Методологические основы КМС

В условиях неполноты информации процесс синтеза целесообразно рассматривать с системных позиций в предположении, что синтезируемый объект моделирует поведение некоторой гипотетической системы, заданной своим оператором назначения. Система есть нечто единое целое, бесконечно познаваемое и бесконечно объясняемое. Ее моделирование должно проводиться в рамках соответствующей модели синтеза, или S-модели (S - от Synthesis). Такую модель приходится строить эвристически, т.е. неформально. Поэтому ее построение относится к компетенции естественного интеллекта.

Понятие S-модели трактуется как совокупность (в частности, - единичная) множеств, на которых заданы соответствующие отношения (области в пространствах параметров) и выполнены требуемые свойства этих отношений. Изначально не известно ни то, ни другое, ни третье. Все находится во взаимосвязи в едином процессе S-моделирования. При этом S-модель рассматривается как динамическая развивающаяся система, каждому состоянию которой отвечает определенное качество представления моделируемой системы либо та или иная интерпретация модели.

Характерной особенностью S-модели является постулирование свойств множества эффективных реализаций системы как основа теории и предпосылка разработки конструктивного метода. Этот вопрос требует особого внимания, ибо постулаты в точных науках - явление не совсем обычное. Необходимо учесть, что процесс S-моделирования, как он определен ранее, связан с познанием своеобразной "вселенной", с приближением к некоторой "абсолютной истине". В таком процессе правомерно использование общей методологии естественных наук (прежде всего, - физики), которая базируется на введении постулатов.

Обычно требуемый детерминизм достигается при постановке задачи введением разного рода определений и ограничений. Постулаты делают то же самое, но декларируют это как закономерности, выявленные путем обобщения накопленного опыта или из специальных исследований, т.е. нестрого индуктивно. В силу последнего система постулатов как элементов объяснительной теории должна быть открытой.

Иногда подобные элементы называют аксиомами ("идеи, воплощаемые в моделях"). Безусловно, наличие базовой идеи в творческом процессе необходимо. Однако содержательный смысл найденных закономерностей требует считать их постулатами. Это еще одно подтверждение того, что понятия модели и теории в системотехнике трудно различимы. "Потенциальная бесконечность систем объяснений и их неизбежная незавершенность, т.е. открытость для дальнейших объяснений" - таков философский аспект правомерности корректив постулатов.

Конечной целью S-моделирования является разработка теоретически обоснованного конструктивного метода, т.е. процедуры синтеза. Эта процедура формируется путем модельных исследований, в ходе которых оптимизируются значения параметров в области, устанавливаются оценки достижимого качества моделирования и эффективности на множестве состояний модели, выявляются особенности различных интерпретаций. Построение S-модели и ее исследование неразделимы, ибо сама модель находится в результате исследований как основы введения постулатов. Характерная черта S-моделирования - его итеративность.

Явное введение постулатов - шаг весьма ответственный и многотрудный, но обязательный для развития теории. Он целесообразен, только если разработка конструктивного метода на их основе показывает его перспективность для своего времени, а сам метод не укладывается в рамки существующей теории. При этом нередко использование постулатов придает вновь создаваемым теориям полезные конструктивные свойства.

Каждое состояние S-модели - это интегрированное представление моделируемой системы во взаимосвязи всех ее сторон как воплощение принципа единства системы. В зависимости от характера интеграции различаются унитарные (US - ) и иерархические (IS - ) модели. Основой US-моделей является абстрактный математический образ (например, - область некоторого метрического пространства). Предпочтительность такого интегрированного описания систем очевидна. Под IS-моделью понимается множество представлений системы, каждый уровень иерархии которой рассматривается отдельно. Эта модель строится, когда единый абстрактный образ системы найти не удается. Взаимное соответствие модельных представлений на всех уровнях достигается в процессе поиска каждой реализации системы.

Случай, когда переходы между состояниями S-модели строго детерминированы (модель функционально устойчива), достаточно редок и возможен только для US-моделей. Чаще поиск очередного состояния модели представляет всякий раз самостоятельную задачу. Однако всегда можно выделить некоторую устойчивую основу модели, неизменную для всех ее состояний. Это значительно облегчает процесс S-моделирования в целом. Такая интегрированная основа выявляется согласно принятым постулатам и мировым тенденциям в данной прикладной области.

