Światopogląd informatyczny jest to odmiana światopoglądu naukowego, to znaczy powstałego z istotnym udziałem wiedzy naukowej. Odmiana ta cechuje epokę informatyczną, która posiadła niewyobrażalnie wielkie moce obliczeniowe dzięki komputerom i Sieci. Mieć tego rodzaju światopogląd to znaczy rozumieć, że decydujące dla rozwiązywania wszelkich problemów jest posiadanie należytej informacji oraz odpowiedniej zdolności do jej przetwarzania, oraz rozumieć, od czego ta zdolność zależy i jak ona się ma do mocy obliczeniowej komputera.
Na rozumienie sprawy składają się zarówno wiedza, w tym przyjmowane pewniki oraz ich logiczne konsekwencje, jak też uświadomiona niewiedza, czy wyrastające z danej wiedzy problemy do rozwiązania. W obecnym szkicu omawiam cztery pewniki światopoglądu informatycznego. Piątym, jako szczególnie ważnym, zajmuję się w szkicu następnym.
* * *
Światopogląd informatyczny określam krócej jako informatyzm. Niejeden -izm rodzi się w głowie filozofa i dostaje nazwę od jego imienia (jak platonizm). Inne powstają w wyniku anonimowych procesów społecznych i dopiero po jakimś czasie zostają przez kogoś nazwane (jak chrystianizm). Mamy tu do czynienia raczej z drugiego rodzaju przypadkiem; nazwa wisi niejako w powietrzu, ale potrzebny jest jakiś impuls, żeby weszła w użycie.
Prekursorem, którego światopogląd zasługuje na takie określenie jest Leibniz. Postrzegał on świat jako wysoce uporządkowaną strukturę złożoną z układów przetwarzających informację, które nazywał divina automata, przetwarzanie zaś informacji utożsamiał z obliczaniem. Zaliczał do tej kategorii wszystkie indywidua (monady), a empirycznym jej istnienia świadectwem były dlań organizmy. Jest to mocna postać informatyzmu. Czy można go przyjąć w tej postaci? Nie wydaje się, żeby współczesna nauka była gotowa do odpowiedzi. Czy elektrony prące tuż po wielkim wybuchu, za sprawą grawitacji, do łączenia się z protonami w atomy wodoru, czyniły to pod wpływem zaprogramowanego wewnątrz impulsu, jak to czyni pęd roślinny kierując się ku słońcu? Tego nie wiemy. Co do organizmów – zgoda; co do reszty, pozostaje wstrzymać się od sądu.
Informatyzm wychodzi od dwóch pojęć: pomiaru informacji oraz przetwarzania informacji. Skoro informację można mierzyć i przetwarzać, podobnie jak materię i energię, to jest ona czymś podobnie realnym, trzecią obok tamtych sferą rzeczywistości. Co więcej, zachodzą między nimi takie realne relacje, jak ta, że informacja jest konieczna do przetwarzania materii (czego przykładem sterowana automatycznie obrabiarka), jak i do przetwarzania energii (np. wiedza z termodynamiki jest niezbędna w budowie silników). Z drugiej zaś strony, przetwarzanie informacji wymaga sprzętu i zasilania, czyli materii i energii. Tak pojęta realność informacji to pierwszy pewnik informatyzmu; nie jest on trywialny, skoro nie przez każdego filozofa jest akceptowany (odrzucał go zdecydowanie np. Tadeusz Kotarbiński).
Pomiar informacji sięga termodynamiki Ludwiga Boltzmanna (1844-1906), gdzie informacja jest pojmowana jako odwrotność stanu nieuporządkowania (entropii), a że porządek jest mniej prawdopodobny od nieporządku, informację traktuje się jako funkcję będącą odwrotnością prawdopodobieństwa, będącego czymś mierzalnym. Adaptacja tej idei w technologii komunikacji (Claude Shannon) oraz w metodologii i filozofii nauki (Karl Popper) to kolejne etapy badań nad miarą informacji.
