Informacije, podaci i znanje u kognitivnom sustavu promatrača (II. dio)

Bosančić, B. (2020), “Information, data, and knowledge in the cognitive system of the observer”, Journal of Documentation, Vol. 76 No. 4. pp. 893-908. https://doi.org/10.1108/JD-09-2019-0184

(FFOS-ov institucijski repozitorij >> postprint)

6. Opis kognitivnog procesa u kognitivnom sustavu promatrača putem pojmova informacije, podatka i znanja

6.1. Princip nediferenciranog kodiranja

Može li se kognitivni proces u kognitivnoj domeni promatrača opisati rabeći samo pojmove podatka, informacije i znanja? Ako da, koju ulogu ovi pojmovi zadobivaju u tom procesu? Kao početna točka razmatranja (u ovom poglavlju) uzima se perturbacija okoline kojoj je izložen autopoietički sustav promatrača, a kao krajnja proizišlo znanje u strukturi znanja njegova kognitivnog sustava u skladu s navedenom perturbacijom.

Prema konstruktivističkom pogledu, prvi korak u pronalaženju odgovora na ova pitanja sadržan je u principu ili načelu nediferenciranog kodiranja (engl. the principle of undifferentiated coding) koji svoje porijeklo vuče od njemačkog fiziologa Johannesa P. Müllera (Foerster, 1981; Segal 2001). Načelo nediferenciranog kodiranja tvrdi da osjećaje (engl. sensation) nastale uslijed perturbacija okoline stvara sâm živčani sustav promatrača, a ne neka stimulativna ‘stvar’ ili ‘agent’ izvan promatrača. Štoviše, “signali koji se perifernim živcima prenose u mozak nose informacije o ‘intenzitetu podražaja’, a ne o njegovu uzroku.” (Segal, 2001., str. 18). U skladu s navedenim, Glasersfeld pojašnjava da su signali “…koje mozgu šalju neuroni u vrhovima prstiju na rukama i nogama … ili u mrežnici … oka, kvalitativno jednaki.” (Glasersfeld, 1995., str. 115). Na osnovi ovoga proizlazi da bi uzroci jednakog ‘intenziteta podražaja’ mogli biti potpuno različiti (Glasersfeld, 1995). Istodobno, i organizam i okoliš, koji se nalaze u međusobnoj interakciji, i koju Maturana i Varela nazivaju “strukturalnom spojnicom” (engl. structural coupling), “podvrgnuti su [ovim] transformacijama” (Varela i Maturana, 1998., str. 102).[1] Premda se “senzori [autopoietičkog sustava promatrača] mijenjaju na osnovi fizičkih interakcija” (Maturana i Varela, 1980., str. 13), sami signali koji iz njih proizlaze mogu se tumačiti samo kao naknadne posljedice perturbacija okoline; to znači da ne mogu u bilo kojem smislu predstavljati “fizičke reprezentacije” tih perturbacija.[2] Detaljnije objašnjenje principa nediferenciranog kodiranja izloženo je u radovima kibernetičara W. Rossa Ashbyja.

6.2. Kibernetičko objašnjenje principa nediferenciranog kodiranja

W. R. Ashby (1956., 1958.) je pokazao što se to događa na granici autopoietičkog ili samo-organizirajućeg sustava kada se ‘dogodi’ perturbacija okoline (slika 1). U skladu s tim, u svom je izlaganju koristio pažljivo konstruiran matematički diskurs temeljen na pojmu skupa. Kako bi objasnio na koji način organizam reagira na perturbacije iz svoje okoline, konstruirao je četiri takva skupa. Prvi se odnosi na skup disturbacija (engl. disturbances) ili perturbacija okoline, drugi na skup odgovora (engl. responses) promatrača na ‘doživljene’ perturbacije; zatim je predložio i skup mogućih ishoda (engl. outcomes) interakcija članova prethodna dva skupa, te, konačno, i skup vrijednosti (engl. value) koji bi sadržavao „…temeljne varijable koje se moraju zadržati u određenim ‘psihofiziološkim’ granicama da bi organizam preživio [pertubacije]” (Ashby, 1956, str. 2). U potonjem slučaju, radi se o konkretnim značenjima (dobar, loš) koja se pridaju svakom ishodu interakcija autopoietičkog sustava i okoline na nespoznatljivoj fizičkoj razini. Ashby je tako predložio model prema kojemu se članovi skupa perturbacija (a tu se misli na svaku perturbaciju koja se, uvjetno rečeno, može razlikovati), stupajući u interakciju s autopoietičkim sustavom promatrača, vrše preslikavanje na članove skupa odgovora autopoietičkog sustava. Tek na temelju tog postupka – postupka ‘jednoznačnog preslikavanja ili mapiranja’ između članova skupa pertubacija i odgovora – postaje moguće konstruirati i skup mogućih ishoda. U kontekstu rada J. Müllera, ti se ishodi razaznaju upravo kao signali živčanog sustava, koji dolaze svaki s vlastitim ‘intenzitetom podražaja’. U konačnici, prema Ashbyju, može se provesti i “…daljnje mapiranje članova skupa ishoda s članovima skupa vrijednosti [ili značenja]” (Ashby, 1958., str. 2).

Slika 1: Podaci, informacije i znanje u kontekstu autopoietičkog i kognitivnog sustava promatrača.

Zamislimo da prstom dotaknemo drveni stol na kojemu sjedimo. Senzacija odnosno osjećaj tvrdoće drvenog stola, zapravo, predstavlja samo rezultat (engl. outcomes) interakcije samog stola i našeg prsta. Pritom, nećemo tvrditi da je stol ‘tvrd’, nego da je naše iskustvo doticanja stola polučilo osjećajem tvrdoće. Ova pedanterija u izražavanju odlika je svakog ozbiljnijeg konstruktivističkog mislioca, i, posredno, razotkriva samu bit konstruktivizma. Ono što primamo iz ‘vanjskog svijeta’ nije odraz predmeta ili nekakva ‘opipljiva’ sila koju je taj predmet prenio na nas, nego elektrokemijski impuls koji samo reprezentira ono što se dogodilo u susretu između naših ‘dijelova tijela’ (poput prsta) i predmeta našeg svakodnevnog iskustva (poput drvenog stola).[3]

Prema tomu, ono što kognitivnim sustavom dohvaćamo samo je elektrokemijska reprezentacija (u formi signala) rezultata “fizičkih interakcija” između autopoietičkog sustava i njegove okoline – a ne reprezentacija neke konkretne perturbacije koju je proizveo okoliš. Bilo kako bilo, čini se da Ashbyjevim radovima nedostaje detaljan opis drugog procesa – u ovom slučaju, procesa “… daljnjeg mapiranja članova skupa ishoda [interakcija] s članovima skupa vrijednosti [ili značenja]” (Ashby, 1958., str. 2). U tom smislu, postavlja se pitanje na koji način izvodimo ‘postojanje’ „vrijednosti s određenim značenjem“ iz elektrokemijskih signala? I ovo je točka razmatranja u kojoj na scenu mogu ući pojmovi podatka i informacije.

6.3. Uloga informacija i podataka u kognitivnoj domeni promatrača

6.3.1. Od jednostavnih kognitivnih entiteta do podatkovnih reprezentacija

Na osnovi razmatranja iz prethodnih poglavlja, razvidno je da se kvantitativna priroda elektrokemijskih signala, koja proizlazi iz načela nediferenciranog kodiranja, može smatrati osnovom i polazištem bogate kognitivne reprezentacije ‘vanjskog svijeta’ promatrača. Pritom, najjednostavnije sastavne dijelove kognitivne reprezentacije promatrača, koje Maturana naziva “jednostavnim jedinicama” (engl. simple units) (Maturana i Varela, 1980., str. XIX), mi ćemo nazvati ‘jednostavnim kognitivnim entitetima’ (engl. simple cognitive entities) ili samo kognitivnim entitetima.

Međutim, na ovom mjestu može se postaviti važno pitanje: kako smo uopće sposobni ‘promatrati’ ili percipirati nešto unutar kognitivne domene/sustava promatrača? Je li moguće pokazati na koji se to način elektrokemijski signali prevode u kognitivne entitete, odnosno na koji to način fizičko, ili u našem slučaju, ‘autopoietičko’ prelazi u ‘kognitivno’? Ako se uzme u obzir ono što je na tu temu rekao njemački filozof Immanuel Kant prije više od dva stoljeća, ali prevedeno na naše pojmove, čini se da se ovdje radi o svojevrsnom, i dakako, pretpostavljenom postupku ‘predkodiranja’, odnosno neke vrste apriornog kodiranja, koje za nas obavljaju prostor i vrijeme kao imanentne forme našega čistoga čulnog opažanja a što ima za posljedicu prostorno-vremensku, ali i kognitivnu, reprezentaciju elektrokemijskih signala u kognitivnoj domeni promatrača. Kako prostor i vrijeme predstavljaju neophodne apriorne uvjete svih naših percepcija i osjeta (Kant, 1998), tako si možemo predočiti i da se elektrokemijski signali ‘pojavljuju’ u njima kao čiste pojave u Kantovom smislu u obliku kognitivnih entiteta. Drugim riječima, za svaki elektrokemijski signal kognitivni sustav mora stvoriti odgovarajuću prostorno-vremensku ili transcendentalnu reprezentaciju koju onda možemo nazvati kognitivnim entitetom.[4] To znači da riječi ‘prostorno-vremenski’ i ‘transcendentalno’ (što predstavlja Kantov izvorni izraz) s jedne strane – i ‘kognitivno’, s druge – međusobno korespondiraju, ali na ravni koja u znanstvenom smislu, definitivno, nije nimalo istražena. Je li se radi o usko povezanim fenomenima, ili možda o istom fenomenu, to se još uvijek ne može znati. Sama pojava kognitivnog entiteta u kognitivnoj domeni od ‘postupka’ ‘stvaranja prostora’ kako bi se on u njemu pojavio – nerazlučiva je, jedino što se kognitivni entiteti u stvorenom prostoru mogu opažati tako da se pojavljuju jedni pored drugih, jedni iza ili ispred drugih, ili na određenoj udaljenosti jedni od drugih; istodobno, vrijeme omogućuje da se kognitivni entiteti ‘osjete i u vremenu’, tako da jedan prethodi drugomu ili da slijedi nakon drugoga. Uspostavljanje ovakvih ‘čistih relacija’ (engl. pure relations) između jednostavnih kognitivnih entiteta (Maturana i Varela, 1980., str. 13) dovodi do stvaranja strukture znanja u kognitivnoj domeni promatrača na primitivnoj razini. Kako držimo da se sve to događa u svojevrsnoj “kognitivnoj prostorno-vremenskoj mreži” kognitivnog sustava promatrača iz toga slijedi da ‘slovo’ ili znak takvog sustava kodiranja postaje relativni položaj kognitivnih entiteta u kognitivnoj prostorno-vremenskoj mreži promatrača u odnosu na druge kognitivne entitete.[5]

Međutim, kao što je spomenuto, jednostavni kognitivni entiteti, još kao elektrokemijski signali, u samom trenutku pristizanja u kognitivnu domenu kodirani su ‘nediferenciranim sustavom kodiranja’. Temeljeći se na skali s vrijednostima, primjerice, od ‘vrlo slab’ do ‘vrlo jak’ nediferencirani sustav kodiranja bio je u stanju svakom primljenom elektrokemijskom signalu s određenim ‘intenzitetom podražaja’ dodijeliti po jednu vrijednost. Te vrijednosti neće imati značaja sve dok se ne mapiraju s ‘primitivnim značenjskim vrijednostima’ koje će biti u stanju razlikovati ‘dobre’ od ‘loših’ kognitivnih entiteta s obzirom na to je li utječu ili ne utječu preživljavanje organizma.

Ali osim što su kodirani putem nediferenciranog sustava kodiranja, kognitivni entiteti kodirani su, kao što je upravo pokazano, i putem svojevrsnog ‘prostornovremenskog kodiranja’. To ima za posljedicu da su sada smješteni u ‘kognitivnoj prostorno-vremenskoj mreži’ promatrača i da se na njih može gledati i kao na svojevrsne ‘podatkovne reprezentacije’ (engl. data representations). Naime, da bi ih se moglo nazvati i podacima odnosno ‘podatkovnim reprezentacijama’, jednostavni kognitivni entiteti moraju na neki način biti kodirani. U skladu s tim, može se reći da odgovarajući sustav kodiranja uvijek stoji iza stvaranja bilo kojeg skupa ili seta podataka (engl. datasets) ili u ovom slučaju podatkovnih reprezentacija.

Ako promatrač, u bilo kojem smislu, temeljem percipiranja ‘čistih relacija’ između, na ovaj način, dvostruko kodiranih, jednostavnih kognitivnih entiteta ili podatkovnih reprezentacija, primijeti bilo kakvu pravilnost – on može izvesti „postojanje“ odgovarajućeg ‘kompozitnog kognitivnog entiteta’ ili ‘kompozitne podatkovne reprezentacije’ koju Maturana naziva „kompozitna jedinica“ (engl. composit unit). U tom smislu, ‘kompozitni kognitivni entitet’ često se može odnositi i na makroskopski objekt našeg svekolikog iskustva (poput već spomenutog drvenog stola).

6.3.2. Informativnost podatkovnih reprezentacija u ‘kognitivnom’ komunikacijskom procesu

Sljedeći put kada promatrač primijeti naznaku već viđene ‘kompozitne podatkovne reprezentacije’, do izražaja dolazi jedan od dva prethodno spomenuta aspekta Shannonove teorije. Naime, temeljem Nöthovog primjera, slova engleske abecede sada se mogu zamijeniti podatkovnim reprezentacijama. To znači da je sada postalo moguće izračunati vjerojatnost jedne podatkovne reprezentacije u ovisnosti o prethodnima u prepoznatljivom nizu jednostavnih podatkovnih reprezentacija od kojih je sačinjena ‘kompozitna podatkovna reprezentacija’, primjerice, drvenog stola koja je već ugrađena u strukturu znanja kognitivne domene. Uvidom u samo nekolicinu jednostavnih podatkovnih reprezentacija koji pripadaju nizu kompozitnog kognitivnog entiteta drvenog stola, ili pojednostavljenim riječima, ako u svom uobičajenom iskustvu ugledamo dio stola, na osnovi dostatne vjerojatnosti u izvjesnost ostalih podatkovnih reprezentacija koje sačinjavaju kognitivnu reprezentaciju stola u strukturi znanja kognitivne domene, u stanju smo i prije percipiranja ili primanja svih signala koji sačinjavaju sliku, nama otprije poznatog, drvenog stola zaključiti da percipiramo upravo taj drveni stol.

Sukladno tome, ono što želimo predložiti je model prema kojem se ‘prostorno-vremensko’ kodiranje elektrokemijskih signala u jednostavne kognitivne entitete odnosno podatkovne reprezentacije’ događa na svojevrsnoj ‘površini podataka’ (engl. data surface) – ‘mjestu-granici’ kognitivnog i autopoietičkog sustava, koje ujedno predstavlja ‘prihvatnu točku’ za sve signale koje promatrač prima kroz živčani sustav (Slika 1). Model predlaže i da, temeljem promatračeve pažnje ili usmjerenosti na pojedina mjesta ‘površine podataka’, s iste biva moguće uspostaviti odgovarajući ‘(pro)tok informacija’ odnosno (pro)tok odabranih podatkovnih reprezentacija do odgovarajućih mjesta u strukturi znanja kognitivne domene, u potpunosti u skladu sa Shannonovom teorijom, a u kojima odabrane podatkovne reprezentacije mogu ostvariti relacije s drugim, već ugrađenim, podatkovnim reprezentacijama, ujedno se mapirajući i s ‘vrijednostima određenog značenja’. U svemu tome, i Ashbyjevo načelo potrebite raznolikosti (engl. requisite variety) potrebno je uzeti u obzir.[6]

6.3.3. Od podatkovnih reprezentacija do strukture znanja

U općenitom smislu, upravo mogućnost uspostavljanja relacija između pristiglih i postojećih podatkovnih reprezentacija u kognitivnoj domeni promatrača odnosi se na sposobnost kognitivne domene da izgradi vlastitu strukturu znanja s određenim značenjem. Von Foerster navodi da je informacija relativni koncept koji poprima značenje samo kad je povezan s kognitivnom strukturom promatrača (von Foerster, 2003).[7] Međutim, još uvijek ostaje nejasno kako informacije (ili odabrane podatkovne reprezentacije) mogu postati „vrijednosti s određenim značenjem“ odnosno uspostaviti vezu s članovima Ashbyjevog „skupa vrijednosti“ (Ashby 1956, 1958)? Kao što je ranije rečeno, cilj promatračkog procesa spoznaje je preživjeti perturbacije iz okoline (Maturana i Varela, 1980). Drugim riječima, proces spoznaje nije besmislen proces; on posjeduje svoje “primitivne značenjske vrijednosti” a priori. Tako se “dobro” i “loše” mogu uzeti kao primjeri “primitivnih značenjskih vrijednosti”. U tom smislu, jedna zaprimljena podatkovna reprezentacija može se odnositi na vrijednost ‘dobro’, a druga na vrijednost ‘loše’ i tako dalje. Štoviše, lako je zamisliti da bi se iz njih mogle izvesti i sve druge ‘značenjske vrijednosti’, uključujući ‘zadovoljstvo’ i ‘bol’, kao i ‘preživjet će’ i ‘neće preživjeti’, i tako dalje.[8]

