Варламов О.О

Миварный подход к созданию интеллектуальных систем и искусственного интеллекта. Результаты 25 лет развития и ближайшие перспективы

Введение

Миварный подход относится к научному направлению «искусственный интеллект» и развивается уже около 25 лет. Вместе с тем, миварный подход объединяет и другие научные области компьютерных наук, информатики и дискретной математики, включая: базы данных, экспертные системы, системы логического вывода на основе развития продукций, теорию графов, матрицы, параллельное выполнение программ на кластерах, проектирование новых архитектур компьютеров, массовое суммирование чисел, техническую защиту информации и информационную безопасность, гносеологию (частично и в плане создания новой наиболее мощной модели данных на основе «тройки» «вещь-свойство-отношение»), сервисно-ориентированные архитектуры, компьютерные сети, информационные инфраструктуры, теоретическую робототехнику, многоагентные системы и некоторые другие. Напомним, что по классике в компьютерных науках (информатике) выделяют 5 основных видов действий:

1) сбор (получение, ввод, создание);

2) накопление (хранение);

3) передача;

4) обработка и

5) представление информации.

С точки зрения искусственного интеллекта (ИИ), первый и пятый пункты отражают взаимодействие с внешней средой. Существует модель [72, 229], которая обобщает и показывает единство процессов накопления и передачи информации. Совсем кратко, суть такого подхода в том, что выделяют три основных сущности: отправитель информации, время передачи информации и получатель информации. Тогда, в зависимости от того, кто кому и за какое время передает информацию, единообразно описываются и хранение информации (передача самому себе за длительное время), и передача информации (отправитель и получатель разные, а время передачи мало), и другие возможные комбинации. Таким образом, получаем, что самыми важными для внутреннего развития ИИ являются два основных действия: обработка и накопление информации.

Миварный подход объединяет две основные технологии накопления данных и обработки информации:

1) миварное информационное пространство: накопление данных на основе эволюционной самоорганизующейся миварной модели данных с изменяющейся структурой в теории баз данных, и

2) миварные сети: обработка информации на основе развития продукционного подхода к логическому выводу с учетом включения возможности автоматического конструирования алгоритмов для "решателей задач" и традиционной вычислительной обработки, а также с использованием идей отношений, правил и процедур, которые теперь принято относить к сервисно-ориентированным архитектурам и многоагентным системам.

Суть миварного подхода в объединении баз данных и систем логико-вычислительной обработки в единые эволюционно развивающиеся системы, позволяющие собрать воедино все различные научные разработки на основе сервисно-ориентированных архитектур и технологий интеллектуальных агентов – многоагентных систем. Про такое возможное объединение писали очень многие ученые [1-23, 46-126, 134-137, 226, 245, 264, 273, 450-525] и теперь, с появлением миварного подхода, это становится реальностью. Ранее в наших работах было показано [46-126, 303, 354-355, 503-504], что такое миварное объединение позволит создать глобальные самоорганизующиеся программно-аппаратные комплексы с эволюционной структурой для познающе-диагностических систем, экспертных систем и систем оперативной диагностики.

Главное свойство нашего миварного подхода в том, что он не отвергает ничего из уже созданного, а создает основу, фундамент, для объединения всех существующих и перспективных наработок в этой (и многих других) активно развивающейся научной области. Более того, миварный подход объединяет технологии баз данных, баз знаний, логического вывода и различных вычислительных процедур. Наш новый формализм миварного многомерного эволюционного пространства унифицированного представления данных и правил позволяет описать все существующие традиционные модели данных и методы логической и вычислительной обработки информации. Такое единое описание и создает предпосылки для объединения всех достижений и перехода к новому качеству в области ИИ.

Миварная модель данных является более мощной, чем модель "сущность-связь" (ER-модель), и поэтому позволяет описывать и объединить в своем формализме все традиционные структурные и бесструктурные модели данных, включая семантические сети, онтологии и гипертекст. Реляционные таблицы представляются в многомерном миварном пространстве в виде двумерных таблиц, объединяемых в трехмерное пространство с возможностью и дальнейшего наращивания измерений. Сетевые модели, семантические сети и онтологии представляются в миварном пространстве в виде неких графов, помещенных в дискретное многомерное пространство, что также только усиливает возможности подобных сетевых моделей. В книге Варламова О.О. [72] подробно в виде формул и цифр показано подобное представление и возможность перехода из одного представления данных в другое через миварное пространство или одномерные таблицы представления данных, которые являются упрощением миварного представления. Более того, миварное пространство основано именно на том факте, что пользователи могут одновременно использовать различные модели данных, от реляционных и гипертекстовых, постепенно вводя все больше структурированности и переходя к сетевым, семантическим сетям и онтологиям, а уже через них – далее к миварному пространству. Миварное пространство по самой своей сути является эволюционным и предназначено для изменения структур хранения данных и перехода к разным моделям!!!

Миварные сети основаны на продукционном подходе "если, то…" с переходом к более сложной структуре правил с предусловиями, условиями, ограничениями, действиями и последействиями. Это позволяет записывать все причинно-следственные отношения, включая и все возможные формы предикатов и т.п. логических выражений. Мы не отрицаем значение предикатов и поиска истинных выражений, а только создаем возможность и для их реализации, и для реализации всех возможных других представлений правил в виде: сервисов, процедур, продукций, подпрограмм и т.п. Такой подход позволяет работать одновременно с разными описаниями предметных областей, прибавляя к предикатам и продукции, и нейросети, и генетические алгоритмы, и традиционные вычислительные процедуры, и все другие в виде универсальных миварных отношений, которые представляются и хранятся перед обработкой в нашем миварном пространстве. Мы создаем разнообразие представлений и разных подходов к решению задач для самых различных предметных областей. Миварный подход изначально является очень хорошо распараллеливаемым и может работать в ГРИД-системах, компьютерных сетях и на многопроцессорных вычислительных комплексах. Это все реализация традиционных подходов в едином формализме миварных сетей. Здесь важно подчеркнуть, что знания в виде процедур, правил и отношений хранятся вместе с фактами в едином миварном пространстве – больше нет противоречий между базами данных и базами знаний, т.к. они красиво объединены в эволюционном миварном пространстве. Это касается ХРАНЕНИЯ данных и правил в едином формате. Но, кроме хранения, миварное пространство позволяет проводить и ОБРАБОТКУ информации в миварных сетях, которые фактически реализуют отношения из классической миварной "тройки" "вещь-свойство-отношение". А значит, больше нет противоречий и между хранением и обработкой информации!!!

Однако для решения реальных задач важна и форма представления знаний, т.к. разные формы позволяют с разной вычислительной сложностью и достоверностью решать одни и те же задачи. Как уже неоднократно подчеркивалось, миварный подход разрешает в своем формализме реализовывать все традиционные виды обработки. Но, при этом, он же предлагает и новые возможности… Сейчас уже никто не пойдет пешком из Москвы во Владивосток, хотя такая возможность для любителей и фанатов исчисления предикатов все еще сохраняется; – )! Если вам нравится исчисление предикатов, то можете и далее продолжать "играть" в свои "игрушечные" задачи с 30 правилами и NP-полными алгоритмами. Однако миварные сети предоставляют возможность сменить само представление графов, включая и многодольные и т.п., перевести их в матрицы, включая многомерные бинарные, и, если это получилось, то решать задачи с линейной вычислительной сложностью. Любители исчисления предикатов могут называть логический вывод в таких матрицах автоматическим конструированием алгоритмов, но суть от этого не изменится: линейная сложность и решение реальных задач с десятками тысяч правил и объектов, а также возможность параллельных решений и подключения новых возможностей: сервисов, правил, процедур, нейроподпрограмм, генетических и т.п. модулей, ГРИД-технологий, облачных вычислений, агентов и т.п. Мивары ничего не запрещают и не отвергают, а наоборот позволяют решать комплексные задачи различными методами, включая: предикатные, продукционные, нейроматематические, генетические, нечеткие, вероятностные и прочие методы работы как с полной, так и с неполной и противоречивой информацией. Более того, мивары позволяют одновременно решать одну задачу разными методами и на разных моделях, позволяя выбрать наиболее адекватное решение в заданные сроки и с необходимой точностью. Это новый МИВАРНЫЙ глобальный подход к одновременному решению многих реальных задач на разных моделях параллельно и в реальном времени на основе компьютерных сетей и кластеров с "облаками".

Миварный подход разрабатывается для создания глобальных информационных систем, принципиально открытых для постоянного наполнения новыми данными, с возможностью быстрой обработки и получения требуемых результатов для реальных ("интересных") задач. Некоторые миварные технологии позволяют гораздо быстрее обрабатывать информацию, например, сводя вычислительную сложность отдельных логических задач при определенных условиях и ограничениях c NP-полной до линейной. Как бы это не звучало фантастически на первый взгляд, но уже созданы несколько прототипов программ, основанных на движке "УДАВ", которые на практике реализуют этот подход и доказывают реальность внедрения миварного подхода и нашу правоту. Это утверждение не следует понимать дословно так, что мы решили NP-полную задачу с линейной вычислительной сложностью. Мы претендуем только на то, что решили некоторый класс задач в миварном представлении, в определенных условиях и с учетом ограничений с линейной вычислительной сложностью, т.е. именно эти задачи не могут более считаться NP-полными.

Более того, мы считаем, что миварный подход путем теоретического обобщения, синтеза и развития всех основных достижений компьютерных наук в базах данных и в базах знаний, объединяемых в единые миварные базы данных и правил, уже позволил создать эволюционный прототип глобальной активной обучаемой логически рассуждающей автоматической системы, способной решать логико-вычислительные задачи с несколькими десятками тысяч правил и объектов в реальном времени для неограниченного количества динамически изменяющихся предметных областей.

До свидания, 20 век – век исчисления предикатов, реляционных и объектно-ориентированных баз данных. Здравствуй, 21 век – век развития баз данных и продукционных систем до миварных баз данных и правил, многоагентных интеллектуальных систем и сервисно-ориентированных архитектур! Конечно, перечислены далеко не все технологии, но в ближайшее время состоится объединение различных очень сильно сегментированных научных направлений в компьютерных науках в нечто единое. А миварные технологии сыграют в этом важную, а, возможно, и решающую роль. Даже если их, по западной традиции откроют заново и будут называть другими словами и терминами; – )!

Несмотря на достаточно большое количество научных работ [46-126], в настоящее время все еще очень сильно разделяются мнения российских ученых о миварах. Доходит до крайностей: от заявлений, что научной общественности это направление не известно, до признания новой научной школы и даже классичности миварных технологий. Этому есть несколько объяснений. Достаточно долгое время мы развивали миварные технологии в узком кругу специалистов, имеющих допуск к определенным работам. Но, начиная с 2002 года, после разработки и подтверждения работоспособности наших теорий на практике (и выходе за пределы одной предметной области), количество наших публикаций резко возросло. По своей сути миварные технологии являются очень простыми и понятными, что подтверждает наш опыт преподавания дискретной математики студентам московских вузов.

Разнообразие материала в этой книге объясняется достаточной универсальностью миварного подхода и возможностью его применения к очень разным областям. В книге Варламова О.О. [72] изложены теоретические основы миварного подхода, которые за прошедшее время получили свое подтверждение и практическое развитие в различных предметных областях.

Необходимо отдельно подчеркнуть, что необходимо помнить и о том, что кроме положительной стороны стремительного развития информатики и искусственного интеллекта есть и обратная сторона медали. К отрицательным сторонам ИИ можно отнести многие проблемы информационной безопасности и технической защиты информации. Поэтому этим вопросам также уделено внимание в данной работе. Есть и другие потенциальные отрицательные последствия, о которых достаточно широко известно по катастрофическим прогнозам фантастов и режиссеров кино, включая фильмы "Терминатор", "Матрица" и т.п. Как бы скептически ни относиться к такому роду прогнозам, но учитывать и исследовать такие последствия необходимо заранее. В работе предложено ввести три уровня исследований в области ИИ, на одном из которых (третьем) и должны проводиться исследования отрицательных последствий и разработка предложений по их недопущению.

Отметим, что помимо хорошо известной всем основной задачи ИИ, как заставить машину думать, существует и малоизвестная обратная задача, которая в шутливой манере формулируется так: "как заставить человека НЕ думать, а выполнять приказы". Как известно, в каждой шутке есть доля истины, но данные вопросы относятся к области психологии и не рассматриваются в нашей работе. Хотя надо помнить, что одно из направлений области ИИ – моделирование человеческого мышления, позволит успешно решить и эту грустную задачу.

Итоги дискуссий и разнообразных Круглых столов на научных конференциях однозначно показывают, что многие ученые понимают как важность и необходимость, так и возможные различные последствия создания ИИ. Здесь будет уместно обратиться к одному интересному вопросу: создан ли уже ИИ?

В настоящее время (2010 год) ответы на этот вопрос прямо противоположны: от категоричного отрицания самой возможности создания ИИ, до утверждений, что он уже создан. С нашей точки зрения, этот вопрос неявно подразумевает необходимость введения шкалы измерений интеллектуальности различных систем. Эти вопросы поднимались нами еще в [72] при обосновании необходимости перехода от ИИ к "Теории активного отражения". Постепенно данное положение находит все большую поддержку у научного сообщества, т.к. только такой подход позволяет свести споры о создании ИИ к единой базе, шкале и точке отсчета.

Как известно, изначально область ИИ занималась автоматизацией разумной деятельности человека. На наш взгляд, все западные компьютерные науки и российская информатика также направлены на это. По мере развития достижений ИИ компьютерам передавалось все большее количество функций и возможностей. Говоря компьютеры, мы подразумеваем и программы, и аппаратные устройства, которые все создаются человеком. При этом наблюдается забавная закономерность: как только программистам удавалось создать новую автоматическую систему решения творческих человеческих задач, так сразу же находились ученые, которые переводили эту задачу в разряд НЕтворческих. И опять продолжали утверждать, что ИИ не существует. За последние 50 лет развития компьютеров осталось не так уж много задач, которые люди решают все еще лучше, чем компьютеры. С нашей точки зрения, компромисс возможен при следующих условиях:

1) широкое признание того, что область ИИ и сам ИИ – это усилитель человеческих мыслительных возможностей, помощник, и он нужен, прежде всего, для автоматизации различных функций при работе с информацией;

2) возможности введения некой шкалы автоматизации, активности или интеллектуальности человеко-машинных систем;

3) признания того, что некие достаточно простые формы усиления мышления или его автоматизации уже созданы, т.е. некие прототипы ИИ уже существуют: новое поколение двадцатилетних студентов уже не мыслит своей жизни без компьютеров, которые в любом случае уже создают преимущества для своих хозяев по сравнению с людьми без компьютеров;

4) остается вопрос и проблема создания полностью автоматического ИИ, который по своим возможностям будет превосходить как "типового" человека, так и самого умного – это традиционная трактовка противников возможности создания полноценного ИИ, которая остается для дальнейших исследований;

5) возможно, что с этим еще не все согласятся, но, на наш взгляд, уже совершен переход от гомо сапиенса к гомо сапиенсу с компьютером – "гомо компьютерусу". Вполне возможно, что именно следующей ступенью развития человека и будет полноценный ИИ, возможность создания которого еще находится под вопросом.

Существует грустная шутка, что новые идеи получают одобрение и развитие по мере вымирания предыдущего поколения ученых. С учетом улучшения условий жизни, увеличения ее продолжительности и ускорения прогресса в области ИИ, очень хочется надеяться, что новые идеи будут приживаться и активно внедряться еще при предыдущих поколениях ученых и при их одобрении (ну хотя бы при молчаливом непротивлении; – ))) ). Как бы не относится к технологиям компьютерных наук и ИИ, но всеми серьезными учеными признается такой факт: создание ИИ – это может быть страшнее и гораздо хуже ядерной бомбы. Может исчезнуть как все человечество, так и "только" отдельные страны… Оставаясь оптимистами, но реально учитывая худшее, продолжим исследования по созданию ИИ; – ))).

Разделы 1, 2 и 7 данной монографии написаны Варламовым О.О. Раздел 3 написан Санду Р.А. Остальные разделы монографии написаны авторами совместно.

Кроме того, разделы 5.9.3, 6.5.1, 6.5.2, 6.5.3 и 7.5 данной монографии написаны авторами вместе с Сергушиным Г.С. Разделы 1.5, 2.1, 2.3, 7.1.1, 7.1.3, 7.1.7, 7.2.1, 7.2.3, 7.2.4 и 7.5 данной монографии написаны авторами вместе с Васюговой С.А. Разделы 7.2.1, 7.2.2, 7.2.3, 7.2.4 и 7.5 данной монографии написаны авторами вместе с Белоусовой А.И. Раздел 2.5 оформлен рисунками Варламовой Л.О.

Благодарности. Данная книга написана по результатам многолетних исследований, которые были бы невозможны без поддержки и помощи многих и многих наших друзей, товарищей, сотрудников. Выражаем искреннюю благодарность нашим семьям, друзьям, учителям и всем тем, кто оказывал помощь в проведении научных исследований, а также при написании, редактировании и опубликовании этой монографии.

Спасибо!

1. Мивары и искусственный интеллект

Проведем обзор литературных источников [1-525] и краткое сравнение и сопоставление достижений и возможностей миварных технологий и основных подходов в области создания ИИ. Но перед этим совсем кратко изложим основы миварного подхода и опишем, для каких систем он создавался. Надеемся, что после такого описания станет понятно, что существующие «традиционные» интеллектуальные системы решают гораздо более простые задачи, традиционные подходы к их решению не удовлетворяют реальным требованиям, а миварный подход является развитием и обобщением практически всех существующих технологий и обладает качественно новыми достоинствами и важными преимуществами.

1.1. Основы миварного подхода

Проблема моделирования интеллектуальной деятельности человека для создания ИИ является актуальной и важной. Миварный подход позволяет предложить новые модели и методы обработки информации и управления. Будем понимать под системами искусственного интеллекта активные самообучающиеся логически рассуждающие системы. В прошлом веке были разработаны технологии создания экспертных систем по отдельным узконаправленным предметным областям. Это было обусловлено сложностями формализованного описания требуемых предметных областей и тем, что системы логического вывода не могли обрабатывать более 20 объектов/правил. В то же время, получили развитие интеллектуальные пакеты прикладных программ (ИППП), которые позволяли решать в автоматизированном режиме задачи в разных областях, где требовались вычисления и конструирование алгоритмов решения задач. Технологии ИППП развиваются в миварах и сервисно-ориентированных архитектурах.

В Интернете развиваются различные формы справочных и обучающих систем. Например, Википедия или проект "Вольфрам". Российская фундаментальная инновационная технология "миварный подход" [46-126, 303, 354-355, 503-504] позволяет использовать эволюционные базы данных и знаний (правил) для формирования единого образовательного и справочного пространства. Активная миварная Интернет-энциклопедия будет содержать в себе не только факты в разных предметных областях, по аналогии с существующими энциклопедиями, но и активные программы для решения различных логических и вычислительных задач (технологии ИППП и сервисов). В миварном подходе объединяются в единую технологию базы данных, вычислительные задачи и логические проблемы.

Миварный подход [46-126, 303, 354-355, 503-504] развивается с 1985 года и включает две основные технологии:

1) эволюционные базы данных и правил (знаний) с изменяемой структурой на основе миварного информационного пространства унифицированного представления данных и правил, базирующегося на "тройке" "вещь, свойство, отношение", предназначенные для хранения любой информации с изменением структуры и без ограничения по объему и формам представления;

2) систему логического вывода или конструирования алгоритмов на основе активной обучаемой миварной сети правил с линейной вычислительной сложностью, предназначенную для обработки информации, включая не только логический вывод, но и вычислительные процедуры и сервисы.

В отличие от традиционных подходов, разделяющих хранение в базах данных, логический вывод и вычислительную обработку [226, 244-245, 264, 273, 328], миварный подход позволяет создавать многомерные и эволюционные системы, обрабатывающие информацию в реальном масштабе времени с совмещением логических выводов и вычислительной обработки [46-126, 303, 354-355, 503-504]. Основой многомерного эволюционного миварного подхода является то, что реальный мир существует сам по себе, а при изучении и познании некоторой предметной области человек представляет себе описание этого мира в виде начального трехмерного пространства, осями которого являются понятия: вещь, свойство и отношение. Эти три понятия – абстракции, удобные для описания реального мира. Отметим, что миварный подход – это современный подход для разработки интеллектуальных систем и, в перспективе, создания систем искусственного интеллекта [72].

1.2. Для каких систем создан миварный подход

Практика общения с коллегами на научных конференциях и дискуссиях показала, что необходимо сразу и четко формулировать, для каких систем был создан миварный подход. Дело в том, что, по признанию многих авторитетных ученых, их работы направлены на решение «игрушечных задач» с очень ограничивающими требованиями, например: замкнутость описания предметной области, не более 20-30 логических правил и т.п. На ранних этапах исследований такие постановки имели право на жизнь. Но миварный подход создавался для принципиально других систем, которые можно кратко называть глобальными познающе-диагностическими системами реального времени. По указанным выше примерам, для миварного подхода сразу было поставлено условие работы с открытыми и достаточно большими предметными областями, где счет логическим правилам идет на десятки тысяч. При этом стоит отметить, что были практически сняты ограничения на вычислительные ресурсы и прочие материальные ограничения, т.к. стояла задача оценки определения предельных возможностей таких систем.

Глобальные познающе-диагностические системы (ГПДС) должны решать задачу мониторинга и прогнозирования сложной предметной области. Обобщенная схема таких систем показана на рисунке 1.

Рисунок 1 – Схема познающе-диагностических систем реального времени

Отметим, что основой работы глобальных познающе-диагностические систем является информация – глобальная же модель предметной области, включающая и все данные, и все правила, и все отношения и т.д. В терминологии миваров это и есть эволюционная база данных и правил. Именно на ее основе можно по кратким фрагментам получаемых сообщений делать обоснованные выводы и прогнозы. Эти краткие сообщения представляют собой лишь горные вершины или вершины айсбергов, за которыми скрываются огромные описания, хранящиеся в базах данных.

Для решения задачи мониторинга и прогнозирования сложной предметной области (ПО) необходимо создать автоматизированную систему информационного моделирования и прогнозирования. Прежде всего, необходимо создать информационную модель предметной области и решить задачи сбора требуемых данных, обработки информации и прогнозирования развития объекта наблюдения. Эта классическая задача имеет большое множество возможных решений, зависящих от особенностей предметной области, имеющихся ресурсов, заданных требований по достоверности, своевременности, надежности, точности прогнозирования и т.п. В любом случае, необходимо выделение и создание трех подсистем:

· сбора данных;

· накопления и обработки информации;

· прогнозирования и имитационного моделирования.

Создание информационной модели сложной предметной области является творческой задачей с применением информационных технологий баз данных, экспертных систем, систем поддержки принятия решений, интеллектуальных систем и др. Успех решения задачи зависит от концептуального моделирования предметной области (выделяют концептуальный, логический и физический уровни моделирования ПО). Отметим, что анализ разработки существующих аналогов показывает необходимость изначального применения эволюционных (развивающихся, обучаемых) систем. В настоящее время существуют современные и перспективные методы моделирования самых сложных предметных областей в предельно жестких ограничениях и внешних условиях. К таким информационным технологиям относится отечественная технология создания самоорганизующихся программно-аппаратных комплексов оперативной диагностики (СПАКОД) на основе эволюционного многомерного информационного пространства универсального представления данных и правил [72, 46-126, 303, 354-355, 503-504].

При решении задач моделирования и прогнозирования сложных предметных областей невозможно изначально определить требуемые ресурсы и возможные проблемы. Такая задача относится к классу познавательных задач и не имеет однозначных, тем более, простых решений. Кроме того, задача мониторинга относится к классу диагностических задач, требующих обработки данных в реальном масштабе времени. Когда задачи познания и диагностики решаются одновременно, возникает наиболее сложный класс познающе-диагностических задач. В настоящее время для одновременного решения задач мониторинга и прогноза сложных реальных предметных областей не существует готовых информационных систем.

Однако, комбинируя существующие технические и программные решения, представляется возможным решить требуемую задачу мониторинга и прогноза сложных реальных предметных областей.

Например, технология самоорганизующихся программно-аппаратных комплексов оперативной диагностики позволяет постепенно по мере изучения (познания) предметной области эволюционно наращивать требуемые ресурсы как на программном, так и на аппаратном уровне.

Информационная модель создается с самого простого и минимального количества данных, а затем, по мере поступления новых данных из подсистемы сбора данных, происходит эволюционное наращивание информационной модели в подсистеме накопления и обработки данных. Далее появляется возможность выполнения прогнозирования на различные интервалы времени.

Технология СПАКОД позволяет одновременно осуществлять информационное моделирование на нескольких моделях, по каждой из которых выполняется прогнозирование. Полученные прогнозы по мере наступления событий сравниваются с реальным развитием предметной области.

Затем, в рамках организации обратной связи анализируются все прогнозы, их отличие от реального развития событий (ошибки прогнозирования) и осуществляется модернизация существующих информационных моделей. Со временем, практика показывает, что такое разномодельное эволюционное прогнозирование с обратной связью позволяет давать достаточно точные и объективные прогнозы.

Таким образом, технология СПАКОД позволяет эволюционно и постепенно наращивать как саму информационную модель (и требуемые для ее функционирования ресурсы), так и точность прогнозирования.

Подчеркнем, что особенности создания системы сбора данных в основном зависят от поставленных задач и предметной области. Однако технология СПАКОД позволяет в процессе информационного моделирования выявлять недостающие данные, определять, где их можно получить, и управлять процессом сбора данных в реальном масштабе времени. Сбор данных может осуществляться как автоматически в различных компьютерных сетях (Интернет), так и с использованием специальных и других технологий, включая специально подготовленных людей или роботизированные системы. Известны различные технологии сбора данных, но их целесообразно рассматривать после начального создания информационной модели сложной предметной области.

Если технологии сбора данных сильно зависят от возможностей людей, то следующие этапы: обработка и прогнозирование – позволяют практически полностью автоматизировать весь процесс и максимально сократить количество требуемого персонала. Кроме того, существуют различные способы разграничения доступа, при которых информация о реально решаемых задачах и получаемых результатах доступна только высшему руководству и системным администраторам СПАКОД.

1.3. Анализ принципиально новых возможностей информатизации

Попробуем разобраться, что принципиально нового дает информатизация. Прежде всего, информатизация – это применение компьютерных технологий. В современном состоянии это означает повсеместное использование территориально распределенных гетерогенных компьютерных сетей и систем. Необходимо сразу же выделить два принципиально разных уровня:

· физический ("железо": оборудование, каналы связи и т.д.) и

· логический ("софт": программное обеспечение, алгоритмы, данные и т.п.).

По существу, компьютеры материализуют человеческие мысли, т.е. выполняют написанные по определенным алгоритмам программы. Алгоритмы могут быть самыми различными. Человек, разрабатывая алгоритм и создавая программу, как бы отделяет от себя свои мысли, дает им самостоятельную жизнь, но потом может воспользоваться результатами выполнения своих программ. До тех пор, пока не создан искусственный интеллект, компьютер является усилителем мыслительной деятельности человека! Это самое принципиальное свойство информатизации: усиливать человеческие интеллектуальные способности. Т.е., если мыслей и интеллекта НЕТ, то и усиливать НЕЧЕГО! Ноль, помноженный на любое число, все равно дает в результате ноль!

Основные процессы, которые автоматизирует информатика: сбор, передача, обработка, хранение и представление данных (информации, сведений и т.п.). По всем этим пяти направлениям компьютеры усиливают и/или расширяют человеческие возможности (способности). Кроме того, с помощью компьютера человек может создавать новую информацию (данные). Отметим, что принято различать понятия: информация, сведения, данные – и близкие к ним, но на данном этапе анализа нет необходимости в этом и все их можно использовать как синонимы (до определенного момента, который надо отдельно оговаривать).

Кратко проанализируем эти пять направлений, но опустим для краткости оценку их реальных возможностей и этичности.

Сбор информации. Компьютерные системы и сети позволяют собирать (получать) человеку практически всю документированную и переведенную в электронный вид информацию. Не будем говорить о закрытой и конфиденциальной информации, а рассмотрим теоретические возможности человека по сбору любой доступной информации. Фактически, информатизация позволяет человеку собирать любую информацию, т.е. возможности человека по сбору информации становятся безграничными.

Передача информации. Современные средства компьютерной телекоммуникации позволяют передавать информацию в очень больших объемах практически в реальном масштабе времени на любые расстояния и многим получателям одновременно. Возможности человека и здесь практически ничем не ограничены (в разумных пределах, конечно же). Особо надо подчеркнуть, что передача позволяет взаимодействовать большому количеству людей в реальном масштабе времени. Есть ограничения по скоростям передачи данных, но в целом даже видеоизображение уже может передаваться в реальном масштабе и без особых финансовых затрат.

Обработка информации. В этом направлении все зависит от формализуемости и наличия четких алгоритмов обработки информации. Все операции, для которых разработаны алгоритмы, могут быть выполнены на компьютерах. Возможности здесь, конечно же, ограничены, но все же компьютеры позволяют весьма существенно усилить человеческие способности и проводить обработку огромных массивов информации достаточно быстро. Пожалуй, именно в обработке информации еще есть большие резервы для усиления человеческого мышления (по возможности и мере необходимости).

Хранение информации. При соблюдении определенных условий хранить можно практически бесконечные объемы информации. Отдельный вопрос – это своевременный доступ к требуемой информации, но здесь еще очень много нерешенных научно-технических проблем. (Для решения этих проблем можно применять, например, миварное информационное пространство, позволяющее в едином формате хранить и данные, и правила (процедуры, программы и т.п.) их обработки). Таким образом, хранить можно бесконечно много данных, но вот с доступом к ним пока есть существенные проблемы (что сильно связано с обработкой информации).

Представление информации. В этом направлении все зависит от требуемых форм представления информации, ее публикации и распространения. Практически все известные формы представления информации доступны для современных компьютеров: видео, голос, запахи, тактильные ощущения и многое другое для всех органов чувств человека. При определенных усилиях человеку доступны все формы и виды представления информации. Отметим, что человек может создавать любую информацию, но для обмена ею с другими людьми надо представить ее в некоторой доступной для других форме.

Перейдем к управлению. По сути, любое управление – это достижение некоторой цели, некоторого требуемого состояния по определенным алгоритмам в конкретных внешних условиях и при учете неизбежных ограничений. Фактически для любого управления может быть создана некоторая модель на основе параметров и алгоритмов. Для решения задач управления современные компьютеры могут оказать значительную помощь, но, к сожалению, не во всех областях. Как было показано выше, если задачу управления можно строго описать, создать четкие алгоритмы и задать пороговые значения всех параметров, то компьютерная система даже без участия человека сможет отлично выполнять функции управления.

1.4. Познающе-диагностические автоматизированные информационные системы и сложные предметные области

Для определения предельных требований к автоматизированным системам необходимо описать максимально сложные условия для их применения. Как известно, выделяют классы познавательных и диагностических автоматизированных систем обработки информации (АСОИ) [72]. Основной задачей познавательных систем является изучение новой сложной предметной области без существенных ограничений по времени работы. Задачей диагностических систем является другая крайность – в минимальное время принимать решения в динамической формализованной области. Представляется, что наиболее сложным случаем является сочетание этих двух систем, когда на неизвестной исследуемой предметной области надо распознавать ее состояние и принимать решения в минимальное время. Такие познающе-диагностические АСОИ являются наиболее сложными, и в них отрабатываются новые подходы, модели, методы и алгоритмы. Практически все реальные сложные проблемы менеджмента относятся именно к познающе-диагностическим задачам.

Таким образом, для обоснованной классификации управленческих АСОИ целесообразно сформулировать наиболее важные условия и категории сложности различных предметных областей. Все управленческие АСОИ и программы можно будет разбить на классы решаемых задач по соответствующей сложности. Тогда, все разнообразные пользователи смогут обоснованно выбирать для себя наиболее подходящие конкретные АСОИ. С научной точки зрения, наибольший интерес представляют именно максимальные условия сложности предметной области. Ведь если некоторая АСОИ создана для максимально сложного случая, то она сможет решать и более простые задачи даже в упрощенном варианте самой АСОИ.

Кроме того, исследуя максимально сложные случаи, можно определить и предельные возможности современных АСОИ, выявить основные научные проблемы и приступить к их целенаправленному решению. Насколько нам известно, наиболее сложными считаются следующие условия для системы управления:

1) сложный, большой, разнообразный, изменяющийся и развивающийся объект управления, когда принципиально нельзя сделать его полную информационную модель;

2) объективное наличие и сильное влияние фактора случайности событий, их непредсказуемости;

3) агрессивная внешняя среда с частыми, неожиданными и очень быстрыми изменениями (нельзя применять только статистические модели);

4) ограниченные внешние и внутренние ресурсы, которых заведомо не хватает для всех, что и порождает конфликты и конкуренцию;

5) наличие не менее интеллектуальных и не менее сильных объектов-противников или конкурентов (обман и комбинации);

6) проблемы со своевременностью получения и передачи сигналов управления: длительные задержки при передаче сигналов управления и получения сигналов с датчиков (в пределе – счет идет на секунды);

7) проблемы с полнотой требуемых исходных данных (не все данные в наличии, более того, реально все данные невозможно получить никогда);

8) проблемы с достоверностью получаемых исходных данных, т.е. неправильные или ошибочные данные по разным причинам;

9) важность и сложность принимаемых решений ("ценою в жизнь").

Возможно, это еще не все условия, и данная проблема требует отдельного изучения. Важно, что в таких случаях принципиально нельзя создать идеальную систему управления (не хватает либо ресурсов, либо времени, либо чего-то еще). Как правило, существует несколько вариантов создания таких систем управления, из которых надо выбрать оптимальный. Принципиально, что на выходе получают квазиоптимальную систему, а так как внешняя среда и противники постоянно изменяются, то и эта система должна быть открытой и эволюционной. Важно еще и то, что, когда некие действия уже начались, у менеджеров не будет времени на раздумывания и создание новых планов действий, а остается только выбрать какой-то один заранее разработанный план и реализовывать его, осознавая всю ответственность и, возможно, немного модернизируя и уточняя его.

Отметим, что для таких сверхсложных систем существующие традиционные базы данных и простейшие экспертные системы не могут быть адекватными. Именно для таких максимально сложных случаев и разрабатывались новые перспективные миварные базы данных и правил и миварное информационное пространство [46-126, 303, 354-355, 503-504]. Миварные базы данных и правил разработаны именно для познающе-диагностических систем реального времени. Отметим, что в миварном информационном пространстве возможно одновременное моделирование в реальном времени нескольких информационных моделей, сопоставление их результатов и разработка различных прогнозов. Это вполне соответствует современным направлениям: сервисно-ориентированные архитектуры, "облачные" вычисления, многоагентные системы – хотя все это разрабатывалось в миварах независимо и параллельно.

1.5. Обзор технологий ИИ и сравнение с миварным подходом

За основу описания области ИИ мы взяли книгу Джорджа Люгера [264], которая была написана в 2001 году и фактически обобщает итоги 20 века в области ИИ. Конечно же, мы учитывали и более современный материал, который излагался в статьях, докладах, книгах и отражен в списке литературы. Тем не менее, основные выводы и положения работы Люгера не утратили своей актуальности, а следовательно, можно сравнивать миварный подход с достижениями в области ИИ.

Итак, основной целью своей работы Дж. Люгер считал "… объединение разрозненных областей искусственного интеллекта с помощью детального описания его теоретических основ …" [264, стр. 20]. Для адекватности изложения материала будем приводить достаточно подробные цитаты, особенно в тех случаях, когда мы согласны с автором. Постараемся собрать таким образом общую аксиоматику в области ИИ, а затем сравнивать ее с миварными технологиями. "Интеллект – это сложная область знаний, которую невозможно описать с помощью какой-то одной теории. Ученые строят целую иерархию теорий, характеризующие его на разных уровнях абстракции" [264, стр. 20]. Там же выделены три уровня:

1) на самом низком уровне находятся нейронные сети, генетические алгоритмы и другие формы эволюционирующих вычислений, позволяющие понять процессы адаптации, восприятия, воплощения и взаимодействия с физическим миром, лежащим в основе любой формы интеллектуальной деятельности;

2) на втором уровне лежат более строгие шаблоны логического вывода, а ученые изучают схемы дедукции, абдукции, индукции, поддержки истинности и другие бесчисленные модели и принципы рассуждений;

3) на третьем уровне абстракции разработчики экспертных систем, интеллектуальных агентов, систем понимания естественного языка пытаются определить роль социальных процессов в создании, передаче и подкреплении знаний.

Отметим, что в наших работах предложено примерно такое же выделение уровней исследований в области ИИ, но с добавлением на третьем уровне проблем исследования искусственной личности, сознания и т.п.

Миварный подход предназначен, прежде всего, для работы на втором уровне, который мы расширяем с логической обработки до обработки информации с учетом автоматического конструирования алгоритмов (это относилось ранее к области создания ИППП). Кроме того, наш опыт создания интеллектуальных систем показал, что на этом уровне необходимо учитывать и традиционные вычислительные процедуры или подпрограммы. Из наиболее известных формализмов, кроме миваров этому соответствует подход на основе сервисов или агентов. Есть некая задача; ее формулируют в виде сервиса или агента и затем формализуют в виде "черного ящика" – процедуры с описанием входных и выходных данных. Миварный подход основывается на представлении всей информации в виде "тройки": "вещь-свойство-отношение". Тогда все процедуры, подпрограммы, агенты, сервисы и т.п. могут быть представлены в виде неких отношений, которые хранятся в базе данных, а при необходимости запускаются на основе миварной сети. Миварный подход позволяет для одной предметной области хранить несколько разных процедур, решающих одинаковые задачи. Более того, если вычислительные ресурсы позволяют, то все эти процедуры могут запускаться одновременно, а потом на основе конкуренции из представленных ими результатов выбирается наиболее подходящий для каждого конкретного случая. Сразу отметим, что методы первого, рефлексного, уровня (в нашей трактовке) могут быть реализованы в виде точно таких же миварных процедур, включающих и нейронные сети, и генетические алгоритмы, и т.д.

В книге Люгера приведено довольно точное и краткое определение: "ИИ можно определить как область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения" [264, стр. 27]. ИИ опирается на теоретические и прикладные принципы компьютерной науки (информатики): структуры данных, алгоритмы, языки и методики программирования. Отметим: само понятие интеллекта определено не очень четко, что дает некую иллюзию использовать термин ИИ в качестве недостижимого горизонта, к которому надо стремиться, но невозможно достичь. К настоящему моменту времени все примерно так и происходит: если некая творческая проблема решается, т.е. ее удается формализовать и разработать соответствующие алгоритмы решения на компьютерах, то большинство ученых сразу объявляет эту проблему нетворческой, решение неинтеллектуальным и, таким образом, отодвигает горизонт (ИИ) дальше и дальше. Нечто подобное уже произошло с самой интеллектуальной игрой – шахматами, после того, как компьютеры стали уверенно обыгрывать самых лучших шахматистов-людей. Да, мы тоже согласны с тем, что, машина решает эти задачи не как человек… Тем не менее, уже достаточно большое количество промышленных автоматизированных систем решает сложные, "человеческие", задачи, а их пользователи-люди уже не могут обойтись без компьютеров.

Подчеркнем лишь то, что в этой области слишком много антропоморфности – человекоподобия, а следовательно, и субъективизма. Мы являемся сторонниками установления единых правил измерения интеллектуальности, т.е. некой шкалы способности к активному отражению, где человеческий мозг – лишь очередное звено и двигаться к нему надо постепенно. Не надо забывать, что до создания человека природа прошла большой путь дарвиновского развития. Вместо того чтобы так же постепенно улучшать способности компьютера, т.е. повышать его интеллектуальность, люди ставят завышенные цели и не могут достичь их, а это приводит к разочарованию "публики" в науке. Что отражается и на финансовом состоянии современной науки. Более того, всякое компьютерное достижение сравнивают не с обычным "средним" человеком, а сразу с самым умным и гениальным… Если писать стихи, то как Пушкин. А много ли таких Пушкиных среди людей? Объективно говоря, наши требования к компьютерам очень сильно завышены. Это с одной стороны. С другой стороны, для многих практических задач достаточно моделирования и реализации деятельности хотя бы простейших животных. Обычно на дискуссиях мы предлагаем сделать не разумного человека, а начать с таракана, собаки и т.п. Необходимо сначала разобраться с интеллектуальностью на уровне животных, что само по себе весьма полезно для промышленности, а уж потом "замахиваться" на создание искусственного человека. Нам не нужны искусственные люди: людей пока в достаточном количестве рожают наши любимые женщины. Кстати, в плане биологического клонирования человека – это тоже, в определенном смысле, проблема создания искусственных людей, т.е. ИИ. Нас интересует не биологический аспект, а создание технических систем. Тогда и приходим к выводу: смысл ИИ – создание усилителя человеческих возможностей. Если этот усилитель-ИИ будет работать полностью автономно, то возникнут проблемы выживания человека в борьбе со "злыми" роботами. Да, эти проблемы тоже лучше решать заранее, но все же, это несколько другие проблемы, хотя, безусловно, важные и актуальные.

Необходимо отдать историческое должное языку Фреге, изложенному им в 1884 году и именуемому сейчас исчислением предикатов первого порядка. Да, это исчисление предикатов служит инструментом для записи теорем и задания значений истинности, а также сыграло принципиальную роль в создании теории представления для ИИ. Исчисление предикатов первого порядка обеспечивает средства автоматизации рассуждений: язык для построения выражений, теорию, позволяющую судить об их смысле, и логически безупречное исчисление для вывода новых истинных выражений. [264, стр. 34]. Далее Люгер указывает, что работа Рассела и Уайтхеда особенно важна для фундаментальных принципов ИИ, т.к. они относились к математике как к чисто формальной системе. Это означает, что аксиомы и теоремы должны рассматриваться исключительно как наборы символов, а доказательства должны выводиться лишь посредством применения формальных правил. При этом исключается использование интуиции или смысла теорем в качестве основы доказательств. Смысл, содержащийся в теоремах и аксиомах системы, имеет отношение только к внешнему миру и совершенно не зависит от логического вывода. Этот формальный подход Рассела и Уайтхеда к математическим умозаключениям сделал возможной его автоматизацию в реальных вычислительных машинах. Логический синтаксис и формальные правила вывода, разработанные Расселом и Уайтхедом, лежат в основе систем автоматического доказательства теорем и составляют теоретические основы искусственного интеллекта [264, стр. 34-35]. Однако, с другой стороны, это наложило и важные ограничения на возможности описания реальных предметных областей: формализм, как выясняется, тоже имеет свои недостатки вместе с преимуществами. Нельзя не отметить и роль А.Тарского, чья теория ссылок сыграла принципиальную роль в процессе формирования ИИ. Согласно этой теории, правильно построенные формулы Фреге или Рассела-Уайтхеда определенным образом ссылаются на объекты реального мира, а эта концепция лежит в основе большинства теорий формальной семантики. Люгер справедливо отмечает, что ИИ не стал жизнеспособной научной дисциплиной до появления цифровых вычислительных машин. Однако архитектура цифровых компьютеров наталкивает на специфичное представление теории ИИ. Получается, что интеллект – это способ обработки информации. Далее Люгер формулирует совершенно замечательную мысль, к которой мы с удовольствием присоединяемся: "Мы часто забываем, что инструменты, которые мы создаем для своих целей, влияют своим устройством и ограничениями на формирование наших представлений о мире". Такое, казалось бы, стесняющее наш кругозор взаимодействие является важным аспектом развития человеческого знания: инструмент (а научные теории, в конечном счете, тоже инструменты) создается для решения конкретной проблемы. По мере применения и совершенствования инструмент подсказывает другие способы его использования, которые приводят к новым вопросам и, в конце концов, разработке новых инструментов [264, стр. 35]. Это очень важно для развития науки!

Здесь весьма уместно привести пример зарождения миварного подхода к логической обработке и созданию прототипа "УДАВ" в далеком 1985 году. Перед Варламовым О.О. поставили задачу изучения сетей Петри и их реализации на конкретном примере: автоматическом решении геометрических задач в треугольниках, где по разным параметрам: углам, сторонам треугольника, высотам и т.д. – с использованием существующих формул всегда можно найти другие параметры, например, площадь, периметр и т.д. Этот пример должен был быть применен для создания прототипов интеллектуальных пакетов прикладных программ. Не будем вдаваться в подробности, т.к. сейчас эта задача успешно решена в миварных сетях и подробно описана в наших работах. Смысл примера в том, что в процессе изучения сетей Петри были выявлены ограничения и неполная пригодность этого формализма даже для решения таких простых задач, как расчет параметров треугольников. Но мы пошли дальше и разработали идею применения нового формализма, позже получившего название "УДАВ" – "универсальный делатель алгоритмов Варламова". Самое "забавное" началось дальше, и этот пример показывает отношение двух разных ученых к разработке нового инструмента. Первый ученый – формалист выслушал все возражения и критику в адрес сетей Петри и также идею нового подхода к решению задач в треугольниках, но вместо одобрения нового подхода принял решение сменить ученика, сменить пример из предметной области и продолжить "мучиться" с сетями Петри. Ему было важно не решение практической задачи, а освоение формализма сетей Петри. Мы считаем это тупиковым путем, когда ученые "уходят в свой формальный мир" и забывают о необходимости решения практических задач и возможности разработки новых инструментов. Мы не будем идентифицировать этого конкретного ученого, т.к. в дальнейшей жизни встречалось огромное количество таких формалистов, которые, к огромному сожалению, помимо полезного вклада в науку, чему мы всегда отдаем должное уважение, на определенном этапе начинают отвергать новые идеи и тормозить развитие науки. Вернемся к нашему примеру и вспомним, что был и второй ученый – Ростовцев Ю.Г., который в своем курсе касался в том числе и вопросов создания ИППП. Варламов О.О. к началу экзаменационной сессии 1986 года уже достаточно четко сформулировал основные подходы «УДАВ», а также выявил ограничения традиционных ИППП. Теперь ситуация: на экзамене ученик говорит своему преподавателю, весьма заслуженному и уважаемому уже на тот момент, заведующему кафедрой: «Извините, но изложенные Вами методы создания ИППП не интеллектуальные, а вот разрешите мне рассказать Вам о моем научном подходе к этому вопросу». И вот второй ученый (Ростовцев Ю.Г.) вполне спокойно согласился, выслушал и в конце даже признал, что метод «УДАВ», действительно, лучше тех методов, о которых он рассказывал на своих лекциях. Это пример реального и положительного подхода, когда ученые выслушивают своих оппонентов и не впадают в формализм. Еще раз, огромное спасибо за поддержку Ростовцеву Ю.Г. К нашему счастью, второй тип настоящих ученых встречался на нашем научном пути достаточно часто и позволял компенсировать негативное влияние и отношение формалистов.

Всегда надо помнить, что любой математический формализм – это всегда ограничения на предметную область, это упрощение реальной жизни, а следовательно, надо вовремя переходить к новым инструментам и не ограничивать себя "детскими ползунками" и простейшими формализмами.

Если говорить о миварах и перечисленных выше формализмах Фреге, Рассела и Уайтхеда, Тарского и многих других, то надо помнить, что наука развивается по спирали и старые формализмы требуют своего продолжения на новом витке. Упомянутые выше исчисление предикатов и другие ранние фундаментальные формализмы при необходимости могут быть реализованы и в правилах (отношениях) миварных сетей. Только надо помнить, что есть и другие формализмы представления информации для ИИ, а у исчисления предикатов первого порядка есть достаточно жесткие ограничения и не очень большие возможности, если вспоминать не об "игрушечных" задачах, а говорить о создании глобальных познающе-диагностических системах и СПАКОД, решающих сложные логико-вычислительные задачи в реальном времени. К сожалению, для достаточно большого количества ученых в нашей области исчисление предикатов так и остается верхом развития, что тормозит применение других более мощных и современных научных теорий. У того же Люгера подробно изложены биологические и социальные модели интеллекта, многоагентные системы, которые опираются не на исчисление предикатов, а на совсем другие и гораздо более современные научные теории [264, стр. 38-42]. Там же приведено интересное и новое определение термина "интеллект", которое отличается от традиционного подхода логиков и сторонников исчисления предикатов первого порядка. "Хассерл, отец феноменологии, рассматривал абстракции как объекты, укоренившиеся в конкретном "жизненном мире"… интеллект заключался не в знании истины, а в знании, как вести себя в постоянно меняющемся и развивающемся мире. Таким образом… интеллект рассматривается с точки зрения выживания в мире, чем как набор логических утверждений о мире (в сочетании со схемой вывода)" [264, стр. 39].

Выделим из описания различных моделей интеллекта Люгера [264] еще несколько, наиболее важных и актуальных для миварного подхода и его различных практических приложений. В нейронных моделях интеллекта упор делается на способность мозга адаптироваться к миру, в котором он существует, с помощью изменений связей между отдельными нейронами. Знание в таких системах не выражается логическими конструкциями, а представляется в неявной форме как свойство конфигураций таких взаимосвязей. Иная модель интеллекта, заимствованная из биологии, навеяна процессами адаптации видов к окружающей среде. В разработках искусственной жизни и генетических алгоритмов программы не решают задачи посредством логических рассуждений, а порождают популяции соревнующихся между собой решений-кандидатов и заставляют их совершенствоваться на основе биологической эволюции. Социальные системы дают еще одно модельное представление интеллекта с помощью глобального поведения, которое бы не удалось решить отдельным их членам. Есть два аспекта:

1) корни интеллекта связаны с культурой и обществом, а следовательно, разум является эмерджентным;

2) разумное поведение формируется совместными действиями большого числа очень простых взаимодействующих полуавтономных индивидуумов, или агентов.

Взаимодействие агентов создает интеллект [264, стр. 40]. Люгер Дж. определяет агента как элемент сообщества, который может воспринимать аспекты своего окружения и взаимодействовать с этой окружающей средой либо непосредственно, либо путем сотрудничества с другими агентами. Большинство интеллектуальных методов решений практических задач требуют наличия разнообразных агентов. Это могут быть простые агенты-механизмы, задача которых – собирать и передавать информацию; агенты-координаторы, которые обеспечивают взаимодействие между другими агентами; агенты поиска, которые перебирают пакеты информации и возвращают какие-то избранные частицы; обучающие агенты, которые на основе полученной информации формируют обобщающие концепции; и принимающие решения агенты, которые раздают задания и делают выводы на основе ограниченной информации и обработки. Получается, что с точки зрения определения интеллекта агентов можно рассматривать как механизмы, обеспечивающие выработку решения в условиях ограниченных ресурсов и процессорных мощностей. Для разработки и построения таких сообществ агентов необходимы: структуры для представления информации, стратегии поиска в пространстве альтернативных решений и архитектура, обеспечивающая взаимодействие агентов [264, стр. 41]. Технология многоагентных систем уже фактически использована для создания познающе-диагностических систем, хотя в явном виде подобные названия и термин "агенты" используются не всегда.

Как видно, в современной теории ИИ кроме предикатного подхода уже разработано большое количество других подходов, кардинально отличающихся от исчисления предикатов и т.п. Подчеркнем, что продукционный подход и его развитие в миварных сетях являются еще одной альтернативой исчислению предикатов при создании ИИ.

2. Основные преимущества миварного подхода

2.1. Обзор достижений в области искусственного интеллекта

В области ИИ существует две фундаментальные проблемы – это представление знаний и поиск [264, стр. 42]. Первая проблема относится к получению новых знаний с помощью формального языка. Поиск – это метод решения проблемы, в котором систематически просматривается пространство состояний задачи, т.е. альтернативных стадий ее решения.

В области ведения игр широкое применение нашли разнообразные человеческие игры: пятнашки, шашки, шахматы и т.п. Эти игры ведутся с использованием четко определенного набора правил, что уже само по себе является важным ограничением по сравнению с реальными задачами, где правил может не быть совсем, или они могут изменяться по желанию противников. Позиции фигур легко представимы в компьютерной программе и не требуют создания сложных формализмов, необходимых для передачи семантических тонкостей более сложных предметных областей. Тестирование игровых программ не порождает никаких финансовых или этических проблем. Поиск в пространстве состояний – принцип, лежащий в основе большинства исследований в области ведения игр. Игры могут порождать большие пространства состояний, а для поиска в них требуются мощные методики, которые называют "эвристики". Эвристики имеют положительные и отрицательные стороны. С положительной стороны, они ускоряют поиск и определяют, какие альтернативы следует рассматривать в первую очередь, что значительно сокращает пространство состояний задачи. А с отрицательной стороны, эвристики потенциально способны упустить правильное решение. Большая часть того, что Дж. Люгер называет разумностью, опирается на эвристики, которые люди используют в решении задач. Отмечено, что наличие противника усложняет структуру программы, добавляя в нее элементы непредсказуемости [264, стр. 43]. Как видно из вышесказанного, в 20 веке в теории игр решались простые задачи по сравнению с требованиями к познающе-диагностическим системам, для которых создан миварный подход. Именно такой упрощенный подход к решению задач традиционных ученых напоминает старый анекдот, в котором человек потерял часы в темном месте, а ищет их под фонарем, объясняя это тем, что здесь светлее. Это и есть уход от решения реальных задач к "игрушечным", т.к., что делать с реальными задачами не известно (там нет фонаря и темно), а вот под фонарем светло, и "игрушечные" задачи можно попробовать решить. Конечно, наука развивается от простого к сложному, но решая упрощенные задачи не надо говорить и обещать решение реальных задач, тем более запрещать альтернативные подходы к решению, с чем нам, к сожалению, регулярно приходится сталкиваться… Миварный подход изначально предназначен для решения сложных реальных задач, поэтому он другой, и надо это признать.

