Общие вопросы формализации проектирования: онтологические аспекты. Рубрика в журнале - Онтология проектирования
Онтология проектирования научного направления: формирование, развитие, примеры
Статья научная
В статье представлен авторский взгляд на онтологию научного направления и онтологию проектирования научного направления, который обсуждался на научном семинаре «Онтология проектирования» в феврале 2021 года. Очередная смена классификации научных дисциплин, представленная Высшей аттестационной комиссией при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации, и последовавшая за этим перестройка квалификационной структуры российской науки определили актуальность темы, затрагиваемой в статье. Делается попытка проанализировать - что есть, что включают и из чего состоят научные: достижения, направления, дисциплины, проблемы, научно-обоснованные решения; являются ли эти термины понятиями, каковы их определения и атрибутированы ли они, есть ли согласие по их содержанию в научном сообществе. Основной целью исследования было определить понятие «научное направление», выявить и обосновать его атрибуты, привести примеры научных направлений. Показано, что эволюция научного знания включает в себя разные стадии жизненного цикла научных дисциплин, степень зрелости которых хорошо коррелирует с кривой Гартнера. Основными атрибутами понятия «научное направление», по мнению автора, являются его: истоки, ключевые термины, научный базис, границы, механизм формирования и ожидаемый эффект от его развития. Наличие этих атрибутов в разной степени разработанности позволяет утверждать о сформированном научном направлении, а отсутствие хотя бы одного атрибута говорит лишь о фрагментарном поиске своего пути в науке. Для квалификационной оценки разработчика научного направления требуется подтверждение участия в формировании научного направления, т.е. наличия у исследователя личностного опыта и вклада в это направление. В качестве примеров рассмотрены научные направления, сформированные в Самарском университете, в частности, «Компьютерная оптика» и «Онтология проектирования».
Бесплатно
От онтологий проектирования к когнитивной семиотике
Статья научная
Изложены основы концепции жизненных циклов сложных технических систем. Отмечены тенденции расширения и детализации жизненных циклов, приводящие к появлению нетрадиционных стратегий проектирования и даже новых проектных этапов на стыке исследования и проектирования, проектирования и испытаний. В русле реализации онтологического подхода к проектированию рассмотрены этапы, уровни, аспекты, задачи проектирования. Особое внимание уделено исследовательскому проектированию как этапу «аналитического синтеза» сложных технических систем. Показана центральная роль НЕ-факторов в исследовательском проектировании, введено трёхмерное пространство моделирования НЕ-факторов и предложены варианты их классификации. На начальных этапах проектирования важное место занимает модельный подход, связанный с оперированием моделями и параметрами. В статье развиваются оригинальные методики представления проектных знаний в модельно-параметрическом пространстве и построения на основе биполярных шкал многомерного семантико-прагматического пространства методов и языков проектирования. На базе семантической шкалы языков моделирования сформулированы принципы соответствия и взаимодополняемости. С одной стороны, в контексте поддержки образного мышления проектанта рассмотрены методы иллюстративной и когнитивной графики. С другой стороны, проанализированы два известных варианта общей теории проектирования - формальной теории, стремящейся описать проектирование в терминах множеств, топологических пространств, исчислений, в частности, исчисления предикатов высокого порядка. Проведён анализ недостатков формальных систем и классической теории рассуждений с точки зрения принятия реальных проектных решений. В результате сделан вывод о необходимости привлечения в науку проектирования семиотических моделей. В заключительной части работы приведены основные определения семиотики и варианты классификации знаков, обсуждаются особенности перехода от семиотического моделирования к прикладной семиотике и когнитивной семиотике. Одним из основателей когнитивной семиотики как «науки-перекрёстка», предметом которой является как получение знаний из знаковых структур, так и синтез знаковых конструкций в русле инженерии знаний, был профессор Ю.Р. Валькман.
