Структурный анализ систем

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 или ДаФЗ. Эту модель можно представить в следующем виде (8.13):

Система может адаптировать свои функции путем анализа входных данных и выбора наилучшей стратегии обработки данных. Такую структуру будем называть адаптивным ДаФЗ. Она может быть представлена в следующем виде (8.14):

Эта концепция может помочь исследовать различные системы обработки информации, определять эффективность их работы и выбрать путь для улучшения идеальности таких систем.