Файл: Системный подход в современной науке..pdf

тов gj (для i е OG), OG — объектная область определения G; Т — мно­ жество циклов итерации.

Пусть i е OG и пусть будет х — элемент объединения объектов d(i) из множества D и их смыслов gj из множества G ( для j е OG ); пусть

Р— двухместный предикат, тогда

Р[d, о] ИСТИННО( i М), если и только если

Введем семантические правила:

1) правило сенсорно-ассоциативного утверждения экстенсиональ­ ности денотата —

2) правило утверждения семантической однородности (схожести смыслов) денотатов —

е — бесконечно малая величина кванта смысла (интенции). В не­ которых задачах величину е можно рассматривать как пороговый уро­ вень интеллектуального потенциала.

Правомерность приведенных правил согласуется с общеприняты­ ми типичными чертами интуитивного «усмотрения истины» и означа­ ет, что в системе разумных познавательных действий существует не­ кий пороговый уровень интеллектуального потенциала, ниже которо­ го осознанный анализ реальной действительности с помощью изве­ стных механизмов становится невозможным, и мышление человека вынуждено совершать «обходной волевой маневр», искать пути дру-

того качества для преодоления барьера. Однако не все субъекты об­ ладают достаточной энергией сознания, а также поведения для реа­ лизации «удачного» маневра.

Таким образом, алгоритм функционирования концептуально-эй­ детической фазы модели интуитивного мышления можно предста­ вить на уровне соотношений (4)-(7), раскрывающих работу ядра се­ мантического конвертора. При этом мы не включили в рассмотрение «логику сомнения», реализация которой может быть осуществлена в направлениях, связанных с итерационным процессом идентифика­ ции пары «денотат Ы образ» и анализом взаимодействия пары пре­ дикатов Pd(i)<-»Pd(i+1).

Постинтуитивная фаза модели интуитивного мышления заключа­ ется в определении понятий на основе выделенных по соотношени­ ям (4)—(7) предикатных констант. Благодаря такой процедуре пред­ ставляется возможным сформировать понятийно-смысловые объек­ ты (ПСО)

термин или группа семантически однородных и связанных между со­ бой терминов, содержащих схожий смысл и характеризующих квант знания о явлениях, свойствах или закономерностях материального и духовного мира, а также видов деятельности человека.

Упорядоченное множество ПСО задает классификационную структуру (нелинейную модель) исследуемой области знания, а его совмещение со словарем позволяет получить семиотический конвер­ тор, способный преобразовывать термины в символы, удобные, для синтеза искусственных интеллектуальных сред (ИИС)9. ИИС поз­ воляют выявить активность взаимных связей ПСО и установить ме­ ру взаимодействия противоречивых и «несовместимых» друг с дру­ гом идей и их комплексов, исключая тем самым «сингулярность» и «парадоксальность» смыслов.

Определение 2. ИИС — это множество взаимосвязанных между собой элементарно структурированных понятийно-смысловых объек­ тов в исследуемой области знания.

Идея синтеза искусственных интеллектуальных сред (ИИС) может быть использована для обобщения результатов работы мультимо­ дальных агентов.

Математическая модель искусственной интеллектуальной среды может быть представлена в виде взвешенного графа Г, вершины ко­ торого X = {хи хг,...,хп} соответствуют множеству ПСО, отображаю­ щих объекты исследования, виды деятельности и разработок в лю­ бой области знания. При этом вес каждой дуги (xi, Xj) соответствует силе связи между /-м и у'-м объектами (i,j = 1,2,..., п). Матрица

А = \\а //Мл1отражает взаимосвязь множества вершин X. При этом чем больше величина а//, тем сильнее связь между /-м и у'-м объекта­ ми. Здесь

гдех/— /'-й ПСО исследований; ху— у'-й ПСО исследований; Л//, Л/у— количество информационных документов(текстов), имеющих семан­ тически связанное отношение к /'-му и у'-му ПСО исследований. asz си­ ла связи между документами и определяется по соотношению

где rs — и п — количество терминов, раскрывающих смысловое со­ держание s -ого и f-oro документов, rSf — количество одинаковых тер­ минов в s-м и /- м документах.

Матрица А = Иа//Ип1связей ПСО объектов, названная нами ИИС, имеет достаточно большую размерность, трудно воспринимаемую непосредственным сознанием человека. Для ее преобразования и со­ хранения информационных свойств исходной структуры использует­ ся механизм последовательного сжатия, позволяющий с помощью соотношения

сформировать среду в виде новой, но уже агрегированной структуры, содержащей классы (блоки). Здесь Np и Nq — количество объектов в классах Rp и Rq (р, q = = 1,2,..., т). Представленная в таком виде ИИС является более наглядной и удобной для оценки состояния научной про-

блемы или конкретной исследуемой области знания в ее целостном ви­ де за счет уменьшения размерности матрицы, поскольку т значительно меньше размерности п при сохранении внутренних связей блоков Cpq.

Исходная матрица А = На ,ylln1может быть ограничена размерами частных интересов исследователя в соответствии с системным под­ ходом. Однако полнота описания области исследования диктует свои требования, охватывает значительное количество взаимосвязанных объектов — более 1500 ПСО. В такой ситуации для выявления функ­ циональных отношений между ПСО предложен механизм её синхрон­ ного сжатия на основе идеи энтропийного взвешивания, что позволя­ ет существенно смягчить проблему размерности и существенно со­ кратить время решения задачи.

Определение 3. «Энтропийное взвешивание» — это процедура, заключающаяся в определении информационного «центра тяжести» всех элементов ау для каждого ПСО, ранжирования меры связи меж­ ду ними и величины формализованной «вариации смысла» в рассма­ триваемой ИИС.

Информационный «центр тяжести» взаимосвязей для каждого ПСО( у ) определим по соотношению

(12)

Величину формализованной «вариации смысла» ПСО(у') зададим отношением

ванной «вариации смысла» ИИС. Здесь b(j) = Delta(j)/ ^Delta(j) —

вероятность отклонения «частных смыслов» Delta(j) каждогоу'-го ПСО от «центра тяжести» целостной ИИС

где Fmid = £ Р(J)/ п — информационный «центр тяжести» цело-

J=I.«

стной ИИС.

Алгоритм сжатия матрицы в рассматриваемом случае предусма­ тривает оценку информационной «близости смыслов» объектов в со­ ответствии с процедурой

Численные значения новых элементов матрицы определяют по ра­ нее известной методике10. Следует также отметить, что величина

характеризует «близость смыслов» ПСО («сечение взаимодействия смыслов», «созвучие смыслов») и меру их эквивалентности в рассма­ триваемой ИИС для любой области знания.

Практическая реализация алгоритма функционирования семанти­ ческого конвертора от текста до построения ИИС изложена в ряде ра­ бот, а также в отчетах НИР11. Разработаны соответствующие про­ граммные средства.

Таким образом, семантический конвертор, реализующий модель интуитивной логики, является существенно важным инструментом в системе преобразований «текст» о «смысл» => «ПСО» <=> «ИИС», обеспечивает целостное взаимодействие экстенсиональной и интен­ сиональной логики. Конверторы подобного типа инициируют моти­ вацию развития и целенаправленную алгоритмизацию других ин­ формационных технологий в процессе эволюции научной картины мира.

ПРИМЕЧАНИЯ

1Павилёнис Р.И. Проблема смысла. М., 1983.

2 Бунге М. Интуиция и философия. М., 1967.

3 Кармин А.С. Материалистическая диалектика и проблема научной интуиции //Материалистическая диалектика и пути развития естествознания. Л., 1987.

4 Тюхтин В.С. Актуальные проблемы теории искусственного интеллекта // Ки­ бернетика и современное научное познание. М., 1976; Ирина В.Р., Новиков А.А. В мире научной интуиции. М., 1978.

5 Peirse Ch.S. How to make aur ideas clear // Popular Science Monthly, 1878, v.12 [Пирс Ч.С. Как сделать наши идеи ясными // Вопросы философии, 1996, № 12).

6 Горбушин Н.Г. Логика интуиции и интуитивного мышления // Особенности современной естественнонаучной картины мира. Москва— Обнинск, 1988.

7 Бергсон А. Философия интуиции // Новые идеи в философии. СПб., 1912,

ВЫ П.1 .

8 Логический подход к искусственному интеллекту М., 1998.

9 Горбушин Н.Г. Искусственные интеллектуальные среды в понимании и про­ гнозировании влияния малых доз радиации // Новые промышленные технологии. М., 1996, вып. 2-3; Горбушин Н.Г. Искусственные интеллектуальные среды в ре­ шении инновационных и инвестиционных проблем наукограда // Инновационное развитие: достижения ученых Калужской обл. для народного хозяйства. Обнинск, 1999.