Приведенная трактовка S-модели принципиально отличается от гильбертова определения математической модели как формальной аксиоматической системы. Есть еще одна "тонкость", которая до сих пор умалчивалась. Синтез - это процесс. Под процессом в кибернетике понимается последовательная смена состояний некоторого объекта или этапов решения некоторой задачи. Поэтому модель процесса необходимо включает "модельную" процедуру и представляет собой множества с определенными на них отношениями и процедурой. Вот почему реализация S-модели дает конструктивный метод, а соответствующая программная система есть не что иное как интерпретатор экспертной системы синтеза.

Для сравнительно несложных заданий построение S-модели как задача естественного интеллекта подразумевает разработку "ручной" процедуры синтеза. Обычно это не требует полной структуризации знаний, что обусловлено характером человеческого мышления. Формирование "машинной" процедуры автоматизированного синтеза связано с привлечением методов искусственного интеллекта (AI - Artificial Intelligence). Частично структурированная S-модель трансформируется в AIS-модель (модель синтеза, адаптированная к искусственному интеллекту) как совокупность структур знаний и данных, над которой определяется искомая процедура. Еще одной задачей является подходящий выбор инструментальных средств и разработка их интерфейса с построенной AIS-моделью.

ГДЕ "копать"? ПОЧЕМУ именно здесь? КАК это делать? - Получение ответов на эти кардинальные вопросы синтеза является предметом конструктивного моделирования систем как научного направления. Мотивы гипотетических систем, постулатов-аксиом, модели как динамической развивающейся системы впервые прозвучали достаточно давно (1970 г.).. Но тогда еще рано было говорить о развитии концепции направления, ибо искусственный интеллект и системотехника находились в начальной стадии своего становления, недоставало широты фактического материала. Это было сделано значительно позже. Потребовались долгие годы, прежде чем направление обрело право на жизнь во мнении научной общественности.

Имеются веские основания считать, что необходимая искусственному интеллекту полная структуризация данных и знаний как основа автоматизированного вывода не свойственна естественному. Преобразование не вполне структурированной S-модели вместе с найденной для нее не вполне формальной процедурой (с элементами "умолчания") в AIS-модель делает процесс синтеза более рутинным и трудоемким. Если результат такой адаптации моделировать "на бумаге", то машинная лавина операций очень скоро затруднит внимание человека даже в случае простейших задач, легко решаемых оригинальным способом. Это многократно проверено на примерах синтеза автоматов.

Симбиоз естественного интеллекта с искусственным необходим при решении многомерных задач синтеза. Этот симбиоз подразумевает учет человеком возможностей машины при ответе на вопрос КАК? (воплощение в модели адекватного задаче способа структуризации - представления знаний). Именно в таком контексте понимается "привлечение методов искусственного интеллекта". Но многотрудная задача программной реализации построенной AIS-модели решается все же человеком с использованием мощного арсенала современных инструментальных средств. Получение ответов на вопросы ГДЕ? и ПОЧЕМУ? требует от человека максимум интеллектуальных усилий, что наиболее оправдано при решении задач фундаментального характера.

Если эвристические компоненты заведомо выявлены, то структурированная модель строго формальна. Но это отнюдь не означает, что с переходом к AIS-модели алгоритмически неразрешимая задача перестает быть таковой. Роли постулатов и эксперта в процессе синтеза нельзя недооценивать.

Использование выверенных постулатов, обладающих объяснительной силой, делает найденный метод адекватным решаемой задаче. Введение постулатов необходимо для развития конструктивной теории. Декларация закономерностей с учетом мирового опыта и результатов оригинальных исследований может значительно упростить AIS-модель (и процедуру) синтеза.

Качества оценок адекватности конструктивных методов (ответ на вопрос ПОЧЕМУ?, то есть объяснение), развитых с обычных позиций определений - ограничений и с позиций постулатов, существенно различны. Оценка в первом случае несколько аморфна - "можно и так", во втором категорична в меру современных знаний - "надо только так". Это далеко не одно и то же.

Объяснение - одна из важнейших функций науки, ибо что не понято, то не воспринято.

Проведенные исследования показывают позитивность методологии конструктивного моделирования систем при решении сложных задач синтеза. Исследованиями были охвачены

- искусственные линии,
- операционные логико-запоминающие среды,
- цифровые автоматы,
- процессорные матрицы,
- системы распознавания и шифрации бинарных изображений,
- системы управления базами данных.

Эта методология отвечает современным тенденциям развития модальной логики, продукционных систем и всего того, что сейчас принято ассоциировать с понятием эволюционного моделирования.

 

   
www.kai.ru