Философия интеллекта реального идеализма

Кутолин С.А.

Философия интеллекта реального идеализма

УДК 612.821.3:141

Предисловие

Уважаемый читатель! Перед Вами добрая и интересная книга, написанная ученым, для которого научное творчество неотделимо от гражданской обеспокоенности за судьбу Отечества.

Прочтите ее, и Вы не только сможете оценить талант автора, но, что не менее важно, почувствовать себя более уверенно в духовной и политической круговерти, названной одними — перестройкой, а другими — реформами России.

Содержание книги однозначно свидетельствует о том, сколь велик потенциал науки. Пессимисты утверждают: брошенная на произвол судьбы наука вырождается. Оптимисты работают и доказывают, что научная мысль способна не только надеяться и ждать поддержки политических структур. Наука обладает мощными гуманитарными и политическими резервами. Она готова сама стать непосредственной политической силой общественного прогресса.

Книга рассчитана на всех, кто сделал ставку на разум и культуру, для кого «человек есть мера всех вещей».

Доктор химических наук, профессор С.А. Кутолин хорошо известен своими научными исследованиями в области физической химии и материаловедения. Более четверти века он учит химии студентов. Его перу принадлежит несколько монографий. К сожалению, менее знакомы философские труды ученого. Они в основном публиковались в специальных изданиях в виде статей. И вот, наконец, открылась возможность познакомиться с лучшими из них. Они составили основу настоящей книги. Автор не просто собрал их под единой «крышей» книги. Он переосмыслил многое из прошлого творческого опыта под впечатлением новых задач, решения которых ждет Россия от своих ученых.

Книга С.А. Кутолина монографична и по замыслу и по исполнению. Начиная с анализа творческого мышления как движущей силы человеческого бытия, ученый по ходу размышлений органично превращается в активного мыслителя, мыслителя-политика, защищающего высшую способность человека — творчески созидать свое бытие. Единство бытия ученый видит в его разумности, рационально распределенной между собственно человеческим бытием и ноосферой. «Реальный идеализм» С.А. Кутолина — попытка противостоять культивируемой под флагом деидеологизации философии иррационализма, мистицизма, эмпирического прагматизма, редукционизма.

Еще Гегель подчеркнул, что процесс познания идет от абстрактного к конкретному. Идея, загружаясь содержанием, открывает мыслителю возможность осознать сущность явлений, порядок их отношений, благодаря чему разум восходит к рубежам действительного творчества, существенно отличающегося от рационального описания взаимодействия и изменения, происходящих в мире вещей и людей. Переход сознания от описания и репродуктивной деятельности к когнитивному, инновационному мышлению принципиально важен как творческая надстройка над аналитическим базисом. Только таким образом мысль, отягощенная объективными отношениями бытия, оставаясь с ним в диалектическом единстве, обретает свободу действия, а мыслящий субъект — мы с вами — открывает перспективу эффективного переустройства жизненной среды и самосовершенствования.

Философия и наука, их взаимодействие обусловили культурный прорыв человечества в цивилизацию. Рожденные окрепшим разумом, они одновременно предстали как деятельные факторы его собственного прогресса. Парадокс, однако, заключается в том, что сам человеческий разум, ощутив силу познания, далеко не всегда заботится о развитии этой своей уникальной способности.

Автор книги не покушается на автономию философии и науки, когда убедительно доказывает благотворность их взаимопроникновения с целью более действенного влияния на совершенствование человека, общественных отношений, политической деятельности.

Философия и наука — два своеобразных выражения творчества человеческого духа. Они способны к самодвижению и характерному воздействию на жизнь людей. Но настоящая их сила заложена во взаимодействии. Инновационная, когнитивная работа сознания требует аккумуляции энергии, и философской, и научной, — системного взаимодействия науки и философии.

В книге предлагаются оригинальные математические модели анализа политической конъюнктуры, баланса возможностей в связи с избирательными компаниями. С идеями автора можно и не соглашаться — они, конечно же, небезгрешны. Вместе с тем как бы мы о них сегодня не судили, — «завтра» наших идей будет связано с нынешними вариантами размышлений о развитии науки, образования, политики профессора С.А. Кутолина. В книге С.А. Кутолина заложен «запас времени». Автор не без оснований надеется, что со временем она будет восприниматься по-новому, стимулируя творческую мысль думающего человечества.

Завкафедрой «Философия» СГАПС

канд. филос. наук, доцент Ю.Д. Мишин

Введение

Интеллект философии — это истина антологии философии с ее фактами. Философия интеллекта в форме когнитивного знания (осмысления мира) в пространстве психологии, логики и гносеологии, т.е. интеллекта личности, порождает индивидуальность мыследеятельности, т.е. рефлексию, язык которой — синрефлексия по аналогии с синергетикой, энергетикой — есть функциональный безразмерный код. Философия интеллекта с многообразием результатов его выражения есть не просто знание, т.е. высветление дороги, пути действия, но и принятие сущностных решений в форме идей, содержащих и открытие, и заблуждение, и умозаключение, и умыслы (добра, зла, лжи и т.п.).

Возможность принятия к сведению суждений, в том числе и никогда не реализуемых, есть информация. В зависимости от спроса она имеет цену и, естественно, может служить предметом наслаждения. Но информация никогда не может составить конкуренцию мышлению интеллекта с его смысловыми связями (парадигмами), динамикой антиномического синтеза (парадоксами), критичностью и самостоятельностью (интеллигентностью), реализуемыми в идеях творчества, т.е. реальном идеализме.

Философия интеллекта реального идеализма и есть предмет настоящей работы. В зависимости от семиотики, «языка» рассматриваемого вопроса и аналитических инструментов вскрытия проблемы становятся ясными методы и условия решения задач, прикладная значимость которых может лежать и в области преподавания истории науки и техники, и в области экономики, социологии, и в области творчества в науке и искусстве. Несмотря на пессимистическую окраску реалий жизни, философия реального идеализма интеллекта есть выражение формы выживания и жизнеутверждения, проявление творческого энтузиазма.

