Предложение о необходимости создании общества, основного на знаниях, родилось в Японии еще в 60-х годах 20 столетия, но только теперь оно накопило достаточно научно-методического и технического опыта и стало готово к реальному воплощению.

С созданием общества, основанного на знаниях, начинается новая эпоха, которая характеризуется созданием качественно новой специфической отрасли человеческой деятельности, связанной с интенсивной генерацией знаний в масштабах, сравнимых разве что с масштабами промышленного производства или торговли. Здесь предчувствуется ожидание резкого скачка в технологиях хранения и переработки не просто огромных объемов «машиноориентированной» информации, а одновременно и нового объекта — «человекоориентированных» знаний. Участниками и пользователями этой гигантской системы знаний станут не просто отдельные люди, а миллионы людей от провинциального школьника до руководителя транснациональной корпорации или политика. За этим последует резкое качественное и количественное развитие всех тех областей человеческой деятельности, которые объективно ориентированы на использование знаний: образование, бизнес, политика, производство, торговля, управление.

Без преувеличения можно утверждать, что система знаний и ее технологическое ядро – база знаний (БЗ) – это есть тот проект века, который экономически и технически может быть под силу только всему мировому сообществу. Поэтому сейчас за создание системы знаний выступают под эгидой ООН (ЮНЕСКО) страны, которые в состоянии возглавить и реализовать значительную часть работы.

Уже сейчас можно предвидеть те научно-технические проблемы, которые со всей очевидностью возникнут уже в самом начале разработки – это проблемы организации целенаправленного поиска, агрегации, анализа потоков информации и генерации знаний на самом высоком семантическом уровне.

Для решения всего предполагаемого комплекса задач потребуются специальные технологии, часть которых в настоящее время уже разработана. Но появятся и такие задачи, облик которых сейчас трудно предвидеть, и их придется разрабатывать непосредственно в процессе создания БЗ.

Из вышесказанного следует, что сложнейшая по масштабному замыслу БЗ не может не содержать диктуемых внутренней логикой перманентного развития противоборствующих и противоречащих друг другу тенденций, как в алгоритмах своего построения, так и в реализуемых решениях. Поэтому в основу методов функционирования системы должен быть положен как понятный по сути, так и универсальный по применимости такой стержневой принцип, который позволял бы взаимно согласовать и увязывать эти жесткие, но необходимые требования. Таким понятным и универсальным стержневым принципом построения БЗ является известный с древних времен принцип золотого сечения [1].

Для примера рассмотрим, как этот подход реализуется в реальной действительности. В качестве примера рассмотрим такую известную лексическую единицу как термин.

Термины составляют основу любых знаний. Без терминов не существуют знаний.

Поэтому со всей очевидностью можно утверждать, что в процессе использования термина необходимо знать динамику его жизни, чтобы понимать, как его правильно использовать и что от него можно ожидать.

Жизнь термина можно разбить на два этапа.

Первый этап. Термин появился в некоторой среде (научной, бытовой, политической и т.д.) с подачи некоего автора и начинает жить в информационной среде как малоизвестное слово. Это слово начинает цитироваться в устной речи, публикациях, СМИ и т.д., то есть термин начинает использоваться другими людьми. Здесь играет очень важную роль именно количество таких использований. Если термин используется редко, то о нем могут забыть и он может умереть. Но если он цитируется часто, то здесь возможна, и обычно бывает ситуация, когда смысл, заложенный первоначально автором, деформируется, меняет свое первоначальное понимание. Это происходит вследствие того, что каждый последующий пользователь нового термина еще до конца не понял его первоначальный смысл и поэтому вносит новые аспекты его понимания. Ведь термин новый. Нет общеизвестной практики его понимания. Нет его пока, естественно, и в словарях. Поэтому этот этап жизни нового термина можно назвать широкодиапазонным или широкоэнтропийным. Этот означает, что энтропийный показатель (или просто энтропия) имеет максимально возможное значение. Обычно энтропия нормирована на единицу, то есть максимальное значение её равно единице. При появлении новых вариантов рассматриваемого термина энтропия начинает монотонно уменьшаться. Этот процесс продолжается до наступления некоторого «момента истины», когда все появившиеся варианты толкования термина вдруг сужаются до некоторого «обобщенного» термина, или ядра, сформировавшийся смысл которого уже «впитал» в себе все предыдущие варианты и этим самым примирил все бывшие ранее между ними разногласия. Как показано в [2], этот переход осуществляется при значении энтропийного показателя, равного 0,38. Это означает, что неопределенность, связанная с первоначально стихийным использованием термина, должна уменьшится на величину 0,62, известную как золотое сечение.

