ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2017

Инструментарий вопросно-ответных рассуждений в корпоративной среде автоматизированного проектирования

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2004 год.[ 23.09.2004 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Соснин П.И. (sosnin@ulstu.ru) - Ульяновский государственный технический университет, г. Ульяновск, Россия, доктор технических наук
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 7490
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.24Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Развитие природы является неисчерпаемым источником решений для подражания, среди которых особое место занимают опыт + интеллект. Вот уже почти полвека это решение и его отдельные аспекты пытаются воплотить технически в  искусственном интеллекте. Каждую из таких попыток логично сопоставлять с сущностью интеллекта, то есть с той основной нагрузкой, которую на него возложила природа. Такое сопоставление способно не только указать на правомерность использования спецификации искусственный интеллект, но и выполнить эвристическую функцию. К сожалению, такие сопоставления обычно не проводятся, в результате чего словосочетание искусственный интеллект используется как название предметной области, которая состоит из научных и технических задач, достаточное количество которых к интеллекту не имеет даже опосредованного отношения. Название искусственный интеллект в настоящее время выполняет функцию собирательного термина, от употреблений которого не требуют обязательного наличия аналогий с сущностью интеллекта.

По глубокому убеждению автора, пытаясь подражать естественному интеллекту, следует оценивать работы по искусственному интеллекту на их аналогии интеллекту, причем, в первую очередь, на функциональном уровне. На этом уровне природа возложила на интеллект функции самоорганизации, саморазвития, передачи и использования внегенетической составляющей опыта. Для реализации таких функций в интеллекте каждого человека формируется и используется специфическая система средств и активностей, среди которых принципиальное место занимает вопросно-ответная активность. Она обслуживает доступ к опыту и его развитие.

Ниже представляется ряд технических решений, в основе которых лежит вопросно-ответная активность интеллекта и ее моделирование. Решения ориентированы на их применения в автоматизированном проектировании и нацелены на работу с опытом и его моделями, причем с позиций их развития. Решения выполняют функции компьютерной помощи для естественного интеллекта. Они доведены до разработки специализированного вопросно-ответного процессора с клиент-серверной структурой, обслуживающего концептуальную деятельность в группе проектировщиков.

В последние годы наблюдается всевозрастающий интерес к вопросно-ответным процессам, технологиям и системам (к так называемой QA-проблематике). Наиболее важные и интересные научно-практические результаты получены в таких предметных областях, как: поиск релевантной информации в распределенных, мультимедийных, мультиязычных и многоагентных средах [1,2]; автоматизированное обучение в традиционном и дистанционном образовании [4]; автоматизированное проектирование, решение задач и принятие решений в различных областях и условиях [5,6]. Но, как отмечается в [3], «несмотря на более чем 40-летнюю активность в исследовании и использовании QA, мы только приступили к освоению вопросно-ответных явлений в различных областях». Важные направления исследований и разработок QA указаны в обзоре [3], таксономия и классификация вопросов и ответов детально представлены в [2], вопросно-ответные логики раскрыты в [6]. В Интернете активно увеличиваются англоязычные информационные ресурсы по QA-проблематике, чего не скажешь о русскоязычных Интернет-ресурсах и об интересе к этому вопросу в России.

Представим результаты исследований и разработок инструментально-технологической поддержки вопросно-ответных рассуждений в автоматизированном проектировании, исходящие из следующих основных предпосылок.

1. В числе позитивных результатов конкретного процесса проектирования Pi(t) обычно присутствуют приращение опыта dE(t) проектировщиков и совокупность новых моделей {EMij} опыта E(t), в число которых входят и модели, материализуемые в объекте проектирования.

2. Процесс проектирования Pi(t) на интервале своего исполнения [t0, tk] можно явно нацелить не только на создание объекта проектирования, но и на развитие опыта E(t) от исходного структурно-функционального состояния E(t0) до состояния E(tk), в результате чего в состав опыта E(t) будет включено очередное приращение dE(t).

3. Для указания на потребность в приращении dE(t) и для управления развитием опыта E(t) на составляющую dE(t) интеллект использует то, что получило название вопрос. За природно-искусственным феноменом вопроса стоит специфическая функциональность интеллекта, проявляющая себя в попытках применить опыт. В конкретной деятельностной ситуации, требующей от индивида реагирования, вопрос появляется тогда, когда имеется рассогласование между опытом, который необходим для реагирования, и опытом, которым индивид обладает. Наличие рассогласования является причиной появления вопроса.

