В статье отражены вопросы, связанные с проектированием экспертной системы «Технология» на основе формируемой базы знаний проблемной области «Технология швейных изделий». Авторами рассмотрен методологический подход к разработке экспертных систем, определена область исследований, выявлены теоретические аспекты разработки онтологии предметной области, проведен сравнительный анализ моделей представления знаний и выявлено, что фреймовая модель в наибольшей степени отвечает предъявленным требованиям к моделям представления знаний для проектирования интеллектуальной системы данного типа. Произведена структуризация и формализация знаний проблемной области «Технология швейных изделий» на основе онтологического подхода на этапе принятия технологических решений. Определены характеристики элементов онтологии и описаны их значения. Сформирована классификация классов, подклассов, выявлены характеристики, описывающие данные понятия, и разработана понятийная структура онтологии области «Технология швейных изделий». Создана онтология предметной области «Технология швейных изделий» с помощью инструментального средства – программы Protégé 4.2 beta.
экспертная (интеллектуальная) система
предметная/проблемная область
база знаний
онтология
технология швейных изделий
технологический узел
срез детали
1. Гаврилова Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.big.spb.ru/publications/bigspb/km/use_ontology_in_suz.shtml (дата обращения: 24.08.2013).
2. Ездаков А.Л. Экспертные системы САПР: учебное пособие. – М.: ИД «Форум», 2012. – 162 с.
4. Моделирование и экспертные системы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sdo.uspi.ru/mathem&inform/lek5/lek_5.htm (дата обращения: 22.08.2013).
5. Подшивалова А.В. Совершенствование автоматизированного проектирования одежды на основе интеллектуализации процесса конфекционирования материалов: автореф. дис. ... канд. техн. наук. – Владивосток, 2011. – 22 с.
6. Разработка онтологии 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии / Наталья Ф. Ной (Natalya F. Noy) и Дэбора Л. МакГиннесс, Стэнфордский Университет, Стэнфорд, Калифорния, 94305.
7. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учебное пособие. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. – 423 с.
8. Цели создания онтологии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.intuit.ru/department/expert/ontoth/1/2.html (дата обращения: 20.08.2013).
9. Protege 4.2 beta [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://translate.yandex.ru/translate?srv = yasearch&url = http %3A %2F %2Fprotege.stanford.edu %2F&lang = en-ru&ui = ru (дата обращения: 26.03.2013).
В настоящее время развитие автоматизации процессов проектирования, в том числе и одежды, не приводит к получению результатов, способных вывести данный процесс на качественно новый уровень . В современных САПР автоматизированы только отдельные проектные процедуры. Задачи, возникающие на ранних стадиях проектирования технических объектов, к которым относятся: формирование технического задания, разработка технического предложения и эскизное проектирование, составление конфекционной и технологической карт решаются в интерактивном режиме инженером-проектировщиком. Реализуемые при этом процедуры связаны с решением слабоструктурированных и трудно формализуемых задач и поэтому сложно поддаются автоматизации в рамках существующей методологии автоматизированного проектирования.
Постоянный прогресс информационных технологий, с одной стороны, и постоянные модификации и рост сложности проектируемых технических систем, с другой, приводят к необходимости рассматривать САПР как архитектуру, обеспечивающую проектировщикам возможность добавления новых свойств и компонент. Структурными компонентами САПР, в том числе одежды, эффективно повышающими качество процесса проектирования, могут стать экспертные системы (ЭС) , которые относятся к системам, основанным на знаниях (СОЗ), и образуют вместе с проектирующими подсистемами интеллектуальные информационные системы (ИИС).
Главное достоинство ЭС - возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации ЭС подходит объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. Цель создания экспертных систем ‒ концентрация знаний специалистов в конкретных предметных областях, упрощение процедуры принятия решений пользователями в трудно формализуемых предметных областях, улучшение качества и повышение эффективности принимаемых решений, тиражирование знаний экспертов, автоматизация некоторых рутинных направлений деятельности экспертов .
Ядром экспертных систем являются базы знаний соответствующих проблемных областей (ПО), например, ПО «Технология швейных изделий» (ПО ТШИ). Определенная организация знаний в БЗ позволяет их легко определять, модифицировать и пополнять.
Способ представления знаний в ИИС характеризуется моделью представления знаний. Фреймовая модель универсальна в использовании, имеет многоуровневую структуру представления данных, быстрый и прямолинейный доступ к информации, отображает взаимосвязи между объектами, что отвечает требованиям интегрированной системы автоматизированного проектирования одежды (ИСАПРо), ее подсистем, в том числе экспертной системы «Технология» .
Реализация фреймовой модели возможна посредством онтологического подхода, который заключается в разработке онтологии исследуемой проблемной области. Онтология - это точная спецификация некоторой предметной области, например, «Технология швейных изделий» (ТШИ). Использование онтологий наиболее активно происходит в области систем управления знаниями, а также в области многоагентных интеллектуальных систем .
Цель исследования - разработка онтологии предметной области «Технология швейных изделий» на этапе принятия технологических решений.
Методы исследования: системный подход, методы системного анализа, онтологический подход, методы интеллектуализации, поддержки принятия решений, средства и методы интерфейса пользователя.
Результаты исследования и их обсуждение
Потребность в разработке онтологий возникает по следующим причинам : для совместного использования людьми или программными агентами общего понимания структуры информации; для возможности повторного использования знаний предметной области; для того чтобы сделать допущения предметной области явными; для отделения знаний предметной области от оперативных знаний; для анализа знаний предметной области.
Онтология представляет собой формальное явное описание понятий в рассматриваемой предметной области (классов (иногда их называют понятия)), свойств каждого понятия, описывающих различные свойства и атрибуты понятия (слотов (иногда их называют ролями или свойствами)), и ограничений, наложенных на слоты (фацетов (иногда их называют ограничениями ролей)). Онтология вместе с набором индивидуальных экземпляров классов образует базу знаний, например, экспертной системы «Технология».
Процесс построения онтологии предметной области состоит из следующих основных этапов : определение области и масштаба онтологии; рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий; перечисление важных терминов в онтологии; определение классов и иерархии классов; определение свойств классов - слотов; определение фацетов слотов; создание экземпляров.
Для преобразования данных предметной области ТШИ о методах технологической обработки (МТО) посредством онтологии, которая позволяет представить информацию в адаптированном для информационных технологий виде, в ходе исследования было принято решение отойти от общепринятой классификации МТО и названий срезов основных деталей, деталей прокладки и приклада. Это позволяет осуществлять поиск МТО по заданным параметрам (цельновыкроенность деталей, способы обработки среза, способы закрепления среза, вид материала, наличие вспомогательных деталей (планки, обтачки, тесьма, косая бейка, лея и т.д.), ориентации основных деталей (левая и правая части), способам установки фурнитуры и выполнения закрепок (специальные п/автоматы, вручную). В данном случае выбор методов обработки производится независимо от ассортимента (пальтово-костюмный, платьево-блузочный), группы (плечевая, поясная), вида изделий (брюки, юбки, платья, пальто, шорты и т.д.) и используемых материалов, что упрощает и ускоряет процесс принятия технологических решений.
В соответствии с правилами разработки онтологий, проведен анализ исследуемой предметной области и выявлены основные ее понятия - классы: срезы деталей и технологические узлы (ТУ); подклассы и экземпляры. Обобщенная структурная схема элементов онтологии предметной области «Технологии швейных изделий» представлена на рис. 1.
Рис. 1 Обобщенная структурная схема элементов онтологии предметной области «Технология швейных изделий»
В качестве примера результатов проведенного исследования рассмотрен класс «Срезы деталей» и подкласс «Обработка низа» класса «Технологические узлы». Построение структуры онтологии происходит по принципу соподчинения. На рис. 2 представлена структура класса «Срезы деталей», который делится на подклассы: «Срез низа» «Внутренний срез дополнительной детали», «Стабилизация», «Закрепление припусков швов». Каждый подкласс описан определенными экземплярами, например, подкласс «Внутренний срез дополнительной детали» включает следующие экземпляры: необработанный, подогнутый, обтачанный, окантованный, обработанный притачными деталями, обработанный накладным швом.
Рис. 2. Структура класса «Срезы деталей»
Класс «Технологический узел» делится на подклассы, один из них - «Обработка низа» (рис. 3). В подкласс «Обработка низа» входят определенные экземпляры, такие как низ (плечевых изделий, низ юбок), низ рукава, низ брюк.
Рис. 3. Структура класса «ТУ», подкласс «Обработка низа»
Каждое из понятий предметной области, то есть каждый из классов, подклассов и экземпляров имеет определенный набор характеристик, описывающих эти понятия. При этом для онтологии характерно выполнение принципа наследования, когда подклассы, следовательно, и их экземпляры, объединенные в иерархии общим классом, автоматически наследуют слоты, установленные для этого класса. Таким образом, классу «Срезы деталей» присваиваются слоты, общие для всех срезов. Затем выявляются и дополняются к общим слоты, характерные для каждого из подклассов класса «Срезы деталей», и далее в зависимости от степени детализации онтологии. Выявление слотов элементов онтологии необходимо для составления формы описания конечных экземпляров онтологии. В данном случае конечными экземплярами классов «Срезы деталей» и «Технологические узлы» являются методы технологической обработки низа.
Характеристики подкласса «Обработка низа» класса «Технологические узлы» представлены срезами деталей, а значение этих характеристик - способами обработки. Структура построена таким образом, чтобы исключить многократные повторения идентичных способов обработки различных технологических узлов (табл. 1). Характеристики класса «Срезы деталей» представлены способами обработки срезов и отображены в табл. 2 (фрагмент).
Таблица 1
Характеристика подкласса «Обработка низа» класса «Технологические узлы»
|
Наименование характеристики |
Значение характеристики |
Тип значения характеристики |
Мощность характеристики |
|
Срез низа |
Цельновыкроенный Обтачанный Окантованный Обработанный с притачными деталями Обработанный накладным швом |
Определение |
|
|
Внутренний срез дополнительной детали |
Окантованный Подогнутый Обработка среза ниточными строчками |
Определение |
|
|
Закрепление |
В чистый край Отделочная строчка Положение отделочной строчки |
Графическое изображение |
Таблица 2 (фрагмент)
Характеристика класса «Срезы деталей»
Для проектирования БЗ экспертной системы «Технология» создана онтология предметной области «Технология швейных изделий», с помощью инструментального средства-программы Protégé 4.2 beta . Рис. 4 демонстрирует диалоговое окно программы Protégé 4.2 beta, в котором представлены экземпляры подкласса «Внутренний срез дополнительной детали» класса «Срезы деталей».
Рис. 4. Диалоговое окно программы Protégé 4.2 beta: экземпляры подкласса «Внутренний срез дополнительной детали» класса «Срезы деталей»
Произведена структуризация и формализация знаний предметной области «Технология швейных изделий» на основе онтологического подхода. Определены характеристики элементов онтологии и описаны их значения. Создана онтология предметной области «Технология швейных изделий», составляющая основу базы знаний исследуемой проблемной области. Полученные результаты позволяют перейти к разработке экспертной системы «Технология», объективизировать и на более высоком уровне автоматизировать процесс выбора методов технологической обработки.
Рецензенты:
Шеромова И.А., д.т.н., доцент, профессор кафедры сервисных технологий, ФГБОУ ВПО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса», г. Владивосток;
Бойцова Т.М., д.т.н., профессор, директор Института сервиса, туризма и дизайна, ФГБОУ ВПО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса», г. Владивосток.
Работа поступила в редакцию 18.09.2013.
Библиографическая ссылка
Королева Л.А., Подшивалова А.В., Панюшкина О.В. ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ «ТЕХНОЛОГИЯ ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ» // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10-5. – С. 986-990;URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32438 (дата обращения: 28.03.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
Понятие онтологии предполагает определение и использование взаимосвязанной и взаимозависимой совокупности трех компонент: O=<Х, К, Ф>, где Х – конечное и непустое множество концептов (понятий, терминов) предметной области, которую представляет онтология О; К – конечное множество отношения между концептами заданной предметной области; Ф – конечное множество функций интерпретации (аксиоматизация), заданных на концептах и/или отношениях онтологии О. Рассмотрим случаи, связанные с пустотой К и Ф. Пусть К= и Ф=. Тогда онтология трансформируется в простой словарь:
О=< X 1 X 2 , {}, {:=}>. Онтологии-словари имеют ограниченное использование, поскольку не вводят эксплицитно смысла терминов. Хотя в некоторых случаях, когда используемые термины принадлежа очень узкому словарю и их смыслы уже заранее хорошо согласованы в пределах определенного сообщества, такие онтологии применяются на практике. Именно такие онтологии сейчас широко применяются – это индексы машин поиска информации в сети Internet. Иная ситуация в случае использования терминов обычного естественного языка или в тех случаях, когда общаются программные агенты. В этом случае необходимо характеризовать предполагаемый смысл элементов словаря с помощью подходящей аксиоматизации, цель использования которой – в исключении нежелательных моделей и в том, чтобы интерпретация была единой для всех участников общения. Другой вариант соответствует случаю К= , но Ф. Тогда каждому элементу множества терминов Х может быть поставлена в соответствме функция интерпретации f из Ф. Формально это утверждение может быть записано следующим образом: Пусть X=X 1 X 2 , Причем X 1 X 2 =, Где X 1 – множество интерпретируемых терминов; X 2 – множество интерпретирующих терминов. Тогда (хХ 1 , у 1 ,у 2 , … у k Х 2), Такие, что Х=f(у 1 ,у 2 , … у k), Где fФ. Пустота пересечения множеств X 1 и X 2 исключает циклические интерпретации, а введение в рассмотрение функции k аргументов призвано обеспечить более полную интерпретацию. Вид отображения f из Ф определяет выразительную мощность и практическую полезность этого вида онтологии. Так, если предположить, что функция интерпретации задается оператором присваивания значений (X 1:=X 2), то онтология трансформируется в пассивный словарь: О=< X 1 X 2 , {}, {:=}>. Такой словарь пассивен, так как все определения терминов из X 1 берутся из уже существующего фиксированного множества X 2 . Практическая ценность его выше, чем простого словаря, но явно недостаточна, например, для представления знаний в задачах обработки информации в Internet в силу динамического характера этой среды. Для того, чтобы учесть последнее обстоятельство, предположим, что часть интерпретирующих терминов из множества X 2 задается процедурно, а не декларативно. Смысл таких терминов «вычисляется» каждый раз при их интерпретации. Ценность такого словаря для задач обработки информации в среде Internet выше, чем у предыдущей модели, но все еще недостаточна, так как интерпретируемые элементы X 1 никак не связаны между собой и, следовательно, играют роль ключей входа в онтологию. Для представления модели, которая нужна для решения задач обработки информации в Internet, очевидно, требуется отказаться от предположения К=. Далее можно обобщить частные случаи модели онтологии таким образом, чтобы обеспечить возможность:
представления множества концептов в виде сетевой структуры;
использования достаточно богатого множества К, включающего не только таксономические отношения, но и отношения, отражающие специфику конкретной предметной области, а также средства расширения множества К;
использования декларативных и процедурных интерпретаций и отношений, включая возможность определения новых интерпретаций.
Тогда
можно ввести в рассмотрение модель
расширяемой онтологии. Модель расширяемой
онтологии является достаточно мощной
для спецификации процессов формирования
пространств знаний в Internet. Вместе с тем,
и эта модель является неполной в силу
своей пассивности даже там, где определены
соответствующие процедурные интерпретации
и введены специальные функции пополнения
онтологии.
Введем
в рассмотрение понятие онтологической
системы. Под формальной моделью
онтологической системы о будем
понимать триплет вида:
о=
метаонтология;
предметная онтология;
онтология задач.
Как указывалось выше, метаонтология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Концептами метауровня являются общие понятия. Тогда на уровне метаонтологии мы получаем интенсиональное описание свойств предметной онтологии и онтологии задач. Онтология метауровня является статической, что дает возможность обеспечить здесь эффективный вывод. Предметная онтология содержит прнятия, описывающие конкретную предметную область, отношения, семантически значимые для данной предметной области, и множество интерпретаций этих понятий и отношений (декларативных и процедурных). Понятия предметной области специфичны в каждой прикладной онтологии, но отношения – более универсальны. Поэтому в качестве базиса обычно выделяют такие отношения модели предметной онтологии, как part_of, kind_of, contained_in, member_of, see_also и некоторые другие. Онтология задач в качестве понятий содержит типы решаемых задач, а отношения этой онтологии, как правило, специфицируют декомпозицию задач на подзадачи. Машина вывода онтологической системы в общем случае может опираться на сетевое представление онтологий всех уровней. При этом ее функционирование будет связано: с активацией понятий и/или отношений, фиксирующих решаемую задачу (описание исходной ситуации); определением целевого состояния(ситуации); выводом на сети, заключающемся в том, что от узлов исходной ситуации распространяются волны активации, использующие свойства отношений, с ними связанных. Критерием остановки процесса является достижение целевой ситуации или превышение длительности исполнения.
Онтология (ontos-сущность+logos-учение).Термин предложен немцем Гоклениусом. Один из разделов философии. Определяется, как:
1) учение о бытие, как таковом;
2) учение о сверхчувственном мире;
3) учение о мире в целом.
Понятие онтология в ходе развития неоднократно менялось. В средние века пытались построить учение о бытии, являетсяся философским доказательством истин религии. В Новое время под онтологией стали понимать особую часть метафизики, учения о сверхчувственной структуре всего сущего. Онтология активно критиковалась классиками идеализма (Кант, Гегель). В дальнейшем онтология получила определение, как наука о мире в целом.
Онтология – это учение о бытии как токовом, раздел философии, изучающий фундаментальные принципы бытия, наиболее общие сущности, категории сущего. Онтология выделилась из учений о бытии природы как учение о самом бытии еще в раннегреческой философии.
Бытие по Платону есть совокупность идей – умопостигаемых форм или сущностей, отражением которых является многообразие вещественного мира. Платон провел границу не только между бытием и становлением (т.е. текучестью чувственно воспринимаемого мира), но и между бытием и безначальным началом бытия (т.е. непостижимой основой, называемым им также «благо»).
Аристотель вводит ряд новых и значимых для позднейшей онтологии тем: бытие как действительность, божественный ум, бытие как единство противоположностей и конкретный предел «осмысления» материи формой.
Средневековые мыслители приспособили онтологию к решению теологических проблем. В зависимости от ориентации мыслителя понятие бытия могло отличатся от божественного абсолюта (тогда Бог мыслится как источник бытия) или отождествляться с Богом.
К 13 в. намечается разделение онтологической мысли на 2 потока: на аристотелевскую и августианскую традицию. Представитель аристотелизма Фома Аквинский вводит в средневековую онтологию различение сущности и существования, а также акцентирует момент творческой действительности бытия, сосредоточенной в полной мере в самом бытии и в Боге.
Философия нового времени концентрирует свое внимание на проблемах познания, однако онтология остается неизменной частью философской доктрины. Критическая философия Канта по разделению универсума на три автономные сферы (мир природы, свободы и целесообразности) задает параметры новой онтологии, в которой способность выхода в измерение истинного бытия распределена между теоретической способностью, обнаруживающей сверхчувственное бытие как трансцендентную запредельность и практической способностью, открывающей бытие как посюстороннюю реальность свободы. В 19 в. характерно резкое падение интереса к онтологии. И только в конце 19 начале 20в. неотемизм возрождает понятие онтологии.
Целесообразно выделить следующие формы бытия:
1) бытие вещей (тел), процессов, которое в свою очередь делится на бытие вещей, процессов, состояний природы. Б. природы как целого;
2) Б. второй природы – произведенных человеком вещей.
3) Б. духовного (идеального), которое делится на индивидуализированное духовное и объектированное (внеиндивидуальное) духовное;
4) Б. социального, которое делится на индивидуальное бытие (бытие отдельного человека в обществе и процессе истории) и бытие общества.
Бытие вещей, явлений и состояний природы , или бытие первой природы, существует до, вне и независимо от сознания человека. Бытие каждого конкретного явления природы ограничено во времени и пространстве, оно сменяется их небытием, а природа в целом бесконечна во времени и пространстве, ее бытие есть диалектика преходящего и непреходящего. Первая природа является объективной и первичной реальностью , ее большая часть и после возникновения рода человеческого по-прежнему существует как совершено самостоятельная, независимая от человечества реальность.
«Вторая природа» - бытие вещей и процессов, произведенных человеком, - зависит от первой, но, будучи произведенной людьми, она воплощает в себе единство природного материала, определенного духовного (идеального) знания, деятельность конкретных индивидов и социальных функций, предназначения данных предметов. Бытие вещей «второй природы» есть социально-историческое бытие, комплексная природно-духовно-социальная реальность, она может вступать в конфликт с бытием первой природы, находясь в рамках единого бытия вещей и процессов. «Вторая природа» каждому конкретному человеку и поколениям людей дана объективно, но она не может считаться совершенно независимой от сознания человека и человечества. Вещи «второй природы» являются связующим звеном между бытием вещей и бытием человека.
Бытие отдельного человека представляет собой диалектическое единство тела и духа. Человек для самого себя и первая, и «вторая природа». Не случайно в традиционной, классической философии человека нередко определяли как «мыслящую вещь». Но бытие человека как мыслящей и чувствующей «вещи» в мире природы явилось одной из предпосылок возникновения и общения, т.е. предпосылкой формирования специфики человеческого бытия. Бытие каждого конкретного человека есть взаимодействие, во-первых, мыслящей и чувствующей «вещи» как единства природного и духовного бытия, во-вторых, индивидуальной особи, взятой на данном этапе эволюции мира вместе с миром, и, в-третьих, как социально-исторического существа. Его специфика проявляется, например, в том, что:
Без нормального функционирования в человеке его духовно-психической структуры человек как целостность не полноценен;
Здоровое, нормально функционирующее тело является необходимой предпосылкой духовной, умственной деятельности. Однако общеизвестно, что дух может оказать как позитивное, так и негативное влияние на жизнедеятельность человеческого тела;
Человеческая деятельность, телесные действия человека зависят от социальной мотивации. Все другие природные тела, в том числе и высшие животные, функционируют достаточно предсказуемо. Целесообразная человеческая деятельность зачастую регулируется не биологическими инстинктами, а духовно-нравственными и социальными потребностями, мотивами.
Бытие каждого конкретного индивида ограничено во времени и пространстве. Но оно включено в безграничную цепь человеческого бытия и бытия природы и является одним из звеньев социально-исторического бытия. Человеческое бытие в целом - реальность, объективная по отношению к сознанию отдельных людей и поколений. Но, будучи единством объективного и субъективного, человек не просто существует в структуре бытия. Обладая способностью познавать бытие, он может и влиять на него, к сожалению, далеко не всегда позитивно. Поэтому так важно для каждого человека осознать свое место и роль в единой системе бытия, свою ответственность за судьбы человеческой цивилизации.
Особое место среди других форм «бытия в мире» занимает «бытие духовного ». Оно складывается и оформляется в лоне человеческой культуры, проявляясь на уровне объективированного и индивидуализированного духовного бытия, связующим звеном которого выступает язык.
Язык не только средство самовыражения индивида, но и высшая форма проявления объективного духа. Будучи средством общения, язык является эффективным инструментом освоения мира. Язык, связывая сознание и предметную (физическую) реальность мира, в равной мере делает дух телесным, а мир духовным. Благодаря слову, физическая реальность открывается нашему познанию. Она вступает в диалог и говорит о себе, раскрывая свою сущность. История языка отражает социальную историю его носителя, раскрывает содержание конкретной «ойкумены».
Реальность духовного бытия особого рода. Она обеспечивает опыт отдельно взятого человека и сама обогащается его усилиями. Эвристические идеи прошлого задают каноны настоящему и определяют будущее данного общества, влияя и на жизнь отдельного индивида. Наиболее продуктивная идея закладывает определенную структурную парадигму, в рамках которой формируется и развивается бытие человека: его образ жизни, его отношение к миру и самому себе.
Заключает список форм «бытия в мире» бытие социального . «Бытие социального» - это процесс и результат жизни общества как саморазвивающейся системы, опирающейся на общественное производство, как совокупность четырех подсистем. Последние обеспечивают производство и воспроизводство человека в его постижении сущность, природа, различные подходы к пониманию социального бытия, тенденций его изменения и развития является предметом анализа социальной философии.
Таким образом, формы бытия, в свою очередь, различаются по их отнесению к объективной и субъективной реальности. Соответственно, в истории философии для обозначения объективной реальности была выработана категория материи, или реального мира, или природы, т. е. всего того, что существует независимо от сознания человека. А субъективная реальность была связана с такими понятиями, как дух, сознание и т. д., которые заключают в себе все разнообразие сознательной и бессознательной психической деятельности индивидуального или коллективного «Я», связанного с сознанием человека.
Таким образом мы можем рассматривать бытие еще и как особого рода структуру или универсум, в котором реальные различия форм бытия исчезают и остаются только его абстрактные характеристики, которые и выступают предметом онтологии.
Фундаментальными абстрактными категориями бытия являются «дух» и «материя».
Понятие материи прошло долгую эволюцию. Ее отождествляли с конкретным веществом или группой веществ (Античность). В этот же период ее уже понимали и как абстракцию типа гомеомерий или апейро- на, которые являются неопределяемым началом бытия. В Античности же было выработано мощнейшее представление о материи как атоме, т. е. о мельчайших частицах, из которых состоит все в мире. В период ньютоновско-картезианской физики материя отождествлялась с веществом или массой инертного, покоящегося вещества.
Понятие духа (в различных вариантах, мышления, сознания) выступало либо как свойство материи, либо противопоставлялось ей как высший атрибут бытия.
Таким образом, можно выделить следующие варианты построения онтологии.
Говоря о материалистической онтологии, необходимо сделать ряд уточнений. Прежде всего в данном типе онтологии изменяется содержание понятия «бытие», которое при всех разнообразиях его вариантов фактически сводится к разновидности понимания материи, будь то поиск одного или нескольких первоначал или нахождение иной материальной основы мира. В результате этого, исследование бытия есть по существу исследование природного мира, т. е. того, что у Аристотеля было второй философией, или физикой. Материалистическая онтология, таким образом, исследует фундаментальные материальные предпосылки реального бытия или действительности.
Идея первоначала, или субстанционального начала, в связи с развитием наук приобретает конкретнонаучные черты. Конечно, в философии развивались и другие линии в трактовке бытия, но, безусловно, что ориентация на его совмещение с научными данными, а, значит, и неизбежная ориентация на критерии научности, стала магистральной линией развития философии по данному вопросу. В связи с развитием наук Нового времени идея субстанциальности мира переходит в новое качество и строится исходя из физических представлений.
В основе физики Ньютона лежит убеждение в «простоте» устройства мира и его исходных элементов. Поэтому в качестве субстанции выступает материя. Это - вещество, или механическая масса (т. е. количество материи), которое состоит из физически неделимых мельчайших частиц - атомов. «Быть материальным» означало «состоять из неделимых частиц», обладающих массой покоя. Правда, сам Ньютон (будучи глубоко религиозным человеком) не отрицал существования Бога. Причем чисто материалистическая концепция физики даже выступала своеобразным косвенным средством обоснования его существования. С позиции механики, масса - инертна, она не может двигаться без приложенных к ней усилий. Поэтому для
пассивной материи необходим первотолчок, которым и выступает в ньютоновской системе Бог.
Создается механическая картина мира, в которой материя представляла собой иерархию систем. Вначале атомы связываются в некоторые тела, которые в свою очередь образуют более крупные тела, и так вплоть до космических систем. Вещество равномерно распределено во вселенной и пронизывается силами всемирного тяготения. Причем скорость распространения взаимодействий считалась бесконечной (принцип дальнодействия). Соответственно, в этой физике пространство и время рассматривались как абсолютные сущности, не зависимые друг от друга и от других свойств материальной действительности, хотя к этому времени существовали и противоположные концепции (например, Августина или Лейбница). Ньютон, как позже отмечал А. Эйнштейн, фактически дал модель мира, которая в силу своей стройности долгое время оставалась непревзойденной. «Мышление современных физиков в значительной мере обусловлено основополагающими концепциями Ньютона. До сих пор не удалось заменить единую концепцию мира Ньютона другой, столь же всеохватывающей единой концепцией».
В то же время, отмечает А. Эйнштейн, концепция Ньютона, по существу, представляла собой именно теоретическую (сконструированную) модель, которая не всегда вытекала из опыта. В философском плане Ньютон дал своеобразную общую картину мира, которая базировалась на том, что физические закономерности, присущие части мира, распространялись на его абсолютное понимание. Предлагалась картина мира, которая одинакова для всей вселенной. Таким образом, обоснование материального единства мира здесь было связано с очень сильными теоретическими допущениями, характерными для философии метафизического материализма данного периода.
Само развитие физики подвергло сомнению установленные физикой Ньютона взгляды на мир. На рубеже XIX - XX вв. в физике происходят кардинальные открытия. А с 1895 по 1905 год эти открытия в силу их количества и значимости приобретают взрывной характер, разрушая старые представления о физике и той картине мира, которая на ней базировалась. Каждое из открытий разрушало основанное на теории Ньютона физическое представление о мире и наносило удар по метафизическому материализму, который был в этот период господствующей философской концепцией и базировался при построении философской онтологии на принципах классической физики. Кризис ньютоновской физики показал принципиальную относительность конкретно-научных представлений о мире, опиравшихся на очень сильные допущения в интерпретации мира. Оказалось, что сам принцип экстраполяции (распространения) наших знаний о части вселенной на весь мир неправомерен и ограничен, что законы микро-, макро- и мегамира могут в значительной степени отличаться друг от друга.
Парадокс философской ситуации данного периода заключался в том, что метафизический материализм был уже не способен объяснить новые явления в физике, а диалектика была в достаточной степени оторванной от развития конкретных наук.
Для объяснения новых проблем необходима была более синтетическая концепция, соединяющая в себе материалистические и диалектические компоненты подхода к миру, и на эту роль стал претендовать диалектический материализм. Здесь была предпринята попытка выработать самостоятельную форму онтологии, базируясь на соединении знаний из области естественных наук, прежде всего физики и диалектикоматериалистической разновидности философии.
Философия диалектического материализма в вопросах онтологии базировалась на синтезе материалистических учений и материалистически истолкованной диалектики Гегеля, что и позволяет ее по многим пунктам относить к классической модели онтологии. Соответственно, формирование понятия материи, как центральной части онтологии, шло по пути отказа от ее представления как некоторого вещества или совокупности веществ (влияние материализма) к более абстрактному пониманию с элементами диалектики (влияние Гегеля). Так, например, Энгельс, исследуя понятие материи и высказывая идеи о том, что материя это
некоторая абстракция, т. е. чистое создание мысли, которое не существует чувственно, одновременно, в некоторых случаях трактовал ее вслед за французскими материалистами как совокупность веществ. Плеханов в 1900 году писал, что «в противоположность «духу», «материей» называют то, что действуя на наши органы чувств, вызывает в нас те или другие ощущения. Что же именно действует на наши органы чувств? На этот вопрос я вместе с Кантом отвечаю: вещь в себе. Стало быть, материя есть ни что иное, как совокупность вещей в себе, поскольку эти вещи являются источником наших ощущений».
И, наконец, В.И. Ленин ставит в центр диалектикоматериалистического понимания онтологии представление о материи как особой философской категории для обозначения объективной реальности. Это означало, что она не может быть сведена к какому-то конкретному физическому образованию, в частности к веществу, как это допускали физика Ньютона и метафизический материализм.
Это была форма материалистического монизма, т. к. все остальные сущности, в том числе и сознание, рассматривались как производные от материи, т. е. как атрибуты реального мира. «Диалектический материализм отвергает попытки строить учение о бытии спекулятивным путем... «Бытие вообще» - пустая абстракция». Исходя из этого утверждалось, что материя объективна, т. е. существует независимо и вне нашего сознания. Отсюда делался вывод о связи онтологии и гносеологии, в частности, о том, что научное познание есть прежде всего познание материи и конкретных форм ее проявления, а объектом философии выступает материя и формы, через которые она реализует свое существование. Философами данного периода, которые стояли на иных позициях, было сразу отмечено, что такое понимание материи во многом перекликалось с аналогичными понятиями объективного идеализма. В таком понимании был понятен гносеологический смысл материи, связанный с обоснованием принципа познаваемости мира, но был неясен ее онтологический статус (призыв дополнить ленинское определение материи онтологическими характеристиками был очень популярен и в советской философии).
В данной философской системе категория бытия не выполняла никаких функций, кроме как синонима объективной реальности, поэтому онтология трактовалась как теория материального бытия. Любые рассуждения о «мире в целом», о «бытии как таковом», о соотношении «бытия и небытия» даже в рамках предшествующего материализма рассматривались как существенный недостаток онтологических концепций. «Начиная построение онтологии с выдвижения «общих принципов бытия», относящихся к «миру в целом», философы фактически либо прибегали к произвольным спекуляциям, либо возводили в абсолют, «универсализировали», распространяли на весь мир вообще положения той или иной конкретнонаучной системы знаний...Так возникали натурфилософские онтологические концепции».
Категория субстанции здесь также оказывалась лишней, исторически устаревшей, и предлагалось говорить о субстанциальности материи. «Снятие» извечной философской проблемы противопоставления бытия и мышления обосновывается положением о совпадении законов мышления и законов бытия. В результате чего диалектика понятий является отражением диалектики действительного мира, поэтому законы диалектики выполняют гносеологические функции.
Сильной стороной диалектического материализма стала ориентация на диалектику (при всей критике Гегеля), что проявилось в признании принципиальной познаваемости мира, основанной на понимании неисчерпаемости свойств и структуры материи как всеобщей категории онтологии, и детальное обоснование диалектики абсолютной и относительной истины как принципа философского познания.
Объективно-идеалистическая позиция в понимании бытия реализуется в признании объективно существующей идеи, абсолютного духа, мирового Разума, в теологическом варианте Бога и т. д. Соответственно, в качестве особого рода сущности, все богатство бытия есть своеобразное логическое разворачивание абсолютного духа, через систему понятий, отражающих иерархичность бытия. Обычно это глобальные философские системы, охватывающие буквально все, о чем можно помыслить человеческим разумом. Некоторый парадокс данных систем был даже не в противопоставлении реальности, а просто в том, что сама реальность выводилась из абсолюта. Хотя в философском плане это вполне объяснимо и даже логично. Поэтому анализируя системы такого рода и отвлекаясь от их изначальных установок, мы, вдруг, неожиданно замечаем, что на уровне анализа конкретных проблем данные философские объяснения не слишком отличаются от материалистических. Не случайно именно объективный идеализм Гегеля был выбран Марксом в качестве объекта знаменитого «переворачивания с головы на ноги», что сделало его фундаментом диалектико-материалистического подхода. Обе позиции схожи именно в силу того, что в основу кладется одно начало, порождающее или объясняющее мир. Именно это позволяет и той, и другой концепции построить теорию бытия на монистической основе как единую систему.
Примером теологического варианта может выступать концепция средневекового философа и теолога Августина. Принимая тезис Аристотеля об изначальном божественном начале, Августин интерпретирует его по- своему. У Аристотеля Бог хотя и является причиной мира, но лишь целевой причиной, которая задает тенденцию развития мира, но не есть причина физического мира. У Августина Бог - творец и причина всего существующего. Как отмечает современный французский философ Турина, следует лишь удивляться, как был интерпретирован Аристотель. У последнего Бог не только не создает мир, но внешен, инертен по отношению к нему, «ибо мыслит только самого себя». В христианской теологии Бог не столь невозмутим, а, напротив, активен
и ради спасения мира готов пожертвовать даже своим сыном. «В результате метафизика была сведена к теологии, понятой как наука о первой сущности, к которой все сущности привязаны как причине своего бытия»9. И соответственно, античное понятие мудрости, было проинтерпретировано как знание Бога. А отсюда вытекает значение философии как любви к мудрости. Это - любовь к Богу. «Мудрость есть знание вещей божественных»,- писал Августин. Соответственно, если наука исследует знание человеческого, то мудрость - знание божественного. Но, поскольку божественное является первоначалом, то именно теология опирается на абсолютную достоверность, данную от Бога, придавая достоверность и другим наукам.
Рационально-идеалистический вариант представлен в концепции диалектики абсолюта Гегеля.
Гегель изначально исходит из тезиса о совпадении бытия и мышления, следовательно о совпадении онтологии и логики. Поэтому изложение онтологии происходит в его труде, который называется «Логика». Фактически, на новом этапе, это возвращение к схеме Аристотеля, который различал первую философию, или теологию (метафизику), занимающуюся исследованием первоначал, и вторую философию, или физику, которая исследовала основы природного бытия.
В основе всей системы Гегеля стоит Абсолют, который понимается как божественное в его вечной сущности, как истина сама по себе. Абсолют представляет собой процесс реализации идеи, проходящей разные стадии развития.
Вначале абсолют развивается как « идея в себе или идея как логос», исследованием этого занимается логика, в рамках которой разворачиваются все предельные характеристики бытия. Далее абсолют реализуется как «идея вне себя» (философия природы) и завершается «идеей в себе и для себя», или как «идея, вернувшаяся к себе» (философия духа). Соответственно, философия природы здесь это особый период отчуждения идеи на пути перехода к Духу.
Понятно, что именно логика представляет собой онтологию Гегеля, хотя и в философии природы исследуются предпосылки реального мира, т. е. реализация идеи в природе также может быть отнесена к онтологическому философскому материалу, или то, что раньше Аристотель относил к предмету физики.
Внутри логики выделяются, соответственно, логика бытия, логика сущности и логика понятия.
Логика бытия подразделяется на логику качества, количества и меры. Понятие качества совпадает с вещью, количество - это то, в чем отсутствует качество. Мера есть синтез, снимающий противоречие качества и количества.
Таким образом, образуется абсолютное начало логики также в виде триады: бытие, небытие, становление, и разворачивается вся понятийная система Гегеля. В логике бытия мысль как бы скользит по горизонтали.
Соответственно, по закону гегелевской триады, бытие должно быть снято в результате познания, обогатившись конкретным содержанием. Отсюда и первое противоречие бытия. Это, с одной стороны, - всегда нечто (конкретность), а с другой, - ничто (абстракция). Таким образом, бытие - это первая чистая мысль. Но тогда возникает другое противоречие. Истинная философская система должна базироваться на истинном начале. А истина сама по себе - это конец, завершение рассуждения, конец некой цепочки мысли. Гегель делает вывод, что истинная система замкнута, ее конец должен совпадать с началом, т. е. первичная абстрактность бытия должна наполняться конкретным содержанием всей системы знаний. Категория бытия - это начало построения любой философской системы.
Противоречие между бытием и ничто как раз и разрешается в категории нечто, в которой исчезает неопределенность и абстрактность бытия. Оно начинает обладать реальными признаками, т. е. определенным качеством. Происходит переход от категории «для- себя-бытие» к определенному бытию. Это, в свою очередь, определяет переход от бытия к сущности.
Логика сущности заставляет мысль двигаться вглубь, вскрывая процесс перехода от категории видимости к сущности и явлению, показывая их реализацию в действительности, выявляя суть случайности и Необходимости. Соответственно, выделяются логика «сущности сущности», «логика сущности явления» И «логика сущности действительности». Т. е. вскрывается специфика этих онтологических предпосылок. Здесь бытие теряет свою неопределенность и абстрактность, оно становится лишь видимостью, т. е. явлением, за которым стоит сущность, которую мы должны познавать. Бытие здесь проявляется в категории существования и действительности.
И, наконец, логика понятия представляет собой определенное завершение, когда мысль достигает полноты, как бы возвращаясь к себе. Гегель называет логику понятий еще и субъективной логикой. Здесь исследуются предельные понимания субъективности, объективности, идеи и абсолютной идеи.
Но все, что здесь было изложено, это лишь абстрактный уровень, это, как говорил Гегель, «представление Бога». Для того, чтобы развить понимание движения идеи дальше, необходимо исследовать сотворенный мир, т. е. природу. Этому посвящена гегелевская философия природы, в которой абсолютная идея отчуждает себя. Здесь исследуются механика, физика и органическая физика или биология. В собственном онтологическом смысле здесь интересно рассмотрение механики, в которой анализируются категории пространства и времени, материи и движения.
Кроме того необходимо особо выделить субъективно-идеалистическую позицию по отношению к проблемам онтологии. Здесь проблема передвигается в плоскость гносеологии, и речь фактически идет о правомерности использования таких общих понятий, как «материя» или «дух», для объяснения. Поскольку в этом мире мы можем достоверно говорить только о том, что переживается нашими чувствами и сознанием и нет гарантии, что есть нечто еще, находящееся за пределами сознания, то быть и означает быть воспринимаемым. Поэтому либо существует Бог, с которым мы при некоторых обстоятельствах можем соприкасаться непосредственно, и это зависит не от нас, либо природа вещей, их познание в конечном счете вообще невозможно. Предмет есть до тех пор, пока мы его воспринимаем. Соответственно, конструировать сложные системы с использованием таких понятий, как дух или материя - абсурд, т. к. они не могут быть восприняты нами.
Эта страница представляет собой главу из нашего методического пособия
"Введение в онтологическое моделирование "
(нажмите для перехода к полной версии пособия в формате PDF).
Писателям-фантастам XX века казалось, что развитие вычислительных машин приведет к появлению интеллектуальных помощников человека, которые будут решать за него многие мыслительные задачи. Возможности сегодняшней техники превышают самые смелые прогнозы многих из этих авторов: компьютер умещается на ладони, всемирная сеть доступна практически везде. При этом для решения аналитических задач мы в большинстве случаев по-прежнему пользуемся в лучшем случае электронными таблицами вроде Excel. Это особенно заметно в бизнес-среде, где цена (не)правильно принятого решения имеет совершенно осязаемый эквивалент в виде многомиллиардных прибылей или убытков. Тем не менее, развитие информационной инфраструктуры бизнеса завязло на пути создания крупных «трехбуквенных систем» (ERP, CRM и т.д.), на которые тратятся огромные средства, но которые не способны дать организации-владельцу ничего особенно «интеллектуального». Современные системы «бизнес-аналитики» (BI) в основном заняты вычислением значений количественных показателей, часто имеющих весьма слабое отношение к описанию реальности, и манипулированию ими.
Отличным примером служит любимый бизнесом показатель EBITDA: он характеризует прибыль, и по этой причине часто используется, например, в качестве базы для начисления бонусов топ-менеджерам. Однако он не характеризует эффективность работы менеджера в том смысле, в каком ее интуитивно оценивает собственник: ведь путем уменьшения расходов можно увеличить значение EBITDA. Это всегда интересно менеджеру, но не всегда верно с точки зрения стратегического развития предприятия. А уж при расчете этого показателя по подразделениям компании возможности манипуляции открываются широчайшие. В большинство статей доходов и расходов вносят вклад сразу несколько подразделений, настройкой алгоритма расчета можно легко «награждать» фаворитов и «наказывать» неугодных. Разумеется, подобные маневры не имеют ничего общего с достижением реальной эффективности работы предприятия.
Еще рельефнее видны методологические проблемы при попытках решать оптимизационные задачи количественными методами. Типичный подход к этому вопросу состоит в формулировании «целевой функции», которая представляет собой описание какого-либо качественного состояния системы, представленного в виде числа – например, «обеспеченность населения такими-то услугами». Далее, также в количественной форме, задаются ограничения, варьируемые параметры, и после вычислений получается некий набор «оптимальных» решений. Однако их практическое воплощение часто приводит к результатам, противоположным поставленным целям, или имеет серьезные побочные последствия. Например, легко может оказаться, что «средняя температура по больнице» – обеспеченность услугами – достигла нужных значений, но определенным группам населения они стали вовсе недоступны. Или же качество этих услуг снизилось настолько, что они практически потеряли смысл для потребителей. Легко понять, что корень проблемы лежит в слишком серьезных модельных допущениях, которые были сделаны при формализации целевого параметра.
Указанные методические проблемы напрямую связаны с вычислительными возможностями – точнее, с ограниченностью той их части, которую освоило бизнес-сообщество. Ведь если более сложный и достоверный алгоритм расчета какого-либо показателя нельзя, по мнению бизнес-заказчика, реализовать в информационной системе – это обосновывает применение неверного, грубого, но технологически понятного способа расчета. Таким образом, в сущности, в сфере бизнеса человек пока по-настоящему доверил компьютеру только одну функцию – складывать и вычитать числа. Все остальное он по-прежнему делает сам, и делает, в большинстве случаев, не слишком качественно.
Разумеется, мы говорим только об общей тенденции; есть немало контрпримеров реализации по-настоящему эффективных систем, помогающих оптимизировать те или иные процессы, но почти все такие системы имеют узкую отраслевую направленность, и содержат жестко запрограммированные алгоритмы решения задач. Таким образом, системного влияния на положение дел они не оказывают.
Что же нужно сделать для того, чтобы компьютер стал по-настоящему помогать нам в решении интеллектуальных бизнес-задач, смог поддерживать принятие решений в любых сферах? Необходимо вдохнуть в него «искру разума», то есть научить его «думать», как мы. Фактически, для этого нужно воспроизвести в цифровом представлении те информационные структуры и процессы, которыми мы сами пользуемся в процессе мышления: понятийный аппарат, логические рассуждения. Тогда мы сможем реализовать и процессы обработки этих структур, то есть имитировать на компьютере отдельные фрагменты наших когнитивных способностей. После этого, получив определенные результаты, мы сможем критически посмотреть на смоделированные структуры и процессы, и улучшить их. В сочетании с недоступной человеку способностью вычислительных машин к быстрой обработке огромных объемов информации, такой подход обещает дать небывало высокий уровень качества поддержки принятия решений со стороны информационных систем.
Мы не случайно привели именно логическое мышление в качестве примера когнитивного процесса, который можно воспроизвести в вычислительной среде. Существуют и другие подходы, наиболее популярным из которых является использование нейросетей – то есть имитация процессов, происходящих при взаимодействии нейронов в головном мозгу. При помощи такого рода средств успешно решаются задачи распознавания образов, речи и т.д. Можно «обучить» нейросети и для применения в качестве средства поддержки принятия решений. Однако с ростом числа факторов, требуемых для оценки ситуации, сложности их структуры, способов влияния на ситуацию, возможности нейросетей становятся все менее убедительными: на обучение требуется больше времени, получаемые результаты носят вероятностный характер, не обеспечивают логической доказуемости. Выход за пределы заранее ограниченного круга ситуаций приводит к невозможности получить от нейросети результат, пригодный для практического использования. Имитация же логического мышления свободна от большинства этих недостатков, а коррекция логической схемы при изменении условий требует куда меньше усилий, чем переобучение нейросети. Зато при составлении логических моделей принципиально важным становится их корректность, непротиворечивость, релевантность, зависящая от человека – автора модели.
Одна из главных особенностей человеческого сознания состоит в том, что оно лениво. Наш мозг отсекает все «лишнее», сводя наше представление о событиях и явлениях к довольно простым определениям. Мы видим только черное и белое, и принимаем решения, исключив из рассмотрения подавляющее большинство объективной информации.
Этим же грехом человек страдает при анализе бизнес-процессов и сред. Вместо того, чтобы воспринимать бизнес как сложную систему, не поддающуюся упрощению дальше определенного предела без критической потери достоверности результатов аналитики, человек старается свести все критерии оценки и управления к нескольким числовым показателям. Таким образом удается упростить получаемую модель, снизить затраты на ее создание. Но поступающим так не следует удивляться, когда их прогнозы не оправдываются, а решения, принятые на основании моделирования оказываются неверными.
Главный принцип качественной аналитики, управления, основанного на знаниях, звучит так: НЕ УПРОЩАТЬ модель без необходимости.
Онтологическое моделирование: цели и средства
К сожалению, распространенные сегодня компьютерные технологии не благоприятствуют реализации этого принципа. Если в качестве инструмента анализа нам доступен только Excel или реляционные базы данных – описание бизнеса неизбежно придется сводить к ограниченному набору числовых показателей. Поэтому одной из наиболее актуальных проблем развития ИТ в настоящий момент является доведение до широкой промышленной эксплуатации таких технологий, которые позволяют строить действительно сложные и комплексные информационные модели, и решать с их помощью те оптимизационные, аналитические, оперативные задачи, перед которыми другие технические средства оказываются бессильны.
Многообещающим, но несколько недооцененным на сегодняшний день направлением решения этой задачи является использование так называемых семантических технологий. Идеи автоматизированной обработки концептуализированного знания неоднократно выдвигались мыслителями начиная с эпохи Возрождения, ограниченно использовались в лучшие годы советской плановой экономики, но до действительно функционального воплощения доросли только сейчас. На сегодняшний день созданы все необходимые компоненты методики и технологий, необходимых для работы с онтологическими моделями, которые являются предметом обработки с помощью семантических технологий. Слово «онтология» означает совокупность знаний; термин «семантические технологии» подчеркивает тот факт, что они обеспечивают работу со смыслом информации. Таким образом, переход с традиционных ИТ на семантические технологии является переходом от работы с данными к работе со знаниями. Разница между этими двумя терминами, которые здесь мы используем исключительно в применении к содержанию информационных систем, подчеркивает отличие в способе использования информации: для восприятия и использования данных необходим человек, субъект, которому приходится выполнять при этом операцию осмысления, выявления смысла данных, и его переноса на интересующую часть реальности. Знания же могут восприниматься непосредственно, так как они уже представлены при помощи того понятийного аппарата, которым пользуется человек. Кроме того, с представленными в электронном виде знаниями (онтологиями) могут выполняться и полностью автоматические операции – получение логических выводов. Результатом этого процесса являются новые знания.
Аналитики Gartner называли семантические технологии одним из наиболее многообещающих ИТ-трендов 2013 года, однако их оптимизм оказался преждевременным. Почему? Все по той же причине – человек ленив, а создание семантических моделей требует серьезных умственных усилий. Тем больше выгод и преимуществ перед конкурентами получат те, кто предпримет эти усилия, и трансформирует их в реальный бизнес-результат.
Онтологические модели представления знаний Существует множество обстоятельств, которые затрудняют распространение и обмен знаниями между людьми, столь необходимыми для их систематического пополнения и накопления. Прежде всего, это обстоятельства количественного характера, связанные с быстрым ростом численности населения, с вовлечением новых поколений в различные сферы деятельности, требующие постоянно растущего уровня знаний, умений и навыков. Особым обстоятельством являются фундаментальные отличия и множественность национальных языков народов, населяющих планету Земля. По данным ЮНЕСКО на нашей планете существует более 2700 языков, народов и народностей.
Но дело не только в том, что народы мира думают, говорят и пишут на разных языках. Многие проблемы в обмене и создании знаний связаны с неоднозначным или неадекватным восприятием смысла данных, информации, знаний различными участниками знаниевого процесса. Дело в том, что в цепи передачи знаний (рис) отправитель и получатель знания зачастую пользуются различными представлениями, различной терминологией и понятийным аппаратом. Из-за различий в образовании и в предшествующем опыте они могут руководствоваться различными моделями деятельности и культурой мышления.
Вследствие этих объективных обстоятельств весьма желательно, чтобы информация и знания были структурированы и описаны таким образом, чтобы получатель (пользователь) был способен понять и текст, и контекст (смысл) сообщения. В идеале, сообщение (знаниевая сущность) должна структурироваться таким образом, чтобы компьютер, а не только образованный человек был способен «понять» его. Под словом «понять» здесь имеется в виду, что компьютер будет способен обработать документ (знаниевую сущность) посредством использования известных ему правил с помощью некоторого логического языка, а также будет способен вывести новые факты и знания из данного документа.
Онтологии предметных областей Онтологии предметной области описывают явные знания, которые имеются в компании (или в отдельных ее частях). Описанием знаний уже достаточно давно занимается такая дисциплина, как «Искусственный интеллект» (ИИ), а также такие ее разделы, как «Представление знаний» и «Инженерия знаний». Учитывая, что ИИ занимается работой со знаниями с 50-х годов, в данной дисциплине накоплен достаточно большой опыт в области представления (моделирования) знаний. В вопросе описания знаний дисциплина «Управления знаниями» имеет общие интересы с ИИ. У них общий объект исследования – знания, но цели его исследования в этих дисциплинах разные. Цель ИИ заключается в создании моделей и методов работы со знаниями, которые позволят их использовать без участия (или почти без участия) человека. Например, в [Люггер Д.Ф., 2003] дается следующее определение: «ИИ можно определить как область компьютерной науки, занимающейся автоматизацией разумного поведения».
Онтология (от древнегреч. онтос – сущее, логос – учение, понятие) – термин, определяющий учение о сущем, бытии, в отличие от гносеологии – учение о познании. В философском смысле, а этот термин заимствован из философии, онтология есть определенная система категорий, являющихся следствием определенных взглядов на мир. Термин «онтология» был использован рядом исследовательских сообществ по ИИ вначале в области инженерии знаний, в обработке естественных языков, а затем в представлении знаний. В конце 1990-х годов понятие онтологии также стало широко использоваться в таких областях, как интеллектуальная интеграция информации, поиск информации в Интернет и управление знаниями . Позже онтологии стали рассматриваться в качестве ключевого элемента в проекте Семантической Сети – нового этапа развития сети WWW (Word Wide Web). Если существующая Web-сеть – это огромное множество документов, которые связаны перекрестными ссылками, то создаваемая Семантическая Сеть должна добавить к существующей сети множество онтологий и метаописаний знаний, содержащихся в документах Web-сети (включая стандарты и программные инструменты) .StaabStuder
Определение онтологии, которым руководствуются многие исследователи в данной области, было дано в . «Онтология – это формальное, явное, точное определение (спецификация) совместно используемой концептуализации». Концептуализацией именуется абстрактное упрощенное представление мира, которое формируется для некоторых целей. Онтология является точным определением (спецификацией) потому, что она представляет концептуализацию в конкретной форме. Она является явной, потому что все используемые в ней ограничения явно определены. Слово формальная означает, что онтология должна пониматься машиной. Слово совместно используемая указывает на то, что онтология содержит согласованные знания.
Рабочим и более приближенным к управлению знаниями можно признать определение, приведенное в [Гаврилова Т.А., Хорошевский Ф.В., 2001]: «Онтология – это базы знаний специального типа, которые могут «читаться» и пониматься, отчуждаться от их разработчика и /или физически разделяться их пользователями». Онтология состоит из терминов, организованных в таксономию, их определений, атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода.
Онтология, таким образом, соединяет человеческое и компьютерное понимание символов. Эти символы, также называемые терминами (точными определениями понятий), могут интерпретироваться как людьми, так и машинами. Термин понятен для человека, так как это слово, написанное на естественном языке. Понятны человеку и связи между терминами типа «суперпонятие – подпонятие» (род – вид), обычно обозначаемые как is–a (являться). Эта связь обозначает тот факт, что одно понятие (субпонятие) является более общим, чем другое (подпонятие). В качестве примера возьмем такое понятие, как компьютер, которое является менее общим, чем понятие машина (автомобиль, трактор, танк и т.д.).
В соответствии с этим пространство знаний (интеллектуальное пространство) организации предлагается [Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Интеллектуальное пространство, 2004] описывать следующим образом: В качестве системы координат использовать онтологию предметной области. Описания объектов, содержащие знания, задавать в виде их метаописаний, составленных из основных понятий онтологии. В качестве меры близости объектов (метрики) использовать семантическую близость их метаописаний.
Модель интеллектуального пространства Модель многомерного пространства является признанной в разных областях науки абстракцией, которая используется для работы с различными и не только математическими описаниями объектов. Известно, что описание любого пространства включает такие элементы, как: выбор системы координат; задание способа описания положения объектов в выбранной системе координат; задание метрики (способа вычисления) близости объектов в данном пространстве.
В настоящее время существуют и развиваются разные методы представления и описания знаний, например, такие, как: продукционные модели, семантические сети, фреймы, онтологии. Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представлять знания в виде предположения типа «if – then»: если (условие), то (действие). Под «условием» понимается некоторое предложение – образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» – выполняемые в результате успешного поиска действия. Продукционные модели чаще всего применяются в промышленных экспертных системах при фиксации совокупности правил поведения персонала в некотором множестве ситуаций.
Семантическая сеть означает «смысловая» сеть, а, собственно, семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают. Иначе говоря, семантика – это наука, определяющая смысл знаков [Люггер Д.Ф., 2003]. По своей структуре семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними. Характерной особенностью семантических сетей является наличие трех типов отношений: отношение класс – элемент класса; отношение свойство – значение свойства; отношение фрагмент – элемент класса.
Чаще всего в семантических сетях используются следующие отношения: связи типа часть – целое (например, элемент – класс); функциональные связи (определяются глаголами типа «производит», «влияет»…); количественные отношения (больше, меньше, равно); пространственные отношения (далеко от, близко от…); временные отношения (раньше, позже, в течение …); атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение); логические связи (И, ИЛИ, НЕ); лингвистические связи и др.
Формальная модель онтологии В общем виде формальная модель онтологии может быть описана следующим кортежем : O = {L, C, F, G, H, R, A}, где L = LC LR – словарь онтологии, содержащий набор лексических единиц (знаков) для понятий LC и набор знаков для отношений LR; C – набор понятий онтологии, причем для каждого понятия c C в онтологии существует по крайней мере одно утверждение; F и G – функции ссылок такие, что F: FLC 2С и G: FLR 2R. То есть F и G связывают наборы лексических единиц {Lj} L c наборами понятий и отношений, на которые они соответственно ссылаются в данной онтологии. При этом одна лексическая единица может ссылаться на несколько понятий или отношений и одно понятие или отношение может ссылаться на несколько лексических единиц. Инверсиями функций ссылок являются F–1 и G–1; H – фиксирует таксономический характер отношений (связей), при котором понятия онтологии связаны нерефлексивными, ациклическими, транзитивными отношениями H C x C. Выражение H (C1, C2) означает, что понятие C1 является подпонятием C2; R – обозначает бинарный характер отношений между понятиями онтологии, фиксирующие пары области применения (domain)/области значений (range), то есть пары (D R) с D, R C; A – набор аксиом онтологии.
По уровню универсальности выделяют три типа онтологий: Онтологии верхнего уровня, или метаонтологии, описывающие общие понятия, независимо от задач конкретного домена. Примером такой онтологии может служить WordNet . Масштаб WordNet весьма обширный – весь английский язык с описанием каждого термина, его синонимов и гипер/гипо (более/менее) общих терминов и отношений между ними. В то же время уровень детальности в WordNet очень низкий, имеются лишь описания на естественном языке терминов, которые не могут быть поняты машиной, и зафиксированы только самые простые отношения между ними. Онтологии предметных областей описывают относительно общие понятия для общих задач. В какой-то мере она относится к онтологиям верхнего уровня, так как ее можно использовать во множестве предприятий различных предметных областей. Онтологии приложений описывают понятия, зависящие как от домена, так и от решаемой задачи.
В качестве примера онтологии предметных областей приведем краткое описание онтологии предприятия «The Enterprise Ontology» (далее ЕО), разработанную Эденбургским университетом совместно c такими партнерами как IBM, Lloyds Register и др. . Целью создания ЕО было обеспечение предприятию возможности успешно справляться с быстро изменяющейся внешней средой. Основным средством для достижения этой цели признано совершенствование бизнес-планирования на основе моделирования, улучшения коммуникаций и интеграции информационных и бизнес-процессов.
Метаописания Метаописания (описания об описаниях) – это особо структурированная информация, характеризующая содержание документов, информационных ресурсов и баз знаний, профилей компетенции специалистов и т.п., которая может быть полезна как пользователям, так и самой системе управления знаниями. Метаописания отражают различные свойства и характеристики объекта, такие, как статус, формат, семантика и др. Разделение описания объекта на информацию и метаописание – процесс не однозначный и зависит от целей описания. То, что может быть метаописаниями для одних целей, может являться частью содержания (информации) для других.
Процесс создания метаописаний иногда именуют аннотированием. Аннотирование может происходить как с участием человека, так и без него, с помощью специальных программно реализованных алгоритмов. Результатом аннотирования является набор метаописаний, который может помещаться в хранилище метаописаний. В метаописаниях выделяют три типа: Системные (служебные) метаданные. Структурные метаданные. Семантические метаописания.
Системные метаданные предназначены для функционирования информационных систем и систем управления знаниями. Они включают имена файлов и баз, даты их создания, тип и формат, размер файла и вид носителя и т.п. Структурные метаданные содержат, как правило, справочную информацию об объектах. Это могут быть наименование, статус, структурная принадлежность, профиль и т.п. То есть описания, использующиеся при идентификации и категоризации объектов в тех или иных целях. Семантические метаописания – особый вид описаний, включающий концептуальное (аннотированное) изложение содержания и смысла информации об объекте.
Добавление метаданных к электронным ресурсам системы создает возможность более точного определения местоположения информации об объектах, улучшает механизм фильтрации и отбора знаний, упрощает и ускоряет процессы доступа к необходимым программам, серверам, ресурсам дисковой памяти и т.п.
Трудно переоценить роль метаописаний в библиотечном деле, в учебном процессе всех видов образовательных систем, включая электронные системы дистанционного обучения в части оперативности и полноты доступа к знаниям. Семантические метаописания являются частью онтологии, при построении которой максимально учитывается семантика объектов некоторой предметной области. При этом семантические метаописания отражают не всю семантику объекта, так же как онтология не может охватить всю описывающую ею предметную область (рис.).
Под метаданными объекта Oi будет пониматься следующее выражение: MD = Ci Ii, где Ci – множество понятий онтологии O, имеющих отношение к объекту i, содержащихся в информации об объекте (документы, базы данных и знаний и т.п.) и в интересе пользователя. С каждым понятием связан свой весовой коэффициент Ki; Ii – множество экземпляров понятий онтологии O с экземплярами отношений между ними.
Измерение близости объектов в интеллектуальном пространстве Формализованное представление онтологий, а также метаописаний объектов создает возможность для измерения близости (подобия) объектов в интеллектуальном пространстве. Например, подобие между метаданными Sim (MDi, MDj) может быть определено через подобие входящих в них экземпляров понятий: где Sim (MDi, MDj) – величина близости метаописания объекта i и объекта j; sim (Ii,Ij) – величина близости экземпляров понятий Ii и Ij, входящих в сравниваемые метаописания. Можно выделить следующие составляющие измерения подобия двух экземпляров понятий: 1) таксономическое (по близости в иерархии онтологии, TS(Ii,Ij)); 2) реляционное (по сходству отношений экземпляров, RS(Ii,Ij)); 3) атрибутивное (по близости значений атрибутов, AS(Ii,Ij)).
Таксономическое подобие (близость) Таксономическое подобие между экземплярами Ii и Ij, такими, что Сi(Ii) и Сj(Ij), вычисляется с учетом положения соответствующих им понятий Сi и Сj в таксономии HC. Для вычисления семантического расстояния в иерархии понятий используется множество UC (upwards cotopy), которое содержит все вышележащие по иерархии HC понятия и само исследуемое понятие: Используются семантические характеристики HС: рассмотрение ограничивается суперпонятиями заданного понятия Сi и рефлексивным взаимоотношением Сi к самому себе. Основываясь на определении UC, можно следующим образом определить таксономическое подобие:
Атрибутивное подобие (Attribute Similarity) Атрибутивное подобие основывается на подобии значений атрибутов для определения подобия между экземплярами. Так как атрибуты очень сходны с отношениями (например, в RDF атрибуты являются отношениями с интервалами (область допустимых значений), которые содержат литералы), то большая часть того, что было сказано об отношениях, также применимо и здесь. Для вычисления атрибутивного подобия вначале определим набор сравниваемых атрибутов для двух экземпляров: PAi(Ii) := {A: A A}, PA(Ii, Ij) := PAi(Ii) PAi(Ij), а также значения их атрибутов: As (A, Ii) := {Lx: Lx L A(Ii, Lx)}.
