Объектно-ориентированное представление знаний

На основе ПО Obsidian может быть сформирован личный корпус заметок, представляющий знания в какой то области. Такой корпус может быть ограничен только своими заметками, включая и конспекты чужих работ, или же включать чужие тексты — статьи, транскрибированный текст видео-роликов и отдельные мнения. 

Корпус заметок может быть построен на основе папок, тэгов и ссылок в любой комбинации. Использование папок и тэгов наряду с кажущейся эффективностью создает ряд проблем, прежде всего за счет дублирования информации и необходимости ее корректной актуализации сразу в нескольких местах.  Более перспективной выглядит подход на основе использования одних ссылок, причем в первую очередь входящих. 

Предположим, в корпусе заметок есть заметки двух типов — концентраторы входящих ссылок и просто описания-тексты, ссылающиеся на заметки концентраторы. Причем концентраторы также могут ссылаться на концентраторы.  Здесь могут быть отношения иерархии или отношения композиции (один концентратор входит в состав другого концентратора).  

Необходимо разработать когнитивную модель в соответствии со специфическими требованиями: 
- желательно избегать любого рода дублирования концентраторов и описаний, 
- желательно избегать сложных в запоминании названий концентраторов — их поиск должен быть простым и естественным, 
- желательно избегать неоправданного разбухания множества описаний, ссылающихся на концентратор, и избегать работы по разделению такого множества на две или несколько частей. 

Первая модель состоит в присвоении концентраторам функции карты содержимого — перечня ссылающихся заметок.  Но она не отвечает другим пожеланиям. 

Вторая (тематическая) модель состоит в присвоении концентраторам функции тематических областей изучения (доменов).  
- При должной дисциплине можно подбирать простые и понятные названия для доменов согласно сложившейся (научной) практике.  
- В моей практике удалось достаточно просто перейти с использования тэгов на использование тематических областей. 
- Проблема разбухания множества заметок при этом не решается, особенно в случае содержания в корпусе своих и чужих текстов. 

Третья (объектная) модель состоит в присвоении концентраторам функции объекта (понятия, концепций, терминов, явлений, феноменов) в тематической области изучения. 
- Названия получаются достаточно просто и отражают основные структурные элементы тематической области. 
- Тематические области также могут фигурировать среди вышестоящих (или нижестоящих) концентраторов. 
- Заметка-концентратор должна содержать рабочее релевантное определение объекта изучения -- понятия/явления/феномена, наименование которого вынесено в название файла заметки, чем избегается дублирование текстов. 
- Заметки-описания в таком случае описывают свойства объекта, трансформацию объекта во времени или взаимосвязи объектов. 
- Заметки-описания получают естественное ограничение размера множества — если с некоторым объектом (понятием) все понятно, то владельцу/составителю корпуса заметок и нет смысла добавлять в корпус заметок новый текст и разбухание множества описаний ограничивается естественным насыщением. 
- Однако в случае явления в качестве объекта такого насыщения может не возникнуть - необходимо понимание объекта. 
- Объектом в корпусе знаний совсем не обязательно является явление/понятие, в таком качестве могут выступать люди (авторы, художники, политики) и артефакты (книги, картины, фотографии, пластинки). 

Релевантные смежные области и инструменты включают: 
- Теория репрезентаций;
- Онтологический подход (подход формирования онтологий); 
- Объектно-ориентированная подход (к мышлению)/философия/онтология Хармана; 
- Концептуальное картирование Новака;
- Концептуальный анализ и концептуальное моделирование;
- Графы знаний (в особенности графы знаний со свойствами вершин и ребер). 

Концептуальная карта (скелет) моего корпуса заметок

Особенности применения объектной модели: 
- Важную роль играет цель формирования модели знаний — например, понимание особенностей окружающего мира.  
- Модель подражает мышлению человека, которое (как считается) состоит в формировании интеллектуальных объектов (моделей, представлений, понятий, явлений) и связыванию этих объектов между собой.  
- В процессе наблюдения за окружающим миром человек выделяет повторяющиеся паттерны поведения и свойств, и обозначает их как явление/феномен, а определение понятия появляется только после выработки концепции, однако для накопления и практического использования знаний разница между выделенным и понятым не нужна.  
- Необходимо учитывать рискованность принципа утки -- если что то выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это совсем не обязательно является уткой (ложно положительная ошибка первого рода).
- Если (релевантных) абстрактных понятий в области исследования еще пока нет — то нужно выявлять свойства феномена и накапливать релевантные описания случаев и наблюдений, но здесь не возникает насыщения понимания и естественного ограничения разбухания множества заметок. 
- Визуальный граф в Obsidian для заметок-концентраторов (понятий и тематических областей) описывает концептуальный скелет модели знаний и является первым приближением концептуальной карты Новака — в нем не отображаются связи, вынесенные в отдельные заметки-описания. 
- LLM не очень подходит для формирования заметок так как обычно приводит усредненное интерсубъективное определение и понимание понятия, хотя на практике могут конкурировать несколько взаимоисключающих понятий (два похода понимания денег, три подхода к определению искусства и так далее). 
- Желательно развивать критическое мышление, использовать теоретические тексты, описывающие несколько противоположных подходов к предмету и самостоятельно формировать понятия исходя из специфики своего интереса. 
- Тематические области могут временно использоваться в качестве концентраторов наряду с понятиями — пока не отрефлексированы цели изучения данной области, и не выделены основные понятия в данной области, представляющие персональный или профессиональный интерес для изучения. 
- При совместном использовании тематических областей и понятий последние выделить сложнее. Требуется дополнительное интеллектуальное усилие для выявления основных описываемых явлений/понятий после отнесения текста к тематической области, но это и хорошо. 
- Разборка накопленного множества заметок, относящихся к тематической области, и углубление понимания может осуществляться через преобразование области исследования в абстрактный объект, определение его функций, свойств и метрик (количественных измеряемых показателей), заинтересованных лиц (stakeholders),  а также последующую системную декомпозицию  объекта на совокупность составных частей (ключевых феноменов/понятий) и эмерджентных свойств.  
- Модель (предположительно) хорошо подходит для организации смешанного архива текстов, и достижения понимания в предметной области. 
- Модель можно назвать «концептуальным моделированием знаний» или "объектно-ориентированным представлением знаний".
- Эффективность порождения текстов в такой модели может быть улучшена за счет миметический реализации модели Zettelkasten на основе концептуального моделирования. 

Порождение нового знания в концептуальной модели знаний состоит в решению одной из двух задач — структурированной рассуждение для существующих понятий или порождение новых понятий на основе набора наблюдений: 
- Постановка вопроса касательно существующего понятия, нахождение ответа в виде рассуждения, структурированного в виде иерархического списка, и краткая формулировка ответа-вывода. 
- Разработка новой концепции  (абстрактного понятия) осуществляется путем индукции над набором наблюдений (выделения релевантной абстракции путем эйдетический редукции наблюдений — «опыт выносится за скобки») и последующей верификации концепции/понятия по накопленному набору наблюдений (причем могут быть и несоответствия). 

Резюме:  Объектно-ориентированная репрезентация знаний в виде определений объектов и ссылающихся на нее описаний позволяет организовать корпус заметок естественным образом, избежать дублирования и необходимости запоминать/искать неочевидные названия, а также обладает встроенным ограничителем расширения корпуса знаний.