- •Содержание
- •Раздел 1.4. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта 378
- •Часть II. Лабораторный практикум 429
- •Часть III. Заочное обучение, самостоятельная работа студентов и подготовка к экзамену 589
- •Предисловие
- •Часть I. Курс лекций
- •1.1.1.1.1. Процессы труда и познания, как информационные процессы снятия неопределенности
- •1.1.1.1.2. Организм человека и средства труда как информационные системы
- •1.1.1.1.3. Законы развития техники
- •1.1.1.1.3.1. Закон перераспределения функций между человеком и средствами труда
- •1.1.1.1.3.2. Закон повышения качества базиса
- •1.1.1.1.4. Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем средств труда
- •1.1.1.1.5. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта
- •1.1.1.2. Информационная теория стоимости
- •1.1.1.2.1. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью
- •1.1.1.2.2. Информация, как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания
- •1.1.1.2.3. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний
- •1.1.1.3. Интеллектуализация – генеральное направление и развития информационных технологий
- •1.1.1.3.1. От электронных вычислительных машин к компьютерам. Функциональное определение компьютера
- •1.1.1.3.2. Эволюция понятия: "Обработка информации" от информационного сырья к информационному продукту
- •1.1.1.3.3. Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников
- •1.1.1.3.4. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.1.2. Лекция-2. Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта Учебные вопросы
- •1.1.2.1. Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона
- •1.1.2.1.1. Постановка проблемы
- •1.1.2.1.2. Традиционные пути решения проблемы
- •1.1.2.1.2.1. Классификация и характеристика концепций смысла
- •1.1.2.1.2.2. Суть концепции смысла Шенка-Абельсона
- •1.1.2.1.3. Идея решения проблемы
- •1.1.2.1.3.1. Формулировка идеи
- •1.1.2.1.3.2. Обоснование принципиальной возможности реализации идеи
- •1.1.2.1.4. Когнитивная концепция ск-анализа и синтез когнитивного конфигуратора
- •1.1.2.1.4.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции
- •1.1.2.1.4.2. Базовая когнитивная концепция
- •1.1.2.1.4.3. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа
- •1.1.2.1.4.4. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа
- •1.1.2.1.5. Мышление как вычисление смысла и реализация операций со смыслом в инструментарии ск-анализа – системе "Эйдос"
- •1.1.2.1.7. Выводы
- •1.1.2.2. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место сии в классификации информационных систем
- •1.1.2.3. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания
- •1.1.2.3.1. Тест Тьюринга и критерии "интеллектуальности" информационных систем. Может ли машина мыслить? Может ли искусственный интеллект превзойти своего создателя?
- •1. Машина, прошедшая тест, может не быть разумной, а просто следовать какому-то хитроумному набору правил.
- •2. Машина может быть разумной и не умея разговаривать, как человек, ведь и не все люди, которым мы не отказываем в разумности, умеют писать.
- •1.1.2.3.2. Классификация систем искусственного интеллекта
- •1.1.2.3.3. Особенности технологии создания систем искусственного интеллекта (обучение, "социализация", как технологический этап)
- •1.1.2.4. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности
- •1.1.2.5. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.2.1.1.2. Методы и этапы системного анализа
- •1.2.1.1.3. Этапы когнитивного анализа
- •1.2.1.1.4. Предлагаемая обобщенная схема системного анализа, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями
- •1.2.1.2. Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора
- •1.2.1.2.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции
- •1.2.1.2.1.1. Определение понятия конфигуратора
- •1.2.1.2.1.2. Понятие когнитивного конфигуратора
- •1.2.1.2.1.3. Когнитивные концепции и операции
- •1.2.1.2.2. Предлагаемая когнитивная концепция
- •1.2.1.2.3. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа
- •1.2.1.2.4. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа
- •Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов
- •Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах
- •Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов
- •Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация)
- •1.2.1.4. Место и роль ск-анализа в структуре управления
- •1.2.1.4.1. Структура типовой асу
- •1.2.1.4.2. Параметрическая модель адаптивной асу сложными системами
- •1.2.1.4.3. Модель рефлексивной асу активными объектами и понятие мета-управления
- •1.2.1.4.4. Двухконтурная модель расу в апк Концепция рефлексивной асу в апк и технология qfd (технология развертывания функций качества)
- •Рефлексивная асу апк группы б: 1-й контур: "Агротехнологии – конечный продукт"
- •Рефлексивная асу апк группы а: 2-й контур: "Руководство – агротехнологический процесс"
- •Двухконтурная модель и обобщенная схема рефлексивной асу качеством подготовки специалистов
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.2.2.1.2. Выбор базовой численной меры Абсолютная, относительная и аналитическая информация.
- •Выбор в качестве базовой численной меры количества информации
- •1.2.2.1.3. Конструирование системной численной меры на основе базовой Системное обобщение формулы Хартли для количества информации
- •Гипотеза о законе возрастания эмерджентности и следствия из него
- •Системное обобщение классической формулы Харкевича, как количественная мера знаний
- •Генезис системной (эмерджентной) теории информации
- •1.2.2.2. Семантическая информационная модель ск-анализа
- •1.2.2.2.1. Формализм динамики взаимодействующих семантических информационных пространств. Двухвекторное представление данных.
- •Семантические пространства классов и атрибутов
- •Требования к системам координат, свойства векторов классов и атрибутов, решение проблемы снижения размерности описания и ортонормирования
- •1.2.2.2.2. Применение классической теории информации к.Шеннона для расчета весовых коэффициентов и мер сходства
- •Формальная постановка задачи
- •Информация как мера снятия неопределенности
- •Количество информации в индивидуальных событиях и лемма Неймана–Пирсона
- •Декомпозиция основной задачи в ряд частных подзадач
- •Решение задачи 1: "Синтез семантической информационной модели активного объекта управления"
- •Решение задачи 2: "Адаптация модели объекта управления"
- •Решение задачи 3: "Разработка алгоритмов решения основных задач асу"
- •Обобщение интегральной модели путем учета значений выходных параметров объекта управления
- •1.2.2.3. Некоторые свойства математической модели (сходимость, адекватность, устойчивость и др.)
