Активная расслоенная терминологическая система

Жизненная среда человека в своем непрерывном развитии требует выделить индивидуальную информационно-технологическую сферу (ИИТ-сфера) как особый объект, коренным образом меняющий жизненные процессы [4]. Если искусственная и естественная сфера связаны с материальными и энергетическими потоками, то ИИТ-сфера связана прежде всего с системным моделированием и компьютингом, т.е. с организацией мышления, созданием объектов и процессов материального и идеального миров. Именно эти процессы позволяют человеку разумно использовать ресурсы и высвобождать время для своего развития и создания разнообразия жизненной среды. ИИТ-сфера человека позволяет ему лучше и более своевременно осознавать и более эффективно решать возникающие перед ним проблемы.

Решение любой сложной проблемы, в свою очередь, начинается с ее обсуждения, с выявления системы понятий, описывающей контекст возникновения и суть проблемы. Система понятий осознается через терминологию и определения, утверждения, гипотезы ( терминологическую систему ), представляющие собой проекцию видения проблемы конкретным человеком (или другими людьми). Основные знания для решения проблем накапливаются в виде текстов (или корпусов текстов) на естественных и искусственных языках. Концептуальная модель терминологической системы рассмотрена нами в работе [6], однако проблемы, связанные с построением, развитием и использованием терминологической системы, требуют более детального рассмотрения. Схематически необходимо уточнить смысл и реализацию переходов в терминологической системе в виде следующей простой цепочки понятий:

термины (атомы со свойствами) – ассоциации – активизации.

Основная цель этой статьи - рассмотреть проявление активности терминологической системы.

Структура терминологической системы

Предлагается способ построения терминологической системы с помощью ответов на заранее подготовленную систему вопросов. Для формализации этого используется функция g, описывающая эти вопросы и возможные ответы на них [6]:

• g: MxSxKxVxQ ^ w.                          (1)

где

M – модификаторы вида формализации (метафорическая, концептуальная, математическая, „.);

S - модификаторы вида системных представлений (морфологический, функциональный, либернетический, ...);

K - модификаторы слоя знаний (дескриптивный, конструктивный, .);

• V - модификаторы форм представления (моносенсорные, полисенсорные, .);

Q - система вопросов;

W - множество возможных ответов на задаваемые вопросы.

При формировании ответов на вопросы могут возникать противоречия , которые необходимо разрешать.

Особенности построения и активности терминологической системы

При построении терминологической системы можно выделить ряд важных моментов:

• •    построение форм представления (лингвистические, полисенсорные);

• •    виды форм вычисления (символьные, численные, с индексными структурами);

• •    двухэтапность вычислений;

• •    внутренний и внешний компьютинг , проявление симбиоза;

• •    формирование разнообразия постановок задач;

• •    постановка задачи как импульс активизации процессов в терминологической системе, а, в частном случае, как замена традиционной формы технического задания в проектировании систем.

Поскольку ключевым фактором в данном перечислении является понятие разнообразия постановок задач как средство активизации терминологической системы, перейдём к этому вопросу.

Разнообразие постановок задач в рамках расслоенной терминологической системы можно построить на следующих принципах:

• •    Принцип дивергенции. Оптимальное по эффективности и продуктивности использования распределение по взаимодействующим слоям описаний с фиксацией уровней абстракций и форм представления. Применение принципа дивергенции к таким задачам вынуждает нас разделить описание обстановки, в которой решается задача, на дескриптивное и конструктивное, экспериментальное и теоретическое, прикладное и фундаментальное знание. При этом принимаются во внимание разные формы представления знаний (например, вербальные и невербальные, зрительные и звуковые, полисенсорные) и уровни абстракции. Нахождение баланса между этими расслоениями, уровнями и формами и является основанием для оптимизации постановки задачи.

• •    Принцип варьирования (либернетический принцип). Варьирование объектов системы в трёх контекстах: известность - неизвестность, инвариантность - вариативность, степень свободы - ограничение . Варьирование (ин)вариантности, например, входа, приводит к разделению задач ещё на два класса: задачи с фиксированным входом (например, конкретные входные данные заранее известны) и задачи с меняющимся входом (построение программ, обрабатывающих различные данные). Варьирование между степенью свободы и ограничением также приводит к расщеплению класса задач, но несколько иным образом. Например, ограничение может быть

функциональной зависимостью между входными и выходными данными. Построение двойственных объектов. Пример принципа двойственности – взаимная смена ролей между объектом и инструментом.

• •    Принцип целостности. Целостность в рамках системной ситуации , отражающая синтез субъективного и объективного , естественного и искусственного , живого и косного . Принцип целостности хорошо иллюстрируется созданием человекомашинных систем.

• •    Принцип оценки (меры и измерения). Использование меры и оценка сложности: цена – ценность, (бес)полезность – (без)вредность – нейтральность . Например, при программировании, принцип оценки может заключаться как в оценке ресурсов, необходимых при работе программы, при решении задачи, так и в оценку самого качества полученного решения.

• •    Принцип моделирования. Мыслительный и компьютерный эксперимент – компьютинговый эксперимент (оптимизация материализации решения). Моделирование нужно, с одной стороны – для понимания обстоятельств задачи, с другой стороны – для сокращения материальных затрат и времени.

• •    Принцип изменения. Генерация дополнительного контекста, переход в другой слой или переформулирование задачи при преодолении препятствий и устранении ошибок (неудач). Принцип изменения диктуется тем, что наши знания несовершенны и любое их использование может приводить к ошибкам и неудачам. Чтобы перевести обстановку решения задачи из косного состояния в «живое», необходимо реализовать идею инвариантного цикла деятельности , который организует информационные потоки путём структуризации информационной среды на основе вопросов и модификаторов системы знаний.

Трудность в осознании постановки задачи состоит в том, что при их решении в рамках выделенных ресурсов необходимо как можно раньше понять, что нас ожидает в процессе решения поставленной задачи: успех или неудача .

Наиболее распространённый подход к классификации постановок задач – выделение входа, выхода и процесса [3, 7]. Варьирование известности приводит, в частности, к таким типам задач, как проверка (всё известно) или решённая задача по классификации [3], синтез процесса (процесс неизвестен, вход и выход известны) или задача проектирования по классификации [3]. Вход при этом может получаться как ответ на вопрос «что» с ответом на вопрос «когда» - «раньше». Процесс - ответ на вопрос «как». В работе [3] дана классификация задач, представленная в таблице 1.

Таблица 1. Классы задач

№	Вход	Процесс	Выход	Класс задач
1	+	+	+	решенные задачи
2	+	+	-	задачи прогнозирования
3	+	-	+	задачи проектирования
4	+	-	-	не поставленные задачи (не известны цель и метод)
5	-	+	+	задачи распознавания образов
6	-	+	-	не поставленные задачи (не известны цель и причина)
7	-	-	+	не поставленные задачи (не известны причина и метод)
8	-	-	-	нерешенные задачи

В работе [3] считается, что « задача поставлена », если заданы 2 элемента системы; и « задача не решена », если неизвестны три элемента.

Также выделяются следующие группы методов управления знаниями:

• •    методы сбора и хранения знаний (вход);

• •    методы обработки и интегральной оценки знаний (процесс);

• •    методы управления реализацией знаний (выход).

Разнообразие постановок задач определяется большим числом комбинаций вопросов ( Q ) с различными модификаторами ( M, S, K, V) , которые являются необходимыми средствами организации знаний.

Решение задач часто состоит в комбинации построения недостающего элемента и поиска его в окружающей среде. При этом применяются такие способы построения, как комбинация, трансформация, отсечение лишнего. Иногда нужно выйти на метауровень – изменить саму окружающую среду.

