Эссе 2. Методология науки в информационном обществе
Скачать 39.83 Kb.
|
НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ» Факультет Информационных технологий
ЭССЕ На тему: «Методология науки в информационном обществе»
МОСКВА 2023 г. Содержание Введение 4 1. Понятие информационного общества. 4 2. Информационные методы в науке. 9 3. Проблема автоматизации научных исследований 12 4. Роль науки в жизни информационного общества 13 Заключение 15 Список используемой литературы 16 ВведениеВ последние годы в связи со стремительным развитием вычислительной техники в науке появились новые области знаний, новые методы научных исследований. В наше время почти невозможно представить научную деятельность без вычислительной техники. Имеет место также обратное влияние. Развитие науки, в частности увеличение областей знаний, не востребованных техникой, привело к ряду новых открытий, и, как следствие, этого ещё более масштабному развитию техники. В данном реферате будет предпринята попытка анализа положения науки в информационном обществе. Будут рассмотрены методы научных исследований показывающих, насколько тесно интегрирована наука в информационное общество. Актуальность проблемы очевидна. Множество литературы было написано по поводу того, как наука определяла общественное развитие в предыдущие исторические периоды. Многие футурологи и историки, социологи уже изложили своё видение поставленной проблемы. Этот реферат предполагает некоторое обзор и обобщение этих положений, а также формулировку точки зрения автора. В реферате использованы статьи философов1, специалистов в области инфодинамики2, соционики3, футурологии4. Также приводятся точки зрения специалистов, которые заняты созданием информационной базы постиндустриального общества – программистов5, специалистов в области математического и имитационного моделирования6. Работа построена следующим образом: в первой главе рассматривается понятие информационного общества, каким образом оно сформировалось, и как развивалось. Во второй главе рассматриваются научные методы, основанные на передаче и обработки информации. В третьей главе рассматривается вопрос: почему нельзя полностью автоматизировать научные исследования и передать эту функцию устройствам по обработке информации, т.е. проблемы создания искусственного интеллекта. 1. Понятие информационного общества.Информационное общество является определенным этапом развития техногенной цивилизации. Сама техногенная цивилизация довольно поздний продукт человеческой истории. Ее формирование относится к ХУ-ХУП столетиям в Европе с последующей экспансией в различные регионы мира, особенно в эпоху великих географических открытий. Эта цивилизация получила название западной цивилизации. На протяжении ее последующей истории темпы развития общественной жизни убыстряются, экстенсивное развитие заменяется интенсивным, ценностью становятся сами инновации. Информационное общество выросло из индустриального, вобрав в себя его характерные черты. Индустриальное общество - этап развития техногенной цивилизации. Это общество основано на развитии крупного машинного производства, постоянном возрастании объема этого производства, его экстенсивном развитии, покорении природных богатств, проникнуто идеями роста и прогресса. & соответствии с этим формируется потребление, рынок, социальная организация, культура и наука. По мере выявления пределов экстенсивного развития производства возникает необходимость перехода к новому экономико-социальному устройству, новому отношению к знаниям и природе, чем и обуславливается переход к следующему этапу техногенной цивилизации. Этот переходный период характеризуется неимоверно возросшей скоростью перемен, их радикализмом и глобальным характером, смешанным характером технологий, экономики, социально-политических устройств и чередой усиливающих друг друга кризисов во всех сферах общества. В результате всего этого зарождающиеся уклады информационного общества на первых этапах своего становления развиваются на фоне укладов индустриального общества. Термином “постиндустриальное общество” (информационное) обозначают общество, в котором экономика в значительной степени сориентирована на сектор услуг, профессиональные и технические слои общества начинают доминировать, теодветическое знание является центральным, интеллектуальная деятельность, направленная на построение моделей, анализ систем, получает высокое развитие и способна к самоподдерживающему росту. Информационное общество - это общество, в котором социально-экономическое развитие зависят прежде всего от производства, переработки, хранения, распространения информации среди членов общества. «Мы вступаем в XXI век, - пишет Н.