Вяткин Виктор Борисович
Стандартная методика прогнозно-количественных построений при оценке перспектив рудоносности территорий включает в себя два основных этапа работ. На первом этапе создается информативно-прогнозная модель эталонных рудных объектов, в общем случае представляющая собой классификатор признаков, для каждого из которых определена информативность, как количественная характеристика его прогнозно-поисковой значимости. На втором этапе, сначала для каждого элементарного участка исследуемой территории вычисляется показатель перспективности, как значение некоторой функции от информативностей наблюдаемых признаков, а затем на основе полученных результатов осуществляется ранжирование всей территории по степени перспективности и выделяются площади для проведения дальнейших поисковых работ. Не вызывает сомнений, что достоверность прогнозных заключений, получаемых с помощью данной методики, практически полностью определяется качеством работ первого этапа и во многом зависит от того каким образом определяется информативность признаков и какая идеология при этом преследуется.
За более чем тридцатилетний период развития методов количественного прогноза МПИ в специализированной литературе было опубликовано внушительное число способов определения информативности признаков. Но, несмотря на все их разнообразие, в подавляющем большинстве случаев исповедовалась одна и та же идеология, возведенная в ранг прогнозной парадигмы: чем чаще наблюдается признак у эталонных рудных объектов и чем менее он распространен на исследуемой территории в целом, тем большее значение должна иметь его информативность. Расчетные формулы, реализующие данную идеологию, функционально учитывают как общую площадь проводимых прогнозно-геологических исследований, так и все известные в ее пределах проявления оцениваемого на информативность признака, независимо от того фиксируют они рудные эталоны или нет. Собственно процесс прогнозных построений при этом развивается по цепочке: рудный эталон ® признак ® территория ® модель ® территория.
Гносеологический анализ приведенной парадигмы показывает, что создаваемые информативно-прогнозные модели являются эклектичными по своему содержанию, поскольку качественному своеобразию эталонных рудных объектов, ставятся в соответствие условия прогнозирования их аналогов, не имеющие никакого объективного отношения ни к самим рудным эталонам, ни к тем проявлениям признаков, которые являются их непосредственными отражающими знаками и в силу этого имеющими статус эталонных. Поясним сказанное примером. Пусть эталонные рудные объекты пространственно и генетически взаимосвязаны с тектонически ослабленной зоной, проявленной в виде отрицательной аномалии электрического поля. На исследуемой территории наблюдается еще N подобных аномалий, геологическая природа которых априорно неизвестна. Эти N аномалий и общие размеры территории никакого отношения к данным рудным объектам не имеют и не могут содержать конкретно о них какую-либо информацию. Включение же их в процесс создания информативно-прогнозной модели представляет собой чисто механический акт. ( Это уже мы, на втором этапе прогнозных построений, по принципу аналогии, должны переносить на эти аномалии значение информативности, полученное на основе анализа взаимосвязи рудных эталонов с эталонной аномалией.)
Практическим следствием такого эклектизма являются неустойчивые, логически противоречивые прогнозные заключения [ 2 ], в соответствии с чем необходимо критически переосмыслить традиционную идеологию определения информативности признаков и заменить ее новой, отказавшись от учета общей площади проводимых исследований и ориентируясь только на те проявления признаков, которые имеют непосредственную взаимосвязь с эталонными объектами. Процесс прогнозных построений при этом будет развиваться по более короткой цепочке: рудный эталон ® признак ® модель ® территория. Попытаемся это сделать и прежде всего раскроем генезис критикуемых взглядов.
Представляется очевидным, что стремление к коррелированию информативности признака с общей площадью его распространения на исследуемой территории и размерами самой территории обусловлено широко распространенным экономическим императивом: в совокупности признаков наилучшим является тот, стоимость проведения дальнейших поисковых работ с помощью которого минимальна. Благодатный теоретический базис этот императив, не имеющий отношения к потенциально-рудным площадям, нашел в лице теории информации Шеннона, изначально предназначенной для решения задач приема-передачи сообщений по техническим каналам связи [ 7 ]. В данной теории под информацией, содержащейся в некотором сообщении, понимается снимаемая в результате его получения неопределенность выбора из множества возможностей. Числовой мерой при этом служит энтропия совокупности вероятностей соответствующих событий и считается, что, чем меньше априорная вероятность какого-либо события, тем большее количество информации содержится в сообщении о его наступлении. Пик всеобщей популярности теории Шеннона по времени совпал с ранней стадией развития количественного подхода к прогнозу МПИ и неудивительно, что в пионерских работах по этой проблеме много внимания было уделено адаптации ее аксиоматики к оценке информативности поисковых признаков. Эти работы ( например [ 1 ] ) приобрели высокий индекс цитирования и по существу сформировали критикуемую парадигму.