Бесплатно
Подход к оцениванию уровня интеллектуальности информационной системы
Статья научная
На основе анализа определений естественного и искусственного интеллекта (ИИ) предложены базисные функции, отражающие познавательную деятельность мозга. Их трактовка в широком смысле с использованием правил русской грамматики позволила описать весь спектр понятий, применяемых в ИИ. Показана возможность выражения базисных функций через более простые и объединения их в более сложные. Обоснована полнота, непротиворечивость и неизбыточность базиса познавательных функций мозга. 14 базисных функций разделены на четыре группы, отражающие различные стороны работы со знанием. Это позволило рассматривать систему ИИ как специализированную систему обработки информации. За признак, выделяющий подсистему ИИ в информационной системе, принят имитационный подход к моделированию функций человеческого мозга. Уровень интеллектуальности информационной системы характеризуется показателями долей аппаратного и программного обеспечения, использованных для реализации моделей ИИ, в общем объёме аппаратного и программного обеспечения информационной системы. Приведён пример оценивания уровня интеллектуальности информационной системы беспилотного летательного аппарата.
Бесплатно
Понятие «множество» в теории и практике проектирования
Статья научная
Понятие «множество» - одно из ключевых понятий математики и не только. Для развития дискуссии приводятся оценки значимости «множеств» в проектировании, сгенерированные большими языковыми моделями, как некий обобщающий взгляд на важность этого понятия. Приводится разбор понятий «множество» и «класс» в математике и инженерии. Показана множественность их интерпретаций и различие в разных сферах применения, напрямую связанная с понятием «элемент множества». В проектировании понятие «множество» рассматривается в различных аспектах и наполняется различным содержанием. В первую очередь - это множество потребностей, которые непрерывно возникают и на удовлетворение которых направлена проектная деятельность, сопровождаемая множеством участвующих в ней субъектов проектирования. Это также множество уже созданных артефактов (прецедентов), которые являются аналогами и прототипами для проектанта, но по тем или иных основаниям не удовлетворяют возникающим потребностям субъектов. Это множества: проектных параметров и проектных переменных разрабатываемого объекта; критериев оценки нового артефакта; исходных предпосылок, данных и условий, включая ограничения; моделей, описывающих проектируемый объект; методов принятия решений и, наконец, множество проектных решений. Объективно существующее множество значений исходных данных и критериев оценки в проектировании может рассматриваться и рассматривается как неопределённость (неопределённое множество), как данность, которую надлежит раскрыть, сужая область решений, понижая мощность множеств. В практике проектирования (снятие неопределённости, вырождение множественности возможных значений проектных параметров и т.п.) всегда стремятся к синглтону (множеству с единственным элементом), т.е. к тому проектному решению, которое будет воплощено в конструкцию, технологию или систему.
Бесплатно
Понятность онтологической модели как характеристика её качества
Статья научная
Отмечается тенденция к объединению профессиональных знаний в рамках создания киберфизических систем. Это побуждает сделать их доступными для широкого круга заинтересованных лиц. Рассматриваются различные модели представления знаний с позиций историзма и уровней общности. К трём уровням представления знания по степени его общности - философскому, узко-дисциплинарному (профессиональному) и предметному (базы знаний) - предлагается добавить междисциплинарный (общенаучный) уровень. Утверждается, что в основе любой модели представления знаний лежит модель формальной системы и её дочерняя модель - исчисление предикатов. Наглядной моделью представления знаний является помеченный граф. Предложена обобщённая модель, отражающая соотношение знания и познания. Понимание онтологической модели трактуется как средство познания. Вводится термин «понятность» онтологической модели, как свойство, в наибольшей степени характеризующее её качество. Понятность онтологической модели подразделяется на вербальную и системную. Обсуждаются факторы, влияющие на эти составляющие понятности модели. Предлагаются показатели для измерения понятности онтологической модели.
