CC BY
69
УДК 004.896 + 519.682.6
DOI 10.25205/1818-7900-2017-15-4-43-52
Л. В. Массель, В. Р. Кузьмин
Институт систем энергетики им. Мелентьева СО РАН ул. Лермонтова, 130, Иркутск, 664033, Россия
таззе1@1зет.irk.ru, kuzmin_vr@isem.irk.ru
СИТУАЦИОННОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ КАК РАЗВИТИЕ СЕМИОТИЧЕСКОГО ПОДХОДА К ПОСТРОЕНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ *
Рассматривается семиотический подход к построению интеллектуальных систем поддержки принятия решений, разрабатываемый коллективом, представляемым авторами. Приведены основные понятия семиотического подхода, ситуационного управления и семантического моделирования, описаны базовые понятия и категории исчисления ситуаций, которое предлагается использовать для дальнейшего развития семиотического подхода и как основу для реализации языка ситуационного управления СМЬ. Представлена архитектура ситуационного полигона, который разрабатывается как интеллектуальная система поддержки принятия стратегических решений по развитию интеллектуальной энергетики.
Ключевые слова: исчисление ситуаций, ситуационное управление, поддержка принятия решений, ситуационный полигон.
Введение
Семиотический подход к построению интеллектуальных систем был предложен российским ученым Д. А. Поспеловым, который считал, что элементы знаковых, или семиотических, систем, доступны для изменения, и именно изменчивость и условность знаков позволят создать эффективные интеллектуальные системы.
Развиваемый авторами семиотический подход базируется на интеграции методов ситуационного управления, семантического моделирования и когнитивной графики. В статье приведена современная трактовка ситуационного управления. Коллектив, представляемый авторами, развивает концепцию ситуационного управления в энергетике.
Исчисление ситуаций рассматривается как развитие семиотического подхода; предложено использовать его как основу реализации языка ситуационного управления (Contingency Management Language - CML). На примере отношений языка CML выполнено сравнение базовых понятий ситуационного управления и исчисления ситуаций и разработана онтология ситуационного исчисления, интегрирующая эти понятия. Приведена архитектура ситуационного полигона, который рассматривается как интеллектуальная система поддержки принятия решений семиотического типа. CML является одним из базовых элементов ситуационного по-
* Результаты получены при частичной финансовой поддержке грантов РФФИ № 16-07-00474, 16-07-00569.
Массель Л. В., Кузьмин В. Р. Ситуационное исчисление как развитие семиотического подхода к построению интеллектуальной системы поддержки принятия решений // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2017. Т. 15, № 4. С. 43-52.
ISSN 1818-7900. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2017. Том 15, № 4 © Л. В. Массель, В. Р. Кузьмин, 2017
лигона и выполняет как интерфейсные функции, так и функцию интеграции основных компонентов ситуационного полигона.
Семиотический подход
Семиотика - это наука, исследующая свойства знаков, знаковых и символьных систем, используемых в процессе коммуникации. В настоящее время в мире она активно развивается [1]. Семиотику применяют в различных предметных областях. В областях, близких к информатике, это искусственные языки, процессы обработки информации, алгоритмы, обеспечивающие обработку текстов на естественном языке, составление картографических изображений, специальных схем и планов и др. Ведущими учеными-семиотиками отмечается недостаточное распространение семиотики в технических областях, а точнее, практическое отсутствие таких работ.
Основы семиотического подхода к построению интеллектуальных систем для управления техническими системами в России были заложены в работах Д. А. Поспелова, Г. С. Осипова. Д. А. Поспеловым было введено определение семиотической модели [2], которое затем было детализировано Г. С. Осиповым [3]. Согласно последнему, семиотическую модель можно определить как восьмерку: Ж = < Т, Я, А, Р, т, р, а, % >, где
• Т - множество основных символов;
• Я - множество синтаксических правил;
• А - множество знаний о предметной области;
• Р - множество правил вывода решений (прагматических правил);
• т - правила изменения множества Т;
• р - правила изменения множества Я;
• а - правила изменения множества А;
• % - правила изменения множества Р.
Иначе говоря, в отличие от формальных моделей, в которых элементы, образующие множество Т, обладают жестким синтаксисом, жесткой семантикой и жесткой прагматикой, в семиотической модели все эти свойства элементов множества Т становятся доступными для изменения; именно такой особенностью обладают знаки - элементы знаковых, или семиотических, систем, изучаемых в семиотике. Такие системы тесно связаны со всей человеческой деятельностью, именно изменчивость и условность знаков делают эту деятельность эффективной.