Przetwarzanie informacji, choć praktykowane przez żywą przyrodę i umysł ludzki odkąd one istnieją, stało się uświadomioną kategorią pojęciową wraz z pierwszą definicją komputera daną przez Alana Turinga w roku 1936. Ścisłą nauką o przetwarzaniu informacji jest logika od samych jej starożytnych początków, ale jest ona ograniczona do pewnego typu przekształceń, mianowicie takich, w którym prawdziwość jednych zdań udziela się innym na mocy pewnych reguł przetwarzania zdań.
Od badań Alana Turinga (1936) pojmuje się przetwarzanie informacji jako proces przekształcania ciągów symboli prowadzący do takiego ciągu, który wyraża rozwiązanie problemu, a dokonuje się pod kierunkiem algorytmu czyli bardzo precyzyjnych (tj. bez luk i bez odwoływania się do intuicji) instrukcji przekształcania symboli. Gdy taki algorytm jest realizowany przez urządzenie fizyczne, nazywa się programem. Że przetwarzanie informacji jest obliczaniem – to drugi pewnik informatyzmu. Ten też nie jest trywialny. Większość się pewnie zgodzi, że logiczne przetwarzanie informacji, czyli wnioskowanie, jest obliczaniem. Ale już takie jej przetwarzanie, jak przekład tekstu na inny język, malowanie portretu, poszukiwanie jakichś danych w pamięci etc. raczej nie uchodzą za obliczenia. Dopiero na pewnym poziomie wiedzy informatycznej powstaje tego rodzaju świadomość, a ma ona ważkie konsekwencje praktyczne. Wskazuje bowiem, co czynić, żeby przetwarzanie informacji móc powierzyć komputerom: trzeba informację zakodować cyfrowo.
Nim doszło do odkrycia kolejnego pewnika, powszechny był w świecie nauki pogląd, że każdy problem obliczeniowy da się rozwiązać na gruncie należycie kompletnego systemu arytmetyki, i że takie systemy istnieją (standardem w tej mierze stała się arytmetyka Peano , tak nazwana od jej twórcy). Kurt Gödel w 1931 i Alan Turing w 1936, a także inni badacze, wykazali, że nie ma i być nie może tak kompletnego systemu arytmetyki liczb naturalnych, żeby dał się w nim rozwiązać algorytmicznie każdy bez wyjątku problem obliczeniowy; innymi słowy: w każdym stanie teorii arytmetycznej muszą w niej istnieć problemy nierozwiązywalne rachunkowo czyli za pomocą algorytmu. Stało się więc rzeczą niewątpliwą istnienie w arytmetyce problemów nierozwiązywalnych algorytmicznie — trzeci pewnik informatyzmu.
Kompletowanie w tym szkicu listy pewników informatyzmu jest z natury rzeczy dość arbitralne. Kieruję się w nim doniosłością praktyczną tez awansowanych do rangi pewników, takiej bowiem doniosłości oczekuje się od światopoglądu. Mając pewnik trzeci stwierdzający ograniczoność metody algorytmicznej, a więc ograniczoność komputerów, byłoby praktycznie mieć jeszcze taki, który wskazywałby drogę przezwyciężania tej ograniczoności, odpowiednio poszerzając zakres zastosowań komputera. Pouczające są w tym względzie te momenty w historii nauki, gdy istniała już teoria empiryczna w fizyce, a szukano dla niej modelu w postaci teorii matematycznej umożliwiającej rachunki; z niech powinno wynikać, jakie dane pomiarowe byłyby dla danej teorii empirycznej testem jej poprawności. Póki takiego teorii nie ma w istniejącym repertuarze matematyki, nie da się przeprowadzić tego rodzaju testów. Okazuje się, że geniusz matematyczny potrafi takie środki rachunkowe stwarzać nawet na bardzo wygórowane potrzeby, np. mechaniki kwantowej (Heisenberg, Schrödinger). Z taką praktyką badawczą zgodne są wyniki badań logicznych Gödla (1931, 1936), których sens oddaje z grubsza pewnik czwarty: sukcesywna uzupełnialność aksjomatów i metod (algorytmicznych) umożliwiająca rozwiązania nowych problemów. Sukcesywność oznacza, że nie da się raz na zawsze stworzyć systemu dającego środki rozwiązywania wszelkich problemów, ale można system tak uzupełniać, żeby każdorazowo mógł podołać pewnej klasie nowych problemów.
