ВВЕДЕНИЕ

Системы искусственного интеллекта
помогают решать сложнейшие проблемы,
которые не возникали, пока этих систем не было

(IT-фольклор)

Книга, которая перед Вами, уважаемый читатель, представляет собой своеобразный краткий[1] итоговый отчет о довольно длительном периоде исследований и разработок, одним из результатов которого является универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос», системы окружения и ряд приложений. Эта система представляет собой программный инструментарий нового метода искусственного интеллекта, разработанного и предложенного в 2002 автором: Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) [148]. Это полностью лицензионный отечественный программный продукт, созданный с помощью лицензионного инструментального программного обеспечения.

Что же такое АСК-анализ?

Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) представляет собой новый универсальный метод искусственного интеллекта, представляющий собой единственный в настоящее время вариант автоматизированного системного анализа, а именно, системный анализ, структурированный по базовым когнитивным операциям.

Известно, что системный анализ является одним из общепризнанных в науке методов решения проблем и многими учеными рассматривается вообще как метод научного познания. Однако как впервые заметил еще в 1984 году проф. И. П. Стабин[2] на практике применение системного анализа наталкивается на проблему. Суть этой проблемы в том, что обычно системный анализ успешно применяется в сравнительно простых случаях, в которых в принципе можно обойтись и без него, тогда как в действительно сложных ситуациях, когда он чрезвычайно востребован и у него нет альтернатив, сделать это удается гораздо реже. Проф. И. П. Стабин предложил и путь решения этой проблемы, который он видел в автоматизации системного анализа.

Работы каких ученых сыграли большую роль в создании АСК-анализа?

О проф. И. П. Стабине, который предложил саму идею автоматизации системного анализа мы уже упомянули выше.

Затем необходимо отметить отечественных классиков системного анализа проф. Ф. И. Перегудова и проф. Ф. П. Тарасенко, которые в ряде основополагающих работ[3] подробно рассмотрели математические методы, которые в принципе могли бы быть применены для автоматизации отдельных этапов системного анализа. Однако даже самые лучшие математические методы не могут быть применены на практике без реализующих их программных систем, а путь от математического метода к программной системе долог и сложен. Для этого необходимо разработать численные методы или методики численных расчетов, реализующие математический метод, а затем разработать программную реализацию системы, основанной на этом численном методе.

В числе первых попыток реальной автоматизации системного анализа следует отметить докторскую диссертацию проф. В. С. Симанкова (2002). Эта попытка была основана на высокой детализации этапов системного анализа и подборе уже существующих программных систем, автоматизирующих эти этапы. Эта попытка была реализована, однако, лишь для специального случая исследования в области возобновляемой энергетики, т.к. системы оказались различных разработчиков, созданные с помощью различного инструментария и не имеющие программных интерфейсов друг с другом, т.е. не образующие единой автоматизированной системы. Эта попытка, безусловно, явилась большим шагом по пути, предложенному проф. И. П. Стабиным, но и ее нельзя признать обеспечившей достижение поставленной им цели (создание автоматизированного системного анализа), т.к. она не привела к созданию единой универсальной программной системы, автоматизирующий системный анализ, которую можно было бы применять в различных предметных областях.

Кем и когда создан АСК-анализ?

Автоматизированный системно-когнитивный анализ разработан проф. Е. В. Луценко и предложен им в 2002 году[4].

Основная идея, позволившая сделать это, состоит в рассмотрении системного анализа как метода познания (отсюда и «когнитивный» от «cognitio» – знание, познание, лат.). Это позволило структурировать системный анализ не по этапам, как пытались сделать ранее, а по базовым когнитивным операциям (БКОСА), т.е. таким операциям, к комбинациям которых сводятся остальные. Эти операции образуют когнитивный конфигуратор и их оказалось не очень много, всего 10:

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.

Каждая из этих операций достаточно элементарна для формализации и программной реализации.

Что включает АСК-анализ?

Автоматизированный системно-когнитивный анализ включает: формализуемую когнитивную концепцию, математическую модель, методику численных расчетов и реализующий их программный инструментарий, в качестве которого в настоящее время выступает универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос".

Компоненты АСК-анализа:

– формализуемая когнитивная концепция и следующий из нее когнитивный конфигуратор;

– теоретические основы, методология, технология и методика АСК-анализа;

– математическая модель АСК-анализа, основанная на системном обобщении теории информации;

– методика численных расчетов, в универсальной форме реализующая математическую модель АСК-анализа, включающая иерархическую структуру данных и 24 детальных алгоритма 10 БКОСА;

– специальное инструментальное программное обеспечение, реализующее математическую модель и численный метод АСК-анализа – Универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос".

Этапы АСК-анализа:

1) когнитивная структуризация предметной области;

2) формализация предметной области (конструирование классификационных и описательных шкал и градаций и подготовка обучающей выборки);

3) синтез системы моделей предметной области (в настоящее время система «Эйдос» поддерживает 3 статистические модели и 7 моделей знаний);

4) верификация (оценка достоверности) системы моделей предметной области;

5) повышение качества системы моделей;

6) решение задач идентификации, прогнозирования и поддержки принятия решений;

7) исследование моделируемого объекта путем исследования его моделей: кластерно-конструктивный анализ классов и факторов; содержательное сравнение классов и факторов; изучение системы детерминации состояний моделируемого объекта, нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети прямого счета; построение классических когнитивных моделей (когнитивных карт); построение интегральных когнитивных моделей (интегральных когнитивных карт).

Какие ученые принимали и сейчас принимают участие в развитии АСК-анализа?

Д.э.н., к.т.н. проф. Луценко Е.В. [3-190], Заслуженный деятель науки РФ, д.т.н., проф. Лойко В.И., д.э.н., профессор Барановская Т.П., Ph.D., Ph.D., к.ф.-м.н., профессор Трунев А.П. (Канада), д.т.н., проф. Симанков В.С., к.т.н., доцент Коржаков В.Е., д.э.н., проф. Ткачев А.Н., д.э.н., проф. Крохмаль В.В., д.т.н., доцент Сафронова Т.И., к.э.н., доцент Макаревич О.А., к.пс.н., проф. Некрасов С.Д., к.т.н., доцент, полковник в отставке Лаптев В.Н., д.э.н., к.т.н., доцент, полковник в отставке Ермоленко В.В., к.пс.н., доцент, полковник в отставке Третьяк В.Г., к.пс.н. Щукин Т.Н., к.пс.н. Наприев И.Л., к.м.н. Сергеева Е.В.(Фомина Е.В.) и др.

Каков индекс цитирования ученых, принимающих участие в развитии АСК-анализа?

Работы по АСК-анализу вызывают значительный интерес у научной общественности. Об этом свидетельствуют высокие индексы цитирования ведущих ученых, принимающих участие в развитии АСК-анализа, которые приводятся в порядке убывания:

№	Ф.И.О.	Индекс цитирования РИНЦ	Индекс Хирша	Место в рейтинге региона
1	Луценко  Евгений  Вениаминович	3819	20	3-й в Краснодарском крае
2	Лойко  Валерий  Иванович	448	7	37-й в Краснодарском крае
3	Симанков Владимир Сергеевич	336	3	58-й в Краснодарском крае
4	Коржаков  Валерий  Евгеньевич	95	3	4-й в Республике Адыгея

Сколько докторских и кандидатских диссертаций защищено с применением АСК-анализа и в каких областях науки?

Метод системно-когнитивного анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система "Эйдос" были успешно применены при проведении ряда кандидатских и докторских диссертационных работ в ряде различных предметных областей по экономическим, техническим, психологическим и медицинским наукам. С применением АСК-аналиа проведены исследования и по ним защищены диссертации:

- 3 докторов экономических наук;

- 2 доктора технических наук;

- 4 кандидата психологических наук;

- 1 кандидата технических наук;

- 1 кандидата медицинских наук.

В настоящее время в процессе выполнения и выхода на защиту еще несколько диссертаций на соискание ученых степеней кандидатов и докторов экономических наук.

Сколько грантов РФФИ и РГНФ выполнено и выполняется с применением СК-анализа?

Метод системно-когнитивного анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система "Эйдос" были успешно применены при выполнении ряда грантов РФФИ и РГНФ (пронумерованы только одобренные):

РФФИ:

№	Номер проекта	Название проекта	Начало - окончание
	02-01-00035-а	Разработка компьютерных методов изучения эмерджентных свойств плодовых культур с дальнейшим использованием их для оптимизации выращивания	2002 - 2004
1	02-05-64234-а	Разработка теории многокритериальной оценки ландшафтных и метеорологических характеристик юга России для увеличения продуктивности плодовых культур на основе создания системы банков данных и компьютерного моделирования.	2002 - 2003
2	03-04-96771-р2003юг_а	Разработка новой методологии районирования сортов сельскохозяйственных культур на основе системного подхода при анализе и математическом прогнозе их жизнеобеспечения и продуктивности	2003 - 2005
3	03-07-96801-р2003юг_в	Создание системы мониторинга, прогнозирования, анализа и поддержки управленческих решений по продуктивности плодовых культур на основе электронных баз данных	2003 - 2005
	06-06-96644-р_юг_а	Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом	2006 - 2008
	07-07-13510-офи_ц	Инвестиционное управление АПК на основе методологии системно-когнитивного анализа	2007 - 2008
	08-06-99005-р_офи	Управление в АПК исходя из критерия качества жизни	2008 - 2009
	09-06-13509-офи_ц	Системно-когнитивные основы инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом	2009 - 2010
4	11-06-96508-р_юг_ц	Системно-когнитивные основы инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом	2011 - 2012
	13-07-96507	Принципы создания облачного сервиса по курсу математики с визуализацией понятийного аппарата, процесса доказательств теорем и выполнения практических заданий	2013 – 2014

РГНФ:

№	Номер проекта	Название проекта	Начало - окончание
1	13-02-00440а	Методологические основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта	2013- 2015

Сколько монографий, патентов, публикаций входящих в Перечень ВАК есть по АСК-анализу?

По проблематике АСК-анализа издано 17 монографий, получено 25 патентов на системы искусственного интеллекта, их подсистемы, режимы и приложения, издано 156 статей в изданиях, входящих в Перечень ВАК РФ. В одном только Научном журнале КубГАУ (входит в Перечень ВАК РФ с 26-го марта 2010 года) опубликовано 135 статей по различным теоретическим и практическим аспектам АСК-анализа общим объёмом 192,875 у.п.л., в среднем 1,495 у.п.л. на одну статью. Суммарный импакт-фактор РИНЦ всех опубликованных в журнале статей = 74,433.

В каких областях уже применялся АСК-анализ?

По этим публикациям, грантам и диссертационным работам видно, что АСК-анализ уже успешно применялся в следующих предметных областях и научных направлениях:

- региональная экономика;

- отраслевая экономика;

- экономика предприятий;

- технические науки – интеллектуальные системы управления в возобновляемой энергетике;

- технические науки – мелиорация и управление мелиоративными системами;

- психология личности;

- психология экстремальных ситуаций;

- психология профессиональных и учебных достижений;

- медицинская диагностика;

- прогнозирование результатов применения агротехнологий;

- принятие решений по выбору рациональных агротехнологий;

- геофизика: прогнозирование землетрясений;

- геофизика: прогнозирование параметров магнитного поля Земли;

- геофизика: прогнозирование движения полюсов Земли.

Исследования по некоторым из перечисленных направлений мы постараемся отразить в данной монографии.

В каких областях может применяться АСК-анализ?

Он может применяться во всех областях, в которых для решения своих профессиональных задач специалист использует свой естественный интеллект, профессиональный опыт и компетенцию.

Главный вывод, который, можно обоснованно сделать на основе вышесказанного, состоит в том, что автоматизированный системно-когнитивный анализ имеет все основные признаки нового перспективного междисциплинарного научного направления в рамках системного анализа.

Internet-ссылки по АСК-анализу

Сайт проф. Е.В.Луценко:
http://lc.kubagro.ru/index_kubagro.htm . Данный сайт посетило уже около 475000 посетителей с уникальными IP-адресами.

Страничка проф. Е.В.Луценко на сайте Научного журнала КубГАУ: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=11 В расчете на фамилию автора приходится более 204000 прочтений статей.

О плагиаторах, использующих работы по АСК-анализу, находящиеся в Internet в открытом доступе

Авторы научных работ по АСК-анализу всегда размещали их в свободном открытом доступе, чем не преминули воспользоваться плагиаторы. Лучше всего об этом написано в статье «Групповой плагиат: от студента до министра»[5]. Чтобы найти многочисленные «труды» плагиаторов, включая диссертации, достаточно в Internet в любой поисковой системе сделать запрос, например: «Коэффициенты эмерджентности Хартли, Харкевича, Шеннона», которые автор системной теории информации (СТИ) проф. Е.В.Луценко назвал так в честь этих выдающихся ученых в области теории информации. При этом автор следовал сложившейся научной традции называть единицы измерения и математические выражения в честь известных ученых. Причем часто плагиаторы даже не понимают, что сами основоположники и классики теории информации не предлагали этих коэффициентов, а предложены они были в работах автора [7]. Наверное, поэтому они и не считают нужным делать ссылки и пишут, например:

1. «По Харкевичу коэффициент эмерджентности определяет степень детерменированности ситемы…» (подчеркнуто нами, авт., в цитате сохранены орфографические ошибки плагиатора).

2. «Отсюда строится системная численная мера количества информации в ИС на основе оценки эмерджентности системы (по Хартли и Харкевичу)» (выделено плагиатором).

Эти фразы легко найти в Internet. Здесь автор не считает нужным уделять вопросу о плагиате большего внимания. Отметим лишь, что эта плагиаторская деятельность не просто продолжается, а даже набирает обороты.

О возможностях применения АСК-анализа для сопоставимой оценки эффективности вузов

Недавно все Российское профессиональное научно-педагогическое сообщество стало свидетелем того, как Министерство образования и науки России начало работу по формированию рейтинга эффективности российских вузов. В этой связи возникает ряд вопросов, аргументированные ответы на которые представляют большой интерес.

Прежде всего, возникает вопрос о том, что понимается под эффективностью вузов? Ведь ясно, что прежде чем оценивать эффективность вузов было бы неплохо, а на самом деле совершенно необходимо, разобраться с тем, что же это такое. Ясно, что по этому поводу существует много различных мнений, которые в различной степени аргументированы или не аргументированы и отражают позиции руководителей образования и науки, профессионального научно-педагогического сообщества и различных слоев населения. По мнению автора, с научной точки зрения некорректно и неуместно говорить о каких-то критериях оценки эффективности вузов, если не определено само это понятие эффективности, т.е. отсутствует консенсус в профессиональной среде по поводу того, что же это такое. Очевидно, для достижения такого консенсуса в наше время необходимо широкое обсуждение этого вопроса в научной печати, Internet и СМИ.

Когда консенсус профессионального научно-педагогического сообщества по вопросу о том, что такое «эффективность вуза» будет достигнут, на первый план выступает вопрос о том, с помощью какого метода оценивать эту эффективность? Для автора вполне очевидно, что этот метод должен представлять собой какой-то вариант метода многокритериальной оценки. Это обусловлено просто тем, что такие сложные и многофакторные системы как вузы в принципе невозможно оценивать по одному показателю или критерию. Чтобы обоснованно выбрать метод оценки эффективности вузов необходимо сначала научно обосновать требования к нему, а затем составить рейтинг методов по степени соответствия обоснованным требованиям и выбрать метод, наиболее удовлетворяющий обоснованным требованиям.

Когда метод оценки эффективности вузов выбран, необходимо ответить на вопрос о том, на основе каких критериев оценивать эффективность вузов и какой исходной информацией о вузах для этого необходимо располагать? Ясно, что эти критерии в общем случае могут иметь как количественную, так и качественную природу и могут измеряться в различных единицах измерения. Кроме того эти критерии могут иметь различную силу и направление влияния на оценку эффективности вузов. Конечно, возникают вопросы как о способе определения системы критериев эффективности вуза, так и о способе определения силы и направления влияния критериев на оценку эффективности вузов. Но еще более существенным является вопрос: «О способе сопоставимого сведения разнородных по своей природе и измеряемых в различных единицах измерения частных критериев эффективности в один количественный интегральный критерий эффективности вуза».

Автоматизированный системно-когнитивный анализ является одним из современных методов, который предоставляет научно обоснованные ответы на все эти вопросы, но самое существенное, что он оснащен широко и успешно апробированным [3-190] универсальным программным инструментарием, позволяющим решить эти вопросы не только на теоретическом концептуальном уровне, но и практически. Очень важно, что этот инструментарий и методики его использования для решения сформулированных задач могут быть доступны всем заинтересованным сторонам не только на федеральном уровне, но в самих вузах, что позволит им осуществлять аудиторскую самооценку и видеть свое место и динамику среди других вузов. Это позволит руководителям вузов принимать более осознанные и научно обоснованные решения, направленные на повышение эффективности и рейтинга их вуза. Конечно, для реализации на практике регулярного рейтингового анализа вузов необходимо создание соответствующей достаточно разветвленной инфраструктуры. Однако более подробное и конкретное рассмотрение связанных с этим вопросов далеко выходит за рамки данной работы.

Автор выражают благодарность всем, чьи материалы размещены на сайтах [203-221], т.к. они были использованы при написании данной монографии.

---

[1] Это не шутка, действительно краткий: см.: [3-203] и http://lc.kubagro.ru/

[2] Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ.- М.: Машиностроение, 1984. -309 с.

[3] Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. - 320 с., Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П.. Основы системного анализа. Томск Изд-во науч.-техн. лит. 1997. 389с.

[4] Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с., личный сайт: http://lc.kubagro.ru/

[5] Вяткин В.Б. Групповой плагиат: от студента до министра. - Троицкий вариант — Наука - http://trv-science.ru - [Электронный ресурс]. Адрес доступа: http://trv-science.ru/2011/11/08/gruppovojj-plagiat-ot-studenta-do-ministra/ или: http://trv-science.ru/2011/11/08/gruppovojj-plagiat-ot-studenta-do-ministra/print/