Следует отметить, что семиотический подход в России развивается, в частности, в работах Г. С. Осипова, В. Н. Вагина, А. П. Еремеева (интеллектуальные системы реального времени семиотического типа), А. А. Кулинича (семиотическая модель когнитивного опыта) и др. В то же время перечисленные работы носят преимущественно теоретический характер, сведений о развитии этого подхода в области энергетики и применительно к системам ситуационного управления найти не удалось.
Авторами предлагается интеграция методов ситуационного управления, основанных на применении семиотического подхода, семантического моделирования и исчисления ситуаций в рамках интеллектуальной системы семиотического типа для поддержки принятия стратегических решений в энергетике [4; 5]. Далее кратко будут рассмотрены основные понятия ситуационного управления и исчисления ситуаций, также будет показано применение предложенной интеграции при разработке интеллектуальной системы поддержки принятия решений «Ситуационный полигон».
Ситуационное управление
Термин «ситуационное управление» сформировался в 60-е годы прошлого века. Основоположником этого направления по праву считается Д. А. Поспелов. Первоначально использовался термин «модельное управление», эта концепция активно развивалась В. Н. Пушкиным и Д. А. Поспеловым, итоги ее развития были подведены в [6]. Затем возник термин «ситуационная модель». С появлением статьи Д. А. Поспелова [7] термин «ситуационное управление» вытесняет все остальные.
В современной трактовке ситуационное управление определяется следующим образом [8]. Под текущей ситуацией С понимается совокупность текущего состояния объекта (вектор состояния Х) и его внешней среды (вектор возмущений F). Тогда C = <X, F>. Вводится понятие полной ситуации: S = <C, G>, где С - текущая ситуация, G - цель управления. В свою очередь, цель управления G может быть представлена в виде целевой ситуации Gg, к которой должна быть приведена имеющаяся текущая ситуация. Тогда S =<C, Gg>. Полагая, что текущая ситуация С принадлежит некоторому классу Q, а целевая (заданная) ситуация Gg - классу Q", ищется такое управление (вектор управляющих воздействий U ), которое принадлежит множеству допустимых управлений Qu и обеспечивает требуемое преобразование одного класса ситуаций в другой:
C е Q' №"u > Gg е Q". Таким образом, ситуационное управление выступает как отображение
Q', Q") U еПи,
сопоставляющее с парой «текущая ситуация - целевая ситуация» требуемый результат -управление U.
Коллектив, представляемый авторами, развивает концепцию ситуационного управления в энергетике, интерпретируя ее на примере исследований проблем энергетической безопасности [9].
Исчисление ситуаций
В 1963 г. Дж. Маккарти предлагает использовать для описания модели мира аппарат математической логики и создает исчисление ситуаций - формальный аппарат для построения модели мира и выполнения рассуждений о воздействиях на мир [10]. Для этого он предложил следующие основные понятия:
• ситуация (situation) - логическая формула (терм), который описывает полное состояние мира (complété state of the universe) в некоторый момент времени;
• флюента (fluent) - это предикаты или функции, значения которых изменяются от одной ситуации к другой;
• переход от одной ситуации к другой осуществляется с помощью специальной флюенты result.
Назначение исчисления ситуаций - формализация ситуаций, действий и причинно-следственных связей между ними для некоторых систем. Наиболее распространенная область применения ситуационного исчисления в настоящее время - агентное моделирование [11].
С помощью исчисления ситуаций предлагается решать два типа задач:
• задача проектирования - определение результата выполнения конкретной последовательности действий;
• задача планирования - нахождение последовательности действий, позволяющей достичь определенного результата [12].
В [12] термин «исчисление ситуаций» переведен как «ситуационное исчисление», далее будем считать их синонимами.
Исчисление ситуаций рассматривается как одно из средств формализации ситуации в динамике, позволяющее фиксировать совокупность фактов и свойств объектов и среды, в которой эти объекты функционируют. Исчисление ситуаций является формальной системой, базирующейся на логике предикатов первого порядка, в связи с чем его можно рассматривать как логический язык для описания динамики изменения среды. Этот формальный язык позволяет выразить на нем все знания о среде - предметной области, необходимые для решения поставленной задачи. Семантика определяет смысл этих предложений. Символы сопостав-
ляются с объектами реального мира, а предложения соответствуют отношениям между объектами.