Kto zna i rozumie te pewniki oraz docenia ich doniosłość teoretyczną i praktyczną, ten osiągnął pierwszy stopień wtajemniczenia w światopogląd informatyczny. Jest jeszcze drugi stopień, tym od pierwszego odmienny, że nie pewniki go stanowią, ale pytania i to tak trudne, że nie oczekujemy odpowiedzi w jakiejś przewidywalnej przyszłości. Tym nie mniej, trzeba te pytania dobrze zrozumieć, żeby doświadczyć zagadkowości świata. To doświadczenie jest nieodłączne od światopoglądu mieniącego się rozumnym, a takim mieni się informatyzm.
Na osobne rozważenie zasługuje fenomen dynamicznego wzrostu potencji obliczeniowej, o czym traktuje pewnik piąty; jest on powiązany treściowo z czwartym (nie pretenduje się tu bowiem do dedukcyjnej niezależności pewników), ale z racji heurystycznych wart jest potraktowania go osobno.
Zamierzałem odnieść się szczególowo do poszczególnych pewników, lecz zastanawiając się nad nimi, uświadomiłem sobie rzecz chyba kluczową.
Otóż pierwszym naukowym zadaniem (i wyzwaniem) informatyzmu powinno być objaśnienie pojęcia informacji. Jest to pojęcie niezwykle złożone, czego dobitnym wyrazem jest wielość dyscyplin, które się nim posługują (m.in. fizyka, biologia, informatyka, psychologia, cybernetyka, filozofia, nauki o komunikacji).
Ze wzgledu na tę wielość można mówić o różnych aspektach czy też wymiarach informacji, na przykład: 1) fizykalnym – każda informacja ma jakiś nośnik; 2) strukturalnym – informacja ma zawsze jakąś strukturę, mówi się też, że ustrukturyzowanie czegoś czyli uporządkowanie jest informacją (czyli czymś więcej niż materialny substrat); 3) komunikacyjnym – informacją zwie się (chyba najbardziej powszechnie) tresć pewnego przekazu; 4) poznawczym – informacje dostarczają wiedzy, choć nie są z wiedzą tożsame.
Z punktu widzenia filozofii można mówić też o ontologicznym (czyli najbardziej pierwotnym i głębokim) wymiarze informacji; z tego punktu widzenia każde indywiduum byłoby złożone z materii i informacji. Zespolona z materiią informacja byłaby jakimś jej sposobem uporządkowania, jednocześnie jednak sterowałaby (niekoniecznie deterministycznie) działaniami indywiduum (aktywizowałaby zawarte w tejże materii mozliwości). Byłoby to pojęcie pokrewne arystotelesowej formie, lecz bardziej konkretne i zrozumiałe. W jego zrozumieniu pomaga nam współczesna nauka i technika (a nie tylko mglista metafizyka): wiemy bowiem, że kod DNA (zakodowana biologicznie informacja) steruje rozwojem organizmów, a rozmaite algorytmy (informacja zakodowana komputerowo) kierują pracą automatów.
Mamy zatem pierwszy poważny cel informatyzmu: rozjaśnić maksymalnie pojęcie informacji, które leży przecież u jego podstaw.
Rozmyślając nad pojęciem informacji i jego różnych wymiarach, ale także o fundamentach czy też pewnikach informatyzmu, nie sposób pominąć stosunku informacji do danych. Dane możemy określic wąsko jako tworzywo maszyn informatycznych, np. ciagi zerojedynkowe pzretwarzane przez maszyny cyfrowe (reprezentujace dźwięki, obrazy, filmy itd). Szeroko natomiast możemy określić dane jako informację zakodowaną, czyli zapisaną w pewnym kodzie (niekoniecznie musi to być kod komputerowy, może być bioogiczny lub jeszcze inny).
I teraz powstaje pytanie: czy informację da się zredukować do danych, a jeśli tak to do danych pojętych szeroko czy wąsko? Wydaje mi się, że odpowiedź na to pytanie wyznacza jakiś bardziej szczegółowy wariant światopoglądu informatycznego.
Wydaje mi się dalej, że pierwszy pewnik informatyzmu (realność informacji) dotyczy informacji pojętej ogolnioe (tj, nie zredukowanej do danych).
