Может теория ИСУ поможет?

Действительно много может позволить себе «большой» ученый, но вот предложить теорию – это уж слишком. Но так, как мы не принадлежим к их числу, и на нас не распространяются общепринятые требования и ограничения, то и определение информации мы дадим не торопясь, ответственно и конструктивно, и о теории интеллектуальных систем заявим открыто.

Для наведения некоторого логического порядка среди этого волюнтаризма была предложена прикладная теория интеллектуальных систем управления (ИСУ) [8] которая является основой изложения материала в ряде глав настоящей работы. Весь предыдущий материал, конечно, только понятийное введение, подготовка ума читателя к процессу понимания, о чем же должна идти речь в дисциплине «интеллектуальные системы», чтобы прийти к чему-то разумному и, по возможности, – не противоречивому.

Как прикладная наука, которая представляется единственно полезной для изучения и практического применения интеллектуальных систем, эта теория базируется на определении всех ее терминов таким образом, чтобы из них вытекало практическое понимание последовательности действий, ведущей к созданию контекстно-зависимых систем управления (то, что может быть воспринято как интеллектуальная система, всегда будет системой управляющей и ничем другим!) для некоторых объектов, требующих именно интеллектуального управления. И требующих такого управления не по желанию разработчика, а по причине невозможности использования для них другого типа управления (см. ниже «сложность систем»).

Объектами, адекватно представимыми на контекстно-независимом языке, никогда не удастся эффективно управлять с использованием языка контекстно-зависимого. Впрочем, наоборот – тоже. Это объекты из разных миров, не понимающие законов построения другого мира. Одной из важнейших наших задач является объяснение читателю неизбежности учета этой ситуации, осмысления сути управления при анализе собственной сущности интеллектуальных, управляемой и управляющей систем, с вразумительным пояснением почему, и чем же именно, они интеллектуальны.

Остановимся на этом, и не будем ориентироваться на элементарный уход многих авторов при разговоре об информации к ее отождествлению с computer science, просто вычислительной техникой или пониманием ее как общенаучной категории с необходимыми для этого понятиями моделей, данных, алгоритмов и программ, что неизбежно прекращает все попытки представления компьютеров как интеллектуальных систем, в которых можно искать «информацию».

Важно отметить еще одно. Иногда у некоторых авторов возникает желание понимания информатики как онтологии. Это трактовка распространяется в последнее время, и мы должны знать, что под онтологией всегда понималось Аристотелевское учение об общих закономерностях бытия. Затем содержание понятия «онтология» претерпело ряд существенных изменений. Кант заменил онтологию трансцендентальной философией – системой рассудочных понятий и принципов, а отсюда уж сравнительно недалеко до единства науки о сущем и теории познания через информатику, как науку о представлении этого сущего. Неплохо бы, конечно, перед этим рассмотреть конструктивное определение информации. Однако пока еще этого в массовой литературе не получается и современные деятели смело учат студентов информатике как онтологии.

Как же произошло такое смешение?

Онтология (как информатика).

Отличия от философского понятия онтологии

В литературе было заявлено, что, хотя термин онтология изначально философский, в информатике он принял самостоятельное значение. Здесь, мол, есть два существенных отличия:

- Онтология в информатике должна иметь формат, который компьютер сможет легко обработать (трудно сказать, что вызвало появление этого утверждения, наверное, чтобы никто не усомнился, что в теории познания требуются компьютеры);

- Информационные (?) онтологии создаются всегда с конкретными целями – решения конструкторских задач; они оцениваются больше с точки зрения применимости, чем полноты обеспечиваемого познания.

Специализированные и общие онтологии. Специализированные (проблемно-ориентированные) онтологии - это представление какой-либо области знаний или части реального мира. В такой онтологии содержатся специальные для этой области значения терминов.

Как пример, любят приводить слово «поле» в сельском хозяйстве означает участок земли, в физике - один из видов материи, в математике- особую структуру, в компьютерах существует понятие «поле памяти», в полупроводниковой технике – полевые транзисторы и так и хочется вспомнить здесь любимое поле Буратино.

Общие онтологии используются для представлений понятий, общих для большого числа областей. Такие онтологии содержат базовый набор терминов, глоссарий, используемый для описания терминов предметных областей.

Если использующая специализированные онтологии система развивается, то может потребоваться их объединение. И для «инженера по онтологиям» это «серьёзная задача». Подобные онтологии часто несовместимы друг с другом, хотя могут представлять близкие области. Разница может появляться из-за особенностей местной культуры, идеологии и т. п., или вследствие использования другого языка описания.

Сегодня объединение онтологий приходится выполнять вручную, это трудоёмкий, медленный и дорогостоящий процесс. Использование базисной онтологии – единого глоссария, несколько упрощает эту работу. Есть научные работы по технологиям объединения, но они по большей части работы теоретические.

Онтология (в информатике) – это попытка всеобъемлющей и детальной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из иерархической структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области.

Онтологии применяются в искусственном интеллекте, семантических паутинах и технологии программирования как форма представления знания о сущем в пространстве действительности.

Наконец-то становится понятным – речь пошла о представлении знания – неопределенная информатика определяется через проблему ранее не имевшую к ней отношения. Бесхозное слово получает своего понятийного хозяина.

Правда его приходится довольно сложно привязывать к компьютеру – но это не сложнее, чем найти информацию в самом компьютере как в «машине для обработки информации». Согласны мы с этим или нет – другой вопрос, но это естественный конец неопределенности существования термина – возникновение такого его понимания, которого изначально и осмысленно не могло быть. Вряд ли оно будет принято научной общественностью, но мы надеемся, что прецедент продемонстрирован и исчерпан.