Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лачинов В.М., Поляков А.О. Інформодинаміка [укр.язык].doc
Скачиваний:
23
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
5.23 Mб
Скачать

Vivorum censura difficilis Судження про живих утруднене (лат.)

Частина перша

Інтелектуальність складних систем

Якщо Творець був Інженером то, поки Людина не перевершила його треба пам’ятати: складні системи це ті, які зроблені Творцем у тому числі і в процесі еволюції прості – ті, які породжені рештою всіх інженерів. Інтелект, інтелектуальність – атрибут систем настільки складних що довелося при виготовленні додавати їм різну міру свободи волі бо управління, підтримка цілісності у таких системах стали настільки складними, що інші рішення були визнані Творцем неефективними.

У будь-який заданий момент часу теорія повинна покоїтися на твердому фундаменті...

...однак жодне з основних положень

не можна розглядати як незмінне”.

М. Месарович. Із доповіді “Основи загальної теорії систем” прочитаної в 1963 р. у Кейсівському технологічному інституті (США)

Розділ 1. Інтелектуальні системи і управління

Для вивчення систем як деякої даності перш за все потрібно вирішити питання про допустиму методологію підходу, провести вибір концепції відкритості або замкнутості систем, що вивчаються.

Приведений вище епіграф повністю визначає методологію аксіоматичної науки. У кожен момент часу базою вивчення Природи є деяке аксіоматичне “наближення” до неї. Це прекрасний шлях для революцій в науці і потрясіння її основ. Проте відмітимо, що сама феноменологія Природи до цих потрясінь глибоко байдужа.

Питання побудови “не революційної” науки полягає не в забезпеченні “якості наближення”, а в бажаності використання “аксіоматики самої Природи”. Але навіть і після досягнення такого рівня пізнання методологічні проблеми не зникнуть. Встане питання про зміну аксіоматики в процесі існування Всесвіту. Власне кажучи, чом би і ні? Створена з руху, така, що має рух своєю основою, вона цілком може перебувати в стані постійної або періодичної зміни своїх аксіом.

І, як виявляється, все це не віддалена філософія науки, а сьогоднішні проблеми всіх загальнотеоретичних і практичних побудов, пов’язаних із вивченням феномена інформації. Без них якщо не рішення, то, як мінімум, розуміння і врахування, ніяка наука про інформацію неможлива (також як і серйозний прогрес у науках, що базуються на зборі і обробці інформації). Але щоб навіть тільки вийти на ці проблеми, побачити практичний взаємозв’язок явища інформації і систем, ним утворюваних, із звичними реаліями нашого життя, треба переглянути багато що в поточному стані інформаційної науки.

Ми вважаємо за можливе почати відразу з однією з найцікавіших форм інформаційних систем – систем інтелектуальних, наведення деякого ладу в термінології яких неминуче спричинить за собою переосмислення всіх базових понять інформаційної науки, бо на основі існуючих термінологічних угод будь-яке серйозне інформаційне дослідження свідомо приречене на провал.

Саме тому ми вимушені спочатку переглянути практично всю термінологію спочатку в загальноінженерному, а потім і в теоретичному ключі, бо пряма її заміна вже неможлива, а використання в обсягах, що склалися, понять – безперспективне.

1.1. Інтелектуальні системи і інтелектуальне управління

Decipimur specie recti {16. Звичне замилює око (лат.).}.

Інтелектуальній системі недостатньо просто знати, що вона знає - їй треба ще знати, що вона “володіє властивістю знати”.

Системи, управління й інтелектуальність, поняття системної складності і їх глобальний взаємозв’язок – ось основний перелік питань, без ясного розуміння загальносистемного сенсу яких неможливо займатися ні проблемами інформаційної науки, ні динамічними процесами, ні взагалі розвитком яких-небудь природничих наук інакше, як тільки з використанням “моделюючого” підходу.

Існуючі загальні визначення цих понять або варіанти, сформульовані для тих чи інших потреб, малопродуктивні і фактично завжди відносяться до замкнутих систем, вірніше до “модельного замикання” реальних систем. Вказана ж суть у Природі відноситься до утворень відкритих, модельному замиканню не підлягаючим без настільки істотних втрат, що навіть ступінь ізоморфізму моделі стає нерозв’язною проблемою, що відносять до мистецтва дослідника. Як говорять французи: “Chassez le naturel, il revient au galop {17. Проженіть природу, вона повернеться галопом (фр.).}”.

Ми пропонуємо дослідження, орієнтоване на відкритий Світ відкритих систем і їх взаємозв’язків. Методологічно нам представляється доцільним почати з обговорення досить вже поширеного поєднання “інтелектуальне управління”.

Відразу виникає питання: а як взагалі може проявити себе інтелект, якщо не у взаємодії, тобто в тому ж управлінні? Чи не синоніми ці терміни в системному сенсі? І для кого або чого саме виділяється саме інтелектуальне управління? Для систем? Може бути об’єктів чи суб’єктів {18. Тобто, відповідно, джерел активності і її адресного додатку.}? Простих чи складних? Що таке складність об’єктів, суб’єктів і систем і як порівняти їх складність, якщо це поняття відносять то до кількості складових частин, то до формалізму запису і подання, то до станів, якщо в літературі даються визначення, погано розділяючі поняття об’єкта і системи {19. Наприклад, у “Радянському енциклопедичному словнику” (СЭС, 1979 р.) на стор. 1219 стверджується “Складна система, складений об’єкт, частини якого можна розглядати як окремі системи...”, у “Математичному енциклопедичному словнику” (1988 р.) на стор. 269 складною називається система, що не має простих описів, у динамічному підході до розгляду поняття системи стверджується, що про складність можна судити за числом комбінацій змінних (чи властивостей), що визначають процес тощо. Складність за О. Колмогоровим ми вже розглянули у вступі, а за А. Бергом це і взагалі філософська категорія!}, що просто виключає можливість цього порівняння?

Система управління класично визначається як сукупність керованого об’єкта і пристрою управління. Зрозуміло, що тут пристрій – це (за визначенням пристрою) щось ціле, складене з частин і орієнтоване на виконання певної функції, тобто система. Втім, і об’єкт існує тільки в парі з суб’єктом, принаймні, за загальноприйнятим визначенням є таким, що протиставляється чомусь активному. Так що ж повинно бути інтелектуальним: кероване чи таке, що керує? Або все відразу?

У сьогоднішній літературі з управління на основі математичних, експертних, евристичних, адаптивних і інших аналогічних моделей повсюдно вживаються поняття “Інтелектуальна система” і “система, заснована на знаннях”, хоча те, що фактично під цим розуміється, навряд чи може бути віднесене до якої-небудь реалізації інтелекту в його термінологічно нормальному, історичному розумінні.

У цьому сенсі характерне твердження у вельми солідному журналі [28] про те, що “інтелектуальні системи управління можуть зовсім і не володіти якою б то не було інтелектуальністю в загальноприйнятому сенсі”. Поза всяким сумнівом, прийнявши це зауваження, ми можемо вважати інтелектуальними будь-які системи управління, додаючи інтелектуальності трактування, відповідне поточному задуму тієї чи іншої групи авторів {20. Це один із ключових моментів, приклад для розуміння витоків тяжкого стану інформаційної науки. Non ex opinionibus singulorum, sed ex communi usu nomina exaudiri debent (лат.) – “Значення слів встановлюються не думкою окремих осіб, а звичаєм вживання”, але добре б було, щоби звичай вів до чогось корисного.}.

Зрозуміло, з одного боку, подібні визначення не сприяють серйозності відношення до інтелектуальних систем. З іншого боку, всі якось забули, що основою будь-якого матеріалу, пов’язаного з системами, байдуже інтелектуальні вони чи ні, повинна бути загальна теорія систем чи загальна теорія управління, на базі яких тільки і можна формувати основні поняття і визначення тієї чи іншої системи, у тому числі і інтелектуальної.

Тому інтелектуальність, як властивість системи, повинна виникати з місця останньої в ієрархії складності систем, бути атрибутом певного рівня складності систем, але вже ніяк не “мовною метафорою” або “інтелектуальністю в тому чи іншому сенсі”, не термінологічною прикрасою чергового алгоритмічного підходу.

Додатковим джерелом проблем для розуміння дійсного сенсу інтелектуальності деякого об’єкта є традиційне “фундаментальне”, а насправді необґрунтовано математизоване відношення дослідників до систем”, що “слабо формалізуються, для яких контекстно-незалежна мова математики не є власною мовою подання.

Серед іншого можна відзначити і малу увагу дослідників до системних робіт фон Берталанфі і практичне не використання досить конструктивних, свого часу, гіпотез Г.С. і Д.А. Поспєлових, про які мова йтиме нижче.

Можливо, свою роль у цьому зіграло і некоректне твердження В. Алтаєва у відомому збірнику, що “відображав дух часу” про доповідь К. Боулдинга {21. Загальна теорія систем. Переклад із англ. В.Я.Алтаєва і Е.Л. Наппельбаума. М.: Мир, 1966, стор.13.}, присвячену загальносистемній точці зору (за фон Берталанфі): “виступ, барвистий за формою, але не глибокий за змістом”. Можливо, саме відмова від публікації цієї доповіді у вказаній збірці й інші аналогічні рецензії коштували багатьох років несистемної роботи значного числа фахівців різних галузей і “абстракції складних систем під інформаційною точкою зору”, введеною В. М. Глушковим {22. Див. “Кибернетика”, журнал АН УССР, 1977, №3.}.

У фон Берталанфі і К.Боулдинга {23. Boulding K., “General Systems Theory: The Skeleton of Science”, Management Science, April, 1956.} і раніше, і повніше був наведений інформаційно-системний погляд на всі дійсно складні системи в їх порівняльному (стосовно сприйняття і переробки інформації) зіставленні, якщо, звичайно, ми повноту матеріалу не визначатимемо кількістю використаних математичних символів (визначали ж складність через “довжину програми”), а відкриті системи розглядати тільки на рівні їх кібернетичних моделей.

Отже, початкове нехтування конструктивністю і системністю термінології дорого обійшлося й інтелекту, й управлінню. Проте скажемо: управління стає інтелектуальним тому, що на певному рівні інформаційної складності “керованого” інше управління просто неможливе.

Розгляд інтелектуальних систем як систем управління, заснованих на виробленні, структуризації і обміні інформацією, ми почнемо з послідовного розбору дійсного зв’язаного сенсу необхідних понять і термінів {24. Через нашу орієнтацію на відкриті системи деякі терміни доведеться спочатку використовувати “в загальноприйнятому розумінні”, а вже формувати обсяг поняття “в різних контекстах” ітеративно, у міру викладу матеріалу, для деяких термінів – упродовж всієї книги. Ми не беремося забезпечити завжди однозначне прочитання всіх термінів, та це і неможливо для контекстно-залежних систем. Але ми зробимо все можливе, щоб поточний обсяг поняття був зрозумілим із контексту попереднього повідомлення.}.

Поступово ми підійдемо і до зв’язку інформатики і управлінської науки, більше того, до базування інтелектуального управління на інформаційній “структуроузгоджуючій”, а не на сигнальній (операторний-структурній в термінології теорії автоматичного управління – ТАУ) парадигмі управління, до фундаментальної відмінності інформації як феномена від його (феномена) часткового прояву – сигналу, знаку, образу.

Ми побачимо, що ТАУ є украй важливим, але всього лише окремим випадком загального підходу до управління, що базується на узагальненій інформаційній парадигмі. Стане досить очевидним факт того, що інтелектуальне управління належить інформатиці чи, вірніше, наступній за нею інформодинаміці, а не якій-небудь іншій науці.

Методологія пізнання говорить про те, що аналіз кожного з існуючих рішень щодо систем управління повинен починатися із з’ясування обмежень і допущень, зроблених як у визначенні початкових понять, так і в постановці цільової проблеми управління.

Далі необхідне з’ясування меж застосовності вибраних апаратів дослідження, адекватності потужностей мов подання об’єкта і системи управління і, як наслідок, – усвідомлення нового рівня поняття спостережуваності систем, явищ, процесів чи об’єктів, що є предметом управління.

Почнемо з попередніх зауважень із використання загальноприйнятого теоретичного фундаменту управління – математики. Припустимо, Ви чудово знаєте математику, Ви можете застосовувати математику в управлінні і моделюванні, але чи можете Ви вказати межі її застосовності? Хто сказав Вам, що можна зрозуміти, чому математика ефективна в описі деякої реалії? Наскільки і в якому сенсі ефективна?

Сьогодні провідні математики самі ставлять питання про гарантії математики при її застосуванні навіть у розрахункових завданнях [3]. Як же ми повинні сприймати твердження, що зустрічаються практично в будь-яких роботах з інтелектуальних систем, про побудови “на твердому математичному фундаменті” {25. Ми звертаємося тут не до професійних математиків. Саме справжні математики краще за нас розуміють ці питання. Див., наприклад, раннього Ейнштейна, Б.Рассела, М. Клайна тощо. Ми не тільки не заперечуємо математику, але, поважаючи її, звертаємось із попередженням до “віруючих в математику”, в догму тотожності її аксіоматичної мови мові Природи: для відкритих систем ці мови різні. А все, що в цьому сенсі зв’язується з теоремою Геделя, ми ще розглянемо.}?

Для цього досить порівняти граничні можливості контекстно-незалежної мови математики чи програмування і можливості контекстно-залежних мов, що несуть у собі семантику спілкування. Володіння контекстно-залежною мовою початково необхідне для інтелектуальної системи. А контекстно-незалежна мова для неї не більше ніж корисна в деяких окремих випадках. Але про це далі.

Якщо невідома (невимірна, не існує як визначуване поняття) “Природна” твердість теоретичного фундаменту (аксіоматики), то “строгість математичного погляду” на системи і управління через передавальні характеристики і їх “інтелектуальну” корекцію, є не більше ніж припущенням, що може спричинити за собою неадекватні висновки.

Значить необхідне створення і вивчення деякого апарату порівняння систем (без їх штучного замикання) на основі їх фундаментальних характеристик, як найважливішої частини деякої загальної теорії систем чи загальної теорії управління. Саме тому ми вводимо далі “простір існування систем” для розгляду можливих механізмів організації управління в деяких областях цього простору – демонстраційну, “нічого не замикаючу” модель. І вже тільки потім, на основі розгляду інформаційної суті відкритих систем перейдемо до власне інформодинаміки.

Так же коректно ми відноситимемося і до всіх “допущень і припущень”, особливо в тих випадках, коли мова піде про визначення базових понять. Цю обіцянку зовсім не просто виконати не тільки через методологічних труднощів опису контекстно-залежного підходу на контекстно-залежній мові (проблеми відсутності метамови), але і через стереотипне, майже “на генетичному рівні”, розуміння обсягів деяких понять, зміни власного імені яких вже неможливе, а надання їм нового розуміння – необхідне.

На жаль, за останні роки, з далеко не наукових міркувань, набув масового поширення термін “інтелектуалізація” (а частіше і взагалі відразу “інтелектуальність”), під яким в основному підноситься цілком евристичне припущення про корисність евристичної (експертної, адаптивної, ситуативної, нечіткої і іншої) корекції формального (математичного, алгоритмічного, імітаційного, чи іншого аналогічного) опису об’єкта управління. Інтелектуальними “за визначенням” називають і всі побудови “перцептронного” характеру.

Звичайно, вибір тієї чи іншої назви – справа смаку, і з раціональної точки зору він, здавалося б, не повинен мати великого значення. Проте, в даному випадку, ця підміна інтелекту алгоритмами є наслідком минулого повсюдного використання поняття “штучний інтелект” (ШІ), що включало достатньо вільний набір завдань на рівні прикладної математики, тобто виступавшого як паліатив кібернетики.

Після “моральної смерті” ШІ, в додаток до управління, та і не тільки до нього, пішла хвиля “інтелектуалізацій” і “інтелектуальних” систем управління адаптивного плану, що і забезпечило деградацію поняття інтелекту в інформаційній науці (можна, звичайно, говорити про “часткове (!) привнесення інтелекту” а la [28]).

Управління в загальному випадку повинне починатися не від операторно-структурного опису, не від математичної моделі і передавальної функції, а від попередньої оцінки системної складності керованого об’єкта і вибору відповідної для об’єкта мови управління. Як буде зрозумілим із подальшого, мова опису об’єкта і мова управління є найважливішими характеристиками, від яких залежить оцінка необхідного рівня підходу до контакту зі системою.

Для замкнутих об’єктів або при нашій переконаності (іншого критерію просто не існує – модель власне є мистецтвом вибору), що абстрагування не порушує “істотні в поточному дослідженні” сторони подання об’єкта, ці мови мають математичну чи алгоритмічну реалізацію.

У інших випадках, при пред’явленні до об’єктів вимоги збереження достатньо високого рівня своєї комунікативної функції щодо оточення, мови опису і управління стають контекстно-залежними і зумовлюють неминучість введення і логіку інженерного поняття інтелекту і інтелектуального управління, що реалізується, для забезпечення рівня контакту, адекватного комунікативній складності об’єкта, а не тій чи іншій його моделі.

Інженерна реалізованість інтелекту на технічній елементній базі в рішеннях, що диктуються цією елементною базою і з орієнтацією на “Природні побудови”, але не їх копіювання, є однією з проміжних цілей наших побудов, необхідною для з’ясування багатьох аспектів феномена інформації. Тому інтелектуальне управління ми розглядатимемо далі на основі послідовного викладу термінології і інженерії запропонованої нами прикладної теорії інтелектуальних систем управління {26. Як відомо, поняття “теорія” визначає систему основних ідей в тій чи іншій галузі знань, що дає цілісне подання про її складові частини, їх взаємозв’язки і діючі закономірності. На відміну від фундаментальної теорії, що завжди є “обґрунтуванням розумного мислення”, прикладна теорія є “обґрунтуванням розумної дії” і свідомо спрямована на наукову і методологічну підтримку практичних розробок. Основні розділи теорії ІСУ були видані в 1995-97 рр. [1,2].}.

Це теорія, в основі якої лежить розуміння інтелекту, як цілеспрямованої свободи вибору деяким системно-складним пристроєм {27. Тут і далі ми вимушені використовувати синонімію мови і вживати поняття “Системно-складного пристрою” замість логічнішого, але звучнішого тавтологічного поняття “Системно-складної системи”, тим паче, що ми вже розібрали вище фактичну тотожність у багатьох випадках використання термінів “пристрій” і “система”. Поняття ж “Системної складності” буде введено у міру викладу матеріалу.} своїх поведінкових, а, значить, управляючих рішень {28. Нагадуємо, що мета існування (виникнення) будь-якої системи завжди лежить поза нею, а значить, інтелектуальна система відрізняється від всіх інших систем, перш за все, чинником самоусвідомлення, нерозривного включення сукупності активного і пасивного початку. Доповнюючи К. Боулдинга, скажемо: інтелектуальній системі недостатньо просто знати, що вона знає, але треба ще знати, що вона “володіє властивістю знати”.}. Забезпечення такого вибору під впливом потоку повідомлень при реалізації на технічній елементній базі і є інженерним (прикладним) завданням створення інтелектуальної системи.

У інженерному сенсі така система завжди штучна {29. Але будь-який розум – штучний, оскільки у міру викладу матеріалу далі з’ясовується, що еволюція повинна бути керованою в “критичній точці”, власне еволюція, на основі чистої випадкової маніпуляції генами і структурами “протосвідомості”, може породити лише початковий матеріал, нескінченну різноманітність тваринного світу “передрозумних” інформаційних систем, які, проте, ніколи не зможуть самостійно і випадково подолати поріг, що відокремлює їх від розумності.

Відразу ж відзначимо: ця “концепція Творця” - не пропонований нами початковий постулат. Ми виходитимемо якраз “від зворотного”, від розгляду архітектури негентропійної інформаційної машини. Суть і першооснова цієї конструкції в тому і полягає, що вона може існувати тільки одним єдиним способом – породжувати потоки даних, трансфінітно перевершуючі вхідні потоки за потужністю, і більш ніж зчислену різноманітність структур.} – це “ящик з елементами і законами їх з’єднання”. Якби ми мали біологічну елементну базу, структура і закони з’єднання були б, можливо, іншими. Проте, коли ми приходимо до “схожості технічних і біологічних побудов” {30. Фактично ми весь час порівнюватимемо “схожість” технічних і біологічних побудов просто тому, що, за відсутністю іншого, приймаємо як інженерний прототип Природні рішення.}, це ще не доказ “світового закону побудови інтелектуальних систем”, але радуючий чинник, що свідчить про правомочність надій на створення шуканого системно-складного пристрою.

Відповідно, інтелектуальне управління є не директивно–командним стилем контакту людини з штучною системою, що володіє найдовершенішими алгоритмами адаптації і пристосування до неявних планів свого повелителя, а рівноправним діалогом систем (і можливо, що не є або не містять у собі людини), що володіють інтелектом як атрибутом.

Гуманоїдній, так само як і негуманоїдній системі для того, щоби оцінити, чи інтелектуальне те, з чим вона спілкується, потрібно відчути спрямований і “розумний з її точки зору” опір керованого об’єкта, отримати яке-небудь підтвердження факту засвоєння ним отриманої інформації і деякі гарантії правильності (знову ж таки з власної точки зору “управителя”) її засвоєння.

Все ж таки решта постановок завдання управління, пов’язані зі створенням самих довершених алгоритмічних систем і будь-якими способами їх корекції, ми пропонуємо надалі не відносити до поняття інтелектуального управління, бо методологічно використання чи не використання такого терміну нічого не міняє в їх “математичному фундаменті”, якщо, звичайно, не враховувати термінологічної плутанини. У таких задачах інтелект залишається в людини, алгоритм корекції управління, вироблений на підставі евристик чи копіювання поведінки людини, – в системи і ніякого їх “змішування” не відбувається.

Окремо відзначимо, так звану “інтелектуалізацію” за рахунок використання адаптивного управління. Поки що цей термін є синонімом не більше ніж адаптивного регулювання, жодних постановочних проблем не виникає. Воно і корисне і ефективне.

Але ми повинні рішуче заперечувати проти приписування цьому управлінню якої-небудь “інтелектуальності”. Не інтелектуальні системи ми при цьому проектуємо, а просто нормальні алгоритми, хай і адаптивні (адаптивність-то алгоритмічна, а не якась “інтелектуальна”) пишемо. І не льотчика чи оператора копіюємо при створенні “інтелектуальних систем, заміняючих людину”, а того робота, якого з них професія зробила.

Вона (професія) підготує на зручному матеріалі (замкнутій системі, алгоритмізованому світі) людину-автомата, а ми його скопіюємо. А на “поганому” матеріалі (відкритій системі) підготує – не скопіюємо, просто “не вийде”.

У цьому сенсі роботи, що вимагають меншої спеціальної початкової підготовки, часто є “більш інтелектуальними”. І нічого образливого чи суперечливого в цьому не немає.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.