Введение в анализ, синтез и моделирование систем

Характерная особенность семантических сетей - наличие трех типов отношений:

1. класс - элемент класса (часть - целое, класс - подкласс, элемент - множество и т.п.);
2. свойство - значение (иметь свойство, иметь значение и т.п.);
3. пример элемента класса (элемент за, элемент под, раньше, позже и др.).

Фреймовая модель представления знаний задает остов описания класса объектов и удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (процессов, событий) описываемых фреймами - специальными ячейками (шаблонами понятий) фреймовой сети (знания).

Фрейм - концентратор знаний и может быть активизирован как отдельный автономный элемент и как элемент сети. Фрейм - это модель кванта знаний (абстрактного образа, ситуации), активизация фрейма аналогична активизации этого кванта знаний - для объяснения, предсказания и т.п. Отдельные характеристики (элементы описания) объекта называются слотами фрейма. Фреймы сети могут наследовать слоты других фреймов сети.

Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, создаваемые для отображения реальных ситуаций для конкретных данных.

Фреймовое представление данных достаточно универсальное. Оно позволяет отображать знания с помощью:

        фрейм-структур - для обозначения объектов и понятий;

        фрейм-ролей - для обозначения ролевых обязанностей;

        фрейм-сценариев - для обозначения поведения;

        фрейм-ситуаций - для обозначения режимов деятельности, состояний.

Пример. Фрейм-структурами являются понятия "заем", "вексель", "кредит". Фрейм-роли - "кассир", "клиент", "сервер". Фрейм-сценарии - "страхование", "банкинг", "банкротство". Фрейм-ситуации - "эволюция", "функционирование", "безработица".

Пример. Например, возьмем такое понятие, как "функция". Различные функции могут отличаться друг от друга, но существует некоторый набор формальных характеристик для описания любой функции (фрейм "Функция"): тип и допустимое множество изменений аргумента (область определения функции), тип и допустимое множество значений функции (множество значений функции), аналитическое правило связи аргумента со значением функции. Соответственно, могут быть определены фреймы "Аргумент", "Значение функции", "Закон соответствия". Далее можно определить фреймы "Тип аргумента", "Вычисление значения функции", "Операция" и др. Пример слотов для фрейма "Закон соответствия": аналитический способ задания закона; сложность вычисления (реализации). Чтобы описать конкретное значение фрейма, необходимо каждому слоту придать конкретное значение, например, таким образом:

Имя фрейма - Функция;

Аргумент - x;

Значение функции - y;

Закон соответствия - квадратичный.

Слоты:

Значения аргумента - R;

Способ задания функции - y=ax2+bx+c;

Сложность вычисления - 7.

Пример. Фрейм "Задача вычислительного типа" - на рис. 14.1.

Рис. 14.1.  Структура фрейма "Задача вычислительного типа"

Фреймовое представление наглядно и структурировано (модульно) и позволяет получать описание системы в виде связанных, иерархических структур (модулей - фреймов, единиц представления знаний).

Логическая (предикатная) модель представления знаний основана на алгебре высказываний и предикатов, на системе аксиом этой алгебры и ее правилах вывода. Из предикатных моделей наибольшее распространение получила модель предикатов первого порядка, базирующаяся на термах (аргументах предикатов - логических констант, переменных, функций), предикатах (выражениях с логическими операциями). Предметная область описывается при этом с помощью предикатов и системы аксиом.

Пример. Возьмем утверждение: "Инфляция в стране превышает прошлогодний уровень в 2 раза". Это можно записать в виде логической модели: r(InfNew, InfOld, n), где r(x,y) - отношение вида "x=ny", InfNew - текущая инфляция в стране, InfOld - инфляция в прошлом году. Тогда можно рассматривать истинные и ложные предикаты, например, r(InfNew, InfOld, 2)=1, r(InfNew, InfOld, 3)=0 и т.д. Очень полезные операции для логических выводов - операции импликации, эквиваленции и др.

Логические модели удобны для представления логических взаимосвязей между фактами, они формализованы, строги (теоретические), для их использования имеется удобный и адекватный инструментарий, например, язык логического программирования Пролог.

Модель предметной области можно определить упрощенно в виде:

<модель предметной области>=<понятийные знания>+<конструктивные знания>.

При реализации указанных выше моделей используются эвристики - эмпирические или полуэмпирические правила, с помощью которых эксперт (экспертная группа) в отсутствие алгоритма (например, задача плохо структурируема) пытается найти решение, моделируя возможный ход рассуждений эксперта на основе эвристической информации, получаемых в результате опыта, наблюдения, сбора и анализа статистики.

Пример. Сбор эвристической информации у представителей рынка приводит к следующим знаниям, которые можно представить, например, семантической сетью или продукциями:

1. нужно рекламировать свой товар активно в начальный период;
2. нужно поднимать цены в условиях отсутствия конкуренции;
3. нужно опускать цены в условиях жесткой конкуренции;
4. нужно стараться быть монополистом на рынке и др.

Многие знания, особенно находящиеся на стыке наук, трудно формализовать и описать формальными моделями, исследовать аналитически. В таких случаях часто применяют эвристики, эвристические процедуры, использующие аналоги, опыт поиска нового, исследования родственных задач, перебор вариантов с учетом интуиции.

Пример. Такими процедурами учат компьютер играть в шахматы. Шахматная программа - один из самых ранних примеров невычислительного применения ЭВМ. Если в 50-х годах она "играла" на уровне "разрядника", то за 40-50 лет она "научилась играть" на уровне чемпиона мира.

Вопросы для самоконтроля

1. Что такое знания, метазнания? Что такое представление знаний?
2. Что такое категория, функтор?
3. Каковы типы моделей знаний, их характеристики?

Задачи и упражнения

1. Формализуйте понятия "Решить задачу", "Решение задачи", "Метод решения задачи", "Алгоритм решения задачи".
2. Постройте одну продукционную и одну семантическую модели знаний по специальности.
3. Постройте одну фреймовую и одну логическую модели знаний по специальности.

Темы для научных исследований и выступлений (рефератов)

1. Формализованное и не формализованное знание. Методы формализации знания.
2. Модели знания.
3. Категориально-функторный анализ и его применения.

15. Лекция: Новые технологии проектирования и анализа систем

Обзор и классификация новых информационных технологий, наиболее актуальных для анализа и моделирования систем, примеры, тенденции развития технологий.

Цель лекции: содержательное введение в ряд наиболее важных для системного анализа и моделирования новых информационных технологий, в основные тенденции развития новых информационных технологий.

Процесс извлечения (получения) информации строится на основе упорядоченных последовательных действий по сбору, накоплению, отражению, преобразованию, актуализации данных; такие процессы в информатике называются информационными технологиями, и их основными элементами являются технические средства и устройства, например, в телеграфе - телетайпное устройство, в телевидении - телевизор и т.д.

Новые информационные технологии - это информационные технологии, базирующиеся на новых, инфологических и компьютерных средствах получения, хранения, актуализации информации, знаний.

Высокие технологии - это технологии качественного изменения состава, характера, методов решаемых задач, технологии эволюции, а не функционирования.

Пример. Обычная ("старая") технология вычислений ставит основную цель - найти решение задачи за приемлемое время и стоимость. Новая технология использования математических компьютерных пакетов ставит новую цель - найти решение достаточно быстро, точно и экономично. Высокая технология распределенных, квантовых вычислений ставит цель - найти решение задачи, не решаемой (труднорешаемой) обычными технологиями.

В узком понимании, новая информационная технология - использование вычислительной техники и систем связи для создания, сбора, передачи, хранения, обработки информации; она - часть информационного бизнеса.

Любая технология базируется на научно-теоретическом, инженерно-техническом, программном обеспечении. Само по себе это ядро еще не образует технологию. Для этого оно должно быть интегрировано и поддерживаемо сетевыми пространственно-временными, оранизационно-людскими связями и отношениями. Должна быть система, сеть поддержки технологических отношений (TSN).

Пример. TSN системы дистанционного обучения состоит из инфраструктуры - компьютерных сетей, протоколов их взаимодействия и т.д. Хаб (маршрутизатор) - элемент этой системы, но он управляется своим программным обеспечением (например, программа переключения), своим электрическим обеспечением. Хаб сам по себе - не технология. Программа Word - сама по себе не технология (хотя ее часто называют технологией подготовки и редактирования документов), а элемент технологии, определяемой как MS Office - технологии автоматизированого, компьютеризованного делопроизводства, автоматизации работ в офисе.

Традиционная (классическая) информационная технология, как правило, строится на базе хорошо формализуемых, структурируемых интеллектуальных процедур. Новая информационная технология, как правило, строится на основе плохо формализованных и структурированных интеллектуальных процедур.

Цивилизация возможна только при наличии информации, информационных потоков и обменов в обществе.

Информация делает народы человечеством.

Сначала информационные технологии использовались, из-за их сложности, уникальности и дороговизны, только в научных центрах и крупных промышленных компаниях. По мере совершенствования, распространения и удешевления, информационные технологии проникли в разные отрасли и стали развивать их и развиваться сами, что привело к развитию потребностей общества.

Новые информационные технологии бывают следующих базовых типов:

        когнитивные технологии, направленные большей частью на получение, хранение и актуализацию знаний, принятие интеллектуальных решений;

        инструментальные технологии, направленные большей частью на использование в качестве инструментария, среды для построения других технологий и для обслуживания их;

        прикладные технологии, направленные большей частью на решение проблем некоторой проблемной области (или областей);

        коммуникативные технологии, направленные большей частью на решение проблем связи, коммуникаций, общения.

Отметим, что такое деление - весьма условное - и технология может с успехом быть и прикладной, и когнитивной, и инструментальной, и коммуникативной.

Пример. Такова, например, технология компьютерного моделирования, гипермедиа.

Возможно деление (также условное) информационных технологий и по сфере использования, например:

        информационные технологии в науке;

        информационные технологии в образовании;

        информационные технологии в проектировании и производстве;

        информационные технологии в управлении;

        информационные технологии в сфере услуг;

        информационные технологии в сфере быта.

Можно также условно разбить все новые технологии на две группы - технологии корпоративной работы и технологии индивидуальной работы.

Рассмотрим новые информационные технологии, ограничиваясь содержательным простым их обзором, с учетом того, что наиболее важные информационные технологии анализа и синтеза систем - математическое и компьютерное, имитационное моделирование - уже были нами рассмотрены выше. Отметим лишь, что математическое моделирование - "старая" информационная технология, в отличие от компьютерного моделирования, являющегося новой технологией.

1.Технология баз данных (БД) и систем управления БД (СУБД). БД - достаточно большие наборы структурированных данных некоторой предметной области, представленные на машинных носителях и имеющие общую и удобную структуру, единые организационно-методические, программно-технические и языковые средства обеспечения использования данных различными программами пользователей. В зависимости от способа и технологии представления данных, различают иерархические, сетевые или реляционные базы данных, табличные или страничные. В любой БД задается порядок (отношение порядка) на множестве записей (полей записи), например, ключевыми полями, содержимое которых нумеруемо, лексикографически упорядочено. Таких полей может быть несколько, и при сортировке (выборке, модификации) данных записи ищутся сперва по одному ключу, затем - по другому и т.д., пока не будет совпадения или несовпадения требуемых полей. Остальные поля при этом не сравниваются. Такой процесс называется сортировкой или поиском, сравнением по ключу (ключам). Кроме поиска по ключу, можно искать и по значению, перебирая все записи БД, но этот процесс более длителен и часто требует построения дополнительных вспомогательных индексных таблиц для хранения подходящих по поисковому образцу значения записей (если такие есть).