Natomiast trzy następne pewniki (przetwarzanie informacji jest obliczaniem, istnieją problemów nieobliczalnych, istnieją metody sukcesywnego pokonywania baroery nieobliczalności) dotyczą informacji zredukowanej do danych i to danych pojętych wąsko (symbolicznie, w postaci możliwej do przetwarzania przez komputery, t to chyba cyfrowe).
Mam nadzieję, że swoimi wątpliwościami, wzmoglem tylko to, co nazwałeś Witoldzie uświadomioną niewiedzą zwolenników informatyzmu.
W kolejnym komentarzu obiecuję odnieść się szczegółowo do Twoich pewników.
To prawda, że pewnik 1 dotyczy informacji jako obiektu abstrakcyjnego, a drugi danych jako obiektów fizycznych, ale to nie znaczy, że ten drugi nie dotyczy informacji. Też dotyczy, tyle że pośrednio. Istnieje bowiem relacja reprezentacji, która przyporządkowuje porcje informacji (pieces of information) elementom zbioru danych (items of data). Dość szeroko traktuje o tym odcinek “1.3. Information-processing through data-processing” w książce “Mechanization of Reasoning in a Historical Perspective”, która jest dostępna w Google Books.
Jej adres internetowy jest tak długi, że się nie mieści w tej ramce, więc podaję miejsce, z którego jest link do tej książki.
http://marciszewski.eu/index.html
Zastanawiałem się, ile z tego odcinka nadawałoby się do książki “Umysł – komputer – świat”, ale gdzieś trzeba położyć kres jej tendencji do pączkowania.
Rozpoczynam tym kometarzem serię uwag poświęconych kolejnym pewnikom informatyzmu czyli światopoglądu informatycznego.
Oto komentarz do pewnika pierwszego.
Pewnik ten brzmi: “Informacja jest czymś realnym”, albo w postaci rozwiniętej (co domniemuję z kontekstu): “Obok materii i energii istnieje informacja”.
Z treści wpisu wynika też czworakie rozumienie informacji: a) jest to pewna sfera rzeczywistości, b) jest to tworzywo maszyn informatycznych (maszyn przetwarzających informację, a nie materię czy energię), c) jest to sposób uporządkowania czy uorganizowania materii (informację przeciwstawia się entropii, a więc pojęciu fizykalnemu), d) jest to treść pewnych wyrażeń (np. formuł logicznych).
Mając wyodrębnione te znaczenia, można zadać pytania: 1) Czy są one do siebie sprowadzalne?, 2) Czy są jakieś inne ważne znaczenia?, 3) Które ze znaczeń jest najbardziej pierwotne? 4) Jak przy każdym ze znaczeń wygląda sprawa realności informacji?
Odniosę się do tych pytań po kolei.
Odnośnie 1). Wydaje mi się, że znaczenie a) sprowadza się do c), bo informacja jest strukturalną sferą rzeczywistości, to znaczy badając rzeczywistość materialną pod kątem jej uporządkowania, urganizowania, czyli zawartych w niej pewnych struktur odkrywamy nową sferę rzeczywistości (raczej sferę realną; chyba żeby ktoś upierał się,że porządek czy struktura nie istnieje realnie, lecz jest sztucznie narzucony przez poznający podmiot).
Wydaje mi się dalej, choć tu jest więcej wątpliwości, że znaczenie d) można sprowadzić do b), bo wyrażenia językowe (w tym formuły logiczne) daje się zakodować jako dane przetwarzane przez maszyny informatyczne.
Zachodzi też arcyważne pytanie, czy wszystkie ze znaczeń nie sprowadzają się do znaczenia c), które okazałoby się w ten sposób pierwotne — o czym dalej.
Odnośnie 2). Wydaje mi się, że można podać inne ważne znaczenia. Na przykład: znaczenie komunikacyjne – informacja jako treść przekazu odziaływująca jakoś na odbiorcę (np. poznawczo, emocjonalnie, motywująco…), i znaczenie poznawcze – informacja jako treśc przekazu rozbudowujaca wiedzę odbiorcy (byłyby to znaczenia pokrewne wariantowi d), akcentujace jednak funkcje (pragmatyczne?) informacji).
Jest jednak jeszcze znaczenie inne, neutralne ontologicznie czyli neutralne względem kwestii istnienia informacji. Nazwijmy je znaczeniem eksplikatywnym. Otoż można informację rozumieć, podobnie jak materię i energię, jako pewną kategorię wyjaśniającą, użyteczną w naukowym (ale także codziennym) objaśnianiu zjawisk. Kategoria ta byłaby najbardziej przydatna w opisie takich zjawisk/procesów jak sterowanie zmianami (sterowanie wymaga schematu/algorytmu, który jest informacją) czy komunikacja (komunikacja wymaga przetworzenia jednej postaci informacji w inną). Użyteczność tej kategorii wyjaśniającej jest szczególnie widoczna dziś, gdy zjawiska sterowania i komunikowania są niezwykle powszechne, a w dużej mierze zautomatyzowane.
Odnośnie 3) Wydaje mi się, że znaczenie c) [informacja jako sposób uporządkowania, uorganizowania] jest pierwotne; pozostaje jednak pytanie, czy nie jest to znaczenie zbyt ogólne, które wydobywa najbardziej istotną cechę informacji, pomija jednak cechy inne, które towarzyszą pewnym szczególnym formom informacji (np. informacja jako tresc przekazu to coś więcej niż pewna struktura).
Odnośnie 4). Przy każdym znaczeniu mamy do czynienia z czymś realnym.
Przy znaczeniach a) i c) dysponujemy pewnymi fizykalnymi metodami pomiaru entropii czy prawdopodobieństw, umiemy też wyodrębniać i opisywać różne struktury (np. wewnątrz-cząsteczkowe, wewnątrz-komórkowe i inne).
Przy znaczeniu b) informacja jest tożsama z danymi maszyn, które można wprawdzie traktować abstrakcyjnie (np. jako przedmiot informatyki teoretycznej, badając własności różnych typów danych i operujących na nich algorytmów), ale są one jednak czymś konkretnym (są to konkretne kody, mają też konkretne reprezentacje fizykalne, np. jako ciągi impulsów elektrycznych).
Przy znaczeniu d) mogą się rodzić wątpliwości, ale jeśli uznać, że treść wyrażeń językowych może zawsze przybrać postać konkretnych zapisów (również danych wewnątrz maszyn), to też trzeba zgodzić się na realność tejże treści.
Konkludując zatem: pewnik pierwszy uważam za pewny, a powyższe uwagi miały na celu wyeksponowanie różnorodności form realnie istniejącej w świecie informacji.
Gdyby zaś ktoś chciał zachować ontologiczną neutralność wobec kwestii istnienia informacji, to zawsze może przyjąć jej znaczenie eksplikatywne, w myśl którego jest ona pewną niezbędną, równorzędną wobec materii i energii, kategorią opisu zjawisk.
Dziękuję za nowy komentarz. W pierwszym podejściu, uwagi z wyjątkiem
ostatniej (przed konkluzją) co do celowości rozszerzenia czy sprecyzowania
pojęcia informacji będą zdecydowanie pomocne, a w szczegółach zastanowię
się nad nimi, gdy będę dokonywał inkorporacji tych szkiców w tekst
odpowiedniego eseju w książce. Ciekawie zapowiada się dyskusja nad uwagą
do znaczenia d. Cytuję.
“Przy znaczeniu d) mogą się rodzić wątpliwości, ale jeśli uznać, że
treść wyrażeń językowych może zawsze przybrać postać konkretnych zapisów
(również danych wewnątrz maszyn), to też trzeba zgodzić się na realność
tejże treści.”
Zestawiam to z cytatem z poprzedniego komentarza: “powstaje pytanie: czy
informację da się zredukować do danych, a jeśli tak to do danych pojętych
szeroko czy wąsko?”
Czy godzi się arystotelikowi redukować formę do materii? Bo chyba tej
drugiej odpowiadają dane jako fizyczne napisy. Co do mnie, podtrzymuję
pogląd z książki cytowanej w moim poprzednim komentarzu, że dane oraz
elementy dziedziny informacji stanowią w procesie przetwarzania informacji
dwa skorelowane ciągi, bez możliwości redukowania informacji do danych.
Jest to, oczywiście, platonizm typu gödlowskiego.
