(Некоторые методологические позиции.)
Некоторые методологические позиции исследований технологии Dаtа Mining.
- 17.01.21 г.
- 9772225665000    21003


В предыдущих статьях Части 2 Раздела DАTА GЕTTING были указаны некоторые из направлений и положений, важных для исследований 
технологии Dаtа Mining (далее – Dаtа Mining), формирования парадигмы Dаtа Gеtting (далее – Dаtа Gеtting) и изложения материалов Раздела и проекта ДИАЛЕКТИКА. Теперь же следует обозначить ряд методологических позиций этих исследований.

А. Изучение Dаtа Mining оказалось привлекательным и в том смысле, что на ее примере можно достаточно просто показать
а) ряд научных заблуждений и некоторых концептуальных ошибок 
информационных технологий, требующих исправления, что не делается по причине зашоренности наук, упорной приверженности материалистической парадигме, что обусловливает в основном не качественные усовершенствования, а количественные, получаемые прежде всего в силу наращивания памяти и увеличения скорости обработки данных, что тоже, конечно же, нужно, но как уже показывает практика, не может решить новых возникших задач, особенно в области искусственного интеллекта,
б) ряд важных позиций диалектических исследований, обоснование которых произведено в современной диалектике, но включает слишком много диалектических понятий, в том числе философии Гегеля, что слишком уж сложно или часто даже попросту неприемлемо для научного познания и тем более для знаний специалистов в областях современных информационных технологий, которые к тому же основаны на 
обыкновенной логике (содержание которой, еще раз повторимся, Гегель удостоил презрения, «Логика, или обыкновенная логика»).
   Иными словами, Dаtа Mining оказалась наглядным примером, актуальной точкой отсчета и хорошим основанием для обозначения проблем современных наук и информационных технологий и для изложения диалектических исследований (чему и посвящен проект ДИАЛЕКТИКА), – а не основой развития уже морально устаревших в своей сути научно-технических позиций, в том числе информационных технологий, тем более что качественное развитие наук и информационных технологий не произойдет, пока они не откажутся от выбранного материалистического пути развития, от материализма, от обыкновенной логики (разве что оружие, принципы которого базируются на механистичной формальной логике, будет совершенствоваться). Хотя некоторые положения современных наук и технологий, особенно математические, активно применяются в диалектическом познании и в диалектических технологиях...
    То, что изучение Dаtа Mining оказалось актуальным в указанных смыслах, является его методологической особенностью, в том числе в противоположении дающем возможности раскрыть ряд актуальных для диалектики положений.

Б. В силу даже уже обозначенных на сайте негативов научного познания в целом и информационных технологий в частности непосредственное применение Dаtа Mining в рамках диалектического познания в целом нецелесообразно (хотя для отдельных задач объективно-научного характера, имеющих место в диалектике, Dаtа Mining можно применять). Для изучения этого важного вопроса целесообразно было применить возможности диалектики, хотя бы как сторонние для Dаtа Mining инструменты. Однако такие широко применяемые в диалектике инструменты, как суждение в смысле диалектики, спекулятивная логика, определения сущности и др., в научном познании не используются (по причине того, что попросту отвергаются и поэтому не изучены). Поэтому нами был осмыслен другой путь, понятный для объективно-научного познания – это применение инструментов Dаtа Mining к… Dаtа Mining, что является принципиально новым принципом изучения этой технологии, определяет новый этап понимания информационных технологий и дает качественно новые результаты, которые ранее даже и не предполагались в отношении них, и в определенной степени интересно современной диалектике, хотя бы с точки зрения рефлективных аспектов (которые актуальны для диалектического познания и о которых будет сказано ниже).
    Конечно же, следует понимать, что применение инструментов Dаtа Mining для анализа ее и информационных технологий ранее в науках не проводилась по причине явной некорректности такого исследования – по причине не совершенства инструментов в смысле логики, применяемой в науках. А вот в диалектике изучение Dаtа Mining на основе Dаtа Mining было осуществлено в смысле различия согласно труду Гегеля «Наука логики», причем при применении возможностей 
спекулятивной логики, не изученной и не используемой в науках и позволившей удержать анализируемые методы Dаtа Mining и их применение (т.е. методологию Dаtа Mining) как различенный внешний предмет по отношению к диалектическим методам, примененным в неодиалектической системе логик, на основе которых на самом деле и было проведено исследование.

