CC BY
41
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА /-
' № 5 (47) 2013
Л. С. Болотова, докт. техн. наук, профессор НИУ ВШЭ, г. Москва А. П. Новиков, канд. техн. наук, Департамент образования г. Москвы А. А. Никишина, ООО «Эльстер Метроника», г. Москва
интеграция результатов исследований в научном направлении «искусственный интеллект»
Статья продолжает рассмотрение актуальной темы разработки систем искусственного интеллекта, начатое авторами в предыдущем выпуске журнала «Прикладная информатика». Дискуссионный характер публикаций приглашает к обсуждению всех заинтересованных читателей.
введение
В современных публикациях толкование понятия «интеграция» применительно к результатам исследований научного направления (НН) «искусственный интеллект (ИИ)» (ННИИ) не выходит за рамки вопросов анализа и классификации интеллектуальных модулей этого НН. Под интеллектуальным модулем понимается интеллектуальная программная система, могущая использоваться в качестве компоненты некоторого объемлющего комплекса. Интеллектуальный модуль характеризуется четким определением входной и выходной спецификации «вход-выход», а также функционально-логическим интерфейсом взаимодействия с другими программными компонентами.
В таком ракурсе интеграция предполагает решение следующих вопросов1:
• поиск признаков классификации, в которых отражаются «методы ИИ2», а не выполняемые программной системой функции;
1 См. об этом в открытом проекте «Антология программных систем искусственного интеллекта» // Российская ассоциация искусственного интеллекта.
2 В рассматриваемом документе толкование понятия «методы ИИ» близко к толкованию понятия «фрагменты алгоритма» из [2].
• позиционирование каждой интеллектуальной программной системы в пространстве таких систем;
• выявление «узких мест» в практических исследованиях ННИИ;
• определение наиболее перспективных, а также новых задач и направлений исследования ННИИ;
• унификация интерфейсов интеллектуальных модулей с целью приобретения этими модулями возможности быть интегрируемыми и масштабируемыми, а также объединять в себе результаты работ ННИИ;
• выявление и унификация способов и методов программного и функционально-логического взаимодействия интеллектуальных модулей с внешними системами;
• получение максимально полного представления о состоянии дел в области практического внедрения и использования методов ИИ;
• организация технологии информационной поддержки разработчиков интеллектуальных программных систем.
В качестве примера классификатора интеллектуальных систем можно рассматривать базовый рубрикатор по ИИ [1].
Исследования, представленные в настоящей статье, нацелены на получение технологии интеграции результатов исследований ННИИ, способствующей достижению пер-
№ 5 (47) 2013
вичной цели этого НН. Такой целью предлагается признать алгоритмическое моделирование сущности, именуемой «субъект, его интеллект и интеллектуальное поведе-ние»3 [2].
При такой формулировке необходимо разобраться в следующих вопросах: какую совокупность методов и процессов (какую технологию) принято именовать интеграцией, а также какими частицами следует оперировать, чтобы результатом интеграции стало создание сущности, которая априори была подвергнута декомпозиции?
Некоторые аспекты в толковании понятия «интеграция»
Применение понятий в практике общения и в научных исследованиях сопровождается многозначностью некоторых характери-а стик каждого понятия, при необходимости § устраняемых соответствующими пояснения-
| ми. Данный параграф не содержит новаций к
Л в толковании распространенных понятий,
'5 но представляется важным устранение мно-
| гозначности существенных характеристик
Й понятий, однозначное понимание которых
Ц необходимо для дальнейшего восприятия
материала статьи.
I В составе механизма познания присут-
¡а ствуют операции, необходимые для выяв-
^ ления и выделения сущностей в простран-
| стве единства реального мира4 и тесно
§ связанные между собой. Это взаимно обратные операции (операции антонимиче-
| ского характера), именованные «анализ»
ц и «синтез».
| В первичном толковании данные понятия
Ц соответствуют операциям, которые субъект
§ выполняет на еще подсознательном уров-
* не процесса познания. Анализ выполняет-
£ ся мысленно (виртуально), что делает не-
е| возможным разрушение анализируемой
§ 3 Далее в статье эту сущность будем именовать
§ триединой сущностью.
& 4
Ё 4 Описание этой операции с некоторой степенью
5а подробности смотри в [3].
сущности. Мыслительный или абстрактно-логический анализ называют высшей формой анализа. В этом случае синтез как операция, противоположная анализу, приводит к полному восстановлению целостности рассматриваемой сущности, в том числе ее функциональных характеристик. Отметим также, что механизм познания априори выделяет сущность в пространстве единства реального мира, затем подвергает ее анализу, и лишь потом синтезом восстанавливается ее целостность. При этом правильность операции синтеза контролируется по соответствию результата синтеза той сущности, которая была подвергнута анализу.