Czy jestem arystotelikiem – tego nie wiem, choć faktycznie widzę w informatyzmie piękną możliwość nowoczesnego ujęcia i objaśnienia zarazem arystotelesowego hylemorfizmu…
W przypadku danych (również takich, które odpowiadają wyrażeniom językowym) nie moze być mowy o redukcji formy do materii. Również dane mają pewną strukturę, czyli sposób uporządkowania składników, a więc formę.
Zachodzi oczywiście pytanie czy struktura-forma na poziomie danych (np. zakodowanych maszynowo wyrażeń językowych) może odzwierciedlać adekwatnie strukturę-formę na poziomie informacji (wyrażeń rozumianych jakoś przez świadomy umysł)?
Trzeci pewnik informatyzmu (istnienie problemów nieobliczalnych, czyli nierozwiazywalnych za pomocą maszyn Turinga) sugeruje, że nie zawsze jest to możliwe (choć z pewnym zastrzeżeniem, że chodzi o dane cyfrowe).
Ale tylko sugeruje, bo przyczyna pewności trzeciego pewnika może tkwić w materii a nie formie; materia umysłu-mózgu może bowiem różnić się istotnie od materii maszyny. Czy też tak to widzisz?
Piszesz:
“przyczyna pewności trzeciego pewnika może tkwić w materii a nie formie; materia umysłu-mózgu może bowiem różnić się istotnie od materii maszyny.”
Co do zdania po średniku, to jest to moja ulubiona myśl. Poprzednie zdanie podoba mi się jako metafora, jeśli ją dobrze rozumiem, to chodzi o to, że intersubiektywna pewność dowodu sformalizowanego czy algorytmu bierze się z jego fizyczności (co zawsze podkreślam, gdy przytaczam definicję algorytmu), dzięki czemu polegamy na spostrzeżeniach zmysłowych, które są bardziej intersubiektywne i sprawdzalne niż intuicje intelektualne. A ponieważ intuicje są zakodowane w danych (w “materii”) pośrednio i one ulegają sprawdzeniu. Jest to myśl rozprowadzona w odcinku 1.3 w “Mechanization of Reasoning”. Zob.
http://marciszewski.eu/index.html, gdzie jest link do tej książki.
Zgodnie z zapowiedzią kontynuuję serię komentarzy do kolejnych pewników.
Oto komentarz do drugiego pewnika informatyzmu, który brzmi: „Przetwarzanie informacji jest obliczaniem”.
Pewnik ten budzi moje wątpliwości. Zależy to po części od sposobu rozumienia terminu „informacja”, ale nie tylko.
Po pierwsze. Jeśli zgodzić się na szerokie znaczenie terminu „informacja”, zgodnie z którym trzeba odróżnić informację od danych (czyli informacji w określony sposób zakodowanej, np. liczbowo, w postaci zrozumiałej dla komputerów cyfrowych), to wcale nie wiadomo, czy przekształcanie informacji przez umysł da się sprowadzić do przetwarzania danych przez komputer (czyli na najniższym poziomie reprezentacji do jakichś obliczeń).
Inaczej i krócej: choć komputer przetwarza dane licząc, to umysł może przetwarzać informacje robiąc coś ponadto.
I nawet jeśli uznamy, że nigdy nie będziemy mogli lepiej intersubiektywnie opisać przetwarzania informacji przez umysł niż za pomocą przetwarzania danych rzez komputer, to trudno się zgodzić od razu na wstępie, że nie istnieje różnica między umysłem i komputerem a w konsekwencji między informacją i danymi. Lepiej taką różnicę założyć i dopiero sprawdzać, czy da się takie założenie utrzymać.
Wolałbym więc “łagodniejszą” postać pewnika II z zamianą terminu „informacja” na termin „dane”. Otrzymalibyśmy wówczas: „Przetwarzanie danych jest obliczaniem” z wcześniejszym wyjaśnieniem, że „Najlepiej poznaną formą informacji są dane”.
Po drugie. Nawet jeśli zgodzimy się na węższe rozumienie informacji jako danych (które to znaczenie pojawia się w wielu kontekstach informatycznych), to i tutaj rodzą się wątpliwości co do tożsamości „przetwarzanie danych = obliczanie”.
Przyznam się, że zawsze miałem kłopot z akceptacją tej tożsamości. To prawda, że w pamięci komputera (nie tylko zresztą cyfrowego) na najniższym poziomie reprezentacji (w komputerach cyfrowych jest to poziom binarny), wszelkie dane są reprezentowane jako liczby, a operacje na nich jako obliczenia.
Są to jednak i reprezentacje, i obliczenia bardzo szczególne. Dane w pamięci maszyny mają określoną formę i ta forma odróżnia je od zwykłych liczb. Forma ta przejawia się zresztą na różnych poziomach – na poziomie komunikacji człowieka z maszyną istotne jest, czy dane mają formę obrazów, tekstów itp.; na poziomie reprezentacji wewnątrz maszyny formą można nazwać typ struktury danych która wiąże dane (np. tablica, lista, drzewo itp).
Jednym słowem: dane przetwarzane algorytmicznie przez maszynę trzeba odróżnić od suchych liczb będących przedmiotem operacji arytmetycznych. To zresztą decyduje o tym, że istnieje informatyka jako nauka autonomiczna i odrębna od arytmetyki. Wielu pojęć, twierdzeń i metod informatyki nie dałoby się ani przedstawić, ani zrozumieć bez odniesienia do specyficznej formy owych zapisów liczbowych, które przetwarzają maszyny.
Będzie to może porównanie karkołomne (bo znowu odwołujące się do pradawnych terminów arystotelesowych), ale wydaje mi się, że liczby trzeba przyrównać do materii danych, a ich specyficzną strukturę do formy danych. Dane zatem, będąc złożeniem liczbowej materii i informatycznej już formy, są czymś więcej niż liczbami. Przetwarzanie danych jest zatem czymś więcej niż serią działań arytmetycznych na liczbach.
Na koniec przyszło mi do głowy, że być może jest to kwestia terminologii. Mówiąc bowiem ogólnie „obliczanie” (a nie „liczenie”, czy „wykonywanie działań arytmetycznych”) dopuszczamy wielość form tegoż obliczania i nie przesądzamy z góry, o jakie postaci obliczeń i na jak ustrukturyzowanych liczbach chodzi.
Wolałbym jednak terminologię bardziej zdecydowaną, lepiej podkreślającą autonomię informatyki i jej metod (wobec matematyki na przykład).
Dlatego też nieadekwatne (i mylące) wydawały mi się zawsze określenia typu „obliczeniowe modele umysłu” i „obliczeniowa teoria umysłu”. Wolałbym mówić „informatyczne modele umysłu” i „informatyczna teoria umysłu”, zakładając że adresat tych określeń wie, iż na najniższym poziomie reprezentacji współczesne maszyny informatyczne (w tym cyfrowe) wykonują jakieś obliczenia. Celowo napisałem „współczesne”, bo może się zdarzyć, że maszyny przyszłości będą działać jakoś inaczej, np. wykorzystując do przetwarzania danych żywe komórki, o których wszak nie wolno przesądzać, że tylko obliczają.
Autopoprawka
Winien jestem sprostować pewne niedopowiedzenie w pewniku drugim. Powiedzenie “przetwarzanie informacji jest obliczaniem” sugeruje, że w domyśle jest “każde”, co nie byłoby prawdą. Np. opuszczenie jakiegoś słowa jest przetworzeniem zdania, ale żadnym obliczaniem. Intencja jest taka, że obliczaniem jest każde przetwarzanie informacji przez komputer cyfrowy. A co z analogowym? Jestem przekonany, że też; z tą różnicą, że w obliczaniu analogowym występują, z racji ciągłości, także liczby rzeczywiste, a zapewne też nieobliczalne. Jest to kwestia otwarta, którą podejmuję w nowej wersji eseju 17 (znajdzie się ona niebawem w katalogu aleph.mar).
