МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИННОВАЦИИ
Вестн. Ом. ун-та. 2010. № 2. С. 224-229.
УДК 1:001.895
К.Н. Полещенко, В.И. Разумов, Л.И. Рыженко, В.П. Сизиков
Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ОСНОВАНИЯ ПРОЦЕДУР УПАКОВКИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
На основе изучения тенденции опережения объемов информации, по сравнению с темпами ее смысловой обработки, сформулирована проблема рассогласования информационно-знаниевых потоков. Для минимизации размытия смыслового содержания интеллектуального пространства изложены возможности применения аппарата теории динамических информационных систем. Предложен междисциплинарный подход для разработки технологии упаковки информационных баз данных, включая составляющие как структурного, так и операционного характера с выходом на проект создания логической и методологической машины.
Ключевые слова: автоматизация рассуждений, ДИС-технология, информа-ционно-знаниевые потоки, междисциплинарный проект, логическая машина, методологическая машина, ТДИС.
В статье изложены результаты деятельности междисциплинарного коллектива, развивающие направление «информационнокоммуникационные технологии в инновационных процессах». Результаты получены в ходе тематических обсуждений в рамках работы научно-практического семинара «Инновации в науке, образовании и проектировании», действующего на базе ОмГУ им. Ф.М. Достоевского с 2007 г.
В ходе работы семинара были намечены несколько проектов, один из которых связан с разработкой на основе теории динамических информационных систем (ДИС, ТДИС) ряда программных продуктов, в частности, по работе с информацией и базами данных [1-3].
С широким распространением информационных и компьютерных технологий (ИКТ) произошли кардинальные сдвиги в характере интеллектуальной деятельности. Если в период своего становления позитивная наука столкнулась с важнейшей проблемой недостатка информации, которую приходилось буквально добывать тяжелой экспериментальной работой, то сейчас ситуация инвертировалась: трудности вызывает как раз избыток информации. Ситуация еще более осложняется усиливающимся рассогласованием в отношениях информация—знание, где знание - это часть информации, осмысленной человечеством. Это приводит к
© К.Н. Полещенко, В.И. Разумов, Л.И. Рыженко, В.П. Сизиков, 2010
нежелательным социальным последствиям. Информационная стихия начинает диктовать свои законы, разрушающие этические ценности, рождает эфемерные смыслы и химеры, в которых человеческий разум теряет ориентацию. Это происходит в условиях, когда появляются такие мощные факторы, ориентирующие человеческое внимание, как телевидение, СМИ, Интернет. По существу, человечество на современном этапе своего развития столкнулось с еще одной глобальной проблемой - проблемой динамического информационного хаоса как результата рассогласования информационно-знаниевых потоков, приводящего к размытию интеллектуального пространства, утере смы-
слов и массовому порождению симуляк-ров. Это вызвано тем, что с появлением ИКТ произошла демонополизация человека как единственного субъекта знания. Многие функции по производству, хранению, передаче знания переопределяются на компьютерные и коммуникационные системы. Происходит отчуждение знания и познавательных функций от человека. О веке энциклопедистов вспоминают как об истории!
В конце XX - начале XXI в. вновь обозначилась растущая площадь неосвоенной информации при дефиците ее осмысления, что можно изобразить графически (рис. 1).
Рис. 1. Изменение соотношений прироста объемов информации и степени ее осмысления социумом
Проиллюстрированная с помощью рис. 1 ситуация может быть дополнена и пояснена следующим образом. В настоящее время развитие высоких технологий значительно опережает свою научную базу, все более основывающуюся на установках на «подгоночное моделирование» [4-5]. В качестве примера можно обратиться к ситуации в клинической медицине. С одной стороны, здесь имеет место бурная разработка и внедрение новых технических систем, материалов, технологий, но, с другой — это практически никак не сопровождается изменением в области фундаментальной медицины, что ярко проявляется в состоянии важнейшего для всякой науки вопроса о характере ее теорий и особенностях процессов тео-ретизации. Один из авторов данной статьи посвятил диссертацию этой теме [6], а в 2009 г. он же выступил официальным оппонентом на защите докторской диссертации [7], где в отзыве пришлось кон-
статировать, что каких-либо заметных продвижений в области повышения научного уровня медицинских теорий, углубления представлений о теоретизации клинических знаний, более чем за 20 лет, не произошло.