Бесплатно
Построение онтологии фундаментальных понятий на основе трансдисциплинарного подхода
Статья научная
Описываются процедуры применения трансдисциплинарного подхода к выработке формулировок фундаментальных понятий и к построению онтологии этих понятий. Проведён анализ терминологических и содержательных составляющих, необходимых для такого применения. Установлена роль состояния гармонии, как критерия наличия положительных и отрицательных тенденций при оценивании рассматриваемой ситуации. Применение технологии выработки формулировки и построения онтологии показано на примере понятия «любовь». Отмечено, что в основе любви лежат положительные тенденции в состоянии гармонии, а также ряд других существенных признаков. Предложены формулировки ряда понятий, связанных с любовью. На основании полученных результатов определено место систем искусственного интеллекта в формируемом целостном построении, указаны ограничения на потенциальные возможности таких систем. Трансдисциплинарная технология носит универсальный характер и может быть применена, в том числе и в области онтологий. Статья предназначена для специалистов, интересующихся целостной онтологической картиной на уровне фундаментальных понятий.
Бесплатно
Проблемы разработки и развития онтологии науки: анализ классификаций
Статья научная
Существующие классификации науки отличаются разнообразием в подходах. Очередная смена номенклатуры научных специальностей, представленная Высшей аттестационной комиссией (ВАК) при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации, и нерешённость проблемы «упрощения процедуры внесения в неё изменений и дополнений» определили актуальность темы, затрагиваемой в статье. Рассмотрены рекомендации ВАК по разработке номенклатуры и паспортов научных специальностей. Отмечены усилия ВАК по сокращению научных специальностей, их обобщению с целью снизить бюрократические преграды при квалификационной оценке соискателей учёных степеней на стыках областей знаний. Рассмотрены количественные результаты научных достижений за последнее десятилетие в форме представленных к защите диссертаций по различным отраслям науки. Доминирование технических и медицинских наук ожидаемо, при этом можно отметить всплеск достижений в экономических и политических науках, который наблюдался особенно в 2013-2018 годы. Научные достижения соискателей в физико-математических, филологических и биологических науках стремятся не отстать от лидеров. Представлен анализ номенклатуры научных специальностей: названий, паспортов, направлений исследований. Проведён частотный анализ терминов, используемых в паспортах научных специальностей, осуществлена количественная оценка заявленных направлений исследований научных специальностей и используемых слов при их описании. Выявлено существенное различие в подходах при описании направлений исследований научных специальностей и значительное количественное отличие. В качестве примера приведён анализ социально-гуманитарной области науки, включающей наибольшее количество отраслей наук. Автор полагает, что разработка онтологии науки может стать тем самым «правовым механизмом» актуализации номенклатуры, который позволит ВАК добиться поставленной цели.
Бесплатно
Проектирование сложных изделий с малой вероятностью отказов в условиях Индустрии 4.0
Статья научная
Успешность перехода на цифровые технологии проектирования и инжиниринга в условиях Индустрии 4.0 определяется не только совершенствованием технических и программно-вычислительных средств проектирования, но и эффективностью человеческой деятельности при их использовании. Одним из вызовов новой промышленной революции является необходимость повышения профессионального уровня проектанта и конструктора в области подготовки и верификации исходных данных на входе в компьютерную модель и валидации результатов его работы на выходе. Главным образом это касается наиболее трудоёмких и ответственных работ по проектированию сложных изделий с малой вероятностью отказов. Результат может быть достигнут за счёт применения новых методов конструкторско-технологического анализа для смягчения или исключения человеческих ошибок при принятии технических решений. Использование методов конструкторско-технологического анализа надёжности не нарушает естественный ход процессов проектирования и конструирования, при этом обеспечивает обоснование параметров функционирования, которое необходимо для принятия конструкторских решений. Для этого используются методы анализа, позволяющие представить конструкторскую документацию в виде параметрической модели функционирования. Данная модель позволяет эмулировать аварийные ситуации при худших сочетаниях режимов и условий эксплуатации, что невозможно достичь при экспериментальной отработке. На основании такого моделирования принимаются обоснованные конструкторские решения, исключающие потенциальные отказы. Для исключения маловероятных отказов предусмотрена оригинальная опция, позволяющая устанавливать необходимые и достаточные требования в конструкторской документации для достижения бездефектного производства.
