3.7. Подання проблемної галузі на основі мови предикатів

На основі введеного трактування числення предикатів може бути розглянута послідовність проведення робіт із перетворення ПОМ у мову предикатів, тобто практика зведення КЗ ПОМ до машинно-уявної мови, заради чого, власне кажучи, ми і розглядаємо предикати.

Шляхом аналізу значної кількості текстів на ПОМ деякої галузі науки чи практичної діяльності можна виділити і стандартизувати обмежену, але достатню групу відношень R і правил побудови на їх основі логічних висновків, що практично виконуються на всьому інформаційному масиві. Правильність біжучих формалізмів (біжучих угод про правила проведення логічних висновків) визначається на основі їх перевірки на всьому обсязі наявного тексту після його перетворення в прості синтагми.

У міру надходження на вхід системи нових текстів ведеться перевірка логічних висновків, що випливають із них за наявним набором правил висновку. При розбіжності правил логіки отримання висновків у джерелі текстів і повідомлень і в системі, що приймає ці інформаційні посилки, в останній включаються механізми зміни правил логічних висновків.

Зрозуміло, що фактично тут йдеться про організацію суб’єктно-об’єктної взаємодії, про ситуацію, коли структура взаємозв’язків даних у предметній галузі джерела інформації починає відрізнятися від такої структури в предметній галузі системи – приймача інформації.

Такий процес принципово може бути організований в повністю автоматичному режимі, бо він завжди пов’язаний з узгодженням біжучих формалізмів у вже наявній системі і в новій (властивій новому повідомленню) предметній галузі в процедурі СУО.

Приведемо короткий приклад із [5]. Для певної предметної галузі (геологія пегматитів) було виділено 17 видів відношень R що відрізняються не тільки іменами, але і формально-логічними властивостями, що забезпечують продукування логічних висновків на їх основі. Спочатку і склад відношень і їх формально-логічні (і емпіричні) властивості були визначені на достатньому інформаційному масиві за оцінкою проблемним фахівцем несуперечності отримуваних висновків.

Розглянемо три прості бінарні відношення із вказаного числа 17 (для іншої предметної галузі їх може бути більше або менше, але в реальності число таких відношень не перевищує двадцяти для будь-якої ПОМ предикатів, а 6-8 відношень зазвичай потрібно для адекватного відображення більше 70% ситуацій):

“Реалізує” R_Р

Формально – логічні властивості: АR_РА; АR_РВ ВR_РА;

якщо АR_РВ і ВR_РС то АR_РС.

“Включає” R_В

Формально – логічні властивості: А R_ВА; АR_ВВ ВА; АR_ВВ ВR_ВА;

якщо АR_ВВ і ВR_ВС то АR_ВС;

якщо АR_ВВ і ВR_ВА то АR_РВ.

“Перетинає” R_П

Формально – логічні властивості: невірно, що АR_ПА; АR_ПВ ВА;

АR_ПВ ВR_ПА;

взагалі кажучи, невірно, що якщо АR_ПВ, а ВR_ПС, то АR_ПС;

якщо АR_ПВ, то ВR_ДОА; якщо АR_ПВ, то А’R_ДВ.

Тут R_ДО – відношення “локалізується раніше”, R_Д – відношення “дислокує”, А’ – характеризує деформацію тіла, позначеного терміном А.

З погляду математичної логіки приведене вище можна розглядати як суму формально-логічних і емпіричних властивостей виділених бінарних відношень. При їх аналізі стає зрозумілим, що багато хто з них здатний породжувати нові відношення. Тому ключовим моментом розробки мови інтелектуальної системи є дослідження правил перетворення бінарних відношень даних у набір синтагм, що складають інформаційний масив.

Представляються логічно непродуктивними надії на достатність разового виділення “чисто математичних” властивостей відношень і емпірик. Їх біжуче за часом і обсягом масиву зміна достатньо ймовірно випливає з їх вказаної вище загальної властивості породження нових відношень. Тому ми продовжуватимемо дотримуватися термінології “логіки з відношеннями, що змінюються” і “зміни формально-логічних і емпіричних правил”.

При розширенні джерел надходження інформації, що еквівалентно розширенню обсягу предметної галузі, встановлені угоди можуть змінюватися за рахунок виявлення і корекції тих формально-логічних правил, які починають давати помилки логічного висновку.

У відкритій системі із зовнішнім споживачем інформації (людиною, наприклад) критерієм правильності логічних висновків і необхідності їх біжучих змін є, природно, згода чи незгода споживача інформації з твердженнями, отриманими в системі шляхом логічного висновку. У повністю автоматичній (інтелектуальній) системі таким критерієм може бути тільки базовий набір правил проблемної галузі, порушення яких з якої-небудь причини неприпустиме, а всі решта висновків еквівалентні формуванню “власної точки зору” інтелектуальної системи.

Останнє якраз і підтверджує, що в деякому, хай ще і достатньо примітивному сенсі, ми починаємо мати справу з цілеспрямованою системою, що має свій погляд на логіку проблемної галузі, тобто зі системою, здатною вступати в суб’єктно–об’єктну взаємодію.

Отже при формуванні інформаційного масиву у вигляді наборів двомісних предикатів, може бути отримана достатньо цікава система подання природної мови людини в комп’ютері з “деякими надіями” на збереження контекстної залежності після всіх перетворень, придатна як для практичних висновків, так і для вирішення питань автоматичного аналізу текстів на ПОМ. Дійсно, предикативне подання ПОМ із механізмом модифікації біжучих логічних формалізмів з одного боку не знищує його КЗ-суті, принаймні, в сенсі забезпечення можливості побудови множини формальних моделей, відповідної множини можливих контекстів {66. Про реалізацію контекстно-залежної мови на скінченному автоматі див. р. 5.}, а з іншого є відповідним механізмом розбирання запису на ПОМ на терміни і відношення. Отже, ми отримуємо апарат побудови інформаційної бази у складі бази даних і бази знань.

Такого роду процес природний для будь-якої серйозної інформаційної системи і не несе ніякого інтелектуального навантаження до тих пір, поки ми не виведемо цю “половинку” інтелекту на рівень інтелектуальної системи СУО. Ось тоді ми дістанемо інженерну можливість автоматичного вироблення в системі змін у законах формально-логічного висновку під дією вхідного потоку інформації на ПОМ, оцінки їх “глобальної” правильності на наш погляд {67. Природно, що право на помилку завжди залишиться за системою, крім того, і наше право не розуміти нові висновки системи залишиться за нами. Інтелектуальна система може виявитися розумнішою чи дурнішою від нас, але зрозуміти ми це зможемо, тільки якщо не намагатимемося робити систему, що приймає абсолютно правильні висновки за рахунок володіння великими масивами даних.}. Деякі підходи до рішення цієї задачі можна знайти в [27].

Системи аналізуються з використанням того апарат, тої міри абстракції, які припустимі на даному рівні системної складності.