Интуитивно язык исчисления ситуаций предполагает, что есть некоторая начальная ситуация, и среда изменяется от ситуации к ситуации по мере выполнения действий. При этом предполагается, что других ситуаций, помимо тех, которые могут быть достигнуты с помощью выполнения действий, не существует. В этом языке используются следующие основные понятия: категории, предикаты и функции [13].
Вводятся три непересекающиеся категории: категория действий А, категория ситуаций и категория объектов среды В. Элементами категории действий являются простые или сложные константы, обозначающие действия. Сложные константы этой категории, т. е. константы, сами являющиеся категориями, могут содержать в качестве элементов только элементы категории. Элементами категории ситуаций являются простые константы, обозначающие ситуации. Элементами категории объектов среды являются любые простые или сложные константы, кроме именующих действия и ситуации. Сложные константы этой категории могут содержать в качестве элементов только элементы категории. Далее, рассмотрим подробнее основные понятия исчисления ситуаций.
Стандартная функция переходов А х 5 ^ 5 . Значением функции перехода (а, 5) является
ситуация 5', в которую переходит ситуация 5 в результате действия а . 5о - начальная ситуация.
Стандартный предикат до(51,52) будет записываться в обычном инфиксном виде: 51 < 52 . Этот предикат истинен, если ситуация 51 наступает раньше ситуации 52; 51 < 52 означает
51 < 5 2 ^ 51 = 5 2.
Стандартный предикат допустимо (а, 5). Этот предикат истинен, если действие а допустимо (может быть выполнено) в ситуации 5.
Функторный предикат ф^ьй?2,...,,5), где - переменные или константы кате-
гории В, ф - предикатный символ. Функторный предикат содержит единственный аргумент 5, значение которого принадлежит категории ситуаций 5. Смысл функторного предиката следующий: если свойство или отношение ф между d1,d2,...,ёп имеет место в ситуации
5, то предикат ф^, d2,..., dn, 5) истинен в этой ситуации, и наоборот.
Функторная функция /d2,...,dn,5), где d1,d2,...,dn - переменные или константы категории В. Функторная функция также содержит единственный аргумент 5, значение которого принадлежит категории ситуаций 5. Значение функции принадлежит категории В.
Основными понятиями в ситуационном исчислении являются: объекты, объектные переменные, категории, стандартные предикаты, функции, а также микроситуации, состояния, действия, меры, единицы измерения, время. Используя эти понятия, можно моделировать ситуации, систематизировать и классифицировать объекты и их признаки, выполнять анализ ситуаций и динамику их изменения, а также формулировать правила вывода для выбора управленческих решений.
Интеграция методов ситуационного управления, основанных на применении семиотического подхода, семантического моделирования и исчисления ситуаций
Учитывая, что наличие факторов неопределенности усложняет адекватную оценку состояния объекта и среды, для ситуационного анализа и моделирования предложено использовать семантические технологии. В обобщенном виде семантическая модель - это информационная модель, отражающая понятия предметной области и отношения между ними. Как правило, к ним относят онтологии, инфологические модели данных (модель «сущность-связь»), семантические сети.
В работах коллектива, представляемого авторами, к семантическим моделям отнесены онтологические, когнитивные, событийные и вероятностные (на основе Байесовских сетей доверия) модели.
Авторы предлагают рассматривать семантическое моделирование как одно из направлений семиотического моделирования, в котором преобладает графическое представление разрабатываемых моделей, с элементами когнитивной графики.
Для реализации предложенного семиотического подхода разрабатывается интеллектуальная система поддержки принятия решений (ситуационный полигон), его концептуальная архитектура приведена на рис. 1 [14].
Рис. 1. Архитектура ситуационного полигона
Базовыми компонентами ситуационного полигона являются инструментальные средства поддержки семантического моделирования, экспертная система Advice, обеспечивающая создание и использование баз знаний, и репозитарий, поддерживающий хранение семантических моделей и работу с ними. Кроме того, одним из основных компонентов ситуационного полигона является язык ситуационного управления (CML) [15]. На рис. 2 приведена метаон-тология CML. Он включает две составляющих (D, M): средства описания знаний D (для описания ситуаций, сценариев, управляющих воздействий), реализующие совокупность отношений, и средства манипулирования знаниями M (для вызова инструментальных средств и использования семантических моделей и моделей знаний).
Сходство базовых понятий ситуационного управления и исчисления ситуаций позволило авторам выдвинуть предположение о возможности интеграции этих подходов.
