Гибридные интеллектуальные человеко-машинные вычислительные системы и когнитивные процессы (стр. 2 из 2)
Следует отметить, что решение задачи интеллектуализации ЧМВС связано с проведением широкого спектра исследований по влиянию человеческого фактора на процесс функционирования системы, с разработкой методов и средств системной идентификации человека (его кодовой или модельной интерпретации), а также с разработкой методов и средств адаптации процесса функционирования системы на различных уровнях его структуризации с учётом особенностей человека.
На основании вышеизложенного в [1] предлагается концепция интеллектуализации глобальной информационно-вычислительной системы (ГИВС), обеспечивающей : включение в состав системы человека в качестве активного интеллектуального элемента ; возможность интеллектуального взаимодействия человека и системы ; реализацию функций самоорганизации ГИВС в условиях постоянного слежения за динамикой процессов, протекающих в макросистеме и состоянием её элементов.
Дальнейшее развитие эти идеи получили в [4]. Здесь рассматривается необходимость обеспечения устойчивого функционирования системы на основе совершенствования процесса и технологических средств формирования, получения, распознавания, обучения, запоминания и использования знаний. В основе лежит разработка целостного представления процесса накопления знаний в технологии при учёте эволюционного единства её с макросистемой. Это приводит к концепции вложенности всех компонент макросистемы, таких её подсистем, как интегрированные базы знаний (БЗ) различного уровня, с одной стороны, и к вложенности когнитивных процессов (процессов приобретения знаний), обеспечивающих интеграцию, - с другой. Используется следующая схема вложенности систем приобретения знаний : объект познания (макросистема), субъект познания (система), средство отражения объекта в субъекте (технология) и результат познания (БЗ).
На рис. представлена структура системы познания, в которой осуществляется процесс приобретения знаний [4].
Обратные связи продуктивных действий
ИБЗ Zm
Dm Ds Dt ИБЗ Zs
Yt
Макро- Ym Система Ys Технология БЗ
система
М S T Zt
Im Is Is It It
Обратные связи интеллектуальной интеграцииРис.1 Структура процесса познания макросистемы
Здесь база знаний Zt (БЗ Zt) на технологическом уровне является подсистемой технологии Т, на системном уровне технология Т и её БЗ Zt составляют интегрированную базу знаний (подсистему) системы S (ИБЗ Zs) и, наконец, на макросистемном уровне система S и ИБЗ Zs составляют интегрированную базу знаний макросистемы М (ИБЗ Zm).
Процессы взаимодействия между компонентами и соответствующие им связи разбиваются на два типа:
– связи, определяющие процесс приобретения знаний, соответственно: прямые и обратные связи взаимодействия макросистемного (Ym, Im), системного (Ys, Is) и технологического (Yt, It) уровней;
– связи, отражающие деятельностное взаимодействие элементов структуры на основе результатов познания, соответственно: связи продуктивного взаимодействия макросистемного Dm, системного Ds и технологического Dt уровней. Связи, определяющие процесс приобретения знаний, назовём интеллектуальными.
Прямые интеллектуальные связи обеспечивают систему нижележащего уровня информацией об изменении проблемной ситуации в системе вышележащего уровня. Обратные же интеллектуальные связи обеспечивают информацией о предыстории познания, которая включает информацию об изменениях в соответствующих базах знаний. Через прямые интеллектуальные связи осуществляется процесс передачи знаний в базу знаний того же уровня: от M через Ym в ИБЗ Zm, от S через Ys в ИБЗ Zs, от T через Yt в БЗ Zt. Этот процесс назовём процессом интеллектуализации.
Прямые (Ym, Ys) и обратные (Is, It) интеллектуальные связи, а также обратные связи продуктивных действий (Dm, Ds, Dt) определяют процессы накопления и суммирования знаний на каждом уровне - процессы макросистемной, системной и технологической интеллектуальной интеграции. Таким образом, макросистемная интеллектуальная интеграция осуществляется при учёте предыстории Im от ИБЗ Zm, предыстории Is от ИБЗ Zs и связи продуктивных действий Dm, что позволяет макросистеме M выдать в качестве результата интеграции новое знание Ym. Системная интеграция осуществляется при учёте предыстории Is от ИБЗ Zs, предыстории It от БЗ Zt и связи продуктивных действий Ds, что приводит к результату интеграции в системе S нового знания Ys, выдаваемого в ИБЗ Zs. Интеллектуальная технологическая интеграция происходит по предыстории от БЗ Zt и под действием связи продуктивных действий Dt, что выражается в результате Yt, выдаваемого в БЗ Zt. Таим образом, процесс интеллектуального взаимодействия смежных уровней определяется как процесс интеллектуальной интеграции.
В каждом контуре протекают свои процессы интеллектуализации и интеграции. В качестве примера приведём основные процессы, выделяемые в технологическом контуре:
P1(It) - процесс самоадаптации технологии T к предыстории It;
P2(Dt) - процесс самокоррекции на основе продуктивных действий относительно параметров, структур, организации технологии T;
P3(It, Dt) - процесс адаптивной самокоррекции технологии T (совместное выполнение процессов P1 и P2).
Можно показать, что объединение процессов P1¸P3 может рассматриваться как процесс самопознания в условиях замкнутости, т.е. использования знаний только внутреннего контура.
Кроме того, технологический контур как элемент системы S испытывает воздействие Ys (в другом временном темпе), что обусловливает следующие процессы:
P4(Ys) - процесс обучения технологии T как элемента системы;
P5(It, Ys) - процесс адаптивного обучения технологии T;
P6(Dt, Ys) - процесс корректирующего обучения технологии T (коррекция параметров и/или структуры на основе обучения);
P7(It, Dt, Ys) - процесс корректирующего адаптивного обучения на основе знания системы с адаптацией технологии T к предыстории It (одновременное выполнение процессов P4-P6).
Таким образом, в технологическом контуре процесс познания включает совместную (интеграция) и раздельную реализацию семи процессов P1-P7, сложным образом взаимодействующих между собой в процессе интеллектуальной интеграции.
В заключение необходимо упомянуть ещё одну монографию [5], где с позиций системной вложенности рассматривается происхождение и развитие интеллектуальных самоорганизующихся (СО) объектов. Проведённый анализ показал, что самоорганизующимися, т.е. творящими природу, а следовательно в той или иной мере интеллектуальными, могут быть только те объекты, которые как минимум способны распознавать, обучаться и запоминать. Автором предлагается рекуррентная теория самоорганизации, использующая ряд ещё не совсем привычных понятий. В работе сформулирован тезис о бесконечной множественности в природе типов и экземпляров СО объектов, позволивший поставить вопрос о единых механизмах генезиса их внутренней структуры, свойств и принципов функционирования. Показано, что главным свойством СО объектов является их способность быть создателем самих себя, сообщества себе подобных и внешних по отношению к ним несамоорганизующихся объектов, т.е. обменных квантов. В процессе обмена этими квантами друг с другом СО объекты и реализуют феномен «создателя».
Список литературы
Букатова И.Л., Макрусев В.В. Интеллектуализация глобальных информационно-вычислительных систем : основы, концепция, проблемы. М.: ИРЭ РАН.- Препринт №7 (595), 1994.- 37 с.
Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации.- М. : Машиностроение, 1982. -400 с.
Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта : Эволюция, психология, информатика. - М. : Машиностроение, 1990. - 448 с.
Букатова И.Л., Макрусев В.В. Когнитивные процессы эволюционирующих систем. М.: ИРЭ РАН.- Препринт №10 (598), 1994. - 32 с.
Клименко А.В. Основы естественного интеллекта. Рекуррентная теория самоорганизации. Версия 3. Ростов н/Д.: Изд-во Рост. ун-та, 1994. - 304 с.