Философия, логика, семиотика

 

Вот что интересно: если большинство наук распространяли свои открытия по схеме «от избранных к избранным и лишь потом — к широким массам», то с аналитикой все обстояло иначе — здесь работала иная схема — «от избранных к широким массам и лишь потом — к избранным». Дело в том, что многие ученые и практики, работавшие в сфере аналитики, считали своим долгом распространение аналитических технологий в массы и вели активную публицистическую работу, но массовая культура всячески способствовала отторжению тех идей, пропаганде которых эти люди посвятили свои жизни — в результате аналитика оказалась востребованной лишь в элитных кругах, замыкающихся на решение проблем управления обществом, бизнесом, вооруженными силами. К числу таких ученых-просветителей могут быть отнесены многие философы античности, средневековья и новейшей истории.

Своим зарождением философия обязана первым донаучным мировоззренческим системам, таким, как мифы, эпос, религиозно-этические мировоззренческие системы. Мифологическое мышление не поднималось до понятийного уровня, концентрируясь на символической интерпретации мира и человека. Интересно, что эта особенность мифов была отмечена еще Платоном считавшим, что миф противопоставлен логосу и является образцом эйдоса (учения о долженствующем), художественной иллюзией. Но, тем не менее, на начальном этапе становления и развития философских систем в них превалировали мотивы, связанные с человеком и его местом в общественном устройстве, в том числе подробному рассмотрению подвергались проблемы этического плана.

Однако по мере развития методологического и понятийного аппарата на первый план стали выдвигаться проблемы, связанные с происхождением всего сущего — так называемый основной вопрос философии, в упрощенной формулировке известный, как вопрос «Что первично?». Относительно ответа на этот вопрос философские школы разделились на два лагеря: идеалистический и материалистический. В рамках этих крупнейших школ возникло множество течений, различающихся как степенью последовательности при ответе на основной вопрос, так и спецификой методологического аппарата, использующегося при построении аргументации.

Поскольку одной из древнейших традиций философии является ее демократизм, постольку искусство ведения дискуссий между приверженцами различных философских школ и течений естественным образом привело к зарождению таких наук, как логика (как искусство анализа аргументации) и риторика (как искусство использования языковых средств для построения аргументации). При этом риторические приемы, используемые для синтеза аргументации нередко строились с учетом психологических особенностей восприятия аргументов.

Оба научных направления в конце XIX — начале XX вв. получили мощное развитие. Развитие логики, на протяжении многих веков своего развития тесно связанной с математическими дисциплинами, привело к зарождению комплекса наук о знаковых системах, в первую очередь — семиотики. Риторика же стала фундаментом для зарождения психолингвистики, нейролингвистического программирования и ряда других научных направлений, исследующих специфику воздействия языковых средств на потребителей сообщений. Научные направления, обязанные своим происхождением риторике, представляют собой комплексный инструментарий управления моделями мира субъекта целеполагания. Именно аналитики оказываются в числе тех, кто первыми испытывает на себе действенность манипулятивных стратегий, разработанных в рамках этих дисциплин (речь здесь не идет о тех исследованиях, которые ведутся в интересах изыскания путей решения задач, связанных с излечением различных психических нарушений, снятием стрессов и т. п.). В рамках этих дисциплин широко используются методы рефлексивного анализа, контент-анализа — по существу те же методы исследования, которыми достаточно широко пользуются профессиональные аналитики, однако с рядом нюансов, знание которых способно принести пользу при поиске признаков запуска манипулятивных сценариев в потоке анализируемых сообщений. Сам факт выявления таких сценариев весьма информативен, поскольку этап манипуляции или дезинформации обычно предшествует крупномасштабным акциям, направленным на изменение приоритетов в политической, экономической сферах жизни общества и/или в сфере социального обеспечения.

Таким образом, три базовых научных дисциплины, вошедших в данный модуль — философия, логика и семиотика (наука о закономерностях построения и использования знаковых систем) — образуют органическое единство и их изолированное рассмотрение едва ли целесообразно. Использование методологического базиса первых двух из перечисленных научных дисциплин является основой и традицией ИАР, третья же — семиотика — в ее современном понимании сформировалась относительно недавно — в середине XIX в., хотя многие из ее основ были заложены еще в средневековье.

 

ФИЛОСОФИЯ

 

Однозначно утверждать, что вопросы, связанные с методологией ведения ИАР, наибольшее развитие и освещение получили в той или иной философской школе или течении, нельзя. Более того, общепризнанно, что многие основополагающие методы и принципы ИАР были сформулированы представителями различных философских школ от древности до современности. В ряду выдающихся философов, чей вклад в развитие методологии ИАР нельзя не упомянуть — Сократ, Аристотель, Р. Декарт, И. Кант, Г. Гегель, К. Маркс, В.И. Ленин, А.А. Богданов, Б. Рассел и многие другие. Завершая этот перечень, невольно испытываешь чувство вины перед множеством ученых, государственных и военных деятелей, писателей, инженеров и представителей иных отраслей деятельности — здесь не упомянутых, но также внесших весомый вклад в развитие аналитики. Но даже этого перечня достаточно для того, чтобы понять, насколько неоднородны в философском плане истоки аналитики.

Следует упомянуть и особое философское течение, выделившееся в философии (вне зависимости от их принадлежности к материалистической или идеалистической школе) — агностицизм. Основой для единения представителей этого философского течения является постулат о непознаваемости мира. Влияние этого философского течения на развитие аналитики выразилось в том, что в результате противостояния его идеям было сформулировано немалое количество продуктивных идей, связанных с учетом влияния случайных факторов, сказывающихся на качестве аналитических выводов.

Современный период в развитии философии, начавшийся в XIX веке и продолжающийся по настоящее время, оказался чрезвычайно продуктивен. Бурное развитие философии было спровоцировано целым рядом масштабных перемен как в науке, так и в общественной жизни. Начиная с этого времени, на фоне ломки многих естественнонаучных постулатов и острого противостояния мировоззренческих и социальных систем, стали активно развиваться философские теории, непосредственно связанные с аналитикой. Именно в этот период были сформулированы философские теории, определяющие современный облик аналитики.

Так, например, работы философов различных школ и течений в области теории познания выступили в качестве той теоретической основы, закономерным результатом развития которой стало формирование практически всего комплекса наук об информации.

Сильный импульс к развитию и становлению информационных наук дали работы философов, придерживавшихся традиции логического позитивизма в философии. Принципы логического позитивизма в ряде отраслей информатики превалируют и по сей день (по крайней мере, в большинстве классических подходов к построению аналитических информационных систем). Практически, в рамках этого подхода реализовано абсолютное большинство современных экспертных систем.

Мощнейший пласт аналитики был разработан К. Марксом и Ф. Энгельсом в рамках диалектического материализма и материалистической теории познания. Безусловно, диалектика не была изобретением последних — как большинство фундаментальных теорий, идея диалектики долго зрела в научных кругах. Платон, Аристотель, Декарт, Кант, Гегель — все они оказали мощное влияние на развитие диалектической логики и диалектики как науки о наиболее общих закономерностях развития природы, общества и мышления.

 

Несмотря на то, что о диалектическом методе (ДМ) говорится практически в каждом учебнике по философии, их авторы избегают детального описания принципов ДМ, ограничиваясь указанием лишь наиболее общих — принцип материального единства мира, принцип развития, принцип всеобщей взаимосвязи явлений действительности.

