1 Бодякин В.И. Институт проблем управления РАН им. В.А. Трапезникова, Москва служ.тел.:

2 Комплекс: "Предметная область Информационный канал Информационная система"

Предметная область (ПО) Любую физическую ПО можно рассматривать как некоторую дискретную пространственно-временную область с взаимодействующими объектами (a i, a j,). При попадании нескольких объектов, в одну и ту же ячейку (область взаимодействия), происходит процесс их взаимодействия.

4 Процесс взаимодействия объектов осуществляется в течение нескольких тактов времени t 2 t 1. Результат взаимодействия объектов выражается в изменении величины одного или нескольких параметров W, характеризующих их взаимодействие. Любой W(t) может быть преобразован в текстовую форму. многомерный физический процесс текстовая форма

5 Энергетика физического процесса это некоторый инвариант, характеризующий потенциальную глубину причинно-следственного распространения данного физического процесса Предположим, что скорости распространения разнообразных физических процессов различны. Мы будем рассматривать только такие ПО, в которых существуют малоэнергетические сопутствующие процессы с большими скоростями распространения, относительно основного физического процесса.

6 Будем предполагать, что в любой ПО выполняются: - принцип причинности (инвариантность во времени и в пространстве), т.е. если si sj, то процесс si всегда вызывает sj; - принцип глобальной дискретности (гладкости) процессов взаимодействия, т.е. если si ( ) ~ sk ( ), и si sj, то и, скорее всего, sk sj ; - принцип субъектности, т.е. каждый процесс ПО (si) имеет оценку полезности для ИС.

7 При взаимодействии объектов (например, {ai*aj}), в соответствии с F(ПО), порождается ЭСЕ - элементарная семантическая единица (s{ai*aj} = ), которая однозначно порождается процессом взаимодействия этих объектов. Все множество взаимодействий в данной ПО, представляет собой семантическое пространство, как совокупность ЭСЕ. В качестве примеров ЭСЕ различных ПО можно привести: взаимодействие элементарных частиц – ; – взаимодействие объектов макроуровневых ПО; образование двойной звезды из двух астрообъектов – (на гигауровне). ЭСЕ, порождаемые в ПО, суперпозиционно "сливаются" в непрерывный информационный поток.

8 Информационный канал (ИК). В ИК происходит процесс формирования информационного ресурса и его транспортировка к ИС. Частота взаимодействия объектов в ПО определяет плотность информационного потока в ИК.

9 В рамках рассматриваемого комплекса: ПО ИК ИС, задача ИС заключается в: 1. Воспринимать текстовую форму 2. Хранить информацию 3. Преобразовывать (качественно) информацию 4. Оценивать информацию 5. Выдавать информацию (текстовую форму)

10 Демонстрационный пример Демонстрационный пример МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН ПО ДУБ ЛЕН РИС МАК ИС ____ "Генетич. программа" Энергетика каждого прогнозируемого символа равна 1Е+, Время обработки символа один такт, Энергетические затраты на обработку одного образа в ИС равна 1Е-. Необходимо построить словарь образов, полностью покрывающий ТФ. Каждые 12 тактов все образы потребляют на самообеспечение по 0,5Е- ajaj aiai akak

11 Результаты эксперимента Первая структуризация словаря ИС Форма словаря: (наибольший размер образа один символ):, R(ИС)=12R*(0,5Е-/R) = 6E-, прогнозирование (Т) = 0Т(т.к. у образа только один символ), затраты энергии на распознавание = 12E- контролирование потенциальной энергии ТФ = 0E+. Итог: для односимвольного словаря = 18E-.

12 Вторая структуризация словаря ИС а) Минимальная форма словаря: : R(ИС)=8R =4Е-, прогнозирование = 0,5Т (на образ), затраты энергии на распознавание = 8E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 4E+. Итог а) 4Е- + (0,5Т * 8(образов на ТФ=12) = 4E+) + 8E- = 8E-. б) Максимальная форма (без пересечения): … : R(ИС)= 20R=10Е-, прогнозирование = 0,2Т (на образ), затраты энергии на распознавание = 20E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 4E+. Итог б) 10Е- + (0,2Т * 20(образов на ТФ=12) = 4E+) + 20E- = 26E-. Итоговый лучший эволюционный потенциал = 8E-.

13 Третья структуризация словаря (наибольший размер образа в три символа). а) Минимальная форма словаря: : R(ИС)=4R =2Е-, прогнозирование = 2Т (на образ), затраты энергии на распознавание = 4E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 8E+. Итог а) 2Е- + (2Т * 4(образов на ТФ=12) = 8E+) + 4E- = 2E+. б) Максимальная форма (без дублирования, т.е. без полного пересечения): … : R(ИС)= 36R=18Е-, прогнозирование (Т) = 0Т (на образ), затраты энергии на распознавание = 36E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 0E+. Итог б) = 54E-. Лучший итоговый эволюционный потенциал = 2E+, 54E- 2E+(!!).

