CC BY
22
° разработка подъязыка естественного языка для описания предметной области и ввода первичной формализованной информации в АСУ;
п составление лексических и металек-сических словарей;
п разработка формализованной модели предметной области на базе многоосновных алгебраических структур;
п введение количественных показателей БЗ и ее компонентов.
Описанный подход к построению моделей позволяет строить БЗ, которые содержат не только фактуальную (текстовую) информацию, а фактически образ среды, что позволяет имитировать поведение последней, в реальном времени исследовать ее поведение, исключает внесение в БЗ ложной информации, так как на модели осуществляется верификация данных. Становится возможным строить новые объекты, находить новые связи и эффекты.
Все это приобретает особый интерес при включении интеллектуальных технологий в инновационный процесс. В частности, такая БЗ позволяет строить технологические цепочки, связывать между собой различные результаты, различных разработчиков, на-
ходить взаимосвязи между ними и определять разрывы, циклы, параллелизмы и др.
При обсуждении вопросов, связанных с созданием баз знаний, одним из важнейших является вопрос об участии экспертов в наполнении базы знаниями. Роль экспертов при внесении первичных сведений является ключевой. Подбор экспертов в связи с этим приобретает большую важность, и от этого будет зависеть адекватность БЗ предметной области и ее компетентность.
Однако БЗ, которая является моделью предметной области, как это описано выше, со временем, т. е. при ее наполнении сведениями, сама превращается в эксперта, так как позволяет верифицировать новые сведения и проверять их на непротиворечивость. В результате с помощью интеллектуальных инструментов, средств моделирования и знаний, находящихся в БЗ, становится возможным проверять компетентность экспертов.
Истинность знаний, по-видимому, должна обеспечиваться сбалансированным взаимодействием специалистов-экспертов, автоматизированных интеллектуальных средств и способов верификации формализованных знаний непосредственно на внешней среде.
Литература
1. Ловцов Д. А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Наука, 2005. - 248 с.
2. Магазов С. С. Формально-логический анализ функций противоречия в когнитивном процессе.-СПб.: Алетейя, 2001.
РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕМАНТИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ И РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННЫХ
ПРОЦЕССОВ
В.И. Бодякин, к.ф.-м.н., советник Тел.: (495) 334-92-39, E-mail body@ipu.ru Российский фонд развития высоких технологий http://www.dvpt.ru
Characteristics of economy of knowledge at the present stage of development of scientific and technical progress and the leading part in this process of intellectual toolkit are analyzed. The Knowledge base for support of innovative processes is considered neuroseman-tic. Its basic characteristics and properties are resulted.
В последнюю четверть XX века человечество вступило в новую стадию своего развития - стадию построения постиндустриального общества. Экономически развитые
страны провозгласили переход к экономике, основанной на знаниях.
История развития информатизации началась в США с 60-х годов, затем с 70-х го-
дов - в Японии и с конца 70-х годов - в Западной Европе. В развитых странах на долю новых технологий приходится от 70 до 80% прироста ВВП. США на экспорте наукоемких технологий зарабатывают в год около 700 млрд долл., Япония - порядка 400 млрд долл. Пятнадцать из двадцати самых богатых людей США представляют компании высоких технологий, возникшие в течение последних полутора десятков лет (Microsoft, Metromedia, Intel, Oracle, Viacom и др.) [1].
Ежегодный оборот на мировом рынке высоких технологий и наукоемкой продукции измеряется уже в триллионах долларов и в несколько раз превышает оборот рынка сырья, включая нефть, нефтепродукты и газ. Россия, к сожалению, при всем своем научно-техническом потенциале сегодня на этом рынке представлена более чем скромно -0,3%, тогда как США - 39%, Япония - 20%, Германия - 16% [1].
Как никогда ранее проблема автоматизации переработки информационного ресурса (на фоне ежегодного удвоения мощности информационных потоков слабоструктурированной информации) становится чрезвычайно актуальной.
В отличие от ведущих экономических держав инновационная активность реального сектора отечественной экономики крайне низка. По различным оценкам, в России используются только от 8 до 10% инновационных идей и проектов, в то время как в Японии - 95%, в США - 62%. Только одно из 500 запатентованных в России изобретений находит применение в промышленности. На долю России приходится более 10% всех ученых мира (огромный потенциал!), но сегодня ее доля на мировом рынке наукоемкой продукции не превышает 0,3% от его объема, хотя, по оценке аналитиков, она могла бы составлять 10-12%.