Аналитическая же практика требует детализации принципов диалектического метода. В результате сравнительного анализа различных источников, в которых рассматривается ДМ, авторы книги остановились на следующем перечне принципов ДМ:

- принцип активности субъекта познания;

- принцип всесторонности рассмотрения объекта;

- принцип объективности;

- принцип взаимосвязи данного объекта с другими объектами и явлениями;

- принцип системности (элементность, динамичность и взаимодействие, гиперкомплексность, структурность, эмергентность, иерархичность);

- принцип детерминизма (причинно-следственные взаимосвязи);

- принцип рассмотрения объекта в развитии;

- принцип единства формы и содержания;

- принцип единства анализа и синтеза;

- принцип сравнения и аналогии;

- принцип единства дедукции и индукции;

- принцип восхождения от абстрактного к конкретному;

- принцип единства рассмотрения количественных и качественных характеристик;

- принцип познания сущности явления через выявление противоречий;

- принцип обнаружения новых тенденций (через закон отрицания отрицания);

- принцип конкретно-исторического рассмотрения (единство исторического и логического);

- принцип идеализации;

- принцип единства рассмотрения объектов через категории общего, единичного и особенного;

- принцип единства теории и практики в процессе познания.

Данные принципы ДМ вытекают из содержания диалектики как научной системы, включающей гносеологию (теорию познания), теорию развития и диалектическую логику, а также из законов, основополагающих принципов диалектики и ее категорий.

Отсутствие такой детализации не позволяло обучаемым увидеть практическую значимость ДМ и философии в целом, в то время как во всем мире ДМ широко используется различными аналитическими школами. Даже на простейший вопрос: «Что значит мыслить диалектически?» абсолютное большинство окончивших вузы не могло дать вразумительного ответа. Из этого можно сделать вывод, что преподавание философии было (и часто остается) схоластическим и оторванным от реальности.

 

Методы диалектики нашли широкое применение при анализе отношений в предметной области, выявлении центров неформализуемых аналитическими методами (эвристических) зависимостей, а также при построении моделей системной динамики в базисе анализа противоречий. Материалистические традиции в философии отразились в тенденции включения в рассмотрение лишь тех сущностей, которые проявлены в материальной сфере (основание — материальная природа процессов, подлежащих измерению и управлению). Бихевиоризм привнес в информационные науки принцип «черного ящика», давший толчок таким плодотворным подходам, как использование эвристических правил при построении экспертных систем, синтез нейроподобных сетей и применение методов имитационного моделирования при решении задач оптимизации. Принцип индетерминизма выступил в качестве основы для построения систем, управляемых потоками событий и систем гибридного интеллекта. Общая теория систем выступила в качестве платформы для развития методологии системного анализа, ныне повсеместно применяемой при построении сложных аналитических систем, а также на этапе анализа предметной области.

Здесь перечислена лишь часть тех направлений философской мысли, которые обеспечили развитие информационно-аналитических технологий. Однако уже этот — неполный — перечень позволяет составить впечатление о том, сколь противоречивые походы образуют фундамент аналитики.

 

ЛОГИКА

 

В одной из своих статей[28] авторитетный отечественный ученый А.А. Зенкин, известный своими работами в области логики и теории систем искусственного интеллекта, заявил: «Лет тридцать тому назад ради спортивного интереса я начал коллекционировать различные «логики», используемые в современных логико-математических трактатах. Когда их количество перешагнуло вторую сотню, стало ясно: если логику можно выбирать «по вкусу» (или даже конструировать «по потребности»), то такое понятие, как «наука», становится здесь просто неуместным».

Возможно, что в качестве предисловия к подразделу, посвященному логике, как одному из основных методологических компонентов аналитики, эта фраза покажется не слишком уместной, но такой своеобразный старт позволяет взглянуть на логику несколько шире, нежели мы привыкли. Дело в том, что современная логика чрезвычайно многообразна и очень часто логические системы строятся в соответствии с конкретными задачами исследования. Соответственно, следует разделять классическую (аристотелеву) логику и, так называемые, неклассические или нетрадиционные логики. И, прежде, чем начать оперировать формальным аппаратом логики, необходимо определиться с тем, в рамках какого именно логического аппарата будут строиться рассуждения.

Долгое время логика развивалась в рамках философской науки и рассматривалась в качестве одного из ее разделов. Лишь позже, в связи с развитием математики и естественных наук, логика приобрела относительную самостоятельность.

