Научные статьи \ Общие вопросы науки и культуры \ Информационные технологии. Вычислительная техника. Обработка данных \ Искусственный интеллект

Жизненный цикл: смысловая матрица процессного моделирования

Жизненный цикл: смысловая матрица процессного моделирования

Автор: Суров И.А.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Общие вопросы формализации проектирования: онтологические аспекты

Статья в выпуске: 4 (46) т.12, 2022 года.

Бесплатный доступ

Ускорение социально-технологической динамики увеличивает число и сложность задач процессного моделирования. Освоение соответствующих навыков мышления становится массовой необходимостью. В статье представлен метод схематизации процессов, позволяющий систематизировать такое мышление на основе жизненного цикла. Любой процесс представляется последовательностью этапов восприятие, анализ, проектирование, действие, согласование и оценка. Эта последовательность формализована в виде круговой траектории на фазовой плоскости, декартовыми осями которой являются факторы сила и активность классической семантики. В результате схема получает простое математическое выражение и сопрягается со стандартными методами семантических измерений. Экспериментально представленная структура выявлена в векторной модели английского языка word2vec , что дополнительно связывает её с алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта. Разработанная модель представляет собой общую онтологию процессов в Природе, используемую в естественном мышлении как стереотип построения причинно-следственных моделей событий. Полученный результат открывает возможности для развития методов процессного и причинно-смыслового моделирования в научно-технических и повседневных целях.

Еще

Процесс, прогнозирование, причинность, смысл, онтология, субъектность

Короткий адрес: https://sciup.org/170197193

IDR: 170197193   |   УДК: 004.89   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-4-430-453

Life cycle: semantic matrix of process modeling

Acceleration of socio-technological changes increases demands and complexity of process modeling tasks. Developing the appropriate thinking skills is becoming a mass necessity. This paper describes a method for representation of processes, allowing systematization of such skill based on life cycle . Any process is then represented as a sequence of stages: perception, analysis, design, action, coordination, and evaluation. This sequence is formalized as a circular trajectory on a phase space, the Cartesian axes of which are the activity and potency factors of classical semantics. As a result, the scheme receives a simple mathematical expression and is interfaced with standard methods of semantic measurements. The experimentally presented structure was revealed in the word2vec English language vector model, which additionally aligns it with machine learning and artificial intelligence algorithms. The developed model is considered as general ontology of processes in Nature, used in natural thinking as a stereotype of building cause-and-effect models of events. The result obtained opens up opportunities for the development of methods of process and causal-sense modeling for scientific, technical and everyday purposes.