4. Относя вопросы к природным явлениям определенного типа, необходимо указать, каким образом такие явления обнаруживаются, идентифицируются и описываются (кодируются). Представление вопроса на конкретном языке является его знаковой моделью, выполняющей требуемые функции в рамках рассуждений. Информационными источниками для построений знаковых моделей вопросов способны служить коды рассуждения (тексты и речь), используемые человеком (коллективом) в процессе деятельности. Вопросы оставляют явные и неявные следы в текстах и речи.

5. Наличие рассогласования (вопроса) указывает на необходимость его отработки через построение подходящего ответа. Ответы на вопросы развивают опыт, переводя его из одного структурно-функционального состояния в другое.

6. Реальность взаимодействий проектировщика с опытом в процессе проектирования такова, что порождаемые им вопросы и ответы образуют совокупности, связанные системой отношений, в частности, деятельностных отношений, вопросно-ответных и причинно-следственных отношений. Взаимодействия с опытом осуществляются в формах вопросно-ответных рассуждений (QA-рассуждений), регистрация которых приводит к вопросно-ответным протоколам (QA-протоколам) исполняемой работы.

Объектно-ориентированные представления

На основании сказанного автором разработана система методов и средств кодирования, преобразований и анализа вопросно-ответных взаимодействий (QA-взаимодействий) с опытом и его моделями, ориентированная на ряд положительных эффектов от их применения в автоматизированном проектировании. Применения системы включают в процесс работы коллектива проектировщиков инструментально-технологическую поддержку их рассуждений, регистрируемых в QA-протоколе, по следующей обобщенной методике.

1. Текст технического задания на проектные работы преобразуется в текст T0, содержащий наиболее важную информацию об исполняемом проекте (не более 3-х предложений).

2. Текст T0 используется как информационный источник множества вопросов {Qi}, которые извлекаются из T0 и представляются в виде текстов {T(Qi)}.

3. Действия пункта 2 исполняются для каждого текста T(Qi) множества {T(Qi)}, в результате чего формируется множество вопросов {Qij} и их кодов {T(Qij)}. Действия пункта 3 используются для проверки корректности кодировки вопросов и для выбора из множества {Qi}È{Qij} подмножества {Qk} для их применения в очередном шаге пошаговой детализации. Оставшиеся вопросы откладываются для их включения в обработку на соответствующих им шагах пошаговой детализации.

Подпись:  
Рис. 1. Вопросно-ответная деятельность
4. Для множества вопросов {Qk} формируется множество ответов {Аk} и их текстов {T(Ak)}, а информация об этих множествах и их элементах регистрируется в вопросно-ответной базе проекта.

5. Каждый текст T(Ak) обрабатывается как текст Т0.

6. Цикл п. 2–п. 5 повторяется до тех пор, пока не завершатся работы над проектом.

Представленная методика упрощенно демонстрирует динамику вопросно-ответного протоколирования, в результате которого формируется QA-протокол, содержащий оперативную проектную документацию. В число скрытых деталей методики входит, например, выбор очередности действий с элементами множеств вопросов и ответов. Но даже такая обобщенная информация о протоколировании и его результате позволяет ввести и использовать следующие полезные интерпретации.

·     Если конкретный процесс проектирования рассматривать как экспериментальное исследование, то в QA-протоколе регистрируется первичная измерительная информация об этом процессе и об управлении этим процессом.

·     Содержимое протокола представляет конкретное практическое рассуждение, которое открыто для исследований, нацеленных на приобретение знаний о рассуждениях и вопросах как феноменах природы.

·     Каждый из зарегистрированных вопросов и ответов допускает его интерпретацию как события, существенного для процесса проектирования и используемого в нем рассуждения, что позволяет представить протокол в виде сети событий, упорядоченных во времени.

·     С позиции компьютерной реализации протокол вкладывается в структуру данных (QA-структуру) с практически полезной системой операций. Такая интерпретация открывает для заимствований опыт программирования и вычислительной техники. Основой для заимствования является графовое представление QA-протокола (рис. 1), структура которого изменяется во времени, например, по представленной выше методике. Через специализированную структуру данных и был произведен переход к системе QA-объектов, к идее QA-процессора и QA-приложений.

Указанная система интерпретаций является богатым источником спецификаций для построения объектно-ориентированного представления вопросно-ответного процесса. Она привела автора к разработке системы объектов, основой которых являются QA-протокол как целое, его структуризация и преобразования.

В разработке спецификаций объекта QA-протокол было принято решение связать его целостность с объектом задача, что позволило структурировать процесс проектирования на уровне задач, каждая из которых представлена через ее QA-протокол. В то же время объект задача интерпретируется и специфицируется как тип объекта вопрос с присущей типу системой операций. Каждый вопрос задача порождается в рамках определенного QA-протокола и извлекается из него, порождая подчиненный QA-протокол.