 

В современной логике — как в ее философской ветви, так и в формально-математической — наблюдается все большая ориентация на прикладные проблемы, сопряженные с конкретными отраслями информационных технологий. Множество работ посвящено вопросам представления знаний в системах искусственного интеллекта, построения систем поиска данных, поиска логического вывода и т. п. Это свидетельствует о том, что по сложности решаемых логических задач практика (в первую очередь, благодаря активизации исследований в области прикладной математики, лингвистики, информатики и теории искусственного интеллекта) наконец-то «нагнала» долгое время опережавшую потребности практики теоретическую логику. Если аристотелева логика до конца XIX — начала XX века в целом отвечала потребностям практики, то, начиная с этого периода, исследования в области логики стали приобретать специфический характер, становясь откликом на потребности практической деятельности.

Памятуя классическое деление этапов решения задач: анализ и синтез (восходящее еще к Паппу Александрийскому), попытаемся определить, что именно понимается под аналитическим методом в логике. Классический подход состоит в том, что логика рассматривает аналитический способ как способ решения «снизу вверх»: от формулы к аксиомам, а синтетический способ — как решение задачи «сверху вниз»: от аксиом к выводимой формуле. Это позволяет рассматривать классификацию логических исчислений по степени привлечения в их рамках аналитического и синтетического подходов. Соответственно, все логические системы можно условно разделить на: «аналитические» системы — системы секвенциального[29] исчисления, «синтетические» — аксиоматические системы, а также «смешанные» — системы натурального вывода.

Практика решения прикладных задач в области искусственного интеллекта показала ряд преимуществ аналитических и смешанных систем логических исчислений для задач представления знаний и построения выводов. Такая тенденция в сфере разработки и создания систем искусственного интеллекта наблюдается со времени опубликования работ С.Ю. Маслова — его идеи получили свое практическое воплощение и развитие в работах отечественных ученых В.К. Финна и Д.А. Поспелова, дополнивших и развивших положения его работ. В частности, было введено понятие квази-аксиоматических систем, система аксиом в которых обладает локальной областью определения и может подвергаться коррекции без переопределения всей системы аксиом, значимых для производства вывода в рамках целостной системы искусственного интеллекта. В настоящее время это направление интенсивно разрабатывается американскими специалистами в области построения искусственного интеллекта в рамках проектов министерства обороны, направленных на создание систем поддержки информационно-аналитической работы.

Рассмотрим, какие именно практические потребности аналитики призвана решать логика. Здесь следует выделять два класса задач:

- задачи анализа рассуждений;

- задачи технологического обеспечения.

При решении задач анализа рассуждений логика выступает в качестве инструмента, с помощью которого устанавливается не «истина», как адекватность (т. е. соответствие) содержания рассуждений реальному миру, а факт их логической непротиворечивости (верификации рассуждений). Если построенная логическая система непротиворечива, то она для одной реальности или математической модели может быть адекватна и уже в силу этого истинна, а для некоторой другой — нет. Если же логическая система изначально противоречива, то разговора о ее адекватности чему бы то ни было (и истинности) в любом случае не может быть. Если говорить о естественнонаучных знаниях, то критерием их истинности является практика. Однако для того, чтобы логические методы могли быть применены для вывода истинных суждений о некой предметной области, она должна быть предварительно формализована и описана в виде некоторого набора суждений, поддающихся логическому анализу (эталонной модели фрагмента реальности). Методы логики могут быть также использованы для выявления противоречий в системе рассуждений и относительно этого эталона.

Задачи технологического обеспечения информационно-аналитической работы затрагивают проблемы использования логического аппарата для синтеза эталонных моделей предметной области и инструментария хранения и поиска данных. В том числе — для тех предметных отраслей, формализация в которых затруднена из-за действия комплекса ограничений объективного характера (например, естественно-языковых суждений, для которых характерны размытость границ состояний, полисемия /многозначность/ и иные явления).

 

К числу проблем, активно разрабатываемых в логике в настоящее время, относятся такие, как проблема построения логических систем, пригодных для решения задач формализации рассуждений на естественных языках, решения задач представления логики суждений или событий в условиях использования многозначных шкал, отображающих различную степень уверенности эксперта в достоверности факта, стадию изменения состояния между некими полярными исходами и т. п., для задач отображения развертки процесса во времени, отображения отношений не столько причинно-следственного, сколько временного плана (строгое предшествование, нестрогое предшествование и т. п.). Эти задачи, нетрадиционные для классической логики попали в центр внимания современной логики благодаря необходимости анализа больших массивов данных при моделировании рассуждений экспертов в рамках синтеза экспертных систем, систем искусственного интеллекта и иных приложений.

Как видим, направления исследований в логике продиктованы именно необходимостью построения средств, обеспечивающих возможность синтеза технологической базы для ведения информационно-аналитической работы. Классическая логика связана с формализацией строго корректных суждений, но такие суждения в практике человеческих коммуникаций и аналитической деятельности — большая редкость. Как следствие, основное внимание специалистов, решающих теоретические и прикладные задачи, связанные с технологическим обеспечением ИАР, нацелено на синтез специфических логических систем, компенсирующих специфику предметной области. Такие логические системы отвечают потребностям некоторой узкой области деятельности и неуниверсальны. К числу таких систем могут быть отнесены модальные и семантические логики[30]:

- логика высказываний;

- временная логика;

- динамическая логика;

- логики веры и знания;

- логика предикатов;

- типизированная экстенсиональная логика;

- интенсиональная логика;

- логика модифицируемых рассуждений и другие.

Каждая из перечисленных выше логик отвечают решению специфических задач и имеют ограниченную сферу применимости. Например, временная логика нашла широкое применение при описании процессов, развернутых во времени (классический пример — линейное программирование, описание алгоритмов и сценариев); логика веры и знания — при анализе неполных систем высказываний или высказываний потенциально противоречивых (анализ полноты системы аргументов при рассмотрении сведений о предметной области, собранных методом экспертного опроса); логика предикатов используется при формализации рассуждений и синтезе гипотез; экстенсиональная и интенсиональная логики, предложенные Р. Монтегю, широко используются при представлении естественно-языковых суждений (системы искусственного интеллекта, предназначенные для автоматического перевода) и так далее.

Интересный подход к анализу естественно-языковых рассуждений предложен нашим соотечественником Б.А. Куликом в предложенной им логике естественных рассуждений[31], явное приложение которой в аналитике — анализ полноты и непротиворечивости системы аргументов для построения выводов.

Кроме того, существует обширный класс многозначных логик (отображающих суждения не на двухкомпонентное множество исходов «Истинно/Ложно», а на множество большей мощности); начало развитию этого класса было положено польским логиком Яном Лукасевичем в 1921 году. Интересно, что трехзначная логика Лукасевича была предвосхищена еще в работах таких философов как Уильям из Оккама и Георг Гегель. Благодаря дальнейшим исследованиям трехзначной логики, было введено понятие класса многозначных логик, включающего и бесконечнозначную логику, отображающую высказывания на континуум от 0 до 1. Свойства многозначных множеств позволяют использовать их при описании вероятностных процессов.

Чрезвычайно интересно для решения задач аналитики направление нечетких логик (fuzzy logic), предложенных Л. Заде. Они также применяются для решения задач, связанных с формализацией описаний процессов, носящих нечеткий, лингвистический характер. Это направление взято за основу при разработке систем поддержки информационно-аналитической работы в интересах информационно-аналитических подразделений органов государственного управления США.

Как явствует из приведенных сведений, современная логика предлагает множество инструментальных логических систем, комбинирование которых позволяет отчасти решать сложные проблемы, сопряженные с информационно-аналитической работой. Это требует от аналитиков (особенно тех, кто по долгу службы выступает в роли постановщика задач перед разработчиками специализированных инструментальных средств поддержки ИАР) хотя бы минимальных познаний в этой сфере, обеспечивающих ему возможность оценить применимость тех или иных методов для решения конкретных задач.

 

СЕМИОТИКА

 

Семиотика как наука зародилась на стыке двух научных дисциплин — логики и лингвистики. Родоначальником этой науки принято считать американского логика и философа Ч. Пирса, основателя прагматизма. Попытки очистить язык науки от ненаучных терминов, характерные для конца XIX века, не могли не отразиться на его деятельности. Работы Пирса по теории значения стимулировали развитие и становление семиотики. Идеи Пирса в последствии были развиты Ч. Моррисом и сформулированы в работе «Основы теории знаков» (1938 г.). Дальнейшее развитие семиотики привело к проникновению ее методов в различные сферы научного знания, где существовала потребность в формализации и систематизации тезауруса.

Семиотика — это наука о наиболее общих закономерностях построения и функционирования знаковых систем, в качестве своих разделов рассматривающая: синтактику, семантику и прагматику. Трактовка понятия «знаковая система» для приверженцев различных течений в семиотике существенно варьируется: от формальных знаковых систем, ориентированных на представление научных теорий, до литературной стилистики и моды, оперирующих знаками-символами и жестами.

Может быть дано и иное определение семиотики. Это определение семиотики дано относительно методов, используемых семиотикой, а именно: Семиотика — это приложение логико-лингвистических методов при исследовании различных объектов и систем, в том числе — и отличных от знаков в традиционном представлении. То есть, семиотика — это совокупность методов рассмотрения сущностей и отношений некоторой предметной области как системы, функционирующей подобно языку.

Здесь часто используется такое понятие, как знаковая ситуация, то есть такая ситуация, в которой некоторая сущность, процесс или их проявление может рассматриваться в качестве знака. При подобном подходе в качестве знаков могут рассматриваться объекты, их признаки, проявляющиеся как в функционировании объектов, так в их стационарном состоянии. В этом случае текст, как совокупность знаков любого рода, мыслится как иерархия уровней, где формальные (структурные) компоненты служат для передачи значения, выявление которого — задача аналитика.

 

Рассмотрим область компетенции разделов семиотики.

Синтактика — это раздел семиотики, изучающий те аспекты построения и функционирования знаковых систем, которые связаны с представлением формально корректных высказываний в рамках некоторой знаковой системы. Синтактика описывает структуру знаковых систем, правила сочетания, начертания, синтеза новых знаков, требования к их различимости — в ходе изучения знаковых систем синтактика не затрагивает смысловыражающих функций знаков. Предмет изучения синтактики — знак, совокупность знаков, алгоритмы синтеза и анализа формально-корректных цепочек знаков.

Семантика - это раздел семиотики, изучающий те аспекты построения и функционирования знаковых систем, которые связаны с передачей смысла. Семантика описывает связь между знаками и теми сущностями, которые они выражают, то есть рассматривает смысловыражающие функции знаков.

Прагматика — это раздел семиотики, рассматривающий отношение истинности и полезности высказываний с точки зрения говорящего или слушающего (пишущего или читающего). Иначе говоря, если семантика рассматривает проекцию знаков на некоторую модель мира, то прагматика рассматривает соотношение некоторой модели мира, выраженной средствами знаковой системы, к реальному миру, который ей представлен, и источнику/потребителю этих высказываний.

Методы семиотики широко применяются в других науках для разработки и анализа правильности построения их формально-описательного аппарата. В частности, семиотика оказала большое влияние на логику, математическую лингвистику и теорию искусственных языков, лингвистическую семантику, информатику, кибернетику, теорию систем искусственного интеллекта, общую теорию систем и системный анализ, а также многие другие отрасли науки. В семиотике широко используются методы декомпозиции знаковых систем на синтактическую, семантическую и прагматическую страты (слои, уровни), что позволяет выделить в них компоненты более высокого уровня абстракции (метакомпоненты), образующие аксиоматику знаковой системы (классическим примером метаязыкового компонента может служить грамматика русского языка, для описания которой может быть синтезирован лаконичный формальный язык). Выделение метакомпонентов обеспечивает возможность более строгого анализа тех отношений, которые существуют между знаком, моделью и реальностью. А систематическое применение этого метода удерживает исследователя, манипулирующего знаковыми системами для выражения различных сущностей и отношений предметной области, в рамках системы строгих, формальных процедур, что крайне ценно для дальнейшего использования полученных результатов при синтезе средств автоматизации.