Н. Моисеев, - цивилизация которого будет пронизана электроникой подобно тому, как организм животного пронизан нервными волокнами... Представляет интерес работа Д.Белла «Третья технологическая революция и ее возможные социально - экономические последствия», которой автор определяет основные инновационные технологически процессы, лежащие в основе перехода к информационному обществу: - переход от механических, электрических и электромеханических систем к электронным, в результате чего произошло редуцирование конструктивных элементов и рост скорости передачи информации; - миниатюризация, т.е. значительное изменение величины конструктивных элементов, проводящих электричество или преобразующих электрические импульсы (транзисторы, чипы и т.д.); - дигитализация, т.е. дискретная передача информации посредством цифровых кодов; - программное обеспечение, позволяющее одновременно решать различные задачи без знания какого-либо языка на персональном компьютере. Процесс информатизации общества ныне приобрел глобальный характер и является стержнем научно-технического и социально-экономического развития. Процесс информатизации особенно характерен для передовых в техническом отношении стран, где он оказывает огромное воздействие на их жизнь. Во второй половине 60-х гг. люди осознали рост информации по экспоненциальной кривой, получивший название "информационного взрыва". Это особенно характерно для все убыстряющегося роста научных знаний. Если с начала нашей эры для удвоения научных знаний потребовалось 1750 лет, то второе удвоение произошло в 1900 году, а третье - к 1950 году, т.е. уже за 50 лет, при росте объема информации и эти полвека в 8-10 раз. К концу XX века объем знаний в мире возрастет вдвое, а объем информации увеличится более чем в 30 раз. Резкий рост объема информации сопровождается усилением требований в ее качеству (своевременности, полноте, достоверности, необходимости Оценки различных вариантов решений). Для обработки огромного массива информации стали необходимы специальные средства обработки этой информации. Существующие информационные средства со временем стали не справляться с обработкой и выдачей огромного потока информации, что привело к негативным явлениям, в частности, к росту объема неопубликованной и неиспользуемой информации, затруднению межъязыкового обмена. Возник «информационный тромбоз» - лавинообразный рост объема информации стал сопровождаться «информационным голодом», который был вызван физиологическими ограничениями человека в восприятии и переработке информации и трудностями в выделении нужной информации из общего информационного потока. В 1973 году в ФРГ вышел свод международных прогнозов под названием «Мир в 2000 году». В этом своде отмечалось: «Невиданный рост объема знаний все более и более затрудняет прямое участие человека в производстве информации и улучшении необходимых ему данных при допустимых (оптимальных) вариантах времени и затратах финансовых средств. Следует констатировать, что современные информационные системы просто не справляются с потоком информации, а их мощностей явно не достаточно. Последствия такого положения сказываются незамедлительно: большая часть поступает к потребителю со значительным опозданием; постоянно увеличивается объем неиспользованной информации. В некоторых отраслях уже ощущается нехватка необходимых данных, что чревато серьёзными последствиями. Лавинообразный поток информации требует Принятия безотлагательных мер по реорганизации существующей информационной системы» (Байнхауэр X., Шмакке Э. Мир в 2000 году. М., 1973, с. 47). Возникла настоятельная потребность не только в новых технических информационных системах, но и в разработке новых методов обработки. накопления и распространения информации. Все это дало мощный толчок развитию информатики, информационной техники (в частности, появлению микропроцессоров, персональных компьютеров и др.) и программного обеспечения. В конце XX века социальная значимость информации резко возросла в силу ряда причин. Увеличились информационные потребности людей и информация превратилась в массовый продукт. Возникает