Третью часть презентации, посвященную подробному описанию ключевых понятий и методик (на базе фундаментальных ограничений или пределов), ставших составной частью концепции искусственного интеллекта, концепции искусственного разума, концепции искусственной личности.

В интервью, опубликованном на сайте AIMatrix, я обещал в апреле-мае 2004 года создать презенацию с более подробным описанием моей авторской концепции искусственного интеллекта. Это был конец февраля 2004 года. Много воды утекло с тех пор. Многое изменилось. Во-первых, презентация уже давно готова. Во-вторых, из-за очередного предательского удара со стороны официальной науки я перестал пользоваться словосочетанием ''искусственный интеллект''. Потому что официальная наука в лице псевдо- и лжеученых считает, что искусственный интеллект - это не реализованная техническая система, а ''совокупность научных дисциплин...''. И поэтому, с точки зрения ортодоксов, всю мою разработку, а значит и всю мою сознательную жизнь можно просто спустить в унитаз. И они еще прикрываются авторитетом обоих Поспеловых, нашей старой гвардии, которая никогда не позволяла себе относится с таким неуважением к результатам других исследователей! С таким подходом, уж точно, современные мэтры никогда и ничего путного не создадут, зато всем другим кислород перекроют и все денежки вбухают не в науку, а в себя, любимых! В связи с таким совершенно несправедливым и крайне дискриминационным отношением я с марта 2004 года стал пользоваться словосочетанием "искусственный разум". В третьих, наконец, презентация-то готова давно, да вот только не в полном объеме. Дело все в том, что в феврале 2002 года многие материалы на бумажном носителе были уничтожены. Погибли безвозвратно. Последние два года мне пришлось заниматься их восстановлением и оформлением в виде презентации. И поскольку многое подзабылось (теория-то была создана еще в середине 90-х), все до конца мне восстановить так и не удалось, как ни старался. В общем, Вашему вниманию я предлагаю примерно половину от исходных материалов. Итак, третья часть презентации посвящена подробному описанию многих совершенно необходимых для реализации технической системы искусственного разума понятий, в которое входят:

1. Фундаментальные ограничения или пределы.
   
   
2. Модели данных и их более продвинутая классификация.
   
   
3. Парадоксы.
   
   
4. Интеллектуальные функции.
   
   
5. Информационные обобщения.

И кое-что другое. Полностью третья часть презентации в виде самораспаковывающегося архива (PowerPoint 2000, в формате PPS, 184 Кб.) доступна с конца июня 2004 года, а с 06 августа того же года представлен усовершенствованный вариант с улучшенными возможностями для навигации. В новом варианте всего лишь 310 слайдов, вместе с оглавлением, которое, в отличие от первой и второй частей презентации, находится в самом конце третьей части. А всего третья часть презентации в распакованном виде занимает 2048 Кб. Глючить не должно, все тщательно проверено, только вначале грузится медленно из-за большого размера. Наслаждайтесь и помните, что без общей фундаментальной теории никто и никогда не создаст ни искусственного разума ни искусственного интеллекта - только их жалкие и неадекватные элементы.

Информация об одной из первооснов или обоснований для третьей части презентации представлена ниже, сразу же за блоком ссылок. Вообще же, третья часть презентации, включая ее демонстрационное обоснование, - самая тягомотная, самая занудная; но без нее двигаться дальше практически невозможно. Уровень сложности представленной здесь информации несколько уступает презентационному.
           Ну а к информации о дальнейшем развитии классификации данных - информационному обоснованию - можно будет перейти по ссылке, размещенной в конце этого документа.
           Сравните, кстати, с чем удобнее работать: с большим документом или с презентационным набором слайдов. Лично мне кажется, что презентация удобнее во многих отношениях.

Особо обращаю Ваше внимание на то обстоятельство, что третья часть презентации является составной частью технического задания (ТЗ) на проектирование и формирование технической системы искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта. Представленные материалы весьма сложные, включают в себя много новых и непростых вещей. Поэтому, во избежание ''вывиха мозгов'':))) и потерь драгоценного личного времени настоятельно рекомендую Вам сначала изучить общее описание самых важных элементов ТЗ. Любые другие материалы, опубликованные на моем сайте, Вы можете смотреть без особого напряга, как мне кажется. Но ТЗ! Оно, все-таки, предназначается, в первую очередь, для профессионалов-практиков. Кстати, с 29 октября 2004 года доступно дополнение к техническому заданию.

Если же Вам хотелось бы получить самую краткую информацию о сути МОЕГО СПОСОБА проектирования и формирования технической системы искусственной личности, то с 04 февраля 2005 года для Вас доступно ПОНЯТНОЕ ДЛЯ ВСЕХ ОПИСАНИЕ. Здесь буквально несколько предложений, практически свободных от специальной терминологии.

Кроме того, с 21 февраля 2005 года в Вашем распоряжении ПОЛНЫЙ СПИСОК МОИХ ДОСТИЖЕНИЙ в области искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта.

