1

1.4.2. ЛЕКЦИЯ-16.
Перспективы развития
систем искусственного интеллекта,
в т.ч. в Internet

Учебные вопросы

1. Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции.

2. Перспективы применения АСК-анализа в управлении.

3. Развитие АСК-анализа.

4. Другие перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного интеллекта.

1.4.2.1. Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции

Необходимо отметить, что ряд материалов данного раздела носят в определенной степени проблемно–дискуссионный характер.

Предложенные и развитые в данной работе математическая модель, методология и конкретная технология синтеза РАСУ АО основаны на фундаментальных положениях теории информации, распознавания образов и принятия решений, имеющих весьма общий характер. Они разрабатывались в общем виде без привязки к специфике какого–либо конкретного объекта управления. По этим причинам методы, развитые в данной работе и детализированные в главе 6 данной работы, обладают высокой универсальностью и применимы для синтеза РАСУ АО в самых различных предметных областях, в частности таких как:

– техника (управление сложными техническими системами); технология (управление технологиями в целях получения заданных хозяйственных и финансовых результатов);

– психология (разработка и применение профессиограмм, идентификация, мониторинг, прогнозирование и управление психологическими состояниями);

– обучение (прогнозирование успешности профессиональной деятельности, управление индивидуальным обучением, исследования влияния учебной активности на качество обучения и т.д.);

– другие применения (социология, политология, реклама, маркетинг, правоохранительная сфера и др.).

Рассмотрим перспективы применения методики и технологии АСК-анализа в некоторых из этих предметных областей более подробно. Многие из рассмотренных ниже применений технологии АСК-анализа описаны в работах автора с соавторами: [29, 30, 34, 62, 64 – 111, 139 – 146, 169, 172 – 185, 201 – 206, 212, 214, 224 – 226].

Предложенная технология АСК-анализа продемонстрировала эффективность в различных предметных областях: это и синтез систем управления сложными техническими системами, и решение задач управления качеством подготовки специалистов; и прогнозирование ситуаций на фондовом рынке; и прогнозирование результатов выращивания сельскохозяйственных культур; и выбор оптимальных агротехнологий.

На первый взгляд эти области имеют мало общего между собой, между тем с математической точки зрения и с точки зрения технологии интеллектуальной обработки информации во всех этих областях решались одни и те же задачи. В этой связи возникает закономерный вопрос о существовании ограничений предложенной технологии и возможном корректном расширении области ее применения на другие предметные области.

Очевидно, ограничения АСК-анализа должны существовать, а значит они должны быть изучены, чтобы, с одной стороны, пользователь обоснованно пользовался этой технологией в областях ее оптимального, уверенного и рискованного применения, а с другой стороны, не возлагал необоснованных надежд на ее применение в тех предметных областях и для решения тех задач, для которых она не предназначена.

При решении вопроса о расширении области применения АСК-анализа целесообразно основываться на методе научной индукции.

В данном контексте этот метод научной индукции состоит в следующем:

1. Применить АСК-анализ для синтеза рефлексивной АСУ активными объектами на одном примере, в нашем случае – на примере управления выращиванием сельхозкультур.

2. Выявить факторы, которые являются причинами успешности, т.е. обусловили успех применения АСК-анализа в данном случае.

3. Выдвинуть гипотезу, что и в других случаях, когда сформулированные факторы (причины) успешности применения АСК-анализа действуют, т.е. имеют место, применение этой технологии будет успешным, и наоборот, при отсутствии хотя бы одного из этих факторов – на успех надеяться нет оснований.

4. Применить АСК-анализ в других предметных областях, обеспечив в обязательном порядке действие факторов успешности.

5. Проверить, успешным ли оказалось применение АСК-анализа в этих других случаях.

6. Если да, т.е. успешным, то считается, что такой результат получен за счет действия факторов успешности, и что на этом основании можно обоснованно утверждать, что и в других случаях, в которых будут присутствовать факторы успешности, можно надеяться на успешное применение АСК-анализа, и наоборот, в тех случаях, когда один или несколько факторов не соблюдаются, надеяться на успех нет оснований.

Примечание к п.6: если для какого-либо фактора успешности неизвестно, действует он или нет в данном конкретном случае, то результат применения АСК-анализа может быть положительным и отрицательным, в зависимости от того, действует ли данный фактор или нет и от того, является ли данный фактор детерминистским. В этом случае мы имеем дело с рискованным применением АСК-анализа.

Выполним эту программу.

1. АСК-анализ успешно применен для синтеза рефлексивной АСУ активными объектами: выращивание сельхозкультур.

2. Этот результат обусловлен следующими факторами:

– семантическая информационная модель адекватна предметной области;

– информация в обучающей выборке полна и достоверна:

1) достоверны тесты, применяемые для получения вторичных параметров (качественны и сами тесты и процедуры их использования)$

2) достоверны и согласованны (объективны) независимые экспертные оценки объектов обучающей в выборки, (эксперты компетентны, процедуры сбора и обобщения экспертных оценок корректны и эффективны);

3) ввод информации в автоматизированную систему произведен качественно;

– в предметной области существуют реальные закономерности;

– обучающая выборка обладает общей и структурной репрезентативностью;

– методические и технологические этапы АСК-анализа реализованы корректно;

– специальный программный инструментарий выполняет возложенные на него функции автоматизации БКОСА.

