Архив статей журнала
В статье исследуется проблематика создания смысловых моделей знаний, которые могут быть использованы для наделения систем искусственного интеллекта способностью в пониманию смысла текста на естественном или любом другом языке. В качестве возможных средств для построения смысловых моделей знаний рассматриваются механизм мультисистемной интеграции знаний, разработанный авторами ранее, формальные онтологии и техники понимания смысла, сформировавшиеся в рамках филологической герменевтики. Значимыми составляющими представленного в статье исследования являются рассмотрение используемых в настоящее время языковых моделей искусственного интеллекта, нового подхода к осмыслению знаний через их обобщение в виде открытых моделей, оценка генезиса и перспектив телеологической и аксиологической интерпретаций смысла для естественных и искусственных когнитивных систем. Методологической базой представленного в статье исследования являются авторские наработки в области системного анализа, известные методы анализа, принятые в рамках герменевтики, структурализма, классической гносеологии, теории формальных онтологий, лингвистического и языкового моделирования. Научная новизна данного исследования заключается в определении необходимого инструментария для создания смысловых моделей, обобщающих знания. Указанный инструментарий включает: мультисистемную интеграцию знаний, основанную на интеграции субъекта познания во множество систем с последующим обобщением паттернов, выявляемых в этих системах, и их трансляции для решения задач осмысления и творчества; формальные онтологии, реализующие описание знаний из какой-либо предметной области в виде концептуальных схем с учетом имеющихся правил и связей между элементами, позволяющее автоматическое извлечение знаний; широкое разнообразие герменевтических техник понимания смыслов. Констатированы объективные ограничения использования для искусственных когнитивных систем, не обладающих субъектностью, ценностной приоритизации в понимании смыслов. Некоторые ограничения в использовании для искусственных когнитивных систем также имеют герменевтические техники понимания смысла текста. Это связано с невозможностью полноценной рефлексии без чувств, эмоций и желаний, порождаемых потребностями, также инициирующими субъектность.
Значимой областью исследований в рамках теорий систем является проблема обеспечения живучести поврежденных и некомплектных (с отсутствующими элементами) систем. Типичным для таких систем является нахождение в паллиативном состоянии, при котором система продолжает свое существование, но утрачивает (полностью или частично) свою функциональность, сохраняя внешние признаки «здоровой» системы. Рассматриваются варианты управления поврежденными и некомплектными системами, позволяющие им сохраняться, механизмы обеспечения устойчивости таких систем. Отдельное внимание в статье уделяется рассмотрению двух основных инструментов замещения повреждённых и отсутствующих элементов систем: заглушек и элементов с имитационной активностью. Определяется характер их функционирования, возможности применения, варианты активности. Для систем с внешним управлением рассматриваются три возможных сценария управления поврежденной или некомплектной системой. В основу исследования положены разработанные автором в предыдущих работах теоретические модели обеспечения устойчивости системы за счет ресурсов надсистемы, восстановления системы за счет сохранившихся функциональных подсистем и других систем в рамках одной надсистемы и др. По итогам проведенного в статье исследования, посвященного проблематике, ранее остававшийся за пределами теоретического анализа, констатируется вариативность сценариев эффективного управления поврежденных и некомплектных систем. Выбор оптимального варианта зависит от того, сохранится ли в процессе развития значимость утраченных в результате повреждения системой функций, от способности системы к адаптации, полезности системы с неполной функциональностью, сложности исправления и необходимых для этого ресурсов. Оценка целесообразности паллиативной системы основывается на двух критериях: наличия необходимости поддерживать систему в состоянии ограниченной функциональности или даже, в предельном случае, обеспечения выживания; целесообразности номинального сохранения системы, воспроизводящей реакции неповрежденной системы. Новизна полученных в работе результатов заключается в постановке вопроса о необходимости теоретического анализа проблематики управления поврежденных и некомплектных систем, целесообразности поддержания их паллиативного состояния, сценариев перехода систем в состояния с полной функциональностью. Полученные в работе результаты могут быть полезны при управлении поврежденными и некомплектными системами в различных предметных областях: при регулировании технических систем, при управлении предприятиями, макроэкономическом регулировании и др.
Статья посвящена исследованию проблематики построения системы знаний, способной стать основой функционирования креативного искусственного интеллекта, способного решать творческие задачи. Ключевым вопросом, от ответа на который зависит возможность построения такой системы, является определение рациональности творческого процесса, т. е. возможности его формализации в рамках детерминированной методологии. Если это возможно, то возможно и построение системы знаний, могущей стать основой креативного искусственного интеллекта. Теоретической основой указанного построения может служить общая теория систем, но не в том виде, в котором она существует в настоящее время. Успешное развитие общей теории систем, позволяющее осмыслить феномен творчества, требует расширения и систематизации существующих знаний о проявлении изоморфизма в мироздании: создания репрезентативных коллекций паттернов, примитивов, а также вторичных законов, надежно подтвержденных эмпирически, но в полной мере не детерминированных. В качестве объекта исследования в статье выбраны когнитивные системы, включающие в себя все автономные познающие системы (как живые, так и неживые; как интеллектуальные, так и неинтеллектуальные), наделенные самосознанием. Определяющим механизмом систематизации знаний для креативного искусственного интеллекта является механизм мультисистемной интеграции знаний, в основе которого лежит интеграция знаний из разных предметных областей, с разных уровней организации мироздания для их обобщения и использования вне областей их выявления для решения творческих задач. В результате в сознании формируется ассоциативная база данных. Важным инструментом низкоуровневого обобщения данных и знаний в целом, являющегося одним из источников формирования системного целостного знания, служат нейронные схемы, отражающие элементарные отношения между элементами одной системы, а также (по итогам сопоставления) типовые отношения элементов в разных системах. Фиксация нейронных схем является результатом эмпирического определения в процессе обучения коэффициентов связи между элементами нейронной сети.