Можно ознакомиться также с мои взглядом на социальную значимость появления технических систем искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта. Документ жесткий, но справедливый!

И, напоследок, Вы можете узнать, почему я в некоторых документах ''наехал'' на официальную науку.

Одна из первооснов или обоснований для третьей части презентации.

Когда-то я начинал создание компьютерных программ с традиционного системного подхода, выделив в нем два аспекта: функциональный и структурный. Поэтому первый мой подход к созданию теории интеллектуальных систем или систем искусственного интеллекта носит название ФУНКЦИОНАЛЬНО-СИСТЕМНО-СТРУКТУРНОГО подхода или метода. Этот подход вынесен на первый план в частях презентации с первой по четвертую включительно.

Перечислим кратко ключевые понятия, рассмотренные в третьей части презентации, это: ограничение (и производные этого слова), предел, запрет (как синоним для ограничения и предела), модель (и производные этого слова), адаптация (приспособление, регуляция; и различные производные), область (как часть реального мира, в том числе - предметная, проблемная), генерация (и производные этого слова), аксиома (и производные этого слова), автомат (и производные этого слова), правило (синоним - предписание), бесконечность (и производные этого слова), активность (и производные этого слова, пассивность в качестве противоположности), переход (и производные этого слова), формула (и производные этого слова), вывод (и производные этого слова), свойство (и производные этого слова). Рассмотрим подробнее, каким образом ключевые понятия были упомянуты в моих ранних научных работах.
           Все упомянутые ключевые понятия были взяты из фактологии, которая стала первым, ФАКТОЛОГИЧЕСКИМ обоснованием моей разработки. Следует упомянуть о том, что в фактологическое обоснование может быть несколько избыточным. Это происходит тогда, когда в одной и той же цитате встречается несколько ключевых понятий.
           Фактология была оформлена как мои ранние научные работы, которые я сейчас и процитирую. Поскольку я цитирую свои собственные работы, все мои же цитаты стану давать без кавычек. Каждая цитата начинается с новой строки.
           Цитаты были взяты из следующих документов: d2.txt, d3.txt, d4.txt, d5.txt, relbas.txt, relbasne.txt, fr71.txt, fr72.txt, fr73.txt, fr74.txt, fr75.txt, fr76.txt, fr77.txt, fr78.txt, fr81.txt, fr82.txt, fr83.txt, fr84.txt, fr85.txt, fr86.txt, econ.txt, polit.txt.
           Ну а все, что касается типов или классов данных, а также некоторых других ключевых понятий, было представлено в вводных документах первой части презентации, ее приложения, сокращенного варианта первой части презентации и второй части презентации.
           Итак.

ФАКТОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ (ПЕРВООСНОВА).

Ограничение (и производные этого слова).

