КОРНИ: тексты, видео, картинки

Онтика онтологизации / Левенчук А.

Онтика онтологизации / Левенчук А.

от Евгений Волков -
Количество ответов: 1
Пишет Anatoly Levenchuk (ailev
2018-05-13 17:24:00  Запись входит в топ 500 рейтинга

Онтика онтологизации

В данном тексте я хочу уточнить концепты онтологизации (предметная область, онтика, дисциплина, онтология, описание), чтобы потом как-то соотнести с онтологизацией определение и описание системы (метод описания/viewpoint, интерес/concern, частное описание/view, модель и т.д.). Это я делаю для прояснения связей между материалом курсов системного мышления (его онтика тут: http://ailev.livejournal.com/1278600.html) и онтологики (онтика тут: https://thpectrum.livejournal.com/8785.html), а также продвигая обсуждение проблем, поднятых в "концептуализации и возможных мирах: что там с терминами" -- https://thpectrum.livejournal.com/9845.html.

DISCLAIMER: не нужно считать, что данный текст даёт какой-то глоссарий и понятия тут задаются их определениями. Нет, в тексте не приводятся определения, хотя некоторые места в нём и выглядят похоже на эти определения. "Определения это гробик для умершей мысли" (с), разъяснения см. в тексте "Об определения системного подхода и системность определений", https://ailev.livejournal.com/1365963.html. Ну, и не считайте, что текст будет понятен неподготовленному читателю (например, тому, что не читал BORO book и мой учебник "Системное мышление").

Пространство смыслов

Мышление человека (и машин) основано на концептуальном пространстве -- многомерном пространстве смыслов. Это vector space, latent space, feature space и прочие пространства для презентации/representations из representations learning, частью которого является deep learning -- https://ailev.livejournal.com/1045081.html. В лингвистике говорят о conceptual spaces — см.книгу "The Geometry of Meaning: Semantics Based on Conceptual Spaces", Peter Gärdenfors, http://b-ok.org/book/2514718/f34e5e.

В этом многомерном пространстве можно выделить области, репрезентируемые разными знаками, обозначающими предметы из предметных областей (domains). Мы считаем, что все рассуждения в конечном итоге опираются на наши представления о предметах физического мира и их взаимодействии, хотя они и абстрагируются потом на много уровней абстракции. Но это абстрагирование всегда рассуждений о физическом мире, мы не отрываемся от реальности. Подробности — см. книжку про 4D экстенсионализм: Chris Partridge "Business Objects: Re-Engineering for Re-Use" (BORO book), 2000г., (http://www.brunel.ac.uk/%7Ecssrcsp/BusObj.pdf). Эта книжка выросла из длинного ряда философско-логических традиций https://ailev.livejournal.com/952930.html.

Эти означенные (т.е.помеченные знаками) области являются значениями (думайте тут о словарных "значениях", не слишком привязанных к ситуациям), они изучаются семантикой и статичны, берутся из культуры (заданы множеством употреблений разными деятелями, "среднестатистичны"). Значения тем самым уже даны ещё "до опыта" конкретной деятельности. Эти значения затем в ходе деятельности и размышлений используются как priors, постепенно уточняемыми деятелями/agents путём экспериментов и размышлений с учётом конкретной ситуации ("онтологии и бибинарная модель мышления", https://ailev.livejournal.com/1305176.html). 

Какое-то место в пространстве смыслов называют концептом (concept, иногда понятие). Есть множество разных вариантов определения концептов, из которых самый популярный на сегодня и принятый у нас в курсе по умолчанию -- теория теорий/theory-theories (https://plato.stanford.edu/entries/concepts/http://www.iep.utm.edu/concepts/). 

Концептуальные представления о части мира (предметной области/domain), выраженные как какая-то структура в пространстве смыслов мы будем называть онтиками. Нюансы различений относящихся приблизительно к одному и тому же месту пространства онтик можно обсудить потом: для одной и той же части пространства смыслов можно обычно предложить множество вариантов структуры, множество онтик.

Мы будем обозначать области этого пространства терминами из разных дисциплин, показывая что они относятся с разной степенью вероятности к примерно одной области пространства, указывая их через слеш: например, логическое рассуждение/вывод/inference. Не то чтобы это всё были синонимы (лингвистическое отношение тождества терминов), но мы понимаем это просто метки/знаки/символы/теги, обозначающие одни и те же области пространства смыслов с какой-то степенью неформальности. 

Если мы указали ряд терминов разных дисциплин через слеш, то это не обязательно точное совпадение помечаемых ими разных областей пространства смысла, это означает просто некоторое перекрытие этих областей пространства. Это перекрытие в свою очередь трудно определить, потоку как границы этих областей пространства не резкие, а размытые — речь идёт о плотностях вероятности выражения какого-то смысла (точки в пространстве смыслов) термином. Особенно чётко нужно понимать, что в каждой конкретной ситуации значение термина как priors уточняется, и обозначаемый этим термином смысл как точка пространства смыслов чуть-чуть меняется, уточняется с каждым тактом рассуждений.

Онтики существуют в головах людей и компьютеров как коннективистские модели. Если речь идёт о выражении онтик в виде, в котором их можно обсуждать и делать какие-то операции над ними, то нужно говорить о рабочих продуктах — онтических описаниях (descriptions), выражаемых знаками на каких-то носителях.

Чтобы меньше путаться с похожими словами, выбранными как термины разными авторами, пытающимися рассказать о своих дисциплинах, мы будем уточнять, из какого пространства имён (namespace) концептов взят тот или иной термин. Уточнения пространства имён мы будем давать префиксами имён авторов (например, авторов книг, откуда взят термин, или автора словарного определения) или названий дисциплин через знак :: и для наших собственных предпочитаемых значений будем указывать префикс пространства имён sys (от system). Например, Gruber::ontology/sys::discipline означает, что речь идёт примерно об одном и том же. Ровно как Kossiakoff::компонента/Clements::модуль. 

Спектр формальности мышления и онтологизация

Мы принимаем существование спектра формальности мышления ("спектр мышления по одной дисциплине" из https://ailev.livejournal.com/1425003.html). Неформальность задания онтики обычно означает, что помечаемая термином область пространства смыслов довольно велика, а связи между областями пространства смысла определены не слишком точно. Возможно, в этой области другие онтики будут различать десяток разных подобластей, обозначаемых другими терминами. Возможно, что эта же онтика потом будет определена более формально: распределение вероятностей отнесения разных точек пространства смысла к концептам онтики станет много уже, и рассуждения станут однозначнее.

Онтологизация (ontology engineering/conceptual modeling/domain modeling) является практикой по повышению уровня формальности/строгостиконцептуальных представлений о мире. Обычно исследования (research, "наука"), в которых пытаются выяснить, как именно устроен мир, не относят к онтологизации. Онтологизация обычно — это оформление результатов исследования в такой форме, в которых этими результатами можно с кем-то поделиться. Скажем, есть какие-то интуитивные догадки про устройства мира, невыразимые никак ("мысль изречённая есть ложь", "дао, высказанное словами — это ненастоящее дао" и т.д.). Приведение этих "невыразимых никак догадок/инсайтов" в выразимую как-то вовне форму (оформление, формализация) и есть онтологизация. В ходе её определяют концепты как места в пространстве смыслов и дают этим концептам имена-термины.