Luciano Floridi (2011), nasuprot ovomu, predlaže “teološki slobodnu” ili “od primitivnih značenja slobodnu” teoriju značenja koju je u svojoj knjizi Filozofija informacije nazvao akcijskom ili praksisitičkom semantikom odnosno semantikom temeljnoj na akciji. Floridi smatra kako nema potrebe da se izvorna pridavanja značenja simbolima (engl. symbol grounding problem – SGP) oslanjaju na primitivne značenjske vrijednosti, kako to predlaže Ashby, nego da ona mogu nastati i na temelju interakcije između promatrača i njegove okoline (Floridi, 2011). No, svaka daljnja elaboracija usporedbe ova dva suprotstavljena pristupa u teoriji značenja prelazi svrhu ovog rada i dalje se neće razmatrati.

Bez obzira na to temelji li se naše objašnjenje kognitivnog procesa na teoriji značenja s uključenim ‘primitivnim vrijednostima’ ili ne, naš cilj je pokazati da daljnja značenja u strukturi znanja kognitivne domene promatrača neizostavno proizlaze iz sve većeg broja uspostavljenih relacija između odabranih podatkovnih reprezentacija u određenom kontekstu.

6.3.4. Informativnost ‘podatkovnih reprezentacija’ u procesu stjecanja znanja

U kontekstu procesa stjecanja znanja, očito je da količina informacija ili informativnost podatkovnih reprezentacija ovisi o broju relacija, koje mogu uspostaviti s drugi podatkovnim reprezentacijama u okviru strukture znanja. Veći broj uspostavljenih relacija ujedno znači da su pojedine podatkovne reprezentacije bile informativnije za strukturu znanja promatrača od nekih drugih s manjim brojem uspostavljenih relacija.[9] Drugim riječima, možemo reći da je informativnost određene podatkovne reprezentacije proporcionalna ukupnom broju relacija koje ona može uspostaviti s drugim postojećim podatkovnim reprezentacijama u strukturi znanja.[10]

6.4. O proširenju sustava kognitivnog kodiranja

Kao što je ranije navedeno, sposobnost proširenja ili ekspandiranja sustava kognitivnog kodiranja jedan je od glavnih pokazatelja širenja kognitivne domene promatrača. Jedan od načina proširenja sustava kognitivnog kodiranja čini se da leži u uspostavljanju sve sofisticiranijih relacija između odabranih podatkovnih reprezentacija. Relacije se zatim mogu koristiti kao izvori novih ‘značenjskih vrijednosti’ na skali proširenog sustava kognitivnog kodiranja. Na primjer, ako jedan elektrokemijski signal u formi podatkovne reprezentacije u kognitivnoj domeni promatrača prouzroči bol, a drugi užitak, na osnovi mapiranja s ‘primitivnim značenjskim vrijednostima’, signalu koji je prouzročio bol može se pridružiti značenje ‘loš’, a signalu koji je prouzročio užitak – značenje ‘dobar’. Svaki sljedeći signal koji, kognitivno kodiran, u formi podatkovne reprezentacije dospije u kognitivnu domenu, ovisno o svome intenzitetu podražaja, može dobiti značenje “manje loš” ili “više loš” upravo zbog sposobnosti izazivanja senzacija poput “manje bolno” ili “više bolno”. To znači da se intenziteti podražaja pristiglih signala više ne bi trebali uspoređivati ​​s ‘primitivnim značenjskim vrijednostima’ kognitivne domene, nego s bilo kojim novonastalim ‘značenjskim vrijednostima’ kao ‘vrijednostima’ ekspandirajućeg sustava kognitivnog kodiranja.

6.5. Logičko zaključivanje u funkciji procesa stjecanja znanja

Pored sposobnosti uspostavljanja relacija između kodiranih informacija odnosno podatkovnih reprezentacija, te izvođenja odgovarajućih značenja iz tih relacija, još jedna funkcija promatračeve kognitivne domene dolazi do izražaja u procesu stjecanja znanja, a koja bi se mogla opisati kao ‘… izvlačenje zaključaka iz danog opisa’ (engl. „…to draw inferences from this description.“) (von Foerster, 2003, str. 251). Podsjetimo, logičkim zaključivanjem promatrač može postulirati ‘postojanje’ makroskopskog entiteta poput drvenog stola, ako je svoju pažnju dovoljno dugo usmjeravao na taj ‘kompozitni kognitivni entitet’ u svojoj kognitivnoj domeni. Prema konstruktivističkom stajalištu, promatrač, dakako, nije u mogućnosti neposredno percipirati makroskopski entitet; tek putem logičkog zaključivanja (Kant bi kazao: suđenja putem pojmova razuma) on je u mogućnosti izvesti ‘postojanje’ tih entiteta. Isto se odnosi i na bilo koji apstraktni pojam (ili ‘apstraktni entitet’ na Slici 1), svojstvo ili relaciju koji se pojavljuju u kognitivnoj domeni.[11] U primjeru drvenog stola, izvedeni apstraktni entitet može se odnositi na svojstvo ‘drveni’ nakon što se iskustvo obogati percepcijom drugih sličnih ‘kompozitnih podatkovnih reprezentacija’ s istim svojstvom – da su sačinjeni od drveta. U tom se slučaju može pretpostaviti da apstraktno logičko zaključivanje nije ništa drugo doli sposobnost promatrača da uspostavi ‘odnos odnosa’ ili ‘relaciju relacija’ između komponenti strukture znanja.