... ограниченные по своему развитию ...
           ... ее можно сразу же внедрить и лучше - в ограниченных масштабах, чтобы сначала посмотреть, к чему все это приведет.
           Его ограниченное сознание определяет его ограниченный, часто сводящийся к материальным понятиям круг интересов ...
           ... оно уже не ограничится жалким бытием под властью догматиков и дилетантов и будет стремится во что бы то ни стало изменить его.
           ... перешагивающих грань между мертвым и действующим ...
           ... находится на грани обморока ...
           ... жизнь на грани того, чтобы стать чудом ...
           ... грань между разумом животного и разумом человека ...
           ... имеет место "оправдывающая" тенденция, подчеркивающая ограниченность понятий и "искусственного" и "интеллекта".
           Здесь возникает "противоречие между характером человеческого мышления, представляющимся нам в силу необходимости абсолютным, и осуществлением его в отдельных людях, мыслящих только ограниченно".
           Признание таких трудностей является разновидностью ограниченного агностицизма.
           "... в то время как ограниченность информационного моделирования ( дискретного по своей природе) в решении этих вопросов проявляется более выпукло, чем при моделировании дискурсивного мышления."
           Машинный анализ изображений ограничивался либо анализом фотографий ...
           ... применение этого языка дает практически неограниченную возможность распараллеливания работы многопроцессорной вычислительной системы без увеличения стоимости программного обеспечения.
           Каждый процессорный элемент связан с фиксированным (заданным заранее и ограниченным) числом соседних процессорных элементов.
           Вначале наши "ученые мужи" установили подобный запрет на эмоциональную деятельность - мыслить компьютер может, а с эмоциональной сферой ничего поделать нельзя. Академик Амосов доказал несостоятельность введенного ограничения.
           Из сказанного следует, что, анализируя социальные системы, всегда надо четко очерчивать границы аспектов, в рамках которых проводится анализ социальных объектов.
           Метод осуществления политической власти определяет ПОЛИТИЧЕСКИЙ РЕЖИМ как АВТОРИТАРНЫЙ - неограниченная власть одного лица ...
           ДЕМОКРАТИЧЕСКИЙ - выборная, ограниченная по времени власть большинства ...
           ПОГРАНИЧНЫЕ НАУКИ - образуются на стыках других наук. Например, кибернетика появилась на стыках десяти научных дисциплин.
           ... ищут наиболее благоприятные условия и приспосабливают окружающую среду, хотя и в ограниченных масштабах к своей жизнедеятельности.
           Он дарует неисчислимое количество новых граней восприятия мира ...
           Это попытка отграничить хозяина от пса, который якобы все понимает, только сказать не может.
           Но и их совершенство ограничено и далеко не полно.
           Его ограниченное сознание определяет его ограниченный, часто сводящийся к материальным понятиям, круг интересов.
           ... оно уже не ограничится жалким бытием и будет стремиться во что бы то ни стало изменить условия жизни.
           ... сформулировали национальные концепции искусственного интеллекта, правда, весьма ограниченные и примитивные ...
           Над отношениями определены следующие операции: ... 10). ограничение предикатом ...
           Это становится возможным при накладывании на предметную область различного рода ограничений.
           Автоматизированные информационные системы на базе семантических сетей очень удобны для создания системы общения с ЭВМ на ограниченном естественном языке (ОЕЯ).
           Главное преимущество семантических сетей - отсутствие каких-либо ограничений на типы связей и количество узлов.
           1). слов из некоторого ограниченного словаря ...
           Например, из слов ограниченного словаря конструируют синтаксически правильные фразы.
           Сейчас в Японии представляют ЭВМ пятого поколения как систему, которой может пользоваться любой неквалифицированный пользователь, программируя ее на ограниченном естественном языке.
           ... в границах традиционных формальных систем, но и выход за рамки последних ...
           АВТОРИТАРНЫЕ ГОСУДАРСТВА. - Неограниченная власть одного лица, попирающего законы - монарх, диктатор.
           ... в государстве свою свободу люди должны ограничить сами.
           Государство - не чудовище, оно не имеет безграничных возможностей порабощения человека.
           Свобода определяется границами закона природы.
           Государство признает верховенство прав личности над ограничениями, которые ставятся государственной властью.
           Для операции декартова произведения никаких ограничений на степени исходных отношений и природу атрибутов не накладывается.
           Операция ОГРАНИЧЕНИЯ или операция ВЫБОРА. Является унарной операцией, но в отличие от проекции ориентирована на выделение нужных строк отношения.
           Операция СОЕДИНЕНИЯ. В отличие от операции ограничения операция бинарна и она определена для двух отношений, для которых на виделенных доменах может быть задан предикат ...
           Реляционная модель учитывает ограничения, накладываемые семантикой предметной области на используемые данные. Одним из таких ограничений, существующих в предметной области, является понятие функциональной зависимости, которое поддается строгой формализации и на основании которого можно правильно спроектировать схему БД.
           Естественно, что такое отношение будет иметь какие-то внутренние ограничения, учитывающие особенности моделируемой предметной области.
           Поэтому функциональные зависимости - важная разновидность информационных инвариантов схемы БД, иначе называемых ограничениями целостности.
           Теперь будем считать избыточности полученного разложения опорными точками, увеличивать значения которых мы не имеем права. Дальше воспользуемся методом ОГРАНИЧЕННОГО ПЕРЕБОРА ...

Предел.

... ибо отказ от него вызвал бы такие потрясения, и экономические, и политические, и идеологические, которые выходят за пределы воображения ...
           В пределах настоящей книги нет возможности доказать данное положение.
           Чтобы сделать правила предельно гибкими (как у человека) "такой процесс должен быть либо бесконечным - и тогда ни о какой переработке информации вообще не может идти речь, либо придется постулировать наличие окончательных правил, но тогда заведомо должны существовать в мире такие ситуации, такие задачи, с которыми данный алгоритм справиться не может".
           Разум, который нам никогда не суждено понять, потому что он выходит далеко за пределы всех мыслимых нами представлений?
           Фактически же все народы и нации в пределах, доступных историческому наблюдению, следуют одним курсом ...
           Но если мы вспомним, что эти индивидуальные клетки, люди, представляют собой гораздо более организованные существа, чем гигантские организмы, что деятельность первых далеко выходит за пределы деятельности последних, то мы осознаем вечный конфликт между человеком и человеческими агрегатами, поймем, что так называемый прогресс или эволюция, - это то что остается от индивидуальной деятельности в результате борьбы между ней и аморфными массами.
           Разум, вложенный в эту организацию, был очень узким и строго утилитарным; он все рассчитывал в пределах данных условий и ничего не видел за их пределами.
           Принятие решения - акт, включающий поиск, оценку и выбор. То, что человек это может, не требует доказательства. Животные на это способны в разной степени. Компьютеры не способны - не выходят за пределы программы.
           ... переходя от звезды к звезде и бросая непрестанное сияние жизни из вечно меняющихся центров до самых последних пределов пространства.
           ... до предела времен, которого ни один человек не может охватить разумом.
           ... проницал он в глубину и в высоту и проницал за пределами всех сфер, всех форм, всех светил, всякого источника движения.
           И он обострит и ожесточит борьбу до предела, наделяя свои формы невежеством, но давая способности, заставляя всему учиться заново.
           Но в пределах своего круга представлений он может научиться также и понимать то, что он говорит.
           По всей видимости, информационная сложность базовой концепции искусственного интеллекта такова, что она находится где-то на пределе восприятия одного человека, и только коллективная работа над этой концепцией позволит сделать ее более совершенной и конструктивной.
           3). повышение целостности данных в пределах одной предметной области ...
           14). стандартизация данных в пределах одной предметной области ...
           Но фактическое равенство следует поддерживать только в определенных пределах.
           Природная религия не выходит за пределы обожествления природы - это религия дикарей.
           Результат операции пересечения также отношение, степень отношения сохраняется, а мощность результирующего отношения лежит в пределах ...
           При операции взятия разности степень результирующего отношения тоже сохраняется, а мощность лежит в пределах ...