Каждый QA-протокол состоит из связной совокупности вопросов и ответов, представления которых определяются их типами. Для вопросов различаются типы проект, задача и запрос. Для ответов определены следующие типы: ответ, идея-гипотеза, сценарий, формула, решение, алгоритм, теория и документация. Каждый из типов специфицирован объектно-ориентированно.

С текстовыми представлениями связана совокупность объектов, ориентированная на задачи редактирования (в том числе согласованного, с использованием феномена внимания), предикативного анализа и обработки, прологоподобной формализации и семантической графики.

К числу объектов, порождаемых с помощью преобразований QA-протоколов и их фрагментов, отнесены: объекты содержательно-эволюционная QA-теория и фрагмент содержательно-эволюционной QA-теории; объекты событийная QA-сеть, последовательность QA-событий и картина QA-событий; объекты сетевой QA-график и QA-сеть Петри.

Вопросно-ответный процессор

Представленная совокупность объектов была использована для реализации специализированного процессора (QA-процессора), ориентированного на его применения в корпоративной среде автоматизированного проектирования сложных систем. Его основные функции связаны с:

-    доступом к компьютерным моделям опыта, размещенным в вопросно-ответных базах данных проекта, в формах, согласованных с привычными для человека механизмами доступа к опыту и его моделям;

-    Подпись:  
Рис. 2. Структура QA-процессора
включением в управление проектированием дополнительных управляющих эффектов, обусловленных рациональным формированием рассуждений коллектива проектировщиков в процессе их деятельности;

-    введением в процессы и результаты документирования коллективной работы таких вопросно-ответных форм структуризации, систематизации и предъявления документов, которые повышают эффективность формирования документов и взаимодействия с ними;

-    возможностью применения инструментов QA-процессора для поддержки (вопросно-ответных) коммуникативных процессов в коллективе исполнителей (согласование решений, их экспертиза и обоснования);

-    включением в процесс проектирования сложной системы и ее обучающих режимов, использующих информационный потенциал вопросно-ответных баз данных.

В разработке QA-процессора применены компонентный подход и клиент-серверная струк- тура (рис. 2), состоящая из трех слоев (слой баз данных, слой бизнес-логики и презентационный слой в версии «тонкого» клиента), реализованных на базе технологии MIDAS фирмы Borland.

На слой баз данных возложена функция хранилища всех данных системы (как вопросно-ответного протокола, так и учетных данных вопросно-ответной среды). Для этой цели используется один из распространенных серверов данных, выбираемый пользователем при установке системы. В настоящее время реализована и протестирована поддержка баз данных следующих типов: Microsoft Access, Interbase, Paradox, и Lotus Notes.

Библиотека работы с базой данных содержит функции, предназначенные непосредственно для добавления и модификации данных. Эти функции вызываются только сервером приложения. Для доступа к базе данных эта библиотека использует технологию ADO (ActiveX Data Object фирмы Microsoft). Поскольку QA-процессор поддерживает работу с различными серверами баз данных, дистрибутив системы содержит различные версии библиотеки, специфичные для конкретного сервера данных. Нужная версия библиотеки устанавливается на этапе инсталляции системы в зависимости от выбранного сервера данных.

Слой бизнес-логики, или серверная часть системы, содержит в себе все функции по обработке данных и предоставляет клиентским местам доступ к данным системы. При такой реализации системы клиентские места не обращаются напрямую к данным, а используют для этих целей функции серверной части. Сервер приложения выполняет все операции по манипулированию данными, а также функции авторизатора (все методы осуществляют проверку полномочий пользователей на выполнение запрашиваемых операций).

Синхронизатор управляет модификациями данных, производимыми различными пользователями в многопользовательском режиме работы системы. Он включается в работу при запуске сервера приложения и создает объект синхронизации, состояния которого меняются при вызове функций сервера, модифицирующих данные. Компоненты системы, установленные на клиентских частях, осуществляют проверку состояний этого объекта и реагируют на изменения, обновляя данные, отображаемые на клиентских рабочих местах. При однопользовательском режиме он может быть отключен через конфигурационную утилиту.

Ведущий системного журнала является административной компонентой, регистрирующей различные события, происходящие в системе, такие как подключение и отключение пользователей, изменение учетных данных о проектах, пользователях и рабочих группах и т.п. Эта компонента может быть отключена с помощью конфигурационной утилиты.

Модуль настройки на организационную структуру предназначен для настройки коллектива на выбранную пользователем одну из типовых организационных структур предприятия. Он задает рабочие группы и распределяет полномочия для пользователей системы в соответствии с выбранной организационной структурой (штабная, линейно-штабная, командно-штабная).