информационный рынок, платным товаром в котором выступает информация. Информационные преимущества становятся важной социальной силой, обладающие информацией обладают властью. В условиях ускоряющегося динамизма общественных изменений резко возрастает потребность в информации о происходящих изменениях для обеспечения своевременной реакции на них. Происходит сдвиг совокупного спроса в сторону информационных потребностей. Грядущее общество стали называть информационным, если в нем более 50% населения занято в сфере информационных услуг. Некоторые общественные организации считаю, что этот термин характеризует общество, в котором в изобилии циркулирует высокая по качеству информация, есть необходимые средства для ее хранения, распределения и использования. Информация легко к быстро распространяется по требованию людей в привычной для них форме и по стоимости эта информация доступна каждому. Важно подчеркнуть, что нельзя информатизацию общества сводить чисто к технико-технологическим проблемам. Информатизация общества представляет собой многогранный процесс, в котором технико-технологические, социальные, экономико-политические и культурные составляющие находятся в органическом единстве, качественно преобразуя буквально все сферы общественной и личной жизни. Становление информационного общества знаменует радикальные преобразования не только в сфере производственных структур и технологии, но главным образом в сфере социально-экономических отношений и в культуре, духовной жизни и быту. Поэтому информатизацию общества следует представлять в виде процесса овладения информацией как ресурсом управления и развития с помощью средств информатики с целью создания информационного общества и на этой основе - дальнейшего прогрессивного развития общества. В процессе информатизации общества выделяют этапы по области используемых в информатизации научных знаний: 1) Электронизация - совокупность чисто технических процессов, связанных с внедрением полупроводников. На этапе компьютеризации происходит распространение новейших коммуникационных технических средств, формируется техническая база информатизации. Этап собственно информатизации является по своей сущности социотехническим и социокультурным процессом производства и использования информации, в интересах человека и общества в целом. 2) Интелектуализация - процесс развития способности восприятия и порождения информации, т.е. повышение интеллектуального потенциала общества, включая использование искусственного интеллекта. Информатизацию общества следует трактовать как качественное совершенствование с помощью современных информационно-технических средств когнитивных социальных структур и процессов. Информатизация должна быть органически связана с процессами социальной интеллектуализации, что способствует существенному повышению творческого потенциала личности и ее информационной среды. По мнению ряда авторов, процесс информатизации включает в себя три взаимосвязанных составляющих: медиатизацию (от лат. Меdiаtus - выступающий посредником) - процесс совершенствования средств сбора, хранения и распространения информации; компьютеризацию процесс совершенствования средств поиска и обработки информации. Информационное общество качественно отлично от предшествующих, поскольку здесь главным фактором выступают не материальные, а идеальные факторы - знание и информация, в процессе получения, обработки, хранения и выдачи которых занято большинство членов общества. Д.С. Робертсон пишет, что «цивилизация - это информация, Она определяет экономику, технологию, искусство, философию и т.д. Информационные ресурсы ограничивают цивилизацию больше, чем физические» (Робертсон Д.С. Информационная революция. Нью-Йорк. 1990, с. 18). Информационное общество полностью не заменит информационное, подобно тому как индустриальное общество не вытеснело сельское хозяйство, а надстроинся над ним, выполняя роль стимула его развития. Как вещество, энергия и информация в своей взаимосвязи присущи материи, так информационная деятельность связана с деятельностью по переработке вещества и энергии. Эта связь проявляется уже в том, что само создание информационной техники и ее функционирование опирается на материально-энергетическую деятельность. Ныне трудно с достаточной степенью точности охарактеризовать все черты будущего информационного общества, хотя бы уже потому, что каждая из них выявляется в