Эпистемическая управляемость теории на примере её потери
Я нередко употребляю понятие «эпистемическая управляемость теории». В академическом обороте я оного не видел. Оно в некотором аспекте значения обобщает такие понятия, как «несогласованность», «неполнота» или «семантическая коллизия», но к ним несводимо.
Используя эти термин обычно имеют ввиду логическую согласованность, однако она может свидетельствовать лишь о качестве логической управляемости теории. Логика — это аппарат синтаксического уровня. Синтаксическая управляемость — это сводимость высказываний теории к некоторому синтаксису, группе знаков и операций над ними. В общем случае и в практике не весь корпус высказываний в каком-то дискурсе может быть приведён к какому-то синтаксису. Наличие огромного количества логик как раз ярко об этом свидетельствует. Логическая или синтаксическая непротиворечивость некоторой группы синтаксически корректных формул — это когда из неё не могут быть корректно выведены несовместные в рамках опорной логики иные формулы. Сам факт наличия требования непротиворечивости — не является логическим, он вне логики. Это параметр практики логического вычисления, встроенной в иную практику, и его я и определяю, как «эпистемический». Такая развитая дисциплина, как «металогика», занимается анализом логических/формальных систем, а не их вычислительным использованием, но опирается на те же параметры, поэтому эти параметры нельзя отнести даже к «металогическим». Возможно, есть иные определения на данный счёт, но мне пока не встречались, возможно потому, что я далеко не специалист в логике.
Симметрично, семантическая или онтологическая управляемость — это сводимость, возможно проекции дискурса или теории к онтологии без потерь. Если логика — это ограничение на группу используемых в теории символов, формул и операций над ними, то онтология и онтологика — это ограничение на группу используемых концептов, отношений между ними и операции мэппинга в/из неё. Откуда берутся оные элементы и чем мотивированы ограничения — магия онтометода, внеонтологические интуиции domain-driver design-а. Но они осознаются и фиксируются, в том числе в качестве метаонтологий и методологических инструкций. Мотивация (то бишь высокоабстрактные аттракторы/параметры поведения этих практик) тем не менее, остаётся в области интуиций — то есть концептуально неуправляемой.
Вычислительная онтология — это дисциплина, работающая над сведением онтологической модели к управляемому синтаксису: RDF, семантические вектора, графы и пр., с которыми могут эффективно расправляться логические машины, в которых человечество преуспело. На теоретическом уровне это могут быть машина Тюринга или FOL/HOL, на инженерном уровне — это трипл-сторы, и ризонеры-солверы.
Одна из существенных ошибок эпистемического управления — потеря различения знака и означаемого. Простых случаев вида «яблоко — картинка яблока» это кажется банальным, но как только уровень абстракции повышается, потеря такого различения становится одной из главных причин потери общей управляемости. Неразличение онтологии и её синтаксического представления (OWL-модели или состояния ANN-коннектомы) — один из таких примеров. Более точно, проблема здесь заключается в том, что узкий норматив синтаксических операций (вывод на графах) ограничивает, деформирует работу по построению онтологии некоторой теории, и это происходит без внимания и осознания со стороны агента-теорконструктора. Это могут быть и стратегические ставки некоторой теоретической работы, и мелкие соскальзывания в курсе конструирования микротеорий.
Именно эти высокоабстрактные параметры, определяющие практики работы с синтаксисом и семантикой, и представляют главный интерес для управляемой эпистемологии. Это дисциплина, исследующая исполняемое знание, т.е. состояние агента, определяющие его поведение в контексте этого поведения. Теоретическое размещение знания в практике известно как «прагматизм» или «эпистемологический прагматизм», если исключить «истину» из определения и заменить оную на более сильную метрику, вроде устойчивости практики.
Эпистемическая управляемость — это сводимость таких параметров к некоторому формальному базису, одно из требований к которому — вычислимость, т.е. возможность применения а) онтологических и б) синтаксических методов для дисциплинарных практик такого уровня абстракции знания. Какова природа этого базиса и как с ним работать — предмет исследований управляемой эпистемологии. Размер этого базиса (количество знаниевых параметров практики) — эпистемическая размерность конструкта.
Для меня перспективным направлением, качественной и масштабируемой опорой для УЭ представляется особая теория внимания и аппарат распределённых паттернов/схем внимания. (У Graziano есть нейронально приближение к теме) Одной из главных его достоинств — хорошая междисциплинарная переносимость. Когнитивистика, и её приложения в моделировании доменов высокой (сильно выше чем 4D) доменов, таких как право (Sileno, Boer), доверие (Castelfranchi, Hubner) и прочие социально-психологические области, мало помалу отходит от фантазмов «сознания» к операционализируемым, сводимым к прагматическому базису, конструктам. «Внимание» пока звучит слабо, но сильных альтернатив ему я пока не могу отследить.
Возвращаясь к наглядному примеру потери эпистемического управления, хочу привести выдержку из Castelfranchi C., Falcone R. Trust Is Much More than Subjective Probability. Mental Components and Sources of Trust (2000). Автор вводит некоторую специализацию (микроонтологию) концепта belief через экспликацию отношений и состояний агентов x и y. Предполагается, что данный класс будет служить основанием для дальнейшей аналитической и синтетической работы, параметризовать использования конструкта belief в конструируемой теории, позволять дедуктивный вывод микротеоретических формул с нужной специализацией.
We summarize the main beliefs in our model…:
- «Competence» Belief: a positive evaluation of y is necessary, x should believe that y is useful for this goal of hers, that y can produce/provide the expected result, that y
can play such a role in her plan/action, that y has some function.- “Disposition” Belief: Moreover, x should believe that y is not only able to perform that action/task, but y will actually do what x needs. With cognitive agents this will be a belief with respect to their willingness: this make them predictable.
- Dependence Belief: x believes -to trust y and delegate to y — that either x needs it, x depends on it (strong dependence), or at least that it is better for her to rely than
not to rely on y (weak dependence).- Fulfilment Belief: x believes that g will be achieved (thanks to y in this case). This is the «trust that» g.
- Willingness Belief: I believe that y has decided and intends to do α. In fact for this kind of agent to do something, it must intend to do it. So trust requires modelling the mind of the other.
- Persistence Belief: I should also believe that y is stable enough in his intentions, that y has no serious conflicts about α (otherwise y might change his mind), or that y is not unpredictable by character, etc.
- Self-confidence Belief: x should also believe that y knows that y can do α. Thus y is self-confident. It is difficult to trust someone who does not trust himself!
Если оставить в стороне выбор метода экспликации (почти свободный текст), можно заметить, что автор вполне логичен (старается или фактически не противоречит в рамках некоторой общедоступной подразумеваемой логики высказываний) и онтологичен (использует ограниченное число концептов и онтоформул из, опять же, некоторой подразумеваемой и разделяемой концептуальной схемы). В более строгом смысле, эта микротеория логически и онтологически управляема (есть возможность осуществлять практику чтения и понимания), но не вычислима (нет сконфигурированный машины).
Хотя автор и говорит про «main beliefs», подразумевая более широкий список, требование полноты, если мы его вводим, потребует некоторую формулу, с помощью который мы закроем весь спектр специализаций понятия, не оставляя концептуальных лакун. Перечисление в качестве средства управления множеством хорошо для конструктов низкой эпистемической размерности, особенно, если мы говорим о человекочитаемости. Но для высокоразмерных классов даже производительные архитектуры баз данных могут не справится с запросами. Хранение словаря всех значений целого 64-хбитного числа вряд ли хорошая или даже реализуемая идея. Битовая машина решает вопрос доступа к произвольному значению из диапазона без поиска по словарю, и гарантируя полноту доступа. В той же мере и здесь: даже если Кастельфранчи сильно развернёт список, это не даст полной управляемости этой теоретической ситуаций. Прагматичный вопрос — нужно ли это ему, и стоит ли предъявлять такое требование, пока оставим за кадром.
Мы говорим о примере потери управления, когда доступ к полю высокой размерности через метку belief, которое мы может определить на основании индукции группы данных автором описаний, ограничивается низкоразмерной решёткой из перечисления 7-ми меток подкатегорий. Это поле мы получаем, если спроецировать данную группу описаний на управляемый базис с достаточно большой эпистемической размерностью, например, параметризованный сценарий или группу сценариев. Тогда можем просто видеть, что полнота достигается перебором все вариантов сочетания этих параметров. «Концептуальные пространства» (Gardenfors) — другой возможный вариант такого базиса, где возможны вычислимость такого рода и перебор, хотя, на мой взгляд, данный метод сам по себе сложно смасштабировать до моделей высокой размерности. В любом случае, такая перспектива показывает, что данная теория не имеет ни дискретного перечисления всех вариантов подкатегории с указанием их теоретических следствий, ни компактной обобщённой механики управления этим онтологическим полем и его инвокациями в теории.
Подобная эпистемическая ситуация более чем обычна. Цветение ста тысяч цветов философии и прочих научных и околонаучных дисциплин основано не только на произволе авторов или требованиях среды, но и постоянных ошибках (как неосознанных, так и намеренных) в эпистемической дисциплине, и экспликации полученных вариаций в семантиках и синтаксисе научного дискурса. Часто получаются синтаксически или даже семантически корректные, но эпистемически беспорядочные теоретические конструкции, даже если не брать откровенный эпистемический промискуитет и анархию постмодернизма. Нас спасает лишь наш внутренний эпистемологический нейропроцессор, погружённый в деятельность от бытовой до научной и цивилизационной, который может делать нормирование и отсев. Однако, рост количества и сложности теорий, а также сопряжённых с ними рисков для общества, уже не позволяет надеяться только на этот естественный вычислитель.