В. Основой применения инструментов Dаtа Mining для анализа ее и информационных технологий является наука логики, основы, которой изложены в труде Гегеля «Наука логики» и развиты в нашем 
проекте «Наука логики – 2», причем в смысле того, что обоснование исследований производится в смысле реального процесса, обладающего необходимостью, которая и являет моменты доказательств (хотя именно это науками также не рассматривается), требуемые для обоснования и раскрытия положения обозначаемых исследований.
    Соответственно используются неодиалектическая 
система логик и алгебра познания.
    В связи с использованием науки логики для изучения Dаtа Mining в частности и формирования Dаtа Gеtting в целом актуальны следующие положения, ранее уже озвученные:
– отказ от «законов» обыкновенной логики, содержание которой Гегель удостоил презрения (см. «Логика, или обыкновенная логика»),
– отказ от «законов» Энгельса (известных как «законы диалектики», см. НЕТ ЗАКОНОВ ДИАЛЕКТИКИ),
– перестройка мышления с обычно-логического на действительно-логическое,
– использование понятия знаний по Платону и определений по Гегелю,
– широкомасштабное применение суждений, так и не определенных в науках («Рассудочного суждения в науках несостоятельность»),
– широкомасштабное применение диалектических инструментов и технологий познания, ряд из которых уже был обозначен в Разделе,
– применение неалгебраических диалектических операций,
– использование принципа бесконечности, но не ее в смысле чего-то «бесконечно далекого», как считается в науках, а как принципа, известного в смысле диалектики,
– использование принципа идеи, причем не только для осмысления и проведения исследований, но и для определения и реализации отдельных его положений, например, для корректного определения программы, причем учитывающего обнаруженные ее свойства, игнорируемые в науках, но весьма важные для реализации приемов, качественно новых по сравнению с научными и обеспечивающих конкурентные преимущества.

Г. Особым методологическим положения является уже неоднократно упомянутая в Разделе 
рефлективность, которая в узком смысле обусловлена особенностями диалектического подхода в его применении к осмыслению и определению данных (и соответственно к формированию Dаtа Gеtting), так как некоторые его положения сочетаются рефлективно, причем многие его итоговые предметные и методологические позиции характеризуются замыканием на начальные положения рассуждений, касающиеся обоснования этого подхода, в первую очередь, представлений о данных и их обработке (также см. «Т: рефлективность изучения данных»).

Д. Для настоящих исследований важным оказалось применение на базе указанных основ различения 
мышления (в науках мышление до сих пор так и не определено), которое оказалось актуальным в смысле различия процессов обработки данных, причем как на программном уровне (что, например, оказалось весьма важным для развития диалектического программирования), так и на аппаратном (вплоть до осмысления третьей архитектуры компьютеров – третьей после фон Неймановской и Гарвардской).
    Отдельные положения обработки данных уже были указаны на сайте, и из них мы сейчас акцентируем следующие, наиболее важные для дальнейшего изложения материалов Раздела.
    Во-первых, для наших исследований актуальным в смысле операций с определениями (здесь и далее: знания, определения, данные, описания, типы данных и переменные), в первую очередь их сочетаний и регламентов их обработки (операций), является известное Кантовское 
трансцендентальное единство апперцепции, которое в принципе не рассматривается в науках в качестве инструмента познания и в программировании. Но именно это единство важно в смысле сочетаемости и едином (категориальном) понимании данных – входных данных, априорных данных (например, констант) и результатов вычисления, а в фундаментальном смысле – для формального (алгоритмического) применения элементов рассмотренных Кантом логических и реальных суждений, т. е. фактически как для раскрытия (определения) программы (здесь и далее: программа диалектических исследований (познания), компьютерная программа согласно диалектике и компьютерная программа в смысле программирования) в логическом плане, так и для обоснования ее работы, которое неизбежно необходимо, но почему-то не рассматривается в принципе в программировании и заменяется уверенностью в правильном составлении алгоритма программистами; о переосмыслении программы в указанном смысле будет сказано ниже.
    Во-вторых, необходимо, особенно в смысле осуществления познания (исполнения программы), акцентировать 
суждения, которые важны для логики и соответственно для познания и программирования, но в науках не определены (см. «Рассудочного суждения в науках несостоятельность»), хотя их роль для познания вообще и для его алгоритмизации в частности очевидна (поэтому им в Современной диалектической философии уделяется колоссальное внимание, но при этом не понятно, почему в науках они практически проигнорированы вплоть до отсутствия их однозначного корректного определения). Особенно необходимо отметить априорные синтетические суждения, которые согласно Канту содержат всеобщее и необходимое знание (о нем как таковом ниже речь пойдет в смысле философий Платона и Гегеля), то есть такое, которое в общем случае невозможно получить объективно-научным путем (это важно для понимания возможностей создания новых определений и операций в ходе исполнения программы и в конечном счете творчества и интеллектуальных программных процедур, см. ниже).
    Понятно, что суждения важны для познания, однако и для программирования они важны, причем непосредственно в смысле операций с данными и даже как структуры, определяющие выводимые (новые) форматы данных, а значит и новые программные операции и возможности вообще, о чем будет сказано ниже.
    В-третьих, для современной диалектики вообще и для процессов алгоритмизации познания в ней в смысле создания (порождения) новых данных актуальна указанная Кантом 
продуктивная сила воображения. Воображение и его сила (источник движения)! – но эти Кантовские положения игнорируются науками и программированием! А для современной диалектики вообще и в смысле интенсификации ее познания в частности указанная Кантом продуктивная сила воображения важна как (логический) функционал, включающий понимание создания новых определений, в том числе не свойственных объективно-научному познанию, актуальных для (форматов) творчества, которые в свою очередь необходимы для понимания и реализации нестандартных для однозначного алгоритма действий и в конечном счете интеллектуальных действий (в том числе как компьютерных операций).

