ЧАСТЬ I. КУРС ЛЕКЦИЙ

Лекции имеют типовую структуру, которая может включать следующие разделы:

– учебные вопросы;

– изложение учебных вопросов;

– контрольные вопросы к лекции;

– рекомендуемую литературу.

В разделе "Учебные вопросы" перечисляются учебные вопросы, раскрываемые в данной лекции.

В разделе "Изложение учебных вопросов" излагается теоретический материал по учебным вопросам.

Контрольные вопросы к лекции служат для проверки качества усвоения и понимания материала и могут быть включены в экзаменационные билеты.

В разделе "Рекомендуемая литература" приводятся конкретные литературные источники и Internet-сайты, использованные при разработке данной лекции и рекомендуемые для более углубленного изучения вопросов, затрагиваемых в лекции. При ссылках на литературу в квадратных скобках указываются номера источников по списку "Дополнительная литература", приведенному в конце учебного пособия.

РАЗДЕЛ 1.1.
ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

1.1.1. ЛЕКЦИЯ-1.
Интеллектуальные информационные системы,
как закономерный и неизбежный
этап развития средств труда

"Системы искусственного интеллекта позволяют с успехом решать сложнейшие проблемы, которых до создания этих систем не возникало"

/Из компьютерного фольклора/

Учебные вопросы:

1. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники

2. Информационная теория стоимости

3. Интеллектуализация – генеральное направление и развития информационных технологий

1.1.1.1. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники

Теоретические основы информационно-функциональной теории развития техники были разработаны автором в 1979 – 1981 годах и опубликованы в специальных материалах, а также в сокращенном виде в работах [64, 92]. Основываясь на этой теории рассмотрим следующие вопросы:

1. Процесс труда, как информационный процесс.

2. Организм человека и средства труда как информационные системы.

3. Законы развития техники:

– закон перераспределения функций между человеком и средствами труда;

– закон повышения качества базиса.

4. Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем средств труда.

5. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта.

1.1.1.1.1. Процессы труда и познания, как информационные процессы снятия неопределенности

Рассмотрим систему: "человек – объект" в точке бифуркации, т.е. в точке, после прохождения которой снимается (уменьшается) неопределенность в поведении этой системы (рисунок 1). Известно, что информация есть количественная мера снятия неопределенности, поэтому рассмотрим два основных направления информационных потоков, которые возможны в этой системе:

1. От человека к объекту: "Труд" (управление).

2. От объекта к человеку: "Познание" (идентификация, обобщение, абстрагирование, сравнение и классификация).

Рисунок 1. Направления потоков информации и локализация снятия неопределенности в процессах труда и познания

Труд представляет собой управляющее, по существу информационное, воздействие на предмет труда, при этом в результате осуществления процесса труда снимается неопределенность состояния предмета труда, в результате чего он трансформируется в продукт труда.

В результате познания снимается неопределенность наших представлений об объекте познания, т.е. снимается неопределенность в состоянии человека, в результате чего он трансформируется из "незнающего" в "знающего".

Если абстрагироваться от направления потока информации и, соответственно, от того, неопределенность в состоянии какой системы снимается (объекта или человека), то, очевидно, что в обоих случаях количество переданной информации является количественной мерой степени снятия неопределенности.

С позиций информационно-функциональной теории развития техники труд представляет собой прежде всего информационный процесс, средства труда являются информационными системами, передающими и усиливающими информационные потоки между человеком и внешней средой.

Труд (процесс опредмечивания) предлагается рассматривать как процесс перезаписи информации из образа продукта труда в структуру физической среды (предмета труда). По мере осуществления этого процесса физическая форма продукта труда за счет записи в ней информации структурируется и выделяется из окружающей среды.

Тело человека и средства труда выступают при этом как канал передачи информации. При передаче по этому каналу информация неоднократно меняет свой носитель и языковую форму представления, т.е. транслируется.

Таким образом, сам процесс передачи информации по каналу связи и запись ее в носитель информации – это и есть тот процесс (труд), который преобразует носитель информации в заранее заданную форму, т.е. в продукт труда.

1.1.1.1.2. Организм человека и средства труда как информационные системы

Очевидно образ продукта труда и сам продукт труда относятся к качественно различным уровням Реальности на которых тождественная по содержанию (семантике) информация просто физически не может находится в одной и той же языковой, синтаксической форме. Поэтому тело человека и его средства труда как информационный канал, соединяющий качественно различные уровни Реальности, не просто передает информацию с сохранением ее содержания с одного уровня на другой, но при этом с необходимостью преобразует и языковую форму представления информации, т.е. осуществляет ее компиляцию, которая фактически и представляет собой технологический процесс.

Информация образа продукта труда, проявляющаяся первоначально в форме целесообразной и целенаправленной трудовой деятельности, т.е. как свободная информация, преобразуется затем в форму связанной информации, выступающей как покоящиеся полезные свойства продукта труда, определяемые его физической формой и структурой.

Свободная информация, существующая в форме целесообразности процесса труда не имеет стоимости, но образует ее в той мере, в какой преобразуется в информацию, связанную в структуре физической формы продукта труда. При этом смысл (содержание, семантика, качество) информации связанной в продукте труда определяет его потребительскую стоимость, тогда как ее количество связано с абстрактной себестоимостью продукта.

Время, за которое перезаписывается определенное количество информации из образа продукта труда в его физическую структуру определяется информационной пропускной способностью организма человека и его средств труда как информационного канала. Чем это время меньше, т.е. чем выше информационная пропускная способность тела человека и его средств труда, тем выше уровень развития человека и технологии. Так как процесс труда это сознательный процесс, то и количественные и содержательные возможности человека как информационного канала определяются типом и состоянием его сознания. Процесс увеличения информационной пропускной способности сознания человека поддерживается (обеспечивается, сопровождается) соответствующими психофизиологическими изменениями в теле человека.

Роль человека и его средств труда в процессе перезаписи информации из образа продукта труда в структуру его физической формы и в создании потребительной стоимости и стоимости продукта труда различна. Это различие определяется тем, что в процессе труда человек выполняет лишь ту часть работы по созданию определенного продукта труда, которая заключается в выполнении функций еще не переданных его средствам труда. Та же часть работы, которая состоит в выполнении уже полностью переданных средствам труда функций выполняется ими автоматически, т.е. без участия человека (рисунок 2):

Рисунок 2. Упрощенная схема информационного канала
для процессов труда с использованием средств труда

1.1.1.1.3. Законы развития техники

На любом этапе развития общества технологический базис общества основан на тех уровнях Реальности, которые осознаются как объективное при соответствующей данному этапу форме сознания. Технологический прогресс состоит в последовательной передаче трудовых функций организма человека средствам труда.

1.1.1.1.3.1. Закон перераспределения функций между человеком и средствами труда

Развитие средств труда происходит путем последовательной передачи им трудовых функций человеческого организма в результате чего они начинают выполняться средствами труда вне естественных ограничений организма человека, а человек выполняет оставшиеся функции вне ограничений, связанных с необходимостью выполнения переданных функций.

Физический организм выполняет следующие функции, трудовые функции, последовательно передаваемые средствам труда:

1. Функция контакта с физической средой.

2. Функция трансмиссии (передачи и перераспределения энергии).

3. Рабочая функция (преобразование простого движения в сложное и выполняющее работу).

4. Функция двигателя (преобразование формы энергии).

5. Функция преобразования формы информации.

Когда средствам передается очередная трудовая функция – происходит технологическая революция, которая с неизбежностью вызывает революцию экономическую и социальную, а значит переход к новой общественно–экономической формации и соответствующему состоянию сознания (этапу общественного познания). Так формулируется закон перераспределения трудовых функций в системе "человек–машина", т.е. закон количественного повышения базиса.

1.1.1.1.3.2. Закон повышения качества базиса

Формулировка закона повышения качества базиса. Развитие любой системы происходит путем разрешения противоречий между системой и средой в наинизшем качественном уровне системы, в котором они еще не разрешены. Этот уровень называется базисом (базисным). Разрешение противоречия в базисном уровне осуществляется поэтапно, путем перераспределения функций по преобразованию формы информации между внешним и внутренним.

Это перераспределение может осуществляться в двух формах:

1) в форме внешнего отчуждения (развитие средств труда и технологии);

2) путем внутреннего отчуждения (развитие сознания).

Причем развитие технологии детерминирует соответствующее развитие сознания, а уровень сознания определяет функциональный уровень технологии.

При отчуждении каждой очередной функции базисного уровня (передаче ее средствам труда или осознания ее как "не-Я") происходит количественное изменение системы. При отчуждении всех функций некоторого базисного уровня происходит качественное изменение системы и она переходит к развитию путем разрешения противоречий в следующем, более глубоком чем предыдущий уровне, который и становится базисным.

Когда средствам труда полностью и в массовом масштабе передается последняя функция некоторого относительно автономного уровня организации организма человека, то это вызывает переход к следующей группе общественно–экономических формаций и к следующему типу сознания. При этом человек как объективное начинает осознавать соответствующий качественно новый уровень Реальности и постепенно начинает действовать на нем как человек используя принцип свободы воли, в частности: сначала пользоваться тем, что "лежит на поверхности и ждет когда его возьмут", а затем трудиться и производить для потребления то, чего "на поверхности" не оказалось, и, наконец, производить средства производства. Таким образом при переходе к следующей группе формаций технологический базис общества повышается качественно, т.е. включает в себя средства труда, созданные на тех уровнях Реальности, которые ранее осознавались основной массой людей как субъективные. Так формулируется закон повышения качества базиса.

Таким образом, в процессе развития технологии создаются технические системы, в состав которых входят уровни Реальности, поддерживающие так называемые субъективные функции (чувственно–эмоциональное восприятие и формально–логическое мышление), которые на предыдущих этапах эволюции общества осознавались как субъективные и относились не к базису, а к надстройке. В результате этого изменяется положение границы между базисом и надстройкой и соответственно изменяется содержание этих понятий, хотя их соотношение остается тем же что и раньше. Конечно, в этой связи изменяется и содержание таких понятий, как "производственная сфера" и "непроизводственная сфера", под которыми ранее понимались соответственно "сфера материального производства" и сфера производства самого человека, т.е. в основном культура, наука, образование и медицина. Становится вполне очевидным, что главной производительной силой является сам человек.

1.1.1.1.4. Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем средств труда

Взаимодействие человека со средствами труда приводит не только к созданию определенного материального продукта труда, но и к изменению самого человека. Уровень сознания человека во многом детерминируется функциональным уровнем средств труда, с помощью которых он трудится.

Труд не только создал человека, но через совершенствование форм и способов труда происходит развитие человека и в настоящее время.

А этот организм существует одновременно на многих уровнях Реальности и является значительно более сложным, чем обычно полагают. Функции этих тел также будут в будущем (некоторые в близком будущем) передаваться средствам труда, и в этом состоит блестящая перспектива развития техники, человека и общества.

Таким образом, при использовании средства труда определенного функционального уровня человек учится не выполнять функций, переданных этому средству труда, а оставшиеся функции выполняются человеком вне ограничений, связанных с необходимостью выполнения переданных функций. В результате человек частично высвобождается из процесса труда, отходит от него несколько в сторону и у него формируется новый адекватный этому "образ–Я" и сознание: они изменяются таким образом, что трудовые функции, переданные средству труда перестают осознаваться человеком как атрибут "образа–Я".

Здесь неявно предполагается, что если какая-либо функция может быть передана средству труда, то она не может быть атрибутом (неотъемлемой частью) "образа–Я".

Это значит, что происходит такое же изменение сознания и самосознания, как в йоге при (успешной) медитации над мантрами: "Я не это" и "Я есть то".

Этот принцип используется магами, а также почти осознанно применяется в тренажерах, основанных на методах "биологической обратной связи". Такие тренажеры обеспечивают за неделю овладение функциями своего физического тела в такой же степени, какой хатха-йоги добиваются за многие годы упорных тренировок.

В 1981 году Л.А. Бакурадзе и Е.В. Луценко были оформлены заявки на изобретение компьютерной системы, выполняющей все трудовые функции физического тела, обеспечивающую управление с использованием дистанционного мысленного воздействия, т.е. микротелекинеза. По мнению автора, телекинез представляет собой управление физическими объектами путем воздействия на них непосредственно с высших планов без использования физического тела, т.е. тем же способом, с помощью которого любой человек, осознает он это или нет, управляет своим физическим телом. Были предложены технические и программные решения и инженерно – психологические методики. Система предлагалась адаптивной, т.е. автоматически настраивающейся на индивидуальные особенности, "почерк" оператора и его состояние сознания, с плавным переключением на дистанционные каналы при повышении их надежности (которая измерялась автоматически) и могла одновременно с выполнением основной работы выступать в качестве тренажера. Человек, начиная работу с системой в обычной форме сознания с использованием традиционных каналов (интерфейса), имея мгновенную адекватную по форме и содержанию обратную связь об эффективности своего телекинетического воздействия, должен быстро переходить в одну из высших форм сознания, оптимальную для использования телекинеза в качестве управляющего воздействия.

1.1.1.1.5. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта

Физический организм выполняет следующие трудовые функции:

1. Функция контакта с физической средой.

2. Функция трансмиссии (передачи и перераспределения энергии).

3. Рабочая функция (преобразование простого движения в сложное и выполняющее работу).

4. Функция двигателя (преобразование формы энергии).

5. Функция преобразования формы информации.

Другие структурные уровни организма человека поддерживают еще ряд функций, связанных с чувственно-эмоциональной и интеллектуальной обработкой информации. Рассмотрение этих функций выходит за рамки данного учебного пособия. Но именно с их передачей средствам труда будет связано создание компьютерных систем, не просто имитирующих некоторые стороны этих видов деятельности человека, а действительно реализующих их.

Развитие технологии связано с последовательной передачей всех этих функций средствам труда и, следовательно, настанет черед и функций, связанных с эмоциональной и интеллектуальной обработкой информации. Следовательно, создание систем искусственного интеллекта является столь же неизбежным и закономерным, как и создание рабочей машины или двигателя.

1.1.1.2. Информационная теория стоимости

Рассмотрим учебные вопросы:

1. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью.

2. Информация, как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания.

3. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллектуальных и баз знаний.

4. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных (Data mining) с позиций информационной теории стоимости.

1.1.1.2.1. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью

Информационная теория стоимости разработана автором в 1979 – 1981 годах и опубликована в специальных материалах, а также в сокращенном виде в работах [64, 92].

Эта теория базируется на двух положениях, имеющих очень высокую степень достоверности:

1. Стоимость товара определяется временем, необходимым в обществе на его производство.

2. Создание продукта труда есть информационный процесс воплощения информационного образа этого продукта в предмете труда.

Рассмотрим рисунок 3.

Рисунок 3. Схема образования потребительной стоимости и стоимости в процессе труда с позиций информационной теории стоимости

Информация записанная в структуре продукта труда непосредственно человеком создает и потребительную, и меновую стоимость. Информация же записанная в структуре продукта средствами труда, т.е. без участия человека, автоматически, не увеличивает стоимость этого продукта, хотя и создает его потребительную стоимость.

При этом совершенно неважно, каким образом записана эта информация в самих средствах труда: непосредственно человеком или также с помощью средств труда. Неважно также записана эта информация непосредственно в механической или другой консервативной структуре средств труда жестко один раз и навсегда, или в некотором мобильном устройстве памяти с возможностью его перепрограммирования (как в компьютерах, на гибких автоматизированных линиях и роботизированных комплексах).

Напротив информация стертая в средстве труда в процессе создания данного продукта (износ средства труда) переноситься на него и увеличивает его стоимость, хотя и не создает никакой потребительной стоимости. Но в процессе труда информация в средстве труда может не только стираться, но и накапливаться: это происходит, например, в интеллектуальных автоматизированных системах, как обучающихся с учителем, так и самообучающихся (поэтому их называют генераторами информации). В этом случае стоимость средств труда в процессе их использования не уменьшается, а возрастает, и стоимость продукта, созданного с их помощью соответственно уменьшается, а не увеличивается.

Итак, потребительная стоимость продукта труда определяется КАЧЕСТВОМ (смыслом, содержанием) связанной информации, записанной в физической форме и структуре того продукта непосредственно человеком или его средствами труда.

Абстрактная себестоимость продукта труда определяется алгебраической суммой КОЛИЧЕСТВА связанной информации, записанной в структуре физической формы продукта труда человеком и КОЛИЧЕСТВА связанной информации стертой или записанной в структуре физической формы средств труда в процессе производства данного продукта, причем последняя берется со знаком "+", если она стерта (износ средств труда), и со знаком "-", если она записана (генерация информации).

Производительность человеческого труда тем выше, чем большее количество функций тела человека передано его средствам труда, а также чем выше степень использования функциональных возможностей этих средств труда человеком. Чем выше производительность труда, тем большая доля информации записывается в продукте труда средствами труда автоматически, т.е. без участия человека. Таким образом, в конечном счете производительность труда определяется прежде всего уровнем развития сознания человека.

В отличие от производительности труда изменение его интенсивности не влияет на функциональный уровень технологии, а значит и на соотношение между количеством информации, записанной в продукт труда человеком и средствами труда. Поэтому только уменьшение рабочего времени, необходимого на производство данного продукта, достигнутое за счет увеличения производительности человеческого труда уменьшает абстрактную себестоимость этого продукта и может служить адекватной мерой изменения этой себестоимости. Так гениальные произведения искусства, содержащие колоссальную информацию, записанную в них непосредственно человеком-творцом практически без использования средств труда, всегда будут иметь наивысшую стоимость, значительно превосходящую стоимость самых качественных репродукций.

До сих пор мы использовали термин и понятие "время" без его специального анализа и определения в каком-то обыденно-экономическом значении. Теперь же основываясь на общности основных законов информационных взаимодействий проведем аналогию (а может быть и больше чем аналогию) между "временем физическим", "психофизиологическим" и "экономическим", естественно, насколько это возможно в рамках данной работы.

Из физики известно, что редукция виртуального объекта происходит при сообщении ему энергии, необходимой для образования его массы покоя. Очевидно, редуцируемый объект представляет собой канал взаимодействия классического и виртуального уровней Реальности и этот канал обеспечивает передачу энергии с первого уровня на второй. Однако для возникновения структуры редуцированной формы объекта одной энергии явно недостаточно: для этого необходима также и информация об этой структуре. Эта информация существовала еще до редукции на виртуальном уровне строения редуцируемого объекта и была передана по тому же каналу, но в направлении обратном энергетическому потоку.

Таким образом, в физике виртуальная сущность объекта выступает как источник информации, сам объект как информационно-энергетический канал взаимодействия виртуального и редуцированного уровней Реальности, а редуцированная форма объекта – как носитель информации, изменяющий свою структуру по мере записи соответствующей информации в структуре среды.

Чем выше уровень развития (сложность) объекта, тем более отдаленные друг от друга качественно различные уровни Реальности он соединяет как информационно-энергетический канал, тем выше пропускная способность (мощность) этого канала, тем большее разнообразие форм энергии и языковых форм представления информации он обеспечивает, и, наконец, тем выше информационная емкость его формы, т.е. тем большее количество информации может быть записано в структуре его формы до момента начала повышения ее энтропии.

Здесь уместным является пример с магнитофонной лентой на которую мы пытаемся записать как можно больше информации на единицу длины путем уменьшения скорости протяжки. Если при постоянном информационном потоке записи эту скорость уменьшать линейно, то первоначально плотность информации будет возрастать также практически линейно (а энтропия соответственно уменьшаться), однако скоро мы заметим, что плотность информации стала возрастать медленнее, т.к. возросли шумы (уменьшилось отношение сигнал/шум). Если продолжать и дальше уменьшать скорость протяжки, то конце концов это приведет к тому, что качественный записывающий сигнал будет восприниматься лентой практически как стирающий, т.е. на нее будет записываться один шум.

Таким образом, можно сделать по крайней мере следующие выводы:

Процесс труда можно рассматривать как процесс редукции образа продукта труда в структуре физической среды, что становится непосредственно очевидным при развитии интеллектуальных информационных технологий.

Человеческая Душа с ее неисчерпаемым творческим потенциалом является единственным источником всякой собственности и стоимости в этом мире. Поэтому даже в чисто экономическом, в общем-то достаточно "приземленном" смысле, нет ничего более ценного в мире, чем человеческая Душа.

Примечание: Согласно теории "Естественного права" (Сократ, Платон, Фома Аквинский) наиболее глубоким источником права является природа самого человека. Одним из основных правовых отношений является отношение собственности. На этом основании автор выдвигает (в качестве гипотезы, конечно) "Естественную теорию собственности":

1. Человеческая Душа является единственным и наиболее глубоким источником всех форм собственности и их фундаментом;

2. В зависимости от формы сознания человеческая душа отождествляет себя с различными "телами проявления" и, таким образом, возникает первая производная форма собственности: - собственность на свое тело и право на жизнь (при физической форме сознания – это собственность на физическое тело и физическую жизнь).

3. Из "Естественного права" собственности на свое тело возникает право собственности на все, что произведено непосредственно и исключительно с применением своего тела: прежде всего сам живой (собственный) труд, средства и продукты труда (физического и "умственного").

4. Право собственности на свой труд и средства труда приводят к праву собственности на продукты своего труда, произведенные с использованием собственных средств труда, а также к отсутствию права собственности на продукты труда, произведенные с использованием чужих средств труда (наемный труд).

Темп времени является величиной индивидуальной для каждого объекта и определяется мощностью информационно-энергетического канала, связывающего физическую форму объекта с его более глубокими структурными уровнями.

1.1.1.2.2. Информация, как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания

Широко известны абсолютная и относительная формы информации. Абсолютная форма – это просто количество, частота. Относительная форма – это доли, проценты, относительные частоты и вероятности.

Менее знакомы специалисты с аналитической формой информации, примером которой является условные вероятности, стандартизированные статистические значения и количество информации.

Абсолютная информация – это информация содержащаяся в абсолютных числах, таких как количество чего-либо, взятого "само по себе", т.е. безотносительно к объему совокупности, к которой оно относится.

Относительная информация – это информация, содержащаяся в отношениях абсолютного количества к объему совокупности.

Относительная информация измеряется в частях, процентах, промиле, вероятностях и некоторых других подобных единицах. Очевидно, что и из относительной информации, взятой изолированно, вырванной из контекста, делать какие-либо обоснованные выводы не представляется возможным. Те, кто иногда делает это сознательно, просто вводит в заблуждение некомпетентных слушателей ("есть истина, есть заблуждение, а есть статистика").

Для того, чтобы о чем-то судить по процентам, нужен их сопоставительный анализ, т.е. анализ всего процентного распределения. Вариантов такого анализа может быть много, но суть не в этом, а в том, что такой анализ необходим. Рассмотрим один из возможных вариантов сопоставительного анализа процентных распределений на нашем примере. Этот вариант предполагает использование в качестве "базы оценки" среднего по всей совокупности (нормативный подход: норма – среднее).

Аналитическая (сопоставительная) информация – это информация, содержащаяся в отношении вероятности (или процента) к некоторой базовой величине, например к средней вероятности по всей выборке.

Аналитическими являются также стандартизированные величины в статистике и количество информации в теории информации.

Очевидно, именно аналитическая информация является наиболее кондиционной для употребления с той точки зрения, что позволяет непосредственно делать содержательные выводы об исследуемой предметной области (точнее будет сказать, что она сама и является выводом), тогда как для того, чтобы сделать аналогичные выводы на основе относительной, и особенно абсолютной информации требуется ее значительная предварительная обработка. Эта "предварительная обработка" и составляет значительную долю трудоемкости труда аналитиков и экспертов, которые полагаются во многом на чисто качественную (невербализуемую, интуитивную) оценку имеющейся у них сырой относительной информации, однако проводить необходимые для этого расчеты для реальных объемов данных вручную не представляется возможным.

Таким образом, есть все основания рассматривать абсолютную информацию как "информационное сырье", аналитическую – как "информационный товар". Относительная информация в этом смысле занимает промежуточное положение и может рассматриваться как "информационный полуфабрикат". Интеллектуальные информационные системы, преобразуют сырую информацию в кондиционный информационный продукт и, этим самым, многократно повышают ее потребительскую и меновую стоимость.

Для экономических исследований является естественным манипулировать понятиями "прибыль" – "убыток" или сходными понятиями теории игр: "выигрыш" – "проигрыш", измеряя их при этом, как правило, в денежных единицах.

Однако, на этом пути возникает ряд проблем:

1. Проблема выбора денежных единиц или сопоставимого во времени и пространстве способа их измерения.

2. Принципиальная проблема, состоящая в том, что не все явления, даже в экономике, уместно и целесообразно количественно оценивать (измерять) в денежных единицах.

В данной работе автор предлагает не решать эти проблемы, а обойти их, выбрав в качестве количественной меры не "стоимость", а то, что лежит в основе стоимости. Для этого предлагается раскрыть один из аспектов сущности понятия "стоимость" на основе применения аналитического понятия "информация", которое удовлетворяет всем сформулированным выше требованиям к количественной мере.

В эпоху господства капитала полагали, что "чистым товаром" является золото. Однако, если проанализировать те свойства золота, которые превратили его в основной эквивалент стоимости, то с очевидностью обнаружится, что это именно те свойства, из-за которых золото является идеальным носителем информации (информация легко "записывается" в золото, т.к. оно достаточно мягкое; информация долго сохраняется в золоте, т.к. оно не ржавеет, не является хрупким, не подвержено другим формам "порчи", т.е. стирания). Известно, что "стоимость" является не физическим свойством той или иной вещи, стоимость - это свойство вещи, которое приписывают ей люди, которые вступают посредством нее в определенные экономические отношения друг с другом. В действительности же все отношения людей друг с другом являются информационными. Золото, как эквивалент стоимости, также является лишь "информационным пакетом", несущим определенное количество информации, соответствующее его весу. Исходя из всех этих рассуждений и учитывая информационную теорию стоимости, основные положения которой были сформулированы выше, являясь свидетелями информационного общества, победившего в развитых странах, мы можем предположить, что единственным "чистым товаром" является (а по существу всегда и являлась) только информация.

Информация является квинтэссенцией стоимости.

Кратко рассмотрим вопрос о стоимости самой информации, имеющий самое непосредственное отношение к проблеме оценки экономической эффективности применения систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных.

Мы знаем, как информация, в качестве рекламы, приносит деньги. Мы знаем также, что технология, "Ноу-хау", стоит значительно дороже, чем продукты ее применения.

Информация, как и нефть, может быть "сырой" или обработанной. Сырая информация может почти ничего не стоить по сравнению со стоимостью аналитически обработанной информации, т.е. информации, которая находится в форме пригодной для употребления, готовой немедленно принести громадные преимущества ее обладателю по сравнению с другими людьми, ею не обладающими.

1.1.1.2.3. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний

Любая программная система представляет собой виртуальное средство труда работающее на базе универсального компьютера. Эти информационные средства труда, так же как и обычные "физические", могут быть предназначены либо для непосредственного потребления пользователем (группа "Б"), или для создания других подобных средств труда ("группа "А").

Вопрос о стоимости программных систем – это вопрос о стоимости средств труда, начисто лишенных своего "физического тела". В их создание вложен огромный высококвалифицированный труд, наукоемкие технологии, но тиражируются такие средства очень просто: путем перезаписи на магнитный носитель. Это своего рода "психосинтез", и если бы нечто аналогичное стало возможным с физическими объектами, то наступил бы настоящий "золотой век", по крайней мере в плане материальном (гибкие роботизированные комплексы уже приближают их к этому).

Следовательно, в соответствии с информационной теорией стоимости программные продукты имеют высокую потребительную стоимость и практически никакой меновой стоимости.

Меновая стоимость программных продуктов определяется практически затратами на поиск места, где они уже есть, и на доставку потребителю. С появлением Internet практически решены вопросы и поиска, и доставки программного обеспечения и других "информационных товаров".

Чтобы повысить меновую стоимость программных систем их разработчики стараются затруднить их так называемое "свободное тиражирование" или попросту говоря – воровство, вводя необходимость инсталляции и "привязывая" систему к конкретному компьютеру (имеются также другие способы). Но, во-первых, против этого также есть свои средства, а во-вторых, такая привязка снижает функциональную ценность программной системы, т.к. делает ее более уязвимой при технических авариях, модернизации компьютера и т.п., что в общем делает ее просто менее удобной для пользователя.

Что касается износа программных систем, этих "нематериальных активов", то физический износ у них вообще отсутствует, а моральный может быть весьма значительным: после появления новой версии программного продукта старой уже никто не хочет пользоваться (хотя иногда появляется "сырая" и "не очень работающая" новая версия, а старая хорошо отработана и идеально выполняет свои функции). Итак, с появлением новой версии старая может "в один момент" потерять всю свою стоимость (в том числе и балансовую – в результате переоценки).

Иначе обстоит дело с базами данных и интеллектуальными системами, которые накапливают и структурируют информацию, обрабатывают ее по более или менее сложным алгоритмам, в результате чего их стоимость непрерывно возрастает. Стоимость баз данных, находящихся на банковском сервере, может в десятки миллионов раз превышать стоимость самого компьютера и в процессе работы это соотношение все больше увеличивается в пользу информации. Естественно, такую ценную информацию необходимо защищать, чтобы даже если сервер будет похищен, злоумышленники не смогли извлечь из него ни одно бита интересующей их информации.

1.1.1.2.4. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных с позиций информационной теории стоимости (повышение уровня системности и "охлаждение" объекта управления)

Информация, содержащаяся в системе, непосредственно связана с энтропией этой системы (обратно пропорционально), а та, в свою очередь, – с количеством энергии в системе (пропорционально). Поэтому информация имеет энергетический эквивалент, т.е. в принципе возможна формула, связывающая количество информации с количеством энергии, наподобие знаменитой формулы Альберта Эйнштейна E=mc², однако современной науке она неизвестна.

При сообщении некоторой системе определенного количества информации ее уровень системной организации возрастает и энтропия уменьшается, что приводит к выделению или экономии энергии (охлаждению системы).

Например, при внедрении системы оперативного управления процессом уборки зерновых в масштабах одного района Краснодарского края в 1983-1988 годах за счет повышения ровня системной организации объекта управления экономилось топлива на сумму около 400 тысяч рублей. Автором данной работы эти мысли высказывались в предложенной им информационной теории стоимости еще в 1979 году.

1.1.1.3. Интеллектуализация – генеральное направление и развития информационных технологий

1.1.1.3.1. От электронных вычислительных машин к компьютерам. Функциональное определение компьютера

На первых этапах развития информационных технологий считалось, что компьютеры предназначены в основном для проведения математических расчетов.

Это нашло отражение и в термине, первоначально введенному для обозначения компьютеров: "Электронная вычислительная машина" (ЭВМ). Этот термин включает общее понятие: "Машина", а также два специфических признака: "Электронная" и "Вычислительная". Первый из этих признаков является характеристикой элементной базы, как бы сейчас сказали Hard Ware, а второй является функциональным.

Давать определения средств труда, основываясь на их структуре, методологически неправильно с точки зрения информационно-функциональной теории развития техники, согласно которой определения должны быть функциональными.

Сегодня ясно, что у компьютеров может быть неэлектронная основа, и что их функции далеко выходят за пределы собственно проведения вычислений. Поэтому более правильным, по мнению автора, было бы такое определение компьютера: "Компьютер – это средство труда для обработки информации (т.е. средство труда 5-го функционального уровня)".

1.1.1.3.2. Эволюция понятия: "Обработка информации" от информационного сырья к информационному продукту

Само понятие: "Обработка информации" также эволюционирует. Это происходит за счет изменения его содержания, которое постепенно меняется и сегодня включает в себя не только выполнение операций с уже имеющейся информацией, но также и очень важные операций поиска информации и обеспечения удаленного доступа к информации, в частности с применением средств глобальных компьютерных коммуникаций (например, Internet). Причем роль эффективного поиска и быстрого доступа к информации все больше и больше возрастает. Очевидно, что ценность и эффективность использования информации определяется прежде всего возможностью ее найти и получить к ней качественный доступ.

Операции по обработке уже имеющейся информации также становятся все более развитыми: они включают уже не только простейшие арифметические операции, но и операции базам данных (поиск, выборка, отбор, фильтрация, сортировка), статистические расчеты, численные методы, имитационное моделирование, методы распознавания образов и принятия решений, теории игр, экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы, когнитивное моделирование и др.

Развитие автоматизированных технологий обработки информации идет по пути все более глубокой переработки "информационного сырья", в результате чего "информационный продукт" все в большей степени отличается от исходного состояния информации.

Если на первых этапах эта переработка заключалась в основном в сортировке и выполнении арифметических операций, прежде всего суммирования, то в последующем она становится все более и более интеллектуальной. Все большее значение приобретают системы с элементами искусственного интеллекта: это и системы ввода текстов со сканера, и системы автоматизированного перевода, трехмерные графические системы.

1.1.1.3.3. Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников

С развитием информационных технологий радикально изменяется и подход к созданию программных систем. На начальных этапах ограниченная группа разработчиков, сосредоточенная в одном месте, проектировала и создавала программную систему в целом, после чего она внедрялась в готовом виде. В последующем могли создаваться новые версии системы, которые опять же внедрялись в готовом виде.

На пути создания таких систем возникли следующие основные сложно преодолимые трудности:

– систему нужно было создать очень быстро, т.к. при очень большом ее масштабе обычно система морально устаревала еще до начала ее внедрения;

– для создания таких систем необходимы огромный интеллектуальный потенциал и очень высокая скорость разработки, высокое качество сопровождения.

Опыт показывает, что максимальная сложность систем, создаваемых централизовано по единому проекту, ограничена.

Альтернативой централизованному проектированию и внедрению программных систем является идеология открытых систем, при которой над развитием системы одновременно и независимо друг от друга работают очень многие, иногда тысячи разработчиков, не придерживающихся какого-либо одного плана, но подчиняющихся общим некоторым общим правилам.

1.1.1.3.4. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем

Сегодня мы все чаще видим как вместе или по отдельности реализуются и другие подходы:

1. Адаптивные и самообучающиеся системы настраиваются на решение тех или иных задач за счет учета априорной информации и информации, поступающей в систему в процессе ее эксплуатации. Можно считать, что подобные системы развиваются на основе опыта их эксплуатации и что усвоение этого опыта есть один из технологических этапов создания таких систем.

2. Саморазвивающиеся открытые системы очень большого масштаба, которые не спроектированы какой-либо одной группой разработчиков и развиваются не по какому-либо плану, созданному кем-либо заранее. Эти системы создают как бы информационную среду общего доступа в развитие которой могут вносить свой вклад разработчики и даже пользователи, независимо от своего места нахождения.

Таким образом перспектива информационных систем в создании технологий их создания и развития с учетом опыта эксплуатации, часто без заранее разработанного плана и в этом процессе могут принимать участие не только разработчики, но и пользователи, находящиеся где угодно в мире.

Такие системы будем называть открытыми распределенными адаптивными саморазвивающимися системами.

Контрольные вопросы

1. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники.

2. Процессы труда и познания, как информационные процессы снятия неопределенности.

3. Организм человека и средства труда как информационные системы.

4. Законы развития техники.

5. Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем средств труда.

6. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта.

7. Информационная теория стоимости.

8. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью.

9. Информация, как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания.

10. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний.

11. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных с позиций информационной теории стоимости (повышение уровня системности и "охлаждение" объекта управления).

12. Интеллектуализация - генеральное направление и развития информационных технологий.

13. От электронных вычислительных машин к компьютерам. Функциональное определение компьютера.

14. Эволюция понятия: "Обработка информации" от информационного сырья к информационному продукту.

15. Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников.

16. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем.

1.1.2. ЛЕКЦИЯ-2.
Определение и критерии идентификации
систем искусственного интеллекта

Учебные вопросы

1. Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона.

2. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем.

3. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания.

4. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности.

5. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла.

1.1.2.1. Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона

1.1.2.1.1. Постановка проблемы

При создании систем искусственного интеллекта разработчики оперируют такими основополагающими понятиями, как:

– данные, информация, знания;

– факт, смысл, мысль;

– мониторинг, анализ и управление.

От того, какое конкретное содержание вкладывается разработчиками в данные понятия, самым существенным образом зависят и подходы к созданию математических моделей, структур данных и алгоритмов функционирования СИИ.

Проблема состоит в том, что смысловое содержание этих понятий чаще всего не конкретизируется.

И это не случайно. Одной из основных причин этого положения дел, на наш взгляд, является то, что конкретизировать смысловое содержание данных понятий представляется возможным лишь на основе интуитивно-ясной и хорошо обоснованной концепции смысла.

Однако, как это ни удивительно и парадоксально, но реальные разработчики СИИ, обычно являющиеся математиками и программистами, чаще всего недостаточно знакомы с подобными концепциями.

Конечно, возникает вопрос о том, насколько вообще возможны, т.е. имеют смысл концепции смысла, не бессмысленны ли они? Может быть вопрос: "Какой смысл имеют концепции смысла?" – является одним из вариантов логического парадокса Рассела? Хотя эти вопросы имеют "несерьезный" оттенок, по сути, они сводятся к очень серьезному вопросу о том, насколько или в какой степени интеллект может познать сам себя, т.е. о том, является интеллектуальная форма познания адекватным инструментом для познания интеллекта? В более общем теоретическом плане этот вопрос может быть сформулирован и так: "Может ли часть системы адекватно отразить (отобразить) систему в целом?", или, другими словами, "Может ли система в целом в определенном смысле включать себя как составную часть?"

От ответа на эти вопросы самым непосредственным образом зависит и ответ на ключевой вопрос о том, может ли человек создать искусственный интеллект по своему образу и подобию.

Мы отвечаем на эти вопросы утвердительно. Более того, системы, содержащие информацию о системе в целом в каждой своей части определенного уровня структурной иерархии, широко известны, это:

– биологические системы в каждой клетке которых (кроме половых) содержится полный геном;

– фрактальные системы;

– высокоорганизованные системы с большой взаимной информацией в своих частях, успешно противостоящие закону возрастания энтропии.

Выдающийся немецкий философ Георг Вильгельм Фридрих Гегель называл такие системы "Истинно бесконечными".

1.1.2.1.2. Традиционные пути решения проблемы

1.1.2.1.2.1. Классификация и характеристика концепций смысла

Наиболее полный и всесторонний на данный момент обзор различных подходов к автоматизации процессов понимания смысла дан в основополагающей работе Л.Г. Васильева [10].

Все теории понимания смысла классифицированы им на три группы: объектные; субъект-объектные; субъектные.

Объектные теории основаны на структурно-семантическом анализе, а понимание онтологизируется, т.е. приравнивается к самому объекту. Понять означает установить значение языкового знака.

Субъект-объектные теории синтактико-семантический анализ дополняют прагмалингвистическим описанием или описанием реальных психологических процессов при создании и/или анализе языкового знака.

Субъектные теории помимо собственно процедур понимания акцентируют внимание на оценке реципиентом результатов понимания (при помощи обратной связи в диалоге, рефлексии или монологе).

1.1.2.1.2.2. Суть концепции смысла Шенка-Абельсона

Согласно Л.Г. Васильеву [10] суть концепции смысла Шенка-Абельсона состоит в том, что факты рассматриваются как причины и их смысл считается известным, если известны последствия данного факта. Таким образом, понимание смысла определенных конкретных событий заключается в выявлении причинно-следственных взаимосвязей между этими событиями и другими.

По нашему мнению, данная концепция смысла является одной из наиболее интуитивно убедительных и хорошо обоснованных, поэтому она в целом принята нами за основу.

Естественно, в этой концепции одним из ключевых моментов является определение способа выявления силы и направленности влияния причинно-следственных взаимосвязей и их количественной оценки (меры).

На наш взгляд слабым местом концепции смысла Шенка-Абельсона является сложность корректного и обоснованного выбора количественной меры силы и направленности причинно-следственных связей, а также конкретного способа определения численной величины этой меры в каждом конкретном случае (т.е. для каждого факта), причем непосредственно на основе эмпирических данных.

Проблема в том, что в общественном сознании продолжает господствовать упрощенческая точка зрения, состоящая в том, что корреляция является мерой причинно-следственных связей. И это имеет место не смотря на многочисленные разъяснения в специальной литературе о том, что это не так, точнее не совсем так.

Поэтому одной из целей данной работы будет обоснована другой меры силы и направленности причинно-следственных взаимодействий.

1.1.2.1.3. Идея решения проблемы

1.1.2.1.3.1. Формулировка идеи

Предлагаемая идея создания искусственного интеллекта очень проста и состоит в том, что для этого предлагается:

– во-первых, выявить основные моменты играющие существенную роль при создании естественного интеллекта;

– во-вторых, попробовать реализовать эти моменты на базе современных компьютерных технологий.

Наблюдения за системами естественного интеллекта позволяют сформулировать следующую гипотезу.

1. Естественный интеллект реально существует.

2. Естественный интеллект создается не мгновенно, а в течение довольно длительного времени по вполне определенной сложной технологии, которая включает три основных этапа:

– создание материальной системы поддержки естественного интеллекта по сложной технологии в изолированных от среды условиях;

– создание активной информационной структуры, базирующейся на материальной системе поддержки, способной к развитию и саморазвитию в систему естественного интеллекта, т.е. создание системы потенциального естественного интеллекта (оболочки, инструментальной системы);

– формирование структуры и функций естественного интеллекта во взаимодействии системы его поддержки с другими подобными системами и с окружающей средой, как с природной, так и с "социальной", т.е. созданной другими подобными системами, в результате чего происходит трансформация системы потенциального естественного интеллекта в систему реального естественного интеллекта.

3. Системы искусственного интеллекта (СИИ) полностью функционально эквивалентные естественному интеллекту могут быть созданы на базе другой материальной структуры системы поддержки системы и другой системы потенциального искусственного интеллекта.

4. Создание СИИ должно включать три этапа:

– создание материальной системы поддержки (эта проблема в основном решена, т.к. СИИ могут создаваться даже на базе современных персональных компьютеров);

– создание системы потенциального искусственного интеллекта, т.е. программной оболочки, инструментальной системы (таких систем в настоящее время существует пока еще очень мало);

– обучение и самообучение системы потенциального искусственного интеллекта и преобразование ее в реальную СИИ.

5. Основополагающую роль в создании системы потенциального искусственного интеллекта играет разработка научной концепции и теории, адекватно отражающей способы реализации функций естественного интеллекта и пути его трансформации из потенциального в реальный.

1.1.2.1.3.2. Обоснование принципиальной возможности реализации идеи

Относительная независимость функций от поддерживающих их структур

При рассмотрении самой идеи реализации естественного интеллекта на иной материальной основе сразу возникает вопрос о том, на сколько это вообще в принципе возможно, т.е. вопрос о том, могут ли интеллектуальные функции быть реализованы на основе иной, чем мозг, материальной структуры. Это вопрос о соотношении функций и поддерживающих их структур.

Конечно, структура зависит от функций, которые она поддерживает, и в целом более сложные функции поддерживаются более сложными структурами. Однако к счастью эта связь "структура – функция" не однозначна, т.е. одни и те же функции могут поддерживаться самыми разнообразными, т.е. альтернативными структурами. Так, например, согласно современным представлениям (В.А. Драгавцев) определенные фенотипические признаки могут поддерживаться различными генными ансамблями, а не только конкретными генами, как в теории Менделя.

Если ген уподобить букве алфавита, а смысл фразы – фенотипическому признаку, то можно сказать, что возможно очень большое количество фраз с одним и тем же смысловым содержанием (тогда как в классической генетике считалось, что признак соответствует гену, хотя есть и такие). После расшифровки генома человека мы настолько же приблизились к его пониманию, как изучивший русскую или немецкую азбуку англичанин, не знающий этих языков, приблизился к чтению в оригинале и пониманию содержания "Войны и Мира" Льва Толстого или "Феноменологии Духа" Георга В.Ф.Гегеля.

При этом обычно функциональная универсальность достигается за счет определенной структурной избыточности, что неизбежно приводит к уменьшению эффективности поддержки конкретных функций, по сравнению с их специализированной реализацией. На этих закономерностях самым существенным образом основано все развитие нашей технократической цивилизации, т.к. прогресс техники представляет собой ни что иное, как процесс последовательной передачи трудовых функций человека средствам труда.

И системы искусственного интеллекта, с этой точки зрения, представляют собой совершенно закономерный, более того – даже неизбежный, этап развития информационных средств труда, т.е. современных информационных технологий.

Но функция (или определенное качество) вполне корректно рассматривать и как свойство соответствующей поддерживающей его структуры. Поэтому, для того, чтобы сформировать более углубленное представление о соотношении структуры и поддерживаемых ими функций кратко рассмотрим диалектику "Структура – свойство – отношение".

Диалектика: "Структура – свойство – отношение"

Рассмотрим простой пример. Два электрона определенным образом взаимодействуют друг с другом, находясь в определенных отношениях, а именно – отталкиваясь друг от друга с различной силой, зависящей от расстояния между ними. Но о каждом электроне можно сказать, что он обладает свойством отталкиваться от другого электрона. Чем поддерживается (обеспечивается) это свойство электронов, благодаря которому они могут быть в определенных отношениях друг с другом?

В науке настоящего времени считается, что существует соответствующая материальная структура, которая называется "электрическое поле" и является одной из форм электромагнитного поля. Возникает вопрос - а может ли эта структура существовать независимо от электрона?

Уже давно Герцем и Максвеллом получен однозначный положительный ответ на этот вопрос: "Да, может, и это – электромагнитные волны!!!"

Таким образом, свойство может существовать как некая материальная структура отдельно и независимо от объекта, свойством которого оно являлось и благодаря которому этот объект вступал в определенные отношения с другими объектами, обладавшими тем же свойством.

Так нам светят звезды, которых, давно уже нет. Мы восхищаемся произведениями художников, поэтов и музыкантов давно прошедших времен. Поэтому шутка Л.Кэррола об улыбке Чеширского кота, висевшей в воздухе, хотя сам кот и ушел, не так уж и далека от истины. Ряд исследований о квантовой природе сознания [165, 219] свидетельствует в пользу того, что определенные формы сознания может существовать независимо от физического организма.

Итак, существуют различные точки зрения на одно и то же, которое, при различных условиях, может рассматриваться либо как определенные отношения объектов, либо как свойства этих объектов, на которых основаны их отношения, либо как самостоятельно существующая материальная структура.

Каждая точка зрения имеет право на существование, но, по-видимому, каждая последующая из этих точек зрения является более глубокой, чем предыдущая.

1.1.2.1.4. Когнитивная концепция СК-анализа и синтез когнитивного конфигуратора

В качестве теории, позволяющей конкретизировать основополагающие понятия, связанные с СИИ, предлагается системно-когнитивный анализ (СК-анализ), представляющий собой системный анализ, как метод познания, т.е. структурированный по базовым когнитивным операциям.

Когнитивная концепция СК-анализа разработана с учетом двух основных требований:

1. Адекватное отражение в когнитивной концепции реальных процессов, реализуемых человеком в процессах познания.

2. Высокая степень приспособленности когнитивной концепции для формализации в виде достаточно простых математических и алгоритмических моделей, допускающих прозрачную программную реализацию в автоматизированной системе.

1.1.2.1.4.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции

Определение понятия конфигуратора

Понятие конфигуратора, по-видимому, впервые предложено В.А. Лефевром [148], хотя безусловно это понятие использовалось и раньше, но, во-первых, оно не получало самостоятельного названия, а, во-вторых, использовалось в частных случаях и не получало обобщения. Под конфигуратором В.А.Лефевр понимал минимальный полный набор понятийных шкал или конструктов, достаточный для адекватного описания предметной области. Примеры конфигураторов приведены в [148].

Понятие когнитивного конфигуратора

В исследованиях по когнитивной психологии изучается значительное количество различных операций, связанных с процессом познания [64]. Однако, насколько известно из литературы, психологами не ставился вопрос о выделении из всего множества когнитивных операций такого минимального (базового) набора наиболее элементарных из них, из которых как составные могли бы строится другие операции. Ясно, что для выделения таких базовых когнитивных операций (БКО) необходимо построить их иерархическую систему, в фундаменте которой будут находится наиболее элементарные из них, на втором уровне – производные от них, обладающие более высоким уровнем интегративности, и т.д.

Таким образом, под когнитивным конфигуратором будем понимать минимальный полный набор базовых когнитивных операций, достаточный для представления различных процессов познания.

Когнитивные концепции и операции

Проведенный анализ когнитивных концепций показал, что они разрабатывались ведущими психологами (Пиаже, Солсо, Найсер) [64] без учета требований, связанных с их дальнейшей формализацией и автоматизацией. Поэтому имеющиеся концепции когнитивной психологии слабо подходят для этой цели; в когнитивной психологии не ставилась и не решалась задача конструирования когнитивного конфигуратора и, соответственно, не сформулировано понятие базовой когнитивной операции.

1.1.2.1.4.2. Базовая когнитивная концепция

Автоматизировать процесс познания в целом безусловно значительно сложнее, чем отдельные операции процесса познания. Но для этого прежде всего необходимо:

– выявить эти операции;

– найти место каждой из них в системе или последовательности процесса познания.

Сделать это предлагается в форме когнитивной концепции, которая должна удовлетворять следующим требованиям:

– адекватность, т.е. точное отражение сущности процессов познания, характерных для человека, в частности описание процессов вербализации, семантической адаптации и семантического синтеза (уточнения смысла слов и понятий и включения в словарь новых слов и понятий);

– высокая степень детализации и структурированности до уровня достаточно простых базовых когнитивных операций;

– возможность математического описания, формализации и автоматизации.

Однако приходится констатировать, что даже концепции когнитивной психологии, значительно более конкретные, чем философские (гносеологические), разрабатывались без учета необходимости построения реализующих их математических и алгоритмических моделей и программных систем. Более того, в когнитивной психологии из всего многообразия различных исследуемых когнитивных операций не выделены базовые, к суперпозиции и различным вариантам сочетаний которых сводятся различные процессы познания. В этой науке в настоящее время господствует эмпирический подход, т.е. имеется тенденция не к теоретическим обобщениям, а тщательному изучению отдельных когнитивных операций. Поэтому для достижения целей данного исследования концепции когнитивной психологии мало применимы.

В связи с этим в данном исследовании предлагается когнитивная концепция, удовлетворяющая сформулированным выше требованиям. Эта концепция достаточно проста, иначе было бы невозможно ее формализовать, многие ее положения интуитивно очевидны или хорошо известны, тем ни менее в целостном виде она впервые сформулирована лишь в работах [64, 91]. Положения когнитивной концепции приведены в определенном порядке, соответствующем реальному ходу процесса познания "от конкретных эмпирических исходных данных к содержательным информационным моделям, а затем к их верификации, адаптации и, в случае необходимости, к пересинтезу".

На базе выше сформулированных положений предложена целостная система взглядов на процесс познания, т.е. формализуемая когнитивная концепция [64], предназначенная для построения систем искусственного интеллекта.