Мы говорим, что онтика определяет (define) свою предметную область. Концепты онтики фокусируют внимание на какой-то части мира: онтика содержит концепты, позволяющие отобрать из мира те предметы и их взаимодействия, которые обозначены концептами онтики — и тем самым онтика задаёт предметную область, вырезая её лучом внимания из всего становящимся при этом фоном мира. Онтика определяет (define) те предметы мира, которые присутствуют в нашем мышлении — то, на что направлено наше внимание. Остальное — фон, хаос, находящийся далеко влево по уровню формальности в спектре мышления. 

Когда в ходе онтологизации для определения мира из хаоса и рассеянного внимания появляются концепты и обозначающие их слова-термины, определяющие предметы (появляется определение/definition этих предметов), мы называем это опредмечиванием. А когда мы уходим от концептуальных/знаковых представлений 1:1 (один предмет — один коцепт), пытаясь определять предметы пространными описаниями из многих концептов или непосредственным указанием в реальном мире — это будем называть распредмечиванием

Результат практики онтологизации — это всегда движение от неформальности и хаоса к строгости и порядку математического формализма, всегда максимальное опредмечивание. Н в ходе самой онтологизации может быть множество самых разных операций по формализации/деформализации множества онтик, шагов опредмечивания и распредмечивания ("откуда берутся полезные дисциплины" и "откуда берутся полезные мировоззрения" из https://ailev.livejournal.com/1425003.html). 

Кроме связанных с приписыванием каким-то чётким местам в пространстве смыслов меток/концептов, чтобы к ним было легко обращаться, в онтологизацию входит и структурирование пространства смыслов на части: составление из мелких частей этого пространства каких-то бОльших частей, обозначающих тем самым бОльшее число предметов мира означает абстрагирование/обобщение, а деление больших областей-концептов этого пространства на отдельные части-концепты, указывающие более специфично какие-то конкретные предметы мира, называется конкретизацией/специализацией. 

Схемы, схемоиды и их разворачивание

Формальное описание структуры онтики (какие в ней концепты и какие связи этих концептов), сделанное по мотивам "теории теорий", обычно называют концептуальной схемой (https://ru.wikipedia.org/wiki/Концептуальная_схема), менее формальное -- схемоидом (как "гуманоид" — "не человек, но на человека похож", так и тут "не схема, но на схему похож"). Схема или схемоид могут быть выражены и графической схемой, но это совершенно необязательно — схемы часто представляются текстами (на этот счёт есть большая дискуссия о "визуальном мышлении", см литературу в https://ailev.livejournal.com/1418832.html). Перевод графического (часто очень краткого и неполного) изображения схемы в текстовую форму на естественном языке с прописыванием в том числе и производных (опосредованных какими-то элементами или даже определяемых в других схемах) отношений между элементами схемы называется разворачиванием схемы. Чаще разворачивают даже не схемы, а схемоиды — и в ходе разворачивания пытаются делать дополнительный шаг по формализации. 

Можно считать, что данный текст представляет собой разворачивание схемы онтологизации (несмотря на то, что графическое изображение этой схемы опущено — но легко его представить). В даном тексте, равно как и других текстах по системному мышлению и онтологике мы не претендуем на формальность и строгость предлагаемых концептуальных схем, а ограничиваемся схемоидами и их разворачиванием: мы стараемся работать в комфортной для человека зоне, где рассуждения не слишком трудоёмки, громоздки и узкоприменимы, как в случае жёстких формализаций (даже самые умные люди явно не калькуляторы), но и не в зоне произвольных фантазий, где любое слово может означать всё что угодно, и вероятность ошибочных выводов велика (поэтам нельзя доверять строительство мостов и запуск ракет).

Иногда мы будем называть формализацию деформализацию онтик движением по спектру мышления вправо и влево соответственно. Почему нельзя говорить просто о формализации и деформализации, но нужно вводить понятие спектра формальности мышления? Потому что нас интересует не только текущее положение той или иной онтики на спектре, т.е. уровень формальности/строгости онтики. Нас ещё интересует и диапазон мышления -- т.е. диапазон, в котором мы можем представить какую-то онтику для того, чтобы размышлять о её предметной области. Ибо кроме онтологизации (получения онтики) нас интересуют полезные рассуждения/логический вывод/inference с полученными в ходе онтологизации онтиками: этот вывод может делаться с разной степенью уверенности в верности результата на разных участках спектра мышления, а то и затрагивать целый диапазон формальности концептуальных представлений — и схемоиды, и схемы.

В онтологизацию кроме формализации/деформализации (выражения схемами и схемоидами), обобщения/специализации (работы с уровнями абстракции от реальности) онтик могут входить и иные типы работы — слияние нескольких онтик в одну, терминологическая работа по подбору точных слов для выражения содержания онтик, иногда включают работы по верификации и валидации онтик (проверки того, насколько соотносятся с реальностью рассуждения, сделанные по этим онтикам) и т.п..

Мышление и коммуникация

Онтологизация (получение более-менее формально определённых priors для смыслов) и рассуждения по результирующим онтикам с уточнением этих priors какими-то свидетельствами из предметной области вместе по большому счёту и представляют собой основные практики мышления, с тем уточнением, что эти практики выполняются а) коллективно и б) с участием экзокортекса (сначала памяти в виде записей, а сегодня и компьютеров, берущих на себя какую-то часть и онтологизации, и рассуждений).

Тем самым мышление никогда не ассоциируется с мышлением одного человека или одного компьютера, в мышлении нет птолемеевских моделей человека (https://ailev.livejournal.com/1390574.html). С мышлением нужно разбираться не в ситуациях "я сижу и размышляю", а в ситуациях совместного действия. 

Тем самым мышление (и онтологизация, и рассуждения) оказываются тесно связанными с коммуникацией: передачей онтик от одних людей и компьютеров другим. Результатом коммуникации является то, что пространство смыслов у участников коммуникации (людей и компьютеров) оказывается размечено концептами примерно одинаково, в этом случае говорится, что участники коммуникации разделяют (share) онтики, т.е. примерно одинаково понимают схемы и схемоиды, по которым идёт мышление — и дальше можно как-то надеяться, что результаты рассуждений на основе этой разметки тоже будут одинаковыми или хотя бы совместимыми и взаимно понимаемыми участниками мышления. 

Коммуникация тесно связана с онтологизацией: чем хуже выполнена онтологизация, тем хуже организована коммуникация. Если чушь неудобно писать, то её всегда можно нарисовать. Если неудобно говорить, то её всегда можно спеть (и даже станцевать). Но тем и отличаются художественные произведения, что они очень плохо передают смыслы: для качественной передачи смысла нужно использование схем и схемоидов, то есть должна быть выполнена онтологизация — и чем лучше она выполнена, тем короче может быть передаваемая информация без потери смысла. Онтологизация представляет собой сжатие информации о предметной области, оставление во внимании только важного для какого-то дела и игнорирование неважного (подробней см. "Жми, господь!", https://ailev.livejournal.com/1414038.html). 

Дисциплины

Онтики бывают самые разные — и разные виды онтик (ontic kinds) имеют свои названия, концепты для этих видов онтик занимают какие-то подчасти в общей для всех онтик части пространства смысла (границы этих частей и подчастей вероятностны! Это не чёткие дискретные границы!). Когда говорится об онтике, то не делается никаких предположений о каких-то её свойствах: в общем случае, рассуждения/выводы/inferences по онтике могут приводить к противоречиям, а могут и не приводить, она может относиться к предметам и взаимодействиям в небольшой части мира (domain, предметная область), но этим domain может быть и вся вселенная.