различной степени. Они выступают более или менее явственно, другие просвечивают как тенденции, трети можно уловить сквозь временной туман интуитивно. Неслучайно различные исследователи выделяют те или иные их существенные характеристики. Важным является и то, что становление информационного общества в различных регионах проходит и будет проходить по-разному, само это общество будет плюралистичным, многообразным в разных странах, что важно для процесса «естественного отбора», совершенствования в глобальном масштабе. И все же, анализируя движение общества то пути информатизации и видимые перспективны этого движения, можно в первом приближении выделить следующие основные черты будущего информационного общества: - главным общественным богатством является знание, которое в форме информации становится наиболее важным и значимым товаром, доступным для всех индивидов, организаций, социальных групп и общества в целом, неиссякаемым резервом человечества. Знания и способы, их практического применения замещают труд в качестве источника прибавочной стоимости. Как труд и капитал были центральными переменными в индустриальном обществе, так информация и знания становятся решающими переменными информационного общества. Таким образом, товарное производство, характерное для техногенной цивилизации, остаётся, только теперь наиболее ценным товаром выступает информация; - в совокупном знании все более заметную роль начинает играть научно-теоретическое знание. «Фактически теоретическое знание все больше становится стратегическим ресурсом, осевым социальным принципом, а университеты, исследовательские организации и интеллектуальные институты, где оно кодифицируется и обогащается, оказываются Лосевыми структурами нарождающейся цивилизации». (Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество..., с. 33-34); - общество в состоянии производить всю необходимую для своей Жизнедеятельности и для деятельности индивидов информацию, и прежде всего научную; - производится и функционирует необходимая информационная техника, которая обеспечивает возрастание объема и скорости передачи и обработки информации, предоставляет оператору в процессе его управленческой деятельности наглядное изображение информации на дисплее; - в обществе происходит процесс ускоренной автоматизации и роботизации всех сфер отраслей производства и управления; - информационная техника оказывает огромное и все возрастающее влияние на все сферы общества. Под воздействием накопления. Я смотрю на этот вопрос с той точки зрения, что достаточно ёмкий и точный термин будущему обществу уже подобран, но не существует точной меры информационной ценности. На эту тему Гейтс Б.7 писал: ”Впервые услышав выражение ‘информационный век’, я основательно призадумался. Я знал о железном и бронзовом веках - исторических периодах, названных так по тем новым материалам, из которых тогда делали инструменты и оружие. Тут все понятно. Но вот я читаю пророчества ученых о том, что скоро государства будут бороться за контроль над информацией, а не над природными ресурсами. Звучит весьма интригующе, но что подразумевается под 'информацией’? ….. Представляю, какие абсурдные разговоры могли бы вестись в деловом мире: ‘Сколько у Вас информации?’, 'Швейцария - великая страна, у них столько информации!’, 'Я слышал, индекс стоимости информации пошел вверх!’. Абсурдны они потому, что информация, хотя и играет все более значимую роль в нашей жизни, не является чем-то осязаемым и не поддается точному измерению, как материалы – 'лица' прежних эпох”. Под информационной ценностью можно подразумевать цену единицы информации действительно имеющей ценность (значимость) для общества. 2. Информационные методы в науке.Как уже было сказано, информационное общество будет иметь возможность высококачественно обрабатывать информацию. Обработка информации связанно с понятием алгоритма. Алгоритмы и информационные технологии могут использоваться для постановки научных экспериментов. Имитационное моделирование основано на информатизации (формализация, кодирование) математических законов, описывающих физические процессы. На основании научных законов строятся алгоритмы, или совокупность процедур, для определения характера поведения систем. Программа вычислительной машины — это то средство, при помощи которого реализуются и применяются алгоритмы. Физические объекты и математические структуры могут быть представлены в виде чисел и символов в вычислительной машине, а для манипулирования с ними в соответствии с алгоритмом можно написать программу. Выполнение программы для вычислительной машины приводит к изменению чисел и символов в соответствии с научными законами, что позволяет вывести следствия этих законов. Исполнение машинной программы во многом сходно с проведением эксперимента. Однако в отличие от физического объекта при обычном эксперименте объекты в вычислительном эксперименте не ограничены законами природы, а подчиняются законам, выраженным машинной программой, — лишь бы они были непротиворечивыми. Таким образом, вычисление расширяет сферу экспериментальной науки: оно позволяет проводить эксперимент в некой гипотетической области. Вычисление также расширяет теоретические исследования. По традиции все научные законы описываются в терминах определенного множества математических функций и конструкций, и своим развитием они обязаны как математической простоте, так и способности служить моделью для основных характеристик изучаемого явления природы. Научный закон, определенный при помощи алгоритма, может, однако, принимать любую непротиворечивую форму. Поэтому изучение многих сложных систем, которые не поддавались исследованию традиционными математическими методами, стало возможным с использованием машинных экспериментов или вычислительных моделей. Вычисление стало новым мощным средством, дополнившим ранее существовавшие методики теоретической и экспериментальной науки. Для проведения вычислительных экспериментов можно использовать машинную программу, реализующую законы движения электрона в магнитном поле. Такие эксперименты оказываются более гибкими, чем традиционные лабораторные эксперименты. Например, нетрудно придумать лабораторный эксперимент для изучения траектории электрона, движущегося под действием магнитного поля в телевизионной трубке. Однако ни один лабораторный эксперимент не сможет воссоздать условий, при которых электрон движется в магнитном поле нейтронной звезды. А машинную программу можно применить в обоих случаях. По моему мнению, идея имитационного моделирования, для проведения научных и экспериментов в последнее время получила широкую поддержку из-за возможности исследования неприводимых физических объектов. Это привело к появлению термина “Виртуальная реальность” – описывающего совокупность информационного, программного, алгоритмического и математического обеспечения задач имитационного моделирования комплексного характера (в отличие от специальных прикладных задач). Бил Гейтс, президент компании Microsoft, заработавший своё состояние на претворении идей информационного общества и информационной магистрали в жизнь, говорил: ”Хотите обследовать поверхность Марса? Гораздо безопаснее сделать это через виртуальную реальность. А как насчет мест, не доступных ни одному человеку? Кардиолог сможет плавно "пройти" по сердцу пациента и обследовать его так скрупулезно, как не позволит ни один медицинский прибор. Хирург - прежде чем взять в руки настоящий скальпель - сможет попрактиковаться в сложнейших операциях, моделируя самое экстраординарное ее течение”. Машинные эксперименты не ограничиваются процессами, происходящими в природе. Например, программа для вычислительной машины может описывать движение магнитного монополя в магнитных полях, хотя магнитные монополии не были обнаружены в физических экспериментах. Тем не менее можно реализовать в программе различные исключающие друг друга законы движения магнитных монополей. И снова после выполнения программы можно вывести следствия из гипотетических законов. Таким образом, вычислительная машина дает исследователю возможность экспериментировать в области гипотетических законов природы. Вычислительную машину можно также использовать для изучения свойств абстрактных математических систем. Во многих случаях математические эксперименты, выполняемые на вычислительной, машине, могут подсказать новые идеи, которые затем доказываются традиционными математическими методами. В современной науке рассматриваются системы, конструкция которых очень проста, а поведение крайне сложно. Изучение таких систем составляет новую область исследований, названную теорией сложных систем, в которой вычислительный метод играет центральную роль. Единственным методом, использующим в настоящее время информационные технологии и вычислительные машины, является