Е. При изучении Dаtа Mining, как уже отмечалось на сайте, используется уже озвученная ранее система подходов.
    В целом применяются диалектический логический подход, который реализуется на основе неодиалектического проекта «Наука логики – 2», и диалектический функциональный, который реализуется на основе неодиалектического 
проекта «Феноменология духа – 2».
    К определению, сбору и обработке данных применяются
– диалектический когнитивный подход, в основном предназначаемый для формирования Системы диалектики,
– диалектический предметный подход, предназначаемый для познания мира, в частности реализуемый в виде той или иной предметной диалектической технологии сбора, подготовки и обработки данных (в настоящее время в областях экономики и в IT-сфере),
– диалектический синтетический подход, связывающий диалектический предметный подход с эффективными научными эвристическими и исследовательскими инструментами,
– объективно-научный подход, используемый в диалектике минимально, поэтому и известные технологии обработки данных (например, Dаtа Mining) в диалектике практически не используются, хотя их позитивные, критичные и негативные моменты учитываются.
    При этом для реализации исследований актуализирована особая сфера, сопрягающая диалектическое познание с объективно-научным познанием. Она обосновывается через понятие данных и позволяет
– использовать достижения наук,
– описывать ряд диалектических знаний и технологий в соответствии с объективно-научной парадигмой, в том числе разъяснять диалектические положения на языке наук,
– реализовывать диалектическую практику, ибо ничего не познается, чего нет в опыте, как оопределил Гегель,
– создавать в диалектике новые знания и инструменты, нужные для исследования мира и для решения задач диалектики.
    В рамках этой сферы как раз и был создан указанный выше диалектический синтетический подход, который определяет
– связь области обозначаемых исследований с объективно-научным познанием,
– оптимизированный формат изложения диалектических материалов, позволяющий в рамках объективно-научной парадигмы обозначать их положения и даже отдельные трансцендентные положения и главное использовать их в ходе материалистичных рассуждений и в рамках объективно-научных методов, что принципиально важно.

Ж. В итоге был разработан качественно новый специализированный диалектический подход к изучению данных, принципиально отличный от научного, на основе которого и обнаружилось диалектическое представление о данных, отличное от научного и пока не осознаваемое науками (в силу их материалистической ограниченности).
    В целом для изучения Dаtа Mining и создания Dаtа Gеtting было создано целевое системно-структурное логическое обеспечение.

З. Указанные положения в методологическом плане
а) создали основы для изучения данных в современной диалектике, в том числе с точки зрения рефлективных аспектов и понятия 
чистых данных, которые актуальны для диалектического познания, в частности для его алгоритмизации, и для развития ряда наук Современной диалектической философии, а также для ряда новых прикладных дисциплин и технологий,
б) стали основой принципиально нового этапа изучения как Dаtа Mining в частности, так и 
информатики в целом,
в) определили качественно новые результаты, ранее даже не предполагавшиеся в отношении Dаtа Mining в частности и информатики в целом и в определенной мере интересные современной диалектике,
г) определили стезю осмысления и создания Dаtа Gеtting.

И. И теперь в диалектике
а) данные осмыслены качественно по-иному, чем в науках, и представляют собою совсем не то, чем они являются в понимании наук,
б) научные представления о данных и информации и следовательно многие научные представления о типах данных, о программировании, об информатике, о математике считаются морально устаревшими...


См. «Регрессионный анализ и диалектика»


Облачные зоны закрыты до новых дискуссий.