Для развития науки и техники весьма характерны возвраты к идеям и методам, возникшим ранее, но не нашедшим тогда своего применения. Они как бы опережают то время, когда им следовало бы появиться, когда их востребует практика. В развитии искусственного интеллекта (ИИ) такие случаи встречались неоднократно. Ярким примером этого может служить возврат в конце 80-х годов к идеям нейросетей, впервые высказанным в конце 50-х – начале 60-х годов. Тогда работы в области формальных нейронов, перцептронов, а также моделей распознавания и обучения на их основе быстро исчерпали себя, поскольку в то время не было возможности поддержать эти идеи аппаратными средствами. Во второй половине 80-х годов такие средства были созданы, и сетевая парадигма обрела второе дыхание.
Другой пример – идея параллелизма, появление которой на три десятилетия опередило возможность ее практического воплощения. И лишь в последние годы эта идея начинает успешно воплощаться в техническим устройствах, технология изготовления которых допускает реальную организацию протекания асинхронных параллельных процессов.
Нечто подобное происходит сейчас с рядом идей, связанных с ситуационным управлением [1-7] и семиотическим моделированием [8-14]. Эти идеи активно развивались в СССР, начиная со второй половины 60-х годов. Если ситуационное управление мыслилось как некоторый раздел теории управления сложными (большими) системами, то семиотическое моделирование охватывало круг задач, традиционно относимых к ИИ, автоматизации научных исследований, автоматизированным системам проектирования и ряду других направлений человеческой деятельности.
На основе методов, разработанных в рамках ситуационного управления и семиотического моделирования в 60-80 гг. в СССР было создано несколько десятков систем, которые использовались для проектирования, планирования и управления в различных сферах человеческой деятельности (см. [6,7])
Эти отечественные работы можно назвать пионерскими, ибо они заложили основу того научного направления, которое постепенно сформировалось к концу 80-х годов. Теперь данное направление, наконец-то, обрело свое собственное имя. Термин «Прикладная семиотика» появился четыре года назад. Он обрел «гражданство» во время встреч специалистов из России и США в 1995-м году на рабочих семинарах «Российское ситуационное управление и кибернетика» и «Архитектуры для семиотического моделирования и ситуационный анализ в больших сложных системах» [15-17]. Второй из указанных семинаров проходил в рамках Десятого международного симпозиума IEEE по интеллектуальному управлению в Монтерее (США, Калифорния).
Вслед за этим родовым термином появились другие новые термины [18]: семиотические системы, семиотические сети, семиотические базы знаний и т.п. Это связано с тем, что знаниям, хранящимся в интеллектуальных системах, стал приписываться семиотический смысл. Соответственно, проблематика прикладной семиотики объединяет большинство из выделенных Д.А. Поспеловым «10 горячих точек» в области ИИ [19]:
1) переход от вывода к аргументации;
2) проблема оправдания;
3) порождение объяснений;
4) поиск релевантных знаний;
5) понимание текстов;
6) синтез текстов,
7) когнитивная графика;
8) многоагентные системы;
9) сетевые модели;
10) метазнания.
0 коммент.:
Отправить комментарий