10.7. До організації експериментів із виявлення структурного резонансу

Пошукаємо можливості організації резонансу в інформаційній системі. Проведемо уявний експеримент – забезпечимо чималу комп’ютерну базу наступними властивостями. У ній:

• зберігається свідомо зайву інформація, тобто рідко або яка ніколи не зустрічається в запитах і/або використовувана тільки для пошуку;

• зберігаються і обробляються запити за весь час життя системи;

• кожен запит ініціює реструктуризацію всіх даних, пов’язаних із ним (у тому числі і за “зайвими” параметрами). Тут свідомо зайві дані – це ті, які з якої-небудь причини “витиснуті” за межі предметної галузі, наприклад, внаслідок процесу реструктуризації втратили всі зв’язки, тобто зв’язки за всіми елементами, включаючи і “зайві подробиці”. Вважатимемо, що застарілі дані просто зсовуються в повільнішу “глибинну пам’ять”, зовсім вилучаються тільки ті, які не використовувалися “занадто довго” в масштабі повного часу життя всієї системи;

• наявний механізм “фонової реструктуризації” – у відсутність запитів запускається механізм, що реалізує локальні реструктуризації малих галузей, оскільки не можна допустити ні втрати суттєвих зв’язків, ні локального переповнювання. (Утворення “над загущених” кластерів неминуче в будь-якій БД і якщо з ним постійно не боротися, то неминуче з’являться помилкові і суперечливі структури даних, не відповідні нічому в проблемній галузі {144. Універсальний механізм поточної локальної оптимізації розміщення даних відомий тільки для подання В*-дерев, це механізм їх балансування. У реляційних і інших поданнях доводиться вводити безліч часткових механізмів, але і це не рятує БД від локального переповнювання, чи неефективного витрачання пам’яті.}. Завдання цього механізму в тому і полягає, щоб відстежувати появу структур даних, не адекватних проблемній галузі, але які виникають виключно із самого процесу обробки, нестачі даних, неповноти моделі проблемної галузі в результаті того, що запам’ятовується і обробляється “все, що тільки доступне”, можливо і зайве).

У базі з вказаними властивостями повинен залишитися тільки ефект “резонансного” стягання структур, тобто появи структур “як би з нічого”, тих, які, насправді, і є “природні метаструктури предметної галузі”, якщо хочете – біжучі зрізи, фотографії власної структури інформаційного потоку.

Ми говоримо саме про структуру інформаційних потоків, про те, що насправді надійшло від спостережуваного об’єкта. Вказаний устрій БД гарантує нам тільки те, що не появляться помилкові структури, інтерпретація цих структур – це вже справа додаток, користувача чи деякого окремого програмного механізму, що ідентифікує, “розуміє” ці структури. Тобто ми говоримо про те, що БД повинна зберігати тільки те, що реально було в початковому потоці і його історії. Тут вона виявляється ще й інструментом, що допомагає фільтрувати шуми, “інтегрувати досвід”.

Не менш цікаво буде спостерігати й ефект “обміну статусів” суттєвих і “зайвих” даних, коли з часом деякі “кластери” втратять зв’язність за “суттєвими” даними, але виникнуть інші – через велику частоту і “жорсткість” зв’язків за “зайвими”. Таким чином, система як би “робить відкриття” – але тільки “як би”, оскільки це ще не інтелектуальне утворення, а скоріше його “інформаційна половинка”.

Постановка практичного експерименту поки що більш ніж проблематична через цілий ряд причин. Так у середовищі реляційних чи мережних СУБД реалізація вказаних ефектів неможлива навіть теоретично.

Реальним кандидатом могла б бути СУБД, побудована на базі орієнтованих дерев із можливістю позначення зв’язків для породження “бокових дерев зв’язків”. Ще ефективнішою була б можливість паралельно (у часі і просторі) будувати зустрічні структури.

У цьому сенсі корисно звернути увагу на систему Cache’, можливо єдину реально придатну для такого роду досліджень. Дві структури даних, одна з яких є “сумою всього минулого досвіду”, інша “поточним станом об’єкта”, доповнені “узагальненою моделлю” - структурою, що встановлює їх відповідність, дозволяють реалізувати довільні структури даних загального вигляду.

Такі структури еквівалентні деякій просторовій мережі, проте тільки одномоментно, в статиці, у деякому звертанні до БД. На наступному ж кроці, при наступному звертанні, це буде вже інша мережа. Але механізм, що явно розділяє подання “минулого”, “теперішнього” і моделі, тобто біжучої інтерпретації, дозволяє позбутися теоретичних проблем, в просторових мережах у більшості випадків нерозв’язних.

На кожному кроці, тобто при кожному звертанні, ми маємо справу з скінченним поданням що однозначно інтерпретується, більше того, це подання вимагає завжди скінченого і навіть прогнозованого ресурсу. Зробивши це подання динамічним, змінним на кожному кроці, ми отримуємо прогнозовані затрати і позбуваємося від необхідності побудови узагальненої моделі даних, апріорі придатної для будь-яких випадків, такої, що заздалегідь включає описи всіх зв’язків.

Звичайно, подібна база, що уміє пам’ятати свою історію, вимагатиме набагато більших обсягів пам’яті в порівнянні з тим, який був би потрібний заздалегідь структурованій (спроектованій) системі (якби її нам хто-небудь спочатку дав у готовому вигляді), – швидше за все на порядки. Але оскільки “ніхто не дав”, і сподіватися на це в реальних ситуаціях роботи з відкритими системами не доводиться, то плата такого роду цілком доречна і цілком відповідна очікуваному успіху.

Представляється достатньо очевидним, що будувати такі системи оптимально на базі “гармонійних дерев”. Це означає, що правила структуризації і шкали оцінок повинні бути влаштовані за законами гармонійного ряду. Найімовірніше, що тільки в цьому випадку все це існуватиме стійко.

Корисно знайти відповіді і на наступні питання:

• чи вкладаються взагалі динамічні структури типу “гармонійних дерев” в структуру абстрактної машини фон Ноймана? І якщо так, то “скільки це коштує”?

• чи вкладаються ці структури в які-небудь інші існуючі архітектури комп’ютерів?

• чи реально побудувати “більш відповідну” архітектуру комп’ютерів?

Поки що, в межах можливостей існуючих комп’ютерів, представляється корисним:

1. Узяти відому працюючу систему на основі дерев.

2. Замінити всі шкали оцінок (від самого входу) на гармонійні, причому навіть і ті, для яких “очевидне” яке-небудь арифметичне подання (лінійні, логарифмічні тощо.).

При цьому шкали будуються так:

1. береться весь загальнозначущий діапазон величини (“видимий спектр”);

2. на нього накладається гармонійна лінійка – “спектр”;

3. те ж правило встановлюється і “всередину” і “назовні” шкали – рекурсивно (для простоти спілкування);

   3. Те ж зробити і для всіх внутрішніх шкал, включаючи роботу адресних лічильників і дисципліну розширення пам’яті.

   4. Ввести спеціальну шкалу “засмічення пам’яті” (звичайно, того ж типу), але граничним заповненням (на кожному рівні) вважається 0,5 – структурам повинно бути “з витоків просторо”, інакше неминучий крах.

Можна висловити достатню упевненість, що така система, при всій її очевидній надлишковості, починаючи з деякого (можливо і не недосяжно великого рівня) за ефективністю перевершить всі відомі спроектовані архітектури, тому що приблизно так повинен виглядати шлях до інформаційного резонансу.

Втім, все це скоріше “керівництво до роздумів перед постановкою практичного експерименту”.