Так, применение семиотических методов в лингвистике позволило специалистам в области лингвистической семантики перейти от примитивных описательных методов раскрытия содержания терминов к системному представлению тезаурусов, способных учитывать в том числе и контекст употребления терминов (по существу — знаков). Отчасти, эти достижения были использованы для создания систем автоматического перевода. Правда, чувствительность к контексту для большинства непрофессиональных систем не характерна и обеспечивается она лишь в профессиональных системах, на рынок либо не поставляемых, либо стоящих значительно дороже, нежели «настольная» система, ограничивающаяся лишь синтактическим уровнем рассмотрения знаковых систем.

Длительное сопротивление и неприятие методологии семиотических исследований специалистами отечественной лингвистической школы привело к тому, что в российской лингвистике произошло более резкое разграничение между традиционной (описательной) и семиотической лингвистикой, сказавшееся на замедленном развитии технологий информационно-аналитической работы, традиционно связанных с анализом естественно-языковых конструкций. Специалисты в области технических наук интенсивно работали в области математической лингвистики, теории искусственных языков, не будучи при этом лингвистами по образованию — следствием стало возникновение терминологической несовместимости, а также ориентация на разбор англоязычных примеров, рассмотрению которых уделялось внимание в переводных изданиях.

Однако отечественная семиотическая школа отнюдь не является калькой с зарубежных образцов: начиная с шестидесятых годов, в СССР семиотика заняла достойное место в ряду других, официально признанных, наук. В крупнейших университетских и академических центрах были созданы научные семинары, в рамках которых велись теоретические и прикладные исследования в области семиотики, постепенно сформировались научные школы со своими традициями. В период 1960 — 1980-х годов методология семиотических исследований прочно вошла в методологический инструментарий отечественной науки, была востребована специалистами в области искусственного интеллекта и моделирования сложных систем, системного анализа и общественных наук, завоевала признание у лингвистов и искусствоведов. В эти годы были созданы специализированные издания, посвященные проблемам семиотики[32]. Опыт российской прикладной семиотики востребован за рубежом.

 

Чем семиотические подходы близки аналитике? Что дает их использование аналитику?

Семиотический подход в аналитике находит массу приложений. Одним из наиболее очевидных приложений семиотики может быть ее использование в сочетании с методами лингвистической семантики для анализа текстовых массивов в их традиционном понимании. Однако, в той же мере семиотический подход может быть применен и к анализу ситуаций, где статус знака присваивается объективным признакам тех или иных ситуаций, процессов, объектов — такая трактовка позволяет рассматривать пространство признаков в качестве алфавита ситуационного языка, а допустимые комбинации знаков в качестве текстов, порождаемых в базисе такого своеобразного алфавита. В качестве интерпретанты (значения) высказываний такого языка может рассматриваться описание события, объекта, поставленного в соответствие допустимому высказыванию в результате апостериорного анализа. Соответственно, те или иные ситуации (исходы процессов) могут быть кратко описаны на таком языке и использоваться для последующего их распознавания.

Кроме того, при анализе текстов в традиционном их понимании может быть использовано специфическое дополнение традиционной семиотической триады неким промежуточным компонентом, соответствующим субъективной модели интерпретации знаков (и текстов, из них порождаемых), характерной для некоторого индивида или группы (например, приверженцев некоторой научной школы, религии, идеологической или мировоззренческой системы). Привнесение в иерархию слоев рассмотрения текста такого компонента (слоя) могло бы способствовать решению задачи приведения текстов к нормализованному тезаурусу, что весьма важно при компьютеризированной обработке текстовых массивов.