Napokon, ranije spomenuta Ashbyjeva rečenica vezana uz mapiranje kognitivnih entiteta i značenjskih vrijednosti može se interpretirati i na sljedeći način: ishodi perturbacija, koji pripadaju odgovarajućem skupu, kada prispiju na ‘površinu podataka’ postaju ‘podatkovne reprezentacije’ odnosno kognitivni entiteti koji su najmanje dvostruko kodirani – prema intenzitetu podražaja i prostornovremenski; premda podatkovne reprezentacije mogu biti kodirane i na neki drugi način, npr. elektromagnetski (putem toga da zadobiju svojstvo boje). “Daljnje mapiranje” odnosi se na proces stjecanja znanja, odnosno mapiranje odabranih podatkovnih reprezentacija s članovima ‘skupa značenjskih vrijednosti’ koji dovode do izgradnje koherentne strukture znanja s određenim značenjem. Ovdje je važno istaknuti da struktura znanja mora biti sposobna primiti najmanje dvije vrste ‘toka informacija’: prvi se odvija u okviru komunikacijskog procesa već razvijene kognitivne domene i ne uključuje izmjenu njene strukture znanja (jer ne dolazi do uspostave novih relacija u strukturi znanja), i drugi, koji upravo suprotno dovodi do uspostave novih relacija u strukturi znanja te je u stanju izmijeniti je. Uspostavljeni odnosi između ‘pristiglih’ informacija odnosno podatkovnih reprezentacija u kognitivnoj domeni promatrača izvode daljnja značenja i tako potiču daljnji razvoj strukture znanja.

6.6. Komunikacijski & proces stjecanja znanja kao u-petlji-zatvoreni kognitivni procesi

Međutim, uzimajući u obzir kognitivni proces u cjelini, konstruktivisti inzistiraju na tome da perturbacija mora izazvati reakciju autopoietičkog sustava. U toj reakciji promatračev autopoetički sustav postaje izvor perturbacije i za autopoetički sustav koji je prouzročio izvornu perturbaciju (Maturana i Varela, 1980). Tek kao takav – kao zatvoreni proces petlje, kognitivni proces omogućuje učenje i preživljavanje. Zec će pobjeći od vuka čim ga prepozna kao ‘loš’ kompozitni kognitivni entitet u svojoj strukturi znanja (proces komunikacije!).  Nedvojbeno da se odgovarajućom reakcijom na ‘doživljenu’ perturbaciju (putem obavljanja neke radnje) može se provjeriti dosegnuto znanje. Međutim, reakcija promatračevog autopoietičkog sustava utoliko nije više povezana s informacijama. Signali živčanog sustava usmjeravaju se prema mišićima, ne više zbog informiranja, već zbog izazivanja fizikalno-kemijske reakcije. Stoga se čini da reakcija autopoetičkog sustava, kao zaseban aspekt kognitivnog procesa, nije toliko važna u kontekstu procesa stjecanja znanja koliko je to u primjeni ovladanog znanja.

7. Zaključak

Cilj ovog rada odnosio se na opis kognitivnog procesa u kognitivnom sustavu promatrača, s naglaskom na preciziranje i pojašnjenje uloge informacije, podatka i znanja u kognitivnom sustavu (domeni) promatrača, a na osnovi teorije znanja/spoznavanja čileanskih znanstvenika Humberta Maturane i Francisca Varele (1980). Na spomenutoj osnovi, komunikacijski proces i proces stjecanja znanja prepoznati su kao važni aspekti kognitivnog procesa u cjelini. U skladu s navedenim, u kognitivnom sustavu promatrača identificirane su dvije vrste ‘informacijskog toka’. Jedan je utemeljen na postupku kodiranja kognitivnih entiteta u kognitivnoj domeni promatrača u svojevrsne ‘podatkovne reprezentacije’ kojima je zatim moguće izračunati informativnost u uobičajenom komunikacijskom procesu. Druga vrsta informacijskog toka, pak, odnosi se na promjenu strukture znanja promatrača uspostavljanjem odgovarajućih relacija između kognitivnih entiteta kao ‘podatkovnih reprezentacija’ unutar kognitivnog sustava/domene promatrača. Drugim riječima, jedan od pristupa razumijevanju pojma informacije jest njeno razumijevanje kao pojave koja se odnosi na promatračev stupanj nesigurnosti u interakcijama sa složenim kognitivnim entitetima koje je on definirao u svojoj kognitivnoj domeni (Maturana i Varela, 1980, str. 54); a druga na razmatranje informacije kao nečega što omogućuje porast ili smanjenje znanja promatrača (Brookes, 1980).

U metaforičkom smislu, informaciju prepoznajemo kao svojevrsno ‘vozilo podataka’ koje prometuje na ruti ‘površina podataka’ – ‘struktura znanja’ u okviru kognitivne domene promatrača. Izvan te metaforičke interpretacije, informacija se prepoznaje kao relacijsko svojstvo kodiranih kognitivnih entiteta ili podatkovnih reprezentacija, koje se odnosi na njihovu sposobnost uspostavljanja što većeg broja relacija u strukturi znanja promatrača. Stoga se može primijetiti da se ova vrsta „kognitivnih informacija“ ipak razlikuje čak i od koncepta informativnosti (ili mjere novosti) u Shannonovoj teoriji, sve dok možemo zamisliti dosad neregistriranu podatkovnu reprezentaciju koja nije u stanju uspostaviti nijednu relaciju u postojećoj strukturi znanja. To je i razlog zašto, u skladu s izloženim teorijskim pristupom, zagovaramo proširenje izvorne Shannonove teorije s namjerom da u nju uključimo i pozadinsko znanje promatrača kao važan aspekt za produbljivanje informacijske teorije u cjelini.

