CC BY
457. J. Thomason et al. Learning to Interpret Natural Language Commands through Human-Robot Dialog / Proc. of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2015, p. 1923-1929.
8. R. Collabert et al. Natural Language Processing (Almost) from Scratch / Journal of Machine Learning Research, 12, 2011, p. 2461-2505.
9. Открытая библиотека Deep Pavlov, 2017. (deeppavlov.ai/en/master).
10. Real Speaker (http://transcribe.realspeaker.org).
11. H. Tachibana et al. Efficiently trainable text-to-speech system based on deep convolutional networks with guided attention / Preprint arXiv: 1710.08969v1 [cs.SD] 24 Oct. 2017.
УДК 15:519.876
Буянов Борис Яковлевич,
доцент, канд.техн.наук, с.н.с. , Верба Вера Алексеевна,
доцент, канд.техн.наук, доцент
КОГНИТИВНЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ ПРОБЛЕМНЫХ СИТУАЦИЙ
Россия, г. Москва, Московский технический университет связи
и информатики. bqb@list.ru, verba@list.ru
Аннотация. При изучении и моделировании слабоструктурированных социально-экономических систем все более широкое распространение получают когнитивный подход и сценарный анализ. Представленные в работе модели в виде когнитивных карт - графовых моделей, отображают сложные взаимосвязи между подсистемами и элементами объектов, не поддающихся строгому количественному описанию. Для моделирования процессов была предложена схема взаимосвязи основных подсистем, формирующих социально-экономический механизм.
Ключевые слова: когнитивный подход, когнитивное моделирование, когнитивная карта, социально-экономический механизм, графовые модели.
Boris Y. Buyanov,
associate Professor, Cand.Techn.Sciences,
Vera A. Verba, associate Professor, Cand.Techn.Sciences
COGNITIVE APPROACH TO MODELING PROBLEM SITUATIONS
Russia, Moscow, Moscow technical University of communications
and Informatics, bqb@list.ru, verba@list.ru
Astract. At studying and modelling weakly structured social and economic systems more and more wide circulation receive the cognitive approach and the scenario analysis.
The models presented in work in a kind of cognitive cards - graph models, display complex interrelations between subsystems and elements of the objects which can not be given in the strict quantitative description. For modelling of processes the scheme of interrelation of the basic subsystems forming the social and economic mechanism has been offered.
Kywords: cognitive approach, cognitive modelling, cognitive card, the social and economic mechanism, graph models.
Если в недавнем прошлом многие задачи казались нереализуемыми в случае чрезвычайной сложности, то сегодня ресурсы современной информационно-вычислительной техники дают возможность не только их ставить, но и решать. От того, насколько детально изучены реальные явления, насколько правильно проведена их формализация и алгоритмизация, зависит успех моделирования объекта.
Обычно в качестве модели проблемной ситуации принимается совокупность взаимосвязанных вербальных и формальных задач, последовательное решение которых приведет к выбору наилучшего решения. Тем не менее успеха можно достичь не всегда из-за невозможности учесть все факторы, предопределяющие результат и воздействовать на них. При функционировании любой системы на нее оказывает влияние окружающая среда, а также различные внутренние и внешние факто-ры[1]. Фактор неопределенности состоит из следующих компонентов:
- фактор слабой структуризации системы;
- фактор стохастичности, окружающий среды;
- фактор риска;
- фактор недостаточности информации;
- фактор нестабильности.
Для таких задач применяется когнитивная структуризация знаний, которая сжато отображает концепцию принятия решений от возникновения проблемной ситуации до методологии ее разрешения. Она содержит как методы, обеспечивающие процесс разработки решения, так и методы прогнозирования последствия принимаемых решений и выбора лучших решений, с помощью которых можно обосновать реализуемое решение. Это методы МАИС (методы направленные на активизацию интуиции и опыта специалистов - ЛПР) и МФПС (методы формализованного представления систем) по классификации В.Н.Волковой [3].
Среди существующих научных методов повышения эффективности управления в организационных, социально-экономических, политических и других системах выделяется метод когнитивного анализа и управления, дающий возможность изучения систем и процессов в них не только количественно, но и на качественном уровне[2]. Модели в виде когнитивных карт - графовых моделей, отображают сложные взаимо-
связи между подсистемами и элементами объектов, не поддающихся строгому количественному описанию. В модель управления объектом может быть включена модель процесса познания индивидуума, лица, принимающего решение, что делает ее более гибкой и адаптирующейся к изменениям внешней среды. Когнитивная модель - это результат когнитивной структуризации знаний эксперта.
В работе предлагается разработка когнитивной модели в виде направленно-целевого графа. Традиционные когнитивные модели описывают взаимосвязь различных факторов существующей статической системы, целевая же когнитивная модель составляется, чтобы находить и строить новые связи в таких системах, внося в них динамику. Благодаря этому, основным практическим приложением направленных когнитивных моделей становится решение бизнес-кейсов и им подобных задач проектного рода.
Разработанная модель состоит из карты возможностей и карты целей.
Предлагается использовать иерархическую структуру. Она получила наиболее широкое распространение при проектировании систем управления. В этой модели, чем выше уровень иерархии, тем меньшим числом связей обладают его элементы. Все элементы кроме верхнего и нижнего уровней обладают как командными, так и подчиненными функциями управления. Каждый уровень такой системы характеризуется уровнем иерархии, который определяется как отношение числа исходящих связей к числу входящих. Вспомогательные инструменты призваны уменьшить вероятность совершения ошибок и ускорить нахождение правильного решения. В некоторых случаях такую функцию может выполнять и когнитивная карта, представленная в данной работе.
Основными этапами решения творческой задачи чаще всего являются создание возможных вариантов решения и их отсев, фильтрация. Сложность большинства таких задач для человека заключается в плохом понимании ценности и значения различных факторов, поэтому, вместо того, чтобы выделить основные и сосредотачиваться на них (как делает специалист, давно работающий с задачами такого рода, человек, для которого эта задача не является творческой), он тщетно пытается удерживать в уме сразу всё.
Чтобы преодолеть эту сложность, человеку предлагается разбивать крупное целое на составляющие части до тех пор, пока мысленное восприятие каждой мелкой части не будет представлять проблем. Составные части, в процессе моделирования, поочерёдно представляются в связи с остальными или же в отрыве от них. Такой подход позволяет легче находить взаимосвязи между неочевидно связанными явлениями.
Для дополнительного эффекта, подобное аналитическое «дерево» строится одновременно из двух точек навстречу друг другу. Обычно родительские узлы этих деревьев «конечная цель» и «начальный статус» или «ресурсы и возможности», но могут быть заменены любыми другими, если этого требует специфика поставленной задачи. Это позволяет сохранять некоторую гибкость мышления и не заострять внимания на возникающих сложностях, в каждый момент времени думать о решении, а не о проблеме. Этот этап построения карты имеет цель - активация воображения человека, и подготовка к активному созданию воображаемых вариантов решения. К моменту окончания работ над аналитическими деревьями, когнитивная карта должна обладать достаточным количеством «листьев» (так же возможны подписи и пояснения к ним, выделяющие особенности именно этого «листа» в перспективе решения задачи по сравнению с остальными подобными), каждый из которых переносится на следующий лист.
Вторая часть карты - дополнительная стимуляция для фантазии человека, основанная на абсурде, поиске схожестей и прямом сопоставлении. В случае, отсутствия опыта решения таких задач, человеку чаще всего помогает опыт решения чего-то похожего или отдалённо напоминающего и даже если варианты решения, предлагаемые подобным образом, совершенно не подходят к данной конкретной задаче, они всё же способны активировать мышление и направить его в правильное русло. Задача для человека во второй части когнитивной карты - сопоставить каждый лист из нижней области с каждым листом из верхней, представляя любые, пусть даже нереальные варианты их связи (решения). Большинство таких вариантов будут отброшены сразу же, но некоторые могут остаться и развиться. Чтобы глубже понять суть предлагаемых вариантов решения, составитель должен описать несколько препятствий, сложностей, которые, вероятно, возникнут на пути решения. Такие препятствия могут быть как общими (недостаток ресурсов), так и частными для конкретного пути. Часть изначально перспективных путей решения будет отфильтрована на этой стадии, для остальных же нужно придумать способы обхода или решения возникающих проблем.
Вне зависимости от успешности последней стадии и того, как много вероятных вариантов решения удалось создать, составителю когнитивной карты рекомендуется повторить процедуру с первого шага по последний несколько раз, поскольку часто работа над одной частью карты позволяет впоследствии лучше проработать другие. Кроме прочего, это помогает добиться общего понимания воздействия различных факторов друг на друга в целевой сфере (что может быть использовано для построения классических когнитивных карт).
Варианты, представляющиеся составителю перспективными, должны выписываться для последующего более глубокого анализа.
Оптимально составление карты несколькими людьми, имеющими максимально различающиеся сферы интересов, образование и прочее. Так же, крайне рекомендуется использование справочных материалов и проверка верности всех предположений, которые возможно проверить, так как простимулированное дополнительно воображение может создавать домыслы, отдалённые от реальности, которые, тем не менее, будут казаться своему автору чрезвычайно правдоподобными в процессе разработки.
На верхнем рисунке 1 изображено дерево целей. Первая часть - состоит из строящихся навстречу друг другу бинарных деревьев. Конечная цель разделяется на её составляющие части, каждая часть дерева делится на две составляющие по определённому признаку. При этом одна ветвь представляет собой определённое значение или множество, вторая - родительское множество за исключением этого значения. Получившиеся ветви могут делиться повторно неограниченное количество раз, до тех пор, пока такое разделение представляется составителю целесообразным. Главная цель этого занятия - разделить трудно воспринимаемое целое на более мелкие составляющие, которые проще анализировать и сопоставлять друг с другом. Конечные элементы получившихся деревьев (выделены зелёным цветом со стороны конечной цели и голубым цветом со стороны представляемых возможностей) выделяются и выносятся на новый лист.
Цель второй части - сопоставить выделенные возможности (дифференцированные из общего множества возможностей) и составляющие части конечной цели.
На нижнем рисунке оранжевыми линиями выделены основные проблемы и препятствия при достижении цели. Часть возможных путей показаны светлым цветом, это обозначает невысокую вероятность их успеха по мнению составителя, в том числе по причине трудностей с препятствиями, часть же - более тёмным цветом. Более тёмным цветом выделяются пути, на которые в меньшей степени воздействуют возможные препятствия.
Принцип когнитивности, то есть познавательности субъектом объекта, требует представления графических результатов моделирования, переструктурирования моделей, объединения различных подсистем в одну систему и обособленный анализ различных взаимодействующих компонентов, соответствующих различным задачам когнитивного моделирования.
Существует ряд программных средств, реализующих технологию когнитивного моделирования для решения задач управления сложными системами.
Рис. 1
Например, разработанные в ИПУ РАН, г. Москва, программно-методологические комплексы: "Интегрированный информационно-аналитический комплекс ситуационного анализа», ориентированный на реализацию когнитивной технологии стратегического управления развитием сложных социально-экономических объектов в нестабильной внешней среде, комплекс "ИМПАН", и ряд других, а также программная система когнитивного моделирования (ПС КМ), разработанная в ТРТУ, г. Таганрог[4].
Список литературы
1. Буянов Б.Я., Верба В. А. Мультиагентные модели сложных социотехниче-ских систем. В сборнике: Системный анализ в проектировании и управлении сборник научных трудов XX Международной научно-практической конференции. 2016. -С. 155-159.
2. Верба В.М. Когнитивный метод экспертизы инновационных проектов. В сборнике: О некоторых вопросах и проблемах экономики и менеджмента Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. Инновационный центр развития образования и науки. Новосибирск, 2014. - С. 15-18.
3. Волкова В.Н. Теория систем и системный анализ: учебник / В.Н. Волкова, А. А. Денисов. - М.: Изд-во «Юрайт», серия «Университеты России», 2010. - 679 с.
4. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Практикум. /Коллектив авторов, в т.ч. Горелова Г.В. - М.: Изд. ЮРАИТ, 2016.
УДК 004.94
Кулик Борис Александрович1,
вед. науч. сотр., д-р физ.-мат. наук,
2
Фридман Александр Яковлевич ,
вед. науч. сотр., д-р техн. наук, проф.
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА СИТУАЦИОННОЙ ОСВЕДОМЛЕННОСТИ В СИСТЕМЕ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
1 Россия, Санкт-Петербург, Институт проблем машиноведения РАН,
ba-kulik@yandex.ru.
2 Россия, Апатиты, Институт информатики и математического моделирования ФИЦ КНЦ РАН, fridman@iimm.net.ru
Аннотация. В работе рассмотрены возможности спецификации концепции ситуационной осведомленности (СО) для задач концептуального моделирования пространственных динамических промышленно-природных комплексов (ППК). Цель и новизна разработки заключается в метризации пространства всех основных аспектов СО, что позволяет объективизировать оценку достигнутой степени СО. Последнее особенно важно в распространенном случае, когда различные составные части одного ППК входят в зоны ответственности различных ЛИР. Для этого случая предложенный подход позволяет улучшить координированность действий ЛПР и предотвратить конфликты между ними.
