Структурный анализ систем - [16]

Могут быть и более сложные варианты получение новых знаний: формула «А + Б» дает новое знание «В», затем «В + известное Г» дает новое знание «Д».

Пример 8.14. Солнечная активность

Периодичность в солнечной активности известна, периодичность в слипании коллоидов — тоже. Сначала установили взаимосвязь между этими явлениями. Затем полученное новое явление связали с известным явлением, состоящем в том, что тело человека — коллоидальная система. В итоге было открыто явление взаимосвязи некоторых процессов в организме с периодичностью солнечных пятен.

Обратный прием: исследование явления «А» с целью установления, что оно есть совокупность двух ранее неизвестных явлений «В» и «Б».

Пример 8.15. Радиоактивное излучение

Сначала было известно вообще радиоактивное излучение, затем — применяя магнитное поле — установили, что лучи радия — совокупность трех разных лучей. Так открыли явления альфа-, бета- и гамма-радиоактивности.

Другие схемы:

По аналогии. Есть группа явлений и, допустим, есть другая более или менее похожая на нее вторая группа явлений; тогда можно рассчитывать, что явлению «А» в первой группе соответствует еще не известное явление «А₁» во второй группе.

Подвергать сомнению самоочевидные и общепризнанные явления. На каждом этапе развития техники эксперимента полезно проверить, казалось бы, достоверные явления.

Исключение неуниверсального явления. Допустим, явление «А» хорошо объединяет ряд факторов, но не объясняет какого-то одного факта. Тогда есть смысл попытаться отказаться от явления «А» или заменить его частными явлениями. При этом существование границ между частными явлениями — само по себе новое явление.

Отыскание среди явлений взаимопротиворечивых. Такая противоречивость далеко не всегда очевидна.

8.4.5. Интеллектуализация

Переход от неуправляемых к управляемым знаниям происходит по следующей цепочке: адаптивные (самонастраивающиеся) знания, самообучаемые и самоорганизующиеся знания и, наконец, саморазвивающиеся и самовоспроизводящиеся знания.

На сегодняшний день имеются системы адаптирующиеся, самонастраивающиеся и самообучающиеся, способные адаптировать и накапливать знания в процессе обучения. Развитие искусственного интеллекта постепенно приводит к получению саморазвивающихся и самовоспроизводящихся знаний.

Эта закономерность — развитие знаний в будущем.

Пример 8.16. Алгоритм открыл периодическую таблицу элементов

Междисциплинарная группа ученых из Стэнфорда создала алгоритм Atom2Vec, который всего за несколько часов открыл периодическую таблицу элементов. Но более всего поражает даже не скорость, с которой ИИ сделал то, на что ушли столетия у человечества, а использованный для этого лингвистический метод, приложенный к материаловедению.

Физики Стэнфорда использовали гипотезу Зеллига Харриса о распределенной структуре языка.

Лингвистическая концепция Харриса основана на идее, что базовые классы сущностей языка могут быть сгруппированы по сходным свойствам распределения. Например, слово «тетя» связано со словами «женщина», «дядя» и «мужчина» так, что тётю можно описать формулой:

Тётя = Дядя — Мужской + Женский

Основываясь на этой лингвистической аналогии, исследовательская группа создала алгоритм Atom2Vec с концепциями, взятыми из Word2Vec от Google, и запустила его на двухслойной нейронной сети для разбора естественного языка.

Только применили Atom2Vec не к словам, а к атомам. А в итоге получилась периодическая таблица элементов17.

8.5. Структурный анализ для систем обработки информации

8.5.1. Определения

Рассмотрим особенности применения EAK анализа для систем обработки информации.

Процесс обработки информации характерен для многих систем, но для систем обработки информации он является главным. Он имеет свои особенности и закономерности.

В этих системах элемент представлен в виде данных (Д)и на английском(Data — D), действие — функция (Ф)и на английском (Function — F) и знание (З) и на английском (Knowledge — K). Модель, включающая Данные, Функцию, Знание (на английском Data, Function, Knowledge), будем называть ДаФЗ, на английском — DFK.

Методику анализа и преобразования ДФЗ будем назвать ДаФЗ- анализ, на английском — DFK-анализ.

В системах обработки информации мы имеем дело с данными и функциями.

Данные — это часть информации, поступающей в систему.

Функция — это действие по обработке данных в системе.

Знание — это совокупность обоснованной, доказательной, эмпирической и воспроизводимой информации. Главное отличие знаний от данных состоит в их структуризации и активности. Знания доступны вне связи с поступающими данными и задаются во время разработки системы или ее обновления. Появление в базе новых факторов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

8.5.2. ДаФЗ-анализ

Система неуправляема, если функция постоянна и не зависит от данных. Этот случай можно представить, как неполный ДаФЗ (8.12):

Как правило, имеются некоторые предварительные знания, которые могут быть использованы для корректировки функций в соответствии с классом входных данных. Такую модель будем называть полный ДаФЗ, простой ДаФЗ