Суть предложенной когнитивной концепции

Процесс познания рассматривается нами как многоуровневая иерархическая система обработки информации, в которой каждый последующий уровень является результатом интеграции элементов предыдущего уровня. На 1-м уровне этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия, которые на 2-м уровне интегрируются в чувственный образ конкретного объекта. Те, в свою очередь, на 3-м уровне интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, образующие на 4-м уровне кластеры, а на 5-м конструкты. Система конструктов на 6-м уровне образуют текущую парадигму реальности (т.е. человек познает мир путем синтеза и применения конструктов). На 7-м же уровне обнаруживается, что текущая парадигма не является единственно-возможной.

Данные, информация, знания

Существует неопределенность смыслового содержания "разночтения" терминов: "данные", "информация", "знания". Мы считаем целесообразным определить их следующим образом.

Данные представляют собой информацию, рассматриваемую в чисто синтаксическом аспекте, т.е. безотносительно к ее содержанию и использованию, т.е. семантике и телеологии (обычно на каком-либо носителе или в канале передачи).

Информация – это данные, проинтерпретированные с использованием тезауруса, т.е. осмысленные данные, рассматриваемые в единстве синтаксического и семантического аспектов.

Знания, есть система информации, обеспечивающая увеличение вероятности достижения какой-либо цели, т.е. по сути знания – это "Ноу-хау" или технологии.

Вышесказанное резюмируем в следующей форме:

знание = информация + цель

информация = данные + смысл;

знания = данные + смысл + цель.

При разработке предложенной интерпретации содержания данных понятий и формы его представления учтены и использованы разработки Лаптева В.Н., а также Владимира Кива, приведенные на его сайте: http://vlak.webzone.ru/rus/it/knowledge.html .

В этой связи необходимо отметить, что название теории информации Шеннона не вполне соответствует предлагаемому пониманию содержания понятий "данные – информация – знания": теорию Шеннона по сути дела более точно было бы называть "теорией передачи данных по каналам связи". Общеизвестная количественная мера Шеннона "для измерения количества информации" также в этом смысле является лишь мерой количества данных, т.к. не содержит семантического аспекта.

Количественная теория автоматизированной интерпретации данных, основанная на теории информации, в настоящее время лишь только создается и получила название семантической теории информации. Предложены различные количественные меры для измерения смысла информации [64]. Из этих мер выделяется мера А.Харкевича, в основу которой положено понятие цели.

В литературе и А.Харкевичем это не отмечается, но, учитывая вышеизложенное, по сути дела можно утверждать, что по сути дела им в 1962 году впервые предложена научная количественная мера знаний.

Однако предложенная А.Харкевичем мера не удовлетворяет принципу соответствия, обязательному для более общей теории, аналогично тому, как, например, мера Шеннона сводится к мере Хартли в случае равновероятных событий. Поэтому теория А.Харкеивча как бы "стояла особняком" от теории информации Найквиста-Хартли-Больцмана и Шеннона и в этом плане она нуждалась в развитии, что и было осуществлено автором [1, 64, 75, 79, 93].

Известно, что корреляция не является мерой причинно-следственных связей. Если корреляция между действием некоторого фактора и переходом объекта управления в определенное состояние высока, то это еще не значит, что данный фактор является причиной этого перехода. Для того чтобы по корреляции можно было судить о наличии причинно-следственной связи необходимо сравнить исследуемую группу с контрольной группой, т.е. с группой, в которой данный фактор не действовал.

Также и высокая вероятность перехода объекта управления в определенное состояние в условиях действия некоторого фактора сама по себе не говорит о наличии причинно-следственной связи между ними, т.е. о том, что данный фактор обусловил переход объекта в это состояние. Это связано с тем, что вероятность перехода объекта в это состояние может быть и сама по себе очень высокой независимо от действия фактора. Поэтому в качестве меры силы причинной обусловленности определенного состояния объекта действием некоторого фактора Харкевич предложил логарифм отношения вероятностей перехода в объекта в это состояние в условиях действия фактора и при его отсутствии или в среднем (13). Таким образом, вероятность перехода объектов в некоторое состояние в исследуемой группе сравнивается с средней вероятностью перехода в это состояние по всем группам и это среднее выступает в качестве контрольной группы.

Таким образом семантическая мера информации Харкевича является мерой наличия причинно-следственных связей между факторами и состояниями объекта управления.

В связи с тем, что подход Харкевича является ярким примером нормативного подхода, будет уместно вспомнить о нормативном и критериальном подходах к оценке (идентификации) состояния объекта.

При критериальном подходе это состояние оценивают по жесткой системе критериев. Правда при этом остается открытым вопрос о том, каким образом формируется эта система критериев.

При нормативном подходе, который получил свое название от понятия "норма", сначала формируется эта норма, а затем состояние объектов оценивается относительно этой нормы. В частности, если это сформированное понятие нормы зафиксировать, стандартизировать, как и критерии его определения и сравнения с ним, то мы получим одни из вариантов синтеза критериального подхода.

Мониторинг, анализ, прогнозирование, управление

Существует определенная иерархия задач обработки данных, информации и знаний:

Мониторинг – накопление данных по ряду показателей об объекте управления с привязкой ко времени.

Анализ – выявление смысла в данных, т.е. выявление в них причинно-следственных взаимосвязей.

Прогнозирование – использование смысла причинно-следственных зависимостей в предметной области для предсказания поведения объекта управления в условиях действия определенных факторов.

Управление – использования знаний для достижения определенных целей управления:

– сохранение стабильного функционирования объекта управления;

– перевод объекта управления в заранее заданное целевое состояние.

Таким образом, управление – это высшая форма обработки и использования информации.

Факт, смысл, мысль

Ключевым для когнитивной концепции является понятие факта.

Под фактом будем понимать соответствие дискретного и интегрального элементов познания, т.е. элементов разных уровней интеграции-иерархии процессов познания, обнаруженное на опыте.

Факт рассматривается как квант смысла. Это является основой для формализации смысла.

Смысл представляет собой "разность потенциалов" между смежными уровнями интеграции-иерархии в системе обработки информации в процессах познания.

Мысль является операцией выявления смысла из фактов.

Мышление есть процесс, состоящий из ряда взаимосвязанных по смыслу мыслей.

Но существуют различные формы мыслей, которые перед разработкой методов формализации и программной реализации необходимо классифицировать и выявить среди них основные, т.е. такие, к которым сводятся все остальные или по крайней мере большинство из них. Как уже отмечалось выше, сделать это предлагается на основе базовой когнитивной концепции.

Иерархическая структура (пирамида) обработки информации

Сказанное в разделах 4.2.2–4.2.4 можно резюмировать в графической диаграмме, в форме "Мексиканской" (ступенчатой) пирамиды (рисунок 4).

Рисунок 4. Иерархическая структура обработки информации

Базовая когнитивная концепция в свободном изложении

Исходные данные для процесса познания поставляются из нескольких независимых информационных источников, имеющих качественно различную природу, которые мы будем условно называть "органы чувств". Данные от органов чувств также имеют качественно различную природу, обусловленную конкретным видом информационного источника. Для обозначения этих исходных данных будем использовать термин "атрибут". В результате выполнения когнитивной операции "присвоение имен" атрибутам могут быть присвоены уникальные имена, т.е. они могут быть отнесены к некоторым градациям номинальных шкал. Получение информации о предметной области в атрибутивной форме осуществляется когнитивной операцией "восприятие".

Исходные данные содержат внутренние закономерности, объединяющие качественно разнородные исходные данные от различных информационных источников.

После восприятия предметной области может быть проведен ее первичный анализ путем выполнения когнитивной операции: "сопоставление опыта, воплощенного в модели, с общественным", т.е. с результатами восприятия той же предметной области другими. Это делается с целью исключения из дальнейшего анализа всех наиболее явных расхождений, как сомнительных.

Однако, закономерности в предметной области могут быть выявлены путем выполнения когнитивной операции "обобщение" только после накопления в результате мониторинга достаточно большого объема исходных данных в памяти.

Наличие этих закономерностей позволяют предположить, что:

– существуют некие интегративные структуры, не сводящиеся ни к одному из качественно-различных аспектов исходных данных и обладающие по отношению к ним системными, т.е. эмерджентными свойствами, которые не могут быть предметом прямого восприятия с помощью органов чувств, но могут являться предметом для других форм познания, например логической формы. Для обозначения этих структур будем использовать термин "объект";

– "объекты" считаются причинами существования взаимосвязей между атрибутами.

Объектам приписывается объективное существование, в том смысле, что любой объект обнаруживается несколькими независимыми друг от друга способами с помощью различных органов чувств (этот критерий объективного существования в физике называется "принцип наблюдаемости").

После обобщения возможны когнитивные операции: "определение значимости шкал и градаций атрибутов" и "определение степени сформированности шкал и градаций классов".

Путем выполнения когнитивной операции "присвоение имен" конкретным объектам могут быть присвоены уникальные имена, т.е. они могут быть отнесены к некоторым градациям номинальной шкалы, которые мы будем называть "классами". В данном случае класс представляет собой отображение объекта шкалу, т.е. это своего рода целостный образ объекта. После этого возможно выполнение когнитивной операции "идентификация" объектов, т.е. их "узнавание": при этом по атрибутам объекта определяется класс, к которому принадлежит объект. При этом все атрибуты, независимо от их качественно различной природы, рассматриваются с одной-единственной точки зрения: "Какое количество информации они несут о принадлежности данного объекта к каждому из классов".

Кроме того возможно выполнение когнитивной операции: "дедукция и абдукция, обратная задача идентификации и прогнозирования", имеющей очень важное значение для управления, т.е. вывод всех атрибутов в порядке убывания содержащегося в них количества информации о принадлежности к данному классу.

Аналогично, может быть выполнена когнитивная операция: "семантический анализ атрибута", представляющий собой список классов, в порядке убывания количества информации о принадлежности к ним, содержащейся в данном атрибуте.

Таким образом возможно два взаимно-дополнительных способа отображения объекта: в форме принадлежности к некоторому классу (целостное, интегральное, экстенсиональное); в форме системы атрибутов (дискретное, интенсиональное).

Дальнейшее изучение атрибутов позволяет ввести понятия "порядковая шкала" и "градация". Порядковая шкала представляет собой способ классификации атрибутов одного качества, обычно по степени выраженности (интенсивности). Градация – это конкретное положение или диапазон на шкале, которому ставится в соответствие конкретный атрибут, соответствующее определенной степени интенсивности. Каждому виду атрибутов, информация о которых получается с помощью определенного "органа чувств", ставится в соответствие одна шкала. Таким образом, если при анализе в номинальных шкалах, можно было в принципе ввести одну шкалу для всех атрибутов, то в порядковых шкалах каждому атрибуту будет соответствовать своя шкала.

После идентификации уникальных объектов с классами возможна их классификация и присвоение обобщающих имен группам похожих классов. Для обозначения группы похожих классов используем понятие "кластер". Формирование кластеров осуществляется с помощью когнитивной операции "классификация". Кластер 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.

Если объективное существование уникальных объектов мало у кого вызывает сомнение, то вопрос об объективном существовании интегративных структур 2-го и более высоких порядков остается открытым. 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" (Андреев) и др. Нельзя не отметить, что в современной физике (специальной и общей теории относительности) есть подобное понятие пространственно-временного интервала, который проявляется как движение объекта. По-видимому, статус существования структур реальности, отражаемых когнитивными структурами тем выше, чем выше интегративный уровень этих структур.

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.

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.

В кластерном анализе определялась степень сходства или различия классов, а не то, чем конкретно сходны или отличаются. При выполнении когнитивной операции "содержательное сравнение" двух классов определяется вклад каждого атрибута в их сходство или различие. Результаты содержательного сравнения выводятся в наглядной графической форме когнитивных диаграмм, в которых изображаются информационные портреты классов с наиболее характерными и нехарактерными для них атрибутами и атрибуты разных классов соединяются линиями, цвет и толщина которых соответствуют величине и знаку вклада этих атрибутов в сходство или различие данных классов.

Результаты идентификации и прогнозирования, осуществленные с помощью модели, путем выполнения когнитивной операции "верификация" сопоставляются с опытом, после чего определяется выполнять ли когнитивную операцию "обучение", состоящую в том, что параметры модели могут изменяться количественно, и тогда мы имеем дело с адаптацией, или качественно, и тогда идет речь о переформировании модели.

Базовая когнитивная концепция в формальном изложении

1. Процесс познания начинается с чувственного восприятия. Различные органы восприятия дают качественно-различную чувственную информацию в форме дискретного потока элементов восприятия. Эти элементы формализуются с помощью описательных шкал и градаций.

2. В процессе накопления опыта выявляются взаимосвязи между элементами чувственного восприятия: одни элементы часто наблюдаются с другими (имеет место их пространственно-временная корреляция), другие же вместе встречаются достаточно редко. Существование устойчивых связей между элементами восприятия говорит о том, что они отражают некую реальность, интегральную по отношению к этим элементам. Эту реальность будем называть объектами восприятия. Рассматриваемые в единстве с объектами элементы восприятия будем называть признаками объектов. Таким образом, органы восприятия дают чувственную информацию о признаках наблюдаемых объектов, процессов и явлений окружающего мира (объектов). Чувственный образ конкретного объекта представляет собой систему, возникающую как результат процесса синтеза признаков этого объекта. В условиях усложненного восприятия синтез чувственного образа объекта может быть существенно замедленным и даже не завершаться в реальном времени.

3. Человек присваивает конкретным объектам названия (имена) и сравнивает объекты друг с другом. При сравнении выясняется, что одни объекты в различных степенях сходны по их признакам, а другие отличаются. Сходные объекты объединяются в обобщенные категории (классы), которым присваиваются имена, производные от имен входящих в категорию конкретных объектов. Классы формализуются с помощью классификационных шкал и градаций и обеспечивают интегральный способ описания действительности. Путем обобщения (синтеза, индукции) информации о признаках конкретных объектов, входящих в те или иные классы, формируются обобщенные образы классов. Накопление опыта и сравнение обобщенных образов классов друг с другом позволяет определить степень характерности признаков для классов, смысл признаков и ценность каждого признака для идентификации конкретных объектов с классами и сравнения классов, а также исключить наименее ценные признаки из дальнейшего анализа без существенного сокращения количества полезной информации о предметной области (абстрагирование). Абстрагирование позволяет существенно сократить затраты внутренних ресурсов системы на анализ информации. Идентификация представляет собой процесс узнавания, т.е. установление соответствия между чувственным описанием объекта, как совокупности дискретных признаков, и неделимым (целостным) именем класса, которое ассоциируется с местом и ролью воспринимаемого объекта в природе и обществе. Дискретное и целостное восприятие действительности поддерживаются, как правило, различными полушариями мозга: соответственно, правым и левым (доминантность полушарий). Таким образом, именно системное взаимодействие интегрального (целостного) и дискретного способов восприятия обеспечивает возможность установление содержательного смысла событий. При выполнении когнитивной операции "содержательное сравнение" двух классов определяется вклад каждого признака в их сходство или различие.

4. После идентификации уникальных объектов с классами возможна их классификация и присвоение обобщающих имен группам похожих классов. Для обозначения группы похожих классов используем понятие "кластер". Но и сами кластеры в результате выполнения когнитивной операции "генерация конструктов" могут быть классифицированы по степени сходства друг с другом. Для обозначения системы двух противоположных кластеров, со "спектром" промежуточных кластеров между ними, будем использовать термин "бинарный конструкт", при этом сами противоположные кластеры будем называть "полюса бинарного конструкта". Бинарные конструкты классов и атрибутов, т.е. конструкты с двумя полюсами, наиболее типичны для человека и представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Достаточно сказать, что познание можно рассматривать как процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Качество конструкта тем выше, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его смысла.

Результаты идентификации и прогнозирования, осуществленные с помощью модели, путем выполнения когнитивной операции "верификация" сопоставляются с опытом, после чего определяется целесообразность выполнения когнитивной операции "обучение". При этом может возникнуть три основных варианта:

1. Объект, входит в обучающую выборку и достоверно идентифицируется (внутренняя валидность, в адаптации нет необходимости).

2. Объект, не входит в обучающую выборку, но входит в исходную генеральную совокупность, по отношению к которой эта выборка репрезентативна, и достоверно идентифицируется (внешняя валидность, добавление объекта к обучающей выборке и адаптация модели приводит к количественному уточнению смысла признаков и образов классов).

3. Объект не входит в исходную генеральную совокупность и идентифицируется недостоверно (внешняя валидность, добавление объекта к обучающей выборке и синтез модели приводит к качественному уточнению смысла признаков и образов классов, исходная генеральная совокупность расширяется).

1.1.2.1.4.3. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа

Таким образом, из предложенной когнитивной концепции вытекает существование, по крайней мере, 10 базовых когнитивных операций системного анализа (БКОСА) (таблица 1):

Таблица 1 – ОБОБЩЕННЫЙ СПИСОК БКОСА
(КОГНИТИВНЫЙ КОНФИГУРАТОР)

Необходимо отметить, что классификация операций системного анализа по В.М.Казиеву ближе всего к позиции, излагаемой в данной работе, т.к. этим автором названы 6 из 10 базовых когнитивных операций системного анализа: формализация; синтез (индукция); абстрагирование; анализ (дедукция); распознавание, и идентификация образов; классификация. Вместе с тем им не приводятся математическая модель, алгоритмы и инструментарий реализации этих операций и не ставится задача их разработки, кроме того, некоторые из них приведены дважды под разными названиями, например: анализ и синтез это тоже самое, что дедукция и индукция.

Необходимо также отметить, что по-видимому, впервые идея сведения мышления и процессов познания к когнитивным операциям была четко и осознанно письменно сформулирована в V веке до н.э.: "Сущность интеллекта проявляется в способностях обобщения, абстрагирования, сравнения и классификации" (цит.по пам., Патанжали, Йога-Сутра). Более того, все перечисленные Патанжали операции вошли в предлагаемый когнитивный конфигуратор.

Познание предметной области с одной стороны безусловно является фундаментом, на котором строится все грандиозное здание системного анализа, а с другой стороны, процессы познания являются связующим звеном, органично объединяющим "блоки" принципов и методов системного анализа в стройное здание. Более того, процессы познания буквально пронизывают все методы и принципы системного анализа, входя в них как один из самых существенных элементов.

Однако, на этом основании неверным будет представлять, что когнитивные операции являются подмножеством понятия "системный анализ", скорее наоборот: системный анализ представляет собой один из теоретических методов познания, представимый в форме определенной последовательности когнитивных операций, тогда как другие последовательности этих операций позволяют образовать другие формы теоретического познания.

1.1.2.1.4.4. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа

Для решения задачи формализации БКОСА необходимо решить следующие задачи:

1. Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов.

2. Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах.

4. Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов.

5. Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация).

Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов

При построении модели объекта управления одной из принципиальных проблем является выбор формализованного представления для индикаторов, критериев и факторов (далее: факторов). Эта проблема распадается на две подпроблемы:

1. Выбор и обоснование смысла выбранной численной меры.

2. Выбор математической формы и способа определения (процедуры, алгоритма) количественного выражения для значений, отражающих степень взаимосвязи факторов и будущих состояний АОУ.

Рассмотрим требования к численной мере, определяемые существом подпроблем. Эти требования вытекают из необходимости совершать с численными значениями факторов математические операции (сложение, вычитание, умножение и деление), что в свою очередь необходимо для построения полноценной математической модели.

Требование 1: из формулировки 1-й подпроблемы следует, что все факторы должны быть приведены к некоторой общей и универсальной для всех факторов единице измерения, имеющей какой-то смысл, причем смысл, поддающийся единой сопоставимой в пространстве и времени интерпретации.

Традиционно в специальной литературе [10] рассматриваются следующие смысловые значения для факторов: стоимость (выигрыш-проигрыш или прибыль-убытки); полезность; риск; корреляционная или причинно-следственная взаимосвязь. Иногда предлагается использовать безразмерные меры для факторов, например эластичность, однако, этот вариант не является вполне удовлетворительным, т.к. не позволяет придать факторам содержательный и сопоставимый смысл и получить содержательную интерпретацию выводов, полученных на основе математической модели.

Таким образом, возникает ключевая при выборе численной меры проблема выбора смысла, т.е. по сути единиц измерения, для индикаторов, критериев и факторов.

Требование 2: высокая степень адекватности предметной области.

Требование 3: высокая скорость сходимости при увеличении объема обучающей выборки.

Требование 4: высокая независимость от артефактов.

Что касается конкретной математической формы и процедуры определения числовых значений факторов в выбранных единицах измерения, то обычно применяется метод взвешивания экспертных оценок, при котором эксперты предлагают свои оценки, полученные как правило неформализованным путем. При этом сами эксперты также обычно ранжированы по степени их компетентности. Фактически при таком подходе числовые значения факторов является не определяемой, искомой, а исходной величиной. Иначе обстоит дело в факторном анализе, но в этом методе, опять же на основе экспертных оценок важности факторов, требуется предварительно, т.е. перед проведением исследования, принять решение о том, какие факторы исследовать (из-за жестких ограничений на размерность задачи в факторном анализе). Таким образом оба эти подхода реализуемы при относительно небольших размерностях задачи, что с точки зрения достижения целей настоящего исследования, является недостатком этих подходов.

Поэтому самостоятельной и одной из ключевых проблем является обоснованный и удачный выбор математической формы для численной меры индикаторов и факторов.

Эта математическая форма с одной стороны должна удовлетворять предыдущим требованиям, прежде всего требованию 1, а также должна быть процедурно вычислимой, измеримой.

Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах

Существует большое количество мер сходства, из которых можно было бы упомянуть скалярное произведение, ковариацию, корреляцию, евклидово расстояние, расстояние Махалонобиса и др.

Проблема выбора меры сходства состоит в том, что при выбранной численной мере для координат классов и факторов она должна удовлетворять определенным критериям:

1. Обладать высокой степенью адекватности предметной области, т.е. высокой валидностью, при различных объемах выборки, как при очень малых, так и при средних и очень больших.

2. Иметь обоснованную, четкую, ясную и интуитивно понятную интерпретацию.

3. Быть нетрудоемкой в вычислительном отношении.

4. Обеспечивать корректное вычисление меры сходства для пространств с неортонормированным базисом.

5. Обеспечивать высокую достоверность и устойчивость идентификации при неполных (фрагментарных) и зашумленных данных.

Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов

Не все факторы имеют одинаковую ценность для решения задач идентификации, прогнозирования и управления. Традиционно считается, что факторы имеют одинаковую ценность только в тех случаях (обычно в психологии), когда определить их действительную ценность не представляется возможным по каким-либо причинам.

Для достижения целей, поставленных в данном исследовании, необходимо решить проблему определения ценности факторов, т.е. разработать математическую модель и алгоритм, которые допускают программную реализацию и обеспечивают на практике определение идентификационной и прогностической ценности факторов.

Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация)

Удаление малоценных факторов вполне оправданно и целесообразно, т.к. сбор и обработка информации по ним в среднем связана с такими же затратами времени, вычислительных и информационных ресурсов, как и при обработке ценных факторов. В этом состоит идея Парето-оптимизации.

Однако это удаление должно осуществляться при вполне определенных граничных условиях, характеризующих результирующую систему:

– адекватность модели;

– количество признаков на класс;

– суммарное количество градаций признаков в описательных шкалах.

В противном случае удаление факторов может отрицательно сказываться на качестве решения задач. На практике проблема реализации Парето-оптимизации состоит в том, что факторы вообще говоря коррелируют друг с другом и поэтому их ценность может изменяться при удалении любого из них, в том числе и наименее ценного. Поэтому просто взять и удалить наименее ценные факторы не представляется возможным и необходимо разработать корректный итерационный вычислительный алгоритм обеспечивающий решение этой проблемы при заданных граничных условиях.

1.1.2.1.5. Мышление как вычисление смысла и реализация операций со смыслом в инструментарии СК-анализа – системе "Эйдос"

В связи с ограниченностью объема данной работы нет возможности подробно рассмотреть вопросы, вынесенные в заголовок данного раздела. Но в этом и нет особой необходимости, т.к. такие вопросы как:

– системное обобщение семантической меры целесообразности информации как количественная мера знаний;

– способ представления и обобщения фактов в модели СК-анализа;

– способ вычисления смысла фактов и неклассическая логика;

– структуры данных базовых когнитивных операций;

– алгоритмы базовых когнитивных операций;

и ряд других, раскрывающих содержание математической модели, методики численных расчетов и технологии СК-анализа, подробно описаны в работе [64], размещенной на сайте автора: http://Lc.kubagro.ru.

1.1.2.1.7. Выводы

Системы искусственного интеллекта (СИИ) реализуют все больше функций, ранее выполнявшиеся только человеком, например, таких как: получение новых знаний из фактов, выявление причинно-следственных взаимосвязей между факторами, действующим на объект, и переходом этого объекта в те или иные состояния. Но в основе любой математической модели, реализованной в СИИ, всегда лежит некое представление о том, каким образом осуществляются аналогичные процессы человеком. Поэтому для разработчиков СИИ большой интерес представляет уточнение смыслового содержания и углубленный анализ таких базовых понятий, как данные – информация – знания, факт – смысл – мысль, мониторинг – анализ – управление. Один из возможных вариантов понимания этот терминов предлагается и обосновывается в данной работе в рамках предложенной и реализованной в СК-анализе когнитивной концепции.

1.1.2.2. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем

Существует много различных подходов к классификации информационных систем. Сразу вполне закономерно возникают вопросы о том:

1. Чем обусловлено различие этих классификаций?

2. Какова классификация этих классификаций?

3. Каким образом выбрать ту классификацию, которая нам больше всего подходит в данном случае?

Попробуем ответить на эти вопросы.

Различия между этими классификациями определяются теми критериями, по которым производится классификация, например:

– по степени структурированности решаемых задач;

– по автоматизируемым функциям;

– по степени автоматизации реализуемых функций;

– по сфере применения и характеру использования информации, в частности, по уровням управления.

Изветсно, что при обучении людей существуют различные уровни предметной обученности: воспроизведение (память); решение стандартных задач (умения, навыки); решение нестандартных, творческих задач (знания, активное интеллектуальное понимание).

Интеллект может проявляется в различных областях, но мы рассмотрим его возможности в решении задач, т.к. эта область проявления является типичной для интеллекта. Задачи бывают стандартные и нестандартные. Для стандартных задач известны алгоритмы решения. Для нестандартных они неизвестны. Поэтому решение нестандартной задачи представляет собой проблему.

Само понятие "стандартности" задачи относительно, относительна сама "неизвестность": т.е. алгоритм может быть известен одним и неизвестен другим, или информация о нем может быть недоступной в определенный момент или период времени, и доступной – в другой. Поэтому для одних задача может быть стандартной, а для других нет. Нахождение или разработка алгоритма решения переводит задачу из разряда нестандартных в стандартные.

В математике и кибернетике задача считается решенной, если известен алгоритм ее решения. Тогда процесс ее фактического решения превращается в рутинную работу, которую могут в точности выполнить человек, вычислительная машина или робот, под управлением программы реализующей данный алгоритм, не имеющие ни малейшего представления о смысле самой задачи.

Разработка алгоритма решения задачи связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими изобретательности, опыта, высокой квалификации. Считается, что эта работа является творческой, существенно неформализуемой и требует участия человека с его "естественным" опытом и интеллектом.

Здесь необходимо отметить, что существует технология решения изобретательских задач (ТРИЗ), в которой сделана попытка, по мнению многих специалистов, довольно успешная, позволяющая в какой-то степени формализовать процедуру решения творческих задач.

Интеллектуальными считаются задачи, связанные с разработкой алгоритмов решения ранее нерешенных задач определенного типа.

Отличительной особенностью и одним из основных источников эффективности алгоритмов является то, что они сводят решение сложной задачи к определенной последовательности достаточно простых или даже элементарных для решения задач. В результате нерешаемая задача становится решаемой. Исходная информация поступает на вход алгоритма, на каждом шаге она преобразуется и в таком виде передается на следующий шаг, в результате чего на выходе алгоритма получается информация, представляющая собой решение задачи.

Алгоритм может быть исполнен такой системой, которая способна реализовать элементарные операции на различных шагах этого алгоритма.

Существует ряд задач, таких, как распознавание образов и идентификация, прогнозирование, принятие решений по управлению, для которых разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги, а значит и разработка алгоритма, весьма затруднительны.

Из этих рассуждений вытекает следующее определение интеллекта: интеллект представляет собой универсальный алгоритма, способный разрабатывать алгоритмы решения конкретных задач.

С этой точки зрения профессия программиста является одной из самых творческих и интеллектуальных, т.к. продуктом деятельности программиста являются алгоритмы реализованные на некотором языке программирования (программы).

Исходя из вышесказанного можно сделать вывод о том, что в нашем случае наиболее подходит классификацией ИС, основанная на критерии, позволяющем оценить "степень интеллектуальности ИС", т.е. на критерии "степени структурированности решаемых задач" (рисунок 5).

Рисунок 5. Классификация информационных систем
по степени структурированности решаемых задач

Данная классификация не претендует на исчерпывающий характер.

Источники информации:

1. Сотник С.Л. Конспект лекций по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта": (1997-1998), http://neuroschool.narod.ru/books/sotnik.html.

2. Сайт: http://www.stu.ru/inform/glaves/glava3/gl_3_2.htm#klas_is.

1.1.2.3. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания

1.1.2.3.1. Тест Тьюринга и критерии "интеллектуальности" информационных систем. Может ли машина мыслить? Может ли искусственный интеллект превзойти своего создателя?

В 1950 году в статье "Вычислительные машины и разум" (Computing machinery and intelligence) выдающийся английский математики и философ Алан Тьюринг предложил тест, чтобы заменить бессмысленный, по его мнению, вопрос "может ли машина мыслить?" на более определённый.

Вместо того, чтобы отвлеченно спорить о критериях, позволяющих отличить живое мыслящее существо от машины, выглядящей как живая и мыслящая, он предложил реализуемый на практике способ установить это.

Судья-человек ограниченное время, например, 5 минут, переписывается в чате (в оригинале – по телеграфу) на естественном языке с двумя собеседниками, один из которых – человек, а другой – компьютер. Если судья за предоставленное время не сможет надёжно определить, кто есть кто, то компьютер прошёл тест.

Предполагается, что каждый из собеседников стремится, чтобы человеком признали его. С целью сделать тест простым и универсальным, переписка сводится к обмену текстовыми сообщениями.

Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения исходя из скорости ответов. (Тьюринг ввел это правило потому, что в его времена компьютеры реагировали гораздо медленнее человека. Сегодня же это правило необходимо, наоборот, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек).

Идею Тьюринга поддержал Джо Вайзенбаум, написавший в 1966 году первую "беседующую" программу "Элиза". Программа всего в 200 строк лишь повторяла фразы собеседника в форме вопросов и составляла новые фразы из уже использованных в беседе слов. Тем ни менее этого оказалось достаточно, чтобы поразить воображение тысяч людей.

А.Тьюринг считал, что компьютеры в конечном счёте пройдут его тест, т.е. на вопрос: "Может ли машина мыслить?" он отвечал утвердительно, но в будущем времени: "Да, смогут!"

Алан Тьюринг был не только выдающимся ученым, но и настоящим пророком компьютерной эры. Достаточно сказать, что в 1950 году (!!!), когда он писал, что к 2000 году, на столе у миллионов людей будут стоять компьютеры, имеющие оперативную память 1 миллиард бит (около 119 Мб) и оказался в этом абсолютно прав. Когда он писал это, все компьютеры мира вместе взятые едва ли имели такую память. Он также предсказал, что обучение будет играть важную роль в создании мощных интеллектуальных систем, что сегодня совершенно очевидно для всех специалистов по СИИ. Вот его слова: "Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения "программы-ребенка" и задачу "воспитания" этой программы".

Именно этот путь и используют практически все системы ИИ. Кроме того, именно на этом пути появляются и другие признаки интеллектуальной деятельности: накопление опыта, адаптация и т. д.

Против теста Тьюринга было выдвинуто несколько возражений.

1. Машина, прошедшая тест, может не быть разумной, а просто следовать какому-то хитроумному набору правил.

На что Тьюринг не без юмора отвечал: "А откуда мы знаем, что человек, который искренне считает, что он мыслит, на самом деле не следует какому-то хитроумному набору правил?"

2. Машина может быть разумной и не умея разговаривать, как человек, ведь и не все люди, которым мы не отказываем в разумности, умеют писать.

Могут быть разработаны варианты теста Тьюринга для неграмотных машин и судей.

3. Если тест Тьюринга и проверяет наличие разума, то он не проверяет сознание (consciousness) и свободу воли (intentionality), тем самым не улавливая весьма существенных различий между разумными людьми и разумными машинами.

Сегодня уже существуют многочисленные варианты интеллектуальных систем, которые не имеют цели, но имеют критерии поведения: генетические алгоритмы и имитационное моделирование эволюции. Поведение этих систем выглядит таким образом, как будто они имеют различные цели и добиваются их.

Ежегодно производится соревнование между разговаривающими программами, и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера (Loebner).

Существует также приз для программы, которая, по мнению судей, пройдёт тест Тьюринга. Этот приз ещё ни разу не присуждался.

В заключение отметим, что и сегодня тест Тьюринга не потерял своей фундаментальности и актуальности, более того – приобрел новое звучание в связи с возникновением Internet, общением людей в чатах и на форумах под условными никами и появлением почтовых и других программ-роботов, которые рассылают спам (некорректную навязчивую рекламу и другую невостребованную информацию), взламывают пароли систем и пытаются выступать от имени их зарегистрированных пользователей и совершают другие неправомерные действия.

Таким образом, возникает задачи:

– идентификации пола и других параметров собеседника (на эту возможность применения своего теста указывал и сам Тьюринг);

– выявления писем, написанных и посланных не людьми, а также такого автоматического написания писем, чтобы отличить их от написанных людьми было невозможно. Так что антиспамовый фильтр на электронной почте тоже представляет собой что-то вроде теста Тьюринга.

Не исключено, что скоро подобные проблемы (идентификации: человек или программа) могут возникнуть и в чатах. Что мешает сделать сетевых роботов типа программы "Элиза", но значительно более совершенных (все же сейчас не 1966, а 2004 год), которые будут сами регистрироваться в чатах и форумах участвовать в них с использованием слов и модифицированных предложений других участников? Простейший вариант – дублирование тем с других форумов и перенос их с форума на форум без изменений, что мы уже иногда наблюдаем в Internet (например: сквозная тема про "Чакра-муни").

На практике чтобы на входе системы определить, кто в нее входит, человек или робот, достаточно при входе предъявить для решения простенькую для человека, но требующую огромных вычислительных ресурсов и системы типа неокогнитрона Фукушимы, задачку распознавания случайных наборов символов, представленных в нестандартных начертаниях, масштабах и поворотах на фоне шума (Vladimir Maximenko). Решил, – значит стучится человек-пользователь, не решил, – значит на входе робот, лазающий по мировой сети с неизвестными, чаще всего неблаговидными целями.

Источники информации:

1. Свободная энциклопедия: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%A2%D1%8C%D1%8E%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0

2. Сотник С.Л. Конспект лекций по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта": (1997-1998), http://neuroschool.narod.ru/books/sotnik.html.

3. Vladimir Maximenko. Реализация теста Тьюринга на Perl (ввод цифр изображенных на картинке) (perl image auth web cgi): http://www.opennet.ru/base/dev/turing_test.txt.html

4. Captcha (http://en.wikipedia.org/wiki/Captcha) – полностью автоматизированные открытые тесты Тьюринга по разделению людей и машин (Completely Automated Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart).

5. Сайт: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=4105

1.1.2.3.2. Классификация систем искусственного интеллекта

В данном учебном пособии мы будем рассматривать следующие классы систем искусственного интеллекта:

1. Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами.

2. Автоматизированные системы распознавания образов.

3. Автоматизированные системы поддержки принятия решений

4. Экспертные системы (ЭС).

5. Нейронные сети.

6. Генетические алгоритмы и моделирование эволюции.

7. Когнитивное моделирование.

8. Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining).

Этими классами системы СИИ не исчерпываются, но мы вынуждены ограничится ими, как основными, в связи с ограниченностью объема учебного пособия.

1.1.2.3.3. Особенности технологии создания систем искусственного интеллекта (обучение, "социализация", как технологический этап)

Система искусственного интеллекта в качестве существенной своей части включает базу знаний, которая является результатом обобщения опыта эксплуатации данной системы в определенных конкретных условиях. Это значит, что программистом может быть разработана только "пустая оболочка" системы искусственного интеллекта, которая превращается в работоспособную систему в результате процесса обучения, который, таким образом, является необходимым технологическим этапом создания подобных систем. Можно провести аналогию между такой системой и ребенком: ребенок не может идти работать, т.к. ему для этого предварительно требуется длительное обучение в школе, а затем часто и в вузе, чтобы он смог выполнять определенные виды работ.

1.1.2.4. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности

Информационная модель деятельности специалиста, представленная на рисунке 6, разработана на основе модели, впервые предложенной В.Н. Лаптевым (1984).

Рисунок 6. Информационная модель деятельности специалиста
и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности

На вход системы поступает задача или проблема. Толкование различия между ними также дано В.Н. Лаптевым и состоит в следующем.

Ситуация, при которой фактическое состояние системы не совпадает с желаемым (целевым) называется проблемной ситуацией и представляет собой:

– задачу, если способ перевода системы из фактического состояния в желаемое точно известен, и необходимо лишь применить его;

– проблему, если способ перевода системы из фактического состояния в желаемое не известен, и необходимо сначала его разработать и лишь затем применить его.

Таким образом, можно считать, что проблема – это задача, способ решения которой неизвестен. Это означает, что если этот способ разработать, то этим самым проблема сводится к задаче, переводится в класс задач. Проще говоря, проблема – это сложная задача, а задача – это простая проблема.

Но и проблемы различаются по уровню сложности:

– для решения одних достаточно автоматизированной системы поддержки принятия решений;

– для решения других – обязательным является творческое участие людей: специалистов, экспертов.

Рассмотрим информационную модель деятельности специалиста, представленную на рисунке 6.

Блок 1. На вход системы поступает задача или проблема. Что именно неясно, т.к. чтобы это выяснить необходимо идентифицировать ситуацию и обратиться к базе данных стандартных решений с запросом, существует ли стандартное решение для данной ситуации.

Блок 2. Далее осуществляется идентификация проблемы или задачи и прогнозирование сложности ее решения. На этом этапе применяется интеллектуальная система, относящаяся к классу систем распознавания образов, идентификации и прогнозирования или эта функция реализуется специалистом самостоятельно "вручную".

Блок 3. Если в результате идентификации задачи или проблемы по ее признакам установлено, что точно имеется стандартное решение, то это означает, что на вход системы поступила точно такая же задача, как уже когда-то ранее встречалась. Для установления этого достаточно информационно-поисковой системы, осуществляющей поиск по точному совпадению параметров запроса и в применении интеллектуальных систем нет необходимости. Тогда происходит переход на блок 7, а иначе на блок 4.

Блок 4. Если установлено, что точно такой задачи не встречалось, но встречались сходные, аналогичные, которые могут быть найдены в результате обобщенного (нечеткого) поиска системой распознавания образов, то решение может быть найдено с помощью автоматизированной системы поддержки принятия решений путем решения обратной задачи прогнозирования. Это значит, что на вход системы поступила не задача, а проблема, имеющая количественную новизну по сравнению с решаемыми ранее (т.е. не очень сложная проблема). В этом случае осуществляется переход на блок 9, иначе – на блок 5.

Блок 5. Если установлено, что сходных проблем не встречалось, то необходимо качественно новое решение, поиск которого требует существенного творческого участия человека-эксперта. В этом случае происходит переход на блок 12, а иначе – на блок 6.

Блок 6. Переход на этот блок означает, что возможности поиска решения или выхода из проблемной ситуации системой исчерпаны и решения не найдено. В этом случае система обычно терпит ущерб целостности своей структуре и полноте функций, вплоть до разрушения и прекращения функционирования.

Блок 7. На этом этапе осуществляется реализация стандартного решения, соответствующего точно установленной задаче, а затем проверяется эффективность решения на блоке 8.

Блок 8. Если стандартное решение оказалось эффективным, это означает, что на этапах 2 и 3 идентификация задачи и способа решения осуществлены правильно и система может переходить к разрешению следующей проблемной ситуации (переход на блок 1). Если же стандартное решение оказалось неэффективным, то это означает, что проблемная ситуация идентифицирована как стандартная задача неверно и необходимо продолжить попытки ее разрешения с использованием более общих подходов, основанных на применении систем искусственного интеллекта (переход на блок 4), например, систем поддержки принятия решений.

Блок 9. Применяется автоматизированная система поддержки принятия решений, обеспечивающая решение обратной задачи прогнозирования. Отличие подобных систем от информационно-поисковых состоит в том, что они способны производить обобщение, выявлять силу и направление влияния различных факторов на поведение системы, и, на основе этого, по заданному целевому состоянию вырабатывать рекомендации по системе факторов, которые могли бы перевести систему в это состояние (обратная задача прогнозирования).

Блок 10. Если решение, полученное с помощью системы поддержки принятия решений, оказалось неэффективным, то это означает, что проблемная ситуация идентифицирована как аналогичная ранее встречавшимся неверно. Следовательно, что на вход системы поступила качественно новая, по сравнению с решаемыми ранее, т.е. сложная проблема. В этом случае необходимо продолжить попытки разрешения проблемы с использованием творческих неформализованных подходов с участием человека-эксперта и перейти на блок 5, иначе – на блок 11.

Блок 11. Информация об условиях и результатах решения проблемы заносится в базу знаний, т.е. стандартизируется. После чего база знаний количественно (не принципиально) изменяется, т.е. осуществляется ее адаптация. В результате адаптации при встрече в будущем точно таких же проблемных ситуаций, как разрешенная, система уже будет разрешать ее не как проблему, а как стандартную задачу.

Блок 12. На этом этапе с использованием неформализованных творческих подходов осуществляется поиск качественно нового решения проблемы, не встречавшейся ранее, после чего управление передается блоку 13.

Блок 13. Если решение, полученное экспертами с помощью неформализованных подходов, оказалось неэффективным, то это означает, что система терпит крах (осуществляется переход на блок 6). Если же адекватное решение найдено, то происходит переход на блок 14.

Блок 14. Стандартизация качественно нового решения, проблемы и пересинтез модели. Информация об условиях и результатах творческого решения проблемы заносится в базу знаний, т.е. стандартизируется. После этого база знаний качественно, принципиально изменяется, т.е. фактически осуществляется ее пересоздание (пересинтез). В результате пересинтеза базы знаний при встрече в будущем проблемных ситуаций, аналогичных разрешенной, система уже будет реагировать на них как проблемы, решаемые автоматизированными системами поддержки принятия решений.

Блоки, в которых используются системы искусственного интеллекта, на рисунке 6 показаны затемненными:

– блоки 2 и 12: система распознавания образов, идентификации и прогнозирования;

– блоки 9, 11, 12 и 14: автоматизированная система поддержки принятия решений.

В заключение раздела, с целью повышения настроения читателей-студентов, приведем шуточный алгоритм решения проблем (рисунок 7).

Рисунок 7. Шуточный алгоритм решения проблем (Internet-фольклор)

1.1.2.5. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла

Жизненный цикл систем искусственного интеллекта сходен с жизненным циклом другого программного обеспечения и включает этапы и критерии перехода между ними, представленные в таблице 2.

Таблица 2 – ЭТАПЫ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И КРИТЕРИИ ПЕРЕХОДА МЕЖДУ НИМИ

№	Наименование этапа	Критерии перехода к следующему этапу
1	Разработка идеи и концепции системы	Появление (в результате проведения маркетинговых и рекламных мероприятий) заказчика или спонсора, заинтересовавшегося системой
2	Разработка теоретических основ системы	Обоснование выбора математической модели по критериям или обоснование необходимости разработки новой модели
3	Разработка математической модели системы	Детальная разработка математической модели
4	Разработка методики численных расчетов в системе:
4.1	– разработка структур данных	детальная разработка структур входных, промежуточных и выходных данных
4.2	– разработка алгоритмов обработки данных	разработка обобщенных и детальных алгоритмов, реализующих на разработанных структурах данных математическую модель
5	Разработка структуры системы и экранных форм интерфейса	Разработка иерархической системы управления системой, структуры меню, экранных форм и средств управления на экранных формах
6	Разработка программной реализации системы	Разработка исходного текста программы системы, его компиляция и линковка. Исправление синтаксических ошибок в исходных текстах
7	Отладка системы	Поиск и исправление логических ошибок в исходных текстах на контрольных примерах. На контрольных примерах новые ошибки не обнаруживаются.
8	Экспериментальная эксплуатация	Поиск и исправление логических ошибок в исходных текстах на реальных данных без применения результатов работы системы на практике. На реальных данных новые ошибки практически не обнаруживаются, но считаются в принципе возможными.
9	Опытная эксплуатация	Поиск и исправление логических ошибок в исходных текстах на реальных данных с применением результатов работы системы на практике. На реальных данных новые ошибки не обнаруживаются и считаются недопустимыми.
10	Промышленная эксплуатация	Основной по длительности период, который продолжается до тех пор, пока система функционально устраивает Заказчика. У Заказчика появляется необходимость внесения количественных (косметических) изменений в систему на уровне п.5 (т.е. без изменения математической модели, структур данных и алгоритмов)
11	Заказные модификации системы	У Заказчика формируется потребность внесения качественных (принципиальных) изменений в систему на уровне п.3 и п.4, т.е. с изменениями в математической модели, структурах данных и алгоритмах
12	Разработка новых версий системы	Выясняется техническая невозможность или финансовая нецелесообразность разработки новых версий системы
13	Снятие системы с эксплуатации

Контрольные вопросы

1. Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона.

2. Когнитивная концепция СК-анализа и синтез когнитивного конфигуратора.

3. Мышление как вычисление смысла и реализация операций со смыслом в инструментарии СК-анализа - системе "Эйдос".

4. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем.

5. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания.

6. Тест Тьюринга и критерии "интеллектуальности" информационных систем. Может ли машина мыслить? Может ли искусственный интеллект превзойти своего создателя?

7. Классификация систем искусственного интеллекта.

8. Особенности технологии создания систем искусственного интеллекта (обучение, "социализация", как технологический этап).

9. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности.

10. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла.

РАЗДЕЛ 1.2.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРИМЕНЕНИЕ
УНИВЕРСАЛЬНОЙ КОГНИТИВНОЙ
АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ "ЭЙДОС"

1.2.1. ЛЕКЦИЯ-3.
Теоретические основы системно-когнитивного анализа

Учебные вопросы:

1. Системный анализ, как метод познания.

2. Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора.

3. СК-анализ, как системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций.

4. Место и роль СК-анализа в структуре управления.

1.2.1.1. Системный анализ, как метод познания

1.2.1.1.1. Принципы системного анализа

Анализ (дедукция) представляет собой метод познания "от общего к частному", "от целого к частям". Абдукция представляет собой обобщение дедукции на основе нечеткой логики. При анализе существует опасность за исследованием частей упустить из рассмотрения их взаимодействие, то общее, что их объединяет в целое (т.е. взаимодействие частей для достижения общей цели). Такой подход был характерен для метафизического (не диалектичного) стиля мышления. Системный анализ лишен этого недостатка, поэтому многие совершенно справедливо считают системный анализ "современным воплощением прикладной диалектики" [148].

В этом контексте развиваемая в данной работе модель развитии активных систем путем чередования детерминистских и бифуркационных состояний представляет собой ничто иное, как естественнонаучное трактовку закона диалектики "Перехода количественных изменений в качественные". Иначе говоря, детерминистские этапы – это этапы количественного, эволюционного изменения объекта управления, а бифуркационные – этапы его качественного, революционного преобразования. Поэтому системный анализ рассматривается в данной работе как теоретический метод познания детерминистско-бифуркационной динамики систем. Таким образом, логически системный анализ можно считать результатом выполнения программы естественнонаучного развития диалектики, хотя исторически он и возник иначе. Саму когнитивную психологию также в определенной мере можно рассматривать как результат выполнения программы естественнонаучного развития гносеологии.

"Системный анализ" – это такой анализ систем, при котором за исследованием частей не только теряется целое, но и весь процесс исследования структуры системы и взаимосвязей ее элементов осуществляется под углом зрения целей и функций системы (авт.).

Система – это совокупность элементов (частей), взаимодействующих друг с другом для достижения некоторой общей цели. Система обеспечивает преимущество в достижении цели, т.е. достижение цели разрозненными элементами вне системы менее вероятно или вообще невозможно.

Система – это всегда нечто большее, чем просто сумма частей, т.е. она обладает качественно новыми (эмерджентными) свойствами, которые отсутствуют у ее частей. По мнению автора, в конечном счете все свойства имеют эмерджентную природу, т.е. любое качество основано на уровне Реальности этим качеством не обладающим. Термин "Реальность" включает и бытие, и небытие.

Например, качество "быть соленым " основано на свойствах Na и Cl, этим качеством ни в коей мере не обладающими. Движение с различными скоростями в метрическом пространстве основано на нелокальном уровне Реальности, в котором нет локализации объектов в физическом пространстве-времени. Об этом догадался еще Зенон и отразил логически в своих знаменитых апориях из которых следует не невозможность движения, как некоторые почему-то думают, а лишь невозможность адекватного отражения движения средствами формальной логики.

Системный анализ используется в тех случаях, когда стремятся исследовать объект с разных сторон, комплексно. Термин "системный анализ" впервые появился в 1948 г. в работах корпорации RAND в связи с задачами внешнего управления, а в отечественной литературе широкое распространение получил после перевода книги С. Оптнера. Дальнейшее развитие системный анализ получил в трудах зарубежных и отечественных ученых: Гэйна К., Сарсона Т., Клиланда Д., Кинга В., Перегудова Ф.И., Тарасенко Ф.П. [148], Юдина Б. Г. Валуева С.А., Губанова В.А., Захарова В.В., Коваленко А.Н., Кафарова В.В., Дорохова И.Н., Маркова Е.П., Мисюра Я.С., Купрюхина А.И., Дубенчака Г.И., Джагарова Ю.А. Дубенчака В.Е.

Во многих работах системный анализ развивается применительно к программно-целевому планированию и управлению. Однако, при этом получили развитие формализованные методики анализа систем (декомпозиции). В работах ведущих ученых по программированию урожая: Денисова Е.П., Ермохина Ю.И., Каюмова М. К., Мухортова С.Я., Неклюдова А.Ф., Филина В.И., Царева А.П., связанных с проблематикой данного исследования, в явной форме не используется автоматизированный системный анализ. Это, по-видимому, обусловлено тем, что формализованные средства системного анализа, обеспечивающие декомпозицию с сохранением целостности практически отсутствуют.