Бесплатно
Статья научная
Языки проектирования, основанные на графах, представлены как способ преобразования информации, автома-тизации процессов проектирования и оптимизации продукта или сложной системы. Унифицированный язык моделирования (UML) используется для создания языка, моделирующего процесс проектирования. Язык проектирования состоит из терминологии («цифровых строительных блоков») и набора правил («знаний цифровой композиции») выполнения последовательности действий (т.е. последовательного преобразования в цифровой вид процесса проектирования). С использованием основанного на правилах метода создаётся обобщённая центральная согласованная схема данных об объекте проектирования (так называемый граф проектирования). После генерации абстрактной центральной модели автоматически генерируются инженерные модели, отражающие специфику конкретной предметной области, и после удалённого выполнения их результаты вносятся в центральную модель проектирования для принятия последующих проектных решений или оптимизаций. Языки проектирования моделируются вручную и автоматически выполняются в так называемом компиляторе проектирования. Языки проектирования, основанные на графах, успешно применяются при создании разнообразных изделий аэрокосмической (космические аппараты, самолеты), автомобильной (пространственные конструкции, кабины автомобилей), машиностроительной (роботы, цифровые производства) отраслей и потребительских товаров (кофе-машины, вытяжные системы) для повышения эффективности процесса проектирования и степени его автоматизации. Рассмотрены различные стратегии и механизмы проектирования с целью применения их к автоматизации процесса проектирования. Используются подходы, начиная с автоматизированной и декларативной обработки ограничений, фрактальных вложенных шаблонов проектирования до математического определения последовательности действий проектирования. Имеющиеся знания определяют общую стратегию проектированию (т.е. нисходящее или восходящее проектирование). С целью снижения размерности и общей сложности задачи используется построение безразмерных инвариантов на основе теории подобия. Шаблоны проектирования, парадигмы проектирования (т. е. форма следует за функцией или функция следует за формой) и стратегии проектирования (разделяй и властвуй) из информатики широко используются для структурирования и управления сложностью проекта.
Бесплатно
Проектирование цивилизации: конструктивистская и этическая версии, перспективы для России
Статья научная
Прежде чем приступать к цивилизационному строительству, философия должна определить способы его создания и показать ограничения, которые необходимо учитывать на этом пути. При этом необходимо ответить на вопрос, как нужно мыслить, чтобы получить логически непротиворечивое описание цивилизационного проекта. Предметом анализа может быть процесс преобразования в языке возможных миров в реальный мир, логические процессы и способы описания, на которые опираются повседневное мышление и научные исследования. Если есть логически непротиворечивое описание цивилизации, то можно говорить о её проекте, претендующем на универсальную значимость для определённого сообщества людей. Другой подход основан на признании приоритета и ценности жизни. Такая «цивилизация жизни» подготовлена всем ходом человеческой истории и может базироваться на этике благоговения перед жизнью. Её цель - бережное и творческое отношение к жизни во всех её проявлениях. Она предполагает поворот в сознании людей и реализуется посредством таких этических практик, как самоограничение, самоотречение и самосовершенствование. Автор пытается ответить на вопрос: можно ли использовать указанные проектные версии для цивилизационного строительства России? Поскольку они вытекают из культурных истоков западной цивилизации, ни одна из них не может служить непосредственной предпосылкой для разработки цивилизационной модели другой страны или общества. Предлагается учитывать существенные различия культурных устоев тех или иных цивилизаций и рассматривать российскую цивилизацию как транскультурный феномен, являющийся полем взаимодействия разных культур и субкультур, как систему, элементы которой связаны между собой отношениями транзитивности.
