CC BY
74
УДК 167/168
йй! 10.25513/1812-3996.2017.3.57-63
АРХИТЕКТУРА ЗНАНИЯ И СОВРЕМЕННОЕ ПОЗНАНИЕ В. И. Разумов1, В. П. Сизиков2
1Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, г. Омск, Россия 2Омский государственный университет путей сообщения, г. Омск, Россия
Аннотация. Знания рассматриваются как часть реальности. Технологии производства знаний существенно опережают создание форм для их организации. Для организации знаний логики Аристотеля недостаточно. С конца XX в. складывается ситуация, когда знания становятся препятствиями не только для дальнейшего познания, но и для обучения, практики. Предлагаются подходы к организации знаний, использующие интеллектуальные схемотехники на базах категориально-системной методологии, теории динамических информационных систем, новые представления о знаниях и законах, воплощенные в номологической базе, и базирующиеся на системном подходе.
интеллектуальные схемотехники, категориально-системная методология, номологическая база, познание, ТДИС, физическая реальность
ARCHITECTURE OF KNOWLEDGE AND CONTEMPORARY COGNITION
V. I. Razumov, V. P. Sizikov
1Dostoevsky Omsk State University, Omsk, Russia 2 Omsk State Transport University, Omsk, Russia
Abstract. Knowledge is seen as part of reality. Technologies of knowledge production are significantly advance the creation of forms for their organization. Aristotle's logic is not enough for organization the knowledge. Since the end of XXth century there was a situation when knowledge became obstacles not only for further cognition, but also for learning, practice. Are proposed approaches for the organization of knowledge, using intelligent circuitry based on categorical-system methodology, the theory of dynamic information systems, new concepts of knowledge and laws implemented in the nomological base, and based on the system approach.
Keywords
The architecture of knowledge, laws, intellectual circuitry, categorical-system methodology, nomological basis, cognition, TDIS, physical reality
Информация о статье
Дата поступления 05.06.2017
Дата принятия в печать 26.06.2017
Дата онлайн-размещения 05.10.2017
Ключевые слова
Архитектура знания, законы,
Article info
Received 05.06.2017
Accepted 26.06.2017
Available online 05.10.2017
1. Введение
К. Поппер выделяет знания как особую часть реальности - мир знания, предполагая дальнейший
...Будущая история вселенной зависит от будущей истории знания.
В. И. Вернадский
рост роли этого мира. Ряд авторитетных современных ученых ХХ-ХХ1 вв. также выделяют знания в виде особой области (В. И. Вернадский, Р. Пенроуз,
Д. Дойч [1-3]). К примеру, известный физик-теоретик Д. Дойч пишет: «Мы можем найти физические объекты или процессы, которые полностью обладают свойствами точно определенных абстракций» [3, с. 246]. Однако в глубокой проработке нуждается вопрос о специфике, механизмах и принципах включения знания в реальность, особенности взаимодействия знания с другими частями реальности. Наконец, необходим такой пересмотр представлений о реальности, при котором в нее естественным образом будет входить не только информация, что на сегодня очевидно далеко не для всех ученых, но и знания.
Мы считаем, что знания, являясь частью реальности, в настоящее время явно недооценены в этом ранге и это проистекает в значительной степени из-за того, что структура знания, которым оперирует человек, архаична. Большие объемы знаний, тем более разнородных, группируются или произвольно, как кучи, или на основе механистических классификаций типа ББК, УДК и им подобных. В результате мы имеем слабо осмысленную систематику наук и учебных дисциплин; рост объемов знания, подключение к их обработке 1Т, современных систем связи, искусственного интеллекта вызывают парадоксальный эффект - знания в начале XXI в. выступают существенным фактором торможения как самого процесса познания, так и учебного процесса, предполагающего их усвоение.
Тема, обсуждаемая здесь, непосредственно связана и с реформаторскими попытками Минобр-науки РФ усовершенствовать высшее образование, основываясь на допущении о преобладании в обучении студентов знаний, и с предложением дальнейшего сокращения доли знания в учебном процессе, усиления роли преподавания, нацеленного на формирование практических умений и навыков. К большому сожалению, ситуация исторически напоминает процессы в интеллектуальной культуре позднего Средневековья. Как и тогда, интеллектуалы столкнулись с увеличением объемов знания и способов его тиражирования и распространения (производство бумаги, книгопечатание). В этих условиях эпоха Возрождения, с одной стороны, выступала разрушителем сложившихся в Средние века композиций знания, с другой - она подготавливала почву науке Нового времени. Ныне, на начало XXI в., знания накоплено очень много, но оно пребывает в таком состоянии, что это существенно затрудняет его применение в науке, а тем более в образовании. И вместо того чтобы освоить знания, на получение которых человечеством были затрачены огромные
ресурсы, ученых и преподавателей ориентируют на практику.
Задачами статьи являются анализ знания в ранге препятствия познавательному процессу; предложения по системной модернизации знаний, превращающей их из препятствия в важнейший инструмент развития человека и общества в XXI в.
2. Критический анализ знания в роли фактора, препятствующего познанию
В каком соответствии находится структура реальности и структура знаний о ней? Возьмем ограниченную территорию земной поверхности и техническое изделие - привычнее всего представлять их в виде географической карты и чертежа, а их описание в линеаризованном тексте играет вспомогательную роль. Это очевидно. Но почему тогда в обучении специалистов соответствующих профилей, к примеру инженеров, преобладают представления в виде линеаризованных знаний?
В интересах лучшего понимания материала набросаем исторический очерк эпистемологии. Проект работы над знаниями, развиваемый софистами и активно критикуемый Платоном и Аристотелем, предусматривает расширение списка образцов удачных рассуждений. Платон устами Сократа демонстрирует умение формулировать четкие определения, а порождающие их смыслы чаще всего на уровне интуиции связывает с геометрическими знаниями. В последующем состоялась только одна масштабная работа по геометризации рассуждений - это «Этика» Б. Спинозы, методология которой, однако, оказалась поверхностной, а потому не была воспринята интеллектуалами в виде работающего инструментария. Безусловным победителем становится проект Аристотеля, предложившего простые модели для работы со знаниями любого типа, привязанные к линеаризованной форме рассуждения. Пример такой модели: все или некоторые предметы одного типа есть все или некоторые предметы второго типа. От этой точки начинается движение, в котором знание рассматривается как инструмент или результат познания. Знанию как предмету, как особой части реальности уделяется существенно меньше внимания. То есть при формировании нового закона, модели, теории учитывается специфика соответствующих объектов, а знания привлекаются только как материал.
В теологии Средних веков важное внимание уделяется особым категориям - трансцендента-лиям, определяющим мироустройство. Но как с ними работать? Р. Луллий в XIV в. изобретает автомат для получения связных высказываний за счет
механических комбинаций над трансцендентали-ями. Фиксируем: это первый опыт в автоматизации рассуждений. Да, конструкция Луллия наивна, но к ней в своей сатире над учеными Лапуты обращается Дж. Свифт в «Путешествиях Лемюэля Гулливера» [4, с. 183-189], фантазирует У. Эко в «Острове накануне» [5, с. 83-96].
В нашем подходе категории выступают когнитивными единицами, организующими мышление, поэтому свою методологическую функцию они выполняют не отдельно взятыми, а составленными в конкретные категориальные схемы, начиная от простейшей, категориальной оппозиции.
Истоки рассогласования конфигураций объектов реальности и знаний закладываются вместе с утверждением стратегии линеаризации мысли, речи, письма и вытеснения наглядных конструкций - категориальных схем, геометрических чертежей и т. п. на периферию познания. Заметим, что в инженерно-технических специальностях, в науках о земле чертежи, карты не находят адекватной замены. Недостаточно развиты подходы к знанию, ориентированные на работу над созданием форм, где на смысл знания будет влиять конфигурация, а сами знания будут включаться в разнообразные композиции, образуя целокупно особую реальность. Неудовлетворенность сложившейся ситуацией высказывается, в частности, так: «Математические категории напрямую взаимодействуют с человеческим мозгом через физические процессы, которые еще предстоит открыть. Таким образом, мозг, по Пенроузу, занимается математикой, ссылаясь не только на то, что мы сейчас называем физическим миром. Он имеет прямой доступ к реальности математических Форм Платона и может постичь там математические истины (за исключением грубых ошибок) с абсолютной определенностью. <...> Идея Платона о том, что физическая реальность состоит из несовершенных копий абстракций, сегодня случайно кажется чрезмерно асимметричной позицией. Как и Платон, мы всё еще изучаем абстракции ради них самих. Однако в науке после Галилео и в теории виртуальной реальности мы также рассматриваем абстракции как средство понимания реальных или искусственных физических категорий, и в этом контексте мы считаем само собой разумеющимся, что абстракции почти всегда являются приближениями истинной физической ситуации. Таким образом, несмотря на то, что Платон считал земные круги, нарисованные на песке, приближениями истинных математических кругов, современный физик
посчитал бы математический круг плохим приближением истинной формы планетарных орбит, атомов и других физических объектов» [3, с. 242, 247]. На наш взгляд, рассогласование математики и физики обусловлено, во-первых, недостаточным вниманием к философии как к особой отрасли знания, играющей в системе - математика, физика, философия - роль компонента, ответственного за их интеграцию и обеспечивающего цельность всей системы; во-вторых, тем, что не учитывается телесность знания, проявляемая в конкретных формах его организации или в архитектуре знания.