К третьему звену архитектуры системы с точки зрения логики ее работы относятся: клиентская библиотека, связанная с ней библиотека синхронизирующих потоков, библиотека конфигуратора, а также собственно клиентское рабочее место пользователя системы и конфигурационная утилита настройки пользователей, рабочих групп и проектов.

Клиентская библиотека предоставляет доступ клиентским приложениям к функциональностям системы по манипулированию данными вопросно-ответного протокола. Такое промежуточное звено введено для обеспечения возможности создания различных типов клиентских мест (традиционных приложений, web-клиентов и т.п.), а также для возможности реализации приложений на языках программирования, не поддерживающих технологию MIDAS фирмы Borland.

Библиотека синхронизирующих потоков обеспечивает при помощи методов синхронизатора оперативное уведомление удаленных рабочих мест пользователей вопросно-ответной среды об изменениях просматриваемых данных, сделанных другими пользователями системы.

Конфигуратор пользователей, групп, проектов выполняет административные функции и предназначен для ведения учета пользователей системы, рабочих групп пользователей, проектов. Он также включает в себя ряд возможностей по настройке системы, таких как смена пароля суперпользователя, настройка адресов серверов приложения, синхронизации и системного журнала. Библиотека конфигуратора выполняет функции, аналогичные клиентской библиотеке, но не для QA-протокола, а для учетных данных пользователей, групп и проектов.

Рабочее место пользователя вопросно-ответной среды обеспечивает интерфейс пользователя системы, а вместе с этим и доступ ко всем функциональностям и полезным эффектам QA-процессора. К числу базовых функций этого места относятся: авторизация и аутентификация пользователя, переключение между проектами, построение и просмотр дерева задач и гипотез, также дерева вопросов и ответов, добавление единиц QA-протокола, создание новых версий QA-единиц, просмотр информации о QA-единицах, просмотр истории формирования QA-единицы, изменение статуса QA-единиц, поиск QA-единиц.

На одном компьютере с клиентским рабочим местом обязательно располагаются клиентская библиотека, библиотека синхронизирующих потоков, а также плагины. Количество клиентских рабочих мест ограничивается лишь возможностями корпоративной сети.

В клиентском рабочем месте пользователя реализована технология плагинов, позволяя- ющая подключать дополнительные наборы команд рабочего места. Система QA-команд обеспечивает расширение базового набора функциональностей QA-процессора. В системе QA-команд выделяются две группы: Q-опера- ции, связанные с феноменом вопроса, и QA-операции, связанные с вопросно-ответным процессом.

Декларативно-командный потенциал QA-процессора позволяет построить и использовать ряд приложений, поддерживающих: концептуальное проектирование, в том числе формирование проектной документации; создание архива проектов и базы опыта проектной организации; обучающие режимы, нацеленные как на содержание процесса проектирования, так и на объекты проектирования в режиме их эксплуатации.

Вопросно-ответный процессор и его приложения вводят в процесс автоматизированного проектирования ряд важных позитивных возможностей, в том числе: управление проектированием за счет рационального выбора и исполнения концептуальных действий; оперативный мониторинг динамики процесса проектирования и его состояний; оперативное планирование работ в группе проектировщиков; демонстрация (с регулируемой скоростью) развития событий процесса проектирования на заданном интервале (в прошлом) и состояний проекта в заданный момент времени; персонификация событий процесса проектирования с учетом авторства и вклада в проект каждого из участников проектной группы.

Список литературы

1.   Breck E., Light M., Mann G.S., Riloff E., Brown B., Anand P., Rooth M., and Thelen M. Looking Under the Hood: Tools for Diagnosing your Question Answering Engine. Proceedings of the Workshop on Open-Domain Question Answering. Toulouse, France, 2001.

2.   Burger J. et al. Issues, Tasks and Program Structu- res to Roadmap Research in Question & Answering (Q&A). NIST 2001.

3.   Hirschman L., Gaizauskas R. Natural Language Question Answering: The View from Here. Natural Language Engineering 2001.

4.   Hovy E., Gerber L., Hermjakob U., Junk M., Lin C.-Y. Question Answering in Webclopedia. Ninth Text REtrieval Conference(TREC-9). Gaithersburg, MD. November 13-16, 2000.

5.   Vissers C.A., Scollo G., van Sinderen M. and Brinks- ma E. Specification Styles in Distributed Systems Design and Verification. Theoretical Computer Science (89), 1991.- 179-206 p.

6.   Соснин П.И. Человеко-компьютерная диалогика. – Ульяновск: УлГТУ, 2001.- 286 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=577
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.24Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2004 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: