Линия горизонта

Линия горизонта

«Жизнь коротка, а наука велика» —эти слова принадлежат Гиппократу, и сказаны они были без малого 2,5 тысячелетия назад. Сегодня лавина знаний вот-вот разрастется до предела, который не сможет охватить людской разум. Но наука все же остается по плечу его обладателю. Причины этого, конечно же, не в том, что человеческий мозг как-то эволюционировал и современные люди стали умнее, чем их предки, жившие несколько поколений назад. Также нельзя и сказать, что современный человек стал больше времени уделять учебе. Скорее наоборот: например, дореволюционному горному инженеру разрешалось работать практически во всех технических областях, и лишь проектировка мостов была вне его компетенции, а значит, учиться ему приходилось больше, чем его нынешним коллегам.
Пожалуй, главная причина «податливости» науки заключается в видоизменении структур знаний, в их обобщении. Такое обобщение как бы позволяет взглянуть на изучаемое явление «сверху», что делает понятным, простым и доступным саму суть происходящего. Например, открытие периодической системы Менделеевым позволило не только объяснить свойства уже известных химических элементов, но и предсказать свойства элементов, открытых позднее. То же самое и в математике, где методы дифференциального и интегрального исчисления позволили весьма просто и быстро решать многие задачи, поиск ответа к которым отнимал раньше массу сил и времени. Иными словами, развитие знаний обеспечивает их доступность.
Время на получение новых знаний удается увеличить за счет отказа от изучения некоторых «базовых» предметов: в конце концов многие из них становятся ненужными. Например, теперь нет необходимости без специального интереса изучать древние языки —а еще 100 лет назад это было обязательным, и в учебных планах на греческий и латынь отводилось в два с лишним раза больше времени, чем на физику и математику.

Казалось бы, современность дала людям удивительный инструмент: сегодня для передачи и получения знаний достаточно нескольких нажатий на клавиатуру компьютера. Тут можно заметить, что цифровые технологии проходят примерно тот же путь, что и научные знания, только происходит это несравнимо быстрее. Так, авто — и авиатренажеры изначально создавались для обучения водителей и пилотов. Но практически сразу произошло «обобщение»: тренажер взяли на вооружение производители машин и стали моделировать на нем различные дорожные ситуации, изучая реакцию водителя и повышая безопасность.

Старшее поколение еще помнит таблицы Брадиса, молодежи эти таблицы ни к чему —синусы углов способен рассчитывать любой мало-мальски «навороченный»калькулятор, не говоря уже о том, который встроен в операционную систему компьютера. И вот тут возникает крамольный вопрос: а нужно ли учить таблицу умножения? Следуя логике —нет, но уж больно все это напоминает слова фонвизинского Митрофанушки: «Зачем мне география, коль извозчик довезет?»
И тут «цифровые знания» таят немалую опасность. С наличием компьютера энциклопедический склад ума теряет свою ценность, а возможность высказаться получают и те самые Митрофанушки. Если вбить в поисковую строку браузера слова «Волга впадает», услужливый «Яндекс» предложит два варианта: «в Каспийское море» и «в Черное море». Вариант с Каспийским морем встретится примерно на 60 тысячах страниц, а с Черным —на 500 с небольшим. Вроде бы на сотню правильных вариантов —один неверный, но если подходить со строго научной точки зрения, то оба они не соответствуют истине. Еще в 1875 году гидрографы подсчитали, что в месте слияния Волги и Камы Волга несет меньше воды, чем ее приток, следовательно, Волга впадает не в море, а в Каму. По запросу же «Волга впадает в Каму» от «Яндекса» можно добиться ссылок лишь на 480 страниц. Тот, кто захочет докопаться до сути, сможет найти верный ответ, но тенденция, как говорится, налицо…

Принцип работы поисковиков для «ловли» знаний в сети довольно примитивен. Специальная программа периодически «проходит» по интернету, скачивая веб — страницы. Страницы эти анализируются и попадают в хранилище. Получив запрос от пользователя, система действует по принципу соответствия —сравнивает запрос с базой данных и выдает набор ссылок на страницы, в которых встречаются искомые слова. В конце концов результаты поиска выстраиваются по релевантности, то есть находятся в оптимальной последовательности, учитывающей множество факторов.

«Полезность» поисковой системы зависит и от количества отсканированных страниц, и от объема сохраненных данных, и от «умения» менять суффиксы, окончания слов запроса, подбирать синонимы.

Для улучшения интернет — поиска в 2004 году была разработана концепция технологии Semantic Web: предлагалось параллельно с информацией записывать те же данные на «понятном» для компьютера языке, чтобы серверы могли анализировать смысловые связи, а в дальнейшем —выявлять и саму сущность знаний. Тогда можно было бы находить нужный текст, в котором нет ни одного слова из оригинального запроса. Но для рядового создателя сайта перевод информации в данные для компьютера —задача более чем сложная.

Именно знания в цифровом формате могут оказаться той самой лавиной информации, справиться с которой будет невозможно чисто технически. Как подсчитала в 2007 году массачусетская аналитическая компания International Data Corporation, ежегодно количество информации в интернете увеличивается на 57%, и только в 2010 году ее предполагаемый прирост должен был составить 988 эксабайт. А ведь для того, чтобы накопить «стартовые» 12 эксабайт, человечеству понадобилось 300 тысяч лет! 988 эксабайт —это в 18 миллионов раз больше, чем объем информации, содержащейся во всех книгах, напечатанных человечеством. Понятно, что большинство этих эксабайтов составляют бесконечно повторяющиеся копии и информационный «мусор». Поэтому немудрено, что чем дальше, тем острее будет стоять вопрос: как выудить знания из океана ненужной информации? Применительно к нашему времени слова Гиппократа уже давно можно перефразировать как «жизнь коротка, а интернет велик». Слишком велик.