 

Zahvala

Autor se zahvaljuje profesorici Tatjani Aparac Jelušić na neprocjenjivim povratnim informacijama o sadržaju. Također želim zahvaliti uredniku i recenzentima na njihovim konstruktivnim prijedlozima i komentarima.

 

Bilješke

[1] U tom smislu Søren Brier se nadovezuje: “‘Sliku’ okoliša izgrađuje društvo sastavljeno od promatrača koji se ‘strukturalnim spojnicama’ vezuju uz okoliš, ali i međusobno, putem jezika” (Brier, 2008, str. 89). Istodobno, kako Maturana tvrdi da “[…] izvan jezika nijedna stvar ne postoji” (Maturana, 1988., str. 80), sve to podsjeća i na stavove poststrukturalističkih mislilaca koji, poput Maturane, smatraju da izvan jezika nema ničega i da naše iskustvo počinje iz sredine (Derrida, 1997). Iz ove perspektive, koncepte znanstvenog diskursa stvaramo sami, pa je iluzija da ih generira čisto promatranje vanjskog svijeta (Foucault, 1978). Lacan (1988), pak, izjavljuje da je ‘realno’ kao takvo izvan jezika i da ga je nemoguće integrirati u bilo koji simbolički poredak; pritom, treba voditi računa i o tome da se ‘realno’ razlikuje od “realnosti” koja predstavlja samo ‘teorijsku konstrukciju’. Sve to znači da isključivo “[…] kroz jezik i društvenu praksu iznalazimo svoje svjetove” (Brier, 2008, str. 180).

[2] Dakako da ovaj stav nailazi na protivljenje većine znanstvenika koji vjeruju da je zbilja upravo onakva kakva se čini da jest, i da se ne čini mogućim da je ne percipiramo neposredno. Zbog toga bi se na ovom mjestu trebalo nešto reći i na temu protivnosti konstruktivističkog i realističkog nazora na svijet. Naime, na temelju ljudskog iskustva, teško je zaključiti koji je način razmišljanja ispravan: realizam koji svijet vidi kao da postoji neovisno od nas i po kojem se on prikazuje takav kakav jest, ili konstruktivizam, koji svijet ne vidi neovisno od nas, nego kao nešto što smo u najvećoj mjeri konstruirali. Poznati misaoni eksperiment “mozak u bačvi” (Putnam, 1981.) pokazao je da možda nikada nećemo saznati odgovor na ovo pitanje.[2] Stoga, ako nismo u mogućnosti saznati je li naš mozak u bačvi ili ne, tada nismo u mogućnosti ni saznati kojem načinu razmišljanja trebamo dati za pravo. No, što je sa znanjem u tom slučaju? Iz perspektive realizma u mogućnosti smo dohvatiti objektivno znanje o ‘vanjskom svijetu’, dok, iz perspektive konstruktivizma, sposobni smo tek konstruirati znanje o ‘vanjskom svijetu’ (Glasersfeld, 1995). Međutim, ni jedno ni drugo stajalište ne dovode u pitanje ispravnost znanja kojim smo ovladali; međusobno se razlikuju samo u tumačenju načina njegova stjecanja. Stoga je iz perspektive ljudskog iskustva i stečenog znanja potpuno nebitno jesmo li realisti ili konstruktivisti. Zbog toga se ono što se u oba tabora istraživača jedino značajno razlikuje odnosi se na terminologiju, odnosno uporabljeni opis načina stjecanja tog, jednog te istog, znanja.

[3] Dakako, ovaj primjer uzima u obzir već razvijenu kognitivnu domenu promatrača u kojoj se promatrani elektrokemijski signali mogu preslikati na postojeće vrijednosti značenja utkane u njezinu strukturu znanja poput “tvrdoće”.

[4] U neku ruku, za svaki elektrokemijski signal koji ‘pokuca na vrata’ kognitivnog sustava, isti mora stvoriti prostorno-vremensku mrežu kroz koju će biti primljen unutra.

[5] Uz ‘prostornovremenski’ i ‘nediferencirani’ sustav kodiranja, lako je zamisliti i druge sustave kodiranja koji se temelje na sposobnosti naših osjetila da proizvode svoje ‘vrijednosti’. Boje, zvukovi ili čak oblici također se mogu lako identificirati kao određeni kognitivni entiteti kodirani ‘vrijednostima’ odgovarajućeg ‘kognitivnog sustava kodiranja’ u kognitivnoj domeni. U tom smislu, ekspandiranje kognitivne domene promatrača (Maturana i Varela, 1980) odgovara usložnjavanju njenih kognitivnih sustava kodiranja. Ako želimo, iz perspektive podataka, omogućiti rast znanja ne trebaju nam dodatne informacije; ono što nam je potrebno odnosi se na mogućnost širenja odnosno usložnjavanja naših kognitivnih sustava kodiranja.

[6] Prema Ashbyjevom načelu potrebite raznolikosti, količina informacija u vidu odabranih podatkovnih reprezentacija koja se s ‘podatkovne površine’ odašilje u strukturu znanja promatrača mora biti dovoljna da organizmu omogući preživljavanje perturbacije. Drugim riječima, ako se pokaže da je dovoljna percepcija samo jedne jedine podatkovne reprezentacije kako bi se osiguralo preživljavanje organizma, uspostavljeni ‘protok informacija’ sadržavat će samo tu podatkovnu reprezentaciju (Ashby, 1958).

[7] “Dakle, mjera broja događaja … koji čine kognitivnu jedinicu … ili vjerojatnost … njihovog nastanka – opet je ‘količina informacija’… koju promatrač primi nakon što opazi pojavu jednog od tih događaja” ( Von Foerster 2003: 187).