Приведем соображения к пониманию природы синтеза на уровне вычислений, которые:
1) всегда реализуются как конкретный физический процесс в мозге, арифмометре, ЭВМ и т. п.; 2) имеют в своей основе совершенно определенную онтологию, т. е. картину реальности, где и каким образом вычисление совершается; 3) используют общий для п. 1-2 аналитический аппарат (формулы и т. п.); при этом 4) виртуальная реальность позволяет физически реализовать некоторые математические абстракции.
В познавательном аспекте своего существования Мироздание имеет информацию как область возможностей для многообразных комбинаций всех своих объектов, переход к знаниям есть актуализация определенной части информации, а качество знания определяется уже на уровне его воплощения. Например, в работе ЭВМ: 1) на входе системы мы имеем дело со знанием, необходимым для постановки задачи для вычисления, что предусматривает конкретную организацию информации;
2) над организованной на этапе 1 информацией реализуется физическая сторона вычисления сообразно техническому устройству этой ЭВМ; 3) на выходе системы часть информации, имеющая отношение к поставленной задаче, преобразуется в новое в знание. В биологии комбинации нуклеотидов в ДНК, РНК заключают в себе информацию, а использование этой информации в работе генетического автомата (репликация, трансляция и другие процессы, ведущие к образованию новых молекул) - это уже переход к знанию, тогда качество и уместность их образования определяются категорией осмысленности. В таком случае, соглашаясь с утверждением: «Любой физический эксперимент можно рассматривать как вычисление, и любое вычисление - как физический эксперимент. .Доказательства не абстрактны. Не существует абстрактного доказательства чего-либо, так же, как не существует абстракт- 59
ного вычисления чего-либо» [3, с. 250, 252], необходимо дать комментарии.
Придавая вычислениям тотальный статус, с одной стороны, можно согласиться с тем, что любое изменение произвольного субстрата ассоциирует с некоторой вычислительной процедурой; с другой -классы абстракций математики, философии, да и физики вряд ли удачно ассоциируют даже с изощренными вычислительными процедурами. Всякий математический объект или структура есть знание, но не всякое знание является математическим. Таким образом, дополняя вычислительный процесс выстраиванием соответствующей ему системы знания определенной архитектуры, мы лучше устанавливаем связь между математическими абстракциями и физическими объектами, и не только изучаемыми, но и процессами в мозге, коррелирующими с данным вычислением.
«Законы физики, определяющие один снимок из другого, - это "клей", который удерживает эти снимки вместе в виде пространства-времени» [3, с. 275]. Так что же, по мнению известного физика-теоретика, представляет собой закон, определение которого появляется для решения задачи определения времени? Как минимум возникает вопрос: этот клей, он эпистемологической природы или объективной (независимой от сознания)?
Уместно предположить начало нового синтеза математики и физики, получающего онтологическое обоснование. При этом в процессы такого синтеза философия подключается в лучшем случае на внешнем уровне. Это проявляется в том, что две важнейшие фундаментальные науки проявляют слабый интерес к знанию как важнейшему предмету исследования. В результате вместо надежной транспортно-логистической системы, поддерживающей эффективные трансферы знаний и технологий между системами знаний определенной архитектуры, мы увеличиваем объемы эпистемологической свалки, затрудняя познавательную деятельность всё значительнее и значительнее.
Фактически теоретические знания, во-первых, приобретают всё более локальный характер, во-вторых, их систематическое представление, а также форматы упаковки (линеаризованные записи, силлогизмы и т. д.) всё больше отдаляются от практики. Обратим внимание на то, что мировой системный кризис, начавшийся с конца XX в., манифестирует и завершение НТП, предвестником коего стала индустриализация, начавшаяся еще в конце XVII в. Но это же означает по меньшей мере экзистенциальную
необходимость в кардинальном пересмотре науки, которая пока не в состоянии освоить результаты собственной деятельности - знания, не разобралась с категориями закона, истины. Хуже всего обстоит дело с объектами живой и социальной природы.
3. К основам организации знаний как процессам-системам
Основываясь на опыте сочетания технологий реинжиниринга бизнес-процессов и системного подхода, М. С. Джексон пишет: «Чтобы теория сложности свершила революцию, необходимо видение организации как системы сменить на представление о ней как о процессе» [6, с. 174]. Такой поход не получит эффективной реализации без его распространения на область знания.
Проблему онтологического статуса знания уместно связать с изучением знания в ранге системы-процесса на предмет выявления законов. Специфику для выявления и понимания этих законов свяжем со следующими положениями: 1) необходимо создать условия, поддерживающие динамическую организацию, способную охватить всё имеющееся знание и допускающую его неограниченное пополнение; 2) следует найти формы для организации знаний по отдельным темам и для решения разнообразных интеллектуальных задач; 3) законы знания должны сочетать в себе смысло-содержательный и формально-математический аспекты. Сказанное позволяет актуализировать тему архитектуры знания.
Подойдем к теме современной архитектуры знания следующим образом.
Первоочередным здесь является решение задачи такой систематизации знания, в основание которой положены философия, физика, математика. Преимуществом знания как исходного материала для такой системы является многозначность категорий. Это позволяет любую осмысленную на содержательном уровне, логически организованную и имеющую адекватные физические соответствия систему считать основой для организации знания в целом.
На локальных уровнях для решения отдельных задач разрабатываются новые формы и методы для упаковки знаний, так называемые интеллектуальные схемотехники [7-8], объединяющие аппараты категориально-системной методологии (КСМ), теории динамических информационных систем (ДИС, ТДИС) в построении категориальных схем.
Наконец, требуется определенная основа для того, чтобы знания стало возможным представлять в виде системы, такой, что с отдельными ее фрагментами (подсистемами) можно было соотносить
любое исследование. Такая конструкция была получена как развертывание (последовательные дешифровки до уровня 4) категориальной схемы - Информационные основы синтеза систем - в форме 81-вершинника, что выступило основой для организации знаний в систему в форме номологической базы [9]. Сегодня номологическая база состоит более чем из 2000 категорий, каждая из которых уже была включена в одну из категориальных схем ТДИС и ее приложений, также для нее разработан формальный алфавит, и она доступна для пополнения новыми категориями [10].
При распространении на знания подхода к системам как к процессам открывается ряд интересных моментов, в частности имена существительные выражают статические аспекты, а глаголы - динамические характеристики предметов. Экономист В. Н. Крючков специально анализирует, как при переводах американских источников по управлению на русский язык глаголы в оригинальном тексте заменяются в переводах именами существительными, что искажает существо описываемых технологий менеджмента [11]. При переходе к ДИС-технологии, к категориальным схемам ДИС уместно провести ассоциации с элементами графа: существительные -вершины, глаголы - ребра, трансформации пассивной информации в активную в вершинах - императивы, исполняющие функции критериев регламентации процесса [12-13].
«Эволюция никогда бы не произошла, если бы задача передачи определенных свойств самых первых, простейших сред обитания не была легко обрабатываемой (т. е. вычислимой в течение разумного периода времени) при использовании в качестве компьютеров легкодоступных молекул. .Таким образом, факт существования сложных организмов и непрерывного ряда постепенно совершенствующихся изобретений и научных теорий (таких, как механика Галилея, механика Ньютона, механика Эйнштейна, квантовая механика... ) говорит о том, универсальность вычислений какого рода существует в реальности. Он говорит нам, что действительные законы физики, по крайней мере, до сих пор, поддаются последовательной аппроксимации с помощью теорий, дающих лучшие объяснения и предсказания, и что задача открытия каждой теории при наличии предыдущей легко решалась с помощью вычислений при наличии уже известных законов и уже имеющейся технологии» [3, с. 199-200]. Вызывает удивление, что ключевые для работы Д. Дойча категории: законы, знание, информация - не определяются авто-
ром. С позиций ТДИС все особенности конфигурации генов есть информация, связанная с вычислениями, знания - та часть информации, которая служит основой для конструктивной реализации в определенной части генотипа организма. Уместно обратить внимание на то, что решение сложных задач, а особенно это относится к живым и социальным системам, часто сводится к двум крайностям: подавляющее большинство авторов склоняется к очень узкой специализации, в результате такие работы плохо сопрягаются с исследованиями, выходящими за ее пределы; единицы пытаются осмысливать проблемы комплексно, действительно решать фундаментальные задачи (к примеру, полового диморфизма) системно (см.: [14]), а эти работы в лучшем случае публикуются, но база для их адекватного понимания, интерпретации междисциплинарного исследования в сообществах узких специалистов не сформирована.
При обращении к общей характеристике квантовых компьютеров приведем высказывание: «Все квантово-механические свойства любой передаваемой среды можно смоделировать с помощью вспомогательных устройств конкретного вида, который он точно определил (а именно совокупности вращающихся атомов, каждый из которых взаимодействует со своими соседями). Он (Фейнман. - В. Р., В. С.) назвал весь класс таких устройств универсальным квантовым имитатором». И далее: «.В 1985 г. я доказал, что в квантовой физике существует универсальный квантовый компьютер. Это доказательство было абсолютно прямым. Всё, что мне пришлось сделать, - это скопировать устройства Тьюринга, но для определения лежащей в их основе физики воспользоваться не классической механикой, которую неявно принимал Тьюринг, а квантовой теорией. Универсальный квантовый компьютер может выполнить любое вычисление, которое может выполнить любой другой квантовый компьютер (или любой компьютер типа машины Тьюринга), а также он может передать любую конечную физически возможную среду в виртуальной реальности» [3, с. 213]. В области информационных и знаниевых процессов это реализовано в разработках ДИС-компьютера и ДИС-технологии, реализующих подходы к вычислениям на онтологии, заложенной в основу ТДИС [12-13].
4. Заключение
С конца XX и с началом XXI в. общество вступило в состояние перехода в новую эпоху, что по масштабам и значению сопоставимо с понятием осевого времени К. Ясперса (800-200-е гг. до н. э.), когда архаическая эпоха сменяется эпохой рацио- 61
нальной. Будущее хочется связывать с состоянием Великого Синтеза, от которого - и в значительной степени усилиями науки и образования - мы очень далеко отошли. В статье приводятся аргументы, подтверждающие, что дальнейшее накопление знаний без адекватного понимания их природы (онтологии), без разработки новых интеллектуальных технологий, включая интеллектуальные схемотехники, для работы со знаниями, включая формы их упаковки, носит тупиковый характер.
Становление нового технологического уклада невозможно без поддерживающего его сдвига в мировоззрении. Для любой модели (теории) целесообразно выделять три аспекта: математический, физический, философский (мировоззренческий). В конкретной ситуации всегда доминирует один из них, а остальные, как правило, игнорируются. Для примера, гелиоцентрическая система Н. Коперника подавляющим числом современных людей воспринимается на уровне мировоззренческого представления. Понимание устройства реальности уместно
связать со свойствами субстрата, из которого она образована (однородность, связность, размерность, проницаемость и др.), а также с осознанием того, как, начиная от уровня устройства такого субстрата, формируются и проявляют себя законы. Также при обсуждении вопросов о квантовых и иных компьютерах уместно ставить вопросы об онтологической осмысленности тех или других систем счисления. В частности, с ориентацией на ТДИС возможно установить для троичной системы счисления такие соответствия: 0 - потенциал, 1 - актуализация, 2 - воплощение, - выражающие процесс информационного функционирования систем класса ДИС. Практически ориентированные наука и обучение должны строиться на основе адекватно упакованных знаний, отнесенных к универсальной системе знаний ранга но-мологической базы [9-10]. Проект экономики знаний как высшей фазы развития постиндустриального общества может состояться при условии кардинального совершенствования форм и методов организации знания, с развитием отношения к работе со знанием как к архитектуре.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Вернадский В. И. Научная мысль как планетное явление. М. : Наука, 1991. 271 с.
2. Пенроуз Р. Путь к реальности, или Законы, управляющие вселенной. Полный путеводитель / пер. с англ. А. Р. Логунова и Э. М. Эпштейна. М. ; Ижевск, 2007. 911 с.
3. Дойч Д. Структура реальности / пер. с англ. Н. А. Зубченко. Ижевск : НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 400 с.
4. Свифт Д. Путешествия Лемюэля Гулливера. М. : Правда, 1974. 304 с.
5. Эко У. Остров накануне / пер. с итал. Е. А. Костюкович. СПб. : Симпозиум, 2003. 477 с.
6. Джексон М. С. Системное мышление: Творческий холизм для менеджеров / науч. ред. и пер. с англ. Ф. П. Тарасенко. Томск : Издат. дом Том. гос. ун-та, 2016. 404 с.
7. Разумов В. И. Формирование синтетических стратегий мышления как условие перехода человечества в новую эпоху // Ориентированные фундаментальные и прикладные исследования - основа модернизации и инновационного развития архитектурно-строительного и дорожно-транспортного комплексов России : матер. Всерос. 66-й науч.-практич. конф. Омск : СибАДИ, 2012. Кн. 2. С. 544-547.
8. Разумов В. И. Курс «Методология научных исследований» как инструмент подготовки профессиональных ученых в АПК // Вестн. Ом. гос. аграр. ун-та. 2012. № 4 (8). С. 145-150.
9. Разумов В. И., Сизиков В. П. Номологическая база как мембрана для упорядочения знаний в процессах рассуждения на уровне общества // Вестн. Ом. ун-та. 2014. № 2. С. 136-140.
10. Номологическая база. URL: http://thoughtring.com/ViewForm.aspx?id=421 (дата обращения: 01.06.2017).
11. Крючков В. Н. Междисциплинарные модели в управленческом консультировании : монография. Новосибирск : Редакция журнала «ЭКО», 2003. 130 с.
12. Разумов В. И., Сизиков В. П. Практика с мутациями ДИС-компьютеров // Вестн. НГУ. Сер. Философия. 2013. № 3. С. 16-22.
13. Разумов В. И., Сизиков В. П. Системный анализ роли истории // Вестн. Ом. ун-та. 2015. № 2 (76). С. 83-89.
14. Геодакян В. А. Дихронная эволюция живых систем (энтропия, информация, двухфазные молекулы и метилирование) // Асимметрия. 2009. Т. 3, № 2. С. 3-31.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Разумов Владимир Ильич - доктор философских наук, профессор, заведующий кафедрой философии, Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, 644077, Россия, г. Омск, пр. Мира, 55а; e-mail: razumovvi@omsu.ru.
Сизиков Виктор Петрович - кандидат технических наук, доцент кафедры высшей математики, Омский государственный университет путей сообщения, 644046, Россия, г. Омск, пр. Маркса, 35; e-mail: v_p_sizikov@mail.ru.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Разумов В. И., Сизиков В. П. Архитектура знания и современное познание // Вестн. Ом. ун-та. 2017. № 3(85). С. 57-63. DOI : 10.25513/18123996.2017.3.57-63.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Razumov Vladimir Iljich - Doctor of Phylosophy, Professor, Head of the Deparment of Philosophy, Dostoev-sky Omsk State University, 55a, pr. Mira, Omsk, 644077, Russia; e-mail: razumovvi@omsu.ru.
Sizikov Vladimir Petrovich - Candidate of Technical Sciences, Docent, Docent of the Deparment of Higher Mathematics, Omsk State Transport University, 35, pr. Marksa, Omsk, 644046, Russia; e-mail: v_p_sizikov@ mail.ru.
FOR CITATIONS
Razumov V.I., Sizikov V.P. Architecture of knowledge and contemporary cognition. Vestnik Omskogo univer-siteta = Herald of Omsk University, 2017, no. 3(85), pp. 57-63. DOI: 10.25513/1812-3996.2017.3.57-63. (In Russ.).