3. Выдвигается гипотеза (т.е. предполагается), что когда обязательные факторы успешности применения АСК-анализа, приведенные в п.2 действуют, его применение будет успешным.

4. АСК-анализ реально эффективно применялся в десятках различных предметных областей с обязательным соблюдением факторов успешности.

5. Успешность применения АСК-анализа подтверждена актами внедрения (всего имеется 17 таких актов, подтверждающих успешность применения). О некоторых из этих применений информация приведена в данном разделе (ниже). При этом необходимо отметить, что примерно треть применений не документировались по ряду причин.

6. Это подтверждает гипотезу, сформулированную в п.3 и означает, что на основании принципа научной индукции АСК-анализ должен сохранять адекватность и эффективность и в других новых предметных областях при условии действия факторов успешности.

1.4.2.2. Перспективы применения АСК-анализа в управлении

1.4.2.2.1. Оценка рисков страхования и кредитования предприятий

Актуальность.

Основные цели организации мониторинга предприятий – прогнозирование целесообразности инвестирования в данное предприятие, оценка рисков его кредитования и страхования, выявление предприятий, попадающих в различные "зоны риска". Известны зарубежные методики оценки рисков страхования и кредитования предприятий (РСК). Однако эти методики основаны на предположении о существовании определенных экономических реалий (макро– и микро–экономических законов и закономерностей), которые в экономике переходного периода, каковой является экономика России, действуют слабо или вообще не имеют места. Поэтому зарубежные методики в наших условиях не эффективны.

Возможность адаптации зарубежных методик к нашим условиям также выглядит проблематичной, так как даже если ее и осуществить, то все равно из–за высокой динамичности нашей экономики и ее законодательно–правового аспекта эти адаптированные методики достаточно быстро потеряют свою адекватность. Возникает также вопрос о том, насколько для Южно–Российского региона, имеющего свою ярко выраженную специфику, годятся методики, адаптированные для Москвы или С.Петербурга и насколько они лучше, чем, например, Кембриджские или Стэндфордские.

Как правило, технология адаптации является весьма сложной, наукоемкой и интеллектуальной, и стоит на несколько порядков дороже самих методик или вообще не поставляется ее разработчиком.

Следовательно, весьма актуальной является разработка отечественных методик и технологий, обеспечивающих как оценку РСК, так и позволяющих разработать рекомендации по управлению предприятием, которые изменяли бы эти оценки в желательном направлении (санация).

Традиционные подходы к решению проблемы: фундаментальный и технический подход (содержательные и феноменологические модели)

Существуют два основных подхода к решению сформулированной выше проблемы:

– фундаментальный, основанный на выявлении взаимосвязей между внутренними и внешними по отношению к предприятию факторами и (событиями) и уровнем целесообразности инвестиций в данное предприятие;

– технический, основанный на анализе временных рядов различных параметров предприятия и его окружения средствами регрессионного анализа и математической статистики.

Фундаментальный подход оперирует средствами многомерного факторного анализа и содержательным аналитическим аппаратом математической экономики. Технический подход основан на статистических феноменологических моделях, отражающих внешнюю сторону явлений. Первое выглядит более обоснованным, однако наталкивается на технические трудности сбора и подготовки исходной информации. Технический подход более технологичен в плане сбора информации и ее обработки, но является более поверхностным в ее анализе и дает менее качественные прогнозы.

Предлагаемая методология и технология как синтез технического и фундаментального подхода. Общие принципы решения проблемы

В данной работе автор предлагает методологию и технологию, сочетающие глубину, содержательность и интерпретируемость фундаментального подхода с технологичностью технического подхода. Суть этой технологии состоит в том, что, как в техническом подходе, на основе анализа временных рядов определенных параметров, характеризующих как само предприятие, так и экономическую и правовую среду, в которой оно действует, выделяется информация о событиях в этих областях. После этого, как в фундаментальном подходе, анализируются причинно–следственные взаимосвязи между событиями, и на основе этого разрабатываются прогнозы и рекомендации по управлению.

В самом общем виде принцип решения сформулированной выше проблемы с помощью инструментальной программной системы состоит в следующем:

– классифицируются изучаемые типы предприятий (например, по четырем шкалам: форма собственности;

– направление деятельности; объем деятельности; оправданность инвестиций);

– классифицируются параметры как самих предприятий, так и окружения, в котором они действуют;

– выбираются и описываются предприятия, относящиеся к различным категориям;

– описанные предприятия представляются инструментальной системе в качестве образцов, т.е. конкретных реализаций, относящихся к тем или иным категориям;

– формируются обобщенные образы различных категорий предприятий и определяется ценность выбранных параметров описания для идентификации типа и прогнозирования развития предприятий и уровня РСК;

– исключаются наименее ценные параметры описания;

– выводятся в текстовом и графическом виде развернутые характеристики различных уровней РСК;

– осуществляется кластерно-конструктивный анализ сходства и различия предприятий с разными уровнями РСК;

– проводится содержательный структурно–функциональный анализ сходства и различия всевозможных предприятий с отличающимися уровнями РСК по параметрам: дается их смысловая характеристика, анализируется сходство и различие по смыслу, проводится их содержательное сравнение;

– создается инфраструктура разработки, применения и развития методик, основанных на предложенных интеллектуальных технологиях.

Подробнее эти этапы рассмотрены в работе [64].

1.4.2.2.2. Мониторинг, прогнозирование и управление в финансово-экономической сфере

Актуальность

Повторяющиеся с завидной периодичностью межбанковские кризисы заставили участников финансового рынка всерьез задуматься о необходимости серьезной организации социально–экономического мониторинга, а также аналитических исследований. Наиболее дальновидные банки и финансовые компании, в том числе и кубанские, начали создавать и оснащать необходимым инструментарием свои аналитические службы. Руководители давно поняли нехитрое правило: "Хочешь заработать сто миллионов – вложи в аналитика сто тысяч".

Предлагаемый подход

Рассмотрим службу мониторинга и прогнозирования, основная цель которой – прогнозирование и выработка рекомендаций по управлению на основе централизованного сбора, обработки и анализа разноплановой информации, необходимой для принятия управленческих решений. Для достижения этой цели служба мониторинга непрерывно ведет исследование следующих объектов управления:

1) ценообразование по всем секторам рынка;

2) ход экономической реформы по ее направлениям;

3) инвестиционные процессы в экономике;

4) кредитно-финансовая система;

5) предприятия различных форм собственности, направлений и объемов деятельности;

6) социально-психологический статус управленческого и вспомогательного персонала, а также населения. Рассмотрим эти направления подробнее.

Ценовой мониторинг

Ценовой мониторинг обеспечивает непрерывный сбор и накопление баз данных по ценам на основные товары всех секторов рынка, а также по основным финансово–экономическим показателям (факторам), влияющим на цены, что позволяет выявить и изучить зависимости между ценами на разные товары, между ценами и факторами, и на этой основе осуществлять краткосрочное и перспективное прогнозирование динамики цен.

Данная функция не дублирует ведомственный ценовой мониторинг, который уже организуется некоторыми департаментами, так как:

во–первых, акцентирует внимание на взаимосвязи динамических закономерностей цен на товары различных секторов рынка;

во–вторых, изучает влияние макроэкономических и других показателей на динамику цен;

в–третьих, держит в поле зрения лишь основные товары каждого сектора рынка, тогда как в ведомственных системах перечень товаров по соответствующему сектору рынка значительно шире;

в–четвертых, перед ведомственными службами ценового мониторинга не ставится задача сбора и обобщения информации по ценовому мониторингу различных секторов рынка в комплексе.

Мониторинг хода экономической реформы

Существует ежеквартальная отчетность регионов края по ходу экономической реформы. Однако эта отчетность слабо стандартизирована и формализована, не накапливается в компьютерных базах данных, содержит лишь абсолютные значения экономических показателей, а не информацию об экономических событиях и их динамике. В результате автоматизированный анализ этой информации с помощью интеллектуальных методов не проводится.

Предлагаемая методология и технология обеспечивают организацию этих работ, что позволяет в соответствии с установленным регламентом: получить аналитические отчеты о ходе реформы по ее направлениям (приватизация, фондовый рынок, земельная реформа, финансовая сфера, производство, услуги, и т.д.); выявить и изучить взаимосвязи темпа реформы в различных направлениях; выявить и изучить пути движения инвестируемых средств между различными предметными областями и направлениями реформы.

Мониторинг инвестиционных проектов

Конечно, в каждом инвестиционном проекте дается экономическое обоснование целесообразности инвестиций в выбранном направлении. Однако данное обоснование часто страдает некоторой односторонностью, так как обычно разработчики инвестиционной программы не в состоянии учесть обобщенный опыт инвестирования в ту или иную сферу в конкретных условиях рынка Кубани, так как просто не владеют необходимой информацией. Этот обобщенный опыт может быть формализован и накоплен лишь в специально созданной и уполномоченной на получение соответствующей информации структуре. Такая структура может дать независимую комплексную (а не только экономическую) оценку каждого инвестиционного проекта, т.е. сделать по нему заключение типа: "Опыт осуществления 25 подобных проектов показывает, что такого рода проекты, как правило, (в 85% случаев) в условиях Кубани приводят к тому–то и тому–то". Это заключение может быть отрицательным даже в том случае, если его экономическое обоснование является блестящим, но... проведенным по неадаптированным западным методикам, слабо учитывающим специфику России вообще и Кубани в частности.

Кредитно-финансовый мониторинг

На основе непрерывно ведущихся баз данных по динамике цен на ценные бумаги, ставкам банковских кредитов, курсам валют и т.д. позволяет выявлять и изучать закономерности кредитно-финансового и фондового рынка, и на этой основе прогнозировать его развитие, разрабатывать обоснованные рекомендации по управлению им.

Мониторинг предприятий

Для достижения этих целей необходимы следующие виды работ:

1) классификация предприятий, например, по трем шкалам: форма собственности; направление деятельности; объем деятельности;

2) организация ведения базы данных, которая содержит и накапливает в формализованном виде информацию по предприятиям, необходимую для достижения сформулированных целей;

3) формирование обобщенных информационных портретов предприятий различных категорий;

4) выдача характеристики на основании запроса в необходимых аспектах по любому предприятию, по которому имеется заполненный формализованный паспорт.