Рассмотрим разнообразие задач с точки зрения реализации компьютинга. Здесь надо выделить качественные и количественные подходы к формулировке и решению задач, а также - символьные и численные подходы. Качественные и численные подходы связываются понятием меры (здесь мера понимается как количественная граница качественного изменения). Символьный компьютинг можно считать частным случаем качественного компьютинга, количественный компьютинг - частным случаем численного. Здесь мы считаем, что число - не обязательно количество предметов или результат измерения. Например, в задачах шифрования могут использоваться числа, не имеющие никакого количественного или измерительного смысла. Кроме того, приходится использовать такие абстрактные «неколичественные» числа как комплексные, кватернионы, трансфинитные и т.д.

В продолжение этого следует отметить проявление разнообразия в математических средствах: теория графов и алгебра - теория категорий, логика, геометрия, топология. Между этими средствами имеется сложная система взаимных переходов. Эти средства также характеризуются различными оценками ресурсоёмкости компьютинга. Это даёт нам основания выбора адекватных и эффективных средств решения задачи.

Далее используется так называемая крупноблочная спецификационная нотация , которая соотносится с традиционной логической нотацией следующим образом. Спецификационной формуле:

( x i :X i,..., x n :X n A i ( x 1 ,.,x n ),..., A m ( x 1 ,., X n ) ^ y 1 : Y 1 ,., y k : Y k B i ( x 1 ,. x , y 1 ,., y k ),.,

B l ( x 1 ,., x n , y 1 ,., y k )|.|                                       (2)

z 1 ■ Z 1 ,. ., z k : Z k C 1 ( ^x 1 ,. ., x n , z 1 ,. ., z k ),. ", C l ^{( x} 1 ,. ., x n , z 1 ,. ., z k ))

соответствует логическая формула:

V x 1 : X 1 . V x n X ,( A 1 ( x 1 ,., x n )&... & A m ( x 1 ,., x n ) ^ By 1 : Y 1 . 3 y k : Y k ( B i ( x 1 ,., x n , y 1 ,., y k )&.&

B l ( x 1 ,., x n , y 1 ,., y k ))v.v                                 (3)

3 z 1 : Z 1 . 3 z k : Z k ( C 1 ( x 1 ,., x n , z 1 ,., z * )& .& C i ( x 1 ,., x n , z 1 ,., z * ))).

Спецификационная нотация будет использоваться нами как более адекватная решаемой задаче.

Контекст постановки задачи синтеза в наиболее простом виде (см., например, [1]) можно первоначально представить так:

f : ( a : A ^ B ( a )),                                        (4)

где A - тип входного объекта, a - имя экземпляра входного объекта, B ( a ) - тип выходного объекта (вообще говоря, зависящий от a ), f - преобразователь входного объекта в выходной (правило, процесс, трансформация и т. п.). Надо заметить, что в этой записи учтены не все детали постановки задачи. Во-первых, нас интересует структура этого преобразователя. Предполагается, что для функционирования этого преобразователя требуется некоторый исполнитель (например, универсальная машина). Будем обозначать его через u . Исполнитель в своей работе использует программу, обозначаемую далее через p . Эта программа может ссылаться на некоторые инструменты, обозначаемые далее через i , ресурсы, обозначаемые далее через r , и собственные данные (внутренние данные [см. работы 8 и 9]), обозначаемые далее через d .

В наиболее общем виде описанную задачу будем представлять следующим образом (с использованием нотации [1]):

u(p , i , r , d): ( a : A, R ( a ) ^ b : B ( a ), Pr ( a , b ), R” ( a,b ) | N ( a ), R’ ( a )),             (5)

где R ( a ) - описание ресурсов, выделенных, и реально потребляемых при решении задачи, Pr ( a , b ) - свойства выхода (ограничения на b ), R” ( a,b ) - описание возвращаемых ресурсов, N ( a ) - описание возможных неудач при решении задачи, R’ ( a ) - описание ресурсов, возвращаемых в случаях неудач. Таким образом, преобразователь f можно представить в виде кортежа: 〈 u,p,i,r,d 〉 , или при фиксированном u – в виде кортежа 〈 p,i,r,d 〉 . Кроме того, задача может решаться под управлением некоторых мер μ , предназначенных для оптимизации решения и процесса решения. Примерами таких мер могут служить количественные оценки надёжности, точности и эффективности решения, оценки времени работы, степени достижения решения. В случае, если a – поток, мера может отражать интенсивность процесса преобразования. Эта мера, вообще говоря - функция от аргумента преобразования, это можно изобразить так:

( a : A, R ( a ) ^ ( u ( а )) b : B ( a )),                                  (6)

как было введено ещё в [2].

Строящееся терминологическое пространство (или среда) позволяет перейти к эффективной реализации операций поиска, навигации и синтеза не просто для удовлетворения когнитивных потребностей, а прежде всего креативных и конструктивных потребностей, т.е. к построению новых объектов с заданными свойствами. Фактически любая возникающая проблема в рамках терминологической среды либо актуализирует и связывает некоторую группу терминов, либо выявляет противоречия и новые проблемы. Разрешение этих ситуаций осуществляется через переход в другой терминологический слой и путем переформулирования проблемы, либо осуществляется через расширение (введение новых сущностей) или изменение связей терминов в существующем слое.

Рассматриваемое расслоённое терминологическое пространство допускает несколько типов переходов. Основными типами переходов являются:

• •   переход по аналогии;

• •   переход к конкретизации/обобщению;

• •   переход форма-содержание.

При этих переходах могут использоваться определённые операторы, например:

• •    преобразования симметрий;

• •   переход к двойственным структурам;

• •   переход к противоположности;

• •    разбиение и агрегация;

• •    функциональное и либернетическое оснащение.

Все переходы должны сопровождаться анализом степеней свобод и их управлением для достижения поставленных и возникающих целей.

Кроме того, решение поставленной задачи будем рассматривать в конструктивном стиле, используя явно и неявно группу вопросов и ответов.

Возможные конструктивные переходы при преобразовании некоторых исходных объектов в результирующие опишем в виде следующей конструкции:

p :( x : X ^ y : Y ( x ) In : N ( x )): c ,                                 (7)

где

• X - исходная область объектов;

• x - исходная точка отправления;

Y ( x ) - область результата (иногда зависящая от точки отправления);

• p - метод или правила способствующее переходу x : X к Y ( x ) и p е P ;

c - метод или факторы препятствующие переходу x:X к Y ( x ) и c е C ;

N - возможные типы неудач перехода;

n - обозначение конкретной неудачи.

Можно выделить следующие типы неудач перехода x:X к Y(x), частично придерживаясь также классификации в работе [1, 5]:

N I - объект вообще не создан, например, если все ресурсы израсходованы;

N II - объект создан, но не надлежащего качества;

Ы ш — создан объект требуемого качества, но неэффективным образом;

N IV - создан объект требуемого качества, но система ценностей и потребностей субъекта изменилась;

NV – объект и не мог быть создан в данных условиях, например, в случае некорректного использования синтезированного решения;

NVI – в процессе выполнения процедуры выяснилась её принципиальная незавершимость в данных условиях;

N VII – в процессе функционирования процедуры выявился дефект в логике работы системы, построившей саму процедуру.

Это означает, что должна быть построена формальная процедура q для классификации неудач:

q :( x : X ( x ), N ( x ) ⇒ N I ( x )| N II ( x )| N III ( x )| N IV ( x )| N V ( x )| N VI ( x )| N VII ( x )).              (8)

Могут существовать и в принципе не обнаруживаемые ошибки, например, несоответствие формальной постановки задачи конкретной области, при которой разрешающая процедура создаёт лишь иллюзию решения. К сожалению, такие ошибки в постановке задачи учесть невозможно.

Если под задачей понимать определение неизвестных компонент конструктивного перехода, то фактической средой реализации будет, выделенная часть общей среды реализации ( E ), которая является организованной совокупностью информации и знаний о X , Y , P , C . Каждый конструктивный переход или его компоненту на метафорическом уровне можно представить в виде ствола дерева (или нейрона), у которого есть корни (из чего он построен или откуда принимает информацию) и крона (где он используется или куда выдает свою информацию).

Если выделены степени свобод в преобразованиях и в преобразуемых объектах, то можно выделить операторы управления степенями свобод. Каждый такой оператор h осуществляет замену некоторого объекта f в нашей системе a на некоторый объект g, переходя от подцели G i к подцели G k :

h :( G i ( a ( f )) ⇒ G k ( a ( f ))): c ,                                   (9)

где c – противодействие этому переходу.

Необходимо также рассмотреть уровни управления степенями свобод для построения системы. Каждый уровень включает редукторы и генераторы степеней свобод.

Параметрический уровень включает непосредственное изменение значений параметров, возможно используя скрытую структуру их взаимосвязи, например, включает фиксации и регуляции параметров системы:

x α → const, const → x α .                             (10)

На этом же уровне реализуется управление посредством отрицательной и положительной обратной связи (реакции и рефлексы).

Структурный уровень непосредственно оперирует элементами и связями между ними, связывая группы переменных принадлежащие элементам (ξim, i – номер элемента (ei), m – номер переменной в элементе) или связям (ζkn, k – номер связи (rk), n – номер переменной в связи). Можно «рубить» en → ei, ej или «склеивать» элементы ei, ej → en, изменяя состав переменных. Можно добавлять или удалять связи (rν), вводя синергии и инварианты или освобождая ранее взаимосвязанные переменные. Интересно, что для достижения цели требуется динамический способ изменения активных и пассивных переменных.

Базисный уровень, сохраняя форму, включает изменение характеристик среды реализации (субстанции), например, изменение механической среды вычислений на электронную или химическую. Это осуществляется путем изменения базиса переменных:

xi → yk,(11)

или изменения области допустимых значений переменных, например:

xi ∈ [a,b] → xk ∈ [c,d].(12)

Динамически может меняться точка зрения (или наблюдения):

a = T(b), a ∈ A, b ∈ B,(13)

где    a , b – кортежи параметров наблюдаемых объектов;

• B ,    A – первое и второе пространства параметров соответственно;

T – оператор преобразования точек зрения.

Динамически можно также изменять функциональное насыщение (зависимости между частями) системы, т.е. при сохранении входных и выходных параметров ( u , v ), изменять функции их преобразования (например, f на g ), изменяя тем самым надежность или эффективность вычислений:

( f ( u ) = v ) → ( g ( u )= v ).                                 (14)

Рефлексивный уровень позволяет перевести объекты среды из пассивного состояния в активное, т.е. использовать знание о среде и самих себе, что позволяет организовывать «цепные реакции» для эффективного достижения целей: собственных локальных для объекта и глобальных достигаемых совместно с субъектом.

Примером рефлексии могут служить конструктивные электронные издания, которые активно перестраивают свой материал под решаемую проблему и уровень знаний субъекта.

Важно, что в рамках всех четырех уровней организации степеней свобод отдается приоритет программному управлению, а не простому механизму «стимул – реакция».

Кроме того, степени свободы могут появляться или исчезать при непосредственном добавлении или удалении параметров x , элементов e и связей r.

Таким образом, формирование разнообразия постановок задач и реализация их решений с помощью процессов поиска, навигации, синтеза (вывода, построения) и управления позволяют использовать активную расслоенную терминологическую систему как основу реализации ИИТ-сферы.

Заключение

В широком понимании активность терминологической системы – это её компьютинг, реализующий процессы решения задач предметной области и выполняемый в разных средах. В решении задач важно согласование с особенностями субъекта: человек должен находить своё место в процессе и результатах решения задачи. Терминологическая система связывает воедино образовательную, научную и инженерную деятельность за счёт целостности системы знаний.

Всероссийской конф. с междун. уч., том 2. – Новосибирск: Институт математики им.С.Л.Соболева СО РАН, 2009. – с. 110 – 118.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 11-07-00640-а).