- •1.2.2.3.1. Непараметричность модели. Робастные процедуры и фильтры для исключения артефактов
- •1.2.2.3.2. Зависимость информативностей факторов от объема обучающей выборки
- •1.2.2.3.3. Зависимость адекватности семантической информационной модели от объема обучающей выборки (адекватность при малых и больших выборках)
- •1.2.2.3.4. Семантическая устойчивость модели
- •1.2.2.3.5. Зависимость некоторых параметров модели от ее ортонормированности
- •Зависимость адекватности модели от ее ортонормированности
- •Зависимость уровня системности модели от ее ортонормированности
- •Зависимость степени детерминированности модели от ее ортонормированности
- •1.2.2.4. Взаимосвязь математической модели ск-анализа с другими моделями
- •1.2.2.4.1. Взаимосвязь системной меры целесообразности информации со статистикой 2 и новая мера уровня системности предметной области
- •1.2.2.4.2. Сравнение, идентификация и прогнозирование как разложение векторов объектов в ряд по векторам классов (объектный анализ)
- •1.2.2.4.3. Системно-когнитивный и факторный анализ. Ск-анализ, как метод вариабельных контрольных групп
- •1.2.2.4.4. Семантическая мера целесообразности информации и эластичность Эластичность в непрерывном случае
- •Эластичность в дискретном случае
- •Свойства эластичности
- •1.2.2.4.5. Связь семантической информационной модели с нейронными сетями
- •Метафора нейросетевого представления семантической информационной модели
- •Соответствие основных терминов и понятий
- •Недостатки нейронных сетей и пути их преодоления в семантической информационной модели
- •Гипотеза о нелокальности нейрона и информационная нейросетевая парадигма
- •Решение проблемы интерпретируемости весовых коэффициентов (семантическая мера целесообразности информации и закон Фехнера)
- •Семантическая информационная модель, как нелокальная нейронная сеть
- •Гипотеза о физической природе нелокального взаимодействия нейронов в нелокальной нейронной сети
- •Решение проблемы интерпретируемости передаточной функции
- •Решение проблемы размерности
- •Моделирование причинно-следственных цепочек в нейронных сетях и семантической информационной модели
- •Моделирование иерархических структур обработки информации
- •Нейронные сети и ск-анализ
- •1.2.2.4.6. Математический метод ск-анализа в свете идей интервальной бутстрепной робастной статистики объектов нечисловой природы Постановка проблемы
- •Традиционные пути решения проблемы
- •Идея решения проблемы
- •Математическая модель ск-анализа
- •Методика численных расчетов ск-анализа
- •Специальный программный инструментарий ск-анализа – система "Эйдос"
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •Шкалы классов (классификационные шкалы)
- •Шкалы атрибутов (описательные шкалы)
- •1.2.3.2. Иерархическая структура данных и последовательность численных расчетов в ск-анализе
- •1.2.3.3. Обобщенное описание алгоритмов ск-анализа
- •Бкоса-2.1. "Восприятие и запоминание исходной обучающей информации"
- •Бкоса-2.2. "Репрезентация. Сопоставление индивидуального опыта с коллективным (общественным)"
- •Бкоса-3.1.1. "Обобщение (синтез, индукция). Накопление первичных данных"
- •Бкоса-3.1.2. "Обобщение (синтез, индукция). Исключение артефактов"
- •Бкоса-7. "Сравнение, идентификация и прогнозирование. Распознавание состояний конкретных объектов (объектный анализ)"
- •Бкоса-9.1. "Дедукция и абдукция классов (семантический анализ обобщенных образов классов, решение обратной задачи прогнозирования)"
- •1.2.3.4. Детальные алгоритмы ск-анализа
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.2.4. Лекция-6. Технология синтеза и эксплуатации приложений в системе "Эйдос" Учебные вопросы
- •1.2.4.1. Назначение и состав системы "эйдос"
- •1.2.4.1.1. Цели и основные функции системы "Эйдос"
- •Синтез содержательной информационной модели предметной области
- •Идентификация и прогнозирование состояния объекта управления, выработка управляющих воздействий
- •Углубленный анализ содержательной информационной модели предметной области
- •1.2.4.1.2. Обобщенная структура системы "Эйдос"
- •Ввод-корректировка обучающей информации (бкоса-2.1)
- •Управление составом обучающей информации (бкоса-2.2)
- •1.2.4.2.2. Синтез модели: пакетное обучение системы распознавания (подсистема "Обучение") (бкоса-3)
- •Расчет матрицы абсолютных частот (бкоса-3.1.1)
- •Исключение артефактов (робастная процедура) (бкоса-3.1.2)
- •Расчет матриц информативностей (бкоса-3.1.3, 3.2, 3.3)
- •Измерение сходимости и устойчивости модели
- •1.2.4.2.3. Оптимизация модели (подсистема "Оптимизация") (бкоса-4)
- •Формирование ортонормированного базиса классов (бкоса-4.2)
- •Исключение признаков с низкой селективной силой (бкоса-4.1)
- •Удаление классов и признаков, по которым недостаточно данных
- •1.2.4.2.4. Верификация модели (оценка ее адекватности) (бкоса-5)
- •1.2.4.2.5. Эксплуатация приложения в режиме адаптации и периодического синтеза модели (бкоса-7, бкоса-9, бкоса-10) Идентификация и прогнозирование (подсистема "Распознавание") (бкоса-7)
- •Информационные портреты классов (бкоса-9.1)
- •Расчет матрицы сходства эталонов классов (бкоса-10.1.1)
- •Генерация кластеров и конструктов классов (бкоса-10.1.2)
- •Автоматическое выполнение режимов 1-2-3
- •Вывод 2d-семантических сетей классов (бкоса-10.1.3)
- •Когнитивные диаграммы классов (бкоса-10.3.1, 10.3.2)
- •Семантические портреты атрибутов (бкоса-9.2)
- •Расчет матрицы сходства атрибутов (бкоса-10.2.1)
- •Генерация кластеров и конструктов атрибутов (бкоса-10.2.2)
- •Вывод 2d-семантических сетей атрибутов (бкоса-10.2.3)
- •Когнитивные диаграммы атрибутов (бкоса-10.4.1, 10.4.2)
- •Оценка достоверности заполнения анкет
- •1.2.4.3. Технические характеристики и обеспечение эксплуатации системы "эйдос" (версии 12.5)
- •1.2.4.3.1. Состав системы "Эйдос": базовая система, системы окружения и программные интерфейсы импорта данных
- •1.2.4.3.2. Отличия системы "Эйдос" от аналогов: экспертных и статистических систем
- •1.2.4.3.3. Некоторые количественные характеристики системы "Эйдос"
- •1.2.4.3.4. Обеспечение эксплуатации системы "Эйдос"
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •Раздел 1.3. Принципы построения интеллектуальных информационных систем
- •1.3.1. Лекция-7. Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами Учебные вопросы
- •1.3.1.1. Интеллектуальные интерфейсы. Использование биометрической информации о пользователе в управлении системами
- •1.3.1.1.1. Идентификация и аутентификация личности по почерку. Понятие клавиатурного почерка
- •1.3.1.1.2. Соотношение психографологии и атрибуции текстов
- •1.3.1.1.3. Идентификация и аутентификация личности пользователя компьютера по клавиатурному почерку
- •Варианты постановки задачи распознавания клавиатурного почерка
- •Характеристики клавиатурного почерка
- •Математические методы распознавания клавиатурного почерка
- •1.3.1.1.4. Прогнозирование ошибок оператора по изменениям в его электроэнцефалограмме
- •1.3.1.2. Системы с биологической обратной связью
- •1.3.1.2.1. Общие положения
- •1.3.1.2.1. Мониторинг состояния сотрудников сборочного конвейера с целью обеспечения высокого качества продукции
- •1.3.1.2.2. Компьютерные тренажеры, основанные на бос, для обучения больных навыкам управления своим состоянием
- •1.3.1.2.3. Компьютерные игры с бос
- •1.3.1.3. Системы с семантическим резонансом. Компьютерные -технологии и интеллектуальный подсознательный интерфейс
- •1.3.1.4. Системы виртуальной реальности и критерии реальности. Эффекты присутствия, деперсонализации и модификация сознания пользователя
- •1.3.1.4.1. Классическое определение системы виртуальной реальности
- •1.3.1.4.2. "Эффект присутствия" в виртуальной реальности
- •1.3.1.4.3. Применения систем виртуальной реальности
- •1.3.1.4.4. Модификация сознания и самосознания пользователя в виртуальной реальности
- •1.3.1.4.5. Авторское определение системы виртуальной реальности
- •1.3.1.4.6. Критерии реальности при различных формах сознания и их применение в виртуальной реальности
- •1.3.1.4.7. Принципы эквивалентности (относительности) Галилея и Эйнштейна и критерии виртуальной реальности
- •1.3.1.5. Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.3.2. Лекция-8. Автоматизированные системы распознавания образов Учебные вопросы
- •1.3.2.1. Основные понятия
- •1.3.2.1.1. Признаки и образы конкретных объектов, метафора фазового пространства
- •1.3.2.1.2. Признаки и обобщенные образы классов
- •1.3.2.1.3. Обучающая выборка и ее репрезентативность по отношению к генеральной совокупности. Ремонт (взвешивание) данных
- •1.3.2.1.4. Основные операции: обобщение и распознавание
- •1.3.2.1.5. Обучение с учителем (экспертом) и самообучение (кластерный анализ)
- •1.3.2.1.6. Верификация, адаптация и синтез модели
- •1.3.2.2. Проблема распознавания образов
- •1.3.2.3. Классификация методов распознавания образов
- •1.3.2.4. Применение распознавания образов для идентификации и прогнозирования. Сходство и различие в содержании понятий "идентификация" и "прогнозирование"
- •1.3.2.5. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами
- •1.3.2.5.1. Обобщенная структура системы управления
- •1.3.2.5.2. Место системы идентификации в системе управления
- •1.3.2.5.3. Управление как задача, обратная идентификации и прогнозированию
- •1.3.2.6. Методы кластерного анализа
- •1.3.2.6.1. Древовидная кластеризация
- •1.3.2.6.2. Двухвходовое объединение
- •1.3.2.6.3. Метод k средних
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.3.3. Лекция-9. Математические методы и автоматизированные системы поддержки принятия решений Учебные вопросы
- •1.3.3.1. Многообразие задач принятия решений
- •1.3.3.1.1. Принятие решений, как реализация цели
- •1.3.3.1.2. Принятие решений, как снятие неопределенности (информационный подход)
- •Простейшее понятие об информации (подход Хартли).