В разное время и при разных обстоятельствах автор приобщался к идеям исключительных по своей мощи умов (Н.И. Кобозев, С.С. Васильев, А.Ф. Лосев), но особую признательность в связи с возможностью появления настоящей работы автор испытывает к памяти акад. РАО И.С. Ладенко, который побудил к действию спящие у него интересы к философии реального идеализма.

Глава 1. Знание и творчество в успехах науки и техники: методологические основания единства антиномии

О, Господи, дай знать,

Изведать дай любви, печали,

И, что б они ни означали,

Готов из рук Твоих принять.

Перевод автора из Э. Мерике

Знание как многообразие путей принимаемых решений и понимание как выяснение и высветление дороги знания могут ассимилироваться интеллектом в форме семиотического представления. Эффективное обучение знанию в рамках его типологии [1] (включающей когнитивное, диакритическое, диаграфическое, семантическое, логическое, аксиологическое, диалектическое знания) содержит в себе, как было показано [2], семиотические формы сжатия знания, представление которых обучаемому может приводить к усвоению знания, но не методов творчества. А в то же время сама структура методологии такого семиотического представления знания самим обучающим свидетельствует о творческом подходе к системе знания, сформулированном сознанием интеллекта обучающего субъекта в триединстве психологии, гносеологии и логики [3]. Подлинным секретом является идеация интеллекта, т.е. идеи, в том числе и семиотического представления, которые и составляют для интеллекта акт творчества, но при обучении знанию обычно опускаются, подменяясь информацией, т.е. исследованием возможности реализации предполагаемых событий и превращения их в факт. Показательным примером в этом плане может служить творчество в литературе.

Поэзия Баратынского, Пушкина, Тютчева, несущая, казалось бы, эмоциональный и информационный заряд, превращается у автора «Петербурга» А. Белого в творческую лабораторию анализа идей, заложенных в метафорическом многообразии «небо–солнце–луна», что явно свидетельствует в пользу семиотического представления поэта [4].

Знание и творчество — это своеобразная проблемная ситуация, в которой знание «снимается» для окружающих в формах «волн информации», а структура творчества остается скрытой по существу индивидуальностью интеллекта, являясь своего рода материей, несущей волны знания в форме информации.

Безусловно, что непонимание антиномии между категориями знания, творчества даже в прагматическом плане успехов науки и техники может, на наш взгляд, служить источником серьезных, в том числе и социальных, ошибок при анализе параметров структуры прогресса, научно-технических достижений.

Только путем ускорения и обучения знанию с помощью тренировки интеллекта на дорогах мыследеятельности — рефлексии, формирования смысловых связей — парадигм, самостоятельного и критического отношения к возникающей проблемной ситуации (интеллигентность) порождается творчество в науке и технике и сокращается время решения технических проблемных ситуаций, т.е. появляются успехи.

Рефлексия, парадигма, самостоятельность и критичность подхода к проблемной ситуации есть тело, дух и буква творчества, составляющие его идеацию, в то же время знание с его информационным содержанием еще не содержит ноу–хау, т.е. технологии, секрета творчества, научного успеха. Многообразие путей решения задачи, как видим, еще не означает знания секрета ее технической реализации.

В методическом плане убежденность в высказанных положениях базировалась, во-первых, на целевых исследованиях, в том числе и с применением ЭВМ, при анализе усвоения знаний, например, группами студентов технического профиля по общенаучной дисциплине «химия», во-вторых, на мысленном эксперименте в духе Н.П. Рашевского, результаты которого могут быть сопоставлены с фактобиографическими данными и трудами творчества ученых, в-третьих, на попытке построения структуры технических достижений с использованием категорий: рационализация–изобретение–открытие в рамках собственного подхода путем рефлексии, формирования парадигмы и самостоятельного критического мышления. Совокупность разработанных вопросов по существу содержит конкретную методологию знания и творчества в науке и технике, пригодную для решения научно-технических проблемных ситуаций. Однако успех решения таких ситуаций тесным образом связан с практической реализацией параметров структуры прогресса.

1.1. Методологический анализ структуры знания студентов

Решение проблемы эвристической оценки содержания текстов методами математической лингвистики [5], вскрытия методами математики дискриминации целеустремленных систем [6], с одной стороны, а с другой, — дискурсивно-комплексный подход к проблемам рефлексии [7], использование имитационной эвристики в методологии и практике игрового моделирования [8, 9] позволили надеяться на возможность математического моделирования анализа успеваемости студентов методами кусочно-линейного программирования с применением элементов игрового моделирования на примере человеко-машинного диалога «учащий–учащийся».

В качестве аргументов знания студента при проверке по пятибалльной системе, проводимой в режиме «Самооценки» студентом своей успеваемости, и таковой оценке успеваемости преподавателем на экзамене использовались три группы признаков: 1) теоретическая и реальная подготовка по фундаментальным предметам абитуриента; 2) текущая успеваемость студента в первом семестре по химии; 3) психофизиологические показатели, определяемые в форме тестов для лиц умственного труда. Указанные группы признаков включали в качестве независимых величин: СПР-степень реальной подготовки абитуриента, определяемая оценками на вступительных экзаменах по математике и физике; СТП-степень теоретической подготовки, определяемая оценкой в аттестате о среднем образовании по химии, физике, математике; СКП-степень подготовки по химии в семестре; ЗВ-контроль фиксации зрительного внимания с использованием колец Ландольта; МО-моторная оперативность, определяемая пробой Крыжановской; ОР-оператив-ная реакция, оцениваемая методом «лабиринта» [10]. Данные группы признаков позволили разработать детальную методику моделирования знания лиц умственного труда по химии и создать специализированную интегрированную вычислительную среду оценки успеваемости по химии CHEMLEHR, которая при необходимости может быть преобразована для тестирования знаний лиц умственного труда в различных областях технической подготовки.