Микротеория (microtheory, http://www.cyc.com/wp-content/uploads/2015/07/Microtheories.pdf) или часто просто теория -- это онтика, по которой возможны более-менее формальные, непротиворечивые рассуждения в рамках какой-то строгой (по схеме и математически однозначно определённым правилам) или менее строгой (по схемоиду и правилам, определённым не столь однозначно) логики. Вампиры не существуют в научной микротеории/теории, а в микротеории/теории городских легенд они вполне существуют. Никаких противоречий в понимании высказывания "Граф Дракула — вампир" (пример Дугласа Лената): в одной микротеории оно неверно, в другой верно, а две микротеории вместе не применяются.

Дисциплина (учебная, научная, инженерная, менеджерская и т.д.) — это микротеория, которая рассматривается как онтика какой-то предметной области и связанные с ней мышление и коммуникация, которым можно/нужно кого-то научить для адекватного моделирования мира в рамках какой-то практики/целенаправленной деятельности по изменению мира. Всё мышление оказывается тесно связанным с понятием деятельности, но мы в данном тексте этого вопроса не будем касаться (при этом помним про посылку открытого мира: что не сказано, то просто ещё не сказано, 

Поскольку дисциплинам обучают, то появляется социальный критерий признания онтики дисциплиной: дисциплины разделяются (shared) группами людей. Это в какой-то мере соответствует дополнению, принимаемому в определении онтологии по Gruber: Gruber::онтологией/sys::дисциплиной называется не любая формальная концептуализация мира, а shared (”An ontology is a formal specification of a shared conceptualization”, Tom Gruber -- http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm). Конечно, sys::дисциплина может определяться как формальной схемой, так и схемоидом: никаких замечаний по формальности определения дисциплины не делается.

Если говорят, что предметная область (domain, буквально набор предметов мира) определяется своей дисциплиной (всё верно: дисциплина ведь онтика!), то часто эту дисциплину называют "учебным предметом", хотя правильней было бы "дисциплина, определяющая предметы". Подробней см. метонимию, в онтологизации это главный источник путаницы -- https://ru.wikipedia.org/wiki/Метонимия. Ещё один пример метонимии: онтику, определяющую какой-то предмет в предметной области, называют определением (definition) этого предмета (а не "онтикой, определяющей этот предмет" — онтика называется по имени связи, соединяющей онтику и объект). 

Разные люди воспринимают в мире одни и те же предметы (буквально: они видят/слышат/ощущают одни и те же 4D индивиды, как-то выделяемые ими из фона — нейронные сетки людей, несущие в себе ту или иную дисциплину, обращают внимание людей на предметы и их взаимодействия, определяемые концептами и связями соответствующей дисциплины. Но, конечно, это восприятие вероятностное — речь не идёт о полном совпадении восприятий). 

Конечно, нас больше всего интересуют не просто онтики или даже микротеории, свежепридуманные отдельными людьми, но дисциплины, которые достаточно удачны, чтобы ими пользовались целые группы людей для моделирования мира при осуществлении своей деятельности. "Проектное управление", "системное мышление", "управленческий учёт" — нас интересует прежде всего это. Дисциплины входят в практики наряду с инструментами для поддержки этих дисциплин. Люди давно уже не работают руками, они в своей деятельности/практике обязательно используют дисциплину в голове и развёрнутые в физическом мире инструменты — и осознанно меняют предметы мира и взаимодействия этих предметов.

Онтологии

Онтологией (ontology) называется разделяемый (shared) многими разумными существами или веществами (agents) набор микротеорий, который имеет правила по проведению в них непротиворечивых рассуждений. Онтологии выявляются (discover, о них избегают говорить "разрабатываются", ибо их не "придумывают" и затем "пропагандируют", чтобы они стали shared) для того, чтобы обеспечить максимально общие priors, применимые для старта мышления в максимальном числе ситуаций — сама цель получения в ходе онтологизации не просто онтики, а онтологии — максимизация числа ситуаций и максимизация числа предметов мира в онтологии. В пределе: все предметы всего окружающего мира и все рассуждения о мире, хотя это принципиально недостижимо. Максимально общие priors нужны для того, чтобы максимально непротиворечивое рассуждение разных людей могло проходить через объекты нескольких разных дисциплин, быть "междисциплинарным" и требовать как можно меньше выходов в реальность для свидетельствования о безошибочности своих выводов. 

Выходя в социальную плоскость — онтология это множество дисциплин и правила проведения непротиворечивых междисциплинарных рассуждений, объединяющих предметное/дисциплинарное мышление различных людей в одно коллективное мышление. Онтика онтологики(сокращённое обозначение общей дисциплины для онтологии как дисциплины, изущающей имеющиеся в мире предметы и логики, как изучающей правильные рассуждения, https://thpectrum.livejournal.com/8785.html) и онтика системного подхода (набор концептов и правил рассуждения с ними, дающими способ борьбы с мыслительной сложностью ситуаций по изменению мира -- http://ailev.livejournal.com/1278600.html) как раз дают системную онтологию.

В основе системного подхода лежит 4D экстенсиональная онтология, в которой все предметы/объекты мира делятся на индивиды (имеющие экстент/занимаемый объём пространства-времени в физическом мире), и абстрактные объекты (не занимающие экстента, чисто мыслительные конструкции): классы/типы (множества индивидов) и классификаторы (классы классов). Подробней см. уже упомянутую выше BORO book.

Абстрактные объекты-определения (definitions) в мире представляются их описаниями (descriptions), которые могут быть найдены в мире как рабочие продукты-индивиды (work products). Например, определение системы представляется описанием системы, онтология — онтологическим описанием, а дисциплина — описанием в рабочих продуктах-учебниках. 

Проблема возникает тогда, когда в мышлении начинают работать с концептами, которые плохо онтологизируются. Например, понятие моделииз по сути стандарта структурирования системных описаний ISO 42010 (https://en.wikipedia.org/wiki/ISO/IEC_42010): "M is a model of S if M can be used to answer questions about S. This statement has two important consequences: (1) Every model has a subject. (2) A model can be anything: (i) a model can be a concept (a “mental model”); or (ii) a model can be a work product.". Модель тем самым может быть с какой-то вероятностью онтикой-абстрактным объектом, а с какой-то вероятностью физической моделью-индивидом.

Ровно такое же затруднение происходит в понятием альфы (alpha) из OMG Essence (http://www.omg.org/spec/Essence/): альфы определения и воплощения системы имеют разный статус присутствия в мире — определение системы абстрактно, воплощение системы имеет экстент.

В какой-то мере понятие "практики" тоже плохо онтологизируется: в его состав входит и "дисциплина" (онтика, абстрактный объект), и инструменты (рабочие продукты, индивиды).

С этой ситуацией "теория теорий" плохо работает, но неплохо справляются другие теории концептов (теория прототипов, например). Но в случае теории прототипов и других альтернативных теорий концептов очень тяжело становится с непротиворечивой и ясной логикой и правильными рассуждениями. 

Интересным ходом тут является то, что определения понимаются как части мозга/вычислительной системы, реализующей мышление с этими определениями — и тем самым про абстрактные объекты становится возможно рассуждать так же, как про индивиды. Но этот мыслительный ход не всегда оказывается успешен, хотя и помогает в некоторых ситуациях.