Запрет (как синоним для ограничения и предела).

За этим немедленно последовало наложение запрета на на деятельность ...
           ... существуют, дескать, такие функции интеллекта, которые принципиально не воспроизводимы на моделях - а ведь это уже запрет на моделирование.
           Вначале наши "ученые мужи" установили подобный запрет на эмоциональную деятельность - мыслить компьютер может, а с эмоциональной сферой ничего поделать нельзя.
           Тогда установили запрет на творческую деятельность. Вопреки этому, сейчас уже существуют различные поисковые эвристические программы, например, программные системы, играющие в шахматы, производящие расчеты непредсказуемым образом динамически меняющихся аэродинамических параметров ...
           После снятия запрета на творчество ввели запрет на эстетическую деятельность.
           Из приведенного выше исторического опыта следует, что любой запрет на моделирование тех или иных свойств, присущих человеку, является относительным и может быть отменен при наличии соответствующих практических данных.
           Этот запрет связан уже с природой моделирования - ведь функции машинного интеллекта производятся на принципиально иной основе: электронных лампах, полупроводниках и магнитных элементах.
           Но, "к счастью в области психофизиологии творчества мы встречаемся с одним из тех запретов природы, преодоление которых было бы нарушением ее закономерностей, подобных закону сохранения энергии и принципу дополнительности".
           Если же запретить функциональные зависимости между первичными атрибутами в 3НФ, то отношение будет находиться в ТРЕТЬЕЙ УСИЛЕННОЙ НОРМАЛЬНОЙ ФОРМЕ (3УНФ) или так называемой БОЙС-КОДДОВСКОЙ НОРМАЛЬНОЙ ФОРМЕ (БКНФ).

Модель (и производные этого слова).