- •Мера Шеннона, как обобщение меры Хартли для неравновероятных событий.
- •1.3.3.1.3. Связь принятия решений и распознавания образов
- •1.3.3.1.4. Классификация задач принятия решений
- •1.3.3.2. Языки описания методов принятия решений
- •1.3.3.2.1. Критериальный язык
- •1.3.3.2.2. Язык последовательного бинарного выбора
- •1.3.3.2.3. Обобщенный язык функций выбора
- •1.3.3.2.4. Групповой выбор
- •1.3.3.3. Выбор в условиях неопределенности
- •1.3.3.3.1. Информационная (статистическая) неопределенность в исходных данных
- •1.3.3.3.2. Неопределенность последствий
- •1.3.3.3.3. Расплывчатая неопределенность
- •1.3.3.4. Решение как компромисс и баланс различных интересов. О некоторых ограничениях оптимизационного подхода
- •1.3.3.5. Экспертные методы выбора
- •1.3.3.6. Юридическая ответственность за решения, принятые с применением систем поддержки принятия решений
- •1.3.3.7. Условия корректности использования систем поддержки принятия решений
- •1.3.3.8. Хранилища данных для принятия решений
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.3.4. Лекция-10. Экспертные системы Учебные вопросы
- •1.3.4.1. Экспертные системы, базовые понятия
- •1.3.4.2. Экспертные системы, методика построения
- •1.3.4.3. Этап-1: "Идентификация"
- •1.3.4.4. Этап-2: "Концептуализация"
- •1.3.4.5. Этап-3: "Формализация"
- •1.3.4.6. Этап-4: "Разработка прототипа"
- •1.3.4.7. Этап-5: "Экспериментальная эксплуатация"
- •1.3.4.8. Этап-6: "Разработка продукта"
- •1.3.4.9. Этап-7: "Промышленная эксплуатация"
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.3.5. Лекция-11. Нейронные сети Учебные вопросы
- •1.3.5.1. Биологический нейрон и формальная модель нейрона Маккалоки и Питтса
- •1.3.5.2. Возможность решения простых задач классификации непосредственно одним нейроном
- •1.3.5.3. Однослойная нейронная сеть и персептрон Розенблата
- •1.3.5.4. Линейная разделимость и персептронная представляемость
- •1.3.5.5. Многослойные нейронные сети
- •1.3.5.5.1. Многослойный персептрон
- •1.3.5.5.2. Модель Хопфилда
- •1.3.5.5.3. Когнитрон и неокогнитрон Фукушимы
- •1.3.5.6. Проблемы и перспективы нейронных сетей
- •1.3.5.7. Модель нелокального нейрона и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета
- •1.3.5.7.1. Метафора нейросетевого представления семантической информационной модели
- •1.3.5.7.2. Соответствие основных терминов и понятий
- •1.3.5.7.3. Гипотеза о нелокальности нейрона и информационная нейросетевая парадигма
- •1.3.5.7.4. Решение проблемы интерпретируемости весовых коэффициентов (семантическая мера целесообразности информации и закон Фехнера)
- •1.3.5.7.5. Семантическая информационная модель, как нелокальная нейронная сеть
- •1.3.5.7.6. Гипотеза о физической природе нелокального взаимодействия нейронов в нелокальной нейронной сети
- •1.3.5.7.7. Решение проблемы интерпретируемости передаточной функции
- •1.3.5.7.8. Решение проблемы размерности
- •1.3.5.7.9. Решение проблемы линейной разделимости
- •1.3.5.7.10. Моделирование причинно-следственных цепочек в нейронных сетях и семантической информационной модели
- •1.3.5.7.11. Моделирование иерархических структур обработки информации
- •1.3.5.7.12. Нейронные сети и ск-анализ
- •1.3.5.7.13. Графическое отображение нейронов, Паррето-подмножеств нелокальной нейронной сети, семантических сетей, когнитивных карт и диаграмм в системе "Эйдос"
- •Обучение нелокальной нейронной сети
- •Классические когнитивные карты
- •Обобщенные когнитивные карты
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.3.6. Лекция-12. Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции Учебные вопросы
- •1.1.6.1. Основные понятия, принципы и предпосылки генетических алгоритмов
- •1.1.6.2. Пример работы простого генетического алгоритма
- •1.1.6.3. Достоинства и недостатки генетических алгоритмов
- •1.1.6.4. Примеры применения генетических алгоритмов
- •1.3.7.1. Определение основных понятий: "Когнитивное моделирование" и "Классическая когнитивная карта", их связь с когнитивной психологией и гносеологией
- •1.3.7.2. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе pest-анализа и swot-анализа
- •1.3.7.3. Разработка программы реализации стратегии развития исследуемого объекта на основе динамического имитационного моделирования (при поддержке программного пакета Ithink)
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.3.8. Лекция-14. Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining) Учебные вопросы
- •1.3.8.1. Интеллектуальный анализ данных
- •1.3.8.2. Типы выявляемых закономерностей
- •1.3.8.2.1. Ассоциация
- •1.3.8.2.2. Последовательность
- •1.3.8.2.3. Классификация
- •1.3.8.2.4. Кластеризация
- •1.3.8.2.5. Прогнозирование
- •1.3.8.3. Математический аппарат
- •1.3.8.3.1. Деревья решений
- •1.3.8.3.2. Регрессионный анализ
- •1.3.8.3.3. Нейронные сети
- •1.3.8.3.4. Временные ряды
- •1.3.8.4. Области применения технологий интеллектуального анализа данных
- •1.3.8.4.1. Розничная торговля
- •1.3.8.4.2. Банковская деятельность
- •1.3.8.4.3. Страховой бизнес
- •1.3.8.4.4. Производство
- •1.3.8.5. Автоматизированные системы для интеллектуального анализа данных
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •Раздел 1.4. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта
- •1.4.1. Лекция-15. Области применения систем искусственного интеллекта Учебные вопросы
- •1.4.1.1. Обзор опыта применения аск-анализа для управления и исследования социально-экономических систем
- •1.4.1.1.1. Синтез и решение задач управления качеством подготовки специалистов
- •1.4.1.1.2. Экономические исследования
- •6.1.3.1. Маркетинговые исследования
- •6.1.3.2. Рекламные исследования
- •1.4.1.1.3. Социологические и политологические исследования
- •1.4.1.2. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий, культур и пунктов выращивания
- •1.4.1.2.1. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий
- •Параметры семантической информационной модели
- •Методика проведения работ
- •Ограничения и недостатки предложенных модели и инструментария и пути их преодоления
- •1.4.1.2.2. Поддержка принятия решений по выбору культур и пунктов выращивания
- •Цель работы
- •Проблема
- •Традиционные пути решения
- •Недостатки традиционных путей
- •Предлагаемая концепция решения проблемы
- •Математическая модель
- •Алгоритмы и структуры данных
- •Программный инструментарий
- •Технология применения программного инструментария
- •Картографическое районирование косточковых плодовых в Южно-Российском регионе
- •1.4.1.3. Прогнозирование динамики сегмента рынка
- •1.4.1.3.2. Когнитивная структуризация и формализация предметной области
- •1.4.1.3.3. Исходные данные для прогноза: биржевые базы данных
- •1.4.1.3.4. Формирование точечных прогнозов
- •1.4.1.3.5. Формирование средневзвешенного прогноза
- •1.4.1.3.6. Оценка адекватности модели. Зависимость достоверности прогнозирования от разброса точечных прогнозов
- •1.4.1.3.7. Детерминистские и бифуркационные участки траектории
- •1.4.1.3.8. Прогнозирования времени перехода системы в бифуркационное состояние
- •1.4.1.3.9. Исследование семантической информационной модели
- •Ослабление влияния факторов со временем
- •Старение информации и периоды эргодичности процессов в предметной области
- •Автоколебания фондового рынка
- •Время реакции системы на изменение факторов (ригидность)
- •Управление фондовым рынком на детерминистских участках траектории
- •Управление фондовым рынком в точках бифуркации
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •1.4.2. Лекция-16. Перспективы развития систем искусственного интеллекта, в т.Ч. В Internet Учебные вопросы
- •1.4.2.1. Ограничения аск-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции
- •1.4.2.2. Перспективы применения аск-анализа в управлении
- •1.4.2.2.1. Оценка рисков страхования и кредитования предприятий Актуальность.
- •Традиционные подходы к решению проблемы: фундаментальный и технический подход (содержательные и феноменологические модели)
- •Предлагаемая методология и технология как синтез технического и фундаментального подхода. Общие принципы решения проблемы
- •1.4.2.2.2. Мониторинг, прогнозирование и управление в финансово-экономической сфере Актуальность
- •Ценовой мониторинг
- •Мониторинг хода экономической реформы
- •Мониторинг инвестиционных проектов
- •Кредитно-финансовый мониторинг
- •Мониторинг предприятий
- •Социально–психологический мониторинг
- •Результаты и перспективы
- •1.4.2.2.3. Некоторые перспективные области применения аск-анализа
- •1.4.2.3. Развитие аск-анализа
- •1.4.2.3.1. Многоагентные распределенные системы обнаружения, накопления и использования знаний в Internet
- •1.4.2.3.2. Развитие аск-анализа с применением теории нечетких множеств и неклассической логики
- •1.4.2.3.3. Динамика взаимодействующих семантических пространств и создание континуального аск-анализа
- •1.4.2.4. Другие перспективные области применения аск-анализа и систем искусственного интеллекта
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендуемая литература
- •Часть II. Лабораторный практикум
- •2.1. Соответствие лабораторных работ рабочим программам по специальностям
- •351401 – Прикладная информатика в экономике
- •351403 – Прикладная информатика в юриспруденции
- •2.2. Структура лабораторной работы, порядок ее установки, выполнения и сдачи
- •2.2.1. Структура лабораторной работы
- •2.2.2. Инструкция по установке лабораторной работы
- •Инструкция по установке системы "Эйдос" и баз данных лабораторной работы
- •2.2.3. Выполнение и сдача лабораторной работы
- •2.3. Материально-техническое и программное обеспечение для проведения лабораторных работ в компьютерном классе
- •2.3.1. Материально-техническое обеспечение
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Пример решения задачи 1 Пример решения задания 1.1: "Формализовать задачу, создав классификационные и описательные шкалы и обучающую выборку"
- •Пример решения задачи 2 Пример решения задания 2.1: "Создать стандартизированные текстовые описания составов в виде отдельных файлов стандарта dos-текст"
- •Пример решения задания 2.2: "Сгенерировать классификационные и описательные шкалы"
- •Пример решения задания 2.3: "Сгенерировать обучающую выборку"
- •Пример решения задания 2.4: "Осуществить синтез и верификацию семантической информационной модели"
- •Пример решения задания 2.5 "Провести анализ модели, сформулировав правила для прогнозирования направления движения составов"
- •Пример решения задания 2.6: "Оценить ценность признаков для прогнозирования. Выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи"
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Пример решения задания 2: Осуществить синтез и верификацию модели
- •Пример решения задания 3: Оценить ценность признаков для прогнозирования. Выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи.
- •Пример решения задания 4: Провести анализ модели
- •Пример решения задания 4.1: Как посещаемость занятий по системам искусственного интеллекта влияет на успеваемость по этой дисциплине?
- •Пример решения задания 4.2: Как сказывается пол на посещаемости?
- •Пример решения задания 4.3: Как выглядят конструкты "Пол", "Город-деревня", "Учебная группа", "Посещаемость"?
- •Пример решения задания 4.4: Какие студенты являются "типичными представителями" для своих учебных групп, а какие обладают своеобразием и выраженной индивидуальностью?
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Задание 1.2. В качестве описательных шкал и градаций использовать характеристики подчерка.
- •Задание 1.3. Обучающую выборку заполнить на основе данных по учащимся своей группы и дополнить данными параллельной группы.
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Задание 1.2. В качестве описательных шкал и градаций использовать предлагаемую анкету.
- •Задание 1.3. Обучающую выборку заполнить на основе данных по учащимся своей группы и дополнить данными параллельной группы.
- •Задание 2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
- •Задание 3. Провести системно-когнитивный анализ модели: Задание 3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования (для себя).
- •Задание 3.2. Сгенерировать информационные портреты классов и факторов, т.Е. Решить обратную задачу прогнозирования.
- •Задание 3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).
- •Задание 3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
- •Задание 3.5. Построить нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети.
- •Задание 3.6. Построить классические когнитивные модели (отобразить в форме когнитивных карт).
- •Задание 3.7. Построить интегральные когнитивные модели (отобразить в форме интегральных когнитивных карт).
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Пример решения Пример решения задания 1: "Создать файл в стандарте dos-текст с концами строк, записать его в поддиректорию dob"
- •Пример решения задания 2: "Сгенерировать классификационные и описательные шкалы и градации, а также обучающую выборку"
- •Пример решения задания 3: " Осуществить синтез и верификацию модели"
- •Пример решения задания 4: "Проверить устойчивость модели к неполноте информации и наличию шума"
- •Устойчивость модели к неполноте информации
- •Устойчивость модели к наличию шума
- •Пример решения задания 5: "Проверить способность модели правильно идентифицировать классы, один из которых является подмножеством другого"
- •Пример решения задания 6: Оценить ценность букв для идентификации слов. Сравнить суммарную ценность для этой цели гласных и согласных букв
- •Кластерно-конструктивный анализ букв
- •Информационные портреты классов (слов)
- •Профили слов
- •Семантические портреты и профили букв
- •Пример решения задания 8: "Вывести в графической форме семантические сети и когнитивные диаграммы слов и букв, классическую и интегральную когнитивные карты"
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задания
- •Пример решения
- •1. Осуществить когнитивную структуризацию предметной области.
- •2. Выполнить формализацию предметной области.
- •2.1. Формирование классификационных шкал и градаций
- •2.1. Формирование описательных шкал и градаций
- •3. Сформировать обучающую выборку
- •4. Осуществить синтез семантической информационной модели
- •5. Оптимизировать семантическую информационную модель
- •6. Проверить семантическую информационную модель на адекватность, измерить внутреннюю и внешнюю, дифференциальную и интегральную валидность
- •6.1. Внутренняя дифференциальная и интегральная валидность
- •6.2. Внешняя дифференциальная и интегральная валидность
- •7. Выполнить адаптацию модели и измерить, как изменилась ее адекватность
- •8. Осуществить пересинтез модели и измерить, как изменилась ее адекватность
- •9. Вывести информационные портреты текстов и дать их интерпретацию
- •10. Выполнить кластерно-конструктивный анализ модели
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Пример решения
- •1. Формализовать задачу.
- •1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации.
- •1.2. Сконструировать описательные шкалы и градации.
- •1.3. Сгенерируем обучающую выборку.
- •2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
- •3. Провести системно-когнитивный анализ модели:
- •3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования.
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Пример решения
- •1. Формализовать задачу.
- •1.1. Сконструировать классификационные шкалы и градации.
- •1.2. Сконструировать описательные шкалы и градации.
- •1.3. Сгенерировать обучающую выборку.
- •2. Осуществить синтез и верификацию (измерение адекватности) семантической информационной модели.
- •3. Провести системно-когнитивный анализ модели:
- •3.1. Решить задачи идентификации и прогнозирования.
- •3.3. Провести кластерно-конструктивный анализ классов и факторов (результаты отобразить в форме семантических сетей классов и факторов).
- •3.4. Осуществить содержательное сравнение классов и факторов (результаты отобразить в форме когнитивных диаграмм классов и факторов).
- •Контрольные опросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Пример решения
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Краткая теория
- •Задание
- •Пример решения
- •Контрольные вопросы
- •Литература по лабораторной работе
- •Часть III. Заочное обучение, самостоятельная работа студентов и подготовка к экзамену
- •3.1. Изучение дисциплины при заочной форме обучения
- •3.2.3. Примерная структура реферата, курсовой или дипломной работы и элементы научного исследования в самостоятельной работе
- •3.2.4. Методика использования репозитария uci для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта
- •3.2.4.1. Постановка задачи и пути ее решения
- •3.2.4.2. Преобразование исходных данных из html-формата в промежуточные dbf- таблицы
- •3.2.4.2.1. Характеристика исходных данных
- •Общее описание задачи (файл: zoo_names.Htm):
- •Обучающая выборка (файл: zoo_data.Htm)
- •Некоторые замечания к общему описанию задачи
- •3.2.4.2.2. Этапы разработки семантической информационной модели
- •3.2.4.2.3. Формализация предметной области: разработка классификационных и описательных шкал и градаций
- •3.2.4.2.4. Подготовка и ввод обучающей выборки
- •3.2.4.3. Программный интерфейс для преобразования промежуточных dbf-файлов в базы данных системы "Эйдос"
- •3.2.4.4. Синтез семантической информационной модели
- •3.2.4.5. Оптимизация семантической информационной модели
- •3.2.4.6. Проверка адекватности семантической информационной модели
- •3.2.4.7. Анализ семантической информационной модели
- •3.2.4.4. Резюме
- •3.3. Теоретические вопросы
- •3.3.1. Вопросы, выносящиеся на экзамен по дисциплине
- •Контрольные вопросы по лекции 1
- •Контрольные вопросы по лекции 2
- •Контрольные вопросы по лекции 3
- •Контрольные вопросы по лекции 4
- •Контрольные вопросы по лекции 5
- •Контрольные вопросы по лекции 6
- •Контрольные вопросы по лекции 7
- •Контрольные вопросы по лекции 8
- •Контрольные вопросы по лекции 9
- •Контрольные вопросы по лекции 10
- •Контрольные вопросы по лекции 11
- •Контрольные вопросы по лекции 12
- •Контрольные вопросы по лекции 13
- •Контрольные вопросы по лекции 14
- •Контрольные вопросы по лекции 15
- •Контрольные вопросы по лекции 16
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 1
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 2
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 3
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 4
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 5
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 6
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 7
- •Контрольные опросы по лабораторной работе 8
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 9
- •Контрольные вопросы по лабораторной работе 10
- •3.3.2. Вопросы, относящиеся к дисциплине "иис", выносящиеся на государственный экзамен
- •3.4. Практические задания
- •Заключение
- •Литература основная литература
- •Дополнительная литература
- •Internet-сайты
- •Краткий словарь терминов по ск-анализу и системам искусственного интеллекта
1.1.2.1.4. Когнитивная концепция ск-анализа и синтез когнитивного конфигуратора
В качестве теории, позволяющей конкретизировать основополагающие понятия, связанные с СИИ, предлагается системно-когнитивный анализ (СК-анализ), представляющий собой системный анализ, как метод познания, т.е. структурированный по базовым когнитивным операциям.
Когнитивная концепция СК-анализа разработана с учетом двух основных требований:
1. Адекватное отражение в когнитивной концепции реальных процессов, реализуемых человеком в процессах познания.
2. Высокая степень приспособленности когнитивной концепции для формализации в виде достаточно простых математических и алгоритмических моделей, допускающих прозрачную программную реализацию в автоматизированной системе.
1.1.2.1.4.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции
Определение понятия конфигуратора
Понятие конфигуратора, по-видимому, впервые предложено В.А. Лефевром [148], хотя безусловно это понятие использовалось и раньше, но, во-первых, оно не получало самостоятельного названия, а, во-вторых, использовалось в частных случаях и не получало обобщения. Под конфигуратором В.А.Лефевр понимал минимальный полный набор понятийных шкал или конструктов, достаточный для адекватного описания предметной области. Примеры конфигураторов приведены в [148].
Понятие когнитивного конфигуратора
В исследованиях по когнитивной психологии изучается значительное количество различных операций, связанных с процессом познания [64]. Однако, насколько известно из литературы, психологами не ставился вопрос о выделении из всего множества когнитивных операций такого минимального (базового) набора наиболее элементарных из них, из которых как составные могли бы строится другие операции. Ясно, что для выделения таких базовых когнитивных операций (БКО) необходимо построить их иерархическую систему, в фундаменте которой будут находится наиболее элементарные из них, на втором уровне – производные от них, обладающие более высоким уровнем интегративности, и т.д.