Модель применялась параллельно в группе студентов, где использовалась методика игрового моделирования (а в качестве таковой применялась методическая разработка темы «Окислительно-восстановительные реакции» с использованием технических средств обучения и самоконтроля), и в группах, где преподаватель проводил обычное занятие.

Были получены результаты человеко-машинного диалога «учащий–учащийся» в режимах «Самооценка» и «Экзамен» как с применением игровой контрольной, так и без нее.

Анализировалась разница между экспертными оценками в режимах «Самооценка», «Экзамен» и оценками, предсказываемыми в рамках полученных моделей, включающих только необходимое и достаточное количество аргументов заданных групп признаков: СПР, СТП, СКП, ЗВ, МО, ОР, три последних из которых учитывают число ошибок в тестах и время, затрачиваемое на выполнение теста. С помощью критериев Бернштейна, Ястремского или Романовского установлено, что расхождение между эмпирическим и теоретическим распределением, полученным в экспертной оценке и модели, носит случайный характер. При этом оценивалась эвристичность модели человеко-машинного диалога «учащий–учащийся».

Путем анализа величины эвристичности (E = –log₂m, где m = 1 – p), оцениваемой как смысловая информация о роли игрового метода в процессе обучения, удалось сделать следующие заключения о возможности игрового метода.

1. В режиме самооценки без использования игровой контрольной величина эвристичности выше (E = 0,720), чем в режиме экзамена без игровой контрольной (E = 1, 447Ч 10–3). Тем самым режим экзамена по существу смывает смысловую информацию в ответе студента.

2. В режиме экзамена с использованием игровой контрольной эвристичность ответа студента выше (E = 3,382 бит), чем в режиме самооценки без игровой контрольной. Этот факт свидетельствует в пользу психических способностей студента, проявляющихся в игровой контрольной при наличии навыков.

3. В режиме самооценки студент придает игровой контрольной меньшее значение, для него она содержит меньше смысловой информации (E = 0,0695 бит), чем самостоятельная работа (E = 0,211 бит). Но последняя величина ниже смысловой информации, которую студент приобретает при его самооценке без игровой контрольной, но при объяснении материала преподавателем. При этом порядок величин E = 0,720 бит и E = 0,211 бит оказывается близким!

Таким образом, можно считать доказанной статистическими методами построения моделей анализа успеваемости студентов важность применения игрового моделирования в процессе приобретения студентом смысловой информации, т.е. эвристичности, при самоподготовке по методическим разработкам с применением технических средств обучения. Тем не менее, моторная активность студента, как показывает анализ моделей в этом случае, оказывается недостаточной и может, по-видимому, тормозиться сроками проведения экзаменов в обычном порядке.

Задача современного преподавателя вуза, особенно в области химии как предмета для нехимических вузов, состоит в создании такой семиотической модели и гибридных языков предмета, которые при условии усвоения знаний учащимися за среднюю школу позволили бы ему усвоить диалектику знаний данного предмета и соотносить их с прагматическими знаниями по технической специальности.

Можно утверждать, что гибридные семиотические языки начального курса физики и математики, применяемые к парадигмам химии, приводят к семиотическим сжатым формам, в которых понятия и суждения передаются в сокращенной форме, и притом однозначно. Такой важный раздел химии, как периодический закон, иллюстрируется путем вычисления свойств органических соединений, неорганических материалов в ряду подобных веществ (метод сравнительного расчета Карапетьянца–Киреева). Подобным образом рассматриваются функции электронного строения вещества и его состава (см.: Интегрированная среда UCMO для вычисления свойств веществ, композиций в химии, физике, физическом материаловедении // С.А. Кутолин, А.И. Нейч. Физическая химия цветного стекла. М.: Стройиздат, 1988. 235 с.). Кристаллохимические законы Митчерлиха, изомерия, законы гомогенного, гетерогенного равновесия, теория разбавленных растворов и слабых электролитов, законы термодинамики иллюстрируются как формы семиотического сжатия-преобразования в форме прямой аналогии, изоморфизма, уменьшения системной энтропии как меры информации, меры хаоса. Подобные семиотические представления устанавливают единообразие в описании новых категорий не только в их словесном, но и преемственно смысловом выражении (изотонический коэффициент в теории слабых электролитов; константа равновесия — константа диссоциации; константа скорости химической реакции — коэффициент активности растворов; произведение растворимости — ионное произведение воды).

Явления кинетики и динамики химических процессов, т.е. процессов, изменяющихся и ускоряющихся во времени, которые включают множество сопредельных категорий (порядок реакции, гомогенный, гетерогенный, ферментативный катализ, цепные процессы и т.п.), не только содержат семиотические формы представления знаний в графовом, информационно-топологическом выражении, но и описание явления в форме знания, выраженного дифференциальным уравнением, а затем и преобразованием в интегральное решение, например, по методу Лапласа, Фурье, или другой форме операторного исчисления. Такой метод перехода от дифференциальных, точечных форм к пространственному описанию явления отражает фундаментальный квантово-механический принцип, лежащий в основе химических явлений как квантово-химических систем, — принцип суперпозиции. Все вышеизложенные семиотические представления химии лежат в области принципиально алгоритмируемых явлений и, выражаясь языком математики, могут быть описаны как ветвящиеся марковские процессы в непрерывном и дискретном времени.

1.2. Методика решения проблемной ситуации в науке и технике

Из сферы методологии техники принципиально исключается факт психофизиологии труда, что, как отмечалось в советской литературе, например, еще в 20-х гг. (В. Базаров, А. Богданов, О. Ерманский), влечет к исключению из сферы прогноза научной организации идей в смысле синтетического подхода обобщающей мысли. Концепция научно-технических (Т. Кун), философских (Л. Витгенштейн) и языковых (Ф. Соссюр) парадигм, являющихся по своей психофизиологической природе объективным фактором (гипотеза Сепира-Уорфа), есть лишь «легирующий компонент», необходимый, но недостаточный для прогнозирования назревания проблемной ситуации, без которой нельзя говорить о достоверности поискового прогноза (И.В. Бестужев-Лада). Непредсказуемая на основании указанных парадигм теократическая революция в Иране как антиномия предшествующему строю — пример яркой иллюстрации краха научно-технического прогноза поставок, например, нефти в западноевропейские страны и США.