Практика применения в познании реального мира операций «анализ» и «синтез» показала, что реальное (не виртуальное) расчленение (анализ) некоторых сущностей и следующий затем синтез могут не иметь катастрофических, а также просто наблюдаемых последствий, которые принято называть разрушением. Поэтому получило распространение применение операции синтеза дистанцированно по времени от парной ей и предшествующей ей в процессе познания операции анализа. Это способствовало возникновению следующих ситуаций:
1. Сущность и операция анализа над ней находятся в зоне наблюдений.
1.1. И сущность, и операция анализа над ней могут быть востребованы для рассмотрения.
1.2. Анализ выполняет не тот специалист, которому необходимо впоследствии выполнить синтез. Поэтому причины, побудившие на этапе анализа выделить именно такие части целого, неизвестны.
2. Сущность и операция анализа над ней находятся вне зоны наблюдений.
2.1. Множество частей целого хорошо сохранились, т. е. каждая часть содержит необходимую для проведения синтеза информацию о себе и о своей принадлежности к целому. Части множества в полной мере способны составить единое целое.
№ 5 (47) 2013
Существует возможность синтезом частей целого получить подвергнутую анализу сущность. Однако ее синтез затруднен отсутствием сведений о сущности, подвергнутой анализу.
2.2. Множество частей, предложенных для проведения синтеза, подверглись старению (например, физический износ). Некоторые характеристики отдельных частей стерты (возможно, не зафиксированы в памяти специалиста, выполнявшего анализ). Получение синтезом сущности, подвергнутой анализу, маловероятно.
2.3. Для синтеза предложено множество частей, априори полученных анализом нескольких сущностей. Синтезом может быть получена сущность с некоторой степенью целостности, однако это будет ранее не существовавшая сущность.
2.4. Рассмотрение множества частей, предложенных для синтеза, не позволяет сформировать гипотезу о характере сущности, которая своей целостностью фиксирует окончание синтеза.
Если сущность и операция анализа над ней находятся в зоне наблюдений, то операция реального (не виртуального) синтеза в составе процесса моделирования, который в этом случае близок процессу познания, может привести к полному восстановлению сущности, подвергнутой анализу. Таким образом, моделирование сущности возможно, если отсутствует дистанцирование между операциями анализа и синтеза, а также если существует возможность его устранения.
Если сущность и операция анализа над ней находятся вне зоны наблюдений, то применение операции синтеза, дистанцирова-ной по времени от парной ей и предшествующей ей операции анализа, сделало возможным получение следующих результатов, отражающих стадии приближения результата синтеза к ранее не существовавшей целостной сущности:
• Самая слабая степень приближения результата синтеза к ранее не существовавшей, но целостной сущности, присутствует
5
в антологиях5. Под антологией принято по- Л нимать собрание частей некоторой сущно- | сти, в котором каждая часть гарантированно ас изолирована от других. Причем среди час- ^ тей сущности отобраны только привлекшие субъективное внимание. Ц
• Обособленный от анализа синтез мно- ^ жества частей позволяет получить ранее
не существовавшую сущность, тем не менее обладающую синергетическим эффектом — § возрастанием эффективности деятельно- Ц сти за счет системного эффекта — несво- ^ димости свойств системы к сумме свойств с^ ее компонентов, именуемого эмерджентно-стью.
• Полученная синтезом, ранее не существовавшая сущность может реализовывать взаимовыгодное отношение частей, увеличивающее шансы на выживание каждой части новой сущности, так называемый симбиоз. Высшая степень симбиоза характеризуется слиянием различных частей в целое, при этом образуется единая сущность с едиными свойствами.
Чтобы подчеркнуть, что в рассмотрении находится ситуация, когда реальное (не виртуальное) расчленение сущности и следующий затем синтез не имеют последствий, которые принято именовать разрушением, для именования процедуры «синтез» в теории систем стали применять математический термин «интеграция». В математике интеграция означает состояние связанности отдельных дифференцированных частей в целое. Для этого случая операция «анализ» должна была получить имя «дифференциация», которая выполняется над символами и потому не может стать причиной разрушения целого в результате реального (не виртуального) расчленения. Однако дифференциация предусматривает расчленение целого на однородные части. Поэтому в теории систем получило распространение приме-
5 Открытый проект Российской ассоциации искусственного интеллекта «Антология программных систем искусственного интеллекта» нацелен на создание антологии модулей программных систем.
№ 5 (47) 2013
нение термина «декомпозиция». В результате декомпозиции единства и целостности фиксируются организация, расположение и связь разнородных компонентов. Вычленяемые подсистемы в сумме должны полностью характеризовать систему. Таким образом, в теории систем синонимом пары сущностей «анализ» и «синтез» является пара сущностей «декомпозиция» и «интеграция». Тем самым подчеркивается, что исследованию и моделированию подвергаются только сущности, реальное (не виртуальное) расчленение которых и следующий затем синтез не имеют катастрофических, а также просто наблюдаемых последствий, которые принято называть разрушением.
