Знание в отличие от «просто фактов» — это то, что можно использовать в разных ситуациях, что можно взять с собой из проекта в проект. Факты же могут характеризовать конкретные проекты и объекты в них. Знание о метрах как единицах измерения общее для всех проектов. Длина пути в каком-то проекте 14 метров — это нельзя применить к другим проектам, так что это не «знание», это просто «факт».
Логика (правила рассуждений, ведущие к правдоподобным суждениям из правдоподобных посылок) науки и инженерии совсем необязательно булева/дискретна со значениями «истина» и «ложь». Современная логика вероятностна, при этом речь идёт о байесовской вероятности, а не частотной. Современная логика использует вероятностные рассуждения, а эксперименты не доказывают что-то или опровергают, а лишь сдвигают вероятность. Жизнь не состоит из «истин» и «лжи», она оценивается высказываниями о вероятностях!
Обязательно ли формально (выражено в символической форме, доступной для строгого логического вывода через значения «истина» и «ложь») системное мышление, или оно целиком неформально, т.е. интуитивно?
Главное, что нужно тут обсудить — это наличие и важность полностью неформального, интуитивного и невыразимого словами и иными знаками знания, в том числе знания о системах. Тем более что сегодня такое знание могут иметь не только люди, но и компьютеры, запрограммированные для работы в рамках коннекционистской парадигмы. Современные достижения искусственного интеллекта связаны с развитием именно «компьютерной чуйки» (а не развития логических языков программирования) в рамках машинного обучения в целом и направления глубокого обучения (deep learning) в частности.
В коннекционистской (connectionism) парадигме знание представляется существующим не как набор связанных какими-то отношениями дискретных понятий из формальной логики, а как распределённое по множеству определённых простых однородных элементов (часто нейронов в нейронных сетях как искусственных, так и естественных).
Человеческий мозг для мышления использует нейронную сеть, а не логический вычислитель. Мозг не работает с аристотелевой или другой формальной логической системой, его вычисления вероятностны. Современные системы машинного обучения тоже используют для своей работы похожие принципы, и к ним применяются отнюдь не традиционные наработки для знаний, понимаемых как формальные модели. Объединение методов формальной, «научной» работы со знаниями и методов «неформальной» интуитивной работы в нейронных сетях (искусственных или естественных, в мозгу человека — это тут неважно) представляет собой научный и технический фронтир, мы не будем касаться этих вопросов в нашей книге. Подробности на тему использования в мышлении формальных и неформальных рассуждений можно найти в книге «Визуальное мышление. Доклад о том, почему им нельзя обольщаться».
Даниэль Канеман утверждает, что у человека есть два механизма мышления: быстрое малозатратное интуитивное S1 и медленное трудоёмкое S2, включающееся при появлении каких-то проблем при использовании «быстрого» интуитивного мышления.
По факту речь идёт о целом спектре мышления от интуитивного неформального через вероятностное (с какими-то оценками этих байесовских вероятностей по самым разным источникам априорных свидетельств и данных эксперимента) к классическому формальному на основе математической логики. Вот схема Прапион Гайбарян, иллюстрирующая этот полный спектр:
Обычно интуитивные догадки на уровне «ощущений» вытаскиваются в качестве явно сформулированных эвристик, а эвристики проверяются статистическими методами, или в случае большой удачи формальными методами. В случае подтверждения догадок формальное медленное мышление S2 о каком-то типе задач потом можно натренировать (в ходе решения множества задач) так, что оно становится автоматическим и «интуитивным» S1, не требующим особых мысленных усилий, решение этого класса задач перемещается из части спектра с «обдумыванием» и «направленным вниманием» в зону быстрого интуитивного без особого задействования дорогого ресурса сосредоточенности. У физиков появляется «физическая интуиция», у математиков «математическая интуиция», у системщиков — «системная интуиция».
Источник: учебник А.Левенчука «Системное мышление 2020»