyka. S dalšími případnými otázkami po znalostech nad rámec daného kognitivního modelu je třeba se znovu obrátit ke zkoumané realitě, tedy dále ji prozkoumat a získat další požadované znalosti o ní. Kognitivní model se takto rozšíří o další relevantní znalosti.

O svých inherentně vágních poznatcích (vnitropsychickém kognitivním modelu) je člověk schopen vypovídat (přirozeným, obecně neformálním jazykem) a to samozřejmě pouze vágně (B. Russell). Touto výpovědí nelze odkrýt veškerý obsah osobního vnitropsychického kognitivního modelu s veškerou jeho vágností. Nesdělované části vágnosti říkáme ''vágnost vnitřní'', ta zůstává výhradně součástí obsahu vnitropsychického modelu. Tu, která je obsažena v jazykové výpovědi, označujeme jako ''vnější vágnost'' (J. Křemen). Jazykově lze uchopit (modelovat) pouze vágnost vnější. Neformální jazyky, na př. přirozený jazyk, neumožňují rozlišit vnitřní a vnější vágnost striktně, ale pouze s mlhavou, vágní hranicí. Umělé formální jazyky (z principu musí mít nulovou vnitřní vágnost interpretace všech jazykových konstrukcí) mohou vnější vágnost modelovat fuzzy množinami (V. Novák) a [[Fuzzy logika|fuzzy logikou]] (V. Novák, A. Dvořák), mírou důvěry ([[Petr Hájek (matematik)|P. Hájek]]), Bayesovou apriorní a aposteriorní [[pravděpodobnost]]í, nebo stochastickými veličinami a funkcemi, jak to činí exaktní vědy. S vnitřní vágností (v interpretaci jazykové konstrukce) se buď musíme smířit, nebo ji zakázat. S myšlenkou zakázat (odsunout ji mimo rámec exaktních věd) vnitřní vágnost v interpretaci jazykové konstrukce přišel Newton a vybudoval na ní základ exaktních věd. Jako objektový jazyk kognitivního modelu exaktních věd lze použít výhradně ''umělý formální jazyk'' ([[matematika]], [[logika]]). Interpretace všech jazykových konstrukcí poznáním (nyní mu říkáme umělé, na rozdíl od lidského přirozeného a vágního) vytvořeného kognitivního modelu dané části reality, musí mít nulovou hodnotu vnitřní vágnosti, je to i podmínkou pro formální inferenci v rámci formálního jazykového systému (B. Russell). Vnitřní vágnost má těsnou souvislost s relativně novou veličinou a tou je ''sémantický diferenciál'' (Osgood C. E, Suci G., Tannenbaum P.). Sémantickým diferenciálem se rozumí rozdíl v konotaci (vágní t. j. mlhavé, neostré, neurčité interpretaci), v tom, jaké významy přiřazují různí lidé určité jazykové konstrukci. Každé z individuí konotaci provádí na základě svého subjektivního, inherentně vágního vnitropsychického kognitivního modelu.

Nulová hodnota sémantického diferenciálu odpovídá nulové hodnotě vnitřní vágnosti interpretace jisté jazykové konstrukce a tak limitnímu případu spočívajícímu v naprosté shodě všech komunikujících účastníků na významu oné jazykové konstrukce. V tomto případě tedy lze jazykovou konstrukci rigorosně interpretovat.

Aby bylo možno význam všech jazykových konstrukcí, reprezentujících znalosti o jisté části reálného světa, vymezit přesně (nulový sémantický diferenciál interpretace), je nutno v reálném světě vybrat měřitelné projevy (manifestace) reality zvané ''atributy'' ([[veličina|veličiny]], [[parametr]]y). Tato selekce a tak filtrace v reálném světě tvoří Newtonův ''umělý filtr'' poznání. Atribut je vybrán tak, že mezi vzdělanci v příslušném oboru o atributu samém nesmějí vzniknout žádné pochyby v zaujatém hledisku či hloubce a šíři náhledu, tedy v interpretaci, a tedy ve významu jeho jména. V exaktních vědách je proto vždy přesně vymezen buď konsensuálně (základní množina), nebo definitoricky (odvozené). V tomto duchu píše I. Newton ve svém díle ''Philosophiae Naturalis Principia Mathematica'' v roce 1687. V současné době totéž platí pro atributy – veličiny – celosvětově zavedené soustavy veličin SI (z franc. Système international d'unités). Ve fyzice jsou atributy na př. síla, intenzita elektrického pole, rychlost, atd. Objektovým jazykem exaktních věd jsou umělé formální jazyky (matematika, logika). Kognitivní model vytvořený exaktními vědami pro danou část reálného světa, sestává ze jmen (pro daný účel dominujících a neopominutelných) atributů a (pro daný účel dominujících a neopominutelných) vztahů mezi nimi, popsaných matematickými nástroji. Jelikož se modely nazývají podle objektového jazyka modelu, říká se mu ''matematický model''. Jinak řečeno, atributy a matematicky popsané vztahy mezi nimi reprezentují v tomto případě danou část reality.

Mezi znalostmi získanými přirozeným poznáním a znalostmi získanými poznáním metodou exaktních věd, je ''kvalitativní propast''. V prvém případě se na svět díváme tak, jak se nám sám podává, v druhém případě jej popisujeme pouze podle měřitelných vlastností, které lze kdykoli ověřit.