10 Красилов А.А. Интеллектуальные системы. Долгопрудный, МФТИ, 1995.

11 Новые промышленные технологии. М., 1996, вып. 2-3. С. 136-142; Иннова­ ционное развитие: достижения ученых Калужской области для народного хозяй­ ства. Обнинск, 1999. С. 45-55; Горбушин Н.Г., Бородкин Л.И. Структура и свойст­ ва информационных связей между направлениями научных исследований // Науч­ но-техническая информация. Сер. 2, 1985, № 2.

В.А. Яковлев

СИСТЕМНО-ДЕЯТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ТВОРЧЕСТВА В НАУКЕ

Научное творчество является таким объектом, о существовании которого мы можем судить лишь косвенно — по тем новым продук­ там, которые производят ученые в ходе исследовательской деятель­ ности. В современном естествознании объекты данного класса встре­ чаются все чаще и чаще, особенно при изучении сфер реальности, недоступных для наших органов чувств. Достаточно привести в каче­ стве примеров исследования кварков или так называемых черных дыр в космосе, об объективности которых ученые судят на основе си­ стемообразующих отношений различных проверяемых следствий

иэффектов.

Вгуманитарных науках в зависимости от исходной организации материала — выбора границ и масштаба изучаемых целостностей, предела анализа составляющих их элементов, определения характе­ ра связей между ними — существенно меняются смысловые контек­ сты исследовательской деятельности. На наш взгляд, плодотвор­ ность такой смены становится очевидной, когда ученый осознанно подходит к выбору новых методологических ориентиров, а иногда

ипрямо противопоставляет свой подход предшествующим. Так было при возникновении гештальтпсихологии, структурной этнографии

К.Леви-Стросса, современных макроэкономических и лингвистичес­ ких теорий.

Осмысление процессов научного творчества как одной из форм саморефлексии науки над ходом собственного развития также может быть организовано различным образом. Однако тем не менее до се­ годняшнего дня все подходы к проблеме творчества в науке были ог­ раничены рамками оппозиции «научный продукт— деятельность уче­ ного», идущей от известного разделения X. Рейхенбахом всего поля

методологических исследований науки на «контекст открытия» и «контекст обоснования». Причем рационально наиболее значимым

представлялся логический анализ именно итоговых продуктов науч­ ной деятельности — прежде всего гипотез и теорий. В дальнейшем это направление развивалось многими логическими позитивистами

ипостпозитивистами, в том числе К. Поппером, который прямо ут­ верждал: «Мы можем узнать больше об эвристике и методологии

идаже психологии научного исследования в результате изучения тео­ рий и аргументов, выдвигаемых за или против теорий, чем непосред­ ственно используя какой-либо бихевиористский, психологический или социологический подход»1.

«Контекст открытия», как правило, связывался с индивидуальны­ ми особенностями ученых, или, просто следуя в русле идей Платона, определившего человеческое творчество в целом как подражание творчеству Демиурга, объявлялся рационально не познаваемым («озарением», прозрением» и т. п.), или в лучшем случае считался объектом изучения психологов и историков науки. Первые моделиро­ вали и исследовали научное творчество на решении специально кон­ струируемых так называемых малых творческих задач (школа Я.А. Пономарева), а вторые акцентировали внимание на изучении различных автобиографических данных об ученых и их социокультур­ ном окружении (исследования типа case-studies).

Споявлением пионерских работ А.А. Богданова и Л. фон Берталанфи по системному подходу и по мере его развития в трудах мно­ гочисленных последователей, в том числе и отечественной школы (В.Н. Садовский, Ю.А. Урманцев, А.И. Уёмов и др.), на наш взгляд, по­ явилась возможность переосмысления вышеуказанной оппозиции научного творчества и формирования новой рациональной структу­ ры понимания природы креативности в науке.

Для этого необходимо прежде всего выйти за рамки самой науки

ипредставить научное творчество как одну из подсистем системы творчества всего универсума. Из истории человеческой мысли хоро­ шо известно, что многие философы понимали креативность в целом как исходный и неотъемлемый потенциал мироздания, без которого во Вселенной в принципе не были бы возможны духовные сферы творчества — ни поэзия, ни музыка, ни наука. Идея глобальной креа­ тивности состоит в признании онтологического статуса креативных процессов. С философской точки зрения «творчество есть фунда­

ментальный процесс спонтанного трансцендирования потенций и виртуальностей, перманентного расширения поля возможностей универсума»2.