Социально–психологический мониторинг

Предлагаемая методология и технология обеспечивает сбор и обработку данных мониторинга по тем срезам социума, которые приняты как объекты постоянного контроля и управления: общественное и индивидуальное сознание; национально–этнические проблемы; культурно–религиозные проблемы; демографические проблемы; проблемы возрастных групп (молодежи, трудоспособного населения и пенсионеров); проблемы профессиональных групп; проблемы безработицы; проблемы групп населения с различным образовательным уровнем; классовые проблемы (профсоюзы, забастовки, приватизация и национализация, группы различного уровня достатка); политические ситуации; криминогенные ситуации; экономические ситуации; рейтинг политических лидеров, партий и движений.

Кроме того, может быть дан психологический анализ различных типов управленческого и вспомогательного персонала, разработаны фотороботы этих типов и автоматизированные методики их идентификации.

Результаты и перспективы

Таким образом, предлагаемый подход позволяет решить следующие задачи:

1) разработка выводов о состоянии и динамике объекта управления на основе сбора и анализа информации;

2) разработка рекомендаций по способам и содержанию управляющих воздействий на объект управления;

3) подготовка регламентных тематических и сводных аналитических отчетов (ежедневных, недельных, месячных, квартальных и годовых отчетов), а также заказных отчетов по ранее проведенным исследованиям.

1.4.2.2.3. Некоторые перспективные области применения АСК-анализа

Технологии АСК-анализа могут быть успешно применены в ряде предметных областей:

1) экологический мониторинг, анализ и прогнозирование;

2) технология (РАСУ индивидуального управления лечением, управление неклассическими техническими системами и др.);

3) психология;

4) правоохранительная сфера.

Подробнее эти вопросы освещены в работе [64] и ряде других работ автора с соавторами: [29, 30, 34, 62, 64 – 111, 139 – 146, 169, 172 – 185, 201 – 206, 212, 214, 224 – 226].

Некоторые перспективные направления применения АСК-анализа для управления в АПК на уровне хозяйств приведены в таблице 39.

Таблица 39 – ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

АСК-АНАЛИЗА В АПК

№	Наименование задачи	Имеющийся задел	Ожидаемые результаты
№	Наименование задачи	Имеющийся задел	Ожидаемые результаты
1	Прогнозирование количественных и качественных результатов выращивания сельскохозяйственных культур на основе данных о предшественниках, видах почв и применяемых агротехнологиях	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий. Разработана автоматизированная методика прогнозирования результатов выращивания по одной культуре (зерновые колосовые)	Повышение прибыли и рентабельности производства сельскохозяйственных культур на 3-5% за счет повышения адекватности принимаемых решений по выбору культур, полей и агротехнологий для выращивания
2	Выработка рекомендаций по выбору поля и агротехнологии для получения заданных количественных и качественных результатов выращивания сельскохозяйственных культур	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий. Разработана автоматизированная методика прогнозирования результатов выращивания по одной культуре (зерновые колосовые)	Повышение прибыли и рентабельности производства сельскохозяйственных культур на 5-7% за счет повышения адекватности принимаемых решений по выбору культур, полей и агротехнологий для выращивания
3	Оценка и прогнозирование уровня безработицы в хозяйстве	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки методики прогнозирования уровня безработицы (для Ярославской области)	Принятие превентивных мер по созданию дополнительных рабочих мест
4	Управление персоналом (оценка и прогнозирование оптимальной профессиональной принадлежности)	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации ряда методик управления персоналом	Повышение эффективности использования кадров и отдачи от них, степени удовлетворенности работой уменьшение текучести, профилактика криминогенных проявлений
5	Прогнозирование структуры и объема рынка сельскохозяйственной продукции	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки методики прогнозирования фондового рынка	Выработка рекомендаций по реструктурированию производства с учетом прогнозируемой коньюктуры рынка
6	Прогнозирование молочной и мясной продуктивности крупного рогатого скота	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий	Повышение удоев и приростов мяса за счет более рационального использования поголовья
7	Анализ качества жизни населения и выработка рекомендаций	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации подобных методик	Повышение удовлетворенности жизнью, уменьшение социальной напряженности
8	Анализ общественного мнения по актуальным вопросам жизни и населения и развития хозяйства	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации ряда анализа общественного мнения	Знание мнения населения в разрезе по различным возрастным, половым, профессиональным и др. группам позволит руководству принимать более обоснованные решения по вопросам развития хозяйства и его социальной инфраструктуры, повысить популярность руководства

Работы, необходимые для внедрения: разработка методик по различным культурам, увеличение базы прецедентов: формализация исходных данных; ввод исходных данных в систему; синтез, оптимизация, проверка адекватности модели; эксплуатация методики в режиме адаптации и пересинтеза модели. Основная проблема: получение исходной информации.

1.4.2.3. Развитие АСК-анализа

1.4.2.3.1. Многоагентные распределенные системы обнаружения, накопления и использования знаний в Internet

Является перспективным создание на базе предложенной технологии и методологии АСК-анализа новой многозадачной версии системы "Эйдос", обеспечивающей (после регистрации пользователей на сайте при выполнении ими заданных условий) доступ пользователей Internet к базам данных системы как в режиме синтеза новых моделей, так и в режиме их эксплуатации в адаптивном режиме по направлениям, которые определят сами пользователи и разработчики. Это позволит "интеллектуализировать" Internet, создать в нем активные сервисы, способные стать со временем накопителями, хранилищами и анализаторами знаний и опыта по самым различным направлениям деятельности человека (например, автоматизированные консалтинговые службы). Эти сервисы могли бы предоставлять услуги по интеллектуальной обработке данных пользователям независимо от их локализации, и, таким образом, стать реальной технической базой для интеграции знаний, что может стать еще одним шагом на пути развития ноосферы (В.И.Вернадский, Ле Руа, Тейяр де Шарден, 1923). В настоящее же время Internet используются, в основном, просто для получения или просмотра готовых, созданных кем-либо файлов, т.е. просто для обмена информацией.