Бесплатно
Социально-экономический эффект онтологического анализа при создании информационных систем
Статья научная
Рассмотрены социальный и экономический эффекты, связанные с внедрением информационных систем на основных стадиях их жизненного цикла. При создании и внедрении информационных систем отмечается значимость онтологического анализа предметной области, оказывающего существенное влияние на эффективность функционирования этих систем. Сделана попытка оценки исследуемых эффектов. Приведены примеры оценки эффектов, а в случае отсутствия онтологий предметных областей при создании и эксплуатации информационных систем - оценка потерь. Для систем, использующих математические модели объектов, важным является создание параметризованных моделей, позволяющих избегать повторного их построения за счёт изменения значений параметров. Это позволяет автоматически перестраивать модели при различных значениях параметров, не создавая новые. Трудоёмкость построения параметризованных моделей «окупается» многократным их использованием и значительным уменьшением доли рутинного труда специалистов высокой квалификации. На примере процедуры зачисления абитуриентов в университеты России проведены оценки социальных издержек и непроизводительных экономических затрат, которые исчисляются миллиардами рублей. Показано, что адекватный учёт всех атрибутов сущностей в онтологии позволяет построить на её основе информационную систему, способную эффективно решать задачу обработки информации в автоматическом режиме.
Бесплатно
Стратегии интеллекта и его онтологии: попытка разобраться
Статья научная
Автор предлагает вступить в дискуссию по вопросам стратегий развития искусственного интеллекта, технологий и систем искусственного интеллекта. Статья предваряется предисловием в форме послания из инобытия, а завершается послесловием в форме обращения к разработчикам искусственного интеллекта. Мотивом написания статьи явилась принятая в России стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. В статье обсуждаются используемые понятия: интеллект, интеллекты индивидуума и социума, их стратегии, искусственный интеллект, онтологии и объяснимый искусственный интеллект, инобытие как онтология проектирования. Приведены ссылки на обзоры стратегий развития искусственного интеллекта, принятые в ведущих странах мира, анализируются стратегии, принятые в России и США. В российской стратегии отмечается наличие критериальных проблем и не согласованность целей и предложенных показателей, отсутствие онтологий предметных областей при разработке систем искусственного интеллекта. В американской стратегии отмечены: сделанные в ней акценты на понятный, заслуживающий доверие, надёжный и безопасный искусственный интеллект; онтологии и стандарты, принятые и разрабатываемые с целью укрепления лидерства США в создании искусственного интеллекта. В заключении делается вывод о важности и необходимости разработки и применения онтологий при создании объяснимых систем искусственного интеллекта, интегрированных в социум.
Бесплатно
Статья научная
Предпочтение англоязычным публикациям сказалось на качестве современной русской научной терминологии. На примере одной из монографий показана потеря взаимосвязи между основными понятиями технической диагностики, следующая из их определений. К причинам такого положения следует отнести: пренебрежение основополагающими отечественными стандартами в области надёжности и диагностики, заимствование иностранных определений без учёта особенностей национального языка, утерю образного восприятия терминов и отсутствие научного подхода к формированию определений понятий. На основе определений понятий, сформулированных в основополагающих отечественных стандартах, устанавливаются связи между отказом, ошибкой, дефектом и неисправностью, иллюстрируемые наглядной структурно-функциональной моделью диагностирования вычислительной системы. Для улучшения познавательной функции понятий предлагается использовать системный подход и собственные свойства модели (функция, структура, операция). С их применением выполнен критический анализ определения понятия «тестирование», предложено определение этого понятия, удовлетворяющее системным требованиям.
