Без архива - ipi.ac.ru

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ
при ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Ю.И. ШЕМАКИН
СИСТЕМАНТИКА
Москва
Издательство РАГС
2006
УДК 004
ББК 73
Ш 46
Рекомендовано к изданию
кафедрой информатизации структур
государственной службы
Рецензенты:
В.М. Черненький – доктор технических наук;
С.В. Шоркунов – кандидат технических наук;
В.П. Романов – доктор технических наук
Ответственный за выпуск
С.А. Григорьева
Ш 46
Шемакин Ю.И.
Системантика: Монография. – М.: Изд-во РАГС,
2006. – 266 с.
Предлагается
новый
взгляд
на
процесс
самоорганизации систем. Впервые определены понятие и
содержание
новой
науки,
названной
автором
«системантика». Проанализирован ряд важных вопросов
философского, методологического и профессионального
характера.
Для научных работников, преподавателей, аспирантов
и студентов высших учебных заведений.
УДК 004
ББК 73
© Шемакин Ю.И., 2006
© Издательство РАГС, 2006
2
ПРЕДИСЛОВИЕ
Монография профессора, почетного члена РАЕН Юрия
Ивановича Шемакина является научным трудом, обобщающим
результаты его многолетних исследований. Я вижу, по крайней
мере, две причины, по которым она может вызвать живой
интерес у научных работников, преподавателей, аспирантов и
студентов вузов, специализирующихся не только в информатике
и системном анализе, но и в философии, лингвистике и других
гуманитарных дисциплинах.
Первая из этих причин заключается в отражении широкого
предметного поля научных интересов автора, философского
осмысления и обобщения результатов его работ, выполненных на
протяжении свыше 40 лет. Если обратиться к ранее вышедшим
монографиям Ю.И. Шемакина («Тезаурус в автоматизированных
системах управления и обработки информации», 1974 г.;
«Введение в информатику», 1985 г.; «Начала компьютерной
лингвистики», 1992 г.; «Компьютерная семантика», 1995 г.,
«Семантика самоорганизующихся систем», 2003 г.), то
небезынтересно проследить пройденный в этом направлении
путь.
Вторая причина – уникальное соединение атрибутивного
подхода к понятию информации, согласно которому она является
неотъемлемым свойством материи, с системным подходом,
позволившим выстроить научную теорию на основе идеи,
зарегистрированной Международной ассоциацией авторов
научных открытий. В свидетельстве № 10–1, выданном 26 января
2005 г. с приоритетом от 5 октября 1976 г., приведена следующая
формула этой научной идеи: «Теоретически обоснована
семантическая
системность
самоорганизации
Вселенной
единством формы и содержания, открытости и закрытости,
прогнозирования и управления с адаптацией к окружающей
среде, реализующих целевые реактивные структуры и функции
включением знания – ориентированных, информационных и
вещественно-энергетических механизмов».
Именно на этой концептуальной основе и обобщены
материалы, инвентаризирующие достижения и тенденции наук об
условиях самоорганизации систем.
3
Отождествляя понятие «материя» с понятием «система», в
основу которого положен принцип единства формы и
содержания, автор впервые определил понятие «система» как
совокупность элементов, объединенных самоорганизацией,
единством цели и функциональной целостностью, а науку,
изучающую естественную и искусственную системы, в единстве
формы и содержания, назвал «системантикой».
В качестве абсолютного инварианта и аксиомы глобального
эволюционизма принято понятие «взаимодействие». На основе
этого
понятия
выстраивается
системная
аксиоматика,
включающая в себя принцип семантической сущности связи
формы и содержания, единства реального и идеального.
Определяя системообразующую роль знания и информации,
вещества и энергии, Ю.И. Шемакин считает, что при
взаимодействии указанных элементов системы вещество
выступает носителем знания, а энергия – носителем информации.
В соответствии с законом сохранения материи они поддерживают
систему в равновесном состоянии, переходя в случае
необходимости из одной субстанции в другую. Взаимодействие
элементов внутри системы и системы со средой связано с
переносом вещества, энергии, знаний и информации. Обмен
между системой и средой базируется на принципе открытости, а
между элементами внутри системы – на принципе закрытости.
Самоорганизация
включает
в
себя
статические,
кинематические и динамические процессы в их единстве.
Статические компоненты обеспечивают накопление и хранение
знаний в системной памяти. Кинематические процессы,
основанные на знаниях, определяют необходимость присутствия
сознания как внутрисистемного механизма. А динамические
свойства,
основанные
на
информации,
определяют
подсознательные (автоматические, регулирующиеся) действия.
Автор монографии полагает, что различные виды материи
(систем) различаются только своей структурой. Структура
полностью и однозначно определяет свойства систем любой
природы, поэтому структуру вещества как носителя свойства
можно отождествить с языком, средствами которого кодируются
хранящиеся знания, а структурные параметры энергетических
процессов – с языком кодирования передающейся информации.
4
Системы наследуют положительные, более экономные,
свойства своих предшественников и приобретают новые
свойства, адекватные изменениям среды, что обеспечивает
восходящее развитие и свидетельствует о творческом начале,
присущем природе.
При анализе компьютерной семантики автор исходит из
обоснованного им положения, что в естественных системах
единство формы и содержания предполагает объединение
знания-ориентированных, информационных и вещественноэнергетических процессов, а в искусственном мире форма
интерпретируется создателями.
Уверен, что вдумчивое чтение книги не только позволит
вникнуть в авторские ответы на ряд важных вопросов
философского,
методологического
и
профессионального
характера, но и приведет читателя к постановке новых вопросов,
а также будет содействовать формированию собственной точки
зрения на проблемы, освещаемые в монографии.
© Данчул А.Н.
5
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время как у нас в стране, так и за рубежом во
всех
науках
декларируется
«системный
подход»
к
исследованиям, фактически ориентированный на частности, что
не дает заявленного результата. Это вызвано традиционно
сложившимся определением понятия «система», берущим свое
начало еще в формулировке Аристотеля: «целое несводимо к
сумме частей, его образующих». В «целом» определение верно,
но «частности» оно не ограничивает в связи с отсутствием в нем
и его разновидностях, дошедших до наших дней, объединяющего
начала.
Это отразилось на развитии, прежде всего, самой науки, где
до сих пор системный анализ превалирует над системным
синтезом. Наука же начинается там, где все многообразие
сводится к единообразию.
Автором впервые, по принципу «дополнительности» Нильса
Бора с исключением «наблюдателя», система определена как
совокупность элементов, объединенных самоорганизацией,
единством цели и функциональной целостностью.
Результаты исследований автора с раскрытием этого
определения
опубликованы
в
ведущих
журналах
и
докладывались на многих конференциях и семинарах, в том
числе международных. Им были подготовлены и изданы
массовым тиражом шесть монографий и учебных пособий.
Обобщающие материалы о системной организации Мира
представлены Системной энциклопедией на Web-сайтах:
http://www.ipi.ac.ru/sysen/, http://www.rags.ru/sysen/ и sysen.rags.ru.
Создание этой энциклопедии ведется научной школой под
руководством автора, а ее электронная версия разрабатана под
его наблюдением.
Новую науку, изучающую на принципах системного синтеза
теоретические
основы
семантической
системности
самоорганизации, автор назвал СИСТЕМАНТИКА. Это
название составлено путем слияния слов система и семантика.
Термин «семантика» (греч. semantikos – обозначающий) введен в
научный обиход в конце XIX в. Основным объектами
6
исследования семантики являются значение (слова), формы,
системы.
В названии предлагаемой читателю книги «Системантика»
отражены ее содержание и предмет, оно сходно с названиями
традиционных
дисциплин:
математики,
кибернетики,
информатики. Вместе с тем системантика как наука не имеет
аналогов.
Эта наука формировалась автором на основе всего
жизненного производственного опыта, начиная с 1944 г., когда он
был штурманом-инструктором в Оренбургском авиационном
училище. В последующем, после окончания ВВИА им. Н.Е.
Жуковского
по
специальности
«инженер-механик
по
авиационному вооружению», автор работал в организацияхзаказчиках и НИИ МО, в АН СССР и РАН, а также в течение
ряда лет, начиная с 1972 г., читал лекции слушателям Института
повышения квалификации информационных работников ГКНТ,
Российской академии управления, студентам МИНХ им. Г.В.
Плеханова и МИРЭА (технического университета); слушателям,
специализирующимся по кафедре информатизации структур
государственной службы РАГС при Президенте Российской
Федерации.
Основное внимание в своих исследованиях и лекциях автор
обращал на факторы, идентифицирующие системы различной
природы и сводящие все их многообразие к единообразию. Это
требовало отбора системообразующего материала из многих
разноплановых источников по единому принципу. В качестве
такого принципа была принята семантическая основа системного
единства формы и содержания. В качестве абсолютного
инварианта и аксиомы глобального эволюционизма в ней
принято понятие взаимодействие. На его основе выстраивается
системная аксиоматика, включающая принцип семантической
сущности связи формы и содержания, единства реального и
идеального, определяется системообразующая роль знания и
информации, вещества и энергии, рассматривается роль структур
и их функций. На семантическом базисе устанавливается
различие естественных и искусственных систем. Доминантой в
книге выступает семантико-синтакcический синтез человекомашинных компьютерных систем, который помог разобраться в
7
интеллектуальных системах в науках. Но сначала автору было
необходимо проанализировать естественные интеллектуальные
системы в природе, поскольку первые выступают моделями
вторых и, по существу, даже не являются системами.
Обобщенные на этой конструктивной основе и системном
синтезе материалы, инвентаризирующие достижения и тенденции
наук об условиях самоорганизации и управления систем,
являются основной канвой книги. Ее выход в свет чрезвычайно
актуален для фундаментализации прежде всего самой науки и,
как следствие, для фундаментализации образования, поскольку
это приведет к повышению системной культуры населения и к
усилению системообразующих факторов в социальной сфере. Все
это определяет жанр книги. Несмотря на ее монографичность,
она по сути, по интегрированному системному содержанию
представляет собой учебник, не обремененный математической
символикой. Поэтому она будет доступна для широкого круга
возможных читателей различных профессий, включая студентов,
аспирантов, преподавателей, а также специалистов как
гуманитарного, так и технического профиля.
Автор глубоко признателен своим коллегам по НИИ
«Восход»: доктору технических наук Э.В. Попову, доктору
технических наук В.Е. Кузнецову, доктору технических наук
А.А. Романову, доктору психологических наук В.В. Знакову за
совместные обсуждения семантических проблем, в ходе которых
шлифовались мои убеждения. Автор приносит благодарность
рецензентам, а также доктору философских наук К.Х. Делокарову
и академику, доктору философских наук А.Д. Урсулу за полезные
замечания, высказанные при подготовке книги к изданию.
8
Глава I
СЕМАНТИЧЕСКАЯ ОНТОЛОГИЯ
СИСТЕМНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ВСЕЛЕННОЙ
1. Исходное состояние системной проблемы
Интерес человека к мирозданию пронизывает всю его
историю. В древнейших мифологических представлениях
человек уже интуитивно осознал соотношения и взаимосвязи
между своим существованием и бытием Вселенной. Эту
интуицию
выражают
различные
образы
искусства,
воспроизводящие идею целостности мироздания, органической
включенности в него жизни и сознания.
Однако в ходе последующих исторических преобразований,
испытав длительное влияние религиозных и научных
представлений, этот взгляд изменился. Начиная фактически с
XVII столетия вплоть до настоящего времени, в науке
утверждалась, став господствующей, парадигма отношения к
природе как противостоящей человеку.
На практике эта парадигма преобразилась в культуру
техногенной цивилизации. Установка на преобразование,
переделывание природы, а затем и общества превратилась в
основную ценность этой цивилизации.
Культура техногенной цивилизации в качестве важнейшего
компонента всегда включала научную рациональность. Именно в
ее рамках осуществлялись становление, функционирование и
развитие модели мира как такой формы представления
теоретического
знания,
которая
олицетворяла
собой
мировоззренческий статус науки. При этом наука проявлялась
прежде всего в технологиях по преобразованию предметного
мира. Общая модель мира ориентировала человека не только в
понимании его сущности, но и в преобразующей деятельности,
направленной на изменение мира.
Попытки создания целостной системной картины мира
предпринимались многими исследователями, начиная с
древнегреческих ученых. Впервые намек на определение понятия
«система» сделал еще Аристотель формулировкой «целое
несводимо к сумме частей, его образующих». В «целом»
9
определение верно, но «частностей» оно не исключает. Поэтому
например в Словаре русского языка С.И. Ожегова дается около
десятка определений слову «система», отражающих различные
частности. В публикациях в Интернете, в статьях с ключевым
словом «система» (С) основным определением выступает
следующее: принципиальная несводимость свойств системы к
сумме свойств составляющих ее элементов и невыводимость из
последних свойств целого; зависимость каждого элемента,
свойства и отношения (С) от места, функций и т. д. внутри
целого.
Из новейших работ необходимо отметить книгу профессора,
декана факультета системологии Университета штата Нью-Йорк
(США) Дж. Клира «Системология: Автоматизация решения
системных задач»1. В названии предложенной науки и учебной
дисциплины несущими выразительными средствами выступают
слова «система» и «логика» с их формальным толкованием.
Доминантой книги выступают исследования множества задач,
решаемых средствами вычислительной техники. Дана их
иерархическая классификация, предложены методы решения
некоторых классов задач в контексте «Универсального решателя
системных задач (УРСЗ)». Речь идет о моделях, которые по
существу и системами-то не являются. К этому же жанру
относятся книги В.В. Дружинина и Д.С. Конторова
«Системотехника»2 и Д.М. Жилина «Теория систем: Опыт
построения курса»3.
Недостатками приведенных в этих книгах определений
систем являются их сквозная антропоцентричность и отсутствие
инвариантности, что неизбежно ведет к неограниченному
выделению различных типов систем и соответствующих
специализированных
теорий,
раскрывающих
содержание
понятий «система» каждого типа и вида. Это вызывает
необходимость введения ряда классификаций систем с
использованием разных оснований. Например, на верхнем уровне
См.: Клир Дж. Системология: Автоматизация решения системных задач.
М., 1990.
2
См.: Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. М., 1985.
3
См.: Жилин Д.М. Теория систем: Опыт построения курса. М., 2003.
1
10
таких классификаций исторически сложилось разделение
понятий «материальные» и «идеальные», а в наше время
предлагаются адекватные понятия – «материальные» и
«абстрактные». Следовательно, предусматривается возможность
бесконечной детализации, не безобидной для практики, и, более
того, не исключены интерпретации понятия «система» с
меркантильных позиций.
Наука же начинается там, где все многообразие сводится к
единообразию. Попытка такого сведения наиболее четко
проявилась в работах нидерландского философа Б. Спинозы
(XVII в.), который, опираясь на механико-математическую
методологию, стремился к созданию целостной картины
природы. «Общую теорию систем» выдвинул впервые в 1968 г.
австрийский биолог-теоретик Людвиг фон Берталанфи. В задачи
этой теории входили: разработка математического аппарата
описания разных типов систем, установление изоморфизма
законов в различных областях знаний. В работах Спинозы и
Берталанфи доминантой выступает формальный аппарат с его
интерпретацией, содержательная истинность которой остается
открытой.
С точки зрения самоорганизации с принципиальными
трудностями на пути нелинейной науки столкнулась и
синергетика, сутью которой является также форма, направленная
на выяснение законов построения организации, возникновения
упорядоченности в приложениях к прогнозам1. Наиболее
продвинутые и содержательные взгляды на систему принадлежат
Норберту Винеру как изобретателю слова «кибернетика» (в
переводе с греческого «kebernetes» – «лоцман» или «рулевой»)2.
Однако в рассматриваемом контексте интерпретацию Н.
Винером перевода следует исправить на объединение значений
его переводных соответствий «лоцман и рулевой». Лоцман
привлекается временно для проводки судов в трудно проходимых
См.: Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог
человека с природой. М., 1986; Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий
Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997.
2
См.: Винер Н. Кибернетика. М., 1968; Сеймур-Смит М. 100 величайших
книг, которые потрясли мир. М., 2004. С. 540–544.
1
11
местах. Он выполняет навигационные функции на основе
хорошего знания препятствий (окружающей среды) и
безопасного фарватера (кинематической траектории).
В общем случае кораблевождения и вождения летательных
аппаратов на большие расстояния кинематические траектории,
ведущие к цели, вычисляет штатный специалист – штурман,
работающий на постоянной основе. Рулевой (в авиации – пилот)
выполняет функции ее реализации воздействием на рулевые
механизмы.
К концу ХХ столетия, когда человечество столкнулось с
глобальными проблемами, зазвучали вопросы о правильности
выбора путей развития, принятых в техногенной цивилизации, и,
как
следствие,
об
адекватности
ее
традиционных
мировоззренческих ориентаций и идеалов.
В этой связи вновь возникают вопросы, о месте и роли
модели мира в поисках новых ориентаций, обеспечивающих
возможность выживания человечества. Чтобы ответить на эти
вопросы, осуществляется формирование нового видения
природной среды, с которой человек взаимодействует в своей
деятельности. Она рассматривается не как конгломерат
изолированных объектов, а как целостный живой организм,
изменение которого может проходить лишь в определенных
границах. Складывается новое видение человека как органичной
части природы, а не как ее властителя; развиваются идеи
приоритетности сотрудничества перед конкуренцией.
Значительное влияние на формирование современных
концепций развития окружающего мира оказали идеи русского
космизма*, ключевыми моментами которых являются включение
человека в целостную модель космоса и взгляды о соразмерности
Русский космизм – уникальное космическое направление научнофилософской мысли. К нему принадлежат такие философы и ученые, как
Н.Ф. Федоров, А.В. Сухово-Кобылин, Н.А. Умов, К.Э. Циолковский,
В.И. Вернадский,
А.Л. Чижевский,
В.Н. Муравьев,
А.К. Горский,
Н.А. Сетницкий, Н.Г. Холодный, В.Ф. Купревич, А.К. Маневич. Близка
пафосу идей русского космизма линия в философском наследии
мыслителей русского религиозного возрождения – В.С. Соловьева, П.А.
Флоренского, С.Н. Булгакова, Н.А. Бердяева.
*
12
человека как результата космической эволюции, породившей его,
миру. Онтологией этого нового типа рациональностей выступают
представления о целостном космосе, органично включающем в
себя человека и представления об объектах действительности как
исторически развивающихся мыслящих системах, обладающих
специальными энергетическими свойствами. Одними из
важнейших задач, которые решались русским космизмом, были
восходящая эволюция живого вещества и принципы ее
осуществления. Обновленная на этих взглядах современная
модель мира воплощает в себе идеалы открытой рациональности,
а ее мировоззренческие следствия совпадают с идеями и
ценностями, возникающими на почве различных и даже, казалось
бы, во многом противоположных культурных традиций, и
открывают простор современным человеческим надеждам.
Идеи русского космизма оказали значительное влияние на
формирование современных концепций коэволюционного
развития мира. Человек неотделим от природы. Приставка «ко» в
термине «коэволюционный» означает «совместно». То есть здесь
имеется в виду, что человек развивается вместе с природой.
В настоящее время как у нас в стране, так и за рубежом
активно проводятся многочисленные системные исследования.
Накоплены новые теоретические и экспериментальные факты в
различных областях знаний, в том числе и полученные путем
моделирования действительности средствами вычислительной
техники. Однако они традиционно ориентированы на частности,
что снижает их общую эффективность.
Автором в течение многих лет велись исследования и
практические работы, синтез которых привел к построению
наиболее общей модели Вселенной с позиций единства знанияориентированных,
информационных
и
вещественноэнергетических процессов в системах неживой, живой и
социальной природы.
При этом в качестве важнейшего методологического
принципа было принято изучение семантической сущности
материи как выражения неразрывной системной связи формы с
содержанием. Функциональные процессы систем природы,
определенные дедуктивным анализом роли знаний и
информации, их комплексное моделирование средствами
13
вычислительной техники, расширение трактовки результатов
моделирования на принципах единства материальных и
идеальных, рациональных и иррациональных начал, а не их
противопоставление и системное взаимоисключение, составляют
основное содержание выдвигаемых идей и положений.
По отношению к информационным процессам их
семантическое моделирование является функционально полным.
Иными словами, если модель дает те же результаты, что и
реальный объект, то их различие теряет смысл. Понятие система
тесно связано с мирозданием, с картиной мира. Материи
свойственна системная организация. Вне системы материя не
существует. Материя и система понятия синонимичные. Познать
сущность мира и его составляющих вне систем утопично.
Системы появляются и гибнут в неразрывном семантическом
единстве формы и содержания.
2. Семантическая системная модель
Исходя из изложенных принципов автором впервые система
определена концептуально и конструктивно как совокупность
элементов, объединенных самоорганизацией, единством цели и
функциональной целостностью1. В качестве абсолютного
инварианта и аксиомы глобального эволюционизма принято
понятие взаимодействие, являющееся вечной сущностью
Вселенной, свойственной ей в прошлом и в настоящем. Оно
будет определять ее будущее. Это понятие не зависит от того,
конечна или бесконечна Вселенная, были или не были Большой
взрыв, Всемирный потоп и другие катаклизмы. Сущность любой
системы и любого ее элемента могут быть адекватно поняты
только в их взаимодействии с другими окружающими системами
и другими элементами. Познание сути вещей означает познание
их взаимодействия. За ним изучать больше нечего. Оно
прослеживается на всех уровнях мироздания, объединяет в
единое целое области неорганического, органического и
См.: Шемакин Ю.И. Научно-техническая информация и управление. М.,
1977; Он же. Самоорганизующаяся Вселенная: Семантическая модель //
Синергетика и социальное управление / РАГС. М., 1998.
1
14
социального развития и позволяет идентифицировать их как
системы. На этом понятии в общих чертах строится вся
системная
аксиоматика,
включающая
важнейший
методологический принцип семантической аргументации
сущности связи формы и содержания, единства реального и
идеального1. Простейшую систему, исходя из ее определения,
могут составить два элемента. Один отдельно взятый элемент или
два не взаимодействующих элемента не могут составить систему
(рис. 1, а). Систему могут составить два взаимодействующих
элемента с разными ролями. Образованный ими контур
представляет элементарную бинарную структуру. Один ее
элемент выполняет функции субъекта, а другой – объекта (рис.
1, б), которые находятся в оппозиции при единстве цели
взаимодействия (рис. 1, в). Субъект и объект в единстве, по
определению английского философа Б.Ф. Брэдли, составляют
«абсолют». Субъект – это источник активности, направленный на
объект. Объект – это предмет (часть объективной реальности),
противостоящий субъекту в его целенаправленной деятельности.
Субъект воздействует на объект по прямой связи, объект
воздействует на субъект по обратной связи. Прямая и обратная
связь составляют контур, обеспечивающий сознательное
свойство всей природы, отражающей ее способность к
самоорганизации и мутации. Окружающая среда выступает
третьим участником взаимодействия, проявляющимся через
системную цель. Взаимодействие этих элементов в системе
определяется потребностями ее существования и развития.
Из простейших систем по иерархическому принципу
формируются системы сложной структуры: линейные, плоские и
пространственные, включая сферические и тороидные. Но эта
сложность преодолевается, в свою очередь, такой же бинарной
субъектно-объектной соподчиненностью иерархических уровней.
Количество уровней иерархии во Вселенной бесконечно.
Пространство и время – параметры, определяющие границы и
период существования систем. Время необратимо и представляет
собой кинематическую координату («стрелу времени»),
См.: Шемакин Ю.И. Самоорганизующаяся Вселенная: Семантическая
модель.
1
15
определяющую идеальное положение системы в эволюционном
процессе, пространство – динамическую координату реального
положения системы относительно стрелы времени. Системы
находятся во взаимодействии с внешней средой (см. рис. 2). По
функциональному признаку целостность системы любой
природы и сложности обеспечивают четыре терминальных
элемента: вещество, энергия, знания и информация (рис. 3).
Рис. 1. Взаимодействие элементов
16
Рис. 2. Взаимодействие системы со средой
Рис. 3. Семантическая модель природы
Вещество и энергия, знания и информация попарно
составляют взаимно сопряженные понятия. Вещество и энергия
составляет системную форму, а знания и информация выражают
ее содержательную сущность. При системном взаимодействии
этих элементов вещество выступает носителем знания, а энергия
– носителем информации.
Вещество, обладающее массой покоя, представляет
статическую компоненту, а энергия как физическое явление –
17
динамическую. Знание есть потенциальная информация, а
информация есть актуальное знание. Знание выступает как
стратегическая информация, необходимая для формирования
цели и построения кинематической траектории. Информация
выступает как оперативные знания, используемые системой в
динамическом процессе, переводящем ее из реального,
фактического состояния в идеальное, желаемое. Иерархическая
субординация систем выполняется единством статических,
кинематических и динамических процессов на всех стадия их
существования и развития.
Взаимодействие в природе (неживой, живой и социальной)
связано с переносом ресурсов и отходов как внутри системы, так
между системой и средой. Он может быть осуществлен только
сочетанием принципов открытости и закрытости процессов
самоорганизации.
С
системных
позиций
их
нельзя
противопоставлять; они с необходимостью дополняют друг
друга. Только открытых и только закрытых самоорганизующихся
систем не существует. Открытость обеспечивает для обмена
необходимый контакт системы со средой. Закрытость на основе
замкнутой обратной связи обеспечивает определенную логику
реакции системы на изменение условий ее работы.
Самоорганизация – это свойство системы изменять
внутреннюю структуру и функции для адаптации к воздействию
окружающей среды; это эволюция линейных и нелинейных
превращений материального и идеального свойств систем
природы, непрерывного усложнения диссипативных структур до
сверхсложных систем. Она исходит из открытости мира,
обеспечивающей между любой системой и средой контакт,
необходимый для их взаимодействия путем выбора цели и
формирования кинематической траектории (сценария поведения).
Идеальной компонентой самоорганизация не исчерпывается. При
реализации движения по уже выбранной кинематической
траектории самоорганизация включает системную закрытость.
Только
динамический
процесс,
вызванный
силовыми
действиями, способен ликвидировать возникающие при
движении рассогласования между желаемым состоянием
системы, заданным кинематической траекторией, и фактическим
ее состоянием. Именно это реактивное действие осуществляется
18
в системе при управлении субъектом ее внутренними функциями,
выполнение которых обеспечивают четыре терминальных
элемента: вещество, энергия, знание и информация.
Из этих функциональных элементов формируются
диссипативные структуры – носители нового, «которые как бы
заводят механизм Хаоса, из которого рождается тенденция к
порядку»1.
Сочетание открытости и закрытости иллюстрирует принцип
их единства в самоорганизации и эволюции. Доминантой
синергетики, с точки зрения самоорганизации, является изучение
эволюции систем на основе долгосрочных стратегических
прогнозов и выбора кинематической траектории (сценария
будущего в виде «бифуркационных диаграмм»2). Для этого
синергетике нужны знания о прошлом, настоящем и будущем
системы и среды, условиях и возможностях их взаимодействия,
совместного существования и развития.
В отличие от традиционного представления знания как
результата
познавательной
деятельности
человека
в
семантической модели самоорганизующейся природы знание
рассматривается как естественная системная категория,
выполняющая
определенную
функцию
формирования
идеального на основе врожденного и накопленного опыта как
результата эволюционного процесса. В системном знании
фиксируется опыт о прошлом, настоящем и возможном будущем
как системы, так и среды. На основании этого знания
формируются прогнозы, которые определяют стратегические
цели и кинематические траектории движения к ним.
Кинематическая траектория представляет собой программу
движения «центра масс» – сценария развития системы как
«протокола о намерениях». Для его реализации самоорганизации
необходимо, на основании информации об отклонении реального
состояния системы от определенного программой идеального
состояния, осуществить силовым воздействием динамический
См.: Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог
человека с природой.
2
См.: Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и
прогнозы будущего. М., 1997.
1
19
процесс движения «вокруг центра масс», которое и ликвидирует
возникшее рассогласование. Именно этот процесс в кибернетике
относят к управлению, которое охватывает любые системы с
замкнутой обратной связью, обеспечивающей определенную
логику выбора реакции системы на изменение условий ее работы
и реализацию этой реакции через функциональные механизмы.
Самоорганизация
включает
управление.
Их
нельзя
противопоставлять. Без управления самоорганизация не
реализуется. Без самоорганизации управление не организуется.
В итоге понятию самоорганизация следует дать единое
обобщенное с управлением определение. Самоорганизация
выражается в свойстве системы прогнозировать на основе
открытости изменения своей структуры и функций при выборе
цели с адаптацией к окружающей среде и выполнять управление
на основе системной закрытости определенными целью
реактивными действиями путем включения функциональных
механизмов.
***
Различные виды материи (систем) различаются только своей
структурой. Структура полностью и однозначно определяет
свойства систем любой природы, ее естественный тезаурус.
Структурные элементы вещества и параметры энергетических
сигналов выступают естественными знаковыми и сигнальными
кодами природы при передаче знаний и информации во времени и в
пространстве. Особый интерес представляют композиции двоичных
кодов, отражающие бинарную структуру самоорганизующейся
природы и ее эволюцию, что подтверждается бумом исследований
по генетическим проблемам и алгоритмам.
Самоорганизация включает в себя единство статических,
кинематических и динамических процессов. Статические
компоненты обеспечивают накопление и хранение знаний в
системной памяти. Кинематические процессы определяют
необходимость присутствия сознания как внутрисистемного
механизма. Динамические свойства, основанные на информации,
определяют подсознательные (автоматические, регулирующиеся)
действия. Сознание и подсознание определяют интеллект,
реализованный на механизме обратной связи (рис. 4). Через
20
обратную связь осуществляется просмотр посредством
периодической подачи на вход хранящихся в памяти знаний и
поступающей из окружающей среды информации.
Время цикла должно быть меньше характерных временных
изменений в окружающей среде для осознания событий: успеть
за событиями, обладать способностью восприятия их
непрерывного движения1.
Нет никаких оснований предполагать отсутствие механизма
восприятия окружающего мира любой системой путем
циклической прогонки по каналам обратной связи внешних и
внутренних сигналов. Обратная связь выступает сознательным
началом природы.
Таким образом, самоорганизующиеся системы для
существования и развития наследуют родовые признаки,
приобретают новые свойства, адекватные изменениям внешней
среды, в том числе путем мутаций, что свидетельствует о
творческой сущности природы в глобальной эволюции.
См.: Сергин В.М, Сознание как система внутреннего видения // Журнал
высшей нервной деятельности. 1994. Т. 44. Вып. 4–5. С. 627–639.
1
21
Рис. 4. Модель интеллекта
3. Естественные системы
С семантических позиций процессы в неживой природе
определяются простой формой взаимодействия, выражаемой в
механическом движении, в результате которого тела
перемещаются в пространстве или изменяются их формы.
Взаимодействие элементов в системах неживой природы
определяется реализацией закона сохранения материи взаимным
движением. Знания в движении выражаются силами
взаимодействия, определяющими кинематические траектории в
условиях воздействия окружающей среды (электромагнитных
полей, температуры, давления и др.), а информационным
эквивалентом выступают отклонения фактических сил
взаимодействия от нормальных величин, по которым
регулируются динамические параметры движения.
22
Атом – это, прежде всего, система сложных движений.
Электроны в нем вращаются вокруг ядра по орбитам разной
формы на различных расстояниях, с различной скоростью. Атом
при всей сложности строения представляет собой бинарную
системную структуру, субъектом в ней выступает ядро, а
объектом – совокупность электронов, находящихся между собой
в объектно-объектных отношениях, удерживающих их на таких
расстояниях между собой, которые обеспечивают равновесное
состояние относительно ядра и устойчивую целостность атома
как системы.
Молекулы представляют собой еще более сложные
структуры. Молекула – это композиция из атомов. Свойства
молекул определяется числом атомов того или иного вида и
конфигурацией. Молекулы – это мельчайшие частицы вещества,
которые выступают терминальными носителями всех свойств
систем природы – знания.
Информационные взаимодействия в живой природе
определяются необходимостью активных ассимиляционных и
диссимиляционных процессов. Основу живого составляют
высокомолекулярные
соединения
–
белки.
Из
них
сформировались сложные пространственные информационные
структуры двух групп: рибонуклеиновые кислоты (РНК) и
дезоксирибонуклеиновые кислоты (ДНК). Область, содержащая
основную массу ДНК, которые несут наследственные знания,
выступает в роли субъекта и задает параметры и структуру
будущего потомства, т. е. цель и кинематическую траекторию.
Группа молекул РНК выполняет функции передатчика
информации и исполнительного органа. Она несет на себе
актуализированную часть знаний, хранящихся в ДНК в
закодированном виде, и передает их в особый клеточный аппарат
– рибосомы, которые осуществляют сложный динамический
процесс – биосинтез белка.
Элементарной сложноорганизованной целостной живой
системой выступает клетка, состоящая из ядерного аппарата
(субъекта) и цитоплазмы (объекта). Клетка обладает
способностью к обмену с окружающей средой и лежит в основе
растительных
и
животных
организмов.
Молекулярная
организация клетки и ее отдельных компонентов развиваются в
23
сложные внутренние структуры, находящиеся под контролем
генетического аппарата клетки. Деление клетки состоит в
преобразованиях клеточного ядра, обеспечивающих появление
генетически равноценных, дочерних клеток. На уровне клетки в
полной мере и в явной форме проявляются вещественный,
энергетический, информационный обмен и передача знаний с их
взаимными переходами из одной субстанции в другую.
Дальнейшее развитие живой природы привело к появлению
многоклеточных организмов, состоящих из многих клеток,
объединенных в один организм. Присутствие небольшого
количества физиологически активных веществ играет важную
роль в жизни растительных и животных организмов.
Слово «растение» в русском языке происходит от слова
«рост». Рост имеет три фазы: деление, растяжение и
дифференцировка клеток. Развитие – это весь жизненный цикл,
который проходит организм, от формирования зародыша до
естественной смерти. Жизнь растений существенно зависит от
гравитационного, теплового и других полей, влияющих на обмен
веществ. В мире живой природы проявляется более высокая
активность в борьбе за существование, чем в системах неживой
природы. Субъектно-объектные взаимодействия вызываются
внутренними потребностями саморазвития и проявляются на
уровне клеток. Растение изначально зафиксировано в
определенном месте на Земле и имеет ограниченную
возможность перемещения в пространстве. Кинематическая
траектория развития определяется гравитацией (субъектом
выступает Земля); корни растут вниз, стебель (ствол) вверх.
Световым субъектом (фотосинтеза) выступает Солнце, объектом
– хлорофилл листа. Динамический процесс роста растения
регулируется в соответствии с кинематической траекторией.
Основное отличие животных от растений состоит в способе
питания. Зеленые растения получают от внешней среды
неорганические вещества. Животным для питания необходимы
неорганические и сложные органические вещества. Характер
питания животных, вызванный необходимостью разыскивать
пищу, связан с подвижностью. Преодоление неподвижности с
развитием животного мира привело к появлению нервной
системы. Субъектно-объектные отношения выводятся на
24
организменный уровень. Субъектом выступает центральная
нервная система, объектом – все, что находится под ее
управлением. Движение индивида – это жизнь. Примером может
служить акула, у которой только движение обеспечивает
поступление кислорода в организм.
Становление человека прошло две стадии – биологическую
и социальную. На биологической стадии человек как высшая
ступень живых организмов на Земле выделился из мира
животных по новому способу передвижения на двух ногах,
развитию сенсомоторных функций – освобождению рук,
развитию физиологических механизмов мышления. В переводе с
латинского название вида Homo sapiens означает человек
разумный. Сознательная деятельность всегда выделялась как
главное, что отличает его от всей окружающей природы и
формирует социальную среду.
***
Семантическая модель отражает ноосферные взгляды на
самоорганизующуюся Вселенную. Направление ноокосмизма
избрано самой эволюцией, глубинными законами развития мира,
выдвинувшими разум как свое оружие.
Как полагает В.А.Лефевр в своей книге «Космический
субъект»1, мы не одиноки во Вселенной. Он утверждает, что
«наша специфическая особенность состоит не столько в том, что
мы очень умны, сколько в том, что мы обладаем совестью…
формальная структура совести и является тем специфическим
качеством, которое характеризует класс подобных космических
существ. Такие существа, будучи тождественны нам своими
глубокими человеческими переживаниями, могут, тем не менее,
быть бесконечно далеки от нас по своей физической природе»2.
В качестве реальности для своей модели В.А. Лефевр
выбирает двойную звезду SS433. Компактный объект получает
вещество от звезды-гиганта и выбрасывает его в двух полярных
направлениях в виде очень тонких струй. В. Лефевр приходит к
заключению, что SS433 – это искусственный объект, связанный с
жизнедеятельностью гигантских космических субъектов –
1
2
См.: Лефевр В.А. Космический субъект. М., 1996.
Там же. С. 9.
25
магнитных плазмоидов. Функции этого объекта состоят в
обеспечении этих субъектов плазмой, обладающей очень
высокой кинетической энергией. Космические субъекты,
сооружая «насос», питающий их плазмой для облегчения своей
жизнедеятельности, придали ему и символическую функцию,
закодировав в линиях спектра музыкальные сообщения в домажоре и до-миноре, доступные наблюдателю на прецессионном
конусе в наилучшем положении. Книга В.А. Лефевра посвящена
в основном построению аналитической модели субъекта,
которого более точно можно было бы определить как
«абстрактный субъект» с космологической моралью, основанной
на совести как физическом законе. В книге В.А. Лефевра
проводится детальный анализ системных и термодинамических
процессов, убедительно подтверждающих на космическом
примере предложенную автором книги «Системантика»
семантическую модель организации Вселенной.
4. Искусственные модели
Социальная особенность человека выражается в развитии
способности производить орудия труда, использовать их для
воздействия на окружающий мир. В процессе общественного
труда создавались искусственные орудия, человек овладевал
речью, развивалось абстрактное мышление, формировалась
материальная и духовная культура человека. Целенаправленная
разумная деятельность человека привела к созданию
искусственной среды его обитания, сложнейших производств,
архитектуры, науки, культуры, искусства.
Творческой вершиной развития человека следует признать
создание и широкое применение электронных средств
информационных коммуникаций, включающих ЭВМ, аудио- и
видеосредства, средства связи, многократно усиливающие
разумную деятельность человека. Появляются идеи создания
электронного разума, позволяющие человеку продолжить свое
26
существование в облике ЧИПа1, а также идея клонирования
человека.
Однако и в этих условиях ЭВМ не заменит мышление
человека, а лишь сделает его более рациональным и
оперативным.
Несмотря
на
достижения
в
области
нейрокомпьютеров и генетических алгоритмов, человек попрежнему сохраняет роль субъекта по отношению к созданному
миру объектов и систем. Семантическая сущность информации,
циркулирующей в человеко-машинных системах, проявляется
через человека. В машинах нет плана содержания, в каких бы
совершенных формах они ни создавались и какие бы модели ни
реализовывали.
***
В искусственно созданные информационные системы
знания и информация привнесены их создателями. В машинах
отсутствует интеллект. Машинная технологическая информация
имеет формальный, синтаксический характер, семантическая
сущность сообщения и его системная интерпретация остаются за
человеком. Машины остаются инструментом, орудием труда в
руках человека. В истории земной цивилизации с развитием
орудий труда происходят изменения в структурах социальных
систем, смена общественных формаций. В самих социальных
системах субъектом и объектом выступают коллективы людей,
взаимодействие между которыми определяется их интересами.
В таких системах человек продолжает оставаться главным
действующим лицом, накладывающим сложные субъектносубъектные отношения, в том числе корпоративные, на их
системное взаимодействие. В свою очередь, каждая система
взаимодействует с окружающей средой, в которую входят другие
аналогичные системы человечества и иные системы Вселенной.
Без семантической модели таких самоорганизующихся систем
невозможны их анализ и идентификация. Численное увеличение
ЭВМ и качественное развитие информационных технологий
породили у ряда специалистов в некоторых сферах производства
и управления ошибочное мнение, что большинство стоящих
См.: Человек – бессмертен: Интервью А.А. Болонкина // Известия. 1998.
8 сентября.
1
27
перед людьми проблем будет успешно разрешено по мере
активного
внедрения
вычислительной
техники
в
соответствующие звенья управления. На практике это приводит к
преувеличению и переоценки роли машин в системах «человек –
машина» и отражается на качестве решения интеллектуальной,
содержательной части процессов управления. Сохранение этих
тенденций, при необходимости пространственно-временного
распределения решения задач приведет развитие цивилизации к
компьютерной
техногенности.
Такая
опасность
уже
1
обсуждается .
5. Научное и практическое приложение
Для определения понятия «система» автором предложена
семантическая модель, которая дает конструктивные принципы
самоорганизации, позволяющие свести все многообразие систем
природы к единству, и возможности их сравнения и анализа по
предлагаемой схеме взаимодействия элементов в системе и
системы со средой2.
Особую значимость приобретает дальнейшее расширение и
углубление программы исследований семантической модели
самоорганизующейся Вселенной. Ее конструктивизм позволяет
сегодня непротиворечиво объяснить многие непонятные факты,
преодолеть мистические толкования, что имеет большое
практическое значение.
Мировоззрение человека, объединяющее предметную и
духовную стороны деятельности, подтверждает бесконечное
единство и неразрывность реальных и идеальных свойств систем
Природы.
Семантической
стороной
исследований
занимаются
философия, языкознание, психология, биология, теория
информации, физика, химия и другие науки. Каждая из научных
дисциплин имеет специфические семантические проблемы, но,
См.: Криптоанархия, кибергосударства и пиратские утопии / Пер. с англ.
Т. Давыдовой и др. / Под ред. П. Ландоу. Екатеринбург, 2005.
2
См.: Шемакин Ю.И. Семантика самоорганизующихся систем. М., 2003.
С. 174.
1
28
во-первых, имеются общие междисциплинарные проблемы, а вовторых, между частными проблемами различных научных
областей существуют разнообразные взаимные связи. Поэтому
эти, хотя и семантические, но частные, исследования не давали
общематериалистического идентификационного эффекта. Еще в
1977 г., во времена работы в ВИНИТИ и чтения лекций по курсу
«Научно-техническая информация и управление» в Институте
повышения квалификации информационных работников ГКНТ 1,
автором была отмечена необходимость отличать информацию
непосредственного управления (существования системы) (рис. 5)
от информации развития системы (рис. 6).
Рис. 5. Постоянное производство
См.: Шемакин Ю.И. Научно-техническая информация и управление. М.,
1977.
1
29
Рис. 6. Изменяющееся производство
Под
информацией
непосредственного
управления
понимались
сведения,
циркулирующие
по
каналам
существующей конкретной системы и используемые для решения
оперативных задач, выполняемых этой системой; под
информацией развития системы – знания, добытые наукой,
отражающие результаты научно-технических достижений,
использовавшиеся
для
ее
коренных,
стратегических
преобразований (в настоящее время носит название
«информационный ресурс»). Информация непосредственного
управления более или менее жестко привязана к текущим,
конкретным задачам управления. Например, для обеспечения
выпуска определенного количества конкретной продукции
предприятию необходимы сведения о количестве и качестве
сырья, производственном оборудовании, трудовых ресурсах, т. е.
информация непосредственного управления, необходимая для
поддержания производства на заданном уровне.
***
Система
научно-технической
информации
передает
добытые наукой знания об окружающем мире от их создателей к
их потребителям. Знания нужны для развития производительных
сил общества: развития средств производства, повышения
30
квалификации
производителей,
образования
населения.
Образование включает обучение понятиям и обучение действиям.
Понятие – это форма мышления, в которой отражены
предметы и явления реального мира в их существенных,
необходимых признаках и отношениях. Понятие представляет
собой единицу знания. Знание является системной категорией,
возникающее при взаимодействии субъекта и объекта.
Под действием понимают поведенческий акт, относящийся
к области знания и области компетенции. Знание и компетенция
имеют разные структуры и содержание, но между ними
существует связь, необходимая для приведения в действие
сценариев поведения, построенных мыслительными процессами.
Реализация
действий
носит
вещественно-энергетический
характер.
Поэтому
при
обучении
усвоение
понятия
контролируют собеседованием, а действия – тестированием.
Языки науки можно разделить на языки многомерных,
трехмерных и двумерных пространств, на линейные символьные
языки и языки бинарного кодирования. Они позволяют
переносить инвариантные модели из одной области науки в
другую на принципах, предусмотренных объединением научных
описаний (теорий, моделей) с эквивалентной интерпретацией
результатов двуязычного анализа и синтеза.
Например, когнитивные карты и генетические алгоритмы
при совместном применении усиливают исследовательские
возможности социальной сферы за счет включения в
концептуальную модель генетического принципа эволюционной
адаптации. Другой пример: концептуальная психологическая
модель сферы личности, ее взаимодействие с моделью
социальной сферы определяет психологический тип личности и
ее место во внешней среде – социуме1.
Более показательные примеры можно привести из языков
искусства, включающих черно-белые, цветные, плоские,
См.: Нечаев В.В., Дарьин Ю.И. Человек: Индивидуальные и
персональные информационные ресурсы (концептуальное модельное
представление) // Проблема идеальности в науке: Материалы 2-й
Международной научной конференции. Ч. 1. М., 2001.
1
31
объемные формы, а также из множества языков жестов, звуковой,
тактильной информации и др.
Семантическая сила этих языков позволяет создавать
эффективные семантические модели, аккумулирующие в себе
общие концептуальные конструкции мира.
***
Термин
«технология»
традиционно
употребляют
применительно к искусственным процессам производства и
понимают ее как совокупность (последовательность) приемов,
направленных на создание продукта. Это определение относится
и к «созданию» информации.
Первой серьезной информационной технологией стало
книгопечатание. В конце ХХ в. впервые в человеческой истории
одним из основных предметов труда становится информация.
Автоматизированные информационные системы различного
назначения, органически сливаясь с системами связи, к настоящему
времени развились в электронную память государственного и
глобального масштаба. Дистанционный обмен информацией и
доступ с рабочих мест к различным видам накопленных знаний
с возможностью вывода на экран и копирования создали
объективные условия для использования мирового универсума
знаний.
Происходит перекачивание трудовых ресурсов из сферы
материального производства в информационную сферу, что, в
конечном
итоге,
ведет
к
перегрузке
общества
информационными
«шумами».
Преодоление
кризиса
становится возможным с появлением «новых информационных
технологий»,
основанных
на
использовании
более
1
«семантических»
ЭВМ .
Развитые
интеллектуальные
технологические
процессы,
составляющие
главный
информационный конвейер такой высокоорганизованной
системы, какой является человек с его функциональными
процессами, показаны на схеме 1. Однако все перечисленные
автоматизированные процессы могут стать реальностью только
при высоком уровне развития их аппаратно-программного и
1
См.: Шемакин Ю.И., Романов А.А. Компьютерная семантика. М., 1995.
32
логико-семантического обеспечения, включая забытое аналогоцифровое.
Переход к аппаратной реализации представленных
процессов на вычислительных структурах с глубоким
распараллеливанием в символьной и образной формах,
представляющих
собой
материальную
основу
новых
информационных технологий, показан на рис. 7, который
структурно показывает работу правого (образов) и левого
(символов) полушарий мозга.
В естественном языке одно и то же содержание может
передаваться разной формой. Машины могут оперировать
только определенной формой записи сообщений. Поэтому при
человеко-машинном общении всеобщий тезаурус мира,
отражающий весь универсум знаний, должен быть вербальнообразным и двуязычным, «понятным» человеку и машине.
Возрастающий объем знаний предполагает использование
построенных по единым принципам системы тезаурусов. Все
это создает серьезные научные и практические проблемы,
которые могут быть решены только на основе семантической
модели и семантической логики.















Генерация
Датчики;
Абонентские пункты;
Мониторинг;
Рецепция
Символов;
Образов;
Изображений;
Коммуникация
Среда;
Каналы;
Источник информации;
Приемник информации;
Восприятие
Восприятие звука (речи);
Зрительное восприятие текста
(изображения);
Тактильное восприятие;
Вкусовое восприятие;
Обоняние;











Поиск информации
Смысловая релевантность;
Формальная релевантность;
Физический доступ;
Логический вывод
Индуктивный;
Дедуктивный;
Индуктивно-дедуктивный;
Прогнозирование
Учет объективных
закономерностей;
Учет субъективных факторов;
Формирование цели;
Принятие решений
Выбор из множества
альтернатив;
Выработка команды
управления;
33
Распознавание
 Речи;
 Текста;
 Изображения;
 Тактильные ощущений;
 Вкусовых качеств;
 Запахов;
Понимание распознаваемых сигналов
 Понимаемость знакового
выражения;
 Уровни понимания;
 Критерии понимаемости;
Представление знаний
 Классификационные системы;
 Семантические сети;
 Фреймы;
 Продукции;
Хранение
 Семантический уровень;
 Логический уровень;
 Физический уровень;








Реализация действий
Материально-энергетическое
воздействие на объект
управления;
Контроль исполнения команды;
Объяснение действий
Диалоговые механизмы
взаимодействия;
Механизмы взаимопонимания;
Интерфейс;
Обучение
Определения в процессе
понимаемости:
 Остенсивные определения;
 Вербальные определения;
 Контекстуальные
определения;
 Определения при
систематическом обучении;
 Определения на уровне
научного познания;
Обучение понятиям;
Обучение действиям.
Схема 1. Интеллектуальные технологические процессы
Рис. 7. Вычислительная структура в символьной и образной форме
34
***
Человек неотделим от природы. Его познавательный
процесс – это, прежде всего, самопознание природой через
человека.
Через
новые
информационные
технологии
просматривается их общематериалистическое единство. На схеме
2 показана структура матрицы, отражающая системные
функциональные процессы, которые концептуально присущи
всем видам организации материи – от атома до галактик и
внеземных цивилизаций. Однако их конструктивная структура и
функции, а следовательно и семантические модели, безусловно
могут различаться1. При этом следует иметь в виду, что даже при
инварианте закона всемирного тяготения взаимодействие тел
проявляется по-разному: твердых – в гравитационных влияниях и
соударении, жидкостей и газов – в диффузии, живой природы – в
скрещивании, социальной сферы – в обмене.
Внеземные
цивилизации
Земные
цивилизации
Социальная природа
Человек
Животный мир
Растительность
Живая
природа
Микромир
Газы
Жидкости
Технологические процессы
Неживая
природа
Твердое тело
Виды организации
материи
Генерация
Рецепция
Коммуникация
Восприятие
Распознавание
Понимание
Представление знаний
См.: Шемакин Ю.И. Семантика информационной технологии // НТИ.
Сер. 2. 1995. № 11.
1
35
Хранение
Поиск информации
Логический вывод
Прогнозирование
Принятие решений
Реализация действий
Объяснение
Обучение
Схема 2. Интеллектуальные процессы в природе
Системная
сущность
человека
состоит
в
его
многофункциональности. Главные функции определяются
выполняемыми им системными ролями. Человек может
выполнять и роль субъекта, и роль объекта. Его доминантами
могут быть или выполнение мыслительной работы по
формированию поведенческого акта, или афферентная
физическая реализация1.
Реализация действий заключается в превращении
информационных сигналов о принятом решении в материальноэнергетическое воздействие на объект.
Развитие моторного аппарата систем шло наряду с
развитием рецепторно-сенсорного аппарата, при их взаимной
связи и взаимодействии с внешним миром.
В ходе эволюции сформировались две схемы управления
моторным
аппаратом:
рефлекторная
и
сознательная.
Рефлекторные движения возникают в ответ на пусковые сигналы
от внешнего мира. Осознанные движения запускаются изнутри,
по памяти, за счет собственной активности.
См.: Анохин П.К. Философские аспекты теории функциональной
системы. М., 1978.
1
36
В искусственных моделях должны присутствовать модели
обеих упомянутых функциональных систем. Однако в ведущихся
исследованиях такая связь просматривается слабо, поскольку их
доминантой является все та же форма.
Обобщающие материалы последних достижений и
перспективных тенденций в области наук о системной
организации мира в настоящее время отсутствуют не только в
России, но и за рубежом. Интеграция знаний в соответствии с
выдвинутыми идеями и положениями актуальна для науки и
образования, поскольку приведет к развитию культуры и к
созданию мощных системообразующих факторов в социальной
сфере. Подготовить такую энциклопедию и реализовать
предложенную идею без поддержки и участия широкого круга
ученых и специалистов по конкретным областям знаний
практически невозможно. Но начало этой большой работе уже
положено.
В настоящее время определены концептуальная основа
энциклопедии и словник, факультативно ориентированный на
тысячу статей. Разработана интернет-технология и создан
необходимый дизайн. Введено более 260 статей общим объемом
около 2600 страниц формата А4. Рейтинг сайта, проведенный
информационными поисковыми системами Yandex и Rambler по
числу обращений, свидетельствует о том, что он поставлен на
первое место по сочетанию понятий система и энциклопедия в
мониторинге по сети Интернет.
Автор надеется на поддержку идеи общественностью и
заинтересованными организациями, а также на участие
отечественных и зарубежных ученых в подготовке и включению
в сайт системообразующих статей по их научным интересам.
Хотелось бы заинтересовать идеей Российскую Академию наук и
Министерство образования и науки России.
Для дальнейшего обобщения системных исследований автор
своей книгой намеревается сформировать системную науку и
учебную дисциплину «Системантика». Название отражает
объединение системных и семантических идей автора на основе
его опубликованных работ слиянием двух слов: система и
семантика. «Система» понимается как совокупность элементов,
объединенных
самоорганизацией,
единством
цели
и
37
функциональной целостностью. «Семантика» выражает связь
формы с содержанием. Системантика созвучна с названиями
традиционных наук: математики, кибернетики, информатики.
Концептуальной
основой
новой
науки
является
теоретически
доказанная
семантическая
системность
самоорганизации Вселенной, подтверждаемая единством формы
и содержания, открытости и закрытости, прогнозирования и
управления с адаптацией к окружающей среде, реализующих
целевые реактивные структуры и функции, включением знания
ориентированных,
информационных
и
вещественноэнергетических механизмов.
38
Глава II
СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ
1. Иерархическая интеграция систем
В предыдущей главе рассмотрена простейшая система,
содержащая
по
одному
терминальному
элементу
с
определенными ролями и функциями. Было показано, что
сложные системы могут состоять только из систем. Из таких
простейших систем по иерархическому признаку формируются
системы более сложной структуры.
Количество уровней во Вселенной бесконечно. Организация
протекающих внутри системы процессов базируется на
внутренней структуре. Под структурой системы понимается
относительно устойчивый порядок внутренних пространственновременных связей между ее элементами, определяющий
функциональную компоновку системы и ее взаимодействие с
внешней средой.
При взаимодействии сложных систем иерархическую
структуру можно рассматривать как некоторую совокупность
взаимосвязанных уровней. Цель каждого элемента нижнего
уровня подчинена цели элемента более высокого уровня. Только
при таком условии вся иерархическая система может
функционировать как единое целое.
Если какой-либо элемент системы начнет развиваться в
направлении самостоятельной цели, то это может вывести
указанный элемент в автономную систему с изменением всей
иерархической структуры. Например, если в живом организме
отдельная клетка или группа клеток начинает выходить из
подчинения и развиваться самостоятельно (а у клетки цель одна –
размножение), то это может привести к гибели всего организма.
Как показано в работах С.М. Гринченко1, клетка
представляет собой сложный «прибор», а как система – один из
основных уровней биологической интеграции (ОУБИ) (см. рис.
См.: Гринченко С.М., Затукин С.Л. Механизм живой клетки:
Алгоритмическая модель. М., 1989; Гринченко С.М. Системная память
живого. М., 2004.
1
39
8). Элементарный акт информационного преобразования
единичного сообщения оказывается в нем протяженным во
времени, «раздвоенным» по материальному носителю и
зависящим от оптимального состояния обрабатывающего
«прибора», через который может проходить порядка 104
единичных сообщений, поступающих на различные участки
«прибора» с осуществлением (помимо временной) и их
пространственной интеграции.
Рис. 8. Структура образования, относящегося к основному
уровню интеграции в рамках «суперсистемы»
X1, Y1 – специфические воздействия внешней среды и
функциональные сигналы; Eопт, Eф, Eт – потоки энергии
(обеспечение функциональной активности и основного обмена;
40
X2, Y2, Wэ, Wф – потоки веществ (в том числе специфических
сигнализаторов); K – коэффициенты чувствительности зон
рецепции входных сигналов (выходные переменные подсистемы
оптимизации); T – неспецифические воздействия внешней среды.
Так в общих чертах выглядит схема элементарного
информационного преобразования, происходящего в типичной
биологической системе «клетка», представляющей собой один из
основных уровней биологической интеграции (ОУБИ).
Проведенный С.М. Гринченко анализ показывает, что
подобным же образом происходят обработка и преобразование
информации и в других ОУБИ, а именно: в организме,
биогеоценозе (экосистеме) и биосфере Земли в целом. Более того,
эти ОУБИ связаны между собой соответствующим образом,
образуя
иерархический
оптимизационный
механизм
биологической эволюции и адаптации (см. рис. 9).
Представленный анализ с позиций биоинформатики дал
возможность С.М. Гринченко1 сформулировать новый взгляд на
информационные процессы и самоорганизацию, происходящие в
сложных системах иного материального воплощения (но
аналогичной
сложности) –
социальных,
экономических,
эволюционирующих человеко-машинных (см. рис. 10).
Важно одно – такие системы должны содержать в себе
основные уровни интеграции (ОУИ), удовлетворяющие
следующим требованиям к их характеристикам и поведению:
активный вариативный поисковый характер взаимодействия
с себе подобными элементами того же уровня;
оценка поведения собственных элементов (нижележащих
уровней интеграции) по их вкладу в функционирование данного
уровня;
наличие ограничений на возможные действия (сужение
конуса поиска) данной системы со стороны систем высших
уровней, в состав которых она входит;
гармоничный
характер
согласования
временных
характеристик поведения систем всех сложных уровней.
1
См.: Гринченко С.М. Системная память живого. М., 2004.
41
Рис. 9. Схема иерархического оптимизационного механизма
биологической эволюции и адаптации
42
о – однородные (гомогенные) системы; х – неоднородные
(гетерогенные) системы; – -- энергетика; = – поиск; – - адаптация.
43
Рис. 10. Схема организации природных систем как контуров
поисковой оптимизации (пар «основных уровней интеграции»)
по энергетическим критериям
На рис. 10 показана иерархия природных систем с
выделенными основными уровнями интеграции (ОУИ),
обладающими относительной автономностью, и «вложенными» в
них парами промежуточных уровней интеграции (ПУИ). В
каждой такой паре один уровень представляет собой однородную
(гомогенную) систему, а другой – неоднородную (гетерогенную).
Каждые два смежных ОУИ образуют контур оптимизации, в
котором высший ОУИ задает целевые функции оптимизации для
обоих «вложенных» ПУИ и для низшего ОУИ как активных
поисковых элементов контура.
Нисходящие стрелки на рис. 10 символизируют целевые
критерии оптимизации в контуре. Восходящие стрелки
символизируют «интегральную вложенность» элементов более
низких уровней в более высокие. Нисходящие штриховые
стрелки символизируют преобразования в каждом из контуров
гиперсферы поисков в гиперконусы. Каждая из введенных в
схему символизируемых «стрелками» переменных изменяется в
своем характерном темпе. Каждый из введенных в схему и
связанных стрелками объектов «сплачивает» характерное для
«стрелки» время в Z раз, где Z – значение знаменателя в иерархии
природных систем, равное ее = 15,15426…
При изучении структур сложных социальных систем
взаимосвязь между системами Ni и N (рис. 11) строится также по
принципу иерархии, предусматривающему подчиненность
подсистемы Ni системе N как в смысле своего структурного
месторасположения, так и в смысле распределения функций и
полномочий между уровнями.
44
Рис. 11. Схема иерархического принципа построения
социальных систем
Каждую подсистему можно рассматривать как некоторую
часть
системы,
сформированную
и
выделенную
по
определенному признаку. Одним из условий оптимальной
структуры является обеспечение наиболее эффективного
использования циркулирующих ресурсов. При этом, очевидно,
необходимо стремиться к максимальному удовлетворению
потребностей системы минимальным объемом ресурсов на всех
уровнях ее иерархической структуры.
Для выполнения этого требования в сложных социальных
системах необходимо оптимальное соотношение между
централизацией и децентрализацией прав и обязанностей для
всех ветвей и уровней власти, а также отдельных граждан,
регионов и общества в целом.
Известно, что излишняя децентрализация ведет к
разобщению действий, распылению средств. Что касается
чрезмерной централизации, то она также нежелательна, так как
при высокой степени централизации приходится перегружать
верхние уровни иерархии большим количеством второстепенных
для метасистемы вопросов и тем самым отвлекать органы
управления
высоких
рангов
от
решения
крупных
принципиальных задач.
В сложных социальных системах при правильной структуре
каждый ее уровень принимает на основе поступившей
информации самостоятельные решения в соответствии с уровнем
своей компетенции и пропускает на верхние уровни только ту
информацию, которая необходима для принятия решения на этих
уровнях. От правильно выбранной структуры во многом зависят
45
совместимость ее составляющих и эффективность процессов
управления.
Окружающая среда, представляющая множество объектов,
не входящих в систему, но влияющих на нее, может двояко
воздействовать на процесс управления в каждой конкретной
системе. Она может способствовать или препятствовать
формированию желаемой цели, оптимальной программы ее
достижения, определению расчетного и фактического состояний
объекта управления и таким образом помогать или мешать
принятию правильных решений и выработке соответствующих
управляющих команд. Кроме того, в условиях игровых задач при
наличии противоборствующих и конкурирующих сторон
возможно
преднамеренное
искажение
информации
о
действительности, в том числе методами, действующими на
подсознание.
Для ограждения системы управления от преднамеренных
помех вводится режим ограничения доступа во всех звеньях,
связанных с обработкой и передачей информации. Негативной
стороной подобной меры в условиях взаимосвязанности
различных систем управления является то, что она приводит к
необходимости принимать решения в условиях большей
неопределенности.
Эта
неопределенность
вызывается
ограниченной информацией о состоянии управляемого объекта в
целом и окружающей среды, что, без сомнения, отражается на
качестве процессов управления. Следовательно, ограничение
доступа в различных звеньях управления должно быть
оптимальным. Нахождение такого оптимума является сложной
научно-технической проблемой, которая должна решаться в
каждом конкретном случае.
Сложные социальные системы управления с участием
человека существенно отличаются от технических систем. В
технических системах основная роль в обработке информации
принадлежит техническим средствам. В социальных системах
главную роль играют люди и их взаимодействие. Технические
средства в данном случае лишь облегчают сбор и обработку
информации на формальном уровне. Интеллектуальная
обработка и принятие решений остаются за человеком, за
коллективами.
46
Нельзя отрицать роль технических средств в современных
условиях, однако интеллектуальные аспекты, которые в
значительной
степени
определяют
характеристики
автоматизированных
систем
управления
и
обработки
информации, имеют не менее важное значение.
2. Причинно-следственные связи
Современным научным инструментом исследования
динамики сложных социальных процессов является их
когнитивная структуризация на основе причинно-следственных
связей1. Термин «когнито» взят из римской юриспруденции и
означает «родственный» в противоположность «инкогнито» –
«незнакомый».
Два элемента системы А и В, изображаемые на схеме в виде
отдельных вершин, соединим ориентированной дугой, если
элемент А связан с элементом В причинно-следственной связью:
А®В, где А – причина, В – следствие. Связь А+®В называется
положительной, если увеличение А ведет к увеличению (усилению)
В, а уменьшение А ведет к уменьшению В. Знак «-» над дугой А–
®В означает, что связь отрицательна, т. е. увеличение А приводит
к уменьшению (торможению) В и уменьшение А ведет к
увеличению В.
Подобные схемы широко используются для анализа
сложных систем в экономике и социологии. В психологии такие
схемы, интерпретирующие мнение, взгляды лица, принимающего
решения, называются когнитивными картами.
На математическом языке когнитивная карта называется
знаковым ориентированным графом, применяемым для
одновременного учета динамического взаимодействия большого
числа факторов, образующих сеть причинных отношений.
См.: Плотинский Ю.М. Математическое моделирование динамики
социальных процессов: Учебное пособие. М., 1992; Петров А.В., Федулов
Ю.Г. подготовка и принятие управленческих решений. М., 2000; Робертс
Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным и
экологическим задачам. М., 1986.
1
47
Причинная обусловленность порождает модель социальных
явлений, а исследование моделей обеспечивает углубление
понимания причинных отношений, которые их порождали.
Чтобы ориентированный граф стал моделью некоторого
процесса, надо придать смысл вершинам и дугам, т. е. каждая
вершина должна соответствовать фактору (переменной), а дуга –
соответствующему воздействию фактора на другие факторы.
Ориентация задается направлением дуги (т. е. стрелкой).
Сила воздействия определяется некоторым числом,
определяющим «вес дуги». Если в одну вершину входит
несколько дуг, то результат алгебраически суммируется.
При создании модели следует включать существенные
факторы, а их число должно быть как можно меньше.
Необходимо учитывать непосредственное влияние одних
факторов на другие, чем обеспечивается исключение
многоразового учета результата воздействия одного и того же
фактора.
Каждый фактор имеет свою шкалу измерений,
необязательно сопоставимую со шкалами других факторов. Тем
самым
появляется
возможность
моделировать
слабо
формализуемые процессы. На рис. 12 приведена когнитивная
карта для анализа проблемы жилищно-коммунального хозяйства
в виде взвешенного орграфа. Исследуемую проблему достаточно
полно можно описать шестью факторами. Дугами отмечены
существенные причинно-следственные отношения, влиянием
остальных (не отмеченных) можно пренебречь.
48
3
-0,12
-0,3
1
2
-1
-0,1
-1
4
+1
6
+1
+0,6
5
Рис. 12. Когнитивная карта жилищно-коммунального хозяйства
В узлах помечены следующие факторы:
1. Доходы среднего класса.
2. Доходы обеспеченного класса.
3. Ставки налогообложения.
4. Индекс розничных цен.
5. Спрос на товары и услуги.
6. Предложения товаров и услуг.
Увеличение доходов обеспеченного класса (фактор 2)
уменьшает индекс розничных цен на товары и услуги (фактор 4),
знак дуги «минус». Уменьшение индекса розничных цен на
товары и услуги (фактор 4) увеличивает доходы среднего класса
(фактор 1), знак дуги «минус». Увеличение ставки
налогообложения (фактор 3) уменьшает доходы обеспеченного
класса (фактор 2), знак дуги «минус», и уменьшает доходы
среднего класса (фактор 1), знак дуги «минус». Увеличение
спроса на товары и услуги (фактор 5) ведет к увеличению
доходов обеспеченного класса (фактор 2), знак дуги «плюс», и к
49
увеличению предложения товаров и услуг (фактор 6), знак дуги
«плюс». Увеличение предложения товаров и услуг (фактор 6)
ведет к уменьшению индекса розничных цен (фактор 4), знак
«минус». Уменьшение и увеличение факторов идет с разными
весами.
Контуры в когнитивной карте соответствуют контурам
обратной связи, отражающим воздействие результатов
функционирования
системы
на
характер
этого
функционирования. Контур, усиливающий отклонение, является
контуром положительной обратной связи, выводящей систему из
устойчивого состояния, а контур, противодействующий
отклонению, – контуром отрицательной обратной связи,
стабилизирующей поведение системы.
Процедура, изменяющая систему, называется стратегией.
Если система представляется взвешенным орграфом, основные
стратегии, возмущающие систему, состоят в следующем1.
1. Изменить в определенное время значения некоторых
вершин.
2. Добавить в заданное время некоторую новую вершину
(фактор) и новые пути к ней и от нее (отношения взаимодействия
этого фактора с уже имеющимися).
3. Изменить в определенное время знак некоторой дуги.
4. Изменить в заданное время вес некоторой дуги.
5. Добавить новую дугу между имеющимися вершинами.
6. Добавить новый контур.
Моделирование импульсных процессов основано на
правилах изменения перечисленных параметров.
Взвешенный орграф называется импульсно-устойчивым в
импульсном режиме, если этим свойством обладает каждая его
вершина.
При моделировании дискретных динамических процессов
методами структурного баланса с применением ЭВМ удобно
знаковые орграфы изображать матрицами смежности, в которых
на пересечении строк и столбцов обозначается знак и вес между
смежными вершинами соответствующего орграфа.
См.: Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями
к социальным и экологическим задачам. М., 1986.
1
50
Для рассмотренного примера такая матрица имеет вид,
приведенный на схеме 3. Динамика помеченных факторов
показана на рис. 13.
1
2
3
4
5
6
1
2
- 0,12
-1
- 0,3
3
4
5
+ 0,6
6
-1
+1
+1
- 0,1
Схема 3. Таблица сопряжения
Рис. 13. Графическое представление динамики
В настоящее время разработан ряд коммерческих пакетов
для анализа когнитивных карт и специальных программных
оболочек для решения прикладных задач, например
прогнозирования1.
См.: Петров А.В., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих
решений. М., 2000.
1
51
Многочисленные
социальные
и
экономические
исследования показали необходимость учета большого объема
системных
знаний,
имеющих
нечеткую
понятийную,
качественную основу, весьма условно выражающуюся
средствами естественного языка.
Методы анализа, ориентированные на работу с нечетким
приблизительным представлением данных и знаний, предложил
американский ученый, специалист по технической кибернетике
Лотфи Заде в 1991 г. Он ввел понятие «мягкие вычисления»,
основанное на синтезе достижений в теории нейронных сетей,
нечеткой логике и теории генетических алгоритмов.
Генетический алгоритм – это процедура, которая
обрабатывает группу хромосом (решений), называемую
популяцией. Число хромосом в популяции называется размером
популяции, каждая хромосома состоит из генов. Гены размещены
в определенных частях хромосомы, которые называются «лоци».
Каждый ген – хромосом может быть в нескольких состояниях,
называемых «аллелями». Терминология здесь заимствована из
традиционной генетики. Нейронные сети и генетические
алгоритмы в настоящее время находят широкое применение в
трудноалгоритмизуемых задачах поисков решения с большим
числом параметров. Технологии нейронных сетей и генетических
алгоритмов применимы практически в любой области. Название
«генетические алгоритмы» связано с тем, что они воспроизводят
современные представления о естественном отборе. Процесс
поиска включает три основных этапа, повторяемых в цикле:
эволюция – сдвиг варианта в направлении ожидаемого
оптимума – производного критерия, как по параметрам, так и по
стохастическим «скачкам»;
отсеивание «неудачливых» вариантов;
скрещивание «удачливых» вариантов – порождение
вариантов-«потомков»,
сочетающих
удачные
значения
параметров «родителей».
Скрещивание является наиболее критичным этапом
генетического алгоритма. Оно существенно зависит от того,
можно ли установить степень удачности не только варианта в
целом, но и его отдельных частей – «генов». Это возможно, когда
вариант имеет иерархическую структуру и для нее можно
52
построить дерево вкладов в значения критерия оптимальности.
Улучшение работы алгоритма можно получить за счет
применения сортировки генов в хромосоме. Источником
усовершенствования является использование более сложной
функции оценки. Применение операции мутации, вносящей
больше изменений в хромосому, также может привести к
улучшению. Кроме того, можно анализировать параллельные и
параллельно-последовательные методы генетического поиска.
Дальнейшее развитие когнитивных и генетических идей
анализа сложных систем состоит в сведéнии гетерогенных
объектов и их образных представлений к гомогенным моделям и
их линейным описаниям. Примером может служить
концептуальная
метамодель
линеаризации
изображения
параллелепипеда, предложенная В.В. Нечаевым и развиваемая
его научной школой (рис. 14), позволяющая моделировать
широкий класс много-параметрических сложных систем1 по пути
иерархической стратификации объектов с выделенным ядром и
радиально-кольцевой структурой (рис. 15).
См.: Нечаев В.В., Дарьин А.Ю. Человек: Индивидуальные и персональные
информационные ресурсы (концептуальное модельное представление) //
Проблема идеальности в науке: Материалы 2-й международной научной
конференции. Ч. 1. М., 2001; Они же. Математические модели
представления и организации комплексных ресурсов // Искусственный
интеллект в технических системах. Вып. 20. М., 1999. С. 17–37; Они же.
Метамодельный подход к информационной идентификации объектоворигиналов // Информационные технологии и системы. Воронеж, 1999. С.
125–127.
1
53
Рис. 14. Линеаризация изображения параллелепипеда
W = < Wφω, Wωμ, Wμω >, где < Wφω, Wφ, Wω >; Wωμ = < Wφ, Wμ; Wμω = < Wμ, Wω >.
Рис. 15. Концептуальная метамодель (КММ)
Wμ – структурный аспект; Wφ – функциональный аспект; Wω –
информационный аспект; Н – целостные свойства объекта; Е –
эпиморфные отношения; А – автоморфные отображения.
54
Глава III
САМООРГАНИЗАЦИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
1. Основные понятия синергетики
Синергетика выступает как теория эволюции и
самоорганизации сложных систем мира. Это нелинейная наука,
задача которой – научиться хранить знания, перерабатывать и
анализировать большие информационные потоки.
С этой точки зрения первым уместно рассмотреть понятие
фрактал как измеримый элемент, введенный первоначально
математиком Б. Мандельбротом для описаний формы сложных
природных структур – облаков, морского побережья, нефтяных
месторождений. Затем появилась фрактальная геометрия со
своими масштабами для измерения сильно изрезанных объектовфракталов. В настоящее время фрактальные размерности и
модели применяются для исследования различных фрактальных
структур, динамических процессов. Широкое применение
фрактальные модели нашли в компьютерных технологиях, в
визуализации поведения сложных динамических систем.
Одним из ключевых понятий синергетики выступает хаос,
или динамический (детерминированный) хаос. Наглядными
образами динамического хаоса являются турбулентное движение
жидкостей, огненное пламя, столб дыма. При этом существенно,
что динамический хаос – не свидетельство отсутствия порядка.
Верно обратное – возникая в процессе самоорганизации,
динамический хаос является носителем целостной иерархии
уровней порядка, свойством холизма, которое рассматривает
природу как иерархию целостностей. С информационной точки
зрения система, в которой с позиций внутреннего наблюдателя
присутствует развитый динамический хаос, теряет информацию о
начальных условиях, но приобретает новую. Хаотическое
поведение возникает не только в системах из большого числа
частиц; оно может возникнуть и в маломерных системах,
состоящих из двух-трех частиц.
Термин «хаос» с точки зрения самоорганизации систем не
совсем удачен, так как речь идет не о бесструктурных, случайных
процессах, а как раз о создании сложных, когерентных структур.
55
Эти новые структуры правильно налаженного состояния,
отражающие взаимодействие системы с окружающей средой,
называют диссипативными (рассеянными). Они спонтанно
могут возникать, совершая переход от беспорядка к порядку.
Такой переход происходит в точке бифуркации (раздвоения), где
путь эволюции нелинейной открытой динамической системы
разветвляется. Общее представление о бифуркации можно
соотнести с образом дерева. Он широко используется как
метафора процессов роста в разных областях современной науки.
В синергетике такие процессы изображаются в виде
бифуркационных диаграмм.
Простейший пример бифуркации можно представить на
прогибе балки прямоугольного сечения, на которую положили
груз, в точности как показано на рис. 161.
Рис. 16. Бифуркационная диаграмма прогиба балки
Увеличиваем положенный на балку груз. До какого-то
момента балка сжимается и остается прямой. Но с некоторого
критического веса она уже не может оставаться в этом
положении и прогибается вправо или влево в зависимости от
действия случайных факторов. Зависимость максимального
прогиба балки от массы груза показана на рис 16.
См.: Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и
прогнозы будущего. М., 1997.
1
56
Система оказалась вынужденной при значении параметра λ0
совершить катастрофический скачок. Это значение параметра и
называется точкой бифуркации. Правее этой точки сплошным
линиям соответствуют устойчивые состояния, пунктирным –
неустойчивые.
Типичная
бифуркационная
диаграмма
взаимопроникновения друг в друга разнородных тел в системах
типа «реакция–диффузия» показана на рис. 171.
Рис. 17. Типичный вид бифуркационной диаграммы
Сплошными линиями показаны ветви, на которых лежат
устойчивые решения; пунктиром – ветви неустойчивых решений.
М – это амплитуда решения; В – временной параметр процесса. В
точках бифуркации (1, 2, 3, 4, 5) происходит выбор процедур
другого уровня. Это значит, что путь развития не единственный.
В нужный момент можно вмешаться в ход событий и изменить
его.
На выбор процесса в точке бифуркации влияет аттрактор
(от англ. attract – привлекать) – одно из ключевых понятий
синергетики. Эволюционные аттракторы открытых нелинейных
сред фиксируют пути эволюции в них. Тем самым структурыСм.: Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и
прогнозы будущего. М., 1997.
1
57
аттракторы выступают в качестве целей эволюционных
процессов. Аттракторы в синергетике интерпретируются как
такие относительно стабильные состояния, которые как бы
притягивают к себе все разнообразное множество возможных
траекторий движения системы, задаваемых разными начальными
условиями.
Помимо гладких аттракторов выделяют так называемые
странные аттракторы, имеющие стохастическую фрактальную
структуру. На таких аттракторах траектория системы ведет себя
не всегда предсказуемо, что используется при моделировании
систем с динамическим хаосом, например климатических1.
Фазовый портрет странного аттрактора – это не точка, а
некоторая область, по которой происходят случайные блуждания
(рис. 18 а, б)2. Странный аттрактор воспринимается «странным» с
формальных позиций.
Рис. 18. Метаморфоза области притяжения аттрактора А
приводит к изменению «цели» исследуемой системы
См.: Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и
прогнозы будущего.
2
См. там же.
1
58
С семантических позиций это некоторая временная
автономная зона, встречающаяся на маршруте кинематической
траектории к цели, в которой действуют свои «нормальные»
специфические законы существования и развития систем,
находящихся в границах этой зоны. При незнании этих законов
возникают «блуждания» в поисках выхода в окружающую среду
в желаемом направлении с выходом на кинематическую
траекторию, ведущую к цели.
Динамические системы с джокерами – это класс
математических моделей, при которых в части фазового
пространства (G1) процессы вполне предсказуемые. В другой
части фазового пространства (G2) задано некоторое правило,
определяющее, где окажется точка в фазовом пространстве после
того, как она попала из G1 в G2. Это правило и называется
джокером (рис. 19)1.
Рис. 19. Динамические системы с джокерами
Джокер может радикально изменить ход процесса – сделать
установившийся процесс периодическим или хаотическим или,
напротив, внести упорядоченность в поведение.
2. Функции самоорганизации
См.: Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и
прогнозы будущего.
1
59
Самоорганизация – это свойство системы изменять свою
внутреннюю структуру и функции для адаптации к воздействию
окружающей среды. Самоорганизация представляет собой
эволюцию линейных и нелинейных превращений материального
и идеального начал природы, непрерывного усложнения
диссипативных структур вплоть до сверхсложных систем.
Она исходит из открытости мира, обеспечивающей контакт
между любой системой и средой, необходимый для выработки их
согласованного действия или собственного поведения путем
выбора цели и формирования кинематической траектории. Но это
только идеальная компонента, и этим самоорганизация не
исчерпывается. Она включает в себя системную закрытость при
реализации движения по кинематической траектории к
идеальному.
Только динамический процесс, вызванный силовыми
действиями, способен ликвидировать возникающие при
движении рассогласования между желаемым состоянием
системы, заданным кинематической траекторией, и фактическим
ее состоянием. Именно это реактивное действие выполняется в
системе на основе управления ее внутренними функциями со
стороны субъекта. Внутренние функции самоорганизации и
управления связаны со знанием, информацией, веществом и
энергией. Это то предельное, чем располагает система.
Из этих функциональных элементов формируются
диссипативные структуры – носители нового, они как бы заводят
механизм хаоса, из которого рождается тенденция к порядку.
Сочетание открытости и закрытости иллюстрирует принцип
дополнительности в самоорганизации и эволюции. Доминантой
синергетики, с точки зрения самоорганизации, является изучение
эволюционного пути развития систем на основе долгосрочных
стратегических прогнозов и выбора кинематической траектории.
Для этого и самоорганизующимся системам, и изучающей их
синергетике нужны знания о прошлом, настоящем и будущем
системы и среды, условиях и возможностях их взаимодействия.
В отличие от традиционного представления знания как
результата познавательной деятельности человека, в семантической
модели самоорганизующихся систем знание рассматривается как
системная категория, выполняющая определенную функцию
60
формирования идеального на основе наследственного и
накопленного опыта как результата эволюционного процесса.
В системном знании фиксируется опыт о прошлом, настоящем и
возможном будущем и системы, и среды. На основании этих
знаний формируются прогнозы будущего, которые определяют
долгосрочные стратегические цели и кинематические траектории
движения к ним.
Прогнозирование можно рассматривать как «опережающее»
отображение,
связанное
с
временным
соотношением
отображаемого и отображенного состояния системы (рис. 20).
Рис. 20. Процесс прогнозирования
61
В прогнозе на основании объективных составляющих
формируется сценарий будущего и учитывается глобальная цель,
отображающаяся аттрактором, который может быть в пределе
для всего мироздания определен в формулировке: мироздание
перманентно стремится к идеалу (оптимуму) на всех уровнях
своей организации, отражающей ее сущность и цель1.
Системная глобальная цель может быть выражена в
терминах «существования» и «развития»2. На основании этих
понятий
выбираются
курсы
действий
и
строятся
соответствующие деревья целей. Производится анализ
последствий каждого курса действия и определяется
необходимый ресурс для его реализации.
В результате этого анализа намечается наиболее приемлемый
(оптимальный) курс действий, для которого выбираются
окончательное дерево целей и маршруты кинематических
траекторий.
«Мы вынуждены принять плюралистический мир, в котором
обратимые и необратимые процессы сосуществуют»3 … «они
охватывают изолированные системы, эволюционирующие к
хаосу, и открытые системы, эволюционирующие к более высоким
формам сложности»4.
