CC BY
35
ориентированной подготовке специалистов в соответствии с выбранным ВРН - это итеративная процедура, требующая участия всех сотрудников сектора. Кроме того, в качестве мер, способствующих успешному достижению поставленной цели, можно рекомендовать разработанные нами:
1. Методические указания по выполнению магистерских диссертаций; календарные планы научно-исследовательской работы магистров под руководством сотрудников кафедры и базовых предприятий, являющихся местом производственных и преддипломных практик.
2. Специальные страницы кафедрального сайта (www.at.pstu.ru), на которых представлена информация о потребностях в кадрах (вакансиях) рынка ИКТ и услуг региона, квалификационных требованиях к инженерам, позволяющих студентам и выпускникам ре-
ально оценить свою компетентность и при необходимости сформулировать пожелания и замечания по качеству знаний, умений и владений, полученных в процессе обучения по соответствующему направлению и профилю.
3. Специальные страницы кафедрального сайта (www.at.pstu.ru), на которых представлена информация о карте распределения выпускников по предприятиям региона за последние 15 лет.
В заключение следует отметить, что предлагаемый подход четырехконтурного управления учебным процессом, основанный на концепции корректного выбора «вектора развития направления» профильного сектора (кафедры) является конструктивным и может помочь решению сложной задачи - подготовки квалифицированных специалистов, востребованных соответствующей отраслью.
Литература
1. Концептуальные положения по построению мультисервисных сетей на ВСС России: Документ Министерства РФ по связи и информатизации, 2001.
2. Битнер В. И., Михайлова Ц. Ц. Сети нового поколения - NGN: Учебное пособие для вузов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2011. 226 с.
3. Бакланов И. Г. NGN: принципы построения и организации / Под ред. Ю. Н. Чернышова. - М.: Эко-Трендз, 2008. 399 с.
УДК 004.838.5
КОНЦЕПЦИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА БЫТОВОГО ТВОРЧЕСТВА
М. А. Дыков, аспирант кафедры «САПР и ПК»
Тел.: (917) 838-79-81, e-mail: dmawork@mail.ru В. А. Камаев, д. т. н., зав. кафедрой «САПР и ПК»
Тел.: (8442) 24-81-00, e-mail: kamaev@cad.vstu.ru Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ)
http://www.vstu.ru
In this article the authors dwell on the list and structure of knowledge, which are necessary for creativity process automatization on the household level, they develop the methodology of automatic extraction of necessary knowledge from the Internet, and the concept of making creativity decisions on the household level by using inductive-abductive conclusion on the basis of the acquired knowledge.
В данной статье выявлен перечень и структура знаний, необходимых для автоматизации творческого процесса на бытовом уровне, предложена методика автоматического извлечения необходимых знаний из сети Интернет, а также концепция получения творческих решений на бытовом уровне посредством индуктивно-абдуктивного вывода на полученных знаниях.
Ключевые слова: творчество, абдукция, индукция, базы знаний, автоматическое извлечение знаний.
Key words: creativity, abduction, induction, knowledge base, automatic knowledge extraction.
Введение
Творчество в толковом словаре русского языка В. И. Даля разъясняется как творение, сотворение, созидание, как деятельное свойство. В зависимости от области применения, сложности изобретаемой системы, конечного результата выделяют разные виды творчества: производственно-техническое, изобретательское, научное, организаторское, художественное, повседневно-бытовое [1]. В данной статье рассматривается повседневно-бытовое творчество. На бытовом уровне творческая способность индивида проявляется как смекалка -способность достигать цели, находить выход из кажущейся безвыходной ситуации, используя обстановку, предметы и обстоятельства необычным образом. Шире - нетривиальное и остроумное решение проблемы. Причем, как правило, скудными и неспециализированными инструментами или ресурсами, если потребность материальна. Таким образом, одной из отличительных черт бытового творчества является небольшая сложность изобретения (системы). Основными задачами бытового творчества являются:
- выявление новых функций у существующих предметов;
- выявление новых способов (последовательности действий) для достижения цели с помощью существующих предметов.