Бесплатно
Умный город как сложная адаптивная система
Статья научная
В городской среде стремительное развитие политической, социальной и экономической сфер ставят перед лицом общественности новые задачи, актуальным решением которых является переход от традиционных методов управления городским пространством к Умному городу. При этом, необходимо переосмысление ключевых элементов данной концепции. В работе предложено обновлённое определение Умного города. Дан анализ проблем развития городских агломераций, связанных с повсеместным использованием сложной системы Интернет-экономики, и описано их практическое решение - разработка городских пространств как сложных адаптивных систем, способных предоставлять в реальном времени услуги горожанам и приезжим в зависимости от уровня сложности задачи. Авторы выступают за применение инновационного подхода, который обеспечивает минимальное количество вмешательств в работу городских служб. Концепция синхронной разработки и внедрения мультиагентных систем планирования сервисов в реальном времени и онтологии Умного города, описанные в статье, позволят обеспечить необходимые изменения за счёт параллельной работы географически распределённых проектных групп.
Бесплатно
Статья научная
На основе концепции конструктивизма рассмотрены особенности человеческого мышления при построении логических категорий и его способность к конструированию реальности, которая конституциирует себя в виде сети взаимосвязанных логических категорий, принадлежащих к контрарному или контрадикторному типу. Рассмотрение отношений между грамматическими и логическими формами приводит к пониманию, что последние могут проявлять себя в качестве комбинаторно-топологических структур, которые хорошо моделируются с помощью мультиграмм (форм) древней китайской символики Книги Перемен (И-Цзин). Использование указанной символики позволяет выразительными средствами гексаграмм выявить связи между структурами, скрытыми в аналитической записи. Последовательное применение операций контрарного и контрадикторного типа позволило выявить четыре типа инвариантных преобразований, являющихся комбинациями контрарных и контрадикторных отношений в модельном пространстве с основанием из двух противоположных элементов, что указывает на новую, ранее скрытую онтологию реальности. В этой онтологии инварианты представлены не объектами, а процессами перехода между различными состояниями, соединяющими контрарные характеристики с контрадикторными. Перечислены примеры из различных отраслей знания, иллюстрирующие фундаментальную роль четвероякого основания, показано действие универсального закона при конструировании моделей экономических структур.
Бесплатно
Формализация одушевлённости на примере понятия "любовь"
Статья научная
Представлена методика формализации понятий, связанных с одушевлённостью. Методика предназначена для коллективного создания сложных проектов в когнитивной инфраструктуре. Методика состоит в создании прототипов, которые в дальнейшем детализируются, а также в использовании авторского подхода «4К», основанного на понятиях «коллектив», «когнитивность», «конфигуратор» и «конвергенция». Используется базовая триада А.А. Зиновьева «Исследователь+Логика +Онтология», а также понятие «клеточка» как наиболее простая логическая структура исследуемой системы. Предлагается классификация потенциальных потребителей получателей результата. Рассматривается процедура конструирования определений. Предлагается схема «4Ф», учитывающая формы, функции и условия выполнения функций исследуемым объектом. Конкретизируется постановка задачи формализации для использования в системах искусственного интеллекта. Обсуждаются фундаментальные различия одушевлённых существ и систем искусственного интеллекта, а также проблемы их взаимодействия. Предлагается «клеточка» феномена «любовь». Отмечаются архетипические факторы и современные тенденции реализации этого феномена. Предлагается способ конструирования промежуточных состояний с использованием метода фрагментов, бутстрэпа и филогенетического брекетинга. В качестве примера использования подхода предложен проект формализации понятия «любовь», выполняемый командой из людей и систем искусственного интеллекта.
Бесплатно
Формализация познавательного процесса на основе базиса моделей
Статья научная
Вся умственная деятельность человека представляет собой моделирование его внешнего и внутреннего мира и основывается на применении моделей. Познавательную и конструктивную деятельность человека невозможно представить через огромное многообразие используемых им частных моделей. В работе предлагаются структурная, функциональная и операционная составляющие, присущие в разной степени любой разрешимой модели. Универсальность составляющих объясняется их принадлежностью модели языка предикатов первого порядка, положенной в основу любых математических моделей. Эти базовые свойства модели используются для описания модели знания, приобретаемого человеком в процессе познания окружающей и внутренней среды. Сам познавательный процесс осуществляется также с применением моделей, названных в работе моделями инструментального знания. В качестве базовой модели познавательного процесса принята «пирамида познания» Акоффа. Определены используемые в ней понятия. Каждый этап формирования модели нового знания и используемого для его приобретения инструментального знания описывается с применением базовых моделей, что позволяет представить познавательный процесс в терминах моделирования.
