Сппр, ориентированная на естественно-языковые запросы

Естественно-языковое общение человека с компьютером – тот идеал, к которому стремятся конструкторы программных систем. Но пока в этом направлении сделан только один шаг. Обоснованы принципы формирования таких систем, которые должны совмещать в себе как осознанные знания человека, так и неосознанные (см.рис.1.3). Воспроизведение осознанных (логических) умственных усилий человека в памяти компьютера выражено довольно мощным инструментарием, способным отразить сколь угодно сложные зависимости между реальными объектами и процессами. Детальное изложение лингвистических, математических и организационных основ использования этого инструментария представлено в [7, 8], поэтому более подробно остановимся на специфике воспроизведения неосознанных знаний.

Фундаментальные исследования в таких областях, как психосемантика, психолингвистика, психодиагностика, структурная лингвистика, постепенно меняют взгляды не только на само понятие знания, но и весь арсенал методов их представления и использования.

Вместо терминов сознательные и бессознательные знания используются термины эксплицитные и имплицитные знания. Эксплицитные знания базируются на вербальных формах представления, а имплицитные на вербальных, так и невербальных. Эксплицитные знания могут представляться в разных, но одной природы формах: Первая – это хорошо структурированные знания, отражаемые в семантических сетях, а вторая – это вербальные ассоциации, существующие временно, на период коммуникативного акта.

Имплицитность выражается в неясном, нечётком представлении объектов и отличается отрывочностью, хаотичностью вербальных и других ассоциаций.

Всякая мыслительная деятельность (восприятие, воспоминание, рассуждение) базируются на знаниях, а любое знание ассоциативно. Ассоциации возникают неосознанно в памяти человека. Без них нельзя не только распознать с помощью систем обоняния и речи и усвоить ощущения, но и обеспечить необходимой информацией процесс рассуждения.

Методы компьютерного представления знаний, используемые в СППР с воспроизведением мыслительных усилий человека, основаны на статичной связи между объектами, что является грубым представлением или грубым аналогом мыслей. Моделирование функции памяти на основе динамической ассоциации носит более адекватный характер. Ассоциации составляют базу ассоциаций, взаимодействие с которой определяется целью поиска.

Применение неосознанных знаний для удовлетворения информационных потребностей в процессе поддержки решений ещё далеко не совершенна и наталкивается на ряд серьёзных трудностей, в частности:

• Отсутствие результатов по синтезу теории ассоциаций и нейросетей, по своей природе способных воспроизводить ассоциативные связи;

• Отсутствие методических разработок, синтезирующих интуиционисткую логику Клини – Весли и возможностей нейросетей;

• Отсутствие законченной теории воспроизведения, отражения и использования неосознанных знаний.

Дополнительные трудности возникают, когда решение зависит не от одного ЛПР, а от целого коллектива. Проблема состоит в том, что разными участниками коллектива выдвигаются часто несравнимые альтернативы. Тогда приходится отбирать допустимое множество альтернатив по принципу: равенства и эффективности, т.е. использовать правило под названием функции коллективного выбора.

Согласованная коллективная оценка лиц, принимающих решение, может рассчитываться разными методами. Например, вычисление взвешенной средней оценки, метод идеальной точки, метод ранжирования по Парето, аппроксимацией функции предпочтения и т.д. Реализация коллективного принятия решений стала возможной благодаря появлению распределённых СППР и агентно – ориентированных систем в искусственном интеллекте. В мультиагентных системах программный модуль рассматривается в качестве «агента», так как он уполномочен действовать за другого – эксперта или лица, принимающего решение.

Разделение методов принятия решений на индивидуальные и коллективные приводит и к разделению СППР на централизованные системы, в которых база знаний и вычисления находятся в одном месте, и распределённые соответственно. Возрастающая сложность создания распределённых систем предопределила дальнейшее выделение и развитие в рамках объекто-ориентированного подхода нового научного направления, названного агент-ориентированным программированием. Под агентом понимается программный модуль, который уполномочен «действовать» вместо эксперта или ЛПР.

Агенту-модулю приписываются следующие человеческие свойства: убеждения, желания, замыслы, обязательства и др. Убеждения – это алгоритмы, заложенные при создании агента; желания – это цели, которые он может достичь при определённых обстоятельствах; замыслы и обязательства интерпретируются как алгоритмы, которые меняются в зависимости от ситуации. Такая система способна:

• Проявлять собственную инициативу;

• Поддерживать связь с окружающим миром, получая от него информацию и реагируя на эту информацию своими действиями;

• Посылать другим агентам сообщения и получать от них;

• Действовать без вмешательства человека.

Применение агентно-ориентированных систем в практике принятия решений позволит решить проблему совместного использования распределённых в пространстве знаний при условии, что имеют место распределённая база знаний и их централизованная обработка.