моделирование (имитация). Возникает вопрос, является ли имитация в принципе наиболее эффективной процедурой или же математическая формула все же ведет к окончательным результатам более прямым путем. Чтобы ответить на этот вопрос, надо более глубоко изучить соответствие между физическим и вычислительным процессами. В результате научных исследований было выяснено, что прямая имитация — наиболее эффективный метод определения поведения некоторых клеточных автоматов. Не существует способа предсказать их эволюцию. Надо просто ждать, когда она произойдет. В физических науках по традиции внимание, прежде всего, сосредоточивалось на изучении вычислительно приводимых явлений (те явления которые допускают математическое описание и решение), для которых можно дать простое общее описание. Однако для реальных физических систем вычислительная приводимость является скорее исключением, чем правилом. По всей вероятности, многие физические и математические системы, для которых в настоящее время неизвестно простого описания, являются вычислительно неприводимыми. Единственным способом исследования таких систем служит либо физический, либо вычислительный эксперимент. Одним из следствий вычислительной неприводимости является то, что некоторые вопросы об окончательном поведении системы можно задать, но на них нельзя ответить в полной общности при помощи какого бы то ни было конечного математического или вычислительного процесса. Следовательно, такие вопросы надо считать неразрешимыми. В теории чисел, например, имеется много случаев, когда очень небольшие числа, обладающие специальными свойствами, многочисленны: такие числа можно найти, только проверив каждое число по очереди. В этих случаях ЭВМ становится основным оружием математических исследований. Основное различие между большинством существующих вычислительных машин и физическими системами или их моделями состоит в том, что вычислительные машины обрабатывают информацию последовательно, в то время как физические системы обрабатывают информацию параллельно. Внедрение ЭВМ в сферу научных исследований произошло сравнительно недавно, однако благодаря вычислениям уже создается новый подход ко многим проблемам. Они позволили изучать намного более сложные явления, чем можно было заранее предположить, и изменили направление и цели многих областей науки. Может быть, наиболее важным в науке является введение нового способа мышления. Научные законы теперь рассматриваются как алгоритмы. Многие из них изучены при помощи вычислительных экспериментов. Физические системы рассматриваются как вычислительные системы, обрабатывающие информацию почти тем же способом, что и ЭВМ. В результате стали возможны исследования новых аспектов природных явлений и возникло новое понимание задач, стоящих перед естественными науками. 3. Проблема автоматизации научных исследованийПроблема автоматизации научных исследований в информационном обществе, по моему мнению, требует создания самостоятельных информационно-управляющих устройств. Но эта задача не может быть решена в наше время. Обосновать это утверждение можно, рассмотрев некоторые положения науки, называемой инфодинамикой. В этой главе будут рассмотрены некоторые отрицательные последствия информатизации, на основе инфодинамики будет обосновано существование барьера, сдерживающего науку. Рассмотрим основные положения инфодинамики. В этой науке количество информации принято обозначать величинами ОНГ и ОЭ как степени неупорядоченности (энтропии). Общим для всех систем общества является развитие компьютеризации и телекоммуникации. Компьютерные сети и электронные средства связи вторгаются абсолютно во все области человеческой деятельности. Они значительно ускоряют процессы инфообработки. Информация превращается в непосредственную производительную силу и в отдельную экономическую категорию. Однако, компьютеры, даже после их быстрого усовершенствования и резкого количественного роста, не обладают достаточным разнообразием (ОЭм и ОНГ), чтобы управлять всеми существующими в мире сложными системами в их многообразии и быстром изменении. Не умаляя огромного значения компьютеризации общества, нельзя надеяться, что компьютеры решают все проблемы развития цивилизации. При любом развитии компьютеры принципиально не могут достичь и микродоли разнообразия (ОЭ) всего универсума. Следовательно, они не могут достичь необходимой ОНГ и полностью управлять универсумом. Людям всегда останется задача моделирования неуправляемых компьютерами сложных систем, проверка гомоморфности моделей и управления сложными процессами в любых частях универсума в условиях неопределённости. Решающую роль играет также различие в скоростях движения информации в компьютерах и в обществе людей. Для определения сравнительной динамики инфопотоков в электронных и человеческих системах необходимо применение методов инфодинамики (определение ОЭ и ОНГ). Дело в том, что компьютеры способны обработать огромные объёмы малоразмерной информации, а человек и общество способны обработать информацию, обладающую большой размерностью и качеством (ОНГ), но с меньшей скоростью и точностью. Узкие места в инфопотоках, (небольшие пропускные способности инфоканалов) образуются в местах перехода человеческой информации в компьютерную. Компьютеры способны обрабатывать и выдавать информацию формально в миллионы бит в секунду, а принимать от человека содержательную информацию только в десятки бит в секунду. Программирование и введение информации в компьютерную систему является дамбой, задерживающей увеличение ОНГ компьютеров за счёт потока информации от систем реального мира, прежде всего от систем человеческого общества. Во всяком случае, было бы наивно надеяться, что компьютеры решают все проблемы, связанные с потоком и обработкой информации и балансом ОНГ. Этому противодействует второй закон термодинамики. ОЭ реального мира должна расти быстрее, чем ОНГ всех компьютерных систем. Ценой роста инфотехнологии должно быть большее увеличение беспорядка и разнообразия (ОЭ) в реальном мире, в частности в человеческом обществе. Это реализуется, прежде всего, в увеличении количества возможных путей развития общества, между которыми труднее найти оптимальный вариант при управлении. 4. Роль науки в жизни информационного обществаНАУКА, сфера человеческой деятельности, функция которой - выработка и теоретическая систематизация знаний о действительности; включает как деятельность по получению нового знания, так и ее результат - сумму знаний, лежащих в основе научной картины мира; обозначение отдельных отраслей научного знания. Непосредственные цели - описание, объяснение и предсказание процессов и явлений действительности на основе открываемых наукой законов. По мнению некоторых учёных и футурологов, деятельность науки направлена на открытие новых источников энергии, без которых невозможно развитие цивилизации. Футуролог С. Лем. анализирует взаимоотношения науки и информационного общества. Его точка зрения немного нетрадиционна. Вот в чём она заключается. Переход от одних, исчерпывающихся источников энергии к новым - от силы воды, ветра и мускулов к углю, нефти, а от них в свою очередь к атомной энергии - требует предварительного получения соответствующей информации. Только тогда, когда количество этой информации перейдет через некоторую "критическую точку", новая технология, созданная на ее основе, открывает нам новые запасы энергии и новые области деятельности. Если бы, допустим, запасы угля и нефти были исчерпаны к концу XIX века, весьма сомнительно, добрались ли бы мы в середине нашего столетия до технологии атома, если учесть, что ее осуществление требовало огромных мощностей, приведенных в действие сначала в лабораторном, а потом и в промышленном масштабе. И даже сейчас человечество еще не вполне подготовлено к полному переходу на атомную энергию. Собственно говоря, промышленное использование "тяжелой" атомной энергии (источником которой являются расщепления тяжелых атомных ядер) при нынешнем темпе роста поглощаемых мощностей привело бы к "сжиганию" всех запасов урана и близких к нему элементов в течение одного-двух столетий. А использование энергии ядерного синтеза (превращение водорода в гелий) еще не реализовано. Трудности оказались значительнее, чем поначалу можно было предвидеть. Из сказанного следует, во-первых, что цивилизация должна располагать значительными энергетическими резервами, чтобы иметь время для получения информации, которая откроет ей врата новой энергии, и, во-вторых, что цивилизация должна признать необходимость добывания такого рода информации задачей, главенствующей над всеми другими задачами. В противном случае она рискует исчерпать все доступные ей запасы энергии, прежде чем научится эксплуатировать новые. При этом опыт прошлого показывает, что энергетические расходы