Современная научно-экономическая политика ведущих стран заключается в следующем. Например, США, сохраняя лидирующее положение в мировой экономике, постепенно уступают и передают своим ближайшим конкурентам и подрядчикам почти все секторы материального производ-
ства мирового рынка, кроме стратегически главного - сектора экономики знаний. При этом они концентрируют производительные и интеллектуальные ресурсы в новейших областях науки и техники, которые будут предопределять и революционизировать всю завтрашнюю структуру мирового производства.
В России, только по самым скромным оценкам, интеллектуально -информационный ресурс оценивается в 400-600 млрд долларов. Благодаря высокому культурно-образовательному уровню населения России достаточно быстро он может быть многократно увеличен. Талантливость народа, его тяга к образованию - вот базис нашего инновационного ресурса. Примеры прорывных зон в СССР - это союз учебных заведений и очагов высоких технологий: Академгородки, МФТИ и др. Создание аналитической организации, подобной Rand Corporation, жизненно необходимо нашей стране. При сегодняшней внешней недоброжелательности и клановой борьбе внутри страны мы должны поставить во главу угла Разум и Знание, другого варианта у нас нет. Специалистов по перестройке экономики с сырьевого направления на инновационное у нас нет. По-серьезному, их нет нигде в мире, и подготовка специалистов такого класса - одна из важнейших стратегических задач.
Наука - важнейший ресурс экономического и духовного обновления России. Результаты наших исследований, анализ результатов исследований отечественных и зарубежных ученых по данной проблеме убедили нас в том, что создание инновационной экономики является стратегическим направлением развития нашей страны в первой половине XXI века.
Нельзя на старых концепциях построить что-либо революционно новое («нельзя вливать новое вино в старые мехи»). Запад может постепенно наращивать мощности, хотя это также путь в инновационную экономику, но этот путь не для нас (идя по нему, мы будем и дальше только отставать от лидеров). Так же нам не подходит и путь развивающихся стран Юго-Восточной Азии - группы «молодых тигров», встраивающихся в отведенную для них западной экономикой нишу «отверточного производства». Нас точно не ждут в мировой экономике высоких технологий, а быть «сырьевым придатком» - это не для нас.
Наш путь - не догонять, а упредить и обойти на новом качественно новом витке
технологического развития. Создать принципиально новый компьютерный инструментарий взамен когда-то директивно загубленной линии БЭСМ. Этот новый революционный путь должен быть интеллектуальным, на что замахнулась Япония в 80-х годах прошлого века, так и не реализовав проект «ЭВМ пятого поколения» [2]. А у нас на это есть высококвалифицированные кадры, и нам это по плечу, как будущей сверхдержаве.
Основная особенность разрабатываемой базы знаний (БЗ), применительно к инновационной деятельности, заключается в необходимости переработки сверхбольших объемов слабоструктурированной и разноформатной (текстовой, графической и др.) информации. Такая БЗ должна быть открыта для любых новых предметных областей знаний и безболезненно интегрировать их в уже сформировавшуюся смысловую структуру. Требуемую интеллектуальную БЗ, в ее идеале, можно построить только при возможности ее автоматического «самоформирования» (самопрограммирования), когда от пользователя будет требоваться только качественная оценка получаемых результатов (например, в лингвистических переменных шкалы: «плохо - хорошо»), а БЗ будет автоматически сама подстраиваться под постоянно меняющиеся условия. Любые другие варианты будут ограничивать БЗ либо областью применения, либо временем адаптации под требования пользователя, пока программисты «вручную» решат его проблемы.
Способным решить задачу построения БЗ с данными требованиями является направление нейросетевых технологий - «ней-росемантика». В основе нейросемантики лежит формальная теория, согласно которой при минимизации отображения информационного потока, идущего из произвольной предметной области, на нейроподобных средах формируется топологически гомоморфная структура, которая автоматически является сформированной информационной моделью процессов данной предметной области. В каждом нейроподобном элементе отображается процесс-объект априорно неизвестной предметной области (нейрон ^ образ процесса, поэтому и название направления - «нейросемантика»). На этом этапе можно уже строить реальные информационно-поисковые системы, процедурно включая в них эвристические методы обработки данных.
Но в нейросемантике предполагается и
дальнейшая автоматизация информационных процессов (а именно автоматическое формирование правил на примерах), основанная на том же принципе - минимизации отображения (и дополнительно состояний самой нейроподобной среды), вызванного текущим входным информационным потоком предметной области. То есть многоуровневая минимизация отображения информационного потока на специализированных нейроподобных структурах - это путь к построению открытых, крупномасштабных, автоматизированных, интеллектуальных БЗ.
Обработанные и адаптированные материалы особенностей обучения нейросеман-тической БЗ могут быть использованы при оптимизации обучения специалистов по ин-новатике при интенсификации освоения ими новых областей знания.