С этого момента начинается второй этап жизни термина. Величина энтропии его нового разброса уже не может быть больше 0,38. Это его состояние достаточно устойчивое, так как все самые сильные раскачивающие энтропию варианты термина уже были реализованы на первом этапе. Теперь его жизнь будет протекать не в широком диапазоне противоречивых разногласий, а в узком диапазоне нюансов и оттенков мнений.

Как мы видим, жизнь термина довольно сложна. И при практическом использовании термина необходимо понимать, на каком этапе он в данный момент живет. Хотелось бы, чтобы это однозначно и безо всяких вариантов понимали все: и авторы терминов, и их пользователи. Но вся проблема состоит именно в том, что если авторов единицы, то пользователей – миллионы. Причем все говорят на разных языках. А миллионы людей не будут заниматься тем, что для каждого термина выяснять, на каком этапе жизненного цикла он находится. Отсюда следует, что этим должны заниматься компьютеры. Именно компьютерная программа семантического анализа должна брать на себя эту проблему. Отсюда следует сразу объем задач, которые должна постоянно решать программа семантического анализа:

• фиксация факта использования термина,
• привязка к контексту, языку,
• передача этой информации в базу данных,
• семантическая обработка,
• выдача признака принадлежности по золотому сечению к первому или второму этапу жизни.

И так по всем используемым терминам. Задача сама по себе нетривиальная.

Но кроме терминов существуют еще и их более сложные образования, включающие в своем составе уже комбинации терминов. Причем это не просто комбинации как набор терминов, здесь генерируется совершенно новый смысл, выражающийся в форме гипотез, теорий, концепций и т.д. А это уже новый качественный уровень серьезных семантических конструкций. Они также должны пройти «тест» по золотому сечению на принадлежность к соответствующему этапу жизненного цикла.

В итоге таких тестирующих процедур в зависимости от величины энтропии Н выявятся знания трех категорий:

• относительно мало достоверные (0,38<Н<1),
• относительно достаточно достоверные (0< Н< 0,38) и
• абсолютные (Н = 0).

Термин «относительно» здесь используется во временном смысле для тех знаний, которые подвержены изменениям во времени. Все течет, все изменяется. Поэтому знание, которое сегодня достоверно, завтра в силу появления «расшатывающего» его энтропию нового смысла может снова стать недостоверным.

Абсолютные знания не испытывают изменений во времени. Обычно это связано с математическими знаниями. Например, таблица умножения. Мало вероятно, что таблица умножения изменится через сто или тысячу лет. Поэтому эти знания останутся в категории абсолютных. Другими примерами могут служить такие математические конструкции, как определения прямой, плоскости, синуса, интеграла и т.д. Собственно удобство математики и состоит в том, что её язык – это язык абсолютный в смысле инвариантности во времени. Другие языки, как правило, лишены этого достоинства.

Аналогичных примеров использования золотого сечения можно привести достаточно много и они естественным образом будут возникать практически всегда при создании общества знаний.

Все, что связано с использованием информации, отличается от использования материальных объектов. Если у некоторого субъекта имеется материальный объект, то, передавая (или продавая) его кому-либо, субъект лишается возможности его владения. Однако если у субъекта имеется информация, то при передаче ее кому-либо, он у себя всегда оставляет эту информацию в виде копии. В этом уникальность информации как товара. Ее практически невозможно лишиться в процессе товарно-денежного обмена.

Но, к сожалению, в процессе обмена можно исказить ее семантический смысл. И этот процесс происходит, как правило, незаметно для непосредственно самих пользователей. Поэтому постоянная проверка семантики по золотой пропорции должна присутствовать в системе общества знаний постоянно.

Резонно вообще поставить вопрос о существовании целых разделов, зон, отраслей в области знаний, которые будут удовлетворять условию принадлежности по золотой пропорции к относительно достоверным знаниям. Пользователь всегда будет знать, с какой достоверностью информацию он пользуется и каков результат этого использования: ведь пользователь, хочет он этого или не хочет, поневоле также вносит коррекцию в семантику знаний, а это в свою очередь также должно быть отслежено.

Таким видится решение задачи оценки кондиционности знаний, где роль критерия играет золотое сечение. Ведь знания, которые вводятся, хранятся, перерабатываются и генерируются внутри БЗ, должны быть только кондиционными, иначе эта система будет неэффективна или просто саморазвалится.

Без непременного выполнения пропорций золотого сечения, как стержневого принципа, станет невозможным реализация процессов развития и экспансии всей системы БЗ.

Итак, именно золотое сечение, которое известно по определению Л. да Винчи еще как «божественная пропорция», должно играть ключевую роль в формировании системы БЗ в интересах общества, основанного на знаниях.

Литература

1. Иванус А.И. Код да Винчи в бизнесе или гармоничный менеджмент по Фибоначчи. — М., Комкнига, 2006.
2. Заличев Н.Н. Энтропия информации и сущность жизни. М.: Радиоэлектроника, 1995.