На основе базовых понятий исчисления ситуаций и ситуационного управления, описанных выше, построена онтология ситуационного исчисления, изображённая на рис. 3 [16]. Пересечение с понятиями ситуационного управления отражено классификацией ситуаций, включенной в онтологию, а также понятиями «объект», «действие», «состояние». Рассмотрим некоторые из отношений [15], представленных на рис. 3, относящихся к компоненту описания знаний, и сопоставим с ними понятия языка ситуационного исчисления, с помощью которых их можно выразить.
Рис. 2. Метаонтология языка ситуационного управления СМЬ
Отношения именования:
< объект > <имеет> <имя>
< объект > := <физический объект> | <программный компонента | <информационный объект>
Для данного типа отношений можно использовать характеристики объекта, введенные в ситуационном исчислении.
Отношения классификации:
<ситуация > <имеет тип> < исходная | переходная > | <целевая>
< управляющее воздействие | мероприятие > <имеет тип> <превентивное | оперативное | ликвидационное >
Ситуационное исчисление позволяет классифицировать ситуации и действия. Для классификации угроз предлагается использовать словарь имён и понятий.
Пространственные отношения:
<ситуация > <происходит> <время>
Для описания данного типа отношения также предлагается использовать словарь имён и понятий
Временные отношения:
<ситуация > <происходит> <время>
Для того чтобы описать данные отношения, можно использовать понятие времени, так как в исчислении ситуаций именно оно задаёт время наступления конкретной ситуации.
Первоначальный анализ показывает, что таким образом можно рассмотреть все предлагаемые отношения и сопоставить им базовые понятия языка ситуационного исчисления.
Рис. 1. Онтология ситуационного исчисления
Заключение
В статье рассмотрено применение исчисления ситуаций, как развитие семиотического подхода к построению интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Рассмотрены основные понятия семиотического подхода и текущее состояние в этой области в России. Выполнено сравнение базовых понятий ситуационного управления и исчисления ситуаций, обоснована возможность применения последнего при реализации языка ситуационного управления CML - одного из ключевых компонентов интеллектуальной системы поддержки принятия решений, называемой ситуационным полигоном.
Список литературы
1. 12th World Congress of Semiotics "New Semiotics: Between Tradition and Innovation": abstracts. Bulgaria. Sofia. New Bulgarian University/Southeast European Center For Semiotic Studies. 2014. 218 p.
2. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986. 284 с.
3. Осипов Г. С. От ситуационного управления к прикладной семиотике // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 6 (54). С. 2-12.
4. Массель Л. В., Массель А. Г. Ситуационное управление и семантическое моделирование в энергетике // IV Международная конференция OSTIS: Труды. Минск, 2014. С. 111-116.
5. Массель Л. В. Проблемы создания интеллектуальных систем семиотического типа для стратегического ситуационного управления в критических инфраструктурах / Информационные и математические технологии в науке и управлении. Научный журнал. 2016. № 1. С. 727.
6. Поспелов Д. А., Пушкин В. Н. Мышление и автоматы. М.: Сов. радио, 1972. 22 с.
7. Поспелов Д. А. Принципы ситуационного управления // Изв. РАН СССР. Техническая кибернетика. 1971. № 2.С. 10-17.
8. Васильев В. И. Интеллектуальные системы защиты информации. М.: Машиностроение, 2012. 171 с.
9. Пяткова Н. И., Массель Л. В., Массель А. Г. Методы ситуационного управления в исследованиях проблем энергетической безопасности // Изв. Академии наук. Энергетика. 2016. № 4. С. 156-163.
10. McCarthy J. Situations, actions and causal laws. Technical Report Memo 2. Stanford University. Artificial Intelligence Laboratory. Stanford, CA, 1963.
11. Brachman R., Levesque H. Knowledge Representation and Reasoning // The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence. Elsevier Science, 2004.
12. Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. 3rd ed., 2010. 1100 p.
13. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 352 с.
14. Массель А. Г., Массель Л. В. Ситуационный полигон как интеллектуальная система семиотического типа // Тр. XLIII Междунар. конф. «Информационные технологии в науке, образовании и управлении» / Под ред. Е. Л. Глориозова. М., 2015. С. 246-255.
15. Массель Л. В., Массель А. Г. Язык описания и управления знаниями в интеллектуальной системе семиотического типа // XX Байкальская Всерос. конф. «Информационные и математические технологии в науке и управлении»: Труды. Иркутск. ИСЭМ СО РАН, 2015. Т. 3. С. 112-124.
16. Кузьмин В. Р. Возможности использования ситуационного исчисления при решении проблем ситуационного управления // Системные исследования в энергетике. Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Иркутск, 2017. Вып. 47. С. 112-116.
Материал поступил в редколлегию 10.11.2017
L. V. Massel, V. R. Kuzmin
Melentiev Energy Systems Institue SB RAS 130 Lermontov Str., Irkutsk, 664033, Russian Federation
massel@isem. irk. ru, kuzmin_vr@isem. irk. ru
SITUATION CALCULUS AS DEVELOPMENT OF SEMIOTIC APPROACH TO CONSTRUCTING INTELLIGENT DECISION-MAKING SUPPORT SYSTEM
The article considers a semiotic approach to constructing intelligent decision-making support systems developed by the authors. It discloses the main concepts of semiotic approach, situational management and semantic modelling. In addition, it describes the basic concepts and categories of situation calculus. It is proposed to apply the situation calculus for the further development of semiotic approach, and as the base for developing the Contingency Management Language (CML). The article also reports the structure of Situation Polygon, which is considered as the intelligent decision-making support system.
Keywords: situation calculus, situational management, decision-making support, situation polygon.
References
1. 12th World Congress of Semiotics "New Semiotics: Between Tradition and Innovation": abstracts. Bulgaria. Sofia. New Bulgarian University/Southeast European Center for Semiotic Studies. 2014. 218 p.
2. Pospelov D. A. Situational management. Theory and practice. Nauka, Moscow, 1986. 284 p.
3. Osipov G. S. "From situational management to applied semiotics". News of artificial intelligence, 2002; № 6 (54), pp. 2-12.
4. Massel L. V., Massel A. G. "Situational management and semantic modelling in energetics." // Proceedings of 4th international conference on Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS'2014), BGUIR, Minsk, Republic of Belarus, 2014, pp. 111-116
5. Massel L. V. "Problems of creating intelligent systems of semiotic type for strategic situa-tional management in critical infrastructures". Informational and mathematical technologies in science and management, 2016; № 1, pp. 7-27
6. Pospelov D. A., Pushkin V. N. "Thinking and machines". Soviet radio, Moscow, 1972.
7. Pospelov D. A. "Situational management principles". Proceedings of the Russian Academy of Sciences - Techincal cybernetics, 1971; № 2, pp. 10-17.
8. Vasilev V. I. "Intelligent systems of information protection". Mashinostroenie, Moscow, 2012.
9. Pyatkova N. I., Massel L. V., Massel A. G. Methods of situational management in researches of energy security // Proceedings of the Russian Academy of Sciences - Eneregetics, 2016; № 4, pp.156-163.
10. John McCarthy. "Situations, actions and causal laws. Technical Report Memo 2". Stanford University Artificial Intelligence Laboratory, Stanford, CA, 1963.
11. Brachman, R., Levesque, H. "Knowledge Representation and Reasoning". The Morgan Kaufmann Series in Artificial Intelligence. Elsevier Science, 2004.
12. Stuart J. Russell, Peter Norvig "Artificial Intelligence A Modern Approach, 3rd edition", 2010.
13. Devyatkov V. V. "Artificial intelligence systems: Textbook for high schools". Bauman Moscow State Technical University publishing, Moscow, 2001.
14. Massel L. V., Massel A. G. "Situation polygon as intelligent system of semiotic type". // Proceedings of 43th International Conference "Informational Technologies in Science, Education and Management" (IT + S&K15), Moscow, Russia, 2015, pp. 246-255.
15. Massel L. V., Massel A. G. "The language for knowledge description and knowledge management in intelligent system of semiotic type" // Proceedings of 20th All-Russian Baikal Conference "Informational and Mathematical Technologies in Science and Management" (IMT'2015), Vol.3. ISEM SB RAS, Irkutsk, Russia, 2015, pp. 112-124.
16. Kuzmin V. R. Possibilities of usage of situation calculus for solving problems of situational management // System Research in Energy / Proceedings of young scientists of MESI SB RAS, № 47. Irkutsk: MESI SB RAS, 2017, pp. 112-116.
For citation:
Massel L. V., Kuzmin V. R. Situation Calculus as Development of Semiotic Approach to Constructing Intelligent Decision-Making Support System. Vestnik NSU. Series: Information Technologies, 2017, vol. 15, no. 4, p. 43-52. (In Russ.)