См.: Гринченко С.М., Затучкин С.Л. Механизм живой клетки:
Алгоритмическая модель. М., 1989.
2
См.: Шемакин Ю.И. Научно-техническая информация и управление. М.,
1977. С. 65; Он же. Семантика самоорганизующихся систем. М., 2003. С. 174.
3
Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с
природой. С. 324.
4
Там же. С. 369.
1
62
Глава IV
САМООРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ
1. Управление и обратная связь
Кинематическая траектория представляет собой программу
движения, развития системы. Ее реализация возможна только
путем управления. Управление определяется как осуществление
совокупности воздействий, выбранных из множества возможных
на основании информации об отклонении реального состояния
системы от определенного программой идеального состояния.
Субъект в системе выступает в качестве управляющего
механизма, результаты работы которого отражаются на
изменении состояния объекта. Под объектом обычно понимается
часть системы, на которую можно воздействовать, добиваясь
осуществления цели.
Понятие «управление» в кибернетике охватывает любые
системы с замкнутой обратной связью, обеспечивающей
определенную логику выбора реакции системы на изменение
условий ее работы.
Все многообразие окружающей нас действительности
находится в постоянном взаимодействии. Поэтому устойчивость
проходящих в природе и обществе процессов, обусловленная
наличием сил, поддерживающих равновесие, играет огромную
роль в существовании единого мира. Процессы в любой системе,
предоставленной самой себе, либо со временем ослабевают, и
система прекращает свое существование, либо неудержимо
усиливаются и разрушают саму систему.
Подтверждением наличия таких регулирующих воздействий
в живой природе являются деятельность генетического аппарата
(слабейший погибает), эндокринной (воспроизводство клетки и
развитие раковой опухоли) и нервной (реакция организма на
холод, боль) систем, увеличение адреналина в крови при
стрессовых ситуациях, изменение численности популяции при
изменении количества пищи или врагов. В природе наиболее
ярким примером могут служить процессы экологии. Очень
наглядны эти воздействия в технике. Примером может служить
разработка генераторов, усилителей, регуляторов.
63
В общем случае указанные воздействия называются
обратной связью. Можно дать такое определение обратной связи
(ОС): воздействие результатов процесса на его протекание, или
воздействие управляемого процесса на управляющий, или
воздействие
результатов
функционирования
какой-либо
системы (объекта) на характер этого функционирования.
По типу воздействия различают положительную и
отрицательную обратные связи. Если результаты процесса
усиливают его, то обратная связь является положительной; когда
результаты процесса ослабляют его действие, то проявляется
отрицательная обратная связь. Отрицательная обратная связь
широко используется в замкнутых системах с целью повышения
устойчивости (стабилизации), улучшения переходных процессов,
понижения чувствительности. Положительная обратная связь
применяется, напротив, для усиления выходного воздействия
системы, ускоренного развития процессов, повышения
чувствительности, усиления колебательных процессов, что
приводит к ухудшению динамических характеристик. В сложных
системах (социальных, биологических) определение типов
обратной связи затруднено, а иногда и невозможно.
Обратные связи классифицируются в соответствии с
природой тел и сред, посредством которых она осуществляется:
механическая
(отрицательная
обратная
связь,
осуществляемая регулятором Уатта в паровой машине);
оптическая (положительная обратная связь, осуществляемая
оптическим резонатором в лазере);
электрическая (положительная и отрицательная ОС в
электронных устройствах).
По виду преобразования в цепи обратные связи разделяют
на:
жесткую, содержащую только пропорциональные звенья (ее
воздействие пропорционально выходному сигналу объекта
управления);
дифференцирующую, содержащую дифференцирующие
звенья (ее воздействие пропорционально производной выходного
сигнала объекта управления; проявляется в динамических
процессах);
64
интегрирующую, содержащую интегрирующее звено
(накапливает со временем поступающее воздействие);
запаздывающую, содержащую линии задержки.
В радиоэлектрических устройствах применима формула:
Fс = F0/(1 – BF0),
где Fс – функция передачи устройства с ОС; F0 – функция
передачи устройства без ОС; B – функция передачи цепи ОС;
BF0 – петлевое усиление; 1 – BF0 – глубина ОС. Если BF0 > или =
1, то возникают автоколебания (применяют при конструировании
генераторов).
Обратная связь в системах автоматического регулирования
и управления – это связь в направлении от выхода к входу
рассматриваемого участка основной цепи воздействий (передачи
информации). Этим участком могут быть как управляемый
объект, так и любое звено автоматической системы (либо
совокупность звеньев). Обратная связь образует путь передачи
воздействий в дополнение к основной цепи воздействий или
какому-либо ее участку.
Если обратная связь органически присуща объекту
управления, ее называют внутренней. Если обратная связь
возникает непреднамеренно, ее называют паразитной.
Системы, в которых входным воздействием являются как
внешние воздействия, так и воздействия ОС, называются
замкнутыми системами управления. В системах управления
могут существовать устройства, которые по определенному
алгоритму преобразовывают выходной сигнал объекта
управления, сравнивают его с предписанным значением, и на
основании этого сравнения вырабатывают управляющее
воздействие на управляемый объект. Такая обратная связь
обычно называется главной.
Иногда в сложных системах обратную связь рассматривают
как передачу информации о протекании процесса, на основании
которой вырабатывается то или иное управляющее воздействие.
В этом случае обратную связь называют информационной.
Понятие обратной связи как формы взаимодействия играет
важную роль в анализе функционирования и развития сложных
систем управления в природе и обществе, в раскрытии структуры
материального единства мира.
65
2. Принятие решения и реализация действия
Следует
различать
стратегическое
управление
и
оперативное
управление,
отличающиеся
временем
и
пространством протекания процесса. Стратегические процессы
требуют больше времени на изучение состояния системы и
окружающей среды. Апогеем изучения является принятие
решения на основе имеющихся знаниях о выборе цели и
кинематической траектории движения к ней, которая включает в
себя последовательность оперативных желаемых состояний
системы.
Доминантой
оперативного
управления
выступает
реализация действий по ликвидации рассогласования между
текущим, фактическим состоянием системы и желаемым
состоянием на основе информации об их взаимном
расположении. Управление предполагает принятие решения на
основе полученной информации.
Для выяснения проходящих в системе функциональных
процессов рассмотрим в самом общем виде рис. 21. Орган
управления на основании информации о фактическом (f1) и
заданной программой (f2) состоянии управляемого объекта
принимает решения и формирует соответствующие команды
управления объектом или команды корректировки программы.
Система информационного обеспечения должна выдать органу
управления сведения, необходимые для формирования цели и
программы управления, а также о состоянии управляемых
объектов и окружающей их среде.
Все входные и выходные данные блоков, показанные на
рис. 21, условно можно обозначить некоторыми функциями
времени протекания процессов управления.
Если развитие объекта управления осуществляется строго
по программе, а внешние условия и внешние объекты, т. е.
окружающая среда, не вызывают необходимости корректировать
программу, то команда управления объектом (f) равна нулю.
Если же вследствие каких-то возмущающих факторов
намечается рассогласование между фактическим и программным
66
состояниями объекта управления, то в общем случае возможны
два пути (см. рис. 22).
Рис. 21. Блок-схема системы управления
f0 – информация о желаемом состоянии объекта; f1 – информация о
фактическом состоянии объекта; f – сигнал управления; f2 – информация
об окружающей среде; F1, F2 – материально-энергетические каналы.
Первый путь состоит в переводе объекта управления из Ф в
расчетное положение Р. При этом следует выбрать f и
скорректировать вектор скорости V в соответствии с расчетным
значением. В противном случае объект при дальнейшем
движении опять будет отклоняться от заданного программой
67
направления. Такое управление обеспечит развитие объекта по
ранее заданной программе.
Рис. 22. Планирование и принятие решений
р – расчетное значение; ф – фактическое значение; f – рассогласование;
 – угол, на который надо повернуть вектор скорости, чтобы выйти к
намеченной цели.
Второй путь состоит в изменении в положении Ф значений
вектора скорости таким образом, чтобы объект вышел к
намеченной цели, но при этом допускается возможность
формирования некоторой новой программы.
Характеристика всякой системы управления представляет
собой многомерную величину, зависящую одновременно от
нескольких параметров. В некоторый момент времени t0 объект
находится в состоянии, определяемом f0. Предположим, что
изменение объекта происходит по линейной зависимости.
В произвольный момент времени t программное состояние
объекта должно быть равно расчетной величине fр, а сам объект
должен находиться в точке Р. Однако в действительности в
момент времени t объект оказался в точке Ф. Фактическое его
состояние характеризуется величиной fф. Таким образом, между
программным (расчетным) и фактическим состоянием объекта
68
обнаруживается рассогласование f = fр – fф. Обозначим
обобщенный параметр управления через
q  q(f , V ),
где V  V V ,  , V – модуль скорости, с которой изменяется
состояние объекта управления;  – угол между вектором
скорости и необходимым направлением движения к конечной
точке.
В общем случае в процессе управления необходимо
одновременно контролировать все три составляющих элемента
параметра управления f, V , и . Однако могут быть и частные
случаи вида:
q = q (f);
q = q();
q = q(V);
q = q(f, );
q = q(f,V);
q = q(,V).
Таким образом, для осуществления качественного
управления в каждый момент времени нужно знать плановое и
фактическое состояние объекта управления, выраженное в
сопоставимых характеристиках и единицах измерения, и
непрерывно приводить фактическое состояние объекта в
соответствие с программным.
При скоротечных процессах в параметр управления
необходимо вводить элемент, учитывающий ускорение.
Что касается центрального понятия «решение», то здесь не
просматривается жесткого и однозначного определения понятия.
Оно представляет (вне зависимости от сфер, в рамках которых
используется), определенную мыслительную деятельность,
совершаемую субъектом с целью уменьшения неопределенности,
неточности, неоднозначности в сложившемся положении дел.
«Размытость» этого понятия не означает проявления
методологической слабости, а является следствием его
междисциплинарного системного статуса.
69
Глава V
ЗНАНИЕ И ИНФОРМАЦИЯ
1. Отражение окружающего мира в сознании человека
Взаимодействие материальных объектов и систем приводит
к их взаимному изменению и отражению. Сущностью любого
отражения является воспроизведение друг в друге определенных
свойств, взаимодействующих объектов.
Историческое развитие свойства отражения в процессе
эволюции природы и общества привело к появлению
абстрактного и постоянно совершенствующего мышления
человека.
Мышление – это опосредованное, отвлеченное и
обобщенное, связанное со словом (языком) отражение мозгом
внешнего мира и его законов. Развитие мышления человека
неразрывно связано с развитием общества.
Язык является важнейшим средством человеческого
общения, позволяющим сохранить знания для потомства.
Весь окружающий мир отражается в сознании человека в
виде взаимосвязанной системы понятий и образов. Однако
наиболее характерной чертой человеческого мышления,
отличающей его от «интеллекта» животных, оперирующих
только образами, является способность оперировать понятиями.
Понятие – это форма мышления, в которой отражаются
предметы и явления реального мира в их существенных
необходимых признаках и отношениях. Понятие представляет
собой единицу знания. Органом образования понятий является
человеческий мозг. В сознании человека понятия представлены в
виде слов. Вне слова понятия не могут ни возникнуть, ни
существовать. Система понятий об окружающем нас мире,
сформированная в сознании человека в процессе творческого
мышления,
трансформируется
и
передается
в
виде
взаимосвязанной системы терминов. Все понятия естественного
языка, служащие для описания окружающего мира, представляют
всеобщий тезаурус мира (от греч. thesaurus – сокровищница,
запас, клад), отражающий весь универсум наших знаний.
70
Всеобщий тезаурус представляет модель знаний о мире. Его
можно подразделить на частные тезаурусы путем выделения
совокупности однородных понятий по их иерархическому
уровню или путем выделения понятий, которыми можно описать
какую-либо специфическую часть мира.
Таким образом, на основе всеобщего тезауруса можно
составить множество тезаурусов по различным областям науки и
техники, по отдельным проблемам и задачам, для различных
иерархических уровней управления. Естественно, что каждый
человек также обладает определенным тезаурусом, отражающим
его систему понятий об окружающем мире.
Рис. 23. Отражение окружающего мира в сознании человека
Модель отражения окружающего мира в сознании человека
условно можно изобразить графически (рис. 23). На рисунке
71
показаны три плоскости: плоскость реального мира – I; план
содержания – II; план выражения – III.
На плоскости реального мира имеются объекты А, В, С,
связанные отношениями, обозначенными ребрами а, в, с. Каждый
из указанных объектов определяется набором некоторых
характеристик. Характеристики могут быть качественными и
количественными и обладать определенными значениями. Вся эта
реальность, непрерывно изменяющаяся во времени, отражается в
сознании человека в виде взаимосвязанной системы понятий А’, В’,
С’ и выражается во взаимосвязанной системе терминов А’’, В’’, С’’.
Окружающий объективный реальный мир формирует в
сознании человека систему условно-рефлекторных связей,
которая выступает как первая сигнальная система. Система из
речевых (словесных) сигналов является второй сигнальной
системой действительности.
Обе сигнальные системы человека, обладая качественными
различиями, функционируют в тесном взаимодействии и
единстве. Приведенная на рис. 23 схема дает наглядное
представление о том, каким образом у человека рождаются и
фиксируются знания об окружающем мире.
Под знанием человека понимаются проверенный практикой
результат познания им действительности, верное его отражение в
сознании. Знание возникает в предметной деятельности при
взаимодействии субъекта и объекта в окружающей среде.
Получение знаний предполагает и необходимость обмена ими в
виде информации (от лат. informatio – разъяснение, изложение).
Первоначально под ней понимались сведения, передаваемые
одними людьми другим людям устным, письменным или какимлибо другим способом (например: с помощью условных
сигналов, с использованием технических средств и т. д.). Но
обмен знаниями при помощи языка предполагает и
соответствующие каналы коммуникаций. Технические средства
коммуникаций играют всевозрастающую роль в современном
обществе. Обмен знаниями посредством передачи, сохранения,
кодирования и декодирования различных систем знаков и
сигналов по каналам типа телефона, телеграфа, радио,
телевидения, газет, печати и т. п. имеет большое значение не
только для производства, но и для науки.
72
В пятидесятых годах прошлого века возникает теория
информации Клода Шеннона как математическая теория
коммуникации,
вызванная
потребностями
оптимизации
технического обмена знаками и сигналами. Указанная теория
информации
отвлекается
от
содержательной
стороны
информации, передаваемой знаками и сигналами. Знания имеют
значение лишь постольку, поскольку с их помощью производятся
кодирование, декодирование информации и на основе ее анализа
раскрываются определенные математические характеристики.
Теория информации К. Шеннона абстрагируется не только от
технических свойств канала и физической природы сигналов, но
и от содержания самого сообщения. Она абстрагируется как от
объекта, так и от субъекта познания, а также от того, какие
потребности удовлетворяет информация.
В то же время из первоначального определения понятия
информации видно, что в данном случае важен процесс обмена
знаниями, т. е. смыслом передаваемых сообщений. Смысловой
(семантической) стороной информации занимались Р. Карнап,
И. Бар-Хиллел и др.1
Вопросы ценности, полезности информации нашли
отражение в трудах А.А. Харкевича2. В выдвинутой им в 1960 г.
количественной теории ценность информации определяется как
приращение вероятности достижения данной цели в результате
использования данной информации.
В настоящее время понятие информации включает в себя
обмен сведениями не только между человеком и человеком, но и
между человеком и автоматом, автоматом и автоматом, обмен
сигналами в животном и растительном мире. Передачу признаков
от клетки к клетке и от организма к организму также стали
рассматривать как передачу информации. Информация присуща
неживой природе.
В связи с такой высокой степенью общности выдвинут тезис
о том, что информация является одним из универсальных свойств
См.: Карнап Р. Значение и необходимость. М., 1959; Бар-Хилел И.
Будущее машинного перевода // Философские науки. 1962. № 4.
2
См.: Харкевич А.А. О ценности информации // Проблемы кибернетики.
Вып. 4. М., 1960.
1
73
материи. Согласно этому тезису, понятие информации связано с
понятием отражения. Информация трактуется как такая форма
отражения, при которой структура некоторой системы А
представлена элементами системы В в виде структуры А1, т. е. в
виде модели системы А.
Различные виды материи различаются между собой только
своей структурой. Информация может возникнуть там и только
там, где есть отражение одной структуры на другую, т. е.
моделирование. Но не всякое воздействие ведет к такому
отражению (моделированию).
Информация
появляется
там,
где
отражение
(моделирование) осуществляется не пассивно, а активно.
Активный характер отражения означает использование не всего
содержания, а только определенной его части. Ясно, что если
есть активность, то должен существовать и ее источник.
Активное отражение стало возможным с выделением в
самоорганизующихся системах «субъекта» и «объекта».
Субъектно-объектные
отношения
отражают
системное
взаимодействие. Роль субъекта в системе определяется тем, что
именно из отражаемого надо выбирать. Отсюда следует, что
сущность информации состоит в ее коммуникативной функции,
отражающей неразрывное единство источника информации
(отражаемого объекта) и приёмника (управляющего субъекта),
актуализирующего часть знаний, хранящихся в системе.
Активное отражение предполагает опережение реальных
воздействий среды реакциями системы, а это возможно лишь при
наличии цели, т. е. такого прогнозируемого результата
деятельности, который удовлетворяет потребностям системы.
Цель – это опережающее отражение желаемого состояния
объективной реальности. Опережающее отражение происходит
на основе использования следов прошлых воздействий для
будущего поведения и построения его программы – модели
требуемого будущего. Иными словами, об информации можно
вести речь только при условии, если известен объект,
являющийся источником информации, и есть субъект,
заинтересованный в информации об этом объекте для
достижения определенных целей.
74
При
такой
трактовке
понятия
«информация»
неиспользуемая часть знания исключается из информации. В то
же время эти знания могут храниться, передаваться, в том числе с
применением ЭВМ. В этом случае, очевидно, более точным было
бы использовать для исключенной части знания понятия
«сведения», «данные», «сообщения».
В ЭВМ отсутствуют процессы осмысливания, в ней нет
плана содержания. Например, основной массив данных для
электронно-вычислительных систем состоит из массивов таких
сведений, которые не воздействуют на поведение. С точки зрения
принятия решений можно утверждать, что информацией
являются активно используемые данные.
Это важно помнить при построении управленческой
информационной системы, поскольку лицам, ответственным за
принятие решений, данные должны выдаваться в виде
информации, на основании которой могут быть предприняты те
или иные действия.
В
действительности
многие
так
называемые
информационные системы фактически являются системами
обработки данных, а не информационными системами в прямом
значении этого понятия.
Наконец, условием возникновения информации (наряду с
отражением и активностью, идущей от «субъекта») является
приобретение воздействиями характера, сигнального для
системы. Активность отражения проявляется, прежде всего, в
дифференциации воздействий, появлении отношения к ним. Это
происходит тогда, когда система становится способной
реагировать не на абсолютные величины воздействий, а на
относительные величины, характеризующие разницу между
предыдущим и последующим состояниями системы. Именно
относительные величины воздействий (например, изменения
электрического сигнала) приобретают для системы сигнальный
характер.
Информация обладает семантической содержательностью и
определенной ценностью для субъекта, т. е. обладает свойством
быть полезной для него. Наиболее ценной оказывается та
информация, которая быстрее всего ведет к достижению цели.
Очевидно, что полезность (ценность) информации зависит от ее
75
использования получателем. Также очевидно и то, что
использование или игнорирование информации определяется
целями, задачами, стоящими перед субъектом. Следовательно,
ценность информации прямо зависит от целей.
Обобщая, можно сказать, что ценность информации есть
функция взаимодействия объективных и субъективных факторов.
Сама по себе любая информация не может считаться ни
полезной, ни бесполезной. Все зависит от того, в какой системе
она находится и для каких целей используется. Определение
полезности информации, появление ценностного отношения к
ней становятся возможными только в системах управления.
С семантической точки зрения переданная информация
изменяет тезаурус приёмника. Если этого не происходит, то
фактически передаются сведения, уже известные или не
понятные получателю.
2. Человеко-компьютерные семантические системы
Человеко-компьютерные
семантические
системы
представляют собой функциональные системы, в которых
содержательная сторона решения задач выполняется человеком
(разработчиком или пользователем) по сценарию, а формальная –
компьютером по алгоритму.
Функциональная система есть замкнутая архитектура,
объединяющая центральные и периферийные механизмы
процесса принятия решений, в рамках которой память, эмоции и
цели выступают в органическом единстве с формальнологическим и физиологическим формированием поведенческого
акта.
Принятию
решения
в
функциональной
системе
предшествует процесс семантической обработки многообразных
данных. Эту стадию П.К. Анохин назвал «афферентным
синтезом» (от лат.
afferens, afferentis – приносящий,
центростремительный), что обозначает процесс сопоставления,
отбора и синтеза в центральной нервной системе
76
многочисленных и неодинаковых по функциональному значений
афферентаций, на основе которых формируется цель действия1.
При афферентном синтезе обрабатываются внутренние
(связанные
с
доминирующей
мотивацией),
внешние
(определяемые обстановкой) и поступающие из памяти данные.
В процессе принятия решения формируется механизм
предсказания желательного конечного результата, эталон этого
результата, называемый акцептором результатов действия.
В процессе действия осуществляется контроль системы
достижения этого результата по афферентным признакам
эталона. После достижения конечного приспособительного
результата акцептор прекращает свое функционирование.
Одной из основных задач компьютерной семантики
является моделирование функциональных систем в рамках
человеко-машинных систем – интегрированных функциональных
систем.
Система знаний и семантических определений, которая
принципиально может быть реализована в компьютере,
отличается от системы знаний человека и его семантической
системы главным образом отсутствием компьютерного субъекта
деятельности в схеме ее использования, а следовательно,
отсутствием цели. Поскольку собственной цели у компьютера
нет, то он как инструмент должен руководствоваться целью
субъекта–человека при семантической интерпретации данных.
Поэтому компьютерная семантика является лишь аналогом
человеческой
семантики.
Эффективность
компьютерной
деятельности можно оценить через прирост эффективности
человеко-машинной системы (рис. 24, б) по сравнению с
эффективностью деятельности «невооруженного» пользователя
(рис. 24, а). Схема включения компьютера в человеко-машинную
систему приведена на рис. 24, в.
См.: Анохин П.К. Философские аспекты теории функциональной
системы. М., 1978.
1
77
Рис. 24. Схемы включения компьютера
1 – вход человеко-машинной системы (ЧМС), порождаемой субъектом (С)
(цели, задачи деятельности); (2, 3) – совместное решение задач, в т.ч.: 2 –
выход компьютера (К) – субъект, реакция К, направленная на субъект; 3 –
управление субъект – К; 4 – выход – воздействие К – среда, моторная
система К; 5 – выход – воздействие субъект-среда, моторная система
человека; 6 – выход по параметрам среды, воспринимаемым субъектом; 7 –
выход по параметрам среды, воспринимаемым сенсорной системой К; 8 –
обратная связь: выход К – выход С, реакция К, направленная вовне, но
воспринимаемая субъектом и контролируемая им; 9 – обратная свзяь:
выход С – выход С; 10 – обратная связь: выход К – выход К, реакция на К,
направленная на изменение своего входа <изменение (расширение,
блокирование, видоизменение)> т.е на изменение набора входных
воздействий, предоставляемых и доступных субъекту; 11 – обратная связь:
воздействие человека на свою сенсорно-перцептивную систему; 12 –
обратная связь – моторная система человека; 13 – реакция воздействия
субъекта, направленная на сенсорику К.
78
В качестве параметров эффективности могут быть приняты
традиционные объемно-временные характеристики1.
Решение трудноформализуемых задач в области, близкой к
восприятию человеком информации различной модальности,
связано с развитием сенсорных семантических систем.
Под сенсорными компьютерными системами понимаются
системы переработки визуальной, звуковой и других видов
информации, аналогичные сенсорно-перцептивным и сенсорномоторным подсистемам человека.
Семантические факторы в работе таких систем
неотъемлемы от взаимодействия и связанного с ним отражения.
Семантические аспекты отражения появляются на определенном
этапе эволюции свойства отражения в материальных системах,
когда оно приобретает черты интерпретации.
Сенсорно-перцептивные подсистемы являются средством
целостного отражения объектов внешнего мира при
непосредственном воздействии физических раздражителей на
рецепторы или датчики.
На рис. 25 приведены схемы передачи информации в
технических коммуникационных системах и нервной системе.
Аналогия в построении сенсорно-перцептивных систем человека
и компьютера очевидна2.
Сенсорно-перцептивные системы компьютера являются
средством
формирования
компьютерного
представления
внешнего мира, т. е. его модели, через компьютерные аналоги
ощущений, восприятия, опознания, представления. Они
позволяют извлекать из окружающей среды только необходимые
данные, исключить перегрузки центрального процессора
ненужными данными, осуществлять отбор тех характеристик
внешней среды, которые имеют значение для текущей
деятельности человеко-машинной системы. Такой отбор
возможен в эффективном виде только на семантическом уровне.
1
2
См.: Шемакин Ю.И., Романов А.А. Компьютерная семантика. М., 1995.
См. там же.
79
Рис. 25. Схема передачи информации
Восприятие информации невозможно без способности к ее
сохранению (передачи во времени) и преобразованию. Человек в
каждый момент времени имеет дело с относительно небольшими
фрагментами реального мира. Каждая человеко-машинная
система соотносится с определенной частью реального мира,
именуемой предметной областью.
80
Предметная область – это та часть реального мира, которая
является сферой проблемной ориентации автоматизированной
системы1.
Ее описание ведется на естественном языке. Для этого
используются средства естественного языка, позволяющие
именовать объекты, отражать их свойства и отношения.
Машины могут оперировать только определенной формой
описания предметной области, при этом всегда предполагается
соотнесение описания на формальном языке с ее описанием на
естественном языке.
Введение формального языка приводит к необходимости
однозначного перевода описания на одном языке (естественном и
формальном) в описание на другом и необходимости их
эквивалентной интерпретации.
Эквивалентная интерпретация достигается введением понятия
абстрактных состояний предметной области, определенных
формально и служащих однозначной интерпретацией описания
состояния как на естественном, так и на формальном языках
(рис. 26).
1
См.: Шемакин Ю.И. Введение в информатику. М., 1985.
81
Рис. 26. Схема описания предметной области
При определении предметной области объект должен иметь
относительно целостный характер и обладать некоторым
конечным набором свойств.
Под свойством понимается характеристика, позволяющая
устанавливать его сходство и различия по отношению к другим
объектам. При этом свойства объекта могут быть
индивидуальными и общими, присущими и единичному
экземпляру, и целому классу.
Например, индивидуальными свойствами являются те,
которые отличают друг от друга животных одного вида, станки
одной модели, товары одного наименования, а общими
свойствами – те, которые есть у одного вида растений, группы
материальных ценностей. Существенными являются свойства, по
которым объект идентифицируется в модели предметной
области.
Под отношением понимается форма связей между
объектами. Отношения делятся на внешние и внутренние.
Внешние отношения отражают связи между объектами, не
затрагивая их свойств, например: структурные отношения между
элементами некоторой системы. Внутренние отношения
выявляют свойства объектов или обусловливают зависимость
свойств объектов от данного отношения.
Любые другие сведения, не участвующие в этом процессе,
не нужны и выступают помехой.
Описание предметной области включает в качестве
основных элементов некоторые абстрактные объекты, типы
объектов, абстрактные отношения. Абстрактное состояние <E, T,
R> может быть представлено в виде:
E = {e1, e2, ..., en}– объекты;
T = {t1, t2, ..., tn} – типы объектов;
R = {r1, r2, ..., rn} – отношения.
Основные принципы описания состояния
области на некотором формальном языке:
82
предметной
информационное содержание раскрывается посредством
описания состояния предметной области на естественном языке,
позволяющем соотносить элементы описания реальным
объектам;
формальное установление факта эквивалентности описания
состояния на различных языках требует их абстрактной
интерпретации в терминах некоторой эталонной модели;
извлечение информации требует обязательного перехода от
формального описания к описанию на естественном языке.
83
Глава VI
ИНТЕЛЛЕКТНЫЕ СИСТЕМЫ
1. Функциональная структура
Попытки человека познать или даже смоделировать самого
себя уходят корнями в глубокую древность. На протяжении веков
именно этим занимались поэты, художники, мыслители. Во все
времена находились люди с техническим воображением, которые
пытались решать эти проблемы, создавая всевозможные «живые»
конструкции в виде механических мышей, черепах, уток, которые
могли обучаться отыскивать пищу, обходить препятствия, т. е.
моделировались механические процессы. В то же время
технические модели не шли ни в какое сравнение с
гуманитарными. Созданные поэтами и писателями модели в
образах, например, Короля Лира, Евгения Онегина, представляют
собой почти реальных людей.
Научное познание человека составляло поле деятельности
для психологов, философов, медиков всего мира. В наши дни в
эту работу активно включились технические специалисты.
Толчком послужило развитие вычислительной техники
(компьютеров) (от compute – вычислять (англ.), computere –
определять (исп.).
Технические специалисты усмотрели в компьютерах
большие возможности для исследования отдельных функций и
поведения человека в целом на основе моделирования самого
интересного – человеческого интеллекта в чистом виде,
отвлекаясь от физической системы, несущей этот интеллект.
В настоящее время созрели условия, которые привели к
лавинообразному процессу увеличения объема работ по
«искусственному интеллекту». Это объясняется:
потребностями практики;
достижениями в исследованиях естественного интеллекта;
успехами в развитии вычислительной техники;
успехами в физике твердого тела;
успехами в области лингвистики, математики и
программных средств.
84
С развитием возможности бинарного кодирования (Дж. фон
Нейман) создались условия, чтобы машина сама составляла
действия, необходимые ей для реализации. К таким условиям
относятся:
а) языки ЛИСП, Рефал, Пролог – программно-логические
языки, удобные для человека;
б) появление современных средств связи, в том числе
оптоволоконных; передача информации лазерными средствами.
Все это создало условия для практического применения
интеллектных систем.
Под интеллектной системой понимается искусственно
созданная система, обладающая способностью накопления и
корректировки знаний на основе активного восприятия
информации о мире и обобщенного опыта, а также
целенаправленного поведения.
В интеллектных системах выделяют два типа представления
внешнего мира: декларативный и процедурный.
Декларативное представление (его называют знанием)
описывает структуру данных о внешнем мире (рис. 27).
Рис. 27. Структура компетенции
Процедурное представление (его называют мышлением)
описывает механизм, способный выполнять некоторые операции
(например:
логический
вывод,
поиск
по
аналогии,
85
концептуальный анализ и другие), используя знание в качестве
базы данных.
Информацию, обеспечивающую возможность процесса
восприятия, мышления, обучения, двигательного возбуждения,
рассматривают как компетенцию. Знание и компетенция имеют
разные структуры и содержание, но между ними существует
связь, необходимая для приведения в действие планов поведения,
построенных мыслительными процессами. Планы строятся
исходя из знания о действии. Выполнение действий относится к
области компетенции.
Знание включает концептуальную теорию внешнего мира
(К-теорию) и модели этой теории (К-модели) (рис. 28).
Рис. 28. Восприятие и распознавание
К-теория представляет собой ряд понятийных сущностей,
позволяющих вести рассуждение о сущностях такого рода. Кмодель представляет собой внешний мир, изменяющийся во
времени и пространстве.
Структура компетенции выглядит следующим образом.
Мышление – это совокупность процедур, работающих
строго в рамках знания. Восприятие – это процедура,
позволяющая системе вводить информацию.
Двигательные реакции – это процедуры, контролирующие
поведение системы.
Мышление включает такие процессы, как логический вывод
и анализ понятий.
86
Особый интерес представляют два процесса: составление
планов (синтез планов) и обучение. Деятельность по составлению
плана заключается в построении программы поведения,
способного перевести мир из одного состояния в другое.
Обучение разделяется на понятийное и процедурное.
Понятийное обучение связано с обучением понятиям,
процедурное – с обучением действиям. Обучение связано с
имитацией того, что должна делать сама система в
соответствующих
обстоятельствах.
Оно
определяется
способностью системы представлять свою активность в Кмодели. Следует различать два взаимосвязанных процесса –
восприятие и распознавание. Объект, для которого нет описания
в К-теории, не может быть распознан, хотя он и может
восприниматься.
Двигательные реакции объясняются тем, что для реализации
двигательного плана необходимы способ перехода к
двигательной
компетенции
от
понятийных
единиц,
составляющих план-действие, на которое есть ссылка в плане и
которое должно выполняться, и способ контроля над
выполнением действия.
До недавнего времени план действия выражался
алгоритмом. Такие системы были замкнутыми. На практике так
бывает крайне редко. Более общей точкой зрения является
принципиальная неполнота знаний. Модели подобного типа
определяются
как
открытые.
В них
используются
и
интерпретируются формализмы представления знаний в более
естественной форме.
К таким системам относятся экспертные системы. В их
состав входят два основных раздела: база знаний и база данных.
База знаний определяет интенсиональную (процедурную)
семантику систем представления знаний и содержит описания
абстрактных сущностей объектов, отношений, процессов.
Абстрактная сущность – это понятие об обобщенном
представителе некоторого класса объектов (абстрактном
объекте), например о заводе, высказывание о свойствах или
отношениях между абстрактными объектами.
База данных фиксирует экстенсиональную семантику
заданной предметной области: состояние конкретных объектов,
87
конкретных значений параметров для определенных моментов
времени и временных интервалов (например, показатель
производительности труда на конкретном заводе).
Теория позволяет создать модель предметной области,
воспроизводящую средствами системы главные связи и
взаимоотношения,
описанные
теорией.
Реальная
действительность предметной области богаче теоретических
построений и моделей.
Модели являются основой построения искусственных
систем, в том числе и систем искусственного интеллекта.
2. Экспертные системы
Результаты
многолетних
исследований
в
области
искусственного интеллекта нашли наиболее полное практическое
применение в экспертных системах.
Под экспертной системой понимают автоматизированную
систему, в которой накоплен опыт экспертов в виде знаний в
такой форме, что машина может дать совет или принять решение
относительно обрабатываемой функции. При этом система по
требованию пользователя может объяснить ход своих
рассуждений понятным для него образом. Интеллектуальное ядро
экспертных систем составляют машинные программы, способные
выполнять самые разнообразные функции – консультировать и
давать советы, анализировать и планировать объекты, обучаться
и обучать, проводить поиск решений, обмениваться
информацией,
идентифицировать,
интерпретировать,
осуществлять диагностику и тестирование, планировать и
составлять
расписание
и
множество
других
трудноформализуемых задач. Такие программы призваны решать
те задачи, где, как принято считать, невозможно обойтись без
эксперта-человека.
В настоящее время существует ряд подобных систем,
достигших такого уровня «квалификации», что их можно считать
настоящими экспертами в тех областях, на которые они
ориентированы (рис. 29).
88
Рис. 29. Блок-схема экспертной системы
Любая экспертная система включает базу знаний,
состоящую из правил (продукций), каждая из которых по своей
сути просто программа из одного оператора вида «если ..., то…».
Последовательностью таких элементарных программ
определяется набор разрешенных преобразований от начального
состояния до окончательного решения поставленной задачи.
Правила с помощью специальной программы могут добавляться,
изменяться и исключаться.
Каждая продукция представлена отдельным модулем,
который может аппаратно исполняться отдельным процессором.
Все продукции объединены управляющей структурой.
В экспертную систему входят эксперты и ряд программ.
Знания экспертов вводятся в экспертную систему и используются
по сценарию для экспертизы в данной предметной области.
Вопросно-ответная программа обеспечивает возможность
взаимодействия с пользователем на естественном языке.
Программа накоплений знаний позволяет пользователю
пополнять и модифицировать базу знаний: объясняющая
программа – проверить ответ системы; программа-интерпретатор
интерпретирует продукции в терминах предметной области;
исполнительная программа обеспечивает работу всей системы.
Для большинства применений экспертных систем являются
типичными:
1) выбор предметных областей, где важная роль отводится
эвристическим задачам и подходам в целом;
2) выбор трудноформализуемых задач, требующих для
своего решения такого количества информации, что ее обработка
трудоемка и утомительна для человека-эксперта.
89
Одними из самых трудоемких и длительных процессов при
создании экспертных систем являются процессы представления
знаний и построения базы знаний. Это, в частности, связано с
необходимостью структурирования знаний для организации
быстрого поиска.
При структурировании знаний отделяют факты из области
применения системы (декларативные знания) от методов
решения проблемы (процедурные знания).
Декларативные знания поступают в систему от экспертов в
данной области и включают в себя аксиомы или правила,
относящиеся к этим фактам. Для представления декларативных
знаний применяют системы классификации, семантические сети,
фреймы, продукции.
Процедурные знания относятся к процедурам обработки
информации, методам логического вывода. Эти знания
описывают последовательности действий, которые должны быть
совершены, и последовательности целей, которые должны быть
достигнуты.
Процесс решения задачи может развиваться индуктивно, от
данных в направлении поиска решений, и дедуктивно, в
направлении поиска доказательств истинности принятых для
решения гипотез.
Пример. Какие повреждения сокращают выход бензина из
насоса (в автомобиле):
засорен клапан;
загрязнен фильтр;
накопилась грязь под клапаном;
повреждена мембрана.
Декларативное знание, введенное в экспертную систему:
если выход бензина из бензонасоса недостаточен, то, возможно,
засорен впускной шланг и т. д.
Существует проблема ведения базы знаний. Необходимость
ее изменения с течением времени очевидна. Такая необходимость
может быть вызвана устареванием существующих знаний,
появлением новых или дополнительных сведений. Согласование
знаний и отладка базы знаний выполняется на основе
объяснительных механизмов экспертных систем в рамках
решения общей проблемы, получившей неудачное название
90
«инженерии знаний». При этом учитываются возможность
согласования неточных и противоречивых знаний, возможность
системы выдавать не единственное решение, а некоторое дерево
решений, отражающее различные возможности при оценивании
спорных ситуаций.
Для представления и ведения знаний в экспертных системах
используются языки типа ЛИСП, Рефал, Пролог (языки
обработки символьной информации). Они удобны для
представления эвристических знаний и логического вывода.
В них используется единый декларативный формализм для
представления знаний из предметной области и процедурных
знаний, включающих знания о самих процедурах.
Успех
практической
работы
экспертных
систем
определяется их способностью к развитию и обучению. Одной из
первых экспертных систем является DENDRAL, применение
которой для интерпретации масс-спектров показано на рис. 30.
91
Рис. 30. Схема интерпретации масс-спектров
Еще одной системой является MYCIN – система для
диагностики
в
медицине
(инфекционные
заболевания)
(характеристики: пациент – состояние – диагноз).
В этой системе была извлечена проблемно-независимая
часть («пустая система»), она была применена в других областях.
Такие
«пустые
системы»
сейчас
принято
называть
инструментальными экспертными системами или оболочка.
3. Интеллектные роботы
Интеллектные роботы – это системы вычислительных и
логических машин, выполняющих интеллектуальные действия,
свойственные человеку, например: машины, играющие в
шахматы, сочиняющие музыку и стихи, машинные переводчики,
автоматические машинные библиографы, автоматические
машинные проектировщики сложных систем и т. п. В широком
смысле к интеллектным робототехническим системам можно
отнести любой автоматический аппарат, исследующий свойства
среды или отдельных предметов, с элементами интеллектуальной
обработки информации или же с адаптацией в своем поведении к
исследуемым свойствам среды. Такие роботы могут распознавать
объекты и их состояния с использованием совокупности
анализаторов и на основе такого распознавания автоматически
определять действия, которые им следует выполнять, общаясь с
человеком
на
естественном
языке.
В интеллектных
робототехнических системах предполагаются наличие в памяти
модели проблемной среды и существование специальных
механизмов, обеспечивающих автоматическое формирование
решений с помощью этой модели. В интеллектных
робототехнических системах развивается «языковый» подход к
описанию модели проблемной среды. Модель рассматривается
как некоторая семантическая система, которая, помимо
синтаксических отношений между элементами, должна включать
92
семантические отношения – смысловые связи и допускать
оперирование ими при поиске пути достижения цели.
Робототехнические системы делятся на три поколения.
Первое поколение. Цели им задавались. Программы
достижения целей были жесткими. Фактическое состояние этих
роботов определялось системой датчиков.
Второе поколение. Эти роботы сами формировали цели.
Программа достижения цели была гибкая. Она формировалась из
последовательности
операций.
Фактическое
состояние
определялось системой восприятия информации об окружающей
среде.
Третье поколение – интеллектные роботы. Они распознают
объекты окружающей среды. Определяют цели и автоматически
планируют действия и выполняют эти действия, общаясь с
человеком на естественном языке. В основе таких роботов лежат
представление знаний или модель окружающей среды со
смысловыми связями и семантический подход (рис. 31).
Рис. 31. Структура интеллектного робота
Интеллектные роботы делятся на:
манипуляторы, имитирующие работу рук человека (рис. 32);
мобильные
роботы –
усилители
конечностей
(экзаскелетоны), (луноход);
информационные роботы, исследующие свойства среды (в
агрессивных средах);
творческо-игровые роботы;
93
комплексные системы.
Рис. 32. Робот «глаз-рука»
Система формирования решений включает в себя ведение
знаний и планирующую подсистему, система восприятия
информации – внешний мир, систему датчиков (телевизионных,
тактильных, дальномерных). Эффекторная система управляет
действиями манипулятора. В этой системе заложены знания о
фактическом и желаемом состоянии, набор операторов движения,
планировщик движения и реализация движения.
4. Гибкое автоматизированное производство
Развитие
производства
ознаменовано
качественным
скачком,
получившим
название гибкой
автоматизации
производства,
технической
базой
которого
являются
промышленные роботы и интеллектные системы. Такое
производство
позволяет
быстро
приспосабливаться
к
изменяющимся
условиям, осуществлять
частую смену
выпускаемой продукции с учетом изменений потребностей
пользователя. Роботизированное производство с гибкой
технологией, автоматически перенастраиваемой с помощью ЭВМ
на выпуск новой продукции, принято называть гибким
автоматическим производством (ГАП). Под ГАП обычно
понимают цех или завод-автомат, включающий в себя ряд гибких
94
автоматических производственных систем (ГАПС), каждая из
которых специализируется на том или ином виде обработки
продукции. По существу такое производство является
безлюдным.
В общем случае ГАПСы состоят из исполнительной,
информационной и управляющей систем.
Исполнительная система реализует технические процессы,
задаваемые управляющей системой. Информационная система
служит для измерения и контроля текущего состояния
производства. Управляющая система выполняет важнейшие
функции
планирования
производства,
проектирования
продукции,
программирования
технологий,
управления
оборудованием, диагностики отказов и контроля за качеством
изделий.
Для выполнения всех этих функций в автоматическом
режиме перечисленные системы создаются на базе сети ЭВМ.
В такой сети реализуется безбумажная информатика, при которой
вся информация фиксируется на машинных носителях, а
передается непосредственно по каналам связи. По мнению
специалистов, в ближайшие годы ГАПСы будут доминировать в
промышленности всех индустриально развитых стран. Так, в
США внедрение ГАП в ближайшие 10–15 лет приведет к тому,
что число рабочих, занятых в промышленности, резко сократится
и составит примерно 2% от всего работающего населения страны.
95
Глава VII
ЯЗЫК И ЗНАКОВАЯ СИСТЕМА
1. Язык и мышление
Широко распространено мнение, что компьютеры – это
математические машины, предназначенные для выполнения
численных
расчетов.
В действительности
компьютеры
представляют собой языковые машины. Их сильной стороной
является способность манипулировать лингвистическими
знаками, которым приписан некоторый смысл1.
Естественный язык занимает центральное место в человекокомпьютерных
системах.
Он
является
универсальной
моделирующей системой, средствами которой можно описать
многообразный окружающий мир. Именно поэтому, а также
благодаря многовековым традициям пользования языком в
человеческом обществе, его естественности по отношению к
человеку, определился тот большой интерес, который проявляется
к обработке естественного языка с помощью ЭВМ. В настоящее
время разрабатываются и реализуются грандиозные проекты по
использованию естественного языка в качестве средства
«общения» с компьютерами. Ряд программ уже успешно
функционирует. Масса компьютеров используется для обработки
текстов. В то же время попытки научить компьютер
«разговаривать» столкнулись с большими трудностями. Лучшие из
систем демонстрируют лишь жалкое подобие лингвистических
способностей среднего ребенка.
Новый прилив энтузиазма в применении естественного
языка вызвали работы по искусственному интеллекту и ЭВМ
пятого поколения. Интеллектные системы оперируют знаниями.
Знания образуют когнитивную сторону компьютерных систем.
Одной из главных задач, стоящих перед создателями
интеллектных систем, является извлечение из естественного
языка его концептуального содержания и придание ему такой
формы, которая позволила бы ввести его в компьютер для
См.: Шемакин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики. М., 1992; Он
же. Основы информатики и вычислительной лингвистики. М., 1983.
1
96
дальнейшей обработки, следуя заданной цели. Компьютерная
система тесно связана с центральной проблемой искусственного
интеллекта – электронным представлением знаний. Основная
задача компьютерной семантики – построение логикосемантических моделей и соответствующих им алгоритмов и
программ.
Язык является основным средством выражения мышления.
Стремление установить изоморфизм между языком и мышлением
возникло еще в Древней Греции. Уже тогда в концепции
философской школы стоиков возникло противопоставление
«обозначающего» «обозначаемому», «формы» «значению».
Анализ соотношения языка и мышления часто сводился к
изучению соотношения слова и понятия, предложения и
суждения, сложного предложения и умозаключения, причем
основным
объектом
изучения
являлось
соотношение
предложения в качестве языковой единицы с суждением как
формой мышления. При таком подходе мышление (процесс)
подменялось анализом свершившейся мысли, ибо суждение и
предложение предстают перед нами как свершившиеся акты.
Язык – это система знаков, служащая для хранения,
переработки и передачи информации. Язык – это условие для
осуществления мышления и средство, позволяющее хранить
мысли, уже сформировавшиеся в процессе мышления, и
передавать их. Такое понимание языка, с одной стороны,
избавляет от отождествления языка и мышления, с другой – от их
разъединения.
Информация о внешнем мире у человека отражается,
хранится и преобразуется в коре головного мозга в виде моделей
и структур. Физиологической основой этого отражения являются
нервные сенсорные клетки – аксоны. В коре головного мозга
образуются словесные структуры или семантические поля.
Процесс мышления или, говоря иначе, процесс переработки
информации в человеческом мозгу связан с языком. При
функционировании (передаче сообщения одним индивидуумом и
принятии этого сообщения другим) язык представляет собой речь
в виде дискретной, протекающей во времени цепочки звуков.
Процесс восприятия звуковой речи – это синтактико-семантическая фильтрация и флотация информации из звуков речи.
97
Орган слуха (сенсорная система) воспринимает колебания
воздуха, кодирует их непрерывными импульсами, которые
направляются в кору головного мозга. На первом этапе в коре
головного мозга из записи звуков формируется «модель звуков»,
представляющая
решетку
фонем
(звуковых
единиц).
В долговременной памяти человека хранятся модели слов,
которым соответствуют определенные комплексы клеток.
В результате их сравнения информация кодируется новым
кодом – кодом слов и передается на следующий этап в коре
головного мозга. Там формируется новая модель информации,
записанная уже более экономным кодом слов, снова
производится сравнение с моделями кода, на сей раз – кода фраз,
и информация передается на следующий этап. Там произойдет то
же самое: выделение и моделирование высшего кода – смысла.
На каждом этапе информация становится все более общей,
абстрактной, но занимает все меньше места в памяти.
2. Речевая деятельность
Речевая деятельность в целом схематично представлена на
рис. 331. Схема включает в себя новейшие представления
семантики. Она состоит из двух половин, представляющих два
взаимосвязанных и взаимопроникающих аспекта языковой
деятельности человека.
1
См.: Соломоник А. Семиотика и лингвистика. М., 1995.
98
Рис. 33. Схема речевой деятельности
Площадь
треугольника
АВС
представляет
«энциклопедические знания» субъекта речевой деятельности о
мире, реальности и о себе. В процессе общения задействуется
малая часть, касающаяся предмета разговора, из нее черпаются
аргументы и факты, воздействующие на выбор лексических и
грамматических средств, которые практически реализуют
языковую коммуникацию.
Площадь треугольника АDC включает все наши знания о
языке,
на
котором
ведется
речевая
деятельность.
Энциклопедические знания, проходя через эту сферу, получают
языковую оболочку. Обе сферы задействованы одновременно,
дополняя друг друга, что показано на рис. 33 общей двойной
линией. Человеческий мозг представлен в ее высшей точке А.
Значение языковой единицы (слова) может быть
представлено как производное от этой схемы: она (единица
языка) получает значение из внесистемного мира. На появление
новой лексической единицы воздействует вся сфера
энциклопедических знаний.
Точка С обозначает результат операций языковой системы,
который,
с
одной
стороны,
испытывает
влияние
энциклопедических знаний о мире (точка В), а с другой – влияние
метаязыка системы (точка D). В языковых системах слово
99
занимает центральное место, такое же место в нашем мышлении
занимает понятие.
3. Семиотический треугольник
Языковой знак – это двухсторонняя психическая сущность,
иллюстрируемая на рис. 34.
Рис. 34. Психическая сущность языкового знака
Языковой знак связывает понятие и акустический образ. Эти
два термина удобно заменить терминами «означаемое» и
«означающее»,
которые
находятся
между
собой
в
«соответствии». Знаковая система базируется на тройственном
взаимодействии: реальность – мышление – язык (рис. 35).
Рис. 35. Семиотический треугольник
Для языковой системы практически безразлично, какими
словами выражены те или иные понятия. Например, понятие
«стол» не связано никаким внутренним соотношением с
последовательностью звуков «с-т-о-л», служащей в русском
языке его означающим, оно могло бы быть выражено любым
100
другим сочетанием звуков. Означающее, воспринимаемое на
слух, имеет линейный характер и располагает лишь линией
времени; его элементы следуют один за другим, образуя цепь.
Знак – это объект или событие, которые способны что-то
обозначать, т. е. указывать на некоторый другой объект, и что-то
означать, т. е. иметь некоторый смысл.
Знаковые системы изучает наука семиотика. Не все знаки
имеют конкретное содержание.
С понятием знака непосредственно связаны понятия
«денотат» и «концепт».
Денотат – это объект, обозначаемый данным знаком.
Концепт – это свойство денотата, выражаемое знаком. Концепт
определяет свой денотат. Отношения между знаком, его
концептом и денотатом выражает семиотический треугольник
(треугольник Фреге, см. рис. 35).
Когда знак реально вступает во взаимодействие со своим
денотатом и концептом, возникает знаковая ситуация. Возможны
знаковые ситуации, когда одна из вершин отсутствует (рис. 36).
Рис. 36. Знаковые ситуации
101
Из семиотического треугольника следует, что знак имеет
две знаковые функции: обозначает не только денотат, но и его
концепт. Отношение к концепту называется десигнатом.
Объем знака – это объем поля денотата. Важными
понятиями,
имеющими
отношение
к
семиотическому
треугольнику, являются понятия экстенсионала и интенсионала.
Экстенсионал знака определяет конкретный класс всех его
допустимых денотатов. Интенсионал знака определяет
содержание понятия и характеризует концепт.
4. Знаковая система
Знаковая система – это множество знаков с регулярными
отношениями между ними, отражающее регулярные отношения
между их концептами и денотатами (рис. 37).
Рис. 37. Знаковая система
Синтактика изучает внутреннее устройство системы,
правило построения сложных знаков из простых. Для
естественных
языков
выступает
в
виде
синтаксиса,
определяющего правильное построение предложения и
связанного текста. В искусственных языках синтактика
102
определяет правильное логическое построение потенциально
осмысленных выражений.
Семантика изучает соотношение, с одной стороны, между
знаками и их денотатами, с другой – между знаками и их
концептами (смыслами).
Прагматика изучает знаки с точки зрения их отношения к
адресату сообщения.
Различают следующие типы знаковых систем: естественные
системы, образные системы, языковые системы, системы записи,
кодовые системы. Каждому типу системы соответствует свой
базисный знак: естественным (натуральным) системам
соответствует знак в виде материального, реального предмета
или явления; образным системам соответствует образ; языковым
системам – слово; системам записи – буква или иной
аналогичный символ; кодовым системам – символ1.
Каждый
тип
знака
отражает
действительность
определенным образом:
естественный знак – указывает;
образ – отражает;
слово – описывает;
буква – фиксирует;
символ – кодирует.
Язык является системой произвольно выбранных знаков.
Под знаком подразумевается нечто, стоящее вместо чего-то
другого. Каждой знаковой системе присущи свои правила, но
есть и общие законы построения любых систем. Каждая система
должна выбрать свой базисный знак. Все знаки занимают
определенные позиции во внутрисистемной иерархии. Каждой
позиции соответствуют свои правила, которым подчиняются
знаки данной категории.
1
См.: Соломоник А. Семиотика и лингвистика.
103
Глава VIII
СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ
ДАННЫХ И ЗНАНИЙ
Система понятий предметной области и ее соответствие
системе понятий формальной модели являются исходными при
решении прикладных задач. Под представлением данных и
знаний понимается конкретный способ описания предметной
области, задаваемый конкретным составом слов языка и
синтаксисом описания, а также правилами соотношения
языковых выражений с отображаемыми ими объектами.
Для определенности под предметной областью будем иметь
в виду область экспертизы или знания об этой предметной
области. Понятие «проблемная область» включает предметную
область и задачи, решаемые в этой области. Под данными
понимаются исходные, промежуточные или окончательные
результаты текущего диалога человека с компьютером. Под
знаниями будем понимать любую информацию (в том числе и
конкретные факты), которая хранится в компьютере, вне
зависимости от того, решает система задачу или нет.
Процесс внутренней интерпретации данных и знаний путем
установления внутренних и внешних структур связей называют
структуризацией.
1. Представление данных
Структура данных связана с присутствием различных
компонент, различными отношениями между ними, порядком
следования компонент, установленных отношением.
Структуру данных можно определить как множество
компонент и отношений между ними, задающих порядок
подчиненности и связи компонент.
Если множество компонент полностью определено и
конечно, то структура называется абсолютной, или финитной.
Все структуры данных могут быть разделены на
иерархические, неиерархические и смешанные.
104
В иерархических структурах каждая компонента является
либо главной, определяющей, либо зависимой, подчиненной.
Любая зависимая компонента связана только с одной операцией.
Иерархическую структуру, у которой хотя бы одна
компонента является одновременно и главной, и зависимой по
отношению к некоторым другим компонентам, называют
многоуровневой. Порядок следования компонент определяется
множеством иерархических отношений между ними, т. е.
порядком подчинения.
В неиерархических структурах любая зависимая компонента
непосредственно
связана
с
несколькими
главными
компонентами. В них не существует только зависимых или
только определяющих компонент.
Смешанные
структуры
являются
комбинацией
иерархических и неиерархических структур.
К основным элементам структур данных относятся: атрибут,
группа, групповое отношение, статья, файл, база данных.
Атрибут – простейший элемент структуры данных. Он
предназначается для отображения свойств объекта и является
логически неделимой структурой данных, из которой
составляются структуры всех остальных типов. Атрибут
определяется именем и множеством допустимых значений. Имя
атрибута используется для обращения к нему и указывает на
наличие или отсутствие достоверного значения.
Различают три типа атрибутов: числовые, символьные,
даты. Некоторые атрибуты при отображении объекта могут
принимать множественные значения.
Пример для атрибута иностранных языков: некоторые
личности могут владеть несколькими языками.
Следующим элементом структуры является группа. Группа
определяется как совокупность атрибутов и, возможно, других
групп. Группа, состоящая только из атрибутов, называется
простой (рис. 38).
Группа, содержащая атрибуты и другие группы, называется
составной (рис. 39).
105
Рис. 38. Схема простой группы
Рис. 39. Схема составной группы
Простая группа служит средством обращения к набору
атрибутов.
Составная группа дает возможность собрать воедино набор
атрибутов и набор групп, присвоить новому набору имя и другие
свойства, необходимые ему.
Группы могут быть повторяющимися и неповторяющимися.
Повторяющиеся допускают переменное число экземпляров.
Следующим элементом структуры является групповое
отношение, под которым понимается отношение соответствия
между двумя множествами групп. Группы из первого множества
называются родительскими, а из второго – зависимыми. Групповое
отношение в конкретных приложениях отражает отношения между
объектами, которым эти группы соответствуют (см. рис. 40, 41).
Следующим элементом структуры является статья.
Статья – это совокупность групп и групповых отношений, в
которых одна и только одна группа, определяющая статью, не
содержится в другой группе. Статья служит для представления
основного объекта в конкретном приложении.
106
имена служащих ←
М
номер отдела
Рис. 40. Групповые отношения
Рис. 41. Схема группового отношения и экземпляр схемы
Существует три главных типа статей:
1) статья-группа;
2) статья-дерево;
3) статья-сплетение.
Статья-группа содержит единственную составную группу.
Иерархические отношения между элементами устанавливаются
посредством вложений групп. Схема статьи-группы совпадает со
схемой группы, определяющей статью (рис. 42).
107
Рис. 42. Схема статьи-группы
Статья-дерево
определяется
как
совокупность
иерархических групповых отношений, организованная так, чтобы
вся группа имела не более одного родителя (рис. 43). Группа, не
имеющая его, определяет статью и называется корневой. Внутри
статьи-дерева иерархические отношения устанавливаются
посредством групповых отношений.
Рис. 43. Схема статьи-дерева
Статья-сплетение –
это
совокупность
групповых
отношений, в которой любая группа, ниже определяющей,
является зависимой в иерархическом отношении.
Следующим элементом структуры является файл. Он
определяется как совокупность статей и соответствует
совместимости объектов в конкретных приложениях. Объекты
108
файла могут принадлежать одному классу или различным
классам. В общем случае статьи файла могут иметь явные ссылки
друг на друга, т. е. допускаются взаимные отношения между
статьями. Устанавливаются неиерархические отношения между
группами. В различных статьях или между статьями можно
задавать общие отношения. Файл, для статей которого не
установлены отношения, называется файлом без связи; если
отношения установлены – файлом со связями (рис. 44).
Рис. 44. Схема файлов с несколькими схемами статей
Самый крупный элемент структуры – база данных, которая
представляет собой совокупность файлов, управляемых системой
с целью обеспечения пользователей соответствующими сводками
и справками. В общем случае файлы базы данных могут быть
связаны между собой некоторыми отношениями.
В настоящее время применяется три подхода к организации
баз данных: иерархический, сетевой, реляционный.
Иерархические структуры данных и связи между ними
отображаются в виде схем, называющихся деревьями. Дерево
представляет собой иерархию элементов, называемых узлами. На
самом верхнем уровне иерархии имеется только один главный
узел – корень дерева. Любой узел, кроме корня, связан с одним
узлом на более высоком уровне. Этот узел называется исходным.
Ни один узел не имеет более одного исходного. Любой
рассмотренный узел может быть связан с одним или несколькими
109
элементами на более низком уровне. Нижележащие элементы
называются порожденными. Элементы, расположенные в конце
ветви, т. е. не имеющие порожденных, называются листьями.
Ранг дерева равен числу уровней (4);
момент – числу узлов (5);
вес – числу листьев (15).
Древовидная структура имеет вид, представленный на
рис. 45.
Рис. 45. Древовидная структура
Двоичное дерево приведено на рис. 46. Схема и экземпляр
схемы двоичной структуры показаны на рис. 47, экземпляр схемы
бинарной древовидной структуры – на рис. 48.
Дерево, любой узел которого содержит одинаковое число
дуг и ветвей и где добавление узлов на последнем уровне идет
слева направо, называется сбалансированным (рис. 49).
Древовидные структуры, у которых любой узел содержит
переменное
число
дуг
и
ветвей,
называются
несбалансированными (рис. 50).
110
Пример базы данных некоторого учебного процесса показан
на рис. 51, 52.
Рис. 46. Двоичное дерево
111
Рис. 47. Схема и экземпляр схемы двоичной структуры
Рис. 48. Экземпляр схемы бинарной древовидной структуры
112
Рис. 49. Сбалансированные деревья
Рис. 50. Несбалансированные древовидные структуры
113
Рис. 51. Иерархическая логическая схема
114
Рис. 52. Экземпляр иерархической схемы
Сетевой структурой называется такая структура, в
которой любой элемент может быть связан с любым другим
элементом и порожденный элемент имеет более одного
исходного (см. рис. 53, 54, 55, 56).
Различают простые и сложные сетевые структуры (см. рис. 57,
58). Любую сетевую структуру можно представить в виде
древовидной структуры путем введения избыточности (см. рис.
59).
115
Рис. 53. Сетевая структура с указанием направления отношений
Рис. 54. Сетевая структура без указания направления отношений
116
Рис. 55. Сетевая структура с четырьмя исходными элементами
117
Рис. 56. Типичная сетевая структура
Рис. 57. Простые и сложные сетевые структуры
118
Рис. 58. Сложная сетевая структура из двух типов записей
Рис. 59. Представление сложной сетевой структуры из двух типов записей
в виде сумы древовидных структур
В общем случае все файлы базы данной производственной
структуры могут быть представлены в виде двумерных таблиц,
называемых отношениями (табл. 1). Они называются объектнохарактеристическими: столбцы – домены, строки – кортежи.
Таблица 1
Пример объектно-характеристической таблицы
Шифр
изделия
08451
10581
48391
38549
Наименование
изделия
Станок 32М
Станок 15К
Двигатель 5А
Автокран ЭМБ
Единица
измерения
шт.
шт.
шт.
шт.
Цена
изделия
3585
51320
485
12540
Наименование
поставщика
«Станколит»
«Инструмент»
«Электросила»
ЗИЛ
Величины, находящиеся на пересечении кортежей и
доменов, являются единичными и однозначно описывают
отношения
элементов.
Такое
отношение
называется
нормализованным.
119
Любое отношение имеет порядок, численно равный
количеству множеств элементов, на которых определено данное
отношение.
Порядок отношения равен длине кортежа, измеряемой
числом элементов, входящих в кортеж.
Описание реляционных структур базируется на строгом
математическом аппарате алгебры отношений и исчислении
предикатов. Пример декартова произведения показан на рис. 60.
Рис. 60. Пример декартова произведения
2. Представление знаний
Дальнейшее развитие структур данных связано с
исследованиями в области искусственного интеллекта, которые
привели к появлению специальных структур данных:
классификационных систем, фреймов, семантических сетей,
продукции, сценариев, названных знаниями. В семантическом
плане обработка информации получает новую окраску,
связанную не с процессом, а с представлением и обработкой
знаний.
Знания включают в себя информацию о системах понятий
проблемной области и формальных моделей, соответствии этих
систем понятий, текущем состоянии проблемной области и
методах решения задач.
Для представления знаний используется модельный подход.
Все разнообразие моделей представления знаний можно разбить
120
на два типа: логические и эвристические. В основу логических
моделей представления знаний положено понятие формальной
системы, в которой существующие отношения между единицами
знаний выражаются с помощью только синтаксических правил.
Эвристические модели имеют разнообразный набор средств,
передающих специфические особенности предметной области.
Классификационные системы с давних пор применяются
для структурирования и обобщения знаний. В таких системах, с
одной стороны, все сущности разбиваются по определенным
признакам на некоторое число классов, с другой – группируются
вместе. При классифицировании пользователю дается набор
объектов, которые можно описать некоторым множеством
признаков. Любой объект может принадлежать одному или
нескольким классам из фиксированного множества.
В задачах
классифицирования
наблюдатель
должен
применить установленные ранее правила принадлежности
объектов тому или иному классу. При распознавании правила
классификации вырабатываются на основе исследования
множества объектов с известной принадлежностью различным
классам. Эти объекты в совокупности называются обучающим
множеством или выборкой.
В задачах формирования образа объекты предъявляются
наблюдателю без указания их принадлежности к классам.
Наблюдатель
должен
самостоятельно
построить
соответствующее определение классов.
Задача классификации эквивалентна задаче выяснения,
является ли некоторая цепочка символов предложением в
формальном языке.
Некоторые
классификационные
системы
широко
применяются для представления знаний. Вся совокупность
употребляемых при классификации слов называется лексикой.
Для обеспечения лексической однозначности должны быть
учтены отношения синонимии, омонимии и полисемии,
свойственные словам естественного языка (см. рис. 61).
Например, синонимы – сумка и саквояж; размытые множества и
расплывчатые множества; омонимы – мосты: зубные,
электрические, телевизионные, речные; полисемия – отражение
звука, света, электромагнитных волн, нападения.
121
Рис. 61. Отношение между словами
Между словами естественного языка существует два вида
отношений:
1) парадигматические (базисные), обусловленные наличием
логических связей между предметами и явлениями, обозначаемыми
этими словами. Такие отношения носят неязыковый характер и не
зависят от ситуации, для описания которой используются слова.
Например: стол-стул (мебель) – отношение координации; столмебель – родовидовое отношение; переплет-книга – отношение
часть-целое; лампа-свет – отношение причина-следствие; лопатаэкскаватор –
отношение
функционального
сходства.
Парадигматические отношения – это отношения между предметами
реальной действительности;
2) синтагматические (синтагма – элементарная единица для
текстуальных
отношений,
ситуационных),
которые
устанавливаются непосредственно при соединении слов в
словосочетания и классы.
Классом называется совокупность множества предметов,
любому из которых присущи признаки, отражаемые в
содержании
соответствующего
понятия.
Слово
или
словосочетание, выражающее это понятие, служит именем
данного класса.
Классификация – система распределения предметов или
отношений на основании наиболее существенных признаков,
122
присущих этим предметам или отношениям и отличающих их от
других предметов или отношений. Классы могут быть простыми
и сложными.
Простым называется такой класс, члены которого
характеризуются только одним общим признаком, выраженным
или обозначенным именем этого класса. Такое имя обычно
выражается
одним
словом
или
одним
устойчивым
словосочетанием (например: самолеты, пассажиры, реактивные
двигатели). Простой класс, как правило, нельзя расчленить на
более простые без потери возможности однозначно восстановить
исходный класс путем логического умножения полученных более
узких классов.
Сложным называется такой класс, члены которого имеют не
один общий признак, а сочетание признаков. Именами сложных
классов являются различные словосочетания и целые фразы
(например: реактивный пассажирский самолет, вычислительные
машины на интегральных схемах).
Сложные классы всегда можно расчленить на простые без
потери возможности их однозначного восстановления путем
логического умножения полученных простых классов.
Иерархическая система классификации – это такая система,
в которой между классификационными группировками
установлено отношение подчинений, как правило, родовидовое
(рис. 62).
123
Рис. 62. Иерархическая классификация
Классификационное множество объектов делится по
некоторому выбранному признаку (основание деления) на
крупные группировки.
Затем любая группировка в соответствии с выбранным
основанием деления разбивается на ряд последующих
группировок, которые, в свою очередь, распадаются на более
мелкие, постепенно конкретизируя объект классификации.
По
разным
основаниям
одну
группировку
классифицировать нельзя.
При разработке иерархической системы классификации
следует соблюдать следующие наиболее важные формальнологические правила:
любая классифицируемая группировка должна делиться
только по одному основанию: получаемые в результате деления
группировки должны исключать друг друга, т. е. не повторяться;
сумма подмножеств деления должна составить делимое
множество.
Основными преимуществами иерархической системы
являются большая информационная емкость и простота поиска
группировки.
124
Недостатки заключаются в малой гибкости структуры и
невозможности агрегировать объекты по любому сочетанию
признаков.
Фасетной
системой
классификации
называется
последовательность расположения объектов, которая задается
фасетной формулой для конкретной предметной области.
Преимущество –
гибкость
системы,
возможность
классифицировать по нескольким признакам. Недостаток –
нерациональное использование емкости, сложность поиска (рис.
63).
Рис. 63. Фасетная классификация
Алфавитно-предметной
классификацией
называется
система классов, расположенных в алфавитном порядке их имен.
Тезаурус. В основе построения тезауруса лежит положение,
по которому центральная тема любого текста может быть
обозначена именами простых классов. В качестве имен
выступают слова и словосочетания естественного языка, которые
называются ключевыми. Среди ключевых слов могут быть
синонимы, омонимы, а также возможны различные написания
ключевых слов. В этих условиях обработка текста становится
затруднительной.
Для
преодоления
этого
применяют
лексикографический контроль. Он заключается в приведении
используемых ключевых слов к единой морфологической форме
и к единому написанию, в учете синонимии и многозначности
ключевых слов.
Из одинаковых или близких по смыслу ключевых слов
строится
некоторый
класс,
из
которого
наиболее
представительное стилистически нейтральное ключевое слово
назначается именем такого класса и называется дескриптором.
Нормативный словарь, в котором в едином алфавитном ряду
125
приведены все ключевые слова и дескрипторы по выделенной
предметной области, называется дескрипторным словарем.
Дополнение дескрипторного словаря сведениями о предметнотематических связях объектов и их характеристик превращает его
в тезаурус.
Таким образом, тезаурус – это нормативный словарь, в
котором приведены в алфавитном порядке все дескрипторы и
синонимичные им ключевые слова, а также отражены важнейшие
парадигматические
отношения
между
дескрипторами.
Элементарной структурной единицей тезауруса является
словарная статья дескриптора, которая строится по алфавитноструктурному принципу:
Di <Mi1, Mi2, Mi3, Mi4>,
где Di – заглавный дескриптор; Mi1 – упорядоченное по алфавиту
множество условных синонимов, образующих вместе с
заглавным дескриптором класс условной эквивалентности; Mi2 –
упорядоченное по алфавиту множество дескрипторов, любой из
которых связан с Di отношением «род – вид»; Mi3 –
упорядоченное по алфавиту множество дескрипторов, любой из
которых связан с заглавным дескриптором отношением «вид –
род»; Mi4 – упорядоченное по алфавиту множество дескрипторов,
любой из которых связан с Di одним из следующих
парадигматических отношений:
целое – часть;
часть – целое;
Ассоциативные связи
причина – следствие;
следствие – причина;
функциональное – сходство.
Пример словарной статьи, построенной по указанной схеме,
имеет вид:
Трудящиеся (Di) – заглавный дескриптор
Синонимы: народные массы
народ
126
Видовые связи: интеллигенция
рабочий класс
служащие
крестьянство
Ассоциативные связи: производительные силы
рабочее время
Любое из перечисленных множеств может быть
одноэлементным или пустым.
Информационно-поисковые тезаурусы по методам их
создания и применения делятся на синхронные и несинхронные.
Синхронные методы совмещают построение тезауруса, начиная с
пустого состояния или нуль тезауруса с процессом эксплуатации
системы.
Несинхронные
методы
предусматривают
предварительное, априорное построение тезауруса до начала
эксплуатации системы.
Но независимо от указанных методов для построения
тезауруса необходимо провести отбор ключевых слов, построить
словарь дескрипторов, построить словарные статьи.
При
синхронных
методах
указанные
процедуры
выполняются в динамическом режиме, одновременно с
формированием фонда автоматизированной системы, что ведет к
увеличению эксплуатационных расходов. Тезаурус выступает
логико-семантической моделью предметной области в нечетких
условиях.
Семантические сети предназначены для семантического
моделирования реальной действительности с возможностью
представления как экстенсиональной, так и интенсиональной
информации. Семантическую сеть можно рассмотреть как
маркированный ориентированный граф с помеченными узлами и
дугами. Узлам соответствуют некоторые объекты, а дугам –
семантические отношения между этими объектами. Например:
127
фермеры собрали урожай в хранилище
А
фермеры
В
собрали
урожай
С
хранилище
Собрали – предикативный узел. Буквами А, В и С условно
помечены семантические отношения между объектом в
предикатном узле и объектами в концептуальных узлах.
Метки, приписываемые узлам, выделяют множество
рассматриваемых объектов и выступают в качестве их имен, в
роли которых могут быть слова естественного языка. Метки,
приписываемые к дугам, соответствуют элементам множества
отношений, заданных на графе.
Базовым понятием в семантических сетях является понятие
сущность, под которой понимаются объекты, отношения,
множества, ситуации, события, моменты времени и т. п. Не
существует ничего, что не являлось бы сущностью. При
определении функций и отношений, необходимых для
представления естественно-языковой информации, все сущности
рассматриваются
в
качестве
элементов
некоторого
универсального множества, которое может быть разбито на
несколько типов (рис. 64).
128
Рис. 64. Типы некоторого универсального множества сущностей
Все
многообразие
этих
сущностей
связывается
семантическими отношениями, которые условно могут делиться
на четыре класса:
1) лингвистический;
2) логический;
3) теоретико-множественный;
4) квантификационный.
Лингвистические отношения включают глубиннопадежные
отношения и выступают в виде падежей Ч. Филлмора:
А – агент совершаемого события;
Т – предмет, над которым совершается событие;
S – начальное состояние объекта до совершения события;
129
G – конечное состояние объекта после совершения события;
I – инструмент, с помощью которого субъект совершает
событие;
W – путь или способ, которым совершается событие.
Эти
глубинно-падежные
отношения
указывают
характеристики и действующих лиц.
К логическим отношениям относятся операции исчисления
высказываний.
Теоретико-множественные
отношения
включают
отношения
подмножества,
супер-множества,
отношения части и целого, элемент множества. Эти отношения
служат
для
построения
иерархии
подчинения.
Квантификационные
отношения
содержат
логические,
нелогические кванторы (много, несколько) и числовые
характеристики объекта.
В зависимости от конкретного характера задания к знаниям,
представляемым в форме семантической сети, приходится
обращаться для извлечения или ввода информации. Для этого
необходимо уметь сравнивать графы. Существует несколько
методов сравнения структур:
«узел за узлом»;
«часть за частью»;
топологические.
При сравнении «узел за узлом» узлы двух рассмотренных
структур сравниваются по одному до тех пор, пока не будет
установлено полное совпадение или несовпадение. В последнем
случае возвращаемся к тому месту, где было совпадение, и
повторяем сравнение с другими элементами (режим возврата).
При сравнении «часть за частью» общую структуру разбивают на
части, применяя эталоны основных подструктур. Сравнение
структур осуществляется по частям (поиск по образцу).
Топологический
метод
предполагает
параллельное
сравнение полных структур путем установления определенных
простых свойств узлов.
Недостатком семантических сетей является слабое
отражение динамики. Этот недостаток устраняют фреймы.
Фрейм
является
системно-структурным
описанием
проблемной среды (события, явления), содержащее на основании
ее семантических признаков пустые ролевые позиции (слоты),
130
которые после заполнения конкретными данными превращают
фрейм в носитель конкретного знания о действительности.
Фрейм можно представить в виде сети, состоящей из
вершин и узлов. Верхние уровни фрейма четко определены и
представляют собой сущности, всегда истинные по отношению к
предполагаемой ситуации. Нижние уровни заканчиваются
терминалами (слотами), которые заполняются конкретными
знаниями.
С любым слотом связываются описание условий, которые
должны быть соблюдены для означивания слота. В простых
случаях эти условия сводятся к семантическим категориям,
удовлетворяющим значению слота. В сложных случаях они
могут отражать отношения между значениями, выбираемые для
нескольких слотов.
Семантически близкие друг другу фреймы связываются в
систему, содержащую описание зависимостей от некоторых
общих множеств слотов.
Одни и те же терминалы могут входить в состав фреймов
системы. При переходе из одного состояния в другое
перевычисляются только изменившиеся или появившиеся
параметры.
Сильной
стороной
фрейм-представления
является
включение в него ожиданий и других видов предположений.
Слотам заранее приписываются некоторые стандартные
значения – «задания отсутствия». Это позволяет анализировать
ситуации, в которых отсутствуют сведения о конкретных
деталях. «Задание отсутствия» служит средством для
аргументации любой ситуации без использования кванторов.
Системы фреймов в свою очередь организуются в
информационно-поисковую сеть, позволяющую выбрать для
данной ситуации более подходящий фрейм.
В качестве примера рассмотрим систему фреймов для
представления куба. Структура фрейма куба имеет вид,
показанный на рис. 65.
131
Рис. 65. Структуры фрейма
Фреймы удачно решают проблему представления знаний
при известной позиции наблюдателя (известной цели). Но сам
фрейм мало помогает, чтобы независимо от позиции наблюдателя
определить, что именно данный фрейм необходимо вызвать.
Фрейм-представление отличается эффективным способом
упаковки информации в крупные иерархически упорядоченные
структуры и позволяют вести поиск в интерактивном режиме.
Продукция. Реляционные системы, семантические сети и
фреймы эквивалентны по своим выразительным возможностям и
являются универсальными средствами описания моделей мира.
Но их практическое применение связано со значительными
132
сложностями разработки и ведения соответствующих систем
представления знаний.
Теоретически любое знание может быть представлено в
виде таблиц, семантической сети или сети фреймов. Практически
с увеличением сложности предметной области трудности
реализации возрастают. Этим объясняются непрекращающиеся
поиски более удобных в реализации методов представления
знаний.
В
последние
годы
приобретают
популярность
продукционные системы представления знаний, основанные на
математическом аппарате канонических систем. Канонические
системы были предложены Э.Л. Постом.
Каноническая система определяется следующим образом.
Предположим, что задан алфавит символов и список переменных.
Конечная цепочка символов и переменных называется термом.
Примеры термов:
1 ЦИФРА
термы
Х ЦИФРА
Из
термов
строятся
продукции,
являющейся
математическим аналогом понятий, правил, концепций.
Продукция – это выражение вида.
t 1, t 2 ,..., tn
t
- (термы) посылки
- (термы) заключение
Продукция без посылок называется аксиомой.
Каноническая система определяется конечным набором
продукции. Применение продукции получается подстановкой
слов в заданном алфавте вместо ее переменных. Вместо
одинаковых переменных подставляются одинаковые слова.
х цифра
1 цифра
при х  1
х целое
1 целое
Если доказуема посылка, то доказуемо и заключение.
Каноническую
систему,
определяющую
понятие
рационального числа, можно представить следующим образом:
алфавит – прописные русские буквы и знак «/»;
133
переменные – x, y.
Продукция
0 цифра
1)
1 цифра аксиомы
x цифра
x целое
…
2)
9 цифра
x целое y цифра
xy целое
3)
x целое y целое
x/y рационально
при х = 2, у = 15
1) 2 цифра
2 целое
2)
при x= 1
y=5
1 целое 5 цифра
15 целое
3) 2 целое 15 целое
2/15 рационально
1. В канонических системах продукции допускают обобщения.
Пусть продукция P =
x буква
x буква ? DA
.
Можно сделать обобщение: если х имеет наименование у, то
справедлива запись:
xy
q=
xy ?  DA
Пусть имеется
.
p  x1, x2, …
q  s1, s2, ...
Если вместо переменных х продукции q можно подставить
терм S так, что p=q/x1=s1, x2=s2, то продукция p называется
частным случаем продукции q, а q– обобщением P.
В предыдущем примере p=q/y=БУКВА.
134
2. Способность продукционных систем описывать действия
по правилам и исключениям.
Напиши
х  печать х
№ 1.
Напиши запятую  печать ,
№ 2.
Поступает запрос: напиши запятую. Из аксиомы № 1
получаем:
Напиши запятую печать ЗАПЯТАЯ.
Из аксиомы № 2 имеем:
Напиши запятую  печать ,
Введем дополнительную продукцию
х ≠ запятая
напиши х  печать х
Некоторая продукция
x1, x 2,..., xn
sr
x1, x 2,..., xn
Ps 
.
s
P
Ps– область определения Р. При этих условиях:
Напиши АВС  печать АВС
Напиши запятую  печать ,
Эти возможности моделируют процессы мышления и
действий человека. Таким образом, возможность действия по
правилам и исключениям – это проблема преодоления коллизии.
Если уместно исключение, то система всегда будет действовать
по исключению (рис. 66).
135
Рис. 66. Схема действий по правилу и исключению
Такие системы называются концептуальными и разработаны
В.Е. Кузнецовым.
Возможность
обобщения
значительно
упрощает отображение сложной предметной области и дает
возможность пользователю самому модифицировать систему,
настраивая ее на свои текущие информационные потребности без
помощи профессиональных разработчиков1.
По своей выразительной силе продукционные системы
равнозначны системам, использующим языки исчисления
предикатов, но в отличие от них могут однообразно представлять
все знания.
Структурные единицы типа «если» (условие), «то»
(действие)
обеспечивают
как
представление,
так
и
манипулирование знаниями. К таковым относятся языки: ЛИСТ,
Рефал, Пролог, ПСИ. Эти языки обработки символьной
информации составляют основу ЭВМ пятого поколения.
Расширенные
семантические
сети
обеспечивают
представление сложных выводов знаний, когда объекты,
связанные отношениями, образуют совокупности; когда имеются
кванторы; когда отношения, в свою очередь, связываются
отношениями. Такие сети являются развитием, направленным на
повышение изобразительных возможностей при сохранении
свойства однородности представления различных видов знаний,
представленных в формах естественного языка, в том числе типа
См.: Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. М.,
1989.
1
136
логических конструкций со словами-кванторами, с нечеткими
категориями, различного рода неопределенностями.
Для представления продукционных правил используются
расширенные семантические сети специального вида, в которых
учитывается зависимость ПРИЧИНА – СЛЕДСТВИЕ и задается
отношение ЧАСТЬ – ЦЕЛОЕ.
Расширенная семантическая сеть определяется как
множество элементарных фрагментов вида1 D0(D1, D2, …,
Dk/Dk+1), где D0, D1, D2, …, Dk/Dk+1 ∈ Dk > 0, составленных из
вершин D. Такой фрагмент представляет k-местное отношение.
Вершина D0 ставится в соответствие имени отношения,
вершины D1, D2, …, Dk – объектам, участвующим в отношении, а
вершина Dk+1 – всей совокупности упомянутых объектов с учетом
их отношений.
Анализ развития моделей представления знаний показывает,
что существует тенденция к однообразному представлению в их
структурах разнородных данных. Очень вероятно, что
комплексное представление знаний в компьютере будет
развиваться в направлении, близком к аппарату расширенных
семантических сетей.
1
См.: Шемакин Ю.И., Романов А.А. Компьютерная семантика. М., 1995.
137
Глава IX
ХРАНЕНИЕ ЗНАНИЙ И ПОИСК ИНФОРМАЦИИ
1. Организация «памяти»
Центральной
частью
любой
реальной
системы,
предназначенной для хранения знаний, является поисковый
массив. Знания фиксируются в запоминающих устройствах в
виде фактов, документов или их копий (объектов) с их
поисковыми характеристиками. Поисковый массив – это
организованное
соответствующим
образом
множество
документов, копий или фактов, снабженное поисковыми
характеристиками, среди которых отыскиваются объекты,
удовлетворяющие поисковым требованиям.
Поисковый массив разделяется на активный и пассивный.
Активный массив содержит поисковые характеристики с
адресами хранения объектов в пассивном массиве. Пассивный
массив образуют документы или их копии, если поиск в нем
производится только по адресным шифрам предположительно
релевантных документов.
Наибольшее распространение получили две формы
организации массива – прямая и инверсная (рис. 67).
138
Рис. 67. Схема организации поискового массива
При прямой организации поискового массива отыскание
релевантных документов производится путем поочередного
сравнения поискового образа каждого документа массива с
поисковым предписанием и выдачи таких документов, в
отношении которых выполняется заданный критерий выдачи.
Основными достоинствами прямой организации поискового
массива являются простота, экономное использование памяти и
возможность легко вносить изменения. Недостатком является
необходимость просмотра всего массива при каждом запросе, что
ухудшает временные характеристики поиска.
При инверсной организации поискового массива процедура
поиска складывается из двух этапов. Сначала выбираются все
документы по каждому отдельному дескриптору, входящему в
поисковое предписание. Затем в отобранном массиве документов
находят те, в отношении которых выполняются все логические
условия, заданные в поисковом предписании.
Основным достоинством инверсной схемы являются
лучшие временные характеристики поиска. Недостатком является
трудность внесения изменений.
Прямая и инверсная схемы организации поисковых
массивов взаимно дополняют друг друга. При такой «дуальной»
организации поискового массива инверсная схема служит для
сокращения пространства поиска, а сам информационный поиск
производится в массиве, организованном по прямой схеме.
Недостатки «дуальной» организации поискового массива состоят
в увеличении объема памяти для хранения избыточной
информации, появляющейся за счет дублирования данных в
указанных двух массивах, а также в увеличивающейся трудности
внесения изменений.
Указанные недостатки «дуальной» организации поисковых
массивов можно устранить введением списковой структуры.
Списковый способ заключается в том, что в поисковом
массиве под каждым дескриптором сначала дается полный
поисковый образ самого последнего документа, введенного в
систему, а также адрес предшествовавшего ему документа, в
конечный образ которого входит этот дескриптор. Таким
образом, создается цепочка, следуя которой можно выявить все
139
документы, содержащие в поисковых образах данный
дескриптор.
Поиск информации при компьютерной обработке является
массовой процедурой. В зависимости от объекта выделяются
несколько видов поиска: поиск решения, информационный
поиск, а также технологический поиск, включающий методы
доступа к данным. Все указанные виды поиска базируются на
стратегиях поиска, уменьшающих пространство поиска и
распараллеливающих процесс поиска.
2. Информационный поиск
Информационный поиск – это процесс отыскания в
некотором массиве нужных знаний или данных. Процедуры
информационного поиска являются массовыми в любых системах
автоматической
обработки
информации.
Процесс
информационного
поиска
обусловлен
необходимостью
удовлетворения информационной потребности пользователя или
условием решения задач.
Информационная потребность отражает намеченные цели и
однозначно определяется решаемыми задачами.
Устанавливаемое при информационном поиске соответствие
найденных знаний или данных информационным потребностям
называется пертинентностью (рис. 68).
140
Рис. 68. Соотношение между пертинентностью, смысловой и формальной
релевантностью
Смысловое
соответствие
текста
(документа,
фактографической записи) информационному запросу называется
смысловой релевантностью, соответствие поискового образа
документа
поисковому
предписанию –
формальной
релевантностью. Существуют критерии формального и
смыслового соответствия.
Критерий смыслового соответствия формируется человеком
и устанавливает соответствие между выдачей и смыслом запроса.
Под критерием формального соответствия понимается
совокупность признаков, согласно которым осуществляются
формальный отбор и выдача адресов. По этим адресам хранятся
необходимые знания и данные. Существует несколько типов
критериев формального соответствия.
Рассмотрим это на примере поиска документов:
Документ
Д1
Д2
…
Дв
Операторы
x1
0
1
…
1
x2
1
0
…
1
…
…
…
…
…
xn
1
1
…
0
141
Критерии формального соответствия выражаются через
булевы функции:
В[x1, x2, ... xn]
Di(i=1 ... n)
Условие выдачи В[x1 (Di), ... xn (Di)] = 1.
Могут быть функции другого вида:
F(x1, x2, ... xn), и величины Yo – пороговая величина;
F[x1 (Di), ... xn (Di)] > Y0;
F = y1x1 + y2x2 + ... + ynxn;
Vi = 1,1,1,0,1,1 – запросы;
Wi = 1,1,1,1,0,1 – документы.
1 тип критерия соответствия:
Ri 1  V  W 
1,1,1,0,1,1
 0,1,1,0,0,1.
0,1,1,10,1
2 тип критерия соответствия:
t
R
t
VW
i
i 1
t
t
i
t
V W  VW
i 1
i
i 1
i
i 1
i
VW
;R 
i
i 1
i
t
t
i 1
i 1
.
 (Vi )2   (Wi )2
i
3 тип критерия соответствия:
R
t
t
t
t
i 1
t
i 1
t
i 1
t
i 1
t
i 1
i 1
i 1
i 1
( VW
i i )( V i W i )  ( VW
i i )( Vi W i )
( VW
i i )( V i W i )  ( VW
i i )( Vi W i )
.
Машины оперируют адресами. Для того чтобы выйти на
адреса, существуют схемы поиска в глубину и ширину (рис. 69) и
механизм индексов (рис. 70).
142
Рис. 69. Схемы поиска
Автоматизированные информационные системы (АИС)
предназначены для накопления, поиска и обработки информации
различного рода. В зависимости от целевого назначения АИС
подразделяются
на
информационно-справочные
и
информационно-советующие. Первые обеспечивают сбор и
частичную подготовку информации для ее использования
человеком, вторые подготавливают определенные советы и
рекомендации по управлению каким-либо процессом.
143
Рис. 70. Методы поиска
Задачи, решаемые АИС, делятся на два класса:
информационные
и
технологические.
Информационные
обеспечивают ввод и модификацию информации, формирование
и
вывод
информации,
технологические –
процесс
функционирования АИС.
1. К информационным задачам относятся:
а) задачи ввода информации обеспечивают ввод
форматированной
и
неформатированной
(текстовой)
информации. Может осуществляться оперативно и по
регламенту;
144
б) задачи корректировки информации дают возможность
вносить изменения в ранее введенную информацию (включать,
исключать, заменять);
в) учетно-статистические задачи выдают информацию по
запросам. Запросы могут быть стандартные и нестандартные.
Стандартные организованы в библиотеку запросов и имеют свои
идентификаторы. Обслуживание по стандартным запросам
сокращает время решения задач. Информационные задачи
решаются, как правило, в диалоговом режиме (возможен
регламентный режим). Выдаваемая пользователю информация не
обрабатывается;
г) информационно-расчетные задачи предназначены для
формирования качественно новой информации на текущий
момент или за определенный период;
д) информационно-статистические задачи предназначены
для автоматизации расчетов и моделирования процессов.
2. К технологическим задачиам относятся:
а) задачи, которые обеспечивают настройку всех компонент
АИС на конкретное применение, контроль правильности, а также
сопровождение системы;
б) задачи развития АИС, которые предназначены для
адаптации системы;
в) задачи обучения, которые содержат обучающие курсы;
г) задачи документирования, которые применяются для
автоматического оформления технической документации.
Центральный элемент любой АИС – информационнопоисковая система (рис. 71, 72).
145
Рис. 71. Схема взаимодействия создателей и потребителей информации
с информационно-поисковой системой
Рис. 72. Блок-схема информационно-поисковой системы
146
Информационно-поисковые системы делятся по роду
выполняемых функций на:
документальные (в ответ на запрос выдают адреса хранения
документов);
фактографические (выдают в ответ на запрос фактические
сведения);
логические (содержат элементы всех трех систем);
комплексные (выдают содержащуюся информацию в
преобразованном виде).
По режиму поиска системы могут быть ретроспективные;
избирательного распределения.
Ретроспективный поиск осуществляется по всему
информационному фонду, а избирательное распределение – по
вновь вводимым документам.
По типу языка системы бывают с естественным языком; с
информационно-поисковым языком.
В системах с естественным языком сравнение смысла
запроса и смысла документа происходит на естественном языке
по законам анализа и синтеза текста.
В системах с информационно-поисковым языком
сравнивается основное содержание запроса и документа (ключи).
Сравнение осуществляется по формальному критерию
соответствия.
По типу критерия соответствия системы делятся на
основаные на логических функциях (и, или, не) и основанные на
числовых коэффициентах.
По степени совпадения системы делятся на системы
полного включения; полного вхождения; частичного совпадения.
По степени автоматизации в системах могут быть
автоматические: поиск; выдача ответа; индексирование;
управление.
Параллельный информационный поиск на примере
квадратного уравнения
ax 2  2bx  c  0; x1,2 
b
 b 2  4ac
2a
Последовательную реализацию алгоритма решения можно
представить в виде:
a
b
c
(2) (1)X(3)
(4)-(5)
6
-(2)+(7)
-(2)-(7)
(8)/(1) (9)/(1)
147
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Параллельную реализацию можно представить в виде,
показанном на рис. 73.
Рис. 73. Параллельная реализация алгоритма решения
3. Алгоритмы поиска
Всякий алгоритм можно записать в машинно-независимой
форме в виде графа зависимости вычисляемых величин друг от
друга. Последовательность выполнения отдельных операций в
соответствии с этим графом создает поток данных. Машины,
реализующие архитектуру их потока, называют машинами
потока данных, которые представляют основные направления
развития мультипроцессорных систем. Граф потока данных для
вычисления корней квадратного уравнения показан на рис. 73, 74.
148
Рис. 74. Схема элементарного действия
На этом графе показан переход от исходных коэффициентов
уравнения (а, с) к результатам счета (х1, х2). В узлах обозначены
акторы, т. е. вершины, в которых включаются различные
действия. Движущиеся числа обозначают фишками. Актор
взводится, когда на всех входах присутствуют фишки (входные
величины), и выстреливает, удаляя фишки с входных ребер и
помещая их на выходные (рис. 74).
Функционирование таких сетей описывается сетями Петри.
Представим себе, что в каждом узле графа помещено по
компьютеру и каждый процессор выполняет действие тогда и
только тогда, когда на его вход поступают все нужные операнды.
При этом каждый процессор выполняет специальную работу.
Такой принцип построения вычислительной сети называется
конвейерным.
При конвейерной обработке нет необходимости ждать
выполнения всего процесса предыдущих операций. Достаточно,
чтобы у предыдущей операции был выполнен хотя бы один
первый этап (рис. 75, 76, 77).
149
Рис. 75. Схема конвейерной обработки
Рис. 76. Архитектура средств конвейерной обработки
150
Рис. 77. Принципиальная схема машины потоков данных
– процессор;
УУ – устройство управления;
СП – структурированная память
*
Процедурные знания можно представить как механизмы,
выполняющие определенные действия. Существует набор
элементарных операций, позволяющий путем их комбинации
создать сколь угодно сложные механизмы. Набор элементарных
операций, определяется составом машинных команд конкретных
электронно-вычислительных машин.
151
Становится необходимым создать аппарат для полного,
ясного и однозначного описания вычислительных процессов,
реализующих процедурные знания, получивший название
алгоритм.
Понятие алгоритма уже давно возникло в математике.
Однако оно стало развиваться особенно быстро и получило
практическое применение с появлением ЭВМ.
152
Глава X
ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД И ЭВРИСТИЧЕСКИЙ ПОИСК
1. Редукционная модель
Логика – это наука о способах доказательств и
опровержений. Особую роль играют ее приложения в обработке
текстовой информации. Различают логику индуктивную и
дедуктивную. Обе эти логики определяют способы рассуждений,
которые от истинных суждений (посылок) приводят к истинности
суждений (следствий).
Индуктивная логика – это способ рассуждения от частного
к общему, от фактов к обобщению. Индуктивная логика
позволяет отделить форму от содержания в процессе познания
исследуемой предметной области.
Дедуктивная логика определяет логический вывод от
общего к частному. При этом новое положение выводится чисто
логическим путем, т. е. по законам формальной логики, из
предшествующих положений – посылок.
Любой компонент логического вывода является либо ранее
доказанным положением, либо аксиомой, либо гипотезой.
Результат логического вывода называется заключением.
При дедуктивном доказательстве тезис, являющийся
частным случаем суждения, подводится под общее правило.
Суть доказательства состоит в том, чтобы общие правила,
под которые подводится данный факт, были истинными. После
чего правило распространяется на доказываемый тезис.
Тезис: Земля имеет форму шара. Общее правило: все
планеты имеют форму шара. Рассуждение: если все планеты –
шары, а Земля – планета, то Земля – шар.
В формальной логике различают три вида дедуктивных
умозаключений, обеспечивающих при истинности посылок и
соблюдении правил логики истинность заключения.
1. От общего к единичному или менее общему.
2. От одной общности к другой. Все нефтепродукты –
органические вещества. Ни один из минералов не является
органическим веществом. Ни один нефтепродукт не является
неорганическим веществом.
153
3. От единичного к частному. Литий легче воды. Литий –
металл. Следовательно, некоторые металлы легче воды.
Диалектика считает индукцию и дедукцию лишь особыми,
но не самостоятельными видами познания, не изолированными
друг от друга. Одно невозможно без другого.
Всякая
научная
дедукция
является
результатом
предварительного
индуктивного
изучения
предмета
и
основывается на этом изучении.
В свою очередь, индукция является подлинно научной
только тогда, когда изучение отдельных частных явлений
основывается на знании общих законов.
В отличие от методов формальной логики эвристика изучает
закономерности и методику процессов поиска решения той или
иной задачи на содержательном уровне, сводя к минимуму или
ограничивая перебор возможного множества решений этой
задачи, сокращает время по сравнению с формальными методами
решения.
Главной темой начальной стадии работ по искусственному
интеллекту, начавшихся в 50-х гг. прошлого века, явилась
разработка теории эвристического поиска. Общая постановка его
задачи в неформальном виде выглядит следующим образом:
задана начальная и целевая ситуация, имеется набор операторов,
изменяющих ситуации. Нужно найти последовательность
преобразований
или
последовательность
операторов,
приводящих от начальной ситуации к целевой.
В случае игры в шахматы начальное положение на доске и
множество позиций, в которых одна из сторон выигрывает,
требуется найти последовательность ходов, преобразующих
начальную ситуацию в целевую.
Исследовательским полигоном для различных методов
эвристического поиска являлись всевозможные игры и
головоломки. Некоторые из них стали классическими в
литературе. Игры и задачи брались потому, что при относительно
простых мирах, в них содержатся сложные ситуации.
В 60-х гг. ХХ в. появилась потребность проверить
результаты на реальных мирах.
Стратегия поиска решений предусматривает разбиение
исходной задачи на более простые до тех пор, пока решение не
154
будет представлено в виде элементарных действий, выполняемых
в определенном порядке. Задачу можно записать в виде:
Задача: = <So, Sn, {Fj}, {SFj}>,
где фигурные скобки обозначают множества. Эта модель
называется редукционной (рис. 78).
Рис. 78. Блок-схема редукционной модели
Процедура П1 осуществляет проверку на совпадение
текущего состояния с целевым и вырабатывается список
различий. Процедура П2 находит оператор, уменьшающий
различие. Процедура П3 применяет оператор к начальному
состоянию.
Рассмотрим в упрощенном варианте модель перестановки
предметов (см. рис. 79).
Пусть имеется оператор Fр, с помощью которого мы
переходим из S0 в SFp.
1) Fp; (S0) → SFp
2) Sk = Fp(SFp) – некоторое состояние.
3) Sk → Sn
K1 не находится на платформе 2. К4 не на К1.
Рассмотрим некоторые операторы:
F1: К1 → Р2
F2: К4 → К1
К2 на К1
F3: снять К2 с К1
К3 на К2
155
F4: снять К3 с К2
Рис. 79. Начальное, текущее и конечное состояние задачи
Таким
образом,
будет
найдена
следующая
последовательность операций:
F4: снять К3 с К2;
F3: снять К2 с К1;
F2: перенести К1 на Р2;
F1: поставить К4 на К1.
Логический вывод включает не только объективное знание,
отражающее достоверность результатов, но и субъективное,
несущее возможность правдоподобных рассуждений.
156
Редукционная модель представляет процедурные знания в
интеллектных системах. Она находит широкое применение при
синтезе планов решения задач и принятия решений.
Принятие решения – сложный технологический процесс,
который можно определить как выбор направления действия для
достижения цели. Описания этого процесса используют
классические, поведенческие и нечеткие модели принятия
решений.
Согласно каждой из этих моделей, принимающий решение
субъект не сравнивает непосредственно альтернативы. Он
выбирает их либо с помощью таких учитываемых в
поведенческой модели факторов, как конечный эффект или
желаемый уровень поведения, либо на основе функций
выигрыша, как в классическом случае. Исход, соответствующий
каждой альтернативе, – это результат сложного сплетения всех
переменных, описывающих внешние условия, со всеми
переменными, характеризующими альтернативу.
Однако чем более аморфна проблема, тем труднее
становится правильное предсказание этих переменных и, в
конечном итоге, исхода.
В этих условия субъект обычно абстрагирует проблему и
строит простую модель, а затем полученным из анализа модели
исходом подменяет непредсказуемый исход первичной
проблемы.
Для этой цели с семантических позиций осуществляется
«размывание» вычисленного исхода. Нечеткое утверждение
более пригодно для решения сложных проблем и более адекватно
отражает семантическую сущность анализируемых человеком и
компьютером понятий и утверждений.
Выигрыш – это выраженный в количественной форме
исход, оцененный с учетом цели или системы предпочтений.
Поэтому выигрыш должен быть нечетким и не только
потому, что зависит, по существу, от нечеткого исхода, но также
и потому, что его значение получается в результате
неоднозначной процедуры оценивания.
Желаемый уровень поведения также можно рассматривать
как нечеткий, поскольку он опирается на неуловимые стремления
субъекта достигнуть определенную цель. Желаемый уровень
157
поведения сортирует альтернативы, сравнивая их с исходом.
Поэтому нет необходимости быть абсолютно точным, поскольку
рассматриваемая цель и исход сами по себе нечеткие.
Нечеткость дает ключ к углубленному исследованию
семантической сущности принятия решений, начало которому
положено А.А. Романовым1. При принятии решения нельзя
игнорировать проблему различения. Степень различения
информационных объектов можно определить как степень
разделения множеств, характеризующих семантику каждого
объекта. Семантически более определенная информация
положительно релевантна по отношению к семантически менее
определенной. Семантическая составляющая информации
предполагает наличие некоторой семантической метрики для ее
интерпретации.
В качестве
показателя
семантической
определенности информации можно использовать показатель
размытости (меру энтропии) нечетких множеств.
Показатель семантической определенности информации по
аналогии с показателем размытости нечеткого множества
определяется
как
мера
внутренней
неопределенности,
двусмысленности объектов семантической шкалы по отношению
к некоторому свойству, характеризующему эти объекты и
формально определяющему нечеткое множество объектов.
В настоящее время известен ряд показателей размытости
нечеткого множества. Использование конкретного показателя
зависит от вида решаемой задачи. В практике принятия решений
часто бывает необходимо отнести объект к одному из двух
классов, характеризующихся противоположными свойствами
типа: «горячий – холодный», «хороший – плохой». Объекты
могут обладать обоими противоположными свойствами в разной
мере. Мера может включать вычисляемые пороговые значения.
Реализация действий заключается в превращении
информационных сигналов о принятом решении в материальноэнергетическое воздействие на объект.
Развитие моторного аппарата систем шло наряду с
развитием
рецепторно-сенсорного.
Их
взаимная
связь
См.: Романов А.А., Шемакин Ю.И. Интегральная модель нечеткой
системы // Кибернетика и системный анализ. 1991. № 4.
1
158
обеспечивает
материально-энергетическое
взаимодействие
моторного аппарата системы с внешним миром на основе
информационного рецепторно-сенсорного взаимодействия.
В модели знаний интеллектной системы должны
присутствовать модели обоих упомянутых систем.
В ходе эволюции выработались две схемы управления
моторным аппаратом: рефлекторные и сознательные.
Рефлекторные движения возникают в ответ на пусковые
сигналы от внешнего мира. Осознанные движения могут
запускаться изнутри по памяти за счет собственной активности.
2. Энтропия и ценность информации
В древнегреческом языке слово entropia возникло в
результате слияния грамматических элементов: en (в, внутрь) и
trope (поворот, превращение).
Энтропия в термодинамике характеризует неопределенность
теплового состояние системы, являясь мерой ее внутренней
неупорядоченности. В такой трактовке это понятие было введено
в науку Р. Клаузиусом в 1865 г. В информатике энтропия как
мера неопределенности системной ситуации была введена К.
Шенноном в 1949 г. В классической теории информации
установилась
традиция
связывать
информацию
с
термодинамической величиной – энтропией. Начало этой
традиции было положено Н. Винером, увидевшим сходство
формул К. Шеннона для количества информации и Л. Больцмана
для физической энтропии. Это привело к ошибочному
пониманию негэнтропии как отрицательной энтропии (т.е.
энтропии со знаком минус). В большинстве источников
негэнтропией системы называют энтропию или ее изменение,
взятое со знаком минус (Э. Шредингер, 1943 г. и Л. Бриллюэн,
1960 г.)1.
В настоящее время энтропия понимается как одно из
фундаментальных свойств любых систем с вероятностным
поведением. При этом в качестве универсального параметра,
См.: Прангишвили И.В. Энтропийные и другие системные
закономерности: Вопросы управления сложными системами. М., 2003.
1
159
объединяющего наиболее общие свойства действительности, такие
как неопределенность и определенность, хаос и порядок, выступает
понятие обобщенной энтропии. Свойство обобщенности
обозначает, что его можно определять для всех моделей, как
материальных, так и идеальных, с оптимизацией по цели и
действующим на систему факторам. Не вдаваясь в формальные
подробности с системных семантических позиций, с учетом
сопряженности понятий «информация» и «знания» энтропию
можно представить как меру неопределенности сообщения
источника, а негэнтропию как изменение знаний (тезауруса)
получателя в результате принятого сообщения. В сложных
системах следует различать обобщенное негэнтропийное поле
информации и обобщенное негэнтропийное поле знаний
соответственно.
Численно количество информации равно той энтропии,
которая имела место до получения информации. Количественное
равенство информации и энтропии не означает тождественности
этих понятий. Наоборот, они противоположны друг другу, так
как информация равна не просто энтропии, а устраненной
энтропии.
С семантических позиций при подходе к оценке
информации требуется учет смыслового содержания сообщения.
С этой точки зрения представляет интерес трактовка,
предложенная в работе М.Н. Вахтомина1, согласно которой в
сообщении содержится тем больше семантической информации,
чем большие изменения претерпевает тезаурус приемника в
результате
воздействия
этого
сообщения.
Количество
семантической информации, извлекаемой получателем из
сообщения, зависит не только от самого сообщения, но и от
знаний получателя, степени подготовленности его тезауруса для
восприятия такой информации.
Когда человек получает какое-либо сообщение, он, прежде
всего, сравнивает содержащуюся в этом сообщении информацию
со своими знаниями, со своим тезаурусом. При этом возможны
три ситуации:
1
См.: Вахтомин М.Н. Генезис научного знания. М., 1973.
160
1) тезаурус имеет те сведения, которые содержатся в
сообщении;
2) в тезаурусе нет таких сведений, но они сопоставимы с
тезаурусом;
3) в тезаурусе нет таких сведений и они несопоставимы с
тезаурусом.
Содержательная ценность поступившей информации и
негэнтропия тем выше, чем большие изменения новые сведения
вызвали в знаниях человека и в его тезаурусе. Ценность имеет
относительный характер. Одни и те же сведения могут оказаться
банальными для большого тезауруса, очень ценными для
среднего и недоступными для малого тезауруса.
Здесь тезаурус выступает как модель системного знания,
позволяющая производить количественное измерение энтропии
на формальном уровне в нечетких условиях возможных
множеств ситуаций.
161
Глава XI
СЦЕНАРИЙ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ОБЩЕНИЯ
1. Анализ и синтез текста
Человек познает окружающий мир посредством своих пяти
чувств: зрения, слуха, осязания, обоняния, вкуса. Модели всех
этих чувств используются при создании человеко-машинных
систем. Наиболее важными из них являются зрение и слух. Они
применяются при диалоге человека с ЭВМ на естественном языке
в форме текста, речи и изображения.
Естественно-языковые системы общения предназначены
для человеко-машинного общения в диалоговом режиме.
Естественный язык как средство общения занимает центральное
место. Естественно-языковое общение с ЭВМ до последнего
времени оставалось недостаточно эффективным. Это связано с
влиянием ряда факторов. Процесс общения всегда носит
итеративный характер, его нельзя ограничить изолированными
сообщениями типа «запрос – ответ», так как в большинстве
случаев реальные информационные потребности пользователей
не могут быть выражены в виде одного запроса (предложения).
Необходимы
анализ
информационных
потребностей
пользователей, выраженный связным текстом, определение
ситуации
возникновения
информационных
потребностей
пользователей и контекста, в рамках которого следует
интерпретировать текстовое представление информационных
потребностей пользователей. Должен быть предусмотрен анализ
содержания всех предшествующих фаз диалога и его структуры в
целом. Анализ базируется на идеях искусственного интеллекта и
включает модели познавательного процесса.
С точки зрения общения человека с ЭВМ на естественном
языке необходимо решить две взаимно сопряженные задачи:
машинного восприятия и машинного понимания.
Задача восприятия решается на основе анализа текста как
некоторой знаковой системы, связанной с распознаванием
отдельных лексических единиц и синтаксических структур в
рамках предложения или связного текста.
162
Задача понимания решается на основе отображения
информации, содержащейся во входном тексте, на модель
предметной области.
Под теоретической моделью понимания известны модели
двух типов:
1) кибернетическая:
(текст ↔ смысл) ↔ (действительность ↔ цель);
2) лингвистическая:
(текст ↔ смысл).
С лигвистической моделью возможности понимания
ограничиваются
взаимной
интерпретацией
переводных
соответствий на паре языков.
Возможность построения первой модели (кибернетической)
связана с представлением семантического уровня знаний
системы, с помощью которого удается зафиксировать способ
отображения текста естественного языка и модели предметной
области (см. рис. 80).
С формальной точки зрения семантический уровень и
модель предметной области рассматриваются с единых
реляционных (описательных) позиций как совокупность
алгебраических систем с общей сигнатурой, включающих
парадигматические и синтагматические отношения.
Фонемы – это некоторый звуковой сигнал, которому можно
поставить в соответствие некоторый символ.
Морфемы – это часть слова (корень, основание, приставки,
суффиксы и т. п.). Для устной речи первым выполняется
фонетический анализ. Здесь каждому звуку ставится в
соответствие набор символов (блок 1).
Для письменного языка первым будет морфологический
анализ. Здесь компьютер находит для каждого слова основную
форму и флексии (приставки, суффиксы, окончания).
В ходе лексического анализа (блок 3) каждое слово
относится к определенной части речи и выясняются его свойства.
После этого в блоке 4 выполняется синтаксический анализ
или разбор предложения по правилам грамматики, определяется
его структура.
В результате семантического анализа в блоке 5 предложение
преобразуется в вид, допускающий вывод следствий.
163
Рис. 80. Блок-схема кибернетической модели
Последняя стадия – прагматический анализ (блок 6)
выявляет контекст предложения.
После этих процедур система готова осуществлять вывод
следствий (блок 7) при заданных запросах.
Рассмотрим процедуры анализа и синтеза текста
применительно к вопросно-ответной системе (рис. 81).
Система состоит из языка общения, словаря, семантической
сети, базы данных и комплекса обрабатывающих алгоритмов и
программ.
Запрос должен состоять из одного предложения. В нем не
должно быть местоимений. Имена собственные должны
употребляться с определяемым словом.
Знания о языке содержатся в словаре семантической сети и
базе данных. Семантическая сеть представляет собой модель
164
внешнего мира. Она состоит из абстрактной и конкретной сети.
Абстрактная сеть хранит информацию об абстрактных
сущностях, выраженную через общие родовые понятия, события
и характеристики (см. рис. 82).
Рис. 81. Блок-схема вопросно-ответной системы
Конкретная сеть описывает объекты, являющиеся реальным
накоплением понятий, встречающихся в абстрактной сети.
Математической моделью абстрактной сети является
помеченный ориентированный граф, вершинам которого
соответствуют слова и словосочетания, а дугам – семантические
отношения, существующие между словами.
В абстрактной сети падежами события были абстрактные
понятия. В конкретной сети – это конкретные объекты. Объем
конкретной сети значительно превышает объем абстрактной сети.
Конкретная и абстрактная сети хранят содержательную
информацию о внешнем мире. Все числовые значения
характеристик находятся в базе данных. Хранимая числовая
информация определяется теми характеристиками, которые
соотнесены с данным предметом в абстрактной сети.
165
Рис. 82. Семантическая сеть
Конкретная сеть с базой данных является основой для
поиска необходимой информации, указанной в запросе. Эта
информация может носить количественный и качественный
характер.
Управление поиском осуществляет абстрактная сеть.
Поэтому она занимает центральное место, определяя
семантическую структуру конкретной сети.
Задача анализа текста применительно к машинному способу
обработки состоит в том, чтобы выразить смысл анализируемого
предложения в каноническом виде, т. е. преобразовать входное
предложение в такое внутреннее представление, которое
допустимо для обработки средствами информационно-поисковых
языков, систем управления БД и языков манипулирования
данными.
Морфологический анализ выполняет распознающую роль на
входе системы. Его функциями являются выделение основы
слова
и
определение
морфологической
информации,
166
приписываемой этой основе по таблицам аффиксов и словарю.
Морфологический анализ, отсекая аффиксы, приписывает
полученным
основам
морфологическую
информацию,
соответствующую этому аффиксу. Далее производится
обращение с полученной основой к словарю для определения,
существует ли такая основа. Если да, то полученная информация
поступает на вход алгоритма синтаксического анализа.
Синтаксический анализ осуществляет перебор всех возможных
вариантов синтаксических отношений. Синтаксический анализ
служит для установления синтаксической взаимосвязи между
словами входного предложения.
Морфологический анализ
Сколько каменного
колич.
прилаг.
числ.
род./вин.
ед.
муж.
транспортом
сущ.
твор.
ед.
муж.
угля
сущ.
род.
ед.
муж.
в
предлог
вин./пред
число люб.
род любой
перевезено
глагол
пассив.
ед.
вр.любое
1975-м
пор.числ
предл.
ед.
муж.
железнодорожным
прилаг.
творит.пад.
ед./мн.
году?
сущ.
предл.
ед.
муж.
_______________________
Синтаксический анализ
167
Семантический анализ
Сколько?
I
Перевезено
I
Информация о событии
время
1975
параметр
объекта
значение
фактич.
I
транспорт
уголь
ZN
ZN
Вид 1
вид 2
E
E
железнодорожный
каменный
Семантический синтез предложения
Перевезено
время
T
I
транспорт
уголь
ZN
Вид 1
168
железнодорожный
1975
ZN
вид 2
E
ZN
количество
E
каменный
ZN
E
14,4 млн.т.
Синтаксический синтез
опред.
вспомогат. опред.
В
пред.
дополн.
перевез
железнодорожный
год(у)
1975
колич.
опред.
14,4 млн.т.
транспорт
опред.
каменн(ого)
угол(я)
Морфологический синтез
В
1975
году железнодорожный
предл.
числ.
сущ.
прилаг.
сущ.
ед
ед
ед
муж
муж
муж
имен.
имен.
предл.
перевез
14,4
млн т.
Глагол
числ.
св.
транспорт
каменного
угля.
сущ.
прилаг.
сущ.
колич.
дополн.
дополн.
Семантический
анализ
осуществляет
построение
интенсионального
выражения
смысла
обрабатываемого
предложения
в
виде
семантического
графа.
Замена
169
синтаксических отношений семантическими осуществляется по
модели управления и по абстрактной семантической сети.
Завершается
процесс
анализа
сопоставлением
семантического графа запроса с моделью предметной области. На
основе этого выбирается содержательная информация из
конкретной сети, производятся выбор числовых данных из БД и
обработка этой информации.
Алгоритм синтеза текста состоит в переводе смысла
некоторого высказывания из внутреннего представления в
предложение естественного языка.
Семантический
синтез
служит
для
построения
семантического графа ответа, получающегося из семантического
графа запроса введением в него информации из базы данных.
Синтаксический синтез служит для перевода смысла
некоторого высказывания, выраженного семантическим графом
ответа, в предложение естественного языка. В синтаксическом
синтезе используется модель управления и грамматика русского
языка.
Семантический граф ответа преобразуется в синтаксическую
структуру, в вершинах которой стоят основы слов с приписываемой
им морфологической информацией. Полученная структура
линеаризуется
по
правилам
естественного
языка
в
последовательность основ с приписанной морфологической
информацией.
Морфологический синтез осуществляет построение фраз
естественного
языка
путем
приписывания
аффиксов
соответствующим основам.
Семантический анализ базируется на знаниях о предметной
области и отражает парадигматические отношения, т. е.
отношения между объектами реальной действительности.
Синтаксическую структуру запроса можно сравнивать
только с синтаксическими структурами, записанными в
словарном фонде; семантическую структуру запроса – только с
семантической структурой семантической сети.
2. Анализ и синтез речи
170
Непосредственное
оперативное
человеко-машинное
взаимодействие связано с вводом в ЭВМ и выводом речевых
сигналов. Для этой цели применяются речевые дисплеи. Речевой
дисплей – это внешнее устройство ЭВМ, дающее возможность
речевого взаимодействия человека и машины на естественном
языке.
Речевой способ общения, по сравнению с общением в форме
печатного текста, имеет ряд преимуществ, основными из которых
являются следующие:
превращение ЭВМ в говорящую и воспринимающую речь
систему;
обеспечение естественности общения и разгрузки
зрительного канала;
устранение ручных манипуляций и увеличение скорости
ввода;
открытие
возможности
свободного
перемещения
пользователя в пространстве при общении с системой.
Указанные
возможности
повышают
эффективность
использования ЭВМ и делают машину доступной самому
широкому кругу пользователей.
К настоящему времени достаточно четко представлены
четыре поколения систем речевого общения, базирующиеся:
1) на раздельно произносимых словах при объемах словаря
порядка 10–100 слов;
2) на слитно произносимых словах (словари порядка
нескольких сотен слов);
3) на слитно произносимых фразах (словари несколько
тысяч слов);
4) на понимании слитной речи произвольного содержания.
По системам 1-го поколения основные научные проблемы
решены, и ведутся их серийное производство, внедрение и
эксплуатация аппаратурно-программных средств научного
назначения.
По системам 2-го поколения центральной проблемой
является проблема хорошей разборчивости и естественности
речи. Второе поколение связано с системами общения в форме
текста,
осуществляющими
обработку
информации
на
синтаксическом и семантическом уровнях.
171
По системам 3-го поколения ведутся научные поиски,
поскольку есть проблема: нерасчлененность акустического
сигнала на слова заставляет вести многовариантный
параметрический и семантический анализ речи на всех уровнях.
По системам 4-го поколения ведутся теоретические
исследования. Построение систем распознавания речи базируется
на моделировании работы органов речи и слуха человека.
Речевой дисплей включает анализатор речи, синтезатор речи
и устройство сопряжения.
Анализатор речи представляет собой устройство
автоматического распознавания речевых сигналов и их
кодирование для ввода в ЭВМ. По функциональному назначению
устройство делится на два блока: анализатор и классификатор
(рис. 83). Анализатор предназначен для выделения фонетических
признаков речевых сигналов, описывающих произнесенную
команду. В классификаторе осуществляется сравнение эталонов,
записанных в процессе обучения, с распознаваемой командой.
Задачей анализатора речи является воссоздание совместимости
функционалов по принимаемому акустическому сигналу.
172
Рис. 83. Модель анализатора речи
Синтезатор речи представляет собой устройство
автоматического синтеза устной речи непосредственно по тексту,
чем достигается возможность вывода информации из ЭВМ.
Синтез речи осуществляется на основе моделирования процессов
речевого выражения.
По функциональному назначению устройство делится на
четыре блока:
1) блок преобразования текста;
2) блок моделирования интонационных процессов речевого
общения;
3) блок артикуляционных процессов речевого общения;
4) блок акустических процессов речевого общения.
Текстовая информация от источника (ЭВМ) вводится
отдельными предложениями, фразами в буферное запоминающее
устройство. На основе анализа поступившего текста
автоматически генерируются электрические сигналы интонации
и сигналы, имитирующие артикуляционные изменения. По
полученным
сигналам
рассчитываются
акустические
характеристики речевого тракта, на выходе которого
формируется синтезированный речевой сигнал (рис. 84).
173
Рис. 84. Модель синтезатора речи
Источник потока воздуха (блок 1) создает несущее
колебание через генератор шумовых звуков (блок 2),
имитирующий пропускание потока воздуха через заторможенные
голосовые связки. Пропускание потока воздуха через генератор
тональных колебаний имитирует работу голосовых связок в
расторможенном состоянии. Совокупность резонансных цепей
(блок 4) представляет собой эквивалент резонансных полостей
органов речевого выражения. В блоке 5 формируется суммарный
акустический сигнал, а элемент 6 осуществляет переключение
тональных и шумовых звуков.
Функционалы Fri представляют собой управляющие
сигналы, поступающие из генератора текста.
Модель синтезатора представляет собой электрический
аналог акустического тракта, а также системы функционалов
адекватно отражающих работу органов речевого выражения.
Система речевого общения состоит из следующих основных
блоков (рис. 85):
1) выделение из исходного сообщения признаков,
используемых для распознавания речи;
2)
преобразование
исходного
сообщения
в
последовательность фонем на основе выделенных признаков;
3) сегментация последовательности фонем (выделение слов);
4) анализ и синтез текста;
5) преобразование текста ответа в последовательность фонем.
174
Рис. 85. Система речевого общения
3. Визуальное общение
Средством визуального общения выступают графические
дисплеи. Общение с ЭВМ по зрительному каналу в форме
изображений позволяет существенно увеличить скорость вводавывода информации, хранить информацию не только в бинарной,
но и в аналоговой форме, в том числе на микроносителях и в
голографических запоминающих средах, дает возможность
решать на ЭВМ принципиально новый класс задач с привязкой и
отображением
информации
по
регионам,
отраслям,
автоматически вводить информацию со спутников.
Работа систем восприятия изображения зависит от большого
числа параметров – двухмерности и трехмерности объекта,
освещенности, количества и формы объектов на изображении,
скрытности объектов, цвета, размера изображения, разрешающей
способности оборудования.
В настоящее время наметился единый подход к решению
проблемы общения в форме текста, речи и изображения.
175
Решаются две задачи: машинного восприятия и машинного
понимания.
При восприятии человек преобразует свои ощущения
физического мира в образы и формирует свое внутреннее
представление, которое описывает наиболее важные отношения.
При понимании имеющееся представление преобразуется в
выходное сообщение. При этом внутреннее представление
сравнивается с реальными и воображаемыми мирами.
До недавнего времени машинный анализ изображений
ограничивался
либо
классификацией
фотографий,
что
фактически представляло собой задачу распознавания образов,
либо анализ очень простых сцен. Суть же восприятия визуальной
информации состоит в том, что мы уже знаем о мире. Процесс
восприятия изображения можно условно разделить на следующие
этапы:
предварительная обработка изображения с целью выявления
его качества;
разработка языка изображений с утилитами и допустимыми
ограничениями;
анализ изображения с выделением линий, областей,
контуров и объектов;
определение трехмерной структуры сцены;
семантическая интерпретация выделенных в изображении
элементов с их пространственными отношениями и описание
сцены в терминах знаний системы.
Будем предполагать, что определенная информация уже
извлечена из изображения и представлена в символьном виде, а
не в виде яркостных точек.
Задача состоит в отображении символьной информации о
представленной сцене (рис. 86) на накопленные знания системы.
176
Рис. 86. Пример простой сцены
При кратком описании сцена может быть охарактеризована
как параллелепипед и цилиндр. Более детально – как
параллелепипед, расположенный слева от цилиндра. Можно
продолжить детализацию описания. Например, охарактеризовать
параллелепипед как совокупность трех граней, и так далее до
любого желаемого уровня.
Указанный способ последовательного уточнения описания
изображения называется лингвистическим, так как он подобен
процессу анализа текста и речи.
Для анализа изображения в этом подходе так же, как и при
анализе текста и речи, вводится понятие грамматики. Однако, в
отличие от грамматик, используемых при анализе текста,
грамматики для изображений являются не одномерными, а
двухмерными. В одномерных строках естественной операцией
соединения символов является операция конкатенации –
размещения символов друг за другом. В двухмерных строках
такой естественной операции не существует.
Поясним на примере сцены. Одно из возможных деревьев
разбора этой сцены может быть представлено в виде, показанном
на рис. 87:
177
Рис. 87. Дерево разбора
Даже если мы точно определили терминальные вершины,
дерево разбора будет приблизительно описывать сцену,
поскольку три грани могут быть соединены множеством
способов, из которых только некоторые дадут параллелепипед.
Существуют различные подходы к соединению символов в
двухмерной строке. Наиболее прямолинейным является способ,
базирующийся на описании границ. Например, приведем
описание четырехугольника (рис. 88).
Четырехугольник:: = отрезок + отрезок + отрезок + отрезок
«+» – конкатенация.
Синтаксическое описание параллелепипеда может иметь
вид: соединить точку 4 четырехугольника А с точкой 1
четырехугольника С, точку 3 с точкой 2 и т. д.
Однако для фигур, состоящих из плавных кривых, этот
выбор является менее очевидным, и не всегда легко определить,
где заканчивается один терминальный символ и начинается
другой.
178
Рис. 88. Разложение параллелепипеда на грани
1. Цилиндр:: = сторона * круг
* – тип соединения этих элементов (голова с головой, хвост
с хвостом).
2. Сторона:: = V° + b + V Круг:: = t * b.
Существует распознающая грамматика. На этом примере
необходимо распознать вертикальные линии и два типа кривых
линий.
Предположим, что нам предъявлено изображение,
показанное на рис. 86. Первые два правила показывают, что
изображение цилиндра включает символ «сторона» и два
вертикальных отрезка.
Первая процедура будет включать поиск вертикального
отрезка. При одномерной строке необходимо выбрать первый
элемент этой строки, содержащий этот вертикальный отрезок.
Найдя этот отрезок, мы будем рассматривать нижний его конец
как голову, а верхний – как хвост.
Из второго правила символ «b» присоединится к голове
вертикального отрезка. Если кривая не найдена, то следует
искать другой вертикальный отрезок. Если он найден, то, значит,
найден символ «сторона». Ищем круг по третьему правилу.
Элементы «сторона» и «круг» проверяются по принципу «*»
(рис. 89).
Во многих приложениях целесообразно структуру сцены
описывать на семантическом уровне в виде семантической сети.
Для описания сцены на семантическом уровне введем отношения
179
между элементами сцены: «часть», «тип», «смежный», «выше»,
«ниже», «слева», «справа» (рис. 90).
Рис. 89. Терминальные символы
Рис. 90. Семантическая сеть сцены
Трехмерную модель можно представить двояко, описав:
трехмерную сцену терминами двумерных конструкций;
трехмерную сцену как пространственную конструкцию.
180
Трехмерное описание рассмотренной сцены может быть
произведено такими словами: параллелепипед и цилиндр,
стоящие на полу перед стеной.
Трехмерное описание может быть извлечено из двухмерного
изображения только на основании дополнительной информации
об объектах, присутствующих на сцене.
В общих чертах распознавание пространств сцены можно
описать в следующей последовательности: сначала система
выявляет из изображения наиболее достоверную и легко
извлекаемую информацию об объектах – такую как размер,
форма,
внешние
контуры.
Затем
осуществляется
последовательное сравнение выделенных объектов с моделью. На
основании сравнения осуществляется опознание объекта или
определяются различия. При выявлении различий выявляется их
причина, вызываемая, например, загороженностью одного тела
другим, затемненностью объекта. Приняв данное предположение,
система производит пересчет всех выделенных точек. Если
различия не устраняются, то следовательно, выбранная модель не
соответствует анализируемой сцене. В этом случае система
выбирает другую модель и делает с ней то же самое.
На первом этапе осуществляется распознание элементов и
контуров. Для этого изображение фильтруется и корректируется.
Выделяются наиболее значимые элементы. На этапе
семантического анализа выделенные объекты с помощью
семантической модели объединяются в модель изображения.
Полученная модель изображения переводится во внутреннее
представление. Другими словами, дается однозначная трактовка
изображения в мире системы. Структурная схема восприятия
изображений показана на рис. 91.
Модель выходного изображения представляется в виде
формального описания объектов, связанных друг с другом
пространственными
отношениями.
Все
эти
объекты
представляются в виде множества яркостных точек, которые
выдаются на дисплей.
При понимании информация, содержащаяся в принятом
сообщении, сравнивается с имеющимися эталонами.
Общение текстом, голосом, изображением имеет одну
методологическую основу. Основой системы общения (рис. 92)
181
является семантическая модель предметной области. Фрагмент
действительности, выраженный в запросе в форме текста,
речевых сигналов или изображения, поступает в систему
отображения на модель предметной области. По результатам
отображения формируется ответ в виде текста, речевых сигналов
или изображения. Отсюда следует несводимость модели общения
к модели языка. На этом принципе базируются мультимедиа
системы.
Рис. 91. Структурная схема восприятия изображений
182
Рис. 92. Схема общения пользователей с информационной системой
Проблемы анализа и синтеза текста и визуального общения
достаточно четко изложены в работах Э.В. Попова1.
4. Машинный перевод
Под переводом понимается смысловое преобразование
текста с одного языка (естественного или искусственного) на
другой. В основе любого перевода лежит моделирование речевой
деятельности человека. Она состоит из двух взаимосвязанных и
взаимопроникающих аспектов. Один аспект представляет знания
субъекта речевой деятельности о мире, о реальности и о себе.
Другой аспект представляет его знания о языке, на котором
практически реализуется языковая коммуникация. В процессе
общения задействуются их части, касающиеся предмета
разговора. Обобщенная функциональная технология любого
перевода в инвариантном к языкам виде может быть схематично
представлена абстрактной блок-схемой (рис. 93).
См.: Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М., 1982;
Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных
роботов и искусственного интеллекта. М., 1976.
1
183
Рис. 93. Общая блок-схема дедуктивного машинного перевода
Машинный перевод – это выполнение показанных функций
с помощью вычислительной техники. Традиционно он делится на
два вида: дедуктивный и индуктивный.
Дедуктивный машинный перевод базируется на модели
«текст – смысл – текст», основанной на пословной лексике и
грамматических правилах. Такой перевод при сравнительно
небольших
словарях
требует
моделировать
сложные
грамматические процессы речевой деятельности человека.
Моделью индуктивного перевода является модель «текст –
текст». Он осуществляется на переводных соответствиях фраз и
выражений. Переводным соответствием называют пару,
образованную отрезком входного текста и отрезком выходного
текста, между которыми существует отношение смысловой
эквивалентности.
Это
могут
быть
отдельные
слова,
словосочетания, фразы и возможно более длинные контекстные
выражения. Переводное соответствие можно понимать как
единицу перевода, взятую в динамике трансляционного процесса,
различаемую в условиях конкретного текста, в рамках данной
пары языков. В таком переводе основной переводной единицей
выступают фразы, которые, с одной стороны, естественны для
двуязычного общения людей, но, с другой стороны, требуют
больших фразеологических словарей. Следует иметь в виду, что
природе
естественного
языка
присуща
универсальная
соразмерность сложности грамматических правил и объемов
унитермных грамматических словарей. Для перевода текстов
184
конкретных предметных областей упрощение грамматических
правил вызывает необходимость существенного увеличения
объемов фразеологических словарей. Для преодоления
возникающей коллизии идут по пути объединения индуктивного
и дедуктивного методов, обеспечивающих сочетание пословного
и фразеологического перевода. В них доминантными единицами
перевода выступают фразы. Но если при фразеологическом
переводе остаются не охваченные эталонной фразой
непереведенные слова, что влияет на качество перевода, то
возможен и пословный перевод. Для таких систем машинного
перевода кроме фразеологического словаря необходим и
пословный.
В качестве примера такой системы можно привести систему
RETRANS, находящуюся в промышленной эксплуатации1.
Система RETRANS построена на индуктивно-дедуктивном
принципе
фразеологического
машинного
перевода
с
автоматическим составлением двуязычных фразеологических
машинных словарей по текстам, которые являются переводами
друг друга (по биллингам). Созданы русско-английский и англорусский политематические фразеологические машинные словари
объемом 2,6 миллиона словарных статей или словари на
бумажных носителях объемом 80 томов по 1 000 страниц
каждый. При установленной необходимости повышения
точности перевода после фразеологической фильтрации по кодам
система аналогичным образом, автоматически по тексту
выделяет непереведенные слова, составляет пословные словари и
отождествляет по ним отдельные слова переводимого текста
также по кодам.
Коды выступают единым целостным машинным носителем
смысла переводимого двуязычного текста, а словари при этом
выполняют роль смысловых фильтров.
5. Индексирование документов и запросов
См.: Белоногов Г.Г., Калинин Ю.П., Хорошилов А.А. Компьютерная
лингвистика и перспективные информационные технологии. М., 2005.
1
185
Процесс перевода основного содержания документа и
запроса с естественного языка на информационно-поисковый с
одновременным свертыванием текста при максимальном
сохранении смысла получил название индексирования. Иными
словами, индексирование – это выражение центральной темы
текста средствами информационно-поискового языка, процесс
составления поискового образа документа и запроса.
Процесс составления поисковых образов документов
состоит из двух этапов:
1) анализ содержания документа и выявление главной темы
(ключевых слов);
2) выбор терминов, входящих в поисковые образы
документов (замена ключевых слов терминами информационнопоискового языка).
Анализ содержания документа проводится в определенной
последовательности по единой схеме. Схема способствует
повышению качества и постоянства индексирования. Выявление
содержащейся в документе информации проводится по
следующим смысловым аспектам:
определение предмета или темы;
описание основных характеристик предмета;
установление элементов предмета и их отношений;
установление связей предмета с другими предметами;
установление области применения предмета.
Эти
смысловые
аспекты
составляют
элементы
формализованной модели свернутого содержания документа. В
соответствии с этими смысловыми аспектами осуществляется
выбор ключевых слов.
Выбор терминов, входящих в поисковые образы
документов,
находится
в
зависимости
от
принятого
информационно-поискового языка. Наиболее распространенными
являются языки классификационного и дескрипторного типа или
их комбинации.
Процесс индексирования с помощью классификации
представляет собой процесс соотнесения содержания текста
документа со смысловым содержанием рубрик классификатора.
При этом возможна замена выделенных ключевых понятий
синонимичными или нижестоящими и вышестоящими.
186
Подобный процесс выполняется для каждого выделенного
понятия. Отождествленные с ключевыми понятиями рубрики
записываются в поисковый образ документа (см. рис. 94).
Методика индексирования запросов определяется типом
запроса и характером информации, ожидаемой в качестве ответа.
В этом смысле выделяют два типа запросов:
1) запросы, ориентированные на получение информации по
определенному
предмету
с
указанием
интересующих
характеристик
–
так
называемые
многоаспектные
узкоспециализированные запросы;
2)
запросы
обобщающего
или
обзорного
типа,
ориентированные на получение информации по группе
предметов или по какой-либо теме.
Методика индексирования запросов первой группы мало
чем отличается от методики индексирования документов.
Методика индексирования запросов второй группы состоит в
разбиении запроса на подзапросы с их последующим
индексированием и объединением результатов в один поисковый
образ.
Аналогичны процедуры индексирования на языке
дескрипторного типа.
187
Рис. 94. Схема индексирования на классификационных ИПЯ
6. Семантический интерфейс пользователя
Проблема взаимодействия человека с ЭВМ имеет
длительную историю и определяется их совместным участием в
одной системе с распределением в ней ролей. Человек всегда
выступает в роли субъекта и определяет системную цель на
содержательном семантическом уровне. Компьютер по заданию
188
человека выполняет формальные функции. Собственной цели у
компьютера нет.
Таким образом, во взаимодействии человека с ЭВМ с
момента ее создания возник семантический барьер. Преодоление
этого барьера прошло длительный путь от машинно-ориентированных кодов, алгоритмических и семантических языков до
объектно-ориентированного
и
субъектно-ориентированного
программирования.
За последние годы методы организации пользовательского
интерфейса для ПЭВМ получили значительное развитие, в
основном в результате разработок фирм IBM и Microsoft.
Разработанный этими фирмами оконный интерфейс является
практически единственным видом пользовательского интерфейса
промышленных программных продуктов для ПЭВМ. Однако,
несмотря на повсеместную распространенность этого вида
интерфейса, построенные на его основе средства взаимодействия
имеют ограниченные возможности. В них отсутствуют сведения
о пользовательских заданиях и правилах их выполнения.
Резкий прирост в преодолении семантического барьера
ожидается при объединении возможностей традиционного оконного
интерфейса с отражением пользовательских заданий и правил их
выполнения.
Традиционный
ограничительный
метод
взаимодействия поддерживается в терминах операций с описаниями
объектов деятельности. Такой интерфейс предъявляет высокие
требования к уровню специальной подготовки пользователя при
решении задач удовлетворения его информационной потребности.
Чтобы сократить объем специальных знаний конечного
пользователя при его профессиональной деятельности с
применением ЭВМ необходим более «семантический»
пользовательский интерфейс.
Такой интерфейс должен обеспечить прием от пользователя
его задания, сформулировать соответствующую заданию
машинную «цель», определить, какие операции соответствуют
данной цели, а затем обеспечить их выполнение в необходимом
порядке в ходе диалога с пользователем. Такой метод
взаимодействия с пользователем, реализуемый в оконном
интерфейсе,
разработан
Ю.Е.
Санковским
и
назван
189
направляющим. Он базируется на естественно языковых
терминах предметной области и двумерном синтаксисе окон.
190
Глава XII
ИНФОРМАЦИОННО-СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ
1. Сообщения и сигналы
Сообщением называют совокупность сведений о состоянии
какого-либо объекта. Сведения воспринимаются наблюдателем
из окружающего материального мира.
В качестве наблюдателей могут быть человек, живой
организм или техническое устройство. Наблюдаемый объект
вместе с наблюдателем представляет собой источник сообщений.
Сообщения могут храниться и передаваться. Отправителя и
получателя сообщений принято называть абонентами. Источники
сообщений могут быть дискретными и непрерывными.
Источник сообщения называется дискретным, если в
конечном интервале времени он может создавать конечное
множество сообщений. Источник сообщения называется
непрерывным, если создает бесконечное множество сообщений.
Сообщения, вырабатываемые дискретными источниками,
называются дискретными (например: сообщения, передаваемые
телеграфным аппаратом).
Речевые и видео сообщения представляют собой
непрерывные сообщения. Непрерывным сообщениям можно
поставить в соответствие дискретные сообщения (например: в
виде двоичных последовательностей). В сетях ЭВМ двоичные
последовательности представляются различными кодами.
Скорость выдачи двоичных разрядов оценивается за
секунду и имеет размерность (байт в сек.).
Производительность источника определяет требование к
передающей среде на минимально необходимую скорость
передачи данных и к среде хранения – на минимально
необходимую память.
Сигнал – это изменение во времени и пространстве какихлибо параметров физической среды, отображающей сообщение,
например: изменение давления, изменение параметров
электрического и магнитного полей.
Физическая среда, связывающая абонентов, называется
каналом связи. В качестве каналов связи используются
191
естественное земное и околоземное космическое пространство, а
также искусственная среда в виде проводных, волоконных,
волоконно-оптических каналов связи.
Сигналы источника должны быть приспособлены к передаче
по каналам связи. Для этой цели служат устройства
преобразования непрерывных сигналов в дискретные, так
называемые аналого-цифровые преобразователи.
Пропускная
способность
канала
характеризуется
минимальной, предельно допустимой скоростью передачи
сигналов без ошибок.
Защита сообщений от ошибок при передаче базируется на
использовании помехозащитных кодов.
Установление соответствия между информационными
блоками и разрешенными кодовыми комбинациями называется
кодированием, а между запрещенными и разрешенными
кодовыми комбинациями с последующим переходом к
информационным блокам – декодированием.
2. Информационная сеть
Для взаимодействия двух абонентов через сеть с
коммутацией каналов характерны три фазы: установление
соединения, передача информации, разъединение соединения.
Вызывающая оконечная установка посылает в свой узел
коммутации сигнал вызова, получает от него ответный сигнал
(приглашение к передаче адреса вызываемого абонента) и
передает в узел адресную информацию. Используя адресную
информацию, узлы последовательно устанавливают соединение
вплоть до вызываемой установки. После установления
соединения вызывающая и вызываемые установки извещаются
об установлении соединения. С этого момента управление
взаимодействием и передача информации осуществляются
оконечными установками. Разъединение может быть начато
любой оконечной установкой путем посылки специальных
сигналов.
В простейшем
случае
сквозное
соединение
представляет собой физическое соединение однородных каналов
связи.
192
В более сложных системах в узлах коммутации
обеспечивается перенос элементарного сигнала из одного канала
связи в другой при временном способе их уплотнения.
Для систем с коммутацией каналов характерно закрепление
ресурсов канала связи за парой взаимодействующих абонентов на
все время сеанса связи.
Другим способом передачи являются каналы связи с
коммутацией сообщений. В сетях с коммутацией сообщений
отсутствует сквозное соединение между двумя конечными
установками. Сообщение принимается узлом коммутации,
полностью накапливается в запоминающем устройстве и при
свободных ресурсах связи передается в следующий узел в
направлении получателя сообщения. Метод коммутации
сообщений обеспечивает высокую эффективность использования
каналов связи, но приводит к увеличению времени доставки.
Чтобы сократить время доставки, применяется метод
коммутации пакетов. Сообщения при этом делятся на части,
называемые пакетами. Пакет дополняется управляющей и
адресной информацией и формирующийся таким образом кадр
передается в канал связи. В узле накапливается не все сообщение,
а только его часть – пакет, что приводит к существенному
сокращению времени передачи сообщений (рис. 95).
Развитие сетей идет в направлении совместной передачи
различных видов сообщений – текста, речи и изображений.
Унификация сетей возможна благодаря организации цифровой
формы представления. Один из методов совместной передачи
текста и речи – метод коммутации пакетов.
Речевые сигналы передаются с паузами, доля которых в
сеансе составляет примерно 60%. В паузах по каналам связи
передаются сообщения. Такая гибридная коммутация объединяет
метод коммутации каналов и метод коммутации пакетов. При
этом коммутация каналов используется для передачи речи, а
коммутация пакетов – для передачи данных (см. рис. 96).
В системах гибридной коммутации между узлами
непрерывно передаются фиксированные по длине блоки
двоичных разрядов. В блоках выделяются сегменты бит,
предназначенные для передачи методом коммутации каналов, и
сегменты бит для передачи методом коммутации пакетов.
193
Рис. 95. Сравнение задержек в сетях коммутации пакетов (КП)
и коммутации каналов (КК)
Различают два вида каналов связи сетей: глобальные;
локальные.
Глобальные сети не ограничиваются территорией и
географическим масштабом. Локальные сети ограничиваются по
территории (одна комната, одно здание). Локальные сети
включают в себя различные устройства, в том числе ЭВМ
различных классов: универсальные устройства, специальные
устройства ввода-вывода, графопостроители, фотонаборные
машины.
Локальным сетям наилучшим образом соответствуют три
схемы расположения узлов и каналов связи между ними (см.
рис. 97).
194
Каналы связи широко используются для видеотелефонов,
телеконференций, массовых информационно-справочных служб,
телефонной службы, службы обработки информации.
Расширение сферы услуг связано с проблемой доступа в
сеть большего числа абонентов, с проблемой создания сети
большой размерности.
Рис. 96. Передача речи в сети с КП
Рис. 97. Три топологии локальной сети
195
3. Сети ЭВМ
Сети ЭВМ с функциональной точки зрения можно
представить как сеть взаимосвязанных вычислительных
процессов,
элементарной
единицей
которой
можно
рассматривать сеть передачи данных, вложенной в сеть ЭВМ
(рис. 98).
Рис. 98. Модель сети с одним обслуживающим прибором
Одним из видов маршрутизации (составления расписаний
загрузки каждого узла и каждой сети) является метод адаптивной
маршрутизации, при котором в каждом узле известно состояние
загрузки всей сети (рис. 99). Может осуществляться на отдельном
участке и по всей сети.
Функциональные уровни сети ЭВМ включают семь уровней
(см. рис. 100).
Рис. 99. Управление потоками
196
Рис. 100. Функциональные уровни сети ЭВМ
Физический
уровень
устанавливает
стандартные
соглашения по управлению электрическими цепями подключения
оборудования обработки данных к каналам связи. Канальный
уровень реализует функцию защиты сообщений от ошибок в
каждом канале передачи данных. Cетевой уровень управляет
режимом передачи пакетов. Назначение транспортного уровня
состоит в разработке универсального протокола взаимодействия
двух удаленных процессов. Сеансовый уровень обеспечивает
сеанс взаимодействия. Представительный уровень обеспечивает
представление ресурсов. Прикладной уровень определяет
взаимодействие пользователей с сетью.
Существуют сети ЭВМ двух типов (рис. 101, 102).
Глобальное объединение таких сетей представляет собой
Интернет (в переводе с английского означает «взаимосвязанные
сети»), в котором множество компьютеров, объединенных
каналами связи, обмениваются информацией по стандартным
правилам, называемым протоколами и интерфейсами, для всех
семи функциональных уровней.
Самоорганизация
обусловлена
коэволюционным
1
взаимодействием системы и среды .
1
См.: Циолковский К.Э. Жизнь в межзвездной среде. М., 1964.
197
Рис. 101. Распределенная сеть
Рис. 102. Сеть ЭВМ с машиной доступа
Идея Мирового Разума и общего информационного поля
возникла очень давно и не на пустом месте. Существует много
документальных фактов такого общения.
198
При рассмотрении этой темы мы должны иметь в виду
наличие двух миров: естественного и искусственного.
В естественном мире Мировой Разум выступает как общее
информационное поле, в которое человек входит как его
составляющая часть. Искусственный мир, по отношению к
которому человек выступает как творец, включает в себя
хранилища знаний, содержащие мировой универсум знаний, для
их передачи от поколений к поколению. В связи с этим обучение
выступает как центральный процесс.
199
Глава XIII
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
1. Компоненты информационных систем
Существенным обстоятельством, определяющим основное
содержание работ при проектировании автоматизированных
систем управления и обработки информации, является то, что в
качестве объекта и субъекта управления выступают не только
технические средства, но и коллективы людей. Структура этих
коллективов, их состав и функции достаточно жестко
регламентированы и практически находятся вне сферы
деятельности
и
влияния
разработчиков
конкретных
автоматизированных систем.
Практика проектирования автоматизированных систем
управления и обработки информации показывает, что основной
задачей разработчиков является решение задач обработки
информации на ЭВМ. Сюда входят разработка машинных форм
документов, информационных языков, алгоритмов и программ,
проектирование
комплекса
технических
средств,
технологических помещений и т.п., то есть проектирование
процессов сбора, накопления, поиска и обработки информации в
интересах управления. Сам процесс управления (принятие
решений) и его реализация осуществляются, как правило,
другими коллективами.
Основными
компонентами
автоматизированных
информационных систем, на которые затрачиваются наибольшие
ресурсы при их проектировании, являются: информационное
обеспечение (ИО), программное обеспечение (ПО), технические
средства (ТС).
Процесс создания системы и ее компонент состоит из
следующих этапов (см. рис. 103): проектирование, изготовление,
сопровождение в процессе эксплуатации.
Перед
началом
проектирования
проводятся
предварительные
исследования,
в
результате
которых
выявляются: объект управления, субъект управления, их связи,
информационный потенциал, который может быть использован в
системе. На основании выполненных исследований определяются
200
объективные закономерности, описывающие предметную
область,
и
разрабатывается
техническое
задание
на
проектирование системы и ее компонентов.
Рис. 103. Схема создания систем
Каждый этап создания системы характеризуется своими
задачами, решения которых служат исходной информацией для
решения задач последующих этапов.
Исходными данными для проектирования являются
функциональные задачи, которые должны решаться системой, и
заданные технические характеристики.
Проектирование представляет собой комплекс операций по
преобразованию требований технического задания в комплект
конструкторской
и
технологической
документации
на
изготовление системы, которая может быть представлена на
бумажных и машинных носителях.
Проектирование информационных систем начинается с
уяснения целей автоматизации и формирования задач, для
решения которых создается система. Определяются содержание и
201
состав информации, необходимой для решения каждой задачи,
форм представления ее на бумажных носителях, а также форматы
массивов на машинных носителях. На основании требований
функциональных задач и для обеспечения выдачи данных в
необходимых формах разрабатываются алгоритмы решения
каждой задачи, математическое и программное обеспечение для
реализации этих алгоритмов, а затем выбирается комплекс
технических средств.
Последовательность разработки главных компонентов
системы в цепи «цели – задачи – информационное обеспечение –
программное обеспечение – технические средства» показана на
рис. 104.
Исходными данными для процесса изготовления системы
является конструкторская и технологическая документация на
систему, полученная в результате проектирования
Под
изготовлением
системы
понимается
процесс
материального воплощения результатов этапа проектирования,
представленный в виде конструкторской и технологической
документации
По результатам комплексной отладки при необходимости
осуществляются доработка элементов системы, ее испытания и
повторная доработка. Затем систему предъявляют заказчику.
После устранения замечаний заказчика система поступает в
эксплуатацию. В процессе эксплуатации могут произойти
изменения условий работы системы и ее компонентов, изменения
состава пользователей, состава и содержания решаемых задач,
ограничений по времени их обслуживания и другие.
Корректировка задач приводит к изменению информационного и
программного обеспечения и, возможно, к количественным и
качественным изменениям технических средств. Кроме того,
возможны доработки системы и ее компонентов с целью
улучшения их эксплуатационных характеристик. Процесс
адаптации системы и ее компонентов к изменяющимся условиям
работы, а также их усовершенствование составляют этап
сопровождения и, по существу, являются процессом
проектирования системы и ее компонентов по вносимым
изменениям.
202
Появление новых, более совершенных технических средств,
математических методов и пакетов прикладных программ может
изменить последовательность доработки элементов системы.
203
Рис. 104. Последовательность разработки компонент системы
2. Проектирование информационного обеспечения
Под
информационным
обеспечением
понимается
совокупность массивов информации, систем документации,
информационных языков и систем кодирования.
Информационное обеспечение включает в себя:
директивные документы (ДД);
внешнее информационное обеспечение (ВНИО);
внутреннее информационное обеспечение (ВИО).
Директивные документы – это документы, определяющие
содержание и форму представления информации, необходимой
для решения функциональных задач. Директивные документы
являются
базой
для
разработки
конструкторской
и
эксплуатационной документации.
Внешнее информационное обеспечение – это часть
информационного
обеспечения,
определяющая
действия
пользователей и обслуживающего персонала при их
взаимодействии с системой в процессе ее эксплуатации. ВНИО
включает в себя документы в виде описаний, инструкций,
справочников и т.п., оформленные на бумажных носителях и
записанные на естественном языке.
Внутреннее информационное обеспечение – это часть
информационного обеспечения, представляющая собой условнопостоянную информацию на машинном носителе, записанную на
языке
программ,
с
комплектом
конструкторской
и
эксплуатационной документации, которая позволяет реализовать
машинное решение функциональных задач.
Директивные документы и ВНИО оформляются в виде
документальных материалов, а ВИО – в виде изделий ИО.
Проектирование изделий ИО осуществляется на базе
директивных документов и внешнего информационного
обеспечения.
Определенную на основе ДД и ВНИО условно-постоянную
информацию (УПИ), выраженную на принятом информационном
204
языке и закодированную, представляют в виде рукописных
макетов таблиц (РМТ).
Проектирование изделий ИО заключается в переносе
информации с РМТ на машинный носитель (МН). Для
обеспечения необходимой достоверности информации на
машинном носителе проводится неоднократная распечатка
содержимого машинного носителя и визуальная проверка на
соответствие РМТ.
В результате выполнения этого шага получают
технологический машинный носитель (ТМН) с нанесенной на
него УПИ в символьном виде.
Окончательный
вариант
ТМН,
оформленный
установленными
подлинными
подписями
разработчиков,
является подлинником (П) документа на машинном носителе
(МН) и предназначен для изготовления с него только
контрольной копии (КК). Контрольная копия снимается с
подлинника и является документом на МН, идентичным
подлиннику. Она оформляется подписями лиц, изготавливающих
и контролирующих документ на полное соответствие
подлиннику. Контрольная копия предназначена для снятия с нее
копий.
Копия (К) представляет собой документ на МН, идентичный
КК, оформленный подписями лиц, изготавливающих и
контролирующих документ на полное соответствие КК. Копия
предназначена для непосредственного применения в процессе
проектирования, подготовки производства, изготовления и
контроля изделия.
Процесс изготовления изделий ИО заключается в переносе
содержимого одной из копий на промежуточный машинный
носитель в символьном виде, а затем в переписи информации с
него на рабочий МН в загрузочном виде в соответствии с ранее
выполненным комплектом конструкторской документации (КД),
после чего изготовленное изделие ИО поставляется на объект
эксплуатации.
В дальнейшем все необходимые изменения в изделии могут
быть произведены по правилам, установленным нормативными
документами (ЕСКД, ГОСТ, ОСТ, СТП и др.).
205
Как правило, процесс сопровождения изделий ИО при
эксплуатации предусматривает:
доработку изделий в целях адаптации системы к
изменяющимся условиям работы;
проектирование и изготовление изделий ИО по
изменяющимся условиям работы;
повышение надежности эксплуатации изделий ИО в
процессе решения задач.
3. Проектирование программного обеспечения
Под программным обеспечением (ПО) систем понимается
комплекс
программ,
предназначенных
для
создания
определенных режимов работы системы и для решения
функциональных задач.
Изделие программного обеспечения представляет собой
программную информацию на машинном носителе в
совокупности
с
комплектом
конструкторской
и
эксплуатационной документации на него.
Программное обеспечение систем включает в себя:
программы операционной системы;
пакеты прикладных программ;
программы решения функциональных задач;
сервисные программы.
Операционная система и часть пакетов прикладных
программ выбираются и поставляются в виде готовых изделий.
На этапе проектирования поставщиками функциональных
задач производится определение методики решения задач,
разрабатывается
алгоритм
решения,
осуществляются
программирование и отладка программ. Программа, написанная
на языке программирования, представляет собой исходный
модуль, представленный на бумажном носителе (бланке). Та же
программа после ее трансляции представляет объектный модуль,
представленный на машинном носителе. Трансляция позволяет
выявить все формальные ошибки, допущенные на предыдущих
этапах проектирования, и откорректировать исходный модуль
программы.
Как правило, законченная программа для решения
конкретной задачи представляет собой совокупность объектных
206
модулей. Поэтому на следующем шаге процесса проектирования
ПО производят объединение объектных модулей и получают
загрузочный модуль программы. Проверка на работоспособность
программы загрузочного модуля позволяет выявить ошибки
составителей алгоритмов и программы на семантическом
(содержательном) уровне и может вызвать необходимость
доработки алгоритмов и программ.
Описанный процесс – итерационный, его результатом
является получение документов (подлинника, контрольной копии
и копии) на машинном носителе. Назначение этих документов
аналогично определенному в предыдущем разделе.
Копия используется для изготовления изделия ПО в
необходимом количестве для поставки на объект эксплуатации.
Процесс изготовления заключается в записи содержимого копии
на рабочий машинный носитель и в изготовлении
конструкторской
и
эксплуатационной
документации.
Спроектированные, изготовленные и принятые изделия ПО
поставляются на объект эксплуатации.
Поставленные на объект эксплуатации изделия ПО
испытываются в составе системы совместно с другими
компонентами. По результатам испытаний возможна доработка
изделий ПО.
В процессе сопровождения изделий ПО при эксплуатации
системы возможна их доработка в соответствии с
изменяющимися условиями или в результате происходящих
корректировок. Основанием для корректировок изделий ПО
служат соответствующие документы. Корректировка затрагивает
алгоритм, программы, КД и ЭД, т. е. процесс сопровождения
изделий ПО представляет собой совокупность процессов
проектирования и изготовления изделий ПО со всеми
особенностями, описанными выше.
***
Представление процедурных знаний в автоматизированных
и автоматических системах осуществляется программными и
аппаратными средствами. В общем случае процедурные знания
можно представить как механизмы, выполняющие определенные
действия. При этом существует набор элементарных операций,
позволяющий путем их комбинации создавать сколь угодно
207
сложные
механизмы.
Набор
элементарных
операций
определяется составом машинных команд
конкретных
электронно-вычислительных машин.
Выполнение
процедурных
знаний
в
виде
последовательности машинных команд приводит в действие
механизмы ЭВМ, реализующие требуемые действия в
соответствии с заданной последовательностью.
Становится необходимым создать аппарат для полного и
однозначного
описания
вычислительных
процессов,
реализующих процедурные знания. Это описание должно не
только содержать операции, но и определять последовательность
их применения, условия, при которых используется та или иная
операция, правила перехода от одного этапа вычислительного
процесса к другому.
Необходимо при этом также указать характер и свойства тех
или иных объектов, которые служат исходными данными для
решения задачи или возникают в ходе вычислений.
Понятие алгоритма – точного описания некоторого
вычислительного процесса или любой иной последовательности
действий – уже давно возникло в математике. Однако оно стало
развиваться особенно быстро и получило практическое
применение с появлением ЭВМ.
Одновременно с внедрением цифровых программно-управляемых машин возникла область прикладной математики –
программирование. Эта область оформилась в науку, изучающую
средства автоматизированного преобразования дискретной
информации.
Программирование – это процесс составления программ
(предписаний), определяющих порядок и вид допустимых
действий (из некоторого набора – языка программирования),
которые должны быть выполнены для решения данной задачи.
Языки универсальных ЭВМ, обладая алгоритмической
полнотой, т. е. представляя средства для описания произвольных
мыслимых алгоритмов (с учетом конечной скорости и объема
памяти), как правило, являются языками низкого уровня, в которых
процесс программирования затруднен из-за чрезмерной
детализации его отдельных шагов. В связи с этим уже на ранней
стадии развития программирования возникла проблема его
208
автоматизации – создания языков программирования, удобных для
формализации задач и процессов их решений, а также методов
построения соответствующих языковых процессоров – систем,
составленных на этих языках. Классификация языков
программирования показана на рис. 105.
На первом этапе для представления процедурных знаний
использовались машинно-зависимые языки.
В машинно-ориентированных языках (например, язык
символического кодирования Ассемблер) каждой символической
команде соответствует команда на машинном языке. Следующим
этапом повышения уровня языка было создание процедурноориентированных (или алгоритмических) языков.
Рис. 105. Классификация языков программирования
Алгоритмический язык представляет собой набор символов
и
правил
(соглашений),
управляющих
способом
и
последовательностью, в которой символы могут соединяться в
осмысленные сообщения.
209
Если
описание
вычислительного
процесса
на
алгоритмическом языке содержит исчерпывающие сведения о
том, какие действия, в какой последовательности и при каких
условиях надо выполнить для решения той или иной задачи, то
необходимые для этого команды можно построить специальной
программой, называемой транслятором. Транслятор анализирует
описание, выполненное на алгоритмическом языке, и
перерабатывает его в программу, состоящую только из
машинных команд.
Этот этап развития работ по программированию завершился
созданием и реализацией серии языков программирования
(Фортран, Алгол, Кобол, ПЛ/1, Паскаль и др.), ориентированных
на различные сферы приложений и получивших название
процедурно-ориентированных языков. Общей особенностью этих
языков является наличие в них средств обработки, характерных
для данной сферы приложений.
Однако за пользователем процедурного языка остается
функция осмысления алгоритма решаемой задачи во всех ее
деталях нюансах в терминах избранного им языка. Особые
трудности при этом вызывает задача отладки программ, которую
следует отнести к задачам с неполной информацией, поскольку в
случае более или менее сложной задачи невозможно заранее
предусмотреть все допустимые ситуации, которые могут
возникнуть при выполнении соответствующего алгоритма.
Аналогичные ситуации возникают при рассмотрении класса задач
с неполной информацией, решаемых эвристическими методами и
относимых к классу задач искусственного интеллекта.
Необходимость решения задач подобного класса привела к
созданию проблемно-ориентированных языков. Данные языки
освобождают пользователя от необходимости представлять
алгоритм
решаемой
задачи
в
форме
предписания,
предназначенного для выполнения на ЭВМ, и сохраняют за ним
лишь обязанности формулировать (на некотором проблемном
языке) условия конкретной решаемой задачи. При этом,
разумеется, универсальный алгоритм, охватывающий решение
всего класса рассматриваемых задач и составляющий основу
реализации данного проблемного языка, разрабатывается, как
210
правило, высококвалифицированными специалистами в данной
проблемной области.
Очевидная простота применения подобных систем, не
требующих от пользователя почти никакой предварительной
подготовки, по сравнению с всевозрастающей сложностью
использования универсальных систем, основанных на процедурноориентированных языках, свидетельствует о том, что значимость
систем проблемной ориентации для будущего нельзя
переоценить.
Следует отметить, что создание достаточно сложных систем
проблемной ориентации связано с необходимостью обработки
больших массивов данных сложной логической структуры,
доступных многим пользователям. При интеграции данных (или,
другими словами, при сведении данных в единую
информационную базу системы проблемной ориентации)
используется способ организации данных в виде баз данных.
Функции организации доступа к базе данных, ее создания и
ведения возлагаются на специальный программный комплекс –
систему управления базой данных, включаемую в качестве
подсистемы в систему проблемной ориентации.
Программы в настоящее время выполняются в условиях,
определяемых
операционной
системой,
одновременно
обслуживающей ряд задач. В силу этого любая программа
должна удовлетворять системным соглашениям, принятым в
операционной системе.
Что касается процесса выполнения всех действий,
предусмотренных программой, то он должен быть задан в
программе. Этот процесс обычно состоит из отдельных шагов,
выражающихся в обработке прерываний, установлении
межпрограммных связей и подключении библиотечных модулей,
сегментации программ и обработки сообщений.
4. Структура программно-аппаратных средств
Программы, написанные на языке программирования, при
наличии специальных программ (трансляторов) могут быть
переведены с помощью ЭВМ на ее конкретный машинный язык.
211
Дальнейшее усложнение структуры ЭВМ привело к
созданию
специальных
управляющих
программ,
обеспечивающих организацию и прохождение задач через
машины. Последовательное выполнение работ с помощью
управляющей программы получило название пакетной
обработки.
Параллельно с развитием пакетной обработки были созданы
операционные системы, осуществляющие полное подчинение
требуемых ресурсов машины одной работе, выполняемой в
реальном времени. Впоследствии были созданы управляющие
программы, обеспечивающие и пакетную обработку, и работу в
реальном времени.
Следующим шагом в развитии операционных систем
являются управляющие программы, обеспечивающие работу
мультипроцессорных систем и систем с разделением времени.
Под операционной системой в общем случае понимается
комплекс
программ,
предназначенных
для
улучшения
функционирования
и
расширения
применения
ЭВМ,
автоматизации процесса подготовки и прохождения их на
машине, увеличения производительности вычислительной
системы
и
повышения
производительности
труда
обслуживающего персонала.
Современное программное обеспечение ЭВМ отличается
сложностью структуры и может включать операционную
систему, различные языки и трансляторы с них, тестовые
программы контроля и диагностики, набор обслуживающих
программ. Упрощенная схема программно-аппаратных средств
приведена на рис. 106.
212
Рис. 106. Упрощенная схема программно-аппаратных средств
Продолжением аппаратных возможностей машины является
управляющая программа. По мере удаления от центра
зависимость программного обеспечения от аппаратуры
уменьшается.
Системы
программирования
включают
языки
программирования, трансляторы, редактирующие программы и
системы отладки.
Прикладные программы надстраиваются с помощью систем
программирования. При этом прикладные программы могут либо
разрабатываться
непосредственно
пользователем,
либо
представлять собой заранее разработанные пакеты прикладных
программ (ППП). Пакеты прикладных программ строятся на базе
операционных систем и являются их дальнейшим развитием в
конкретном направлении. Все пакеты прикладных программ
могут быть разбиты на три группы: пакеты, расширяющие
возможности операционных систем; пакеты общего назначения;
пакеты, ориентированные на конкретное применение.
Пакеты прикладных программ, расширяющие возможности
операционных
систем,
обеспечивают
работу
типовых
конфигураций
многомашинных
комплексов,
диалоговые
системы, системы работы в реальном времени, удаленную
пакетную обработку. ППП общего назначения включают набор
213
программ для широкого круга применений, а ППП,
ориентированные на конкретное применение, включают в себя
обобщенные системы обработки банков данных, ИПС и системы
обработки документов.
Для
повышения
эффективности
программирования
используются сегментация больших программ на менее крупные,
автономная их разработка и объединение перед выполнением или
в процессе выполнения. В связи с этим в операционной системе
применяется модульный принцип программирования. Каждая
программа представляет собой модуль. Несколько модулей могут
быть объединены и составить более крупный модуль. Кроме того,
модули могут динамически вызывать друг друга.
Программы, записанные на одном из входных языков
программирования, представляют собой исходные модули. Они
могут представлять собой либо последовательные наборы
данных, либо разделы библиотечных наборов данных
(библиотек).
5. Проектирование технических средств
Под техническими средствами (ТС) системы понимается
комплекс
оборудования,
обеспечивающий
решение
функциональных задач системы с заданными параметрами.
Технические средства как изделия представляют собой
конкретные единицы оборудования в совокупности с комплектом
конструкторской и эксплуатационной документации.
Проектирование технических средств состоит, главным
образом, в выборе состава и количества оборудования и
компоновка его в систему.
Процесс сопровождения ТС системы заключается в
изменении состава, количества и конфигурации технических
средств по результатам корректировки задач, ИО и ПО системы
или в связи с появлением более совершенных технических
средств.
6. Автоматизация процессов проектирования
214
Под
автоматизацией
проектирования
понимается
применение средств вычислительной техники для выполнения
операций проектирования. Объектом автоматизации являются
процессы, в частности формализуемые операции процессов, а
также
стандартные
и
рутинные
работы,
требующие
минимального творческого труда человека.
Целью автоматизации процессов проектирования являются
сокращение сроков и повышение качества разрабатываемых
систем, повышение производительности труда разработчиков.
Процессы проектирования изделий ИО, ПО, ТС являются
типовыми и заключаются в анализе многовариантных решений,
выборе оптимального варианта, в подготовке и выпуске
конструкторской документации.
Автоматизация проектирования изделий ИО, ПО и ТС
включает в себя:
составление
программных
модулей,
имитирующих
процессы анализа и синтеза возможных вариантов;
представление конструкторских документов в виде
машинных носителей;
исключение или автоматизированное выполнение рутинных
ручных операций, связанных со значительным количеством
ошибок при их выполнении.
Задачи автоматизации проектирования требуют для своего
решения
определенных
технических,
программных
и
информационных средств.
7. Стандартизация, сертификация и лицензирование
Федеральная
и
международная
интеграция
информационного пространства, открытость взаимодействующих
информационных систем с обеспечением их совместимости,
разработка и внедрение базовых технологий и типовых
проектных решений невозможны без совокупности мер по
стандартизации, сертификации и лицензированию основных
компонентов информационной технологии, к которым относятся
аппаратные, программные средства и базы данных.
Процедуры
стандартизации,
сертификации
и
лицензирования
последовательно
взаимосвязаны.
215
Стандартизация является начальной процедурой рационализации
производства изделий путем сведения многочисленных видов к
определенному количеству типовых образцов, стандартов.
Сертификация представляет собой действие третьей стороны,
доказывающее обеспечение необходимой уверенности в том, что
должным образом идентифицированные продукция, процесс или
услуга соответствуют конкретному стандарту или другому
нормативному документу. Факт соответствия подтверждается
письменным свидетельством сертификации. В любой системе
сертификация продукции должна осуществляться на основе
результатов испытания этой продукции.
Лицензия (свидетельство в области сертификации) – это
документ, изданный в соответствии с правилами системы
сертификации, через который орган сертификации наделяет лицо
или организацию правом использовать сертификаты или знаки
соответствия для своей продукции, процессов или услуг в
соответствии с требованиями соответствующей системы
сертификации. Сертификационная лицензия, в частности, может
предусматривать экспортное лицензирование. В этом случае
могут назначаться органы, ответственные за выдачу лицензии, а в
процедуру
выдачи
включаться
все
заинтересованные
федеральные
и
региональные
ведомства.
При
этом
разрабатываются соответствующие инструкции, определяющие
порядок оформления лицензии предприятиям и фирмам,
осуществляющим внешнеэкономическую деятельность.
С системной точки зрения центральной процедурой
выступает
сертификация.
Она
является
инструментом
официального
подтверждения
соответствия
объекта
сертификации стандартам качества. Выдача сертификата дает
право производителю на тиражирование объекта сертификации,
накладывает на него обязательство выпускать и эксплуатировать
объект не ниже качества, указанного в сертификате, чем
охраняются права потребителя. В международной практике
различают международные, региональные и национальные
системы сертификации.
Для выполнения этой работы надлежит сформировать
соответствующую инфраструктуру сертификационной службы в
составе национального центра сертификации, отраслевых
216
(тематических) и региональных центров сертификации и
лабораторий.
Национальный центр сертификации должен иметь
соответствующую международным требованиям организационную
структуру, использовать в своей работе квалифицированный
персонал,
оборудование
и
производственные
процессы,
отвечающие требованиям, установленным стандартами и
руководством ИСО/МЭК в области сертификации и управления
качеством.
Сертификацию выполняет испытательная лаборатория,
имеющая определенные полномочия и несущая ответственность
по результатам сертификации. В основе деятельности
лабораторий лежат определенные стандартами эталоны, а также
компетентность, беспристрастность и жесткость. Потребители,
пользующиеся услугами испытательных лабораторий, должны
руководствоваться
именно
этим
при
своем
выборе.
Испытательная лаборатория должна иметь организационную
структуру, обеспечивающую ее техническую компетентность и
включающую получение точных результатов при проведении
испытаний, измерений и анализов, четкую организацию
отчетности и регистрации результатов испытаний.
Любая программа сертификации в рамках системы
предусматривает
наличие
соответствующего
стандарта,
приемлемого
для
целей
сертификации.
Возможны
положительный и отрицательный результаты сертификации.
Положительный результат свидетельствует о пригодности
объекта к распространению, отрицательный – о необходимости
возврата объекта на доработку в соответствии с замечаниями.
Предусматриваются первичная, периодическая и повторная
сертификации. Первичная сертификация производится для всех
объектов, впервые запускаемых в производство. Периодическая
сертификация производится по регламенту для подтверждения
качества изделия, процесса эксплуатации и предоставления
услуги. Повторная сертификация проводится, если при
предыдущей были выявлены существенные недостатки.
При сертификации подлежат рассмотрению: само изделие,
идентификационные сведения и характеристики, оформленные
как реквизиты технического паспорта; инструкция для
217
пользователя. При повторной сертификации дополнительно
представляются: протокол предыдущей сертификации; сводка
замечаний с указанием выполненных корректировок или с
убедительными
возражениями.
При
периодической
сертификации в пакет документов дополнительно входят:
сертификат, протокол предыдущей сертификации, контрольный
журнал эксплуатации, где зафиксированы оценки, данные
пользователем.
Для проверки процессов сертификации должен быть создан
орган
контроля,
представляющий
третью
сторону.
Компетентность и честность этого органа позволяют проводить
контроль в соответствии с установленными критериями. Орган
контроля должен иметь свою эффективную внутреннюю систему
качества, отвечающую характеру и объему выполняемой работы.
Проблема стандартизации, сертификации и лицензирования
возникла в связи с «коллективизацией» использования данных и
различных аппаратно-программных ресурсов. Она непрерывно
обостряется с ростом степени коллективности в направлении от
локальных компьютерных сетей к глобальным.
Для того чтобы сложилось представление об объеме работ
по
стандартизации,
сертификации
и
лицензированию,
рассмотрим актуальную в мировой практике проблему
построения интегральной широкополосной сети связи,
объединяющей вычислительные машины и людей в единый
организм – Мировое информационное сообщество. Такая сеть
представляется в виде иерархических уровней.
Первый уровень отведен локальным сетям размером 10–
30 км, на базе широкополосного коаксиального кабеля с
использованием уже реализованных стандартов.
Второй (городской, областной) уровень – это сети размером
100–200 км, на базе широковещательного кабеля. Основой таких
сетей являются радиорелейные или магистральные волоконнооптические линии связи (ВОЛС) с многостанционным доступом
и резервированием.
Третий (национальный) уровень – сеть размером 1 000–
1 500 км, использующая широкополосный канал, реализованный
с помощью одного луча многолучевой антенны спутникового
218
ретранслятора
с
многостанционным
доступом
и
резервированием;
Четвертый (региональный) уровень – сеть размером 8 000–
10 000 км, созданная на базе национальных волоконнооптических линий связи, объединенных бортовой сетью в
региональную.
Пятый (глобальный) уровень – кольцевая спутниковая сеть,
объединяющая семейство региональных сетей в глобальную сеть
с использованием протокола типа EEE 802.5.
Шестой уровень обеспечивает межнациональный обмен
программами и формирование региональной программы обмена
для
всемирной
трансляции
с
помощью
бортового,
программируемого с земли коммутатора.
Такая глобальная система строится в соответствии с
международными нормами и стандартами и по своему
назначению уже на первом этапе требует широкого
международного сотрудничества. Возможность ее реализации
обеспечивается мировым уровнем развития технологии в области
электроники, вычислительной техники и космонавтики, в том
числе цифровых сетей интегрального обслуживания (ЦСИО).
Одной из основных причин использования во всем мире
цифровых сетей интегрального обслуживания для реализации
сетевых
операций
является
наличие
международных
согласованных стандартов. Такое положение позволяет ЦСИО
быть инфраструктурой информационного сообщества XXI века
для передачи и обработки данных. Как и современные
телефонные сети, сети ЦСИО, при их глобальном объединении
по рассмотренной выше схеме, позволят любому терминалу
связаться с любым другим терминалом ЦСИО в любой части
мира. Для этого необходима разработка системы стандартов,
обеспечивающих совместимость и взаимодействие всех
элементов глобальной сети на всех уровнях протокольного стека:
физическом, синтаксическом, семантическом и прагматическом.
Такой с сегодняшних позиций видится перспективная
ориентация в создании информационной инфраструктуры
России. В обеспечение этой ориентации необходимы серьезные
меры по стандартизации, сертификации и лицензированию
технических, программных и информационных средств.
219
Работы в этом направлении уже в ближайшее время дадут
практические результаты и создадут дополнительные и
существенные
предпосылки
для
повышения
конкурентоспособности
отечественной
продукции
на
европейском и мировом рынках.
220
Глава ХIV
ДОСТОВЕРНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ И ЗАЩИТА ДАННЫХ
1. Достоверность информации
Одной из основных характеристик, определяющих качество
функционирования автоматизированных систем обработки
информации, является достоверность информации, на основе
которой принимаются управляющие решения.
Под достоверностью информации понимается степень или
уровень адекватного отображения в ней объективно
существующих явлений, событий и процессов.
Применительно к социальной информации достоверность
можно
определить
как
степень
соответствия
между
совершающимися в обществе событиями и информацией о них.
Контроль достоверности данных можно вести на трех
различных уровнях: синтаксическом, семантическом и
прагматическом. Синтаксический контроль выполняется на
уровне знаков. Здесь определяются законность отдельных
символов (является ли символ обоснованным числом
исполняемого кода) и законность отдельных символов в данной
ситуации. Символ может принадлежать к применяемому коду, но
его появление в сочетании с другими символами может
свидетельствовать об ошибке. Семантический контроль
выполняется на уровне смыслового значения данных, их
логичности,
непротиворечивости,
согласованности.
Прагматический контроль исследует вопросы ценности,
допустимости, актуальности информации, влияние ошибок
данных на работу системы управления и объект управления,
воздействия данных на лицо, принимающее решение.
Контроль на всех указанных уровнях связан с введением
избыточности. При этом может быть введена избыточность
информационная, программная и аппаратная. Обеспечение
необходимой
достоверности
достигается
комплексным
применением ряда конкретных методов контроля: метода
контрольных сумм, контроля по модулю, контроля формата
сообщения, программно-логических методов контроля и метода
двойного ввода. Методом контрольных сумм можно
221
контролировать информацию на синтаксическом уровне по
строкам и столбцам. Контроль по модулю ведется на
синтаксическом уровне и основан на введении информационной
избыточности. Реквизиты дополняются контрольным разрядом,
рассчитанным по определенному алгоритму. При контроле по
тому же алгоритму вычисляется контрольный разряд и
сравнивается с имеющимся. Контроль формата сообщения
заключается в проверке формата информации на машинных
носителях и структуры информации на первичных документах.
При этом подлежат контролю числа сообщений в документе, в
копии документов. Программно-логические методы контроля
основаны на избыточности информации на семантическом
уровне. Эти методы предполагает выполнение ряда операций,
основанных на изучении структуры, содержания и связи
документа в системе управления.
2. Защита данных
Обеспечение безопасности данных требует применения
различных мер защитного характера. При решении проблемы
безопасности данных следует исходить из того, что конечной
целью применения любых мер противодействия угрозам является
защита владельца и законных пользователей от нанесения им
материального или морального ущерба в результате случайных
или преднамеренных воздействий. Обеспечение безопасности
системы в целом требует защиты всех ее компонентов:
оборудования, программного обеспечения, данных и персонала1.
Защита информации от несанкционированного доступа
является только частью общей проблемы обеспечения
безопасности, а сам термин было бы правильнее трактовать не
как «несанкционированный доступ» (к информации), а как
«несанкционированные действия».
Обычно различают внешнюю и внутреннюю безопасность.
Внешняя безопасность включает в себя защиту системы от
стихийных бедствий (пожар, наводнение и т. п.) и от
проникновения злоумышленников извне с целями хищения,
1
См.: Александровский В.А. Защита информационных систем. М., 1996.
222
получения доступа к носителям информации или вывода системы
из строя.
Предметом внутренней безопасности является обеспечение
надежной и корректной работы системы, целостности ее
программ и данных.
Все усилия по обеспечению внутренней безопасности
системы фокусируются на создании надежных и удобных
механизмов регламентации деятельности всех ее пользователей и
обслуживающего персонала, соблюдении установленной в
организации дисциплины прямого или косвенного доступа к
ресурсам системы и к информации.
Учитывая, что основным предназначением системы
обеспечения информационной безопасности электронного
документооборота (СОИБЭД) являются сбор, хранение,
обработка и выдача информации, проблема обеспечения
безопасности информации для нее становится центральной. При
этом имеются в виду защита средств вычислительной техники от
стихийных бедствий и хищений, проблема подбора и подготовки
кадров, организация управления, обеспечение живучести,
надежности технических средств, программного обеспечения и
других компонентов. Очевидно, что все они тесно связаны с
безопасностью информации, поскольку, например, отказ в
обслуживании клиента или несвоевременное предоставление
пользователю
хранящейся
важной
информации
из-за
неработоспособности этой системы по своим последствиям
равноценны потере информации (несанкционированному ее
уничтожению).
Проблема защиты данных и обеспечение информационной
безопасности – одна из актуальных проблем, обострившаяся в
последнее время. Информационная безопасность и обеспечение
защиты данных от несанкционированного использования – это
свойство
системы,
выражающееся
в
способности
противодействовать попыткам нанесения ущерба ее владельцам и
пользователям при различных умышленных и неумышленных
возмущающих воздействиях на нее. Иными словами, под
безопасностью информационных ресурсов системы понимается ее
защищенность от случайного или преднамеренного вмешательства
в нормальный процесс функционирования, от попыток хищения,
223
модификации или разрушения ее компонентов. Природа
воздействия может быть самой различной: проникновение
злоумышленника, ошибки персонала, стихийные бедствия, выход
из строя составных частей системы, нарушение электронного
документооборота.
Безопасность данных системы достигается обеспечением
конфиденциальности обрабатываемой ею информации, а также
целостности и доступности компонентов и ресурсов системы.
Конфиденциальность информации – это свойство
информации быть известной только допущенным и прошедшим
проверку (авторизованным) субъектам системы (пользователям,
программам, процессам и т.д.). Для остальных субъектов системы
эта информация как бы не существует.
Целостность компонента (ресурса) системы – его свойство
быть
в
семантическом
смысле
неизменным
при
функционировании системы.
Доступность компонента (ресурса) системы – его свойство
быть
доступным
для
использования
авторизованными
субъектами системы в любое время.
Существует два вида к обеспечению безопасности данных:
фрагментарный
и
комплексный.
«Фрагментарный»
ориентируется на противодействие строго определенным угрозам
при определенных условиях. Примерами его реализации
являются
специализированные
антивирусные
средства,
отдельные средства регистрации и управления, автономные
средства шифрования и др. Главная отличительная особенность
«фрагментарного» решения – отсутствие единой защищенной
среды обработки информации. Главным достоинством
«фрагментарного» подхода является его высокая избирательность
относительно конкретной угрозы, обусловливающая и основной
его недостаток – локальность действия. Другими словами,
«фрагментарные» меры защиты обеспечивают эффективную
защиту конкретных объектов от конкретной угрозы, но не более
того. Даже небольшое видоизменение угрозы ведет к потере
эффективности защиты; распространить действие таких мер на
всю СОИБЭД практически невозможно.
Особенностью «комплексного» подхода является создание
защищенной среды обработки информации, объединяющей
224
разнородные меры противодействия угрозам (правовые,
организационные,
программно-технические).
Политика
безопасности защищенной среды обработки информации
строится на основе разработанных для конкретной СОИБЭД
правил обработки критической информации.
Организация защищенной среды обработки информации
позволяет гарантировать (в рамках разработанной политики
безопасности)
уровень
безопасности.
Недостатками
«комплексного» подхода являются высокая чувствительность к
ошибкам установки и настройки средств защиты, сложность
управления, ограничения на свободу действий пользователей
СОИБЭД.
«Комплексный» подход применяют для защиты крупных
СОИБЭД или небольших, обрабатывающих дорогостоящую
информацию или выполняющих ответственные задачи. При этом
способ
реализации
комплексной
защиты
определяется
спецификой СОИБЭД, другими объективными и субъективными
факторами.
Для всех крупных организаций характерно то, что
нарушение безопасности информации в их СОИБЭД может
нанести большой материальный ущерб как самим организациям,
так и их клиентам. Поэтому эти организации вынуждены особое
внимание уделять гарантиям безопасности, что ведет к
необходимости реализации комплексной защиты.
«Комплексного» подхода придерживаются большинство
государственных и крупных коммерческих предприятий и
учреждений. Он нашел свое отражение в различных стандартах и
целенаправленно проводится в жизнь.
Система обеспечения информационной безопасности
электронного документооборота – это единая совокупность
правовых и морально-этических норм, организационных
(административных) мер и программно-технических средств,
направленная на противодействие угрозам СОИБЭД с целью
сведения до минимума возможного ущерба пользователям и
владельцам системы.
Основными этапами разработки системы являются:
анализ существующего документооборота;
225
выделение в документообороте информации, требующей
подтверждения и защиты;
выбор методов обеспечения достоверности и безопасности
документооборота;
разработка системы обеспечения достоверности и
безопасности электронного документооборота.
Этап анализа существующего документооборота необходим
для фиксирования состояния СОИБЭД (конфигурации
аппаратных и программных средств, технологии обработки
информации) на определенный момент времени и определения
возможных воздействий на каждый компонент системы.
Обеспечить защиту СОИБЭД от всех воздействий на нее
невозможно хотя бы потому, что невозможно полностью
установить перечень угроз и способов их реализации. Поэтому
надо выбрать из всего множества возможных воздействий лишь
те, которые могут реально произойти и нанести серьезный ущерб
владельцам и пользователям системы.
На этапе планирования и анализа формируется система
защиты как единая совокупность мер противодействия различной
природы.
По способам осуществления все меры обеспечения
безопасности компьютерных систем подразделяются на правовые
(законодательные), морально-этические, административные,
физические и технические (аппаратные и программные).
К правовым мерам защиты относятся действующие в стране
законы, указы и другие нормативные акты, регламентирующие
правила обращения с информацией ограниченного использования
и ответственность за их нарушения. Этим они препятствуют
несанкционированному использованию информации и являются
сдерживающим фактором для потенциальных нарушителей.
К морально-этическим мерам защиты относятся такие,
которые традиционно сложились или складываются как некие
морально-этические нормы по мере распространения ЭВМ в
обществе. Эти нормы большей частью не являются
обязательными, как законодательно утвержденные, однако их
несоблюдение ведет обычно к падению авторитета, престижа
человека, группы лиц или организации. Морально-этические
нормы бывают как неписаные (например, общепризнанные
226
нормы честности, патриотизма и др.), так и оформленные в некий
свод (устав) правил или предписаний.
Административные
меры
защиты
–
это
меры
организационного
характера,
регламентирующие
функционирование
системы
обработки
информации,
использование ее ресурсов, деятельность персонала, а также
порядок взаимодействия пользователей с системой таким
образом, чтобы в наибольшей степени затруднить или исключить
возможность
действий,
угрожающих
безопасности.
Административные меры включают в себя:
разработку правил обработки информации в СОИБЭД;
мероприятия, осуществляемые при проектировании,
строительстве и оборудовании вычислительных центров и других
объектов СОИБЭД (учет влияния стихии, пожаров, охрана
помещений, организация защиты от установки прослушивающей
аппаратуры и т.п.);
мероприятия, осуществляемые при подборе и подготовке
персонала (проверка новых сотрудников, ознакомление их с
порядком работы с конфиденциальной информацией, с мерами
ответственности за нарушение правил ее обработки; создание
условий, при которых персоналу было бы невыгодно допускать
злоупотребления и др.);
организацию надежного пропускного режима;
организацию
учета,
хранения,
использования
и
уничтожения документов и носителей с конфиденциальной
информацией;
распределение реквизитов разграничения доступа (паролей,
профилей полномочий и др.);
организацию подготовки и скрытого контроля действий
пользователей и персонала СОИБЭД;
мероприятия,
осуществляемые
при
проектировании,
разработке, ремонте и модификациях оборудования и
программного
обеспечения
(сертификация
используемых
технических и программных средств, строгое санкционирование,
рассмотрение и утверждение всех изменений, проверка их на
удовлетворение требованиям защиты, документальное отражение
изменений и др.).
227
Физические меры защиты – это разного рода механические,
электромеханические или электронные устройства и сооружения,
специально предназначенные для создания физических
препятствий на возможных путях проникновения и доступа
потенциальных нарушителей к компонентам системы и
защищаемой информации.
Техническими
(аппаратно-программными)
средствами
защиты называются различные электронные устройства и
специальные программы, которые выполняют (самостоятельно
или в комплексе с другими средствами) функции защиты
(идентификацию
и
аутентификацию
пользователей,
разграничение доступа к ресурсам, регистрацию событий,
криптографическую защиту информации и др.).
Наилучшие результаты достигаются при системном подходе
к вопросам обеспечения безопасности СОИБЭД и при
комплексном использовании различных мер защиты на всех
этапах жизненного цикла системы, начиная с самых ранних
стадий ее проектирования.
В структурах с низким уровнем правопорядка, дисциплины
и этики ставить вопрос о защите информации бессмысленно.
Прежде всего, надо решить правовые и организационные
вопросы. Административные меры играют значительную роль в
обеспечении безопасности СОИБЭД. Эти меры необходимо
использовать тогда, когда другие методы и средства защиты
недоступны (отсутствуют или слишком дороги). Однако это
вовсе не означает, что систему защиты необходимо строить
исключительно на основе административных мер. Этим мерам
присущи такие серьезные недостатки, как, например, низкая их
надежность без соответствующей поддержки со стороны
физических, технических и программных средств (люди склонны
к нарушению любых установленных правил, если только их
можно
нарушить).
Применение
для
защиты
только
административных мер обычно приводит к параличу
деятельности системы и всей организации. Из-за с возникновения
большого объема рутинных формальных функций становится
невозможно выполнять обязанности, не нарушая инструкций.
Административные меры нуждаются в дополнении более
надежными современными физическими и техническими
228
средствами. Они должны обеспечивать эффективное применение
других, более надежных методов и средств защиты в части,
касающейся регламентации действий людей.
Известно не так много общих (универсальных) способов
защиты систем от различных воздействий. Ими являются:
идентификация
и
аутентификация
субъектов
(пользователей, процессов и т.д.);
контроль доступа к ресурсам системы;
регистрация и анализ событий;
контроль целостности объектов системы;
шифрование данных;
резервирование ресурсов и компонентов.
Эти универсальные способы защиты могут применяться в
различных вариациях в конкретных методах и средствах защиты.
Результатами этапа планирования являются система защиты
и нормативный документ, содержащий перечень защищаемых
компонентов СОИБЭД и возможных воздействий на них,
формулировку цели защиты информации, правила обработки
информации, обеспечивающие ее защиту от различных
воздействий, а также описание разработанной системы защиты
информации.
При необходимости кроме системы защиты и нормативного
документа на этапе планирования может быть разработан план
обеспечения
непрерывной
работы
и
восстановления
функционирования СОИБЭД, предусматривающий деятельность
персонала и пользователей системы по восстановлению процесса
обработки информации в случае стихийных бедствий и других
критических ситуаций.
Сущность этапа реализации системы защиты заключается в
установке и настройке средств защиты, необходимых для
реализации зафиксированных в плане защиты правил обработки
информации. Содержание этого этапа зависит от способа
реализации механизмов защиты в средствах защиты.
К настоящему времени сформировались два основных
способа реализации механизмов защиты.
При первом из них механизмы защиты не реализованы в
программном и аппаратном обеспечении СОИБЭД, либо
реализована только их часть, необходимая для обеспечения
229
работоспособности всей системы (например, механизмы защиты
памяти
в
мультипользовательских
системах).
Защита
информации при хранении, обработке или передаче
обеспечивается
дополнительными
программными
или
аппаратными средствами, не входящими в состав самой
СОИБЭД. При этом средства защиты поддерживаются
внутренними механизмами СОИБЭД. Такой способ получил
название «добавленной защиты», поскольку средства защиты
являются дополнением к основным программным и аппаратным
средствам.
Другой способ носит название «встроенной защиты». Он
заключается в том, что механизмы защиты являются
неотъемлемой частью системы, разработанной и реализованной с
учетом определенных требований безопасности. Механизмы
защиты могут быть реализованы в виде отдельных компонентов
или распределены по другим компонентам системы. При этом
средства защиты составляют единый механизм, который отвечает
за обеспечение безопасности всей системы.
Оба способа – «добавленной защиты» и «встроенной
защиты» – имеют свои преимущества и недостатки.
«Добавленная защита» является более гибкой, ее механизмы
можно добавлять или удалять по мере необходимости. Это не
составит большого труда, так как они все реализованы отдельно
от других процедур системы. Однако в этом случае встает вопрос
поддержки работы этих механизмов встроенными механизмами
операционной системы, в том числе и аппаратными. В том
случае, если добавляемые средства защиты не поддерживаются
встроенными механизмами, то они не обеспечат необходимого
уровня безопасности.
Проблемой
может
стать
сопряжение
встроенных
механизмов с добавляемыми программными средствами.
Довольно сложно разработать конфигурацию механизмов
защиты, их интерфейс с добавляемыми программными
средствами так, чтобы защита охватывала всю систему целиком.
Другой проблемой является оптимальность защиты. При
любой проверке прав, назначении полномочий, выдаче
разрешений доступа и т.д. необходимо вызывать отдельную
процедуру. Естественно, это сказывается на производительности
230
системы. Не менее важна и проблема совместимости защиты с
имеющимися программными средствами. Как правило, при
«добавленной защите» вносятся некоторые изменения в логику
работы системы. Эти изменения могут оказаться неприемлемыми
для некоторых прикладных программ.
Основное достоинство «встроенной защиты» – надежность
и оптимальность. Это объясняется тем, что средства защиты и
механизмы их поддержки разрабатывались и реализовывались
одновременно с самой системой обработки информации, поэтому
взаимосвязь средств защиты с различными компонентами
системы теснее, чем при «добавленной защите». Однако
«встроенная защита» обладает жестко фиксированным набором
функций, не позволяя расширять или сокращать их. Некоторые
функции можно только отключить.
Оба вида защиты в чистом виде встречаются редко. Как
правило, используются их комбинации, что позволяет объединять
достоинства и компенсировать недостатки каждого из них.
«Комплексная защита» может быть реализована как с помощью
«добавленной», так и «встроенной» защит.
Этап разработки и сопровождения заключается в контроле
работы системы, регистрации происходящих в ней событий, их
анализе с целью обнаружить нарушения безопасности. В том
случае, когда состав системы претерпел существенные изменения
(смена вычислительной техники, переезд в другое здание,
добавление новых устройств или программных средств),
требуется повторение описанной выше последовательности
действий.
Следует отметить, что обеспечение защиты – это
итеративный процесс, завершающийся только с завершением
жизненного цикла всей системы.
231
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Новая наука «системантика» родилась не на пустом месте.
Накопившиеся теоретические и экспериментальные факты в
различных областях знаний в связи с бурным развитием средств
вычислительной техники и информатики вызвали необходимость
их обобщения применительно к неживой, живой и социальной
природе, что привело к усилению системных исследований
практически во всех отраслях науки. Это стремление не обошло и
автора. Он многие годы вел исследования и практические работы,
синтез которых привел к построению наиболее общей модели
Вселенной с позиций единства знания – ориентированных,
информационных и вещественно-энергетических процессов.
При этом в качестве важнейшего методологического
принципа было принято изучение семантической сущности
материи как выражения системной связи формы с содержанием.
Функциональные процессы, свойственные природе, выделенные
дедуктивным анализом системной роли знаний и информации, их
комплексное моделирование средствами вычислительной техники,
расширение трактовки результатов моделирования на принципах
системного единства и объединения материальных и идеальных,
рациональных
и
иррациональных
начал,
а
не
их
противопоставление и системное взаимоисключение, составляют
основное содержание выдвигаемых идей и положений.
На изложенных автором принципах система впервые
определена как совокупность элементов, объединенных
самоорганизацией,
единством
цели
и
функциональной
целостностью.
В качестве абсолютного инварианта и аксиомы глобального
эволюционизма принято понятие взаимодействие. Из этого
понятия строится системная аксиоматика, включающая
важнейший методологический принцип семантической сущности
связи формы и содержания, единства реального и идеального.
Взаимодействовать (в пределе) могут два элемента через прямую
и обратную связь. Обратная связь выступает сознательным
свойством всей природы, отражающим ее способность к
самоорганизации и мутации.
232
По функциональному признаку целостность системы любой
природы и сложности обеспечивают четыре терминальных
элемента: вещество, энергия, знания и информация. При
системном взаимодействии этих элементов вещество выступает
носителем знания, а энергия – носителем информации. Из таких
простейших систем по иерархическому принципу организуются
системы более сложной структуры. Структура полностью и
однозначно определяет свойства систем любой природы, ее
естественный тезаурус, знаковые и сигнальные коды.
Самоорганизация включает статические, кинематические,
динамические процессы в их единстве, обеспечивающем
существование и развитие Вселенной путем адаптации систем к
изменению воздействия внешней среды, что проявляется в
совершенствовании функциональной структуры.
Естественной деятельностью человека является познание
внешнего мира через восприятие и интерпретацию информации
об окружающей его действительности, реализацию накопленных
знаний в целях своего существования и развития.
Попытки человека познать окружающий мир и
смоделировать свои действия уходят корнями в глубокую
древность. С появлением вычислительной техники такие
возможности многократно расширились, первоначально – для
решения расчетных задач, что естественно исходя из ее названия.
Исторически для этого математикой уже была подготовлена
хорошая база. На том этапе программирование было
ориентировано на автоматизацию алгоритмических процедур над
небольшим количеством числовых данных. При решении
логических задач выяснилось, что данные являются столь же
важным типом знаний, как и процедуры. Это потребовало
специальных программных средств накопления непроцедурных
знаний.
Создание современных автоматизированных систем связано
с необходимостью подготовки огромных объемов отлаженного
информационного
обеспечения
с
количественными
и
качественными (нечеткими) характеристиками. В этих условиях
пользователь не может достаточно полно и точно изложить свои
информационные потребности не только на стадии разработки
технического задания на систему, но и вплоть до постоянной ее
233
эксплуатации. Более того, процесс постоянной эксплуатации
сопровождается
непрерывным
уточнением
требований
пользователя, его желаниями расширить или изменить
возможности системы. Принципиальная невозможность полного
предварительного выражения информационных потребностей
пользователя
системными
средствами
обусловлена
объективными причинами. С системных семантических позиций
это объясняется тем, что пользователь как потребитель
информации не выступает системным элементом.
Следует признать, что в процессе эксплуатации системы
необходима ее постоянная модификация. Поэтому гибкость
системы должна быть доведена до такой степени, чтобы
пользователь
(потребитель
информации)
в
процессе
эксплуатации мог сам модифицировать систему, настраивать ее
на свои текущие потребности без участия профессиональных
разработчиков программного обеспечения.
Человек в своей практике опирается на профессиональный
опыт, помогающий ему в работе. Если бы удалось заложить в
ЭВМ знания опытного специалиста, то эффективность работы
системы существенно возросла бы. Но знания и опыт трудно
формализуемы. В этом заключается главная причина
принципиальной невозможности полного и точного выражения
информационных потребностей пользователей. Классическим
примером трудноформализуемых знаний является семантика
естественного языка. Знание человеком семантики естественного
языка тоже есть опыт. Процесс приобретения опыта человеком
действует на протяжении всей его жизни во всех сферах его
деятельности. Состав неформальных знаний у человека с
течением времени меняется. Эти знания в конкретных ситуациях
позволяют человеку решать определенные задачи. Но
встречаются и такие задачи, для решения которых имеющегося
опыта оказывается недостаточно. У специалиста с большим
опытом работы решение этой же задачи может не вызывать
трудностей. Следовательно, для представления неформальных
знаний необходимы такие средства программного обеспечения,
которые позволили бы накапливать и изменять неформальные
знания в процессе эксплуатации. Они должны храниться в базе
знаний в машинном представлении, удобном для использования
234
программами решения задач, и вводиться в ЭВМ на языке,
удобном для пользователя. Тогда система станет более гибкой,
сможет развиваться синхронно с изменением желаний
пользователя и под его влиянием.
Если средства, моделирующие накопление и использование
неформальных знаний будут отражать действительные процессы
приобретения и применения опыта человеком, то на основе базы
знаний конкретного содержания становится допустимым, когда в
ответ на запрос пользователя система даст ответ «не знаю».
Появление такого ответа означает, что в базе недостаточно
знаний для ответа на поступивший запрос. Требуется ее
пополнение.
Не затрагивая вопросы моделирования механизма
мышления человека, следует отметить, что такие средства лишь
по конечному результату приближаются к результату накопления
и использования своего опыта человеком. Создание таких
средств позволит существенно усилить «машинный интеллект».
Появившиеся промышленные образцы расчетно-логических,
вопросно-ответных
и
экспертных
систем
убедительно
показывают развития средств вычислительной техники в этом
направлении. В таких системах происходят более тесная увязка
содержания мышления человека с формальным процессом в
машине и более удобное взаимодействие человека с машиной.
Повышение уровня «машинного знания», его сближение с
естественным понятийным знанием человека позволят создать на
базе вычислительной техники родственные человеку системы с
принципиально новыми возможностями решения широкого
спектра прикладных задач. Такие системы будут способны
сравнивать по смыслу тексты естественных языков, благодаря
чему можно будет решить проблему машинного перевода,
целевого анализа и аннотирования текстов документов. Целевое
выделение смысла из текстов на основе знаний о предметной
области и окружающей среде позволит пользователям и
потребителям информации воспринимать нужный смысл в
зависимости от конкретных ситуаций. Это означает, что поиск
нужной информации будет осуществляться не по формальным, а
по семантическим и прагматическим признакам
235
При решении задач понимание текста запроса и его
интерпретация в задание будут эквивалентны автоматическому
составлению плана (сценария) решения задачи и его реализации
средствами неформального (семантического) программирования.
Это означает, что появится реальная возможность оперативно
решать заранее не детерминированные информационные задачи,
что в свою очередь увеличит гибкость системы.
Такие системы с интеллектуальным интерфейсом позволят
накапливать профессиональные знания и опыт пользователей и
станут их «коллегами» при решении широкого круга задач в
самых различных областях.
Однако «интеллектуализация» ЭВМ не должна принижать
роли человека. В человеко-машинных системах человек и ЭВМ
не являются равноправными партнерами. Машина, какой бы
совершенной она ни была, остается орудием в руках человека. У
машины нет своей цели. В условиях компьютеризации
повышается активная творческая роль человека в выборе
объектов и целей автоматизации, в постановке и решении задач с
помощью ЭВМ, способствующих изменению традиционных
функций и форм человеческой деятельности.
На базе применения средств вычислительной техники
происходят процессы развития, формируются и организационно
оформляются
многообразные
информационные
службы
производственных участков и подразделений, предприятий,
банков и других организаций, а также информационные отрасли
государственной службы.
Автоматизация
научных
исследований,
процессов
производства, методов коллективного управления через
ситуационные центры, сфер обслуживания и быта стали
неотъемлемым и важным фактором социально-экономического
развития общества.
Проникновение в тайны природы, замена тяжелого ручного
и рутинного труда работой машин, совершенствование методов
хозяйствования, решения задач здравоохранения, образования,
организации досуга невозможны без широкого применения
средств вычислительной техники. Вычислительная техника
оказывает благотворное влияние на многие стороны
материальной и духовной жизни общества. Вычислительные
236
машины и сети не только становятся повседневным
инструментом специалистов любого профиля, но и расширяют
возможности развития личности, повышения уровня жизни
населения путем предоставления средств общения и обмена по
принципу «каждый с каждым».
Это делает образование и информационные услуги
доступными всем и каждому, создает массовый рынок
произведенной продукции и реализации товаров.
Вместе с тем появилась альтернатива, вызванная развитием
Интернета как глобальной электронно-моделирующей Сети,
информационные технологические процессы которой вкупе с
действующими
нормами
позволяют
моделировать
взаимодействие ее участников в виртуальном пространстве1.
Открытость Сети, ее искусственные криптоязыки, независимость
от территориальных границ создают условия и необходимость
разработки правовых норм онлайнового пространства в единстве
с физическим, территориальным пространством.
С системантических позиций открываются захватывающие
воображение возможности для дальнейшего синтеза знаний на
основе широкого взаимодействия науки и религии. Наука
зарождалась в недрах религии. Их противопоставлять
бессмысленно. Они системно и семантически едины.
Существующая конфронтация взглядов между ними вызвана
исторически сложившимся генезисом знаний человечества и
развитием корпоративных интересов, что до настоящего времени
приводит к жизненным коллизиям, исключить которые возможно
только путем использования системантических идей.
1
См.: Криптоанархия, кибергосударства и пиратские утопии.
237
ГЛОССАРИЙ
Абстрактная сущность – понятие об обобщенном
представителе некоторого класса объектов, высказывание о
свойствах или отношениях между абстрактными объектами,
процедуры в терминах формальных параметров.
Абстрактные типы данных – имена классов с общими
свойствами различных типов данных.
Алгоритм – замкнутая модель представления знаний, в
рамках которой постулируется полное знание о проблемной
области.
Алфавитно-предметная классификация – система
классов, каждый из которых соответствует одному виду
предметов или фактов, расположенных в алфавитном порядке их
имен. Пример: обычный телефонный справочник.
Антиципация – способность человека осуществлять
действия и принимать те или иные решения с определенным
пространственно-временным
упреждением
в
отношении
ожидаемых, будущих событий.
База данных фиксирует экстенсиональную (статическую)
семантику заданной проблемной области, состояние конкретных
объектов, конкретных значений параметров для определенных
моментов времени и временных интервалов.
База знаний определяет интенсиональную (динамическую)
семантику моделей представления знаний и содержит описание
абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов.
Вещество – носитель знания, как кодовая структура покоя,
хранения.
Вещество и энергия – носители (оболочки) знаний и
информации соответственно.
Взаимодействие – процесс воздействия различных
объектов и систем друг на друга.
Всемирная паутина – организация связей между
элементами сети Интернет на принципе гипертекста,
обеспечивающая
высокую
надежность
информационных
процессов за счет паутинообразной структуры, позволяющей
сообщению («пауку») обходить поврежденные связи, а также
производить распараллеливание процедур поиска с сокращением
238
времени поиска путем реализации принципа «мобильных
агентов».
Всеобщий тезаурус мира – модель универсума знаний, все
понятия естественного языка, отражающие мировой универсум
знаний. Всеобщий тезаурус мира можно подразделить на частные
путем выделения совокупности понятий, описывающих какуюлибо специфическую часть мира. Каждый человек обладает
своим определенным тезаурусом, отражающим его систему
понятий об окружающем мире.
Генерация обеспечивает передачу информации от
датчиков.
Геотелекоммуникационные системы – глобальные
системы передачи различных видов информации при наличии
технических и программных средств (телефонной, данных
документального обмена, факсимильной и т.д.), базирующихся на
единых
научных,
методологических,
организационных
принципах и технологиях. В настоящее время наиболее
перспективным направлением в области телекоммуникационных
систем являются цифровые сети общего назначения.
Гибкие автоматизированные производственные системы
предназначены для производства определенного вида продукции
с
настраиваемой
на
специфичность
ее
экземпляров
робототехнической
технологией
и
включают в
себя
информационную
систему,
управляющую
систему
и
исполнительную систему.
Гипертекст – технология работы с текстовыми данными,
позволяющими
устанавливать
ассоциативные
связи
–
гиперсвязи – между отдельными терминами, фрагментами,
статьями в текстовых массивах и допускающими не только
последовательную, линейную работу с текстом, как при обычном
чтении, но и произвольный доступ, ассоциативный просмотр в
соответствии с установленной структурой связей.