Другой пример можно привести из области стратегического планирования территориального развития. Анализ ситуации в этой сфере, включая практическую деятельность (разработка стратегии развития города Омска, стратегии развития Приишимья и др.), приводит к парадоксальным выводам [8-9]. Рост информации об отраслях городского хозяйства не только не увеличивает знания о городе, но в каком-то смысле усиливает смысловой вакуум и непонимание ситуации в целом. Ситуацию даже не может переломить внедрение стратегических методов в сферу городского планирования [10].
Мы беремся утверждать, что главной проблемой на пути формирования смы-
словых сдвигов в науке и социуме XXI в. является традиционный «одномерный» язык, который очень плохо приспособлен к осмыслению реальности. Точнее, ис-пользовать-то его можно, но на это уходит гораздо больше времени, чем на производство средствами ИКТ новых объемов информации, которую приходится осмысливать. Мышление всегда «многомерно», и лишь необходимость речевой коммуникации и письма заставляет его сильно упрощать до линейных конструкций. Если бы удалось выражать и моделировать мысль сразу как многомерную конструкцию, дело бы сдвинулось с мертвой точки.
В работах над системами искусственного интеллекта идет освоение когнитивной компьютерной графики [11], развиваются технологии гипертекстов. Интересные результаты по визуализации рассуждений получены, в частности, школой Г.П. Щед-ровицкого (организационно-деятельностные схемы). Однако в целом фундаментальная база, позволяющая организовывать мысль в адекватную ей по размерности конструкцию, разработана не была.
Следует добавить, что описанная ситуация касается не просто темы организации мыслей самой по себе, но она затрагивает также тему выработки или выборки адекватных моделей, интерпретаций наблюдаемых явлений, экспериментальных данных. На каких основаниях следует выбирать, например, между классической и квантовой механикой, между непрерывным и дискретным описанием? Достаточно ли полон и надежен набор имеющихся для выбора альтернативных вариантов? В решении этих вопросов тоже нет четкой проработки. В свою очередь, хватает примеров, когда разные выборы методологических основ описания приводят к противоречащим один другому результатам. Каким же из таких результатов можно пользоваться в дальнейших исследованиях и деяниях? Не это ли ведет к многочисленным сбоям и катастрофам в социуме, причины которых в настоящее время стало привычным списывать на человеческий фактор? По сути, сомнения подает и адекватность методологии науки.
С конца 1990-х гг. начинается формирование ТДИС, объектом которой являются мысли как многомерные инфор-
мационные объекты, доступные для изучения и работы в формах - ДИС. ДИС определяются как орграфы с двумя типами ребер (ведущими и контролирующими) с заданными на них процессами информационного функционирования (ПИФ). Для решения задачи формирования адекватных мыслей многомерных знаниевых конструкций ДИС есть объект, осваиваемый не только аналитически, но также геометрически, топологически. Вершины ДИС как орграфа ассоциируются с философскими категориями, и это позволяет всякой конкретной ДИС выступать в качестве конструкции для размещения на ней знаний. ДИС, как и любая категориальная схема (КС), отличается тем, что при размещении на ней знаний осуществляется перенос на эти знания свойственных этой КС особенностей, принципов, закономерностей [18]. Таким образом, содержательно-смысловой массив знания, размещенный на соответствующей ДИС, приобретает математическую подоснову. Математический анализ показал, что число предусмотренных ТДИС комбинаций категорий даже для ДИС, выражаемой орграфом с 27 вершинами, превосходит число слов любого естественного (национального) языка [2, с. 204230]. Так что ДИС идеальным образом подходит как конструкция, способная переводить любые объемы информации в знания. Но для решения такой задачи потребуется использование современных ИКТ для автоматизации рассуждений. Создание логической машины (ЛМ), соединяющей достижения фундаментальной науки в лице ТДИС с ИКТ, способно преодолеть увеличивающийся разрыв между приростом информации и знаний
[19]. Предлагаемый здесь вариант ЛМ предусматривает, что в основу ЛМ заложена определенная интеллектуальная технология, а в данном случае - это ДИС-технология, для работы по организации знания в КС формата ДИС. Этим достигается согласование смысло-содержа-тельного и формально-математического аспектов в любом междисциплинарном исследовании. Примеры работы ЛМ как автомата приводились в публикации [13].
