Computer modeling of knowledge in artificial intelligence

Full Text

Рассмотрим специфику и эволюцию метода компьютерного моделирования. Обозначим посредствам термина «компьютерное моделирование» конструирование и применение зна- ковых компонент компьютеров, представляющих собой совокупности различных видов ком- пьютерных моделей - как концептуальных знаковых (математических и логико-знаковых) моделей, так и предметных моделей.Компьютеры в эпистемологическом плане при таком подходе представляют собой предметы-посредники в познавательной деятельности, которые являются сложными взаимо- связанными и относительно самостоятельными системами предметных и концептуальных знаковых моделей. Данный подход к компьютерному моделированию соответствует пони- манию компьютеров в современной информатике, и является эпистемологически оправдан- ным. Философские проблемы компьютерного моделирования следует решать посредство об- ращения к знаковым компонентам компьютеров. Это положение относится также к фило- софским аспектам проблемы компьютерной репрезентации знания.Проблемное поле знания до середины ХХ века являвшееся преимущественно предме- том изучения такого раздела философии как теория познания, в последние десятилетия начинает выходить за рамки философии. В условиях становления и развития информацион- ного общества знание становится предметом изучения когнитивных и компьютерных наук, а также междисциплинарного направления научных исследований, получившего метафориче- ское название «искусственный интеллект» (ИИ).В последней трети ХХ века на переднем крае ИИ в рамках проблемного поля знания формируется проблема компьютерной репрезентации знания. Её сущность заключается в несоответствии между, с одной стороны, имеющимся у экспертов неформализованным зна- нием о закономерностях структуры и функционирования предметных областей действитель- ности, а также используемыми экспертами неформальными методами решения сложных ин- теллектуальных задач. А, с другой стороны, необходимостью формализации и представления этого знания в памяти компьютеров в виде так называемых компьютерных знаний. Проблема компьютерной репрезентации знания детально изучена в ряде публикаций автора данной статьи [1-8].Компьютерные знания кодифицируются, формализуются и запечатлеваются в харак- терных для ИИ знаковых системах (компьютерных моделях, языках и программах) с целью хранения, трансляции, трансформации и последующего применения этих знаний. Проблема компьютерной репрезентации знания представляет собой современный технический вариант общей проблемы репрезентации знания. Сущность последней состоит в несоответствии между, с одной стороны, наличием неформализованного (содержательного) знания о мире, которое имеется у каждого субъекта познавательной деятельности, и, с другой стороны, необходимостью формализации и представлении этого знания с помощью знаковых (языко- вых, математических, логических) систем.Обратимся далее к анализу эволюции метода компьютерного моделирования. Один из наиболее ранних видов компьютерного моделирования - имитационное моделирование. Оно появляется в 1960-е годы под влиянием космических исследований, однако очень скоро по- лучает широкое распространение при анализе экономических, экологических, социальных и других сложных систем. Важнейшим понятием имитационного моделирования является по-нятие имитационной модели. Имитационные модели представляют собой формализованные компьютерные описания исследуемых объектов во всей полноте их структуры и законов функционирования. Совместно с системами внешнего и внутреннего математического обес- печения они составляют так называемые имитационные системы, которые позволяют заме- нить эксперименты с реальными объектами и процессами сложных систем экспериментами с математическими моделями на компьютерах. Под имитацией понимают методы проведения компьютерных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем. Имитационное моделирование является процессом конструирования ими- тационных моделей сложных систем и постановки с их помощью экспериментов с целью понимания поведения изучаемых систем, а также оценки различных стратегий, обеспечива- ющих функционирование этих систем.Вторым значительным видом компьютерного моделирования, имеющим непосред- ственное отношение к репрезентации знания в современной науке, является компьютерное моделирование мышления (интеллекта). Первый этап компьютерного моделирования мыш- ления охватывает период с середины 1950-х до середины 1960-х годов и связан с попыткой имитации творческих процессов с помощью компьютеров. На этом этапе создаются игровые программы, имитирующие отдельные стороны интеллектуальной деятельности людей. Ма- шинное решение творческих задач и имитация творческих процессов с помощью компьюте- ров составляет содержание эвристического подхода в узком смысле слова к построению ин- теллектуальных систем - самой ранней фазы исследований в области искусственного интел- лекта.Следующий этап в развитии компьютерного моделирования мышления, хотя и в не- сколько изменённой по сравнению с первоначальным планом форме, оказывается связанным с процессом перехода от репрезентации компьютерных данных к компьютерной репрезента- ции знания. Данный этап охватывает период с середины 1960-х до середины 1970-х годов и становится промежуточным при переходе к следующему этапу компьютерного моделирова- ния - компьютерному моделированию знания в ИИ.Изучение компьютерных знаний зависит в значительной степени от исследования зна- ния, принятого в философии. В последние десятилетия в философии формируется традиция различать знание в узком и широком смыслах слова. Философская трактовка знания в узком смысле слова (которая может быть идентифицирована с локальным способом исследования и репрезентации знания, принятым в ИИ) появляется преимущественно под влиянием логи- ки. В этом случае под элементарными информационными единицами знания понимаются завершённые мыслительные конструкции (суждения), которые оцениваются с позиции ис- тинности. Такая трактовка знания в узком смысле слова находит своё выражение в логиче- ской концепции компьютерной репрезентации знания.Вместе с тем, существует философская трактовка знания в широком смысле слова. Зна- ние при этой трактовке понимается как результат адекватного отражения окружающей дей- ствительности в виде представлений, понятий, суждений, теорий. Это знание в широком смысле слова фиксируется посредством знаков естественных и искусственных языков. Близ- кая к данному пониманию трактовка знания характерна для ИИ-исследований. Она воплоща- ется в них преимущественно во фреймовой концепции компьютерной репрезентации знания и может быть сопоставлена с универсальным способом исследования и репрезентации зна- ния.В случае понимания компьютерных данных в качестве знаков, предметные смыслы ко- торых адекватно отражают некоторые фрагменты действительности (предметных областей), и, учитывая отсутствие жесткой демаркации между этими двумя формами репрезентации информации, компьютерные данные можно рассматривать в эпистемологическом плане как знания. Вместе с тем, с переходом к компьютерной репрезентации знания появляется новый вид компьютерных моделей - модели компьютерной репрезентации знания в ИИ. Эти моде- ли относятся к числу логико-лингвистических моделей. Конструирование такого рода моде- лей не требует для описания соответствующих фрагментов действительности, включающихсовокупности объектов и отношений между ними, использования каких-то новых концепту- альных средств. Эти средства необязательно должны отличаться от концептуальных средств, которые применяются при изучении тех же фрагментов действительности в системах чело- веческих знаний. При конструировании моделей компьютерной репрезентации знания их разработчики стремится смоделировать как традиционные концептуальные средства, так и установить закономерности их функционирования. Создание моделей компьютерной репре- зентации знания предполагает исследование реальных форм организации компьютерных знаний. Объектами моделирования становятся при этом не предметные области сами по себе, а знания об этих областях, которые понимаются как целостные структурированные образо- вания.При появлении в системах человеческих знаний новых элементов связи, которые фик- сируются в моделях компьютерной репрезентации знания между некоторыми существую- щими элементами знаний, дают возможность приобретать информацию о присутствии в си- стемах человеческих знаний других элементов. Такая особенность компьютерных знаний в моделях компьютерной репрезентации знания определяется в ИИ как активность компью- терных знаний, которая отличает их от пассивных данных. Посредством компьютерных дан- ных осуществляется фиксация информации о некоторых фрагментах действительности, од- нако, совокупности данных ещё не составляют моделей знания. Модели же компьютерной репрезентации знания образуют концептуальные уровни баз знаний.