Pozostanę jednak przy swoim, że komputer cyfrowy/analogowy przetwarza dane (a niekoniecznie informacje; jeśli uznać, że to umysł przetwarza informacje), stąd też co najwyżej mogę się zgodzić, że [przetwarzanie danych jest obliczaniem]. Choć to znowu jest obiekcja, że dane niekoniecznie redukują się do liczb, a ich przetwarzanie do operacji na liczbach. Przy danych (takich jak listy nazwisk, teksty, obrazki itp) mamy do czynienia ze specyficzną ich formą, która stanowi abstrakcyjny przedmiot informatyki, a nie matematyki (a jeszcze węziej: arytmetyki). Pomijanie tejże formy grozi pomicięciem istoty danych. Jednym słowem: budzi moje wątpliwości reducjonizm obliczeniowy. Nawet jeśli to tylko sprawa terminologii, to wolałbym terminy mniej mylące.
Przypuśćmy, że komputer na moje żądanie obliczy wartość liczby pi do tysiącznego miejsca. Patrząc na wydruk, dostaję odpowiedź na moje pytanie. Czy taka odpowiedź nie jest informacją? Jest.
Nie widzę tu dylematu. Sprawa wygląda podobnie, jak z dowodem sformalizowanym. Wykonując taki dowód, przetwarzam jedne ciągi symboli w inne ciągi, a więc przetwarzam dane. Ale gdy dochodzę do konkluzji, nie interesuje mnie jej geometryczny kształt. Ta wyrażana przez nią informacja, inna niż ta w przesłankach, od których zaczęło się przetwarzanie. skądś się ona wzięła, a nie mogła powstać inaczej, jak w wyniku kolejnego transformowania informacji.
Nasuwa mi się takie proste (może aż prostackie) porównanie: robiąc skręt kierownicą, robię tym samym skręt kołami. Pierwsze nie wyklucza drugiego, a nawet jest drugiego przyczyną.
Mi chodzi o rzecz następującą. Zakładając wstępnie , że istnieje różnica między danymi a informacją, mogę postawić hipotezę, że umysł (jako system pzretwarzający informacje) różni się od komputera (jako systemu przetwarzającego dane). Bez tego zalożenia hipoteza takiej nie mógłbym postawić. Stawaiając zaś tą hipotezę, nie przesądzam czy jest prawdziwa czy fałszywa — mogę się dopiero nad nią zastanawiać.
To że umysł moze przetwarzać dane tak jak komputer wydaje się oczywiste — zwłaszcza, że dzieje się to również wtedy, gdy umysł posługuje się komputerem jako swoim narzedziem (przedłużeniem); wtedy pośrednio pzretwarza dane. Może również przetwarzać dane działając tak jak komputer, chociażby wtedy, gdy wyprowadza twierdzenie w systemie formalnym lub rozwiązuje zadanie matematyczne przechodząc algorytmicznie od tego co dane, to tego co szukane.
Być może jednak umysl potrafi działać jakoś inaczej , tj. przetwarzać coś czego nie da się zakodowac komputerowo, a da się np. pokazać lub przekazać bezposrednio innemu umysłowi. To coś byłoby szersze od danych. I można by nazwać to właśnie informacją. Czy tak jest nie wiem, ale gdy nie poczynię różnicy między danymi a informacją nie mogę się nad tym zastanowić.
Wydaje mi się, że akt intuicji, w którym jakiś X, np. matematyk, doświadcza oczywistości pewnego faktu można nazwać uzyskaniem pewnej informacji, a serię takich aktów prowadzących do nowych informacji można nazwać przetworzeniem informacji. Wydaje mi się też, że do takiego samego stanu (czyli do tych samych informacji) osoba X może doprowadzić osobę Y w jakiś sposób pośredni, np. naprowadzając ją na “dobry trop” celnymi pytaniami. Jeśli osoba Y doświadczy tych samyhc intuicyjnyhc przeżyć, posiądzie tę samą informację co X (bez przetwarzania danych).
Napisałem “wydaje mi się”, bo nie jestem tego pewien; ale niepewność swoją mogę wyrazić tylko wówczas, gdy założę, że informacja różni się od danych. Jeśli tego nie założę, przesadzę a priori, że umysł zawsze przetwarza (intersubiektywnie dostępne) dane, a więc w zasadzie jest jakimś komputerem. Dlatego że nie chcę tego przesądzać, a chcę się nad tym zastanawiać, nadaję tym dwóm terminom inne znaczenia (dla którego to wyboru istnieje dodatkowo pewne uzasadnienie w języku powszechnie używanym).