+7 (985) 905 09 22
veselovskiy1@gmail.com

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОЕКТОВ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩАЯ АВТОМАТИЧЕСКОЕ  ПОНИМАНИЕ СМЫСЛА, РЕФЕРИРОВАНИЕ, ОБОБЩЕНИЕ, ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОВИЗНЫ, РЕАЛИЗУЕМОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ

 

Введение

 

Создание эффективной  и конкурентоспособной экономики в современных условиях невозможно без ускоренного развития науки и новых технологий. Прежде всего это относится к информатизации  и автоматизации,  охватывающей как органы управления различного уровня, так и непосредственно производственные системы. Вступление России в ВТО обуславливает необходимость создания в нашей стране индустрии, способной производить технику и оборудование с мировым уровнем новизны, способной успешно конкурировать на мировом рынке.

Серьезным препятствием этому является несовершенство конкурсного отбора проектов, устаревшая технология работы экспертов, отсутствие индустрии знаний о состоянии развития науки и технике в мире.  По данным СМИ за последние десять лет в многочисленные проекты государством было вложено более  300 млрд. рублей. Однако достичь требуемого уровня производства конкурентоспособной научно-технической продукции пока  не удалось.

Для устранения указанных препятствий предлагается проект

«Интеллектуальная система экспертизы проектов, обеспечивающая автоматическое понимание смысла, реферирование, обобщение, определение новизны, реализуемости и эффективности проектных решений»

 

Данный проект не имеет аналогов в мире. Он разработан на основе стохастики – стохастической информационной технологии.

Стохастика была разработана в 90-х годах во время первого этапа создания систем искусственного интеллекта. Выяснилось, что традиционная технология не позволяет эффективно обрабатывать в среде современных компьютеров (в основе которых машина Тьюринга) сложные символьные конструкции. В результате не был реализован логический вывод - основа интеллектуальных систем. Этому мешал «комбинаторный взрыв», вызванный переборным способом его реализации. Появилась новая идея: свести сложные символьные конструкции с использованием стохастического (случайного) преобразования к случайным числам - комбинациям заданной (определенной) длины, обеспечивающей заданную сколь угодно малую вероятность коллизий при последующей обработке как элементарных символьных конструкций, так и их сочетаний. Эти числа назывались стохастическими индексами. По сути, они являлись новыми уникальными именами символьных конструкций любой сложности. Здесь проявилось первое свойство стохастики: случайность - уникальность. В итоге все конструкции получают уникальные случайные имена. Далее работает тезис: назвать значит понять. Таким образом, в случайные индексы было введено знание исходных символьных конструкций (в закодированном виде). И здесь открылось совершенно новое качество стохастических систем - способность к саморазвитию и самообучению. Эти системы могли самостоятельно, без внешних воздействий производить путем сложения случайных индексов реализацию логических и семантических связей, таких как "часть-целое", "род-вид", "причина-следствие", "условие-заключение" и др. Например, при сложении по mod.2 стохастических индексов слов образовывался уникальный (со сколь угодно малой заданной вероятностью коллизий) случайный индекс словосочетания. При сложении случайных индексов словосочетаний формировался индекс предиката. При сложении по mod.2 индексов предикатов можно сформировать уникальный индекс предложения или правила продукций и т.д. Таким образом, впервые была получена саморазвивающаяся интеллектуальная среда, которая могла автоматически развиваться формируя при этом новые знания. Отсюда следует второе, очень мощное свойство стохастики - способность к самообучению путем автоматического формирования метазнаний, определяющих логическую связность семантически близких стохастических структур. В итоге автоматически реализуется непереборный метод логического вывода (независимо от объема исходного пространства поиска), использующий только логически связанные элементы знаний. Это позволило решить проблему комбинаторного взрыва и создать принципиально новое поколение саморазвивающихся, самообучающихся эффективных интеллектуальных систем, аналогов которым в мире сейчас не существует.

    Как было отмечено выше, стохастика или стохастическая информационная технология обладает следующими свойствами, без которых невозможно решение проблемы BigData [1], понимание смысла и извлечение знаний из неструктурированных текстов, распознавание и понимание смысла слитной речи от неизвестного диктора [3], создание эффективных интеллектуальных систем [4, 5,6]:

- реализация логического вывода на больших пространствах поиска с использованием только логически и семантически связанных текстовых структур с исключением перебора на всем пространстве поиска, что обеспечивает исключение комбинаторного взрыва;

- осуществление саморазвития и самообучения системы новым знаниям, определяющим логически и семантически связанные элементы текста, формирование новых знаний, необходимых для получения «картины мира» и семантических классификаторов в различных проблемных областях;

- автоматическое создание баз знаний, описывающих все возможные свойства понятий и логических связей картины мира во всех возможных ситуациях на пространствах поиска объемом не менее 1015;

- реализация аналитических и поисковых функций на множестве исходной текстовой информации с использованием полученных знаний в реальном масштабе времени с максимальным пространством поиска не менее 1020

     Указанными свойствами обладает только стохастика. Они не доступны для традиционных информационных технологий. Стохастика была разработана в России В.Насыпным и впервые опубликована в монографии «Развитие теории построения открытых систем на основе информационной технологии искусственного интеллекта» (М.: Воениздат, 1994. - 248с.).

Стохастика позволяет создавать суперинтеллектуальные системы, которые могут применяться как для понимания смысла, реферирования, обобщения и определения новизны содержания текстовых документов проекта, так и для моделирования  процесса функционирования создаваемых систем, оценки реализуемости и эффективности проектных решений по этапам их разработки. Это создает основу для объективного контроля всего цикла реализации финансируемого проекта и принятия мер по достижению требуемого качества создаваемого изделия, вплоть до своевременной замены фирмы- разработчика.

С целью моделирования процесса функционирования создаваемых систем в предлагаемом проекте предусмотрено создание интеллектуальной информационно-управляющей системы. 

В настоящее  время накоплен большой опыт создания информационно-управляющих систем (ИУС) в различных отраслях экономики, который позволяет сделать обоснованный вывод о том,  что резерв в повышении эффективности функционирования современного производства заключается  во внедрении новых информационных технологий. Под информационно-управляющими системами,  в общем случае, будем понимать  проблемно-ориентированные вычислительные сети,  которые в дополнении к базовым телекоммуникационным системам  имеют  интеллектуальную  функциональную  надстройку и предназначены для комплексного решения задач информатизации и функционирования современной техники. Для моделирования могут применяться локальные, корпоративные и глобальные ИУС.

Внедрение информационной технологии искусственного интеллекта  (ИИ)  происходит  на всех уровнях моделирующих ИУС, от органов управления до  исполнительных  устройств  и  оборудования (автоматизированных технологических линий,  станков с программным управлением, промышленных роботов и других средств). Это позволяет говорить об устойчивой тенденции создания в рамках ИУС локальных или распределенных информационных и интеллектуальных систем как основы  для моделирования   процессов функционирования создаваемых технических средств..

Построение распределенных  систем  невозможно  без внедрения телекоммуникационной технологии информационно-вычислительных  сетей  (ИВС),  которые получили широкое распространение во всех видах хозяйственной деятельности,  став базой создаваемой индустрии обработки информации.

Это ставит проблему  построения  интеллектуальных ИУС открытого типа для эффективного взаимодействия распределенных по объектам управления средств обработки данных  и  знаний  с использованием трактов передачи информации ИВС для выработки альтернатив управленческих решений. При моделировании локальных ИУС отдельных устройств применяются различные физические линии связи и интерфейсы.

Особое значение при этом имеет разработка методических и технологических решений обеспечения состоятельности, целостности распределения данных и знаний в процессе их обработки  и  обновления  с использованием ресурсов ИВС или линий связи.

Широкое внедрение в производство гибких технологических  линий,  постоянное  развитие и совершенствование производственных и административных процессов,  направленных на реализацию новых видов конкурентоспособной продукции, обуславливают необходимость построения моделирующих ИУС как адаптивных,  эволюционно  развивающихся  систем,  открытых  к структурному  и содержательному изменению предметной области процессов информатизации и автоматизируемых функций.

В комплексе вопросов, связанных с построением интеллектуальных ИУС,  определяющим является создание методов обработки  символьной информации,  позволяющих рационально соединить технологию современных компьютеров,   специально  не  предназначенных для работы со знаниями,  с информационной технологией искусственного интеллекта.  От этого во многом зависят создание эффективных распределенных и локальных  систем обработки данных и знаний и их внедрение в систему управления разрабатываемых изделий.

Настоящий проект  посвящен изложению современных подходов к созданию интеллектуальных ИУС открытого типа. В основу проекта положен принцип системного единства методологического аппарата и информационной технологии  систем ИИ и теории  телекоммуникационных технологий построения открытых информационных сетей.  Этот синтез позволяет,  с  одной стороны,  создавать адаптивные ИУС открытого типа, обеспечивающие эволюционное развитие функциональных возможностей и уровня интеллектуализации моделирующих информационно-управляющих систем. С другой стороны, указанный принцип дает возможность плодотворного  поиска решений в области построения распределенных информационных и интеллектуальных систем, обеспечивающих эффективную обработку, целостность и состоятельность данных и знаний в процессе функционирования ИУС. 

Представленные в данном проекте методы, получившие  развитие  в теории синтеза распределенных систем обработки данных и знаний,  основаны на применении стохастической  информационной технологии. Она как было отмеченовыше,  позволяет адаптировать методы представления и обработки знаний к технологии современных  компьютеров. Одновременно  обеспечивается реализация функций контроля целостности,  состоятельности и достоверности информации при ее  хранении, обновлении и передачи в системе. В перспективе, разработанная интеллектуальная система позволит реализовать функции автоматического проектирования и синтеза программного обеспечения, разработанных технических средств[4].

Описание проекта состоит из введения, пяти глав и заключения.

В первой главе изложены методы автоматического понимания смысла, обобщения и реферирования неструктурированного текста на основе стохастики. Разработаны методические и технологические основы определения  новизны содержания текстовых документов (проектной документации), выявления случаев плагиата. 

Во второй главе изложены принципы построения моделирующих интеллектуальных ИУС для оценки реализуемости и эффективности проектируемых технических систем различного назначения.. Предложена архитектура функциональной среды (ФС), определяющая предметную область, правила реализации и взаимодействия прикладных процессов интеллектуальных ИУС в ходе моделирования.

Третья глава посвящена обоснованию требований к программному обеспечению интеллектуальных ИУС организационно-административного назначения. В ней представлена проблема разработки метода формализованного описания ИУС. Описаны возможности современных методов представления данных и знаний для описания ФС ИУС. Сформулированы требования к формализованному описанию протоколов и инструментальным системам для синтеза ФС ИУС .

В четвертой главе представлены методические основы создания инструментальной системы для синтеза ФС  моделирующих ИУС. В их основу положена стохастическая информационная технология, позволяющая создавать эффективные системы обработки данных и знаний интеллектуальных ИУС.

В пятой главе приведены теоретические основы реализации функций оценки реализуемости и эффективности моделируемых проектных решений. С этой целью разрабатывается  система автоматизированного проектирования и управления адаптацией ФС ИУС на основе стохастической информационной технологии. Эта система предназначена для спецификации, контроля корректности и верификации протоколов ФС на этапе проектирования заданного изделия путем адаптации интеллектуальных систем. В результате производится оценка реализуемости заданных проектных решений. Оценка эффективности осуществляется с использованием  разработанных игровых логических моделей.

В заключении обосновывается этапность создания предложенной интеллектуальной системы экспертизы проектов. На первом этапе реализуются функции автоматического понимания смысла, обобщения, реферирования и определения новизны содержания текстов проектной документации. На втором этапе обеспечивается оценка реализуемости и эффективности проектных технических решений.

Показано, что создание интеллектуальной системы экспертизы проектов первого  этапа обеспечит экономическую эффективность в размере 3-4 млрд. рублей ежегодно. 

 

Литература

1.Черняк Л. Большие Данные — новая теория и практика // Открытые системы №10, 2011.

2. Насыпный В.В. Защищенные стохастические системы// Открытые системы №3, 2004.

3. Насыпный В.В. Распознавание и понимание смысла речи на основе стохастики в шумах. М.: Прометей, 2010. – 139 с.

4. Насыпный В.В. Развитие теории построения открытых систем на основе информационной технологии искусственного интеллекта. М.: Воениздат, 1994. - 248с.

5. Насыпный В.В., Насыпная Г.А. Способ синтеза самообучающейся системы извлечения знаний из текстовых документов для поисковых систем. Патент  РФ №2273879,  номер международной заявки РСT/RU02/00258, дата подачи 28 мая 2002.

6. Насыпный В.В., Насыпная Г.А. Способ синтеза самообучающейся аналитической вопросно-ответной системы с извлечением знаний из текстов, заявка на патент №2007120344/09 от 06.08.2007. Получено решение на выдачу патента на изобретение от 21.07.2008.

7. Насыпный В.В. Система с абсолютной стойкостью // Открытые системы №9, 2005.

8. Насыпный В.В., Насыпная Г.А. Система распознавания, понимания смысла, анимационного моделирования и синтеза речи на основе стохастической информационной технологии. М.: Прометей, 2008. – 76 с.

9. Искусственный интеллект. Справочник. Кн. 2. Модели и методы. Под ред. Поспелова Д.А. М.: Радио и связь, 1990. - 303 с.

10. Halsall F. Data communications computer networks and osi. Addison-wesley publishing company, 1988. - 973 c.

11. Насыпный В.В. Способ комплексной защиты распределенной обработки информации в компьютерных системах и система для осуществления способа. Патент  РФ №2259639, номер международной заявки РСT/RU /00272, дата подачи 28.10.2003г.

12. Насыпный В.В., Насыпная Г.А. Метод семантической связи текста с трехмерной графикой. – М.: Прометей, 2007. – 27с.

13. Кобаяси Н. Введение в нанотехнологию / Н.Кобаяси. – Пер. с японск. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. – 134 с.

14. Валиев К.А., Кокин А.А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность. – Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2004, 329 стр.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   
stochastica-intell.ru Адрес: Москва
Тел.: +7 (985) 905 09 22
E-mail:
создание сайтов
IT-ГРУППА “Цитрон”