Еще

Список литературы Жизненный цикл: смысловая матрица процессного моделирования

  • Боргест Н.М. Границы онтологии проектирования. Онтология проектирования. 2017. Т.7, №1(23). С.7-33. DOI:10.18287/2223-9537-2017-7-1-7-33.
  • де Ла Барьер П. Курс теории автоматического управления. Москва: Машиностроение, 1973. 396 с.
  • Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления (пер. с английского). М: Наука, 1969. 119 с.
  • Брушлинский А.В. Психология мышления и кибернетика. М: Мысль, 1970. 189 с.
  • OrrellD. The Future of everything. The Science of Prediction. Basic books, 2007.
  • Bouchaud J.P. Economics needs a scientific revolution. Nature. 2008. Vol.455, №7217. P.1181. DOI:10.1038/4551181a.
  • Bouchaud J.P. The (unfortunate) complexity of the economy. Physics World. April 2009. 04(0904.0805). DOI:10.1088/2058-7058/22/04/39.
  • Orrell D. Economyths: Ten Ways That Economics Gets It Wrong. International Journal of Social Economics. New Jersey: Wiley, 2011. Vol.38, № 9. P.821-822. DOI:10.1108/03068291111157267.
  • Куиггин Д. Зомби-экономика. Как мертвые идеи продолжают блуждать среди нас (пер. с англ.). Москва: Издательский дом Высшей школы экономики, 2016. 272 с.
  • Kitto K. High end complexity. Int. J. Gen. Syst. 2008. Vol.37, №6. P.689-714. DOI:10.1080/03081070701524232.
  • White J.G. et al. The Structure of the Nervous System of the Nematode Caenorhabditis elegans // Philos. Trans. R. Soc. B Biol. Sci. 1986. Vol.314, №1165. P.1-340. DOI:10.1098/rstb.1986.0056.
  • Larson S.D., Gleeson P., Brown A.E.X. Connectome to behaviour: Modeling Caenorhabditis elegans at cellular resolution. Philos. Trans. R. Soc. B Biol. Sci. 2018. Vol.373, №1758. P.8-10. DOI:10.1098/rstb.2017.0366.
  • Cook S.J. et al. Whole-animal connectomes of both Caenorhabditis elegans sexes. Nature. Springer US, 2019. Vol.571, №7763. P.63-71. DOI:10.1038/s41586-019-1352-7.
  • von Uexkull J. A stroll through the worlds of animals and men: A picture book of invisible worlds. Semiotica. Walter de Gruyter, 1992. Vol.89, №4. P.319-391. DOI:10.1515/semi.1992.89.4.319.
  • von Uexkull J. A foray into the worlds of animals and humans: With a theory of meaning. University of Minnesota Press, 2010. 248 p.
  • Белов М.В., Новиков Д.А. Основы теории комплексной деятельности. Ч. 2. Жизненные циклы комплексной деятельности. Организация и управление как комплексная деятельность. Проблемы управления. 2018. №4. С.39-48. DOI:10.25728/pu.2018.5.5.
  • Берг Д.Б., Ульянова Е.А., Добряк П.В. Модели жизненного цикла. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2014. 74 с.
  • Communiqué: Towards Ontology Evaluation across the Life Cycle // Ontology Summit 2013 ed. Neuhaus F. et al.
  • Young G. Development, Stages, and Causality // Causality and Neo-Stages in Development. Cham: Springer International Publishing, 2022. P.21-42. DOI:10.1007/978-3-030-82540-9_2.
  • Gulino P. Screenwriting: the sequence approach. London: Continuum, 2004. 288 p.
  • Wagenmakers E.-J., Dutilh G., Sarafoglou A. The Creativity-Verification Cycle in Psychological Science: New Methods to Combat Old Idols. Perspect. Psychol. Sci. 2018. Vol.13, №4. P.418-427. D0I:10.1177/1745691618771357.
  • Зябрикова А.В., Зябриков В.В. Оптимальная траектория жизненного цикла фирмы. Проблемы современной экономики. 2014. C.123-127.
  • Lester D.L., Parnell J.A., Carraher S. Organizational life cycle: A five-stage empirical scale. Int. J. Organ. Anal. 2003. Vol.11, №4. P.339-354. D0I:10.1108/eb028979.
  • Biemer S.M., Sage A.P. Systems Engineering: Basic Concepts and Life Cycle. Agent-Directed Simulation and Systems Engineering. Weinheim, Germany: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2010. P.145-171. D0I:10.1002/9783527627783 .ch5.
  • D'Ambrogio A, Durak U. Setting systems and simulation life cycle processes side by side // ISSE 2016 - 2016 Int. Symp. Syst. Eng. - Proc. Pap. IEEE, 2016. D0I:10.1109/SysEng.2016.7753139.