Системный анализ основывается на следующих принципах: единства – совместное рассмотрение системы как единого целого и как совокупности частей; развития – учет изменяемости системы, ее способности к развитию, накапливанию информации с учетом динамики окружающей среды; глобальной цели – ответственность за выбор глобальной цели (оптимум для подсистем вообще говоря не является оптимумом для всей системы); функциональности – совместное рассмотрение структуры системы и функций с приоритетом функций над структурой; децентрализации – сочетание децентрализации и централизации; иерархии – учет соподчинения и ранжирования частей; неопределенности – учет вероятностного наступления события; организованности – степень выполнения решений и выводов.

Сущность системного подхода формулировалась многими авторами. В развернутом виде она сформулирована Афанасьевым В.Н., Колмановским В.Б. и Носовым В.Р., определившими ряд взаимосвязанных аспектов, которые в совокупности и единстве составляют системный подход: системно-элементный, отвечающий на вопрос, из чего (каких компонентов) образована система; системно-структурный, раскрывающий внутреннюю организацию системы, способ взаимодействия образующих ее компонентов; системно-функциональный, показывающий, какие функции выполняет система и образующие ее компоненты; системно-коммуникационный, раскрывающий взаимосвязь данной системы с другими как по горизонтали, так и по вертикали; системно-интегративный, показывающий механизмы, факторы сохранения, совершенствования и развития системы; системно-исторический, отвечающий на вопрос, как, каким образом возникла система, какие этапы в своем развитии проходила, каковы ее исторические перспективы.

Системный анализ используется для того, чтобы организовать процесс принятия решения в сложных проблемных ситуациях. При этом основным требованием системного анализа является полнота и всесторонность рассмотрения проблемы. Основной особенностью системного анализа является сочетание формальных методов и неформализованного (экспертного) знания. Последнее помогает неформализованным путем найти новые пути решения проблемы, не содержащиеся в формальной модели, а затем учесть последствия решений в модели, т.е. формализовать их, за счет чего непрерывно развивать модель и методы поддержки принятия решений.

С учетом вышесказанного в определении системного анализа нужно подчеркнуть, что системный анализ:

– применяется для решения таких проблем, которые не могут быть поставлены и решены отдельными методами математики, т.е. проблем с неопределенностью ситуации принятия решения, когда используют не только формальные методы, но и методы качественного анализа ("формализованный здравый смысл"), интуицию и опыт лиц, принимающих решения;

– объединяет разные методы на основе единой методики;

– опирается на научное мировоззрение;

– объединяет знания, суждения и интуицию специалистов различных областей знаний и обязывает их к определенной дисциплине мышления;

– уделяет основное внимание целям и целеобразованию.

В частности, основными специфическими особенностями системного анализа, отличающими его от других системных направлений, являются:

1. Наличие в системном анализе средств для организации процессов целеобразования, структуризации и анализа целей (другие системные направления ставят задачу достижения целей, разработки вариантов пути их достижения и выбора наилучшего из этих вариантов, а системный анализ рассматривает объекты как активные системы, способные к целеобразованию и принятию решений, а затем уже и к достижению сформированных целей путем реализации принятых решений).

2. Разработка и использование методики, в которой определены этапы, подэтапы системного анализа и методы их выполнения, причем в методике сочетаются как формальные методы и модели, так и методы, основанные на интуиции специалистов, помогающие использовать их знания, что обусловливает особую привлекательность системного анализа для решения экономических проблем, в том числе в такой сложно формализуемой области как АПК.

1.2.1.1.2. Методы и этапы системного анализа

Основные методы, направленные на использование интуиции и опыта специалистов, а также методы формализованного представления систем, т.е. методы системного анализа, рассмотрены в работах [148]: метод "мозговой атаки"; метод экспертных оценок; метод "Делъфи"; метод "дерева целей"; морфологические методы.

Ведущие зарубежные Акофф Р., Бир С., Винер Р., Месарович М., Мако Д., Такахара И., Оптнер С.Л., Черчмен У., Эшби У.Р., Янг С., и отечественные ученые в области системного анализа Ф.И.Перегудов, Ф.П.Тарасенко [148], В.С.Симанков, Э.Х.Лийв [59], В.Н.Спицнадель, предлагают несколько отличающиеся друг от друга схемы основных этапов системного анализа.

Отечественные классики в области системного анализа Ф.И.Перегудов и Ф.П.Тарасенко считают [148], что системный анализ не может быть полностью формализован. Ими предложена следующая схема неформализованных этапов системного анализа (рисунок 8):

Рисунок 8. Неформализуемые этапы системного анализа
по Ф.И.Перегудову и Ф.П.Тарасенко [148 ]

1. Определение конфигуратора.

2. Постановка проблемы – отправной момент исследования. В исследовании системы ему предшествует работа по структурированию проблемы.

3. Расширение проблемы до проблематики, т.е. нахождение системы проблем или задач, существенно связанных с исследуемой проблемой, без учета которых она не может быть решена.

4. Выявление целей: цели указывают направление, в котором надо двигаться, чтобы поэтапно решить проблему.

5. Формирование критериев. Критерий – это количественное отражение степени достижения системой поставленных перед ней целей. Критерий –это правило выбора предпочтительного варианта решения из ряда альтернативных. Критериев может быть несколько. Многокритериальность является способом повышения адекватности описания цели. Критерии должны описать по возможности все важные аспекты цели, но при этом необходимо минимизировать число необходимых критериев.

6. Агрегирование критериев. Выявленные критерии могут быть объединены либо в группы, либо заменены обобщающим критерием.

7. Генерирование альтернатив и выбор с использованием критериев наилучшей из них. Формирование множества альтернатив является творческим этапом системного анализа.

8. Исследование ресурсных возможностей, включая информационные потоки и ресурсы.

9. Выбор формализации (построение и использование моделей и ограничений) для решения проблемы.

10. Оптимизация (для простых систем).

11. Декомпозиция.

12. Наблюдение и эксперименты над исследуемой системой.

13. Построение системы.

14. Использование результатов проведенного системного исследования.

Однако в утверждении этих авторов есть некоторый смысловой парадокс, состоящий в том, что предложенная ими схема сама может рассматриваться как первый шаг на пути формализации представленных на ней этапов системного анализа в форме алгоритма.

Как уже отмечалось, специфической особенностью системного анализа является сочетание качественных и формальных методов. Такое сочетание составляет основу любой используемой методики. Различные схемы системного анализа, предлагаемые ведущими учеными в этой области (Оптнер С.Л., Янг С., Федоренко Н.П., Никаноров С.П., Черняк Ю.И., Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П., Симанков В.С., Казиев В.М., Лийв Э.Х.) сведены в таблице 3.

Наиболее детализированная на данный момент многоуровневая иерархическая структуризация системного анализа в виде IDEF0-диаграмм, насколько известно автору, предложена в докторской диссертации В.С.Симанкова (в данной работе не приводится из-за ее ограниченного объема, но она приведена в работе [64]).

Таблица 3 – ЭТАПЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА СОГЛАСНО РАЗЛИЧНЫМ АВТОРАМ

Работы по детализации системного анализа вдохновлялись надеждой на то, что более мелкие этапы легче автоматизировать. Этой надежде суждено было сбыться лишь частично. Но парадокс этого пути автоматизации системного анализа, который оправданно было бы назвать путем "максимальной детализации" состоит в том, что на пути "максимальной детализации" сама автоматизация системного анализа велась не системно: т.е. различные мелкие этапы СА автоматизировались различными не связанными друг с другом группами ученых и разработчиков, которые исходили при этом из своих целей, научных интересов и возможностей.

В результате на данный момент сложилась следующая картина:

– не все этапы системного анализа автоматизированы;

– для автоматизации различных этапов системного анализа применяются различные математические модели и теории;

– эти модели реализуются с применением различных программных систем, не связанных друг с другом и не образующие единого инструментального комплекса;

– эти программные системы созданы с использованием различных инструментальных средств, на различных платформах и языках программирования;

– как правило, эти программные системы имеют специализированный характер, т.е. автоматизируют отдельные этапы системного анализа не в универсальной форме, а лишь в одной конкретной предметной области.

Поэтому автор считает, что "максимальная детализация системного анализа" – не самоцель, т.е. бессмысленна "детализация ради детализации". Безусловно, данное направление представляет интерес в научном плане, однако, по-видимому, оно не перспективно как путь автоматизации системного анализа, т.к. опыт показывает, что будучи изначально предназначено для облегчения процесса автоматизации на деле оно лишь фактически усложнило решение этой задачи.

Анализ приведенных детализированных схем этапов и процедур системного анализа показывает, что на всех этапах широко используются когнитивные операции, т.е. операции, связанные с познанием предметной области и объекта управления и с созданием их идеальной модели.

Поэтому в данной работе предлагается иной путь автоматизации системного анализа, основанный не на его максимальной детализации, а на интеграции с когнитивными технологиями путем структурирования по когнитивным операциям.

1.2.1.1.3. Этапы когнитивного анализа

Рассмотрим этапы когнитивного анализа в варианте, предлагаемом ведущими отечественными учеными в этой области Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Гребенюк Е.А., Григорян А.К. (рисунок 9). В этой связи необходимо также отметить работы Казиева В.М., С.В.Качаева, А.А.Кулинич, А.Н.Райкова, Д.И.Макаренко, С.В.Ковриги, Е.А.Гребенюка, А.К.Григоряна в области когнитивного анализа [52, 114 – 118, 160 – 163].

Рисунок 9. Этапы когнитивного анализа

по В.И.Максимову и Е.К.Корноушенко

Если проанализировать перечисленные методы системного анализа, то можно сделать основополагающий для данного исследования вывод о том, что все они самым существенным образом так или иначе основаны на процессах познания предметной области.

Поэтому как одно из важных и перспективных направлений автоматизации системного анализа предлагается рассматривать автоматизацию когнитивных операций системного анализа. Чтобы выявить эти операции и определить их место и роль в процессах познания, рассмотрим базовую когнитивную концепцию.

1.2.1.1.4. Предлагаемая обобщенная схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями

Сопоставительный анализ приведенных в таблице 3 и рисунке 9 схем системного и когнитивного анализа, показывает, что они во многом взаимно дополняют друг друга. Это говорит о возможности объединения различных схем системного анализа и когнитивного анализа в одной схеме " системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями". Предполагается, что это целесообразно, т.к. полученная схема системного анализа более пригодна для формализации и автоматизации, чем приведенные схемы детализированного системного анализа. С учетом этого, а также модели реагирования открытых систем на вызовы среды, предложенной в 1984 В.Н. Лаптевым (рисунок 10), нами предложена схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями, представленная на рисунке 11.

Рисунок 10. Схема реагирования открытой системы
на вызовы среды по В.Н.Лаптеву


Рисунок 11. Схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями

1.2.1.2. Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора

В данном разделе приводится когнитивная концепция, разработанная автором исследования в 1998 году [105], с учетом двух основных требований:

1.2.1.2.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции

1.2.1.2.1.1. Определение понятия конфигуратора

Понятие конфигуратора, по-видимому, впервые предложено В.А.Лефевром [148], хотя безусловно это понятие использовалось и раньше, но, во-первых, оно не получало самостоятельного названия, а, во-вторых, использовалось в частных случаях и не получало обобщения. Под конфигуратором В.А.Лефевр понимал минимальный полный набор понятийных шкал или конструктов, достаточный для адекватного описания предметной области. Примеры конфигураторов приведены в [148].

1.2.1.2.1.2. Понятие когнитивного конфигуратора

В исследованиях по когнитивной психологии изучается значительное количество различных операций, связанных с процессом познания. Однако, насколько известно из литературы, психологами не ставился вопрос о выделении из всего множества когнитивных операций такого минимального (базового) набора наиболее элементарных из них, из которых как составные могли бы строится другие операции. Ясно, что для выделения таких базовых когнитивных операций (БКО) необходимо построить их иерархическую систему, в фундаменте которой будут находится наиболее элементарные из них, на втором уровне – производные от них, обладающие более высоким уровнем интегративности, и т.д.

1.2.1.2.1.3. Когнитивные концепции и операции

Проведенный анализ когнитивных концепций показал, что они разрабатывались ведущими психологами (Пиаже, Солсо, Найсер) без учета требований, связанных с их дальнейшей формализацией и автоматизацией. Поэтому имеющиеся концепции когнитивной психологии слабо подходят для этой цели; в когнитивной психологии не ставилась и не решалась задача конструирования когнитивного конфигуратора и, соответственно, не сформулировано понятие базовой когнитивной операции.

1.2.1.2.2. Предлагаемая когнитивная концепция

Автоматизировать процесс познания в целом безусловно значительно сложнее, чем отдельные операции процесса познания. Но для этого прежде всего необходимо выявить эти операции и найти место каждой из них в системе или последовательности процесса познания.

– возможность математического описания, формализации и автоматизации.

Однако приходится констатировать, что даже концепции когнитивной психологии, значительно более конкретные, чем гносеологические, разрабатывались без учета необходимости построения реализующих их математических и алгоритмических моделей и программных систем. Более того, в когнитивной психологии из всего многообразия различных исследуемых когнитивных операций не выделены базовые, к суперпозиции и различным вариантам сочетаний которых сводятся различные процессы познания. Поэтому для достижения целей данного исследования концепции когнитивной психологии мало применимы.

В связи с этим в данном исследовании предлагается когнитивная концепция, удовлетворяющая сформулированным выше требованиям. Эта концепция достаточно проста, иначе было бы невозможно ее формализовать, многие ее положения интуитивно очевидны или хорошо известны, тем ни менее в целостном виде она сформулирована лишь в работе [64]. Положения когнитивной концепции приведены в определенном порядке, соответствующем реальному ходу процесса познания "от конкретных эмпирических исходных данных к содержательным информационным моделям, а затем к их верификации, адаптации и, в случае необходимости, к пересинтезу".

На базе выше сформулированных положений автором предложена целостная система взглядов на процесс познания, т.е. когнитивная концепция [64] (рисунок 12).

Рисунок 12. Обобщенная схема предлагаемой когнитивной концепции

Суть предложенной когнитивной концепции состоит в том, что процесс познания рассматривается как многоуровневая иерархическая система обработки информации, в которой каждый последующий уровень является результатом интеграции элементов предыдущего уровня. На 1-м уровне этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия, которые на 2-м уровне интегрируются в чувственный образ конкретного объекта. Те, в свою очередь, на 3-м уровне интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, образующие на 4-м уровне кластеры, а на 5-м конструкты. Система конструктов на 6-м уровне образуют текущую парадигму реальности (т.е. человек познает мир путем синтеза и применения конструктов). На 7-м же уровне обнаруживается, что текущая парадигма не является единственно-возможной.

Ключевым для когнитивной концепции является понятие факта, под которым понимается соответствие дискретного и интегрального элементов познания (т.е. элементов разных уровней интеграции-иерархии), обнаруженное на опыте. Факт рассматривается как квант смысла, что является основой для его формализации. Таким образом, происхождение смысла связывается со своего рода "разностью потенциалов", существующей между смежными уровнями интеграции-иерархии обработки информации в процессах познания.

3. Человек присваивает конкретным объектам названия (имена) и сравнивает объекты друг с другом. При сравнении выясняется, что одни объекты в различных степенях сходны по их признакам, а другие отличаются. Сходные объекты объединяются в обобщенные категории (классы), которым присваиваются имена, производные от имен входящих в категорию конкретных объектов. Классы формализуются с помощью классификационных шкал и градаций и обеспечивают интегральный способ описания действительности. Путем обобщения (синтеза, индукции) информации о признаках конкретных объектов, входящих в те или иные классы, формируются обобщенные образы классов. Накопление опыта и сравнение обобщенных образов классов друг с другом позволяет определить степень характерности признаков для классов, смысл признаков и ценность каждого признака для идентификации конкретных объектов с классами и сравнения классов, а также исключить наименее ценные признаки из дальнейшего анализа без существенного сокращения количества полезной информации о предметной области (абстрагирование). Абстрагирование позволяет существенно сократить затраты внутренних ресурсов системы на анализ информации. Идентификация представляет собой процесс узнавания, т.е. установление соответствия между чувственным описанием объекта, как совокупности дискретных признаков, и неделимым (целостным) именем класса, которое ассоциируется с местом и ролью воспринимаемого объекта в природе и обществе. Дискретное и целостное восприятие действительности поддерживаются как правило различными полушариями мозга: соответственно, правым и левым (доминантность полушарий). Таким образом именно системное взаимодействие интегрального (целостного) и дискретного способов восприятия обеспечивает возможность установление содержательного смысла событий. При выполнении когнитивной операции "содержательное сравнение" двух классов определяется вклад каждого признака в их сходство или различие.

4. После идентификации уникальных объектов с классами возможна их классификация и присвоение обобщающих имен группам похожих классов. Для обозначения группы похожих классов используем понятие "кластер". Но и 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". Бинарные конструкты классов и атрибутов, т.е. конструкты с двумя полюсами, наиболее типичны для человека и представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Достаточно сказать, что познание можно рассматривать как процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Качество конструкта тем выше, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его смысла.

Результаты идентификации и прогнозирования, осуществленные с помощью модели, путем выполнения когнитивной операции "верификация" сопоставляются с опытом, после чего определяется целесообразность выполнения когнитивной операции "обучение". При этом может возникнуть три основных варианта, которые на рисунке 13 обозначены цифрами:

Рисунок 13. К пояснению смысла понятий:
"Адаптация и синтез когнитивной модели предметной области",
"Внутренняя и внешняя валидность информационной модели",

1.2.1.2.3. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа

Таким образом из предложенной когнитивной концепции вытекает существование по крайней мере 10 базовых когнитивных операций системного анализа (БКОСА) (таблица 4):

Таблица 4 – ОБОБЩЕННЫЙ СПИСОК БКОСА
(КОГНИТИВНЫЙ КОНФИГУРАТОР)

Необходимо отметить, что классификация операций системного анализа по В.М.Казиеву [64] ближе всего к позиции, излагаемой в данной работе, т.к. этим автором названы 6 из 10 базовых когнитивных операций системного анализа: формализация; синтез (индукция); абстрагирование; анализ (дедукция); распознавание, и идентификация образов; классификация. Вместе с тем им не приводятся математическая модель, алгоритмы и инструментарий реализации этих операций и не ставится задача их разработки, кроме того некоторые из них приведены дважды под разными названиями, например: анализ и синтез это тоже самое, что дедукция и индукция (таблица 4).

Необходимо также отметить, что по-видимому, впервые идея сведения мышления и процессов познания к когнитивным операциям была четко и осознанно письменно сформулирована в V веке до н.э.: "Сущность интеллекта проявляется в способностях обобщения, абстрагирования, сравнения и классификации" (цит.по пам., Патанжали, Йога-Сутра, авт.).

1.2.1.2.4. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа

Для решения задачи формализации БКОСА необходимо решить следующие задачи:

1. Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов.

2. Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах.

4. Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов.

5. Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация).

Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов

1. Выбор и обоснование смысла выбранной численной меры.

Традиционно в специальной литературе [10] рассматриваются следующие смысловые значения для факторов: стоимость (выигрыш-проигрыш или прибыль-убытки); полезность; риск; корреляционная или причинно-следственная взаимосвязь. Иногда предлагается использовать безразмерные меры для факторов, например эластичность, однако, этот вариант не является вполне удовлетворительным, т.к. не позволяет придать факторам содержательный и сопоставимый смысл и получить содержательную интерпретацию выводов, полученных на основе математической модели.

Требование 2: высокая степень адекватности предметной области.

Требование 3: высокая скорость сходимости при увеличении объема обучающей выборки.

Требование 4: высокая независимость от артефактов.

Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах

2. Иметь обоснованную, четкую, ясную и интуитивно понятную интерпретацию.

3. Быть нетрудоемкой в вычислительном отношении.

4. Обеспечивать корректное вычисление меры сходства для пространств с неортонормированным базисом.

Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов

Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация)

Если не все факторы имеют одинаковую ценность для решения задач идентификации, прогнозирования и управления, то возникает проблема исключения из системы факторов тех из них, которые не представляют особой ценности. Удаление малоценных факторов вполне оправданно и целесообразно, т.к. сбор и обработка информации по ним в среднем связана с такими же затратами времени, вычислительных и информационных ресурсов, как и при обработке ценных факторов. В этом состоит идея Парето-оптимизации. Однако это удаление должно осуществляться при вполне определенных граничных условиях, характеризующих результирующую систему: адекватность модели; количество признаков на класс; суммарное количество градаций признаков в описательных шкалах. В противном случае удаление факторов может отрицательно сказываться на качестве решения задач. На практике проблема реализации Парето-оптимизации состоит в том, что факторы вообще говоря коррелируют друг с другом и поэтому их ценность может изменяться при удалении любого из них, в том числе и наименее ценного. Поэтому просто взять и удалить наименее ценные факторы не представляется возможным и необходимо разработать корректный итерационный вычислительный алгоритм обеспечивающий решение этой проблемы при заданных граничных условиях.

1.2.1.3. СК-анализ, как системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций

В предложенной схеме системного анализа (рисунок 11) наглядно прослеживается сходство с когнитивным анализом (рисунок 9). Это естественно, т.к. системный анализ рассматриваться многими авторами, как одна из форм теоретического познания. Учитывая это и с целью создания благоприятных условий для дальнейшей декомпозиции системного анализа до уровня, достаточного для разработки алгоритмов и программной реализации, предлагается структурировать системный анализ до уровня базовых когнитивных операций. Предлагается рассматривать системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций, как системно-когнитивный анализ (СК-анализ). Насколько известно впервые понятие "СК-анализ" предложено в 1995 году А.Е.Кибрик и Е.А.Богдановой. Однако этими авторами данное понятие было введено в другой предметной области, ими не ставилась и не решалась задача автоматизации СК-анализа.

В связи с тем, что СК-анализ структурируется нами до уровня БКОСА, его алгоритмизация и последующая автоматизация становится практически решаемой задачей, в отличие от автоматизация непосредственно системного анализа или детализированного системного анализа.

Отсюда органично вытекает возможность структурирования системного анализа до уровня базовых когнитивных (познавательных) операций.

Учитывая структуру когнитивного конфигуратора (таблица 4) конкретизируем обобщенную схему этапов системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями (рисунок 11), в результате чего получим обобщенную схему этапов СК-анализа (рисунок 14).

Рисунок 14. Обобщенная схема этапов СК-анализа

Предложенная схема представляет собой схему системного анализа, структурированного до уровня базовых когнитивных операций, который предлагается называть "Системно-когнитивным анализом (СК-анализ). Нумерация блоков на рисунке 14 соответствует этапам СА на рисунке 11.

Схема, СК-анализа, представленная на рисунке 14, определяет место каждой базовой когнитивной операции в системном анализе.

1.2.1.4. Место и роль СК-анализа в структуре управления

Управление в АПК рассматривается в данной работе в контексте использования автоматизированных систем управления в этой области. Поэтому в данном разделе предложена классификация функционально-структурных типов АСУ и показано место адаптивных АСУ сложными системами и рефлексивных АСУ активными объектами в этой классификации; показаны место и роль СК-анализа в рефлексивных АСУ активными объектами [64].

1.2.1.4.1. Структура типовой АСУ

Цель применения АСУ обычно можно представить в виде некоторой суперпозиции трех подцелей:

1) стабилизация состояния объекта управления в динамичной или агрессивной внешней среде;

2) перевод объекта в некоторое конечное (целевое) состояние, в котором он приобретает определенные заранее заданные свойства;

3) повышение качества функционирования АСУ (синтез новых моделей и их адаптация).

Обычно АСУ рассматривается как система, состоящая из двух основных подсистем: управляющей и управляемой, т.е. из субъекта и объекта управления (рисунок 15).

Как правило, АСУ действует в определенной окружающей среде, которая является общей и для субъекта, и для объекта управления.

Граница между тем, что считается окружающей средой, и тем, что считается объектом управления относительна и определяется возможностью управляющей системы оказывать на них воздействие: на объект управления управляющее воздействие может быть оказано, а на среду нет.

Рисунок 15. Структура типовой АСУ

1.2.1.4.2. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами

Конкретизируем типовую структуру АСУ (рисунок 15), используя классификацию входных и выходных параметров объекта управления. В результате получим параметрическую модель адаптивной АСУ сложными системами (рисунок 16).

Рисунок 16. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами

Входные параметры (факторы) делятся на три группы: характеризующие предысторию и текущее состояние объекта управления, управляющие (технологические) факторы и факторы окружающей среды.

Выходные параметры– это свойства объекта управления, зависящие от входных параметров (в т.ч. параметров, характеризующих среду). В автоматизированных системах параметрического управления целью управления является получение определенных значений выходных параметров объекта управления, т.е. перевод объекта управления в заданное целевое состояние.

Однако, в случае сложного объекта управления (СОУ) его выходные параметры связаны с состоянием сложным и неоднозначным (нечетким) способом. Поэтому возможность параметрического управления сложными объектами является проблематичной и вводится более общее понятие "управление по состоянию СОУ".

Для ААСУ СС выполняется принцип соответствия, т.е. в предельном случае, когда связь выходных параметров и состояний объекта управления имеет однозначный и детерминистский характер, управление по состояниям сводится к управлению по параметрам и функции ААСУ СС сводится к их подмножеству: т.е. к функциям типовой АСУ. Однако, когда состояние объекта управления связано с его параметрами сложным и неоднозначным образом, возникает задача идентификации состояния СОУ по его выходным параметрам, которая решается подсистемой идентификации управляющей подсистемы, работающей на принципах адаптивного распознавания образов. При этом классами распознавания являются текущие состояния сложного объекта управления, а признаками – его выходные параметры.

Подсистема выработки управляющих воздействий, также основанная на алгоритмах распознавания образов, решает следующие задачи: прогноз развития окружающей среды; прогноз развития объекта управления в условиях отсутствия управляющих воздействий ("движение по инерции"); выбор управления, переводящего объект управления в целевое состояние.

Подсистема реализации управляющих воздействий осуществляет выбранное технологическое воздействие на объект управления.

1.2.1.4.3. Модель рефлексивной АСУ активными объектами и понятие мета-управления

АСУ активными объектами (объектами) (РАСУ АО), является обобщением ААСУ СС на случай, когда сложная система является активной, т.е. имеет собственные цели, которые в общем случае не совпадают с целями управляющей системы. Из этого обстоятельства следует, что активный объект управления (АОУ) имеет собственную модель себя и своей окружающей среды, включая и управляющую систему, как один из ее элементов.

Классификация различных уровней рефлексивности приведена в таблице 5.

Таблица 5 – УРОВНИ РЕФЛЕКСИВНОСТИ

Простейшая модель АОУ включает два уровня (рисунок 17) и предполагает возможность оказания управляющих воздействий на различных уровнях АОУ:

– уровне воздействия на систему поддержки системы управления;

– уровне системы управления.

Рисунок 17. Двухуровневая модель активной системы
и различие в характере управляющего воздействия
на АОУ в РАСУ ОУ и ААСУ СС

Различия между ААСУ СС и РАСУ АО приведены в таблице 6:

Таблица 6 – РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ ААСУ СС И РАСУ АО

ААСУ СС

РАСУ АО

Модель

объекта

управления

Объект управления рассматривается как физическая система, пассивно воспринимающая управляющая воздействия

Объект управления рассматривается как субъект, имеющий системы: целеполагания; моделирования себя (рефлективность) и окружающей среды (включая управляющую систему); принятия и реализации решений

Характер

управляющего

воздействия

Энергетическое

(физическое)

воздействие

Информационное воздействие,

мета-управление

Конечно, РАСУ АО не исключает возможности энергетического воздействия на физическую структуру АОУ, как в ААСУ СС, но это также может осуществляться с учетом характеристик его интеллектуальной информационной системы. Таким образом, в РАСУ АО управление АОУ осуществляется путем управления его системой управления, т.е. путем мета-управления: согласования целей системы управления и активного объекта управления; создания у активного объекта управления благоприятного для достижения целей управления и восприятия управляющих воздействий образа управляющей системы; создания у активного объекта управления мотивации, ориентирующей его на достижение целей управления. Таким образом, мета-управление представляет собой управление теми условиями, на основе которых активный объект управления формирует цели и принимает решения. Учитывая сказанное, получим структуру РАСУ АО как обобщение структуры ААСУ СС на случай активного объекта управления (рисунок 18).

Рисунок 18. Модель рефлексивной АСУ
активными объектами (системами)

1.2.1.4.4. Двухконтурная модель РАСУ в АПК

Концепция рефлексивной АСУ в АПК и технология QFD (технология развертывания функций качества)

Чтобы сформулировать концепцию управления В РАСУ АПК рассмотрим упрощенную формальную модель. Процесс управления состоит из последовательных циклов управления, каждый из которых включают следующие этапы: количественное сопоставимое измерение параметров и идентификация состояния объекта управления; оценка эффективности (качества) предыдущего управляющего воздействия; если предыдущее управляющее воздействие не обеспечило приближения цели, то выработка новых или корректировка (адаптация) имеющихся методов принятия решений; иначе – выработка нового управляющего воздействия на основе имеющихся методов принятия решений; реализация управляющего воздействия.

При этом объектами управления, в соответствии с технологией QFD (развертывания функций качества) на различных уровнях являются потребительские свойства продукта, свойства его компонент, технологический процесс и его элементы (операции) (рисунок 19) [64].

Рисунок 19. Обобщенная схема QFD-технологии
(развертывание функций качества)

Рефлексивная АСУ АПК группы Б: 1-й контур: "Агротехнологии – конечный продукт"

Конкретизируем общие положения QFD-технологии (развертывание функций качества) для случая РАСУ АПК. Из этой технологии следует, что в этой РАСУ должно быть по крайней мере два уровня:

1-й уровень – управление производством конечной продукции;

2-й уровень – управление качеством технологии производства конечной продукции.

Такие АСУ, которые управляют производством конечного продукта, будем называть АСУ группы "Б" (АСУ средств потребления). Применительно к РАСУ АПК, АСУ группы "Б" – это АСУ управления производством сельхозпродукции с помощью агротехнологий (рисунок 20).

Рисунок 20. Обобщенная схема АСУ АПК группы "Б"

Обычно считается известным влияние тех или иных традиционных агротехнологий на потребительские свойства конечного продукта и его цену. Это положение не подвергается в данной работе сомнению, однако необходимо отметить, что само понятие "известно" существенно отличается в гуманитарной и технических областях, т.е. в этих областях приняты различные критерии для классификации исследуемых закономерностей на "известные" и "неизвестные". Это приводит к тому, что в ряде случаев то, что "гуманитарии" считают для себя известным не является таковым для "естественников", т.е. они, конечно, имеют эти знания, но они их не устраивают. Как правило гуманитариев устраивает качественная оценка связи, в результате они часто оперируют нечеткими высказываниями типа: "Бобовые предшественники приводят к повышению урожая зерновых колосовых". И это для них приемлемо. Однако для создания АСУ знаний выраженных в такой форме недостаточно, требуется количественная формулировка, значит специалист по созданию АСУ будет ставить вопрос о проведении специальных исследований для выявления и количественного измерения силы и направления влияния подобных связей.

Поэтому при создании РАСУ АПК возникают проблемы: количественного измерения различных параметров агротехнологических процессов и окружающей среды и выявления количественных зависимостей между этими параметрами и количественными и качественными характеристиками конечной продукции. Причем характеристики конечной продукции могут быть выражены в интервальных величинах в натуральном или в ценовом выражении.

Во всех случаях внедрение АСУ означает прежде всего изменение (совершенствование) технологии воздействия на объект управления (рисунок 21).

Рисунок 21. Обобщенная схема РАСУ АПК группы "А"

Таким образом, сам процесс внедрения АСУ можно рассматривать как процесс управления совершенствованием технологии производства конечного продукта.

Рефлексивная АСУ АПК группы А: 2-й контур:
"Руководство – агротехнологический процесс"

АСУ, в которых сама агротехнология является объектом управления, мы отнесем к группе "А" (таблица 7):

Таблица 7 – КОМПОНЕНТЫ АСУ АГРОТЕХНОЛОГИЯМИ

№	Элементы АСУ	РАСУ АПК
1	Сырье	Агротехнологии и кадры до внедрения РАСУ АПК
2	Объект управления	Агротехнологический процесс и руководящие кадры
3	Управляющие факторы	Материально-техническое и научно-методическое обеспечение агротехнологического процесса, повышение квалификации руководящих кадров
4	Конечный продукт	Агротехнологии и руководящие кадры после внедрения РАСУ АПК
5	Потребитель	Производители сельскохозяйственной продукции
6	Окружающая среда	Рынок труда и агротехнологий

Технические АСУ группы "А" являются чем-то экзотическим, т.к. объект управления, как правило, представляет собой систему с медленноменяющимися параметрами. В этих областях АСУ после внедрения работают достаточно длительное время без существенных изменений.

В РАСУ АПК ситуация иная: и сам объект управления (сельхозкультуры и агротехнологии), и условия окружающей среды (природной, экономической, социальной), являются весьма динамичными, из чего с необходимостью следует и высокая динамичность агротехнологий. Следовательно РАСУ АПК группы "Б" фактически не только не может быть внедрена, но даже и разработана без одновременной разработки и внедрения РАСУ АПК группы "А", которая бы обеспечила ей высокий уровень адаптивности, достаточный для обеспечения поддержки адекватности модели как при количественных, так и при качественных изменениях предметной области. Обобщенная схема РАСУ АПК группы "А" приведена на рисунке 18.

Двухконтурная модель и обобщенная схема рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

Объединение РАСУ АПК групп "А" и "Б" приводит к схеме двухуровневой РАСУ АПК, в которой первый контур управления включает управление сельхозкультурой, а второй контур управления обеспечивает управление самой агротехнологией. На уровне "А" РАСУ АПК осуществляется разработка и совершенствование агротехнологий, а на уровне "Б" – выбор и использование оптимальной агротехнологии для получения заданных количественных и качественных параметров конечного продукта.

Отметим, что в данной работе рассмотрение ведется на примере плодоводства и растениеводства, но это не является ограничением и легко обобщается на отрасли птицеводства, животноводства, рыбоводства и др.

Но и управление агротехнологиями будет беспредметным без обратной связи, содержащей информацию об эффективности как традиционных агротехнологических методов, так и инноваций, т.е. без учета их влияния на качество хозяйственных результатов.

Кроме того РАСУ АПК включает ряд обеспечивающих систем, работа которых направлена на создание наиболее благоприятных условий для выполнения основной функции РАСУ АПК, т.е. обеспечение максимальной прибыли путем производства и реализации заданного количества и качества наиболее рентабельной продукции. Это так называемые обеспечивающие подсистемы: стратегическое управление (включая совершенствование организационной структуры управления); управление инновационной деятельностью (НИР, ОКР, внедрение); управление информационными ресурсами (локальные и корпоративные сети, Internet); управление планово-экономической, финансовой и хозяйственной деятельностью, и др. Необходимо также отметить, что РАСУ АПК работает в определенной окружающей среде, которая, в частности, включает: социально-экономическую среду; рынок труда; рынок агротехнологий; рынок наукоемкой продукции.

Учитывая вышесказанное, предлагается следующая двухуровневая обобщенная модель РАСУ АПК, включающую в качестве базовых подсистем РАСУ АПК групп "А" и "Б", а также обеспечивающие подсистемы (рисунок 22).

Рисунок 22. Обобщенная схема двухуровневой РАСУ АПК

Необходимо отметить, что двухуровневая схема АСУ АПК является обобщением структуры типовой АСУ, а не обобщением структуры РАСУ АО. Чтобы рассматривать ее именно как рефлексивную АСУ необходимо иметь в виду, что и агротехнологии, и объект управления в АПК, являются активными системами и управляющие воздействия на них имеют информационный характер, т.е. являются метауправляющими. Безусловно, что информационные потоки обуславливают соответствующие финансовые, энергетические и вещественные потоки, изучаемые логистически.

На рисунке 23 представлен вариант двухуровневой АСУ АПК, в котором показаны фазы развития сельскохозяйственной культуры и соответствующие агротехнологические этапы.

Рисунок 23. Детализированная схема РАСУ АПК,
как двухуровневой РАСУ-ТП

Резюме

1. С целью поиска путей автоматизации системного анализа проанализированы различные его варианты, предложенные ведущими учеными в этой области. Показана несостоятельность мнения о том, что автоматизацию системного анализа осуществить тем проще, чем более он детализирован. Отмечена не системность самой этой идеи, противоречащая духу системного анализа.

2. Предложена альтернативная идея поиска путей автоматизации системного анализа на пути его интеграции с когнитивными технологиями. В рамках этой идеи предложено структурировать системный анализ до уровня базовых когнитивных операций, достаточно элементарных, чтобы их было возможно автоматизировать при современном уровне развития науки и техники.

3. Для выявления базовых когнитивных операций разработана формализуемая когнитивная концепция. В ней процесс познания рассматривается как многоуровневая иерархическая система обработки информации, в которой когнитивные структуры каждого последующий уровня является результатом интеграции структур предыдущего уровня:

на 1-м уровне этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия, которые получаются непосредственно от органов чувств и рассматриваются как исходная информация о реальности;

на 2-м уровне дискретные элементы потока чувственного восприятия интегрируются в чувственные образы конкретных объектов и факторов, которым присваиваются конкретные имена;

на 3-м уровне конкретные чувственные образы объектов и факторов интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, которым присваиваются обобщенные и символические имена (обобщение и абстрагирование);

на 4-м уровне обобщенные образы классов и факторов сравниваются друг с другом и классифицируются в кластеры;

на 5-м уровне кластеры классов и факторов сравниваются друг с другом и образуют бинарные и многополюсные конструкты;

на 6-м уровне конструкты классов и факторов образуют текущую парадигму реальности, формулируется гипотеза о том, что человек познает мир путем синтеза и применения конструктов;

на 7-м уровне сравниваются текущие парадигмы конкретных людей и их групп, в результате чего обнаруживается, что текущая парадигма не единственно-возможная.

Предложенная когнитивная концепция включает периодическое подтверждение на практике адекватности или неадекватности сформированной модели предметной области, а также ее количественное уточнение с учетом новых достоверных данных (адаптация) или ее качественное переформирование (синтез) в случае необходимости.

4. Понятие факта является ключевым для когнитивной концепции. Под фактом понимается соответствие дискретного и интегрального элементов познания (т.е. элементов разных, как правило смежных, уровней интеграции-иерархии), обнаруженное на опыте. Факт рассматривается как квант смысла, что является основой для математической модели смысла в предложенной семантической информационной модели. Таким образом, происхождение смысла связывается со своего рода "разностью потенциалов", существующей между смежными уровнями интеграции-иерархии обработки информации в процессах познания.

5. В рамках когнитивной концепции сконструирован когнитивный конфигуратор (тер. авт.). Он представляющий собой минимальную полную систему когнитивных операций, названных "базовые когнитивные операции системного анализа" (БКОСА). Выявлено следующих десять БКОСА: 1) присвоение имен; 2) восприятие; 3) обобщение (синтез, индукция); 4) абстрагирование; 5) оценка адекватности модели; 6) сравнение, идентификация и прогнозирование; 7) дедукция и абдукция; 8) классификация и генерация конструктов; 9) содержательное сравнение; 10) планирование и принятие решений об управлении.

Таким образом, на основе предложенной когнитивной концепции выводятся структура когнитивного конфигуратора, система базовых когнитивных операций и обобщенная схема автоматизированного СА, структурированного до уровня базовых когнитивных операций, получившего в данном исследовании название "СК-анализ".

6. Предложена структура рефлексивной АСУ активными объектами, включающая двухуровневую модель активного объекта управления, классификацию факторов и будущих состояний объекта управления.

Двухуровневая модель активного объекта управления предполагает два типа управляющих воздействий: информационное (мета-управляющее) воздействие на интеллектуальную информационную систему активного объекта управления; энергетическое (силовое) воздействие на сложную систему поддержки функций интеллектуальной информационной системы активного объекта управления.

Классификация факторов, включает: факторы, характеризующие активный объект управления в его прошлых и текущем состояниях, в том числе факторы, характеризующие его как активную, рефлексивную систему; управляющие факторы; факторы окружающей среды.

Будущие состояния активного объекта управления, классифицируются как целевые и нежелательные с позиций управляющей системы и самого активного объекта управления. В общем случае эти классификации не совпадают.

7. Разработаны классификация функционально-структурных типов АСУ и показано место адаптивных АСУ сложными системами и рефлексивных АСУ активными объектами в этой классификации; показаны роль и место СК-анализа в РАСУ АО.

Рассмотрена типовая структура АСУ, предложена параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами (ААСУ СС) и, на основе конкретизации технологии QFD (развертывания функций качества), предложена двухуровневая модель РАСУ АО, являющаяся обобщением ААСУ СС на случай активных объектов управления:

1-й уровень обеспечивает управление АОУ;

2-й уровень – управление технологией воздействия на АОУ.

Проведенное сравнение ААСУ СС и РАСУ АО АПК по способу управляющего воздействия на объект управления, степени управляемости на детерминистских и бифуркационных этапах развития объекта управления и уровню адаптивности позволяет сделать вывод о предпочтительности эксплуатационных характеристик РАСУ АО при управлении активными объектами. Это обусловлено двумя основными обстоятельствами: в ААСУ СС обеспечивается лишь количественная адаптация модели АОУ, что не обеспечивает сохранение ее адекватности после прохождения объектом управления точки бифуркации, т.е. его качественной трансформации, тогда как в РАСУ АО в этом случае осуществляется повторный синтез модели АОУ; в ААСУ СС рефлексивность и активный характер объекта управления не учитываются и управляющее воздействие на него имеет энергетический (силовой) характер, тогда как в РАСУ АО – это прежде всего воздействие на информационный уровень объекта управления, т.е. мета-управление (коррекция его целей, модели себя и окружающей среды, мотиваций способов принятия и реализации решений в направлении их сближения и согласования с целями управляющей системы). Показано, что в рефлексивных АСУ активными объектами информационное мета-управление активным объектом состоит в коррекции его целей и мотиваций в направлении сближения его целей с целями управляющей системы.

Контрольные вопросы

1. Системный анализ, как метод познания.

2. Принципы системного анализа.

3. Методы и этапы системного анализа.

4. Этапы когнитивного анализа.

5. Обобщенная схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями.

6. Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора.

7. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественно-научной (формализуемой) когнитивной концепции.

8. Формализуемая когнитивная концепция

9. Когнитивный конфигуратор и БКОСА.

10. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа.

11. СК-анализ, как системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций.

12. Место и роль СК-анализа в структуре управления.

13. Структура типовой АСУ.

14. Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами.

15. Модель рефлексивной АСУ активными объектами и мета-управление.

16. Двухконтурная модель РАСУ в АПК.

1.2.2. ЛЕКЦИЯ-4.
Системная теория информации
и семантическая информационная модель

Учебные вопросы

1. Теоретические основы системной теории информации.

2. Семантическая информационная модель СК-анализа.

3. Некоторые свойства математической модели (сходимость, адекватность, устойчивость и др.).

4. Взаимосвязь математической модели СК-анализа с другими моделями.

1.2.2.1. Теоретические основы системной теории информации

1.2.2.1.1. Требования к математической модели и численной мере

Для практической реализации идеи решения проблемы необходимо сформулировать требования к математической модели и численной мере, вытекающие из когнитивной концепции и специфических свойств активного объекта управления в АПК (слабодетерминированность, многофакторность, активность).

Требования к математической модели предусматривают: содержательную интерпретируемость; эффективную вычислимость на основе непосредственно эмпирических данных (наличие эффективного численного метода); универсальность; адекватность; сходимость; семантическую устойчивость; сопоставимость результатов моделирования в пространстве и времени; непараметричность; формализацию базовых когнитивных операций системного анализа (прежде всего таких, как обобщение, абстрагирование, сравнение, классификация и др.); корректность работы на фрагментарных, неточных и зашумленных данных; возможность обработки данных очень больших размерностей (тысячи факторов и будущих состояний объекта управления); математическую и алгоритмическую ясность и простоту, эффективность программной реализации.

Требования к численной мере. Ключевым при построении математических моделей является выбор количественной меры, обеспечивающей учет степени причинно-следственной взаимосвязи исследуемых параметров. Эта мера должна удовлетворять следующим требованиям: 1) обеспечивать эффективную вычислимость на основе эмпирических данных, полученных непосредственно из опыта; 2) обладать универсальностью, т.е. независимостью от предметной области; 3) подчиняться единому для различных предметных областей принципу содержательной интерпретации; 4) количественно измеряться в единых единицах измерения а количественной шкале (шкала с естественным нулем, максимумом или минимумом); 5) учитывать понятия: "цели объекта управления", "цели управления"; "мощность множества будущих состояний объекта управления"; уровень системности объекта управления; степень детерминированности объекта управления; 6) обладать сопоставимостью в пространстве и во времени; 7) обеспечивать возможность введения метрики или неметрической функции принадлежности на базе выбранной количественной меры.

Для того, чтобы выбрать тип (класс) модели, удовлетворяющей сформулированным требованиям, необходимо решить на какой форме информации эта модель будет основана: абсолютной, относительной или аналитической.

1.2.2.1.2. Выбор базовой численной меры

Абсолютная, относительная и аналитическая информация.

Менее знакомы специалисты с аналитической формой информации, примером которой является условные вероятности, стандартизированные статистические значения, эластичность и количество информации.

Очевидно, что и из относительной информации, взятой изолированно, вырванной из контекста, делать какие-либо обоснованные выводы не представляется возможным. Для того, чтобы о чем-то судить по процентам, нужен их сопоставительный анализ, т.е. анализ всего процентного распределения. Обычно для используется "база оценки", в качестве которой используется среднего по всей совокупности или "скользящее среднее" (нормативный подход: норма – среднее).

Аналитическая (сопоставительная) информация – это информация, содержащаяся в отношении вероятности (или процента) к некоторой базовой величине, например к средней вероятности по всей выборке. Аналитическими являются также стандартизированные величины в статистике и количество информации в теории информации.

Очевидно, именно аналитическая информация является наиболее кондиционной для употребления с той точки зрения, что позволяет непосредственно делать содержательные выводы об исследуемой предметной области (точнее будет сказать, что она сама и является выводом), тогда как для того, чтобы сделать аналогичные выводы на основе относительной, и особенно абсолютной информации требуется ее значительная предварительная обработка.

Выбор в качестве базовой численной меры количества информации

Как было показано в лекции 2, системный анализ представляет собой теоретический метод познания, т.е. информационный процесс, в котором поток информации направлен от познаваемого объекта к познающему субъекту. Процесс труда, напротив, представляет собой процесс, в котором поток информации направлен от субъекта к объекту. При этом информация передается по каналу связи, представляющему собой средства труда, и записывается в носитель информации (предмет труда), который в ходе этого процесса преобразуется в заранее заданную форму, т.е. в продукт труда. Таким образом, процесс труда по сути дела представляет собой информационный процесс, обратный по направлению потока информации процессу познания. Управление представляет собой процесс, на различных этапах которого выполняются функции, сходные с процессами труда (управляющее воздействие) и познания (обратная связь). По мнению автора, информационный подход к управлению является наиболее общим. Поэтому в качестве количественной меры взаимосвязи факторов и будущих состояний АОУ целесообразно использовать количество информации. Более подробное обоснование целесообразности выбора в качестве численной меры количества информации приведено в работе автора [64].

Однако, известно много различных информационных мер и, следовательно, возникает задача выбора одной из них, оптимальной по выбранным критериям. Различные выражения классической теории информации для количества информации: Хартли, Шеннона, Харкевича и др., учитывают различные аспекты информационного моделирования объектов (таблице 8):

Таблица 8 – СООТВЕТСТВИЕ ТРЕБОВАНИЯМ
ВЫРАЖЕНИЙ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ

– формула Хартли учитывает количество классов (мощность множества состояний объекта управления) но никак не учитывает их признаков или факторов, переводящих объект в эти состояния, т.е. содержит интегральное описание объектов;

– формула Шеннона основывается на учете признаков, т.е. основывается на дискретном описании объектов;

– формула Харкевича учитывает понятие цели и также как формула Шеннона основана на статистике признаков, но не учитывает мощности множества будущих состояний объекта управления, включающего целевые и другие будущие состояния объекта управления и также как формула Шеннона основывается на дискретном описании объектов.

Как видно из таблицы 8, классическая формула Харкевича по учитываемым критериям имеет преимущества перед классическими формулами Хартли и Шеннона, т.к. учитывает как факторы, так и понятие цели, ключевое для системного анализа, теории и практики управления (в т.ч. АСУ). Поэтому именно выражение для семантической целесообразности информации Харкевича взято за основу при выводе обобщающего выражения, удовлетворяющего всем предъявляемым требованиям.

1.2.2.1.3. Конструирование системной численной меры на основе базовой

Системное обобщение формулы Хартли для количества информации

Классическая формула Хартли имеет вид:

(3. 1)

Будем искать ее системное обобщение в виде:

(3. 2)

где:

W – количество чистых (классических) состояний системы.

j – коэффициент эмерджентности Хартли (уровень системной организации объекта, имеющего W чистых состояний);

Учитывая, что возможны смешанные состояния, являющиеся нелинейной суперпозицией или одновременной реализацией чистых (классических) состояний "из W по m", всего возможно состояний системы, являющихся сочетаниями классических состояний. Таким образом, примем за аксиому, что системное обобщение формулы Хартли имеет вид [64]:

(3. 3)

где: W – количество элементов в системе альтернативных будущих состояний АОУ (количество чистых состояний); m – сложность смешанных состояний АОУ; M – максимальная сложность смешанных состояний АОУ.

Выражение (1) дает количество информации в активной системе, в которой чистые и смешанные состояния равновероятны. Смешанные состояния активных систем, возникающие под действием системы нелинейно-взаимодействующих факторов, считаются такими же измеримыми, как и чистые альтернативные состояния, возникающие под действием детерминистских факторов. Так как , то при M=1 выражение (3.3) приобретает вид (3.1), т.е. выполняется принцип соответствия, являющийся обязательным для более общей теории.

Рассмотрим подробнее смысл выражения (3.3), представив сумму в виде ряда слагаемых:

(3. 4)

Первое слагаемое в (3.4) дает количество информации по классической формуле Хартли, а остальные слагаемые – дополнительное количество информации, получаемое за счет системного эффекта, т.е. за счет наличия у системы иерархической структуры или смешанных состояний. По сути дела эта дополнительная информация является информацией об иерархической структуре системы, как состоящей из ряда подсистем различных уровней сложности.

Например, пусть система состоит из W пронумерованных элементов 1-го уровня иерархии. Тогда на 2-м уровне иерархии элементы соединены в подсистемы из 2 элементов 1-го уровня, на 3-м – из 3, и т.д. Если выборка любого элемента равновероятна, то из факта выбора n-го элемента по классической формуле Хартли мы получаем количество информации согласно (3.1). Если же при этом известно, что данный элемент входит в определенную подсистему 2-го уровня, то это дает дополнительное количество информации, за счет учета второго слагаемого, поэтому общее количество получаемой при этом информации будет определяться выражением (3.4) уже с двумя слагаемыми (M=2). Если элемент одновременно входит в M подсистем разных уровней, то количество информации, получаемое о системе и ее подсистемах при выборке этого элемента определяется выражением (3.4). Так, если мы вытаскиваем кирпич из неструктурированной кучи, состоящей из 32 кирпичей, то получаем 5 бит информации, если же из этих кирпичей сложен дом, то при аналогичном действии мы получаем дополнительное количество информации о том, из каких части дома (подсистем различного уровня иерархии) вытащен этот кирпич. Действия каменщика, укладывающего кирпич на место, предусмотренное проектом, значительно выше по целесообразности, чем у грузчика, складывающего кирпичи в кучу. Учитывая, что при M=W:

(3. 5)

в этом случае получаем:

(3. 6)

Выражение (3.5) дает оценку максимального количества информации, которое может содержаться в элементе системы с учетом его вхождения в различные подсистемы ее иерархической структуры.

Однако реально в любой системе осуществляются не все формально возможные сочетания элементов 1-го уровня иерархии, т.к. существуют различные правила запрета, различные для разных систем. Это означает, что возможно множество различных систем, состоящих из одинакового количества тождественных элементов, и отличающихся своей структурой, т.е. строением подсистем различных иерархических уровней. Эти различия систем как раз и возникают благодаря различию действующих для них этих правил запрета. По этой причине систему правил запрета предлагается назвать информационным проектом системы. Различные системы, состоящие из равного количества одинаковых элементов (например, дома, состоящие из 20000 кирпичей), отличаются друг от друга именно по причине различия своих информационных проектов.

Из выражения (3.5) очевидно, что I быстро стремится к W:

(3. 7)

В действительности уже при W>4 погрешность выражения (3.5) не превышает 1% (таблица 9):

Таблица 9 – ЗАВИСИМОСТЬ ПОГРЕШНОСТИ
ВЫРАЖЕНИЯ (3.5) ОТ КОЛИЧЕСТВА КЛАССОВ W

График зависимости погрешности выражения (3.5) от количества классов W приведен на рисунке 24.

Рисунок 24. Зависимость погрешности приближенного выражения системного обобщения формулы Хартли от количества классов W

Приравняв правые части выражений (3.2) и (3.3):

(3. 8)

получим выражение для коэффициента эмерджентности Хартли (терм. авт.):

(3. 9)

Непосредственно из вида выражения для коэффициента эмерджентности Хартли (3.9) ясно, что он представляет собой относительное превышение количества информации о системе при учете системных эффектов (смешанных состояний, иерархической структуры ее подсистем и т.п.) над количеством информации без учета системности, т.е. этот коэффициент отражает уровень системности объекта.

С учетом выражения (3.9) выражение (3.2) примет вид:

(3. 10)

или при M=W и больших W, учитывая (3.4 – 3.6):

(3. 11)

Выражение (3.10) и представляет собой искомое системное обобщение классической формулы Хартли, а выражение (3.11) – его достаточно хорошее приближение при большом количестве элементов или состояний системы (W).

Коэффициент эмерджентности Хартли представляет собой относительное превышение количества информации о системе при учете системных эффектов (смешанных состояний, иерархической структуры ее подсистем и т.п.) над количеством информации без учета системности, т.е. этот коэффициент является аналитическим выражением для уровня системности объекта. Таким образом, коэффициент эмерджентности Хартли отражает уровень системности объекта и изменяется от 1 (системность минимальна, т.е. отсутствует) до W/Log₂W (системность максимальна). Очевидно, для каждого количества элементов системы существует свой максимальный уровень системности, который никогда реально не достигается из-за действия правил запрета на реализацию в системе ряда подсистем различных уровней иерархии.

Например: из 32 букв русского алфавита может быть образовано не осмысленных 6-буквенных слов, а значительно меньше. Если мы услышим одно из этих в принципе возможных слов, то получим не 5´6=30 информации, содержащейся непосредственно в буквах (в одной букве содержится Log₂32=5 бит), а 30+19,79=49,79 бит, т.е. в 1.66 раз больше. Это и есть уровень системности иерархического уровня 6-буквенных слов русского языка. Уровень системности русского языка, как системы, состоящей из слов длиной от одной до 6 букв, согласно выражения (3.9) с учетом (3.5), равен примерно 6,4. Но при этом еще не была учтена информация, содержащаяся в последовательности слов, в последовательности предложений и т.д.

Итак, в предложении сдержится значительно больше информации, чем в буквах, с помощью которых оно написано, т.к. кроме букв информацию содержат слова, сочетания слов, последовательность предложений и т.д.. Буквы образуют 1-й иерархический уровень языка, слова – 2-й, предложения – 3-й, абзацы – 4-й, параграфы – 5-й, главы – 6-й, произведения – 7-й. Теория Шеннона концентрирует основное внимание на рассмотрении 1-го уровня, т.е. рассматривает тексты, прежде всего, как последовательность символов. Но именно иерархическая организация, не учитываемая в теории Шеннона и отраженная в системной теории информации, обеспечивает языку его удивительную мощь, как средства отражения и моделирования реальности.

Аналогично и в генах, этих своеобразных "символах генома", содержится значительно больше информации о фенотипе, чем предполагается в классической генетике Менделя, т.к. гены образуют ансамбли различных уровней иерархии в зависимости от влияния среды и технологий управления (явление адаптивности системы "генотип-среда", Драгавцев В.А., 1993). Если ген уподобить букве алфавита, а смысл фразы – фенотипическому признаку, то можно сказать, что возможно очень большое количество фраз с одним и тем же смысловым содержанием (тогда как в классической генетике считалось, что признак соответствует гену, хотя есть и такие). После расшифровки генома человека мы настолько же приблизились к его пониманию, как изучивший русскую или немецкую азбуку англичанин, не знающий этих языков, приблизился к чтению в оригинале и пониманию содержания "Войны и Мира" Льва Толстого или "Феноменологии Духа" Георга В.Ф.Гегеля.

На уровне слов верхняя оценка уровня системности русского языка с учетом (3.5) составляет огромную величину: 2616,48 (предполагается, что в русском языке 40000 слов и предложения могут иметь любую длину). Необходимо отметить, что правила запрета на порядок слов в русском языке значительно слабее, чем, например в английском, поэтому в русском языке возможно гораздо больше грамматически правильных и несущих различную информацию предложений из одних и тех же слов, чем в английском. Это значит, что уровень системности русского языка на уровне предложений, по-видимому, значительно превосходит уровень системности английского языка. При длине предложения до 2-х слов системность русского языка на уровне предложений согласно (3.9) составляет: 52330916.

Анализ выражения (3.9) показывает, что при М=1 оно преобразуется в (3.1), т.е. выполняется принцип соответствия. При М>1 количество информации в соответствии с системной теорией информации (СТИ) (3.9) будет превосходить количество информации, рассчитанное по классической теории информации (КТИ) (3.1). Непосредственно из выражения (3.2) получаем:

(3. 12)

Первое слагаемое в выражении (3.12) отражает количество информации, согласно КТИ, а второе – СТИ, т.е. доля системной информации.

Представляет несомненный интерес исследование закономерностей изменения доли системной информации в поведении элемента системы в зависимости от количества классов W и сложности смешанных состояний M.

В таблице 10 приведены результаты численных расчетов в соответствии с вы ражением (3.9). Сводные данные из таблицы 10 приведены в таблице 11, а в графическом виде они представлены на рисунке 25.

Таблица 10 – ЗАВИСИМОСТЬ I(W,M) ОТ КОЛИЧЕСТВА КЛАССОВ W И СЛОЖНОСТИ СМЕШАННЫХ СОСТОЯНИЙ М

Таблица 11 – ЗАВИСИМОСТЬ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ I(W,M) ОТ СЛОЖНОСТИ СМЕШАННЫХ СОСТОЯНИЙ M ДЛЯ РАЗЛИЧНОГО КОЛИЧЕСТВА КЛАССОВ W

Рисунок 25. Зависимость количества информации I(W,M)
от сложности смешанных состояний M
для разного количества классов W

Рост количества информации в СТИ по сравнению с КТИ обусловлен системным эффектом (эмерджентностью), который связан с учетом смешанных состояний, возникающих путем одновременной реализации (суперпозиции) нескольких чистых (классических) состояний под действием системы нелинейно-взаимодействующих недетерминистских факторов. Выражение (3.9) дает максимальную возможную оценку количества информации, т.к. могут существовать различные правила запрета на реализацию тех или иных смешанных состояний.

Фактически это означает, что в СТИ множество возможных состояний объекта рассматривается не как совокупность несвязанных друг с другом состояний, как в КТИ, а как система, уровень системности которой как раз и определяется коэффициентом эмерджентности Хартли j (3.9), являющегося монотонно возрастающей функцией сложности смешанных состояний M. Следовательно, дополнительная информация, которую мы получаем из поведения объекта в СТИ, по сути дела является информацией о системе всех возможных состояний объекта, элементом которой является объект в некотором данном состоянии.

Гипотеза о законе возрастания эмерджентности и следствия из него

Численные расчеты и аналитические выкладки в соответствии с СТИ показывают, что при возрастании количества элементов в системе доля системной информации в поведении ее элементов возрастает. Это обнаруженное нами новое фундаментальное свойство систем предлагается назвать законом возрастания эмерджентности.

Закон возрастания эмерджентности: "Чем больше элементов в системе, тем большую долю содержащейся в ней информации составляет информация, содержащаяся во взаимосвязях ее элементов".

На рисунках 26 и 27 приведены графики скорости и ускорения возрастания эмерджентности в зависимости от количества элементов W в системе.


Рисунок 26. Возрастание доли системной информации в поведении элемента системы при увеличении количества элементов W	Рисунок 27. Ускорение возрастания доли системной информации в поведении элемента системы от количества элементов W

Более детальный анализ предполагаемого закона возрастания эмерджентности с использованием конечных разностей первого и второго порядка (таблица 11) показывает, что при увеличении количества элементов в системе доля системной информации в ней возрастает с ускорением, которое постепенно уменьшается. Это утверждение будем называть леммой 1.

Продолжим анализ закона возрастания эмерджентности. Учитывая, что:

выражение (3.3) принимает вид:

(3. 13)

где: 1<=М<=W.

и учитывая, что Log₂1=0, выражение (3.13) приобретает вид:

(3. 14)

Где введены обозначения:

(3. 15)

С учетом (3.14) выражение (3.9) для коэффициента эмерджентности Хартли приобретает вид:

Заменяя в (3.13) факториал на Гамма-функцию, получаем обобщение выражения (3.3) на непрерывный случай:

Или окончательно:

(3. 16)

Для непрерывного случая обозначения (3.15) принимают вид:

(3. 17)

Учитывая выражения (3.9) и (3.16) получим выражение для коэффициента эмерджентности Хартли для непрерывного случая:

И окончательно для непрерывного случая:

(3. 18)

Анализируя выражения (3.14) и (3.16) видим, что количество информации, получаемое при выборке из системы некоторого ее элемента, состоит из двух слагаемых:

1) I(W), зависящего только от количества элементов в системе W (первое слагаемое);

2) I(W, M), зависящего как от количества элементов в системе W, так и от максимальной сложности, т.е. связности элементов подсистем M между собой (второе слагаемое).

Этот результат позволяет высказать гипотезы "О природе сложности системы" и "О видах системной информации":

– сложность системы определяется количеством содержащейся в ней информации;

– системная информация включает две составляющих: зависящее от количества элементов системы и зависящее также от характера взаимосвязей между элементами.

Изучим какой относительный вклад вносит каждое слагаемое в общее количество информации системы в зависимости от числа элементов в системе W и сложности подсистем M. Результаты численных расчетов показывают, что чем выше уровень системности, тем большая доля информации системы содержится во взаимосвязях ее элементов, и чем меньше элементов с системе, тем быстрее возрастает доля информации, содержащейся во взаимосвязях элементов при возрастании уровня системности. Эти утверждения будем рассматривать как леммы 2 и 3. Таким образом полная формулировка гипотезы о законе возрастания эмерджентности с гипотезой о видах информации в системе и тремя леммами приобретает вид:

ГИПОТЕЗА О ЗАКОНЕ ВОЗРАСТАНИЯ ЭМЕРДЖЕНОСТИ: "Чем больше элементов в системе, тем большую долю содержащейся в ней информации составляет информация, содержащаяся во взаимосвязях ее элементов" (рисунок 28).

Рисунок 28. Закон возрастания эмерджентности

Гипотеза 1: "О природе сложности системы": сложность системы определяется количеством содержащейся в ней информации.

Гипотеза 2: "О видах системной информации": системная информация включает две составляющие:

– зависящую от количества элементов системы;

– зависящую как от количества элементов системы, так и от сложности взаимосвязей между ними.

Лемма-1: при увеличении количества элементов в системе доля системной информации в ней возрастает с ускорением, которое постепенно уменьшается.

Лемма-2: чем выше уровень системности, тем большая доля информации системы содержится во взаимосвязях ее элементов.

Лемма-3: чем меньше элементов в системе, тем быстрее возрастает доля информации, содержащейся во взаимосвязях элементов при возрастании уровня системности.

Системное обобщение классической формулы Харкевича, как количественная мера знаний

Это обобщение представляет большой интерес, в связи с тем, что А.Харкевич впервые ввел в теорию информации понятие цели. Он считал, что количество информации, сообщенное объекту, можно измерять по изменению вероятности достижения цели этим объектом за счет использования им этой информации.

Рассмотрим таблицу 12, в которой столбцы соответствуют будущим состояниям АОУ (целевым и нежелательным), а строки факторам, характеризующим объект управления, управляющую систему и окружающую среду.

Таблица 12 – МАТРИЦА АБСОЛЮТНЫХ ЧАСТОТ

Классическая формула А.Харкевича имеет вид:

(3. 19)

где:

– W – количество классов (мощность множества будущих состояний объекта управления)

– M – максимальный уровень сложности смешанных состояний объекта управления;

– индекс i обозначает фактор: 1£ i £ M;

– индекс j обозначает класс: 1£ j £ W;

– P_ij – вероятность достижения объектом управления j-й цели при условии сообщения ему i-й информации;

– P_j – вероятность самопроизвольного достижения объектом управления j-й цели.

Ниже глобальные параметры модели W и M в выражениях для I опускаются, т.к. они являются константами для конкретной математической модели СК-анализа.

Однако: А.Харкевич в своем выражении для количества информации не ввел зависимости количества информации, от мощности пространства будущих состояний объекта управления, в т.ч. от количества его целевых состояний. Вместе с тем, один из возможных вариантов учета количества будущих состояний объекта управления обеспечивается классической и системной формулами Хартли (3.1) и (3.9); выражение (3.19) при подстановке в него реальных численных значений вероятностей P_ij и P_j не дает количества информации в битах; для выражения (3.19) не выполняется принцип соответствия, считающийся обязательным для обобщающих теорий. Возможно, в этом состоит одна из причин слабого взаимодействия между классической теорией информации Шеннона и семантической теорией информации.

Чтобы снять эти вопросы, приближенно выразим вероятности P_ij, P_i и P_j через частоты:

(3. 20)

В (3.20) использованы обозначения:

N_ij – суммарное количество наблюдений факта: "действовал i-й фактор и объект перешел в j-е состояние";

N_j – суммарное количество встреч различных факторов у объектов, перешедших в j-е состояние;

N_i – суммарное количество встреч i-го фактора у всех объектов;

N – суммарное количество встреч различных факторов у всех объектов.

Подставим в выражение (3.19) значения для P_ij и P_j из (3.20):

(3. 21)

Введем коэффициент эмерджентности Y в модифицированную формулу А.Харкевича:

(3. 22)

где: Y – коэффициент эмерджентности Харкевича (как будет показано выше, он определяет степень детерминированности объекта с уровнем системной организации j, имеющего W чистых состояний, на переходы в которые оказывают влияние M факторов, о чем в модели накоплено N фактов).

Известно, что классическая формула Шеннона для количества информации для неравновероятных событий преобразуется в формулу Хартли при условии, что события равновероятны, т.е. удовлетворяет фундаментальному принципу соответствия [64].

Естественно потребовать, чтобы и обобщенная формула Харкевича также удовлетворяла аналогичному принципу соответствия, т.е. преобразовывалась в формулу Хартли в предельном случае, когда каждому классу (состоянию объекта) соответствует один признак (фактор), и каждому признаку – один класс, и эти классы (а, значит и признаки), равновероятны. Иначе говоря факторов столько же, сколько и будущих состояний объекта управления, все факторы детерминистские, а состояния объекта управления – альтернативные, т.е. каждый фактор однозначно определяет переход объекта управления в определенное состояние.

В этом предельном случае отпадает необходимость двухвекторного описания объектов, при котором 1-й вектор (классификационный) содержит интегральное описание объекта, как принадлежащего к определенным классам, а 2-й вектор (описательный) – дискретное его описание, как имеющего определенные атрибуты. Соответственно, двухвекторная модель, предложенная в данной работе, преобразуется в "вырожденный" частный случай – стандартную статистическую модель. В этом случае количество информации, содержащейся в признаке о принадлежности объекта к классу является максимальным и равным количеству информации, вычисляемому по системной формуле Хартли (3.9).

Таким образом при взаимно-однозначном соответствии классов и признаков:

(3. 23)

формула А.Харкевича (3.13) приобретает вид:

(3. 24)

откуда:

(3. 25)

или, учитывая выражение для коэффициента эмерджентности Хартли (3.8):

(3. 26)

Смысл коэффициента эмерджентности Харкевича (3.25) проясняется, если учесть, что при количестве состояний системы W равном количеству фактов N о действии на эту систему различных факторов он равен 1. В этом случае факторы однозначно определяют состояния объекта управления, т.е. являются детерминистскими. Если же количество фактов N о действии на эту систему различных факторов превосходит количество ее состояний W, что является гораздо более типичным случаем, то этот коэффициент меньше 1. По-видимому, это означает, что в этом случае факторы как правило не однозначно (и не так жестко как детерминистские) определяют поведение объекта управления, т.е. являются статистическими.

Таким образом, коэффициент эмерджентности Харкевича Y изменяется от 0 до 1 и определяет степень детерминированности системы:

– Y=1 соответствует полностью детерминированной системе, поведение которой однозначно определяется действием минимального количества факторов, которых столько же, сколько состояний системы;

– Y=0 соответствует полностью случайной системе, поведение которой никак не зависит действия факторов независимо от их количества;

– 0<Y<1 соответствуют большинству реальных систем поведение которых зависит от многих факторов, число которых превосходит количество состояний системы, причем ни одно из состояний не определяется однозначно никакими сочетаниями действующих факторов (рисунок 29):

Рисунок 29. Интерпретация коэффициентов эмерджентности СТИ

Из выражения (3.25) видно, что в частном случае, когда реализуются только чистые состояния объекта управления, т.е. M=1, коэффициент эмерджентности А.Харкевича приобретает вид:

(3. 27)

Подставив коэффициент эмерджентности А.Харкевича (3.25) в выражение (3.22), получим:

или окончательно:

(3. 28)

Из вида выражения (3.25) для Y очевидно, что увеличение уровня системности влияет на семантическую информационную модель (3.28) аналогично повышению уровня детерминированности системы: понижение уровня системности, также как и степени детерминированности системы приводит к ослаблению влияния факторов на поведение системы, т.е. к понижению управляемости системы за счет своего рода "инфляции факторов".

Например: управлять толпой из 1000 человек значительно сложнее, чем воздушно-десантным полком той же численности. Процесс превращения 1000 новобранцев в воздушно-десантный полк это и есть процесс повышения уровня системности и степени детерминированности системы. Этот процесс включает процесс иерархического структурирования (на отделения, взвода, роты, батальоны), а также процесс повышения степени детерминированности команд, путем повышения "степени беспрекословности" их исполнения. Оркестр, настраивающий инструменты, также весьма существенно отличается от оркестра, исполняющего произведение под управлением дирижера.

Необходимо отметить, что при повторном использовании той же самой обучающей выборки степень детерминированности модели уменьшается. Очевидно, с формальной математической точки зрения этого явления можно избежать, если перед расчетом информативностей признаков делить абсолютные частоты на количество объектов обучающей выборки.

С использованием выражения (3.28) непосредственно из матрицы абсолютных частот (таблица 12) рассчитывается матрица информативностей (таблица 13), содержащая связи между факторами и будущими состояниями АОУ и имеющая много различных интерпретаций и играющая основополагающую роль в данном исследовании.

Таблица 13 – МАТРИЦА ИНФОРМАТИВНОСТЕЙ

Из рассмотрения основополагающего выражения (3.28) видно, что:

1. При выполнении условий взаимно-однозначного соответствия классов и признаков (3.23) первое слагаемое в выражении (3.28) обращается в ноль и при всех реальных значениях входящих в него переменных оно отрицательно.

2. Выражение (3.28) является нелинейной суперпозицией двух выражений: системного общения формулы Хартли (второе слагаемое), и первого слагаемого, которое имеет вид формулы Шеннона для плотности информации и отличается от него тем, что выражение под логарифмом находится в степени, которая совпадает с коэффициентом эмерджентности Харкевича, а также способом взаимосвязи входящих в него абсолютных частот с вероятностями.

Это дает основание предположить, что первое слагаемое в выражении (3.28) является одной из форм системного обобщения выражения Шеннона для плотности информации:

(3. 29)

Поэтому вполне оправданным будет назвать степень в (3.29) коэффициентом эмерджентности Шеннона-Харкевича.

Генезис системной (эмерджентной) теории информации

Полученное системное обобщение формулы Харкевича (3.28) учитывает как взаимосвязь между признаками (факторами) и будущими, в т.ч. целевыми состояниями объекта управления, так и мощность множества будущих состояний объекта управления. Кроме того она объединяет возможности интегрального и дискретного описания объектов, учитывает уровень системности и степень детерминированности описываемой системы (таблица 14):

Таблица 14 – СООТВЕТСТВИЕ ТРЕБОВАНИЯМ ФОРМУЛ
"КТИ / СТИ"

При этом факторами являются управляющие факторы, т.е. управления со стороны системы управления, факторы окружающей среды, а также факторы, характеризующие текущее и прошлые состояния объекта управления. Все это делает полученное выражение (3.28) оптимальным по сформулированным критериям для целей построения содержательных информационных моделей активных объектов управления и для применения для синтеза адаптивных систем управления (см. диаграмму: "Генезис системного обобщения формулы Харкевича для количества информации", рисунок 30).

Рисунок 30. Генезис системной (эмерджентной) теории информации

Итак, различные выражения классической теории информации для количества информации: Хартли, Шеннона и Харкевича учитывают различные аспекты информационного моделирования объектов.

Полученное системное обобщение формулы А.Харкевича (3.28) учитывает как взаимосвязь между признаками (факторами) и будущими, в т.ч. целевыми состояниями объекта управления, так и мощность множества будущих состояний. Кроме того она объединяет возможности интегрального и дискретного описания объектов, учитывает уровень системности и степень детерминированности системы.

Различие между классическим понятием информации и его предложенным системным обобщением определяется различием между понятиями множества и системы, на основе которых они сформированы. Система при этом рассматривается как множество элементов, объединенных определенными видами взаимодействия ради достижения некоторой общей цели.

Все это делает полученное выражение (3.28) оптимальным по сформулированным критериям для целей построения содержательных информационных моделей активных объектов управления и для применения для синтеза рефлексивных АСУ активными объектами.

1.2.2.2. Семантическая информационная модель СК-анализа

Основная проблема, решаемая в аналитической модели: выбор способа вычисления весовых коэффициентов, отражающих степень и характер влияния факторов на переход активного объекта управления в различные состояния.

Основное отличие предлагаемого подхода от методов обобщения экспертных оценок состоит в том, что в предлагаемом подходе от экспертов требуется лишь само решение, а весовые коэффициенты автоматически подбираются в соответствии с моделью таким образом, что в сходных случаях будут приниматься решения, аналогичные предлагаемым экспертами. В традиционных подходах от экспертов требуют либо самих весовых коэффициентов, либо правил принятия решения (продукций).

1.2.2.2.1. Формализм динамики взаимодействующих семантических информационных пространств. Двухвекторное представление данных.

Не всегда и не все классы являются атрибутами, также не всегда и не все атрибуты являются классами по смыслу (в данной модели это может быть так в многослойной нейронной сети) Поэтому традиционное представление данных в форме одной матрицы с одинаковыми строками и столбцами представляется нецелесообразным и предлагается более общее – двухвекторное представление. В предлагаемой математической модели формальное описание объекта представляет собой совокупность его интенсионального и экстенсионального описаний.

Интенсиональное (дискретное) описание – это последовательность информативностей (но не кодов) тех и только тех признаков, которые реально фактически встретились у данного конкретного объекта.

Экстенсиональное (континуальное) описание состоит из информативностей (но не кодов) тех классов распознавания, для формирования образов которых по мнению экспертов целесообразно использовать интенсиональное описание данного конкретного объекта.

Именно взаимодействие и взаимная дополнительность этих двух взаимоисключающих видов описания объектов формирует то, что психологи, логики и философы называют "смысл".

Таким образом, формальное описание объекта в предлагаемой модели состоит из двух векторов. Первый вектор описывает к каким обобщенным категориям (классам распознавания) относится объект с точки зрения экспертов (вектор субъективной, смысловой, человеческой оценки). Второй же вектор содержит информацию о том, какими признаками обладает данный объект (вектор объективных характеристик). Необходимо особо подчеркнуть, что связь этих двух векторов друг с другом имеет вообще говоря не детерминистский, а вероятностный, статистический характер.

Если объект описан обоими векторами, то это описание можно использовать для формирования обобщенных образов классов распознавания, а также для проверки степени успешности выполнения этой задачи.

Если объект описан только вторым вектором – вектором признаков, то его можно использовать только для решения задачи распознавания (идентификации), которую можно рассматривать как задачу восстановления вектора классов данного объекта по его известному вектору признаков.

Предлагаемая модель удовлетворяет принципу соответствия, т.е. в ней одновекторный вариант описания предметной области получается как некоторое подмножество из возможных в ней вариантов, определяемое двумя ограничениями:

– справочник классов распознавания тождественно совпадает со справочником признаков;

– наличие какого-либо признака у объекта обучающей выборки однозначно (детерминистским образом) определяет принадлежность этого объекта к соответствующему классу распознавания (взаимно-однозначное соответствие классов и признаков).

Очевидно, эти ограничения приводят и к соответствующим ограничениям, накладываемым в свою очередь на варианты обработки информации и анализа данных в подобных системах.

Если говорить конкретнее, такая модель данных стирает различие между атрибутами и классами и не позволяет решать ряд задач, в которых эта абстракция является недопустимым упрощением. Эти задачи будут подробнее рассмотрены ниже.

Семантические пространства классов и атрибутов

Наглядно модель данных целесообразно представить себе в виде двух взаимосвязанных фазовых (т.е. абстрактных) пространств, в первом из которых осями координат служат шкалы атрибутов (пространство атрибутов), а во втором – шкалы классов (пространство классов).

В пространстве атрибутов векторами являются объекты обучающей выборки и обобщенные образы классов. Вектор класса представляет собой массив координат в фазовом пространстве, каждый элемент массива, т.е. координата, соответствует определенному атрибуту, а значение этой координаты – весовому коэффициенту, отражающему количество информации, содержащееся в факте наблюдения данного атрибута у объекта о принадлежности этого объекта к данному классу.

В пространстве классов векторами являются атрибуты. Вектор атрибута представляет собой массив координат в фазовом пространстве, каждый элемент массива, т.е. координата, соответствует определенному классу, а значение этой координаты – весовому коэффициенту, отражающему количество информации, содержащееся в факте наблюдения объекта данного класса о том, что у этого объекта будет определенный атрибут.

Таким образом, выбор смысла и математической формы значений весовых коэффициентов в виде количества информации вводит метрику в этих фазовых пространствах. Поэтому данные пространства являются нелинейными самосогласованными пространствами. Ясно, что линейная разделяющая функция в нелинейном пространстве является нелинейной функцией в линейном пространстве. Самосогласованность семантических пространств означает, что любое изменение одной координаты в общем случае связано с изменением всех остальных. Нелинейность и самосогласованность самым существенным образом отличает предложенные семантические информационные пространства классов и атрибутов от линейного семантического пространства, используемого в основном в психодиагностике [32], в котором осями являются признаки (шкалы), а значениями координат по осям являются непосредственно градации признаков.

Однако этого недостаточно. Чтобы над векторами в фазовых пространствах можно было корректно выполнять стандартные операции сложения, вычитания, скалярного и векторного умножения, выполнять преобразования системы координат, переход от одной системы координат к другой, и вообще применять аппарат линейной алгебры и аналитической геометрии, что представляет большой научный и практический интерес и является очень актуальным, необходимо корректно ввести в этих пространствах системы координат т.е. системы отсчета, удовлетворяющие определенным требованиям.

Требования к системам координат, свойства векторов классов и атрибутов, решение проблемы снижения размерности описания и ортонормирования

В качестве осей координат пространства атрибутов целесообразно выбрать вектора атрибутов, обладающие следующими свойствами:

1. Их должно быть минимальное количество, достаточное для полного описания предметной области.

2. Эти вектора должны пересекаться в одной точке.

3. Значения координат вектора должны измеряться в одной единице измерения, т.е. должны быть сопоставимы.

Для выполнения первого требования необходимо, чтобы математическая форма и смысл весовых коэффициентов были выбраны таким образом, чтобы модули векторов атрибутов в пространстве классов были пропорциональны их значимости для решения задач идентификации, прогнозирования и управления. Причем наиболее значимые вектора атрибутов не должны коррелировать друг с другом, т.е. должны быть ортонормированны. В этом случае при удалении векторов с минимальными модулями автоматически останутся наиболее значимые практически ортонормированные вектора, которые можно принять за базисные, т.е. в качестве осей системы координат.

Второе требование означает, что минимальное расстояние между этими векторами в пространстве классов должно быть равно нулю.

Третье требование предполагает соответствующий выбор математической формы для значений координат.

Эти идеальные требования практически никогда не будут соблюдаться на практике с абсолютной точностью. Однако этого и не требуется. Достаточно, чтобы реально выбранные в качестве базисных атрибуты отображались в пространстве классов векторами, для которых эти требования выполняются с точностью, достаточной для применения соответствующих математических моделей и математического аппарата на практике.

Аналогично обстоит дело и с минимизацией размерности пространства классов. В качестве базисных могут выбраны вектора классов, имеющие максимальную длину и взаимно (попарно) ортонормированные.

Очевидно, задача выбора базисных векторов имеет не единственное решение, т.е. может существовать несколько систем таких векторов, которые можно рассматривать как результат действия преобразований системы координат, состоящих из смещений и поворотов.

1.2.2.2.2. Применение классической теории информации К.Шеннона для расчета весовых коэффициентов и мер сходства

Формально, распознавание есть не что иное, как принятие решения о принадлежности распознаваемого объекта или его состояния к определенному классу (классам) [9, 92]. Из этого следует внутренняя и органичная связь методов распознавания образов и принятия решений. Аналитический обзор позволяет сделать вывод, что наиболее глубокая основа этой связи состоит в том, что и распознавание образов, и принятие решений есть прежде всего снятие неопределенности. Распознавание снимает неопределенность в вопросе о том, к какому классу относится распознаваемый объект. Если до распознавания существовала неопределенность в вопросе о том, к какому классу относится распознаваемый объект или его состояние, то в результате распознавания эта неопределенность уменьшается, причем возможно и до нуля (когда объект идентифицируется однозначно). Принятие решения (выбор) также снимает неопределенность в вопросе о том, какое из возможных решений будет принято, если существовало несколько альтернативных вариантов решений и принимается одно из них.

Для строгого исследования процессов снятия неопределенности оптимальным является применение аппарата теории информации, которая как бы специально создана для этой цели. Из этого непосредственно следует возможность применения методов теории информации для решения задач распознавания и принятия решений в АСУ. Таким образом, теория информации может рассматриваться как единая основа методов распознавания образов и принятия решений.

Формальная постановка задачи

В рефлексивных АСУ активными объектами модели распознавания образов и принятия решений применимы в подсистемах идентификации состояния АОУ и выработки управляющего воздействия: идентификация состояния АОУ представляет собой принятие решения о принадлежности этого состояния к определенной классификационной категории (задача распознавания); выбор многофакторного управляющего воздействия из множества возможных вариантов представляет собой принятие решения (обратная задача распознавания).

Распознавание образов есть принятие решения о принадлежности объекта или его состояния к определенному классу. Если до распознавания существовала неопределенность в вопросе о том, к какому классу относится распознаваемый объект или его состояние, то в результате распознавания эта неопределенность уменьшается, в том числе может быть и до нуля (когда объект идентифицируется однозначно). Из данной постановки непосредственно следует возможность применения методов теории информации для решения задач распознавания образов и принятия решений в АСУ.

Информация как мера снятия неопределенности

Как было показано выше, теория информация применима в АСУ для решения задач идентификации состояния сложного объекта управления (задача распознавания) и принятия решения о выборе многофакторного управляющего воздействия (обратная задача распознавания).

Так в результате процесса познания уменьшается неопределенность в наших знаниях о состоянии объекта познания, а в результате процесса труда (по сути управления) – уменьшается неопределенность поведения продукта труда (или объекта управления). В любом случае количество переданной информации представляет собой количественную меру степени снятия неопределенности.

Процесс получения информации можно интерпретировать как изменение неопределенности в вопросе о том, от какого источника отправлено сообщение в результате приема сигнала по каналу связи. Подробно данная модель приведена в работе [64].

Количество информации в индивидуальных событиях и лемма Неймана–Пирсона

В классическом анализе Шеннона идет речь лишь о передаче символов по одному информационному каналу от одного источника к одному приемнику. Его интересует прежде всего передача самого сообщения.

В данном исследовании ставится другая задача: идентифицировать информационный источник по сообщению от него. Поэтому метод Шеннона был обобщен путем учета в математической модели возможности существования многих источников информации, о которых к приемнику по зашумленному каналу связи приходят не отдельные символы–признаки, а сообщения, состоящие из последовательностей символов (признаков) любой длины.

Следовательно, ставится задача идентификации информационного источника по сообщению от него, полученному приемником по зашумленному каналу. Метод, являющийся обобщением метода К.Шеннона, позволяет применить классическую теорию информации для построения моделей систем распознавания образов и принятия решений, ориентированных на применение для синтеза адаптивных АСУ сложными объектами.

Для решения поставленной задачи необходимо вычислять не средние информационные характеристики, как в теории Шеннона, а количество информации, содержащееся в конкретном i–м признаке (символе) о том, что он пришел от данного j–го источника информации. Это позволит определить и суммарное количество информации в сообщении о каждом информационном источнике, что дает интегральный критерий для идентификации или прогнозирования состояния АОУ.

Логично предположить, что среднее количество информации, содержащейся в системе признаков о системе классов

(3. 30)

является ничем иным, как усреднением (с учетом условной вероятности наблюдения) "индивидуальных количеств информации", которые содержатся в конкретных признаках о конкретных классах (источниках), т.е.:

(3. 31)

Это выражение определяет так называемую "плотность информации", т.е. количество информации, которое содержится в одном отдельно взятом факте наблюдения i–го символа (признака) на приемнике о том, что этот символ (признак) послан j–м источником.

Если в сообщении содержится M символов, то суммарное количество информации о принадлежности данного сообщения j–му информационному источнику (классу) составляет:

(3. 32)

Необходимо отметить, что применение сложения в выражении (3.43) является вполне корректным и оправданным, так как информация с самого начала вводилась как аддитивная величина, для которой операция сложения является корректной.

Преобразуем выражение (3.50) к виду, более удобному для практического применения (численных расчетов). Для этого выразим вероятности встреч признаков через частоты их наблюдения:

(3. 33)

Подставив (3.44) в (3.25), получим:

(3. 34)

Если ранжировать классы в порядке убывания суммарного количества информации о принадлежности к ним, содержащейся в данном сообщении (т.е. описании объекта), и выбирать первый из них, т.е. тот, о котором в сообщении содержится наибольшее количество информации, то мы получим обоснованную статистическую процедуру, основанную на классической теории информации, оптимальность которой доказывается в фундаментальной лемме Неймана–Пирсона [148].

Сравнивая выражения (3.34) и (3.28) видим, что в системное обобщенное формулы Харкевича входит слагаемое, сходное с выражением Шеннона для плотности информации. Различия состоят в том, что в выражении (3.28) это слагаемое возведено в степень, имеющую смысл коэффициента эмерджентности Харкевича. Необходимо отметить, что значения частот в этих формулах связаны с вероятностями несколько различным образом (выражения 3.20 и 3.33).

Таким образом, распознавание образов есть принятие решения о принадлежности объекта или его состояния к определенному классу. Если до распознавания существовала неопределенность в вопросе о том, к какому классу относится распознаваемый объект или его состояние, то в результате распознавания эта неопределенность уменьшается, в том числе может быть и до нуля. Понятие информации может быть определено следующим образом: "Информация есть количественная мера степени снятия неопределенности". Количество информации является мерой соответствия распознаваемого объекта (его состояния) обобщенному образу класса.

Количество информации имеет ряд вполне определенных свойств. Эти свойства позволяют ввести понятие "количество информации в индивидуальных событиях", которое является весьма перспективным для применения в системах распознавания образов и поддержки принятия решений.

1.2.2.2.3. Математическая модель метода распознавания образов и принятия решений, основанного на системной теории информации

Формальная постановка основной задачи рефлексивной АСУ активными объектами и ее декомпозиция

Рассмотрим некоторые основные понятия, необходимые для дальнейшего изложения. При этом будут использованы как литературные данные, так и результаты, полученные в предыдущих главах данной работы.

Принятие решения в АСУ – это выбор некоторого наиболее предпочтительного управляющего воздействия из исходного множества всех возможных управляющих воздействий, обеспечивающего наиболее эффективное достижение целей управления. В результате выбора неопределенность исходного множества уменьшается на величину информации, которая порождается самим актом выбора [64]. Следовательно, теория информации может быть применена как для идентификации состояний объекта управления, так и для принятия решений об управляющих воздействиях в АСУ.

Модель АСУ включает в себя: модель объекта управления, модель управляющей подсистемы, а также модель внешней среды. Управляющая подсистема реализует следующие функции: идентификация состояния объекта управления, выработка управляющего воздействия, реализация управляющего воздействия.

С позиций теории информации сложный объект управления (АОУ) может рассматриваться как шумящий (определенным образом) информационный канал, на вход которого подаются входные параметры , представляющие собой управляющие воздействия, а также факторы предыстории и среды, а на выходе фиксируются выходные параметры , связанные как с входными параметрами, так и с целевыми и иными состояниями объекта управления.

Одной из основных задач АСУ является задача принятия решения о наиболее эффективном управляющем воздействии. В терминах теории информации эта задача формулируется следующим образом: зная целевое состояние объекта управления, на основе его информационной модели определить такие входные параметры , которые с учетом предыстории и актуального состояния объекта управления, а также влияния среды с наибольшей эффективностью переведут его в целевое состояние, характеризующееся выходными параметрами .

С решением этой задачи тесно связана задача декодирования теории информации: "По полученному в условиях помех сообщению определить, какое сообщение было передано" [176]. Для решения данной задачи используются коды, корректирующие ошибки, а в более общем случае, - различные методы распознавания образов.

Учитывая вышесказанное, предлагается рассматривать принятие решения об управляющем воздействии в АСУ как решение обратной задачи декодирования, которая формулируется следующим образом: "Какое сообщение необходимо подать на вход зашумленного канала связи, чтобы на его выходе получить заранее заданное сообщение". Данная задача решается на основе математической модели канала связи.

Декомпозиция основной задачи в ряд частных подзадач

Построение аналитической модели АОУ затруднено из-за отсутствия или недостатка априорной информации об объекте управления, а также из-за ограниченности и сложности используемого математического аппарата. В связи с этим предлагается путь решения данной проблемы, состоящий в поэтапном решении следующих задач:

1–я задача: разработать абстрактную модель более общего класса (содержательную информационную);

2–я задача: обучить абстрактную информационную модель путем учета информации о реальном поведении АОУ, поступающей в процессе экспериментальной эксплуатации АСУ; на этом этапе адаптируется и конкретизируется абстрактная модель АОУ, т.е. в ней все более точно отражаются взаимосвязи между входными параметрами и состояниями АОУ;

3–я задача: на основе конкретной содержательной информационной модели разработать алгоритмы решения следующих задач АСУ:

3.1. Расчет влияния факторов на переход АОУ в различные возможные состояния (обучение, адаптация).

3.2. Прогнозирование поведения АОУ при конкретном управляющем воздействии и выработка многофакторного управляющего воздействия (основная задача АСУ).

3.3. Выявление факторов, вносящих основной вклад в детерминацию состояния АОУ; контролируемое удаление второстепенных факторов с низкой дифференцирующей способностью, т.е. снижение размерности модели при заданных ограничениях.

3.4. Сравнение влияния факторов. Сравнение состояний АОУ.

Сформулируем предлагаемую абстрактную модель АОУ, опишем способ ее конкретизации и приведем алгоритмы решения задач адаптивных АСУ АОУ на основе данной модели.

Решение задачи 1: "Синтез семантической информационной модели активного объекта управления"

Исходные данные для выявления взаимосвязей между факторами и состояниями объекта управления предлагается представить в виде корреляционной матрицы – матрицы абсолютных частот (таблица 15):

Таблица 15 – МАТРИЦА АБСОЛЮТНЫХ ЧАСТОТ

В этой матрице в качестве классов (столбцов) приняты будущие состояния объекта управления, как целевые, так и нежелательные, а в качестве атрибутов (строк) – факторы, которые разделены на три основных группы, математически обрабатываемые единообразно: факторы, характеризующие текущее и прошлые состояния объекта управления; управляющие факторы системы управления; факторы, характеризующие прошлые, текущее и прогнозируемые состояния окружающей среды. Отметим, что форма таблицы 15 является универсальной формой представления и обобщения фактов – эмпирических данных в единстве их дискретного и интегрального представления (причины – следствия, факторы – результирующие состояния, признаки – обобщенные образы классов, образное – логическое и т.п.).

Управляющие факторы объединяются в группы, внутри каждой из которых они альтернативны (несовместны), а между которыми - нет (совместны). В этом случае внутри каждой группы выбирают одно из доступных управляющих воздействий с максимальным влиянием. Варианты содержательной информационной модели без учета прошлых состояний объекта управления и с их учетом, аналогичны, соответственно, простым и составным цепям Маркова, автоматам без памяти и с памятью.

В качестве количественной меры влияния факторов, предложено использовать обобщенную формулу А.Харкевича (3.28), полученную на основе предложенной эмерджентной теории информации. При этом по формуле (3.28) непосредственно из матрицы абсолютных частот (таблица 15) рассчитывается матрица информативностей (таблица 16), которая и представляет собой основу содержательной информационной модели предметной области.

Таблица 16 – МАТРИЦА ИНФОРМАТИВНОСТЕЙ

Весовые коэффициенты таблицы 3.28 непосредственно определяют, какое количество информации I_ij система управления получает о наступлении события: "активный объект управления перейдет в j–е состояние", из сообщения: "на активный объект управления действует i–й фактор".

Принципиально важно, что эти весовые коэффициенты не определяются экспертами неформализуемым способом, а рассчитываются непосредственно на основе эмпирических данных и удовлетворяют всем ранее сформулированным требованиям, т.е. являются сопоставимыми, содержательно интерпретируемыми, отражают понятия "достижение цели управления" и "мощность множества будущих состояний объекта управления" и т.д.

В данном исследовании обосновано, что предложенная информационная мера обеспечивает сопоставимость индивидуальных количеств информации, содержащейся в факторах о классах, а также сопоставимость интегральных критериев, рассчитанных для одного объекта и разных классов, для разных объектов и разных классов.

Когда количество информации I_ij>0 – i–й фактор способствует переходу объекта управления в j–е состояние, когда I_ij<0 – препятствует этому переходу, когда же I_ij=0 – никак не влияет на это. В векторе i–го фактора (строка матрицы информативностей) отображается, какое количество информации о переходе объекта управления в каждое из будущих состояний содержится в том факте, что данный фактор действует. В векторе j–го состояния класса (столбец матрицы информативностей) отображается, какое количество информации о переходе объекта управления в соответствующее состояние содержится в каждом из факторов.

Таким образом, матрица информативностей (таблица 16) является обобщенной таблицей решений, в которой входы (факторы) и выходы (будущие состояния АОУ) связаны друг с другом не с помощью классических (Аристотелевских) импликаций, принимающих только значения: "Истина" 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 предложенная модель позволяет осуществить синтез обобщенных таблиц решений для различных предметных областей непосредственно на основе эмпирических исходных данных и продуцировать на их основе прямые и обратные правдоподобные (нечеткие) логические рассуждения по неклассическим схемам с различными расчетными значениями истинности, являющимся обобщением классических импликаций (таблица 17).

Таблица 17 – ПРЯМЫЕ И ОБРАТНЫЕ ПРАВДОПОДОБНЫЕ ЛОГИЧЕСКИЕ ВЫСКАЗЫВАНИЯ С РАСЧЕТНОЙ (В СООТВЕТСТВИИ

С СТИ) СТЕПЕНЬЮ ИСТИННОСТИ ИМПЛИКАЦИЙ

Приведем пример более сложного высказывания, которое может быть рассчитано непосредственно на основе матрицы информативностей – обобщенной таблицы решений (таблица 16):

Если A, со степенью истинности a(A,B) детерминирует B, и если С, со степенью истинности a(C,D) детерминирует D, и A совпадает по смыслу с C со степенью истинности a(A,C), то это вносит вклад в совпадение B с D, равный степени истинности a(B,D).

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.

Необходимо 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) [197].

Данная модель позволяет прогнозировать поведение АОУ при воздействии на него не только одного, но и целой системы факторов:

(3. 35)

В теории принятия решений скалярная функция I_j векторного аргумента называется интегральным критерием. Основная проблема состоит в выборе такого аналитического вида функции интегрального критерия, который обеспечил бы эффективное решение сформулированной выше задачи АСУ.

Учитывая, что частные критерии (3.28) имеют смысл количества информации, а информация по определению является аддитивной функцией, предлагается ввести интегральный критерий, как аддитивную функцию от частных критериев в виде:

(3. 36)

В выражении (3.54) круглыми скобками обозначено скалярное произведение. В координатной форме это выражение имеет вид:

(3. 37)

где:

– вектор j–го состояния объекта управления;

– вектор состояния предметной области, включающий все виды факторов, характеризующих объект управления, возможные управляющие воздействия и окружающую среду (массив–локатор), т.е.:

В реализованной модели значения координат вектора состояния ПО принимались равными либо 1 (фактор действует), либо 0 (фактор не действует).

Таким образом, интегральный критерий представляет собой суммарное количество информации, содержащееся в системе факторов различной природы (т.е. факторах, характеризующих объект управления, управляющее воздействие и окружающую среду) о переходе активного объекта управления в будущее (в т.ч. целевое или нежелательное) состояние.

В многокритериальной постановке задача прогнозирования состояния объекта управления, при оказании на него заданного многофакторного управляющего воздействия I_j, сводится к максимизации интегрального критерия:

(3. 38)

т.е. к выбору такого состояния объекта управления, для которого интегральный критерий максимален.

Задача принятия решения о выборе наиболее эффективного управляющего воздействия является обратной задачей по отношению к задаче максимизации интегрального критерия (идентификации и прогнозирования), т.е. вместо того, чтобы по набору факторов прогнозировать будущее состояние АОУ, наоборот, по заданному (целевому) состоянию АОУ определяется такой набор факторов, который с наибольшей эффективностью перевел бы объект управления в это состояние.

Предлагается еще одно обобщение этой фундаментальной леммы, основанное на косвенном учете корреляций между информативностями в векторе состояний при использовании средних по векторам. Соответственно, вместо простой суммы количеств информации предлагается использовать корреляцию между векторами состояния и объекта управления, которая количественно измеряет степень сходства этих векторов:

(3. 39)

где:

– средняя информативность по вектору класса;

– среднее по вектору идентифицируемой ситуации (объекта).

– среднеквадратичное отклонение информативностей вектора класса;

– среднеквадратичное отклонение по вектору распознаваемого объекта.

Выражение (3.39) получается непосредственно из (3.37) после замены координат перемножаемых векторов их стандартизированными значениями:

Результат прогнозирования поведения объекта управления, описанного данной системой факторов, представляет собой список его возможных будущих состояний, в котором они расположены в порядке убывания суммарного количества информации о переходе объекта управления в каждое из них.

Сравнения результатов идентификации и прогнозирования с опытными данными, с использованием выражений (3.37) и (3.39), показали, что при малых выборках они практически не отличаются, но при увеличении объема выборки до 400 и более (независимо от предметной области) выражение (3.39) дает погрешность идентификации (прогнозирования) на 5% – 7% меньше, чем (3.37). Поэтому в предлагаемой модели фактически используется не метрическая мера сходства (3.39).

В связи с тем, что в дальнейшем изложении широко применяются понятия теории АСУ, теории информации (связи), теории распознавания образов и методов принятия решений, приведем таблицу соответствия наиболее часто используемых нами терминов из этих научных направлений, имеющих сходный смысл (таблица 18):

Таблица 18 – СООТВЕТСТВИЕ ТЕРМИНОВ
РАЗЛИЧНЫХ НАУЧНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ

Вывод системного обобщения формулы Харкевича (3.28) приведен в разделе 3.1 данной работы. Чрезвычайно важное для данного исследования выражение (3.28) заслуживает специального комментария. Прежде всего нельзя не обратить внимания на то, что оно по своей математической форме, т.е. формально, ничем не отличается от выражения для превышения сигнала над помехой для информационного канала [196]. Из этого, на первый взгляд, внешнего совпадения следует интересная интерпретация выражения (3.28). А именно: можно считать, что обнаружив некоторый i–й признак у объекта, предъявленного на распознавание, мы тем самым получаем сигнал, содержащий некоторое количество информации

о том, что этот объект принадлежит к j–му классу. По–видимому, это так и есть, однако чтобы оценить насколько много или мало этой информации нами получено, ее необходимо с чем–то сравнить, т.е. необходимо иметь точку отсчета или базу для сравнения. В качестве такой базы естественно принять среднее по всем признакам количество информации, которое мы получаем, обнаружив этот j–й класс:

Иначе говоря, если при предъявлении какого–либо объекта на распознавание у него обнаружен i–й признак, то для того, чтобы сделать из этого факта обоснованный вывод о принадлежности этого объекта к тому или иному классу, необходимо знать и учесть, насколько часто вообще (т.е. в среднем) обнаруживается этот признак при предъявлении объектов данного класса.

Фактически это среднее количество информации можно рассматривать как некоторый "информационный шум", который имеется в данном признаке и не несет никакой полезной информации о принадлежности объектов к тем или иным классам. Полезной же информацией является степень отличия от этого шума. Таким образом классическому выражению Харкевича (3.12) для семантической целесообразности информации может быть придан более привычный для теории связи вид: