Semantic Networks in the Experience of Developement Concepts of Artificial Intelligence.pdf Мировоззренческие аспекты сетевого мышленияПарадигматика сетевого мышления активно формируется в недрахмногих научных исследовательских направлений в течение несколькихпоследних десятилетий. Появляются работы, стремящиеся создать образсетевой картины мира [5]. Сегодня многие исследователи сводят описа-ния жизненных явлений и объяснение их природы к представлениям оразных формах референциальной связанности элементов многоуровне-вой структуры мира. Реальность представляется как сложноорганизован-ное подвижное дискурсивное поле, формирующееся через развитие взаи-мосвязей пространственных структур. Без преувеличения можно сказать,что идеи сетевого подхода становятся базисом теории и практики есте-ственных и социальных наук.В контекст многих исследовательских направлений вплетена идеямногомерности мира, включая и социально-антропологические аспектыеё обсуждения. Не многие знают, что концептуальный аппарат тезиса омножественности Вселенных основан на традиции математического при- Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 77нятия решений и тех формализмов, которые лежат в основе теорий ис-кусственного интеллекта. Здесь уместно сделать отсылку к содержаниюработы Д. Дойча и научных дискуссий, развернутых вокруг неё [28].Сетевое мышление во многом опирается на кибернетические мотивы,ориентируясь на разработку оптимальных стратегий и тактики управле-ния в сфере информационного моделирования. Анализ процессов в слож-ных системах информационного взаимодействия привел к трансформа-ции взглядов на феноменологию средовых связей и отношений. Г. Хакенпроводит сопоставление между традиционным описанием сложных си-стем и синергетическим [8]. Единицей описания в традиционном подходеявляется отдельный элемент рассматриваемой системы, например клетка,нейрон, компьютер в сети. Синергетический ракурс иной. Он предпола-гает выбор в качестве единицы описания сеть, состоящую из клеток, ней-ронов, компьютеров. В обычном описании свойства приписываются ин-дивидуальному объекту, в синергетике же - ансамблям, множествам объ-ектов. То есть результаты информационного взаимодействия и свойствапорождаются не отдельными элементами системы, а их кооперативны-ми отношениями: согласованностью, синхронизацией, когерентностью.Этот подход используется и в теории систем искусственного интеллекта.Считается, что качественные эффекты глобального взаимодействия в гло-бальной коммуникационной сети приобретут эмерджентную окраску, кактолько количество сетевых компьютеров приблизится к количеству ней-ронов в человеческом мозге. Это один из самых «сильных» аргументов всовременной мифологии искусственного интеллекта.Что же придаёт ощутимую значимость применению сетевого подходав научном познании? Как показывает анализ исследовательских работ вэтой области, важное преимущество создается благодаря тому, что пони-мание общих принципов построения и функционирования сложных се-тей не зависит от способов их реализации. Это служит обнадеживающимфактором в реализации теоретических и практических проектов в разныхпредметных и тематических областях. В большинстве своём речь идёт обисследованиях, посвященных поиску комплексных решений проблем всфере организации и управления. Для компьютерных комплексов особуюактуальность имеет решение проблем автоматического управления слож-ными системами как целостными динамическими объектами. Разработкив этой сфере тесно связаны с созданием современных систем искусствен-ного интеллекта нового поколения, которые опираются на прагматику се-тевого видения и всевозможные «смещения» в восприятии механизмов,поддерживающих целостность мира и социальной структуры.78 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 Как отмечает Б. Тарасов, порождающие метаэффекты сетевых прак-тик всё более отчетливо проявляются в человеческом мышлении [1, 2].Распространение сетей коммуникации и средств сетевого моделирова-ния формирует распределенный взгляд на мир. Он создает условия длярасширения средств анализа динамик пространственно-временных рас-пределений. Поскольку координационные переживания лежат в основеусложнения живого человеческого интеллекта, то можно говорить о том,что различные реализации сетевого подхода, по сути, представляют со-бой новый этап развития функциональной пластичности мышления и от-крытого восприятия мира. Основным преимуществом, как представляет-ся, выступает возможность формирования новых источников рефлексии.Рассмотрим, какие средства применяются сегодня для формированияпредставлений о сетевой структуре мира? Реальность предстает в видерезонирующих на разных уровнях и корреляционно зависимых объек-тов, референциально связанных процессуальной динамикой и тем самымвзаимообусловленных. В самом широком понимании речь идет о нали-чии разных типов и видов связей и отношений, указывающих на нерас-торжимую связь объектов, событий и эффектов, удаленных друг от другав пространстве и времени. Само наличие разных форм многоуровневойсвязанности многообразных элементов реальности является базовымусловием существования мира. В том числе и условием формированиячеловеческого интеллекта, чувствительного к видению образов и их ком-бинаций.Что представляют собой социальные модели сетевых агломераций?В восприятии человека мир имеет полисемантическую структуру. Реаль-ность отличает неодномерность смыслового пространства. Она воспри-нимается в таком виде благодаря острому дефициту телесности в природ-ной среде, которая вынуждает человека достраивать себя искусственнымисредствами. Экзистенциальным стержнем формирования искусственно-естественного человека является неопределенность его онтологическихграниц. Каждая культура оформляет собственное смысловое поле и фор-мирует в совокупности семантически упорядоченные множества эле-ментов социальной организации. Именно изменчивый процесс структу-рирования смысловых агломераций придает социально распределяемойинформации особые качества. Они оказывают системно преобразующеевлияние на все основные сферы жизнедеятельности современных людей.Включение механизмов восприятия, осмысления и преобразования раз-личных информационных потоков проявляет разные грани дискурсивныхсмысловых реальностей, не нарушая континуальность единой семанти- Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 79ческой матрицы. Дискурсивно-семантические механизмы присутствуютв любой социокультурной системе и функционируют как сети взаимодей-ствия, формирующие рисунок социальных отношений и определяющиеграницы мыслительного восприятия окружающего мира.Благодаря расширению эпистемологических подходов современныхнауки и искусства структурно-функциональный подход дополнился пред-ставлениями об особой пространственной динамике корреляционныхсвязей и отношений многомерного самоорганизующегося мира, взаимоо-бусловленности микро- и макроявлений и т.д. Все попытки устранениятаинственной завесы с коренной реальности стали означать выбор опре-деленного методологического основания - установку на исследование от-ношений взаимозависимости, постижение скрытой взаимодополнитель-ности начал мироздания, переходности разных состояний формообразо-вания и т.д. [4]. Этот взгляд позволил интерпретировать реальность каксовокупность циклических коммуникативных процессов, стягивающихмногообразие реальностей при помощи сетевых отношений [3, 4, 5].Сетевое мышление сформировалось благодаря разработке принциповнелинейной синергийной междисциплинарной коммуникации, противо-стоящей линейному взгляду на мир. Это определило новое пониманиеприроды формирования сложных форм знания, несущих в себе свою соб-ственную рефлексивность [4]. Наличие «когнитивных петель» мышле-ния, циклически увязывающих разнообразие ментальных, интуитивных,эмоциональных состояний, событий, действий человека, позволило болеедетально описать характер отношений «система-метасистема» и прибли-зиться к пониманию познания, порождающего свое самопознание.Парадигматика сетевого мышления вбирает в себя широкий спектрпредставлений, отражающих децентрализованное видение структурымира и процессов, формирующих его онтологию. Основной акцент де-лается на развитии принципов децентрации управления в многоуровне-вых средах. Обобщая, можно сказать, что во многих случаях применениесетевого подхода позволяет выработать более интегративный взгляд напривычные социальные и природные явления, создавая тем самым пред-посылки для формирования более полных, гибких и точных описанийдействительности. При этом речь идет не только о формировании онтоло-гий предметного знания, но и о расширении методологических представ-лений, включая и изучение природы информационного моделирования.Бурный комбинаторный рост сложности задач, решаемых людьми всистемах социальной организации и управления, способствовал разра-ботке гетерогенного модельного поля на основе принципов плюрализма.80 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 Если сделать отсылку к опыту разработки современных информацион-ных систем как особого модельного поля для наблюдений за структур-ными метаморфозами в сфере обработки и передачи данных, то следуетотметить, что всё увеличивающаяся комплексность современных ком-пьютерных сетей привела в конечном счете к необходимости перехода отцентрализованного управления к децентрированному. Чтобы справитьсяс задачами гибкой и оперативной обработки огромных массивов данных,потребовалось внедрение более «индивидуальных» управленческих мо-делей, которые бы позволяли, не дожидаясь команды из центра, прини-мать решения, формулировать промежуточные задачи на пути к дости-жению цели и т.д. Это направление было связано с совершенствованиемсистем поддержки принятия решений, включающих в себя разработкумногообразных средств моделирования, анализа гетерогенных данных,опирающихся на семантику сетей.Возможности анализа дифференцированного распределения инфор-мационных и управляющих сигналов в сетях, расширение потенциаловдействия на разных уровнях, более точное описание основных состоянийи механизмов перехода между ними, эффекторных функций, динамикиизменения коэффициентов обученности элементов сети (обучение, пере-обучение и разобучение), условий масштабируемости сетей способство-вали поиску всё более оптимальных информационных моделей. В целомже развитие форм сетевого мышления повлекло за собой повышениеуровня виртуализации современной цивилизации, усложнение управле-ния динамикой формирования смысловых пространств по сравнению спредшествующими типами организации социума.Рассмотрим кратко историю развития идеи сетевого взаимодействия.Исторический контекст формирования современной сетевой цивилизацииво многом задан эволюцией опытов формализации знания. Краеугольнымкамнем в формировании сетевого мышления современной культуры при-нято считать теорию графов. В 1735 г. Л. Эйлер, анализируя задачу о ке-нигсбергских мостах, создал учение, пригодное для абстрактного отраже-ния структуры взаимосвязей реального мира. Сегодня основные понятиятеории графов (вершины, ребра, степень вершины, связанный граф, де-рево, цикл, ориентированный граф и т.д.) составляют одну из базовых об-ластей современной информатики и лежат в основе разработки стратегийразвития современных сетевых технологий, в частности семантическихсетей и схожих с ними моделей. Созданная Л. Эйлером теория графов ис-пользуется и сегодня при изучении транспортных и коммуникационныхсистем, в том числе и маршрутизации данных в Интернете. Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 81Основное достоинство теории графов заключается в том, что она по-зволила проводить поиск решений в пространстве состояний, изменивподходы к моделированию скрытой структуры задач. Графы состоянийстали инструментом измерения структурированности и сложности про-блем. Сложные практические задачи стали рассматриваться как неодно-родные, субъективные сущности с изменчивым элементным составоми структурой. Анализ и описание схем пространства решений создалипредпосылки для более точной оценки эффективности, корректности иобщности выбираемых стратегий.Как уже отмечалось, сетевой подход взрастил реляционный принципмышления, идентифицирующего реальность с взаимосвязями и отноше-ниями, а не с субстанциями. Как отмечает П. Бурдье, существует непо-средственное и глубокое согласие между категориями восприятия, при-лагающимися человеком к миру, и структурами самого мира [6]. Не уди-вительно, что сетевой подход нашел свое отражение и в опытах описаниясоциальной реальности. Началом символической революции, претенду-ющей на внедрение нового принципа легитимного конструирования, по-служил анализ явлений социального мира с точки зрения представлений,применяемых в физике и математике. Социальное пространство сталоописываться как систематизированное пересечение связей, объединяю-щих субъектов и имеющих разную силу активации [23, 27]. Появлениенового направления структурно-функционального подхода выдвинуло напередний план исследование взаимодействий между социальными объ-ектами и выявление условий возникновения этих взаимодействий. В ра-ботах Э. Дюркгейма социальная реальность стала рассматриваться каксеть невидимых связей, образующих пространство, складывающееся извнешних по отношению друг к другу позиций, характеризующихся ре-ференциальными связями (взаимным расположением, близостью, уда-ленностью и т.д.). Сеть социальных взаимодействий стала описыватьсякак конечная совокупность социальных акторов и набора связей междуними. Это открыло дорогу для развития новых видов анализа форм иотношений в социальном мире. Значимость сетевого аспекта была осо-бенно отчетливо осмыслена с появлением специальных исследований,посвященных анализу феноменов глобальной коммуникационной сети.Сегодня к разряду классических можно отнести идею о том, что ядромсовременной формы коммуникационной организации общества являетсяне информация, а сетевая логика его базисной структуры, разрабатывае-мая в исследованиях М. Кастельса.82 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 В социологической практике методология сетевого подхода приме-няется при проведении социометрических опросов. Их существенное от-личие составляет характер исходных данных, способы их представления,процедуры опроса и методы анализа собранной информации. Результатомизмерения в данном случае являются отношения между респондентамии структура взаимодействий, возникающая как система индивидуальноговыбора, соответствующая критериям членов малой группы.Под влиянием сетевых представлений изменились и подходы к опи-санию многих социальных явлений. Так, например, наука стала рассма-триваться как самоорганизующаяся перцептивно-понятийная сеть. Опи-сание и анализ языковых явлений стали проводиться, исходя из аналогийс активационными сетями [9, c.38]. В образовании выделилось такое на-правление, как коннективизм. В нем обучение воспринимается как про-цесс создания сети, узлами которой являются внешние сущности - люди,организации, базы данных, библиотеки, сайты или любой другой источ-ник информации.Современными учеными осознается актуальность дальнейшей ком-плексной разработки сетевой парадигмы. Сетевые модели, их техниче-ские и социальные приложения отличаются большим разнообразием.Несмотря на важность и повсеместность сетей, их структура и свойствадо сих пор плохо изучены. Общепризнанно, что сетевые отношения пред-ставляют собой один из наиболее комментируемых, но и одновременнонаименее осмысленных феноменов информационного общества. К ак от-мечается в работе [5, с. 63], «для того, чтобы выстроить такую новую,сетевую картину мира, нужны новые образы и представления, новыеметафоры и модели, качественно новые концептуальные инструменты».Заметные шаги в этом направлении сделаны такими исследователями,как Д. Бом, Д. Дойч, Ф. Маврикиди, В. Тарасенко, В. Аршинов и многиедругие.Как мы видим, преимущества сетевого подхода в описании и анали-зе разнообразных жизненных процессов, событий и феноменов задают-ся возможностью гибкого сочетания предельно абстрактных понятий истрого конструктивных информационно- коммуникационных моделей.Это создает необходимые предпосылки для формирования всё болееинформационно-емких схем понимания и методов наблюдения в разныхсферах человеческой практики. Но поскольку сегодня еще продолжаетсяпоиск адекватных моделей сетевого взаимодействия, то в исследователь-ском плане по-прежнему сохраняется актуальность накопления эмпири-ческого материала и концептуальных обобщений по сетевой проблемати- Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 83ке. В том числе речь идет и о таком актуальном исследовательском поле,как системы искусственного интеллекта.Сетевая проблематика и современные системыискусственного интеллектаСетевая парадигма формирует поле интердисциплинарных иссле-дований, одним из наиболее ответственных и перспективных секторовкоторого является область разработок стратегий развития систем искус-ственного интеллекта нового поколения. Современные интеллектуаль-ные системы представляют собой сложные интегрированные многоуров-невые управляемые среды, концентрирующие в себе результаты развитияразных методов и средств формализации, включая сетевые инструментыструктурирования данных. Расширение и совершенствование интегра-ционных связей, создание ансамблей сотрудничающих моделей, сокра-щение количества ошибок при обработке информации и синтез персо-нифицированных методов управления данными способствовали созда-нию комплексных гибридных интеллектуальных систем особого класса.Современные интеллектуальные системы дают большие возможностидля реализации идей «нервной сети» Модели Жизнеспособных Систем(Viable System Model) на основе новых аналитических средств, включаяиспользование Web-сервисов и мобильных устройств в формированиивиртуальных ситуационных центров. Они позволяют вплотную занятьсяпроблемой гибкого и оперативного управления слабо структурирован-ными знаниями с нечеткими системами начальных условий, обработкинеассоциированной информации, повышения уровня ситуативного реа-гирования на внешние события, применения форм разумного поведенияпри выборе решений.