1.4.2.3.2. Развитие АСК-анализа с применением теории нечетких множеств и неклассической логики

Весьма перспективным является развитие результатов, полученных в данном исследовании, с применением аппарата нечетких множеств Заде-Коско [64] и основанной на этом аппарате нечеткой логики (которую иногда более удачно называют непрерывной или континуальной, в отличие от дискретной бинарной Аристотелевской логики или дискретной многозначной логики).

Эта перспектива основана на том, что матрицу информативностей (таблица 16) вполне можно рассматривать как обобщенную (в смысле нечеткой логики) таблицу решений, в которой входы (факторы) и выходы (будущие состояния АОУ) связаны друг с другом не с помощью классических (Аристотелевских) импликаций, принимающих только значения: "Итина" и "Ложь", а различными значениями истинности, выраженными в битах и принимающими значения от положительного теоретически-максимально-возможного ("Максимальная степень истинности"), до теоретически неограниченного отрицательного ("Степень ложности").

Фактически это означает, что предложенная модель АСК-анализа позволяет осуществить синтез обобщенных таблиц решений для различных предметных областей непосредственно на основе эмпирических исходных данных и продуцировать на их основе огромное количество прямых и обратных правдоподобных (нечетких) логических рассуждений по неклассическим схемам с различными расчетными значениями истинности, являющимся обобщением классических импликаций.

При этом в прямых рассуждениях как предпосылки рассматриваются факторы, а как заключение – будущие состояния АОУ, а в обратных – наоборот: как предпосылки – будущие состояния АОУ, а как заключение – факторы. Степень истинности i-й предпосылки – это просто количество информации I_ij, содержащейся в ней о наступлении j-го будущего состояния АОУ. Если предпосылок несколько, то степень истинности наступления j-го состояния АОУ равна суммарному количеству информации, содержащемуся в них об этом. Количество информации в i-м факторе о наступлении j-го состояния АОУ, рассчитывается в соответствии с выражением (3.28) СТИ.

Прямые правдоподобные логические рассуждения позволяют прогнозировать степень достоверности наступления события по действующим факторам, а обратные – по заданному состоянию восстановить степень необходимости и степень нежелательности каждого фактора для наступления этого состояния, т.е. принимать решение по выбору управляющих воздействий на АОУ, оптимальных для перевода его в заданное целевое состояние.

Число вариантов подобных логических формул определяется по сути дела произведением числа сочетаний предпосылок на число сочетаний заключений. Однако, реально из этих формул имеет смысл использовать только полные, т.е. включающие все заданные предпосылки или все заданные заключения. В простейшем случае заданными могут считаться все предпосылки, или предпосылки, соответствующие факторам определенной группы, и т.д. Для развития этого направления, по-видимому, целесообразно задействовать логику предикатов.

Необходимо также отметить, что предложенная модель, основывающаяся на теории информации, обеспечивает автоматизированное формирования системы нечетких правил по содержимому входных данных, как и комбинация нечеткой логики Заде-Коско с нейронными сетями Кохонена. Принципиально важно, что качественное изменение модели путем добавления в нее новых классов не уменьшает достоверности распознавания уже сформированных классов. Кроме того, при сравнении распознаваемого объекта с каждым классом учитываются не только признаки, имеющиеся у объекта, но и отсутствующие у него, поэтому предложенной моделью правильно идентифицируются объекты, признаки которых образуют множества, одно из которых является подмножеством другого (как и в Неокогнитроне К.Фукушимы).

1.4.2.3.3. Динамика взаимодействующих семантических пространств и создание континуального АСК-анализа

Следующим чрезвычайно перспективным направлением развития полученных в данном исследовании результатов представляется развитие теории динамики взаимодействующих семантических пространств классов и атрибутов. С этой целью для семантических пространств и объектов в этих пространствах, т.е. векторов классов и факторов, на основе понятия "информация" предлагается определить понятия, являющиеся аналогами понятий геометрии, кинематики и динамики: это метрика, система отсчета, скорость и ускорение, путь, масса, сила, импульс и энергия, закон (в частности законы сохранения), и т.д. Предлагается получить соответствующие аналитические выражения и дать их содержательную интерпретацию и способы численного расчета.

Высказывается гипотеза, состоящая в том, что физическая картина мира (и не только физическая) является не более чем подмножеством некоторой информационной модели, в какой-то мере аналогичной той, которая предложена в данном исследовании. Это позволяет подойти к исследованию природы реальности с пониманием того, что в действительности мы исследуем не реальность, а лишь содержательные информационные модели этой реальности, основанные на нашем ограниченном опыте. Например, если прогноз поведения системы, сделанный на основании некоторой модели, адекватен, то мы получаем информацию об адекватности модели, если же нет – то новую информацию о системе, не отраженную в модели. Вторая ситуация возможна при исследовании систем после прохождения ими точки бифуркации и систем, качественно отличающихся от описываемых моделью. Учет этой новой информации в модели повышает ее адекватность и качественно расширяет область адекватного применения модели. Таким образом, количество информации о системе, полученное в процесс познания, можно измерять по степени модификации модели системы при учете в ней этой информации и приведении модели в адекватное состояние (аналогично, количество информации, записанное в структуре предмета труда, можно измерять по степени его модификации). При учете в модели незначительного количества информации происходит ее адаптация, а при учете значительного количества – синтез. Учет в теории информации эффектов системного взаимодействия альтернативных состояний (явление интерференции последствий выбора квантовых и активных объектов) приводит к обобщению понятия "информация" в рамках системной теории информации, один из вариантов которой предложен в данной работе. Подобные идеи в свое время привели к возникновению специальной теории относительности (учет свойств релятивистских свойств объектов), квантовой механики (учет квантовых свойств объектов) и нейролингвистического (НЛП) программирования. В принципе философы знали это всегда (правда не всегда признавали), но предложенный в данном исследовании подход позволяет перейти в этой области от умозрительных рассуждений к строгим расчетам, и это соответствует внутренней логике развития науки, которую здесь неуместно рассматривать подробнее.

Придание модели онтологического статуса (гипостазирование) – ошибка, которая часто совершается и в результате которой начинают считать, что "в действительности все устроено так, как в модели". Например, придание онтологического статуса объектам – дело решенное для материалистов, но для последователей остальных философских направлений этот вопрос остается открытым. Если объективное существование объектов мало у кого вызывает сомнение, то вопрос об объективном существовании интегративных структур 2-го и более высоких порядков остается открытым. Но что это за структуры? В предложенной когнитивной концепции, кластер, например, представляет собой своего рода "объект, состоящий из объектов", т.е. объект 2-го порядка. Если объект выполняет интегративную функцию по отношению к атрибутам, то кластер – по отношению к объектам. Необходимо подчеркнуть, что термин "класс" используется не только для обозначения образов уникальных объектов, но и для обозначения их кластеров, т.е. классу может соответствовать не уникальное, а обобщающее имя, в этом случае мы имеем дело с обобщенным классом. Да и кластеры могут быть не только кластерами уникальных объектов, но и обобщенных классов.

Возникает вопрос об онтологическом статусе понятия "кластер". В некоторых философских системах подобным объектам приписывался даже более высокий статус существования, чем самим объектам, например обычные объекты рассматриваются лишь как "тени" "Эйдосов" (Платон). Известны и другие понятия для обозначения объектов высоких порядков, например "архетип" (Юм), "эгрегор" (Даниил Андреев) и др. Нельзя не отметить, что в современной физике (специальной и общей теории относительности) есть подобное понятие пространственно-временного интервала, который проявляется на практике как движение объекта. Являясь объектами 2-го порядка сами кластеры в результате выполнения когнитивной операции "генерация конструктов" могут быть классифицированы по степени сходства друг с другом. Для обозначения системы двух противоположных кластеров, с "спектром" промежуточных кластеров между ними, будем использовать термин "бинарный конструкт", при этом сами противоположные кластеры будем называть "полюса бинарного конструкта". Таким образом конструкт представляет собой объект 3-го порядка. Словом "бинарный" определяется, что в данном случае полюсов у конструкта всего два, но этим самым подчеркивается, что в принципе их может быть 3, 4 и больше. Бинарный конструкт можно формально представить в виде порядковой шкалы или даже шкалы отношений, на которой градациям соответствуют кластеры, а значит и сами классы и соответствующие объекты. Конструкты с количеством полюсов больше 2 могут быть представлены графически в форме семантических сетей в которых полюса являются вершинами, а дуги имеют цвет и толщину, соответствующие степени сходства-различия этих вершин. Семантические сети можно считать также просто графической формой представления результатов кластерного анализа. По-видимому, статус существования структуры реальности, отображаемой некоторой когнитивной структурой определенного уровня интегративности тем выше, чем выше этот уровень интегративности, т.е. наивысшим статусом существования обладает Мир-в-Целом.

Аналогично кластерам и конструктам классов формируются кластеры и конструкты атрибутов. В кластеры объединяются атрибуты, имеющие наиболее сходный смысл. В качестве полюсов конструктов выступают кластеры атрибутов, противоположных по смыслу.

Бинарные конструкты классов и атрибутов представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Не будет преувеличением сказать, что познание представляет собой процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Будем считать, что конструкт тем более совершенен и тем выше его качество, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его области значений.

Однако, возникает вполне закономерный вопрос о том, по какой причине в мышлении современного человека при обычных формах сознания используются лишь бинарные конструкты, причем, как правило, при их использовании редко кто вспоминает про нечеткую логику Заде, т.е. на практике промежуточные между полюсами значения вообще не рассматриваются. Представляется весьма перспективным исследовать и формализовать законы мышления, характерные для измененных (прежде всего, высших) форм сознания, разработать теорию конструктов с большим чем два дискретным количеством полюсов (многозначные конструкты), а также теорию конструктов с любым иррациональным количеством полюсов. Таким образом, будущим исследователям и разработчикам возможно предстоит обобщить предложенную в данном исследовании когнитивную концепцию и разработать на ее основе более общие математические модели "многозначного а затем и континуального АСК-анализа", в рамках которых предложенная модель получит статус частного случая – "бинарного АСК-анализа". Возможно в рамках континуального АСК-анализа удастся обнаружить новые базовые когнитивные операции и интегративные когнитивные структуры более высоких порядков, чем в предложенной когнитивной концепции и построить их математические модели.

1.4.2.4. Другие перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного интеллекта

В перспективе предложенные методология, технология и инструментальная программная система могут быть применены, в частности, в следующих областях:

В медицине, в том числе гомеопатии, иридодиагностике, рефлексотерапии: диагностики заболеваний по их симптоматике, в том числе при массовых профилактических обследованиях населения как с выездом в район обследования или на предприятие, так и без личного присутствия пациентов; сжатия диагностической информации, содержащейся в медицинской литературе и архивах историй болезни; проведения научных исследований по выявлению причинно–следственных зависимостей между применяемыми средствами (например, лекарственными) и методами лечения, с одной стороны, и лечебным эффектом, с другой, мониторинга состояний пациентов.

В профессиональной диагностике и профориентации в учебных заведениях, на предприятиях в отделах кадров, в центрах занятости населения (на биржах труда и в службах трудоустройства). Для психосоциальной диагностики и анализа общественного мнения, компьютерной обработки и интерпретации результатов социологических исследований (public relations). Для тестирования предметной обычности учащихся и определения решаемости контрольных заданий.

Для криминогенной профилактики физических и юридических лиц, выявления и прогнозирования "зон риска", в том числе в налоговых, финансовых и других контролирующих органах, для криминалистической и психофизиологической идентификации личности. Для классификации и типологизации преступлений, формализации фабулы (почерка), нахождения аналогов преступлений, а также автоматизированного поиска ранее проведенных проверок, в которых были получены аналогичные результаты.

Для диагностики способностей, в том числе экстрасенсорных и других парапсихологических способностей, косвенного измерения уровня развития сознания, интеллектуальной и эмоциональной сферы, способностей к специальным видам деятельности, связанных с риском, высокой ответственностью, работой на высоте, под землей, под водой, с применением оружия, в экстремальных ситуациях и т.п. Для автоматизированного синтеза образа объекта по его фрагментам, полученным с помощью подсознательного информационного канала, в том числе при получении одной и той же информации многими людьми, ни один из которых в явной и целостной форме не осознает ее; для количественного сравнения и идентификации образов, полученных в результате дистанционной перцепции, ретрогниции и прекогниции, с образами – мишенями. Для синтеза образа объекта – мишени (и количественного его сравнения с оригиналом) при индивидуальном и коллективном восприятии по каналам телепатии, неклассической дистанционной перцепции, ретрогниции и прекогниции.

Для атрибуции анонимных и псевдонимных текстов, т.е. для установления вероятностного авторства текста или его тематической или иной принадлежности по незначительным, поврежденным, неполным и несвязанным фрагментам. В этом случае система распознавания работает как дескрипторная информационно-поисковая система с автоматическим формированием дескрипторов и поиску по нечеткому или некорректному запросу (на естественном языке, причем какой этот язык: русский, английский или какой-либо другой – роли не играет).

Для автоматической классификации химических веществ по их составу или внешним признакам. Для вероятностной идентификации элементов в смесях и при неполном или некачественном их анализе с помощью химических тестов, спектральных методов, ядерно-магнитного резонанса.

Для формирования обобщенных образов различных видов недвижимости и сопоставления конкретных объектов с этими образами в целях оценки недвижимости (развитие метода сравнительных продаж). Для разработки и применения стандарта земель в земельном кадастре.

Для автоматической классификации сортов растений и пород животных по их внешним, анатомическим, физиологическим и другим признакам, а также на основе измерения генетического расстояния.

Для прогнозирования месторождений полезных ископаемых по внешним сопутствующим признакам, в том числе и установленным с помощью биолокации.

Для синтеза образов подсознательно воспринимаемых объектов, признаки которых установлены (выведены на уровень сознания) с помощью биолокации.

Для долгосрочного и оперативного прогнозирования изменений погодных факторов, для регионов, для которых известны суточные значения этих факторов за достаточный период времени.

Для выявления влияния любых технологических приемов и условий на качество и количество хозяйственных результатов. Для анализа и прогнозирования ситуаций на сельскохозяйственном секторе натурального и фондового рынка: ценовой мониторинг и прогнозирование цен и объемов продаж продукции растениеводства, птицеводства и животноводства, а также ценных бумаг; макроэкономический анализ.

Косвенная профессиональная идентификация, прогнозирование успешности работы и совместимости сотрудников службы безопасности, других служб банка (при этом выявляются сотрудники – "опора фирмы" и "зоны риска"). Прогнозирование остатков и движения средств на счетах филиалов банка и на счетах клиентов. Прогнозирование развития фондового рынка, других сегментов рынка. Косвенная оценка рисков страхования, кредитования, инвестирования, бизнеса, других форм взаимодействия юридических и физических лиц. Косвенная профессиональная идентификация, прогнозирование успешности работы и совместимости сотрудников различных служб фонда (при этом выявляются сотрудники – "опора фирмы", а также "зоны риска"). Косвенная профессиональная идентификация и прогнозирование успешности работы клиентов фонда по распределяемым профессиям и специальностям.

Прогнозирование развития рынка труда и уровня безработицы, других сегментов рынка.

Для решения задач распознавания объектов и их состояний по признакам, в том числе и при неполном или искаженном описании. Для изучения динамики и территориальных зависимостей обобщенных образов классов распознавания. Для выявления и исследования причинно – следственных связей между событиями (признаками, технологией, составом) и их следствиями (объектами, состояниями, свойствами, эффективностью) и др.

Для аналитической обработки данных экологического мониторинга (на примере Черного моря): разработка оптимального формализованного паспорта для экологического мониторинга и экологического зонирования (районирования) побережья Черного моря; экологическая паспортизация и зонирование побережья Черного моря; разработка информационных портретов экологических зон побережья; их классификация, обобщение и сопоставительный анализ; комплексные и специальные, регламентные и инновационные аналитические исследования по данным экологического мониторинга побережья Черного моря; исследование влияния факторов различного происхождения (геофизических и биосферных; антропогенных; рекреационных и других экологических мер и технологий) на экологическое состояние побережья Черного моря; исследование динамики экологического состояния побережья Черного моря в связи с динамикой влияющих на него факторов. Оперативное и долгосрочное прогнозирование развития экологического состояния побережья Черного моря; разработка методик подбора персонала экологических служб: оценка индивидуальных качеств сотрудников; оптимальный подбор групп по совместимости; прогнозирование успешности профессиональной деятельности в различных областях; прогнозирование рисков нежелательных проявлений; косвенная оценка рисков инвестирования, страхования, кредитования, бизнеса, других форм деятельности и взаимодействия юридических и физических лиц, в том числе в области экологической деятельности; организация Информационно–аналитического центра Public Relations, для проведения систематических (регламентных) и заказных исследований по изучению и формированию мнения различных групп населения по вопросам экологии ("экологического сознания"), а также для участия в выполнении работ по вышеупомянутым проектам; изучение аудитории и роли различных средств массовой информации в освещении экологической проблематики и формировании экологического сознания у различных групп населения.

Резюме

1. Предлагается рассматривать автоматизированный системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций, как автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ). Приведены различные подходы к оценке экономической эффективности методологии, методов и методик АСК-анализа, при этом:

– АСК-анализ рассматривается как возможная системная основа конструирования геоинформационных технологий в АПК;

– программное обеспечение АСК-анализа рассматривается как инструментарий, обеспечивающий интеллектуальную подготовку данных для геоинформационных технологий;

– геоинформационные технологии, основанные на использовании данных АСК-анализа, позволяют повысить эффективность производства, снизить издержки и обеспечить совокупный эффект, выражающийся в повышении продуктивности и качества продукции и экономии агротехнологических ресурсов.

Таким образом, АСК-анализ представляет собой методологический базис, а реализованный в программном виде – и инструментарий геоинформационной технологии оптимального размещения породно-сортового состава плодовых культур в ландшафте с присущими ему почвенно-климатическими ограничениями, что в практике их реализации дает расчетный эффект.

2. На основе метода научной индукции обоснована возможность корректного расширения области применения АСК-анализа не только в АПК, но и в других предметных областях.

3. Описаны перспективы применения предложенных технологий АСК-анализа в следующих предметных областях: управление технологиями; экономика; психология; социология и политология; маркетинговые, рекламные, социально-психологические исследования; правоохранительная сфера; Internet (создание многоагентных распределенных систем обнаружения, накопления и использования знаний по различным предметным областям). Приведены другие перспективные области. В частности отмечаются перспективные применения для: атрибуции анонимных и псевдонимных текстов (реализовано в системе "Эйдос"); контент-анализа (реализовано в системе "Эйдос"); синтеза интеллектуальных дескрипторных информационно-поисковых систем с интерфейсом запросов на естественном языке (реализовано в системе "Эйдос"); идентификации и классификации изображений по их вербальным описаниям; формирования обобщенных фотороботов лиц по направлениям деятельности и идентификации с ними; применения в области психографологии и дерматоглифики, и т.д. Кроме того, рассматриваются ограничения предложенного варианта АСК-анализа и рассматриваются вопросы его развития (путем преодоления указанных ограничений) с применением теории нечетких множеств и неклассической логики. В частности выдвигается идея обобщения понятия конструкта путем введения многополюсных конструктов.

4. Основной вывод данного раздела состоит в том, что обоснованным выглядит предположение об универсальности предложенной методологии, специального программного инструментария, технологии и методики АСК-анализа и возможности их применения в различных предметных областях, в которых накапливаются факты и производятся их обобщение и анализ, а также выполняются другие операции, связанные с процессами познания и управления, получившие в данном исследовании аббревиатуру БКОСА.

Контрольные вопросы

1. Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции.

2. Перспективы применения АСК-анализа в управлении.

3. Оценка рисков страхования и кредитования предприятий.

4. Мониторинг, прогнозирование и управление в финансово-экономической сфере.

5. Некоторые перспективные области применения АСК-анализа.

6. Развитие АСК-анализа.

7. Многоагентные распределенные системы обнаружения, накопления и использования знаний в Internet.

8. Развитие АСК-анализа с применением теории нечетких множеств и неклассической логики.

9. Динамика взаимодействующих семантических пространств и создание континуального АСК-анализа.

10. Перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного интеллекта.