Автоматическое доказательство теорем – одна из старейших областей возможного применения ИИ, где было много достижений, исследований и программ, включая Универсальный решатель задач Ньюэлла и Саймона. Люгер подчеркивает, что именно "…эта ветвь принесла наиболее богатые плоды…" [264, стр. 44]. Благодаря исследованиям в этой области были формализованы алгоритмы поиска и разработаны языки формальных представлений, такие как исчисление предикатов и логический язык программирования Пролог. Приведем обоснование Дж. Люгера: "… привлекательность автоматического доказательства теорем основана на строгости и общности логики. В формальной системе логика располагает к автоматизации. Разнообразные проблемы можно попытаться решить, представив описание задачи и существенно относящуюся к ней информацию в виде логических аксиом и рассматривая различные случаи задачи как теоремы, которые нужно доказать. Этот принцип лежит в основе автоматического доказательства теорем и систем математических обоснований" [264, стр. 44]. Далее следует замечательный вывод и итог 20 века в этой наиболее богатой ветви: "К сожалению, в ранних пробах написать программу для автоматического доказательства, не удалось разработать систему, которая бы единообразно решала сложные задачи" [264, стр. 44]. Таким образом, Дж. Люгер подтверждает наш тезис о том, что в прошлом веке даже в самых передовых областях ИИ ученые не смогли решить сложные задачи, а значит, нужны принципиально новые подходы и исследования, к числу которых относится и миварный подход.

Приведем обоснование ограниченности возможностей автоматического доказательства теорем, которое имеет важное значение для дальнейших исследований, как минимум, показывая, куда НЕ надо идти. Как говорится, отрицательный результат – это тоже результат!!! Итак, обоснование Дж. Люгера: "Это было обусловлено способностью любой относительно сложной логической системы сгенерировать бесконечное количество доказуемых теорем: без мощных методик (эвристик), которые бы направляли поиск, программы доказывали большие количества не относящихся к делу теорем, пока не натыкались на нужную. Из-за этой неэффективности многие утверждают, что чисто формальные синтаксические методы управления поиском в принципе не способны справиться с такими большими пространствами, и единственная альтернатива этому – положиться на неформальные, специально подобранные к случаю (лат "ad hoc") стратегии, как это, похоже, делают люди. Это один из подходов, лежащих в основе экспертных систем… и он оказался достаточно плодотворным" [264, стр. 44]. Таким образом, возникают новые проблемы: работа с бесконечными множествами теорем и разработка эвристик, про которые ранее было показано, что они не гарантируют решение задачи. Конечно, за прошедшее время ученым удалось разработать мощные эвристики, основанные на оценке синтаксической формы логического выражения, которые в результате понижают сложность пространства поиска. Кроме того, пришло понимание, что системе не обязательно решать особо сложные проблемы без человеческого вмешательства. "Многие современные программы доказательств работают как умные помощники, предоставляю людям разбивать задачи на подзадачи и продумывать эвристики для перебора в пространстве возможных обоснований" [264, стр. 44]. Этот вывод может служить обоснованием нашего утверждения, что ИИ – это усилитель человеческих способностей и автоматизация мыслительных процессов. Кроме того, это косвенно подтверждает необходимость введения шкалы измерений интеллектуальности автоматических систем и наличие относительно слабых форм интеллекта у уже существующих компьютерных программ и устройств. Значит, в таком смысле ИИ уже существует и продолжает развиваться, помогая человеку решать сложные задачи.

Вместе с тем, рассмотренные проблемы доказательств поднимают вопросы необходимости формализации представлений и описаний различных предметных областей. Однако такая возможность есть далеко не всегда. Значит, надо исследовать возможности обработки менее формализованной информации или альтернативных моделей представления данных и знаний, что также развивается в миварном подходе. Миварный подход позволяет работать с различными формами представления данных и правил (знаний), включая и работу с бесконечными описаниями сущностей – вещей, отношений и свойств в миварном многомерном динамическом информационном пространстве унифицированного представления данных и правил (знаний).

Перейдем к анализу экспертных систем (ЭС). Одним из главных достижений ранних исследований по ИИ стало осознание важности специфичного для предметной области знания. Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и набора эвристических правил для ее решения. "Экспертные системы создаются с помощью заимствования знаний у человеческого эксперта и кодирования их в форму, которую компьютер может применить к аналогичным проблемам" [264, стр. 45]. Следовательно, стратегии ЭС основаны на знаниях человека-эксперта. К настоящему моменту разработаны сотни ЭС, которые прекрасно зарекомендовали себя в различных предметных областях для решения относительно сложных задач. Современные ЭС могут работать на основе ненадежной или недостаточной информации, выводят ясные и логичные пояснения своих решений. Дж. Люгер отмечает, что большинство ЭС были написаны для специализированных предметных областей, которые довольно хорошо изучены и располагают четко определенными стратегиями принятия решений. А вот проблемы, определенные на нечеткой основе здравого смысла реализовать в ЭС гораздо сложнее. Дж. Люгер выделяет 5 основных проблем для ЭС [264, стр. 46]:

1. Трудности в передаче глубоких знаний предметной области и потенциальная ограниченность знаний ЭС.

2. Недостаток здравомыслия и гибкости. ЭС не могут, подобно людям, исследовать сначала основные принципы, а потом выработать стратегию для подхода к проблеме.

3. Неспособность предоставлять осмысленные объяснения. Поскольку ЭС не владеют глубоким знанием своей предметной области, их пояснения обычно ограничиваются описанием шагов, которые система предприняла в поиске решения, но они не могут объяснить, почему был выбран конкретный подход.

4. Трудности в тестировании. Обоснование корректности работы любой большой компьютерной системы достаточно трудоемко. Проверять ЭС особенно тяжело, и это серьезная проблема, т.к. технологии ЭС применяются для разных критичных задач.

5. Ограниченные возможности обучения на опыте. ЭС делаются "вручную" и их производительность возрастает только после вмешательства программистов. Это заставляет серьезно усомниться в разумности таких систем [264, стр. 46].

Отметим, что в настоящее время ЭС нашли самое широкое применение в специализированных областях, но перестали быть передовым краем исследований в области ИИ, т.к. о них сообщается на большом количестве научных конференций. Многие ученые идут в своих исследованиях дальше, и теория ЭС продолжает развиваться в том числе и на основе миварного подхода, который позволяет устранить указанные ограничения и выйти на новый уровень интеллектуальности ЭС. Вместе с тем, именно широкое использование ЭС дает надежные основания для утверждения, что ИИ уже создан и широко используется людьми в своей повседневной деятельности. Конечно, это не означает, что ЭС и системы ИИ на их основе смогли превзойти уровень интеллектуальности человека, т.е. в другом понимании термина ИИ, как системы равной или превосходящей возможности человека, конечно же, еще достаточно далеко до создания такого ИИ.

2.2. Миварный подход и понимание естественных языков

Следующей проблемой ИИ является понимание естественных языков и семантическое моделирование. Здесь мы поддерживаем описание и выводы Дж. Люгера, которые заслуживают подробного цитирования: «Способность применять и понимать естественный язык является фундаментальным аспектом человеческого интеллекта, а его успешная автоматизация привела бы к неизмеримой эффективности самих компьютеров. Многие усилия затрачены на написание программ, понимающих естественный язык. Хотя такие программы и достигли успеха в ограниченных контекстах, системы, использующие натуральные языки с гибкостью и общностью, характерной для человеческой речи, лежат за пределами сегодняшних методологий» [264, стр. 46]. Усилим это высказывание: известные научные подходы к проблеме понимания естественного языка даже не рассматривают эту проблему в полном объеме, сразу ограничивая область и свои возможности. Т.е. выражение «за пределами сегодняшних методологий» означает, что на текущий момент даже и подходов к общему решению этой проблемы пока нет. И этому есть несколько объяснений, включая и приведенное выше пояснение о том, что многие современные ученые решают «игрушечные» задачи, даже не предполагая решение реальных, к числу которых и относится проблема понимания естественного языка.

Мы поддерживаем следующие рассуждения Дж. Люгера: "…понимание естественного языка включает куда больше, чем разбор предложений на индивидуальные части речи и поиск значений слов в словаре. Оно базируется на обширном фоновом знании о предмете беседы и идиомах, используемых в этой области, так же, как и на способности применять общее контекстуальное знание для понимания недомолвок и неясностей, присущих человеческой речи. Задача сбора и организации этого фонового знания, чтобы его можно было применить к осмысливанию языка, составляет значительную проблему в автоматизации понимания естественного языка. Разработано множество методов структурирования семантических значений. Но, из-за огромных объемов знаний, требуемых для понимания естественного языка, большая часть работы ведется в хорошо понимаемых специализированных проблемных областях. Методики представления известных специализированных программ слишком просты, чтобы передать семантическую организацию более богатых и сложных предметных областей. Основная часть текущих работ в этой области направлена на поиск формализмов представления, которые должны быть достаточно общими, чтобы применяться в широком круге приложений и уметь адаптироваться к специфичной структуре заданной области. Множество разнообразных методик, большинство из которых являются развитием или модификацией семантических сетей, исследуются с этой целью и используются при разработке программ, способных понимать естественный язык в ограниченных, но достаточно интересных предметных областях. Есть стохастические модели, описывающие совместное использование слов в языке, которые применяются для характеристики как синтаксиса, так и семантики. Далее следует принципиально важный вывод: полное понимание языка на вычислительной основе все же остается далеко за пределами современных возможностей" [264, стр. 47].

С нашей точки зрения, существует вполне логичное обоснование таких провалов и ограничений в области ИИ. Главная причина в том, что не решаются реальные задачи, а делаются попытки приспособить уже известные "игрушечные" методы к разным предметным областям. Проблема естественного языка объективно является сложной, более того, вполне возможно, что его вообще нельзя формализовать, и надо использовать принципиально другие подходы. Вместо этого постоянно делаются попытки формализовать естественный язык, которые порождают в ограниченных контекстах узкоспециализированные описания некоторых предметных областей. Здесь будет уместно привести аналогию с животными: многие люди ошибочно считают, что собаки понимают человеческий язык… Есть даже шутка про студентов на экзаменах, которые все понимают, но сказать, как и собаки, не могут. Конечно же, дрессированные собаки выполняют множество команд своего хозяина, но… Дальше и начинается самое интересное. Ведь эти команды многие хозяева подают не только голосом, но всякими жестами, свистками и т.п. Получаем вполне конкретный набор команд, который собака может распознать и выполнить. Нечто подобное может выполнять в ограниченных контекстах узкоспециализированная программа для некоторых предметных областей. Скажем прямо: такой подход "снизу вверх" вообще не направлен на ПОНИМАНИЕ языка, а ведет только к пониманию команд, т.е. обычного формализованного языка. При таком ошибочном подходе, можно говорить, что интеллектуальный телевизор понимает команды с пульта управления…

Для понимания человеческого языка надо исследовать совсем другие научные подходы, которые принципиально отличаются от современных семантических сетей, онтологий и т.п. формализмов.

В качестве оправдания неудач и пояснения сложности проблемы понимания естественного языка можно сказать следующее. Если взять для примера животный мир, то достаточно многие его представители явно обладают интеллектом и умеют решать различные задачи: поиск пищи, распознавание образов, взаимодействие, нахождение пути домой и т.п. В классическом определении интеллекта вообще указано, что это высшая стадия для животных, включая собак, кошек, дельфинов и т.п. Многие хозяева считают своих питомцев интеллектуальными. Однако человеческий язык во всей своей сложности используется только людьми, и это одно из наиболее важных отличий нас от животных. Мы являемся сторонниками такой точки зрения: понимание естественного языка – это задача одинаковая по сложности с самим созданием ИИ в его самом сложном смысле, как создание автоматической системы равной или превышающей человеческий индивидуальный интеллект. Поэтому упрощенные "игрушечные" методы никогда не приведут к его решению. У Дж. Люгера выше именно это явно и звучит: понимание человеческой речи лежит за пределами сегодняшних методологий научных исследований. Надо разрабатывать новые подходы и методы.

Одним из таких подходов является миварный подход с его технологиями накопления данных и обработки информации в едином миварном информационном пространстве. Для понимания языка надо собрать и поддерживать в актуальном состоянии огромную базу данных фактов и такое же большое количество правил, которые позволяют выявлять нюансы смысла разных понятий в различных ситуациях. У нас пока не было подробных работ на эту тему, но во время дискуссий и обсуждений мы излагали следующий описанный ниже подход, получивший понимание и поддержку.

Итак, подход можно показать на следующей аналогии: весь язык представляет собой огромный горный массив, вершинами которого являются отдельные слова (рисунки 2, 3, 4).

Рисунок 2 – Вид с Эльбруса на Главный Кавказский хребет.

Высота 4800 м

Рисунок 3 – Вид на вершины Эльбруса (5642 м.)

с высоты 4800 м

Рисунок 4 – Долина реки Баксан на уровне 2100 метров

Тогда, слово – это вершина горы, а вся гора сама по себе и является контекстом. Если кто-то больше любит море или океан, то вместо гор можно использовать айсберги, хотя система гор все же, на наш взгляд, более адекватна предлагаемой модели. Итак, в процессе обучения человек «выращивает» эти горы у себя в голове, а общается потом внешне только словами, как бы перепрыгивая с вершины на вершину или связывая эти вершины огромными длинными виртуальными мостами. В процессе своего взросления и обучения человек «выращивает новые горы», создавая целые системы таких гор, но на основе общих здравых подходов и признаков. Высота каждой такой горы превышает, допустим, стоэтажный дом. Эти этажи образно соответствуют уровням абстракции в описаниях слов и языковых моделей. Для того чтобы восстановить в компьютере такую горную систему надо сделать ее полноразмерный математический макет. Такой макет можно делать, спускаясь этаж за этажом с вершины горы до ее основания и переходя на другую гору через долины… Современные методы семантической обработки позволяют сделать, условно говоря, только двух– трехэтажную по высоте модель такой горной смысловой языковой системы. Вот и получаем принципиальное ограничение: надо наращивать в высоту по уровням абстракции наши языковые модели, а мы остановились на втором этаже семантики и даже не собираемся двигаться далее. Спасибо онтологиям?

Вывод: для адекватной работы с естественным языком нужны более сложные модели, принципиально новые и на несколько порядков более сложные модели на основе многомерных баз данных с поддержкой самых разнообразных отношений. Возможно, что понадобится даже работа с бесконечными плоскостями описания сущностей и т.п. В настоящее время таким требованиям отвечает только миварный подход с многомерным информационным пространством и динамически изменяющейся структурой. Реализация языковых моделей на больших вычислительных кластерах (или ГРИД-системах) на основе миварного подхода должна приблизить нас к созданию автоматической системы, понимающей и разговаривающей с людьми на естественном языке. Напомним, что эта задача сравнима по сложности с созданием самого ИИ.

Возможно, что создание таких языковых моделей, вернее символьных моделей в миварном пространстве, позволит создать электронных двойников людей для вечной жизни, которые предсказаны многими фантастами. Впрочем, эти проблемы возникнут потом, а сейчас надо приступать к реализации построения символьных языковых моделей в миварном информационном пространстве, некоторым прототипом которых являются разработки Активных миварных интернет-энциклопедий, которые к описанию фактов в ВИКИ-педии будут добавлять новые отношения, связи, взаимодействия и т.д. Более подробно эти вопросы рассмотрены при описании миварной энциклопедии и миварной модели человеческого мышления.

Опять получаем, что именно миварный подход является принципиально новым и ключевым фундаментальным направлением для решения многих, практически всех описанных в этой работе, проблем в научной области ИИ.

2.3. Представление знаний в ИИ. Семантические сети как альтернатива исчислению предикатов

Существует Гипотеза о физической символьной системе Ньюэлла и Саймона, из которой следует, что интеллектуальная деятельность как человека, так и машины осуществляется на основе следующих средств [264, стр. 58]:

1. Символьные шаблоны, предназначенные для описания важнейших аспектов области определения задачи.

2. Операции с этими шаблонами, позволяющие генерировать потенциальные решения проблем.

3. Поиск с целью выбора решения из числа всех возможных.

Дж. Люгер утверждает, что эта гипотеза лежит в основе попыток создания умных машин и неявно различает понятия шаблонов, сформированных путем упорядочивания символов, и среды, в которой они реализованы. Если уровень интеллекта определяется исключительно структурой системы символов, то любая среда, которая успешно реализует правильные шаблоны и процессы, достигнет этого уровня интеллекта, независимо от того, составлена ли она из нейронов, логических цепей, или это просто механическая игрушка. Согласно тезису Черча о вычислимости по Тьюрингу, компьютеры способны осуществить любой эффективно описанный процесс обработки символьной информации. Получается, что правильно запрограммированный компьютер обладает интеллектом [264, стр. 58]. Мы поддерживаем гипотезу о физической системе и считаем, что на основе миварного подхода в скором времени получится реализовать достаточно сложную обработку информации, которую можно будет признать интеллектуальной.

Важно и то, что, по Дж. Люгеру, в этой гипотезе указаны главные проблемы исследований в области ИИ:

· представления знаний, т.е. определения структур, символов и операций, необходимых для интеллектуального решения задачи;

· поиска, т.е. разработки стратегий для эффективного и правильного поиска потенциальных решений, сгенерированных этими структурами и операциями.

Необходимо отметить, что не все ученые согласны с указанной гипотезой. Есть критики, например Виноград и Флорес, которые утверждают, что интеллект является наследственно биологическим и экзистенциальным и не может быть зафиксирован с помощью символов. Такая критика характерна для следующих направлений исследований в области ИИ: развитие нейронных сетей, генетических алгоритмов и агентно-ориентированных методов [264, стр. 58]. Отметим, что большая часть этих критиков проводит исследования и работает на рефлексивном до-интеллектуальном уровне исследований в области ИИ, согласно предложенной нами классификации, изложенной в этой работе (раздел 7.3). Видимо, именно из-за рефлексивности своего уровня эти ученые и не соглашаются с гипотезой о физической символьной системе. На втором уровне, уровне интеллектуальных исследований, преобладает мнение о верности указанной гипотезы.

Вернемся к представлению знаний. Как справедливо отмечает Дж. Люгер, задача любой схемы представления заключается в том, чтобы зафиксировать специфику области определения задачи и сделать эту информацию доступной для механизма решения проблемы. Язык представления должен позволять программисту выражать знания, необходимые для решения задачи. Абстрагирование, т.е. представление только той информации, которая необходима для достижения заданной цели, является необходимым средством управления сложными процессами. Конечные программы должны быть рациональными в вычислительном отношении. Выразительность и эффективность являются взаимосвязанными характеристиками оценки языков представления знаний. Многие достаточно выразительные средства представления в одних классах задачах совсем неэффективны в других. Разумный компромисс между эффективностью и выразительностью – сложная задача для разработчиков интеллектуальных систем. По существу, способ представления знания должен обеспечить естественную структуру выражения знания, позволяющую решить проблему. Способ представления должен сделать это знание доступным компьютеру и помочь программисту описать его структуру [264, стр. 58-59]. Учитывая наши выводы о неадекватности исчисления предикатов для решения многих задач ИИ, мы считаем, что разработка новых представлений в виде миварного информационного подхода является закономерным развитием теории ИИ в 21 веке.

Семантические сети как альтернатива исчислению предикатов. Особое внимание необходимо уделить передаче сложных семантических значений. У Дж. Люгера подчеркнуто, что во многих областях ИИ решение задачи требует использования высокоструктурированных взаимосвязанных знаний [264, стр. 63]. Для описания предмета реального мира необходимо не только перечислить его составные части, но и указать способ соединения и взаимодействия этих частей. Структурное представление предметов используется во многих задачах. Кроме того, семантические отношения необходимы для описания причинных связей между событиями. Да, в обоих этих случаях взаимосвязи и взаимоотношения могут быть описаны группой предикатов, но для программиста, имеющего дело со сложными понятиями и стремящегося дать устойчивое описание процессов в программе, необходимо некоторое высокоуровневое представление структуры процесса. Предикатное описание можно представить графически, использую для отображения предикатов, определяющих отношения, дуги или связи графа. Такое описание, называемое семантической сетью, является фундаментальной методикой представления семантического значения. Поскольку отношения явно выражены связями графа, алгоритм рассуждений о предметной области может строить соответствующие ассоциации просто следуя по связям, что значительно эффективнее, чем утомительный и исчерпывающий поиск в базе данных, содержащей описания на языке предикатов [264, стр. 64].

Как видим, принцип адекватности представления знаний здесь очень хорошо работает: при одинаковой выразительности семантических сетей и предикатов эффективность поиска явно лучше для семантических сетей с их явным описанием связей. Таким образом, нам остается согласиться с Дж. Люгером в том, что "теория графов эффективно и естественно выражает сложные семантические знания. Кроме того, она позволяет описывать структурную организацию базы знаний. Семантические сети – это достойная альтернатива исчислению предикатов" [264, стр. 64].

Интеллектуальная система должна знать не только сам предмет, но и знать, что она знает этот предмет. Следовательно, рассуждения на метауровне также играют огромное значение в области ИИ. У Дж. Люгера отмечено, что эта "…осведомленность о своих знаниях…" составляет более высокий уровень знаний, называемых метазнаниями и необходимых для проектирования и адекватного описания интеллектуальных систем. Метазнания важны для способности обучаться на примерах, опыте или понимать инструкции высокого уровня, что и отличает их от "жесткого" программирования. Методы представления знаний, разработанные для программирования задач ИИ, обеспечивают возможность адаптации и модификации, так необходимую для обучающихся систем, а также формируют основу для других исследований с символьными вычислениями [264, стр. 65].

2.4. Преимущества миварного подхода перед семантическими сетями и продукциями

Кроме того, с точки зрения обоснования преимуществ и перспективности миварного подхода важно следующее замечание Дж. Люгера: "Решение задачи искусственного интеллекта можно свести к выбору представления среди возможных альтернатив. Выбор подходящего представления весьма важен для разработчиков компьютерных программ, обеспечивающих решение задач искусственного интеллекта. Несмотря на большое разнообразие языков представления, используемых в искусственном интеллекте, все они должны удовлетворять общим требованиям выразительности, эффективности и правильности дедуктивных выводов. Выбор и оценка языков представлений – весьма важная задача как для исследователей, так и для программистов [264, стр. 65]. Как показано в наших работах, выразительность миварного подхода ни в чем не уступает ни исчислениям предикатов, ни семантическим сетям, ни другим известным формализмам в области ИИ. Более того, изменяющееся многомерное миварное информационное пространство позволяет в едином формализме описать и совместить все указанные формализмы, включая исчисление предикатов и семантические сети с онтологиями. С точки зрения семантических сетей, миварное пространство позволяет отобразить такую сеть в многомерном пространстве, что только увеличивает выразительность и позволяет добавить новые связи за счет многомерности. С онтологиями происходит аналогично семантическим сетям. Даже наиболее общую модель данных «сущность-связь» можно легко представить в миварном пространстве, примеры которого подробно описаны в первой монографии Варламова О.О. [72]. Про то, что исчисление предикатов имеет равные выразительные способности с семантическими сетями, было сказано ранее, в том числе и у Дж. Люгера. Следовательно, по выразительности миварный подход превосходит возможности всех традиционных формализмов, включая семантические сети и модель данных «сущность-связь».

Теперь об эффективности обработки информации в миварных сетях, которые отвечают за обработку информации в миварном подходе. У Дж. Люгера, как и у многих других исследователей, неоднократно указано, что обработка информации в семантических сетях и исчислениях предикатов носит явно выраженный NP-полный характер. Это обусловлено тем, что вся обработка ведется на основе теории графов, путем применения "графа пространства состояний" [264, стр. 66]. Но далее у Дж. Люгера идет важное обобщение: "Несмотря на эту очевидную универсальность, поиска в пространстве состояний не достаточно для автоматизации интеллектуального поведения, обеспечивающего (автоматическое) решение проблем" [264, стр. 69]. Далее показано, что если бы поиска в пространстве состояний было достаточно, то нужно было бы осуществлять полный поиск по всему пространству состояний. Этот метод известен как "исчерпывающий поиск" или "поиск методом полного перебора". "Хотя полный перебор может применяться в любом пространстве состояний, огромный размер пространства для интересных задач делает этот подход практически неприемлемым… поиск в пространстве состояний можно использовать для практического подхода к любой проблеме. Поиск обеспечивает структуру для автоматизации решения задач, но эта структура лишена интеллекта. Такой подход не дает возможности формально описать задачу. Кроме того, простой полный перебор большого пространства вообще практически неосуществим и непригоден для описания сущности разумной деятельности" [264, стр. 69]. Подчеркнем, что это не наш вывод, но мы его полностью поддерживаем.

Получается, что графовое представление семантических сетей не позволяет эффективно и разумно осуществлять обработку информации и поиск решений в непростых задачах, т.е. в любых более-менее сложных и реальных задачах. Как было отмечено и подчеркнуто, миварный подход создавался для решения реальных задач в максимально сложных условиях, поэтому мы искали альтернативу графовому подходу с полным перебором. Такое решение было найдено для очень многих задач, хотя, возможно, что не для всех. Миварные сети позволяют находить решение с линейной вычислительной сложностью, хотя некоторые ученые и не согласны с тем, что такой подход осуществляет логический вывод. В этих случаях для подобных формалистов мы применяем другой термин: "автоматический конструктор алгоритмов решения задач". Этот подход основан на представлении информации в виде специальной миварной матрицы и отличается от традиционного логического вывода только тем, что не используется исчисление предикатов и не рассматриваются в явном виде вопросы истинности или ложности высказываний. Для решений реальных задач достаточно построить алгоритм решения из модулей (сервисов, отношений и т.п.), где на основе входных данных можно вычислить или определить требуемые выходные данные. С точки зрения познающе-диагностических систем вопросы ложности высказываний в исчислениях предикатов вообще не имеют никакого практического смысла; для выполнения задач познания и диагностирования требуется только алгоритм вывода от входа к выходу, который на миварной матрице ищется за один проход и без циклов. В настоящее время мы исследуем проблемы ограничений описаний предметных областей для "интересных" реальных задач с точки зрения возможности применения миварных матриц. Пока не выявлено каких-либо существенных ограничений, если условия задач возможно сформулировать в терминах продукций при выделении условий и действий в основном формате продукций "если… то…". Далее более подробно это описано в сравнении и анализе работ Д.А. Поспелова, отмечавшего, что продукции в общем виде позволяю представить любые причинно-следственные зависимости. У Дж. Люгера по поводу продукционных систем написано, что они основаны на представлении знаний в виде продукционных правил и представляют собой обобщенную и мощную модель решения задач на основе поиска. Там же описана методология "классной доски" – стратегия решения сложных системных задач с привлечением разнородных источников знаний, взаимодействующих через общее информационное поле [264, стр. 70]. Отметим, что эти же методологии используются и в миварном подходе для решения самого разного класса задач.

При описании экспертных систем Дж. Люгер так же говорит о продукциях следующее: "В чисто продукционной системе, например, модификация одного правила не имеет глобальных синтаксических побочных эффектов. Правила могут добавляться или удаляться без необходимости дальнейших изменений всей программы. Разработчики экспертной системы часто объясняют, что легкость модификации базы знаний является главным фактором производства успешных программ. Следующей особенностью экспертных систем является использование эвристических методов решения проблем" [264, стр. 274].

В экспертной системе, основанной на правилах, знание представляется в форме правил "если… то…". База знаний содержит как общие знания, так и информацию о частных случаях. "Механизм вывода применяет знания при решении реальных задач. По существу, он является интерпретатором базы знаний. В продукционной системе механизм вывода совершает цикл распознавание-действие. Процедуры, которые выполняют этот управляющий цикл, отделены от самих продукционных правил" [264, стр. 275]. Далее у Дж. Люгера есть интерпретация понятия "истинность" для продукций: "В системе, основанной на правилах, пары "условие-действие" представляются правилами "если… то…", в которых посылка (часть "если") соответствует условию, а заключение (часть "то") – действию. Если условие удовлетворяется, экспертная система осуществляет действие, предусмотренное при истинности заключения. Данные частных случаев можно хранить в рабочей памяти. Механизм вывода осуществляет цикл продукционной системы распознавание-действие. При этом управление может осуществляться либо на основе данных, либо на основе цели" [264, стр. 282]. Таким образом, говоря о продукционных системах и миварных сетях, можно употреблять термин "логический вывод", но в контексте цикла распознавание-действие.

С точки зрения нашего исследования очень важно, что "экспертные системы строятся методом последовательных приближений. Выявляемые ошибки приводят к коррекции и наращиванию базы знаний. … программа никогда не должна рассматриваться как законченная. Эвристическая база знаний всегда будет иметь ограниченные возможности. Модульность модели продукционной системы позволяет естественным образом добавить новые правила или в любое время подкорректировать существующую базу правил" [264, стр. 278]. Все вышесказанное относится и к миварным сетям. А вот когда дело переходит от представления знаний к обработке, то начинаются важные отличия.

С нашей точки зрения, главным ограничением применения продукций является то, что «продукционная система осуществляет поиск на графе. Программы подсистемы объяснений … отслеживают процесс поиска на графе и используют эту информацию, чтобы отвечать на вопросы пользователя. С помощью продукционных правил каждый шаг процесса рассуждений документируется автоматически» [264, стр. 286].

Миварный подход развивает продукционный подход в самом общем смысле, позволяя включать в виде правил любые отношения из миварного информационного пространства, которое, в свою очередь, обобщает модель семантических сетей и модель "сущность-связь". Более того, применяя современные технологии многоагентных систем и сервисно-ориентированных архитектур, миварный подход позволяет включать в виде отношений и сервисы, и традиционные вычислительные процедуры, и процедуры ГРИД-систем, и подобные отношения, функции и правила. Философские основания миварного подхода, подробно изложенные в первой монографии Варламова О.О. [72] гарантируют самые широкие возможности по описанию и представлению в миварных сетях практически любых видов отношений в самом широком смысле. За все время исследований нам не встретилось ни одного исключения, но мы готовы к дальнейшим исследованиям в этом направлении.

2.5. Научно-популярное описание миварного подхода

На приведенных ниже рисунках научно-популярно показаны три схемы работы с миварной сетью:

1) создание миварной сети,

2) успешное нахождение маршрута логического вывода и

3) безуспешный поиск, когда маршрута логического вывода нет.

На серии рисунков "Создание миварной сети" (рисунки 5 – 11) показано, как группа человечков (пользователей) параллельно выявляет миварные правила и заносит их в базу данных, постепенно связывая из них полноценную миварную сеть довольно большого объема. Важно, что эта работа происходит параллельно и достаточно быстро. Кружками обозначаются объекты-сущности, а линии – это правила их взаимодействия или связи между объектами. В отличие от миварной сети, обычные описания для семантических сетей и онтологий, как правило, надо делать последовательно и только одному "инженеру по знаниям" путем формирования концептуальной модели предметной области.

На второй серии рисунков "Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети" (рисунки 12 – 23) показано, как двое пользователей начинают поиск маршрута логического вывода: первый тянет сеть за входные данные, а второй – в другую сторону, за выходные (целевые показатели, объекты). Вследствие этого в процессе вывода задействуются только те объекты и правила, которые необходимы для данного поиска маршрута логического вывода. Таким образом удается избежать полного перебора с циклами и прочими неприятностями традиционных механизмов вывода, основанных на предикатах или графах. В случае существования маршрута вывода он быстро находится: пользователи его вытягивают в виде мостика и встречаются друг с другом, что отраженно смайликом.

На третьей серии рисунков "Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии" (рисунки 24 – 31) продемонстрирован случай, когда нет маршрута логического вывода, а входные объекты и выходные объекты находятся в разных и невзаимосвязанных сегментах сети. Говоря математическим языком, это ситуация, когда минимальный разрез многополюсной сети между входом и целью получается равным нулю (нет связи). Схематично показано, как пользователи, аналогично предыдущему варианту, начинают вытягивать маршрут вывода, но обнаруживается, что вытянутые концы сети не связаны между собой, т.е. маршрута вывода нет. Поэтому человечки и падают в разные стороны, а вверх поднимаются разорванные фрагменты миварной сети. Даже в таком плохом варианте у миварных сетей есть важные преимущества: мы видим, где произошел разрыв или автоматически определяем, каких именно входных объектов не хватает для продолжения поиска маршрута логического вывода. Следовательно, возвращаясь к познающе-диагностическим системам, мы можем подать сигналы на систему датчиков или каким-либо другим образом запросить необходимые ей для дальнейшей работы входные данные.

Серия рисунков «Создание миварной сети»

Рисунок 5 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 1

Рисунок 6 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 2

Рисунок 7 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 3

Рисунок 8 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 4

Рисунок 9 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 5

Рисунок 10 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 6

Рисунок 11 – Серия «Создание миварной сети», иллюстрация 7

Серия рисунков «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети»

Рисунок 12 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 1

Рисунок 13 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 2

Рисунок 14 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 3

Рисунок 15 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 4

Рисунок 16 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 5

Рисунок 17 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 6

Рисунок 18 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 7

Рисунок 19 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 8

Рисунок 20 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 9

Рисунок 21 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 10

Рисунок 22 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 11

Рисунок 23 – Серия «Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети», иллюстрация 12

Серия рисунков «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии»

Рисунок 24 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 1

Рисунок 25 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 2

Рисунок 26 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 3

Рисунок 27 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 4

Рисунок 28 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 5

Рисунок 29 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 6

Рисунок 30 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 7

Рисунок 31 – Серия «Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии», иллюстрация 8

3. Миварный подход к управлению инновационными ресурсами в химической и нефтехимической промышленности россии

3.1. Анализ динамики основных фондов в научных организациях химического комплекса

Отраслевая наука, являясь значительной частью науки России, представляет собой национальное богатство, важнейший элемент культуры страны. Потери отраслевого научно-технического потенциала ведут к сокращению национального богатства России, и их нельзя быстро компенсировать из-за большой инерционности передачи знаний от старшего поколения младшему. При рассмотрении проблем реформирования отраслевой науки России следует учитывать долгосрочные тенденции сокращения научного потенциала, вызванные экзогенными, политическими и экономическими факторами. Этот процесс закончится, по оптимистическим сценариям развития и самым осторожным оценкам, не ранее 2010 года [405].

Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности отраслевых научных организаций представляют собой неотъемлемую часть эффективного управления. Необходимость повышения эффективности функционирования финансово-экономического механизма отраслевых НИИ обусловлена требованиями рынка, состоянием товарно-денежного обращения в России, финансово-экономическим положением самих организаций.

Содержание и основная целевая установка анализа и диагностики финансово-хозяйственной деятельности организации – оценка текущего состояния и прогнозирование возможных вариантов развития, а также выявление путей повышения эффективности функционирования хозяйствующего субъекта с помощью рациональной финансовой и управленческой политики. Финансовое состояние хозяйствующего субъекта – это характеристика его финансовой конкурентоспособности, использования финансовых ресурсов и капитала, выполнения обязательств перед государством и другими хозяйствующими субъектами. Необходимо отметить, что задачи финансового анализа решают организации разных категорий. Во-первых, это сами отраслевые НИИ, которые оценивают собственное финансовое состояние. Во-вторых, отраслевые и территориальные органы управления (Минпромнауки России), контролирующие финансовое положение подведомственных предприятий. В-третьих, банки и страховые компании, заинтересованные в объективной информации о финансовой устойчивости реального или потенциального клиента. Для каждой группы важен определенный ракурс, "разрез" финансового анализа. В процессе управления для обоснования принимаемых решений также используется совокупность различных видов экономического анализа.

Одним из элементов полноценного финансово-экономического анализа предприятия является мониторинг динамики основных фондов. Основные средства (часто называемые в экономической литературе и на практике основными фондами) являются одним из важнейших факторов любого производства. Их состояние и эффективное использование прямо влияет на конечные результаты хозяйственной деятельности.

Более полное и рациональное использование основных фондов и производственных мощностей предприятия способствует улучшению всех его технико-экономических показателей: росту производительности труда, повышению фондоотдачи, увеличению выпуска продукции, снижению ее себестоимости, экономии капитальных вложений.

По данным Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации в январе-мае 2004 года рост промышленного производства в химической и нефтехимической промышленности составил 110.0 % к соответствующему периоду предыдущего года (январь-май 2003 года – 104.7 %). Однако анализ состояния основных фондов предприятий химической и нефтехимической промышленности показал, что степень их износа составляет в настоящее время 56,7 %, удельный вес полностью изношенных основных фондов в ряде случаев превышает 20 %. Коэффициент выбытия основных фондов составил в 2002 г. 1,1 %, коэффициент обновления – 0,8 %. Рост инвестиций в основной капитал с 6611 млн. руб. в 1998 г. до 24565 млн. руб. в 2001 г. привел к увеличению удельного веса машин и оборудования с 42,5 % до 44,8 %.

Старение действующего производственного оборудования нефтехимических предприятий обусловливает значительное увеличение объема и трудоемкости ремонта и технического обслуживания. В себестоимости нефтехимической продукции удельный вес на содержание и ремонт оборудования составляет 8-11 %. По действующим нормам амортизации полное обновление химического оборудования может происходить в среднем за 17-20 лет. Однако недостаточный объем инвестиционных ресурсов является причиной того, что на предприятиях нефтехимической промышленности эксплуатируется значительное количество физически и морально устаревшего оборудования, срок службы которого превышает установленный. Вследствие этого удельный вес амортизационных отчислений в структуре затрат на производство продукции химической и нефтехимической промышленности уменьшился с 6,4 % 1998 г. до 2,8 % в 2002 г. [334].

По сравнению с большим количеством работ, посвященных материальным ресурсам химической промышленности [334], имеются только единичные печатные работы по основным фондам отраслевой химической науки [405, 129, 221, 24, 36]. В работе [129] показано, что кризисные явления 90-х годов серьезно затронули и материальные ресурсы отраслевой науки химического комплекса. Они проявились в существенном снижении фондовооруженности труда работников науки, старении парка технологического оборудования институтов и их экспериментальных баз. С 1994 г. практически прекратилось развитие опытно-экспериментальной базы институтов. Потребность в научных приборах удовлетворялась на 20-25 %, а по важнейшим видам – не более 10 %. Фондовооруженность работников институтов комплекса химической промышленности в 5-6 раз ниже, чем в научных центрах США и Японии [129].

На ухудшение ситуации в производственной и научно-технической сфере химического комплекса неблагоприятное влияние оказали неэффективные схемы и механизмы приватизации, использование которых не обеспечило решение главной задачи – формирование эффективного собственника. Существенный недостаток механизма приватизации состоит в том, что оценка стоимости подавляющего числа приватизированных объектов на основе результатов чековой приватизации не учитывала реальные показатели их деятельности (объемы выпускаемой продукции, прибыльность, конъюнктуру и емкость рынка) и во многих случаях была явно занижена [129].

Представляют интерес математические исследования [221], связанные с определением взаимосвязи материальных ресурсов научной организации с кадровыми и финансовыми характеристиками. На основе обследования 40 государственных научных центров была построена статистически достоверная функция, описывающая зависимость общей суммы финансирования государственного научного центра (Y) от стоимости основных фондов (F) и численности занятых (L) [221]:

lnY = C+a lnF+b lnL,

где С – некоторый минимальный уровень финансирования (который можно с определенной условностью интерпретировать как объем базового финансирования); b и a – статистические параметры, значения которых связаны с соотношением темпов прироста занятости и фондов, с одной стороны, и общего финансирования с другой.

Полученные оценки функции хорошо поддаются интерпретации. Рост издержек на коммунальные услуги, тепло и энергию обусловил увеличение условно-постоянных расходов. Возможности дополнительного финансирования основных фондов и научных кадров сократились. Сокращение происходило более интенсивно для основных фондов, поскольку рост цен на научное оборудование существенно превысил рост заработной платы ученых.

В связи со сложностью и многоаспектностью проблемы мониторинга динамики основных фондов представляется актуальным создание специализированных компьютерных программ и комплексов, позволяющих автоматизировать сбор данных, а также их анализ. Разработанная во ФГУП "ИРЕА" информационно-аналитическая система "NII-Chem" предназначена для решения широкого спектра задач автоматизации, обработки данных и анализа инновационного потенциала НИИ химической отрасли [24, 36]. В системе проводится анализ текущего уровня материальных ресурсов научных организаций химической и нефтехимической промышленности, а также их динамика. Выявляются закономерности изменения индикаторов материальных ресурсов (фондовооруженность, техновооруженность, фондоемкость, фондоотдача, структура основных фондов и т.д.).

В [24] опубликованы результаты анализа основных фондов за 2001 г. (таблица 1). Информация обрабатывалась в трех сечениях: для всей выборки научных организаций государственной и акционерной форм собственности (НИИ); только для государственных унитарных предприятий (ГУП); только для акционерных организаций (АО).

Таблица 1. Анализ основных фондов НИИ химического комплекса за 2001 г.

При анализе приведенного объема основных фондов на одну научную организацию показано, что в АО эта характеристика в три раза меньше чем в ГУП. Комплексный анализ (см. таблицу 1) показал, что фондовооруженность в ГУП на 14 % выше, чем в АО, а удельный вес машин и оборудования в основных фондах – на 28 %.

Такие важные показатели как фондоемкость и фондоотдача за 2001 г. в акционерных организациях почти в 2 раза лучше, чем в государственных (см. таблицу 1). Однако если при расчете этих показателей вместо общих объемов выполненных работ использовать только объемы научно-исследовательских работ, то значения фондоемкости и фондоотдачи для ГУП и АО будут практически одинаковыми [24].

Все опубликованные в настоящее время литературные данные не позволяют оценить закономерность изменений, произошедших за последние годы с основными фондами отраслевой химической науки. Наиболее достоверные и обобщающие результаты можно получить из анализа динамических характеристик, представленного ниже.

На первом этапе анализа материальных ресурсов были проведены исследования динамики приведенных на один НИИ объемов основных фондов за период с 1997 по 2003 гг. (рисунок 32). Результаты обработки рассматривались отдельно для научных организаций акционерной и государственной формы собственности. Для корректного определения динамики данные были пересчитаны в сопоставимые цены 2003 г. с учетом соответствующих индексов-дефляторов.

Рисунок 32 – Динамика за 1997-2003 гг. средних приведенных на один НИИ объемов основных фондов научных организаций

Информационной базой для обработки и анализа являлись данные отчетных форм «2-наука», которые ежегодно представляются научными организациями в Минпромнауки России (Минпромэнерго), что обеспечивает высокий уровень репрезентативности и объективности. Исследования проведены на примере ведущих отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности государственной и акционерной форм собственности (83 организации) [35, 404]. Государственный сектор представляют 26 государственных унитарных предприятий (ГУП). Под акционерными организациями (АО) объединены НИИ как со смешанной, так и с частной формой собственности [405].

В результате анализа показано (см. рисунок 32), что средние объемы основных фондов для ГУП варьировались с 1997 года по 2003 от 200 до 130 млн. руб. на одну научную организацию. Для АО эти изменения менее выражены – от 60 до 40 млн. руб. на одно АО и размах вариации составляет только 20 млн. руб. (для ГУП – 70 млн. руб.). Как видно (см. рисунок 32), все эти годы объем основных фондов в государственных НИИ в 3-3,5 раза выше, чем в акционерных.

Одними из основных характеристик оценки материальных ресурсов являются фондовооруженность и техновооруженность – интенсивные показатели обеспеченности научных организаций материально-технической базой. Обеспеченность работников основными фондами характеризуется фондовооруженностью. Анализ фондовооруженности НИИ химической и нефтехимической промышленности (химический комплекс) за период 1995-97 гг. [312] показал, что в 1995 г. средняя фондовооруженность по государственным научным организациям комплекса химической и микробиологической промышленности (26 НИИ) составила 93 млн. руб./чел., а в 1997 г. – 248 млн. руб./чел.; с учетом инфляции она возросла на 34 %. Распределение научных организаций по фондовооруженности в период 1995-1997 гг. почти не изменилась [312].

В результате обработки информации по основным фондам и кадровому составу НИИ химического комплекса за 1997-2003 гг. получены динамические зависимости, сгруппированные по научным организациям акционерной и государственной формы собственности (рисунок 33 ). Все данные приведены в сопоставимых ценах 2003 г. с учетом соответствующих индексов-дефляторов.

Рисунок 33 – Динамика за 1997-2003 гг. фондовооруженности НИИ химического комплекса акционерной и государственной формы собственности

За рассматриваемый период фондовооруженность в НИИ химического комплекса существенно сократилась (особенно в АО). В ГУП этот индикатор материальных ресурсов уменьшился с 500 до 300 тыс. руб. на человека, а в АО – с 720 до 250 тыс. руб./чел.

В акционерных научных организациях химического комплекса за 90-е годы среднесписочная численность сократилась в среднем в 6,9 раза [24], в то время как в государственных коэффициент вариации составил почти в 2 раза меньшую величину – 3,5 [24]. Поэтому при существенно большем объеме основных фондов (см. рисунок 32), фондовооруженность в ГУП до 2000 г. была все-таки меньше, чем в АО. Однако с 2000 г. по настоящее время фондовооруженность в ГУП стала превышать АО на 10-15 %.

В работе [312] проведен анализ техновооруженности комплекса химической и микробиологической промышленности за 1995-97 гг. Поскольку основными производителями научно-технической продукции являются исполнители научно-исследовательских работ (НИР), то для характеристики технического потенциала целесообразно оценить не только техновооруженность, но и техновооруженность вычислительной техникой, используя вместо среднесписочной численности работников численность исполнителей НИР. Этот показатель отражает соответствие структуры кадрового состава и основных средств организации ее основной цели – осуществлению научно-технической деятельности.

Средняя техническая вооруженность исполнителей НИР в 1995 г. составила 35 млн. руб./чел., и средняя техновооруженность исполнителей НИР вычислительной техникой – 1,7 млн. руб./чел. Средняя техническая вооруженность исполнителей НИР по каждой организации в 1997 г. по сравнению с 1995 г. с учетом инфляции увеличилась на 38 %, а средняя техновооруженность исполнителей НИР вычислительной техникой сократилась на 52 % [312].

При анализе техновооруженности НИИ химического комплекса за 1997-2003 гг. предварительно была рассмотрена динамика одного из важнейших показателей структуры материальных ресурсов научной организации – удельного веса машин и оборудования в объеме основных фондов (рисунок 34).

Рисунок 34 – Динамика за 1997-2003 гг. удельного веса машин и оборудования в объеме основных фондов

Анализ усредненных зависимостей по формам собственности показывает, что с 1997 по 2003 г. они имеют практически стабильное значение. Для ГУП удельный вес машин и оборудования варьируется от 32 % до 37 %, а для АО – от 22 % до 26 % (см. рисунок 34). Причем при сравнении структуры основных фондов в зависимости от формы собственности видно, что для ГУП удельный вес машин и оборудования значительно (почти в 1,5 раза) выше, чем для АО.

По статистическим данным [297] для всей Российской науки, удельный вес машин и оборудования в основных фондах за период 1997-2002 г.г колеблется от минимального – 27,5 % в 1999 г. до максимального – 29,8 % в 2002 г. Эти значения близки к показателям отраслевой химической науки. Они незначительно превышают усредненные показатели для акционерных НИИ, но ниже, чем в государственных научных организациях химического комплекса (см. рисунок 34).

При анализе техновооруженности НИИ химического комплекса (рисунок 35) этот показатель рассматривается для среднесписочной численности сотрудников. Использование, как авторы статистического сборника [312], только численности исследователей недостаточно корректно. Как видно из [38], численность исследователей составляет 40-50 % от общей численности сотрудников. В свою очередь, распределение технических средств (в том числе и вычислительной техники) между исследователями и вспомогательным персоналом не имеет явно выраженных преимуществ. Отсюда, использование при расчете техновооруженности только численности исследователей может исказить (увеличить) этот показатель более чем в 2 раза.

Рисунок 35 – Динамика за 1997-2003 гг. техновооруженности НИИ химического комплекса акционерной и государственной формы собственности

За рассматриваемый период (1997-2003 гг.) техновооруженность в научных организациях химической и нефтехимической промышленности существенно сократилась. В ГУП этот индикатор уменьшился почти в 1,5 раза – со 160 до 110 тыс. руб. на человека, а в АО – в 3 раза – со 180 до 60 тыс. руб./чел. Следует отметить, что до 2000 года наблюдалось падение (см. рисунок 33 ), а за период 2000-2003 гг. в научных организациях химического комплекса – стабилизация как техновооруженности, так и фондовооруженности (см. рисунок 33 ).

В заключении хотелось бы отметить, что управление любой сложной экономической системой от предприятия до региона или отрасли связано с анализом данных, отражающих состояние материальных ресурсов данной системы. Постоянная доступность этой информации дает возможность оценить текущее положение дел, а обзор изменения конкретных характеристик во времени позволяет обнаружить тенденции развития системы и сделать выводы о том, что ожидает ее в будущем. Таким образом, обладая всей полнотой сведений о материальных ресурсах в статике и динамике, управляющие структуры могут принимать грамотные решения по применению мер регулирования. Такое управление основано на знании и потому более эффективно, чем принятие важных решений без комплексной и многоаспектной оценки текущего состояния и перспектив развития. Это особенно актуально при анализе научных организаций, поскольку применение к ним традиционных критериев оценки экономической деятельности не всегда оправданно.

3.2. Автоматизированные системы для динамического анализа инновационного потенциала химического научно-промышленного комплекса России

3.2.1. Обоснование необходимости анализа состояния инновационной деятельности химического научно-промышленного комплекса

Для эффективного управления инновационным развитием научно-промышленного комплекса необходимо привлечение наиболее современных информационных технологий. Такого рода информационные системы способны диагностировать состояние организаций и предприятий, оказывать помощь в антикризисном управлении и обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии их развития. Кроме того, использование автоматизированных систем для поддержки процессов анализа, оценки и принятия управленческих решений позволяет проводить экономический анализ деятельности организаций и предприятий, стратегическое планирование, инвестиционный анализ, оценку рисков, финансовый анализ, инновационный менеджмент и т.д.

Тяжелая экономическая ситуация, связанная с мировым финансовым кризисом, требует выборочного финансирования только наиболее перспективных инновационных направлений. Для решения этой задачи целесообразно проводить регулярные исследования состояния инновационной деятельности химического научно-промышленного комплекса России, используя научные методы системного анализа и современные информационные технологии [34].

Для динамического анализа инновационного развития научно-химического комплекса сотрудниками Учебно-научного центра "CALS-химия" ФГУП "ИРЕА" был проведен комплекс системных исследований. В 2005-2008 гг. были проведены работы по конкурсным проектам Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д "Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России" и Минпромторга России № 8411.0816900.13.057 "Комплексная оценка инновационного потенциала промышленных предприятий…". В ходе выполнения исследования был проведен анализ инновационного развития за период 1990-2008 гг. для 83 ведущих научных организаций и 135 ведущих предприятий химической и нефтехимической промышленности. Информационным ядром являлись статистические формы "2-наука" и "4-инновация", подаваемые ежегодно в Минпромторг (Минпромэнерго) России ведущими НИИ и предприятиями химического комплекса.

3.2.2. Системный анализ химического научно-промышленного комплекса

Полное представление об уровне инновационного развития научно-промышленного комплекса химической промышленности может быть сделано на основе системного анализа динамики инновационных индикаторов, оценки основных направлений инноваций, особенностей и тенденций инновационной деятельности. Кроме того, проведение сравнительного анализа основных показателей инновационной деятельности позволяет определить инновационную активность предприятий, их инновационный потенциал и уровень развития. Решение этих задач возможно только с применением современных информационных технологий.

Сложность и многообразие видов инновационной деятельности научных организаций и предприятий определяет научную и практическую значимость проблемы систематизации объектов экономического анализа инновационной деятельности, а также методологических подходов к их изучению. Так как в каждый момент времени инновационная деятельность хозяйствующего субъекта может характеризоваться отличной от реализованных в прошлом проектов степенью интенсивности, ресурсным потенциалом, уровнем финансовых результатов, предлагается использовать системный подход и ориентироваться на принципы формирования сбалансированной системы показателей.

Анализ и выбор показателей инновационного развития НИИ и предприятий химического комплекса в рамках проведенного анализа осуществлялся в условиях неопределенности, вызванной наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке, что обусловило необходимость использования в исследовании методологии системного анализа. Все статистические данные были систематизированы, а показатели – объединены в группы, характеризующие различные стороны инновационного процесса, но взаимосвязанные между собой и оказывающие влияние друг на друга и на поведение всей системы, а не только ее части. Для получения сопоставимых данных при сравнении различных характеристик инновационного развития использовались их средние значения и расчетные показатели.

Для проведения динамического анализа была разработана структурная схема системного анализа научно-исследовательских институтов и промышленных предприятий в рамках научно-промышленного комплекса России (рисунок 36).

Рисунок 36 – Структура научно-промышленного комплекса России

Российский промышленный комплекс структурирован по трем основным видам производств: добыча полезных ископаемых, производство и распределение электроэнергии, газа и воды, а также обрабатывающие производства. Последняя категория сегментирована по технологическому уровню сложности входящих в нее отраслей, и включает в себя высокотехнологичные, среднетехнологичные (высокого и низкого уровня) и низкотехнологичные отрасли [203].

К среднетехнологичным отраслям высокого уровня относятся: производство машин и оборудования, электрических машин и электрооборудования, автомобилей, прицепов, других транспортных средств, а также рассматриваемое нами химическое производство.

Первым уровнем системного анализа инновационного потенциала научного комплекса является вся наука России в целом (рисунок 36). Это базовый уровень анализа, который включает в себя оценку интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов всей науки, упорядоченный по секторам (государственный, предпринимательский, вузовский).

Данный уровень анализа позволяет получить представление об общей структуре и численных характеристиках научного комплекса. Именно здесь выявляется ключевая роль и значимость отраслевой науки в научном комплексе России. Предпринимательский (отраслевой) сектор науки представляет собой основного участника инновационного развития [29].

Компьютерная обработка статистических данных показала, что, несмотря на минимальную государственную поддержку, сегодня в отраслевом секторе сосредоточено в 1,5 раза больше кадровых и материальных ресурсов, чем в академическом и вузовском секторах науки вместе взятых. А объемы научно-исследовательских работ и разработок в 2 раза выше.

Следующим уровнем системного анализа инновационного потенциала научного комплекса России является структурирование отраслевой науки России по шести отраслевым комплексам: машиностроительный, металлургический, химический и микробиологический, медицинский и т.д. [312].

Расчеты показали, что удельный вес химической и микробиологической промышленности в объеме всех инновационных ресурсов отраслевой науки достаточно высок: кадровые ресурсы ~ 20 %, объемы работ по НИР ~ 30 % и материальные ресурсы ~ 20 % от общего объема.

Для анализа отраслевых комплексов имеется очень мало статистических данных, указанная в сборниках информация не является текущей, так как относится к уже прошедшему периоду, отстоящему от настоящего на несколько лет. Для решения этих проблем на следующем третьем уровне иерархии была разработана автоматизированная система, с помощью которой были всесторонне проанализированы инновационные ресурсы на примере отдельной отрасли – отраслевой науки химического комплекса.

3.2.3. Автоматизированная система для анализа и оценки инновационного потенциала отраслевой химической науки

Процесс эффективного управления отраслевой химической наукой требует от регулирующих организаций привлечения наиболее наукоемких технологий с высоким уровнем автоматизации не только процессов подготовки информации для принятия решений, но и самих процессов выработки вариантов решений, опирающихся на полученные информационной системой данные [29]. Такого рода информационные системы способны диагностировать состояние научных организаций, оказывать помощь в антикризисном управлении, обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии развития организаций и их инвестиционной деятельности. Возможность использования автоматизированных средств для поддержки процессов анализа, оценки и принятия экономических решений позволяет проводить экономический анализ деятельности организаций, стратегическое планирование, инвестиционный анализ, оценку рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансовый анализ, маркетинговые исследования, инновационный менеджмент и т.д.

В рамках данного подхода была создана и разработана информационно-аналитическая система "NII-Chem", предназначенная для решения широкого спектра задач автоматизации обработки данных и анализа инновационного потенциала динамично развивающихся научных организаций химической отрасли. Интеллектуальная система "NII-Chem" представляет собой интегрированную систему, разработанную на основе системы управления базами данных (СУБД) MS Access. В её состав входят средства, позволяющие вносить, редактировать, обрабатывать и визуализировать данные. Информационным ядром системы являются данные отчетных форм "2-наука" за 1990-2008 гг.

Специфика комплексной оценки НИИ определяется тем, что они, сочетая в себе фундаментальные и прикладные исследования, являются ключевыми субъектами развития науки. Более того, отраслевая наука является основной движущей силой технического прогресса в промышленном производстве России. Через отраслевые НИИ наиболее эффективно внедряются в производство результаты фундаментальных исследований и перспективные инновационные проекты. Исходя из этого, функциональный компонент информационно-аналитической системы "NII-Chem", предназначенный для аналитической обработки данных, спроектирован и реализован с учетом специфической методологии оценки научных организаций химического комплекса.

Информационно-аналитическая система "NII-Chem" обладает широким диапазоном функциональных возможностей. По выполняемым функциям система делится на три уровня: данные, анализ и представление данных. В соответствии с этими уровнями разработана функционально-логическая схема автоматизированной системы (рисунок 37).

Рисунок 37 – Функционально-логическая схема автоматизированной системы «NII-Chem»

Как видно из рисунка 37 анализ данных может быть осуществлен в нескольких информационных сечениях: форма собственности, анализируемый период (год) и анализируемые НИИ (один или несколько).

Логическое упорядочивание данных в рамках информационно-аналитической системы реализуется на основе разработанной иерархии (см. рисунок 36). Оценка инновационного потенциала НИИ химической отрасли в информационно-аналитической системе "NII-Chem" структурирована по трем направлениям: оценка интеллектуальных, финансовых и материальных ресурсов. Такое деление представляется оправданным, поскольку каждая часть отражает группу относительно независимых научно-экономических показателей.

Вывод обработанной информации реализован в двух вариантах: графическом и табличном.

Графическая среда организации взаимодействия пользователя, построенная с помощью визуальных компонентов VBA, поддерживает единообразие в своей структуре, которое делает интуитивно понятным способы управления системой.

Рисунок 38 – Экранная форма автоматизированной системы «NII-Chem» (подсистема рейтингового анализа инновационных ресурсов)

Интегрирующим элементом информационно-аналитической системы для динамического анализа инновационного потенциала химического научно-промышленного комплекса является разработанная подсистема рейтингового анализа (см. рисунок 38). Включение данной подсистемы переводит разработанную систему на более высокий уровень и придаёт ей статус интеллектуальной информационной системы, поскольку позволяет осуществлять углубленный анализ на основе разработанной методологии рейтингового анализа инновационного потенциала рассматриваемых организаций [24].

В первой очереди системы [29] использовался интегрированный критерий, объединяющий интеллектуальные и финансовые ресурсы (RN):

где γ – весовые коэффициенты, рассчитываемые по лексикографическому принципу; STi – приведенная к средней выработка по НИР за 2005 г. (в 2006 г. была запущена вторая очередь системы); DNj – приведенный динамический индекс интеллектуального потенциала (приведенное к среднему соотношению ССЧ за 1990 и 2005 гг.).

В последние годы интегрированный критерий стал рассчитываться, как аддитивная функция от частных критериев по интеллектуальным, финансовым и материальным ресурсам (см. рисунок 38). Например, частный интегрированный критерий рейтинговой оценки материальных ресурсов (RM) представляет собой функциональную зависимость от наиболее информативных динамических (Di) и статических (Si) индикаторов основных фондов научных организаций.

При разработке интегрированного критерия были выбраны два основных критериальных принципа статического и динамического анализа:

1. Статический анализ: максимальная фондоотдача по НИР за 2008 г.

2. Динамический анализ: сохранение материальных ресурсов – минимальные потери основных фондов за период 1998 – 2008 гг.

"Статический анализ" основных фондов проводится за последний из рассматриваемых – 2008 год. В результате статического анализа важнейших индикаторов материальных ресурсов было показано, что инвариантным показателем для НИИ всех форм собственности является фондоотдача по НИР и научным услугам. Такая важная характеристика, как фондовооруженность была исключена из критериального анализа, так как невозможно оценить ее уменьшение или увеличение в качестве положительного влияния на инновационную привлекательность НИИ.

С учетом принципа динамического анализа (минимальные потери основных фондов за рассматриваемый период) была предложена динамическая составляющая интегрированного критерия рейтинговой оценки. Это динамический индекс основных фондов (ДИОФ), величина которого равна отношению стоимости основных фондов (S) в узловых точках временного интервала.

В качестве первой узловой точки принята экстремальная координата стоимости материальных ресурсов, соответствующая 1998 году (в ценах 2008 г.). Второй узловой точкой является статическая координата – 2008 год. Отсюда для каждой научной организации: ДИОФ = S1998 / S2008.

Исходя из этого, был разработан критерий интегрированной рейтинговой оценки материальных ресурсов НИИ химического комплекса (RМ):

RM = γ1 ·S1 + γ2·D2

где γ – весовые коэффициенты, рассчитываемые по лексикографическому принципу; S1 – приведенная к средней фондоотдача по НИР за 2008 г.; D2 – приведенная к среднему величина обратная ДИОФ.

В результате компьютерного рейтингового анализа все научные организации были распределены на 3 группы по уровню оценки материальных ресурсов: высшая (R1) – рейтинг выше 1,25; средняя (R2) – рейтинг от 0,75 до 1,25; низшая (R3) – рейтинг ниже 0,75. Анализ показывает хорошее состояние материальных ресурсов и их использование в группе R2 (и тем более R1) и проблемы в этой области для группы R3. Предложенная методология является достаточно гибкой структурой: в нее легко включить вновь появляющиеся варианты или группы индикаторов, а также адаптировать к другим секторам и отраслям науки.

3.2.4. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности

Сложность и многообразие видов инновационной деятельности промышленных предприятий определяет научную и практическую значимость проблемы систематизации объектов экономического анализа инновационной деятельности, а также методологических подходов к их изучению. Так как в каждый момент времени инновационная деятельность хозяйствующего субъекта может характеризоваться разной степенью интенсивности, разным ресурсным потенциалом, разным уровнем финансовых результатов от реализованных в прошлом проектов, предлагается использовать системный подход и ориентироваться на принципы формирования сбалансированной системы показателей.

Архитектура разработанной БД (рисунок 39) создана как многоуровневая кибернетическая система, описывающая сущности, атрибуты, связи и схемы правил поведения моделируемой предметной области. Поступающие извне команды управления данными, существующими в программных объектах, трансформируются в команды, реализация и контроль которых осуществляется средствами БД. Программный комплекс "Innov-Chem" реализует классическую схему реляционных БД. Для доступа к данным реляционные системы используют непроцедурный высокоуровневой язык (SQL).

Рисунок 39 – Архитектура информационно-аналитической системы «Innov-Chem»

В архитектуре информационно-аналитической системы «Innov-Chem» выделены два уровня абстракции: уровень СУБД, представляющий собой целостную систему хранения и управления данными; и уровень реализации, который, являясь относительно независимым от СУБД, обеспечивает её функционирование с учетом специфики предметной области.

Логическая структура программного комплекса информационно-аналитической системы "Innov-Chem" была построена исходя из принципа максимальной абстракции входящих в него компонентов. Такой подход обеспечивает ее гибкость, адаптируемость и масштабируемость. В первую очередь, подход максимальной абстракции был реализован при построении базовой архитектуры системы.

Другим уровнем абстракции информационно-аналитической системы "Innov-Chem" является логическая структура функциональных возможностей программного комплекса. По выполняемым функциям система делится на три уровня: информация, анализ и визуализация (рисунок 40).

Рисунок 40 – Пользовательский интерфейс системы «Innov-Chem»

(на примере НИИ)

Информационный уровень включает в себя блоки ввода новых данных и редактирования уже имеющихся в БД. Обновление и корректировка информации (рисунок 41) осуществляется на основе официальных статистических форм («2-наука» и «4-инновация») [32]. Вносимые данные представляются регулирующими организациями/предприятиями и/или самими организациями/предприятиями. Для формирования отчетов полученные результаты можно экспортировать в MS Word (диаграммы) или в MS Excel (таблицы).

Рисунок 41 – Экранная форма информационно-аналитической системы «Innov-Chem»

Главным компонентом информационно-аналитической системы «Innov-Chem» является модуль анализа данных, осуществляющий аналитическую обработку релевантной информации. В информационно-аналитической системе «Innov-Chem» анализ данных может быть осуществлен по следующим направлениям: для научных организаций (форма собственности; анализируемый период (год); анализируемые научные организации; рейтинговый анализ) и для предприятий (анализируемый период (год); анализируемые предприятия; региональный анализ; качественный анализ; рейтинговый анализ). Совокупность нескольких независимых измерений, упорядоченных в каком-либо из указанных сечений, позволяет выявлять закономерности изменения как объекта анализа в целом, так и некоторых его составляющих.

Анализ и выбор показателей инновационного развития предприятий химического комплекса проводился с использованием методологии системного анализа [32]. Все статистические данные были систематизированы, а показатели – объединены в группы, характеризующие различные стороны инновационного процесса, но взаимосвязанные между собой и оказывающие влияние друг на друга и на поведение всей системы, а не только ее части. Для получения сопоставимых данных при сравнении различных характеристик инновационного развития использовались их средние значения и расчетные показатели.

В результате системного анализа все прямые (статформа "4-инновация") и расчетные показатели на верхнем уровне иерархии были разделены на две информационные группы: количественные и качественные. В свою очередь, количественные показатели на более низком уровне иерархии представляют собой совокупности общих и инновационных индикаторов. Каждая из этих групп разделяется на кадровые и экономические показатели:

· кадровые показатели включают в себя среднесписочную численность персонала, численности специалистов с высшим образованием и работников, выполняющих научно-исследовательскую и опытно-конструкторскую работу (НИОКР), а также количество принятых на работу квалифицированных специалистов;

· среди инновационных экономических показателей объектами анализа на каждом предприятии стали величина капитальных вложений и затрат на инновации, общий и инновационный объемы выпуска продукции, количество созданных, приобретенных и переданных технологий (патентов, лицензий) и др.

Рисунок 42 – Система показателей инновационного развития предприятий химического комплекса

Для сравнительного анализа инновационной деятельности предприятий использовался набор расчетных показателей, основанных на взаимозависимости и взаимовлиянии количественных показателей, таких как: удельный вес специалистов с высшим образованием и работников НИОКР, выработка инновационной продукции на одного работника, специалиста с высшим образованием и работника НИОКР, удельный вес инновационной продукции в общем объеме выпуска и затрат на осуществление инноваций в общем объеме капитальных вложений, показатели ресурсоемкости производимой инновационной продукции и отдачи от инвестиций на инновации.

Качественные показатели инновационного развития промышленных предприятий имеют в своей основе бальные оценки, выставляемые предприятиями по итогам своей деятельности за отчетный период. Они включают в себя следующие информационные блоки: факторы, препятствующие инновациям; влияние результатов инновационной деятельности на развитие предприятий и др. Качественные показатели представляются в статистических формах "4-инновация" в виде бальных оценок: 3 – наивысшая степень влияния показателя, 2 – средняя, 1 – незначительная или малосущественная, 0 – отсутствие влияния. Усреднение бальных оценок позволяет получить величину конкретного показателя для сравнительного анализа.

Применение информационно-аналитической системы "Innov-Chem" в целях анализа инновационного потенциала химического промышленного комплекса позволяет значительно облегчить и интенсифицировать этот процесс. Удобство и простота интерфейса, электронных форм для ввода прямых показателей из статистических форм "4-инновация" и представления итоговых результатов анализа способны ускорить и оптимизировать процедуру принятия управленческих решений. Несомненным преимуществом системы является возможность анализа инновационных индикаторов в рамках федеральных округов России, а также отдельных отраслей химической и нефтехимической промышленности.

3.2.5. Значение внедрения автоматизированных систем для управления инновационными ресурсами

Внедрение автоматизированных систем для осуществления анализа и прогнозирования параметров экономического развития научных организаций и промышленных предприятий химического комплекса позволяет принимать обоснованные решения в рамках эффективной инновационной политики развития как химической отрасли в целом, так и отдельных организаций и предприятий. Использование компьютеризированных средств для поддержки процессов анализа, оценки и принятия управленческих решений позволяет проводить комплексный анализ инновационной деятельности предприятий, стратегическое планирование, инвестиционный анализ, оценку рисков, финансовый анализ, маркетинговые исследования и т.д. Разработанные информационно-аналитические комплексы внедрены и успешно эксплуатируются в Департаменте химико-технологического комплекса и биоинженерных технологий Минпромторга (Минпромэнерго) России.

3.3. Разработка подсистемы анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ химического и нефтехимического комплекса на базе CALS-технологий

Отраслевая наука является сложной и многоуровневой системой, основной структурной единицей которой является отраслевой научно-исследова-тельский институт (НИИ). Создание эффективной системы управления – одна из важнейших проблем стоящих перед отраслевой научной организацией. Причем особенно это актуально для анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ, так как основные фонды являются базой для проведения научно-исследовательских разработок [26].

По данным Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации, в январе-мае 2004 года рост промышленного производства в химической и нефтехимической промышленности составил 110.0 % к соответствующему периоду предыдущего года (январь-май 2003 года – 104.7 %). Однако анализ состояния основных фондов предприятий химической и нефтехимической промышленности показал, что степень их износа составляет в настоящее время 56,7 %, удельный вес полностью изношенных основных фондов в ряде случаев превышает 20 %. Коэффициент выбытия основных фондов составил в 2002 г. 1,1 %, коэффициент обновления – 0,8 %. Рост инвестиций в основной капитал с 6611 млн. руб. в 1998 г. до 24565 млн. руб. в 2001 г. привел к увеличению удельного веса машин и оборудования с 42,5 % до 44,8 %.

Старение действующего производственного оборудования нефтехимических предприятий обусловливает значительное увеличение объема и трудоемкости ремонта и технического обслуживания. В себестоимости нефтехимической продукции удельный вес на содержание и ремонт оборудования составляет 8-11 %. По действующим нормам амортизации полное обновление химического оборудования может происходить в среднем за 17-20 лет. Однако недостаточный объем инвестиционных ресурсов является причиной того, что на предприятиях нефтехимической промышленности эксплуатируется значительное количество физически и морально устаревшего оборудования, срок службы которого превышает установленный. Вследствие этого удельный вес амортизационных отчислений в структуре затрат на производство продукции химической и нефтехимической промышленности уменьшился с 6,4 % 1998 г. до 2,8 % в 2002 г. [26].

В условиях высокой степени износа основных фондов необходимо применять новые подходы к управлению, которые позволяют оптимально использовать имеющиеся материальные ресурсы. Эффективное управление и всесторонний анализ материальных ресурсов отраслевого НИИ должны основываться на современных информационных системах, которые должны интегрироваться в уже существующие в организации автоматизированные системы управления.

В настоящее время в мире широко развита индустрия информационного обеспечения на базе современной вычислительной техники. Внедрение этих достижений в отраслевом научно-исследовательском институте (НИИ) позволит существенно сократить время и трудозатраты на подготовку документов и повысить качество управленческих решений.

В результате проведенного системного анализа показано, что глобальная информационная система отраслевого НИИ (рисунок 43) включает в себя три взаимосвязанные локальные информационные подсистемы управления:

· финансово-экономическую;

· научно-кадровую (интеллектуальную);

· материально-техническую.

Рисунок 43 – Информационно-аналитическая система управления отраслевого НИИ

Финансово-экономическая подсистема объединяет всю экономическую информацию отраслевого НИИ. Она включает в себя локальные внутренние информационные подсистемы бухгалтерии и планово-экономических отделов. Подсистема должна обеспечивать внешний информационный обмен с локальными сетями нижестоящих отделов и центров, входящих в структуру НИИ. Кроме того, локальные сети бухгалтерии и планово-экономических отделов должны обмениваться информацией с внешними контрагентами: налоговой инспекцией, Минобрнауки и Минпромэнерго России, различными ассоциацияи и др.

Научно-кадровая подсистема объединяет интеллектуальные информационные ресурсы (человеческий фактор) института. Она включает в себя локальные внутренние информационные подсистемы отдела кадров, ученого и диссертационного советов и аспирантуры. Подсистема должна обеспечивать внешний информационный обмен с соответствующими отделами и отделениями Высшего Аттестационного Комитета, Российской Академии Наук и др.

Материально-техническая подсистема объединяет всю информацию по эксплуатации, ремонту и развитию основных фондов отраслевого НИИ. Для функционирования этой подсистемы прежде всего необходима компьютеризация основных служб главного инженера с последующим объединением их в локальную сеть (рисунок 44).

Рисунок 44 – Иерархическая структура локальной подсистемы комплексного анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ

Материально-техническая подсистема объединяет всю информацию по эксплуатации, ремонту и развитию основных средств (фондов) отраслевого НИИ. Для последующей оптимизации функционирования этой подсистемы были проведены следующие работы:

· системный анализ основных средств на 4-х иерархических уровнях: научно-производственное оборудование, материальные активы научных отделов, технопарк, отраслевой институт;

· выбор оптимальной архитектуры информационной сети для подсистемы материальных ресурсов отраслевого НИИ;

· выбор технических и программных средства для реализации компьютерной локальной подсистемы материальных ресурсов отраслевого НИИ.

Проведенная многоуровневая систематизация информационных потоков (см. рисунок 44) позволяет создать единое информационное пространство с использованием современных компьютерных технологий (1C, MS SQL Server, CALS и т.д.) Таким способом реализуется переход к безбумажной электронной технологии для оптимального управления отраслевой научной организацией на 1-м уровне иерархии (планирование, снабжение, обслуживание основных фондов и сопровождение научно-производственной продукции).

На 2-м уровне управления материальными ресурсами отраслевого НИИ (см. рисунок 44) сосредоточена информация о ходе производственного процесса, об энергетических и коммунальных затратах, а также осуществляется взаимодействие с сервисными службами.

3-й уровень иерархии – это систематизированное информационное ядро подсистемы материальных ресурсов: сведения о запасах сырья и материалов, используемом оборудовании и др.

Для анализа и управления производственными активами научных отделов (4-й уровень управления отраслевого НИИ, см. рисунок 44) проведены работы по созданию компьютерного описания технологического оборудования с помощью современных информационных технологий.

Приведенные выше информационные потоки необходимо объединить в общей многоуровневой структуре с использованием соответствующих технических и программных средств. Если рассмотреть создание такой структуры для управления институтом, то это соответствует созданию глобальной сети, соединяющей управленческие и технологические подразделения НИИ, а также внешних контрагентов. Эта сеть включает в себя большое количество локальных сетей, создаваемых в отдельно взятых подразделениях и организациях, и позволяет свести обмен бумажными документами к минимуму и достичь высокой оперативности в работе.

На сегодняшний день в большинстве научных организаций химического комплекса автоматизированные системы управления основными фондами либо отсутствуют в принципе, либо функционируют локально в виде простейших программных комплексов, которые работают непосредственно на складе и никак не связаны с общей информационной структурой организации. Создание и внедрение единой системы, которая сочетает в себе функциональность некоторых прежних систем и легко интегрируется в уже существующие информационные системы, позволяет оптимизировать процессы управленческой деятельности, в частности сократить издержки на обслуживание и ремонт оборудования, а также необоснованные перерывы в технологических процессах. Следует также отметить, что каждый НИИ имеет в своем распоряжении некую информационную систему, которая автоматизирует финансово-отчетную деятельность, в которой обязательно реализуется функция учета основных средств. Однако системы подобного рода в первую очередь решают задачи бухгалтерской отчетности и могут быть полезны при осуществлении финансового аудита. Исходя из этого, данные информационные системы практически не приспособлены для оперативного управления непосредственно самими основными фондами и прогнозирования их динамики. В сложившейся ситуации актуальной задачей является создание автоматизированной системы управления основными фондами, которая будет интегрирована в уже существующие системы финансового и бухгалтерского учета. Такая интеграция позволит объединить данные, которые вносят сотрудники бухгалтерии и планово-экономического отдела, и данные, которые характеризуют технические и технологические особенности используемых основных средств.

Базовым уровнем интеграции управления жизненным циклом основных фондов должна служить уже имеющаяся в большинстве научных организаций информационная система, в качестве которой часто используется автоматизированный комплекс "1С: Предприятие" [5]. В существующих условиях финансово-хозяйственной деятельности научно-исследовательских организаций это обоснованных подход, поскольку платформа «1С: Предприятие» является расширяемой за счет специальных надстроек – конфигураций [289], которые органично интегрируются в базовую часть и добавляют специфические программные функции, предназначенные для реализации административных функций по управлению основными фондами. Все применяемые схемы конфигураций стандартизированы [288]. Используя разработанную конфигурацию (рисунок 45), клиенты могут не только управлять всеми действиями в отношении объектов основных фондов: производственного оборудования, парка транспортных средств, зданий и т.п. – но и проводить анализ, строить прогнозы и моделировать ситуации дальнейшего развития, чтобы добиться максимальной эффективности и инвестиционной отдачи.

Рисунок 45 – Пример интеграции автоматизированной системы управления основными фондами на базе платформы «1С: Предприятие»

На последнем уровне системного анализа основных фондов отраслевой науки (см. рисунок 44) проведены работы по созданию общей концепции разработки информационных баз данных научно-производственного оборудования отраслевых НИИ. Разработка проводилась с помощью самых перспективных информационных технологий (ИТ).

Опыт, накопленный в процессе внедрения разнообразных автономных информационных систем, позволил осознать необходимость интеграции различных ИТ в единый комплекс, базирующийся на создании в рамках предприятия или группы предприятий интегрированной информационной среды, поддерживающей все этапы жизненного цикла (ЖЦ) выпускаемой продукции.

Идея интегрированной информационной среды и информационной интеграции этапов ЖЦ стала базовой в подходе, получившем в США название CALS (Continuous Acquisition and Life cycle Support – непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла) [28]. Инициатором этого подхода стало министерство обороны США в связи с необходимостью повышения эффективности управления и сокращения затрат на информационное взаимодействие между государственными учреждениями и коммерческими предприятиями при поставках вооружений и военной техники. В настоящее время идея CALS сформировалась в целое направление в области ИТ и оформилась в виде стандартов ИСО, национальных (государственных) стандартов США и нормативных документов министерства обороны США. Идеологию CALS приняли все наиболее развитые страны: Великобритания, Германия, Франция, Швеция, Норвегия, Канада, Япония, Австралия и др. Русскоязычный аналог понятия CALS может быть сформулирован как информационная поддержка процессов жизненного цикла изделий (ИПИ).

Суть концепции CALS (ИПИ) состоит в применении принципов и технологий информационной поддержки на всех стадиях ЖЦ продукции, основанного на использовании интегрированной информационной среды, обеспечивающей единообразные способы управления процессами и взаимодействия всех участников этого цикла: заказчиков продукции (включая государственные учреждения и ведомства), поставщиков (производителей) продукции, эксплуатационного и ремонтного персонала. Эти принципы и технологии реализуются в соответствии с требованиями международных стандартов, регламентирующих правила управления и взаимодействия преимущественно посредством электронного обмена данными.

Более подробно весь объем информации об изделии можно распределить по следующим этапам его ЖЦ:

1. конструкторские данные об изделии – совокупность информационных объектов, порождаемых в процессе проектирования и разработки изделия, содержащая сведения о составе изделия, его геометрических параметрах, его компонентах и их технических характеристиках, об их отношениях в структуре изделия, о результатах расчетов и моделирования, о допусках на изготовление деталей и т.д.;

2. технологические данные об изделии – совокупность информационных объектов, порождаемых на стадии технологической подготовки производства и объектов, ассоциированных с информационными и описывающих изделие и его компоненты. Содержит сведения о способах изготовления и контроля изделия и его компонентов в процессе производства (в том числе входного контроля покупных изделий и материалов). Включает описание маршрутных и операционных технологий, нормы времени и расхода материалов, управляющие программы для станков с ЧПУ, а также данные для проектирования приспособлений и специального режущего и измерительного инструмента и т.д.;

3. производственные данные об изделии – совокупность информационных объектов, порождаемых в процессе производства, ассоциированная с информационными объектами, описывающими изделие и его компоненты, содержащая сведения о статусе конкретных экземпляров изделия и его компонентов в производственном цикле;

4. данные о качестве изделия – совокупность информационных объектов, порождаемых при выполнении всех видов контроля, ассоциированная с информационными объектами, описывающими изделие и его компоненты, содержащая сведения о степени соответствия конкретных экземпляров изделия и его компонентов заданным техническим требованиям, техническим условиям, требованиям стандартов и других нормативно-технических документов;

5. логистические данные об изделии – совокупность информационных объектов, порождаемых в процессе проектирования и разработки, ассоциированная с информационными объектами, описывающими изделие и его компоненты, содержащая сведения, необходимые для интегрированной логистической поддержки изделия на постпроизводственных стадиях ЖЦ;

6. эксплуатационные данные об изделии – совокупность информационных объектов, порождаемых в процессе проектирования и разработки, содержащая сведения, необходимые для организации обслуживания, ремонта и других действий, обеспечивающих работоспособность изделия. Включает интерактивное электронное техническое руководство по эксплуатации и ремонту.

Одной из основных проблем является задача организации информационных потоков таким образом, чтобы предоставить возможность доступа к необходимым наборам данных различным прикладным программам, будь то CAD, CAM, MRP, система подготовки эксплуатационной документации в электронном виде, система автоматизации складов или бухгалтерские программы. Для решения подобных задач разработан и получил широкое применение международный стандарт ISO 10303 STEP (ГОСТ Р ИСО 10303) – стандарт о представлении информации об изделии и способам работы с ней.

В настоящее время ряд отечественных предприятий в рамках международного сотрудничества, в частности при продаже сложных наукоемких изделий а также лицензий на их производство, уже столкнулись с требованиями соблюдения стандартов CALS применительно к поставляемой с изделием технической документации в электронной форме, а также к средствам компьютерной информационной поддержки процессов технического обслуживания, материально-технического обеспечения, заказа запасных частей, ремонта. Аналогичные проблемы, связанные с электронным взаимодействием и совместным использованием конструкторской, производственной и коммерческой информации в электронной форме, возникают в рамках совместных проектов по разработке и производству наукоемкой продукции, выполняемых с зарубежными партнерами. Таким образом, практическое применение CALS-технологий является чрезвычайно актуальной задачей.

В России концепция CALS и стандарты по CALS-технологиям пока не нашли широкого применения. Основными причинами этого являются: общее отставание в процессах компьютеризации хозяйственной, производственной и коммерческой деятельности; отсутствие отечественной нормативной базы, позволяющей перейти от традиционных методов организации процессов проектирования, производства, испытаний, эксплуатации и т.д., основанных на бумажном документообороте, к новым, основанным на электронном взаимодействии и обмене данными. Существующий комплекс стандартов (ЕСКД, ЕСТД, ЕСПД, СРПП и др.), отраслевых стандартов и других нормативных документов не позволяет отказаться от традиционного бумажного документооборота. Применение компьютерных технологий для обмена информацией только дублирует бумажный документопоток. Это противоречит самой сущности концепции CALS, которая предполагает равноправное использование информации в любой форме, в том числе юридическую эквивалентность бумажных и электронных документов, снабженных цифровой подписью. Недостаток информации о существе концепции CALS, об опыте применения CALS в других странах приводит к недостаточному понимание преимуществ и потенциального эффекта, достигаемого за счет ее применения. Рынок предложений и услуг в области CALS находится в начальном, зачаточном, состоянии. Мало подготовленных, квалифицированных и сертифицированных специалистов в области CALS при недостатке систем их подготовки и аттестации [169].

В сложившейся ситуации нужны кардинальные и оперативные меры по ликвидации возникшего отставания отечественной промышленности в области разработки и реализации CALS-технологий, соответствующих требованиям международных стандартов. Дальнейшее отставание российской промышленности в области CALS-технологий может привести к невосполнимому отставанию России в этой области, в настоящее время в решающей степени определяющей не только уровень национальной технологической базы, но и экономическую и оборонную безопасность страны [209].

При разработке современного оборудования в рамках CALS-проекта была создана типовая схема (протокол применения) "Исходные данные на проектирование" (рисунок 46). В соответствие со стандартом по химической промышленности в структуру исходных данных входит 17 обязательных разделов [27]. Все эти разделы занесены в CALS-проект.

Конструкторское электронное описание в соответствии со стандартом STEP содержит структуру и варианты конфигурации изделия, геометрические модели и чертежи, свойства и характеристики составных частей. Стандарт STEP может быть применен несколькими способами:

1. данные могут храниться в виде текстового обменного файла. В этом виде их удобно предавать между автоматизированными системами, имеющими соответствующий конвертор работы с файлом в формате STEP;

2. структуры данных могут быть созданы в готовой PDM – системе путем ее соответствующей настройки и разработки соответствующих визуальных приложений. Могут быть использованы и готовые решения.

Для работы с информацией во ФГУП "ИРЕА" используется разработанная в "НИЦ CALS-технологий" система PDM STEP Suite 2.5 [463]. Применение международного CALS-стандарта для определения структуры данных и программных интерфейсов доступа дает возможность параллельной работы с информацией из различных предметных областей, а также позволяет интегрироваться с любыми информационными системами. Такого потенциала для развития не представляет в настоящий момент ни одна другая PDM – система [169].

В качестве примера информационного описания в рамках концепции CALS современного научно-производственного оборудования рассматривается реактор из технологии производства ортофосфорной кислоты. Основные элементы проектно-конструкторской документации по приведенному реактору занесены в пилотный проект (рисунок 46).

Рисунок 46 – CALS-проект исходных данных на проектирование технологического оборудования

(реактор в производстве ортофосфорной кислоты)

Кроме реактора в проект занесены конструкторские данные по 11 видам оборудования, входящим в технологическую схему. Разработка используемой документации проводилась с применением специализированного программного обеспечения для автоматизированного проектирования AutoCAD.

3.4. Компьютерный менеджмент качества отраслевого НИИ на основе корпоративных стандартов

Для сохранения и развития отраслевой науки перспективно использование в управлении научными организациями концепций менеджмента качества, применяемых в производственной сфере. В частности, перспективно применение требований международных стандартов ИСО серии 9000 для построения систем менеджмента качества (СМК) на основе информационного стандарта ИСО 10303 (CALS-технологии, применяемые в основном в оборонных и машиностроительных отраслях промышленности).

Для формирования системы менеджмента качества отраслевой научной организации были проведены следующие исследования:

· научная организация отраслевого сектора (НИИ) представлена как организационная система;

· проанализированы возможные принципы и подходы к управлению качеством;

· оценена подготовленность организации к внедрению систем менеджмента качества;

· разработаны методические подходы к управлению качеством на основе методов системного, структурного, функционального и сравнительного анализа (рисунок 47).

Рисунок 47 – Описание научно-исследовательской организации отраслевого сектора

На первом этапе проводимых исследований конкретизировано понятие «продукция» для предприятий научной сферы (см. рисунок 47). Установлено, что в качестве результата труда можно рассматривать не только овеществленную материальную продукцию (а именно, химические реактивы и особо чистые вещества для ФГУП «ИРЕА» [30]), но научные инновации и услуги. Также установлено, что потребитель часто не принимает непосредственного участия в разработках, что накладывает на исследователей дополнительную нагрузку по определению требований к качеству конечного результата (работа по государственным договорам и международным грантам).

Многоуровневая систематизация информационных потоков позволила создать единое информационное пространство с использованием современных информационных технологий (1C, MS SQL Server, CALS и т.д.) Таким способом реализуется переход к безбумажной электронной технологии для оптимального управления отраслевой научной организацией на 1-м уровне иерархии (стратегическое планирование, снабжение, обслуживание основных фондов и сопровождение научно-производственной продукции (рисунок 48).

Рисунок 48 – Элемент пилотного CALS-проекта:

категория Оборудование, изделие Фильтр

Проведены работы по системному анализу кадровых, научных и материальных ресурсов научно-исследовательской организации. Показано, что отраслевые научно-исследовательские организации обладают значительным потенциалом и играют существенную роль в современной экономике, ориентированной на высокие технологии. Специфика отраслевых научно-исследовательских институтов (НИИ) определяется тем, что они, сочетая в себе фундаментальные и прикладные исследования, являются ключевыми субъектами развития науки. В связи с этим процесс эффективного управления отраслевыми НИИ требует привлечения современных информационных систем.

В настоящее время существенно ужесточились требования к чистоте вещества и увеличилось число параметров, характеризующее качество продукта (химические реактивы и особо чистые вещества). Одновременно возросли требования к методам аналитического контроля особо чистых веществ (рисунок 49). Решение этих задач возможно только на основе современной системы компьютерного менеджмента качества (КМК-система), созданной во ФГУП "ИРЕА" также на основе CALS-технологии [25].

Рисунок 49 – Элемент CALS-проекта: «КМК-система»:

осч-вещества – содержание микропримесей

В конечном итоге, функционирование системы менеджмента качества на базе отраслевого института с применением самых современных информационных технологий на основе международных стандартов (ISO 10303 STEP и ISO 9000) позволяет создать единый информационный поток, обеспечить непрерывность производственного цикла, разработать требуемое оснащение технологическим оборудованием и средствами автоматики [187]. Применение системы менеджмента качества дает существенное преимущество при участии организации в конкурсах, тендерах, в том числе на соискании Премий Правительства РФ в области качества. Это, в свою очередь, повышает конкурентоспособность предприятия, гарантирует устойчивость на рынке, востребованность проводимых научных работ за счет соответствия требованиям технической документации, стандартов, норм и правил, распространяющихся на данную документацию, а также и на процессы ее разработки.

3.5. Компьютерный мониторинг динамики основных фондов отраслевых НИИ химического комплекса

Одним из элементов полноценного финансово-экономического анализа научных организаций является мониторинг динамики основных фондов. Основные средства (часто называемые в экономической литературе и на практике основными фондами) являются одним из важнейших факторов любого производства. Их состояние и эффективное использование прямо влияет на конечные результаты хозяйственной деятельности научных организаций. Формирование рыночных отношений предполагает конкурентную борьбу между различными производителями, победить в которой смогут те из них, кто наиболее эффективно использует все виды имеющихся ресурсов.

Отсюда следует, что является актуальной задача разработки компьютерной системы для комплексного анализа материальных ресурсов (основных фондов) как всей отраслевой химической науки, так и отдельных научных организаций химического комплекса. Кроме того, в современных условиях активной реструктуризации как химического комплекса в целом, так и конкретных научных организаций наличие информационно-аналитических компьютерных систем, предназначенных для этих целей, весьма перспективно.

Разработанная модель данных, т.е. набор средств описания концептуальной схемы базы данных (БД), используемый СУБД, в той или иной степени интегрируется в информационную систему, построенную на ее основе. Действительно, все основные компоненты модели данных: структуры данных, операции и способы описания ограничений целостности – должны учитываться при проектировании системы с самого начала, а декомпозиция предметной области на объекты, сущности, отношения, атрибуты, факты и т.д. практически полностью определяется моделью данных, которую привык использовать системный аналитик. Использование понятий и операций, отражающих природу предметной области, значительно снижает затраты на проектирование системы и часто позволяет повысить ее эффективность за счет того, что удается избежать ошибок проектирования, связанных с неадекватным представлением данных. Таким образом, разработанная информационная система в целом наследует многие черты модели данных СУБД, главным образом касающиеся подхода к представлению данных. На основании этого разработана архитектура информационно-аналитической системы "IAS-Chem" (рисунок 50).

Рисунок 50 – Архитектура информационно-аналитической системы «IAS-Chem»

На самом верхнем уровне расположен непосредственно движок БД Microsoft Jet, управление которым осуществляется через механизм доступа к данным DAO/Jet. Интегрированной средой определения данных в терминах БД является Microsoft Access. С его помощью логическое представление рассматриваемой модели было переведено в совокупность реляционных таблицы с соответствующими полями, а также определены типы переменных и ограничения, накладываемые на них. Интерактивные компоненты системы, позволяющие взаимодействовать с пользователем, определялись средствами Microsoft Access, а также Visual Basic for Applications. Созданные с помощью VBA классы объектов стали средством управления и диспетчеризации всего приложения, обеспечив эффективное взаимодействие с БД и пользователем, обработку запросов, анализ и визуализацию данных.

Информационно-аналитическая система "IAS-Chem" обладает развитым пользовательским интерфейсом, элемент логической схемы которого представлен на рисунке 51.

Рисунок 51 – Элемент пользовательского интерфейса аналитической системы «IAS-Chem»

Разработанная информационно-аналитическая система «IAS-Chem» предназначена для решения широкого спектра задач автоматизации, обработки данных и анализа инновационного потенциала НИИ химической отрасли. «IAS-Chem» – это интегрированная система, разработанная на основе СУБД MS Access. В её состав входят средства, позволяющие вносить, редактировать, обрабатывать и визуализировать данные. Информационным ядром системы являются данные отчетных форм «2-наука», которые ежегодно представляются научными организациями в Департамент химии Минпромнауки России (Минпромэнерго), что обеспечивает высокий уровень репрезентативности и объективности.

В системе проводится анализ текущего уровня материальных ресурсов научных организаций химического комплекса, а также их динамика за период 1990-2003 гг. Выявляются закономерности изменения индикаторов материальных ресурсов (фондовооруженность, техвооруженность, фондоемкость, фондоотдача, структура основных фондов и т.д.) от характеристик научных организаций (численность, возрастной состав, научный потенциал, выработка, удельный вес НИР и т.д.).

3.6. Описание интерфейса программы для системного анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности России

Программный продукт разрабатывался с учетом необходимости обеспечения комфортной работы пользователя, т.е. для того чтобы он с помощью компьютерной программы быстрее и качественнее решал свои производственные задачи. С точки зрения эргономики самое важное в программе – создать такой пользовательский интерфейс, который сделает работу эффективной и производительной, а также обеспечит удовлетворенность пользователя от работы с программой [341]. Эффективность работы означает обеспечение точности, функциональной полноты и завершенности при выполнении производственных заданий.

Дизайн пользовательского интерфейса должен обеспечивать минимизацию усилий пользователя при выполнении работы и приводить к следующим результатам: сокращению длительности операций чтения, редактирования и поиска информации; уменьшению времени навигации и выбора команды; повышению общей продуктивности деятельности пользователя, заключающейся в объеме обработанных данных за определенный период времени; увеличению длительности устойчивой работы пользователя и др. [272].

Базовый визуальный элемент системы "Innov-Chem" (главная форма, посредством которой осуществляется управление) состоит из двух логических частей: основной и подчиненной. В основной части формы сосредоточены базовые элементы управления системой, посредством которых сохраняется постоянная инвариантность доступа к функциональным возможностям – экранные формы: "Ввод и корректировка общих данных о предприятии", "Ввод и корректировка статформ 4-инновация", "Отраслевой анализ", "Региональный анализ", "Анализ качественных показателей". Они представлены в виде главного меню. Благодаря тому что базовые элементы доступны из любого раздела системы, пользователю легче ориентироваться в программе. Содержимое подчиненной части формы, позволяющее перейти на более низкий уровень формирования управляющих команд, генерируется динамически в рамках обработки события нажатия на какую-либо из клавиш главного меню. В них пользователю предлагаются 3 вида действий: ввод данных, корректировка данных, проведение анализа имеющихся данных по определенным критериям.

В программном комплексе (рисунок 52) используются следующие элементы управления: поля ввода, списки (раскрывающиеся, единственного/множественного выбора), вкладки, командные кнопки и др. Использование двух списков, отраслей и предприятий, облегчает поиск предприятий. При выборе отрасли из верхнего списка в нижнем списке указатель автоматически устанавливается на предприятия этой отрасли.

Рисунок 52 – Пользовательский интерфейс информационно-аналитической системы. Экранная форма «Ввод и корректировка общих данных о предприятии»

Для информационно-аналитической системы остается возможность функционального наращивания за счет подчиненных форм, изменения или ввода новых элементов без существенного изменения ее текущего интерфейса. В свою очередь, эти действия можно охарактеризовать масштабируемостью системы.

Результат анализа предприятий может быть представлен в двух формах: графической или табличной. При разработке визуальных элементов (окон, экранных форм) учитывались некоторые принципы реализации пользовательских интерфейсов [272]. Например, ввод данных может осуществляться как путем набора на клавиатуре, так и с помощью выбора из списка.

Рассмотрим основные режимы программного комплекса (элементы главного меню). Первым базовым элементом главного меню является экранная форма "Ввод и корректировка общих данных о предприятии" (рисунок 52). Эта форма позволяет вводить данные по новым предприятиям или корректировать уже имеющуюся о них информацию. К основным сведениям относятся: название предприятия, форма собственности, полное название предприятия, адрес, ФИО руководителя, контактный телефон, E-mail, Web-сайт. На форме имеются две функциональные кнопки: "Внести данные" и "Удалить всю информацию".

В разделе "Ввод и корректировка статформ "4-инновация" (рисунок 53) пользователю предлагаются экранная форма, состоящая из двух полей. Одно поле содержит основные сведения о предприятии, которые в данном разделе изменению не подлежат, и поле с данными, представленными в соответствии со статформой "4-инновация". Для того чтобы внести изменения необходимо указать предприятие. Это можно сделать путем выбора его названия из списка или путем ввода с клавиатуры. Обязательно необходимо задать год, в котором будут производиться изменения. Остальные данные разбиты на 4 категории: кадровые показатели, затраты на инновации, источники финансирования, выпуск продукции – и поля для их ввода расположены на закладках с названиями этих категорий. В нижней части формы расположены кнопки для выполнения следующих операций: сохранение изменения за указанный год или удаление данных за указанный год.

Рисунок 53 – Пользовательский интерфейс информационно-аналитической системы. Экранная форма "Ввод и корректировка статформ «4-инновация»

Чтобы не перегружать экранные формы группы графических элементов, необходимых для ввода параметров или иных данных, например, для выполнения анализа, расположены на нескольких формах, которые вызываются одна из другой. А также, в целях уменьшения количества используемых форм, упрощения работы с программой и избежания загромаждения форм графическими объектами реализовано изменение содержания некоторых областей формы в зависимости от выбранных показателей.

Рассмотрим пользовательский интерфейс программы, выполнив несколько видов анализа. Выполненим отраслевой анализ на примере фосфорной промышленности. Для этого необходимо:

· в главном меню выбрать выполнение отраслевого анализа. Отобразится соответствующая экранная форма (рисунок 54). На ней пользователю необходимо выбрать отрасль и предприятия, относящиеся к этой отрасли. В нашем примере выберем организации: ОАО "Аммофос", ООО "Балаковские минеральные удобрения", ОАО "Фосфорит" и ОАО "Воскресенские минеральные удобрения". Их названия отобразятся в списке "Выбранные предприятия". Далее необходимо выбрать форму представления результатов: графическую или табличную. Выберем графическую. Можно выбрать индикаторы, показывающие усредненные данные как по отраслям, так и по регионам. Далее необходимо выбрать показатель, по какому будет проводиться анализ. В зависимости от него справа будут меняться поля;

Рисунок 54 – Пользовательский интерфейс информационно-аналитической системы. Экранная форма для выполнения отраслевого анализа

· далее проводится анализ кадровых и экономических ресурсов выбранных предприятий. Выберем анализ экономических показателей, для чего нажмем на кнопку «Экономические», расположенную в нижней части окна. В правой части окна отобразится две области: «Экономические показатели» и «Инновационные (прямые) показатели» (см. рисунок 54);

· далее в области "Экономические показатели" указывается год, в ценах которого будет проводиться анализ, и одну из групп показателей: общие (общезаводские показатели), прямые инновационные (прямые характеристики из статформы "4-инновация") и расчетные инновационные характеристики. Для примера выберем инновационные (прямые). Эта группа включает в себя три индикатора: объем выпуска инновационной продукции, величина затрат на инновации и количество созданных технологий. Отобразится экранная форма с результатами. Анализ закончен.

Экранная форма регионального анализа отличается от формы отраслевого анализа тем, что пользователю предлагается выбрать федеральный округ и предприятия, относящиеся к этому округу. Анализ также проводится как по кадровым, так и по экономическим показателям. В качестве примера приведена выводная графическая форма (MS Excel) обобщенного регионального анализа (рисунок 55).

Рисунок 55 – Пользовательский интерфейс информационно-аналитической системы. Экранная форма «Региональный анализ»

Экранная форма для анализа качественных показателей (рисунок 56) состоит из 3-х блоков. Первый, содержащий списки предприятий, является основным. А два других блока изменяются по содержанию в зависимости от выбора показателя, по которому будет проводиться анализ.

Рисунок 56 – Пользовательский интерфейс информационно-аналитической системы. Экранная форма для анализ качественных показателей

Качественные показатели инновационного развития имеют в своей основе бальные оценки, выставляемые предприятиями по итогам своей деятельности за отчетный период. Они включают в себя следующие информационные блоки: факторы, препятствующие инновациям; влияние результатов инновационной деятельности на развитие предприятий; значимость методов защиты изобретений и разработок для предприятий. Качественные показатели представляются в формах «4-инновация» в виде бальных оценок, где 3 – наивысшая степень влияния показателя, 2 – средняя, 1 – незначительная или малосущественная, 0 – отсутствие влияния. Усреднение бальных оценок позволяет получить величину конкретного показателя для сравнительного анализа.

На рисунке 56 приведен пример компьютерного анализа факторов, препятствующих инновациям. Данная категория подразделяется на 3 подкатегории: экономические, производственные и прочие факторы. В нашем примере показан анализ шести экономических факторов, таких как длительные сроки окупаемости нововведений, низкий спрос на новые продукты и др. Исходя из результатов анализа, наиболее существенными экономическими факторами, препятствующими инновациям, являлись "недостаток собственных денежных средств" и "высокая стоимость нововведений" (средний рейтинг превышает 2 балла).

3.7. Системный анализ утилизации отходов предприятий фосфорной промышленности на основе CALS– технологий

Отходы от фосфорной промышленности составляют ядро проблемы охраны окружающей среды на заводах-изготовителях в России и других странах. В настоящее время проводится разработка инновационной стратегии для утилизации отходов предприятий фосфорной промышленности [305].

На первом этапе был проведен системный анализ основных индикаторов инновационного развития предприятий фосфорной промышленности (рисунок 57). Для решения этой задачи сотрудниками ФГУП "ИРЕА" была проанализирована инновационная деятельность ведущих предприятий фосфорной промышленности за 1995-2006 годы, а также определен уровень их инновационной активности.

Рисунок 57 – Структурный анализ фосфорной промышленности

Источником статистической информации явились сведения об инновационной деятельности, представляемые предприятиями фосфорной промышленности в Минпромэнерго России по форме статистической отчетности «4-инновация». В ходе анализа была обследована инновационная деятельность 10 предприятий, относящихся к фосфорной промышленности России: "Промышленная группа «Фосфорит» (Кингисепп), «Балаковские минеральные удобрения», «Белореченские минудобрения», «Аммофос» (Череповец), «Воскресенские минеральные удобрения», «Мелеузовские минеральные удобрения», «Минудобрения» (Россошь), "Череповецкий «Азот», «Минеральные удобрения» (Пермь), «Азот» (Березники) и выявлены основные ресурсы их инновационной деятельности.

Разработка проведена в рамках наиболее современной и перспективной системы компьютерной поддержки – CALS-технологии.

Одним из важнейших продуктов фосфорной промышленности является фосфорная кислота. Основным ее потребителем служит производство фосфорных и комбинированых удобрений. Немало ортофосфорной кислоты потребляет пищевая промышленность. Были проанализированы технологии переработки отходов от производства фосфорной кислоты для более полного извлечения желтого фосфора и получения на его основе широкого класса фосфорсодержащих продуктов. Одним из массовых отходов при производстве фосфорной кислоты является фосфорный шлам. В CALS-проект занесена технология переработки фосфорного шлама и получение на ее основе двух продуктов: фосфита и гипофосфита натрия. Данные продукты пользуются большим спросом. Фосфит натрия является одной из наиболее дефицитных фосфорных солей. Он широко используется в гальванике как реагент для синтеза двухосновного фосфита свинца – лучшего стабилизатора ПВХ-композиций, а также как восстановитель в неорганических синтезах. Гипофосфит натрия используется в качестве восстановителя при нанесении покрытий из никеля, кобальта и олова на металлы и пластмассы; антиоксиданта, предотвращающего обесцвечивание алкидных смол при их получении, и др. При дальнейшей переработке фосфита натрия получают двухосновный фосфит свинца, который является отличным термостабилизатором, работающим при высоких температурах, и фосфористую кислоту, применяемую в качестве восстановителя. Все полученные продукты обладают большим спросом и являются востребованными на рынке.

При разработке CALS-системы утилизации отходов фосфорной промышленности было проведено маркетинговое исследование российского рынка производителей фосфорсодержащей продукции. Анализ проводился по следующим 4-м критериям верхнего уровня: анализ рынка сырья и переработки, анализ технологий переработки фосфорного шлама, анализ рынков продуктов утилизации фосфорного шлама, оценка перспектив входа на рынок. Вся структура исследования была занесена в CALS-проект.

На втором этапе CALS-проекта была разработана категория "Проектирование" в которой приведены общие сведения о технологии; назначение целевого продукта, для производства которого разработана технология; краткие сведения об эффективности технологии; масштаб опытных установок, по данным которых отработана технология производства; характеристика выполненных научно-исследовательских и опытных работ, положенных в основу исходных данных для проектирования, и др.

Далее встала необходимость внесения в CALS-проект категории "Производство", включающей в себя базу данных, содержащую полное описание технологии утилизации отходов от производства фосфорной кислоты; описание, технические характеристики и инструкции по используемому оборудованию. Кроме того, этап CALS-проекта "Производство" является основным источником систематизированной информации для изготовителя оборудования. На этом этапе в базу заносятся чертежи, схемы, спецификации, таблицы взаимозаменяемости, информация об используемых материалах и т.д.

При разработке CALS-системы мониторинга качества фосфорсодержащих соединений (рисунок 58) был проведен комплексный анализ литературных данных, а также экспертных оценок, представленных специалистами по аналитическому контролю и сертификации продукции. В результате этих исследований была разработана структура информационных баз данных, которая включает в себя группировку исходной информации по следующим основным категориям: анализируемое вещество, используемый метод анализа, нормативная и отчетная документация. CALS-проект включает в каждую категорию несколько иерархических подкатегорий для декомпозиции информации по соответствующим критериям. Например, в первую категорию, "Объект анализа (анализируемое вещество)", включены следующие вещества: фосфорная кислота и фосфорный шлам, при переработке которого получается гипофосфит натрия, и фосфит натрия.

В результате проведенных работ показано, что применение CALS-стандарта при утилизации отходов фосфорной промышленности позволяет создать не только эффективную технологию утилизации экологически-опасных отходов, но и соответствующую международным стандартам эффективную систему управления на всех этапах научно-производственного цикла. Для каждой стадии функционирования системы были разработаны специальные процедуры и экранные формы, включающие комплекс современных элементов представления информации и взаимодействия с пользователем.

Рисунок 58 – CALS-проект системы компьютерного менеджмента качества

Система позволяет решить целый ряд дополнительных задач: автоматизированный заказ материалов и запасных частей, планирование и учет проведения регламентных работ, диагностика оборудования и поиск неисправностей, обеспечение информацией о количестве и квалификации персонала и др. Пользователями такой информации могут быть как сотрудники и руководство научно-производственной организации, так и проверяющие (контролирующие) государственные органы, потенциальные инвесторы и другие заинтересованные стороны.

4. Миварное пространство унифицированного представления данных и правил

4.1. Обзор и анализ существующих моделей данных

Следуя классическому подходу, в теории баз данных [11, 72, 226, 245, 273, 352,] в моделях данных выделяют три основные составляющие:

1. структуры представления данных,

2. операции манипулирования данными,

3. ограничения данных.

Рассмотрим принципы организации и структурирования данных в существующих моделях данных разнообразных баз данных (БД). Более подробный анализ около 25 моделей баз данных, в том числе реляционной, сетевой, иерархической, семантических сетей, инфологической, онтологии, "сущность-связь", приведен в работе [72].

В работе [226] Когаловский М.Р. описывает эволюцию технологий баз данных и систематизирует сведения о важнейших технологиях, состоянии и перспективах развития базовых стандартов моделей данных. Отмечено, что моделирование данных является фундаментом технологий баз данных. В настоящее время сформированы основы методологии моделирования данных; разработаны для различных применений многочисленные модели, различающиеся базовой парадигмой, уровнем абстракции данных, видами структур данных, спецификой предметной области и т.п. Одним из крупнейших достижений является создание реляционной модели и базирующейся на ней теории реляционных баз данных [226, стр. 73]. Среди перечисленных направлений перспективных исследований и задач особо выделим следующие: создание новых технологий для крупномасштабных систем, разработка новых подходов к архитектуре систем баз данных, поддержка логики приложений в среде базы данных, интеграция структурированных и слабоструктурированных данных [226, стр. 74-75].

Марков А.С. и Лисовский К.Ю. в своей работе [273] рассмотрели основные математические модели представления об отношении: теоретико-множественные, конструктивные и предикатные. Также они обосновали выбор методов вычислительной логики для повышения уровня интеллектуальности реляционных баз данных. В этой же работе рассмотрены сетевые и иерархические модели данных, слабоструктурированные данные, объектно-ориентированный подход к проектированию баз данных.

Для однозначности понимания терминов приведем основные определения. "База данных – есть совокупность данных, организованных в соответствии с некоторой концептуальной моделью данных, которая описывает характеристики этих данных и взаимоотношения между соответствующими им реалиями, и которая предназначена для информационного обеспечения одного или более приложения". "Концептуальная модель данных в этом определении понимается как представление характеристик предметного универсума или определенной предметной области в терминах относящихся к ним реалий и отношений между реалиями". "Модель данных есть совокупность методов и средств определения логической структуры базы данных и динамического моделирования состояния предметной области в базе данных". Там же приведен современный взгляд на модель данных: «… система типов данных, типов связей между ними и допустимых видов ограничений целостности, которые могут быть для них определены» [273, стр. 31-32].

Особо отметим формализованное представление модели данных в виде математической структуры, которую можно представить совокупностью:

{D, R, A},

где D – заданное множество (носитель структуры); R – конечный набор отношений, в которых находятся элементы множества (типовая характеристика структуры); A – ограничительные условия, накладываемые на отношения (аксиомы структуры) [273, стр. 33]. Понятие «отношение» в данном случае – просто заданная совокупность упорядоченных пар (а в общем случае – троек, четверок и т.д.) элементов множества D.

В контексте баз данных элементы этой математической структуры можно интерпретировать следующим образом: "… абстрактному множеству D соответствует некоторое реальное конечное множество элементов данных, которыми представлены (закодированы) реалии предметной области. Более определенно, это заданная совокупность типов (вообще – абстрактных типов) данных. Отношениями R могут быть отображены некоторые из взаимосвязей между реалиями в форме отношений между записями данных об этих реалиях. Сами отношения между записями также могут, в свою очередь, быть частично представлены специально организованными данными, например, реляционными таблицами. Аксиомам A удобно сопоставить условия корректности (целостности, правильности), наложенные на базу данных" [273, стр. 33].

Элементы D, R, A модели имеют внутреннюю структуру:

{D, Cr(D)},

{R, Cr(R)},

{A, Ru(A)},

где Cr(D) – критерий принадлежности элементов d множеству D (такой критерий всегда есть в теории множеств при задании любого множества); Cr(R) – критерий принадлежности отношений r множеству R (такой критерий аналогично есть при задании любого отношения); Ru(A) – совокупность правил вывода новых формул из аксиом и правил преобразования этих формул [273, стр. 33].

Марков А.С. вводит понятие "логическое программирование реляционных баз данных" в качестве одного из названий направления "дедуктивные базы данных". Под этим подразумевается следующее: "…системе реляционных баз данных не только известна концептуальная модель данных, но и … система обладает средствами логического вывода, т.е. она способна выводить теоремы из аксиом, логические следствия из гипотез и … порождать потенциально бесконечное множество новых реляционных таблиц на основе исходно заданного базисного набора таблиц" [273, стр. 47]. При таком подходе по аналогии с треугольником Фреге набор исходно известных о предметной области фактов, выраженных явно в реально существующих базовых таблицах, называют экстенсиональной базой данных, а таблицы, существующие лишь потенциально как возможный результат того или иного процесса логического вывода, называют интенсиональной базой данных [273]. Как видим, не только в работе [72] предложено совместить хранение данных с логическим выводом, но все же работа [72] опубликована на четыре года раньше работы [273].

Саймон А.Р. в своей работе [352] дает многоаспектный анализ ключевых областей современных массовых технологий баз данных и оценивает перспективы их развития. Основное внимание уделяется двум тенденциям: распределенные базы данных и объектно-ориентированные базы данных (ООБД). В то же время, приводится описание перспективных моделей данных и управления информацией: временные базы данных, активные базы данных, а также различные формы пространственных данных, графических образов, текстовых данных и различных разновидностей мультимедиа. "В ООБД отводится важнейшее место объектам… на основе которых могут определяться другие объекты благодаря использованию концепции, называемой наследованием. При этом некоторые или все атрибуты (либо свойства) определяющего объекта наследуются каким-либо другим объектом, одни атрибуты и/или свойства добавляются, а другие могут удаляться" [352, стр. 50]. С точки зрения поставленных задач особый интерес представляют принципы активных СУБД.

Саймон А.Р. утверждает, что "системы баз данных традиционно были пассивными… С другой стороны, активные системы баз данных предусматривают возможности, позволяющие:

· содержать логику обработки (до некоторой степени) в самой базе данных так, чтобы она управлялась СУБД, а не прикладным программным обеспечением приложений;

· обеспечивать некоторую форму мониторинга событий и условий, которые воздействуют на данные и могут инициировать обработку, управляемую базой данных;

· включать в систему базы данных также некоторое средство, с помощью которого эти события и условия могли бы запускать логику внутри базы данных" [352, стр. 311-312].

Таким образом, в активных базах данных "три возможности – логика, триггеры для этой логики и средства мониторинга для активизации триггеров – выносятся из программ приложений в саму базу данных, обеспечивая более тесную связь системных данных и операций над данными, чем это было принято в традиционных пассивных управляемых СУБД системах. В создании активных сред помогает несколько основных конструкций базы данных: ограничения, утверждения, хранимые процедуры и триггеры" [352, стр. 312]. Отметим, что аналогичные возможности есть и у миварного информационного пространства.

Более того, в качестве одной из основных перспектив стратегических технологий Саймон А.Р. пишет: "Среды активных баз данных представляют собой некоторую комбинацию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и управления данными" [352, стр. 319]. В качестве способа представления бизнес-правил в контексте активных БД Саймон А.Р. описывает "используемые в области искусственного интеллекта правила продукций, которые имеют форму «образец – > действие». Такая модель называется правилами, основанными на образцах. Ее смысл состоит в том, что данное правило запускается (активизируется), когда его образец соответствует данным в рабочей памяти, и что специфицированное действие будет модифицировать рабочую память. Возможны альтернативные варианты, когда образец может рассматриваться как условие или предикат" [352, стр. 319]. Далее следует замечательная фраза: «во многих отношениях языки правил в этих областях (искусственный интеллект и базы данных) концептуально подобны, и это наводит на мысль, что когда-либо в будущем эти две области достигнут тесной интеграции» [352, стр. 319]. «Будут или не будут … развиваться элементы „истинной“ интеграции ИИ с базами данных … технология активных баз данных … будет проходить долгий путь к достижению этих целей. … активные базы данных открывают двери на пути к пока еще неуловимому будущему интеллектуальных баз данных с высоким уровнем технологии искусственного интеллекта» [352, стр. 320-321]. Подчеркнем, что это будущее уже наступило и реализовано оно именно в миварном подходе и разработанном с использованием этого подхода ПК «УДАВ» [50, 134, 303].

В книге [11] подробно рассмотрены структуры данных и алгоритмы, которые являются фундаментом современной методологии разработки программ. Для нас особый интерес представляет определение абстрактного типа данных как математической модели с совокупностью операторов, определенных в рамках этой модели. «Две характерные особенности процедур – обобщение и инкапсуляция – … отлично характеризуют абстрактные типы данных» [11, стр. 23]. Для создания новых принципов организации и структурирования данных для реально работающих многомерных эволюционных прикладных автоматизированных информационных систем поддержки принятия решения важным является оценка времени выполнения различных программ. Отметим, что трактовки оценки времени выполнения программ в [11, стр. 28-36] и в [244, стр. 227-239] значительно отличаются.

Кузнецов С.Д. в [245] рассматривает фундаментальные модельно-языковые аспекты современной технологии баз данных, описывает современные модели и языки баз данных, включая: реляционные модели данных, объектно-ориентированный, объектно-реляционный и истинно реляционный подходы. При описании возможности работы с базой данных в семантической модели и для прямой реализации таких СУБД «наиболее близко находятся современные объектно-ориентированные СУБД, модели данных которых по многим параметрам близки к семантическим моделям (хотя в некоторых аспектах они более мощны, а в некоторых – более слабы)» [245, стр. 144]. Там же рассмотрены «некоторые черты одной из наиболее популярных семантических моделей данных – модели „сущность-связь“ (часто ее называют кратко ER-модель). На использовании ER-модели основано большинство современных подходов к проектированию баз данных… Моделирование предметной области базируется на использовании графических диаграмм…» [245, стр. 144]. В работе [72] показаны формальные представления структур представления данных ER-модели и миварного информационного пространства.

4.2. Понятие миварного пространства унифицированного представления данных и правил и принципы организации и структурирования в нем данных

Варламов О.О. в [72] вводит понятие миварного (многомерного информационного варьирующегося) пространства и показывает, что миварный подход является обобщением и развитием продукционного подхода, сетей Петри и других формализмов, применяемых для логической обработки данных.

Сущность миварной концепции представления данных: будем исходить из того, что реально существует некоторая предметная область, а определенная познающая система изучает и моделирует данную область. Полученные сведения о предметной области накапливаются в некоторой системе представления данных. Введем три равнозначных и равнозависимых понятия: вещь, (объект, сущность); свойство, (атрибут, характеристика); отношение, (связь, взаимодействие). Этих трех выделенных понятий-категорий достаточно для представления любой информации о любой предметной области. Особо отметим, что такие понятия, как, например: элемент, объект, система, функция, структура, организация и подобные им – являются вторичными, производными по отношению к трем основным, а следовательно, могут быть выражены через них.

В частности, из этого следует, что любое правило (процедура, связь, взаимодействие и т.п.) вне зависимости от формы его представления, является всего лишь частным случаем отношения. В процессе познания выделяется некоторая вещь в предметной области и ей присваивается уникальное название. После этого, определяются свойства вещи, на основе которых и произошло ее выделение из предметной области. Каждому свойству присваивается определенное уникальное название (имя, идентификатор). Естественно предположить, что близкие, однородные свойства будут названы похожими, частично совпадающими именами. Затем, изучаются все отношения выделенной вещи с другими вещами данной предметной области. Каждому отношению присваивается уникальное название (идентификатор).

Рассмотрим некоторое множество V названий вещей. Так как, каждое название является уникальным, то количество элементов этого множества будет равно количеству выделенных вещей в рассматриваемой предметной области. Затем, некоторые одинаковые свойства могут быть обнаружены у различных вещей. Тогда, можно рассмотреть некоторое множество S названий свойств, состоящее из различных и уникальных названий-элементов. Кроме того, существует третье множество O названий отношений, состоящее из уникальных названий выявленных отношений вещей данной предметной области. Итак, можно рассмотреть три различных множества названий: V, S, О. Любая вещь в нашем понимании, т.е. вещь «для нас» – это некоторое название этой вещи, некоторая совокупность ее свойств и некоторая совокупность отношений, в которых эта вещь себя и проявляет. То есть подчеркнем, что если у вещи с названием V1 из множества V несколько свойств, то ей будут соответствовать несколько элементов из множества S, например, S1 и S2. Аналогично и с отношениями.

В определенных ситуациях вещь может рассматриваться как свойство или как отношение (то есть исключительно как носитель важного для нас свойства или отношения); свойство может рассматриваться как вещь либо как отношение и отношение может рассматриваться, как вещь или как свойство. Таким образом, эти три понятия не только взаимосвязаны и взаимозависимы, но и взаимопроникающи и неразрывны. Вещь не существует вне свойств и вне отношений. Точно так же, не существует свойств вне вещей и вне отношений, как не существует и отношений вне вещей и вне свойств.

Традиционная концепция представления данных оперирует прежде всего вещами отдельно, а только потом выделяет свойства для каждой вещи и определяет ее отношения с другими вещами. То есть, необходимо выделить вещи и определить, таким образом, структуру представления данных. Получается, что вещь играет ведущую роль. Но, на самом деле, все эти три понятия равноправны, взаимосвязаны и взаимопереходящи друг в друга.

Например, в декартовом геометрическом пространстве все измерения (X, Y и Z) равноправны. Более того, вопрос выделения конкретных осей такого пространства является субъективным выбором. Объективно существует трехмерная точка или геометрический объект, который мы описываем с трех разных точек зрения и для определенности, называем эти точки зрения осями координат: X, Y и Z. Всегда можно выбрать другие оси такого пространства.

Основной идеей миварного подхода является то, что реальный мир существует сам по себе, но при изучении этого мира в процессе познания человек (или АСОИ) представляет себе описание этого мира в виде трехмерного пространства, осями которого являются понятия: вещь, свойство и отношение. Другими словами, понятия вещь, свойство и отношение – это всего лишь абстракции, удобные для описания реального мира. Эти абстракции аналогичны, например, трем осям декартова геометрического пространства, так как это только три разных взгляда на одно объективно существующее нечто. Три разных и взаимосвязанных точки зрения на одно и то же нечто и позволяют нам выделять из предметной области вещи, свойства и отношения. Эти три абстракции абсолютно равнозначны. В этом и заключается новизна миварного подхода.

Подытоживая, любая информация о любой предметной области может быть описана при помощи "тройки":

<вещь, свойство, отношение> (<V, S, O>)

Эта «тройка» обозначает ключевое понятие теории миварного пространства – мивар. Мивар – это точка миварного пространства. Мивар с координатами <V1, S1, O1 > означает, что есть некоторая вещь V1, обладающая некоторым свойством S1 и находящаяся в некотором отношении O1 с другой вещью. Подчеркнем, что V1 – это элемент счетного множества V названий вещей; S1 – элемент счетного множества S названий свойств; O1 – элемент счетного множества О названий отношений. Каждому мивару как точке многомерного пространства ставится в соответствие некоторое значение. Например, в простейшем случае: 0 – «не выявлен» и 1 – «выявлен», или 0 – «не существует» и 1 – «существует». Конечно же, миварам могут соответствовать и более сложные значения. Фактически, значения миваров могут образовывать новую ось измерения «значений миваров». Для наглядности, воспользуемся аналогией с геометрией: мивар – это трехмерная точка; название вещи – это мивар, принадлежащий оси V; название свойства – это мивар, принадлежащий оси S; название отношения – это мивар, принадлежащий оси О. Более корректно говорить, что в геометрии координата точки по некоторой оси трактуется как проекция вектора, связывающего начало координат и точку, на эту ось, но это не изменяет смысла нашего утверждения.

Тогда, вещь, имеющая название V1, – это множество всех миваров, которые:

1. принадлежат плоскости, ортогональной оси V и проходящей через точку-мивар < V1,0,0>;

2. имеют допустимые для вещи V сочетания координат S и O (свойства и отношения).

Так как в миварном пространстве оси V, S и O равноправны, то аналогично можно пояснить сущность свойства S1 и отношения O1. Свойство, имеющее название S1, – это множество всех миваров, имеющих некоторые определенные значения и принадлежащих плоскости, которая ортогональна оси S и проходит через мивар <0, S1,0>. Наконец, отношение, имеющее название O1, – это множество всех миваров, имеющих некоторые определенные значения и принадлежащих плоскости, которая ортогональна оси О и проходит через мивар <0,0, O1>.

Мивар, с координатами <0,0,0> будем называть началом координат миварного пространства. Вопрос выбора начала координат имеет важное значение. Возможны различные подходы, например, для описания каждой предметной области использовать некоторый относительный центр координат. Возможен вариант, когда каждый пользователь, работающий с некоторой областью, вводит свой относительный "центр мироописания" (представления информации), а для общего пользования можно создать некоторую энциклопедию общепризнанных понятий, от которой и будут отсчитывать начало все пользователи АСОИ. Принципиальным и новым является то, что так же как каждый пользователь имеет право на свой "центр мироздания", точно так же у каждого пользователя может быть свой персональный горизонт трехмерного миварного пространства, что не исключает, а даже предполагает наличие некоторых общих подпространств, по типу энциклопедий, учебников или каких-либо других.

При необходимости можно вводить N-мерное эволюционное представление данных.

Миварный подход к описанию развивающейся системы основан на создании эволюционного многомерного динамического пространства унифицированного представления данных и правил. Например, в процессе познания АСОИ строит описание данных в виде трехмерного пространства, осями которого являются понятия: вещь, свойство и отношение. Степень детализации описания вещи может быть различной: от описания всех свойств и отношений до представления лишь ее сущности. При этом предполагается, что описание вещи можно при необходимости детализировать и расширить, добавив, например, учет времени, географии, системного уровня и объектно-ориентированных характеристик. Такая система хранения и обработки данных принципиально позволяет в любой момент времени добавить, изменить, переупорядочить или уничтожить любые данные и правила. Отметим, что таким образом возможно и бесконечно большое описание вещи, свойства или отношения в виде соответствующей плоскости миварного пространства. Многомерность миварного пространства достигается за счет того, что в любой момент времени можно ввести новую ось и расширить описание предметной области. Ведь многомерность – это, образно говоря, просто количество независимых параметров в описании векторов миварного пространства, которые записываются через запятую в строке описания вектора.

4.3. Основные возможности миварного подхода

Прежде всего, миварная концепция представления данных позволяет работать с динамическими (изменяющимися, эволюционными) структурами хранения данных, что открывает новые возможности по созданию эволюционных познающих систем сбора и обработки информации. Миварное представление данных позволяет использовать неявные ассоциативные связи различных понятий и объектов. Это означает, что на основе анализа структуры хранящихся данных можно будет путем ассоциативного поиска получать дополнительную информацию, которая не содержится в явном виде в базе данных. Кроме того, в миварном пространстве можно вводить понятие меры близости – расстояния либо между отдельными миварами, либо между их совокупностями (рисунок 59).

Рисунок 59 – Графическая иллюстрация миварного информационного пространства и меры близости миваров

В миварном пространстве можно использовать меру подобия (схожести) различных структур. Это открывает принципиально новые возможности для систем, использующих механизм логического вывода или обработку изображений.

Миварное представление данных позволит обрабатывать неоднородные данные, организуя связь между ними посредством координат N-мерных точек. Следовательно, подобные по форме представления данные могут храниться в одних наборах данных, а связи между ними будут организованы через общее пространство. Это особенно важно для систем, выполняющих комплексную обработку различных по форме представления (мультимедиа, графика, тексты, звук, картографические и т.п.) данных. Кроме того, правила обработки данных и непосредственно сами данные могут храниться в едином формате, например, стандартных файлов ЭВМ. Миварное представление включает в себя идеи объектно– ориентированного программирования. Более того, оно раскрывает новые возможности и перспективы. Например, появляется возможность работать с неполной и противоречивой информацией, т.е. с различными по степени полноты и достоверности описаниями объектов, причем в динамике. В любое время можно либо расширить описание исследуемых объектов, либо уменьшить его. Один и тот же объект в разных отношениях может описываться с разной степенью детализации: от одного краткого идентификатора или перечня нескольких наиболее важных характеристик, до полного описания всех свойств и отношений. Также теория миваров позволяет учитывать вероятностные и нечеткие характеристики данных. Кроме всего прочего, миварная концепция открывает новые возможности по созданию мощных информационных систем, работающих в реальном масштабе времени без потери динамизма при изменении структуры. Объединение трехмерного миварного информационного пространства <V,S,O> с трехмерным Декартовым пространством <X,Y,Z> и с учетом времени T позволит говорить о едином семимерном геометрико-временно-информационном пространстве, в котором, собственно говоря, и живет любой человек. Получим такую запись:

<V, S, O, X, Y, Z, T >

Такой подход позволяет достаточно просто учитывать время или географические координаты. Причем, все это будет храниться в едином унифицированном формате. Это необходимо для систем комплексной обработки информации или для систем, в которых необходимо работать с временными или с геометрическими характеристиками. Миварный подход позволит значительно расширить сферу применения баз данных.

Миварная концепция появилась как обобщение и развитие традиционных моделей данных. С точки зрения сетевых моделей миварное представление – это некоторая сеть, находящаяся в координатном трехмерном пространстве, что только расширяет возможности сетевых моделей. С точки зрения реляционных моделей миварное представление – это трехмерная (или N-мерная) реляционная таблица, находящаяся в трехмерном (N-мерном) пространстве, в которой собраны все обычные реляционные таблицы. Дополнительно к этому миварные таблицы представления данных позволяют эффективно хранить правила и отношения между вещами (объектами) типа: "многие к многим" (M: N).

Миварный подход применим не только в области баз данных, но и для решения любых задач по обработке информации, так как в виде правил могут быть представлены любые процедуры обработки данных. Кроме того, миварный подход позволяет проводить распределенную и параллельную обработку данных. При этом миварная концепция представления правил обработки данных позволяет организовать потоковую обработку входной информации на основе логической сети, управляемой потоком данных.

4.4. Структуры представления данных для моделирования предметной области

При создании миварного информационного пространства проведено обобщение всех структурированных моделей данных путем теоретико-множественного описания модели "сущность-связь" (ER-модель) [72].

Для моделирования инноваций и анализа проблем управления инновационными ресурсами выделим следующие структуры представления данных ER-модели: классы сущностей, множества сущностей, классы связей, множества связей, роли сущностей в связях, множество атрибутов, множество значений. Тогда, пусть A – множество имен классов сущностей:

Рассмотрим для примера модель представления данных для МЭПАИС управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России (МЭПАИС УИР ХНП).

Модель представления данных для МЭПАИС УИР ХНП в начальном состоянии основывается на всех прямых (статформа "4‐инновация") и расчетных показателях, учитывая их разделение на количественные и качественные показатели. Затем происходит конкретизация и многомерное наращивание представления: количественные показатели разделяются на общие и инновационные индикаторы, а затем разделяются на кадровые и экономические показатели. Например, кадровые показатели включают: среднесписочную численность персонала, численность специалистов с высшим образованием и работников НИОКР, а также количество принятых на работу квалифицированных специалистов. С другой стороны, экономические показатели разделяются на величину капитальных вложений, величину затрат на инновации, общий и инновационный объемы выпуска продукции, количество созданных, приобретенных и переданных технологий, патентов, лицензий. При этом, каждая организация ХНП может быть не полным владельцем технологий, патентов и т.п., а вместе с другими организациями. Миварный подход позволяет ввести параметр нечеткой принадлежности "объекта патентного права" (патенты и лицензии) для организаций ХНП. Возможны ситуации, когда несколько организаций ХНП в разных долях владеют патентами или лицензиями.

4.5. Формализованное описание модели данных в миварном информационном пространстве

Рассмотрим на примере МЭПАИС УИР ХНП. Наиболее целесообразно представлять формализованное описание модели представления данных для МЭПАИС в виде N‐мерного миварного пространства. В общем случае при создании принципов организации и структурирования данных можно рассматривать: K-мерное подпространство точек и L-мерное подпространство отношений точек, которые образуют N-мерное миварное пространство унифицированного представления данных и правил, где K+L=N. Пусть:

Напомним, что в миварном пространстве могут изменяться не только значения переменных, но и количество осей пространства, т.е. сама структура представления данных. Таким образом, получаем модель данных для МЭПАИС с изменяемой (эволюционной) структурой, наиболее адекватной разработанным новым принципам организации и структурирования данных для этой предметной области. Такой подход позволяет хранить в едином пространстве и сами данные, и правила их обработки – отношения объектов. Любое отношение может быть добавлено, удалено или изменено.

Исторический анализ инновационного развития показал, что не всегда и не все инновации могут быть реализованы, а конкурентные преимущества от каждой инновации сильно зависят от времени и от общего состояния рынка инноваций в каждой конкретной отрасли хозяйства. Даже при всех исходных положительных предпосылках любая конкретная инновация приводит к различным финансовым успехам (иногда и отрицательным).

Следовательно, необходимо учитывать вероятностные характеристики, получаемые на основе статистического анализа области внедрения инноваций в каждой конкретной отрасли хозяйствования. Практика показывает, инновации проходят разные стадии, которые условно можно разделить на три основных стадии:

1. "белая книга" (научная идея),

2. "перспективный проект" (проверка идеи в НИР) и

3. "инновационный проект" (переход от научно-исследовательской работы (НИР) к опытно-конструкторской работе (ОКР) и разработка бизнес-плана).

При этом не более 10 % инноваций начальной стадии являются коммерчески успешными. Необходимо подчеркнуть, что сразу перейти на заключительные стадии нельзя или экономически нецелесообразно.

Таким образом, начинать инновационные разработки приходится с самого начала и вероятностные характеристики очень важны для МЭПАИС. Дополним миварный подход вероятностными характеристиками. Для некоторых случаев введем для каждой точки миварного пространства М с координатами < i1, i2, … in… iN > вероятность конкретного единственного значения из множества всех возможных значений этой точки Cj:

Для работы в миварном пространстве с вероятностными характеристиками применяются все результаты современной теории вероятности и математической статистики.

Итак, с учетом специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России, проведенный анализ существующих принципов организации и структурирования данных информационных систем и моделей данных (структурированных, слабоструктурированных и миварных с изменяемой структурой) позволяет обосновать выбор многомерной эволюционной (миварной) модели данных, так как только эта модель удовлетворяет всем существующим и перспективным требованиям для создания МЭПАИС УИР ХНП России.

5. Логико-вычислительная обработка данных в теории миваров

5.1. Миварный подход к хранению и обработке информации

Для решения многих практических задач применения информационных систем и процессов требуется проводить как логическую, так и вычислительную обработку данных. Исторически так сложилось, что области логического вывода и вычислительной обработки развивались самостоятельно и успешно решали различные классы задач. В некотором смысле, даже существовало противоречие между этими подходами [328, 244, 72, 414, 63, 134, 303, 279, 247]. Кроме того, разделяли проблемы обработки и хранения различных данных.

Базы данных преимущественно использовались только для хранения и поиска требуемых данных, а системы логического вывода и вычислений применялись для обработки информации, поиска решений и т.п. Получалось, что эти области относительно слабо пересекались, хотя, в плане перспектив развития в каждой из них регулярно провозглашались цели объединения всех функций по накоплению и обработке информации в одной системе [328, 244, 72, 414, 63, 134, 303, 279, 247, 226, 273, 352, 11, 245, 280].

Если проводить аналогию с человеком, то наш разум одновременно накапливает и хранит данные, комплексно решает и логические, и вычислительные, и логико-вычислительные задачи. Миварный подход позволяет в едином формализме проводить и эволюционное накопление данных в миварном информационном пространстве, и выполнять совмещенную логико-вычислительную обработку в миварных логических сетях.

Миварный метод логико-вычислительной обработки позволяет решать большой класс сложных научных и практических задач. Прежде всего проведем анализ существовавших ранее подходов к решению различных классов задач и оценим их ограничения. Затем перейдем к анализу проблем, достижений и перспектив в области баз данных и миварном информационном пространстве унифицированного представления данных и правил.

5.2. Представление в теории миваров правил через продукции. Возможности и ограничения продукционного подхода

Для анализа проблем метода логико-вычислительной обработки данных и его возможных применений очень важным является следующее заключение Поспелова Д.А.: «Мы хотим отметить, что ядром всех основных типов рассмотренных интеллектуальных систем являются база знаний и блок, осуществляющий вывод с помощью знаний (решатель, планировщик или логический блок). Этот вывод составляет основную процедуру, реализуемую в интеллектуальных системах» [328, стр. 129].

В настоящее время продолжается дискуссия о роли и возможных применениях различных логических механизмов и, прежде всего, исчисления высказываний и исчисления предикатов и продукций. У продукционного подхода есть важные преимущества. Приведем мнение Поспелова Д.А.: "Знания о внешнем мире могут иметь двоякую природу. Они могут содержать декларативное описание фактов и явлений внешнего мира, фиксирующее их наличие или отсутствие, а также основные связи и закономерности, в которые эти факты и явления входят. Но они могут содержать и процедурные описания того, как надо манипулировать с этими фактами и достигать целей, интересных для системы. Для описания знаний в интеллектуальных системах используются специальные языки описания знаний (ЯОЗ). … Простейшими видами таких ЯОЗ являются языки исчисления высказываний или исчисления предикатов вместе с теми процедурами вывода, которые для них известны. Однако в современных интеллектуальных системах такие языки используются довольно редко. Куда более распространены в них языки, основанные на продукциях" [328, стр. 129].

"Продукции в общем виде можно записать в форме "если… то…", но к продукциям относятся не только выражения, имеющие эту форму, но и многие другие" [328, стр. 129]. У Поспелова Д.А. приведены 9 типов продукций и специально подчеркнуто, что возможны продукции и других типов [328, стр. 131-134]. Далее делается вывод: «… продукции могут иметь весьма различное значение. В качестве их левых и правых частей могут выступать и некоторые утверждения, и действия» [328, стр. 134]. Также «…приводят немало примеров, когда знания, внешне не имеющие продукционной формы, удается перевести в систему продукций» [328, стр. 129-130]. Далее там же приведен пример перевода в продукционную форму записи химических реакций, для чего используются различные виды продукций. «К ним (продукциям), по сути, сводятся все каузальные, т.е. причинно-следственные утверждения…» [328, стр. 130]. Отметим, что Кузнецов О.П. в [244, стр. 282-283] под продукциями понимает множество правил вывода в канонических системах (системах продукций Поста), в которых есть посылки и следствия. С точки зрения анализа метода логико-вычислительной обработки данных принципиально важным является то, что в системе продукций можно представлять самые разнообразные правила, процедуры, формулы или сервисы.

"Представление фрагментов наших знаний о внешнем мире и действиях в нем в виде продукций имеет весьма большое распространение. Сама по себе эта форма оказывается весьма характерной для фиксации знаний в различных областях человеческой деятельности … запись знаний в виде систем продукций носит универсальный характер – любые знания можно записать в такой форме" [328, стр. 129]. Следовательно, применение продукционного подхода для логико-вычислительной обработки разнообразных данных является целесообразным.

Также Поспеловым Д.А. дается определение: "Продукционной системой будем называть любую совокупность продукций, в которую могут входить продукции любого из перечисленных выше типов" [328, стр. 134].

Существуют различные конструкции продукций. В наиболее общем виде "вместо продукций типа a=>b рассматривают более сложные конструкции. В общей форме продукции имеют вид:

i, П, Р, A=>B, Q

Здесь A=>B – обычная продукция «если … то …», которая носит название ядра продукции. Элемент Р характеризует внешние условия или условия применимости продукции, определяемые факторами, не входящими непосредственно в A, например целями, которые стоят перед рассуждающей системой. Условия Р позволяют из всех продукций, у которых в левой части ядра стоит A, отбирать нужную часть продукций. Элемент П характеризует сферу проблемной области базы знаний или предусловия применимости продукции. Эти предусловия ничем не отличаются от Р, но выделяют подсистемы продукций на ранг выше тех, которые выделяют условия. Предусловия задают формальную систему, в рамках которой будут проводиться логические рассуждения… Наконец, Q характеризует постусловия продукции, указывающие на те изменения, которые необходимо внести в базу знаний и в систему продукций после реализации данной продукции" [328, стр. 134-135].

"Однако в общем виде продукции встречаются весьма редко. Предусловия характерны лишь для больших по объему и разнородных по составу баз данных и знаний, а постусловия – для планирующих систем роботов, когда используются продукции типа AR=>BW" [328, стр. 134-135].

Отметим, что существует аналогичный подход, основанный на гиперправилах с мультиактивизаторами [72]. Хорошевский В.Ф. в [414, стр. 82-83] при описании «слоенного пирога» Semantic Web выделяет промежуточный «слой правил», для которого ведутся исследования различных систем вывода на правилах.

Миварный подход и создание логико-вычислительных сетей позволил эффективно реализовать предложенные для продукций Поспеловым Д.А. методы прямой и обратной волны [328, стр. 85].

5.3. Анализ подходов к логической обработке данных и выводу. Подход в теории миваров

Под логической обработкой принято понимать некий вывод, лежащий в основе человеческих рассуждений. Для проведения анализа используем описания и исходную информацию из широко известных источников. В работе Поспелова Д.А. выдвинуто следующее основополагающее положение: «Всякий вывод, как бы он не был организован, носит переборный характер. … программа вынуждена перебирать варианты, заходить в тупики, проходить циклы прежде, чем она сможет найти правильный путь решения. Повышение эффективности процесса вывода – центральная проблема всех автоматизированных систем дедуктивного вывода» [328, стр. 79]. Отметим, что в настоящее время многие ученые поддерживают это мнение [244], хотя существуют и другие взгляды на эту проблему [72, 414, 63, 135, 502, 279]. Впрочем, все согласны с необходимостью повышения эффективности процесса вывода.

Особый интерес представляет описание общей схемы выводов, лежащей "в основе большого количества моделей человеческих достоверных рассуждений" [328, стр. 83]. Сначала Поспелов Д.А. приводит такое описание в виде некоторого дерева вывода: "Вершинам этого дерева соответствуют определенные утверждения Fi, а дуги определяют порядок получения новых утверждений. Те дуги, которые сходятся в зачерненные точки, образуют конъюктивные условия вывода, а те дуги, которые между собой соединены «дужкой», образуют дизъюнктивные условия вывода. … Дерево вывода с такими условиями переходов от вершины к вершине носит название И-ИЛИ дерева. В И-ИЛИ дереве ориентация дуг показывает направление вывода. Естественное разбиение вершин дерева по ярусам отражает глубину вывода (число шагов, необходимых для получения утверждений данного яруса). Первый ярус дерева образуют вершины… играющие роль аксиом или утверждений, истинность которых задается извне" [328, стр. 83-84].

Однако далее Поспелов Д.А. пишет: "Схема вывода не обязательно описывается в виде дерева. Она может иметь вид произвольной сети, ориентированной, неориентированной или частично ориентированной" [328, стр. 84]. На рисунке 60 показан пример неориентированной сети, аналогичный рисунку в [328, стр. 83]. "Такая сеть (наличие или отсутствие ориентации не играет здесь роли) называется И-ИЛИ сетью. Процесс вывода на И-ИЛИ сети протекает следующим образом. Пусть мы хотим доказать утверждение F6 (на рисунке 60 этому соответствует целевая вершина (выделена двойным контуром)). В качестве априорно доказанного задано утверждение F1 (ему соответствует начальная вершина, которая на рисунке 60 заштрихована). Как из F1 можно получить F6? Если считать, что все связи допускают ориентацию в нужную сторону, то из F1 можно получить F3, затем F5 и, наконец, F6. Но этот путь нам удалось отыскать потому, что сеть, показанную на рисунке 60, мы видим «с высоты птичьего полета». Лабиринт поиска лежит в виде чертежа перед нами. Именно это позволяет нам не делать лишних попыток, не двигаться в ненужную сторону, а идти кратчайшим путем к цели" [328, стр. 84]. Это выражало общее мнение ученых. Отметим, что на рисунке 60 фактически изображен однодольный граф, т.е. все вершины графа принадлежат одному классу [244, стр. 125]. Этот факт будет очень важен для дальнейшего анализа.

Рисунок 60 – Пример однодольной неориентированной сети

5.4. Описание и анализ метода прямой волны и метода обратной волны логического вывода

Для соблюдения корректности анализа приведем достаточно подробные цитаты, чтобы позже показать, где и что можно улучшить. Поспелов Д.А. еще раз формулирует ограничения по логической обработке: "При решении любой задачи, даже если заранее известен ее ответ, к которому надо стремиться… мы не видим перед собой полного лабиринта возможностей. Мы пытаемся построить этот лабиринт, видя лишь начальные «площадки лабиринта» и не зная, что лежит между ними и «целевыми площадками». В нашем примере (на рисунке 60) мы стоим на начальной площадке F1 и не знаем, куда идти. Мы делаем попытку перейти в F2 (т.е. вывести утверждение), но видим, что этого нельзя сделать. Тогда мы движемся в сторону утверждения F3 и обнаруживаем, что его доказательство возможно. Теперь в нашем распоряжении две площадки лабиринта: F1 и F3. Из F3 можно двигаться в четырех направлениях. Одно из них, ведущее назад к F1, интереса не представляет. Попытка продвинуться к F2 и F5 оказывается успешной. Возникает новый фронт достигнутых площадок (доказанных утверждений). Теперь его образуют F2, F3, и F5" [328, стр. 84]. Отметим, что здесь интуитивно вводятся важные для дальнейшей работы понятия: «фронт площадок», «лабиринт», «площадки».

Итак, продолжаем: "Площадка F1 исключается из активного фронта, т.к. использованы все связи этой площадки с другими площадками лабиринта. На следующем шаге достигаются площадки F4 и F6. Наличие среди доказанных выражений целевого F6 позволяет завершить процесс доказательства. После этого можно произвести «чистку», в результате которой останется лишь тот путь, который кратчайшим образом приводит от начального утверждения F1 к целевому F6." [328, стр. 85].

Доходим до ключевого понятия: "На примере мы описали процедуру, которая … носит универсальный характер и пригодна для поиска пути вывода в лабиринтах произвольного типа. Эта процедура известна среди специалистов под названием метода прямой волны. Волна поиска путей к целевой площадке распространяется от всех площадок, играющих роль начальных" [328, стр. 85].

Совершенно логично Поспелов Д.А. пишет: "Возможен и другой способ поиска доказательства. Он носит название метода обратной волны. В этом методе волна начинает свое движение от целевых площадок и движется в направлении начальных площадок лабиринта. Для нашего случая на первом шаге была бы порождена площадка, соответствующая F5, вслед за этим F3 и F1. На этом движение волны прекратилось бы, так как ее фронт достиг всех (в данном случае единственной F1) начальных площадок.

Различие между прямой и обратной волной состоит в том, что они порождают в процессе своего движения различные промежуточные "фронты" площадок, что приводит к различному числу шагов при поиске. Часто используется смешанный метод вывода, при котором одновременно движутся прямая и обратная волны. При встрече этих волн формируется путь вывода от начальных аксиом к целевым выражениям" [328, стр. 85].

Отметим, что эти работы не нашли широкого практического применения в прошлом веке. Это обусловлено тем, что не было предложено метода быстрой логической обработки данных. Как было показано выше, ученые исходили из предпосылки, что любой вывод носит переборный характер, что означает факториальный рост вычислительной сложности при увеличении количества переменных. Даже современные суперкомпьютеры при таком подходе позволяют обрабатывать в реальном масштабе времени (или хотя бы в близком к реальному), лишь 10-15 переменных. Фактически, это позволяет решать только "игрушечные" модельные задачи, т.к. современные требования начинаются с сотен и достигают десятков тысяч переменных даже для относительно простых предметных областей.

5.5. Представление продукций и сетей продукций в виде двудольных графов и сетей Петри

Перейдем к формализованному представлению продукций и сетей, которые могут быть сформированы из них. Выше было отмечено, что Поспелов Д.А. [328, стр. 83-84] представляет сеть правил в таком виде, что она отображается в виде однодольного графа. В работах [72, 63, 134, 303, 279] предложен подход по взаимосвязи сетей правил и графов. Более того, показано, что некоторые задачи логического вывода можно решать на основе подходов теории графов. Сети правил и процедур целесообразнее представлять в виде двудольных графов, получая нечто аналогичное сетям Петри, но с соответствующим развитием до миварных логических сетей [72, 63, 134, 303, 279]. Итак, напомним определения двудольных графов, которые необходимы для продолжения анализа. "Граф G=(V, E) называется двудольным, если существует разбиение V={V1, V2} такое, что никакие две вершины из V1 или из V2 не являются смежными" [247, стр. 223].

"Двудольным графом G=(X, Y, E) называется неориентированный граф, вершины которого можно разбить на два класса X и Y так, что концы каждого ребра принадлежат разным классам" [244, стр. 125]. Приведем следующее важное замечание: "введенные понятия допускают естественное обобщение. Неориентированный граф называется k ‐дольным, если его вершины можно разбить на k классов так, что концы каждого ребра принадлежат разным классам" [244, стр. 125]. Таким образом, можно использовать и двудольные, и трехдольные и многодольные (k ‐дольные) графы для разных предметных областей.

5.6. Переход от продукций к миварным логическим сетям. Описание миварного метода логико-вычислительной обработки информации

Как было сказано выше, миварные логические сети могут быть представлены в виде двудольного графа, состоящего из объектов-переменных и правил-процедур. Для этого прежде всего составляются два списка, которые и образуют две непересекающиеся доли графа: список объектов и список правил. Каждое правило в миварной логической сети является развитием продукций, гиперправил с мультиактивизаторами или вычислительных процедур. Доказано, что с точки зрения дальнейшей их обработки все эти формализмы идентичны и представляют собой, по сути, вершины двудольного графа, которые изображены прямоугольниками на рисунке 61.

Рисунок 61 – Представление миварной логической сети в виде двудольного графа

Покажем, что для Многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений наиболее адекватным является формализм «миварные логические сети».

Теоретические основы миварного метода логико-вычислительной обработки информации (миварного метода) были впервые опубликованы в [72] и [63] еще в 2002 году. В статье [63] представлены теоретические основы создания линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил. Суть метода в том, что для сети правил, представленной в списочной форме, строится матрица. Затем, путем анализа этой матрицы определяется факт наличия маршрута вывода, определяются возможные маршруты логического вывода и из этих маршрутов выбирают по заданным критериям оптимальности лучший, кратчайший, маршрут. Пусть известны m – правил и n – переменных. Тогда в матрице V0(n ´ m) представлены все взаимосвязи между правилами и переменными. При этом входные переменные правила помечаются буквой x, выходные – y. переменные, которые заданы изначально по условиям задачи, помечаются буквой z, а все переменные, которые необходимо найти в ходе решения задачи (искомые), – w. В матрицу V добавим одну строку и один столбец для хранения служебной информации об условиях задачи: в строке m+1 буквой z отметим все переменные, значения которых заданы изначально по условиям решаемой задачи, а буквой w – переменные, значения которых необходимо найти в ходе решения поставленной задачи (искомые переменные). Тогда, получаем матрицу V размерности (n+1) x (m+1), в которой отражена вся структура исходной сети правил, которая может изменяться. Сразу отметим, что структура этой логической сети может изменяться в любое время, т.е. это сеть правил с изменяемой (эволюционной) структурой. Пример такой матрицы показан на рисунке 62. На рисунке 63 эта же матрица показана в виде исходного задания двудольного графа миварной логической сети.

Рисунок 62 – Пример матрицы V размерности (n+1) ´ (m+1)со структурой сети правил

Рисунок 63 – Пример исходного задания двудольного графа миварной логической сети

Опишем пример работы метода. Для поиска маршрута логического вывода на полученной матрице производят следующие действия в порядке их следования:

1. в строке (m+1) помечают известные z и искомые w переменные, например, как на рисунке 64 буквой z отмечены позиции 1, 2, 3, а w – позиция (n-2), то есть при помощи известных переменных Р(1), Р(2) и Р(3) необходимо найти Р(n-2);

Рисунок 64 – Пометка известных и искомых параметров матрицы V

2. осуществляют последовательно, например, сверху вниз поиск таких правил, которые могут быть активизированы, т.е. у которых известны все входные переменные. Если таких правил нет, то маршрута логического вывода нет и необходимо выдать запрос на уточнение (добавление) входных данных. Если такие правила есть, то у каждого из них в соответствующем месте служебного столбца делается пометка, что правило может быть запущено. Например, можно ставить в этих клетках таблицы цифру 1. Если таких правил несколько, то осуществляют выбор по заранее определенным критериям такого или таких правил, которые должны быть активизированы в первую очередь. При наличии достаточных ресурсов одновременно могут запускаться сразу несколько правил.

3. имитируют "запуск" правила (процедуры). Имитация осуществляется путем присваивания выводимой в этом правиле переменной значения "известно", т.е. в нашем примере – z. Запущенное правило для удобства дальнейшей работы помечаются дополнительно, например, цифрой 2 (это не обязательно). Для примера на рисунке 65 подобным образом отмечены клетки (1, n+1), (2, n +1) и (m, n+1). На рисунке 66 проиллюстрировано имитация "запуска" правила R(1);

Рисунок 65 –Имитация «запуска» правил в матрице

Рисунок 66 – Иллюстрация имитации «запуска» правила при помощи графа

4. после имитации запуска правил проводят анализ достижения цели, т.е. анализируют получение требуемых значений путем сравнения служебных символов в служебной строке. Если в служебной строке (m+1) осталось хоть одна отметка w (соответствующая переменная является искомой), то осуществляют дальнейший поиск маршрута логического вывода, переходя к позиции 2 настоящей последовательности действий. В противном случае задача считается успешно решенной;

5. если задача успешно решена, то составляют маршрут логического вывода, который состоит из всех задействованных правил в порядке их применения.

Для рассматриваемого примера (условия задачи показаны на рисунке 64) полная последовательность операций будет следующей:

1. осуществляя сверху вниз поиск правил, которые могут быль "запущены", устанавливаем, что для правила R(1) все входные параметры (Р(1), Р(2), Р(3)) известны. Больши никакое правило запущено быть не может. Устанавливаем в ячейке (1, n+1) цифру 1;

2. имитируем "запуск" правила. Так как для правила R(1) выходными данными являются параметры Р(n-1) и P(n), то проставляем в ячейках (m+1, n-1) и (m+1, n) признак известности z, а в ячейке (1, n+1) признак использования правила – цифру 2;

3. анализируем перечень известных параметров и устанавливает, что искомый параметр P(n-2) еще на найден;

4. осуществляя сверху вниз среди еще не использованных правил поиск тех, которые могут быль "запущены", устанавливаем, что для правила R(2) известны все входные параметры: Р(3), P(n-1), P(n);

5. имитируем "запуск" правила. Так как для правила R(2) выходными данными являются параметры Р(4) и P(5), то проставляем в ячейках (m+1, 4) и (m+1, 5) признак известности z, а в ячейке (2, n+1) признак использования правила – цифру 2;

6. анализируем перечень известных параметров и устанавливает, что искомый параметр P(n-2) еще на найден;

7. осуществляя сверху вниз среди еще не использованных правил поиск тех, которые могут быль "запущены", устанавливаем, что для правила R(m) известны все входные параметры: Р(3), P(4), P(5);

8. имитируем "запуск" правила. Так как для правила R(m) выходным является параметр Р(n-2), то проставляем в ячейке (m+1, n-2) признак известности z, а в ячейке (m, n+1) признак использования правила – цифру 2;

9. анализируем перечень известных параметров и устанавливает, что искомый параметр P(n-2) найден. Таким образом, был найден маршрут логического вывода: R(1) → R(2) → R(m). Иллюстрация последовательности и результата логического вывода показана при помощи двудольного графа миварной логической сети на рисунке 67.

Рисунок 67 – Последний шаг примера поиска логического вывода на миварной сети

Отметим, что при использовании экспертных систем с научно-практической точки зрения основную сложность составляет именно концептуальное, продукционное, описание предметной области и формирование необходимых двух списков: объектов и правил для миварных логических сетей. Непосредственная обработка проводится на основе универсального механизма, описанного в [72, 63, 136, 502, 354, 279, 280].

Отметим, что данный метод может применяться для прогнозирования развития предприятий в различных отраслях промышленности и для решения аналогичных задач в масштабах всей экономики России. Универсальные возможности миварного подхода обусловлены тем, что он обобщает все известные модели данных, включая семантические сети, модель "сущность-связь" и онтологии [72, 279].

5.7. Вычислительная сложность миварного метода

Общее количество действий при матричном методе определяется суммой действий на каждом этапе:

1. присваивание известных z и искомых w значений клеткам служебной строки (m+1) (общее количество таких действий не более n);

2. присвоение признака обработки правил в служебном столбце (n+1) (количество действий не более 2m, но может быть не более числа m);

3. присваивание признака известности (z) клеткам служебной строки (m+1) (общее количество таких действий не более n);

4. определение новых значений клеткам строки (m+1) (количество таких действий не более n).

Действия на этапах 1, 3 и 4 выполняются над одним массивом данных – строкой (m+1). При этом общее, суммарное, количество действий на всех этих этапах (1, 3 и 4) не должно превышать общего количества клеток в этой строке, т.к. обработанные значения «вычеркиваются» и более не обрабатываются. Получаем, что общее количество действий (KD) при линейном матричном методе поиска маршрута логического вывода (вычислительная сложность) не должно превышать количества клеток в служебных частях матрицы:

О(n+m), т.е. KD ~ (n+m)

В том случае когда нельзя реализовать предложенные сокращения вычислений, этот метод решает задачу поиска маршрута логического вывода с вычислительной сложностью: О(n·m), т.е. имеет место линейная зависимость либо от количества правил, либо от количества переменных. В худшем случае по каждой клетке «проходят» один раз.

В работах [134, 303, 136, 502] и на сайтах [279, 280] изложены результаты практической реализации в программном комплексе «УДАВ» миварных логических сетей и линейной вычислительной сложности матричного метода поиска маршрута логического вывода на миварной сети правил на основе создания. Таким образом, в работах [72, 63, 134, 303, 279] доказано, что существует достаточно универсальный миварный подход для решения многих практических задач применения информационных систем и процессов с одновременным проведением как логической, так и вычислительной обработки данных. Следовательно, существовавшее ранее противоречие между логическим выводом и вычислительной обработкой успешно преодолено с помощью миварных логических сетей. Проведенные вычислительные эксперименты подтверждают выводы, полученные в работах [134, 303].

5.8. Развитие миварных сетей и продукций для реализации правил выбора «если… то… иначе…»

5.8.1. Ограничения для применения и линейной вычислительной сложности матричного метода поиска маршрута логического вывода на миварной сети правил

Проведенный анализ возможностей миварного подхода и продукций показал, что существуют определенные ограничения для их применения в современных информационных системах [328, 244, 72, 414, 63]. Например, существовало такое ограничение в миварных логических сетях, что нельзя было использовать правила выбора, когда только часть выходных переменных получает значения. Формально это можно записать в виде: «если… то … иначе…». Конечно, и в формате традиционных правил «если … то …» можно составить описание предметной области, хотя оно будет более сложным и потребует значительно большего количества элементарных правил. При проведении вычислительных экспериментов на многопроцессорных вычислительных комплексах ФГУП НИИР определено, что превышение количеством правил или переменных десяти тысяч становится критичным для решения задач в реальном времени и требует разработки новых алгоритмов решений [134, 303, 279].

Таким образом, развитие миварного подхода и продукций является актуальной и практически важной задачей.

5.8.2. Введение правил типа «ВЫБОР»

Рассмотрим, как можно сделать так, чтобы после выполнения правила получали значение не все переменные (объекты). Существующие до этого правила будем называть «процедуры», т.к. после них все выходные переменные получают значения. Как было показано на рисунке 63, такие правила можно представлять в виде двудольных графов из объектов:

1. переменных (овалы на рисунке 63) и

2. процедур (прямоугольники на рисунке 63).

Логично предположить, что возможно использование многодольных графов в целях повышения адекватности моделирования для отдельных задач и различных предметных областей.

Для реализации выбора по значениям надо ввести новый тип правил "ВЫБОР", например, для двух возможных вариантов выхода: ДА или НЕТ. В формализме многодольных графов это означает введение третьего типа объектов графа:

1. переменные;

2. процедуры (без выбора) и

3. правила типа "ВЫБОР", когда часть переменных получает значение "да", а другая часть – "нет".

На рисунке 68 первый тип объектов показан кругами, второй тип – прямоугольниками, а третий тип – треугольниками с двумя типами исходящих стрелок, например: сплошные линии – это ДА, а пунктирные линии будут соответствовать значению НЕТ.

Рисунок 68 – Трехдольный граф миварной сети правил

Впрочем, можно сразу делать более сложный выбор и из нескольких выходных переменных выбирать часть переменных «ДА», а оставшиеся переменные этого же правила – будут «НЕТ», и создать для них отдельную матрицу. По этим же принципам можно реализовывать не только двузначный выбор «да/нет», но и более сложные правила выбора из нескольких альтернатив: от двух и больше, например: 3, 4, … 10 и так далее. Аналогично можно переходить к более многодольным графам.

Для многодольных графов [244, стр. 125] предлагается следующий вариант их представления в миварных сетях. Пусть имеется (К+1) – дольный граф (всего будет (К+1) типов вершин графа). Нумерацию долей такого графа рекомендуется начать (по математической традиции) с нуля и обозначать нулевую долю на рисунках в виде кружочка или овала. Все остальные вершины других долей графа предлагаем обозначать по номеру типа от единицы до К, а на рисунке отображать их в виде прямоугольников. Пример представления (К+1)‐дольного графа показан на рисунке 69. В каждом овале и прямоугольнике есть описание узла графа, представляющее собой запись одного из следующих видов: P(i,j) или R(i,j). В этих записях:

· Р или R – обозначение типа узла: Р обозначает узел-объект, R – узел-правило;

· i – номер доли графа (типа), к которому относится узел;

· j – порядковый номер этого узла среди узлов данного типа.

В соответствии с этим правилом, запись P(0,2) обозначает, что рассматривается узел-объект типа (доли графа) 0 с порядковым номером 2 среди узлов этого типа. А запись R(3,m-2) означает, что рассматривается узел-правило типа 3 (относящийся к третьей доле графа) с порядковым номером m-2среди узлов этого типа.

Рисунок 69 – Пример (К+1) – дольного графа миварной логической сети

5.8.3. Описание правил выбора из двух альтернатив

Прежде всего, рассмотрим выбор из двух альтернатив. Для этих правил выбора определяем все входные переменные, а после их «запуска» в зависимости от самого правила значения будет получать только одна или несколько однотипных переменных из всего множества выходных переменных этого правила, т.е. определенная заранее часть переменных, что будет зависеть от того, как будет устроено каждое конкретное правило.

Затем, часть переменных получают значения (которые "ДА") и больше не рассматриваются ("вычеркиваются"), а все остальные (которые "НЕТ") получают специальное значение "отрицание" (или что-то подобное) и также "вычеркиваются" из общей матрицы описания подобных правил выбора. Такое решение требует развития миварных сетей в следующем направлении: необходимо ввести специальное новое значение, формально представленное ниже. Если раньше у нас было два значения:

1. «известно» и есть число а;

2. «пока не известно» - то теперь надо добавить в описания правил выбора третье значение

3. «не могут иметь значения», то есть ложная ветвь поиска.

Предложен следующий вариант реализации такого подхода: в едином трехмерном пространстве в двумерных плоскостях будут описываться конкретные предметные области, а по третьему измерению мы будем вводить новые двумерные плоскости. Тогда получим, что для описания каждой предметной области будут использоваться плоскости или двумерные матрицы – массивы:

1. плоскость входных значений правил типа «процедура» с бинарными значениями «да/не известно»;

2. плоскость выходных значений правил типа «процедура» с бинарными значениями «да/не известно»;

3. плоскость входных значений правил типа «ВЫБОР» с бинарными значениями «да/не известно»;

4. плоскость выходных значений правил типа «ВЫБОР» с тремя значениями: «да / не известно / не будет иметь значение».

В ходе дальнейших исследований по развитию миварного подхода запланировано проведение экспериментов по нескольким вариантам практической реализации хранения правил с тремя или более значениями правил типа "ВЫБОР". Кроме того, отдельно будем вводить специальные переменные для правил "ВЫБОР" в общем списке переменных. В этом списке тоже теперь должно быть три значения:

1. "да";

2. "не известно";

3. "не будут иметь значение", что порождает необходимость проведения новых исследований.

Отметим, что в результате полученных модификаций появляется новое ограничение: правила типа "ВЫБОР" могут выполняться, только если уже вычислены все конкретные переменные, чтобы можно было определить ветвь вычислений. Впрочем, если у нас много вычислительных ресурсов, то иногда можно выполнять вычисления сразу по нескольким веткам алгоритма, а потом подставить конкретные значения и определить ветку. Это аналогично известному подходу "недоопределенные переменные", в котором при расчетах такие переменные учитывают в качестве констант, значения которых подставляют в самом конце вычислений, когда все переменные определены и вычислены.

Итак, снято еще одно ограничение с миварных сетей, и теперь можно решать задачи с выбором, когда только часть переменных получает значение после выполнения правила, т.е. аналог выбора "ДА" или "НЕТ". Разные предметные области или части этих областей можно представлять в виде трехмерной матрицы, наращивая "вверх" описания частей предметных областей или новых предметных областей.

5.9. Развитие миварных логических сетей на основе многомерных бинарных матриц для реализации одновременной эволюционной обработки более десяти тысяч правил в реальном времени

5.9.1. Ограничения размерности матрицы миварного линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил

Миварные логические сети могут реализовываться на многопроцессорных вычислительных системах или на сервисно-ориентированных архитектурах. В работе [134] приведено описание применения многопроцессорного вычислительного кластера НИИР для распараллеливания алгоритмов в научно-технических и вычислительных задачах с использованием миварных технологий.

В настоящее время выявляются новые возможности миварного подхода и развиваются технологии решения различных логико-вычислительных задач. Выполнено описание нескольких предметных областей в формализме миварных логических сетей в целях создания универсальной Активной миварной интернет-энциклопедии, где не только будут содержаться разрозненные факты, но и будут предоставляться сервисы по активному решению требуемых задач в различных областях.

Проведенный анализ возможностей и практического применения миварных логических сетей и продукционного подхода показал, что существуют определенные ограничения для их применения в современных информационных системах [328, 244, 72, 414, 63, 134, 303, 279], в частности, на размерность матрицы линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил. При проведении экспериментов на многопроцессорных вычислительных комплексах ФГУП НИИР определено, что превышение количеством правил/переменных десяти тысяч становится критичным для построения маршрута логического вывода и требует разработки новых решений [134, 303, 279].

Ограничение размерности матрицы линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил обусловлено тем, что для реализации этого метода необходимо пересылать общую матрицу на несколько различных процессоров. В связи с тем, что каждое значение матрицы представляется изначально в символьном виде, объем пересылаемых данных становится критичным при достижении, например, размерности 10 000 правил/переменных.

5.9.2 Применение трехмерных бинарных матриц для развития возможностей двудольных миварных логических сетей

Предлагается следующее решение. Для реализации миварного метода без использования правил типа «ВЫБОР» требуется хранить в каждой клетке матрицы всего три различных значения:

1. 0 (пусто, т.е. нет значения);

2. x (входная переменная для правила) и

3. y (выходная переменная для правила).

При этом этап анализа возможности запуска правила отделен по этапам алгоритма функционирования миварной сети от этапа определения выводимых переменных, а также от этапа запуска правила. Это значит, что указанные действия выполняются на разных этапах алгоритма и являются в этом смысле независимыми по времени выполнения друг от друга, т.е. эти действия можно выполнять независимо друг от друга. Следовательно, для этих двух действий: "поиск запускаемых правил" и "означивание выходных переменных" – можно использовать различные матрицы. Важно отметить, что использование разных матриц позволит перейти к многомерным бинарным матрицам. Обработка и пересылка бинарных фрагментов матриц занимают значительно меньшие объемы и повышают возможности применения миварных логических сетей для матриц с размерностью значительно превышающей 10 тысяч правил/переменных, что подтверждают вычислительные эксперименты [117, 502].

Таким образом, матрица V на рисунке 64 будет представлена в виде двух матриц V1 и V2, показанных на рисунке 70: в матрице V1 все x и z заменяются единицами, а остальные клетки заполняются нулями. Во второй матрице, V2, наоборот, все y и w заменяются единицами, а остальные клетки заполняются нулями. Исходная матрица представляется в виде двух взаимодополняющих матриц с бинарными значениями 0 или 1. Для работы метода все выполняется аналогично, но при анализе запускаемых правил используется первая матрица, а при определении признака выводимости переменных – вторая матрица, хотя по итогам работы сам признак выводимости переменой должен быть проставлен в первой матрице в нижней, служебной, строке.

Фактически, осуществлен переход к трехмерной бинарной матрице {X, Y, Z}, где по осям X и Y размещаются двумерные бинарные матрицы описаний переменных и правил, а номер самой матрицы становится значением по оси Z. Получаем, что для традиционных двудольных графов миварных логических сетей достаточно двух матриц для представления описания предметной области и выполнения метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил. При этом в первой матрице показаны и фиксируются связи-ссылки только от переменных (объектов) к правилам, а во второй матрице, наоборот, показаны только связи-ссылки от правил к переменным (объектам).

Рисунок 70 – Представление миварной сети двумя бинарными матрицами

5.9.3 Применение многомерных бинарных матриц для развития возможностей многодольных миварных логических сетей

В настоящее время на практике применяется описание различных предметных областей в виде матриц продукционного типа, которые затем будут преобразованы в многодольные миварные логические сети. Миварное информационное пространство изначально ориентировано на многомерное представление и возможность описания в таком формализме самых различных предметных областей. Пример описания предметной области «Физика свободного падения тела» приведен на рисунке 71. Данное описание составили: Антонов П.Д., Сергушин Г.С. и Федяшев А.Г.

Рисунок 71 – Пример миварного описания предметной области

Исходя из поставленной цели создания Активной миварной интернет-энциклопедии и формализма многомерного информационного пространства, а также многодольных миварных логических сетей, целесообразно реализовать метод матричного поиска логического вывода на многомерных матрицах. Так как в многомерном пространстве нет ограничений по количеству измерений, каждый фрагмент предметной области может быть описан в виде многодольного миварного графа, который необходимо адекватно отобразить в матричной форме.

Любой многодольный граф можно представить комбинацией двудольных графов по аналогии с двоичной арифметикой и представлением любых чисел в двоичном коде. В свою очередь, каждый двудольный граф может быть представлен двумя бинарными матрицами для сокращения объема хранимых и передаваемых данных. Получаем, что любой многодольный граф может быть представлен некоторым набором бинарных матриц, которые образуют многомерное подпространство бинарных матриц описания некоторой предметной области.

Очень важно напомнить, что миварное многомерное пространство является изначально эволюционным и может сочетать различные описания любых предметных областей, которые в совокупности будут образовывать общую энциклопедию с возможностью создания каждым пользователем своего многомерного подпространства с определенной адресацией. Следовательно, в миварном пространстве могут одновременно храниться различные описания одних и тех же предметных областей. Кроме того, для решения задачи на многопроцессорных вычислительных комплексах матрица предметной области будет преобразована в многомерное подпространство бинарных матриц. В использовании бинарный матриц нет ничего удивительного, так как и сейчас компьютеры работают в двоичной арифметике, а потом для людей информация представляется в наглядном виде. Просто необходимо различать проблемы обработки данных на компьютерах и проблемы представления полученных результатов для пользователей. Для человека нагляднее будут многодольные миварные логические сети, а для обработки внутри компьютера эти сети будут преобразовываться в подпространство бинарных многомерных матриц. В свою очередь, многомерные матрицы совершенно четко и однозначно "встраиваются" в многомерное эволюционное миварное информационное пространство, и мы получаем унифицированный механизм:

1. и хранения данных (по аналогии с базами данных),

2. и логического вывода (по аналогии с продукционным подходом),

3. и вычислительной обработки (по аналогии с обычными процедурами).

Все вместе это и образует миварное информационное пространство унифицированного представления и обработки информации.

6. Практические результаты применения миваров

6.1. Создание многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России

6.1.1. Актуальность создания экспертной системы для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России

Прежде всего, отметим, что основные термины и положения инновационной политики России представлены в «Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации», разработанной Министерством экономического развития РФ в 2008 году. Там же сформулирована цель перехода нашей экономики к инновационному социально-ориентированному типу развития [200, 14].

Для дальнейшего анализа необходимо уточнить основные термины. Под инновацией (нововведением) будем понимать конечный результат инновационной деятельности, получивший реализацию в виде нового или усовершенствованного продукта, реализуемого на рынке; нового или усовершенствованного процесса, используемого в практической деятельности. Под инновационной деятельностью будем понимать процесс, направленный на реализацию результатов законченных научных исследований и разработок либо иных научно-технических достижений в новый или усовершенствованный продукт, реализуемый на рынке, в новый или усовершенствованный технологический процесс, используемый в практической деятельности, а также связанные с этим дополнительные научные исследования и разработки [200, 14].

Исходя из поставленных задач, в настоящее время актуальна инновационная ориентация химической и нефтехимической промышленности (ХНП) России на развитие высокотехнологичных производств. Для этого необходим постоянный компьютерный мониторинг и анализ развития предприятий химического комплекса, а также оценка уровня их инновационных ресурсов [33, 237]. Анализ уровня инновационного развития предприятий химической и нефтехимической промышленности может быть сделан на основе системного анализа динамики инновационных индикаторов, оценки основных направлений инноваций, оценки особенностей и тенденций инновационной деятельности, а также сравнительного анализа основных показателей инновационной деятельности, который также позволяет определить инновационную активность предприятий и их инновационный потенциал.

В настоящее время такие задачи в автоматизированном режиме успешно решают экспертные системы.

6.1.2. Анализ особенностей и специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности

Для анализа инновационной деятельности в ХНП используется системный подход и сбалансированная система показателей. Анализ и выбор показателей инновационного развития предприятий химического комплекса осуществляется в условиях неопределенности, вызванной наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке [33, 237]. Кроме того, инновационные индикаторы; оценки основных направлений инноваций, особенностей и тенденций инновационной деятельности постоянно находятся в развитии: некоторые перестают быть актуальными, другие расширяются в разных направлениях, третьи изменяются по существу. Также многим показателям свойственны вероятностные характеристики и нечеткие принадлежности. Все эти факты обусловливают сложность и слабоструктурированность задачи формализованного моделирования инновационного развития предприятий химической и нефтехимической промышленности на сегодняшний день.

Анализ особенностей и специфики управления инновационными ресурсами ХНП России, проведенный на основе работ [33, 237], выявил также следующие необходимые условия для создания экспертной системы:

· многообразие инновационной деятельности;

· различные инновационные индикаторы;

· необходимость использования разнообразных "срезов", "сечений" и т.п. (по регионам, по отраслям, по годам и т.д.) – явная многомерность представления данных о предметной области;

· масштабируемость;

· разные формы представления результатов для принятия решений;

· много аспектов оценки инновационных ресурсов;

· необходимость принятия обоснованных решений в рамках эффективной инновационной политики развития отрасли и отдельных промышленных предприятий (многоуровневость представления данных и анализа);

· вариабельность и необходимость эволюционного развития представлений о предметной области;

· использование качественных (бальных) показателей;

· важность прогнозирования развития предприятий и отрасли в целом (возможно обобщение до всей экономики России);

· сложная и многоуровневая логика расчетов и принятия решений;

· при проведении финансово-экономического анализа необходимо решение сложных вычислительных задач;

· необходимоcть хранить и обрабатывать показатели инновационной деятельности и требования к ним в рамках единого формализма.

Наиболее важными из них являются: многомерность, эволюционность (возможность функционального наращивания и масштабирования), непрерывность работы, быстрая логическая и вычислительная обработка.

Существует необходимость принятия обоснованных решений в рамках эффективной инновационной политики развития отрасли и отдельных промышленных предприятий, что обосновывает многоуровневость представления данных и их анализа, а также вариабельность и необходимость эволюционного развития представлений о предметной области. При проведении финансово-экономического анализа необходимо решение сложных вычислительных задач. Кроме того, анализ основных показателей инновационной деятельности должен учитывать вероятностные характеристики и нечеткие принадлежности многих показателей.

Необходимо учесть важность прогнозирования развития предприятий и отрасли в целом и возможность обобщения данной научной проблемы для решения аналогичных задач во всей экономике России.

Вместе с тем, все эти сложные и, в некотором смысле, противоречивые показатели и требования необходимо хранить и обрабатывать в рамках единого формализма, основанного на принципах организации и структурирования данных (модель данных).

Таким образом, должна быть создана экспертная по сути многомерная эволюционная прикладная автоматизированная информационная система поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности (МЭПАИС УИР ХНП). Напомним, что в современной российской науке понятие "экспертная система" принято заменять на менее антропоморфный термин СППР – система поддержки принятия решений.

6.1.3. Анализ проблем создания прикладных автоматизированных информационных систем поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами

Готовых систем, удовлетворяющих всем указанным выше в нашей работе принципиально важным условиям, не существует. Для объяснения этого факта есть множество причин, связанных со сложностью, комплексностью, динамизмом предметной области и новизной постановки научной проблемы.

Обзор и анализ доступной современной литературы показал, что теоретические решения в области создания эволюционных систем поддержки принятия решений, удовлетворяющие приведенным выше условиям, существуют и подробно изложены в работах Варламова О.О. [46-126].

В отличие от традиционных подходов, разделяющих хранение в базах данных, логический вывод и вычислительную обработку [328], миварный подход к представлению и обработке информации позволяет создавать многомерные и эволюционные системы, обрабатывающие информацию в реальном масштабе времени с совмещением логических выводов и вычислительную обработки [72, 50, 134, 303]. Для создания МЭПАИС УИР ХНП наиболее адекватным является именно миварный подход.

6.1.4. Определение проблем и задач создания МЭПАИС УИР ХНП

Как было показано выше, сама по себе проблемная область управления инновационными ресурсами обладает большой спецификой. А с учетом предметной области химической и нефтехимической промышленности России специфика и особенности решения научной проблемы еще более увеличиваются. Использование теоретических основ миварного подхода намечает пути решения проблемы, но не позволяет все сделать автоматически. Под каждую предметную область миварное информационное пространство унифицированного представления данных и правил необходимо настраивать и адаптировать, что само по себе представляет сложную научную задачу. Также для каждой предметной области должна быть разработана ее эволюционная модель.

6.1.5. Этапы создания МЭПАИС УИР ХНП

Анализ классического подхода к созданию экспертных систем и учет особенностей миварного подхода со спецификой проблемной области УИР ХНП позволили выявить следующие необходимые этапы создания МЭПАИС:

1. выполнение анализа проблем создания СППР для управления инновационными ресурсами, а также особенностей и специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России (кратко результаты этого этапа были изложены выше);

2. анализ особенности представления данных для МЭПАИС и формализованное обоснование выбора многомерной эволюционной модели данных на основе миварного информационного пространства с учетом показанного ранее, что миварный подход – единственный удовлетворяющий всем требованиям к разрабатываемой системе;

3. адаптация существующей или синтез новой модели данных предметной области (УИР ХНП) для МЭПАИС в рамках миварной теории;

4. разработка метода многомерного эволюционного хранения данных для МЭПАИС путем конкретизации и формализации общего миварного метода;

5. адаптация существующего или синтез нового метода логико-вычислительной обработки данных химической и нефтехимической промышленности России в целях управления инновационными ресурсами в плане синтеза нового набора правил для модели данных МЭПАИС в целях управления инновационными ресурсами;

6. разработка методики экспериментальных исследований и обоснование критериев эффективности МЭПАИС для оценки результатов внедрения МЭПАИС;

7. проведение анализа результатов проведенных экспериментов и оценка эффективности управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России с использованием МЭПАИС УИР ХНП.

Все эти этапы успешно реализованы и создана МЭПАИС УИР ХНП.

6.2. Программный комплекс «УДАВ» на основе миварных сетей

6.2.1. Общее описание программного комплекса «УДАВ»

Программный комплекс (ПК) «УДАВ», предназначен для решения сложных логических задач и обработки информации в реальном масштабе времени.

ПК "УДАВ" реализует алгоритм под названием "Универсальный делатель алгоритмов Варламова" на основе линейной вычислительной сложности матричного метода поиска маршрута логического вывода [72]. Этот метод базируется на миварной логической сети правил и позволяет реализовать активный обучаемый логический вывод решения задачи, управляемый потоком входных данных.

ПК "УДАВ" является принципиально новым за счет реализации подходов миварной теории.

ПК "УДАВ" полностью решает все проблемы ИППП и реализует все основные идеи сервисно-ориентированной архитектуры.

Фактически, ПК "УДАВ" решает классическую задачу поиска маршрута логического вывода, но со следующими преимуществами перед аналогами:

1. вычислительная сложность – линейная, а не NP-полная (факториал: N!), что доказано математически и подтверждено на практике;

2. решает логические, интеллектуальные и вычислительные классы задач обработки информации;

3. позволяет выполнять управляемую потоком данных активную обработку на адаптивной сети правил и переменных (самообучение).

Также отличительными особенностями ПК "УДАВ" и преимуществами перед аналогами являются:

1. адаптивное описание предметной области для обеспечения возможности эволюционного решения задач, что является важным при создании экспертной системы или системы поддержки принятия решений для предметных областей, характеризующихся динамичностью (изменчивостью набора или смысла показателей и т.п.);

2. управление потоком входных данных и выполнение оперативной диагностики.

ПК "УДАВ" может работать с полностью автономными системами, т.е. автоматически обрабатывать входные значения неких датчиков в реальном масштабе времени и на выходе выдавать сигналы по заданным параметрам, например: "аварийная ситуация" и т.п.

ПК "УДАВ" может быть применен для создания автоматизированных систем разных типов, включая, например, следующие:

1. экспертные системы и системы поддержки принятия решений;

2. контрольно-измерительное оборудование и системы, в том числе с выполнением некоторых экспертных функций, в частности, подбор оборудования;

3. диагностические комплексы;

4. тренажеры и обучающие программы;

5. программное обеспечение роботов;

6. архитектуры, ориентированные на сервисы;

7. интеллектуальные пакеты прикладных программ;

8. автоматизированные системы управления;

9. автоматизированная система сбора и обработки информации;

10. программы для бизнес – аналитики.

Так как в терминах миварного подхода может быть описана практически любая предметная область, то заложенные в ПК "УДАВ" алгоритмы также могут быть применены для решения задач в различных областях.

6.2.2. Описание работы алгоритма вывода искомых параметров из известных в ПК «УДАВ»

Метод основывается на миварном методе логико-вычислительной обработки информации.

Суть метода заключается в следующем: первоначально, на этапе разработки программы, формируется набор объектов предметной области и набор взаимосвязей, или правил, между ними и «зашивается» в программу способом, определяемым ее архитектурой и другими констркутивными решениями. Иными словами, осуществляется адаптация ПК «УДАВ» к конкретной предметной области. Далее, с его помощью уже можно решать поставленные задачи.

Затем при выполнении ПК "УДАВ" в нем задаются известные входные объекты и искомые объекты, для получения которых из входных необходимо сформировать алгоритм (маршрут логического вывода), и запускается процесс вычисления.

ПК просматривает список правил и ищет среди них те, с помощью которых можно рассчитать искомые переменные (рисунок 72). После этого проверяется, достаточно ли известных переменных для расчёта правила. Если параметров достаточно, то программа производит расчёт.

Программа начинает поиск заново, если: во время поиска найдено правило, с помощью которого можно найти, искомую переменную, но и у него известны не все входные переменные. При этом недостающие переменные помечаются как необходимые для поиска.

Работа программы считается законченной в том случае, если все искомые переменные найдены или программа закончила обход правил, но не смогла найти ни одного нового правила, с помощью которого можно найти неизвестную переменную. В последнем случае не хватает либо начальных данных, либо правил.

Последовательность правил, примененных для нахождения неизвестных параметров, и представляет собой маршрут логического вывода или сконструированный алгоритм решения задачи.

Рисунок 72 – Обобщенный алгоритм ПК «УДАВ»

6.3 Распараллеливание вычислений по методу автоматического конструирования алгоритмов на основе миварной сети правил

6.3.1. Общие сведения о программном комплексе MivarLogicParallel

В настоящее время разработан новый программный комплекс MivarLogicParallel, реализующий все возможности линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил и являющийся многопоточным аналогом программного комплекса «УДАВ». Как и ПК «УДАВ», ПК MivarLogicParallel можно оптимизировать для разных предметных областей и под любую задачу с некоторыми ограничениями.

6.3.2. Возможности для распараллеливания вычислений при нахождении маршрута логического вывода линейным матричным методом

Миварный подход предоставляет следующие возможности для параллельного решения задач программой ПК «УДАВ» на каждом этапе конструирования алгоритмов [72]:

1. при работе с матрицей описания правил и переменных есть возможность разбить все строки матрицы на несколько групп. Для каждой группы организуется поток вычислений, в котором проводятся действия по поиску "запускаемых" правил. Общее число таких одновременно выполняемых потоков может быть равно количеству ядер многопроцессорного вычислительного кластера (МВК). В настоящее время в МВК Вычислительного центра, на котором проводились экспериментальные исследования, используется 312 двухъядерных процессоров. Следовательно, для поиска в матрице описания правил и переменных можно использовать 628 одновременных потоков;

2. после анализа возможности запуска правил и подсчета имеющихся для них входных объектов (типа Х) возникают ситуации, когда можно запускать одновременно несколько правил. МВК позволяет это делать. Верхней границей при этом является количество ядер во всех процессорах МВК, то есть 628 для нашего примера;

3. в предметной области могут существовать такие сложные правила, которые сами по себе также могут быть разбиты на несколько одновременно выполняемых параллельных подпрограмм (подправил). В таком случае на МВК можно одновременно запустить эти параллельные подпрограммы.

Специально подчеркнем, что миварный подход позволяет одновременно обрабатывать сразу несколько моделей разных предметных областей, если между такими моделями нет последовательной зависимости. При необходимости можно использовать метод создания виртуальной потоковой базы данных для максимального распараллеливания решаемых взаимозависимых задач. Метод создания виртуальной потоковой базы данных подробно описан в [72].

6.3.3. Описание реализованного алгоритма распараллеливания вычислений

В настоящий момент распараллеливание вычислений реализовано в следующем виде:

1. на вход программы так же подаются список переменных и список правил. Программа формирует массив из известных параметров и правил;

2. основной процесс разбивает общее количество правил на доступное ему количество процессов;

3. далее основной процесс высылает каждому доступному процессу правило (или несколько правил) и массив известных параметров;

4. каждый отдельный процесс просматривает правило и, если ему хватает известных параметров для расчета, то производит расчет;

5. после окончания расчета доступный процесс отсылает головному результат. Если расчет был невозможен, то параметр поиска возвращается ненайденным;

6. после того как основной процесс дождется окончания работы всех доступных процессов, он проверяет, найдены ли искомые переменные. Если не найдены, то заново идет рассылка.

Программа перестает работать, если:

· найдены все искомые параметры;

· все доступные процессы выполнили работу, но новых параметров не было найдено.

Блок-схема работы параллельной программы представлена на рисунке 73.

Рисунок 73 – Блок-схема работы параллельной программы

6.3.4. Особенности программной реализации ПК MivarLogicParallel

ПК MivarLogicParallel написан на стандартизированном процедурном языке Си, разработанном для программирования в операционной системе Unix. Это обусловлено тем, что для приложения типа ПК MivarLogicParallel необходимы такие языковые особенности, характерные для языка Си, как:

· простая языковая база, из которой вынесены в библиотеки многие существенные возможности типа математических функций или функций управления файлами;

· ориентация на процедурное программирование, обеспечивающая удобство применения структурного стиля программирования;

· система типов, предохраняющая от бессмысленных операций;

· непосредственный доступ к памяти компьютера через использование указателей;

· передача параметров в функцию по значению, а не по ссылке (при этом передача по ссылке выполняется с помощью указателей).

Для реализации многопоточности при разработке MivarLogicParallel использовалась технология The Message Passing Interface (MPI). Эта технология – это хорошо стандартизованный механизм для построения параллельных программ в модели обмена сообщениями.

Большинство современных реализаций MPI поддерживают версию 1.1. В настоящее время стандарт MPI версии 2.0 используется в современных реализациях, но с ограничениями, так как некоторые функции могут быть не реализованы или реализованы только частично.

Отметим, что в MPI 1.1 поддерживаются следующие функции:

1. передача и получение сообщений между отдельными процессами;

2. коллективные взаимодействия процессов;

3. взаимодействия в группах процессов;

4. реализация топологий процессов.

В следующей версии MPI 2.0 дополнительно поддерживаются функции:

1. динамическое порождение процессов и управление ими;

2. односторонние коммуникации (Get/Put);

3. параллельный ввод и вывод;

4. расширенные коллективные операции (процессы могут выполнять коллективные операции не только внутри одного коммуникатора, но и в рамках нескольких).

6.3.5. Описание программной реализации в ПК MivarLogicParallel распараллеливания вычислений при нахождении маршрута логического вывода по линейному матричному методу

Алгоритм работы MivarLogicParallel включает три основных этапа.

Этап 1. Из входного xml-документа главный процесс root с идентификационным номером "0" считывает данные матрицы параметров и правил: размерность, имена и идентификационные номера параметров, значения (если они известны), правила, их связь с параметрами.

Для работы с параметрами создана структура Param, содержащая четыре поля, имеющих следующий смысл:

· уникальный идентификатор параметра;

· значение параметра;

· флаг, равный единице, если значение параметра известно, нулю – в иных случаях;

· имя параметра.

Для выполнения работы с правилами была построена минимальная структура Rules, содержащая всего четыре поля, имеющих следующий смысл:

· количество неизвестных параметров, которые используются в правиле;

· номер определяемого данным правилом параметра (считается, что все правила имеют вид a1 = a2*a3*…*an, где a1 – определяемый (выходной, искомый) параметр, * – некоторые действия, a2, a3…an – прочие (входные) параметры, используемые в данном правиле);

· массив, содержащий единицы на позициях, соответствующих номерам известных параметров, нули – на позициях неизвестных параметров;

· массив, содержащий единицы на позициях, соответствующих номерам используемых данным правилом параметров, нули – на остальных.

Root-процесс просматривает все параметры и, если находит те, значения которых известны, записывает их номера в массив curr и рассылает их вместе с правилами всем остальным процессам.

Этап 2. Каждый процесс получает массив, состоящий из номеров известных параметров, и массив правил. Процесс выбирает из массива правил свой блок, равный M/size (где M – общее число правил, size – количество процессов), с которым далее будет иметь дело.

При помощи функции LearnNew() процесс просматривает все правила блока и, если в просматриваемом правиле присутствует известный параметр (номер которого есть в массиве curr), то в структуре Rule в поле массива флагов известности параметра ставится единица, а поле, содержащее количество неизвестных параметров правила, уменьшается на единицу.

Когда все правила оповещены об известности параметров, формируется массив правил, для которых неизвестен их определяемый (искомый, выходной) параметр, а количество неизвестных входных параметров равно нулю. Получаем таким образом, что если применить данное правило, то будет найдено значение их определяемого (выходного) параметра.

Этап 3. После применения этих правил на предыдущем этапе появляются новые известные параметры, которые каждый процесс отсылает root-процессу в виде номеров параметров и их значений. Далее root-процесс заново формирует массив curr и процедура повторяется в цикле до тех пор, пока (аналогично программному комплексу «УДАВ»):

· не будут найдены все искомые параметры системы;

· не будут найдены все параметры, которые могут быть найдены.

В первом случае задача успешно решена, а во втором случае задача либо решена частично, либо не решена из-за недостатка входных данных. Дальнейшие действия выполняются аналогично ПК "УДАВ".

Если среди правил присутствуют все необходимые для создания цепочки решения, но при разбивке их между процессами получилось, что ни одному из них не досталась полная цепочка, то наша программа будет собирать все необходимые данные и правила в одну цепочку.

6.4. Адаптация ПК «УДАВ» к конкретной предметной области – ПК «УДАВ. Геометрия»

6.4.1. Общее описание ПК «УДАВ. Геометрия»

ПК «УДАВ. Геометрия» является адаптацией ПК «УДАВ» к решению геометрических задач в треугольниках.

Рассмотрим решение задач школьной геометрии про треугольники (рисунок 74). Известно много зависимостей между сторонами, медианами, высотами, углами и другими характеристиками треугольника: теоремы синусов, косинусов, Пифагора и др. – а также формулы получения периметра треугольника, его площади и т.д. Поэтому известно много разных задач в геометрии: найти площадь по двум сторонам и углу между ними; по высоте и стороне с углом определить другие стороны, построить медианы и т.п. В геометрии треугольника известно более 33 геометрических объектов и 161 правило (зависимости, законы, теоремы и т.д.), описывающее взаимосвязи объектов, что позволяет составить 33 факториал различных геометрических задач. Ранее универсальных программ решения этих задач не было.

Рисунок 74 – Иллюстрация задания параметров треугольника

В ПК «УДАВ. Геометрия» реализовано решение в реальном времени геометрических задач в треугольниках с использованием 33 геометрических объектов и 161 правила, что ранее считалось невозможным. Это пример применения ПК «УДАВ» для решения не логической, а вычислительной задачи.

ПК "УДАВ. Геометрия" выполнен по технологии Java, которая является объектно-ориентированной платформо-независимой многопоточной средой программирования.

ПК "УДАВ. Геометрия" может выполняться на обычной ПЭВМ.

6.4.2. Возможность расширения используемого в ПК «УДАВ. Геометрия» набора объектов и правил

Программный комплекс «УДАВ. Геометрия» позволяет расширять используемый в ней набор объектов и правил без необходимости редактирования программы и ее перекомпиляции. Это может сделать любой ее пользователь, открыв для редактирования специальный настроечный XML – файл и добавив в него необходимые записи. Пример содержимого этого файла показан на рисунке 75.

Рисунок 75 – Пример записи переменных и правил в настроечный XML– файл

Для добавления объектов (параметров) в настроечном файле предусмотрена секция parametrs, в которую для каждого нового параметра необходимо добавить строку parametr со следующими данными: идентификатор параметра (переменная id), значение параметра (переменная value), описание параметра для отображения в интерфейсе программы (переменная description). Пример строки для нового параметра с указанными в ней его характеристиками показан на рисунке 75.

Для добавления нового правила предусмотрена секция rules, в которую для каждого нового правила необходимо добавить строку rule со следующими данными: идентификатор правила (переменная id); идентификатор переменной, которая является результатом вычисления по этому правилу (переменная resultId); идентификаторы переменных, необходимых для выполнения правила (переменная initId); само правило, то есть формула для вычисления переменной-результата при помощи указанных необходимых переменных (переменная value); описание правила (переменная description).

6.4.3. Описание порядка работы с ПК «УДАВ. Геометрия» при решении в нем задач

На рисунке 76 показано главное окно программы. В его центре расположена «Таблица исходных данных», содержащая перечень наименований геометрических объектов (характеристик) треугольника, поле для каждого объекта для ввода его значения, и поле для каждого объекта для установки признака необходимости его вычисления. Слева от таблицы находится область для вывода текстового описания выполнения программой поиска заданных параметров, в справа – область для иллюстрации процесса поиска в графическом виде.

Рисунок 76 – Внешний вид интерфейса с введенными условиями расчета

Для начала расчета пользователю предлагается ввести исходные данные и выбрать переменные, которые необходимо найти (см. рисунок 76). Для демонстрации были введены следующие параметры: P1 (Угол А) = 30 град, P2 (Угол В)=70 град, P4 (Сторона а)=5. Выделены следующие параметры для поиска: P8 (радиус вписанной окружности r), P15 (Высота На опущенная из угла А на сторону а), P21 (Биссектриса La угла а), P27 (расстояние от точки пересечения медианы стороны с до точки пересечения медиан).

По мере выполнения расчета программа в области "Текстовый вывод работы логики" отображает в текстовой форме все выполняемые действия по выбору правил для вычисления, сообщения о подключении к вычислению новых необходимых параметров, сообщения о найденных значениях параметров (рисунок 77).

Рисунок 77 – Внешний вид интерфейса после расчета.

Текстовое описание процесса расчета искомых параметров

Кроме этого по мере выполнения расчета программа в области «Графический вывод работы логики» отображает ту же информацию о ходе вычисления в графическом виде (рисунок 78).

Рисунок 78 – Внешний вид интерфейса после расчета.

Графическая иллюстрация процесса расчета искомых параметров.

6.5. Создание обучающей программы по физике с использованием миварного похода

6.5.1. Миварный подход к созданию обучающих систем

Современных студентов надо обучать перспективным информационным технологиям, которые в самом ближайшем времени вытеснят устаревшие. Миварный подход к созданию обучающих информационных систем отличается новизной и наглядностью может быть использован для закрепления студентами знаний в таких областях науки, как матрицы, теория графов, вычислительные процедуры, продукционный подход правил формата «если… то…» и программирование. Также создание именно обучающих систем поможет лучше проработать предметную область, например, физику падающего тела. Студентам старших курсов после изучения курса дискретной математики достаточно просто применять полученные знания и компетенции для решения новых задач по описанию различных предметных областей в формализме миварных логико-вычислительных сетей. Также очень важно, что миварные сети позволяют эволюционно развивать описаний предметных областей и за счет этого наращивать возможности алгоритма и переходить от решения простых задач к более сложным. В дальнейшем разработанные программы, алгоритмы, миварные пространства объектов и правил для различных предметных областей могут быть включены в состав Активной миварной интернет-энциклопедии. В качестве примера ниже приведены результаты работы студентов МАДИ.

6.5.2. Постановка задачи на разработку

Перед студентами стояла задача разработки алгоритма и написания программы, способной в реальном времени по заданным данным, найти множество неизвестных, но связанных с ними параметров. При этом заданы отдельные правила-отношения между различными параметрами-объектами. Например, при равноускоренном движении, зная перемещение тела, его начальную скорость и время в движении, мы можем найти ускорение. Таким образом, при проектировании систем мы избавляемся от дорогостоящих датчиков, в данном случае, акселерометра. Эта задача относится к классу задач логико-вычислительной обработки информации, создания экспертных систем (ЭС), систем поддержки принятия решений или ИППП.

6.5.3. Алгоритм и программа вычисления физических величин в области физики падающего тела на основе миварных сетей

На базе формализма миварных сетей разработан алгоритм вычисления физических величин в области физики падающего тела на основе потока входных данных или заданного множества известных параметров [63]. Этот алгоритм реализован в виде программы. Для наглядности программы при разработке была выбрана визуальная среда Delphi 7. Данная среда обладает как рядом преимуществ, так и рядом недостатков, но написания необходимой программы, наглядно иллюстрирующей работу алгоритма, её возможностей хватает [137].

В качестве предметной области программы выбран раздел физики, посвящённый свободному падению тела, хорошо знакомый каждому человеку по школьной программе. Введены следующие обозначения: x1 – начальная координата падающего тела; x2 – конечная координата падающего тела; h – высота падения; m – масса тела; a – ускорение тела; Ftr – сила трения; vn – начальная скорость тела; vk – конечная скорость тела; pn – начальный импульс тела; pk – конечный импульс тела; g – ускорение свободного падения тела. Для рассчета данных используется таблица (миварная матрица) соответствия параметров и правил [63], приведенная в таблице 2. В ней параметры находятся в столбцах, а в строках – конкретные правила. На их пересечении находится знак. Если это знак "х", то параметр является входным для этого правила, а если "у", то выходным. Например, необходимо найти ускорение. Для этого ищем в столбце "а" знак "у" и запоминаем строку. Далее в этой строке ищем знаки "х" – это необходимые для расчёта данные. Далее, подставляя в уравнение известные величины, находим значение необходимого параметра.

Таблица 2. Пример матрицы соответствия переменных и правил

Отметим, что для более быстрой работы приложения требуется проработать как можно больше правил. Сейчас таких правил 19.

На рисунке 79 показано главное окно разработанной программы. В левой части рабочей области располагается панель ввода/вывода данных. В ней пользователь может задать известные величины. По умолчанию все параметры равны нулю, кроме g = 9,8 м/с. Все параметры должны задаваться в одной системе величин. В правой части располагается панель рабочих кнопок. Главная из них, "Поехали!", занимает большую площадь и запускает процедуру вычислений. Кнопка "Очистить поля" возвращает в поля величин значения по умолчанию. Кнопка "Выход" закрывает приложение. Также на этой панели располагается поле "Память", в котором сгруппированы кнопки управления тремя ячейками памяти. Например, кнопка " – > M1" запоминает в первую ячейку памяти все текущие значения величин с рабочей панели, а кнопка "<– M1" возвращает в рабочую область значения из первой ячейки памяти.

Рисунок 79 – Главное окно программы для изучения свободного падения тела

6.6. Метод обработки экспериментальных данных о параметрах физических процессов в информационно-измерительных системах на основе миварных логических сетей

6.6.1. Применение информационных технологий в измерении физических величин. Особенности задач, решаемых информационно – измерительными системами

Для развития диагностического и контрольно-измерительного оборудования, создания современных систем измерений, регистрации и обработки экспериментальной информации о параметрах различных физических процессов целесообразно применять новые методы вычислительной и логической обработки информации. Информационные технологии, создание ГРИД-систем, вычислительные методы и логическая обработка позволят существенно расширить возможности информационно-измерительных систем (ИИС), контрольно-измерительного оборудования и диагностических комплексов для решения разных задач, включая: выбор приборов для измерений; анализ и классификацию погрешностей систем измерений, диагностику состояний и оценку параметров физических процессов; контроль качества; способы измерений; схемы реализации способов и анализа особенностей различных измерений. ГРИД-технологии позволяют объединить в рамках единых информационных систем и разнообразные датчики, регистрирующие результаты измерений, и системы передачи данных о результатах измерений, и информационные системы обработки данных и выдачи управляющих воздействий на датчики или другие системы.

Отметим, что для ИИС при проведении измерений и диагностике иногда необходимо решение сложных вычислительных задач, выполняющихся по различным алгоритмам, что может быть описано в рамках логической обработки информации. Актуальной задачей является осуществление сложной и многоуровневой вычислительной обработки результатов измерений, полученных экспериментальных данных и другой информации вместе с реализацией сложной логики расчетов и принятия решений. Возникает проблема необходимости логико-вычислительной обработки данных в ИИС методами экспертных систем и СППР. Для решения этой проблемы и предлагается новый метод обработки экспериментальных данных о параметрах физических процессов в информационно-измерительных системах на основе миварных логических сетей.

6.6.2. Обоснование возможности применения миварной теории в информационно-измерительных системах. Метод логико-вычислительной обработки информации и экспериментальных данных для информационно-измерительных систем

Как говорилось ранее, миварная теория является продолжением продукционного подхода. С точки зрения анализа метода логико-вычислительной обработки данных для ИИС принципиально важным является то, что в системе продукций можно представлять самые разнообразные правила, процедуры, формулы или сервисы, включая и разнообразные возможности как для проведения измерений, так и для обработки их результатов. Следовательно, применение продукционного подхода (и миварной теории) для логико-вычислительной обработки разнообразных данных и измерений является вполне обоснованным и целесообразным.

Для построения миварных логических сетей и последующего применения вычислительных алгоритмов сначала формируется список объектов – это все датчики или результаты измерений, промежуточные или расчетные переменные и требуемые значения параметров для ИИС. Затем определяется список всех вычислительных процедур, процедур получения результатов измерений, логических правил перехода между разными процедурами и т.п. На последнем этапе выявляются и фиксируются взаимосвязи объектов и правил, т.е. формируется логическая схема проведения измерений и обработки их результатов.

6.7. Использование миваров для защиты персональных данных

6.7.1. Проблема защиты персональных данных

Проблема защиты персональных данных (ПДн) и приведения используемых информационных систем персональных данных (ИСПДн) в соответствие законодательству является актуальной, наукоемкой и достаточно сложной. Практический опыт показывает, что в настоящее время существуют различные подходы, значительно отличающиеся как ценой, так и рисками. Есть своя специфика работы с персональными данными в области образования, которую необходимо учитывать.

Подготовка специалистов по информационной безопасности, прежде всего, должна быть актуальной во времени, т.к. объективно постоянно происходят изменения, как в законодательстве, так и в области технических средств и возможностей программных комплексов. Если в учреждении образования есть свои курсы по информационной безопасности и защите ПДн, то целесообразно привлекать своих специалистов к участию в этой работе.

Для повышения конкурентоспособности современной России необходимо создание и внедрение инноваций [14]. Для защиты персональных данных можно применять инновационные продукты, например, на основе миварного подхода [72], который развивает основные идеи продукционного подхода для использования их в создании экспертных систем [328].

Отметим, что область информационной безопасности и защиты ПДн также обладают своей достаточно сильной спецификой [280]. Для правильного прочтения и понимания руководящих документов по защите персональных данных в области автоматизированной обработки необходимо совмещать знания в трех различных областях:

1) защита ПДн;

2) знание компьютерных технологий и

3) понимание особенностей бизнес-процессов в прикладной защищаемой области.

Так же очень важно разделять защиту своих сотрудников в рамках отделов кадров и обработку персональных данных клиентов или обучаемых. Необходимо понимать, что сам процесс защиты ИСПДн в учреждениях образования занимает не менее полугода при очень интенсивной работе. Кроме того, специфика образования в вузах может иметь весьма негативные последствия и повышение рисков большого количества жалоб в органы контроля (Роскомнадзор, ФСТЭК России и ФСБ России) от "обиженных" студентов или сотрудников по малейшим поводам.

Практический опыт обучения и оказания услуг по защите ПДн показывает, что можно выделить некоторые общие моменты [280], собранные в виде основных положений «Порядка организации обеспечения безопасности ПДн», который применяется и при обучении, и при проведении мероприятий по защите ПДн. С учетом того, что более 70 % угроз безопасности ПДн реализуется самими работниками ИСПДн, так называемые внутренние угрозы, обучение всех работников ИСПДн является наиболее важным и обязательным условием защиты ПДн в любых организациях.

6.7.2. Этапы построения систем защиты персональных данных

Построение системы защиты персональных данных (СЗПДн) целесообразно разделить на пять основных этапов [280]:

1. предпроектное обследование и разработка основных параметров СЗПДн;

2. разработка документов: Частная модель угроз и Техническое задание на создание СЗПДн;

3. проектирование СЗПДн;

4. создание СЗПДн;

5. ввод в действие СЗПДн и оценка соответствия ИСПДн требованиям по защите ПДн.

Дополнительно рекомендуется провести следующие работы:

1. сопровождение ИСПДн и организационно-техническая поддержка;

2. согласование документов по СЗПДн с ФСТЭК России;

3. обучение персонала ИСПДн защите ПДн.

Каждый проект по защите ПДн включает в себя этапы: проведение предварительного обследования ИСПДн Заказчика; определение перечня ИСПДн Заказчика, их границ и характеристик; определение актуальных угроз; правильная и оптимальная классификация ИСПДн Заказчика согласно руководящим документам; создание СЗПДн.

В настоящее время в руководящих документах присутствует некая неоднозначность по вопросам классификации ИСПДн. Например, при делении на типовые и специальные рекомендуется, согласно официальной позиции ФСТЭК России, сначала определить класс своей ИСПДн по типовым требованиям, а затем добавить дополнительные требования по специальной схеме.

6.7.3. Использование экспертных систем и специфика предметной области

Для создания СЗПДн необходимо учитывать огромные объемы информации, которые могут быть собраны в экспертных системах [280, 50]. Рассмотрим специфику и особенности создания СЗПДн.

При создании СЗПДн, как правило, решают следующие задачи [280]:

· выделение и описание бизнес-процессов и ИСПДн;

· оценка состояния существующей СЗПДн, ее адекватности требованиям нормативно-правовых документов;

· разработка или согласование перечня персональных данных, обрабатываемых у Заказчика, и перечня подразделений и работников Заказчика, допущенных к такой обработке;

· разработка или согласование перечня ИСПДн и проведение их категоризации;

· разработка Частной модели угроз безопасности ПДн при их обработке в ИСПДн;

· разработка, при выявлении такой необходимости, Модели нарушителя и проекта Уведомления Роскомнадзора;

· разработка рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов автоматизированной обработки ПДн (позволяет обоснованно снизить стоимость и сроки создания СЗПДн);

· разработка Технического задания на создание СЗПДн;

· разработка технического проекта в соответствии с требованиями Технического задания на разработку СЗПДн.

Кроме того, при создании СЗПДн необходимо разработать мероприятия по защите информации, документы, регламентирующие вопросы организации обеспечения безопасности ПДн и эксплуатации СЗПДн в ИСПДн. После этого можно ввести в действие ИСПДн и ее СЗПДн, оценить соответствие ИСПДн требованиям безопасности ПДн (декларация соответствия требованиям регуляторов или аттестация).

На стадии сопровождения ИСПДн целесообразно осуществлять техническую поддержку СЗПДн ИСПДн и развитие ИСПДн в соответствии с требованиями безопасности информации. Как уже отмечалось выше, очень важно на этой стадии проводить обучение и повышать осведомленность работников по правилам работы с персональными данными, а также ответственности за их нарушения.

Отметим, что руководству организаций и слушателям важно понимать, что должно быть создано в результате выполнения проекта. В результате проведенных работ по построению СЗПДн Заказчику должны быть предоставлены следующие основные документы или рекомендации по исправлению существующих:

1. Проект Акта классификации ИСПДн;

2. Частная модель угроз;

3. Отчет по результатам обследования ИСПДн;

4. Модель нарушителя (при необходимости);

5. Проект Уведомления Роскомнадзора (при необходимости);

6. Технический проект СЗПДн;

7. Перечень основных мероприятий;

8. Проект Технического задания (ТЗ) на закупку средств защиты информации (СЗИ);

9. Проекты Решений по назначению лиц и/или Администраторов информационной безопасности;

10. Эксплуатационная документация на СЗПДн;

11. Уведомление Роскомнадзора (при необходимости);

12. Проект Положения по защите ПДн;

13. Проект Требований по обеспечению безопасности ПДн;

14. Проекты Должностных инструкций персоналу ИСПДн;

15. Проект Рекомендаций (Инструкции) по использованию СЗИ;

16. Проекты Согласий субъектов ПДн, при необходимости;

17. Проекты Форм ответов на обращения и/или запросы по ПДн;

18. Акт выполненных работ;

19. Заключение о результатах опытной эксплуатации СЗИ;

20. Акт приема-сдачи СЗИ;

21. Акт готовности средств охраны и физической защиты;

22. Акт ввода в опытную эксплуатацию СЗПДн в ИСПДн;

23. Аттестат (декларация) соответствия;

24. Журнал технической поддержки;

25. Сертификаты работников, прошедших обучение или повышение осведомленности правилам работы с ПДн.

Из сказанного выше видно, что для создания СЗПДн необходимо учитывать большое количество разнородной информации. Кроме того, анализ основных показателей защиты ПДн должен учитывать вероятностные характеристики и нечеткие принадлежности многих показателей. В то же время, эти сложные и, в некотором смысле, противоречивые показатели и требования необходимо хранить и обрабатывать в рамках единого формализма. Таким образом для решения задачи создания систем защиты персональных данных в области образования России необходимо применять систему поддержки принятия решения на основе современных технологий, которая должна иметь возможность функционального наращивания, масштабирования, т.е. эволюционного развития.

6.7.4. Анализ особенностей и специфики создания СЗПДн на основе инновационных продуктов для образования России

Анализ выявил следующие особенности предметной области и требования к системе:

· многообразие деятельности с персональными данными;

· различные индикаторы защиты ПДн;

· нечеткость части показателей защиты ПДн;

· многомерность представления данных;

· масштабируемость;

· различные формы представления результатов для принятия решений и использование качественных (бальных) показателей;

· существует множество аспектов оценки ресурсов ПДн;

· многоуровневость представления данных и анализа;

· вариабельность и необходимость эволюционного развития СЗПДн;

· сложная логика расчетов и принятия решений.

Наиболее важные особенности: многомерность, непрерывность работы, эволюционность, быстрая логическая и вычислительная обработка. Готовых систем, удовлетворяющих этим условиям, нет. Обзор литературы показал, что теоретические решения в области создания эволюционных систем поддержки принятия решений, удовлетворяющие приведенным выше условиям, существуют и подробно изложены в работах [72, 280]. И это экспертная система на основе миварных технологий.

7. Ближайшие перспективы применения миваров

7.1. Создание автоматизированных систем обработки информации на основе миварного подхода

В работе проведен анализ следующих технологий: Грид (Grid), сервисно-ориентированной архитектуры (СОА), СПАК, систем адаптивного синтеза (САС) информационно-вычислительных конфигураций (ИВК) и миварного (многомерного информационного варьирующегося) пространства данных и правил.

Показано, что на уровне аппаратных средств технологии САС ИВК являются развитием Грид-технологий, а на уровне программных средств миварное пространство значительно расширяет возможности СОА.

Совместное использование этих четырех технологий позволит проводить распределенную и параллельную обработку, осуществлять гибкую и надежную защиту данных и реализовать технологии создания самообучающихся СПАК, а в перспективе они позволят создать интеллектуальные автоматизированные системы обработки информации и системы искусственного интеллекта.

7.1.1. Научные подходы, разрабатываемые для создания интеллектуальных автоматизированных систем обработки информации и системы искусственного интеллекта

В настоящее время в научной среде имеют место различные подходы к решению важной научной проблемы создания интеллектуальных эволюционных СПАК и автоматизированных систем обработки информации путем объединения существующего оборудования и интеграции программного обеспечения.

Отметим, что необходимым шагом к построению систем искусственного интеллекта является создание интеллектуальных самоорганизующихся эволюционных АСОИ. Для создания таких АСОИ необходимо наделить их способностью к адаптации в целях наиболее эффективного решения задач в условиях их непрерывного функционирования, изменения потока входных данных и внешней среды [72]. Анализ задач, необходимых для создания интеллектуальных АСОИ показал, что необходимо выделить два взаимозависимых уровня:

1. уровень аппаратных средств;

2. уровень программного обеспечения.

На первом уровне (аппаратных средств) необходимо создание эволюционных технических средств, способных к универсальному взаимодействию с другими аппаратными средствами. Прежде всего, на этом уровне ведутся работы по созданию теоретических основ адаптивного синтеза ИВК путем создания для них САС. В определенном смысле, на этом же уровне проводятся исследования по созданию Грид (Grid), к которым подключаются не только компьютеры, но и другое различное оборудование, способное к межмашинному взаимодействию. Конечной целью исследований на этом уровне является создание самоорганизующихся программно-аппаратных комплексов и автоматизированных систем.

На втором уровне – уровне программных средств, проводятся исследования по созданию эволюционного программного обеспечения, способного к универсальному взаимодействию для решения различных задач. Например, на этом уровне ведется разработка эволюционных интерактивных самоорганизующихся баз данных и правил на основе миварного информационного пространства. По существу решаемой проблемы, к этому уровню необходимо отнести и исследования в области сервисно-ориентированных архитектур. Рассмотрим эти уровни более подробно.

7.1.2. Грид-структуры и САС ИВК

Грид ‐ структуры объединяют автономные компьютерные системы – от ПЭВМ до суперкомпьютеров. Грид дает возможность компаниям, разработчикам и пользователям совместно использовать процессорные ресурсы и данные. Грид-технология позволяет преобразовывать вычислительную (компьютерную) инфраструктуру в интегрированную виртуальную среду. Главная идея грид – это совместное использование ресурсов вне зависимости от географических рубежей и границ организаций. В грид-среде стороны формируют организации динамически. Обычно в одной транзакции задействуются несколько узлов грид, причем происходит это динамически и непредсказуемо. Кроме того, в отличие от Интернет, грид предоставляет внешним для организации пользователям полный доступ к ресурсам, увеличивая риск нарушения защиты [46-126, 339].

Теперь о системах адаптивного синтеза информационно-вычислительных конфигураций [72]. Для проектирования адаптивных ЭВМ необходимо создать САС ИВК, в которой должна оперативно накапливаться информация о решаемых задачах и существующих компонентах ЭВМ. Основные принципы построения и применения САС ИВК: адаптивность, живучесть, модульность, многопроцессорность, неоднородность, открытость, непрерывность функционирования, распределенность и глобальность обработки; обучаемость, унифицированность и эволюционность представления данных и правил, активное управление сбором необходимых данных, быстродействие обработки потоков данных. Как видим, и Грид, и САС ИВК решают на одном уровне близкие проблемы.

Грид-технология создает единую компьютерную инфраструктуру в виде интегрированной виртуальной среды. На следующем этапе развития на основе такой грид-инфраструктуры можно создавать эволюционные самоорганизующиеся программно – аппаратные комплексы (ПАК) путем использования САС ИВК.

Теперь перейдем к программному уровню создания интеллектуальных эволюционных АСОИ.

7.1.3. Концепции создания интеллектуального программного обеспечения

В настоящее время наиболее актуальными для создания интеллектуального программного обеспечения являются две концепции: сервисно-ориентированные архитектуры и миварное информационное пространство накопления и обработки информации. Эти концепции появились независимо друг от друга, но в них есть общие черты. Кроме того, некоторые возможности позволяют взаимно обогатить их.

7.1.4. Архитектура, ориентированная на сервисы

Достоинство архитектуры, ориентированной на сервисы, или сервисно-ориентированной архитектуры, состоит в обеспечении реальной поддержки бизнес-процессов, а не отдельных прикладных компонентов и их взаимодействий, как в объектно-ориентированных технологиях. Предоставляемые в СОА бизнесу сервисы – программные компоненты при необходимости заменяются другими, распределенными в Сети и отвечающими выбранным критериям.

Для бизнеса СОА предоставляет возможность простой адаптации к изменениям и снижения расходов. Вместо традиционного объектно-ориентированного наследования в СОА предполагается создание сложных служб путем композиции сервисов низкого уровня. При этом нивелируются эффекты специализации, поскольку элементарные операции интегрируются в бизнес-функции требуемого прикладного уровня.

Совместно со стандартизованными интерфейсами и слабой связанностью такая композиция формирует столь актуальный для науки и бизнеса фундамент адаптивности. Таким образом, СОА способна упростить и упорядочить интеграцию бизнеса [395]. СОА позволяет одновременно удовлетворить кажущиеся несовместимыми потребности и во взаимодействии, и в адаптивности, не требуя при этом кардинальных изменений в образе деятельности каждой из взаимодействующих сторон.

Как известно, СОА – это прикладная архитектура, в которой все функции определены как независимые сервисы с вызываемыми интерфейсами, а обращение к этим сервисам в определенной последовательности позволяет реализовать тот или иной бизнес-процесс. С точки зрения разработчиков, СОА – это компонентная модель, в которой разные функциональные единицы приложений, называемые сервисами, взаимодействуют по сети посредством интерфейсов. В СОА можно выделить три основных свойства [179]:

1. все функции приложений определены как сервисы. В качестве сервиса может выступать как целое приложение, так и его отдельные функциональные модули. Сервисами могут быть прикладные функции, реализующие определенную бизнес-логику, бизнес-транзакции, состоящие из нескольких функций более низкого уровня, и системные функции, отражающие специфику различных операционных платформ;

2. все сервисы независимы друг от друга. Они выполняют определенные действия по запросам, полученным от других сервисов, и возвращают результаты. Все детали этого полностью скрыты, так как в концепции СОА сервисы – это "черные ящики";

3. в интерфейсе сервиса определены параметры и описан результат, т.е. интерфейс определяет суть сервиса, а не технологию его реализации (по идеологии это очень близко к правилам миварного подхода). На архитектурном уровне для обращения к сервису не имеет значения, является он локальным (реализован в данной системе) или удаленным (внешний по отношению к ней), какой протокол используется для передачи вызова, какие компоненты инфраструктуры при этом задействованы. СОА предполагает наличие единой схемы обращения к сервису независимо от его реального месторасположения.

Интерфейсы – ключевые элементы СОА, и они должны быть нейтральными к специфике реализации сервиса, которая определяется аппаратной платформой, операционной системой, языком программирования. Этот нейтралитет обеспечивает универсальность взаимодействия сервисов в гетерогенной среде. Сервисы СОА слабосвязанные, что обеспечивает простую и быструю адаптацию системы в целом к изменениям в структуре и принципах реализации сервисов (по идеологии это тоже близко к миварному информационному пространству).

Сервисы СОА могут представлять собой простые или сложные объекты, процессы, охватывающие некоторое множество объектов, процессы, которые в свою очередь состоят из нескольких процессов, или даже некий комплекс приложений, которые в совокупности приводят к получению единого результата. Важно, что с точки зрения архитектуры сервис (независимо от внутренней структуры и языка реализации) выглядит как единое целое (по идеологии это близко к сущностям (точкам-миварам) миварного информационного пространства).

Вместе с тем, СОА рассматривается не только как архитектура для развертывания и выполнения распределенных прикладных решений, но и как модель программирования, в которой приложения строятся исходя из того, что они должны предоставлять в сетевой среде сервисы другим приложениям с помощью описания и публикации соответствующих интерфейсов [179]. Подчеркнем, что большинство технических решений для СОА уже существуют, но требуется переопределить их для работы в менее структурированном и более гибком окружении.

СОА основана на следующих основных принципах:

1. распределенное проектирование. Решения относительно внутренних особенностей информационных систем принимаются различными группами людей, имеющими собственные организационные, политические и экономические мотивы;

2. постоянство изменений. Отдельные участки архитектуры могут претерпевать изменения в любой момент времени;

3. последовательное совершенствование. Локальное улучшение компонентов архитектуры должно приводить к совершенствованию всей архитектуры в целом – к росту суммарной полезности компонентов того же уровня, что и изменяемый, равно как и компонентов более низкого и более высокого уровня;

4. рекурсивность. Однотипные решения имеют место на различных уровнях архитектуры.

Проведенный анализ возможностей СОА, выявил следующее. Основное достоинство СОА состоит в обеспечении реальной поддержки бизнес-процессов, а не отдельных прикладных компонентов и их взаимодействий, как в объектно-ориентированных технологиях. Предоставляемые бизнесу в СОА сервисы, программные компоненты, при необходимости заменяются другими, распределенными в Сети и отвечающими выбранным критериям. Вместо традиционного объектно-ориентированного наследования в СОА предполагается создание сложных служб путем композиции сервисов низкого уровня. При этом нивелируются эффекты специализации, поскольку элементарные операции интегрируются в бизнес-функции требуемого прикладного уровня. Совместно со стандартизованными интерфейсами и слабой связанностью СОА формирует фундамент адаптивности [395]. СОА позволяет одновременно удовлетворить кажущиеся несовместимыми потребности и во взаимодействии, и в адаптивности. Кроме того, при выборе программного обеспечения, как правило, уделяется внимание функциональности, производительности, масштабируемости и стоимости, но наиболее актуальная ценность – способность к быстрой адаптации – не всегда удостаивается должного внимания.

7.1.5. Семантическая интероперабельность взаимодействия систем

Способность двух или более информационных систем или их компонентов к взаимодействию с целью употребления полученной таким образом информации называют интероперабельностью. Это определение объединяет в себе два понятия. Техническая интероперабельность означает совместимость систем на техническом уровне, включая протоколы передачи данных и форматы их представления. Семантическая интероперабельность – свойство информационных систем, обеспечивающее взаимную употребимость полученной информации на основе общего понимания системами ее значения. Иногда также приобретает актуальность понятие правовой интероперабельности, означающее наличие правовых отношений между взаимодействующими сторонами, подкрепляющих их полномочия в рамках осуществляемых взаимодействий [395]. Как известно, в настоящее время проблемы технической интероперабельности в значительной степени решены и обеспечиваются уже существующими технологиями, а с семантическим уровнем взаимодействия дела обстоят сложнее.

Покажем важность и необходимость использования миварного подхода для обеспечения семантической интероперабельности, которая пока находится исключительно в сфере ведения специалистов. Пользователи должны договориться между собой и реализовать эту договоренность. Работы в данном направлении ведутся уже давно. Наиболее популярные сегодня подходы предполагают, что, оперируя стандартными онтологиями (т.е. описаниями предметных областей), информационные системы смогут самостоятельно идентифицировать и связываться со всеми необходимыми им для выполнения требуемых задач компонентами, "на лету" адаптируясь к техническим интерфейсам и преобразуя форматы данных. До появления СОА доминировала объектно-ориентированная идеология построения систем, и задачи технической интероперабельности сводились главным образом к возможности вызова удаленных объектов. Постепенное развитие технологий взаимодействия привело к замене в этом контексте понятия распределенных объектов термином сервис, а объектная модель вернулась на уровень рассмотрения архитектуры самих сервисов, т.е. давно известных компонентов информационных систем.

Отметим, что стандарт ANSI/IEEE 1471-2000 определяет архитектуру как "фундаментальный способ организации системы, продиктованный ее компонентами, их взаимным отношением друг к другу и к окружающей среде, а также принципами, в соответствии с которыми осуществляется ее проектирование и развитие". В этом Web-сервисы дополняют СОА для построения распределенных архитектур с децентрализованным механизмом принятия решений.

7.1.6. СОА и миварное пространство

СОА позволяет объединить в общий взаимодействующий организм информационные системы, принадлежащие различным автономным организациям и их относительно автономным структурным подразделениям [395]. Отметим, что и миварное информационное пространство позволяет объединить совершенно различные пользовательские представления в некие единые пространства [72].

В СОА сервисы рассматриваются как автономные объекты, управление которыми не централизовано. В миварной модели аналогом сервисов являются правила обработки данных (отношения), которые также не зависят друг от друга. Автономность сервисов (правил) позволяет взаимодействующим информационным системам развиваться в соответствии с потребностями бизнеса, которые потребителям сервисов, как правило, не только не известны, но и неинтересны. Это было бы невозможно, если бы интерфейс сервиса не был прочно закреплен обоюдным соглашением провайдера и потребителя сервиса. Одной из отличительных черт СОА является наличие контрактов, описывающих интерфейсы сервисов. В миварной пространстве все правила также имеют подобное описание, позволяющее идентифицировать и выполнять их. Контракт представляет собой документ, специфицирующий ожидания сервиса по отношению к его потребителям, и наоборот. Например, контракты Web-сервисов описываются специальным документом, определяющим, как потребители должны обращаться к сервису. Контракты, формулируемые провайдером сервисов, должны быть доступны потенциальным потребителям для интерпретации, анализа и реализации интеграции. Для этого используется специальный реестр, каталогизирующий доступные сервисы. Классическим визуальным отображением СОА является треугольник, в углах которого расположены провайдер сервиса, потребитель сервиса и реестр сервисов. Отсутствие любого из них недопустимо, а добавление других составляющих на практике не только возможно, но и неизбежно. Подчеркнем, что и в миварном пространстве формируется общий перечень всех правил, который и является полным аналогом реестров сервисов в СОА.

Таким образом, и СОА, и миварное пространство не зависят от технологий, а основным методологически значимым ее компонентом является реестр сервисов, или перечень правил. В асинхронном протоколе общения провайдера и потребителя сервисов он выполняет функции посредника. Провайдер размещает информацию о своих сервисах в реестре, что дает возможность потребителю в любой момент найти необходимый ему сервис. В этом процессе общения проявляется основное свойство СОА (и миварной модели) – слабая связанность. Благодаря этому свойству, сервисы (правила-отношения миваров) обретают мобильность, способность перемещаться с одного сервера на другой, не требуя согласования и координации со всеми потребителями.

Позднее связывание в СОА и миварном пространстве также позволяет отложить момент конечной сборки связей до времени исполнения, а не времени разработки программы, что характерно для традиционных монолитных систем. Во время исполнения в СОА можно менять параметры связи, например: адрес, протокол и канал. Это придает несколько измерений гибкости самой связке между провайдером и потребителем сервиса, вызываемым и осуществляющим вызов объектами соответственно. В частности, провайдер и потребитель могут исполняться на сколь угодно физически удаленных инфраструктурах. Каждая из систем может иметь собственные параметры жизненного цикла, а изменения, не затрагивающие интерфейс сервиса, не требуют остановки ни одной из них.

Поскольку слабая связанность существенно снижает необходимость ручной координации изменений в информационной инфраструктуре со всеми взаимодействующими сторонами, то сама возможность многосторонней интеграции становится вероятнее, а ее привлекательность существенно возрастает. Программный интерфейс реестра сервисов составляет часть стека протоколов взаимодействия. В наборе технологий Web-сервисов таким стандартом является UDDI (Universal Description, Discovery and Integration). UDDI обладает весьма развитой функциональностью, существенно более богатой, чем аналогичный компонент набора стандартов CORBA – CORBA Naming Service. В отличие от предыдущих поколений реестров, UDDI был изначально нацелен на применение как внутри организаций, так и между ними, поэтому реестры UDDI одинаково удобны для ведения информации о нескольких или о тысячах сервисов. Таким образом, СОА представляется весьма своевременным явлением, поскольку способна упростить и упорядочить интеграцию бизнеса. В свою очередь, универсальность технологий Web-сервисов делает реализацию СОА доступной каждой организации.

Сравнительный анализ миварного подхода и сервисно-ориентированной архитектуры показал, что главное для них – это обеспечение адаптивности и развития программной среды решения различных задач для бизнеса. Развитие СОА на основе применения миварного подхода позволит повысить эффективность решения различных задач, а также наделит СОА требуемой интеллектуальностью и способностью к эволюционному развитию.

Таким образом, миварный подход существенно расширяет возможности по накоплению и обработке информации как Грид-технологий, так и сервисно-ориентированных архитектур.

7.1.7. Создание с применением миварного подхода программного обеспечения для роботов

Одной из важных научно-технических проблем экстремальной робототехники является необходимость автономного решения в мобильных роботах сложных логических задач принятия решений и управления. Применение миварного подхода позволяет создать программное обеспечение, способное на обычных компьютерах решать сложные логические задачи, ранее считавшиеся невозможными и NP-полными, в реальном времени и с линейной вычислительной сложностью.

Это позволит решать в компьютерной системе робота очень сложные задачи, учитывать большее количество параметров и более адекватно принимать решения и управлять действиями.

7.2. Знаковое моделирование мышления человека и проблема создания искусственного интеллекта

7.2.1. Обзор технологий, используемых при создании рассуждающих, управляющих, экспертных и других систем, использующих искусственный интеллект

В соответствии с [205, стр. 66] в настоящее время выделяют следующие перспективы и тенденции развития информационных технологий и систем:

1. "Переход от классических вычислений к альтернативным способам организации вычислительного процесса. Алгоритм с самого начала своего использования был основой фон-неймановской архитектуры вычислений. Однако в течение последних нескольких десятков лет постоянно велись разработки альтернативных способов организации вычислительного процесса, в основном связанные с исследованиями в области искусственного интеллекта и параллельного программирования для многопроцессорных систем. Качественный прогресс в решении этой проблемы обеспечили аппарат недоопределенных вычислений и последние работы в области программирования в ограничениях, поскольку все они строятся на децентрализованном, асинхронном, максимально параллельном управляемым по данным процессе вычислений. В качестве следующего шага в этом направлении может быть переход к управлению на основе событий, значительно повышающему уровень ассоциативного аппарата, организующего управление по данным.

2. Использование технологии активных объектов. Ключевым в перестройке всей ИТ за последнее десятилетие стало развитие объектно-ориентированного подхода. Однако этот подход пока определил лишь фундамент будущей технологии, оставляя прежним алгоритмический характер управления процессом ее реализации. Тем временем развитие управления по данным и далее управление на основе событий формирует следующее поколение ИТ на основе автономных активных объектов, интегрирующих мультиагентную архитектуру, методы программирования в ограничениях и аппарат недоопределенных моделей.

3. Ориентация на приоритет модели, а не алгоритма. Последние исследования в области ИТ позволяют сделать вывод о конфликте модели и алгоритма, который формирует новую парадигму ИТ, ориентированную на модель и прямое взаимодействие с нею. Во многих классах приложений новая парадигма уже сейчас доказывает свои преимущества. Известен прогноз, который предрекает, что через 10–15 лет алгоритм ожидает судьба ассемблеров и программирования в кодах: потеря сегодняшних ключевых позиций и место в сравнительно тонком, базовом уровне компьютерной технологии будущего.

4. Реализация естественного параллелизма вычислений. Нерешенность проблемы распараллеливания императивных (основанных на алгоритмическом подходе) программ уже более двух десятилетий образует непреодолимый барьер на пути широкого распространения многопроцессорных систем. За этот период стоимость разработки аппаратной и программной части вычислительных комплексов поменялась местами: уровень автоматизации проектирования аппаратной части и стоимость элементной базы позволяют производить массово компьютеры практически с любым количеством процессоров. Однако адаптация существующих и разработка новых программных продуктов остается достаточно сложной и уникальной задачей. В новой парадигме ИТ параллельность перестает быть проблемой, а становится естественным свойством любой программной системы.

5. Проактивность и самоорганизация вычислений. Все компоненты перспективных адаптивных информационных систем (АдИС) должны уметь идентифицировать ("ощущать") себя в составе единой структуры. Данное осознание проявляется на всех уровнях АдИС, аналогично мозгу человека, получающему исчерпывающую информацию о всех частях тела, их текущем состоянии, имеющихся связях с другими системами. Проактивность же АдИС должна опираться на реализацию семи базовых принципов: обеспечение непосредственной связи с физическим миром; "глубокие" сетевые взаимодействия; макрообработка; функционирование в условиях неопределенности; целеполагание и предвидение; замкнутый цикл управления; персонификация. Самоорганизация вычислений, в свою очередь, предполагает способность к переконфигурированию (самоконфигурирование), самосовершенствование, самооптимизацию, самолечение и самосохранение. Теоретические основы решения задач управления самоорганизующимися АдИС в настоящее время интенсивно развиваются в рамках неокибернетики (кибернетики второго порядка), одной из задач которой является исследование таких свойств указанных систем, как избирательная чувствительность и операциональная замкнутость, структурная динамика, самовозбуждение, рефлексия и хаотичность поведения, неравновесность, неопределенность от вмешательства наблюдателя. Все эти и некоторые другие (не упомянутые здесь) тенденции приведут со временем к тому, что прикладные программные системы будут строиться на основе приоритетности модели (а не алгоритма), мультиагентности и ассоциативно самоорганизующемся недетерминированном параллельном вычислительном процессе".

На настоящий момент при создании систем, осуществляющих интеллектуальную деятельность, в соответствии с указанными тенденциями используются более подробно описанные ниже следующие технологии:

· нейронные сети;

· мультиагентные системы (МАС);

· генетические алгоритмы;

· недоопределенные вычисления и программирование в ограничениях.

7.2.1.1. Программирование в ограничениях

Программирование в ограничениях как самостоятельное научное направление сложилось в конце 60-х – начале 70-х годов прошлого века. Тем не менее, четыре его фундаментальных принципа не претерпели серьезных изменений, и сформулированы следующим образом: декларативное моделирование ограничений, локальное распространение результатов, эффективный глобальный поиск решений и специализация языковых и математических средств.

Принцип декларативности нашел конструктивное воплощение во многих языках функционального и логического программирования (включая Lisp и Prolog), допускающих описание и решение некоторых задач в ограничениях. Функциональная рекурсия и логический вывод являются лишь отдельными элементами более общей стратегии разрешения ограничений для сложноструктурированных неизвестных переменных. Язык реляционных баз данных SQL, предусматривающий развитые декларативные конструкции для описания запросов и ограничений целостности, также несет в себе черты языка программирования в ограничениях. Связь с технологиями управления базами данных становится еще более очевидной при анализе относительно новой концепции Constraint Database (CDВ), которая, расширяя реляционную, дедуктивную и объектно-ориентированную модели, устанавливает непосредственную связь между типами данных и ограничениями, которые их предопределяют.

Принцип локального распространения (в англоязычной литературе соответствующий терминам constraint propagation или consistency inference) имеет долгую историю и многочисленные приложения, в частности, в области интеллектуализации графических интерфейсов пользователя. Спекулятивные попытки предвосхитить результаты поиска путем локальных и циклических уточнений частных решений оказались довольно плодотворными при решении больших систем уравнений и неравенств. Многочисленные "радужные" воплощения принципа привели к созданию целой палитры методов: Red (красный), Orange (оранжевый), Yellow (желтый), Green (зеленый), Blue (синий), DeltaBlue (инкрементально-синий), SkyBlue (небесно-синий), UltraViolet (ультрафиолет), Purple (фиолетовый), DeepPurple (пурпурный), Indigo (темно-синий). Некоторые из них обеспечивают как полный, так и инкрементальный поиск решений применительно к простым и иерархическим системам ограничений.

Принцип эффективного глобального поиска решений довольно естественен для прикладных задач в ограничениях, большая часть из которых является NP-полными. В отличие от методов распространения, направленных на пропозициональный вывод и локальное улучшение частных решений, методы глобального поиска обеспечивают систематический или стохастический поиск общих решений, удовлетворяющих всем заданным ограничениям. Заметим, что поиск с возвратом (backtracking) в сочетании с локальным распространением нашел применение практически во всех реализациях систем программирования в ограничениях, включая упомянутые выше диалекты языков Lisp и Prolog.

Программирование в ограничениях – это программирование в терминах "постановок задач". Постановка задачи – это конечный набор переменных V = {v[1], … v[n]}, соответствующих им конечных (перечислимых) множеств значений D = {D[1], …D[n]}, и набор ограничений С = {C[1]…C[m]}. Ограничения представлены как утверждения, в которые входят в качестве параметров переменные из некоторого подмножества V[j],j=1..m набора V. Решение такой задачи – набор значений переменных, удовлетворяющий всем ограничениям C[j].

Синтаксически такую постановку задачи можно записать как правило для "типизированного" Пролога. Семантически программирование в ограничениях отличается от традиционного логического программирования в первую очередь тем, что исполнение программы рассматривается не как доказательство утверждения, а нахождение значений переменных. При этом порядок удовлетворения отдельных ограничений не имеет значения, и система программирования в ограничениях, как правило, стремится оптимизировать порядок доказательства утверждений с целью минимизации отката в случае неуспеха. С этой целью набор ограничений может быть соответствующим образом преобразован по правилам, аналогичным правилам Пролога. Любую задачу можно рассматривать как ограничение: значения переменных должны быть решением этой задачи. Часто о программировании в ограничениях говорят исключительно как о дополнительной ветви логического программирования.

В задачах исследования операций и реализации искусственного интеллекта часто используется некоторое пространство решений, сужением которого достигается необходимый результат. Такие сужения естественным образом представляются как ограничения.

Как и логическое программирование, программирование в ограничениях предполагает совершенно аналогичную "естественную" реализацию на параллельных платформах.

7.2.1.2. Мультиагентные системы

Многоагентные системы – новая, современная, одна из наиболее перспективных на данный момент технологий в области искусственного интеллекта.

Под агентом понимается некоторая сущность, существующая в некоторой внешней по отношению к ней среде, функционирующая по определенны для нее законам с учетом внешней среды и в соответствии с поставленной перед ней целью. Такой агент может быть, например, роботом, программой или отдельной ее функцией, а также человеком. При этом агента можно назвать интеллектуальным, если он взаимодействует с окружающей средой примерно так же, как действовал бы человек.

Многоагентные системы состоят из нескольких, может быть, из многих взаимодействующих между собой агентов, "… каждый их которых является нераспределенной системой, основанной на знаниях, правилах и логических рассуждениях" [21]. Каждый агент должен включать в себя элементы, которые будут обеспечивать безопасность его работы, мобильность, возможность взаимодействия с другими агентами, с пользователем, использование общих сетевых ресурсов (например, сетевые БД).

Если агенты являются разнородными (по структуре, решаемым задачам, свойствам и т.д.), то говорят о гетерогенной МАС.

Многоагентные системы используют для:

· систем решения крупных логико – вычислительных задач, разбиваемых на более мелкие подзадачи, которые могут решаться параллельно;

· моделирования поведения сложных систем (состоящих из большого числа компонентов, отличающихся сложным поведением);

· систем принятия консолидированных решений.

7.2.1.2.1. Применение МАС для систем решения

На данный период времени функционирование решающих систем на основе МАС происходит следующим образом (рисунок 80):

1. система получает запрос на решение какой-либо задачи. Агент-субординатор разбивает эту общую задачу на подзадачи и распределяет их между агентами-исполнителями;

2. агенты – исполнители находят решения порученных им подзадач;

3. агент-интегратор объединяет предлагаемые агентами-исполнителями результаты в решение исходной задачи.

Рисунок 80 – Решение задачи многоагентной системой

Также МАС могут использоваться для решения одной небольшой задачи разными способами (для каждого агента определен один способ) с последующим выбором наилучшего. За счет того что поиск оптимального решения осуществляется МАС без внешнего вмешательства, МАС относятся к числу самоорганизующихся систем [21, стр. 49].

В соответствии с [21, стр.48 – 49], к числу главных теоретических проблем МАС относятся:

· описание, декомпозиция и распределение задач между агентами в многоагентной системе, синтез (композиция) решений;

· обеспечение взаимодействия (коммуникации) агентов в многоагентной системе, в том числе построение языков и протоколов коммуникации;

· согласование решений и координация действий агентов; планирование в многоагентной системе; разрешение конфликтов между агентами из-за ресурсов;

· описание представления агентами их внутренних состояний, а также рассуждений о знаниях, планах и действиях других агентов;

· описание различных точек зрения, целей и предпочтений агентов в интересах представления их в многоагентной системе.

В работе [21, стр.48, 49] предложено развитие многоагентной системы до многоуровневой МАС. Предлагается агентам – исполнителям первого уровня назначить подчиненных агентов, агентов – исполнителей второго уровня, которые будут решать разными способами задачи, поставленные агентам – исполнителям первого уровня. Агенты 1-ого уровня могут общаться между собой, обмениваться информацией, алгоритмами. Структура и функционирование многоуровневой МАС и ее отличие от обычной МАС показаны на рисунке 81.

Рисунок 81 – Различия в структуре и функционировании обычной МАС и многоуровневой МАС

Предложенные многоуровневые МАС могут быть применены при построении таких интеллектуальных систем, для которых предполагается, что исходная задача будет разбиваться на подзадачи, которые могут быть решены несколькими способами.

Примерами таких систем могут быть: система для интеллектуального анализа документов; система определении оптимального маршрута движения транспорта при наличии пробок; система эффективного поиска в сети Интернет.

Необходимость использования МАС для эффективного поиска в Интернет обусловлена особенностью поисковых машин: каждая машина ищет информацию только по своему индексу (базе данных значащих слов на каждой странице, найденной crawler ("пауком") поисковой машины), и эти индексы для разных поисковых машин не одинаковы. Поэтому логично создать многоуровневую мультиагентную систему, в которой было бы по одному агенту исполнителю второго уровня для каждой поисковой машины. Всем им единое задание на поиск должен выдавать один и тот же агент исполнитель первого уровня. Он же будет принимать от нах результаты поиска и выбирать наилучший.

7.2.1.2.2 Применение МАС для моделирования сложных систем

Многоагентный подход может использоваться также при имитационном моделировании предметной области. Например, в последнее время подобные модели социо – экономических систем становятся мощным инструментом их исследования.

При построении модели в общем случае предметная область разбивается на элементы, формализуются процессы их функционирования, как существенно более простые по сравнению с функционированием системы в целом, и формализуются связи между элементами. Далее полученные модели, представляющие собой задаваемые схемами сопряжения многоуровневые иерархические структуры из сотен или тысяч элементов, описываемых динамическими системами (например, детерминированными и вероятностными автоматами), реализуются на ЭВМ и могут быть использованы для имитации процессов в системе.

Сложная (экономическая) система, представляемая как многоуровневая конструкция из элементов (субъектов), функционирует таким образом, что выходные данные, выдаваемые одними элементами, поступают на входы других элементов, изменяя их поведение (состояния). Получаемая совокупность всевозможных перемещений и случайных скачков состояний всех элементов этой многоуровневой конструкции и составляет процесс функционирования сложной системы во всем многообразии происходящих событий.

В работе [167] предложена модель региональных распределенных рынков с информационной асимметрией. Модель разработана для рынка, на котором взаимодействуют производители и оптовые торговцы сельхозпродуктов. В модели используются гетерогенные агенты: агенты – производители и агенты – торговцы; учитывается, что информационное взаимодействие агентов и конкуренция производителей происходят на локальных, но перекрывающихся, областях. А конкурирующие между собой оптовые торговцы ограничены временем, информацией, финансовыми и транспортными возможностями. Таким образом, в модели учитывается информационная неполнота и информационная асимметрия.

По мере усложнения проектируемых объектов возрастает сложность формального описания объектов, а также сложность синтеза моделирующих алгоритмов, что ограничивает возможность применения имитационных моделей. В статье [198] предлагается новый метод формального описания объектов и синтеза моделирующих алгоритмов, основанный на рассмотрении элементов системы как дискретных преобразователей и описании функционирования элементов как выполнения регулярных выражений алгебры алгоритмов (называемых в предлагаемом методе регулярными моделями или R – моделями). Описываемый метод позволяет легко превратить эти алгоритмы в структурированную программу, что способствует значительному уменьшению трудоемкости подготовки к решению задач методом имитационного моделирования. Кроме указанных преимуществ R-моделей следует отметить ещё и широкие описательные возможности языка (например, в экономике) в отличие от языка классической математики.

Процесс разработки многоагентной системы является иерархическим и предполагает использование разнотипных моделей, получаемых из агентоориентированного анализа решаемой задачи и программирования агентов в соответствующей инструментальной среде. Целью агентоориентированного анализа является создание абстрактных моделей, концептуально описывающих различные аспекты многоагентной системы.

"Одной из наиболее распространенных методологий агентоориентированного анализа является методология Gaia. Из имеющегося ряда современных инструментальных сред можно выделить среду Zeus, которая оперирует схожими с Gaia спецификациями сообщества агентов" [195, стр 62].

В рамках методологии Gaia многоагентная система проектируется в терминах поведений и структур человеческих организаций и описывается совокупностью взаимодействующих ролей. При этом должны быть разработаны следующие модели (уровень абстрактных моделей на рисунке 82):

· модель ролей, которая абстрактно описывает свойства и поведение автономно функционирующих сущностей предметной области; для каждой роли определяются связанные с ней обязательства (функциональный аспект), полномочия (ресурсный аспект), протоколы и активности (взаимодействие с другими ролями);

· модель взаимодействий на основе составленных протоколов;

· модель агентов, которая предусматривает объединение ролей в агентные типы и представление их в виде иерархии;

· модель услуг, создаваемая посредством анализа активностей и обязательств и специфицирующая функции ролей;

· модель связей между агентами.

В свою очередь инструментальная среда Zeus оперирует не моделями, а следующими базовыми понятиями: онтология, факт, агент, задача, правило, координация и организация агентов. На рис. 82 показана взаимосвязь моделей методологии Gaia и инструментальной среды Zeus, а также последовательность действий при разработке и создании МАС.

Рисунок 82 – Взаимосвязь моделей методологии Gaia и инструментальной среды Zeus (скопирован из [195])

7.2.2. Применение МАС для систем принятия консолидированных решений

Еще одно применение мультиагентных систем – системы принятия консолидированных решений.

В подобных системах решения применяются группой интеллектуальных агентов, которыми могут быть люди – эксперты, программные комплексы или гетерогенные объединения тех и других.

Математическая модель предлагаемого в работе [335] метода эволюционного согласования решений в мультиагентной системе разработана и исследована для простейшего случая принятия консолидированного решения группой интеллектуальных агентов различной природы. Перед агентами поставлен список конкретных вопросов, ответом на каждый из которых могут быть:

· правильный ответ;

· отсутствие ответа: у агента нет знаний по этому вопросу.

Ответ записывается агентом в соответствующую ячейку своего варианта, или она остается незаполненной (пример – совместное заполнение тестов IQ группой людей). Основной характеристикой агента является его способность как генератора идей, вычисляемая по формуле G=P/N, где под N понимается количество вопросов, на которые ответил агент за некоторое врема, а под P – количество правильных ответов из них. Кроме того, агент выступает в качестве оценщика: если у него нет ответов на какие-либо вопросы, а они к нему поступили от других агентов на экспертизу, то он с вероятностью Е записывает чужой заполненный ответ в пустую ячейку своего варианта решения как правильный. Величину Е называют способностью агента как оценщика.

В работе [335] описана компьютерная модель работы группы агентов над единым списком вопросов. Группе заданы правила взаимодействия в соответствии с одной из схем генетического алгоритма (модифицированная схема Genitor). На нулевом этапе каждый агент в соответствии со своими знаниями заполняет пустые ячейки своего варианта решения правильными ответами. В компьютерной модели агента вариант решения представляется набором нулей и единиц, где единица соответствует правильному ответу, а нуль – отсутствию ответа. Произведение GN соответствует математическому ожиданию числа правильных ответов агента на данном этапе, где G – вероятность заполнения агентом каждой ячейки правильным ответом.

На этапах итеративного согласования каждый агент получает копии двух чужих вариантов и с вероятностью Е записывает чужой правильный ответ в свой вариант. Копии своих обновленных вариантов агенты посылают на сервер, и процесс итерации повторяется до тех пор, пока не истечет время или решения не выродятся к популяции "близнецов". Метод проиллюстрирован рисунком 83.

Рисунок 83 – Схема мультиагентной системы принятия консолидированных решений (скопирована из [335])

Координация функционирования агентов выполняется правилами взаимодействия, выведенными из генетических алгоритмов. Считается, что группа ответила на данный вопрос правильно, если на него более половины агентов дали правильный ответ.

Анализ модели показал, что в большинстве практически важных случаев в широком диапазоне изменения переменных метода (количество агентов и их компетентность) требуется от 3-х до 12-ти итераций по согласованию их решений. Было установлено, что сокращение числа итераций в эволюционном методе на 2-4 порядка при использовании человеческого интеллекта объясняется тем, что уже на первой итерации в популяцию решений вносится весьма значительное число правильных ответов, тогда как при использовании эволюционного согласования решений агентов искусственного происхождения количество таких ответов ничтожно мало.

7.2.3. Моделирование мышления человека на основе миваров

Ниже изложена гипотеза представления человеческого мышления в виде миварной сети логической обработки, управляемой потоком входных данных с датчиков. Эта модель на данный момент носит теоретический характер и нуждается в экспериментальной проверке.

7.2.3.1. Основные аспекты, лежащие в основе предлагаемой модели мышления

Под мышлением будем понимать логически рассуждающую самообучающуюся систему. В процессе своего обучения человек выявляет вещь (сущность, объект), которую соотносит через элементарные отношения с другими объектами. Одновременно можно выявлять свойства этой вещи (атрибуты, унарные отношения). На основе определения новой сущности в мышлении формируется новое понятие, к которому приписываются новые отношения с уже известными сущностями. Как известно из фундаментальных трудов философа Райбекаса А.Я. [337]:, набора («тройки») «вещь, свойство, отношение» достаточно для описания любой предметной области, т.к. все остальные философские понятия могут быть выражены через три этих базовых [72].

Как было сказано ранее, миварный подход базируется на [72, 279]:

1. понятии пространства унифицированного представления данных и правил, в котором каждая сущность описывается с помощью "тройки" "вещь, свойство, отношение";

2. системе логического вывода на основе активной обучаемой сети правил с линейной (единичной) вычислительной сложностью.

Получаем, что в основе как обучения человека (мышления), так и миварного подхода лежит один и тот же набор фундаментальных понятий: вещь, свойство, отношение. Следовательно, на основе миварного подхода можно описывать мышление, если понимать под ним логически рассуждающую самообучающуюся систему. Получаем, что в голове у человека есть многомерное пространство представления данных и правил.

7.2.3.2. Гипотеза обработки информации человеком

В качестве гипотезы предположим, что часть правил одновременно реализуется в «химическом компьютере» в голове у человека. У человека есть несколько систем ввода информации, можно сказать, датчиков: зрение, слух, осязание, обоняние, тактильные ощущения. Получаемые ими из внешней среды сигналы передаются в головной мозг, где они обрабатываются с осознанием или без и вызывают ответную реакцию, например, выброс адреналина при испуге или поворот головы в направлении услышанного звука. Это напоминает систему, управляемую потоком входных данных. Попробуем представить себе, как в нашем «химическом нейронном компьютере» хранятся данные и правила, накапливающиеся в процессе познания; и как правила выполняются.

Скорее всего, в голове у человека образуются некие циклические временные петли, когда некий сигнал курсирует по определенному циклу взаимосвязанных нейронов. Количество выходов у нейрона может служить фундаментом для образования многомерного пространства. В процессе усложнения познания в голове запускаются все новые и новые циклы: на базе предшествующих циклов строятся более сложные, и этот процесс повторяется. Получаем, что все сигналы некоторым образом "бегают по своим циклам", которые в совокупности, возможно, образуют некое многомерное пространство "вращающихся" и постоянно изменяющихся циклов информационных сигналов. Конечно, в разные моменты времени общий объем такого пространства может изменяться. В процессе обучения на фундаменте уже существующих циклов создаются новые. В качестве аналогии можно привести пример молекул, электронов и т.п., где все находится в постоянном движении, но сохраняет форму. Напомним, что это всего лишь гипотеза.

Итак, на вход логической системы постоянно поступают новые сигналы-данные. В самой системе могут изменяться приоритеты обработки, формироваться новые цели и т.п. Все это многомерное пространство "вращающихся" циклов должно находиться в постоянном движении. В случае даже самой кратковременной остановки все "молекулы" останавливаются, циклы разрушаются… Возможно, подобным образом можно объяснить клиническую смерть мозга, когда кратковременная остановка тока крови приводит к полной потере памяти и способностей к мышлению. Ведь, исходя из нашей гипотезы, для восстановления всего "вращающегося" пространства необходимо пройти обучение с самого рождения и, что важно, в тех же условиях внешнего мира. А мир постоянно изменяется, и выполнить данное условие невозможно. Забавно, но, если гипотеза найдет свое экспериментальное подтверждение, то она будет фундаментальным основанием для запрета на всякие фантастические телепортации людей: ведь даже если некий кусок материи (вещь) и возможно передать по каналу, то восстановить все "вращения" в мозговом пространстве, точно, нельзя.

7.2.3.3. Модель мышления человека

Если исходить из нашей гипотезы, то и модель мышления на основе миварного подхода должна включать пространство постоянно изменяющихся (в некотором смысле, вращающихся) правил, у которых входные параметры переходят в выходные. Фактически, это тоже непрерывное движение в сложной логически рассуждающей системе. Понятно, что передать статическую базу данных возможно. Но что делать с логическими системами, когда они станут достаточно сложными и сравнимыми с мышлением человека?

Допустим следующее. Пусть есть две одинаковые самообучающиеся системы, которые находятся в одинаковых условиях. Если у двух таких систем начальные состояние одинаковые, то на начальном этапе обучения еще возможны некие параллельные траектории развития. Однако алгоритм обработки информации в миварных логических сетях не является строго детерминированным. Кроме того, возможно включение вероятностных правил и выводов. Следовательно, обязательно наступит такой момент времени, когда курсы развития этих систем начнут отличаться друг от друга. Тогда, любые такие системы должны быть различны на достаточно длительных интервалах времени. Впрочем, возможно, что в некоторые моменты времени есть вероятность статически одинаковых систем, т.е. возможно, в некоторые моменты времени мгновенные состояния систем будут одинаковы. Предложенная гипотеза имеет право на рассмотрение и исследование, которое уже выполняются нами и другими учеными.

7.2.4. Гипотеза моделирования озарения в области искусственного интеллекта на основе миварной сети правил и процедур

7.2.4.1. Понятие инсайта. Основные идеи, лежащие в основе его моделирования

Под инсайтом (озарением) принято понимать внезапное нахождение решения.

При решении человеком какой-либо задачи у него есть представление о предметной области задачи: набор понятий в этой области (ее объектов) и связей между ними (законов, правил и т.п.). Для некоторых объектов заданы значения (исходные данные задачи) и указано, какие объекты необходимо найти. Человек пытается по известным ему законам логическим путем получить искомые значения из известных. Если решаемая задача будет достаточно простой, то такая связь находится очень быстро и про озарение никто не говорит. Если же описание предметной области очень сложное и сам процесс поиска маршрута логического вывода (или обработки данных от исходных к искомым) достаточно многомерен и сложен, то различных вариантов получается очень много и сам процесс поиска затягивается.

Согласно гипотезе моделирования мышления, процесс логической обработки происходит в голове у человека постоянно. Наш мозг позволяет одновременно решать несколько различных задач. Таким образом, для решения требуемой нам задачи мозг выделяет некий ресурс и процесс "логической обработки" запускается на длительное время. Возможно, что по истечении некоторого интервала времени мозг принимает решение о завершении неудачной задачи, если решение так и не найдено, и важность задачи не очень велика. Отметим, что у людей разные способности к абстрактному мышлению. Рассматриваемая нами гипотеза как раз и относится к абстрактному мышлению, когда без связи с внешним миром и только на основе внутренней информационной модели предметной области требуется найти определенную зависимость и конкретное решение задачи – ответ.

По гипотезе, все информационные модели могут отображаться в виде миварного информационного пространства. В этом пространстве введена некоторая мера расстояния между его точками [279]. А на основании этой меры можно формально определять, какая «ветка» логического вывода приводит нас наиболее близко к требуемому результату. Это знание может быть неформализуемым, но нам всем знакомо ощущение близости решения задачи. Возможно, это и есть проявление эффекта приближения к требуемому результату в миварной логической сети.

Если искать решения в миварном пространстве одновременно по двум направлениям, от заданных данных к искомым и от искомых данных к заданным (одновременное использование метода прямой и метода обратной волны логического вывода, см. п. 5.4), то при приближении получающихся по обоим этим направлениям логических цепочек друг к другу автоматически и формально определяется признак близости в многомерном пространстве логического вывода. Если при этом находится такое правило, которое "замыкает" вывод, то есть находится полный маршрут вывода, то его нахождение и можно назвать формальным признаком озарения. Если человек долго стремился к этому и постоянно решал требуемую задачу, то и получается инсайт (озарение). Хотя, конечно же, не всегда.

Итак, подытоживая, озарение – это момент нахождения последнего правила, замыкающего маршрут логического вывода от исходных к искомым объектам.

7.2.4.2. Логическое мышление во сне

В момент сна наш мозг не отвлекается на управленческие функции, и, следовательно, большее количество ресурсов может быть выделено для решения отложенных насущных задач. Достаточно согласиться с тем, что объем мозга при засыпании не меняется и при уменьшении количества задач на оставшиеся выделяется больше ресурсов.

Кроме того, на скорость решения задачи, то есть поиск маршрута вывода между исходными и искомыми точками (миварами) влияет мерности пространства: чем больше мерность, тем быстрее будет найдено решение. По нашему мнению, у людей разные способности к многомерному представлению информации.

Получаем, что во время сна у человека со способностями к многомерному представлению и абстрактному мышлению создаются предпосылки к инсайту.

Исходя из сказанного выше, нет ничего удивительного, что многие сложные проблемы, т.е. архисложные логические выводы, были решены именно во сне, когда максимально выделены ресурсы для абстрактного мышления.

7.2.4.3. Роль эмоций в логике

Человеческие эмоции и сила воли помогают выстраивать длительные логические цепочки маршрута вывода в абстрактном многомерном миварном пространстве. Отсюда и огромное удовлетворение у ученого в случае успешного решения сложной абстрактной задачи. Видимо только эмоции и позволяют «заглядывать далеко вперед», т.е. просчитывать логические цепочки на много шагов вперед.

Это требует огромных умственных усилий и напряжения. Если есть некие значения исходных данных, то миварная логическая сеть позволяет постепенно вычислить все объекты, которые могут быть вычислены исходя из имеющихся исходных данных.

Однако именно абстрактное мышление позволяет без конкретных значений просто выстраивать логические цепочки, которые потенциально могут привести к решению.

А только затем, после нахождения абстрактного маршрута вывода-обработки, подставляются конкретные значения и решают требуемую задачу.

7.3. Классификация уровней проведения научных исследований в области искусственного интеллекта

7.3.1. Актуальность введения классификации уровней проведения научных исследований

Всем известно, что в области ИИ проводится достаточно много разнообразных и непересекающихся исследований даже по информатике и прикладной математике. Некоторые ученые спорят о том, какое направление является более интеллектуальным и перспективным. В целях упорядочивания знаний об ИИ предлагается выделить несколько в основном непересекающихся уровней таких исследований. Это, кроме всего прочего, позволит прекратить жаркие споры и «разведет» ученых по разным областям.

Предлагается следующая классификация на основе объединения основных фундаментальных и методологических подходов к моделированию ИИ на каждом уровне исследований:

1) рефлексивный "до-интеллектуальный" уровень исследований;

2) логический "интеллектуальный" (логические рассуждения и моделирование структур) уровень исследований;

3) социальный "после-интеллектуальный" уровень исследований.

7.3.2. Рефлексный «до-интеллектуальный» уровень исследований

Человек разнообразно реагирует на обстоятельства внешней среды: от простейших рефлексов, например, инстинктивного разгибания коленки при ударе по ней неврологическим молоточком, до решения сложных логических задач, например, постановки диагноза больному. Обработка внешних воздействий осуществляется на разных уровнях центральной нервной системы: в одних случаях достаточно задействовать спинной мозг, в других– ядра отделов головного мозга в третьих – кору.

Нейросети (и им подобные методы) лучше моделируют инстинктивные реакции, рефлексам и т.п. Когда надо отреагировать (и не обязательно действием) мгновенно и не осмысливая. Да, это очень важно, но в общепринятом смысле это нельзя называть интеллектуальной осознанной деятельностью. Нейросети – это что-то до-интеллектуальное, но очень важное для диагностики реакций. По нашему мнению, исследователям нейросетей обижаться на то, что это неинтеллектуальные действия, нельзя. Ведь даже люди не раздумывают над своими рефлексами, а просто сначала обучаются им, если рефлексы не являются врожденными, а затем успешно пользуются. Например, движения рук и ног при вождении автомобиля: в то время как голова выбирает маршрут и управляет, руки и ноги действуют на более низком уровне. Аналогично осуществляется реакции на огонь, лед и т.п.

Проанализируем генетические алгоритмы и подобное "научное тыкание пальцем". Это уже несколько другой уровень, чем интеллект, когда для совершенно новых сложных задач, которые нельзя решить интеллектом на базе прошлого опыта, надо предложить хоть какие-то решения. Получается, что нейросети и генетические алгоритмы – это две крайности, которые явно нельзя отнести к интеллекту. Однако, по нашему мнению, обе эти крайности относятся, с точки зрения введенной классификации, к до-интеллектуальному уровню научных исследований. Впрочем, если кому-то не нравится подобный термин, то можно будет ввести другой после обсуждения.

7.3.3. Логический «интеллектуальный» уровень исследований

Поясним, что будем понимать под интеллектуальным уровнем исследования. Давайте рассмотрим автомат для продажи газет. Чтобы купить газету мы нажимаем на кнопку, соответствующую ее номеру, вставляем деньги в купюроприемник или монетоприемник, и через некоторое время через прорезь выпадает газета. Мы знаем, что указав номер газеты и уплатив деньги, мы ее получим. Но нам не известно, что конкретно при этом делает автомат: как определяет оплаченную сумму и необходимую сдачу, куда помещает деньги, как подает газету и т.п. Для объекта, об устройстве которого ничего не известно, а известны только входные и выходные данные, в науке принят термин «черный ящик». Так вот, под интеллектуальным уровнем будем понимать такое исследование, которое стремится объяснить устройство черного ящика, понять механизмы его функционирования, то есть, образно говоря, раскрыть его и заглянуть внутрь.

Как известно, нейросети и генетические алгоритмы не раскрывают черных ящиков, а работают только со "входами" и "выходами" такого ящика, т.е. опираются, в основном, только на статистику. Если сам черный ящик во времени не меняется, то применять статистику можно и даже должно. Но в реальной жизни все течет и меняется, а значит и методы черного ящика обречены на провал в любом случае. Это лишь вопрос времени. Хотя, наверное, можно как-то и с этим бороться: регулярно проверять настройки, сверяться с практикой, экспериментами и т.п.

Получается, что нейросети и генетические алгоритмы работают с количественными параметрами, а интеллект, т.е. моделирование и логический вывод, с качественными параметрами. Видимо, надо иметь и то, и другое.

Теперь перейдем к термину "интеллект". Видимо, это ближе к логическому осознанному мышлению, когда человек понимает, что и как. Очевидно, что это гораздо медленнее, чем инстинктивная реакции, но зато более универсально. Применительно к интеллекту можно, скорее, говорить о познании, в то время как применительно к нейросетям – о диагностике и управлении. В работах, опубликованных на сайте [279], приведена классификация, в которой явно выделена разница между познающими и диагностическими системами управления и обработки информации.

7.3.4. Социальный «после-интеллектуальный» уровень исследований в области искусственного интеллекта

На конференциях всегда уделяется внимание вопросам сознания, совести и т.п. интеллектуальных систем. Очевидно, эти проблемы выходят за пределы логического осознанного мышления, т.к. даже человек эти процессы не осознает. Также неосознаваемыми являются эмоции, темперамент и многие другие психофизические свойства, состояния и процессы.

С одной стороны, можно сказать, что сначала необходимо решить задачу моделирования логического интеллекта, а потом уже приниматься за вопросы его совести и эмоций. Ведь, как известно, до сих пор не решен принципиальный вопрос: можно ли создать ИИ? С другой стороны, если есть ученые, которым важны и интересны проблемы, которые возникнут сразу после создания ИИ, то этим вполне можно заниматься. Тем более, что вопросы финансирования здесь особой роли не играют. Также нельзя не отметить, что у многих исследователей возникают сомнения в научности подобных исследований. Тем не менее, по нашему мнению, моделирование эмоциональной сферы может найти применение в сферах, в которых и сейчас применяются знания о психике человека, например, в профотборе, управлении массами, реабилитации, психокоррекции. Кроме того, это позволит не "сталкивать лбами" такие принципиально разные научные подходы. На этом после-интеллектуальном уровне будут изучаться и вопросы о том, что будет после создания ИИ!

7.3.5. Системы, в которых реализован интеллектуальный уровень исследований

Миварный подход уже позволил создать работающие программные комплексы, в частности «УДАВ. Геометрия», которые автоматически создают алгоритмы решения на основе логического мышления. То есть, в этих системах реализованы некоторые элементы интеллектуального уровня моделирования.

ПК "УДАВ. Геометрия" наглядно демонстрирует возможности обучаемого адаптивного активного логического вывода. Причем, помимо самого логического вывода, т.е. создания алгоритма решения, программой выполняются и вычислительные задачи. В совокупности получается реализация хорошо известных интеллектуальных пакетов прикладных программ, которые в настоящее время могут быть созданы на основе СОА. В дальнейшем целесообразно улучшить СОА на основе миварного подхода.

Через 5 – 10 лет, мы надеемся реализовать гораздо более мощные, чем "УДАВ. Геометрия", программы, которые уже смогут обоснованно претендовать на способность к автономной логической обработке, в определенном смысле к осознанному мышлению и вычислениям результатов, т.е. к созданию прообраза искусственного интеллекта. В таком случае, уже сейчас вполне можно и нужно исследовать вопросы сверх-интеллектуального уровня научных исследований.

7.4. Миварный подход к количественной оценке смысла информации с точки зрения логики

7.4.1. Алгоритм количественной оценки смысла информации

Рассмотрим новый миварный подход к количественной оценке информации с точки зрения логической обработки и информационного моделирования (то есть смысла информации), а не передачи информации битами.

Подход основан на гипотезе представления человеческого мышления как логически рассуждающей самообучающейся системы в формализме миварного подхода: мышление моделируется в виде миварной сети логической обработки, управляемой потоком входных данных от датчиков [279].

Пусть дано миварное пространство унифицированного представления данных и правил, в котором под некоторую конкретную предметную область определены существующие переменные, но без наличия у каждой из них значения, а также определены связывающие их правила.

С точки зрения подхода к количественной оценке информации наибольший интерес представляет тот случай, когда значений некоторых объектов не хватает для завершения логического вывода. Напомним, что в миварном пространстве хранятся все объекты и правила. Однако для решения каждой конкретной задачи может использоваться только часть объектов и правил. В миварном пространстве может храниться несколько невзаимосвязанных описаний объектов и правил, т.е. фактически, описания сразу нескольких предметных областей.

Тогда в процессе выполнения обработки информации по некоторой предметной области на основе входных и искомых переменных формируется некое описание – "информационная модель" с введенными и вычисленными (т.е. в процессе логической обработки для них получены значения) объектами, связанными правилами (отношениями).

Пусть в некоторый момент времени логический вывод останавливается из-за недостатка (нехватки) данных и начинается процедура определения тех объектов-переменных, значения которых нужны для продолжения обработки. Оценим каждый неопределенный на этот момент объект (переменную) с точки зрения его необходимости для продолжения вычисления, присвоив ему некоторую количественную оценку, которую назовем, например, "показатель важности". Для данной информационной модели все неопределенные к этому времени объекты имеют разный показатель важности. Например, объекты, которые непосредственно необходимы для продолжения обработки, будут иметь наивысший показатель.

Различные вспомогательные объекты, которые необходимы для определения (вычисления) объектов с максимальным весом, будут иметь уже чуть более низкий показатель важности. И так далее по мере удаления от места "останова" логического вывода.

7.4.2. Парадокс: возможность появления отрицательных значений количества смысла информации

Логично предположить, что объекты, которые не нужны для данной миварной логической обработки, будут иметь наименьший показатель важности – ноль. Впрочем, здесь возникает интересная проблема возможности появления отрицательных значений показателя важности информации. Так могут быть оценены объекты, которые затрудняют, прекращают вычисление или возвращают на несколько этапов назад логическую обработку. Это сложно представить, но такие примеры есть.

Отметим, что показатель важности информации будет зависеть от конкретной информационной модели, ее заполненности, т.е. от уже вычисленных переменных, а также от целевых искомых объектов. Впрочем, это достаточно логично, так мы и сами из жизненного опыта знаем: в разные моменты и в разных ситуациях нам нужна и важна разная информация. И необходимая в одних ситуациях информация в других может стать абсолютно бесполезной ("нулевой"). С математической точки зрения, можно привести пример нахождения различных производных в точках функций, значения которых привязаны к значению аргумента.

7.4.3. Принцип максимальности оценки информации

Главный принцип оценки важности информации как максимальной – ее необходимость для продолжения и/или завершения логического вывода, т.е. получения искомых объектов. Можно предложить измерять важность информации либо путем оценки ее важности после каждого логического шага (единичного перехода по конкретному правилу – его вычисление), либо путем оценки важности всех выводимых объектов и определения веса (количества информации) для каждого выводимого объекта по математическим правилам. Данный подход требует дальнейшего исследования и развития, но уже сейчас важно, что это позволит уйти от оценки количества информации количеством переданных бит.

7.4.4. Построение логической сети вывода от заданных объектов к искомым с применением показателя важности

Итак, подход основан на следующем: по исходным данным строится логическая сеть вывода от заданных объектов к искомым. Затем в этой логической сети выделяются все неизвестные объекты и по определенной процедуре вычисляется их показатели важности, зависящие от вклада каждой переменной в проведение логического вывода. Например, некоторая переменная может быть необходима для последующего запуска сразу нескольких правил (из миварного пространства), и в таком случае ее показатель важности увеличивается пропорционально количеству правил, которые будут «запущены». Напомним, что данные процедуры полностью формализованы и автоматически выполняются при проведении логического вывода на миварной сети правил.

С учетом полученных вычисленных показателей важности каждого объекта при миварном подходе эта информация поступает в систему управления "датчиками" для выявления значений требуемых объектов. Система управления датчиками является внешней по отношению к системе обработке информации, и она занимается сбором информации, т.е. обеспечивает поступление на вход системы обработки начальных и текущих значений переменных. В зависимости от доступности или сложности получения требуемой информации показатель важности также может быть скорректирован. Иногда выявление значений нескольких объектов может быть проще (дешевле), чем выявление значения одного важного объекта, который затем определяется на основе этих самых нескольких более "дешевых" объектов.

7.5. Активная миварная интернет-энциклопедия

В 20 веке были разработаны технологии создания экспертных систем по отдельным узконаправленным предметным областям. Это было обусловлено сложностями формализованного описания требуемых предметных областей и тем, что системы логического вывода не могли обрабатывать более 20 объектов. В то же время, получили развитие интеллектуальные пакеты прикладных программ, которые позволяли решать в автоматизированном режиме задачи в разных областях, где требовались вычисления и конструирование алгоритмов решения задач. Отметим, что по существу технологии ИППП сейчас развиваются в сервисно-ориентированных архитектурах. В настоящее время в Интернете развиваются различные формы справочных и обучающих систем. Например, всем известная Википедия или более узконаправленный проект «Вольфрам».

Фундаментальная инновационная технология Миварное информационное пространство, как было сказано ранее, базируется на понятии продукции, а "к ним (продукциям), по сути, сводятся все каузальные, т.е. причинно-следственные утверждения…" [328, стр. 130]. Кроме того, в терминах миварного информационного пространства можно описать любую предметную область. А основанные на миварах базы данных являются эволюционными. Все это, а также наличие разработанного линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил и расширений этого метода, в том числе для распараллеливания вычислений, позволяет создать на базе миварного информационного пространства мультипредметную эволюционную систему для логико-вычислительной и интеллектуальной обработки знаний.

Фундаментальная инновационная технология Миварное информационное пространство позволяет создать универсальную активную интернет-энциклопедию, которая будет содержать факты и сервисы по решению и объяснению всех логических и вычислительных задач. Кроме того, энциклопедия позволит соединить эволюционные базы данных и логико-вычислительную обработку в целях решения различных прикладных задач.

Такая энциклопедия будет развитием существующих информационных систем, а также позволит реализовать совершенно новые формы обучения и самообучения людей и сформировать единое образовательное пространство с целью максимального удовлетворения образовательных потребностей личности.

Активная миварная интернет-энциклопедия будет содержать в себе не только факты, по аналогии с существующими энциклопедиями, но и активные программы для решения различных логических и вычислительных задач, т.е. технологии ИППП и сервисов, и за счет этого обеспечит не только накопление знаний, но и их непосредственное применение.

Отметим, что миварный подход – это современный подход к созданию не только прикладных автоматизированных систем различных типов, перечисленных в п. 6.2.1, но и, в перспективе, к созданию систем искусственного интеллекта [72].

Таким образом, активная миварная энциклопедия будет представлять собой мультипредметную экспертную систему с эволюционным наращиванием знаний и активным решением различных задач в реальном времени на основе миварных логико-вычислительных сетей. В качестве прототипа активной миварной энциклопедии рассматривается программный комплекс МЭПАИС и "УДАВ".

Заключение

В монографии предложен оригинальный подход в области искусственного интеллекта по созданию миварных глобальных обучаемых активных логически рассуждающих эволюционных автоматических информационных систем. Это стало возможным благодаря реализации на практике двух инновационных российских фундаментальных технологий:

1) эволюционного накопления данных – "миварное информационное пространство", и

2) активной логико-вычислительной обработки информации – "миварные сети".

Миварные технологии позволяют создать принципиально новые информационно-телекоммуникационные системы, информационные инфраструктуры, интеллектуальные системы и системы искусственного интеллекта. Миварный подход ничего не отвергает, а объединяет и обобщает на основе единой технологической платформы все лучшие мировые научные, технические и программные достижения для создания качественно новых интеллектуальных систем, например: активных мультипредметных экспертных систем реального времени, управляемых потоком данных.

Новизна нашей работы в том, что в отличие от существующих узкоспециализированных экспертных систем предлагаемая Миварная интернет-энциклопедия будет представлять собой мета-экспертную систему (мультипредметную), в которой будут собираться все накопленные знания человечества с возможностью их непосредственного применения. Обосновано, что эту принципиально новую возможность предоставляет миварный подход к реализации логико-вычислительной обработки данных на основе баз знаний, которые мы называем – "базы правил". Важно отметить, что преимуществами миварного подхода являются: линейная вычислительная сложность и реальное время работы; решение логических и вычислительных (и других) задач; управление потоком входных данных и оперативная диагностика; адаптивное описание и непрерывное решение задач; активная работа с запросами или уточнениями входных данных на эволюционной сети правил и объектов (самообучение). Перспективная активная миварная энциклопедия носит универсальный характер и предоставляет пользователям принципиально новые возможности и сервисы по обработке и накоплению информации.

С научной и практической точек зрения, наиболее важное значение имеет создание теоретических основ построения МЭПАИС УИР ХНП – Многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России в целях принятия решений на основе комплексной и многоаспектной оценки текущего состояния и перспектив развития инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности. По результатам данной работы можно сделать следующие основные выводы.

Анализ предметной области выявил особенности и специфику управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России: многообразие инновационной деятельности; многочисленность и изменяемость индикаторов; нечеткость показателей; необходимость многомерности представления данных; масштабируемость и эволюционность; использование качественных показателей; многоаспектность; вероятностные характеристики и нечеткие принадлежности показателей; необходимость хранить и обрабатывать все данные в едином формализме.

Проведенный в работе анализ современных информационных технологий баз данных, вычислений и логической обработки позволил выявить их ограничения и проблемы создания прикладных автоматизированных информационных систем, а также обосновать, что существует научная проблема разработки теоретических основ построения эволюционной мультипредметной экспертной системы (МЭПАИС УИР ХНП) для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России в целях принятия решений на основе комплексной и многоаспектной оценки текущего состояния и перспектив развития инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности.

Обосновано, что наиболее эффективными для МЭПАИС УИР ХНП являются миварные принципы организации и структурирования данных.

Для создания МЭПАИС УИР ХНП разработан новый метод логико-вычислительной обработки данных химической и нефтехимической промышленности России на основе развития продукций и миварных сетей за счет:

1) представления информации для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России в виде специального вида «миварных матриц»;

2) снижения вычислительной сложности конструирования алгоритмов обработки данных и логического вывода на таких матрицах с факториальной до линейной;

3) обеспечения адаптивности и эволюционности, т.е. возможности изменения исходных и обрабатываемых данных в процессе поиска решений;

4) обеспечения возможности распараллеливания логики и вычислений;

5) введения многомерности для мультипредметности экспертной системы;

6) введения нечеткости и вероятностных характеристик в миварные матрицы;

7) автоматического выявления недостающих исходных данных и их активного запроса у пользователя или систем сбора информации.

Для расширения возможностей параллельной обработки больших объемов информации и решения сложных задач в МЭПАИС УИР ХНП разработана новая модель описания информационных процессов химической и нефтехимической промышленности России в формализме миварных сетей за счет дополнительного введения многомерных бинарных матриц, которые позволили реализовать одновременную эволюционную обработку более десяти тысяч правил в реальном времени на многопроцессорных вычислительных комплексах.

Для расширения возможностей описания правил обработки информации и реализации правил выбора «ЕСЛИ… ТО… ИНАЧЕ…» в МЭПАИС УИР ХНП разработана новая модель описания информационных процессов химической и нефтехимической промышленности России в формализме миварных сетей и продукций за счет перехода от двудольных графов миварных сетей путем введения формализма многодольности графов к трехдольным и многодольным графам представления информации для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России и для других предметных областей.

Предложенные модели и метод позволили синтезировать эффективную структуру экспертной системы для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России.

Создано программное и информационное обеспечение миварной мультипредметной экспертной системы (МЭПАИС) для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России.

В качестве дальнейшего развития рассмотрены наиболее эффективные механизмы и принципы создания мультипредметных миварных экспертных систем и предложено эволюционное создание миварной активной Интернет-энциклопедии для разработки перспективных интеллектуальных систем в различных областях знаний. Фактически реализована мультипредметная эволюционная активная обучаемая логически рассуждающая система с параллельным решением многопоточных задач с линейной вычислительной сложностью.

Результаты теоретических исследований и моделирования применялись при создании программных комплексов экспертных систем и баз данных в целях управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России.

Все поставленные задачи успешно решены и цель работы в виде создания на основе миварного подхода теоретического, программного и информационного обеспечения функционирования МЭПАИС для реализации процессов сбора, хранения, обработки и представления информации для комплексного управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России достигнута.

Таким образом, в монографии, имеющей теоретическое и практическое значение, решена научная проблема, имеющая важное хозяйственное значение, приведены рекомендации по использованию научных выводов для развития химической и нефтехимической промышленности России.

В качестве ближайших перспектив развития миварного подхода обосновано создание универсальной активной миварной Интернет-энциклопедии, которая будет содержать факты и сервисы по решению и объяснению всех логических и вычислительных задач. Кроме того, энциклопедия позволит соединить эволюционные базы данных и логико-вычислительную обработку в целях решения различных прикладных задач. Такая энциклопедия будет развитием существующих информационных систем, а также позволит реализовать совершенно новые формы обучения и самообучения людей и сформировать единое образовательное пространство с целью максимального удовлетворения образовательных потребностей личности. Активная миварная Интернет-энциклопедия будет содержать в себе не только факты, по аналогии с существующими энциклопедиями, но и активные программы для решения различных логических и вычислительных задач, т.е. технологии ИППП и сервисов, и за счет этого обеспечит и накопление знаний, и их непосредственное применение с необходимыми вычислениями.

Таким образом, активная миварная энциклопедия будет представлять собой мультипредметную экспертную систему с эволюционным наращиванием знаний и активным решением различных задач в реальном времени на основе миварных логико-вычислительных сетей. В качестве прототипа активной миварной энциклопедии рассматривается программный комплекс МЭПАИС.

В настоящее время создан прототип миварной энциклопедии и осуществляется ее наполнение путем описания разных предметных областей в виде миварных матриц.

До свидания, 20 век, – век исчисления предикатов, реляционных и объектно-ориентированных баз данных. Здравствуй, 21 век, – век развития баз данных и продукционных систем до миварных баз данных и правил, многоагентных интеллектуальных систем и сервисно-ориентированных архитектур! Конечно, перечислены далеко не все технологии, но в ближайшее время состоится объединение различных очень сильно сегментированных научных направлений в "компьютерных" науках в нечто единое. А миварные технологии сыграют в этом важную, а возможно, и решающую роль. Даже если их по западной традиции откроют заново и будут называть другими словами и терминами; – )! Спасибо за внимание! Ждем Ваших вопросов и предложений!

Таким образом, данная монография предназначена для специалистов в области кибернетики, информатики, вычислительной математики, студентов и аспирантов вузов соответсвующих специальностей.

Список литературы

1. Абрамов С.М. Метавычисления и их применение: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – Переславль-Залесский, 1995.

2. Абрамов С.М. Метавычисления и их применения. – М.: Наука, Физматлит, 1995.

3. Абрамов С.М., Адамович А.И., Коваленко М.Р. Т-система – среда программирования с поддержкой автоматического динамического распараллеливания программ. Пример реализации алгоритма построения изображений методом трассировки лучей // Программирование, 1999, № 2, с. 51 – 61.

4. Адамова Л.Е., Варламов О.О. Влияние психологических аспектов самоотношения при разработке систем искусственного интеллекта // Интеллектуальные и многопроцессорные системы – 2001. Тез. докл. Международной научной конференции. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. С. 24-27.

5. Алякин А.А., Бессарабов А.М., Ягудин С.Ю., Терехов Д.В., Гафитулин М.Ю. Интегрированная оценка конкурсных инновационных проектов отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности // Нефтепереработка и нефтехимия. 2006. № 8. С. 3-8.

6. Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. – М.: Мир, 1993.

7. Анисимов Б.В., Четвериков В.Н. Основы теории и проектирования цифровых вычислительных машин. – М.: Высшая школа, 1990.

8. Артамонов Г.Т., Тюрин В.Д. Топология сетей ЭВМ и многопроцессорных систем. – М.: Радио и связь, 1991.

9. Арутюнян Э.С. Синтез нейросетевых систем управления манипуляционными роботами на основе обратных динамических моделей: Автореферат дис. … канд. техн. наук. – Уфа, 2000. – 16 с.

10. Атре Ш. Структурный подход к организации баз данных. – М.: Финансы и статистика, 1983.

11. Ахо А.В., Хопкрофт Д.Э., Ульман Д.Д. Структуры данных и алгоритмы. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2007. – 400с.

12. Ачасова С.М., Бандман О.Л. Корректность параллельных вычислительных процессов. – Новосибирск: Наука, 1990.

13. Бабаян Б.А., Бочаров А.В., Волин А.С. и др. Многопроцессорные ЭВМ и методы их проектирования / Под ред. Смирнова Ю.М. – М.: Высшая школа, 1990.

14. Базовый доклад к обзору ОЭСР "Национальная инновационная система и государственная инновационная политика Российской Федерации" // Официальный сайт Министерства образования и науки Российской Федерации. 02.11.2009. – Москва. Минобрнауки РФ, 2009. – 208 с.

15. Базы знаний интеллектуальных систем / Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.

16. Барский А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах. Планирование и организация. – М.: Радио и связь, 1990. – 256 с.

17. Батыршин И.З. Представление и обработка нечеткой информации в интеллектуальных системах: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – Переславль-Залесский, 1996.

18. Белеградек О.В., Столбоушкин А.П., Тайцлин М.А. Базы данных над фиксированным бесконечным универсумом // Программирование, 1998, № 1, с. 6 – 17.

19. Белецкий В.Н. Многопроцессорные и параллельные структуры с организацией асинхронных вычислений. – Киев: Наукова думка, 1988.

20. Белов В.В. Технология комплексной оценки качества интеллектуальных программных продуктов двойного применения в процессе сертификационных испытаний: Автореферат дис. … канд. техн. наук. – М., 2000. – 25 с.

21. Белоусова А.И., Варламов О.О. Многоуровневая модель гетерогенной мультиагентной системы и варианты ее практического использования // Материалы первой международной конференции «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды» (АУИСС – 2010). Том. 2. – Нальчик, Издательство КБНЦ РАН, 2010. С. 48 – 51.

22. Бениаминов Е.М. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – М., 1996.

23. Берзтисс А.Т. Структуры данных / Пер. с англ. – М.: Статистика, 1974. – 408 с.

24. Бессарабов А.М. Интегрированная оценка инновационного потенциала отраслевых научных организаций (на примере НИИ химического комплекса) // Химическая промышленность сегодня. 2003. № 11. С.12-21.

25. Бессарабов А.М., Алякин А.А., Айвазян Е.А., Жданович О.А. Компьютерный менеджмент качества особо чистых веществ на основе концепции CALS (ISO-10303 STEP) // Приборы и автоматизация. -2005. – № 12. – С.26-36.

26. Бессарабов А.М., Алякин А.А., Санду Р.А., Айвазян Е.А. Анализ динамики основных фондов в научных организациях химического комплекса // Химическая промышленность сегодня. 2005. № 7. С.3-8.

27. Бессарабов А.М., Афанасьев А.Н. CALS-технологии при проектировании перспективных химических производств // Химическая технология. 2002. № 3. С.26-30.

28. Бессарабов А.М., Афанасьев А.Н., Ефимова В.П., Рябенко Е.А. CALS-технологии и их внедрение в химическом комплексе России // Журнал "Химия и рынок". 2001. № 3. С.43-45.

29. Бессарабов А.М., Гафитулин М.Ю., Поляков А.В., Сафонова Т.А. Автоматизированные системы для управления инновационным бюджетным финансированием отраслевой науки // Приборы (и автоматизация). 2005. № 6. С.51-60.

30. Бессарабов А.М., Жданович О.А. Разработка информационной системы аналитического контроля качества химических реактивов и особо чистых материалов // Неорганические материалы. -2005. – Т. 41, № 11. – С.1397-1404.

31. Бессарабов А.М., Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л. Системный анализ инновационной деятельности ведущих предприятий химического комплекса (1995-2007 гг.) // Теоретические основы химической технологии. 2009. Т. 43, № 3. С. 3-12.

32. Бессарабов А.М., Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л. Системный анализ инновационной деятельности ведущих предприятий химического комплекса (1995-2007 гг.) // Теоретические основы химической технологии. 2009. Т.43, № 4. С. 466-475.

33. Бессарабов А.М., Кочетыгов А.Л., Квасюк А.В., Санду Р.А. Стратегическое планирование инновационных ресурсов отраслевой химической науки // Материалы 10-го всероссийского симпозиума "Стратегическое планирование и развитие предприятий". Москва. ЦЭМИ РАН, 14-15 апреля 2009 г., т. 1, с. 17-18.

34. Бессарабов А.М., Поляков А.В. Разработка информационно-аналитической системы для оценки инновационного потенциала отраслевых НИИ химического комплекса (1990-2003 гг.) // Информационные технологии. 2005. № 11. С.44-52.

35. Бессарабов А.М., Рябенко Е.А., Ефимова В.П., Сафонова Т.А. Инновационный потенциал научных организаций химического комплекса России: 1990-2000 гг. // Химия и рынок. 2002. № 2-3. С.42-45.

36. Бессарабов А.М., Санду Р.А., Поляков А.В. Разработка информационной системы анализа материальных ресурсов в отраслевой химической науке // 17-я Межд. н/т конф. "Химические реактивы, реагенты и процессы малотоннажной химии" (РЕАКТИВ-2004), Уфа, 2004 г., т. 1, с. 135-136.

37. Бессарабов А.М., Ягудин С.Ю., Гафитулин М.Ю., Терехов Д.В. Системный анализ бюджетного инновационного финансирования отраслевых научных организаций химической и нефтехимической промышленности // Нефтепереработка и нефтехимия. 2006. № 4. С.17-22.

38. Бессарабов А.М., Ягудин С.Ю., Прокудин С.В. Кадровые и финансовые ресурсы отраслевой науки в химическом и нефтехимическом комплексе // Нефтепереработка и нефтехимия. 2005. № 1. С.7-12.

39. Бирюков Б.В., Гутчин И.Б. Машина и творчество. Результаты, проблемы, перспективы. – М.: Радио и связь, 1982.

40. Бурцев В.С. Новые подходы к созданию высокопараллельных вычислительных структур // Искусственный интеллект – 2000. Тез. докл. науч. конф. – Таганрог: ТРТУ, 2000.

41 .Бурцев В.С. Принципы построения многопроцессорных вычислительных комплексов "Эльбрус". – Препринт. – М., 1977.

42. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения / Пер. с англ. – М.: Конкорд, 1992.

43. Вальковский В.А. Распараллеливание алгоритмов и программ. Структурный подход. – М.: Радио и связь, 1989.

44. Вальковский В.А., Малышкин В.Э. Синтез параллельных программ и систем на вычислительных моделях. – Новосибирск: Наука, 1988.

45. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления / Пер. с англ. – М.: Мир, 1985.

46. Варламов О.О. Алгоритм разреза сети по вершинам и ребрам ее графа сложности О(n2) // Труды НИИР: Сб. ст. – М., 1997. – 136 с. ISBN5-256-1353-Х. С. 92-97.

47. Варламов О.О. Анализ взаимосвязей GRID и САС ИВК, SOA и миварного подхода // Искусственный интеллект. 2005. № 4. С. 4-11.

48. Варламов О.О. Интеллектуальные системы информационной безопасности и системный синтез модели компьютерных угроз // Искусственный интеллект. 2006. № 3. С. 720-727.

49. Варламов О.О. Компьютерная разведка и создание АС до класса защищенности 1Г на основе сертифицированного ПС "ЭЛАР Саперион" // Искусственный интеллект. 2008. № 3. С. 137 – 144.

50. Варламов О.О. Моделирование мышления на основе миварного информационного пространства и логических сетей // Компьютерные науки и технологии (КНиТ-2009). Ч.1: сборник трудов первой Международной научно-технической конференции. – Белгород: ГиК, 2009. – 275 с. С. 137 – 142.

51. Варламов О.О. О возможности создания интеллектуальных систем на основе GRID, систем адаптивного синтеза ИВК, сервисно-ориентированной архитектуры и миварного информационного пространства // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2005. Т. 54. № 10. С. 130-140.

52. Варламов О.О. О миварно-матричном подходе к решению задач поиска минимального разреза и коммивояжера в целях снижения вычислительной сложности // Искусственный интеллект. 2008. № 3. С. 626 – 629.

53. Варламов О.О. О необходимости перехода от теории искусственного интеллекта к разработке теории активного отражения// Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2007. Т. 77. № 2. С. 89-95.

54. Варламов О.О. О системном подходе к созданию модели компьютерных угроз и ее роли в обеспечении безопасности информации в ключевых системах информационной инфраструктуры // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2006. Т. 62. № 7. С. 216-223.

55. Варламов О.О. О системном подходе к созданию модели компьютерных угроз и ее роли в обеспечении безопасности информации в ключевых системах информационной инфраструктуры> // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2006. № 8. С. 216-228.

56 .Варламов О.О. Основы многомерного информационного развивающегося (миварного) пространства представления данных и правил // Информационные технологии. 2003. № 5. С. 42 – 47.

57. Варламов О.О. Параллельная обработка потоков информации на основе виртуальных потоковых баз данных // Известия вузов. Электроника. 2003. № 5. С. 82-89.

58. Варламов О.О. Переборное единично-инкрементное суммирование чисел с линейной вычислительной сложностью // Автоматизация и современные технологии. 2003. № 1. С. 34-40.

59. Варламов О.О. Пользовательская техническая компьютерная угроза и способы защиты от нее на основе обработки избыточных и закрытых запросов к базам данных // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2007. Т. 76. № 1. С. 37-42.

60. Варламов О.О. Проблема адаптивного синтеза конфигураций интеллектуальных многопроцессорных систем // Интеллектуальные и многопроцессорные системы – 2001. Тез. докл. Международной научной конференции. Таганрог: ТРТУ, 2001. С. 114-117.

61. Варламов О.О. Развитие миварных сетей на основе трехдольных и многодольных графов для реализации правил выбора "ЕСЛИ… ТО… ИНАЧЕ…" // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы. ИИ‑2010. Материалы Международной научно-технической конференции. Научное издание в 2-х томах. – Донецк: ИПИИ "Наука и освита". – 2010. – Т.1. – 388 с. – ISBN 978-966-7829-44-5. С. 37 – 43.

62. Варламов О.О. Разработка адаптивного механизма логического вывода на эволюционной интерактивной сети гиперправил с мультиактивизаторами, управляемой потоком данных // Искусственный интеллект. 2002. № 3. С. 363-370.

63. Варламов О.О. Разработка квадратичной сложности методов поиска минимального разреза двухполюсных и многополюсных сетей // Искусственный интеллект. 2002. № 3. С. 371-375.

64. Варламов О.О. Разработка линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил // Известия вузов. Электроника, № 6, 2002. С. 43-51.

65. Варламов О.О. Разработка метода распараллеливания потокового множественного доступа к общей базе данных в условиях недопущения взаимного искажения данных // Информационные технологии. 2003. № 1. С. 20-28.

66. Варламов О.О. Самоорганизующиеся программно-аппаратные комплексы как развитие GRID-технологий, SOA, миварного подхода и САС ИВК // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2005. № 9. С. 135-176

67. Варламов О.О. Системный анализ и синтез моделей данных и методы обработки информации для создания самоорганизующихся комплексов оперативной диагностики // Искусственный интеллект. 2003. № 3. С. 299-305.

68. Варламов О.О. Системы обработки информации и взаимодействие групп мобильных роботов на основе миварного информационного пространства // Искусственный интеллект. 2004. № 4. С. 695-700.

69. Варламов О.О. Создание интеллектуальных систем на основе взаимодействия миварного информационного пространства и сервисно-ориентированной архитектуры // Искусственный интеллект. 2005. № 3. С. 13-17.

70. Варламов О.О. Создание теории активного отражения как обобщения теории искусственного интеллекта и возможность ее реализации в миварном инфопространстве // Искусственный интеллект. 2007. № 3. С. 17 – 24.

71. Варламов О.О. Способ суммирования чисел. Патент на изобретение № 2145113 от 23.10.98 г., Россия, 2000.

72. Варламов О.О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. – М.: Радио и связь, 2002. – 288 С.

73. Варламов О.О. Эволюционные базы данных и знаний. Миварное информационное пространство // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2007. Т. 77. № 2. С. 77-81.

74. Варламов О.О., Адамова Л.Е. Обеспечение адаптивности и активности логического вывода на эволюционной сети // Научная сессия МИФИ-2002. Сборник научных трудов. В 14 томах. Т.2. Программное обеспечение. Информационные технологии. – М.: Изд-во МИФИ, 2002. С. 99 ‑ 101.

75. Варламов О.О., Адамова Л.Е. Создание эволюционных баз данных и знаний // Научная сессия МИФИ-2002. Сборник научных трудов. В 14 томах. Т.2. Программное обеспечение. Информационные технологии. – М.: Изд-во МИФИ, 2002. С. 101 ‑ 103.

76. Варламов О.О., Адамова Л.Е., Амарян М.Р., Лысаковский В.А. Обучение персонала на основе самоорганизующегося миварного информационного пространства в региональных компаниях электросвязи // Искусственный интеллект. 2003. № 4. С. 318-323.

77. Варламов О.О., Адамова Л.Е., Амарян М.Р., Лысаковский В.А. Проблема защиты информации в АСУ регионального оператора связи на основе миварных баз данных и правил // Искусственный интеллект. 2003. № 3. С. 306-315.

78. Варламов О.О., Адамова Л.Е., Блохина С.В. Интеллектуальные технологии, управление развитием территориальной образовательной системы и образ "школы будущего" // Искусственный интеллект. 2007. № 4. С. 147 – 155.

79. Варламов О.О., Адамова Л.Е., Локотков А.А., Журавлева Э.М., Межуев Н.В. Обработка информации и единично-инкрементное суммирование чисел для информационно-телекоммуникационной инфраструктуры оператора электросвязи // Искусственный интеллект. 2004. № 3. С. 171-178.

80. Варламов О.О., Адамова Л.Е., Локотков А.А., Межуев Н.В. и др. Системы искусственного интеллекта и компьютерные угрозы информационной безопасности // Искусственный интеллект. 2004. № 3. С. 781-788.

81. Варламов О.О., Адамова Л.Е., Тожа К.Э., Межуев Н.В., Котов К.Ю., Абрамов П.С., Блохина С.В., Варламов А.О., Чудинов С.М.О концепции информатизации управления подготовкой специалистов по информационной безопасности // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2009. № 12. С. 32-39.

82. Варламов О.О., Амарян М.Р. Многомерное изменяющееся представление данных для компаний электросвязи // Вестник связи International. 2003. № 1. С. 23-25

83. Варламов О.О., Амарян М.Р. Применение технологий баз данных в АСУ региональных операторов электросвязи // Вестник связи. 2003. № 9. С. 79-82.

84. Варламов О.О., Амарян М.Р. Принципы и методы построения программно-аппаратных комплексов автоматизированных систем управления связью. – М.: ИРИАС, 2003. – 204 с.

85. Варламов О.О., Амарян М.Р., Лысаковский В.А., Адамова Л.Е. Об одном подходе к созданию ревизоров обеспечения безопасности информации на отдельных компьютерах // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2003. Т. 33. № 4. С. 175-176.

86. Варламов О.О., Амарян М.Р., Лысаковский В.А., Адамова Л.Е. Особенности защиты персональных данных и информации в АСУ регионального оператора связи // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2003. Т. 33. № 4. С. 238-239.

87. Варламов О.О., Амарян М.Р., Лысаковский В.А., Адамова Л.Е. Подготовка персонала региональных компаний электросвязи в области информационной безопасности // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2003. Т. 33. № 4. С. 388-389.

88. Варламов О.О., Амарян М.Р., Лысаковский В.А., Адамова Л.Е. Подход к защите информации в АСУ оператора связи на основе миварных баз данных и правил // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2003. Т. 33. № 4. С. 174-175.

89. Варламов О.О., Амарян М.Р., Лысаковский В.А., Адамова Л.Е. Подход к защите информации на основе локальных корректировок вычислений и обработки данных // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2003. Т. 33. № 4. С. 239-240.

90. Варламов О.О., Амарян М.Р., Межуев Н.В. Устройство для суммирования чисел. Патент на полезную модель № 42671 от 10.12.2004 г., Россия, 2004.

91. Варламов О.О., Амарян М.Р., Шатраков А.Ю., Межуев Н.В., Пегасов М.А., Котов К.Ю., Кузьменко Г.Н., Адамова Л.Е. О модульном подходе к построению систем защиты информации при изменении состава объекта информатизации без его переаттестации // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2005. № 5. С. 67-69.

92. Варламов О.О., Бадалов А.Ю., Санду Р.А., Владимиров А.Н., Тожа К.Э. Активная Миварная интернет-энциклопедия и развитие миварных сетей на основе многомерных бинарных матриц для одновременной эволюционной обработки более 10 000 правил в реальном времени // Искусственный интеллект. 2010. № 4. С. 549 – 557.

93. Варламов О.О., Блохина С.В., Адамова Л.Е., Колупаева Е.Г., Потапова Т.С. Разработка учебных программ с элементами искусственного интеллекта для обучения в области информационной безопасности и защиты персональных данных // Искусственный интеллект. 2009. № 3. С. 328 – 335.

94. Варламов О.О., Блохина С.В., Тожа К.Э., Адамова Л.Е., Абрамов П.С., Варламов А.О. О проблемах образования, целевом образе "школы будущего", информатизации и перспективных информационных технологиях образования // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2007. Т. 77. № 2. С. 195-200.

95. Варламов О.О., Варламов О.Г., Варламов А.О. Повышение интеллектуальных возможностей систем цифровой обработки изображений на основе применения запатентованных устройств оптического синтезирования апертуры // Искусственный интеллект. 2008. № 3. С. 266 – 271

96. Варламов О.О., Варламов О.Г., Варламов А.О. Устройство получения изображений (варианты). Патент на изобретение № 2319187 от 30.11.05 г., опубл. 10.03.2008 г., Россия, 2008

97. Варламов О.О., Варламов О.Г., Варламов А.О. Об одном подходе к созданию интеллектуальных систем добывания видеоинформации путем оптического синтезирования апертуры // Искусственный интеллект. 2006. № 3. С. 714-720.

98. Варламов О.О., Владимиров А.Н., Носов А.В., Потапова Т.С. Применение многопроцессорного вычислительного кластера НИИР для распараллеливания алгоритмов в научно-технических и вычислительных задачах // Труды Научно-исследовательского института радио. 2009. № 3. С. 120-123

99. Варламов О.О., Владимиров А.Н., Носов А.В., Потапова Т.С. Программный комплекс "УДАВ": практическая реализация активного обучаемого логического вывода с линейной вычислительной сложностью на основе миварной сети правил // Труды Научно-исследовательского института радио. 2010. Т. 1. С. 108-116.

100. Варламов О.О., Журавлева Э.М., Адамова Л.Е. и др. Вопросы подготовки и мотивации специалистов по информационной безопасности // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2004. № 4. С. 431-432.

101. Варламов О.О., Журавлева Э.М., Лысаковский В.А. О защите информации в АСУ регионального оператора связи на основе применения миварных баз данных и правил // КомпьюЛог. 2002. № 6. С. 10-16.

102 .Варламов О.О., Журавлева Э.М., Пегасов М.А., Котов К.Ю., Кузьменко Г.Н., Адамова Л.Е., Амарян М.Р. Некоторые возможности использования сети Интернет в выделенных помещениях без нарушения системы защиты информации // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2006. № 6. С. 170-171.

103. Варламов О.О., Журавлева Э.М., Чудинов С.М. и др. Проблема защиты информации в АСУ регионального оператора // Вестник связи. 2003. № 1. С. 42-48.

104. Варламов О.О., Журавлева Э.М., Чудинов С.М. О моделях документооборота и обучения на основе миварного пространства данных в АСУ регионального оператора связи // КомпьюЛог. 2002. № 5. С. 39-43.

105. Варламов О.О., Кашенцева И.Ю. Амарян М.Р. и др. Интеллектуальные системы и проблематика прогнозирования развития Рунета // Искусственный интеллект. 2005. № 3. С. 410-419.

106. Варламов О.О., Кашенцева И.Ю. Синтез интеллектуальных процедур поддержки принятия решений для компаний электросвязи в условиях вступления России в ВТО // Искусственный интеллект. 2006. № 3. С. 737-746.

107 .Варламов О.О., Кашенцева И.Ю., Котов К.Ю. и др. Решение экономических задач и интеллектуальные системы CRM операторов электросвязи // Искусственный интеллект. 2006. № 3. С. 763-773.

108. Варламов О.О., Кузьменко М.Р., Котов К.Ю. и др. Роль интеллектуальных систем информационной безопасности для Рунета // Искусственный интеллект. 2005. № 4. С. 757-762.

109. Варламов О.О., Межуев Н.В. Методы единично-инкрементного суммирования чисел для ИТИ регионального оператора электросвязи // Вестник связи. 2004. № 9. С. 32 – 41.

110. Варламов О.О., Межуев Н.В., Адамова Л.Е. и др. Моделирование Рунета для синтеза информационно-телекоммуникационной инфраструктуры // Искусственный интеллект. 2005. № 3. С. 117-126.

111. Варламов О.О., Межуев Н.В., Адамова Л.Е. и др. Некоторые особенности построения системы защиты информации в АСУС оператора электросвязи // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2004. № 4. С. 78-79.

112. Варламов О.О., Межуев Н.В., Адамова Л.Е. и др. О развитии метода анализа иерархий для решения системно-экономических задач в целях повышения конкурентоспособности операторов электросвязи // Искусственный интеллект. 2006. № 4. С. 453-459.

113. Варламов О.О., Межуев Н.В., Журавлева Э.М., Пегасов М.А., Котов К.Ю., Кузьменко Г.Н., Адамова Л.Е. Современные робототехнические системы и новые угрозы нарушения систем защиты информации // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2005. № 5. С. 23-26

114. Варламов О.О., Межуев Н.В., Лысаковский В.А. и др. Основные виды угроз безопасности и принципы построения системы защиты информации межрегионального оператора электросвязи // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 2004. № 4. С.76-77.

115. Варламов О.О., Межуев Н.В., Тожа К.Э., Котов К.Ю., Адамова Л.Е., Абрамов П.С., Блохина С.В., Чудинов С.М., Варламов А.О. Системный анализ и разработка технических проектов систем защиты каналов связи энергосбытовых компаний // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2009. № 12. С. 119-126.

116. Варламов О.О., Межуев Н.В., Адамова Л.Е., Котов К.Ю., Игнатов А.И. и др. Применение метода анализа иерархий для решения интеллектуальных системно-экономических задач регионального оператора электросвязи // Искусственный интеллект. 2006. № 3. С. 161-166.

117. Варламов О.О., Носов А.В., Владимиров А.Н., Потапова Т.С. Программный комплекс "УДАВ": реализация логического вывода на миварной сети правил // Компьютерные науки и технологии (КНиТ-2009). Ч.1: сборник трудов 1-й Международной НТК. – Белгород: ГиК, 2009. С. 232 – 236

118. Варламов О.О., Носов А.В., Владимиров А.Н., Потапова Т.С., Колупаева Е.Г. Программа "УДАВ": реализация линейной вычислительной сложности матричного метода поиска маршрута логического вывода на основе миварной сети правил // Искусственный интеллект. 2009. № 3. С. 443 – 448.

119. Варламов О.О., Санду Р.А., Владимиров А.Н., Бадалов А.Ю.О создании на основе миварных сетей МЭПАИС – многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России // Труды Научно-исследовательского института радио. 2010. № 3. С. 27 – 34.

120. Варламов О.О., Санду Р.А., Владимиров А.Н., Бадалов А.Ю., Тожа К.Э. Миварный метод логико-вычислительной обработки информации для АСУ, тренажеров и экспертных систем реального времени // Искусственный интеллект. 2010. № 4. С. 558 – 565.

121. Варламов О.О., Санду Р.А., Владимиров А.Н., Бадалов А.Ю., Чванин О.Н. Развитие миварного метода логико-вычислительной обработки информации для АСУ, тренажеров, экспертных систем реального времени и архитектур, ориентированных на сервисы // Труды Научно-исследовательского института радио. 2010. № 3. С. 18 – 26.

122. Варламов О.О., Санду Р.А., Владимиров А.Н., Носов А.В., Оверчук М.Л. Миварный подход к созданию мультипредметных активных экспертных систем в целях обучения информационной безопасности и управления инновационными ресурсами в образовании // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2010. № 11. С. 37 – 44 (8 стр.).

123. Варламов О.О., Санду Р.А., Огородников О.И., Владимиров А.Н. Комплексная защита объектов информатизации: легитимные организационно-технические решения по подключению ВТСС ВП к ЛВС и Интернету в режиме "прием" // Информационное противодействие угрозам терроризма. 2009. № 13. С. 40-43.

124. Варламов О.О., Тожа К.Э. Интеллектуальные системы принятия решений и запатентованное устройство определения в сети связи места минимального разреза и максимального потока // Искусственный интеллект. 2008. № 4. С. 302 – 307.

125. Варламов О.О., Тожа К.Э. О развитии корпоративной вычислительной сети энергосбытовой деятельности на основе перспективных технологий баз данных // Вестник МАРТИТ. 2006. № 31. С. 31-33.

126. Варламов О.О., Тожа К.Э. Устройство для определения места максимального потока в сети связи. Патент на полезную модель № 72559 от 25.01.2008 г., опубл. 20.04.08 г., Россия, 2008

127. Васильев В.И., Шевченко А.И. Формирование и опознавание образов. Серия "Искусственный интеллект". – Донецк: Изд-во ДонГИИИ, 2000. – 360 с.

128. Васильев Г.П. Программное обеспечение неоднородных распределенных систем. Анализ и реализация. – М.: Финансы и статистика, 1986.

129. Васильев М.Г. Разработка и обоснование основных направлений структурной перестройки химической и нефтехимической промышленности // Диссертация в виде научного доклада на соискание ученой степени доктора экономических наук. – М.: ОАО "НИИТЭХИМ", 1999. – 80 с.

130. Вейд А. Стандарты объектных запросов // Системы управления базами данных, 1996,№ 4

131. Величко И.В. Разработка и реализация СУБД сетевого типа: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – М., 1981.

132. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. – М.: Радио, 1958.

133. Витгенштейн Л. Логико-философский трактат. – М., 1958.

134. Владимиров А.Н., Варламов О.О., Адамова Л.Е., Санду Р.А., Носов А.В., Бадалов А.Ю., Оверчук М.Л., Огородников О.И. Создание активной миварной интернет-энциклопедии на основе логико-вычислительных сетей и развития продукционного подхода в целях непрерывного образования людей // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы. ИИ‑2010. Материалы Международной научно-технической конференции. Научное издание в 2-х томах. – Донецк: ИПИИ "Наука и освита". – 2010. – Т. 2. С. 270 – 274.

135. Владимиров А.Н., Варламов О.О., Носов А.В., Потапова Т.С. Программный комплекс «УДАВ»: практическая реализация активного обучаемого логического вывода с линейной вычислительной сложностью на основе миварной сети правил // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям "AIS-IT’10". Науч. изд. в 4 томах. – М.: Физматлит, 2010. – Т.1. Стр. 333-343.

136. Владимиров А.Н., Варламов О.О., Санду Р.А., Варламова И.А., Огородников О.И., Носов А.В., Оверчук М.Л., Потапова Т.С. Создание активной Миварной Интернет-энциклопедии для непрерывного образования // Информация и образование: границы коммуникаций INFO`10: сборник научных трудов / Сост. Темербекова А.А., Чугунова И.В. – № 2. – Горно-Алтайск: РИО ГАГУ, 2010. -265 с. С. 70 – 72.

137. Владимиров А.Н., Санду Р.А., Варламов О.О., Оверчук М.Л. Подготовка специалистов по информационной безопасности и создание Многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами в образовании // Материалы 11 Международной научно-практической конференции «Информационная безопасность». Ч. 3. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. С. 275 – 279.

138. Воеводин В.В. Информационная структура алгоритмов. – М.: Изд-во МГУ, 1997.

139. Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. – М.: Наука, 1986.

140. Воеводин В.В. Отображение проблем вычислительной математики на архитектуру вычислительных систем // Вычислительная математика и математическое моделирование. Тр. международной конф. Т. 1. – М.: Ин-т вычисл. математики РАН, 2000. – С. 242 – 255.

141. Воеводин В.В. Параллельные структуры алгоритмов и программ. – М.: ОВМ АН СССР, 1987.

142. Волькенштейн М.В. Сущность биологической эволюции // Успехи физич. наук. – 1984. – Т.

143, Вып. 3. – С. 429 – 466.143.Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. – М.: Наука, 1976.

144. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложения. – Новосибирск: Наука, 1985.

145. Воронцов Н.Н. Теория эволюции: истоки, постулаты и проблемы. – М.: Знание, 1984.

146. Гаврилов Г.П., Сапоженко А.А. Сборник задач по дискретной математике. – М.: Наука, 1977.

147. Гаврилова Т.А., Котова Е.Е., Писарев А.С. Активные схемы как инструмент семантического анализа // Труды межд. семинара "Диалог 99". – Таруса, 1999. С. 26-27.

148. Гаврилова Т.А., Лещев И.А. ВИКОНТ: Визуальный Конструктор ОНТологий для структурирования семантической информации // Труды Первой Всерос. науч. конф. "Электронные библиотеки: Перспективные методы и технологии, электронные коллекции". – СПб., 1999. С. 97-98.

149. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. – М.: Радио и связь, 1992.

150. Гаек П., Гавранек Т. Автоматическое образование гипотез (Математические основы общей теории). – М.: Наука, 1984. – 262 с.

151. Гайсинович А.Е. Зарождение генетики. – М.: Наука, 1967.

152. Гиглавый А.В. Исследование и разработка методов управления единым архивом данных применительно к задачам автоматизации проектирования цифровых устройств: Дис. … канд. техн. наук. – М., 1975.

153. Гиглавый А.В. Теория баз данных. Меморандум трех // Программирование, 1992, № 2.

154. Гилула М.М. Множественная модель данных в информационных системах. – М.: Наука, 1992. – 208 с.

155. Глушков В.М. Кибернетика, вычислительная техника, информатика. Избранные труды: В 3 т. – Киев: Наукова думка, 1990.

156. Головкин Б.А. Вычислительные системы с большим числом процессоров. – М.: Радио и связь, 1995.

157. Горбань А.Н. Обход равновесия. – Новосибирск: Наука, 1984.

158. Горбань А.Н., Хлебопрос Р.Г. Демон Дарвина: Идея оптимальности и естественный отбор. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1988. – 208 с.

159. Городецкий В.И. Прикладная алгебра и дискретная математика. Часть 1. Алгебраические системы. – МО СССР, 1984. – 174 с.

160. Городецкий В.И. Прикладная алгебра и дискретная математика. Часть 2. Формальные системы нелогического типа. – МО СССР, 1986. – 200 с.

161. Городецкий В.И. Прикладная алгебра и дискретная математика. Часть 3. Формальные системы логического типа. – МО СССР, 1987. – 177 с.

162. Городецкий В.И. Агенты и извлечение знаний из данных в интеллектуальном пространстве // Материалы Первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды" (АУИИС – 2010) // в 3 т. – Нальчик: Издательство КБНЦ РАН,2010 – Т. 1. – 107 с.

163. Горский Д.П. Вопросы абстракции и образования понятий. – М., 1961.

164. Горшкова Е.А., Некрестьянов И.С., Новиков Б.А., Павлова Е.Ю. Поддержка согласованности для слабоструктурированных данных // Программирование, 2000, № 3, с. 23 – 30.

165. Грант В. Эволюция организмов. – М.: Мир, 1980.

166. Гурин В.Н. Математические основы организации и обработки информации в одном классе многомерных структур данных: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – Грозный, 1982.

167. Гуртуев А.О., Иванов З.З. Мультиагентное моделирование региональных распределенных рынков с информационной асимметрией // Материалы Первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды" // в 3 т. – Нальчик: Издательство КБНЦ РАН,2010 – Т. 2. – 155 с.

168. Гусева Т.И., Башин Ю.Б. Проектирование баз данных в примерах и задачах. – М.: Радио и связь, 1992. – 160 с.

169. Давыдов А.Н., Барабанов В.В., Судов Е.В. CALS-технологии: основные направления развития // Стандарты и качество. 2002. № 7. С.12-18.

170. Дарвин Ч. Происхождение видов. – М.; Л.: Биомедгиз, 1937.

171. Дейкстра Э. Взаимодействие последовательных процессов // Языки программирования. – М.: Мир, 1972.

172. Дейт К. Введение в системы баз данных. – М.: Наука, 1980.

173. Джордж Ф. Основы кибернетики / Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1984. – 272 с.

174. Дзюба С.М. Разработка методов исследования периодических процессов в задачах управления: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – М., 1998.

175. Дмитриев Ю., Задорожный А., Корнеев В. Элементарная машина вычислительной системы с программируемой структурой МИКРОС // Вычислительные системы с программируемой структурой. Выч. системы-94. ИМ СОАН СССР. – Новосибирск, 1982.

176. Дмитриев Ю., Корнеев В., Хорошевский В. Вычислительная система с программируемой структурой МИКРОС // Вычислительные системы с программируемой структурой. Вычислительные системы, 94. ИМ СО АН СССР. – Новосибирск, 1982.

177. Долидзе А.Н. Концептуальная модель предметной области со слабовыраженной структурой: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – Тбилиси, 1988.

178. Дрейфус Х.Л. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. – М.: Прогресс, 1978.

179. Дубова Н. SOA: подходы к реализации // Открытые системы. СУБД, № 6, 2004. С. 19 – 25.

180. Дунаев В. Молетроника – это сложное слово // Независимая газета, приложение "НГ – Наука", № 8, 15 сентября 1999, с. 4.

181. Евреинов Э., Хорошевский В. Однородные вычислительные системы. – Новосибирск: Наука, 1978.

182. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы, структуры и среды. – М.: Радио и связь, 1981.

183. Евреинов Э.В., Косарев Ю.Г. Однородные универсальные вычислительные системы высокой производительности. – Новосибирск: Наука, 1966.

184. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании // Под ред. Ершова А.П. – М.: Наука, 1985.

185. Ефимов Е.И. Субъектно-предикатные модели обоснования тезисов. – М., 1991.

186. Ефимова С.М. Применение П-графов для представления и поиска знаний в динамических базах знаний: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – М., 1986.

187. Жданович О.А., Айвазян Е.А., Бессарабов А.М. Информационные CALS-технологии при разработке промышленных производств особо чистых материалов // Успехи в химии и химической технологии: сб. научных трудов. -2005. – Т. XIX, № 2. – С.10-12.

188. Замулин А.В. Интегральная языковая среда для описания и реализации баз данных различных моделей: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – Новосибирск, 1989.

189. Замулин А.В. Перспективы развития системы баз данных третьего поколения // Программирование, 1992, № 2, с. 33 – 46.

190. Замулин А.В. Программное обеспечение информационно-поисковой системы общего назначения: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – Новосибирск, 1974.

191. Замулин А.В. Системы программирования баз данных и знаний. – Новосибирск: Наука, 1990.

192. Замулин А.В. Типы данных в языках программирования и базах данных. – Новосибирск: Наука, 1987.

193. Захарченко А.Н. Обработка информации в комплексных системах мониторинга. – М., 2001. – 147 с.

194. Зимачева Е.М. Способы вербальной презентации образа "Я" и самоотношение субъекта: Дис. … канд. псих. наук. – М., 1997.

195. Зудикова Ю.В., Федяев О.И. Связь абстрактных и физических моделей при проектировании многоагентных систем в инструментальной среде ZEUS // Материалы Первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды" (АУИИС – 2010), Том 2. – Нальчик: Издательство КБНЦ РАН,2010. – 155 с.

196. Зыкин С.В. Формирование пользовательского представления реляционной базы данных с помощью отображений // Программирование, 1999, № 3, с. 70 – 80.

197. Зыков А.А. Основы теории графов. – М.: Наука, 1987.

198. Иванов П.М. Алгебра алгоритмов и имитационное моделирование сложных систем // Материалы Первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды" (АУИИС – 2010) // в 3 т. – Нальчик: Издательство КБНЦ РАН,2010 – Т. 1. – 107 с.

199. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. – М.: Сов. радио, 1976.

200. Игнатьев А.П., Кривошеев О.Н., Чудинов С.М. Системотехнические подходы и экономические методы развития инновационной деятельности телекоммуникационной компании. (Монография). Белгород: Изд-во БелГУ, 2009. – 252 с.

201. Ильин В.П. О стратегиях распараллеливания в математическом моделировании // Программирование, 1999, № 1, с. 41 – 46.

202. Ильин Г.М. Модели информационных систем: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – Л., 1975.

203. Илюшин А.И. Построение системы управления данными на основе ограниченного числа базисных понятий: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – Б. м., 1974.

204. Индикаторы инновационной деятельности: 2008. Статистический сборник. – М.: ГУ-ВШЭ, 2008. – 424 с.

205. Интеллектуальные и многопроцессорные системы-2005. – Таганрог: ТРТУ, 2005. – 344 с.

206. Интеллектуальные многопроцессорные системы – 2007 – Таганрог: ТРТУ, 2007. – 256с.

207. Интеллектуальные робототехнические системы – 2007. – Таганрог: ТРТУ, 2007. – 318 с.

208. Иофинова М.Е. Решетки помеченных деревьев в задаче согласованного обновления иерархических баз данных: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – М., 1989.

209. Искусственный интеллект-2000 // Тез. докл. науч. конф. – Таганрог: ТРТУ, 2000. – 202 с.

210. Кабанов А.Г., Давыдов А.Н., Барабанов В.В., Судов Е.В. CALS-технологии для военной продукции // Стандарты и качество. 2000. № 3. С.65-72.

211. Калинин В.Н., Резников Б.А., Варакин Е.И. Теория систем и оптимального управления. Ч. 2. Понятия, модели, методы и алгоритмы оптимального выбора. – Л., 1987. – 589 с.

212. Калинин В.Н., Охтилев М.Ю., Соколов Б.В. Мультиагентная интерпретация концепции активного подвижного объекта // Материалы Первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды" (АУИИС – 2010) // в 3 т. – Нальчик: Издательство КБНЦ РАН,2010 – Т. 2. – 155 с.

213. Калиниченко Л.А. Метод построения коммутативных отображений моделей данных при интеграции неоднородных баз данных // Программирование, 1999, № 6, с. 38 – 47.

214. Калиниченко Л.А. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных. – М.: Наука, 1983.

215. Калиниченко Л.А., Манукян М.Г. Языковые средства временно – ориентированной модели данных // Программирование, 1990, № 5, с. 73 – 86.

216. Калиниченко Л.А., Рывкин В.М. Машины баз данных и знаний. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1990. – 296 с.

217. Калиниченко Л.А., Скворцов Н.А., Брюхов Д.О., Кравченко Д.В., Чабан И.А. Проектирование персонализированных электронных библиотек над Web-сайтами со слабоструктурированными данными // Программирование, 2000, № 3, с. 9 – 22.

218. Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой. – М.: Радио и связь, 1984.

219. Каляев А.В. Суперкомпьютеры, супернейрокомпьютеры и искусственный интеллект // Искусственный интеллект-2000. Тез. докл. науч. конф. – Таганрог: ТРТУ, 2000. – С.12-14.

220. Квасюк А.В., Кочетыгов А.Л., Ягудин С.Ю., Бессарабов А.М. Компьютерный анализ инновационного развития ведущих предприятий шинной промышленности (1995-2005) // Нефтепереработка и нефтехимия. 2008. № 7. С. 8-14.

221. Киселева В.В., Кузнецова Т.Е. Государственные научные центры: структурные преобразования // Проблемы прогнозирования. 1997. № 4. С. 111-123.

222. Клаус Г. Кибернетика и философия. – М.: Изд-во ин. лит-ра, 1963.

223. Ковтун И.И. Матрично-реляционная модель данных в организационно-производственных системах мониторинга и управления: Дис. … канд. техн. наук. – М., 1997. – 183 с

224. Ковтун И.И. Матрично-реляционная модель данных для представления и обработки информации в автоматизированных системах мониторинга и управления // Программирование, 1997, № 6, с. 58 – 72.

225. Когаловский М.Р. Систематика коллекций информационных ресурсов в электронных библиотеках // Программирование, 2000, № 3, с. 30-52.

226. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 800 с.

227. Когаловский М.Р., Новиков Б.А. Электронные библиотеки – новый класс информационных систем (от составителей выпуска) // Программирование, 2000, № 3, с. 3 ‑ 8.

228. Козленко Л.А. Разработка математического обеспечения систем управления вложенными транзакциями в параллельных и распределенных средах: Автореферат дис. … канд. техн. наук. – Воронеж, 2000

229 Концепция развития безопасных информационных технологий: обеспечение защиты информации в проектах информатизации России. Отчет. – М., 1992. – 149 с.

230. Корженевич Ю.В., Кобайло А.С. Синтез вычислительных структур. – М.: Наука и техника, 1989.

231. Корнеев В.В. Архитектура вычислительных систем с программируемой структурой. – Новосибирск: Наука, 1985

232. Корнеев В.В. Параллельные вычислительные системы. – М.: Нолидж, 1999.

233. Корнеев В.В., Киселев А.В. Современные микропроцессоры. – М.: Нолидж, 1998.

234. Костенко В.А., Смелянский Р.Л., Трекин А.Г. Синтез структур вычислительных систем реального времени с использованием генетических алгоритмов // Программирование, 2000, № 5, с. 63 – 72.

235. Коуги П.М. Архитектура конвейерных ЭВМ / Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1985.

236. Кохонен Т. Ассоциативная память. – М.: Мир, 1980.

237. Кочетыгов А.Л., Поляков А.В., Санду Р.А., Бессарабов А.М. Компьютерная процедура оценки материальных ресурсов отраслевых НИИ химического комплекса (1997-2007) // Сборник трудов 22-й Межд. научной конф. "Математические методы в технике и технологиях" (ММТТ-22), Псков, 25-30 мая 2009 г., т. 7, с. 168-170.

238. Кошелев С.А. Программирование без программирования. Использование утилиты Designer пакета Clarion для разработки программ. – М.: Радио и связь, 1992. – 192 с.

239. Краткий психологический словарь – хрестоматия. – М.: Высшая школа, 1974.

240. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход / Пер. с англ. – М.: Мир, 1978.

241. Кручинин С. Стандартные тесты измерения производительности // COMPUTER WEEK – Москва, 1996, № 19, с. 31 – 35.

242. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. Т. 1. Математические основы кибернетики. Учеб. пособие для студентов втузов. – М.: Энергия, 1973. – 504 с.

243. Кузин Л.Т. Основы кибернетики: В 2-х т. Т. 2. Основы кибернетических моделей. Учеб. пособие для вузов. – М.: Энергия, 1979. – 584 с.

244. Кузнецов О.П. Дискретная математика для инженера. 6-е изд., стер. – СПб: Издательство "Лань", 2009. – 400 с.

245. Кузнецов С.Д. Базы данных: языки и модели. – М.: ООО "Бином-Пресс", 2008. – 720 с.

246. Кузнецов С.Д., Пономаренко В.Н. Выработка оптимальных планов выполнения запросов в реляционных СУБД // Программирование, 1990, № 2.

247. Кук Д., Бейз Г. Компьютерная математика: Пер. с англ. – М.: Наука, Гл. ред. физ. – мат. лит., 1990. – 384 с.

248. Ладенко И.С. Имитационные системы. – Новосибирск: Наука, 1981. – 300 с.

249. Ладенко И.С. Интеллектуальные системы в целевом управлении. – Новосибирск: Наука, 1987. – 199 с.

250. Ладенко И.С. Интеллектуальные системы и логика. – Новосибирск: Наука, 1973. – 172 с.

251. Ладенко И.С. Логические методы построения математических моделей. – Новосибирск: Наука, 1980. – 192 с.

252. Ластовецкий А.Л. Язык и система параллельного программирования для разработки программ, эффективно переносимых в классе распределенных вычислительных систем: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – М., 1997.

253. Левонтин Р. Генетические основы эволюции. – М.: Мир, 1978.

254. Лекции по теории графов: Учеб. пособие. / Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. – М.: Наука, 1990.

255. Леонтьев А.Н. Лекции по общей психологии.– М.: Смысл, 2000.

256. Ливчак А.Б. Полнота языков запросов // Программирование, 1993, № 2.

257. Лима Т. Введение в dBASE IV / Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1993. – 304 с.

258. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных / Пер. с франц. // Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. – М.: Мир, 1998.

259. Лойфман И.Я. Принципы физики и философские категории. – Свердловск, 1973.

260. Ломазова И.А. Каузальная семантика для сетей Петри с контактами // Программирование, 1999, № 4, с. 43 – 53.

261. Лорьер Ж. – Л. Системы искусственного интеллекта / Пер. с франц. – М.: Мир, 1991. -568с.

262. Лэнгсам Й., Огенстайн М., Тененбаум А. Структуры данных для персональных ЭВМ / Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 568 с.

263. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. – М., Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1990.

264. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. – 864 с. ISBN 5-8459-0437-4 (рус.).

265. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах / Пер. с англ. – М.: Мир, 1981.

266. Майр Э. Популяции, виды и эволюция. – М.: Мир, 1974.

267. Макалистер Дж. Искусственный интеллект и ПРОЛОГ на микроЭВМ. – М.: Машиностроение, 1990.

268. Мальковский М.Г., Шикин И.Ю. Нечеткий лингвистический интерфейс // Программирование, 1998, № 4, с. 50 – 61.

269. Мальцев А.А. Алгебраические системы. – М.: Наука, 1970.

270. Мальцев А.А. Алгоритмы и рекурсивные функции. – М.: Наука, 1965. – 390 с.

271. Мамардашвили М.К. Формы и содержание мышления. – М., 1968.272.Мандел Т. Дизайн интерфейсов / The Elements of User Interface Design. – М.: Издательство ДМК, 2005. – 410 с.

273. Марков А.С., Лисовский К.Ю. Базы данных. Введение в теорию и методологию: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 512 с.

274. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. – М.: Мир, 1980.

275. Мартыненко Б.К. Синтаксически управляемая обработка данных: Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – СПб., 1997.

276. Мартынов М.Г. Пространственные методы доступа // Программирование, 1998, № 3, с. 59 – 69.

277. Материалы XXI Международной Инновационно – ориентированной конференции молодых ученых и студентов (МИКМУС – 2009). – М.: Издательство ИМАШ РАН, 2009. – 224 с.

278. Материалы XXII Международной Инновационно – ориентированной конференции молодых ученых и студентов "Будущее машиностроения России" (МИКМУС – 2010). – М.: Издательство ИМАШ РАН, 2009. – 224 с.

279. Материалы веб-сайта д.т.н. Варламов О.О. // http://www.ovar.narod.ru. 2010.

280. Материалы веб-сайта компании МИВАР // http://www.mivar.ru. 2010.

281. Материалы Международной научно – молодежной школы "Системы и средства искусственного интеллекта" (ССИИ – 2010). – Донецк: ИПИИ "Наука i освiта, 2010. – 116 с."

282. Материалы Международной научно – технической конференции "Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы" (ИИ – 2010) // в 2 т. – Донецк: ИПИИ "Наука i освiта", 2010.

283. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. – М.: Мир, 1987.

284. Мидоу Ч. Анализ информационно-поисковых систем. – М.: Мир, 1970.

285. Минский М. Вычислительные машины и мышление. – М.: Мир, 1967.

286. Минский М. Фреймы для представления знаний. – М.: Энергия, 1979.

287. Миренков Н.Н. Параллельное программирование для многомодульных вычислительных систем. – М.: Радио и связь, 1989.

288. Митичкин С.А. Разработка в системе 1С Предприятие 8.0. – М.: ООО "1С-Паблишинг", 2003. – 413 с.

289. Михайлов А.В. 1С: Предприятие 7.7/8.0: системное программирование. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 336 с.

290. Михайлова Е.Г. Структуры хранения для временных баз данных // Программирование, 1997, № 6, с. 73 – 80.

291. Монахов О. Параметрическое описание структур однородных вычислительных систем. Вопросы теории и построения вычислительных систем. – Новосибирск: ИМ СОАН СССР, 1979.

292. Монахова Э. Об аналитическом задании оптимальных двумерных диофантовых структур однородных вычислительных систем // Однородные вычислительные системы. – Новосибирск, ИМ СО АН СССР, 1981.

293. Мутушев Д.М. Методы обеспечения доступа к объектно-ориентированным базам данных на основе стандартов реляционных систем. Автореферат дис. … канд. физ. – мат. наук. – М., 1998.

294. Мутушев Д.М. Реализация расширения объектной модели ODMG в среде реляционных СУБД // Программирование, 1998, № 3, с. 46 – 58.

295. Мутушев Д.М., Филиппов В.И. Объектно-ориентированные базы данных // Программирование, 1995, № 6.

296. Назин А.В., Позняк А.С. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1986.

297. Наука России в цифрах: 2002. Статистический сборник. М.: ЦИСН. 2003. 137 с.

298. Научно-технические основы информатизации России. – М., 1992.

299. Нейман Дж. фон. Теория самовоспроизводящихся автоматов / Пер. с англ. – М.: Мир, 1971.

300. Нигиян С.А. Функциональные и логические языки программирования (формализация, анализ, интерпретация): Дис. … д-ра физ. – мат. наук. – Ереван, 1997.

301. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. – М.: Мир, 1973.

302. Новиков Б.А. Системы хранения баз данных и знаний // Программирование, 1993,2,с.3-30.

303. Носов А.В., Владимиров А.Н., Варламов О.О., Потапова Т.С. Программный комплекс "УДАВ": реализация логического вывода на миварной сети правил // Компьютерные науки и технологии (КНиТ-2009). Ч.1: сборник трудов первой Международной научно-технической конференции. – Белгород: ГиК, 2009. – 275 с. С. 232 – 236.

304. Общая психодиагностика / Под. ред. А.А. Бодалёва, В.В. Столина. – М., 1987.

305. Огородникова Т.В., Бессарабов А.М. Информационные CALS-технологии при получении широкого класса фосфорсодержащих продуктов // Сб. научных трудов "Успехи в химии и химической технологии"/ РХТУ им. Д.И. Менделеева. Москва. 2007. Т. XXI, № 2 (70). С. 119-121.

306. Окунишникова Е.В. Временные сети Петри без перекрытий интервалов срабатывания // Программирование, 1998, № 5, с. 15 – 29.

307. Олле Т.В. Предложения КОДАСИЛ по управлению базами данных. – М.: Финансы и статистика, 1981.

308. Оно С. Генетические механизмы прогрессивной эволюции. – М.: Мир, 1973.

309. Орлов А. Б. Экспериментальные и прикладные исследования мотивационных образований в зарубежной когнитивной психологии. Псих. журнал. т. 11, № 6, 1990.

310. Орфеев Ю.В., Тюхтин В.С. Мышление человека и искусственный интеллект. – М.: Мысль, 1978.

311. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. – М.: Наука, 1997.

312. Отраслевая наука в цифрах: 2000. Краткий статистический сборник. М.: Минпромнауки России. 2001. 64 с.

313. Пантилеев С.Р. Самоотношение как эмоционально-оценочная система. – М.: МГУ, 1994.

314. Пантилеев С.Р., Зимачева Е.М. Способы вербальной презентации образа "Я" и самоотношения субъекта // Психологическое образование, 1997, № 2(5).

315. Параллельные вычисления / Пер. с англ. // Под ред. Г. Родрига. – М.: Наука, 1986.

316. Першиков В.И., Савинков В.М. Толковый словарь по информатике. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 543 с.

317. Печников А.А. Вопросы логической и физической организации информационных систем: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – Л., 1981.

318. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем / Пер. с англ. – М., 1984. -264 с.

319. Платонов К.К. Структура и развитие личности. – М.: Наука, 1986.

320. Плоткин Б.И. Универсальная алгебра, алгебраическая логика и базы данных. – М.: Наука, 1991.

321. Попов Э.В. Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. – М.: МИФИ, 1996.

322. Попов Э.В. Искусственный интеллект: экспертные системы. – М.: Наука, 1990.

323. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статистические и динамические экспертные системы. – М.: Финансы и статистика, 1996.

324. Попов Э.В., Фридман Т.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. – М.: Наука, 1976.

325. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект – прикладные системы. – М.: Знание, 1985. – 48 с.

326. Поспелов Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. – М.: Сов. радио, 1983. -272с.

327. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. – М.: Энергоиздат, 1981. – 232 с.

328. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. – М.: Радио и связь, 1989. – 184 с.

329. Практическая психология. Учебник / Под ред. Тутушкиной М.К. – М., СПб., 1997.

330. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ. изд. // Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. // Под ред. Айвазяна С.А. – М.: Финансы и статистика, 1989.

331. Принципы самоорганизации. – М.: Мир, 1960.332.Проблемы логики научного познания. – М., 1964.

333. Проблемы программно-целевого планирования и управления. // Под ред. Поспелова Г.С. – М.: Наука, ГРФМЛ, 1981.

334. Промышленность России. 2002: Статистический сборник. Госкомстат России. – М., 2002. 238 с.

335. Протасов. В.И. Математическая модель мультиагентной системы принятия консолидированных решений // Материалы Первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды" (АУИИС – 2010) // в 3 т. – Нальчик: Издательство КБНЦ РАН,2010 – Т. 2. – 155 с.

336. Психология личности. В 2-х томах. – Самара, 1999

337. Райбекас А.Я. Вещь, свойство, отношение как философские категории. – Томск: Изд-во Томского университета, 1977.

338. Райли Д. Абстракция и структуры данных: Вводный курс. – М.: Мир, 1993. – 752 с.

339. Рамакришнан Л. Защита grid // Открытые системы. СУБД, № 6,2004. С.63-68.

340. Рамъялг А.Е. Разработка метода отображения сетевой модели данных в реляционную и его реализация: Дис. … канд. физ. – мат. наук. – М., 1979.

341. Раскин Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем / The Human Interface. New Directions for Designing Interactive Systems – М.: Издательство "Символ-Плюс", 2005. – 272 с.

342. Реан А.А. Психодиагностика личности в педагогическом процессе. – М., 1996.

343. Решение задач в интеллектуальных компьютерных средах: сб. науч. тр. // АН Украины. – Киев, 1991.

344. Ривкин М.Н. Векторные операции для моделирования процедур преобразования данных // Программирование, 1991, № 3.

345. Рокотов В.П. Автоматизированное управление формированием и реализацией планов: Дис. … д-ра техн. наук. – М., 1998.

346. Ростовцев Ю.Г. Информация и представление знаний // Известия ВУЗ. Приборостроение, 1981, № 4, с. 92 – 96.

347. Ростовцев Ю.Г. Математические методы и модели оценивания военно-политической обстановки. – МО СССР, 1986. – 312 с.

348. Ростовцев Ю.Г., Рахматуллин М.Ю. Формализация целей в системе взаимодействующих роботов // Известия ВУЗ. Приборостроение, 1984, № 11, с. 3 – 9.

349. Рубинштейн С.Л. Основы общей психологии. В 2х томах. – М.: "Педагогика", 1989.

350. Саати Т.Л. Математические модели конфликтных ситуаций. – М.: Сов. радио, 1977.

351. Сазонов В.Ю. Базы данных типа Web, антифундированные множества и индуктивная определимость // Программирование, 1999, № 5, с. 26 – 43.

352. С аймон А.Р. Стратегические технологии баз данных: менеджмент на 2000 год: Пер. с англ./ Под ред. и с предисл. М.Р. Когаловского. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 479 с.

353. Саймон Г. Науки об искусственном. – М.: Мир, 1972.

354. Санду Р.А. Метод логико-вычислительной обработки данных химической и нефтехимической промышленности России на основе продукций и миварной сети правил для управления инновационными ресурсами // Прикладная информатика, № 3(27), 2010. С. 87-107.

355. Санду Р.А. Анализ и развитие продукционного подхода в целях создания метода миварной логико-вычислительной обработки данных // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы. ИИ‑2010. Материалы Международной научно-технической конференции. Научное издание в 2-х томах. – Донецк: ИПИИ "Наука и освита". – 2010. – Т. 2. – 368 с. – ISBN 978-966-7829-44-5. С. 155 – 161.

356. Сиротюк В.О. Разработка моделей, методов и инструментальных средств анализа и синтеза оптимальных структур баз данных в автоматизированных информационно – управляющих системах: Дис. … д‑ра техн. наук. – М., 1999.

357. Системы параллельной обработки / Пер. с англ. // Под ред. Д. Ивенса. – М.: Мир, 1985.

358. Создание и применение гибридных экспертных систем // Тез. докладов Всесоюзной конференции. – Рига, 1990.

359. Спиркин А.Г. Сознание и самосознание. – М.: Политиздат, 1972.

360. Справочник по искусственному интеллекту в 3-х т. // Под ред. Э.В. Попова, Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990.

361. Станишич П. Метод трансляции реляционных SQL-запросов в эквивалентные запросы к трансформированной объектно-ориентированной базе данных // Труды факультета ВМ и К МГУ. Прикладная математика и информатика. 1999, № 1.

362. Станишич П. Трансформация реляционных баз данных в объектно-ориентированные, включая трансляцию запросов // Программирование, 1999, № 5, с. 12 – 45.

363. Стогний А.А., Калиниченко Л.А. 5-я Всесоюзная конференция по базам данных и знаний // Управляющие системы и машины, 1991, № 7, с. 3 -4.

364. Столин В.В. Познание себя и отношение к себе в структуре самосознания личности: Дис. … д-ра псих. наук. – М., 1985.

365. Столин В.В. Проблема самосознания личности с позиций теории деятельности. А.Н. Леонтьева. – М., 1983.

366. Столин В.В. Самосознание личности. М., 1983.

367. Столин В.В., Пантилеев С.Р. Опросник самоотношения // Практикум по психодиагностике: Психодиагностические материалы. – М., 1988.

368. Стоунс Э. Психопедагогика. Психологическая теория и практика обучения. – М.: Педагогика, 1984. – 470 с.

369. Тарануха В.М. Разработка и исследование принципов и методов организации вычислений на основе параллельной вертикальной арифметики: Автореферат дис. … д-ра техн. наук. – Таганрог, 2000.

370. Тарануха В.М. Теоретические основы и принципы построения вычислительных средств параллельной вертикальной арифметики. – Таганрог, Изд-во "Таганрог", 1996. – 140 с.

371. Тарасюк И.В. Понятия эквивалентностей для разработки параллельных систем с использованием сетей Петри // Программирование, 1998, № 4, с. 19 – 39.

372. Таубе М. Вычислительные машины и здравый смысл. – М.: Мир, 1964.

373. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 320 с.

374. Телерман В.В., Ушаков Д.М., Швецов И.Е. Уровни параллельности в задачах удовлетворения ограничений с недоопределенными объектами // Программирование, 1998, № 6, с. 60 – 69.

375. Тербер К. Дж. Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем / Пер. с англ. – М.: Наука, 1985.

376. Терентьев И.М. Clarion 2.1 для пользователя и программиста. – М.:Малип,1995. -240 с.

377. Терентьев И.М., Грицаенко О.В. Clarion Professional Developer. – М.: "Малип", 1993.

378. Тимофеев-Ресовский Н.В., Воронцов Н.Н., Яблоков А.В. Краткий очерк теории эволюции. – М.: Наука, 1977.

379. Тимофеев-Ресовский Н.В., Яблоков А.В., Глотов Н.В. Очерк учения о популяции. – М.: Наука, 1973.

380. Тимченко В.А. Преобразование классов семантических сетей: Автореферат дис. канд. техн. наук. – Владивосток, 2010. – 19 с

381. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. – М.: Мир, 1985.

382. Трахтенгерц Э.А. Введение в теорию анализа и распараллеливания программ ЭВМ. – М.: Наука, 1981.

383. Трахтенгерц Э.А. Программное обеспечение параллельных процессов. – М.: Наука, 1981.

384. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям "AIS – IT´09" // в 3 т. – М.: Физматлит, 2009.

385. Турчин В.Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. – М.: Наука, 1993.

386. Тыугу Э.Х. Объектно-ориентированное программирование // Программирование, 1990, № 6, с. 16 – 26.

387. Уемов А.И. Вещи, свойства и отношения. – М.: Изд-во АН СССР, 1963.

388. Уинстон П. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1980.

389. Ульман Ж. Основы систем баз данных. – М.: Финансы и статистика, 1983.

390. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. – М.: Мир, 1992.

391. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам / Пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 388 с.

392. Уотсон Дж. Молекулярная биология гена. – М.: Мир, 1978.

393. Уэлдон Дж. – Л. Администрирование баз данных / Пер. с англ.; Предисл. Будзко В.И. – М.: Финансы и статистика, 1984. – 207 с.

394. Федосеев П.Н. Философия и научное познание. – М.: Наука, 1983.

395. Фейгенбаум Э., Фельдман Дж. Вычислительные машины и мышление. – М.: Мир, 1967.

396. Фейгин Д. Концепция SOA // Открытые системы. СУБД, № 6, 2004. С. 14-18.

397. Фейнман Р., Лэйтон Р., Сэндс М. Фейнмановские лекции по физике. Вып.3. – М.:Мир,1965.

398. Филиппов В.И., Пржиялковский В.В., Шкотин А.В. Инструментальные средства информационного моделирования // Управляющие системы и машины, 1991, № 7.

399. Филипченко Ю.А. Эволюционная идея в биологии. – М.: Наука, 1977.

400. Философия. Методология. Наука. – М., 1972.

401. Философский словарь. – М.: Политиздат, 1987.

402. Финк Д. Вычислительные машины и человеческий разум. – М.: Мир, 1967.

403. Флорес И. Структуры и управление данными / Пер. с англ. Будзко В.И.; Предисл. Савинкова В.М. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 319 с.

404. Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. – М.: Мир, 1969.

405. Фридлянов В.Н., Бессарабов А.М. Анализ интеллектуального и экономического потенциала отраслевой химической науки (1990-2002) // Тез. докл. 17-го Менделеевского съезда по общей и прикладной химии, Россия, Казань, 2003 г., т. 1, с.126.

406. Фридлянов В.Н., Остапюк С.Ф., Богачев Ю.С., Флерова А.Н. Научно-технический потенциал отраслевых комплексов, курируемых Минпромнауки России (по результатам государственной аккредитации 1998-1999 годов) // Конкурс. 2000. № 3. С.2-12.

407. Фрир Дж. Построение вычислительных систем на базе перспективных микропроцессоров / Пер. с англ. – М.: Мир, 1990.

408. Фролов А.В. Нахождение и использование ориентированных разрезов реальных графов алгоритмов // Программирование, 1997, № 4, с. 71 -80.

409. Хант Э. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1978. – 558 с.

410. Хекхаузен Х. Мотивация и деятельность. В 2-х томах. – М., 1986

411. Хендерсон П. Функциональное программирование / Пер. с англ. – М.: Мир, 1983.

412. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы / Пер. с англ. – М.: Мир, 1989.

413. Хокни Р., Джессхоуп К. Параллельные ЭВМ. Архитектура, программирование и алгоритмы / Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1986.

414. Холдэн Дж. Факторы эволюции. – М.; Л.: Биомедгиз, 1935.

415. Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 1) // Искусственный интеллект и принятие решений, № 1, 2008. С. 80-97.

416. Хэндлер В. Новая архитектура ЭВМ – как увеличить параллелизм, не увеличивая сложности / Пер. с англ. // Системы параллельной обработки. – М.: Мир, 1985.

417. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1989. – 288 с.

418. Цаленко М.Ш. Реляционные модели баз данных // В сб.: Алгоритмы и организация решения экономических задач. – М.: Статистика, 1977, вып. 9, с. 18 – 32.

419. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. – М.: Финансы и статистика, 1985.

420. Ч адеев В.М. Теория адаптивных систем управления с идентификатором: Дис. … д-ра техн. наук. – М., 1997.

421. Черняев В.Г. Распределенные управляющие и вычислительные системы. – М.: Мир, 1987.

422. Четвериков В.Н., Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н. Базы и банки данных. – М.: Высшая школа, 1987.

423. Четвериков С.С. Проблемы общей биологии и генетики (воспоминания, статьи, лекции). – Новосибирск: Наука, 1983.

424. Чечкин А.В. Математическая информатика. – М.: Наука. Гл. ред. физ. – мат. лит., 1991. – 416 с.

425. Чукин Ю.В., Вайнтруб В.М., Гриб О.В., Донец Н.Б., Яблоновский В.А. Концептуальная модель системы управления базой видео-данных // Управляющие системы и машины, 1991, № 2, с. 77 – 87.

426. Шаймарданов Р.Б. Моделирование и автоматизация проектирования структур баз данных. – М.: Радио и связь, 1984.

427. Шалютин С.М. Искусственный интеллект. Гносеологический аспект. – М.: Мысль, 1985.

428. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. – М.: Энергия, 1980.

429. Шеремет И.А. Интеллектуальные программные среды для АСОИ. – М.: Наука, 1994. -544с.

430. Шишков Д.П. Архитектура компьютерных систем 5 поколения и компьютеризация естественных языков // Тез. докл. научн. конф. – Таганрог: ТРТУ, 2000. – С. 95-100.

431. Шкловский И.С. Вселенная, жизнь, разум. – М.: Наука, 1976.

432. Шмальгаузен И.И. Кибернетические вопросы биологии. – Новосибирск: Наука, 1968.

433. Шпаковский Г.И. Архитектура параллельных ЭВМ. – М., 1989.

434. Шредингер Э. Что такое жизнь с точки зрения физика. – М.: Атомиздат, 1972.

435. Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы. Обозрение прикладной и промышленной математики. – М.: Научное издательство "ТВП", том 3, вып. 5, 1996.

436. Эволюция. – М.: Мир, 1981.

437. Эдельман Л.В. Схема реализации СООБД сетевой структуры на базе СОМ // Программные системы и инструменты. Тематический сборник № 1. – М.: Изд-во факультета ВМ и К МГУ, 2000. – С. 81 – 97.

438. Эйнштейн А., Инфельд Л. Эволюция физики. – М., 1965.

439. Эксперт, 1998 – 2010 (http: // www.expert.ru).

440. Экспертные системы и анализ данных: сборник научных трудов // Под ред. Загоруйко Н.Г. – Новосибирск, 1991.

441. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Пер. с англ. // Под ред. Р. Форсайта. – М.: Радио и связь, 1987. – 224 с.

442. Эндрю А. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1985.

443. Эшби У.Р. Введение в кибернетику / Пер. с англ. – М.: Изд-во иностранной литературы, 1959. – 432 с.

444. Яблоков А.В. Фенетика: Эволюция, популяция, признак. – М.: Знание, 1980.

445. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. – М.: Наука, 1979.

446. Яглом И.М. Математические структуры и математическое моделирование. – М.: Сов. радио, 1980.

447. Якунин В. А. Обучение как процесс управления. – Л., 1988.

448. Яшин А.М. Разработка экспертных систем. – Л.: ЛПИ, 1990.

449. Abramov S.M., Adamowitch A.I., Nesterov I.A., Pimenov S.P., Shevchuck Yu.V. Auto transformation of evaluation network as a basis for automatic dynamic paralleling // Proceedings of NATUG 1993 Meeting "Transputer: Research and Application", May 10 – 11, 1993.

450. Abramov S.M., Nesterov I.A., Shevchuk Yu.V. T-language. Preliminary description, RCMS Tech. Report #09/18/1994.

451. Abrial J.R. Data Semantics. – In: Proc. of IFIP TC-2 Working Conference of Data Base Management, Amsterdam: North-Holland, 1974.

452. Adamovich A.I. cT: an Imperative Language with Parallelizing Features Supporting the Computation Model "Auto transformation of the Evaluation Network" // LNCS #964 1995, Parallel computing technologies: third international conference; proceedings / PaCT-95, St. Petersburg, Russia, September 12 – 25, 1995. Victor Malyshkin (ed), pp. 127-141.

453. Asano T. An approach to the homomorphism problem and max-cut problem. IEEE, Symposium on circuit theory proceeding of the IEEE. Kyoto, Japan, 1985, vol. 3, pp. 1657-1660.

454. Automating knowledge acquisition for expert systems / Ed. by S. Marcus. – Boston, 1988.

455. Banchilhon F. On the Completeness of Query Language for Relational Data Bases. Lect. Notes in Comp., Sci. v. 64, Springer-Verlag, 1978, pp. 76-98.

456. Bancilhon F. ODMG and the ODMG-93 Standard. // Object Currents. 1996, № 5. SIGS Publications, Inc., New York, NY , USA.

457. Bancilhon F. The ODMG Standard: The Object Model. // Object Currents. 1996, № 6. SIGS Publications, Inc., New York, NY , USA.

458. Bancilhon F. Those Persistent Objects. // Object Currents 1996, № 2, SIGS Publications, Inc., New York., NY, USA.

459. Belegradek O.V., Stolboushkin A.P., Taitslin M.A. Extended order-generic queries. Manuscript, 1996.

460. Benedikt M., Dong G., Libkin L., Wong L. Relational expressive power of constraint query languages. Proc. 15th ACM Symp. on Principles of Database Systems. 1996. – P. 5 – 16.

461. Benedikt M., Libkin L. On the structure of queries in constraint query languages. Proc. 11th IEEE Symp. on Logic in Computer Science. Los Alamitos, CA, 1996. IEEE Computer Society Press.

462. Berchtold S., Keim D.A., Kriegel H. – P. The X-tree: an index structure for high-dimensional data. VLDB. 1996. – P. 28 – 39.

463. Bessarabov A.M., Zhdanovich O.A., Yaroshenko A.M., Zaikov G. E. Development of an analytical quality control system of high-purity chemical substances on the CALS concept basis // Oxidation Communications. 2007. Vol. 30, № 1, P. 206–214.

464. Bessarabov A.M., Zhdanovich O.A., Yaroshenko A.M., Zaikov G.E. Development of an analytical quality control system of high-purity chemical substances on the CALS concept basis // Focus on Organic and Inorganic Chemistry. Published by Nova Science Publishers, Inc. New York. 2006. P.15-25.

465. Bode Arndt, Mikroprozessoren: Technology and Architecture, CW-Moscow, № 35, 1994, с. 47-49.

466. Boden N., Cohen D., Federman R., Kulawik A., Seitz C., Seizovic J., Su W. Myrinet: a Gigabit-per-Second Local Area Network. IEEE Micro. Feb. 1995.

467. Bodnar Gy. Искусственный интеллект и экспертные системы / ВЦП – № Т-01473, 1988.

468. Buneman P., Winston I. The Use of Data Type Information in an Interactive Database Environment. – In: Proceedings of the Workshop on Data Abstraction, Databases and Conceptual Modelling. – SIGPLAN Notices, 16, 1, 1981, pp. 104 – 106.

469. Burstall R.M., Goguen J.A. The Semantics of Clear, a Specification Language In: Proceedings, of the 1979 Copenhagen Winter School on Abstract Software Specification, Springer-Verlag, Berlin, 1980, pp. 292 – 332.

470. Cattell R.G.G., Barry D.K. The Object Database Standard: ODMG 2.0. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1997.

471. Chen P.P.S. The entity-relationship model – toward a unified view of data. – ACM Trans. on Database Systems, 1976, 1, № 1.

472. Codasyl cobol Committee Journal of Development 1981, Publishing Center, Canadian Government, 1981.

473. Codasyl Data Descriptor Language Committee Journal of Development 1981, Publishing Center, Canadian Government, 1981.

474. Codasyl End User Facilities Journal of Development 1980, Publishing Center, Canadian Government, 1980.

475. Codd E.F. A relational model of Data for Large hared Data Banks. – ACM, 1970, 13, № 6, pp. 337 – 387.

476. Codd E.F. Extending the Database Relational Model to capture more meaning. – ACM Trans. on Database Systems, 1979, 4, № 4.

477. Cray T3D Systems Journal, vol. 34, no. 2, 1995.

478. Digital Libraries // Comm. of ACM. Special Issue. V. 38. № 4. April 1995.

479. Dolphin Interconnect Solutions, Inc. (http://www.dolphinics.com).

480. Ehrig H., Mahr B. Fundamentals of Algebraic Specification. v.1,Springer-Verlag, Berlin, 1985.

481. Faloutsos C., Jagadish H. J., Manolopoulos Y. Analysis of the n-dimensional quadtree decomposition for arbitrary hyperentangles // TKDE. 1997, V. 9, № 3, pp. 373 – 383.

482. Gattell R.G.G., Atwood T., Duhl J., Ferran G., Loomis M., Wade D. The Object Database Standard: ODMG-93. San-Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1993.

483. Gattell R.G.G., Douglas K. Barry. The Object Database Standard: ODMG 2.0. 1997, Morgan Kaufmann, Inc., 1997.

484. Girow A. Limitations of Object Data Models. // Object Currents. 1997, № 1. New York: SIGS Publications, Inc., 1997.

485. Goguen J.A., Thatchar J.W., Wagner E.G. An initial algebra approach to the specification, correctness and implementation of abstract data types. In Current Trends in Programming Methodology 4: Data Structuring, Prentice Hall, 1978, pp. 80 – 144.

486 .Gruber T., Cohen P. Проектирование интеллектуальных систем в расчете на автоматизированное усвоение знаний. / ВЦП – № РС-01539, 1990.

487. Grumbach S., Su J. Dense-order constraint databases. Proc. 14th ACM Symp. on Principles of Database Systems. 1995. – P. 66 – 77.

488. Hardgrave W.T. Technique for implementing a set processor. – ACM Signal Notices, 1976, № 2.

489. Hayes-Roth Fr. Экспертные системы с базой знаний / ВЦП, 1987.

490. Herrod R.A., Tietz L. Оперативные экспертные системы и их роль в развитии систем управления будущего / ВЦП – № Т-24741, 1990.

491. Kahn B.K. A method for Describing the Information Required by the Data Base Design Process, Proc. Int. ACM / SIGMOD Conf. Manag. Data, 1976, pp. 53 – 64.

492. Kalyaev A.V. Multimicroprocessor Systems. Information Processing 86. – Amsterdam. New York. Oxford. Tokyo. -1986, – pp. 949 – 954.

493. Kalyaev A.V. Multiprocessor Systems with Programmable Architecture. Fifth Generation Computer Architectures. – Amsterdam. New York. Oxford. Tokyo. -1986, – pp. 291 – 300.

494. Kalyaev A.V. Ultra-high Performance Multiprocessor Supersystems with Programmable Architecture. Aspects of computation on Asynchronous Parallel Processors. – Amsterdam. New York. Oxford. Tokyo. -1989, – pp. 111 – 123.

495. Kanellakis P.C., Kuper G.M., Revesz P.Z. Constraint query languages // Journal of Computer and System Sciences. 1995, V.51, № 1, pp. 26 – 52.

496. King N.H. Object DBMSs: Now or Never – Will ODBMSs capitalize on new opportunities to manage Web and complex datatypes? // DBMS and Internet Systems. 1997. Miller Freeman, Inc.

497. Linthicum D.S. Objects Meet Data. // DBMS online Magazine, № 9, 1996, Miller Freeman, Inc. 1996.

498. Linthicum D.S. Reevaluating Distributed Objects. // DBMS online Magazine. 1997. № 1. Miller Freeman, Inc.

499. Linux Journal's Linux Resources (http://www.ssc.com/linux).

500. Minsky M. A framework for representing knowledge. – In: The Psychology of Computer Vision. NY: McCraw-Hill, 1975.

501. Nesterov I.A., Suslov I.V., Towards programming of numerical problems within the system providing automatic parallelizing // Proceedings of 7th SIAM conference on parallel processing for scientific computing, p. 716, San-Francisco, CA, 1995.

502. Noakes M.D., Wallach D.A., Dally W.J. The J-Machine Multicomputer: An Architectural Evaluation. Proc. Of the IEEE, 1993.

503. Nosov A.V., Adamova L.E., Varlamov O.O., Overchuk M.L. About the prospects of active Mivar’s Internet-encyclopedia // Proceedings of the Congress on intelligent systems and information technologies "AIS-IT’10". Scientific publication in 4 volumes. – Moscow: Physmathlit, 2010, Vol. 4. – 128 p. ISBN 978-5-9221-1248-2. P. 118-119.

504. Nosov A.V., Vladimirov A.N., Varlamov O.O., Toza K.E., Kolupaeva E.G. About realization of linear computing complexity of the matrix method of route searching of the logic conclusion in the program complex "UDAV" on basis of mivarnoi network of rules // Proceedings of the Congress on intelligent systems and information technologies "AIS-IT`09". Scientific publication in the 4 volumes. – Moscow: Physmatlit, 2009, Vol.4 – 124 p. P. 63.

505. Notley M.G. The Peterlee IS/1 System. IBM (UK) Scientific Center Report, UKSC – 0018, March 1972.

506. Object Database Management Group. Response to the March 1994 ODMG-93 Commentary. SIGMOD Record September 1994.

507. Otto M., Van den Bussche J. First-order queries on databases embedded in an infinite structure. Manuscript, 1995.

508. Paradaens J., Van den Bussche J., Van Gucht D. First-order queries on finite structures over realize. Proc. 10th IEEE Symp. on Logic in Computer Science. IEEE Computer Society Press, 1995. – P. 79 – 87.

509. Reed P. Using ODBC to Access Nontabular Data. // DBMS online Magazine 1996, № 4. Miller Freeman, Inc.

510. Revesz P.Z. Safe stratified Datalog with integer order programs. Manuscript, August 1995.

511. Senko M.E. Data structures and accessing in database systems. – IBM Systems J., 1973, v.12, № 1, pp. 161 – 169.

512. Senko M.E. DIAM as a detailed example of ANSI/SPARC Architecture. – In. proc. of IFIP TC-2 Working Conf. on Modelling in data base management systems. Amsterdam: North-Holland, 1976.

513. Seymour P.D. On odd cuts and plane multicommodity flows. Proceedings of London Mathematical Society, ser. 3, vol.42, London, 1981, pp.178-192.

514. Smith J.M., Smith D.C.P. Principles of Database Design. – NJU Symp. Database Design, May 1978, pp. 35 – 40.

515. SP – суперкомпьютеры семейства RS/6000: технологии, архитектура, применение / CW-Москва, 1997, № 14-16, сс.1, 43 – 46, 56, 38, 39, 50.

516. SPEC (http://www.specbench.org).

517. TCP (http://www.tcp.org).

518. Wade A.E. Ph. D. Queries on an ODBMS? Objectivity Inc. For Object Magazine, 1996.

519. Wade D. ODMG-93 The Object Database Standard. Objectivity, Inc., 20‑06‑96.

520. Walker A. Экспертные системы с базами знаний: принципы и практика / ВЦП – № М-35808, 1991.

521. Weis R., Third-generation RISC processors, EDN, – 1993, – Vol. 37, pp. 96 – 108.

522. Won Kim. Observations on the ODMG-93 Proposal. SIGMOD Record March 1994.

523. Yannakakis M. Et al. Cutting and partitioning a graph after a fixed pattern. Lecture Notes Computers Science, USA, 1983, pp. 712-722.

524. Zabrodin A.V., Levin V.K., Korneev V.V. The massively parallel computer system MBC-100. – Lecture Notes in Computer Science, N 964. Parallel Computing Technologies. Third International Conference, PaCT-95, St. Petersburg, Russia, Sept. 1995, Springier.

525. Zilles S.N. Introduction to data algebra's. Lect. Notes Computing Sci., v.86, Springer-Verlag, 1980.

Перечень сокращений

АСОИ – автоматизированная система обработки информации.

БД – база данных.

ЕСКД – единая система конструкторской документации.

ЕСПД – единая система программной документации.

ЕСТД – единая система технологической документации.

ЖЦ – жизненный цикл.

МЭПАИС – Многомерная эволюционная прикладная автоматизированная информационная система поддержки принятия решений.

ИВК – информационно-вычислительные конфигурации.

ИИ – искусственный интеллект.

ИИС – информационно-измерительная система.

ИПИ – информационная поддержка процессов жизненного цикла изделий.

ИППП – интеллектуальные пакеты прикладных программ.

ИСПДн – информационная система персональных данных.

МАС – мультиагентная система.

МВК – многопроцессорный вычислительный кластер.

МЭП – многомерная эволюционная прикладная.

НИР – научно-исследовательская работа.

НИОКР – научно-исследовательская и опытно-конструкторская работа.

ОКР – опытно-конструкторская работа.

ООБД – объектно-ориентированные базы данных.

ПАК – программно-аппаратный комплекс.

ПДн – персональные данные.

ПЭВМ – персональная ЭВМ.

САС – системы адаптивного синтеза.

СЗИ – средства защиты информации.

СЗПДн – система защиты персональных данных.

СОА – сервисно-ориентированная архитектура.

СПАК – самоорганизующиеся программно-аппаратные комплексы.

СПАКОД – самоорганизующиеся программно-аппаратные комплексы оперативной диагностики.

СППР – (автоматизированная информационная) система поддержки принятия решений.

СУБД – система управления базами данных.

ТЗ – техническое задание.

УИР – управление инновационными ресурсами.

ФГУП – федеральное государственное унитарное предприятие.

ФГУП НИИР – Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-исследовательский институт радио".

ХНП – химическая и нефтехимическая промышленность.

ЯОЗ – языки описания знаний.

Адрес для связи с автором

ovar@narod.ru; ovar@mivar.ru;

Научное издание

Варламов Олег Олегович, Санду Роман Александрович

«Миварный подход к созданию интеллектуальных систем и искусственного интеллекта. Результаты 25 лет развития и ближайшие перспективы»

Компьютерный набор и верстка – Терешкина Д.В.

Фотографии – Варламов О.О.

Рисунки – Варламова Л.О.

Content

Варламов О.О
Миварный подход к созданию интеллектуальных систем и искусственного интеллекта. Результаты 25 лет развития и ближайшие перспективы

Введение

1. Мивары и искусственный интеллект

1.1. Основы миварного подхода

1.2. Для каких систем создан миварный подход

1.3. Анализ принципиально новых возможностей информатизации

1.4. Познающе-диагностические автоматизированные информационные системы и сложные предметные области

1.5. Обзор технологий ИИ и сравнение с миварным подходом

2. Основные преимущества миварного подхода

2.1. Обзор достижений в области искусственного интеллекта

2.2. Миварный подход и понимание естественных языков

2.3. Представление знаний в ИИ. Семантические сети как альтернатива исчислению предикатов

2.4. Преимущества миварного подхода перед семантическими сетями и продукциями

2.5. Научно-популярное описание миварного подхода

3. Миварный подход к управлению инновационными ресурсами в химической и нефтехимической промышленности россии

3.1. Анализ динамики основных фондов в научных организациях химического комплекса

3.2. Автоматизированные системы для динамического анализа инновационного потенциала химического научно-промышленного комплекса России

3.2.1. Обоснование необходимости анализа состояния инновационной деятельности химического научно-промышленного комплекса

3.2.2. Системный анализ химического научно-промышленного комплекса

3.2.3. Автоматизированная система для анализа и оценки инновационного потенциала отраслевой химической науки

3.2.4. Автоматизированная система для анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности

3.2.5. Значение внедрения автоматизированных систем для управления инновационными ресурсами

3.3. Разработка подсистемы анализа и управления материальными ресурсами отраслевого НИИ химического и нефтехимического комплекса на базе CALS-технологий

3.4. Компьютерный менеджмент качества отраслевого НИИ на основе корпоративных стандартов

3.5. Компьютерный мониторинг динамики основных фондов отраслевых НИИ химического комплекса

3.6. Описание интерфейса программы для системного анализа инновационных ресурсов химической и нефтехимической промышленности России

3.7. Системный анализ утилизации отходов предприятий фосфорной промышленности на основе CALS– технологий

4. Миварное пространство унифицированного представления данных и правил

4.1. Обзор и анализ существующих моделей данных

4.2. Понятие миварного пространства унифицированного представления данных и правил и принципы организации и структурирования в нем данных

4.3. Основные возможности миварного подхода

4.4. Структуры представления данных для моделирования предметной области

4.5. Формализованное описание модели данных в миварном информационном пространстве

5. Логико-вычислительная обработка данных в теории миваров

5.1. Миварный подход к хранению и обработке информации

5.2. Представление в теории миваров правил через продукции. Возможности и ограничения продукционного подхода

5.3. Анализ подходов к логической обработке данных и выводу. Подход в теории миваров

5.4. Описание и анализ метода прямой волны и метода обратной волны логического вывода

5.5. Представление продукций и сетей продукций в виде двудольных графов и сетей Петри

5.6. Переход от продукций к миварным логическим сетям. Описание миварного метода логико-вычислительной обработки информации

5.7. Вычислительная сложность миварного метода

5.8. Развитие миварных сетей и продукций для реализации правил выбора «если… то… иначе…»

5.8.1. Ограничения для применения и линейной вычислительной сложности матричного метода поиска маршрута логического вывода на миварной сети правил

5.8.2. Введение правил типа «ВЫБОР»

5.8.3. Описание правил выбора из двух альтернатив

5.9. Развитие миварных логических сетей на основе многомерных бинарных матриц для реализации одновременной эволюционной обработки более десяти тысяч правил в реальном времени

5.9.1. Ограничения размерности матрицы миварного линейного матричного метода определения маршрута логического вывода на адаптивной сети правил

5.9.2 Применение трехмерных бинарных матриц для развития возможностей двудольных миварных логических сетей

5.9.3 Применение многомерных бинарных матриц для развития возможностей многодольных миварных логических сетей

6. Практические результаты применения миваров

6.1. Создание многомерной эволюционной прикладной автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России

6.1.1. Актуальность создания экспертной системы для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России

6.1.2. Анализ особенностей и специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности

6.1.3. Анализ проблем создания прикладных автоматизированных информационных систем поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами

6.1.4. Определение проблем и задач создания МЭПАИС УИР ХНП

6.1.5. Этапы создания МЭПАИС УИР ХНП

6.2. Программный комплекс «УДАВ» на основе миварных сетей

6.2.1. Общее описание программного комплекса «УДАВ»

6.2.2. Описание работы алгоритма вывода искомых параметров из известных в ПК «УДАВ»

6.3 Распараллеливание вычислений по методу автоматического конструирования алгоритмов на основе миварной сети правил

6.3.1. Общие сведения о программном комплексе MivarLogicParallel

6.3.2. Возможности для распараллеливания вычислений при нахождении маршрута логического вывода линейным матричным методом

6.3.3. Описание реализованного алгоритма распараллеливания вычислений

6.3.4. Особенности программной реализации ПК MivarLogicParallel

6.3.5. Описание программной реализации в ПК MivarLogicParallel распараллеливания вычислений при нахождении маршрута логического вывода по линейному матричному методу

6.4. Адаптация ПК «УДАВ» к конкретной предметной области – ПК «УДАВ. Геометрия»

6.4.1. Общее описание ПК «УДАВ. Геометрия»

6.4.2. Возможность расширения используемого в ПК «УДАВ. Геометрия» набора объектов и правил

6.4.3. Описание порядка работы с ПК «УДАВ. Геометрия» при решении в нем задач

6.5. Создание обучающей программы по физике с использованием миварного похода

6.5.1. Миварный подход к созданию обучающих систем

6.5.2. Постановка задачи на разработку

6.5.3. Алгоритм и программа вычисления физических величин в области физики падающего тела на основе миварных сетей

6.6. Метод обработки экспериментальных данных о параметрах физических процессов в информационно-измерительных системах на основе миварных логических сетей

6.6.1. Применение информационных технологий в измерении физических величин. Особенности задач, решаемых информационно – измерительными системами

6.6.2. Обоснование возможности применения миварной теории в информационно-измерительных системах. Метод логико-вычислительной обработки информации и экспериментальных данных для информационно-измерительных систем

6.7. Использование миваров для защиты персональных данных

6.7.1. Проблема защиты персональных данных

6.7.2. Этапы построения систем защиты персональных данных

6.7.3. Использование экспертных систем и специфика предметной области

6.7.4. Анализ особенностей и специфики создания СЗПДн на основе инновационных продуктов для образования России

7. Ближайшие перспективы применения миваров

7.1. Создание автоматизированных систем обработки информации на основе миварного подхода

7.1.1. Научные подходы, разрабатываемые для создания интеллектуальных автоматизированных систем обработки информации и системы искусственного интеллекта

7.1.2. Грид-структуры и САС ИВК

7.1.3. Концепции создания интеллектуального программного обеспечения

7.1.4. Архитектура, ориентированная на сервисы

7.1.5. Семантическая интероперабельность взаимодействия систем

7.1.6. СОА и миварное пространство

7.1.7. Создание с применением миварного подхода программного обеспечения для роботов

7.2. Знаковое моделирование мышления человека и проблема создания искусственного интеллекта

7.2.1. Обзор технологий, используемых при создании рассуждающих, управляющих, экспертных и других систем, использующих искусственный интеллект

7.2.1.1. Программирование в ограничениях

7.2.1.2. Мультиагентные системы

7.2.1.2.1. Применение МАС для систем решения

7.2.1.2.2 Применение МАС для моделирования сложных систем

7.2.2. Применение МАС для систем принятия консолидированных решений

7.2.3. Моделирование мышления человека на основе миваров

7.2.3.1. Основные аспекты, лежащие в основе предлагаемой модели мышления

7.2.3.2. Гипотеза обработки информации человеком

7.2.3.3. Модель мышления человека

7.2.4. Гипотеза моделирования озарения в области искусственного интеллекта на основе миварной сети правил и процедур

7.2.4.1. Понятие инсайта. Основные идеи, лежащие в основе его моделирования

7.2.4.2. Логическое мышление во сне

7.2.4.3. Роль эмоций в логике

7.3. Классификация уровней проведения научных исследований в области искусственного интеллекта

7.3.1. Актуальность введения классификации уровней проведения научных исследований

7.3.2. Рефлексный «до-интеллектуальный» уровень исследований

7.3.3. Логический «интеллектуальный» уровень исследований

7.3.4. Социальный «после-интеллектуальный» уровень исследований в области искусственного интеллекта

7.3.5. Системы, в которых реализован интеллектуальный уровень исследований

7.4. Миварный подход к количественной оценке смысла информации с точки зрения логики

7.4.1. Алгоритм количественной оценки смысла информации

7.4.2. Парадокс: возможность появления отрицательных значений количества смысла информации

7.4.3. Принцип максимальности оценки информации

7.4.4. Построение логической сети вывода от заданных объектов к искомым с применением показателя важности

7.5. Активная миварная интернет-энциклопедия

Заключение

Список литературы

Перечень сокращений

Адрес для связи с автором