Понятия «информация» и «знания»

 

Анализ природы сигнала и вывод о его значении пре­вращаются человеком в вербализованное (описываемое на Уровне знаковой системы) описание — знание.

Следует отметить, что исследователи природы информа­ционных сигналов легко применяют для описания своих

рассуждений разнообразную терминологию и используют ее не всегда однозначно. Так, например, исходят из того, что человеческая память хранит не знания, а совокупность символьных образов, объединенных в так называемые «чанки» — наборы фактов и связей между ними, запечат­анные человеком и извлекаемые им как единое целое'. В литературе встречаются упоминания «активных» и «пассив-ных» знаний. Различие между ними усматривают в том,

использование «активных» знаний «не предполагает чтения и освоения всех необходимых для решения пробле­мы знаний»2.

Вообще не редкость, когда в литературе ставится знак некого равенства между понятиями «знание» и «эксперт­ные оценки», т.е. формализованными (или вербализован­ными) мнениями специалистов в предметной области. Это смешение, по-видимому, связано с тем, что под термином «знание» подразумевается не процесс представ­ления о взаимосвязях объектов или фактов, а ясно выра­женный во вне результат такого размышления. Наиболее убедительные, на наш взгляд, мысли на эту тему содержат­ся в работе, где знания определяются как «формализован­ная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода»'. В этой книге знания делятся на две большие категории — факты (или «тексто­вые знания») и эвристику. Под первыми понимаются обстоятельства, хорошо известные в конкретной предмет­ной области, под вторыми — знания, основанные на личном опыте. Знания могут подразделяться также на факты как фактические знания (А есть А) и правила как знания для принятия решений, сформированные в виде логической формулы «ЕСЛИ-ТО»4.

Учитывая изложенное, определим для последующего использования термин «знание» как: а) упорядоченное мысленное представление о конкретном объекте, факте

 (или их совокупности) и б) способах его (их) взаимодействия и взаимосвязях с другими объектами, фактами которые в) поддаются описанию, приему и передаче формальным (вербальным или символьным) образом, превращаясь в «сообщение».

Из предлагаемого определения видно, что факты, данные и формализованные представления о связях между ними, являются важнейшими элементами знания. При отсутствии одного из этих элементов или его недостаточ­ной для вербального описания формализации явление сле­дует отнести к области, например, искусства, или «ретроскопии», «ясновидения» и «биолокации», применение ко­торых в криминалистических исследованиях не исключает­ся1, и соответственно использовать иные методы передачи этого знания.

Если исходить из того, что термин «сообщение» в контексте действующих правовых норм предполагает ак­тивные волевые действия лица по передаче во вне инфор­мации, то термин «информация» может интерпретировать­ся и как совокупность формализованных сведений (зна­ний), предназначенных для передачи в качестве сообще­ния. Не является существенным, если информация не передается немедленно после формализации. Важно, что Информация, предназначенная для передачи, всегда имеет определенную форму представления (рис. 5) и может быть передана и воспринята.

Включение знаний в понятие «информации» носит да­леко не такой абстрактный характер, как может казаться Формализованные знания широко используются в ком­пьютерных системах и программах, основанных на так

 

Рис..5.

Разновидности формы представления информации

 

называемом «искусственном интеллекте», и следовательно, могут быть как предметом преступного посягательства, так и инструментом криминальной или профилактической де­ятельности.

Так, с одной стороны, на наборе упорядоченных зна­ний о способах защиты основаны многие известные вредо­носные программы «взлома» сетевых информационных систем. Однако, например, система выявления наруше­ний прав доступа к компьютерам (Computer Misuse Detec­tion System, CMDS), предложенная корпорацией SAIC, предназначена для отслеживания случаев «неадекватного» использования компьютеров. Распознавание моделей атак в CMDS основано на экспертной системе — оболочке CLIPS с прямым логическим выводом, разработанной в американском Национальном управлении по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA). База правил CLIPS включает общеизвестные атаки, которым  могут подвергнуться ЭВМ и их системы (они классифици­руются по нескольким основным категориям — вирусы, «черви», «троянские кони», преодоление парольной защиты и др.)1