Рассмотрены принципы компьютерной технологии построения системы интеллектуальной поддержки системных исследований (СИПСИ). Предъявлены основные требования к СИПСИ, как объекту автоматизации. Декомпозиция проблемы сводится к решению набора однотипных задач.
The principles of computer technology to build the intellectual support systems research. Presented the basic requirements for CIP SI as the automation object. Decomposition of the problem is reduced to solving a set of similar tasks.
Одной из важных особенностей развития науки является возникновение достаточно сложной иерархии специализированных дисциплин. Вероятно, основной причиной, народившей тенденцию к раздроблению науки на узкие специальности, является ограниченность возможностей человеческого разума. Поскольку наука интенсивно развивается, в ее различных направлениях получают все новые результаты, и объем знаний становится больше того, который человек (человеческий мозг) в состоянии воспринять. А всякое увеличение знания непременно приводит к тому, что человек может охватить все меньшую его часть. Чем глубже это знание, тем более специализированным оно должно быть. Углубление специализации по дисциплинам присуще всем отраслям науки.
В качестве одной из главных особенностей развития науки во второй половине прошлого столетия можно считать появление ряда родственных научных направлений, таких как кибернетика, общесистемные исследования, теория информации, теория управления, математическая теория систем, теория принятия решений, исследование операций, искусственный интеллект и др. все эти отрасли науки, появление и развитие которых тесно связано с возникновением и прогрессом компьютерной технологии, обладают одним общим свойством-они имеют дело с такими системными задачами, в которых главенствующими являются информационные, реляционные и структурные аспекты, в то время как тип сущностей, образующих систему, имеет значительно меньшее значение.
В результате развития названных выше научных дисциплин стало все более очевидным, что целесообразно было бы рассмотреть эти взаимоувязанные интеллектуальные разработки как части более общего поля исследований, обычно называемого наукой о системах (системологией) [1].
В современных условиях научно-технического прогресса важное значение приобретает необходимость существенного повышения обоснованности и эффективности ответственных решений при значительном снижении сроков системологических исследований, системного анализа и синтеза исследуемого объекта (процесса, явления, системы).
Решение данной проблемы, особенно в начальных стадиях исследовательских работ, когда преобладают значительные неопределенности, представляет собой довольно наукоемкий и трудоемкий процесс, требующий системного и комплексного использования всего объема формализованных, слабо и неформализованных теоретических и эмпирических научных данных и знаний об объекте исследования, в смежных областях науки и практики. Решение проблемы усложняется еще и тем, что задачи системологии требуют знаний на стыке различных научных дисциплин, доступных только узкому кругу высоко — квалифицированных специалистов по предметным областям. Во многих случаях эти знания не систематизированы и не обобщены, а иногда носят даже противоречивый характер.
Все эти особенности решения проблем определяют важность и актуальность разработки компьютерной технологии и систем интеллектуальной поддержки системологических исследований. Из имеющихся зарубежных и отечественных публикаций наиболее весомой является монография Дж. Клира [1], в которой все системные понятия формализуются на языке некоей гипотетической экспертной системы (ЭС), последовательно разрабатывается база знаний этой системы и обсуждаются различные аспекты ее интерфейса с пользователем. Однако данная экспертная система для решения системных задач представляет собой незавершенный большой программный проект, лишь отдельные ее компоненты реализованы сотрудниками автора монографии [1].
Имеется ряд разработок экспертных систем [2] для решения локальных и чисто прикладных задач, которые не пригодны для системологических исследований. Наиболее ценным в этих разработках являются вопросы инженерии знаний, которые должны составлять основу систем интеллектуальной поддержки и компьютерной технологии системологических исследований.
В работе [3] дается концепция создания систем искусственного интеллекта в государствах СНГ. По нашему мнению, проблема создания систем интеллектуальной поддержки и компьютерной технологии системологических исследований является одной из важных ветвей предложенной в [3] концепции.
Процесс решения указанных выше классов системных задач, рассматриваемый как объект автоматизации, предъявляет к СИП СИ следующие требования:
1) проблемная ориентированность, инвариантность к конкретным предметным областям;
2) обеспечение возможности решения проектных и управленческих задач системного характера, отличающихся многокритериальностью, недостаточностью и или недостоверностью информации для принятия решения;
3) поддержка принятия индивидуальных решений группового выбора (агрегирования индивидуальных решений в коллективное);
4) возможность представления и обработки разнотипных знаний, данных и моделей и развиваемость соответствующих баз знаний и банков данных и моделей;
5) возможность адаптации к конкретному пользователю (к уровню его компетентности в предметной области решаемой задачи);
6) обучение пользователя работе в СИП СИ.
На основе комплексного анализа проблем и задач системных исследований (СИ), существующих концептуальных моделей ЭС и СППР и с учетом приведенных выше требований к СИП СИ была разработана концепция построения системы. В основу концепции построения СИП СИ положено представление СИ как процесса, состоящего из совокупности этапов системного подхода или системного анализа. В сущности, с учетом общих схем проведения системных исследований и системного анализа [4] автоматизации решения большинства системных задач, может быт решена на основе однотипного набора задач, основными из которых являются следующие:
- структуризации проблемы;
- генерация альтернатив решения;
- оценивание альтернатив по критериям на основе модельных исследований и экспертных знаний;
- многокритериальное сравнение альтернатив и принятие решения.
Основными задачами НИР являются: разработка концепции компьютерной и информационной технологии системологических исследований; создание теоретических основ построения интеллектуальных систем системологических исследований; разработка и исследование методов ведения баз знаний, банка моделей и банка данных, специального программно — алгоритмического обеспечения интеллектуальных систем системологических исследований; выработка рекомендаций по направлениям углубленных фундаментальных и прикладных исследований в рамках построения систем интеллектуальной поддержки и компьютерной технологии системологических исследований.
Работу предполагается выполнить в три этапа.
На первом этапе предусматривается разработка концептуальных основ построения систем интеллектуальной поддержки и компьютерной технологии системологических исследований.
Для достижения этой цели необходимо решить следующие основные вопросы: представление интеллектуальных систем системологических исследований в виде иерархии эпистемологических уровней; анализ методов представления и использования знаний в интеллектуальных системах; создание концептуальной схемы интеллектуальных систем системологических исследований, абстрагирования и организации системных понятий; анализ и исследование методов создания банка моделей (БнМ) и банка данных (БнД).
Анализ проблемы интеллектуализации системологических исследований показывает, что макроструктура интеллектуальных систем последных состоит из таких компонентов, как вычислительный и специальные программные комплексы (СПК) базы знаний, БнД и БнМ.
К интеллектуальным системам системологических исследований предъявляются требования по открытости и гибкости, в также адаптируемости и настраиваемости базы знаний, БнД, БнМ и СПК. Эти свойства придают системе способность накапливать необходимые знания, генерировать необходимые модели, а также расширять научные и эмпирические данные. Технологический процесс системных исследований представляет собой итерационный процесс гибридного интеллекта, в котором каждый этап предполагает существенное снижение неопределенностей и расширение знаний, определение направления дальнейших научных и практических работ для перехода к следующему этапу. При этом должны решаться задачи оценки затрат на проведение последующих исследований с учетом текущего состояния проблемы и существующих ограничений на ресурсы, неопределенность и нечеткость данных.
На втором этапе предусматривается разработка принципов и методов построения систем интеллектуальной поддержки и компьютерной технологии системологических исследований.
Третий этап предусматривает обобщение теоретических результатов, а также разработку инструментальных средств построения систем интеллектуальной поддержки и компьютерной технологии системологических исследований.
Результаты выполнения НИР в целом обеспечат переход к новой информационной технологии в исследовании принципов и методов построения интеллектуальных систем системологических исследований, а система обработки знаний обеспечит качественно новый уровень решения этих задач.
Литература:
1. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер. с анг. — М.: Радио и связь, 1990. -554 с.
2. Построение экспертных систем. Под ред. Ф. Хейеса — Рота, Д. Лената. — М.: Мир, 1987. — 441 с.
3. Березин Е. П. и др. Концепция создания систем искусственного интеллекта в государствах СНГ // Вестник российского обществ информатики и вычислительной техники. — М., 1992. — № 1–2. — с. 3–15.
4. Камилов М. М., Рахматуллаев Р. У., Арзикулов С. Д. Разработке компьютерной технологии интеллектуального анализа эффективности решений //Тез. докл. международной научно — практической конференции «Проблемные вопросы механики и машиностроения». — Ташкент, 25 -27 мая 1993 г. –с. 276.