В общем случае, противоречий стараются избегать и как-то их преодолевать (про это см. "творчество в системном мышлении", https://ailev.livejournal.com/1425331.html), но для многих классов задач можно существенно сдвинуться от жёстких формализов к мене формальным представлениям, представить классы, включающие и абстрактные объекты, и индивиды — и проводить далее рассуждения с такими понятиями, помня обо всех возможных проблемах. "Можно делать всё, если понимаешь, что делаешь, и каковы последствия в данной ситуации" — совершенно необязательно поддерживать общность мышления для всех ситуаций в мире, которые были, есть и будут в будущем, можно ограничиваться каждый раз качественным мышлением для какого-то класса ситуаций. 

Ещё про онтологии нужно всегда помнить: в литературе онтология очень часто это синоним онтики, а ещё очень часто онтологией называют онтологическое описание. Так что при встрече слова "онтология" нужно всегда пытаться понять, что имеет ввиду собеседник.

* * *

Следующий текст будет обсуждать онтику системных описаний (stakeholder, actor, concern, viewpoint, view, model, system и т.п.) в контексте онтики онтологизации из данного текста.

  • 14 комментариев
как всегда, имхо, колхоз дело добровольное )

*** пространство смыслов...

несколько ссылок на ранние посты и само понятие остается плохим неясным и неопределенным и вводящим в заблуждение, оставляя иллюзию обоснованности в связи со ссылками

****Какое-то место в пространстве смыслов называют концептом (concept, иногда понятие). 

тогда получается, что пространство смыслов это некоторое количество концепций или понятий
соответственно сам термин "пространство смыслов" плохой
логичнее было бы ввести термин пространство понятий

понятие и концепция (для меня синоним теория) вещи разные по хорошему
пример тут надо брать не с философов, а с математиков, там строятся понятия, потом вводятся отношения, вводятся аксиомы, вводятся правила получения следствий, далее вводятся теории (по вашему концепции)

а иначе путаница путанная )
на мой вкус

****Спектр формальности

лучше диапазон степени формальности 

Диапазон показаний — область значении шкалы, ограниченная конечным и начальным значениями шкалы, то есть наибольшим и наименьшим значениями измеряемой величины. /метрология/
http://www.sonel.ru/ru/biblio/reference-book/metrology-reference/metrological-char/

но это непринципиально имхо
****обозначающие их слова-термины, определяющие предметы (появляется определение/definition этих предметов), мы называем это опредмечиванием.

и не надо называть это "опредмечиванием", хотя знаю, что ранее такой термин в некоторой литературе был популярен

так и следует говорить "вводим определения", "вводим понятия", водим критерий, который выделяет класс объектов и т.п.
не называют в математике это "опонятиванием", "обобъекчиванием" )

или уже называйте это "опонятиванием" , "определениванием", "отеоремливанием", обобъекчиванием" )) 
зачем? не надо так
дальше не буду писать, моральных сил моих не хватает )
****Схемы, схемоиды и их разворачивание
Формальное описание структуры онтики (какие в ней концепты и какие связи этих концептов), сделанное по мотивам "теории теорий", обычно называют концептуальной схемой (https://ru.wikipedia.org/wiki/Концептуальная_схема), менее формальное -- схемоидом (как "гуманоид" -- "не человек, но на человека похож", так и тут "не схема, но на схему похож"). 

вот с этого и следовало начинать, а до этой части можно все пропустить, имхо )
***Можно считать, что данный текст представляет собой разворачивание схемы онтологизации (несмотря на то, что графическое изображение этой схемы опущено -- но легко его представить).

вот замечательная идея, с этого и следовало начать, тогда бы в предыдущей части не было той путаницы. имхо
****Иногда мы будем называть формализацию деформализацию онтик движением по спектру мышления вправо и влево соответственно. Почему нельзя говорить просто о формализации и деформализации, но нужно вводить понятие спектра формальности мышления? Потому что нас интересует не только текущее положение той или иной онтики на спектре, т.е. уровень формальности/строгости онтики. Нас ещё интересует и диапазон мышления -- т.е. диапазон, в котором мы можем представить какую-то онтику для того, чтобы размышлять о её предметной области. Ибо кроме онтологизации (получения онтики) нас интересуют полезные рассуждения/логический вывод/inference с полученными в ходе онтологизации онтиками: этот вывод может делаться с разной степенью уверенности в верности результата на разных участках спектра мышления, а то и затрагивать целый диапазон формальности концептуальных представлений -- и схемоиды, и схемы.

мутный аргумент, ничем не увеличивающий обоснованность

вполне достаточно говорить о диапазоне формализации/деформализации
соответственно и можно говорить о разной степени формальности умозаключений
****В онтологизацию кроме формализации/деформализации (выражения схемами и схемоидами), обобщения/специализации (работы с уровнями абстракции от реальности) онтик могут входить и иные типы работы -- слияние нескольких онтик в одну, терминологическая работа по подбору точных слов для выражения содержания онтик, иногда включают работы по верификации и валидации онтик (проверки того, насколько соотносятся с реальностью рассуждения, сделанные по этим онтикам) и т.п..

супер

да ради бога, это означает тогда мета-онтика если желаете )
или мета-рассуждение
в нем мы конструируем теорию, ее понятия, аксиомы и т.п. и для нее все теже операции, что и для теории первого уровня, формализация/деформализация, обобщения/специализация
все тоже самое мы можем применять и для метатеорий, что применяем к теориям, рекурсия ) и индукция )
башня теорий, башня обобщений, башня понятий
****Тем самым мышление (и онтологизация, и рассуждения) оказываются тесно связанными с коммуникацией: передачей онтик от одних людей и компьютеров другим. Результатом коммуникации является то, что пространство смыслов у участников коммуникации (людей и компьютеров) оказывается размечено концептами примерно одинаково, в этом случае говорится, что участники коммуникации разделяют (share) онтики, т.е. примерно одинаково понимают схемы и схемоиды, по которым идёт мышление -- и дальше можно как-то надеяться, что результаты рассуждений на основе этой разметки тоже будут одинаковыми или хотя бы совместимыми и взаимно понимаемыми участниками мышления. 

таким образом по сути пришли к тому, что есть пространство моделей
вы его называете пространство смыслов, на самом деле это пространство моделей - неважно в каком виде, на каком "кортексе" ) и какой степени формализации и абстракции 

"пространство смыслов"="пространство моделей"
и сразу выходим из все смысловой чехарды! которая была до этого с пространством смыслов

коммуникация здесь только одним боком, 
источник кодирует модель в некоторый виде и посылает сигнал с кодом, 
получатель декодирует модель из сигнала и если он правильно распознает модель то получил информацию
(выход на классическую теорию информации в стиле Шеннона!)
и не выходим за рамки моделей )

****Коммуникация тесно связана с онтологизацией: чем хуже выполнена онтологизация, тем хуже организована коммуникация. 

хуже не коммуникация, хуже распознавание моделей

***Но тем и отличаются художественные произведения, что они очень плохо передают смыслы: для качественной передачи смысла нужно использование схем и схемоидов, то есть должна быть выполнена онтологизация -- и чем лучше она выполнена, тем короче может быть передаваемая информация без потери смысла.

очень верная мысль!
****Онтологизация представляет собой сжатие информации о предметной области, оставление во внимании только важного для какого-то дела и игнорирование неважного (подробней см. "Жми, господь!", https://ailev.livejournal.com/1414038.html). 

осмелюсь оспорить
онтологизация это составление множества моделей для предметной области 
(если желаете "омоделирование" )) )
модели это в том числе и понятия, понятие это вырожденная модель
это не сжатие информации, сжатие может присутствовать, может отсутствовать, это не так важно
важно то, что вводятся модели
****Так что при встрече слова "онтология" нужно всегда пытаться понять, что имеет ввиду собеседник.

именно поэтому лучше это слово вообще не использовать! )
если мы не желаем вводить читающих в заблуждение )
Не стоит забывать, что элементы онтологии сами находятся во времени и подвержены изменениям
 
Уважаемый Анатолий Игоревич, оперирует ли онтика системных описаний концепциями логической выразительности и доказуемости, например, в Витгенштейно-Гёделевском смысле?
Во-первых, я ещё не написал пост про онтику системных описаний (в тексте сказано, что об этом будет следующий текст). Во-вторых, эта онтика опирается не на классические логические представления, а на представления байесовской логики науки, как её понимал E.T.Janes -- доказуемость там не классическая, а вероятностная, речь идёт о больших или меньших степенях уверенности, больших или меньших степенях неопределённости. Поэтому вполне возможно работать с рассуждениями и по схемоидам, не только по жёстким классическим логическим схемам.
Спасибо за пояснение. Насколько могу судить, байесовский подход на сегодня доминирует в академии, тогда как интерес к классической логике свёлся к эвристикам и почти сошёл на нет. Хотя, наверное, будущее как раз в синтезе этих двух подходов (cf. вероятностные немонотонные рассуждения).
Это ж не случайно всё происходит! Работающий инструментарий потихоньку распространяется, неработающий остаётся только в учебных курсах, а в жизни исчезает.

Вот тут подробней литература: http://ailev.livejournal.com/1311261.html -- и нужно добавить ещё литературу про причинность, https://www.amazon.com/Book-Why-Science-Cause-Effect-ebook/dp/B075DCKP7V/
 
Онтика онтологизации - понятно (во всяком случае мне) и операбельно, в этим можно работать.

Есть момент про графическое/визуальное представление схем/схемоидов. Оно важно и существенно повышает восприятие и операбельность. Другое дело, что существующий инструментарий не позволяет гладко совместить визуальные и текстовые представления, поэтому работаем "как есть". 

Аналогия из языков программирования: задачи разработки требуют использования объектной и реляционной парадигмы совместно. Но их обеспечивали разные семейства языков, и поэтому практически были совмещения разной степени кривости в виде включения sql в программы на объектных языках (C#/Java и др.), или слабых объектных конструкций в процедурные sql-языки в БД, типа Oracle PL/SQL. А в 2008 Microsoft решил проблему гладкой сшивки объектной и реляционной парадигм, сделав linq, правда ему пришлось еще добавить функциональную.

Аналогично и здесь: есть задача гладкой сшивки визуального и текстового представления, которая пока инструментально не решена, и потому пользуются различными частичными решениями. В частности - основанными на текстовом представлении.

Теперь вопрос уже за рамками темы этого текста, о его надсистеме - концептуальном пространстве смыслов и деятельности/операциях в нем. В тексте описана одна операция в нем - онтологизация (включая операцию абстрагирование), и немного затронуты сопутствующие деятельности - понимание, коммуникация, работа с противоречиями/проблематизация, создание схем как частная операция и другие, а также связывание этого пространства с физической реальностью (сопоставление с 4d-объектами, опредмечивание и распредмечивание). Совсем не затронуты такие деятельности, как СМД::проектирование, СМД::программирование/оргпроектирование, стратегирование. Есть ли рабочие представления (онтика?), описывающие деятельность в концептуальном пространстве в целом - какие там есть операции, какие онтики еще будут написаны (рано или поздно), чтобы покрыть пространство?
Во-первых, есть продолжение текста: https://ailev.livejournal.com/1429330.html, и там добавлено довольно много существенного. Так что да, на вопросы за рамками текста потихоньку отвечаем.

Во-вторых, про графическое/визуальное представление очень удачно написано: только что опубликовал почти трёхчасовое видео доклада на эту тему (хотя я много лет и касаюсь этого вопроса в своих текстах, тут я подтянул это к последней серии текстов, использующей понятие спектра формальности мышления в явном виде -- хотя я на всякие моделирования-рендеринги, распредмечивания-опредмечивания и формализации-деформализации всё время ссылался, но тут довёл свою точку зрения до упора: когда предметная область в детском состоянии и мышления нужно мало, то будут картинки. А когда мышления нужно реально много, и много людей им занимаются -- то неизбежен переход на тексты. Кстати, даже Архимейт не требует именно его визуальной нотации, хотя авторы спецификации и надеются, что она будет использована. Это прямо в спецификации языка указано! Вот доклад: https://ailev.livejournal.com/969337.html

Что касается более-менее полной онтики (если такую можно создать, или осмысленно создавать "впрок") работы с концептуальным пространством, то подождём ещё годик: люди из deep learning и AI нам всё расскажут. Ну, и уже сейчас есть довольно много литературы (я приводил её в разных других текстах -- типа книги Geometry of Meaning, http://b-ok.org/book/2514718/f34e5e). Я не стал тут давать большого числа ссылок, всё-таки это тексты для подготовленных читателей.
Да, я видел и продолжение и доклад, сейчас прочел и прокомментировал - у меня такие вещи получается читать и воспринимать далеко не в любом состоянии улыбаюсь Со ссылкой на доклад в комменте ошибочка, но не важно, я в ленте нашел.

А про онитики работы с концептуальном пространстве, если воспользоваться метафорой вещности знаний из продолжений поста, и рассматривать эти самые смыслы как развернутые и действующие программы, то мы получаем программу, которая пишет новую программу для будущего исполнения когда-нибудь, или для исполнения вот-прям-сейчас, или вообще перестраивает собственный исполняемый код, и уже потом отражает все это в исходный код, доступный другим в каких-то репозитариях улыбаюсь Любопытная аналогия.

всего слов - 5129

В ответ на Евгений Волков

Онтика системных описаний / Левенчук А.

от Евгений Волков -
Пишет Anatoly Levenchuk (ailev
2018-05-26 02:19:00

https://ailev.livejournal.com/1429330.html

Онтика системных описаний

Тут мы уточним концепты определения и воплощения системы, интереса, оценки интереса, метода описания, вида моделей и моделей, действенной онтики/знания, исходного онтического описания/знания, разделения интересов. 

Это продолжение текста "онтика онтологизации" (https://ailev.livejournal.com/1427265.html), где уточнялись концепты концептуального пространства, предметных областей, значений, онтик, пространства имён, спектра формальности мышления, определения, абстрагирования, конкретизации, концептуальной схемы, разворачивания схемы, коммуникации, разделения (share), видов онтик, теории, дисциплины, учебного предмета, онтологии, 4D экстенсиональной онтологии, описания, модели, альфы.

Как и в случае первого текста, не надейтесь, что поймёте, если не знакомы с содержанием курса онтологики и курса системного мышления. Всё нижеизложенное написано мутно, и требует последующей обширной дискуссии. Но как грубое начальное приближение, исходная точка размышлений (quick and dirty prior) текст этот хорош уж тем, что он есть и предлагает некоторые решения для давних проблем. И пока других текстов на эту тему нет, никто не предложил решений получше, будем пользоваться этим вариантом. 

Знания/дисциплины вещны
В прагматическом/деятельностном подходе мы делаем трюк, работая с онтиками (в том числе теориями и дисциплинами) ровно так, как с компьютерной программой. Онтика ничего не определяет, если нет того/чего, кто работает с этим определением для какой-то цели. Рядом с каждым знанием должен быть интерпретатор знания, который использует это знание для каких-то целей в своей деятельности. Это знание может быть программой или данными, тут это неважно. Главное, что даже если речь идёт о какой-то выражающей схемоид неформальной картинке, есть либо компьютер с нейронной сетью (классический "логический" компьютер тут вряд ли справится), либо прямо мозг, который проводит с данными этой картинки вычисления. Если речь идёт о каком-то (возможно, даже несвязном, возможно сложно составленном) фрагменте пространства смыслов, то есть интерпретатор, который будет дальше с ним работать -- компьютерный или биологический интерпретатор, тут неважно.

Развёрнутая в мозгах онтика, с которой происходят вычисления/размышления -- это буквально кусок мозга (набор "настроенных" нейронов, поддерживающих их как-то клеток, а также связей между ними), который изменяется в ходе размышлений во времени и как-то хранит (физически!) состояние этого размышления, ситуативно направляет ход размышления по мере получения промежуточных его результатов. А если это искусственная нейронная сеть, то есть миллионы или даже миллиарды коэффициентов, то в компьютере кроме памяти, содержащей эти коэффициенты есть процессор и алгоритм-программа, что-то считающая с этими коэффициентами -- хранится меняющееся во времени состояние этого вычисления. 

То есть онтика (в том числе и дисциплина) тут дана просто как физический объект (кусок мозга, кусок памяти компьютера с обрабатывающим её процессором и его регистрами, неважно нейро- или классическим процессором), работающий с priors для каких-то размышлений -- уточняющий смыслы. 

Так что я смело могу считать знание/knowledge действенным/actionable, говоря о нём как о вещи. Знание в таком подходе не просто просто "книжное знание", которое лишь "исходный код", исходная онтика для программирования мозга или компьютера, ровно как исходный код программы ещё не сама программа. Программу можно выполнять на каком-то процессоре в самых разных смыслах -- вычислять по ней, компилировать её, искать в ней ошибки и т.д.. Вот и загруженную в мозги или компьютерный процессор дисциплину (или иную онтику, но слово "дисциплина" изначально подразумевает то, что её нужно выучить и ей далее следовать -- то есть превращение в "кусок мозга") можно выполнять в самых разных смыслах: думать с её использованием (вычислять по ней, рассуждать по ней), добиваться беглости в вычислениях (аналог компилирования), искать ошибки (например, заниматься интроспекцией, документировать результирующую онтику, а затем пытаться выполнить какие-то проверки -- либо проводя валидационные эксперименты в окружающем мире, либо верификационные в части ужесточения требований к формальности и после этого нахождении противоречий).

При необходимости можно уточнять: идёт ли речь об исходном онтическом описании ("исходный код" с подразумеваемыми priors-значениями) или интериоризированной, "выученной" онтике в момент работы с ней, то есть мышления, в котором уже прошли какие-то вычисления и речь идёт о непрерывно уточняемых смыслах.

Онтическое описание обычно описывает свою предметную область/domain: его онтика существует в виде "исходного кода" в пространстве смыслов как определение/definition и может быть выведена в какой-то внешней форме на разные носители в их отчуждении от интерпретации -- тогда мы говорим об описании/description. В системном мышлении мы говорим об определении и описании воплощения системы как главных, но мы нуждаемся и в определении и описании самих определений и описаний.

Трюк с вещностью не только описаний, но и интерпретируемых определений позволяет распространить системный подход и на определения: их можно представлять как системы, имеющие функции определения и описания целевой системы в обеспечивающей системе как системе деятельности.

А если они системы, то мы можем определять и описывать определения и описания, например иметь definition of definition: мы можем определять и описывать знания, чётко понимая, где и как эти знания используются, а затем функционируют (эксплуатируются) в физическом мире. Достаточно показать пальцем на соответствующие мозги и/или компьютеры или даже целые системы из многих мозгов и компьютеров.

Это достаточно сильное заявление: оно показывает, как в рамках деятельностного подхода совместить наше заявление о том, что системы нас интересуют только воплощённые в физическом мире и обширную литературу, обсуждающую применение системного подхода к информационным сущностям. Тут огромное количество разных нюансов, но нас они мало интересуют: проблемы будем решать по мере их поступления в отдельных задачах. Никакой универсальной онтологии для всех типов задач нельзя придумать, даже если это системная онтология, претендующая на универсальность. Так что не будем излишне усердствовать, оставим прояснения на потом.

Интерес 
Интерес/concern -- это определение онтики, которая в свою очередь будет определять систему. Слово "определение" -- это не словарное определение из глоссария, а концептуальное задание (как в "system definition"). Определение -- это некоторое сокращённое описание, по которому можно как-то найти определяемый объект. 

Если мы признаём, что actionable discipline это кусок мозга, и порождаемые при помощи этой дисциплины определения системы тем самым -- это какие-то концептуальные модели (т.е. нейросетевые/коннективистские модели, как-то закодированные в мозгу, интериоризированные), то concern указывает на то, какой сервис (внешнее поведение, результат размышлений) мы хотим получить от определяющей систему онтики в ходе её выполнения мозгом (или компьютером, или мозгом и компьютером). В какой-то мере (мы же работаем не слишком точно, схемоидами, а не схемами с "формальной семантикой" и абсолютно "формальной прагматикой", так что замечаем "в какой-то мере") можно говорить, что concern -- это внешнее описание дисциплины, требование к дисциплине (с соответствующей дискуссией о связанных с требованиями деятельностных потребностях, адресующих другой системный уровень и ограничениях, показывающих нашу осведомлённость об устройстве интересующей дисциплины -- дисциплины, оформляющей/формализующей интерес). Помним, что в системном мышлении требования это не столько какое-то определения/задания/definitions в деонтической модальности ("должен", "может", и т.д. -- модальность предпочтения реализации описания во множестве миров), сколько внешнее по отношению к системной границе определение, т.е. определение системы как "чёрного ящика" (с неизвестным внутренним содержанием, рассмотрение системы как далее неделимого элемента). И тут мы говорим, что "интерес -- это внешнее описание дисциплины", т.е. в системном языке это "требование" в первом его значении, вне связи с модальностью.

Понятие интереса/concern одно из центральных понятий системного подхода, оно непосредственно связывает системное мышление с прагматизмом, ибо служит для выражения деятельностного интереса. В системном подходе уже нет просто общемыслительного/общефилософского "агента"-актёра, но есть культурно-обусловленный стейкхолдер с его предметной деятельностью Стейкхолдер это агент в его роли по отношению к системе, он влияет на систему/ситуацию, и на него и его действия влияет система/ситуация. Ключевые слова тут -- культурно-обусловленная роль (то есть не только что самим агентом сочинённая, а shared -- некоторый деятельностный паттерн, что-то общее в действиях и мышлении разных людей). Эта роль указывает на предметность интереса (интересует какой-то domain, а не вся система/ситуация в целом), а влияние указывает на прагму, целенаправленность деятельности. В интересе, связанном с ролью, тем самым описывается дисциплина роли, выученная актёром -- то есть выученная и интериоризированная онтика, загруженная в голову. Нюансы того, онтика отражает практику в целом (включая технологию), или только дисциплину, оставим на потом -- всё одно практика определяется своей дисциплиной, а технология только поддерживает деятельность по этой дисциплине.

Concern/интерес позволяет нам искать дисциплины, которые могут помочь справиться с проблемой. Онтологический статус concern -- это модальность вопрошания, вопроса. Можно долго спорить, как именно формулируется этот вопрос. Скажем, в программировании есть "языки запросов". Можно считать, что никаких особых языков тут нет, и запрос делается by example -- просто говорится об одном-двух предметах из искомой дисциплины (concern тут prior для размышления о дисциплине-онтике на ранних стадиях её жизни в мозгу), а остальное подтягивается размышлением, возможно включающим и вопросы и к Гуглю (поиск учебников с "исходным кодом" дисциплины), и к природе -- проведение экспериментов, помогающие гипотезы о дисциплине превратить в теории (т.е. поднять уверенность в использовании дисциплины для надёжного моделирования предметной области, поднять уверенность в возможности влияния на систему с использованием той или иной дисциплины). В любом случае, интерес определяется потребностью стейкхолдера в его влиянии на связанную с системой ситуацию/проект, это требование (не вдаваясь во внутреннее устройство, архитектуру) к нужной для деятельности стейкхолдера дисциплине.

Переход от внешнего определения concern/интереса к методу описания обычно рассматривается как формализация/оформление -- дисциплина определения предметной области и выбранный далее метод описания предметной области этой дисциплины (то есть добавление технологии описания, инструментов описания) формализует/оформляет интерес.

Тем самым метод описания (viewpoint) подразумевает какую-то дисциплину плюс модельный инструментарий описания (нотации, моделеры, замечания по жизненному циклу моделирования): это именно метод, т.е. набор практик (дисциплины и инструменты), достаточные для создания описаний, отвечающих на вопросы деятельности по влиянию на предмет concern! При этом метод описания/viewpoint не эквивалентен дисциплине, для которой выбран этот метод. Дисциплина может быть "научной", а может быть "нормативной": она может либо не говорить, что нужно делать для приведения цели в какое-то состояние, а может и говорить. Дисциплина может быть концептуальной (скажем, инженерия требований, как она описывается в "проблемы инженерии требований" https://ailev.livejournal.com/1425741.html, то есть не доходящая до описания конкретных прикладных практик, но вводящая основные понятия, используемые самыми разными прикладными практиками), а метод описания базироваться на прикладной дисциплине (скажем, диаграммы Use Case из практики Use Case 2.0). Мы пока не будем вводить классификации дисциплин, будем просто как-то развёрнуто их характеризовать. И помним, что дисциплины это онтики, которые не просто загружаются в головы, но это онтики, состоящие главным образом из классов и даже классов классов, дисциплины ведь описывают не отдельные индивиды, а классы индивидов и классы классов индивидов, не отдельные отношения между индивидами, а классы отношений и классы классов отношений. Знание -- это то, что может переноситься из проекта в проект, а в каждом проекте ведь свои индивиды.

Оценка интереса
Оценка интереса в стоимости продукта будет -- поднять (мы продаём!) или уменьшить (мы покупаем!), но набор моделей в методе описания будет одним и тем же -- например, смета или калькуляция, а то и протоколы экспертных оценок, или вообще список цен за какой-то период на аналогичную продукцию на каких-то выбранных организованных рынках). Так что, когда мы говорим об интересе, как теме, на которую мы хотим влиять, мы волнуемся о влиянии как таковом, и даже не уточняем, в какую сторону. Одно описание удовлетворит самых разных стейкхолдеров, которые хотят влиять в разные стороны. Они будут договариваться, имея эти описания. Более того, влиять я как стейкхолдер могу не на предмет моего интереса, а на другой предмет -- сохраняя при этом интерес к нескольким предметам. Скажем, я интересуюсь ценой не потому, что я именно на неё хочу влиять, а потому что она влияет на принятие моих решений по какому-то другому интересу, в какой-то другой практике. Стейкхолдер-то определяется не только тем, на что он влияет, но и что влияет на него!

Интерес заключается с желанием поработать с какими-то свойствами системы на предмет или их изменения (влияния на них) или их понимания (как они влияют на то, на что мы хотим влиять). Интерес описывает желание ознакомиться с ситуацией -- но не описывает, как именно и в какую сторону и кто будет сдвигать эту ситуацию. Это связано с тем, что разные стейкхолдеры могут иметь один и тот же интерес как объект влияния -- но направленный в противоположную сторону, или даже вовсе ознакомительный. Одному нужно дешевле (он продаёт), другому подороже (он покупает). Одному нужно безопасность нарастить (и за ценой не постоять: не он ведь платит), а другому безопасность ограничить (ибо платит как раз он, а риски готов принять -- его поэтому и цена интересует, и безопасность). Направление желаемого влияния (поднять или опустить какую-то характеристику, свойство системы/ситуации) указывается отдельно, как "оценка интереса" (а в Архимейте для этого даже есть отдельный элемент языка).

Пример интереса
Скажем, нас интересует влиять на дождь на какой-то территории. Важно, что на этом уровне мы не различаем, нужно ли нам иметь побольше дождя или поменьше дождя. Определения и описания систем будут использованы одни и те же, вопрос только в том, куда двигать реальность, чтобы достичь наших целей.

Увы, мы ничего в этот момент не знаем о способах этого влияния и поэтому не можем точно выделить domain! Единственное, что мы знаем, что в этом domain есть дождь и у нас есть вопросы о механизмах появления дождя -- нас интересуют причинно-следственные связи различных объектов с появлением дождя. Так что мы определяем "дождь" как самый важный объект в нашем domain и дальше интересуемся, как мы можем описать "дождь" в мере, достаточной для наших целей уверенного прогнозирования ситуации.

Какие это могут быть описания/онтики? Погуглив, мы обраруживаем, что есть три основных популярных практики и соответствующие им онтики описания предметной области дождя: 
-- Есть метеорология, и можно просто подгонять свою деятельность под те модели, которыми пользуются метеорологи. Мы получаем детальные карты выпадения осадков, прогнозы на отдельные даты и анекдоты типа "я три дня выкачивал из подвала вашу лёгкую облачность без осадков". Это метеорологический "научный" viewpoint.
-- практики заклинателей дождя. Мы узнаём об амулетах, конкретных ответственных за дождь трансцедентных сущностях, получаем описания необходимых ритуалов, а также описания уровня грешности территории, наказанной или награждённой дождём. Это шаманский viewpoint.
-- набор эвристик авиаподразделения, занимающегося обработкой туч разными порошками. В этот вьюпойнт неожиданно входят виды разных порошков, карты аэродромов, физхимия происходящих в туче процессов и в том числе необходим пассивный прогноз от метеобюро, который дополняется средствами моделирования результатов авиавылетов по управлению погодой. Это инженерный viewpoint.

Наличие интереса позволяет нам обсуждать выбор одной из практик, обслуживающих интерес, а в этой практике дисциплину с инструментарием по описанию этой предметной области. 
Разделение интересов
Принцип разделения интересов (separation of concerns) Э.Дейкстры тем самым включает не только обсуждение описаний, удовлетворяющих требованиям-интересам, но и как начальные шаги выбор очередного интереса к обсуждению, выбор оформляющего этот интерес метода описания, собственно описание и проверка того, насколько описание удовлетворяет данному интересу, а затем обсуждение влияний порождённым этим методом частных (предметных) описаний на выполнение других интересов-требований (валидация описаний).

Работа с интересом как сущностью первого класса позволяет разделить обсуждение требований к описаниям и выбор метода описаний -- ибо интерес уже указывает, что именно нужно описывать. Так, в методе описания могут быть модели на любой вкус, любого уровня формальности, просто трудоёмкость вычислений по этим моделям может быть разная, в том числе стоимость добычи данных для моделирования, или время вычислений слишком больше для получения надёжных результатов моделирования.

Разделение интересов является вторым приёмом борьбы со сложностью описания системы (первым приёмом борьбы со сложностью является поуровневое описание системы -- описание отдельных взаимодействующих частей).

Что говорят ISO 42010 и OMG Essence
ISO 42010 говорит только о самых важных (архитектурных) описаниях. При этом стандарт, хотя и поминает "определение системы", но в его диаграммах отражены по большей части рабочие продукты -- все эти модели, методы описания в стандарте представлены их рабочими продуктами, а не определениями. Понятно, что это онтологическая недоработка авторов: во-первых стандарт нужно принимать как стандарт системных всех описаний, а не только архитектурных, а во-вторых нужно чётче говорить, что стандарт имеет дело и с определениями-онтиками и с рабочими продуктами-описаниями для описанных в его диаграммах и помянутых в тексте сущностях (кроме тех моментов, когда стандарт подчёркивает разницу между определениями и описаниями -- definition и description).

OMG Essence наоборот, проводит чёткое различие между альфами-определениями и рабочими продуктами-описаниями. Но сам стандарт в части основных альф говорит только о требованиях (ровно так, как ISO 42010 говорит только об архитектуре), а остальные описания считает относящимися к альфе "система" -- тем самым смешивая различные определения системы, описания системы (рабочие продукты) и воплощение системы. Не спрашивайте даже, какая онтологическая сущность у оригинальной альфы "система" в OMG Essence.

Поэтому мы объединили диаграммы этих стандартов, но по большому счёту символы альф и рабочих продуктов проставлены более-менее произвольно (особенно в части самого воплощения системы: оно представляется рабочим продуктом, но мы считаем, что воплощение системы тоже представлено в мышлении, и оно описано историческими данными -- не "определено-предписано" инженерно-проактивно, а "изучено", поэтому можно говорить и о соответствующей альфе, а не только о рабочем продукте).

Вот эта схема:

Все нюансы и понятийный дребезг при этом мы будем списывать на то, что работаем с онтикой системных описаний на уровне схемоида, а не на уровне чёткой понятийной/онтологической схемы. И по мере возникновения проблем и выявления каких-то особых интересов мы будем предлагать в тех или иных проектах частные решения этих проблем, не претендуя на "теорию системных описаний" в её универсальной могущести. Нет, наша задача просто предложить хорошее начало для размышлений про системные описания, дать приемлемые priors для этих размышлений.

В реальных обсуждениях обычно широко используется метонимия, и любое определение может поминаться по названию основного рабочего продукта, по которому его свидетельствуют (строят его коннективистскую модель в мозге/компьютере, интериоризируют и далее мыслят-интерпретируют, преобразуют), но и наоборот, могут быть какие-то рабочие продукты, для которых будут обсуждать их определения. Это всё обычно перепутано и в важных случаях мы рекомендуем уточнять, что же именно имеется ввиду: определение (места в концептуальном пространстве смыслов, в удобном для размышлений виде) или описание("исходные знания", которые для размышления должны быть соединены с интерпретатором -- мозгом или компьютером: как-то восприняты -- прочтены так, чтобы из них были извлечены какие-то значения-priors и пошло мышление с их участием, уточнение смысла).

Модели
Модели -- это мельчайшая единица описаний в ISO 42010. Это конкретные диаграммы, чертежи, тексты. Модели группируются в частные (т.е. предметные/дисциплинарные, отвечающие какому-то интересу) описания. Предполагается, что одна дисциплина и метод описания задают множество разных видов моделей/model kinds, которые позволяют выделить и описать важное в этой предметной области. Нет идеи, что одна схема или схемоид, один текст определит-опишет все предметы, важные для мышления по какой-то предметной дисципление при ответе на какой-то запрос-интерес. 

По большому счёту, (совокупность ISO42010::моделей)/ISO42010::view -- это тоже sys&onto::модель, но ISO42010 зарезервировал общее слово "модель" за довольно частным его использованием, и даже закрепил всего трёхуровневую структуру моделирования: 1. общее описание/system description, отвечающее на все интересы 2. частное описание, отвечающее на интерес/view, 3. модель/model, только частично отвечающая на интерес. Это деление описаний на уровни, соответствующие удовлетворению требований-интересов вполне осмысленно с одной стороны, но задействование очень общих (общефилософских, и даже вполне бытовых) слов для выражения такой конструкции можно обсуждать отдельно. В любом случае, такая трёхуровневость описаний, определяемых по отношению к интересам является специфичной для современного системного подхода, и при любом выборе терминологии она сохранится -- хотя очевидно, что будет введено много подуровней в каждом из этих уровней description-view-model. Это в какой-то мере похоже на принятое в ISO 15926 решение работать с индивидами, классами и классами классов, а многоуровневость абстракций выражать не отношениями классификации, а отношениями специализации -- при этом выделяя классификаторы на отдельный уровень определений ситуации.

Зачем с этими онтиками так возиться
Нужно решать проблемы:
-- несовместимости способов описаний мира, предлагаемых различными стандартами системной инженерии и менеджмента. Нужно по возможности один раз (за скобками конкретных проектов) решить эти противоречия, хотя это и невозможная задача. Но лучше поменьше оставлять для решения в конкретных проектах и максимум сделать на методологическом шаге, разговаривая об онтике системных описаний, общей для всех системных проектов.
-- несовместимости state-of-the-art способов описания мира, предлагаемых современной онтологикой (в двух её несовместимых вариантах: 1. классических "как по Фреге" с семантическим треугольником, где значение-в-domain и 2. современных "как в deep learning", где используются значения-priors и смыслы-posteriors как места в пространстве смыслов) и системных способов описания мира, предлагаемых в различных стандартах (которые тоже несовместимы между собой, как это указано в предыдущем пункте). Это чуть подробней прописывалось в предыдущем тексте "Онтика онтологизации", https://ailev.livejournal.com/1427265.html
-- предложения русскоязычной терминологии для описаний, выполняемых в рамках дисциплины системного мышления 
-- совместного описания онтик онтологизации в целом и получения системных описаний в частности. Это совместное онтическое описание потом будет использовано для принятия решений, как изложение этого материала может быть разделено по отдельным курсам онтологики и системного мышления. Нас интересует не сам этот текст как "исходный код дисциплины описания мира в целом и систем в частности", а нас интересуют обученные этой дисциплине люди. Так что можно рассматривать эту серию постов не как "статью" или "микромонографию", а как маленький набросок материала для будущих совместимых между собой онтологически и терминологически учебников онтологики и системного мышления.

Следующим шагом будет применение этого материала к описанию систем на Архимейте 3.0 как языке системного моделирования (а не только архитектурном языке, мы точно так же обобщаем описания на Архимейте с архитектурных на все виды, как сделали это с ISO 42010). Будем заниматься соглашением о моделировании, совместимым с изложенными тут онтиками онтологизации и системных описаний.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10213010264665366
Текст поправлен и дополнен по замечаниям Пион Медведевой.

 
 
сплошная путаница ) подробности позже ))
В целом все понятно и, на мой взгляд, работоспособно. 

Наверное, в чистовом виде стоит уточнить, что знания вещны не менее, но и не более, чем, например, автомобили или те же программы (особенно программы в open source-проектах), существующие в большом количестве экземпляров исполняемого кода и исходного кода со сложным распространением изменений и версий. Вообще эта аналогия очень хорошая и практичная.

Про интерес/concern, на мой взгляд, опущен деятельный аспект интереса, различие интересов-драйверов и интересов-ограничений. А без него получается слишком большая подразумеваемая декларативность интересов как таковых.

всего слов - 3480