CC BY
39
ПРОБЛЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ В УСЛОВИЯХ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА
О. В. Жуликова, С. Е. Жуликов
Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина, г. Тамбов, Россия
Глобальная информатизация общества, развитие компьютерных сетей приводит к тому, что многие виды бизнеса, сферы обслуживания, формы досуга все активнее перемещаются в виртуальное пространство. Появляются не только новые формы общения, но и новые искусственные объекты, с которыми люди могут общаться, устанавливать прочные социальные связи. К числу безусловных достижений глобальной информатизации общества, несомненно, относится кардинальное расширение возможностей доступа к мировой сокровищнице знаний.
Компании, которые осознали ценность «знания» и поставили управление им, способны координировать использование своих традиционных ресурсов или комбинировать их новыми и особыми способами, обеспечивая большую выгоду для потребителей, чем конкуренты. Знания, особенно полученные в результате специфического опыта фирмы, имеют тенденцию к уникальности и трудны для имитации. Поэтому, в отличие от многих традиционных ресурсов нелегко выйти на рынок со знаниями в «готовой для использования» форме.
Прогресс в сфере компьютерной техники, все более широкое ее использование в различных областях, формирование новых научных дисциплин, связанных с автоматизированной переработкой информации, способствуют осознанию новых вопросов, касающихся человеческого знания, роли знания в жизни общества, видов знания и способов его существования.
Признанные специалисты по инженерии знаний считают, что знание - это основные закономерности предметной области, позволяющие человеку решать конкретные производственные, научные и другие задачи, т. е. факты, понятия, взаимосвязи, оценки, правила, эвристики (иначе - фактические знания), а также стратегии принятия решений в этой области. Наиболее распространено деление знаний на декларативные (знание - что) и процедурные (знание - как). Декларативное знание относится к знанию теоретического типа и предполагает умение объяснить,
почему что-либо происходит. Процедурное знание является практическим знанием и означает какие-либо умения, навыки.
В условиях глобальной информатизации неотъемлемым элементом научного образа мышления давно уже стало моделирование. Как познавательный прием моделирование неотделимо от развития знания. В любой модели реализованы знания двоякого рода: знание самой модели (ее структуры, процессов, функций) как системы, созданной с целью воспроизведения некоторого объекта, и теоретические знания, посредством которых модель была построена. Тем самым знания выступают предметом моделирования.
Модели репрезентации декларативных знаний включают понятия и процедуры, закодированные в виде правил типа условие -действие. Правила могут использоваться для определения категориальной принадлежности объектов и для предсказания того, как члены категории будут меняться в ответ на какие-либо воздействия. Модели этого типа чаще всего применяются в промышленных экспертных системах.
Построенная модель обеспечивает существенное сжатие информации, но при этом какие-то грани изучаемого процесса отбрасываются как несущественные. При построении тех или иных моделей всегда сознательно отвлекаются от некоторых сторон, свойств и даже отношений, в силу чего заведомо допускается несохранение сходства между моделью и оригиналом по ряду параметров, которые вообще не входят в формулирование условий сходства.
Информационный аспект подчеркивается в определении Н. Н. Моисеева. «Под моделью мы будем понимать упрощенное, если угодно, упакованное знание, несущее вполне определенную, ограниченную информацию о предмете (явлении), отражающее те или иные его отдельные свойства. Модель можно рассматривать как специальную форму кодирования информации. В отличие от обычного кодирования, когда известна вся исходная информация и мы лишь переводим ее на другой язык, модель, какой бы язык она не
использовала, кодирует и ту информацию, которую люди раньше не знали. Можно сказать, что модель содержит в себе потенциальное знание, которое человек, исследуя ее, может приобрести, сделать наглядным и использовать в своих практических жизненных нуждах. Для этих целей в рамках самих наук развиты специальные методы анализа. Именно этим и обусловлена предсказательная способность модельного описания» [3].
Изучение модели - «прогон» во времени, оценка роли различных факторов, выявление закономерностей - наиболее эффективно осуществляется с помощью формальных методов анализа, основанного на использовании современных компьютерных технологий и предполагающего существенную корректировку многих устоявшихся стереотипов.
Проблемы представления знаний связаны в значительной степени с разработкой соответствующих языков и моделей. Существуют различные типы моделей: логические, продукционные, фреймовые, семантические сети и др. [1]. Преимущества логических моделей, использующих язык логики предикатов, связаны с дедуктивными возможностями исчисления предикатов, теоретической обоснованностью выводов, осуществляемых в системе. Продукционные модели получили широкое распространение благодаря таким достоинствам, как простота формулировки отдельных правил, пополнения и модификации, а также механизма логического вывода. Преимущества семантических сетей и фреймовых моделей заключаются в их экономичности, позволяющей сократить время автоматизированного поиска информации, а также в их удобстве для описания определенных областей знания и соответствующих фрагментов реальности, изучаемых в данных областях. Разумеется, в информационных системах вовсе не обязательно должна быть реализована только какая-нибудь одна из упомянутых моделей представления знаний «в чистом виде». Сочетание различных моделей может способствовать созданию более эффективных систем.
На уровне теории искусственного интеллекта это иногда находит отражение в разработке новых типов моделей представления знаний, сочетающих в себе черты моделей, ставших уже традиционными.
Знание всегда играло важную роль в жизни общества, однако именно развитие компьютерной техники и осознание ограниченности материальных ресурсов планеты способствовало разработке концепций «информационного общества» или «общества, основанного на знаниях» как такого, где важнейшую роль в производстве и использовании знаний будет играть автоматизированная переработка информации [2].
В последнее время произошел качественный скачок в разработке моделей знания, в создании и использовании оригинальных методов исследования, в способах анализа и представления результатов. Различные области компьютеризации общества требуют наличия моделей представления знаний в самых разных областях. Необходимость включения «моделирования знаний» в контекст реальных проблем делает неизбежной и разную трактовку некоторых принципиальных концепций, а также преобразует само моделирование знаний в актуальную инновационную деятельность.
Литература
1. Жуликов С. Е., Жуликова О. В. Математическое моделирование социальных процессов как актуальная практическая задача современного инновационного проектирования // Вестник ТГУ. Сер.: Естественные и технические науки. 2008. Т. 13. Вып. 1. С. 85-87.
2. Жуликов С. Е., Жуликова О. В. Проблема «экономики знаний» в современном информационном обществе // Гаудеамус. Актуальные проблемы информатики и информационных технологий: м-лы XIV Междунар. науч.-практ. конф. Тамбов, 2010. № 2. С. 48-50.
3. Моисеев Н. Н. Математика в социальных науках // Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981. С. 166.