Модели компьютерной репрезентации знания определяют изменения в различных уровнях интеллектуальных систем, включая входящие в их состав технические средства. Эпистемологический аспект различия компьютерных знаний от компьютерных данных со- стоит в том, что компьютерные знания составляют модели реально функционирующих чело- веческих знаний; компьютерные данные не образуют таких моделей. Важнейший результат процесса перехода от репрезентации компьютерных данных к компьютерной репрезентации знания заключается в возрастании значения компьютеров как предметов-посредников в по- знавательной деятельности.Наконец, завершающим третьим и важнейшим из этапов в развитии компьютерного моделирования мышления является компьютерное моделирование знания в системах ИИ, к философско-методологическому осмыслению которого обратимся далее. Моделирование знания в интеллектуальных информационных системах является видом компьютерного мо- делирования мышления, которое начинает широкомасштабно осуществляться с середины 1970-х годов. Объектом моделирования в системах ИИ в этот период становятся знания, предметом - специфическая форма репрезентации информации в интеллектуальных систе- мах. Конструирование и исследование таких систем, в состав которых входят экспертные си- стемы, ориентируется как на стандартизированные компьютерные знания, так и на личност- ные знания. Разработка моделей инженерии знаний в ИИ как систем, основанных на знаниях, предполагает решение взаимосвязанных проблем, относящихся к эпистемологическому со- держанию ИИ в широком смысле слова, таких как проблемы репрезентации, манипулирова- ния, приобретения, обобщения и классификации компьютерных знаний, а также проблемы компьютерного восприятия и компьютерного понимания. Создание моделей инженерии зна- ний включает разработку знаковых структур, которые позволяют: 1) фиксировать компью- терные знания для соответствующих предметных областей; 2) выполнять мыслительные операции над этими знаниями.В более широком философском контексте эпистемологические и методологические проблемы ИИ, включая проблемы компьютерного моделирования мышления (интеллекта), пересекаются с проблемами виртуальной реальности как феномена постнеклассической науки и культуры в целом. В структуре научного знания конструирование моделей соотно- сится с процессом становления фундаментальных теорий с абстрактными объектами (теоре- тическими конструктами). В теориях второго поколения появляются производные абстракт- ные объекты от этих базовых абстрактных объектов, на основе которых создаются модели конкретных фрагментов действительности. Компьютерные знания и базы знаний как основа-ния моделирования знания в интеллектуальных системах представляет собой вторичную, теоретическую рефлексию компьютерных знаний за счет внутренней интерпретируемости, структурированности, связанности, введения пространственных, временных, каузальных и иных отношений, семантической метрики, активности в выполнения программ, инициируе- мых текущими состояниями информационных систем.Содержание моделей инженерии знаний в ИИ, а также результатов компьютерного мо- делирования вообще можно представить как разновидность кибервиртуальной реальности. Последнюю определим как образно-рациональное достраивание мира в таком значении тер- мина виртуальный, который обозначает возможный, предполагаемый. Физиологические процессы возбуждения нейронов, моделируемые с помощью современных нейрокомпьютер- ных технологий, порождают бесконечное количество индивидуально растянутых во времени различных образов кибервиртуальной реальности, которые в структуре бытия расцениваются как мысленное достраивание мира. В них реальная действительность предстаёт в другой, от- личной от человеческого мозга, среде - в черном ящике манипуляций компьютеров по за- данным программам. Результатом этих манипуляций компьютеров являются психологиче- ские образы, мысли, идеи, репрезентирующие объекты. В моделях компьютерной репрезен- тации знания в системах ИИ знание репрезентируется не только как результат адекватного отражения действительности в виде концептов, идеальных объектов, теорий, но и в логиче- ских основаниях моделирования, но и в деятельности на уровне поиска вывода.Рассмотрим специфику проблемы обоснования результатов компьютерного моделиро- вания знания в системах ИИ как разновидности кибервиртуальной реальности. Применение современных нейрокомпьютерных технологий в изучении свойств интерактивности на уровне «субъект-субъект» (в отличие от традиционного «субъект-объект») иначе ставит и решает вопрос о цели и основании результатов компьютерного моделирования в системах ИИ. В моделях инженерии знаний, составляющих эпистемологическое содержание ИИ, в от- личие от обычных математических моделей, при формировании знания эпистемологическая проблема подобия моделей оригиналам переходит в русло проблемы обоснования результа- тов компьютерного моделирования как разновидности кибервиртуальной реальности. Адек- ватность результатов компьютерного моделирования знания в системах ИИ определяется законами формирования теоретического знания, относящегося к абстрактным объектам, ко- торые зависят как от целей субъектов моделирования, так и от их способностей интерпрети- ровать полученные результаты.Истинность получаемой новой теории доказывается соответствием исходной достовер- ной теории, и продуктивностью распространения этой исходной теории на более широкий круг объектов, и на систему новых концептов. Механизмом обоснования при этом служит развёртывание содержания теоретического знания, выраженного базовыми абстрактными объектами моделирования на метатеоретическом уровне, с последующим введением произ- водных абстрактных объектов, которые составляют основу конструирования моделей кон- кретных областей действительности. Как указывает В.С. Стёпин: «Конструирование одних абстрактных объектов на основе других … должно удовлетворять принципу целостности со- здаваемой системы теоретических объектов. Каждый вновь вводимый объект, вступая в от- ношение с уже построенными теоретическими конструктами, обязан согласовываться с ни- ми. Он не должен приводить к появлению у них таких новых свойств, которые были бы несовместимы с ранее заданными признаками. … все абстрактные объекты обосновываются тем, что среди них не появляются ни одного объекта, несовместимого с уже введённой си- стемой» [11, с. 108-109]. Например, достоверность новой междисциплинарной концепции синергетики, возникшей на основе компьютерного моделирования процессов самоорганиза- ции в открытых неравновесных системах, подтверждается продуктивностью использования данной методологии в исследовании различных областей научного знания.Одной из важнейших проблем при исследовании знания как объекта компьютерного моделирования является выяснение того, какой из видов знания - индивидуальные, субъек- тивированные, личностные знания или объективированное, внеличностное знание выступаетв качестве объекта такого моделирования. Постановка данной проблемы отнюдь не ведёт к противопоставлению знаний индивидуальных субъектов объективированному знанию, кото- рое как результат общечеловеческой познавательной деятельности реализуется в различных текстах. В этом случае стоит обратиться к рассмотрению самого процесса этой деятельности. Вместе с тем, разработчикам интеллектуальных систем в ходе решения проблемы компью- терной репрезентации знания приходится осуществлять выбор одного из видов знания - ин- дивидуальных, субъективированных, личностных знаний или общезначимого, внеличност- ного, объективированного знания - в качестве объекта компьютерного моделирования, и двигаться далее по одному из избранных путей.Согласно первому варианту, в качестве объекта компьютерного моделирования знания при создании интеллектуальных систем необходимо выделить такую его структуру и такие связи между элементами в системе знаний, которые образуют объективированное знание и излагаются в соответствующих естественно-языковых текстах. Согласно второму варианту, при компьютерном моделировании знания следует опираться на изучение процессов пред- ставления информации, которые реализуются индивидуальными субъектами. Выбор каждого пути имеет свои основания.В соответствии с первым подходом к выяснению вида знания, выступающего в каче- стве объекта компьютерного моделирования, интеллектуальные системы, применяясь в определённых предметных областях, оказываются задействованными в процессе функцио- нирования объективированного знания, которое представляет собой знание, как говорят в эпистемологии, коллективного субъекта и в этом смысле выступает как внеличностное зна- ние. Объектом моделирования и результатом приложения систем ИИ в соответствии с этим подходом является объективированное, внеличностное знание. В этом случае при разработке интеллектуальных систем необходимо принимать во внимание объективные связи, суще- ствующие между элементами в системе внеличностного знания. Структуры, которые приме- няются в таких компьютерных моделях, могут отличаться от тех структур, которые присущи индивидуальным знаниям. При этом подходе основой для конструирования моделей и язы- ков компьютерной репрезентации знания становится накопленное людьми и зафиксирован- ное в различных естественно-языковых текстах объективированное знание.