  • Steinert M., Leifer L. Scrutinizing Gartner's hype cycle approach // Technol. Manag. Glob. Econ. Growth. 2010. P.254-266.
  • Buijs J. Modelling Product Innovation Processes, from Linear Logic to Circular Chaos. Design. 2003. Vol.12, №2. P.76-93. D0I:10.1111/1467-8691.00271.
  • Боргест Н.М. Роль онтологии в проектировании информационных систем // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2014. 0STIS-2014, Минск: БГУИР, 2014. C.155-160.
  • Patten B.C., Odum E.P. The Cybernetic Nature of Ecosystems. Am. Nat. 1981. Vol.118, №6. P.886-895. D0I:10.1086/283881.
  • Dufour Y., Steane P., Corriveau A.M. From the organizational life-cycle to "ecocycle": a configurational approach to strategic thinking. Asia-Pacific J. Bus. Adm. 2018. Vol.10, №2/3. P.171-183. D0I:10.1108/APJBA-05-2018-0095.
  • Подсорин В.А., Харитонова А.В. Экономические методы управления жизненным циклом производственных и социальных систем. Москва: МГУПС, 2016. 78 с.
  • Павлов Н.В. Управление жизненным циклом продукта. Санкт-Петербург : Изд-во Политехнического ун-та 2014. 219 с.
  • Мыльников Л.А. О структурно-функциональном моделировании процессов с выделенным субъектом управления // НТИ Серия 22. 2022. № 2. D0I:10.36535/0548-0027-2022-02-2.
  • Белов М.В. Оптимальное управление жизненными циклами сложных изделий, объектов, систем // Проблемы управления. 2022. №1. С.19-32. D0I:10.25728/pu.2022.1.2.
  • Ziemke T. The body of knowledge: 0n the role of the living body in grounding embodied cognition. BioSystems. Elsevier Ireland Ltd, 2016. Vol.148. P.4-11. D0I:10.1016/j.biosystems.2016.08.005.
  • Clark A. Embodied, embedded, and extended cognition // The Cambridge Handbook of Cognitive Science / ed. Frankish K., Ramsey W. Cambridge: Cambridge University Press, 2019. P.275-291. D0I:10.1017/CB09781139033916.018.
  • Lakoff G. The Invariance Hypothesis: is abstract reason based on image-schemas? Cogn. Linguist. 1990. Vol.1, №1. P.39-74. D0I:10.1515/cogl.1990.1.1.39.
  • Piantadosi S.T. The Computational 0rigin of Representation. Minds Mach. Springer Netherlands, 2021. Vol.31, №1. P.1-58. D0I:10.1007/s11023-020-09540-9.
  • Сундаков В.В. Тайны русского языка. АСТ, 2021. 670 с.
  • Dukhanov A. et al. A Systemically Synergistic Approach to the Design of Integrative Advanced Training Courses in the Field of Cross-Cutting Technologies // 2021 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). IEEE, 2021. P. 1-9. D0I:10.1109/FIE49875.2021.9637425.
  • Боргест Н.М. Онтология проектирования научного направления: формирование, развитие, примеры. Онтология проектирования. 2022. Т.12, №2. С.136-157. D0I:10.18287/2223-9537-2022-12-2-136-157.
  • Sollaci L.B., Pereira M.G. The introduction, methods, results, and discussion (IMRAD) structure: A fifty-year survey. J. Med. Libr. Assoc. 2004. Vol.92, №3. P.364-367.
  • Wu J. Improving the writing of research papers: IMRAD and beyond. Landsc. Ecol. 2011. Vol.26, №10. P.1345-1349. D0I:10.1007/s10980-011-9674-3.
  • Zipf G.K. The Unity of Nature, Least-Action, and Natural Social Science. Sociometry. 1942. Vol.5, №1. P.48-62.
  • Rosch E. Principles of Categorization. Cognition and categorization / ed. Rosch E.H., Lloyd B.B. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates Publishers, 1978. P.27-48. D0I:10.1016/B978-1-4832-1446-7.50028-5.
  • Винер М. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. Москва: Наука, 1983. 344 с.
  • НовиковД.А. Кибернетика (навигатор). Москва: Ленанд, 2015. 160 с.
  • Haykin S. Cognitive dynamic systems: Perception-Action cycle, radar, and radio. Cambridge: Cambridge University Press, 2012. DOI:10.1017/CBO9780511818363.
  • Lagerspetz K.Y.H. Jakob von Uexkull and the origins of cybernetics. Semiotica. 2001. Vol.134. P.643-651. DOI:10.1515/semi.2001.047.