Таким образом, под когнитивным конфигуратором будем понимать минимальный полный набор базовых когнитивных операций, достаточный для представления различных процессов познания.
Когнитивные концепции и операции
Проведенный анализ когнитивных концепций показал, что они разрабатывались ведущими психологами (Пиаже, Солсо, Найсер) [64] без учета требований, связанных с их дальнейшей формализацией и автоматизацией. Поэтому имеющиеся концепции когнитивной психологии слабо подходят для этой цели; в когнитивной психологии не ставилась и не решалась задача конструирования когнитивного конфигуратора и, соответственно, не сформулировано понятие базовой когнитивной операции.
1.1.2.1.4.2. Базовая когнитивная концепция
Автоматизировать процесс познания в целом безусловно значительно сложнее, чем отдельные операции процесса познания. Но для этого прежде всего необходимо:
– выявить эти операции;
– найти место каждой из них в системе или последовательности процесса познания.
Сделать это предлагается в форме когнитивной концепции, которая должна удовлетворять следующим требованиям:
– адекватность, т.е. точное отражение сущности процессов познания, характерных для человека, в частности описание процессов вербализации, семантической адаптации и семантического синтеза (уточнения смысла слов и понятий и включения в словарь новых слов и понятий);
– высокая степень детализации и структурированности до уровня достаточно простых базовых когнитивных операций;
– возможность математического описания, формализации и автоматизации.
Однако приходится констатировать, что даже концепции когнитивной психологии, значительно более конкретные, чем философские (гносеологические), разрабатывались без учета необходимости построения реализующих их математических и алгоритмических моделей и программных систем. Более того, в когнитивной психологии из всего многообразия различных исследуемых когнитивных операций не выделены базовые, к суперпозиции и различным вариантам сочетаний которых сводятся различные процессы познания. В этой науке в настоящее время господствует эмпирический подход, т.е. имеется тенденция не к теоретическим обобщениям, а тщательному изучению отдельных когнитивных операций. Поэтому для достижения целей данного исследования концепции когнитивной психологии мало применимы.
В связи с этим в данном исследовании предлагается когнитивная концепция, удовлетворяющая сформулированным выше требованиям. Эта концепция достаточно проста, иначе было бы невозможно ее формализовать, многие ее положения интуитивно очевидны или хорошо известны, тем ни менее в целостном виде она впервые сформулирована лишь в работах [64, 91]. Положения когнитивной концепции приведены в определенном порядке, соответствующем реальному ходу процесса познания "от конкретных эмпирических исходных данных к содержательным информационным моделям, а затем к их верификации, адаптации и, в случае необходимости, к пересинтезу".
На базе выше сформулированных положений предложена целостная система взглядов на процесс познания, т.е. формализуемая когнитивная концепция [64], предназначенная для построения систем искусственного интеллекта.
Суть предложенной когнитивной концепции
Процесс познания рассматривается нами как многоуровневая иерархическая система обработки информации, в которой каждый последующий уровень является результатом интеграции элементов предыдущего уровня. На 1-м уровне этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия, которые на 2-м уровне интегрируются в чувственный образ конкретного объекта. Те, в свою очередь, на 3-м уровне интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, образующие на 4-м уровне кластеры, а на 5-м конструкты. Система конструктов на 6-м уровне образуют текущую парадигму реальности (т.е. человек познает мир путем синтеза и применения конструктов). На 7-м же уровне обнаруживается, что текущая парадигма не является единственно-возможной.
Данные, информация, знания
Существует неопределенность смыслового содержания "разночтения" терминов: "данные", "информация", "знания". Мы считаем целесообразным определить их следующим образом.
Данные представляют собой информацию, рассматриваемую в чисто синтаксическом аспекте, т.е. безотносительно к ее содержанию и использованию, т.е. семантике и телеологии (обычно на каком-либо носителе или в канале передачи).
Информация – это данные, проинтерпретированные с использованием тезауруса, т.е. осмысленные данные, рассматриваемые в единстве синтаксического и семантического аспектов.
Знания, есть система информации, обеспечивающая увеличение вероятности достижения какой-либо цели, т.е. по сути знания – это "Ноу-хау" или технологии.
Вышесказанное резюмируем в следующей форме:
знание = информация + цель
информация = данные + смысл;
знания = данные + смысл + цель.
При разработке предложенной интерпретации содержания данных понятий и формы его представления учтены и использованы разработки Лаптева В.Н., а также Владимира Кива, приведенные на его сайте: http://vlak.webzone.ru/rus/it/knowledge.html.
В этой связи необходимо отметить, что название теории информации Шеннона не вполне соответствует предлагаемому пониманию содержания понятий "данные – информация – знания": теорию Шеннона по сути дела более точно было бы называть "теорией передачи данных по каналам связи". Общеизвестная количественная мера Шеннона "для измерения количества информации" также в этом смысле является лишь мерой количества данных, т.к. не содержит семантического аспекта.
Количественная теория автоматизированной интерпретации данных, основанная на теории информации, в настоящее время лишь только создается и получила название семантической теории информации. Предложены различные количественные меры для измерения смысла информации [64]. Из этих мер выделяется мера А.Харкевича, в основу которой положено понятие цели.
В литературе и А.Харкевичем это не отмечается, но, учитывая вышеизложенное, по сути дела можно утверждать, что по сути дела им в 1962 году впервые предложена научная количественная мера знаний.
Однако предложенная А.Харкевичем мера не удовлетворяет принципу соответствия, обязательному для более общей теории, аналогично тому, как, например, мера Шеннона сводится к мере Хартли в случае равновероятных событий. Поэтому теория А.Харкеивча как бы "стояла особняком" от теории информации Найквиста-Хартли-Больцмана и Шеннона и в этом плане она нуждалась в развитии, что и было осуществлено автором [1, 64, 75, 79, 93].
Известно, что корреляция не является мерой причинно-следственных связей. Если корреляция между действием некоторого фактора и переходом объекта управления в определенное состояние высока, то это еще не значит, что данный фактор является причиной этого перехода. Для того чтобы по корреляции можно было судить о наличии причинно-следственной связи необходимо сравнить исследуемую группу с контрольной группой, т.е. с группой, в которой данный фактор не действовал.
Также и высокая вероятность перехода объекта управления в определенное состояние в условиях действия некоторого фактора сама по себе не говорит о наличии причинно-следственной связи между ними, т.е. о том, что данный фактор обусловил переход объекта в это состояние. Это связано с тем, что вероятность перехода объекта в это состояние может быть и сама по себе очень высокой независимо от действия фактора. Поэтому в качестве меры силы причинной обусловленности определенного состояния объекта действием некоторого фактора Харкевич предложил логарифм отношения вероятностей перехода в объекта в это состояние в условиях действия фактора и при его отсутствии или в среднем (13). Таким образом, вероятность перехода объектов в некоторое состояние в исследуемой группе сравнивается с средней вероятностью перехода в это состояние по всем группам и это среднее выступает в качестве контрольной группы.
Таким образом семантическая мера информации Харкевича является мерой наличия причинно-следственных связей между факторами и состояниями объекта управления.
В связи с тем, что подход Харкевича является ярким примером нормативного подхода, будет уместно вспомнить о нормативном и критериальном подходах к оценке (идентификации) состояния объекта.
При критериальном подходе это состояние оценивают по жесткой системе критериев. Правда при этом остается открытым вопрос о том, каким образом формируется эта система критериев.
При нормативном подходе, который получил свое название от понятия "норма", сначала формируется эта норма, а затем состояние объектов оценивается относительно этой нормы. В частности, если это сформированное понятие нормы зафиксировать, стандартизировать, как и критерии его определения и сравнения с ним, то мы получим одни из вариантов синтеза критериального подхода.
Мониторинг, анализ, прогнозирование, управление
Существует определенная иерархия задач обработки данных, информации и знаний:
Мониторинг – накопление данных по ряду показателей об объекте управления с привязкой ко времени.
Анализ – выявление смысла в данных, т.е. выявление в них причинно-следственных взаимосвязей.
Прогнозирование – использование смысла причинно-следственных зависимостей в предметной области для предсказания поведения объекта управления в условиях действия определенных факторов.
Управление – использования знаний для достижения определенных целей управления:
– сохранение стабильного функционирования объекта управления;
– перевод объекта управления в заранее заданное целевое состояние.
Таким образом, управление – это высшая форма обработки и использования информации.
Факт, смысл, мысль
Ключевым для когнитивной концепции является понятие факта.
Под фактом будем понимать соответствие дискретного и интегрального элементов познания, т.е. элементов разных уровней интеграции-иерархии процессов познания, обнаруженное на опыте.
Факт рассматривается как квант смысла. Это является основой для формализации смысла.
Смысл представляет собой "разность потенциалов" между смежными уровнями интеграции-иерархии в системе обработки информации в процессах познания.
Мысль является операцией выявления смысла из фактов.
Мышление есть процесс, состоящий из ряда взаимосвязанных по смыслу мыслей.
Но существуют различные формы мыслей, которые перед разработкой методов формализации и программной реализации необходимо классифицировать и выявить среди них основные, т.е. такие, к которым сводятся все остальные или по крайней мере большинство из них. Как уже отмечалось выше, сделать это предлагается на основе базовой когнитивной концепции.
Иерархическая структура (пирамида) обработки информации
Сказанное в разделах 4.2.2–4.2.4 можно резюмировать в графической диаграмме, в форме "Мексиканской" (ступенчатой) пирамиды (рисунок 4).
|
Рисунок 4. Иерархическая структура обработки информации |
Базовая когнитивная концепция в свободном изложении
Исходные данные для процесса познания поставляются из нескольких независимых информационных источников, имеющих качественно различную природу, которые мы будем условно называть "органы чувств". Данные от органов чувств также имеют качественно различную природу, обусловленную конкретным видом информационного источника. Для обозначения этих исходных данных будем использовать термин "атрибут". В результате выполнения когнитивной операции "присвоение имен" атрибутам могут быть присвоены уникальные имена, т.е. они могут быть отнесены к некоторым градациям номинальных шкал. Получение информации о предметной области в атрибутивной форме осуществляется когнитивной операцией "восприятие".
Исходные данные содержат внутренние закономерности, объединяющие качественно разнородные исходные данные от различных информационных источников.
После восприятия предметной области может быть проведен ее первичный анализ путем выполнения когнитивной операции: "сопоставление опыта, воплощенного в модели, с общественным", т.е. с результатами восприятия той же предметной области другими. Это делается с целью исключения из дальнейшего анализа всех наиболее явных расхождений, как сомнительных.
Однако, закономерности в предметной области могут быть выявлены путем выполнения когнитивной операции "обобщение" только после накопления в результате мониторинга достаточно большого объема исходных данных в памяти.
Наличие этих закономерностей позволяют предположить, что:
– существуют некие интегративные структуры, не сводящиеся ни к одному из качественно-различных аспектов исходных данных и обладающие по отношению к ним системными, т.е. эмерджентными свойствами, которые не могут быть предметом прямого восприятия с помощью органов чувств, но могут являться предметом для других форм познания, например логической формы. Для обозначения этих структур будем использовать термин "объект";
– "объекты" считаются причинами существования взаимосвязей между атрибутами.
Объектам приписывается объективное существование, в том смысле, что любой объект обнаруживается несколькими независимыми друг от друга способами с помощью различных органов чувств (этот критерий объективного существования в физике называется "принцип наблюдаемости").
После обобщения возможны когнитивные операции: "определение значимости шкал и градаций атрибутов" и "определение степени сформированности шкал и градаций классов".
Путем выполнения когнитивной операции "присвоение имен" конкретным объектам могут быть присвоены уникальные имена, т.е. они могут быть отнесены к некоторым градациям номинальной шкалы, которые мы будем называть "классами". В данном случае класс представляет собой отображение объекта шкалу, т.е. это своего рода целостный образ объекта. После этого возможно выполнение когнитивной операции "идентификация" объектов, т.е. их "узнавание": при этом по атрибутам объекта определяется класс, к которому принадлежит объект. При этом все атрибуты, независимо от их качественно различной природы, рассматриваются с одной-единственной точки зрения: "Какое количество информации они несут о принадлежности данного объекта к каждому из классов".
Кроме того возможно выполнение когнитивной операции: "дедукция и абдукция, обратная задача идентификации и прогнозирования", имеющей очень важное значение для управления, т.е. вывод всех атрибутов в порядке убывания содержащегося в них количества информации о принадлежности к данному классу.
Аналогично, может быть выполнена когнитивная операция: "семантический анализ атрибута", представляющий собой список классов, в порядке убывания количества информации о принадлежности к ним, содержащейся в данном атрибуте.
Таким образом возможно два взаимно-дополнительных способа отображения объекта: в форме принадлежности к некоторому классу (целостное, интегральное, экстенсиональное); в форме системы атрибутов (дискретное, интенсиональное).
Дальнейшее изучение атрибутов позволяет ввести понятия "порядковая шкала" и "градация". Порядковая шкала представляет собой способ классификации атрибутов одного качества, обычно по степени выраженности (интенсивности). Градация – это конкретное положение или диапазон на шкале, которому ставится в соответствие конкретный атрибут, соответствующее определенной степени интенсивности. Каждому виду атрибутов, информация о которых получается с помощью определенного "органа чувств", ставится в соответствие одна шкала. Таким образом, если при анализе в номинальных шкалах, можно было в принципе ввести одну шкалу для всех атрибутов, то в порядковых шкалах каждому атрибуту будет соответствовать своя шкала.
После идентификации уникальных объектов с классами возможна их классификация и присвоение обобщающих имен группам похожих классов. Для обозначения группы похожих классов используем понятие "кластер". Формирование кластеров осуществляется с помощью когнитивной операции "классификация". Кластер представляет собой своего рода "объект, состоящий из объектов", т.е. объект 2-го порядка. Если объект выполняет интегративную функцию по отношению к атрибутам, то кластер – по отношению к объектам.
Необходимо подчеркнуть, что термин "класс" используется не только для обозначения образов уникальных объектов, но и для обозначения их кластеров, т.е. классу может соответствовать не уникальное, а обобщающее имя, в этом случае мы имеем дело с обобщенным классом. Да и кластеры могут быть не только кластерами уникальных объектов, но и обобщенных классов.
Если объективное существование уникальных объектов мало у кого вызывает сомнение, то вопрос об объективном существовании интегративных структур 2-го и более высоких порядков остается открытым. В некоторых философских системах подобным объектам приписывался даже более высокий статус существования, чем самим объектам, например обычные объекты рассматриваются лишь как "тени" "Эйдосов" (Платон). Известны и другие понятия для обозначения объектов высоких порядков, например "архетип" (Юм), "эгрегор" (Андреев) и др. Нельзя не отметить, что в современной физике (специальной и общей теории относительности) есть подобное понятие пространственно-временного интервала, который проявляется как движение объекта. По-видимому, статус существования структур реальности, отражаемых когнитивными структурами тем выше, чем выше интегративный уровень этих структур.
Являясь объектами 2-го порядка сами кластеры в результате выполнения когнитивной операции "генерация конструктов" могут быть классифицированы по степени сходства друг с другом. Для обозначения системы двух противоположных кластеров, с "спектром" промежуточных кластеров между ними, будем использовать термин "бинарный конструкт", при этом сами противоположные кластеры будем называть "полюса бинарного конструкта". Таким образом конструкт представляет собой объект 3-го порядка.
Словом "бинарный" определяется, что в данном случае полюсов у конструкта всего два, но этим самым подчеркивается, что в принципе их может быть 3, 4 и больше. Бинарный конструкт можно формально представить в виде порядковой шкалы или даже шкалы отношений, на которой градациям соответствуют кластеры, а значит и сами классы и соответствующие объекты. Конструкты с количеством полюсов больше 2 могут быть представлены графически в форме семантических сетей в которых полюса являются вершинами, а дуги имеют цвет и толщину, соответствующие степени сходства-различия этих вершин. Семантические сети можно считать также просто графической формой представления результатов кластерного анализа.
Аналогично кластерам и конструктам классов формируются кластеры и конструкты атрибутов. В кластеры объединяются атрибуты, имеющие наиболее сходный смысл. В качестве полюсов конструктов выступают кластеры атрибутов, противоположных по смыслу.
Бинарные конструкты классов и атрибутов представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Не будет преувеличением сказать, что познание представляет собой процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Будем считать, что конструкт тем более совершенен и тем выше его качество, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его области значений.
В кластерном анализе определялась степень сходства или различия классов, а не то, чем конкретно сходны или отличаются. При выполнении когнитивной операции "содержательное сравнение" двух классов определяется вклад каждого атрибута в их сходство или различие. Результаты содержательного сравнения выводятся в наглядной графической форме когнитивных диаграмм, в которых изображаются информационные портреты классов с наиболее характерными и нехарактерными для них атрибутами и атрибуты разных классов соединяются линиями, цвет и толщина которых соответствуют величине и знаку вклада этих атрибутов в сходство или различие данных классов.
Результаты идентификации и прогнозирования, осуществленные с помощью модели, путем выполнения когнитивной операции "верификация" сопоставляются с опытом, после чего определяется выполнять ли когнитивную операцию "обучение", состоящую в том, что параметры модели могут изменяться количественно, и тогда мы имеем дело с адаптацией, или качественно, и тогда идет речь о переформировании модели.
Базовая когнитивная концепция в формальном изложении
1. Процесс познания начинается с чувственного восприятия. Различные органы восприятия дают качественно-различную чувственную информацию в форме дискретного потока элементов восприятия. Эти элементы формализуются с помощью описательных шкал и градаций.
2. В процессе накопления опыта выявляются взаимосвязи между элементами чувственного восприятия: одни элементы часто наблюдаются с другими (имеет место их пространственно-временная корреляция), другие же вместе встречаются достаточно редко. Существование устойчивых связей между элементами восприятия говорит о том, что они отражают некую реальность, интегральную по отношению к этим элементам. Эту реальность будем называть объектами восприятия. Рассматриваемые в единстве с объектами элементы восприятия будем называть признаками объектов. Таким образом, органы восприятия дают чувственную информацию о признаках наблюдаемых объектов, процессов и явлений окружающего мира (объектов). Чувственный образ конкретного объекта представляет собой систему, возникающую как результат процесса синтеза признаков этого объекта. В условиях усложненного восприятия синтез чувственного образа объекта может быть существенно замедленным и даже не завершаться в реальном времени.
3. Человек присваивает конкретным объектам названия (имена) и сравнивает объекты друг с другом. При сравнении выясняется, что одни объекты в различных степенях сходны по их признакам, а другие отличаются. Сходные объекты объединяются в обобщенные категории (классы), которым присваиваются имена, производные от имен входящих в категорию конкретных объектов. Классы формализуются с помощью классификационных шкал и градаций и обеспечивают интегральный способ описания действительности. Путем обобщения (синтеза, индукции) информации о признаках конкретных объектов, входящих в те или иные классы, формируются обобщенные образы классов. Накопление опыта и сравнение обобщенных образов классов друг с другом позволяет определить степень характерности признаков для классов, смысл признаков и ценность каждого признака для идентификации конкретных объектов с классами и сравнения классов, а также исключить наименее ценные признаки из дальнейшего анализа без существенного сокращения количества полезной информации о предметной области (абстрагирование). Абстрагирование позволяет существенно сократить затраты внутренних ресурсов системы на анализ информации. Идентификация представляет собой процесс узнавания, т.е. установление соответствия между чувственным описанием объекта, как совокупности дискретных признаков, и неделимым (целостным) именем класса, которое ассоциируется с местом и ролью воспринимаемого объекта в природе и обществе. Дискретное и целостное восприятие действительности поддерживаются, как правило, различными полушариями мозга: соответственно, правым и левым (доминантность полушарий). Таким образом, именно системное взаимодействие интегрального (целостного) и дискретного способов восприятия обеспечивает возможность установление содержательного смысла событий. При выполнении когнитивной операции "содержательное сравнение" двух классов определяется вклад каждого признака в их сходство или различие.
4. После идентификации уникальных объектов с классами возможна их классификация и присвоение обобщающих имен группам похожих классов. Для обозначения группы похожих классов используем понятие "кластер". Но и сами кластеры в результате выполнения когнитивной операции "генерация конструктов" могут быть классифицированы по степени сходства друг с другом. Для обозначения системы двух противоположных кластеров, со "спектром" промежуточных кластеров между ними, будем использовать термин "бинарный конструкт", при этом сами противоположные кластеры будем называть "полюса бинарного конструкта". Бинарные конструкты классов и атрибутов, т.е. конструкты с двумя полюсами, наиболее типичны для человека и представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Достаточно сказать, что познание можно рассматривать как процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Качество конструкта тем выше, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его смысла.
Результаты идентификации и прогнозирования, осуществленные с помощью модели, путем выполнения когнитивной операции "верификация" сопоставляются с опытом, после чего определяется целесообразность выполнения когнитивной операции "обучение". При этом может возникнуть три основных варианта:
1. Объект, входит в обучающую выборку и достоверно идентифицируется (внутренняя валидность, в адаптации нет необходимости).
2. Объект, не входит в обучающую выборку, но входит в исходную генеральную совокупность, по отношению к которой эта выборка репрезентативна, и достоверно идентифицируется (внешняя валидность, добавление объекта к обучающей выборке и адаптация модели приводит к количественному уточнению смысла признаков и образов классов).
3. Объект не входит в исходную генеральную совокупность и идентифицируется недостоверно (внешняя валидность, добавление объекта к обучающей выборке и синтез модели приводит к качественному уточнению смысла признаков и образов классов, исходная генеральная совокупность расширяется).