Можно выделить два стратегических направления разработки СИИ ,имеющих разную топологию, но представляющих собой грани единогопроцесса формализации знаний, повлиявшего на развитие механизмовуправления принятием решений. Первое направление связано с локаль-ными экспериментами на уровне компьютерного функционала. Оно ори-ентировано на детальный анализ решений задач, схожих для живых итехнических информационных систем. В свою очередь, развитие различ-ных технологий искусственного интеллекта стимулировало потребностииспользования «человекоподобных» и «животноподобных» программ.Целью являлось построение адекватных моделей переработки информа-ции, позволяющих воспроизвести механизмы формирования целостногоповедения. В первую очередь это было обусловлено интересом к иссле-84 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 дованию форм коллективного поведения. Например, специфика протека-ния информационных процессов в нервной системе человека и живот-ных определялась через методологию нейросетевого структурирования,а критерием разумности выступала способность к обучению. Эта работапроводилась на основе информационного моделирования работы отдель-ных узлов сенсорных информационных систем - периферического, цен-трального и сенсомоторного уровней обработки информации.На основе подобного подхода сегодня активно развивается такое на-учное направление, как нейроинформатика. Здесь основным объектомвнимания выступают сенсорные сети. Начало этому исследовательскомунаправлению было положено в 1942 г. Теория деятельности головногомозга нейрофизиолога У. Маккалоха и математика У. Питтса основыва-лась на идее, что функции компьютера и мозга в значительной мере ана-логичны [7, 8, 10]. Она положила начало широкомасштабной экспери-ментальной работе многих исследовательских коллективов. Были пред-ложены модели сетевых конструкций, позволявшие выполнять числовыеили логические операции, обучаться, распознавать образы, обобщать. Вобщих чертах они воспроизводили когнитивную архитектуру, базовымиэлементами которой выступали связанные между собой электронныенейроны, и обладали необходимыми чертами интеллекта [24-26]. ОпытУ. Маккалоха и У. Питтса вдохновил кибернетиков из университетов ичастных фирм, и в 40-60-е гг. ХХ в. сформировалось движение энтузиа-стов машинного интеллекта. Конечной целью экспериментов являлосьсоздание «адаптивной сети». Она должна была нести в себе признаки са-моорганизующейся системы, способной к самообучению.Электронные нейроны нельзя считать идеальными моделями, по-скольку уровень детализации моделей несравненно ниже реального.Основная цель моделирования на этом этапе заключалась в том, чтобыпроанализировать самые общие принципы работы с информацией. Вы-деленные элементы рассматривались скорее, как абстракции. Если бытьболее точным, упрощенно они рассматривались как устройства, опери-рующие двоичными числами, что соответствовало логике кодированияинформации в цифровых компьютерах. Однако основной трудностью напути к созданию адаптивной сети явилась высокая стоимость электрон-ных элементов и сложность информационного моделирования нервнойсистемы.Какие функции требовались для полноценной проектной реализацииадаптивной сети? Способность к мониторингу окружающей обстановки сцелью ситуативной адаптации поведения, подобной живым организмам. Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 85Остро встал вопрос о разработке методов реконструкции событий, про-исходящих во внешней среде, оперирования реальными (физическими)параметрами внешнего окружения. Были разработаны критерии интел-лектуальности информационной системы: наличие развитых коммуникативных способностей, включаю-щих разнообразие способов взаимодействия конечного пользователя синформационной системой и электронных агентов между собой; умение решать сложные плохо формализуемые задачи, требую-щие построения оригинального алгоритма для неопределенной или не-стандартной ситуации, характеризующейся динамикой исходных данныхи знаний; готовность к самообучению; способность системы к развитию, адаптивность по отношению кобъективным изменениям областей знания.В 80-е гг. ХХ в. в научный оборот было введено понятие адаптив-ной сети - «активационные сети» [ 9, с. 38-41]. Их поведение подчиня-лось определенным закономерностям. Отдельные узлы сетей обладаютизменяющимся во времени количеством активации ( по аналогии с ко-личеством тепла в физике и т.д.). В сетях одни доминируют, другие на-ходятся в пассивном состоянии. Таким образом, на основе оценки мно-жества элементов сети и связей между ними можно выделить рейтингикоммуникационных нагрузок и выделить относительно небольшое числоузлов (концентраторов), имеющих практически неограниченное количе-ство связей. Активация может инициироваться внешними системами илиизнутри через связи с другими узлами. Важным свойством узлов сетивыступает их способность к хранению информации, тип и детальностькоторой могут различаться. Таким структурам свойственна масштабнаяинвариантность.Сегодняшний этап развития систем искусственного интеллекта осно-ван на моделировании гиперсложных бионических нейронных сетей [13,14]. Идет поиск универсальной нейробионической парадигмы, направ-ленной на анализ механизмов, закономерностей и принципов, предназна-ченных для создания базовой основы нейрокомпьютеров, сочетающей всебе простоту проектирования классических нейросетей и сложность,многофункциональность бионических нейронов.Самостоятельными этапами повышения уровня интеллектуально-сти современных информационных сетей являются разработка гибкихинформационно-поисковых языков, дружественных интерфейсов с инту-итивно понятной структурой представления информации, технологий баз86 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 данных и онтологий знаний, поиск вариантов решения логических задачс нечеткими системами начальных условий, включая обработку неассо-циированной информации. Новое поколение интеллектуальных техноло-гий позволяло оперировать мультимедийными потоками информации -текстами, изображениями (статическими и динамическими), звуками.Для обеспечения возможности совместного использования разнороднойинформации технологии представления и корректной интерпретацииданных должны были быть стандартизованы. Это наложило свой отпеча-ток на «мышление» подобных систем, введя условие гетерогенности ин-формационного потока, повышение требований к формализации задач,разработке подходов и методов, не создающих препятствий для дальней-шей адаптации интеллектуальных систем. Но наиболее принципиальнымшагом в развитии современных интеллектуальных систем является вне-дрение систем распределенной обработки данных.К концу ХХ столетия компьютерные технологии, пройдя несколькоэтапов интеллектуализации, стали выступать интегрирующим инстру-ментарием практически всех сфер человеческой деятельности благодаряналичию единой сетевой базовой коммуникативной структуры, основан-ной на электронных формах кодирования и передачи разнородной инфор-мации. Качественный сдвиг в развитии интеллектуальных систем во мно-гом был обеспечен пересмотром классических вычислительных моделей,основанных на принципах работы машины фон Неймана. Он потребовалразработки новых концепций вычислительного пространства, теорети-ческих и практических методов построения сетевых моделей. Попыткисовершить революцию в организации современных коммуникационныхпространств на основе совершенствования сетевых моделей информаци-онного взаимодействия предпринимаются и по сей день [11].Инфраструктуру современного информационного общества состав-ляет новая «интеллектуальная», а не «механическая» техника. Совре-менные социальные коммуникационные сети могут рассматриватьсякак особое модельное пространство, воплощающее собой формы искус-ственного интеллекта. Системой глобального управления, основанной наинтеграционной деятельности интеллектуальных сетей коммуникации,является Интернет. Он может рассматриваться как динамическая макро-модель, выстроенная на основе реализации современных сетевых пред-ставлений.Применение развитых методов и средств сетевого моделирования впроектировании интеллектуальных систем способствовало формирова-нию параллельного инжиниринга. Его основным преимуществом яви- Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 87лось сокращение времени разработок проектов за счет параллельноговыполнения сложных задач несколькими рабочими группами. Поиск эф-фективных стратегий развития сетей, предназначенных для совместнойкооперативной деятельности, стали приобретать всё большую популяр-ность. Объединение портальных технологий, средств управления кон-тентом, веб-аналитики, включая социальные составляющие и техноло-гии электронного маркетинга, является одним из примеров реализациисетевых проектов на основе интегрированного подхода к организацииинтеллектуальной среды.Сегодня одной из центральных тем в этом контексте становится вне-дрение социальных функций в среду управления бизнесом. Социальныесоставляющие, с помощью которых бизнес-структуры могут использо-вать широкий набор социальных функций для наполнения корпоратив-ных порталов, требуют, в свою очередь, более серьезного внимания кинструментам сетевой аналитики. С их помощью выстраиваются струк-туры предпочтений пользователей и формируются персонифицирован-ные предложения. Современные технологические решения позволяют,например, использовать встроенные аналитические модули, которыеранжируют информацию по степени важности для каждого конкретногопользователя и представляет её в удобной форме. За основу алгоритмафильтрации и определения приоритетов принимается рабочий план каж-дого конкретного сотрудника, а движок учитывает стоящие перед челове-ком задачи в процессе анализа всей информации, поступающей на кли-ентское место. Подобные стратегии актуальны и на уровне построениявнутрикорпоративных сетей.Традиционно любое деловое взаимодействие базировалось на тран-закционной модели - обмене денег на сервис или продукт. Сегодня сете-вые технологии обеспечивают создание среды для освоения новых формсимволического обмена на основе форм открытой электронной комму-никации. Эмоциональная вовлеченность, персональные интересы людейпри обсуждении продуктов и услуг в сети (символический капитал) соз-дают условия для более детальной разработки бизнес-решений, брендов,новых модельных линеек, корпоративных стратегий. Тем самым транс-формируется идея моделирования систем искусственного интеллектакак стратегия логического упорядочения социального информационногоресурса. Современные проекты искусственного интеллекта становятсявсё более «эмоционально» ориентированными. Они стремятся к созда-нию таких коммуникационных сетей, которые реагируют на спонтанныеформы человеческого восприятия и отклика - индивидуальные интере-88 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 сы, предпочтения и мотивы деятельности. Таким образом, от проектоврефлективного модернизма общество переходит к тактике эмотивной ре-гуляции социальным развитием, что влечет за собой новые проблемы ивопросы.Привычное восприятие глобальной коммуникационной сети как местаактивной апробации разных форм кооперативной деятельности и поискановых форм информационно-коммуникационного взаимодействия междулюдьми и сообществами может конкурировать с более концептуальнымпредставлением об Интернете. Отдельные исследователи рассматриваютего как особый пространственно-временной семантический континуум,обладающий глобальным измерением [12]. Новая коммуникационнаяглобо-лаборатория позволяет совмещать совершенно разные формы ин-теллектуальных репрезентаций, открывая новые способы идентифика-ции, коллективной рефлексии, организации и управления семантически-ми структурами социальности. Эта идея эволюционирует концептуально,технологически и организационно. Сегодня она отливается в реализациюпроектов Web.3 (семантические сети) и Web.4 (прагматические сети). Онипредставляют собой электронные сети коммуникаций, основанные на бо-лее широком применении вариационных синергетических методов в ин-формационном моделировании. В частности, использование способностисетей к саморазвитию. Этот процесс протекает на фоне исследования ме-тодологии самоорганизующихся систем. Ассимиляция синергетическихидей осуществляется через абстрактные математические конструкции,специальные понятия и определения, которые выражают самые общиевиды связей, отношений и свойств. Внедрение новых информационныхи коммуникационных технологий способствовало достижению нелиней-ных, синергетических эффектов в процессе их «совместного действия» ивзаимной адаптации, что позволило говорить о синергетической инфор-матике и синергетическом искусственном интеллекте.Специфика мультиагентного моделированияСегодня сформировалось целое направление в информационноммоделировании, позволившее повысить уровень гибкости и ситуатив-ной реактивности систем искусственного интеллекта. Фиксируется не-обходимость перехода от технологической цивилизации к цивилизацииинформационно-семантической, к более гибким и адекватным методамуправления знаниями. Каким образом достигается необычайная гибкостьреагирования? Что позволяет компьютерным программам проявлять всёболее разнообразное поведение и развивать ситуативную логику? Эти Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 89вопросы возникают и при осмыслении тех стратегий, которые лежат воснове реализации проектов Web.3 (семантические сети) и Web.4 (праг-матические сети). Для ответа выберем тему, которая позволяет показатьспецифику мультиагентного моделирования, одной из современных формимитационной компьютерной репрезентации.Большинство интеллектуальных методов принятия решений пред-полагает применение таких правил поведения, которые не требуют вы-полнения операций в жестко заданном порядке и активизируются с уче-том структуры конкретной задачи. Этот эффект достигается благодаряиспользованию методов агентного моделирования. Они возникли в ре-зультате исследований в области распределенных компьютерных систем,сетевых технологий и параллельных вычислений. Эта предметная об-ласть является одним из направлений имитационного моделирования.Агентный подход применялся для решения проблем в тех случаях, когдаименно индивидуальное поведение объектов являлось существеннымдля системы в целом. В 50-х гг. прошлого столетия в России изучениемколлективного поведения автоматов занимались представители научнойшколы М.Л. Цетлина. Затем исследования переместились в сферу изуче-ния более сложных классов агентов - вероятностных автоматов с пере-менной структурой, мягко адаптирующейся к характеристикам изменяю-щейся среды. Позже были разработаны технологии, которые позволялимодельно реализовать способность к рассуждениям.Рассмотрим более детально особенности применения агентного под-хода для формирования систем искусственного интеллекта. Современ-ные информационные системы представляют собой гибридные человеко-машинные комплексы. Они состоят из набора модульных компонентов. Всамом общем виде идея заключается в следующем: разумное поведениеформируется соорганизацией большого числа простых взаимодействий,которые осуществляются полуавтономными индивидуумами. Они полу-чили название «агенты».«Агент» в теории современных систем искусственного интеллекта- это обобщающее понятие. Оно может обозначать любой из естествен-ных или искусственных «элементов», обладающий автономностью испособностью рецепции конкретных аспектов своего окружения и непо-средственного взаимодействия с ним. С точки зрения классического ис-кусственного интеллекта агент (интеллектуальная система) должен былобладать глобальным видением проблемы, иметь все необходимые спо-собности, ресурсы и знания для её решения. В концепции распределенно-го искусственного интеллекта реализован другой подход. Все агенты де-90 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 централизованы, т.е. поведение модели в целом не определяется каким-тоодним из агентов, а является результатом их независимой активности. Посуществу, агенты служат механизмами, обеспечивающими соорганиза-цию коллективной деятельности, подчиненной задачам выбора адекват-ного целевого ситуативного решения задач, имеющих сложную управ-ленческую структуру. Интеллектуальным агентам присущи следующиеосновные свойства:1) общительность - взаимодействие и коммуникация с другими аген-тами;2) ситуативная реактивность - адекватное восприятие состояния сре-ды и реакция на его изменение;3) целенаправленность.Целесообразность поведения интеллектуальных агентов предполага-ет наличие целей функционирования и способностей использования зна-ний об окружающей среде (внешней системе событий/состояний), пар-тнерах и о собственных возможностях. Таким образом, их способностиобусловлены восприятием влияний внешнего мира и событий/состоянийвнутри системы, возможностями воздействия на них.Агентно-ориентированные методы предполагают, что каждый агент,работая со своим собственным окружением и навыками, координируетобщий ход решения задач и готов к участию в разных видах и формахкооперативной деятельности. Каждый агент наделен миссией, он выпол-няет свою независимую часть решения проблемы и сообщает результатдругим агентам. Задача одних - собирать и передавать информацию, дру-гих - координировать взаимодействие между агентами, третьих - искатьрелевантную информацию, четвертых - формировать обобщающие кон-цепции, пятых - обучать, шестых - раздавать задания, седьмых - при-нимать решения и т.д.Рассмотрим основные аспекты онтологии агента. Агенты могутбыть автономными или полуавтономными. Они взаимодействуют, фор-мируя структурированные сообщества для решения конкретных задач. Уагентов имеется определенный круг задач, они располагают частичнымзнанием о мет

Скачать электронную версию публикации