Прямое или косвенное подтверждение сказанного содержится в подборке толкований понятий: «анализ» [4, т. 1, с. 97; 5, т. 1, с. 554]; «синтез» [4, т. 13, с. 546 и 5, т. 23, а с. 429-430]; «интеграция» [5, т. 10, с. 307-| 308]; «дифференциация» [5, т. 8, с. 339]; | «композиция» [5, т. 12, с. 593]; «декомпо-| зиция» [6, 7]; «антология» [5, т. 2, с. 93]; '5 «синергетический эффект»; «эмерджент-Р ность»; «симбиоз» и «слияние». к Таким образом, можно сформулировать Ц вывод: познание и последующее моделирование сущности реального мира могут быть
1 признаны эффективными только в том слу-¡а чае, если реализуемая интеграция приво-^ дит к полному восстановлению целостно-| сти подвергнутой декомпозиции сущности, § в том числе ее функциональных характеристик. Такое возможно, если отсутствует дис-
| танцирование между операциями декомпо-'=§ зиции и интеграции, а также если возможно | его устранение.
о !
у Моделирование субъекта, § его интеллекта и интеллектуального г поведения
!
2 Специалистам хорошо известно крылатое высказывание Фредерика Брукса, руководителя проекта разработки операционной
¡2 системы OS/360, о том, что «сложность про-Ц граммного обеспечения является существен-
ным, а не второстепенным свойством. Поэтому попытки описать программные объекты, абстрагируясь от их сложности, приводят к абстрагированию и от их сущности» [цит. по: 8, с. 11]. Признавая сложность каждой программной системы, следует отметить некоторую особоую степень сложности алгоритмической модели, которая должна быть получена интеграцией фрагментов алгоритма как результатов исследований в ННИИ. То есть сложность алгоритмической модели и масштабность работ по моделированию, а также по исследованию вопросов, связанных с этим моделированием, делают невозможным создание алгоритмической модели триединой сущности в результате разовых, единовременных или планомерных, обладающих всеми признаками целостности, работ.
Алгоритмическая модель триединой сущности может быть создана только как интеграция результатов множества разовых научных работ в области ННИИ. В рамках настоящей статьи при упоминании результатов исследований ННИИ всех видов (в том числе оформленных не как диссертационные) внимание акцентируется именно на диссертационных, что позволяет сделать некоторые выводы, основанные на строгости требований к их оформлению.
В исследовании и моделировании сущности интеграция следует за декомпозицией, однако алгоритмическая модель как сущность, которая могла бы быть подвергнута декомпозиции, не существует. Таким образом, моделируется триединая сущность, расчленение которой может быть только виртуальным (мысленным). Для этого в составе процесса моделирования видится допустимой следующая последовательность операций:
1. Анализ триединой сущности (субъекта, его интеллекта и интеллектуального поведения). При выполнении анализа проявляется его эвристический характер. Целесообразно отметить, что на данном этапе формируется только гипотеза о частях целого, соответствующих конкретному анализу, а также гипотеза о связях частей друг с другом.
№ 5 (47) 2013
2. Формирование вербальной модели триединой сущности (концептуальный уровень модели). По существу, это синтез частей, полученных анализом, однако соответствие вербальной модели моделируемой сущности установить затруднительно. Сделать это может длительная практика субъекта.
3. Создание блок-схемы как модели триединой сущности формально-логического уровня.
4. Декомпозиция модели триединой сущности формально-логического уровня. Создание реальных (не виртуальных) частей в соответствии с гипотезой о них, чтобы блок-схема каждой относилась к модели триединой сущности этого уровня. Декомпозиция может (и должна) быть поэтапной, и каждый ее этап может быть продолжен для достижения необходимой степени подробности.
5. Создание фрагментов алгоритма на алгоритмическом языке. В этом случае фрагменты алгоритма — это части алгоритмической модели триединой сущности физического уровня.
6. Создание программных модулей в машинных кодах. В этом случае части модели триединой сущности физического уровня защищены от плагиата.
7. Интеграция созданных частей в целое, т. е. создание алгоритмической модели триединой сущности.
8. Оценка результата исполнения предшествующих операций, т. е. установление характеристик, по которым созданная модель не соответствует исследуемой и моделируемой триединой сущности.
После одноразового исполнения такой последовательности операций с уверенностью следует ожидать, что будут установлены несоответствия между созданной моделью и моделируемой сущностью. Напрашивается вывод: моделирование триединой сущности, как и ее познание, — процессы итерационные. Несоответствия между созданной моделью и моделируемой сущностью всякий раз учитываются на следующем шаге итерации.
э
Итак, на каждом шаге итерации выпол- £ няется приведенная выше последователь- | ность операций. Каждый шаг итерации со- ас держит пересмотр частей, подвергающих- ^ ся интеграции (т. е. результатов разовых аттестационных (диссертационных) работ Ц ННИИ). Решение о завершении итерацион- ^ ного процесса будет субъективно, деклари- ^ руя отсутствие существенного несоответствия между созданной моделью и моделируе- § мой сущностью. Л
из
со
Многовариантность алгоритмической ^ модели триединой сущности
Моделирование триединой сущности — первичная и конечная цель исследований в ННИИ. Эта позиция поддерживается и В. К. Финном: «Компьютерные системы, которые являются автоматизацией приближений идеи интеллекта ... являются основным практически значимым продуктом дисциплины ИИ» [9]. Очевидно, что случайно отобранная пара субъектов может в принципе не иметь никаких общих качеств. Тогда возникает вопрос: модель какого конкретно субъекта (индивидуума) мы хотим получить? Вопрос в такой постановке представляется не актуальным, поскольку базируется на том, что в восприятии реальности каждым из нас и в практике социальной жизни более важными оказываются отличительные признаки, чем одинаковые. На самом деле одинаковые признаки доминируют во множестве характеристик субъектов. Современные достижения ННИИ не способны фиксировать в модели субъекта характеристики, которыми отражается несхожесть людей. Необходимо априори нацелить исследования на получение модели субъекта с характеристиками, одинаковыми для каждого. Предложение моделировать такую од-новариантную сущность распространяется до момента получения соответствующей алгоритмической модели, приближенной к моделируемой сущности, которая и в этом случае именуется «субъект». До получения такой модели рассуждения о различии субъ-
№ 5 (47) 2013
ектов и их фиксация носят умозрительный, беспредметный характер. Таким образом, зафиксируем, что алгоритмическое моделирование субъекта желательно ограничить фиксацией в модели качеств, присущих каждому субъекту общества.
Каждый шаг итерационного процесса интеграции (в том числе первый) должен начинаться с операции анализа триединой сущности, имеющей эвристический характер. В предыдущем параграфе отмечалось, что при выполнении операции анализа формируются гипотезы о частях целого и о связях частей друг с другом. При этом различные аспекты рассмотрения моделируемой сущности могут приводить к отличным во всем или несхожим частично результатам.
Поэтому работы по моделированию могут быть распараллелены в соответствии с принятыми априори вариантами анализа за. Результат анализа первого шага итера-| ционного процесса не обладает необходи-| мой степенью достоверности и уточняется | с увеличением числа шагов. Важно отметить, что с ростом точности соответствия | модели и моделируемой сущности, алгорит-Й мические модели, получаемые в параллель-Ц ных работах, будут все в большей степени одинаковыми. Дольше других будут сохра-| няться отличия в точности моделирования ¡а конкретных частей отдельных механизмов (фрагментов алгоритма). Разная точность | их моделирования может быть востребова-§ на разными аспектами рассмотрения моделируемой сущности. Общий вывод состо-| ит в том, что принимаемая априори проце-'■§ дура анализа триединой сущности может | быть многовариантной, однако многошаго-Ц вая итерация приведет к единой для всех ва-
§ риантов алгоритмической модели. %
со
е
2 Форма выражения частиц I. алгоритмической модели триединой
! сущности
§
й Частицами алгоритмической модели
¡2 триединой сущности, составляющими мно-
Ц жество исходных элементов для интеграции,
принято признавать результаты разовых аттестационных (диссертационных) работ переднего плана6 в области ННИИ. Для них установлены жесткие границы объема и критерии оценки:
• научной новизны;
• практической значимости;
• уровня сложности излагаемого материала.
Естественно предположить, что фрагменты алгоритма, которые могут быть переданы для интеграции, будут близки по объемам и сложности. Однако необходимые степень научной новизны и степень практической значимости могут быть признаны достигнутыми как для алгоритма модели триединой сущности в целом, так и для фрагмента, составленного всего из одного очень трудно доказуемого факта (концептуальный уровень представления). Поэтому унификация фрагментов алгоритма по объему и/или по сложности видится недопустимой.
Из последовательности операций процесса моделирования, приведенной в предыдущем параграфе, видно, что модель триединой сущности и фрагменты алгоритма, из которых составлена эта модель, могут иметь следующие формы выражения:
1. Вербальная.
2. Блок-схема. Их может быть несколько, но каждая должна соответствовать конкретному этапу декомпозиции и, соответственно, некоторой степени подробности.
3. Последовательность операций на каком-либо алгоритмическом языке.
4. Последовательность команд в машинных кодах (загрузочный модуль). К современным программным системам повышенной степени сложности (в том числе к операционным системам) антимонопольным законодательством выдвинуто требование «открытости». Под открытостью понимается гарантированная возможность дополнения сложной программной системы загрузочны-
6 О трехступенчатой градации исследований ННИИ см. [2].
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА /-
' № 5 (47) 2013
ми модулями, созданными другими коллективами разработчиков.
Важно установить, на каком уровне (концептуальный, формально-логический или физический) представления модели триединой сущности должен быть представлен фрагмент алгоритма и какую форму выражения можно было бы рекомендовать для частиц алгоритмической модели триединой сущности (фрагментов алгоритма). Решение этого вопроса необходимо базировать на том, что ожидается большое число шагов итерационного процесса. На каждом шаге потребуется включение в алгоритмическую модель результатов новых исследований ННИИ, среди которых будут как новые фрагменты алгоритма, так и изменения в признанных ранее. Важно обеспечить простоту актуализации модели триединой сущности, необходимую для выполнения этих работ каждым конкретным исследователем ННИИ, область научных интересов которого не распространяется на вопросы интеграции результатов исследований ННИИ. Степень простоты должна обеспечить понимание сути алгоритмической модели в целом и ответственное выполнение актуализации модели триединой сущности в той части этой модели, которая определяется темой конкретного исследования. При оценке применимости различных форм выражения для частиц алгоритмической модели триединой сущности (фрагментов алгоритма) будем опираться на некий абстрактный опыт взаимодействия соисполнителей в технологии коллективного создания программных систем. В данном ракурсе рассмотрим четыре формы выражения фрагментов алгоритма:
• Достаточно подробное вербальное представление быстро делает его многословным, поэтому в практических работах, уже на начальной стадии, невозможно пояснить особенности того или иного фрагмента алгоритма.
• Несколько блок-схем, каждая из которых соответствует конкретному этапу декомпозиции, позволяют при поверхностном
понимании алгоритмической модели в це- Л лом сосредоточиться на одной из блок-схем | и конкретно на некоторой ее части. ас
• Выражение фрагментов модели на ал- ^ горитмическом языке требует реинжинирин- сага программных систем для решения каж- Ц дого вопроса взаимодействия соисполни- ^ телей. ■=:
• Выражение в машинных кодах, даже
в рамках одиночного модуля, очевидно не- § доступно для понимания. Ц
Таким образом, в качестве формы выра- ^ жения для частицы алгоритмической моде- ели триединой сущности, получаемой по завершении конкретной диссертационной работы, можно рекомендовать только блок-схему.
Продолжая рассуждения, отметим очевидность того, что шаг итерации не может считаться завершенным, если не выполнена реальная интеграция частиц в действующую алгоритмическую модель, выраженную в машинных кодах. Только в этом случае появляется возможность сравнить поведение модели с поведением моделируемой сущности и выявить несоответствия. Такое выявление представляется основанием и собственно предметом устранения для работ следующего шага итерации. Реализация данного процесса существенно облегчается применением инструментальной системы, позволяющей автоматически формировать загрузочный модуль программной системы из ее блок-схемы. В этом ракурсе видится возможным эффективное применение инструментальной системы, реализующей CASE-технологию.
Приступая к созданию итерационной технологии интеграции, априори мы потребовали ее децентрацизованности, чтобы актуализация модели триединой сущности была доступна в автономном режиме каждому конкретному исследователю ННИИ, область научных интересов которого не распространяется на вопросы интеграции результатов в этой области. Однако итерационный процесс интеграции не будет полностью децентрализованным, так как на каждом шаге
-ч ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 5 (47) 2013 ' -
имеются работы для специалиста по данному вопросу.
Проект должностной инструкции специалиста по интеграции результатов исследований в ннии
Представляется, что в должностной инструкции специалиста по интеграции результатов исследований должны быть следующие обязанности:
• Выполнение первичного анализа триединой сущности, а также очередной актуализации анализа в соответствии с требованиями текущего шага итерационного процесса. При выделении частей триединой сущности необходимо стремиться к достижению подобия каждой конкретной части одному из уже созданных фрагментов алгоритма. Результаты анализа заносятся а в сборник результатов очередного шага тех-§ нологии интеграции. | • Декомпозиция блок-схемы алгоритми-| ческой модели. Декомпозиция должна быть нацелена в том числе на сокращение объ-| емов оперативной памяти, востребованной Й программной системой, и на устранение Ц бесполезных и/или повторных вычислений. Для декомпозиции нет требований по ее со-
1 ответствию результатам анализа, но необхо-¡а димо учитывать тривиальные для профес-^ сионалов, однако нуждающиеся в фиксации | следующие факторы:
§ о Связи между частицами должны быть
организованы через области долговре-| менной памяти, так как алгоритмическая ц модель триединой сущности относится | к программным системам, обладающим ч особой степенью сложности. § о Должна быть организована загрузка
* в оперативную память программной сис-£ темы по частям, потому что алгоритми-е| ческая модель триединой сущности от-
2 носится к программным системам, требующим очень больших объемов оперативной памяти.
¡2 о При выполнении декомпозиции адап-
Ц теры терминальных устройств конкрет-
ных типов должны быть выделены в отдельные блоки, так как алгоритмическая модель триединой сущности не видится без взаимодействия с ними.
• Внесение блок-схем в сборник результатов очередного шага итерационной технологии интеграции.
• Подготовка к тиражированию сборника выявленных несоответствий.
• Получение отдельных модулей в машинных кодах посредством CASE-технологии.
• Объединение модулей в сущность, именуемую «алгоритмическая модель триединой сущности».
• Тиражирование и передача экземпляра сборника и программной системы, именуемой «алгоритмическая модель триединой сущности», в архив и дубликатов — исследователям;
• Сбор поступающих от исследователей ННИИ характеристик, по которым созданная модель не соответствует исследуемой и моделируемой триединой сущности. Компоновка следующего выпуска сборника результатов очередного шага технологии интеграции.
В случае принятия предложенной итерационной технологии интеграции субъективное решение при выборе темы исследований в ННИИ должно учитывать перечень актуальных задач, отмеченных в последнем выпуске сборника выявленных несоответствий между созданной моделью и моделируемой триединой сущностью.
Предмет моделирования — триединая сущность
Особое место в предложенной итерационной технологии интеграции результатов исследований в ННИИ занимает толкование понятия «триединая сущность». Однозначное и не расплывчатое его толкование очень важно для выполнения операции по первичному анализу.
В большом толковом словаре русского языка С. А. Кузнецова для триединства предложено определение: «Триединство —
№ 5 (47) 2013
единство трех сущностей, явлений, черт, частей» [10, с. 1345].
Однако характеристика «триединство» не имеет широкого хождения в практике повседневного общения и в научных исследованиях, поэтому остановимся на данном вопросе подробнее.
Субъект, его интеллект и интеллектуальное поведение как триединая сущность не могут быть получены в результате синтеза трех частей: субъект + интеллект + интеллектуальное поведение, с постулированием толкования каждой из них. Более того, выделение из области реального мира одной из них в самостоятельную (целостную) сущность не может сопровождаться вычленением ее из триединой. Кроме того, применение термина не допускает толкования триединства сущности как последовательной вложенности ее составляющих, а это означает, что алгоритмическую модель интеллектуального поведения (ИП) нельзя считать частью алгоритмической модели интеллекта (И), так же, как и она не может быть признана частью алгоритмической модели субъекта (С). То есть утверждение [ИП с И с С] не верно, так как соответствует не единству составляющих, а их вложенной принадлежности.
Для формулировки недвусмысленного толкования триединой сущности как предмета моделирования зададимся вопросом: какого характера единство составляющих в триединой сущности? Предлагаются следующие пояснения:
• Составляющие триединой сущности определяют акцент моделирования, т. е. то, чем именно модель должна быть подобна моделируемой сущности. Глубина познания всякой сущности по определению беспредельна, соответственно, точность и связанная с этим сложность ее модели не имеют границ. В нашем случае моделируется субъект, однако в модели субъекта существенным признается интеллект, способный формировать и актуализировать интеллектуальное поведение субъекта. В настоящее время знания о составляющих триединой сущности многообразны, но чаще всего они от-
§
носятся к ней в целом, при этом в каждом £ случае сущность называется именем одной | из своих составляющих. То есть три состав- ас ляющие имеют фактически различные име- ^ на, однако каждая из них представляет собой только своеобразный ракурс рассмот- Ц рения одной и той же сущности. ^
Главным отличием человека от других живых существ общепризнано считать его интеллект, а интеллектуальное поведение — § проявляющимся только тогда, когда есть ин- Ц теллект. Однако справедливо признать, что ^ и другие формы жизни тоже имеют свой, с^ свойственный им интеллект. Бесспорность отнесения интеллекта к важнейшей характеристике только человека сомнительна, так как оставляет без ответа вопрос, что именно называть интеллектом. Конкретность в толковании понятия «интеллект» просматривается при рассмотрении способности форм жизни к познанию некоторого пространства единства реального мира. В таком случае из триединой сущности важно выделить механизм познания, определяющий акцент моделирования триединой сущности, а исследуемый в рамках гносеологии. Среди процедур механизма познания в значительной степени признается процедура выявления закономерностей, на исследование и моделирование которой (в рамках работ с данными) нацелено направление «Интеллектуальная обработка данных». Признанный специалист в этом вопросе О. М. Анша-ков отмечает: «Умение находить закономерности является одним из фундаментальных человеческих качеств, сравнимым по своей фундаментальности со способностью к членораздельной речи» [11, с. 78].
• Выделением составляющих триединой сущности закладываются основы метода формирования гипотез для ее познания и моделирования. Очевидно, что доступным наблюдению и исследованию в триединой сущности является интеллектуальное поведение. Этим, видимо, и объясняется тот факт, что львиная доля исследований в ННИИ посвящена именно указанной составляющей. Следовательно, если признать
№ 5 (47) 2013
интеллектуальное поведение результатом работы интеллекта, то можно формировать гипотезы об алгоритмической модели интеллекта, способной инициировать, генерировать и запоминать доступное наблюдению интеллектуальное поведение, что и происходит на самом деле, когда на основе поведенческих моделей интеллекта строятся модели механизмов мышления, например, модели правдоподобных рассуждений, аргументации и обучения. В свою очередь, признавая интеллект результатом функционирования сущности, именуемой «субъект», можно формировать гипотезы об алгоритмической модели субъекта, которая способна инициировать, генерировать и запоминать алгоритмическую модель интеллекта. Конечно, реализация такой итерационной технологии интеграции под силу лишь коллективу специалистов, постоянно меняюще-а муся при необходимости. § К рассмотрению может быть приня-| та и прямая задача по созданию алгорит-
к г-,
Л ма триединой сущности. В данном случае '5 априори должны быть выявлены алгоритмы | сущности, именуемой «субъект», на основе Й которых создается и активируется модель Ц этой сущности. При активации модели будет получена модель «интеллекта сущности»,
1 которая, в свою очередь, сформирует алго-¡а ритмы интеллектуального поведения. В част-^ ности, к этому направлению можно отнести | работы по созданию нейронных сетей, а так-§ же бурно развивающуюся ветвь ННИИ «эволюционное моделирование». Однако поиск
| решения прямой задачи видится непродук-
'=§ тивным (не позволяющим обоснованно ожи-
| дать конечного решения задачи по созданию
Ц алгоритма триединой сущности).