Бесплатно
Формализация смысла. Часть 2. Пространство контекстов
Статья научная
В первой части статьи было показано, что есть существенная разница между понятиями, заданными через определения, описываемые наборами признаков, и теми понятиями, которыми оперирует человек и за которыми стоит представление о смысле. Было высказано предположение, что это и есть ключевой момент, различающий представление о традиционном искусственном интеллекте и сильном искусственном интеллекте. Было предложено использовать для формализации естественных понятий связанные с ними точки зрения, которые могут быть описаны соответствующими контекстами. В этой части статьи приводится формализация контекста как уникальной точки зрения. В контексте исходное описание приобретает свою характерную черту только для этого контекста - трактовку. Использование предыдущего опыта позволяет проверять адекватность полученной трактовки. Сопоставив используемые понятия с их контекстами, можно получить пространство контекстов, способное искать потенциально возможные смыслы в поступающей информации. Использование пространства контекстов позволило описать механизм переноса опыта из одного контекста в другой. Основываясь на контекстном переносе, дано объяснение феномена творчества и описание его природы.
Бесплатно
Формализация смысла. Часть 3. Формирование контекстов
Статья научная
В предыдущих частях статьи предпринята попытка начать описание подхода к созданию сильного искусственного интеллекта, основанного на смысле информации. Была предложена модель, в которой понятия описывались через связанные с ними точки зрения. Точка зрения задавалась как контекст, меняющий исходное описание на его трактовку. Было показано, что об осмысленности трактовки можно судить по её адекватности памяти предыдущего опыта. Описано пространство контекстов, задающее систему понятий, покрывающих определённую предметную область. В этой части статьи описан алгоритм, позволяющий создать исходную систему понятий, опирающуюся на наблюдаемые признаки явлений, и перейти от неё к соответствующим этим понятиям контекстам. Для пространства контекстов предложен способ создания кодов понятий, позволяющий кодами понятий передать систему их внутренней близости, проведено сравнение со свёрточными сетями. Пояснения предлагаемого подхода рассмотрено на примере обучения зрительной коры.
Бесплатно
![Формализация смысла[6]. Часть 1](/file/thumb/170178881/formalizacija-smysla-6-chast-1.png "Формализация смысла[6]. Часть 1")
Формализация смысла[6]. Часть 1
Статья научная
Всякая область знаний строит свои описания, используя понятия. При этом распространено определение понятий через задание свойственных им признаков. На этом базисе строятся как основные математические, так и многие философские концепции. Понятия, которыми оперирует человек, подчиняются аналогичным свойствам и их природа - это природа определений. Многочисленные попытки создать сильный искусственный интеллект основаны на соответствующей парадигме. В статье делается попытка обосновать необходимость использования контекстно-смысловой парадигмы для объяснения работы естественного мозга и для создания сильного искусственного интеллекта. Приводится формальная модель, описывающая смысл, и предлагается способ представления её связи с известными данными о функционировании мозга. Показывается, что вокруг каждого понятия может быть создан контекст, который может являться носителем смысла понятия. Контекст позволяет отойти от использования набора признаков для узнавания явления, стоящего за понятием. Контекст оказывается точкой зрения, связанной с понятием, в которой меняется описание окружающего мира. Зная правила этих изменений, можно не только моделировать различные точки зрения, но и определять, какие из них создают адекватные трактовки. При этом наличие адекватной трактовки в контексте явления служит критерием присутствия этого явления.
Бесплатно