В настоящее время широкую популярность приобретают так называемые «персональные мобильные помощники» - программы, установленные на мобильные устройства и предназначенные для: решения задачи планирования графика, организации и выполнения повседневных дел и контекстного поиска информации для нужд конкретного человека. К данным программам относятся, например, Siri - программный продукт, разработанный одноименным подразделением в составе Apple Inc., и Majel от компании Google. Функционирование данных помощников в основном базируется на извлечении знаний из заданных баз по определенным шаблонам. Общение с пользователем происходит посредством голосового интерфейса [2]. Интеграция с данными помощниками подсистемы, способной решать вышеописанные по-
вседневно-бытовые творческие задачи, будет несомненно востребована. Также подобная «творческая система» может использоваться, например, в маркетинге для выявления новых способов применения продвигаемого товара.
Таким образом, необходимо разработать систему, способную:
- на основании поставленной задачи автоматически извлекать необходимые знания из сети Интернет;
- выявлять новые функции существующих предметов;
- выявлять новые способы достижения поставленной цели с помощью существующих предметов.
Выявление знаний, необходимых для активизации бытового творчества, для решения поставленной задачи
Как же происходит творческий процесс? Теоретизируя, Пуанкаре [3] изображает творческий процесс (на примере математического творчества) как последовательность двух этапов: комбинирование частиц - элементов знания и последующий отбор полезных комбинаций. Первоначальная сознательная работа над задачей актуализирует, «приводит в движение» те элементы будущих комбинаций, которые имеют отношение к решаемой задаче. Далее попытки решить проблему дают задание подсознанию - искать решение в определенном круге понятий. Подсознательно из запасов накопленных знаний, и особенно из арсенала собственного опыта, отбираются сочетания понятий, которые могут оказаться полезными. Они предъявляются на суд сознания и либо остаются, если окажутся пригодными, либо уходят опять в темноту.
Как же происходит отбор элементов, имеющих отношение к решаемой задаче? Отбор элементов производится по-разному в зависимости от решаемой задачи при помощи стратификации объекта - выделения, описания и исследования свойств объекта, существенных с позиции некоторой конкретной задач. По сути, всякая модель объекта является его стратифицированным описанием. Таким образом, в процессе творческого мышления задействованы знания только о некоторых свойствах объекта.
На основании выделенных свойств с помощью механизма ассоциаций в творческом процессе задействуются другие объекты и понятия. Согласно Аристотелю [4], ассоциация идей может возникать в результате подобия (ассоциация предметов, имеющих одинаковые свойства и признаки), близости (ассоциация расположенных рядом
предметов или событий, происходящих совместно в одно и то же время), контраста (ассоциация предметов, характеризующихся как противоположности друг друга). Любой объект может изучаться как целостное образование - элемент - или как система. Можно говорить о двух формах описания объекта - элементной и системной. В контексте бытового творчества любой объект в основном рассматривается с позиции элемента.
Я. А. Пономарёвым [5] был проведен интересный эксперимент: испытуемому давался рисунок - четыре точки, расположенные квадратом, - и требовалось провести через эти четыре точки три прямые линии, не отрывая карандаша от бумаги, так, чтобы карандаш возвратился в исходную точку. Решение этой задачи заключается в том, чтобы вывести линии за пределы воображаемого квадрата, образуемого точками, и сделать их маршрутом, например, прямоугольный треугольник, катеты которого являются продолжениями двух сторон «квадрата». Первоначально данную задачу могли решить немногие. Далее другой группе испытуемых вначале давалась следующая задача: на шахматной доске в форме квадрата располагались шашки, которые нужно было съесть определенным образом. В результате шашка проходила по траектории, схожей с траекторией в первой задаче. Затем второй группе давалась первая задача, которую почти все с успехом решали. В данном эксперименте можно наблюдать абстрагирование от существующей задачи и фигурирующих предметов в уже решенной проблеме на более высокий уровень: провести линию через 4 материальные точки на плоскости с последующей конкретизацией в рамках текущей проблемы.
Таким образом, для активизации творческого мышления необходимы знания:
- о предмете или функции (предметах, обладающих данной функцией);
- о свойствах предмета и других предметах, обладающих рядом данных свойств для формирования ассоциаций;
- об абстрактных понятиях (родителях в классификациях) о данном предмете, его свойствах и функции;
- о декомпозиции функции.
Методика автоматического извлечения знаний из сети Интернет
Возможные виды источников знаний и их примеры:
1. Базы знаний:
• Wolfram\alpha [6] - крупнейшая англоязычная база знаний из всех областей с развитым математическим аппаратом;
• каталоги товаров интернет-магазинов.
2. Базы документов:
• Wikipedia и другие wiki-ресурсы;
• результаты работы систем семантического поиска и извлечения документов в сети Интернет, например работа Е. Леонова [7].
3. Интернет-версии словарей.
4. Результаты поисковой выдачи таких поисковых систем, как Google, Yandex.
5. Результаты поисковой выдачи систем семантического поиска и извлечения документов в сети Интернет.
Предлагается следующая методика извлечения необходимых знаний:
(Шаги 1 и 2 применяются в случае задачи выявления предметов необходимых для решения поставленной задачи.)
1. Поиск предметов, которые уже использовались для решения поставленной задачи. На данном этапе для извлечения знаний предлагается использовать поисковые системы:
a) поиск и извлечение документов, в которых фигурирует решение поставленной задачи. На данном этапе поставленная задача подается в качестве входных параметров в поисковые системы и в системы семантического поиска документов;
b) извлечение из найденных документов предметов, используемых для решения поставленной задачи. Извлечение возможно двумя способами и их комбинацией. С помощью существующих семантических анализаторов, например анализатора, разработанного группой ученых с факультета лингвистики РГГУ [8]. Эти анализаторы способны для заданного документа строить семантическую сеть, с последующим выделением областей сети с необходимыми видами связей. Вторым способом является частотный анализ предметов, входящих в найденные документы: предметы, входящие в большинство найденных документов, вероятно, могут являться предметами, способными решить поставленную задачу.
2. Поиск свойств найденных предметов. В качестве источников знаний предлагается использовать базы знаний, базы документов, словари. Извлечение знаний из словарей и
документов производится с помощью семантических анализаторов.
3. Поиск предметов, обладающих рядом свойств (хотя бы одним) данного предмета. В качестве источников знаний используются базы знаний. На данном этапе возможен поиск предметов, обладающих конкретным набором свойств (если использовать этап извлечения знаний в комбинации с этапом рассматриваемого ниже индуктивного вывода).
4. Поиск абстрактных понятий для заданной задачи, найденных предметов и их свойств. На данном этапе необходимо построить иерархию понятий. В качестве источников знаний используются базы знаний, базы документов и словари. Для словарей и документов с помощью семантических анализаторов выявляются отношения наследования и декомпозиции. На данном этапе потребуется математический аппарат для абстрагирования количественных понятий.
5. Повторение этапов 1-4 для получения знаний об абстрагированных понятиях до определенного уровня вглубь. Чем дальше вглубь - тем больше простор для творчества, больше трудоемкость и процент некачественных творческих решений.
Формирование творческих идей на основании индуктивно-абдуктивного вывода
Абдукция - выведение понятия из того категориального ряда, в котором оно закреплено традицией, и перенесение его в другой ряд или множественные, расходящиеся ряды понятий. По сути, абдуктивные рассуждения активно используются в творчестве вообще [9, 10] и в бытовом в частности для использования привычных предметов необычным способом с целью решения поставленной задачи. Перед генерацией гипотезы о том, что определенное понятие (предмет) может быть перенесено в другой категориальный ряд понятий (может быть применен вместо других предметов) необходимо наблюдение о том, что данный предмет обладает определенным рядом свойств предметов другой категории, необходимых для решения поставленной задачи. Обладая знаниями лишь о том, что данный предмет способен выполнить поставленную задачу, невозможно сделать вывод - какие свойства данного предмета необходимы для решения этой задачи. Для решения конкретной задачи могут применяться предметы, относящиеся к разным категориям общепринятой классификации. Например, гвоздь можно забить молотком, а можно, скажем, сковородкой. Таким образом, возни-
кает задача обобщения знаний о предметах, способных решить поставленную задачу с целью выделения новой категории предметов, обладающей набором свойств, необходимых для решения поставленной задачи, -задача индукции.
Исходя из вышеописанного, предлагается следующая методика рассуждений на массиве извлеченных знаний для поиска предметов, способных выполнить поставленную задачу:
1. Выявление с помощью индуктивных рассуждений на основании анализа общих свойств найденных предметов, способных выполнить поставленную задачу, новой категории предметов, обладающей определенными свойствами и предназначенной для решения поставленной задачи. При этом каждое свойство категории имеет определенную значимость для решения задачи, определяемую количеством предметов имеющих данное свойство и входящих в образованную категорию.
2. Формирование абдуктивных гипотез [9] о степени принадлежности того или иного, нового предмета к данной категории (соответственно, и степени возможности выполнения данным предметом поставленной задачи) на основании совпадения его свойств со свойствами данной категории.
3. Абстрагирование свойств найденных предметов и повторение этапов 1-2.
4. Абстрагирование по решаемой задаче и выполнение этапов 1-3 для предметов, способных решить полученную абстрактную задачу.
5. Повторение шагов 1-4 для более глубоких уровней абстрагирования по свойствам и по выполняемой задаче.
6. Декомпозиция решаемой задачи на подзадачи и выполнение шагов 1-5 для каждой из подзадач.
Таким образом, результатом, полученным с использованием этой методики, будет служить ряд гипотез о возможности выполнения теми или иными предметами (или их функциями) поставленной задачи, а также ряд гипотез о возможности выполнения поставленной задачи с применением группы предметов.
Для определения круга задач, которые можно потенциально решить с применением рассматриваемого предмета, предлагается следующая методика:
1. Выделение всех задач, которые можно решить с применением предметов, обладающих хотя бы одним из свойств рассмат-
риваемого предмета. Для каждой из решаемых задач произвести операции, аналогичные операциям на этапе 1 предыдущей методики.
2. Выдвижение абдуктивных гипотез о вероятном вхождении рассматриваемого предмета в каждую из категорий, выделенных на предыдущем этапе. Достоверность гипотезы определяется на основании совпадения свойств рассматриваемого предмета со свойствами соответствующей категории.
3. Абстрагирование свойств рассматриваемого предмета и повторение этапов 1-2.
4. Декомпозиция всех задач, полученных на этапе 1. Для каждой из полученных подзадач произвести операции, аналогичные операциям на этапе 1 предыдущей методики. Повторить этапы 2-3.
В процессе получения удовлетворительного результата важную роль играет критический анализ сформированных гипотез -своеобразная «алаверды-технология» [11].
Результатом данной методики будет служить ряд гипотез о возможности выполнения рассматриваемым предметом тех или иных новых задач. В докладе иллюстрируется использование вышеописанной методологии в процессе бытового творчества.
Выводы
Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:
- разработана структура и методика автоматического извлечения из сети Интернет знаний, необходимых для активизации процесса бытового творчества для решения поставленной задачи;
- разработана методика выявления предме-
тов, способных выполнить поставленную бытовую задачу на основании индуктивно-
абдуктивных рассуждений с применением полученных знаний;
- разработана методика выявления новых функций рассматриваемого предмета на основании индуктивно-абдуктивных рассуждений с применением полученных знаний.
Литература
1. Моляко В. А. Психология творческой деятельности. - Киев: Знание, 1978. 47 с.
2. Learn more About Siri. http://www.apple.com/iphone/features/siri-faq.html.
3. Пуанкаре А. Математическое творчество // Адамар Ж. Исследование психологии процесса изобретения в области математики. - М., 1970. Приложение III.
4. On Memory and Reminiscence (350 B. C. E.) by Aristotle. http://en.wikisource.org/wiki/On_Memory_and_Reminiscence.
5. Пономарёв Я. А. Исследование психологических механизмов творческого (продуктивного) мышления: Автореф. дисс. ... канд. пед. наук (по психологии). - М., 1958.
6. Wolframalpha. http://www.wolframalpha.com.
7. Леонов Е. А. Формализация процесса мониторинга информации в сети Интернет при создании предметно-ориентированных хранилищ данных: Автореф. дисс. канд. тех. наук. - Волгоград, 2011.
8. Автоматическая обработка текста. http://aot.ru.
9. Камаев В. А. Абдукция - инструмент концептуального проектирования новых технических систем // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2011. № 2. С. 32-36.
10. Камаев В. А., Щербаков М. В. Абдукция в концептуальном проектировании, когнитивном моделировании и интеллектуальном анализе данных // Открытое образование, 2011. № 2. С. 62-67.
11. Камаев В. А. Абдукция и метод Сократа // IS&IT' 11: Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям (Краснодарский край, п. Дивноморское, 2-9 сентября 2011). Т. 1. - М.: Физматлит, 2011. С. 277-281.
УДК 004.822
ГИБРИДНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫМ ДИСЦИПЛИНАМ (НА ПРИМЕРЕ ФИЗИКИ)
А. Г. Кравец, д. т. н., профессор кафедры «САПР и ПК» Тел.: (8442) 24-89-20, e-mail:agk@gde.ru О. В. Титова, ассистент кафедры «САПР и ПК»
Тел.: (8442) 24-89-20, e-mail: titova-vgtu@mail.ru Волгоградский государственный технический университет
www.vstu.ru