§ Далее обратим внимание, что из приве-
* денных выше определений и рассуждений
£ следует достаточно парадоксальный вывод:
е| если принять за основу предлагаемое по-
2 нимание триединой сущности, то непонят-I но, что, собственно, надлежит делать в плане решения обсуждаемой здесь задачи по-
¡2 строения искусственного интеллекта? Желала ние выполнить первичный анализ триединой
сущности видится в данном случае не реализуемым, поскольку совершенно непонятно, что же именно необходимо анализировать. Также видится нереальной сортировка известных алгоритмов по трем типам, с соотнесением типов к одной из трех составляющих триединой сущности. Однако, основываясь на предложенном подходе, можно сформулировать гипотезу толкования триединой сущности для выполнения операции «Первичный анализ триединой сущности». На множестве известных к настоящему времени алгоритмов, признаваемых алгоритмами интеллектуального поведения, с большой степенью субъективизма можно выделить группы, которые будем именовать родами. Признаки, по которым конкретный алгоритм соотносится к тому или иному роду, априори могут быть самыми различными.
Постулируем, что алгоритмы, отнесенные к одному роду, генерируются (порождаются) одним фрагментом алгоритма интеллекта, который в свою очередь генерирован (порожден) конкретным фрагментом алгоритма субъекта. В этом случае перед выполнением операции «Очередная актуализация анализа в соответствии с требованиями текущего шага итерационного процесса» должны быть предусмотрены исследования, доказывающие практическую целесообразность выполнения такой актуализации. Далее результаты моделирования будут сравниваться каждым членом сообщества исследователей ННИИ с моделируемой триединой сущностью, которую для этого случая будем именовать «человек».
• Обособленный вариант каждой из трех сущностей, составляющих триединство, не поддается однозначному, корректному и конструктивному определению, достаточно подробному и всестороннему толкованию, а также подбору основных алгоритмов, характерных именно для каждой конкретной составляющей. К примеру, нельзя наложить табу на вопрос: какое поведение субъекта должно быть признано интеллектуальным, а какое не заслуживает такого статуса? В ракурсе ответа на поставленный
№ 5 (47) 2013
вопрос отметим работы В. К. Финна [9; 12, с. 37], в которых перечисляются 13 умений, относящихся к интеллектуальному поведению. Принимая во внимание, что незначительные и грубые ошибки при выполнении любой или нескольких операций шага итерационного процесса (в том числе первичный анализ триединой сущности) будут выявляться и постепенно устраняться на следующих шагах итерационного процесса, можно сделать вывод: даже при еще расплывчатом (нечетком) толковании понятия «триединая сущность» и ее составляющих исследователям удается формировать представления и моделировать процессы, соотносимые с понятиями триединства. Это означает, что итерационный процесс интеграции результатов исследований в ННИИ может быть запущен.
Получение еще большей четкости толкования понятия «Результат первичного анализа триединой сущности» возможно на основе еще одного подхода. Сам результат может иметь две формы выражения: вербальную и схематичную в виде укрупненной блок-схемы. В информатике часто применяется составное имя «архитектура типа программной системы». Соберем архитектуры всех типов программных систем, сформированных к настоящему времени7, и выстроим их в некое упорядоченное множество. Полученный результат:
• будет соответствовать укрупненной блок-схеме, в которой отражены особенности структуры каждого из рассмотренных типов информационных систем;
• будет содержать структуру алгоритмов, которые нацелены не на генерацию, а на реализацию алгоритмов интеллектуального поведения;
• не будет обладать достаточной полнотой по множеству и многообразию алгоритмов интеллектуального поведения и типов программных систем, созданных к настоящему времени;
7 Описание архитектуры интеллектуальных систем см. [9].
• из множества алгоритмов механизма Л познания будет содержать только алгорит- | мы выявления закономерностей для интел- ас лектуальной обработки данных. ^
Оба подхода позволяют получить кон- секретный вариант первичного анализа трие- Ц диной сущности. Тем самым на начальном ^ этапе обеспечивается запуск итерационной с: технологии интеграции. Вопросы более полного и подробного толкования понятия, со- сэ ответствующего триединой сущности, со- Ц ответствия результата анализа с триединой ^ сущностью, а также вопросы выполнения е-практически значимого анализа триединой сущности, т. е. вопросы качества анализа (в соответствии с некоторым набором критериев), заслуживают выделения в тему самостоятельного исследования. А результаты этого исследования могут быть учтены на втором и/или последующих шагах итерационной технологии интеграции.
Заключение
В современных публичных высказываниях встречается гипотеза о создании в ближайшее время (с указанием конкретного года или конкретного десятилетия) искусственного интеллекта, робота, подобного человеку, и т. п. В этих высказываниях не устоявшимся составным именем ИИ называется ранее не существовавшая сущность, получаемая в результате интеграции исследований ННИИ, характеристики которой ориентированы на всестороннее прохождение многогранно толкуемого теста Алана Тьюринга. Интеграция для получения ранее не существовавшей сущности — это умозрительные построения, не позволяющие выявить (поскольку нет предмета исследований) новые методы обработки информации, и, следовательно, нет оснований ожидать создания программных систем нового типа. Появление таких систем будет побочным эффектом реализации процесса интеграции.
Обоснованные и сформулированные в статье выводы не составляют полного перечня особенностей необходимой техноло-
№ 5 (47) 2013
гии интеграции, способной вести и приводить к созданию алгоритмической модели триединой сущности. Но их вполне достаточно для демонстрации необходимости работ по созданию новой технологии интеграции результатов исследований ННИИ. До настоящего времени подобная интеграция, в которой бы учитывались особенности, сформулированные в выводах настоящей статьи, не выполнялась. Не выполнено ни одного шага итерационного процесса моделирования триединой сущности.
Сложившаяся ситуация не позволяет делать какие-либо прогнозы о сроках достижения какой-либо схожести алгоритмической модели с моделируемой триединой сущностью как результата итерационной технологии. На подсознательном уровне начальная степень близости алгоритмической модели с моделируемой триединой сущностью кона статируется, если автомат способен само-§ стоятельно познавать реальный мир и де-| литься с обществом людей результатами | своей деятельности. Под познанием в этом случае понимается выявление порядка в хао-| се некоторой области пространства единст-Й ва реального мира. К тому же для передачи Ц обществу выявленные знания должны быть приведены к соответствующему формату.
1 Надеемся, что реализация технологии ин-^ теграции результатов исследований ННИИ ^ с предложенными в настоящей статье осо-| бенностями поможет реализовать желание § специалистов ННИИ — создание неутомимого «союзника» в исследовании не познанно-
| го. На этапах движения к этой цели будут соз-ц даны новые типы программных систем, реа-| лизующие методы обработки информации, Ц доступные каждому субъекту, однако в на-§ стоящее время недостаточно понимаемые * и потому не моделируемые. Заметим, что важ-£ ную роль в реализации новых идей в области е| программного обеспечения играют традиции
2 инвестирования. Обычно инвестиции принято ориентировать на разработку прототипа конечной системы, т.е. «игрушечного» варианта
¡2 программной системы. Работы по организа-Ц ции предложенной выше технологии требуют
разовых, но не игрушечных инвестиций, однако прибыль от реализации этих работ будет значительно перекрывать расходы. Многократные «игрушечные» инвестиции в общей сумме традиционно оказываются выше и позволяют получить эффект ниже того уровня, который ожидался изначально. Надеемся, что данная статья вызовет дискуссии по сформулированным проблемам в области ННИИ.
Список литературы
1. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.
2. Болотова Л. С., Смольянинова В. А., Новиков А. П., Никишина А. А. Практическая значимость результатов исследований в научном направлении «Искусственный интеллект» // Прикладная информатика. 2013. № 4 (46).
3. Данчул А. Н., Новиков А. П. Представление знаний о предметной области на основе гносеологической модели // Информационные технологии. 2009. № 10.
4. Новая философская энциклопедия. В 4 т. / ред. совет: В. С. Степин, А. А. Гусейнов, Г. Ю. Семи-гин, А. П. Огурцов и др., М.: Мысль, 2010.
5. Большая советская энциклопедия. 3-е изд. В 30 т. М.: Советская энциклопедия, 1969-1978.
6. Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. 5-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2006.
7. Словарь бизнес-терминов. Академик.ру, 2001.
8. Вендров А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.
9. Финн В. К. Искусственный интеллект: идейная база и основной продукт // Труды IX национальной конференции с международным участием «Искусственный интеллект — 2004». Т. 1. Тверь. Сентябрь 8-11, 2004. С. 11-20.
10. Кузнецов С. А. Большой толковый словарь русского языка. 1-е изд. СПб.: Норинт, 1998.
11. Милль Д. С, Пирс Ч. С, Поппер К. Р. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / под общ. ред. В. К. Финна. М.: URSS, 2009.
12. Финн В. К. Искусственный интеллект: Методология, применения, философия. М.: Красанд, 2011. — 448 с.