Средством повышения достоверности прогнозов науки и техники должна быть такая феноменология теории прогнозов, которая, являя собой «сплав» эвристического, имитационного и статистического прогнозирования назревания проблемной ситуации (Пр), содержала бы «методологический рецепт», позволяющий на основании анализа контекста текста научного, технического, философского или художественного содержания предсказывать минимаксные точки функции назревания проблемной ситуации Пр(t) в рамках какого-то условного времени t, нормируемого относительно текущего реального времени. При этом «методологический рецепт», найденный для описания, скажем, Пр(t) на основании анализа контекста текста художественного и философского содержания будет обладать совокупностью уравнений, по крайней мере, ковариантных (инвариантных) относительно контекста текста иного содержания в силу исходного принципа имитации. Такое ковариантное построение функций, ковариантных для проблемной ситуации науки и техники, возникающей в результате анализа контекста текста различного содержания, возможно при условии статистического анализа контекста текста на таком эвристическом уровне, при котором назревание проблемной ситуации непременно происходит при условии антиномического синтеза из тезиса и антитезиса (теория, антитеория) и формирования антиномической проблемы. В этом смысле различные антиномии действительности, парадокса, парадигмы — суть непременные условия динамического всеединства антиномии.

Анализ фактобиографического материала и контекста текста научных трудов ученых и крупных специалистов в области естествознания, техники и гносеологии доказывает существование всеединства антиномии, динамически проявляющегося на протяжении всего их творчества (антиномия количество–качество: Д. Менделеев; антиномия количество, качество–структура: Я. Вант-Гофф; антиномия целостности: Л. Ландау; антиномия хаос – порядок: Н. Кобозев; антиномия гносеологии: Платон – Кант).

Анализ контекста текста, являющийся основой построения феноменологии прогнозирования назревающей проблемной ситуации, которая может и должна быть разрешена эвристическим и имитационным путем, показывает на примере лингвистической модели деловых и литературных текстов, что эвристическому содержанию текста соответствует вид закона лингвостатистической структуры, возникающей из комбинации абсолютно случайного и детерминированного процессов. Это позволяет обобщить вид такого распределения на формирование прогнозируемой проблемной ситуации в науке и технике, а сам способ анализа контекста текста использовать для критической оценки мотиваций, заложенных в деловой и научной документации.

Прогнозирование проблемной ситуации и ее назревание во времени как форма антиномического синтеза описываются суммой изменения функционалов информации (A_Jn) и идеации (A_Jd) во времени. Функционал идеации как существенно эвристическая детерминированная функция, приводящая к новому умозаключению, не может принимать абсолютное численное значение менее двух суждений, отвечающих силлогизму, содержащему два антиномических суждения. Идеация не есть нечто необычное. Идеация есть проявление того факта, когда творчески мыслящий специалист готов делиться с аудиторией информацией, но не мыслями — идеями. В этом смысле информационный функционал во времени, описывающий возможность появления цепи событий, еще не превратившихся в факты, содержит в своем составе функционал идеации, по крайней мере, в форме полного дифференциала. Такая постановка задачи на математическом уровне, по существу содержащая гипотезы о прогнозировании проблемной ситуации и ее назревании во времени как изменении во времени функционалов информации и идеации, а также о соотношении последних между собой, приводит на уровне имитации к получению дифференциального уравнения второго порядка, решениями которого для определения видов функционалов идеации и информации являются полиномы Лягерра. В начальный момент времени функционал информации, естественно, обращается в ноль, а идеации — оказывается равным двум, т.е. содержит в качестве исходной посылки силлогизм, состоящий из двух антиномических суждений.

Помимо составления в рамках метода имитации дифференциальных уравнений между Пр(t) и A_Jn(t), A_Jd(t), естественно, целесообразно машинное опознание закономерностей посредством таблиц «объект–свойство» (ТОС). Однако следует иметь в виду, что обработка таблиц экспериментальных данных по такому методу (ОТ ЭКС) и машинное опознание закономерности (Н.Г. Загоруйко) есть только начало пути к опознанию назревания проблемной ситуации как функции идеации и информации сознанием, детерминизацией в слове и образе и превращению в факт творчества, в действие, т.е. реализации назревшей прогнозируемой проблемной ситуации.

Построение на основе функционалов информации и идеации общего вида функции, прогнозирующей назревание проблемной ситуации во времени, приводит к некоторой зависимости, содержащей совокупность степенной, экспоненциальной и логарифмической зависимостей, т.е., казалось бы, известных в прогнозировании надежности систем функций. Однако анализ такой функции Пр(t) на экстремумы позволяет получить необычный для существующих теорий результат, который сводится к тому, что сумма минимаксных корней условного времени прогнозирования назревания проблемной ситуации (так же, как и их произведение) не может быть больше 10–12 лет. Это значит, что назревание и разрешение проблемной ситуации в науке и технике во времени есть процесс циклический, заканчивающийся за 10–12 лет принципиально. Следующие циклы в 10–12 лет соответствуют решению уже по существу новых проблемных ситуаций, определяемых, по крайней мере, качественно новыми антиномиями в форме силлогизмов (функционал идеации) и изменением содержания информации (функционал информации). Минимум функции Пр(t) соответствует величине приблизительно в 1,4 условного года, а максимум — в 8,6 условного года, что явствует из последующего анализа, соответствует условию усвоения предшествующей информации и превращения ее посредством творчества в факт разрешения проблемной ситуации. Точка перегиба между минимаксными значениями описываемой Пр(t) функции соответствует максимуму к.п.д. творчества h, равному 0,3 к.п.д. творчества, и информации q, для которых непременно условие: h + q = 1. Отсюда выводятся представления о степени усвоения информации i(t), под которой понимается отношение функции Пр(t), описываемой на основании учета функционалов информации и идеации или только функционала информации. При этом полагается, что величина, обратная степени усвоения информации, есть усвоенная информация, характеризуемая величиной q, т.е. к.п.д. информации.

Рассмотренные выше представления о характере назревания и разрешения проблемной ситуации и введенные критерии такого описания были использованы для качественной и количественной оценки контекста текстов в форме научных трудов ученых (Э. Шредингер, Л. Ландау, А. Пуанкаре). Полученные результаты в виде величин i, h, q (табл. 1.1) позволили дать оценки соответствующих циклов в 10–12 лет в творчестве ученых по характеру их публикаций с точки зрения генерации идей и информационного синтеза, которые находятся в удовлетворительном совпадении с результатами фактобиографических справочников.

Таблица 1.1

Анализ критериев [11] коэффициента информации i(t), к.п.д. творчества h,; к.п.д. информации q в научных публикациях А. Пуанкаре, Э. Шредингера, Л.Д. Ландау

Имя	Годы исследований	Теория/эксперимент (т/э)					KJd	KJn	Nобщ
		i(t)	h	q	NJd	NJn
1	1874–1884	1,19 / 1,05	0,16 / 0,06	0,84 / 0,94	13 / 5	70 / 78	0,4	0,9	83
	1885–1895	1,19 / 1,11	0,16 / 0,10	0,84 / 0,90	13 / 8	66 / 71	0,6	0,8	79
	1896–1906	1,19 / 1,11	0,16 / 0,10	0,84 / 0,90	13 / 8	61 / 66	0,6	0,9	74
2	1921–1931	1,19 / 1,12	0,16 / 0,11	0,84 / 0,89	7 / 5	38 / 40	0,7	0,9	45
	1932–1942	1,19 / 1,12	0,16 / 0,11	0,84 / 0,89	6 / 4	31 / 33	0,7	0,9	37
3	1926–1936	1,19 / 1,13	0,16 / 0,20	0,84 / 0,80	4 / 5	21 / 20	0,8	0,9	25
	1937–1947	1,19 / 1,06	0,16 / 0,06	0,84 / 0,90	5 / 2	28 / 31	0,4	0,9	33
	1948–1958	1,19 / 1,10	0,16 / 0,08	0,84 / 0,92	6 / 3	30 / 33	0,5	0,9	36

Примечание: 1 — А. Пуанкаре; 2 — Э. Шредингер; 3 — Л.Д. Ландау; Njd, Njn, Nобщ — достижения в форме идей, информации и их сумма; Kjd, Kjn — коэффициенты идеации, информации как парциальные вклады достижений Njd, Njn, отнесенные к их сумме Nобщ. В числителе — теория; в знаменателе — результаты фактобиографических данных.

Анализ функций Пр(t) на основании вкладов функционалов идеации и информации позволяет найти аналитическое выражение для оценки «развертывания» во времени функции Пр(t), которую можно отнести к непреднамеренной или преднамеренной дезинформации. Непреднамеренная дезинформация как функция развертывания во времени проблемной ситуации содержит только функционал информации Пр(Jn, t); преднамеренная дезинформация есть развертывание функции проблемной ситуации на основании функционалов идеации и информации, последний из которых взят с обратным знаком, что соответствует кодированию информации с признаками «ложь» и характеризуется функцией Пр(Jd, t). В пространстве унитарной симметрии, в котором развертывается во времени проблемная ситуация для минимума условного времени, орты векторов истинной проблемной ситуации, т.е. Пр(t) и соответственно непредвиденной и преднамеренной дезинформации преобразуются как корни простых чисел: 21/4 и 31/8, т.е. как многомерное пространство восьми измерений 08, содержащее, по крайней мере, дублет антиномичных суждений, составляющих силлогизм, содержащий новое умозаключение при описании истинной, непреднамеренной и преднамеренной дезинформации в развертывании проблемной ситуации. На основании этого можно сделать заключение о возможности восстановления образа истинной проблемной ситуации по функциям, описывающим непреднамеренную и преднамеренную дезинформацию. В этом смысле снимается антиномия между представлениями науки и лженауки.

Следовательно, прогнозирование назревания проблемной ситуации в науке и технике во времени определяется на эвристическом уровне формулированием силлогизма в форме антиномии, на статистическом уровне — функцией распределения абсолютно детерминированных и абсолютно случайных процессов, имитирующих лингвостатистическую структуру языка и контекст анализируемых текстов, а разрешение проблемной ситуации достигается нормированием неизвестной функции методом имитации относительно минимаксных точек функции Пр(t). Методическое и математическое обеспечение для решения задач предыдущих двух разделов изложено подробно в работе [11].

1.3. Методология исследования элементов структуры техники и анализ параметров структуры прогресса

Проблема открытия, рационализации, изобретения как форм умственной деятельности интеллектуальных систем (И.С. Ладенко), лейтмотивом функционального поведения которых является самостоятельное критическое мышление по типу «дискурсия–интуиция–образ», может быть, как показывает мысленный эксперимент, алгоритмизирована лишь постольку, поскольку сфера интеллектуального труда лежит в области информационных и идеационных процессов (рационализация, изобретение).

Рационализация как форма усовершенствования есть инвариант усвоенной информации, более эффективный по затратам труда, чем вариант до ее усвоения.

Изобретение как информационный и идеационный процесс алгоритмируется по преимуществу моделями прямой аналогии.

Творческий процесс мышления, открытие как информационно-идеационные явления не имеют алгоритма, хотя и являются истинами. Здесь ситуация такая же, как и в области отсутствия алгоритма для описания натурального ряда чисел — периодического закона Д.И. Менделеева. Это истины, которые доказать нельзя. Их можно только открыть. Они лежат, как и парадокс Гиббса, выражаясь языком математики, в области их описания теоремами Геделя и Тарского. Тем не менее такие «мнимые алгоритмы» реальны, как реальна мнимость мыслимого пространства, как реальны преобразования мнимых величин в математике Лапласа, Фурье, мнимости геометрии Флоренского, миниатюры художественного оформления книг Фаворского. Поэтому можно путем «мыслительного скачка» открыть неизвестную ранее зависимость путем рефлексии, т.е. мыследеятельности, направленной на предмет явления [12].