Чтобы гарантировать получение положительного результата от эксплуатации БЗ, весь проект разбивается на два этапа.
1-й этап. Формирование разнопрофильных полнотекстных баз данных предоставлением существующей информации по интересующим пользователей тематикам, с использованием инструментария БЗ. На этом этапе посредством предоставления искомой информации по ключевым словам и интеллектуального сервиса эффективность работы пользователя будет улучшена, как минимум в 2-3 раза за счет своевременного получения релевантной информации со всех доступных ресурсных источников информации. Агентно-ориентированный подход на первом этапе будет являться одним из самых полезных в развивающейся технологии программирования по поиску релевантной информации, реализации пользовательских интерфейсов, электронной торговли, образования и обучения и т.д.
2-й этап. Построение автоматической базы знаний для любой предметной области (априорно неизвестной), основываясь только на обучении примерами (текстовое -графическое описание «задачи» и текстовое-графическое описание «решения») и оценками («хорошо-плохо») соответствия качества данного «решения» конкретной «задаче». Вся информация предоставляется в текстовой и графических формах на естественном либо на профессиональном языке пользователя на этапе формирования БЗ и на этапе диалога с пользователем.
Особенность БЗ, построенной на нейро-семантическом подходе, заключается в том, что между данными (под структурами обра-
Проблемы образования
зов БЗ) различных предметных областей может осуществляться ассоциативное взаимоувязывание, которое для пользователя может стать отправной точкой инновации. Например, проблема медицины «как осуществить безболезненный анализ уровня сахара в крови у больных диабетом с забором крови из вены» (тема многих недавних грантов) решилась методом из другой предметной области (разработка газоанализаторов и др), при анализе состава газов - уровень ацетона в выдохе больного оказался скоррелирован с уровнем сахара в его крови. Такого типа «инновации-открытия» помогает делать данная интеллектуальная БЗ, выдавая подобные ассоциации эксперту.
Другая особенность нейросемантиче-ских БЗ заключается в том, что все технические характеристики ее ассоциативной памяти (время доступа, коэффициент компрессии-сжатия информации, надежность хранения информации и др), а также явление «автоструктуризации» имеют тенденцию к улучшению - как в среднем, так и в абсолютных значениях - по мере роста информационных объемов БЗ.
Разработка БЗ как крупномасштабной интеллектуальной информационной системы, потенциально способной к эволюционному саморазвитию до уровня когнитивных возможностей человека, открывает и неограниченные возможности ее качественного роста.
Прозрачное и понятное представление (в виде гипертекстовых форм) в БЗ структуры всех инновационных предметных областей в их интеграции и в различных проекциях позволит пользователям-исследователям увидеть возможные междисциплинарные прорывные направления, управленцам -принимать решения об эффективности и очередности проведения той или иной инновационной деятельности.
По информационно-аналитическому охвату проектируемая БЗ не будет уступать лучшим зарубежным аналогам, а по качеству - будет превосходить их [3]. Начиная с середины второго этапа дальнейшее развитие БЗ может быть переведено в режим самофинансирования.
Литература
1. Дондуков А.Н., Воронцов В. А. Научно-техническая сфера России на пороге нового века //Информационное общество, 2000. - Вып. 6. - С. 3-6.
2. Люггер Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. - М.: Изд. дом «Вильямс», 2003. - 864 с.
3. Бодякин В.И. Определение понятия «информация» и «знание» с позиций нейросемантики. - М.: ИПУ РАН. 2006 http://www.mtas.ru/search_results.php?short_view=0&publication_id=3033 www.mtas.ru/Library/uploads/1168460706.pdf
К ВОПРОСУ О СИНТЕЗЕ НОВОЙ ПАРАДИГМЫ НАУЧНОГО МЕНЕДЖМЕНТА
И.Н. Дрогобыцкий, д.э.н., проф., проректор по научной работе Тел.: (495) 442-70-11, E-mail: INDrogobytsky@mesi.ru Московский государственный университет экономики, статистики и информатики
http://www.mesi.ru
In article the requirement to a new paradigm of management which would confirm to a modern condition of an economic science and requirements of practice of management are formulated. The position of the author is reduced to that the new paradigm should consider a real state of affairs and allow to cope with it.
Если проанализировать экономическую науку в разрезе ее специальностей по объему публикаций и числу защищаемых диссертаций, то придем к выводу, что «с подавляющем преимуществом» у нас лидирует
специальность «Экономика и управление народным хозяйством» или, как теперь принято называть это направление, менеджмент. Но вот парадокс - отечественная экономика, развитие которой должен обслужи-