И опять добавим, что вслед за созданием ЛМ определенное продвижение получается и в решении проблем выработки и выборки адекватных моделей, интер-
претаций наблюдаемых явлений, экспериментальных данных. Фактически здесь традиционно выработанные понятия получают характеристики в терминах и процедурах работы с ДИС. Именно в этом и состоит суть упаковки информационного пространства. Причем для проработки понятий часто бывает достаточно затрагивать лишь структурные аспекты ДИС на уровне логической машины. Тем не менее следует учитывать, что для серии понятий в первую очередь физического содержания часто бывают необходимыми обращения к аспектам ПИФ ДИС, включая режимы с их закономерностями и возможными вариантами управления. Здесь многие традиционные понятия могут обрести качественно новые представления, а также попутно помочь выявить и поправить неадекватности в методологии науки с развитием инноватики, и выходом за пределы существующей научной парадигмы путем развертывания фундаментального смыслового конструкта (рис. 2). Методологические и методические вопросы применения шестиконечной звездчатой фигуры, образованной наложением двух треугольников, специально рассматривалось в [20].
ИЗДОВАЧИМ
(
___
мыспБДБЯгбльдаеть
Рис. 2. Парадигмальная модель фундаментального смыслового конструкта
Разработанный аппарат (ТДИС) может быть использован в качестве процедурной технологии «упаковка-распаковка» смыслов для формирования интеллектуальных «коридоров» трансфера междисциплинарных знаний в область инновационной деятельности.
Следует ожидать выхода на методологическую машину (ММ), позволяющую отбирать методы обработки ДИС-моделей и интерпретации их результатов в соот-
ветствии с запросами потребителей из определенной, интерактивно обновляемой базы информационных данных операционного характера.
В настоящее время авторским коллективом ведется работа по автоматизации рассуждений с применением ИКТ, где ИКТ реализуются на базе ТДИС как проекты ЛМ, ММ.
Рабочими объектами ТДИС являются аналитические объекты в ранге ДИС. В целом на структуру ДИС как орграф с двумя типами ребер не накладывается ограничений, кроме условия отсутствия петель, и для таких структур разработана серия операций [1]. Однако проработка самого понятия системности привела к рациональному эквиваленту понятия системы в лице генетически обусловленной структуры [2; 15], что позволяет теперь проверять уровень адекватности рассматриваемых систем. В частности, во множестве всех ДИС выявился подкласс в лице ДИС-компьютеров [2], наделенный онтологически осмысленным системным статусом на структурном уровне. Структуры ДИС-компьютеров онтологически интерпретируются как конструкции из фундаментальных философских категорий, т. е. выражающих идеи синтеза математики, физики, философии. Эти ДИС-компьютеры получают выражение в формах КС, для которых определены операции: 1) дешифровка категорий (ДИС-
компьютера), 2) свертка категорий (ДИС-компьютера), 3) мутация категорий (ДИС-компьютера).
Фактически в рамках работы на структурном уровне ТДИС является языком оперирования существующими и создания новых категорий посредством указанных операций. Разумеется, комбинации существующих категорий и создаваемые новые категории требуют осмысления. Так что в целом формируемые ДИС-компьютеры предстают как носители тонко и согласованно упакованных смыслов в информационном пространстве. Построение и использование таких носителей и есть главная задача ЛМ.
Есть уже определенные перспективы и для перехода от логической машины (ЛМ) к методологической машине (ММ). А именно, установлен (кстати, не один) вариант системного статуса у ПИФ ДИС-компьютера [2-3]. Осуществлена [3; 20]
первая ступень информационной проработки представлений о движении. Она получила хорошее дополнение в лице синтеза натуральных дифференциалов [17]. В рамках этого направления на базе ДИС получены аналитические и экспериментальные результаты, которые позволили сформулировать серию гипотез, образующих дополнение распространенным представлениям в области естественных наук.
Базой, синтезирующей создание и использование ЛМ и ММ, выступает ДИС-технология [2-3; 18]. ДИС-технология предстает как аппарат математического моделирования инновационного уровня, и такому аппарату внутренне присущи качества языка программирования субъектного уровня с гипертекстовой грамматикой. По сути, эти качества и делают возможной организацию тонкой и согласованной упаковки смыслов в информационном пространстве.
Работы на ЛМ, ММ оказываются востребованными и для решения более общих задач участников семинара. Было выявлено, что при переходе от линейных к многомерным моделям интеллектуальная емкость инвенций [19] ограничивается когнитивными возможностями субъекта. В связи с этим обозначена проблема расширения его когнитивных и функциональных возможностей с помощью соответствующих «смысловых» программных продуктов. В противном случае в уже ближайшем будущем грозит опасность «смыслового предела», обусловленного нарастанием информационных массивов -гиперинформационных потоков, размывающих смысловые структурированные среды.
На семинаре была сформулирована идея «интеллектуально-смысловых конструктов», лежащая в основе разработки технологии смысловой упаковки информационных полей. Эта работа стала осуществляться в рамках специализированной организационной структуры - «Международного института стратегического проектирования» (МИнСП), и пошла по двум направлениям.
Первое направление связано с расширением и совершенствованием базы самой ДИС-технологии в процессе взаимодействия с пользователями. По сути, ДИС-технология формирует новый класс
языков программирования. Пока эта задача решена на структурном уровне, т. е. при реализации первого этапа ДИС-технологии. А именно, формируются четыре типа ДИС-компьютеров: 1-го уровня (3 мини-категории), 2-го уровня (9 миникатегорий), 3-го уровня (27 мини-категорий) и 4-го уровня (81 мини-категория), причем эти мини-категории согласуются, а конструкции из их комбинаций - сопоставляются с общепринятыми в научной литературе, в словарях, справочниках, энциклопедиях смыслами. Это в итоге дает некую фундаментальную базу категорий, которая должна выступать направляющей при построении или поиске качественной модели в ранге ДИС для решения конкретной задачи в любой предметной области. Для более быстрой реализации направляющей роли от фундаментальной базы категорий существенным дополнением выступает второе направление исследований, развиваемое тем же коллективом.
Это второе направление связано с созданием пользовательских систем в разных областях знания. Смысловые конструкции стали включать не только категории, но и просто понятия, необходимые для описания данного предметного поля. В дополнение к операциям дешифровки, свертки и мутации Л. И. Рыженко было предложено ввести еще две операции: расслоение, которое можно интерпретировать как аналог структурирования информации с помощью справочника, и обратную ему операцию склейки (переход от исходного списка к обобщающему этот список понятию). Эти дополнения позволили строить смысловые модели информационных баз данных в любом предметном поле.
Конечно, оба этих направления тесно переплетаются между собой и выражают, по сути, два аспекта единой ТДИС в деле формирования и применения ДИС-технологии к автоматизации рассуждений в рангах ЛМ, ММ.
Предлагаемый подход позволяет
обобщать традиционно применяемые в программных продуктах, включая Интернет, структуры информационных баз данных. При этом традиционные способы организации информации оказываются частным случаем предлагаемого, при котором все многомерные смысловые кон-
струкции в соответствии с терминологией ТДИС «свернуты». Разработка доводится до технологии на базе специально разработанного программного продукта. В настоящее время авторский коллектив продолжает работу по созданию компьютерных программ смысловой упаковки информации на базе ТДИС, ориентированных на разные группы пользователей.
По аналогии с тем, как предлагаемые модели структур информационных баз данных позволяют организовать работу ЛМ, может быть реализован выход и на организацию работы ММ, требующей более богатой базы данных, включающей данные операционного характера от методов обработки до интерпретации получаемых при этом результатов.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Разумов В. И., Сизиков В. П. Основы теории ди-
намических информационных систем. Омск : Изд-во ОмГУ, 2005. 212 с. Ш1_: http://www. от^и.гиЛ:1!е.р11р?1С=4264
[2] Разумов В. И., Сизиков В. П. Информационные
основы синтеза систем: В 3 ч. Ч. I. Информационные основы системы знаний. Омск : Изд-во ОмГУ, 2007. 266 с. Ш1_: http://www.omsu. гиЛгНе.р11р?1С=2594
[3] Разумов В. И., Сизиков В. П. Информационные
основы синтеза систем: в 3 ч. Ч. II. Информационные основы синтеза: монография. Омск : Изд-во ОмГУ, 2008. 344 с. Ш1_: http://www. 01Г^и.гиЛгНе.р11р?1С=4265
[4] Лаврентьев М. М. Физические теории (матема-
тические модели), адекватные реальности -необходимое условие прогресса естествознания XXI века // Поиск математических закономерностей Мироздания: физические идеи,
подходы, концепции : Избр. тр. Третьей Сибир. конф. ФПВ-2000. Новосибирск : ИМ СО РАН, 2001. С. 5-28.
[5] Разумов В. И., Сизиков В. П. Переход от ло-
кальных онтологий к синтетической-обоб-щающей на базе ТДИС // Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-07) : мат. Всерос. конф. с меж-дун. участием 14-16.09.2007 г. Новосибирск,
2007. Т. 1. С. 201-210.
[6] Разумов В. И. Особенности теоретической ор-
ганизации медицинского знания (на примерах клинической медицины ): автореф. дисс. ... к. филос. н. Томск, 1986. 16 с.
[7] Карпин В. А. Основания теории патологии: фи-
лософско-методологические аспекты : авто-реф. дисс. ... д. филос. н. Новосибирск, 2008. 38 с.
[8] Разработка стратегического плана развития г. Омска. Вып. 1 / под общ. ред. Л. И. Рыженко. Омск : Курьер, 1999. 100 с.
[9] Разумов В. И., Рыженко Л. И. и др. Методологи-
ческая основа концепции стратегического раз-
вития города Ишима и Приишимья // Стратегический потенциал Приишимья. Миссия города Ишима. Научный альманах № 1 / под ред. В. А. Рейна. Ишим : Изд-во ЦСРП, 2005. С. 1120.
[10] Рыженко Л. И. Стратегия развития города Омска. Вып. № 4. Принципы реализации. Омск : Курьер, 2001. 21 с.
[11] Зенкин А. А. Когнитивная компьютерная графика / под ред. Д. А. Поспелова. М. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит-ры, 1991. 192 с.
[12] Разумов В. И. Категориально-системная методология в подготовке ученых : уч. пос. / вступит. ст. А. Г. Теслинова. Омск : Изд-во ОмГУ, 2004. 277 с.
[13] Голубниченко А. Н. Логические машины: от Р. Луллия к ТДИС // Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-09) : материалы Всероссийской конференции с международным участием. Новосибирск, 2009. Т. 2. С.140-144.
[14] Полещенко К. Н., Разумов В. И., Сизиков В. П. О возможностях интеллектуальной поддержки инновационной деятельности // Инновации. 2008. № 10 (120). С. 121-124.
[15] Сизиков В. П. Рациональный инструмент отражения принципа причинности // Омский научный вестник, 2005. № 4 (33). С. 92-96.
[16] Сизиков В. П., Разумов В. И. ДИС-технологии моделирования неравновесности // Моделирование неравновесных систем - 2008 : матер. XI Всерос. сем. Красноярск : ИВМ СО РАН, 2008. С. 177-180.
[17] Сизиков В. П., Разумов В. И. Анализ временного ряда в лице ДИС-функционирования // Нейроинформатика, ее приложения и анализ данных : матер. XVII Всерос. сем. Красноярск : ИВМ СО РАН, 2009. С. 105-107.
[18] Сизиков В. П., Разумов В. И. ДИС-технологии как язык программирования // Нейроинформатика, ее приложения и анализ данных : матер. XVI Всерос. сем. Красноярск : ИВМ СО РАН,
2008. С. 131-135.
[19] Крючков В. Н., Полещенко К. Н., Разумов В. И. Менеджмент высоких технологий: научнообразовательные аспекты подготовки кадров для инвенциональной экономики // Вестн. Ом. ун-та. Сер. Экономика. № 2. 2009. С. 122-127.
[20] Артамонов Д. А, Разумов В. И. Принцип аналогии в изучении тенденций внутренней среды предприятия // Подготовка специалистов экономического профиля в регионе : материалы 1-й научно-методической конференции Омского института МГУК / под ред. Д. М. Радичик, В. И. Разумова. Омск : Изд-во Наследие. Диалог-Сибирь, 1997. С. 99-102.