14 Четвертая структуризация словаря (наибольший размер образа в четыре символа) а) Минимальная форма словаря: : R(ИС)=4R =2Е-, прогнозирование = 2Т (на образ), затраты энергии на распознавание = 4E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 8E+. Итог а) 2Е- + (2Т * 4(образов на ТФ=12) = 8E+) + 4E- = 2E+. б) Максимальная форма (без дублирования): … : R(ИС)= 48R=24Е-, прогнозирование (Т) = 0Т (на образ), затраты энергии на распознавание = 48E-, контролирование потенциальной энергии ТФ = 0E+. Итог б) = 96E-. Лучший итоговый эволюционный потенциал = 2E+, 96E- 2E+

15 Пятая и другие структуризации словаря Лучший итоговый эволюционный потенциал 2E+, 204E- 2E+ Шестая структуризация словаря, седьмая … и т.д. 2E+ !!! Теоретический анализ результатов эксперимента показывает, что эволюционный потенциал ИС обратно пропорционален размеру словаря, Размеры минимальных и максимальных словарей соотносятся как: o(N) и o(N 3 ) !!! где: N – максимальный размер образа словаря

16 Автоструктуризация информации в ИС МАКРИСРИСМАКДУБЛЕН t 01 t 02 t 03 ПО МАК РИС ЛЕН ДУБ ИС АКР ИСР ИСМ АКД УБЛ ЕНД … АКМ N РИС ДУБ МАК ЛЕН N= 4 N 2+ [ L / £ ] £ L o(N 3 ) >> o(N) !!! Минимальный словарь ИС -> Образы ИС = процессам ПО ИНФОРМАЦИЯ ПО – это есть образы ИС N 2 (N-1)+N=36

17 Отображение информационного ресурса тремя классами ИС СигналСС СИнфор- мация И СИЗнание Автомат "животн." ИС-человек БШ ПС "Телесериал" Реальный bsejgr… abcabc... Mather… При T ИС = const (t) R ИС T ИС t R ИС T ИС t R ИС T ИС t ПО линейный; логарифмический; const; f = (R ИС (t)) : ИС

18 Решением проблемы автоструктуризации стало расширение понятия формального нейрона (МакКаллока-Питтса от 1943г.), вводом в него относительности времени активации входов, что позволило получить нейроподобный N-элемент. U(t)= Fi (U(X,t)), Fi (t) = F ИС (U(t-1))

19 Объединив N-элементы в потенциальный многодольный иерархический граф, удалось получить структуру аналогичную естественно-языковым.

20 Структурное описание НСС можно представить в виде многодольного графа: Алгоритм обратного преобразования НСС в текстовую форму осуществляется уже за меньшее число операций и идет "сверху-вниз" Текстовая форма Форма НСС Алгоритм А1

21 Первый слой (доля графа) N-элементов – терминальный, фактически отображает алфавит А ЭСЕ, второй слой – "псевдослоги" и строится на пространственно- временных ссылках на предыдущий (терминальный) слой - информационное содержание N элемента, слой "псевдослов" – ссылается на "псевдослоги" и т.д., до самого верхнего N элемента, отображающего в себе через связи всю ПО.

Автоструктуризация R ИС = f(число N-элементов, число связей)в битах 1/P (компрессия) = при t TФ ИС = объем текстовой информации в ИС в битах или R ИС / TФ ИС 0 и R ИС const, при t M при t Пример:, правильно выделяются все ЭСЕ:. сдвиг алфавита А в кодах ASCII на +1 на -133.

23 Структуру памяти ИС, в которой выполняется свойство гомоморфного отображения ЭСЕ ПО и их структуры в образы ИС и обратно, будем называть нейросемантической структурой (НСС) N элемент (образ ИС) ЭСЕ (ПО) Назовем процесс автоматического выделения семантических единиц в НСС – автоструктуризацией. НСС – это готовая структура данных (процессов и объектов) произвольной ПО для любой ИС. Понятно, что ее автоматическое формирование открывает широкие горизонты для инженерии ИС.

24 Информационный ресурс в ИС можно представить как: - "сигнал" или текстовая форма простая суперпозиция ЭСЕ ПО; - "информация" сигнал, структурированный на иерархию ЭСЕ ПО; - "знание" – иерархия НСС в ИС. " линейный – сигнал", "логарифмический – информация "const - знание". При T ИС = const (t), R ИС = f (S ИС (t)) t R ИС (бит) T ИС (бит) t R ИС T ИС t R ИС T ИС ИС

25 НСС – это пример 1-го формального преобразования количественной текстовой формы представления информации в качественно новую форму – структуру ЭСЕ Критерии достаточности: а) все пространство состояний; б) если человек может правильно структурировать данный текстовой материал в непривычной, но взаимнооднозначной нотации, в) наличие характерных особенностей динамического процесса при минимизации ресурса R ИС

Следует также отметить, что все технические характеристики ассоциативной памяти на базе НСС: - время доступа, - коэффициент компрессии-сжатия, - надежность хранения информации и др.) имеют тенденцию к улучшению, как в среднем, так и в абсолютных значениях, по мере роста объема вводимой информации из ПО.

27 Величина компрессии отражает потенциальную интеллектуальность ИС. Псевдофрактальные файлы.

Адаптивный регулятор 1 на базе НСС.

29 Запоминая пары и их оценку для любого априорно неизвестного объекта управления, регулятор 1, фактически перебором, заполняет все возможное пространство его состояний ( N*M ). Обуче ние Настроенный регулятор

Адаптивный регулятор 2

31 Скорость обучения регулятора 2 почти не зависит от размерностей N и M (N – число состояний объекта, M – число состояний возможного управления, в эксперименте для простоты принималось N = M = 7, 15, 17,19, 21), Т.е., пример регулятора 2 демонстрирует возможность практического преодоления "проклятия размерности".

На базе нейросемантического регулятора 3 формально показано, как на основе вышеописанных физических свойств N-элементов возможно естественное самоформирование R отношений, представленных в регуляторе 2. Тем самым, подведено теоретическое основание для инженерного построения ИР, т.е.: теоретически решить (закрыть) проблему построения ИИ. Как и вычислительная техника начала развиваться с теоретических моделей "машин Тьюринга и Поста", так и анализ работы нейросемантического регулятора будет способствовать формированию широкого фронта научных работ по разработке ИР. Таким образом, на нейросемантических регуляторах можно продемонстрировать: - 1 – "адаптационность", как возможность адаптироваться в любой ПО; - 2 – "интеллектуальность", как возможность существенного сокращения перебора; - 3 – "разумность", как целенаправленное порождение нового знания. Адаптивный регулятор 3

33 Текстовая энтропия = p(s), при p(s) 1 ТЭ(s) = 1 - (p(s) - 1) / (m-1), при p(s) > 1 0 p(s) m; p(s) L / m = 1 (условие нормировки) s - некоторое слово длиной в L символов; m - размер потенциального S словаря в m=A L S слов информационное пространство в L*m = L*A L символов ТЭ L = ТЭ(s)L / m ТЭ p(s) m

34 Относительная текстовая энтропия Таким образом, числовые значения ТЭ и ОТЭ являются эффек- тивными параметрами-индикаторами, которые характеризуют возможность семантического анализа конкретной ПО (например, при поиске сигналов от внеземных цивилизаций). Текстовая энтропия

35 Прототипы компьютерного интерфейса: человек-ИP

36 СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ По всем вопросам Проекта обращаться к Бодякину Владимиру, тел. (095) , в ИПУ тел 1-346

Человек и Машина (ИР) Страхи что ИР поработит человечество – типичный пример широко распространившегося шаманизма от киноиндустрии. Для человека более опасен другой человек, т.к. у них одна ниша потребления. Генетически же ИР нацелен на космос – именно там широкое поле для его деятельности. Неограниченное количество любых материальных ресурсов вселенной не дает даже теоретических основ для конфликта между ИР с земным человеком. С точки же зрения сотрудничества, ИР для человека представляется идеальным партнером, т.к. у них одна область производства легко тиражируемого результата. Где в итоге, каждый получает весь конечный продукт – новое знание (пример ИРМИ). Так что, никаких естественных оснований для конфликта между человеком и ИР нет. Сотрудничество же человека с ИР станет мощным стимулом для заключительного экспоненциального этапа научно-технического прогресса нашей цивилизации. Работы над созданием ИР должны проводиться только в рамках нового гуманистического мировоззрения и специализированной международной академической инфраструктуры. Это необходимо, чтобы такой фактор, как ИР не стал "информационной дубиной" в руках какой-либо эгоистической группировки. В качестве такой начальной социально-экономической структуры по разработке ИP предлагается проект "Информоград".

38 Алгоритм (А1) преобразования текстовой формы в иерархическую структуру словарей (НСС) L = { }. Исходный текст 1-й шаг k1=2 l Номера цепочек в словаре Последовательность индексов (ссылок) l "01"10"11"00" L1

39 2-й шаг k2=2 l Номера цепочек в словарях L2 l "01"10"11"00" L1

40 3-й шаг k3=2 l Номера цепочек в словарях L L2 l "01"10"11"00" L1

41 4-й шаг k4=2 Номера цепочек в словарях l L L L2 l "01"10"11"00" L1

42 5-й шаг k5=2 и исходная последовательность символов полностью переходит в НСС. Номера Ссылки словарей 6 1 на предыдущие (слоев) 5 12 словари и "алфавит" "01"10"11"00" Номера элементов в словаре

43 Номера 6 6 Ссылки словарей на предыдущие (слоев) словари и "алфавит" А "0" "1" Номера элементов в словаре

44 Структурное описание НСС можно представить в виде многодольного графа: Алгоритм обратного преобразования НСС в текстовую форму осуществляется уже за меньшее число операций и идет "сверху-вниз".

45 Изоморфность структур процессов в ПО и НСС Теорема: максимальное значение компрессии достижимо только при изоморфном отображении структуры процессов ПО в структуре образов НСС