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信号、信息和知识【12】

已有 1697 次阅读 2020-7-25 11:27 |个人分类:物理学习|系统分类:科普集锦| 信息, 知识, 数据, 处理

  (5.3)知识的正确性判别

  目前搜索引擎找到了包含用户所指定关键字的网页以后,其中的内容是否有用就无法确定了。也就是说搜索引擎目前还没有提供网络信息可信度的比较功能。因为这个可信度问题目前还没有比较好的解决方案。那么用户对选出网页上的信息知识的准确性还需要使用者做出进一步的判断。如果你上网浏览的目的仅仅是娱乐,或者满足一些好奇心,那么这些海量的网页一般都会满足你的需求。但是你如果希望在网络上学习一些知识,或者希望能够对你解决某些实际问题有帮助,那么你就可能需要对搜索结果做进一步的鉴别。

  人类文明发展到今天,对相互交流的知识可信程度进行判别的最好的方法是科学原则。科学是人类智力迄今做出的一项最成功的成果,也是人类认识自然,认识宇宙的一项基本方法。在科学方法发现之前,人类对自然的认识处于一种盲目愚昧的状态。或者把宗教的学说当成唯一的真理,或者根据自己的经验感觉来做出判断。其实宗教思想也是人类在探索世界(当然也包括人类社会)的过程中逐步形成的,只不过宗教以不容置疑的方式来传布它。而科学知识是在不断地质疑,逐步完善中产生的。科学家甚至提出把可被证伪作为科学知识的一项基本条件。

  在科学的思想被科学家发现之后,人们又花费了几百年的时间以各种无可辩驳的科学成果才逐渐使得文明社会接受了科学思想。虽然直到今天对“什么才是真正的科学思想”不同的学派可能还有不同的解释,但是科学精神终究被全社会广泛认定为获得正确的知识的必需。1922年梁启超先生在中国科学社举行第七次年会上发表的演讲中指出:“有系统之真知识,叫作科学;可以教人求得有系统之真知识的方法,叫作科学精神。”科学精神的核心是实证、求是、理性和批判。批判态度是科学精神的重要内涵。所谓批判,其目的在于明辨是非,凡事都问个为什么,凡事都摆事实、讲道理。

  在网络化的知识环境出现之前,社会上交流比较广的书本知识,印刷资料都有比较严格的审查制度。这样可以过滤掉大多数不太符合条件的知识。所以人们一般都认可这些印刷品的信息有比较高的可信性。网络化的知识环境缺乏信息可信度过滤机制。虽然有网络监管机制,但是审查的角度是政治,意识形态和法律制约。加上人类自身的重要性倾向特性,众人都有发表自己经验知识的爱好。即使是已有的科学知识,各人的理解解释也各不相同。所以信息知识的可信度在网络化的信息环境中是比较难以保证的。

  科学给现代化社会带来的成果无处不在,没有科学就没有现代文明。文明社会中,人们广泛地接受科学的教育,可以说现代社会生活的人学习和掌握科学知识是生存的必需。今天连一些宗教学者也往往希望用科学的术语来说明宗教思想,好让更多的人接受他们的宗教信仰。受过现代教育的人都有科学的意识,只不过在遇见需要辨别事情时,比如网上知识的准确性判别,不一定能够主动地按照科学意识去处理。盲目相信自己的感觉,接受那些似是而非的信息知识是很多科学意识不强的人常常会犯的错误。

  科学知识被认为是从经验事实中得到的知识,它是需要经过实验的检验的,是符合自然规律的结论。所以如果一种知识被认定为科学知识,那么它的可信度就是比较高的。科学知识的识别方法也是逐步完善的,开始有些学者认为只有能够用数学描述的知识才是科学知识。所以对一些生物学,社会学,医学知识的描述可能都不包括在科学领域。以后随着对物质世界探索的深入,发现即使是物理学领域也出现了数学描述无能为力的一些实验结果,更不用说对一些生物系统,社会运行,医学知识(比如中医知识)等复杂的非线性系统。广义来说能够被实践证实的,符合实事求是原则的知识都可以认为是科学知识。对待网络知识海洋的过滤筛选比较正确的方法是以科学精神学习科学知识。怀疑和排斥那些不符合科学精神的可疑信息。

  有一句著名的口号叫做“实践是检验真理的唯一标准”,当然要成为真理的知识的确必需经过实践的严格检验。对于一般的知识,特别是对自然界物质运动的科学知识的确需要经过实践(科学实验)来证明其正确性。但是一般人面对这些知识信息不可能都去进行科学实验来证明其正确性,然后再来决定是否接受。所以一般只能采用其它的推理验证方法来判断是否为可以接受的正确知识信息。通常使用的方法有:

  # 根据已经掌握的科学知识来推理判断;

  # 多方面的信息互相印证知识信息的可信度;

    # 根据来源是否可靠来判断信息的可信度;

  # 根据发布者的权威性来判断信息的可信度;……

  如果搜索引擎的处理能力能够增加对网络信息的可信度进行打分和排序功能,将对于广大的网络信息使用者是十分有用的。当然这项技术可能会对于一些希望利用网络信息来实现特殊目的的信息发布方不利。所以估计这项技术的实现在技术上的难度要小于社会因素的阻碍。

  从信息处理的技术层面上来说,利用计算机的强大运算能力帮助人们从海量的信息数据加工得到知识信息一直是人类发展机器信息处理的重要目标。目前取得进展的主要有大数据应用,数据挖掘,机器学习,人工智能等方面。

  

 



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