Дедуктивный вывод – логический вывод от общего к
частному, т. е. переход по тем или иным правилам логики от
некоторых данных предложений – посылок к их следствиям
(заключениям).
Декларативное представление (его иногда называют
знанием) описывает структуру данных о внешнем мире.
239
Денотат – объект, обозначаемый данным знаком.
Достоверность информации – степень или уровень
адекватного отображения объективно существующих явлений,
событий и процессов.
Душа – с семантических позиций отражение характерных
черт умершего человека в памяти живых людей.
Естественно-языковые системы общения предназначены
для человеко-машинного общения в диалоговом режиме.
Естественный язык как средство общения занимает центральное
место. Естественно – языковое общение с ЭВМ до последнего
времени оставалось недостаточно эффективным. Это связано с
влиянием ряда факторов. Процесс общения всегда носит
итеративный характер, его нельзя ограничить изолированными
сообщениями типа «запрос – ответ», так как в большинстве
случаев реальные информационные потребности пользователей
не могут быть выражены в виде одного запроса (предложения).
Необходимы
анализ
информационных
потребностей
пользователей, выраженный связным текстом, определение
ситуации
возникновения
информационных
потребностей
пользователей и контекста, в рамках которого следует
интерпретировать текстовое представление информационных
потребностей пользователей.
Знак – объект или событие, способные что-то обозначать,
т. е. указывать на некоторый другой объект, и что-то означать,
т. е. иметь смысл.
Знание – системный опыт, передающийся от предков к
потомкам, зафиксированный в памяти в вещественной форме в
виде кодовых структур. В социальной природе фиксируется в
форме знаков естественных и искусственных языков.
Знание и информация – семантическая сущность материи,
систем.
Иерархические системы классификации – такие
структуры,
в
которых
между
классификационными
группировками установлено отношение подчинения, как правило,
родо-видовое.
Изготовление системы – процесс материального
воплощения результатов проектирования, представленного в
виде конструкторской и технологической документации.
240
Индексирование – процесс перевода основного содержания
документа и запроса с естественного языка на информационнопоисковый с одновременным свертыванием текста при
максимальном сохранении смысла.
Индуктивный вывод – логический вывод от частного к
общему на основе индуктивных рассуждений, включающих
определенные свидетельства, ведущие с некоторой степенью
уверенности к определенной гипотезе.
Интеллектная система – искусственная система,
моделирующая интеллектуальную систему.
Интеллектные робототехнические системы – системы
вычислительных
и
логических
машин,
выполняющих
интеллектуальные действия, свойственные человеку, например:
машины, играющие в шахматы, сочиняющие музыку и стихи, а
также машинные переводчики, автоматические машинные
библиографы, проектировщики сложных систем и т.п. В
широком смысле к интеллектным робототехническим системам
можно отнести любой автоматический аппарат, исследующий
свойства среды или отдельных предметов, с элементами
интеллектуальной обработки информации или же с адаптацией в
своем поведении к исследуемым свойствам среды. Такие роботы
могут распознавать объекты и их состояния с использованием
совокупности анализаторов и на основе такого распознавания
автоматически определять действия, которые им следует
выполнять, общаясь с человеком на естественном языке.
Интеллектные робототехнические системы предполагают
наличие в памяти модели проблемной среды и существование
специальных механизмов, обеспечивающих автоматическое
формирование решений с помощью этой модели. В интеллектных
робототехнических системах развивается «языковый» подход к
описанию модели проблемной среды. Модель рассматривается
как некоторая семантическая система, которая, помимо
синтаксических отношений между элементами языка, должна
включать смысловые связи между элементами предметной
области и допускать оперирование ими при поиске пути
достижения цели.
Интеллектуальная система – система, субъект которой
обладает естественным интеллектом.
241
Интенсионал знака определяет содержание понятия и
характеризует концепт.
Информатика – наука об информации и информационных
коммуникациях в природе и обществе; наука о моделировании
реальной действительности средствами вычислительной техники;
отрасль народного хозяйства и человеческой деятельности (по
аналогии с энергетикой); правовые и экономические аспекты
получения,
хранения
и
распространения
достоверной
информации.
Информационная безопасность – свойство системы
противодействовать попыткам нанесения ущерба владельцам и
пользователям при различных возмущающих воздействиях на
нее.
Информационная потребность отражает намеченные
(заданные) цели и однозначно определяется решаемыми
задачами. Информационная потребность выражается составом и
содержанием информации, необходимой и достаточной для целей
управления, и в самом общем виде характеризуется информацией
о фактическом и желаемом состояниях объекта управления.
Информационная технология – в современных условиях
под этим термином понимаются традиционные процессы
подготовки, накопления, переработки и передачи различной
информации, как правило, на бумаге.
Информационное общество – открытое информационное
пространство, построенное на принципах системного единства и
объединения материальных и идеальных, рациональных и
иррациональных начал, а не их противопоставления.
Конструктивные результаты исследований в этом направлении
позволят создать предпосылки для гармоничного развития
земной цивилизации.
Информационно-поисковая система осуществляет поиск
текстов документов, их частей, фактографических записей в
хранилищах среди множества других по формальным
характеристикам.
Информационно-поисковый язык – специализированный
искусственный язык, предназначенный для выражения основного
смыслового содержания текстов документов и запросов с целью
отыскания нужных фактов и документов.
242
Информационные
гипертехнологии
–
технологии
обработки информации, обеспечивающие структурирование
информации и произвольный доступ к ее элементам с помощью
установления
гиперсвязей.
В рамках
гипертехнологий
пользователь может сам формировать логическую структуру
связей с помощью простого интерфейса.
Информационные отношения – отношения между
составными единицами информации, с помощью которых
представляются объекты и их свойства. При этом объективные
отношения,
определяемые
предметной
областью
(пространственные, временные, функциональные), отображаются
бинарными групповыми отношениями.
Информационные семантические системы – системы,
функционирование которых направлено на достижение цели
посредством
семантической
обработки
семантической
информации.
Информационный поиск – процесс отыскания в некотором
множестве документов или текстов таких, которые посвящены
указанной в информационном запросе теме (предмету) и
содержат необходимые потребителю факты, сведения. Процесс
информационного
поиска
обусловлен
необходимостью
удовлетворения информационной потребности пользователя.
Информация – актуализированная часть знаний, активно
используемая при целенаправленных действиях. Всеобщее
свойство материи, проявляющиеся в ее взаимодействии.
Канал связи – физическая среда, связывающая абонентов.
Когнитивная система – родственная человеку по
функциям искусственная система.
Код – система условных знаков (символов) и их различные
сочетания, каждое из которых означает какую-то букву, слово,
словосочетание или целую фразу естественного языка.
Кодирование – компактное и однозначное отображение
объектов и отношений между ними, выраженных на
информационно-поисковом языке.
Коммуникация – процесс обмена данными (сообщениями)
между объектом и субъектом, охватывает телекоммуникации и
вычислительные сети, а также обеспечивает интегрирование
243
удаленных пользователей в единую систему с помощью сетей
передачи данных.
Компьютерная квазидеятельность – информационные
аспекты
совместной
человеко-машинной
деятельности,
заключающейся в представлении средствами вычислительной
техники разнородной информации и ее семантической обработке,
образной интерпретации. Основным видом интеллектуальной
«деятельности» компьютерной семантической системы является
поддержка процесса принятия решений или решение задач на
основе содержательной обработки семантической информации.
Компьютерные семантические системы – неформальные
информационно-семантические
системы,
в
которых
неформализованные
отношения
между
семантическими
объектами (человек, компьютер) проявляются в семантическом
диалоге между ними.
Компьютерные сенсорно-перцептивные системы –
компьютерные аналоги человеческого ощущения при восприятии
объектов, явлений и процессов реального мира.
Концепт – свойство денотата, выражаемое знаком. Концепт
определяет свой денотат.
Корпоративные системы объединяют информационные
ресурсы, обеспечивающие автоматизированное решение всех
функциональных задач государств, организаций, ведомств,
регионов (офисных, ведение делопроизводства, архива,
материального снабжения, бухгалтерских, производственных и
т. д.) на основе корпоративных стандартов и протоколов
открытых систем, базирующихся на международных и
национальных стандартах, протоколах и интерфейсах.
Коэволюция – совместное существование и развитие
человека и природы. Приставка «ко» в переводе с латинского
означает «совместно с кем-то», в других случаях: объединение,
например – коаксиальный – соосный и др.
Критерий смыслового соответствия – совокупность
признаков, на основании которых определяется степень
релевантности документов по отношению к информационному
запросу.
Критерий формального соответствия – совокупность
признаков, согласно которым информационно-поисковая система
244
осуществляет формальный отбор и выдачу адресов или самих
документов в результате сравнения поисковых образов
документов и запроса. Критерий формального соответствия или
критерий выдачи позволяет осуществлять оценку подобия
множеств характеристик, приписанных документам и поисковым
требованиям.
Лингвистическая переменная – переменный параметр,
значениями которого могут быть числа, слова и словосочетания
естественного или искусственного языка. «Жесткость материала»
можно представить одноименной лингвистической переменной с
множеством значений: очень малая, малая, номинальная,
большая, очень большая.
Лицо, принимающее решение – лицо, которое на основе
предварительно подготовленных вариантов решения принимает
реальное управленческое решение, реализуемое путем
управления.
Логика – формальная наука об общезначимых формах и
средствах мышления, необходимых для рационального познания
в любой области знаний. К общезначимым формам мышления
относятся понятия, суждения, умозаключения, а к общезначимым
средствам мышления – определения, правила (принципы)
образования понятий, суждений и умозаключений, правила
перехода от одних суждений или умозаключений к другим
Логический
вывод
связан
с
индуктивными
и
дедуктивными рассуждениями и взаимодействием индуктивного
и дедуктивного методов рассуждений.
Логический вывод в нечетких условиях – логический
вывод на основе множества нечетких высказываний; учитывает
субъективные представления человека об окружающем его мире.
Нечеткие условные высказывания одновременно наделяются
логическими структурами индуктивного и дедуктивного типов и
интегрируют в себе их семантические концепции логического
вывода.
Материя – с семантических позиций синоним понятия
«система» организации Вселенной в единстве формы и
содержания, бесконечное множество всех существующих в мире
систем в таком единстве с присущими им любыми свойствами,
связями, отношениями и формами движения.
245
Мировой универсум знаний в естественном мире
выступает как общее информационное поле, представленное
вещественными структурами, к которому человек имеет
непосредственный доступ. Мировой универсум знаний в
искусственном мире человек создает сам как мировое хранилище
знаний, предназначенных для передачи от поколения к
поколению. При определении этого понятия следует иметь в виду
наличие двух миров: естественного мира, в который человек
входит как один из прочих элементов и который включает в себя
общее информационное поле, и искусственного мира, по
отношению к которому человек выступает как творец.
Модели,
описывающие
смысловое
содержание
предметной области, включают в себя системы классификации,
схемы постановки задач, математические модели. В качестве
исходных данных для решения основной задачи входят методы
решения различных задач анализа, синтеза, идентификации, т. е.
вычислительные схемы решения этих задач.
Международное взаимодействие – международная
интеграция в области информатики путем совокупности мер по
стандартизации, сертификации и лицензированию основных
компонентов информационной технологии, к которым относятся
аппаратные, программные средства и базы данных, а также
создание
надежных
средств
защиты
данных
от
несанкционированного доступа, фальсификации и воровства.
Мировой разум – общее информационное поле, при
помощи которого живые существа и различные системы могут
общаться между собой в определенных условиях.
Модели обучения, первоначально применяемые при
имитации в компьютере процедур обучения, базировались на
широко известных в психологии и физиологии моделях условных
и гомеостатических процессов, в основу которых были положены
чисто физиологические модели обучения, развивавшиеся в школе
Павлова. Эти модели уступили место ассоциативным моделям,
согласно которым всякое обучение связано с формированием
ассоциативных связей в нейронных сетях. На смену же
ассоциативным моделям обучения пришла лабиринтная модель,
основанная на идее когнитивной психологии. Модель
предполагает, что процесс обучения состоит в эвристическом
246
поиске в лабиринте возможных альтернатив и оценивании
движения по лабиринту на основе локальных критериев.
Модели поиска – алгоритмы процесса формального
установления соответствия между «пространством» ключевых
элементов и «пространством» документов.
Модели представления знаний можно разбить на два типа:
логические и эвристические. В основу логических моделей
представления знаний положено понятие формальной системы
(теории). Наиболее распространенной формальной системой,
используемой для представления знаний, является исчисление
предикатов (обычно первого порядка) и любая конкретная
система продукций.
Мониторинг – наблюдение, сбор сведений об объектах
предметной области автоматизированной информационной
системы посредством датчиков абонентских пунктов.
Монотонный логический вывод базируется на принципе
монотонности, согласно которому, если из совокупности
утверждений F логически следует утверждение R, то никакие
расширения F не могут изменить выводимости R.
Мультимедиа – интерактивные системы, обеспечивающие
работу с неподвижными и движущимися видеоизображениями,
анимированной компьютерной графикой и текстом, речью и
высококачественным звуком. Наиболее часто обозначают этим
термином класс систем мультимедиа, для которых существенно
структурирование информации с помощью гиперсвязей.
Мышление – опосредованное, отвлеченное и обобщенное,
связанное со словом (языком) отражение мозгом внешнего мира
и его законов.
Немонотонный логический вывод базируется на
немонотонных
логических
средствах,
в
частности
псевдофизических и релевантных логик, которые относятся к
логической системе, более приближающейся к интуитивному
пониманию следования, основанной на таком понятии вывода,
когда все посылки используются в выводе наиболее
существенным образом. Логика человеческих рассуждений
ситуационна: переходя из мира в мир возможно нарушение ее
законов. Для преодоления этой трудности необходимо
построение некоторой металогики для аргументации одного и
247
того же факта в разных условиях. При немонотонном выводе
данного факта в какой-либо из логик при необходимости его
перехода к другой логике процесс осуществляется через систему
маркеров.
Новая информационная технология (НИТ) – в последнее
время этот термин введен, чтобы подчеркнуть использование в
информационной
технологии
современных
средств
вычислительной техники, информатики и связи. Известно
множество определений НИТ. Новые информационные
технологии – это технологии, в которых используются
современные средства вычислительной техники, информатики и
связи, а также математические методы, направленные на
интеллектуализацию
информационных
систем.
Новые
информационные технологии – это сбор, обработка, хранение и
распространение речевой, зрительной, текстовой и числовой
информации при сочетании вычислений и телесвязей на основе
микроэлектроники.
Новая
информационная
технология –
комплексно автоматизированный информационный процесс в
такой высокоорганизованной материальной среде, какой является
человеческое общество.
Обучающие системы делятся на системы обучения
знаниям, умениям и системы контроля. Универсальные системы
ведут как обучение, так и контроль. По режиму работы
различают однопользовательские и многопользовательские
автоматизированные обучающие системы. Обучающие системы
базируются на сетевом программном обеспечении и
оборудовании. Среди используемых обучающих систем можно
выделить «электронные учебники», системы развития навыков
при решении конкретных задач, системы типа «мультимедиа»,
системы «гипермедиа», т. е. такие системы мультимедиа, для
которых существенно структурирование информации с помощью
гиперсвязей. Обучающие системы по назначению можно
классифицировать
на
информационно-обучающие,
контролирующие и универсальные системы.
Обучение в семантике выступает как процесс овладения
понимаем смысла знакового выражения. При этом широкое при
первоначальном обучении использование имеют остенсивные
(повторяющиеся) определения, базирующиеся на одновременном
248
показе предмета и его вербальной характеристике. Дальнейший
процесс овладения пониманием знаковых выражений связан с
использованием вербальных определений. Их суть состоит в том,
что смысл новых неизвестных знаковых выражений сводится к
смыслу, к пониманию выражений, усвоенных остенсивным
путем, или к пониманию слов, смысл которых, в свою очередь,
уже выяснен путем их сведения, редукции к выражениям,
усвоенным остенсивно. На уровне систематического обучения
обучаемый усваивает новые знаковые выражения языков науки,
иностранных языков и т.п., что на основе правил введения и
исключения дает возможность переводить описания на обычном
языке.
Объект – предмет, противостоящий субъекту в его
целенаправленной деятельности.
Объяснение действий – процедуры, дающие возможность
пользователю
убедиться
в
правильности
полученных
результатов, в достоверности методов и знаний, используемых в
системе для получения решения. В самом общем плане
объяснение трактуется как процесс раскрытия сущности
изучаемого объекта путем установления тех связей и отношений,
которые определяют его существенные черты. Объяснение
предполагает описание объекта и его анализ в контексте связей,
отношений и зависимостей. Близким к понятию «объяснение»
является
понятие
«обоснование».
Применительно
к
кибернетическим системам обосновать действия – это показать,
что они являются разумными в рассматриваемой ситуации.
Объяснение
действий
предназначено
для
разъяснения
пользователю тех шагов, которые предпринимались системой для
достижения поставленной цели. Процессы объяснения действий
связаны с диалоговыми механизмами взаимодействия и
механизмами взаимопонимания.
Онлайновая среда – семантическая сеть, включенная в
компьютерную
сеть,
передающая
или
принимающая
информацию через нее. Такую среду, в которой предусмотрены
средства полного погружения обучаемого, с воздействием на все
органы чувств, называют «мнимой (виртуальной) реальностью».
249
Пертинентность – устанавливаемое соответствие знаний и
данных,
найденных
при
информационном
поиске,
информационным потребностям потребителей.
Планирование – процесс составления плана действий.
Различают планы: ориентировочные, связанные с «мысленным
взвешиванием» резервов и возможностей достижения целей;
организационные, направленные на поиск эффективных способов
организации деятельности; исполнительные и корректировочные.
План, с одной стороны, предстает как система особым образом
взаимосвязанных между собой и находящихся в иерархических
отношениях подцелей. С другой стороны, план должен быть
последовательностью предвосхищающих образов и конкретных
действий. План сопрягается с прогнозом. План (частично
упорядоченная совокупность действий) представляет собой
сценарий, в котором в качестве отношения между вершинами
выступают отношения типа: «цель – подцель», «цель – действие»,
«действие – результат» и т.п.
Поддержка управленческих решений – поэтапное
преодоление неопределенностей, с которыми сталкиваются
участники процесса выработки и принятия решений,
включающее в себя оценку обстановки, формулировку целей,
выработку замысла, принятие окончательного решения.
Поиск информации при компьютерной обработке является
массовой процедурой. В зависимости от объекта выделяют поиск
решения, информационный поиск, а также технологический
поиск, включающий методы доступа к данным. Все указанные
виды поиска базируются на стратегиях поиска, уменьшающих
пространство поиска и распараллеливающих процесс поиска.
Поиск информации предназначен для дальнейшей обработки
данных и знаний на основе смысловой релевантности,
формальной релевантности и физического доступа к данным.
Поисковый массив – организованное соответствующим
образом множество документов или их копий, снабженное
поисковыми признаками, среди которых отыскиваются
требуемые документы или копии. Различают прямую и
инверсную форму организации массивов: при прямой форме
массив организован в последовательности документов, при
инверсной – в последовательности поисковых признаков.
250
Понимание – необходимое условие осуществления
общественной деятельности и связано с пониманием смысла
используемых в языковой деятельности знаковых выражений.
Проблема
понимания
смысла
является
не
только
коммуникативной проблемой, но и проблемой научного
познания. Так, любая вновь выдвигаемая гипотеза, любой тезис
формулируются на основе языка, понятного не только
составителю, но и его коллегам. Знаковое выражение имеет
смысл, является понимаемым, если по отношению к нему могут
быть сформулированы соответствующие правила установлением
смысла знаковых выражений (правила введения и исключения).
Понятие – форма мышления, в которой отражаются
предметы и явления реального мира в их существенных,
необходимых признаках и отношениях. Понятие представляет
собой единицу знания.
Правила введения и исключения. Правило введения
обучает заменять демонстрируемые предметы и действия
соответствующими
словами,
словосочетаниями
и
предложениями. Правило исключения, обучает эмитировать
введенные знаковые выражения, заменяя их соответствующими
предметами, действиями, ситуациями. Понимание распознанных
сигналов
предназначено
для
интерпретации
принятой
информации по уровням понимания в соответствии с
определенными критериями.
Предметная область – часть реального мира, являющаяся
сферой
предметной
ориентации
автоматизированной
информационной системы, ориентированной на выполнение в
ней определенных функций.
Представление знаний – конкретный способ описания
предметной области, задаваемый синтаксисом описания,
правилами соотношения языковых выражений с отображаемыми
ими объектами и конкретным составом слов языка.
Принятие решения – выбор направления действий для
достижения цели путем анализа множества возможных
альтернатив из заданного набора и выработки команд
управления.
251
Проблемная
область
–
часть
реального
мира,
ориентированная на автоматизированную систему; включает в
себя предметную область и задачи, решаемые в этой области.
Прогнозирование – опережающее отражение состояния
объективной реальности. Специфика прогнозирования как вида
отражения связана с временным соотношением отображаемого и
отображенного состояния. Это возможно только при наличии
«памяти», способности сохранять информацию о результатах
предшествующих актов отражения, отождествлять эту
информацию с данным объектом отражения и соответствующим
образом интерпретировать ее. Прогнозирование на основании
учета объективных данных позволяет составить сценарий
будущего и учесть субъективную составляющую в виде дерева
целей.
Продукционные системы – универсальное средство
представления знаний на любом формальном аппарате,
оперирующем символами по правилам вида «условие – действие»
или «ситуация – действие». Продукционные системы
используются для моделирования процесса принятия решения.
Проектирование – комплекс операций по преобразованию
требований технического задания в комплект конструкторской и
технологической документации на изготовление системы.
Процедурное представление (его называют мышлением)
описывает механизмы, способные выполнять некоторые
операции
(логический
вывод,
поиск
по
аналогии,
концептуальный анализ и др.), используя знания в качестве базы
данных.
Распознавание – процесс различения ЭВМ отличающихся
элементов разнородной информации: речи, текста, изображения,
тактильных ощущений, вкусовых качеств, запахов.
Реализация действий предназначена для осуществления на
практике действий, связанных с определенным набором
альтернатив, выбранных на стадии принятия решений, и
заключается в превращении информационных сигналов в
материально-энергетическое воздействие на объект управления и
контроль исполнения команды.
Редукционные
системы
основаны
на
стратегии
автоматического решения задач, состоящей в выполнении
252
последовательного разбиения исходной задачи на более простые
до тех пор, пока решение не будет представлено в виде ряда
элементарных действий. Предполагается, что любую задачу
можно сформулировать, указав начальное и конечное состояния
проблемной области и набор операторов, изменяющих эти
состояния. Решение задачи заключается в нахождении
последовательности операторов, позволяющей получить из
начального состояния конечное.
Реквизиты – элементарные, логически неделимые единицы
информации, соотносимые с определенным свойством
отображаемого объекта или процесса. Составной единицей
информации называют единицу информации, состоящую из
совокупности других единиц, связанных между собой. Из
составных единиц информации выделяют показатель, состоящий
из одного реквизита числового типа и связанных с ним
нескольких реквизитов текстового типа. Числовой реквизит
является основанием показателя, а текстовые реквизиты –
характеризующими его признаками.
Релевантность: устанавливаемое при информационном
поиске
соответствие
найденного
текста
(документа,
фактографической записи) информационному запросу называется
смысловой релевантностью; соответствие поискового образа
документа поисковому предписанию называется формальной
релевантностью.
Рецепторы – структуры, преобразующие внешние стимулы
(сигналы) во внутрисистемные импульсы.
Решение – реакция системы на изменения ее состояния и
состояния окружающей среды с целью их коррекции во времени
и пространстве в желаемом направлении.
Семантика – интерпретация связи содержания с формой.
Семантическая информация – выраженные человеком
посредством знаков знания о выделенной стороне (сторонах)
объекта.
Семантическую
сеть
можно
рассматривать
как
маркированный ориентированный граф с помеченными узлами и
дугами. Узлам соответствуют некоторые объекты, а дугам –
семантические
отношения
между
объектами.
Метки,
приписываемые узлами, выделяют множество рассматриваемых
253
объектов и выступают в качестве их имен. В роли таких имен
могут выступать слова естественного языка.
Семиотический
треугольник
(треугольник
Фреге)
выражает отношение между знаком, его концептом и денотатом.
Сенсорно-перцептивные системы – средство целостного
отражения объектов внешнего мира при непосредственном
воздействии физических раздражителей на рецепторы или
датчики; средство формирования, изменения и дополнения
семантической системы, а также объектов семантического
управления.
Сенсорные кибернетические системы – компьютерные
системы переработки визуальной, звуковой и других видов
информации, аналогичные сенсорно-перцептивным и сенсорномоторным подсистемам человека. В состав процессов
переработки информации включаются: восприятие и порождение
речи, распознавание образов, порождение графических и
видеоизображений,
томография,
спектрография
и
рентгеноскопия, выполнение действий робототехническими
системами и манипуляторами.
Сигнал – изменение во времени и пространстве каких-либо
параметров физической среды, отображающих сообщение,
например: изменение давления, изменение параметров
электрического и магнитного полей.
Система – совокупность элементов, объединенных
самоорганизацией, единством цели и функциональной
целостностью.
Системы машинного перевода предназначены для
автоматического перевода с одного естественного языка на
другой. Проблема перевода – прежде всего лингвистическая
проблема. Семантическая теория или модель перевода должны
объяснять законы понимания и формирования связного текста,
механизм соотнесения текста с предметной областью, учитывать
коммуникативные свойства текста, реализовать механизмы
синтаксических и лексических замен. Машинный перевод – это
выполнение переводного процесса с помощью вычислительной
техники. Под переводом понимается смысловое преобразование
текста с одного языка (естественного или искусственного) на
другой. В нем исторически утвердились два подхода:
254
дедуктивный и индуктивный. Первый основан на формальном
описании семантики с использованием модели «текст – смысл –
текст», второй – на переводных соответствиях с использованием
модели «текст – текст». В основе любого перевода лежит
моделирование речевой деятельности человека. В настоящее
время успешно работающие промышленные образцы таких
систем опираются на обе модели и большие терминологические
банки данных. Качество перевода, как правило, требует
постредактирования.
Системы организационного управления – системы, где
объектами и субъектами выступают люди и организованные
коллективы.
Системы, основанные на отношениях – объектнохарактеристические таблицы, строки которых отражают объекты,
а столбцы – их характеристики. Представление данных об
объектах и связях между ними в виде отношений называют
реляционной моделью данных.
Сообщение – совокупность сведений о состоянии какоголибо объекта.
Сопровождение – доработка изделий при эксплуатации
системы в соответствии с изменившимися условиями и
соответствующей документацией.
Стратегия поиска – набор процедур, выполнение которых
обеспечивает требуемую эффективность поиска.
Структуризация – процесс внутренней интерпретации
данных и знаний путем установления внутренних и внешних
структур связей.
Семантические метаязыки – концептуальные языки
посредники,
типа
«эсперанто»,
рассматриваемые
для
представления знаний. При этом используется падежная
грамматика Ч. Филлмора, отражающая кибернетическую
структуру текста.
Системное единство формы и содержания указывает на
наследование
информационных
технологий
развитых
материальных систем и ее эволюционное развитие.
Системы классификации с давних пор применяются для
структурирования и обобщения знаний. В таких системах все
сущности, с одной стороны, разбиваются по определенным
255
признакам на некоторое число классов; с другой стороны,
группируются вместе.
Смысл знаковых выражений на уровне научного
познания возникает у человека в процессе интеллектуального
развития. Понимать знаковые выражения в научной теории – это
значит знать, как понятие вводится и как исключается. Обучение
компьютера понятиям и суждениям о предметной области с
целью их правильного использования для достижения
поставленной цели связано с остенсивными, вербальными,
контекстными
определениями,
определениями
при
систематическом обучении и на уровне научного познания, а
также с обучением понятиям и действиям.
Субъект – источник активности, направленный на объект.
Тезаурус – система понятий об окружающем мире,
сформированная в виде модели знаний.
Транспортная среда – естественное или искусственное
образование, имеющее свой внутренний механизм, организацию
и формы передачи данных, основывающиеся на закономерностях
среды передачи данных.
Управление – силовое, материально-энергетическое
воздействие субъекта на объект.
Уровни
представления
данных:
концептуальный
(семантический), логический и физический. Концептуальный
уровень
соответствует
модели
восприятия
внешними
пользователями проблемной области, объекта и целей
управления, окружающей среды в процессе решения задач
управления. Логический уровень обеспечивает структурирование
и описание данных и связей между ними с целью адекватного
отображения данных из концептуального уровня в среду
запоминания и хранения. Физический уровень обеспечивает
организацию данных в среде их запоминания и хранения, т. е.
непосредственно в запоминающих устройствах компьютера.
Фасетная система классификации – такая структура, при
которой классифицируемое множество образует группировки по
различным аспектам классификации способным представлять
движущиеся объекты.
Флотация используется для обогащения, кучкования
элементов в результате фильтрации.
256
Формальная система основана на логических моделях в
которых отношения, существующие между единицами знаний,
выражаются используемыми синтаксическими правилами.
Фрейм – системно-структурное описание проблемной
среды (события, явления, состояния и т.п.), содержащее на
основании ее семантических признаков пустые ролевые позиции
(слоты), которые после заполнения конкретными данными
превращают фрейм в носитель конкретного знания о
действительности.
Хранение – передача знаний во времени. Включает
организацию знаний по уровням представления: семантический
уровень, логический уровень, физический уровень.
Целостность – обобщенная характеристика системы,
отражающая необходимую структуру ее функциональных
элементов.
Цель – желаемое идеальное состояние системы,
субъективное отражение объективных потребностей.
Эвристика – специальные методы решения задач,
направленные на сокращение перебора возможных альтернатив.
Центральным механизмом мыслительной деятельности (в рамках
кибернетической модели этой деятельности) принято считать
механизм формирования гипотез и их сравнения с результатами
производимых действий. Эвристические модели, в отличие от
алгоритмических, имеют разнообразный набор средств,
передающих специфические особенности той или иной
предметной области. К эвристическим моделям относятся
сетевые, фреймовые и продукционные.
Экспертные системы являются человеко-машинными
системами. Центральным элементом любой экспертной системы
является база знаний, в описании которой лежат системы
продукций. Каждая продукция представлена отдельным модулем
типа «если, то». Все продукции объединены управляющей
структурой. Структуры, основанные на правилах продукций,
позволяют системе легко приобретать новые знания и
видоизменять существующие. Каждая экспертная система
ориентирована на определенную проблемную область. В память
экспертных систем вводятся знания многих экспертов. Основная
257
трудность при создании экспертных систем состоит в
формализации профессиональных знаний экспертов.
Экстенсионал знака определяет класс всех его допустимых
денотатов.
Энергия – носитель информации как кодовая структура
развития, динамического действия.
Энтропия с системных семантических позиций, с учетом
сопряженности понятий информация и знания, может быть
представлена как мера неопределенности сообщения источника, а
негэнтропия – как изменение знаний (тезауруса) получателя в
результате принятого сообщения. В сложных системах следует
различать
соответственно
негэнтропийное
(НЭ)
поле
информации и обобщенное негентропийное (ОНЭ) поле знаний.
Эталонная модель взаимодействия открытых систем
(ЭМВОС) рекомендована Международной организацией по
стандартизации (МОС) и определяет стандарты соединения и
взаимодействия элементов Информационной вычислительной
сети (ИВС). Основу модели составляют три базовых понятия:
системы, прикладные процессы и соединения. Системы
соответствуют основным элементам ИВС. Прикладным
процессам соответствуют информационные ресурсы ИВС.
Соединения обеспечивают обмен информацией между
прикладными процессами. Элементы ИВС делятся на семь
функциональных слоев, называемых уровнями. Каждый уровень
состоит из объектов, выполняет определенную логическую
функцию и обеспечивает определенный набор услуг для
расположенного
выше
уровня.
Совокупность
правил
взаимодействия объектов одноименных уровней называется
протоколом. Совокупность правил взаимодействия объектов
смежных уровней одной и той же системы называется
международным интерфейсом.
Эффективность информационно-поисковой системы
измеряется совокупностью двух показателей – технической и
экономической эффективности. Техническая эффективность – это
мера способности системы выполнять те функции, для которых
она предназначена. Экономическая эффективность – мера
стоимости выполнения этих функций.
258
Язык – система знаков, служащая для хранения,
переработки и передачи знаний и информации; условие для
осуществления мышления и средство, позволяющее хранить
мысли, уже сформировавшиеся в процессе мышления и
передавать их.
259
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Айламазян А.К., Стась Е.В. Информатика и теория
развития. М., 1989.
Бриллюэн Л. Научная неопределенность и информация. М.,
1966.
Вернадский В.И. Живое вещество. М., 1978.
Вернадский В.И. Размышления натуралиста: Научная жизнь
как планетарное явление. М., 1977.
Вернадский В.И. Химическое строение биосферы Земли и ее
окружения. М., 1965.
Егоров В.С. Философский реализм. М., 1994.
Итоги науки и техники // Сер.: Информатика. Т. 15 /
ВИНИТИ. М., 1991.
Карпенко М. Вселенная разумная. М., 1992.
Кибернетика и системный анализ. 1991. № 4.
Китов
А.И.
Программирование
экономических
и
управленческих задач. М., 1971.
Моисеев Н.Н. Восхождение к разуму. М., 1993.
Мухин В.И. Информация и самоорганизация – сущность
мироздания // НТИ. Серия 2: Информационные процессы и
системы. 1999. № 4. С. 25 – 28.
Межотраслевая
информационная
служба:
Научно–
методический журнал. Выпуск 2 (127). М., 2004. С. 3–11.
Попов Э.В. Искусственный интеллект: Справочник. В 3 т.
М., 1990.
Поспелов Д.А. Энциклопедия по информатике. М., 1994.
Савин А.Ю. Основы ноокосмологии. Философия и
ноофизика. М.,
Серебровская К.Б. Сущность жизни. История поиска. М.,
1994.
Современная научная картина мира: Словарь / Под
редакцией В.С. Егорова. М., 1997.
Урсул А.Д. Информация: Методологические системы. М.,
1971. С. 190–201.
Филатов А.П. Живой космос: Человек между силами земли
и неба // Вопросы философии. 1994. № 2.
Хакен Г. Синергетика. М., 1980.
260
Циолковский К.Э. Происхождение жизни. Калуга, 1920.
Циолковский К.Э. Зарождение жизни. Калуга, 1922.
Шемакин Ю.И. Знание и информация – семантическая
сущность материи // Информация и самоорганизация. М., 1996.
Шемакин Ю.И. Информация как семантическое свойство
материи // Второй конгресс «Информационные процессы и
технологии»: Тезисы докладов. М., 1993.
Шемакин Ю.И. Основы информатики и вычислительной
лингвистики / МИНХ им. Г.В. Плеханова. М., 1983.
Шемакин Ю.И. Открытая семантическая модель природы и
образование и образование // Синергетика и образование:
Сборник научных трудов. М., 1997.
Шемакин Ю.И. Тезаурус в автоматизированных системах
управления и обработки информации. М., 1974.
Шемакин
Ю.И.
Семантическая
модель
природы:
Фундаментализация науки и образования // НТИ. Сер. 2. 1997.
№ 11.
Шемакин
Ю.И.
Семантическая
модель
самоорганизующихся систем // Труды международной
конференции НТИ – 97 / ВИНИТИ. М., 1997.
Шемакин
Ю.И.
Семантическая
парадигма
самоорганизующихся систем // Синергетика: Человек, общество. М.,
2000. С. 25–29.
Шемакин Ю.И., Романов А.А. Машинный поиск и
сортировка информации / МИНХ им. Г.В. Плеханова. М.,1989.
Эшби У.Р. Введение в информатику. М., 1959.
Юдин Б. Самоорганизующаяся система // Философская
энциклопедия. 1967. Т. 4. С. 550–552.
261
ОГЛАВЛЕНИЕ
Данчул А.Н.
ПРЕДИСЛОВИЕ ................................................................................. 3
ВВЕДЕНИЕ ......................................................................................... 6
Глава I. СЕМАНТИЧЕСКАЯ ОНТОЛОГИЯ
СИСТЕМНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ВСЕЛЕННОЙ ............. 9
1. Исходное состояние системной проблемы ............................... 9
2. Семантическая системная модель ........................................... 14
3. Естественные системы .............................................................. 22
4. Искусственные модели ............................................................. 26
5. Научное и практическое приложение ..................................... 28
Глава II. СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ .................................................. 39
1. Иерархическая интеграция систем .......................................... 39
2. Причинно-следственные связи ................................................ 47
Глава III. САМООРГАНИЗАЦИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ .... 55
1. Основные понятия синергетики ............................................... 55
2. Функции самоорганизации ....................................................... 59
Глава IV. САМООРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ................. 63
1. Управление и обратная связь ................................................... 63
2. Принятие решения и реализация действия ............................. 66
Глава V. ЗНАНИЕ И ИНФОРМАЦИЯ ......................................... 70
1. Отражение окружающего мира в сознании человека ........... 70
2. Человеко-компьютерные семантические системы ................ 76
Глава VI. ИНТЕЛЛЕКТНЫЕ СИСТЕМЫ .................................... 84
1. Функциональная структура ...................................................... 84
2. Экспертные системы ................................................................. 88
262
3. Интеллектные роботы ............................................................... 92
4. Гибкое автоматизированное производство ............................ 94
Глава VII. ЯЗЫК И ЗНАКОВАЯ СИСТЕМА ............................... 96
1. Язык и мышление ...................................................................... 96
2. Речевая деятельность ................................................................ 98
3. Семиотический треугольник .................................................. 100
4. Знаковая система ..................................................................... 102
Глава VIII. СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ
ДАННЫХ И ЗНАНИЙ ............................................... 104
1. Представление данных ............................................................ 104
2. Представление знаний ............................................................ 120
Глава IX. ХРАНЕНИЕ ЗНАНИЙ
И ПОИСК ИНФОРМАЦИИ ............................................... 138
1. Организация «памяти» ............................................................ 138
2. Информационный поиск ......................................................... 140
3. Алгоритмы поиска ................................................................... 148
Глава X. ЛОГИЧЕСКИЙ ВЫВОД
И ЭВРИСТИЧЕСКИЙ ПОИСК ................................... 153
1. Редукционная модель .............................................................. 153
2. Энтропия и ценность информации ........................................ 159
Глава XI. СЦЕНАРИЙ
ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ОБЩЕНИЯ ................. 162
1. Анализ и синтез текста............................................................ 162
2. Анализ и синтез речи .............................................................. 170
3. Визуальное общение ............................................................... 175
4. Машинный перевод ................................................................. 183
5. Индексирование документов и запросов .............................. 185
6. Семантический интерфейс пользователя .............................. 188
263
Глава XII. ИНФОРМАЦИОННО-СЕМАНТИЧЕСКИЕ
СЕТИ ............................................................................. 191
1. Сообщения и сигналы ............................................................. 191
2. Информационная сеть ............................................................. 192
3. Сети ЭВМ ................................................................................. 196
Глава XIII. ПРОЕКТИРОВАНИЕ
ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ........................... 200
1. Компоненты информационных систем ................................. 200
2. Проектирование информационного обеспечения ................ 204
3. Проектирование программного обеспечения ....................... 206
4. Структура программно-аппаратных средств ........................ 211
5. Проектирование технических средств .................................. 214
6. Автоматизация процессов проектирования.......................... 214
7. Стандартизация, сертификация и лицензирование ............. 215
Глава ХIV. ДОСТОВЕРНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ
И ЗАЩИТА ДАННЫХ .............................................. 221
1. Достоверность информации ................................................... 221
2. Защита данных ......................................................................... 222
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ............................................................................... 232
ГЛОССАРИЙ .................................................................................. 238
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ .............................................................. 260
264
ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР
Российской академии государственной службы
при Президенте Российской Федерации
выпускает:
–
–
–
–
–
учебники;
учебные пособия;
научную и справочную литературу;
периодику;
художественную литературу.
–
–
–
–
–
–
–
Книги Издательского центра РАГС предназначены:
преподавателям;
студентам;
аспирантам;
слушателям;
специалистам органов государственного управления;
государственным и муниципальным служащим;
широкому кругу читателей.
Наш адрес:
119606 Москва, проспект Вернадского, 84
Контактные телефоны:
тел./факс (495) 436-08-32; тел. 231-79-65
e-mail: sales@ur.rags.ru
gorelova@ur.rags.ru
www.rags.ru
265
Научная литература: Монография
Юрий Иванович Шемакин
Системантика
Заведующий редакцией
Т.О. Асланова
Ответственный за выпуск
С.А. Григорьева
Редактор
Г.М. Квашнин
Оформление ИЦ РАГС
Компьютерная верстка
Т.А. Файзуллина
Оригинал-макет
О.З. Элоев
Подписано в печать 18.12.06. Формат 60х901/16. Тираж 300 (1:100) экз.
Бумага офсетная № 1. Гарнитура «Таймс».
Усл. п.л. 15,9. Уч.-изд. л. 14,3. Изд. № 113
Издательский центр Российской академии государственной службы
при Президенте Российской Федерации
Отпечатано ОП ИЦ РАГС. Заказ № 260
119606 Москва, пр-т Вернадского, 84
266