[8] Na primjer, u primarnom kontekstu preživljavanja organizma, „vrlo jak“ „intenzitet podražaja“ može značiti prijetnju smrću, a „vrlo slab“ „intenzitet podražaja“ može ukazivati na nešto bezazleno. Istodobno, “vrlo jaka” vrijednost može značiti i “loše” ili “bol”, a “vrlo slaba” – “dobro” ili “zadovoljstvo” itd.

[9] Ipak, ne može se reći da će svaki novi kognitivni entitet izvan ‘prostorno-vremenske mreže’ biti informativniji od prethodnog. Ako kognitivni entitet u formi ‘podatkovne reprezentacije’ nije u stanju uspostaviti nijednu relaciju s drugim postojećim kognitivnim entitetima, onda se za njega, u okviru procesa stjecanja znanja, može reći da nije informativan. Primjerice, ako nepoznatu osobu članovi jedne obitelji ne prepoznaju kao svoga člana, onda ona nije u stanju uspostaviti nikakve obiteljske odnose s članovima te obitelji bez obzira na činjenicu što za tu obitelj predstavlja novost i iznenađenje u Shannonovom smislu. Međutim, u kontekstu uspostavljanja „čistih odnosa“ u „prostorno-vremenskoj mreži“ kognitivne domene, svaka sljedeća ‘podatkovna reprezentacija’ nužno je informativnija od prethodne.

[10] Na primjer, ukupan broj mogućih unarnih odnosa u ‘prostorno-vremenskoj mreži’ može se izračunati prema unaprijed zadanom matematičkom obrascu: R_n = n (n + 1) / 2 – n, gdje je R_n broj mogućih unarnih odnosa između ukupnog broja ‘podatkovnih reprezentacija’ u okviru strukture znanja (n). Ova je formula izvedena iz formule za izračunavanje trokutastih brojeva: x_n = n (n + 1) / 2.

[11] Na primjer, kognitivni entiteti koji međusobno stupaju u jedan te isti odnos, odnosno koji se povezuju jednim te istim relacijama, mogu postati članovi odgovarajuće klase. Na ovaj način bilo koja klasa može biti apstrahirana iz apstraktnih pojmova. Daljnje razmatranje odvest će nas na temu ontologije i baza znanja koje se uglavnom razmatraju u računalnoj i informacijskoj znanosti.

 

Literatura

 

Ackoff, R.L. (1989), “From data to wisdom”, Journal of Applied Systems Analysis, Vol. 16, pp. 3-9.

Ashby, R.W. (1956), An introduction to cybernetics, Champan & Hall Ltd., London, UK.

Ashby, R.W. (1958), “Requisite variety and its implications for the control of complex systems”, Cybernetica, Vol. 1 No. 2, pp. 83-99.

Bawden, D. (2011), ” Brookes equation: The basis for a qualitative characterization of information behaviours”, Journal of Information Science, Vol. 37 No. 1, pp. 101-108.

Belkin N.J. (1978), “Information concepts for information science”, Journal of Documentation, Vol. 34 No. 1, pp. 55-85.

Belkin, N.J. (1980), “Anomalous of knowledge basis for states as a information retrieval”, Canadian Journal of Information Science, Vol. 5 No. 1, pp. 133-143.

Belkin, N.J. (1984), “Cognitive models and information transfer”. Social Science Information Studies, Vol. 4 No. 2-3, pp. 111-129.

Belkin, N.J. (1990), ” The cognitive viewpoint in information science”, Journal of Information Science, Vol. 16 No. 1, pp. 11-15.

Bosancic, B. (2016), “Information in the knowledge acquisition process”, Journal of Documentation, Vol. 72 No. 5, pp. 930-960.

Bosancic, B. and Matijevic, M. (2019), “Information as a construction”, Journal of Librarianship and Information Science, Article first published online: April 16, 2019. https://doi.org/10.1177/0961000619841657

Bourgine, P. and Stewart, J. (2004), “Autopoiesis and cognition”, Artificial Life, Vol. 10 No. 3, pp. 327–345.

Brier, S. (2008), Cybersemiotics: Why information is not enough!, University of Toronto Press, Toronto.

Brookes, B.C. (1974). “Robert Fairthorne and the scope of information science”, Journal of Documentation, Vol. 30 No. 2, pp. 139-152.

Brookes, B.C. (1975a), “The fundamental equation of information science”, in Problems of information science, FID 530, VINITY, Moscow, pp. 115-130.

Brookes, B.C. (1975b), “The fundamental problem of information science”, in Horsnell, V. (Ed.), Informatics 2: proceedings of a conference held by the Aslib coordinate indexing group, Aslib, Oxford, pp. 42-49.

Brookes, B.C. (1977), “The developing cognitive viewpoint in information science”, in De Mey, M. (Ed.), International Workshop on the Cognitive Viewpoint, University of Ghent. Ghent, Belgium, pp. 195-203.Brookes, B.C. (1980), “The foundations of information science. Part I: philosophical aspects”, Journal of Information Science, Vol. 2 No. 3-4, pp. 125-133.

Buckland, M.K. and Florian, D. (1991), “Expertise, task complexity, and artificial intelligence: A conceptual framework”, Journal of the American Society for Information Science, Vol. 42 No. 9, pp. 635-643.

Capurro, R. and Hjørland, B. (2003), “The concept of information”, Annual Review of Information Science and Technology, Vol. 37 No. 1, pp. 343–411.

Cornelius, I. (2002), “Theorizing information for information science”, Annual Review of Information Science and Technology, Vol. 36 No. 1, pp. 393–425.