Техническое знание, обеспечивающее прогресс техники как успех технологии, в отличие от научного знания, прогресс которого заключается в успехе науки, имеет непосредственное социально-экономическое содержание.

Максимально полезная работа, направленная на поддержание социально-экономической структуры прогресса как успеха технологии, компенсируется максимально полезной работой, направленной на преодоление сбоев и регресса в самой технической системе. Исходя из этого формулируется принцип минимального изменения максимально полезной работы как принцип действия и оптимизации в обеспечении надежности прогресса, в частности, как успеха техники в НТР. Формулируемый принцип как целостное описание структуры прогресса, определяемый минимальным изменением максимально полезной работы, направленной на поддержание социально-экономической структуры прогресса, за вычетом работы, направленной на преодоление сбоев и регресса технической системы, является по существу принципом разрешения проблемы антиномии между социально-экономической структурой прогресса и временной структурой регресса, сбоев технической системы, обусловленных ее несовершенством и защищенных внедряемыми техническими решениями.

Конкретная структура максимально полезной работы прогресса как структура социально-экономическая определяется, во-первых, затратами, направленными на порождение такой формы товарного производства, обеспечивающего технический прогресс, чтобы не нарушался закон денежного обращения; во-вторых, затратами, обеспечивающими оптимальный уровень управления инженерными решениями при заданном уровне навыков и технического образования.

Максимально полезная работа, направленная на преодоление сбоев и регресса технической системы, обладает по существу абстрактной структурой. При этом регресс, как показывает анализ его динамики, экспоненциально зависит от квадрата времени внедрения успехов технологии в практику производства.

Формулируемый принцип минимального изменения максимально полезной работы как принцип действия и оптимизации в обеспечении надежности прогресса есть принцип единства абстрактного и конкретного в анализе структуры параметров прогресса. На примере построенной модели видно, что несвоевременное внедрение технического решения ведет к совершенно непроизводительным социально-экономическим затратам.

Глава 2. Модель интеллектуальной системы (Рефлексия, информация, энтропия и творчество)

Сквозь узор расшитого стиха,

Сквозь цветное узорочье гласных

Раздвигаю звонкие меха

Твердостью рассеченных согласных.

С.А. Кутолин. Грамматика стиха. Из сб. «Парадигмы». 1983.

Общеизвестно, что И. Кант считал любую дисциплину не наукой, если она не описывается категориями математики. В этом смысле, например, химия также рассматривалась им в отличие от физики как не наука.

Но уже его ученик И. Рихтер обессмертил свое имя открытием в химии закона эквивалентов, устанавливающего математическую зависимость между количествами вещества, вступающими в химическую реакцию, и тем самым положил основу математического расчета рецептур, обеспечивающих качественное производство фарфора.

Налицо триединство гносеологии, психологии и логики [3] обучаемого субъекта, который путем антиномии личностного подхода к решению научно-технической задачи, установления смысловых связей в решении проблемных ситуаций (парадигма), самостоятельности и критичности мышления (интеллигентность) обнаруживает неизвестное ранее явление, т.е. открывает закон. Это не только пример творческого энтузиазма, но это пример отражения и одновременно овеществления на практике интеллектуальной системы. Похоже, что с точки зрения развития проблем психики здесь реализуется положение об общности строения внешней — практической и внутренней — теоретической деятельности человека, положение о механизме прижизненного формирования функциональных мозговых систем, составляющих физиологическую основу специфики человеческих способностей [13]. Но если в этом плане можно говорить о своего рода «формах изоморфизма» между психикой субъекта и возможностями его интеллектуальной системы, то тем более можно надеяться на открытие абстрактно-математических структур, лежащих в основе модели интеллекта, т.е. встать на путь поиска своеобразной «гистологии интеллекта», где модель интеллектуальной J-системы и есть триединство субъекта в его психологии (P), гносеологии (G), логике (L), являясь эквивалентом духа и мысли PGL, и рассматривается как консервант банка творческих идей и информации в области математики, философии, искусства, религии, естествознания.

2.1. Творческий энтузиазм и символическая модель интеллектуальной системы

Логико-алгебраическая модель формирования интеллекта, сформулированная Ж. Пиаже, сосредоточивая внимание на его генетическом развитии [14], оставляет в стороне гносеологическую работу (G-работа) духа, т.е. мыследеятельность как рефлексию, например, которая означает развитие интеллектуальных способностей совершенствованием эстетических категорий, явно недетерминируемых логико-алгебраической моделью. Все дело в том, что логико-алгебраические структуры свойственны не только операциям интеллекта [15], но и любым управляемым (кибернетическим) средствам, которые поддерживают сохранность, надежность своей информации логико-алгебраическим методом, например, в неорганической физико-химической среде [16]. Генетическое развитие интеллекта в форме модели логико-арифметической структуры является необходимым, но недостаточным элементом модели интеллекта. Применительно к формированию теоретического знания, как показано в [17, 18], история науки в свете теории мышления содержит структурные функциональные связи мыследеятельности как рефлексии в модели интеллекта. Структурные элементы в плане пригодности для построения модели должны обладать, по крайней мере, устойчивостью применения в исследуемом многообразии систем. Это, несомненно, свидетельствует, что такие структуры должны иметь истолкование возможности (Jnf) или вероятности (S) их устойчивого состояния. Но возможность или невозможность события, факта, текста определяется информацией (Jnf) о них, а вероятность разночтения в их наблюдении — величиной их энтропии (S). Поэтому структурные связи можно рассматривать как производные информации (возможности) и энтропии (вероятности). По-видимому нужно иметь в виду различные формы информации: информация Шеннона, информация Винера (последняя рассматривается как работа, затрачиваемая на превращение возможности в факт, включая в себя и категорию негэнтропии, которой так любят оперировать в биологии [19]). При этом структурные связи деятельности как информации могут служить не только предметом получения теоретического знания, но и наслаждения, например, при решении философских проблем бесконечности [20] или миросозерцания как рефлексии [21].

Функциональные связи мыследеятельности как рефлексии есть операционные дискурсивные связи — в этом смысле они безэнтропийны. Но на создание таких связей, безусловно, требуется полезная работа интеллекта, которая, видимо, определяется опытом рефлексии, направленным на уничтожение энтропии. В то же время величина полезной работы, физически противоположная по знаку энтропии, должна быть способной перечеркнуть (затушевать) структурные связи деятельности интеллекта для получения новых решений, т.е. умозаключений, возможность появления которых, с точки зрения информации, может быть никогда не реализована. Такая ситуация, данная в мыследеятельности созерцания, т.е. рефлексии, является уже в форме отрицательной энтропии и должна представляться неалгоритмируемым образованием. Это ситуация открытия. Она в соответствии с теоремами Геделя–Тарского не имеет алгоритмического истолкования, но, как явление, познанное интеллектом, может быть в знании многократно повторена в форме структурных (информационно-энтропийных), функциональных (операторных) связей мыследеятельности, в ее генетической (логико-алгебраической) модели. На этом основании можно предположить, что отрицательная энтропия как существенно физическая категория, введенная в [22], ответственна за рефлексию, т.е. за мыследеятельность миросозерцания. Информация, энтропия характеризуют структурные формы деятельности теоретического знания, операторные процедуры ответственны за функциональные формы такого знания, а генетические — за алгоритмированные генетические связи, обладающие логико-алгебраической природой, которая, как показано [16], свойственна любой кибернетической, а не только биологической системе. Развитие структурных, функциональных, генетических связей интеллекта как мыследеятельности миросозерцания, т.е. рефлексии, во времени определяет факт сознания и сознания явления в потоке времени.

Любопытно отметить, что существующие концепции поисков физических оснований сознания, например [23], которые отстаивают квантовый принцип сознания, находятся в противоречии с основным постулатом. Действительно, если сознание квантуется, то имеет место основной квантово-механический принцип — принцип неопределенности Гейзенберга. Но очевидна дискурсивность мышления как формы сознания. А этот факт находится в антагонистическом противоречии с недетерминируемостью, лежащей в основе принципа неопределенности. Следовательно, квантовое сознание — это скорее всего сознание в форме вихрей бреда. Поэтому речь не идет о сведении явлений, лежащих в области PGL–J-системы, к простым физико-химическим или биологическим процессам. Подобные подходы, на что обращал внимание еще П.А. Сорокин в социологии [24], превращают личность в неодушевленный предмет, который становится простой материальной массой.

Но если бессмысленно искать физический механизм описания интеллектуальной системы, то целесообразно противопоставить категориям интеллектуальной модели взаимно-однозначные на уровне семиотики физико-математические категории, которые позволяют получать синтетический результат в форме окончательного вывода об условиях и границах взаимодействия данных категорий между собой. В табл. 2.1 приведены такие сопоставления категорий.

Таблица 2.1

Категории интеллектуальной модели PGL–J-системы

Категории интеллектуальной модели (КИМ)	Физико-математические категории (ФМК)
1. Структурные связи:
а) возможность	Информация
б) вероятность	Энтропия
2. Функциональные связи	Операторы
3. Генетические связи	Теория множеств и алгоритмов, математическая логика
4. Рефлексия	Отрицательная энтропия
5. Потоки КИМ	Производные по времени категорий ФМК

На примере истории русского идеализма видно, что интеллектуальный размах и систематичность построений, например, философии В.С. Соловьева [25] (метафизика личности, социология, эсхатология) охватывает в плане энтузиазма самые разнообразные творческие аспекты философско-религиозной мысли (имитацией по прототипу, по подражанию). И здесь имеет место творчество: в политэкономии (С.Н. Булгаков), эстетике (Н. Бердяев, С.А. Франк), истории (С.Н. Трубецкой), технике, материаловедении, живописи (П.А. Флоренский), медицине (В.Ф. Войно-Ясенецкий), поэзии (А. Блок, А. Белый).

Нельзя не обратить внимание на то, что логико-комбинаторные варианты личного подхода к интеллектуальной системе задолго до теории интеллекта И.С. Пиаже даны в магистерской диссертации П.А. Флоренского [26]. Можно утверждать, что интеллектуальные системы [27–29] (PGL–J-системы) имеют какую-то внутреннюю своего рода «гистологию», в которой содержится и творческий энтузиазм (E_т) как категория эстетики. Эстетическая категория «творческий энтузиазм» (E_т) есть практическое действие интеллектуальной системы (PGL–J), направленное в форме максимально полезного труда на приобретение для данного субъекта рефлексии (мыследеятельности), установление смысловых связей (парадигм) в объекте творчества, критическое и самостоятельное осмысление (интеллигентность) объекта творчества по отношению к аналогичным объектам творчества иных субъектов. Творческий энтузиазм (E_т), таким образом, есть вектор максимально полезной работы PGL–J-системы. Он складывается из эстетического действия работы мысли, духа, т.е. вдохновения, (B) и потенциала (П) — подражания как образа действия, имитации [16] для воплощения идеи, выплавляемой в горниле духа и мысли. Откуда Е_т = В + П.

Однако, естественно, не вся PGL–J-система, т.е. интеллектуальная система, конвертируемая в максимально полезную работу, есть вектор, творческий энтузиазм Е_т. Часть PGL–J-системы должна обладать диссипацией, рассеянием. Какова же «гистология» этой части? В отличие от PGL–J-системы как банка творческих идей диссипация J-системы есть произведение численного многообразия мнений, теории (M) и информации (Jnf), усвоенной интеллектуальной системой (J-системой) в процессе творческого акта. Естественно, что усвоенная информация (Jnf) есть логарифмическая мера вероятности от всей без исключения собранной информации творчества субъектов. Отсюда диссипация J-системы (JD) есть произведение MJnf, т.е. часть интеллектуальной системы, составляющая ее уровень от PGL–J-системы, который не реализуется в творческий энтузиазм, а рассеивается на интересе к смежным областям творчества и не проявляется в векторе конкретного творческого энтузиазма (E_т), откуда Е_т = B + П = PGL-J – MJnf. Таким образом, интеллектуальная система (PGL–J) может быть представлена конусом, образующие которого сходятся в вершине (результате творчества), обегая площадь рассеяния интеллекта (JD). Чем больше площадь рассеяния интеллекта, чем меньше величина творческого энтузиазма Е_т, тем короче высота конуса как меры вдохновения [22]. Связи между категориями J-системы, выраженными символами Е_т, J, JD, есть символическая модель интеллекта, и, по крайней мере, не менее общая, чем та, которой пользуются, например, в экономике при оценке покупательной силы денег [30]. Можно далее показать, что не только символическая, но и аналитическая модель может быть получена путем рефлексии, при анализе, например, выборной кампании ... народных депутатов в Верховный Совет СССР в Новосибирской области.

2.2. Рефлексия аналитической модели выборов народных депутатов в Верховный Совет СССР в Новосибирской области и по округу №21 РСФСР.

Будем полагать, что в основе такой рефлексии лежит взаимодействие не более чем двух неантагонистических коллективов, план «боевых» действий которых включает миниколлективы, работающие в рамках двоичной или многозначной логики, что соответственно характеризуется параметрами а = 2 и b = 3. Следует отметить, что модели «боевых действий» неантагонистических коллективов Ланчестера–Рашевского рассматривались в литературе неоднократно [12, 31] в форме линейных дифференциальных уравнений. Поэтому приведем окончательный результат таких уравнений в виде:

, (2.1)

где F — общая численность лиц, принявших участие в голосовании; C/n — число недействительных бюллетеней, приходящихся на каждого из двух кандидатов. Эта единственная постоянная величина в данной модели сложного экспоненциального типа может быть определена по данным хотя бы одного из избирательных округов. В среднем (8–12% отн. ошибки) C/n = 3927. Тогда указанная модель имеет вид:

. (2.2)

В числителе этой дроби величина Aexp(L) — теоретически соответствует численности голосов избирателей, поданных «за» депутата, а в знаменателе величина [1 – exp(–b )] — числу голосов, поданных «против» депутата.

Определим смысл величин A, L, b, как функции поведения коллектива с параметрами a = 2 и b = 3, т.е. параметрами, соответствующими двузначной и многозначной логике поведения.

Пусть есть доля информации о положительных качествах претендента в депутаты. Естественно, что такая доля может быть и более и менее 100%, но, принимая во внимание параметры b и а, можно определить разумно величину b = b/а2, и тогда, действительно, b может быть в среднем больше или меньше 3/4. Пусть L в отличие от b есть уровень информации, равный объему информации, получаемому минимальным коллективом поддержки A, и складывающийся только из ситуаций, характеризуемых двоичной логикой, т.е. L = а3 = 23 = 8. Определим минимальную величину коллектива поддержки депутата A как коллектив, в котором депутаты обязаны действовать в целях успеха не иначе как по принципу многозначной логики, согласно которому b = 3. Тогда, по определению, во всяком случае A = b3 = 27. Итак, путем цепи суждений мы теоретически оценили параметры модели выборов как величины, равные A_теор = 27, b _теор = 3/4, L_теор = 8. Сама же аналитическая модель выборов как часть рефлексии есть умозаключение, т.е. новое знание, которое можно проверить. Действительно, если параметры A, L, b, будучи подставлены в модель, совпадут по своим средним значениям между собой и с соответствующими результатами экспериментальных данных по голосованию, т.е. величинами голосов «за», «против», общей численностью избирателей, принявших участие в голосовании, то предпринятая рефлексия есть фактически реализованное умозаключение. Результаты таких расчетов приведены в табл. 2.2 (фамилии избранных депутатов Верховного Совета СССР подчеркнуты).

Таблица 2.2

Результаты расчета и параметры A, L, b модели выборов народных депутатов Верховного Совета СССР

Округ	Ф.И.О.	«За»	«Против»	Всего	A	L	b
231	Индинок И.И.	41733 / 42573	80344 / 83913	136004 / 127688	14	8	0,4
	Новотный С.И.	77505 / 75250	51354 / 51236	132768 / 127688	26	8	0,9
233	Родина Г.А.	74524 / 73591	106990 / 109762	135441 / 192019	25	8	0,5
	Яненко А.П.	98372 / 96379	86586 / 86977	188884 / 192019	33	8	0,7
234	Демин А.Б.	104334 / 103942	96921 / 95647	205181 / 205895	35	8	0,7
	Лебзак К.Ф.	92410 / 91710	103057 / 107879	199393 / 205895	31	8	0,6
235	Нагибин А.И.	65581 / 64770	150357 / 151051	219865 / 223945	22	8	0,4
	Шмаль Ю.А.	141086 / 145173	70672 / 70648	217685 / 223945	48	8	1,1
236	Денисенко Н.И.	95391 / 95855	106246 / 108229	205563 / 208833	32	8	0,6
	Казарезов В.В.	107314 / 105164	99589 / 98914	210831 / 208833	36	8	0,7
239	Засыпкина Т.П.	56638 / 51266	93361 / 92375	153926 / 151239	19	8	0,5
	Пирязева Н.М.	80486 / 78542	68878 / 65099	153291 / 151236	27	8	0,8

Примечание. Подчеркнуты фамилии избранных депутатов Верховного Совета СССР. В числителе — расчет; в знаменателе — официально опубликованные результаты выборов.

Оценка экспериментальных данных средних параметров A_ср, L_ср, b_ср по интеллектуальной модели табл. 2.1 и соответствующих им среднеквадратичных погрешностей измерений (s) приводит к следующим результатам: A_ср = 29, s_A = 8,934; L_ср = 8, s_L = = 0; b _ср = 0,70, sb = 0,21.