  • Young G. Stimulus-Organism-Response Model: SORing to New Heights // Unifying Causality and Psychology. Cham: Springer International Publishing, 2016. P.699-717. DOI:10.1007/978-3-319-24094-7_28.
  • Field S. Screenplay: The Foundations of Screenwriting. New York: Delta, 2005. 309 p.
  • Brutsch M. The three-act structure: Myth or magical formula? J. Screenwriting. 2015. Vol.6, №3. P.301-326. DOI:10.1386/josc.6.3.301_1.
  • Gat E. On Three-Layer Architectures. Artif. Intell. Mob. Robot. 1997. P.195-210.
  • Siegel M. The sense-think-act paradigm revisited // 1st International Workshop on Robotic Sensing, 2003. ROSE' 03. IEEE, 2003. № June. P.5. D0I:10.1109/R0SE.2003.1218700.
  • Белов М.В. Проблемы управления жизненными циклами организационно-технических систем. Управление в социально-экономических системах. 2018. C.117-172. D0I:10.25728/ubs.2018.76.5.
  • Doblin J. A Short, Grandiose Theory of Design. STA Des. J. 1987. Vol.1. P.6-16.
  • Новиков Д.А. Структура теории управления социально-экономическими системами. Управление Большими Системами. 2009. Том.24. С.216-253.
  • Достаточно общая теория управления. Постановочные материалы учебного курса факультета прикладной математики - процессов управления СПбГУ. Санкт-Петербург, 2011. 228 c.
  • Miller G.A. The magical number seven, plus or minus two: some limits on our capacity for processing information. Psychol. Rev. 1956. Vol.63, №2. P.81-97. D0I:10.1037/h0043158.
  • Eco U, Sebeok TA. (eds.) The Sign of three: Dupin, Holmes, Peirce. Indiana University Press, 1983. 256 p.
  • Суров И.А. Открытие чёрного ящика: Извлечение семантических факторов Осгуда из языковой модели word2vec. Информатика и автоматизация. 2022. Т.21, №5. C.916-936. DOI: 10.15622/ia.21.5.3.
  • Google Code Archive. Pretrained word2vec model GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz [Electronic resource]. 2013. https ://code.google.com/archive/p/word2vec/.
  • Mikolov T et al. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality // NIPS'13 Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems. 2013. 9 p.
  • Суров И.А. Quantum core affect. Color-emotion structure of semantic atom // Front. Psychol. 2022. Vol.13. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.838029.
  • Pally R. The predicting brain: Unconscious repetition, conscious reflection and therapeutic change. Int. J. Psychoanal. 2007. Vol.88, №4. P.861-881. DOI:10.1516/B328-8P54-2870-P703.
  • Behrens T.E.J. et al. Learning the value of information in an uncertain world. Nat. Neurosci. 2007. Vol.10, №9. P.1214-1221. DOI:10.1038/nn1954.
  • Bubic A., Yves von Cramon D., Schubotz R.I. Prediction, cognition and the brain. Front. Hum. Neurosci. 2010. Vol.4, March. P.1-15. DOI:10.3389/fnhum.2010.00025.
  • Clark A. Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science. Behav. Brain Sci. 2013. Vol.36, №3. P.181-204. DOI:10.1017/S0140525X12000477.
  • Barrett L.F., Simmons W.K. Interoceptive predictions in the brain. Nat. Rev. Neurosci. Nature Publishing Group, 2015. Vol.16, №7. P.419-429. DOI:10.1038/nrn3950.
  • Greve P.F. The role of prediction in mental processing: A process approach. New Ideas Psychol. Elsevier Ltd, 2015. Vol.39. P.45-52. DOI:10.1016/j.newideapsych.2015.07.007.
  • Vityaev E., Pak B. Prototypes of the "natural" concepts discovery. Cogn. Syst. Res. 2021. Vol.67. P.1-8. DOI:10.1016/j.cogsys.2020.12.005.
  • Whitehead A.N. Process and reality. New York: The Free Press, 1929. 413 p.
  • Лепский В.Е. Системный подход в социальной и экономической кибернетике. Системный анализ в экономике. 2018. С.353-356. DOI:10.33278/SAE-2018.rus.353-356.
  • На пути к постнеклассическим концепциям управления / Ред. Лепский В.Е., Аршинов В.И. Москва: Институт философии РАН, 2005. 266 с.
  • Лепский В.Е. Экономическая кибернетика саморазвивающихся сред (кибернетика третьего порядка) // Управленческие науки. 2015. Т.46. С.22-33.