Согласно второму подходу к выяснению вида знания, выступающего в качестве объек- та компьютерного моделирования, важнейшую роль приобретает исследование внеличност- ных, субъективированных, индивидуальных знаний отдельных индивидов и использование при этом результатов когнитивных наук. В соответствии с этим подходом, анализ структур индивидуальных знаний оказывает воздействие и на репрезентацию объективированного знания. В случае, когда делается акцент на индивидуальных, личностных знаниях, в основу моделей и языков репрезентации знания закладываются знания о структурах и механизмах функционирования этих индивидуальных знаний. При дальнейшем конструировании моде- лей и языков компьютерной репрезентации знания такого рода структуры наполняются так- же внеличностными знаниями, причём разработчики исходят из того, что все виды объекти- вированного знания имеют глубинное сходство. Это сходство вызывается тем обстоятель- ством, что основные когнитивные структуры восприятия и памяти определяются посред- ством естественных языков и складываются преимущественно на донаучном уровне.Длительное время вплоть до изобретения письменности знания существуют исключи- тельно в личностной форме, хранятся в памяти его носителей и транслируются устно. Такое положение дел сужает область использования знаний в силу отсутствия других, отличных от памяти индивидов - носителей, форм их хранения и возможных способов трансляции. Появ- ление объективированных форм знания, таких как письменность, книгопечатание и т.д., обу- славливается снятием подобного ограничения. В связи с этим, становится возможным хра- нить, транслировать знания и манипулировать ими предметно. Информационно- компьютерная революция выступает новым этапом в развитии данного процесса.Знания, которые в ИИ выступают в качестве моделируемого объекта, на уровне их ре- презентации в компьютерах следует понимать как системы, информационными единицамикоторых являются репрезентации, понятия, высказывания, теории; связи же между этими информационными единицами следует рассматривать как носящие логический характер. Та- кие особенности компьютерных знаний, как рефлексивность и наличие метапроцедур, де- монстрируют соответствующие характеристики человеческих знаний, в составе которых наличествуют утверждения о связях между понятиями и о выводимости одних высказываний из других. Если подходить к теоретическим предложениям как к предложениям о выводимо- сти, то теоретические и эмпирические законы можно рассматривать как основу баз знаний, а описания эмпирических фактов - как основу баз данных.Проблематика соотношения индивидуальных, субъективированных личностных знаний и внеличностного, объективированного знания занимает значительное место в философской литературе второй половины ХХ века [9, 10]. Благодаря исследованиям в области компью- терного моделирования знания, появляется реальная возможность по-новому взглянуть на многие существенные аспекты данной проблематики. В ходе анализа проблемы компьютер- ного моделирования субъективированных, личностных знаний и объективированного, вне- личностного знания не следует забывать о том, что знания субъектов оказываются вовлечён- ными в различные системы коллективной познавательной деятельности. Оная одновременно предполагает определённую автономность этого включения знаний субъектов в объективи- рованное знание.ВыводыРассмотрение проблемы репрезентации знания в контексте компьютерного моделиро- вания показывает, что, с одной стороны, для развития этого вида моделирования существен- ными оказываются успехи и результаты, полученные в ходе решения её современного тех- нического варианта - проблемы компьютерной репрезентации знания. С другой стороны, ре- зультаты и достижения компьютерного моделирования позволяют по-новому взглянуть на философские и общенаучные проблемы, к числу которых принадлежит проблема репрезен- тации знания, и побуждают к поиску новых путей их решения.

About the authors

V. A Inozemtsev

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: inozem_63@mail.ru
Ph.D.; +7 985 345-65-09

References

Supplementary files