Day, R.E. (2011), “Death of the user: Reconceptualizing subjects, objects, and their relations”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol. 62 No. 1, pp. 78-88.

Derrida, J. (1997), Of Grammatology, The Johns Hopkins University Press, Baltimore and London. Originally published in French as: Derrida J. (1967), De la Grammatologie. Les Editions de Minuit, Paris.De May, M. (1977), “The cognitive viewpoint: its development and its scope”, in De Mey, M. (Ed.),  International Workshop on the Cognitive Viewpoint in Ghent, Belgium, 1977, University of Ghent, Ghent, pp. xvi-xxxii.

Dretske, F. (1981), Knowledge and Information Flow, The MIT Press, Cambridge, MA.

Floridi, L. (2011), The Philosophy of Information, Oxford University Press, Oxford, UK.

Floridi, L. (2019), The Logic of information: A Theory of Philosophy as Conceptual Design, Oxford University Press, Oxford.

Foerster, H. von. (1981), Observing Systems. The systems inquiry series. Intersystems Publications, Salina, CA.

Foerster, H. von. (2003), Understanding understanding: Essays on cybernetics and cognition. New York: Springer-Verlag, New York, NY.

Foucault M. (1978), The history of sexuality. Pantheon Books, New York.

Frické, M. (2009), “The knowledge pyramid: a critique of the DIKW hierarchy”, Journal of Information Science, Vol. 35 No. 2, pp. 131–142.

Glasersfeld, E. von. (1995), Radical constructivism: a way of knowing and learning, Falmer Press, Taylor & Francis Inc., Bristol, UK.

Gleick, J. (2011), The information: a history, a theory, a flood. Pantheon Books, New York, NY.

Hartley, R.V.L. (1928), “Transmission of information”, Bell System Technical Journal, Vol. 7, pp. 335-363.

Hjørland, B. (2013), “User-based and cognitive approaches to knowledge organization: a theoretical analysis of the research literature”, Knowledge organization, Vol. 40 No. 1, pp. 11-27.

Hofkirchner, W. (2014), “Epistemology and the study of social information within the perspective”, in Ibekwe-SanJuan, F. and Dousa, T.M. (Eds.), Theories of information, communication and knowledge: a multidisciplinary approach, Springer Science+Business Media, Dordrecht, Heidelberg, New York, London, pp. 51–70.Ingwersen, P. (1982), “Search procedures in the library – analysed from the cognitive point of view”, Journal of Documentation, Vol. 38 No. 3, pp. 165-191.

Lacan J. (1988), The seminar of Jacques Lacan. Book II: The ego in Freud’s theory and in the technique of psychoanalysis 1954–1955, Cambridge University Press, Cambridge.Ma, L. (2012), “Meanings of information: the assumptions and research consequences of three foundational LIS theories”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol. 63 No. 4, pp. 716–723.

Maturana, H.R. (1988), “Reality: The search for objectivity or the quest for a compelling argument”, The Irish Journal of Psychology, Vol. 9 No. 1, pp. 25–82.Maturana, H.R. and Varela, F.J. (1980), Autopoiesis and cognition: The realization of the living, Reidel, Dordrecht.

Maturana, H.R. and Varela, F.J. (1998), The tree of knowledge: the biological roots of human understanding, Shambhala, Boston, London.

Mingers, J. and Standing, C. (2018), “What is information? Toward a theory of information as objective and veridical”, Journal of Information Technology, Vol. 33, No. 2, pp. 85-104.

Nöth, W. (2004), Priručnik semiotike. Zagreb: Ceres. Originally published in: Nöth, W. (1999), Handbuch der Semiotik, Verlag J. B. Metzler, Stuttgart; Weimar.

Nyquist, H. (1924), “Certain factors affecting telegraph speed”. Bell System Technical Journal, Vol. 3, pp. 324-346.

Piaget, J. (1954), The construction of reality in the child, Ballantine, New York, NY. French original published as: Piaget, J. (1937), La construction du réel chez l”enfant, Délachaux & Niestlé, Neuchâtel.

Rowley, J. (2007), “The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy”. Journal of Information Science, Vol. 33 No. 2, pp. 163-180.

Segal, L. (2001), The dream of reality: Heinz von Foerster’s constructivism. Springer Science+Business Media, New York, NY.

Shannon, C.E. (1945), A mathematical theory of cryptography. Originally published in: Shannon, C.E. (1949), “Communication theory of secrecy systems”. Bell System Technical Journal, Vol. 28, pp. 656-715.

Shannon, C.E. (1948), “A mathematical theory of communication”, Bell System Technical Journal, Vol. 27, pp. 379–423, pp. 623–656.

Shannon, C.E. and Weaver, W. (1963), The Mathematical Theory of Communication, University of Illinois Press, Urbana, IL.

Talja, S. Tuominen, K. and Savolainen, R. (2005), “‘Isms’ in information science: Constructivism, collectivism and constructionism”, Journal of Documentation, Vol. 61 No. 1, pp. 79–101.

Todd, R. J. (1999), “Back to our beginnings: Information utilization, Bertram Brookes and the fundamental equation of information science”, Information Processing & Management, Vol. 35 No. 6, pp. 851-870.

Varela, F. (1979), Principles of biological autonomy, Elsevier-North Holland, New York, NY.

Wilson, T. D. (1984), “The cognitive approach to information-seeking behaviour and information use”, Social Science Information Studies, Vol. 4 No. 2-3, pp. 197-204.

Zins, C. (2007), “Conceptual approaches for defining data, information, and knowledge”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol. 58 No. 4, pp. 479–493.

 

Citiranje

Bosančić, B. (2020), “Information, data, and knowledge in the cognitive system of the observer”, Journal of Documentation, Vol. 76 No. 4. pp. 893-908. https://doi.org/10.1108/JD-09-2019-0184