Абстрактность мышления
Абстрактность — это важнейшая характеристика сильного мышления (остальные — адекватность, осознанность, рациональность). В мышлении нужно абстрагироваться от неважного в пёстрости его деталей и сосредоточиться на важном. Мышление моделирует мир, а моделирование — это как раз оставить важное описание (описать фигуру) и проигнорировать описание многочисленных объектов фона (желательно даже не тратить ресурсы на то, чтобы сначала описывать неважное, а потом выкидывать. Просто не моделировать вообще, моделировать только то, что надо — заранее знать, что надо!). Это сжатие информации. Вы смотрите в окно, игнорируете огромное число конкретных деталей в увиденном и говорите два слова «идёт дождь» и/или «уже стемнело», в зависимости от того, что вам важно для того, что собираетесь сделать. Мышление должно отделять зёрна от плевел и оперировать зёрнами. Мышление должно уметь отвязываться от уникальных физических объектов (индивидов) и мыслить типами, прототипами, абстрактными понятиями: мы не знаем, что у мышления внутри его вычислений в нейросети, но понимаем, что для вычислений с ненужными деталями не хватит никаких вычислительных мощностей никакого мозга. Сильное мышление — это всегда обобщения с опусканием ненужных для предмета мышления деталей. Нам нужна для эффективности мышления абстрактность в сложных ситуациях, мы хотим уметь планировать и проектировать впрок, мы хотим работать с целыми классами и типами ситуаций, причём привычным образом, «выучил/познал один случай — применил во всех остальных случаях». Без абстрагирования мы не сможем переносить опыт одних ситуаций на другие, мы не сможем эффективно учиться, мы не сможем создавать языки, обслуживающие коллективное мышление — языки позволяют обмениваться самым важным по поводу обдумываемых ситуаций, они очищают общение от неважных подробностей.
Реализацией абстрактности мышления в трансдисциплинах интеллект-стека занимается онтология.
Онтология — это учение, которое занимается ответом на вопрос «Что есть в мире?» (роль практикующего онтологическое вопрошание — онтолог), но хитрость в том, что ответ на этот вопрос даётся:
- многими способами (множественность отношений какого-то предмет****а с другими предметами как раз и определяет этот предмет**—** мы знаем дом через его отношения с кирпичами, городским кварталом, жильцами и т.д., но без этих отношений с другими предметами про сам дом мы не можем ничего сказать)
- с использованием многих уровней абстракции, понимаемых главным образом как уровни иерархий объектов по отношению классификации (объект Xпринадлежит к классу/множеству Y) и репрезентации, когда речь идёт о переходе от физического мира к миру понятий/концептов, то есть ментальных/идеальных/абстрактных/математических объектов.
В мире объектов, конечно, есть и абсолютно конкретные реальные 4D физические объекты, занимающие какое-то место/протяжённые в пространстве-времени (по этому месту мы их и отличаем, что они физичны). В мире объектов есть и их идеальные представления/representations в мире математических объектов, как-то выраженные/presented на носителе информации, это разбирается в семантике. Но в мире есть и предельно абстрактные/математические объекты, такие как само понятие «объекта», само понятие «отношения» и другие понятия из теории понятий.
Онтология как трансдисциплина разбирается со всеми возможными видами объектов и как они увязаны друг с другом самыми разными отношениями. В современном мире онтологические задачи решаются в проектировании баз данных, там они называются «моделирование данных» или «моделирование предметной области», а иногда и «мета-моделирование» (моделирование реального мира, а моделирование моделей — это мета-моделирование[1]).
Как в теории понятий оказывается важным движение в рамках мышления по всему спектру формальности мышления, а не максимальная строгость или максимальная неформальность, так и для онтологии оказывается важным движение по уровням абстрактности мышления, а не максимальная абстрактность или максимальная конкретность.
Мы уже познакомились почти со всем содержанием онтологии, когда рассказывали о трансдисциплинах предыдущих уровней интеллект-стека:
- понятизации (там вводится сама идея понятия как ментального отражения физического мира, работа с понятиями с использованием распределённых/нейросетевых представлений),
- собранности (где внимание наводится многоуровнево, и это уровни абстракции, а ещё абстрактное мышление должно быть осознанным, оно противопоставляется натуральному мышлению «в экземплярах», где знание принципов не используется и поэтому требуется запоминать множество фактов),
- в семантике мы вплотную подошли к тому, что нужна работа и со строго определёнными понятиями,
- математика дала нам объекты, которые могут служить онтологическими описаниями объектов физического мира, а также способы мышления об онтологии как наборе ментальных и физических объектов предметной области (помним про то, что онтология — это и практика, и результат работы по этой практике, как и в случае логики и геометрии, а также помним про отождествление Утренней звезды и Вечерней звезды через некоторое доказательство),
- физика говорит о единообразном мышлении о мире и вносит понятие системы и окружения, теория понятий говорит, что самое продвинутое сегодня — это мыслить о мире, то есть представлять онтологическое описание в терминах теоретической теории (объекты и отношения, а запись их в явном виде даёт knowledge graph, который раньше называли semantic network).
Стали уже в 21 веке понятней ходы на конструктивную математику, то есть ходы на алгоритмы-доказательства и физичность вычислителей, которые делают операции с описаниями (математик и онтолог — формально такие же вычислители, как и обычный или квантовый компьютер, они эквивалентны в этом плане машине Тьюринга, просто скорости выполнения тех или иных алгоритмов у них разные). Про описания стало можно говорить, опираясь на физику. Это позволило решать какие-то старые проблемы, например, как-то обсуждать части-целые ментальных объектов, если считать, что речь идёт не об отношениях, а об операциях построения целого из частей.
Достижения математики в 21 веке заставляют опору на разговор о мире в терминах объектов и отношений (теории множеств) пересмотреть в части максимизации его формальности: аксиома унивалентности даёт унивалентные основания математики более формальные, чем теория множеств, которая лежит в основе современных онтологических представлений как foundation ontology. В какой-то мере, как любят говорить математики, «здание современной онтологии стоит на песке». Но повышать степень формальности онтологических описаний переходом к более формальным описаниям в терминах гомотопической теории типов и теории категорий оказалось пока малопродуктивно. Уже при текущей степени формальности описаний онтологий в терминах логики первого порядка возникает огромное число проблем как раз из-за высокой степени формальности. Онтологические описания при росте степени формальности быстро становятся противоречивыми (проблема объединения онтологий: если у вас в проекте есть две онтологии, которые описывают две разных предметных области, то у вас будут огромные трудности в их объединении). Ход на формализацию оказался тупиком. Помним, что нужно иметь не максимальную формализацию, а уметь двигаться по спектру формальности.
Но и этот разговор оказался в 21 веке не самым главным, ибо на первый план вышли нейросетевые разработки: знаний о мире даже не как объектов и отношений или объектов и операций их создания, а как объектов в многомерном пространстве. Речь идёт об обучении представлениям (representations learning)[2], глубоких нейросетях, а в конечном итоге о появлении онтологических описаний в виде больших языковых моделей/LLM типа GPT-4 и Bard, или обобщая их на множество модальностей восприятия и тем самым модальностей описания, в виде foundation models, более общее имя для мультимодальных LLM. Иногда такие мультимодальные нейросетевые онтологии называют MLLM — multimodal large language models. Вот эти представления и дали онтологическим описаниям недостающую часть спектра формальности, то есть не очень формальные онтологические представления — они оказались крайне удобными для мышления.
Объекты служат для того, чтобы привлечь внимание в рассуждениях/inference::вычисления к каким-то сущностям/entities, а сами эти рассуждения проводятся на каком-то уровне общности/абстракции. Если вы знаете, что объекты, репрезентируемые классом «звери» содержат позвоночник, и обычно у них два глаза, и обычно у них дети питаются материнским молоком, и у них самки живородят, а не откладывают яйца, то это вам достаточно рассказать один раз, имея в виду всех зверей. Если у тигров полоски, то конкретный тигр Амур обязательно будет иметь полоски, а ещё он зверь, и поэтому у него будет позвоночник, два глаза, питаться он в детстве будет молоком матери, и родится не из отложенного тигрицей яйца, а вполне уже сформировавшимся тигрёнком.
Вот эта общность по линии отношений специализации (с учётом последующей классификации/репрезентации/заземления) называется наследованием свойств**: все объекты подкласса наследуют свойства класса, на много уровней**. Это активно используется в программировании баз данных информационных систем. Но это ведёт и ко множеству ошибок. Например, вы заносите в базу данных «мотор», говорите, что это класс «оборудование», у мотора есть характеристика — скорость вращения. Вы поступаете с мотором как прототипом и говорите, что всё оборудование на него похоже, делаете описание класса «по образу и подобию». Потом выясняется, что когда вы заносите в эту базу «люк» как «оборудование», то у него вдруг тоже появляется скорость вращения (пример из реальной жизни!). То есть такое представление мира «с наследованием» удобно, но требует тщательного проектирования и может приводить к неожиданным проблемам, особенно когда путаются разные теории понятий.
Конечно, между объектами на каждом уровне абстрактности есть какие-то отношения с другими объектами, это и есть важная черта теоретической теории понятий, она работает не с «похожестями», а с отношениями объектов. Мы выделяем в мире важные объекты, но они разные на каждом уровне абстракции. Набор понятий, выделенный на каждом уровне абстракции, описывает мир, выделяя из фона самые разные объекты. И на каждом уровне эти модели мира относятся к разному числу ситуаций. Ответ на вопрос «что есть в мире?» отличается в зависимости от того, насколько много ситуаций должно быть описано этим ответом. Это даёт нам множество разных ответов, и получающиеся модели разных уровней тоже называются онтологиями. Так что «онтологией» называется и трансдисциплина, и весь набор объектов и отношений физического мира, отвечающих на вопрос «что важного есть в мире?», и набор объектов и отношений физического мира, отвечающих на вопрос «что важного есть в мире?» для какого-то класса ситуаций (то есть конкретизированная часть предыдущего набора объектов), а ещё этим словом называют описания этих объектов и отношений, то есть математические объекты и отношения, репрезентирующие физические объекты и отношения.
Это не уникальная ситуация в науках об объектах. Так, в науке о рассуждениях — логике — отдельные варианты правил рассуждений называются логиками, и описания этих правил тоже часто называют логиками (логика первого порядка, модальная логика, и т.д.). То же происходит и с наукой о геометрических объектах, где разные варианты этой науки для разных наборов аксиом называются тоже геометриями, часто по именам их создателей (евклидова геометрия, риманова геометрия, геометрия Лобачевского, и т.д.). Так что с онтологией такая же беда: и вся наука, и отдельные варианты нарезки мира на объекты внимания и отношения между ними называются одинаково (например, онтология системного мышления, онтология ISO 15926), и различать, что имеется в виду, можно только по контексту, как во фразе «косил косой косой косой».
В мета-моделировании принято различать физический объект, его модель, модель модели (мета-модель). Если говорят об онтологии, то всё это — просто части онтологии, разве что эти части выделяются как отдельные онтологические уровни, а иногда и реальности/миры/realms (мир физических объектов, мир математических объектов).
Стек уровней абстрактности мышления/онтологических уровней/мета-моделирования — это условная нарезка объектов предметной области по уровням иерархии отношений классификации и специализации. Вся иерархия при этом называется онтологией (и разные варианты этой иерархии имеют свои отдельные имена, часто это имена стандартов интеграции данных, где декларируются верхние уровни абстракции для объектов и отношений в онтологических иерархиях), а если это небольшой кусочек без согласования с какой-то полной иерархией, то такое называют онтикой или какой-то моделью или мета-моделью. При этом слово «иерархия» (граф-дерево) нужно воспринимать с большой натяжкой, так как в онтологиях чаще встречаются решётки/lattices из теории теорий.