  • Лепский В.Е. Рефлексивность в управлении социальными системами (философско-методологический анализ). Философия науки и техники. 2021. Т.26, №2. DOI:10.21146/2413-9084-2021-26-2-127-147.
  • Osgood C.E. The nature and measurement of meaning. Psychol. Bull. 1952. Vol.49, №3. P.197-237. DOI:10.1037/h0055737.
  • Osgood C.E. On the whys and wherefores of E, P, and A. J. Pers. Soc. Psychol. 1969. Vol.12, №3. P.194-199. DOI:10.1037/h0027715.
  • Суров И.А. Квантовая модель субъективной семантики ситуаций принятия решений. // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы / Ред. А.В. Колесников. 2022. С.205-212.
  • Surov I.A. Natural Code of Subjective Experience. Biosemiotics. 2022. Vol.15, №2. P.109-139. D0I:10.1007/s12304-022-09487-7.
  • ПетренкоВ.Ф. Основы психосемантики. 3-е изд. М: Эксмо, 2010. 480 с.
  • Петренко В.Ф., Митина О.В. Политическая психология. Психосемантический подход. Социум, 2018. 592 с.
  • Яньшин П.В. Цветосоциометрия. Исследование эмоционального состояния группы // Сборник научных трудов ученых Московского городского педагогического университета и Бакинского славянского университета / Ред.: М.А.Мыльникова. 2010. С.278-288.
  • Aitken S., Curtis J. A Process 0ntology // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2002. Vol.2473. D0I:10.1007/3-540-45810-7_13.
  • Kassel G. Physical processes, their life and their history. Appl. Ontol. 2020. Vol.15, №2. P.109-133. D0I:10.3233/A0-200222.
  • Guarino N., Oberle D., Staab S. What Is an 0ntology? // Handbook on 0ntologies / ed. Staab S., Studer R. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. P.1-17. D0I:10.1007/978-3-540-92673-3_0.
  • Боргест Н.М., Коровин М.Д. Онтологии: современное состояние, краткий обзор. Онтология проектирования. 2013. №2. С.49-55.
  • Volchenkov E.Y. The ontology of anthropogenic systems: Information aspects. Sci. Tech. Inf. Process. 2011. Vol.38, №3. P.173-179. D0I:10.3103/S0147688211030117.
  • Guarino N. Understanding, building and using ontologies // Int. J. Hum. Comput. Stud. 1997. Vol.46, №2-3. P.293-310. D01:10.1006/ijhc.1996.0091.
  • Боргест Н.М. Ключевые термины онтологии проектирования: обзор, анализ, обобщения. Онтология проектирования. 2013. №3. C.9-31.
  • Green S., Southee D., Boult J. Towards a design process ontology. Des. J. 2014. Vol.17, №4. P.515-537. D0I:10.2752/175630614X14056185480032.
  • Fuster J.M. Upper processing stages of the perception-action cycle. Trends Cogn. Sci. 2004. Vol.8, №4. P.143-145. D0I:10.1016/j.tics.2004.02.004.
  • dos Santos Franga J.B. et al. KIP0: the knowledge-intensive process ontology. Softw. Syst. Model. Springer Berlin Heidelberg, 2015. Vol.14, №3. P.1127-1157. D0I:10.1007/s10270-014-0397-1.
  • Боргест Н.М. Научный базис онтологии пректирования. Онтология проектирования. 2013. №1. С.7-25.
  • Валькман Ю.Р., Тарасов В.Б. От онтологий проектирования к когнитивной семиотике. Онтология проектирования. 2018. Т.8, №1. С.8-34. D0I: 10.18287/2223-9537-2018-8-1-8-34.
  • Лепский В.Е. Становление стратегических субъектов в глобальном информационном обществе: постановка проблемы. Информационное общество. 2002. Т.1. С.50-58.
  • Лешкевич Т.Г. Проблема субъектности и бессубъектное состояние России в контексте экономоцентрично-сти современной эпохи. Научная мысль Кавказа. 2012. № 2. С.12-20.
  • Мерзляков А.А. Проблема субъектности в социологии управления. Социологическая наука и социальная практика. 2018. Т. 24, № 4. С. 95-104. D0I: 10.19181/snsp.2018.6.4.6087.
  • Jaeger J., Monk N. Everything flows. A process perspective on life. EMBO Rep. 2015. Vol.16, №9. P.1064-1067. D0I:10.15252/embr.201541088.
  • Nicholson DJ, Dupre J. (eds.) Everything Flows: Towards a Processual Philosophy of Biology. 0xford University Press, 2018.
  • Селиванов В.В. Теория мышления как процесса: экспериментальное подтверждение. Экспериментальная псиология. 2019. Т.12, №1. С.40-52. D0I:10.17759/exppsy.2019120104.
Еще
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp