5. Wiedza, Nauka, Umiejętność, Inżynieria

5. Wiedza, Nauka, Umiejętność, Inżynieria
Wiem, że nic nie wiem.
Sokrates
Wiedza (knowledge) jest pojęciem rozumianym przez prawie każdego i stąd też ma
bardzo wiele znaczeń. Zajmiemy się tym bliżej jako że głównym produktem badań
naukowych jest właśnie wiedza i jej zastosowania.
5.1 Wiedza, umiejętność
W cytowanej już Encyklopedii Teorii Systemów, [Francois97], hasło wiedza w różnych
skojarzeniach zajmuje 6 stron dużego trójszpaltowego formatu. Zacznijmy zatem od
najprostszej definicji przytoczonej za słownikiem UNESCO;
‘wiedza to wynik uczenia i poznawania sprawdzonego w praktyce’.
Wynik uczenia może być magazynowany w pamięci wiedzącego (knower) ale również
zapamiętany na innym nośniku. Stąd też można stwierdzić iż wiedza jest tak różna od
wiedzącego jak dane komputerowe od dysku, który je przechowuje. Wiedza jest do tego
towarem, coraz cenniejszym w cywilizacji wiedzy. Możemy wiedzą handlować, wdrażać,
nauczać, uczyć się, przypisywać jej różne reprezentacje i odkrywać nową wiedzę.
Pozyskiwanie wiedzy jest wynikiem rekursywnej interakcji obserwatora z rzeczywistością
wyposażonego w podstawowe funkcje umysłowe, (np. człowiek, sieć neuronowa, urządzenie
sztucznej inteligencji). Interakcja ta stopniowo zmienia stan obserwatora do stanu stabilnego
na danym poziomie błędu, czyli ostatecznego pozyskania danej porcji wiedzy. W ten sposób
wykształcają się również algorytmy uczenia się.
Pozyskana w ten sposób nowa wiedza ma różny sposób pewności, lepiej niezawodności. Jest
to zależne od danego fragmentu rzeczywistości, a zwłaszcza pewności i niezawodności
wypracowanych algorytmów uczenia się. Pozyskaniem wiedzy naukowej zajmiemy się w
odrębnym punkcie
Informacja jest częścią składową wiedzy (będziemy o tym dokładniej mówić w następnym
rozdziale), jest ona opisowa i na ogół powstaje jako wynik odpowiedzi na następujące
pytania; co, który, kto, ile, gdzie, kiedy. Wiedza natomiast jest instruktywna i przekazywana
na ogół jako odpowiedź na pytania dotyczące aktywności (how to), zrobienia, zrozumienia,
itp.. Czasami u niektórych ludzi wiedza jest nabyta, ale nie wprawiona w ruch, czyli mimo iż
wiedza jest też instruktywna to ta ostatnie pętla nie jest uruchomiana i u nich wiedza jest
nieoperacyjna.
Wiedza jest też postrzegana i magazynowana dwojako, jako wiedza jawna (explicite) w
podręcznikach, materiałach instruktażowych, itp. Drugi typ wiedzy ukrytej (tacit, implicit),
lepiej nazwać umiejętnością (skill), którą trzeba nabyć w procesie interakcji z
rzeczywistością. Można bowiem wiedzieć jak jeździć na rowerze, dobrze gotować, itd., ale
sama wiedza tu nie wystarcza, potrzebna jest praktyka, a praktyka sprzęgnięta z inteligencją
czyni mistrza.
5.2 Nauka – inżynieria
Umiejętności na wyższym poziomie mające podstawy wiedzy naukowej i zmierzające do
przekształcania rzeczywistości – to inżynieria. Idąc zaś śladem paradygmatu holistycznego
możemy zastosować podejście systemowe badając i rozwijając morfologię naszej wiedzy i
umiejętności tak jak na rys. 5.1. Ograniczając się do głównych dyscyplin naszego poznania
mamy z jednej strony fizykę z jej elementarnymi pytaniami i energiami, aż do socjologii i
filozofii z jej subtelną synergią współdziałania ludzi i grup ludzkich. Z drugiej strony w gałęzi
umiejętności i inżynierii możemy rozpocząć od elementów najgrubszych jak w inżynierii
rolniczej i budowlanej aż do inżynierii społecznej i inżynierii systemów. Całość jest zasilana
ze wspólnych korzeni Ogólnej Teorii Systemów i częściowo filozofii tak jak na Rys. 5.1 . Ta
integracja jest to odzwierciedleniem stwierdzenia H. Seyle, twórcy znanej teorii stresu;
‘W nauce nie ma wąsko ograniczonych dziedzin, są tylko wąsko ograniczeni pracownicy
nauki,
w przyrodzie zaś wszystkie dziedziny wiążą się ściśle z sąsiednimi i zachodzą na siebie.’
Rysunek 5.1 Wiedza i inżynieria w porządku hierarchicznym agregacji wiedzy i materii,
[Cempel00,r3.2].
Jakby w ślad za tym zawołaniem jesteśmy obecnie świadkami powstawania dyscyplin
inżynierskich zintegrowanych, takich jak; mechatronika = inżynieria mechaniczna +
elektryczna + elektroniczna + informatyczna; bionika i bioinżynieria = biologia,
biotechnologia , mechanika, elektronika, informatyka,; nanotechnologia = fizyka, chemia,
biologia, inżynieria mechaniczna, elektroniczna, informatyczna, i to wszystko w skali nano =
10-9,, z konieczną samo replikacją w skali masowej.
Jest jeszcze jedna istotna różnica miedzy nauką i inżynierią, tj. cel uprawiania i
wynikający stąd rodzaj stawianych pytań. Skrótowo mówiąc celem nauki jest poznanie
rzeczywistości, natomiast inżynierii jest przekształcanie rzeczywistości. Popatrzmy na to
bliżej poprzez rodzaj stawianych pytań i uzyskiwanych odpowiedzi, bądź działań.
Systemowe ujęcie świata z pewnością nam pomoże w odpowiedzi na ciąg pytań
poznawczych, użytkowych, a nawet egzystencjonalnych, takich jakie każdy myślący
(twórczy) człowiek stawia sobie od czasu do czasu, a oto one w układzie hierarchicznym.
Pytania poznawcze - NAUKA
1. Co to jest ? - wyróżnienie z uniwersum (ontologia).
2. Jakie to jest ? - zgrubny (przybliżony) opis (epistemologia).
3. Jak to jest zbudowane – model strukturalny (aksiologia).
4. Jak to działa ? - model funkcjonalny (czarna, szara, lub biała skrzynka).
5. Jak to wykorzystać ? – ewentualne możliwe zastosowania (wartościowanie).
Pytania aplikacyjne (pragmatyczne) - INŻYNIERIA 1
1. Co, jest potrzebne ? - artykulacja użyteczności .
2. Czym to zaspokoić ? - koncepcja zaspokojenia potrzeby.
3. Jak to skonstruować ? - projektowanie (alternatywy).
4. Jak i gdzie to wyprodukować ? - technologia i koszty.
5. Gdzie i jak to sprzedać ? - rynek - marketing .
6. Jak to użytkować ? -eksploatacja (cele, metody), obsługiwanie.
7. Jak to reużytkować ? - recycling, kasacja.
Autor ma nadzieję, że dzięki materiałom prezentowanym w tym skrypcie i przy
uwzględnieniu podejścia systemowego w całym cyklu życia systemu, słuchacz lepiej potrafi
odpowiedzieć na pytania poznawcze, inżynierskie i egzystencjonalne. Z pewnością łatwiej
będzie jemu (nam) odpowiedzieć na naczelne pytanie, przed którym każdy z nas często staje,
JAK I DLA KOGO ŻYĆ ?
Interesujące przemyślenia w tym sensie prezentuje Pogorzelski [Pogorzelski99,s33], pisze
On jak niżej.
‘Żyj zgodnie ze swym własnym umysłem, własną odwagą i na własną
odpowiedzialność.
Bowiem nadszedł czas by ludzie na ziemi stali się suwerenami, nie tylko w wielkich
sprawach, ale również w sprawach codziennego myślenia, zachowania i działania, a nawet
świadomości.’
1
Inżynieria to oparta na podstawach naukowych metoda (technologia) przekształcania rzeczywistości dla dobra
człowieka i jego otoczenia.
5.3 Metodologia pozyskiwania wiedzy naukowej
Powstaje obecnie pytanie jak doszliśmy do takiego stanu wiedzy i umiejętności w
nauce i w technologii, czy istniej wspólna metoda akwizycji lub pozyskiwania tej wiedzy?
Sytuację tę wyjaśniają dobrze dwa kolejne rysunki [Natke93]. Pierwszy z Rys 5.2
przedstawia pozyskiwanie wiedzy w cyklu: eksperyment - teoria, znaczy to że eksperyment
daje podstawowe fakty, z którego można zbudować model zaś jego rafinacja, ekstrapolacja
i interpolacja stawia dalsze pytania jako podstawę do kolejnego eksperymentu i iteracyjnego
poznania rzeczywistości. To diadyczne podejście do badania rzeczywistości jest w tej chwili
coraz częściej uzupełniane do triady; eksperyment, teoria, symulacja.
Możliwość symulacji w badaniach jest wynikiem splotu dwu nowych możliwości; mamy
coraz dokładniejsze modele zjawisk i systemów z jednej strony, oraz rosnące możliwości
obliczeniowe współczesnych komputerów. Symulacja to przede wszystkim środek do
kontrakcji i/lub ekspansji czasoprzestrzeni, tak niezwykle niezbędnej w badaniach i
użytkowaniu złożonych systemów. Jednak każdy model zawiera w sobie część wiedzy i część
niepewności, co w zależności od rozmiaru problemu / systemu może znaleźć opis w rożnych
kategoriach logiczno matematycznych. Od modelu czysto empirycznego jakościowego,
poprzez różne stopnie analityczności modelu, aż do opisu statystycznego, czy nawet
rozmytego przy dużej złożoności systemu. Będziemy o tym mówić bardziej szczegółowo w
rozdziale 10 dotyczącym modelowania.
Rys. 5.2 Eksperymentalno teoretyczny sposób pozyskiwania wiedzy naukowej ze świata jako
podróż na płaszczyźnie ignorancji, (rysunek 3.2 z e-skryptu)
Ten sposób pozyskiwania wiedzy jak na rysunku, nasz główny przedmiot zainteresowania bardzo sugestywny nota bene, uzupełnimy jeszcze dwoma bardziej szczegółowymi tabelami
zatytułowanymi ‘Knowledge Generation’ w wersji oryginalnej, [Francois97,s200]. Pierwsza z
nich, lewa Tab. 5.1, przedstawia taksonomię2 empirycznego pozyskiwania wiedzy,
natomiast druga, prawa strona tabeli 5.1, przedstawia podział nie empirycznych metod
pozyskiwania wiedzy.
Tab. 5.1 Szczegółowa taksonomia różnych sposobów pozyskiwania nowej wiedzy,
[Francois97,s200].
2
Taksonomia = systematyczne zasady podziału, szczególnie stosowane w biologii.
Tabele te warte są indywidualnego przemyślenia, patrząc zaś ogólnie można powiedzieć, że
pierwsza z nich, przez empirię uznaje każdy eksperyment, zarówno w rzeczywistości
materialnej jak i przeprowadzony w wirtualnym świecie modelowania i symulacji3.
Symulacja komputerowa, zwana często eksperymentem numerycznym, jest tu najprostszą
formą zastosowania technologii informatycznych i bogatej już rzeczywistości wirtualnej4
(Virtual Reality –VR), możliwej do zastosowania w tych symulacjach. Źródło wiedzy dla
lewej części tabeli nie leży w świecie materialnym jak poprzednio, ale dotyczy przetwarzania,
również obliczeniowego, wiedzy już posiadanej bądź przewidywanej (antycypacja stanu), a
nawet hipotetycznej. Chodzi tu o nowe spojrzenie na istniejącą wiedzę, nową jej organizację,
dedykowane przetworzenie, itd.. Używane tu modele sięgają od prostych deterministycznych,
do modeli niepewnych zjawisk masowych, z udziałem metod wnioskowania statystycznego,
logiki rozmytej, sztucznej inteligencji, itp.
Z powyższego krótkiego przeglądu widać całe bogactwo współczesnych sposobów
pozyskiwania nowej wiedzy ze świata realnego, oraz pozyskiwanie nowej wiedzy z
dedykowanego przetworzenia wiedzy już istniejącej. W niektórych przypadkach wygląda to
już tak, jak w powieściach science fiction, człowiek generuje pomysł, a inteligentny agent5
sprawdza wszystkie możliwości rozwiązania i proponuje nowe.
5.4 Podsumowanie
Dowiedzieliśmy co to jest wiedza, nauka, umiejętność i inżynieria, że celem
pierwszym nauki jest poznanie, a inżynierii zaspokajanie potrzeb i tworzenie nowej
rzeczywistości. W jednym i drugim zaś przypadku trzeba uprawiać badania naukowe. Wynika
stąd optymalny sposób pozyskiwania wiedzy, przedstawiony na płaszczyźnie ignorancji, z
trójczłonowym cyklem pozyskiwania wiedzy (triadą): teoria – eksperyment – symulacja.
5.5 Problemy
1. Pokaż różnicę w sposobie pozyskiwania wiedzy w nauce, inżynierii i sztuce.
2.Co jest wspólnego w tych trzech dziedzinach aktywności ludzkiej ?
3 Czy postęp w tych trzech dziedzinach jest wzajemnie uwarunkowany?
4 Zweryfikuj poniższą hipotezę.
„Nauki empiryczne operują zaobserwowanymi faktami i zasadami, a filozofia
i sztuka opiniami; np. Plato, Derida, powiedział, napisał, itd. “
3
Więcej o symulacji i rzeczywistości wirtualnej patrz rozdział 10 –ty.
Wirtualna rzeczywistość = zaawansowany typ symulacji sensorycznej, w której pracuje operator i stanowi jego
bezpośrednie techniczne rozszerzenie procesów myślowych, [Kerckhove96,s99].
5
Agent = najprościej, inteligentny program realizujący zlecone zadanie, np. roboty internetowe wyszukujące
informacje w sieci.
4