Беседы об информатике

«Революция в информатике, приведшая к становлению новой технологии использования ЭВМ и индустрии интеллектуальных систем, стала возможной благодаря тому, что в теории искусственного интеллекта были разработаны логико-лингвистические модели.

В отличие от математических логико-лингвистические модели носят семантический характер. Они отражают конкретность данной ситуации, данного объекта управления, знания руководителей, плановиков, проектировщиков, разработчиков, исследователей. Конкретность обычно выражается в описательной (вербальной) форме и, разумеется, не поддается представлению в виде универсальных математических моделей. В науках и сферах деятельности, трудно формализуемых или совсем не формализуемых с помощью математических моделей, логико-лингвистические модели выполняют их роль. Применение ЭВМ в этом случае предполагает наличие триады: логико-лингвистическая модель — алгоритм — программа. Отметим, что именно логико-лингвистические модели привели к появлению баз знаний…

Поскольку все интеллектуальные системы ориентированы на знания, а при использовании ЭВМ мы обычно употребляем понятие „данные“, очевидно, требуется обозначить различия между ними. Это не так легко сделать, ибо данные тоже несут в себе определенные знания. Они организуются в специальные базы (банки) и могут отражать числовые параметры обрабатываемых программами математических моделей или, например, текущее состояние реализации планов предприятиями какой-либо отрасли промышленности. После обработки этих данных можно дать обобщающие характеристики выполнения плана отраслью, выявить узкие места, составить прогноз на будущее и т. п. Одним словом, получить новые знания. Следует подчеркнуть, что данные всегда пассивны: активны только обрабатывающие их программы. В противоположность пассивности данных знания у человека активны. Недостаток знаний вызывает стремление их пополнить. Противоречие в знаниях и устранение его могут привести к новым знаниям. Отдельные фрагменты знаний обладают связностью, их можно интерпретировать. Логико-лингвистические модели в той или иной степени отображают эти особенности знаний».

Рассмотрим такой пример. Имеются два массива записей, из которых один содержит полное множество симптомов, так или иначе характеризующих состояние человеческого организма. Сюда относятся данные измерения температуры тела, частота пульса и дыхания, окраска кожи, биохимический состав крови и выделений, данные рентгеноскопических обследований, кардиографии, энцефалографии и тому подобное, всего не перечислишь. Другой массив записей содержит названия всех известных медицине заболеваний. Оба массива структурированы внутри. Это значит, что между отдельными записями устанавливаются отношения. Например, между данными измерения температуры устанавливаются отношения «до» и «после», в результате чего образуется конструкция (такие конструкции называют семантическими сетями), носящая название «суточное изменение температуры». Устанавливаются также отношения между данными измерения температуры и окраской кожных покровов, данными биохимических анализов и рентгеноскопических исследований. В конечном итоге образуются структуры, известные в медицине как симптомокомплексы, или синдромы. Наконец, на самом высшем уровне устанавливаются отношения между симптомокомплексами и названиями болезней. Результатом является ЭВМ, способная поставить медицинский диагноз.

Теперь самое главное. Вопреки чаще всего высказываемому мнению такую ЭВМ совсем необязательно программировать на установление диагноза. Все, что требуется, это снабдить ее способностью структурировать данные, то есть устанавливать отношения между записями на основании информации, поступающей из внешнего мира. Такая ЭВМ может стажироваться в клинике, постоянно получая ту же исходную информацию, которую получают врачи, и сообщения об установленных диагнозах. Постепенно в ней будет формироваться база знаний.

Еще одна чрезвычайно важная подробность. На определенных этапах обучения ЭВМ наверняка будет ставить в соответствие одному и тому же сформированному ею симптомокомплексу несколько различных заболеваний. Подобное явление будет восприниматься ею как ошибка, и в ответ на это она будет требовать дополнительных знаний. Это и есть проявление того, что мы назвали способностью к самоорганизации.