Анализируя приведенный генезис и стоящие за ним работы, необходимо отметить следующее. Адаптация теории Шеннона сопровождалась забвением того, что фигурирующая в ней информация имеет субъективный характер и сама по себе отсутствует в природе. Использование же этой информации при создании прогнозных моделей реально существующих рудных объектов равносильно приписыванию этим объектам через их признаки того, что им внутренне не присуще. Дело в том, что Шеннон разрабатывал свою теорию под эгидой представления, что непосредственным и активным (анализирующим) рецептором информации является человек или кибернетическая система. Такое представление о рецептировании информации относится к тому ее виду, который атрибутивно связан с процессами управления, отсутствующими в объектах неживой природы. Другой же вид информации, существующий независимо от управления и генетически предшествующий ему [ 6 ], при этом остался в тени. Признак здесь, как отражающий объект, является пассивным рецептором, через который познающий субъект, созерцая систему “объект-признак”, получает некоторую информацию об отражаемом объекте, выступающую для него в качестве снятой неопределенности отражения.
С гносеологической точки зрения отмеченные виды информации принадлежат к различным типам информационных отношений [ 5 ]. Первый вид информации, называемый кибернетическим, относится к субъект-объектным отношениям и, являясь функцией прагматической ориентации субъекта (анализирующего рецептора), объективно не существует без него. Второй вид, генетически предшествуя первому, отражает объект-объектные отношения и, имея некибернетическую природу, называется элементарным. Этот вид информации выражает синтаксические свойства объектов, проявленные в их отражении и существует независимо от целей и сознания познающего субъекта.
Представляется очевидным, что при оценке информативности признаков, в процессе прогнозно-геологичесих исследований, необходимо аппелировать к элементарному виду информации. При этом следует учитывать, что объекты неживой природы, взаимодействуя друг с другом, участвуют в информационных процессах “всем телом“ [ 4 ], а интенсивность этих процессов определяется уровнем организации происходящего взаимодействия. Количество же информации, отражаемое объектами друг о друге, является комбинаторным по своей сущности ( а не вероятностным, как в теории Шеннона ) и функционально связано с размерами как каждой из взаимодействующих сторон, так и области их непосредственного взаимодействия. Информативность признаков в данном случае зависит от ошибок первого и второго рода в отражении их эталонными проявлениями заданных рудных объектов и увеличивается с уменьшением этих ошибок.
Обозначенный подход к оценке информативности поисковых геологических признаков ориентирован на исследование информационных аспектов отражения эталонных объектов прогноза через эталонные проявления признаков их описания, лишен недостатков традиционной идеологии и отвечает общеметодологическому требованию к математизации процесса научного познания: “Математизация должна максимально опираться на свойства реальных систем…, а не навязывать во что бы то ни стало реальности удобную математическую схему; ставить целью добывание существенной информации, а не обязательно всей информации… Когда этого нет, нет и математизации, а есть лишь своеобразная математическая схоластика.“ [ 3, с.105].
1. Высокоостровская Е.Б., Зеленецкий Д.С. О количественной оценке перспектив территории при поисках месторождений рудных полезных ископаемых // Сов. геология, 1968, № 8. С. 58 – 71.
2. Вяткин В.Б. Информационные прогнозно-геологические антиномии // Компьютерное обеспечение работ по созданию государственной геологической карты Российской федерации: Материалы 5-го Всероссийского совещания-семинара. Новочеркасск: НГТУ, 1998. С. 116-119.
3. Диалектика познания сложных систем / Под ред. В.С. Тюхтина. М: Мысль, 1988. 319с.
4. Урсул А.Д. Природа информации. М.: Политиздат, 1968. 288с.
5. Урсул А.Д. Проблема информации в современной науке. М.: Наука, 1975. 288с.
6. Философский энциклопедический словарь. / Гл. ред.: Л.Ф. Ильичев, П.Н. Федосеев, С.М. Ковалев, В.Г. Панов. М.: Сов. Энциклопедия, 1983. 840с.
7. Шеннон К. Математическая теория связи. В кн.: Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностр. лит., 1963. с.243-332.
Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.sciteclibrary.ru/