на получение новой информации растут по мере перехода от предыдущих источников энергии к последующим. Создание технологии угля и нефти было энергетически намного "дешевле", чем создание атомной технологии. Таким образом, ключом ко всем источникам энергии, как и вообще ко всем запасам знания, является информация. Стремительный рост количества ученых со времен промышленной революции вызван явлением, которое хорошо известно кибернетикам. Количество информации, которое можно передать по определенному каналу связи, ограничено. Наука представляет собой такой канал - канал, соединяющий цивилизацию с окружающим миром (и с ее собственным, потому что наука исследует не только материальное окружение, но также и само общество и человека). Экспоненциальный рост числа ученых означает непрерывное возрастание пропускной способности этого канала. Это возрастание стало необходимым потому, что количество информации, которую требуется передавать, растет экспоненциально. Возрастание числа ученых увеличивало и количество добываемой информации; необходимо было "расширить" информационный канал путем "параллельного подключения" новых каналов, то есть посредством подготовки новых ученых, а это в свою очередь вызывало дальнейший рост информации, требующей передачи, и т.д.(процесс с положительной обратной связью) Существует мнение, что развитие науки не является прямым следствием информатизации, понимаемой как лавинообразное накопление информации. Эту точку зрения можно встретить у нескольких авторов8. Вот в чём она заключается. Прогресс интеллектуальный, прогресс знаний? - Нельзя его отрицать, он видим невооруженным глазом. И все же Сократ и Платон не дальше от истины, чем Кант и Бергсон. Каждому свое, и дух дышит, где хочет. Перспективы знания безграничны, его предмет неисчерпаем. Оно - как морская вода, которой не утолить жажды. Копится масса различных сведений о мире явлений и его законах, но о том, что единое на потребу, о смысле вещей и бытия, знание наше не растет и не становится достоверней, и не изживаются его роковые антиномии. Прочнее сознается разве лишь его относительность, впрочем, давно уже сознанная: я знаю, что я ничего не знаю. И если пухнет сумма частных знаний, то из этого еще не следует, что совершенствуется сам разум человеческий, несовершенный в своих истоках, в своей природе. ЗаключениеВ данном эссе рассмотрены разные точки зрения. Информационное общество это - то общество, которое получилось из индустриального путём надстройки, т.е. добавления новых свойств посредством процессов информатизации, глобализации. Информационные технологии инкапсулируют методы, используемые для научных исследований. Но информационная база на текущем этапе развития не может решить проблему полной автоматизации научных исследований. В заключение можно сказать, что наука и информационное общество взаимосвязаны настолько, что их можно сравнить с двумя динамическими системами, рассматриваемыми в синергетике, как открытые подсистемы, взаимодействующие и взаимодополняющие друг друга. Информационное общество как “питательная среда” для науки. Именно здесь есть все перспективы для её экспоненциального роста. Благодаря науке существует и развивается информационное общество. Список используемой литературы1. Негодаев И.А. На путях к информационному обществу. Ростов-на-Дону: ДГТУ. 1999. 247 с. 2. Wolfram Stephen. Computer Software in Science and Mathematics. Scientific American, Inc. 1984. 3. Лийв Э.Х. Инфодинамика. Обобщённая энтропия и негэнтропия. - Таллинн, 1998. 4. Гуленко В.В. Концепция соционики. Киев: Наукова Думка, 1992. 5. Stanislaw Lem. Summa technologiae. Krakow: Wydawnictwo Literackie, 1967. 6. Устрялов Н. Проблема прогресса. Харбин: Юридический Факультет, 1931. 7. Билл Гейтс. Дорога в будущее. Рэдмонд: www.roadahead.com, 1998. 1 Негодаев И.А. На путях к информационному обществу. Ростов-на-Дону: ДГТУ. 1999. 247 с. 2 Лийв Э.Х. Инфодинамика. Обобщённая энтропия и негэнтропия. - Таллинн, 1998. 3 Гуленко В.В. Концепция соционики. Киев: Наукова Думка, 1992. 4 Stanislaw Lem. Summa technologiae. Krakow: Wydawnictwo Literackie, 1967. 5 Билл Гейтс. Дорога в будущее. Рэдмонд: www.roadahead.com, 1998. 6 Wolfram Stephen. Computer Software in Science and Mathematics. Scientific American, Inc. 1984. 7 Билл Гейтс. Дорога в будущее. Рэдмонд: www.roadahead.com, 1998. 8 Гуленко В.В. Концепция соционики. Киев: Наукова Думка, 1992. |