1.2. Від строгості математичної символіки до свободи семантики

Savoir pour prevoir, afin de pouvoir {31. Знати, щоб передбачати, з тим, щоб могти (фр.). О.Конт. Девіз позитивізму.} .

Ретроспективний погляд на процеси становлення інтелектуального управління виділяє 1977 рік, коли була висловлені дві, загалом очевидні із загальної теорії систем за фон Берталанфі, гіпотези {32. Г.С. Поспєлов, Д.А. Поспєлов. Вплив методів теорії штучного інтелекту на рішення традиційних задач управління. Видавництво Наукової ради з комплексної проблеми “Кібернетика”, АН СРСР, М., 1977.}.

Цитуємо:

“Попробуємо описати принципові труднощі, які не дозволяють сподіватися на успіх старих класичних методів теорії автоматичного управління. В останні десятиліття класична теорія управління переживає певну кризу. Ця криза породжена тим, що до сих пір теорія управління мала справу з об’єктами, структура і роботи яких описувалися на формальному рівні (наприклад, задавалися у вигляді диференціальних рівнянь того чи іншого типу). Цілі управління і критерії управління також допускали чітку формалізацію. Це дозволяло будувати теорію управління як чисто математичну науку, що мала справу лише з формальними моделями і точними методами. По суті, фахівець, що працює в галузі управління, міг навіть не знати ті реальні об’єкти, для яких він досліджував модель управління. Важливо було лише бути упевненим в адекватності цієї моделі реальному об’єкта управління. Але про це повинні були піклуватися не фахівець з управління, а фахівець технолог, що знає об’єкт управління. Подібне положення давало можливість типізувати об’єкти управління і методи управління.

Проте, починаючи з п’ятдесятих років, у полі зору теорії управління стали з’являтися об’єкти нової природи. Вони володіли поряд істотно нових особливостей.

По-перше, ці особливості не залишали ніякої надії на те, що їх структура і роботи можуть бути описані звичними формальними моделями у вигляді деякої сукупності рівнянь (логічних, алгебрі, диференціальних тощо.).

По-друге, самі ці об’єкти були активними, такими, що еволюціонують у часі і володіли “свободою волі”.

По-третє, цілі існування цих об’єктів і критерії управління ними також не могли бути формалізовані і мінялися з часом. Прикладом подібного об’єкта може служити місто.

Місто, як об’єкт управління характерний, перш за все, відсутністю чітко вираженої мети свого існування. Навіщо потрібне місто? На це питання до цих пір не вдалося дати чітку відповідь. Як наслідок цього, виникає неможливість чіткого формулювання критеріїв управління містом. Еволюція міста, протягом якої місто може рости, розширюватися, вмирати, міняти основні функції свого буття, робить неможливою процедуру побудови замкнутої моделі управління ним.

Промислове підприємство, галузь, економічний регіон дають інші приклади об’єктів подібного типу. Непридатність для управління об’єктами подібного типу класичних методів теорії управління очевидна. Можна було б, звичайно, вважати, що через відсутність формалізації завдання управління взагалі не може бути поставлене. Проте, досвід людей, добрих чи не дуже добрих керівників подібними об’єктами, показує, що сама постановка завдання управління і рішення її все-таки можливі.

Висловимо дві гіпотези.

Перша гіпотеза полягає в тому, що все, що необхідно знати для управління, може бути виражено у вигляді сукупності текстів на звичайній природній мові. Іншими словами, всі відомості про об’єкт управління, цілі його існування, критерії управління і безліч можливих рішень з управління можуть бути повідомлені системі, що управляє, у вигляді послідовності фраз, написаних на природній мові.

Друга гіпотеза полягає в тому, що система управління досліджуваного типу принципово не може бути замкнутою. Ця система принципово відкрита і процес її навчання управлінню ніколи не завершується створенням остаточної формалізованої моделі.”

Хоча ці гіпотези і вимагали спочатку більшої строгості, але, проте, вони свідчили про розуміння необхідності відходу від концепції заміни мови на математичні символи {33. “Математика – наука, в якій від віку відбувається прогресуюча формалізація, тобто заміна розмовної мови математичними символами”. Г.Герхард “Дослідження логічних висновків”.} на прямо протилежну для тих об’єктів, практичні завдання вивчення яких не можуть базуватися на математично-алгоритмічних побудовах.

Проте нам, на жаль, не відомі позитивні публікації про повнооб’ємні побудови на базі цих гіпотез, якщо звичайно не рахувати побудови логіко-лінгвістичного і аналогічних напрямів, що умовчують про свою незалежну суть.

Виходячи з оцінок реальної складності за фон Берталанфі природних і інформаційних систем з якими нам доводилося працювати, ми вже давно поставили собі завдання розглядати їх тільки як відкриті системи {34. І в сенсі протилежності замкнутим системам, і в сенсі трактування програміста цього терміну в прив’язці до інформаційних систем і баз даних. Ще ширше нам доведеться трактувати цей термін в частині IV. Це розширення стане “природно необхідним” після вивчення перших трьох частин книги.} з контекстно-залежною мовою подання, що зберігають семантику “в її контекстній залежності”.

Необхідні обґрунтування для такої роботи були закладені нами в кінці 70-х років у термінології роботи з “надкібернетичними” {35. “Надкібернетичні системи” – системи, рівень складності яких не дозволяє створити модель, адекватну множину можливих цілей досліджень, на рівні системи із зворотними зв’язками. Докладніше див. в розділі 4.3.} системами [4]. Були розроблені оригінальні рішення з мінімізації семантичних втрат при роботі з контекстно-залежними мовами [4, 5] і рішення з вибору мови технічної реалізації інформаційної бази, що забезпечує її необхідні функціональні властивості [6]. Далі було виконано апробацію основних моментів організації управління науково-виробничим процесом на щонайпотужнішому, на ті часи, обчислювальному комплексі Текрам [7] у складі мережі Ethernet з 4-х комп’ютерів класу VAX із більш ніж 80-ма терміналами класу VT і PC AT і підключенням так званих тилових машин (для середини восьмидесятих років це було вельми серйозна побудова).

Такий підхід відповідав інженерному розумінню підходів до створення інтелектуальних систем. Разом з іншими аналогічними напрямами він розглядається в необхідному обсязі в частині II, як варіант “управління на потоках”, як шлях до прийняття рішень при переході до управління, що використовує не математичні і не математико-лінгвістичні, а структурно-динамічні і семантичні характеристики інформаційних потоків.

“Наука припускає визначення всіх її термінів”.

W.D. Ross. Aristotle, р. 44