Формирование идеалов - это высшая форма целеполагающей деятельности людей. Идеал - это целостная модель действительности (включая будущее). Модели будущего сегодня - особая форма сплочения социальных сил общества, направленных на решение задач: экономических, социальных, политических, морально-этических, эстетических и других.
           В основе созданного Николаем Александровичем Бернштейном научного направления - физиологии активности - лежит мысль о том, что "жизнедеятельность каждого организма есть не уравновешивание его со средой и с падающим на него со стороны потоком стимулирующих воздействий (как думали раньше физиологи), а активное преодоление среды, определяемое моделью потребного будущего".
           Активность - существенная черта всех организмов, и она тем выше, чем выше на лестнице эволюции стоит живое существо. И наш мозг - не пассивное вместилище информации, а "машина активная", которая непрерывно планирует "потребное будущее", строит модели своего поведения, делает вероятностный прогноз."
           Еще в 1966 году, на восемнадцатом Международном конгрессе психологов в Москве, Д. А. Поспелов выступил с докладом о гиромате - устройстве, содержащим внутреннюю, развивающуюся знаковую модель мира ...
           По прогнозу американских ученых еще до конца века будет создана вычислительная машина, моделирующая психику отдельной человеческой личности.
           Моделью для машинного порождения стихов послужили взятые из поэмы "Трагедийная ночь" Александра Безыменского строки-брахиколоны, где каждая строка состоит из одного односложного слова ...
           Если же от имитации перейти к моделированию "образного" правого и "формального" левого полушарий в их совместной работе, то машина может писать стихи, используя даже поэзию скальдов!
           Н. М. Амосов намечает два направления создания искусственного интеллекта, перспективность которых и сейчас обсуждается учеными. Первым направлением является изучение структуры и связей головного мозга и их последующее моделирование.
           "В них моделировались более или менее простые формы поведения организмов вроде распространенного в растительном мире фототропизма (если освещать растительную клетку не полностью, то постепенно вся ее неосвещенная часть переместится в освещенную зону), ориентировочные рефлексы, условные рефлексы. Пока игрушки из металла и пластмассы изображали реакции животных, ученые совершали первые попытки смоделировать творческое мышление, присущее человеку."
           Второй аргумент заключается в трудности непосредственного моделирования процессов человеческого мышления.
           Но, однажды постигнутые, эти понятия и представления (включая модель окружающего мира) могут начать развиваться и совершенно независимо.
           Термин "искусственный интеллект" понимается большинством современных ученых как научное направление, связанное с машинным моделированием решения репродуктивных и творческих задач.
           Для сторонников этой точки зрения "совпадение по результату" казалось достаточным для утверждения о том, что те или иные стороны естественного интеллекта успешно смоделированы.
           Развитие моделей искусственных нейронных сетей, появление устройств типа персептрона или пандемониума, резко отличающихся по способу своего действия от традиционных вычислительных машин, - результаты исследований в этом направлении, связанном с моделированием процессов познания, созданием "таких машинных моделей, таких алгоритмов, которые претендуют на то, что они в какой-то степени описывают мыслительный процесс, как он происходит у человека".
           "При обсуждении философских аспектов моделирования мышления обычно не обращается должного внимания на проблему моделируемого на ЭВМ процесса восприятия и образного мышления, в то время как ограниченность информационного моделирования (дискретного по своей природе) в решении этих вопросов проявляется более выпукло, чем при моделировании дискурсивного мышления."
           Реализация перечисленных элементов на пути чисто функционального моделирования, без реализации свойств и структуры носителя естественного интеллекта (человека и его мозга) невозможно.
           Первое направление заключается в моделировании отдельных сторон интеллектуальной деятельности человека.
           Поэтому можно согласиться с Д. А. Поспеловым, который считает, что необходимо "моделировать не процессы игры в шахматы, сочинения музыки и так далее, а глобальные психологические механизмы, позволяющие строить эти процессы".
           ЭВМ - моделирующие устройства - являются орудиями умственного труда, призванными облегчать и совершенствовать интеллектуальный труд.
           Здесь исследуются различные модели синтаксиса и семантики естественных языков, способы хранения знаний о языке в памяти искусственных интеллектуальных систем, проблемы анализа и синтеза текстов и способы построения специализированных лингвистических процессоров, осуществляющих перевод информации, содержащейся в поступающих в систему текстах, в те внутренние представления, на которых строится работа других подсистем.
           Кроме того, для создания человеко-машинных систем, удовлетворяющих нашим потребностям, необходимы: разработка псевдофизических логик, способных учитывать реальные физические эффекты внешнего мира; развитие алгебры и логики нечетких множеств, предназначенных для моделирования свойств неопределенности процесса принятия решений; широкие исследования формальных моделей языка, формальных моделей мышления и систем представления знаний.
           "Ибо компьютер должен не только механически воспринимать звуки речи или буквы текста, но и ПОНИМАТЬ обращенную к нему человеком речь, в какой бы форме, устной или письменной, она ни была. Добиться же такого понимания нельзя до тех пор, пока мы не умеем создать полноценной модели понимания текста человеком."
           Также в изученных работах рассматривается формализованная модель машины Больцмана, предназначенная для выполнения параллельных вычислений в многопроцессорных системах ...
           Для демонстрации свойств и характерных особенностей машины Больцмана приводятся многочисленные примеры компьютерного моделирования.
           Все примеры вычислений производятся на специально разработанной абстрактной машине - то есть машине, не существующей в реальности, своего рода компьютерной модели.
           Архитектура компьютера, который программируется вышеупомянутым языком программирования, базируется на существующем в действительности и имеющемся в продаже коммерческом микропроцессоре, положенным в основу одной из моделей электронных вычислительных машин пятого поколения, - транспьютере фирмы INMOS ...
           ... существуют, дескать, такие функции интеллекта, которые принципиально не воспроизводимы на моделях - а ведь это уже запрет на моделирование.
           Вначале наши "ученые мужи" установили подобный запрет на эмоциональную деятельность - мыслить компьютер может быть и может научиться, а с эмоциональной сферой ничего поделать нельзя - она недоступна для моделирования.
           Из приведенного выше исторического опыта следует, что любой запрет на моделирование тех или иных свойств, присущих человеку, является относительным и может быть отменен при наличии соответствующих практических данных. То есть, все, что познаваемо, может быть воспроизведено на моделях. Если мы считаем мир познаваемым, то мы можем смоделировать любую функцию. Иначе - эта функция просто не существует.
           Этот запрет связан уже с природой моделирования - ведь функции машинного интеллекта производятся на принципиально иной основе: электронных лампах, полупроводниках и магнитных элементах. А на другой элементной основе нельзя воспроизводить тождественные с другой системой функции.
           ... любая модель не может абсолютно точно воспроизвести все функции оригинала - мозга человека.
           Поэтому кибернетическое моделирование - бесконечный процесс.
           "Модели эволюции космических цивилизаций". Доктор физико-математических наук Л. В. Лесков.
           В течение четверти века советский математик и музыкант Рудольф Хафизович Зарипов занимался моделированием процесса сочинения музыки. Об этой работе он рассказал в монографии "Кибернетика и музыка", вышедшей в 1971 году, и в книге "Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса", увидевшей свет в серии "Проблемы искусственного интеллекта" в 1983 году.
           Дайте человеку крайне упрощенную систему мира и толкуйте всякое событие на базе этой упрощенной модели.
           Истолковать понятие разума по Глушкову можно следующим образом: нервная сеть (не только кора головного мозга) воспроизводит ситуацию в виде системной модели, которая во многократно ускоренном темпе "проигрывает" варианты ее развития и возможные исходы.
           Системотехника требует реальной модели любой идеи во взаимосвязи с известным нам реальным миром. Модель "кибера" может быть какой угодно, если не нарушать законов сохранения.
           Поэтому целью настоящей работы является формулирование некоторой обобщенной базовой концепции искусственного интеллекта, представляющей собой наиболее общую модель системы искусственного интеллекта, построенную на основе найденных фундаментальных закономерностей, с помощью которой можно решать широкий класс информационно-логических задач, пользуясь единой методикой.
           Таким образом, автоматизированная информационная система - это совокупность баз данных со своими системой управления (СУБД) и интерфейсом, разрабатываемых с целью построения адекватной модели предметной области. Иногда совокупность базы данных со своей системой управления (СУБД называют банком данных.
           Системы БД с каждым годом становятся все более интеллектуальными. На внешнем уровне их архитектуры реализуются разнообразные семантические модели данных, создаются "дружелюбные" интерфейсы для пользователей. В настоящее время разработано несколько основных моделей данных: 1). сетевые; 2). иерархические; 3). реляционные; 4). бинарные; 5). семантические сети; 6). фреймы; и некоторые другие.
           Из всех перечисленных моделей данных только одна стандартизирована по множеству операций - это реляционная модель, которая, благодаря стандартизации очень удобна для представления данных.
           Самая примитивная автоматизированная информационная система базируется на обычной файловой системе, которая также, как и база данных, использует различные модели тех или иных предметных областей. Однако эти модели, реализованные в виде файловых систем, создаются в отдельности для каждого конкретного приложения; они не учитывают интеграцию данных.
           Так как общепризнанная структура системы искусственного интеллекта состоит из трех основных компонент: базы данных, базы знаний и базы целей, то вопросы выбора модели базы данных являются очень важными для разработчиков искусственного интеллекта.
           Как уже было сказано, сейчас существуют несколько моделей баз данных, но предпочтение отдается реляционной модели, предложенной в 1969 г. молодым сотрудником фирмы IBM Коддом.
           В последнее десятилетие появилось несколько модификаций реляционной модели. Одна из самых перспективных модификаций - это объектно-реляционная модель.
           Однако, по всей видимости, для универсальных систем искусственного интеллекта, к созданию которых надо стремиться, представление базы данных в виде только реляционной или только объектно-реляционной модели недостаточно. Поэтому для подобных систем требуется рациональное сочетание нескольких существующих моделей с целью эффективного использования их достоинств и всемерного ограничения проявления недостатков, присущих той или иной модели. Рассмотрим существующие модели автоматизированных информационных систем ...
           Реляционная модель наиболее абстрактна, в ней не различают понятия объекта и связи между объектами. В реляционной модели предметная область представлена в виде одного понятия - отношения, которое в первом приближении можно рассматривать как таблицу.
           Реляционная модель наиболее проста и однотипна, но при ее использовании в общем случае требуется больше памяти, чем для иерархической или сетевой моделей. В случаях модификации хранимых данных для реляционной модели также характерны различные аномалии, которые можно снизить до минимума, если набор отношений приведен к нормальной форме Бойс-Кодда (БКНФ).
           Реляционная модель считается завершенной, хотя, по мнению автора настоящей работы, потенциал дальнейшего развития теории реляционных баз данных еще далеко не исчерпан.
           Объектно-реляционные автоматизированные информационные системы, в основном, соответствуют основополагающим принципам реляционной модели.
           Основное преимущество объектно-реляционной модели - более легкая перенормализация отношений при изменении предметной области (по сравнению с обычной реляционной моделью).
           Механизм выбора "лучшей схемы" в объектно-реляционной модели основан на правиле "золотого сечения".
           Наиболее известной бинарной моделью считается модель Сенко. Очень близка к таким моделям модель, основанная на языке синтагматических цепей, которая применяется в ситуационном управлении.
           Можно сказать, что сетевая модель представляет собой граф доступа к данным. Эта модель позволяет сократить информационную избыточность иерархической модели и сделать более устойчивой реляционную модель.
           С помощью сетевого подхода можно описать данные единственным образом. Сетевая модель - единственная, в которой строго выдерживается принцип: одни и те же данные содержатся в базе данных только в одном месте и только в единственном экземпляре.
           По сравнению с иерархической моделью сеть по своей природе является более общей математической структурой.
           При построении автоматизированных информационных систем на базе фреймовой модели все характеристики какого-либо объекта, события, явления группируются вместе, а затем обрабатываются как единое целое.
           Другими словами, основная идея фреймовой модели заключается в том, что любому объекту описываемой предметной области ставится в соответствие некоторый скелет, шаблон, через поведение которого проявляются особенности описываемого объекта отображаемой предметной области.
           Таким образом, в этой главе были рассмотрены следующие модели данных: 1). дескрипторные; 2). объектно-характеристические; 3). триадные; 4). реляционные; 5). объектно-реляционные; 6). бинарные; 7). модель, основанная на языке синтагматических цепей; 8). иерархические; 9). сетевые; 10). семантические сети; 11). расширенные семантические сети; 12). фреймы; 13). процедурные; 14). с символьным информационным фондом; а также метод КОДАСИЛ. О моделях, основанных на файловой системе, было сказано в предыдущем параграфе.
           Любая система искусственного интеллекта представляет собой некоторую модель принятия решений естественным интеллектом.
           ... модели представления знаний в системах искусственного интеллекта делятся на классы: 1). декларативные; 2). процедурные; 3). специальные. Каждый класс моделей характеризуется определенными свойствами, отличающими его от других классов, правда, не всегда с одинаковой четкостью.
           Декларативные модели представления знаний (МПЗ) делятся на подклассы: 1). продукционные; 2). редукционные; 3). предикатные модели.
           В продукционной модели при описании состояний используют символьные строки со скобками и без них, а операторы задают в форме правил продукций, преимуществом которых является то, что отсутствует необходимость специального задания условия применимости операторов к состояниям.
           Основная идея редукционной модели - поиск доказательства того, что решение данной задачи выводится из решения совокупности ее подзадач.
           Основное преимущество предикатной модели - более рациональный расход памяти, чем в продукционной модели. Описание состояний в предикатной модели реализуется в виде набора отношений, в которых содержатся объекты предметной области. При этом объекты и отношения указываются явно, поэтому порядок расположения отношений в описании может быть совершенно произвольным.
           Предикатная модель используется для сведения процесса решения задачи к автоматическому логическому анализу, который называется методом доказательства теорем. При этом задача записывается в виде утверждений некоторого формального языка (см. п. 2.2).
           ... рассматривается один из вариантов обобщенного декларативного представления - во всех вышеназванных моделях процесс поиска осуществляется в графах, поэтому желательно было бы прийти к какому-то единому методу решения.
           Процедурные модели представления знаний основаны на специальных языках представления знаний.
           Основная особенность этих языков - реализация в них некоторых процедур, применяемых в моделях систем искусственного интеллекта.
           ... они уже, с одной стороны, не относятся к первым моделям представления знаний, так как были разработаны в наше время, но, с другой стороны, они являются развитием старых языков представления знаний ...
           Методы вывода решений в процедурных моделях представления знаний основаны на моделях дедуктивных механизмов.
           Отметим, что в процедурных моделях раннее разделение средств представления знаний и вывода решений представляет собой трудно выполнимую задачу.
           К специальным моделям представления знаний по относятся: 1). модели, использующие реляционную алгебру; 2). модели, использующие алгебру нечетких множеств; 3). модели в виде семантических сетей; 4). модели в виде сетей фреймов.
           В основе моделей, использующих реляционную алгебру, может находится отображение информационных связей между понятиями в виде отношений и таблиц. Операции реляционной алгебры перечислены в п. 2.2.
           Модели, использующие реляционную алгебру, перспективны, так как для описания данных в них используется алгебраический аппарат.
           В моделях, использующих алгебру нечетких множеств, знания представляют в процедурном виде с помощью нечетких алгоритмов.
           Вся алгебра и логика нечетких множеств может быть изложена в плане многозначной логики с использованием нечеткой версии языка PLANNER, с помощью которого все средства процедурного представления знаний можно использовать в моделях, применяющих алгебру нечетких множеств с учетом нечеткости принятия решений.
           Поэтому на базе семантических сетей строят модели представления знаний, которые так и называют: модели в виде семантической сети.
           На базе фреймов реализуют модели представления знаний в виде сети фреймов.
           Так как все рассмотренные модели представления знаний дополняют друг друга, их целесообразно использовать совместно. Еще более перспективным может быть создание единой методики представления знаний, объединяющей достоинства вышеописанных моделей и свободной от их недостатков.
           Таким образом, в этом параграфе были рассмотрены следующие модели представления знаний:
           1). декларативные:
                а). продукционные;
                б). редукционные;
                в). предикатные модели;
           2). процедурные:
                а). языки программирования сверхвысокого уровня:
                     a). LISP;
                     b). SNOBOL;
                     c). РЕФАЛ;
                     и некоторые другие;
                б). языки программирования задач ИИ первого поколения:
                     a). PLANNER;
                     b). CONNIVER;
                     c). SAIL;
                     d). QLISP;
                     e). POP-2;
                     f). QA-4;
                в). языки программирования задач ИИ второго поколения:
                     a). KRL;
                     b). FRL;
                     c). OWL;
                г). современные языки представления знаний:
                     a). RLL;
                     b). ART;
                     c). OPS5;
                     d). ПИЛОТ;
           3). специальные:
                а). модели, использующие реляционную алгебру (п. 2.2);
                б). модели, использующие алгебру нечетких множеств;
                     a). алгоритмы определения и идентификации;
                     b). бихевиористические алгоритмы;
                     c). алгоритмы принятия решений;
                в). модели в виде семантических сетей:
                     a). традиционные семантические сети;
                     b). расширенные семантические сети;
                г). модели в виде фреймов:
                     a). языковой ориентации:
                          I). лингвистические;
                          II). понятийные;
                          III).фреймы перевода лингвистических знаний в понятийные;
                     b). с точки зрения представления знаний:
                          I). декларативные;
                          II). процедурные;
                          III).процедурно-декларативные;
                     c). сети фреймов.
           Современная классификация моделей представления знаний несколько отличается от классификации, описанной в предыдущем параграфе. Согласно сегодняшним представлениям, к моделям представления знаний относятся: 1). логические модели; 2). сетевые модели; 3). продукционные модели; 4). фреймовые модели; 5). ленемы.
           В основе логических моделей лежит формальная система ...
           Это делает логические модели удобными для использования в базах знаний.
           Сетевые модели формально задают в виде ...
           Сетевые модели, в том числе и семантические сети, были описаны в п. 2.4.
           К сетевым моделям относят также сценарии, с помощью которых представляют стереотипные знания. Эти знания описывают известные стандартные ситуации реального мира ...
           Продукционные модели были описаны в предыдущем параграфе. В них используются некоторые элементы логических и сетевых моделей: 1). из логических моделей взята идея правил вывода, называемых продукциями; 2). из сетевых моделей заимствовано описание знаний в виде семантической сети.
           В продукционных моделях процедурная информация выделена явно и описывается иными средствами, чем декларативная информация. В отличие от логических моделей вместо логического вывода в процедурных моделях применяется вывод на знаниях.
           Недостатки продукционной модели: 1). при большом числе продукций сложно проверить непротиворечивость всей системы; 2). с ростом числа продукций возникают принципиальные трудности при проверке корректности работы системы.
           Фреймовые модели также, как сетевые и продукционные, были рассмотрены ранее. Заметим, что в отличие от моделей других типов во фреймовой модели задается жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В справочнике по искусственному интеллекту фреймовые модели рассматриваются в общем контексте с сетевыми. Кроме того, многие специалисты по искусственному интеллекту считают, что во фреймах объединены все основные особенности моделей остальных типов.
           Модель представления знаний, основанная на базе ленем, предназначена для ситуаций, когда необходимо выполнить противоречивые требования, заданные при разработке языка представления знаний: 1). требования максимальной простоты и однородности языка; 2). требования удобства.
           По изобразительным возможностям ленемы более совершенны, чем такие традиционные модели представления знаний, как семантическая сеть, фрейм, система продукций.
           Однако, для некоторых понятий модель представления знаний на основе ленем может быть неудобной и даже неприемлемой. Например, это такие понятия, в описании которых очень большую роль играет внутренняя динамика. Обычно для таких понятий применяют сценарии.
           Модель, созданная на базе ленем, позволяет объединить на пользовательском уровне три существующие в настоящее время парадигмы представления знаний: 1). логическую (языки логического программирования и системы продукций); 2). структурную (семантические сети и фреймы); 3). процедурную (функциональные сети). Для некоторых ситуаций это очень удобно, так как при реализации сложных моделей, включающих знания различных типов, возникает необходимость совмещения в одном языке представления знаний различных концепций.
           Таким образом, в этом параграфе были рассмотрены следующие модели представления знаний:
           1). логические модели;
           2). сетевые модели:
                а). традиционные семантические сети (упомянуты);
                б). расширенные семантические сети (упомянуты);
                в). сценарии;
                г). каузальные сценарии;
                д). гиперсобытия;
           3). продукционные модели;
           4). фреймовые модели;
           5). ленемы.
           Все перечисленное заносится в ЭВМ в виде тех или иных моделей представления данных и знаний, рассмотренных ранее.
           Только с появлением мощных вычислительных систем в руках ученых появились механизмы для моделирования и изучения различных типов информационных взаимодействий.
           Теперь у нас появились признаки (качественные и количественные), на основе которых можно оценить все существующие и существовавшие общественные устройства, а также модели общественных устройств, и найти ту точку отсчета, которая будет являться АБСОЛЮТНЫМ минимумом для создаваемого нами общественного устройства сверхцивилизации будущего, в которой будет существовать грядущий сверхчеловек.
           Для обрисовки всех основных черт такого общества необходимо на основе полного системного анализа собрать воедино все лучшие черты различных обществ и их моделей и посмотреть, нельзя ли их еще качественно улучшить, и если можно, то выбрать соответствующие механизмы. В итоге у нас получится общество, к которому стоит стремиться.
           Системы баз данных становятся с каждым годом все более интеллектуальными. На внешнем уровне их архитектуры реализуются разнообразные семантические модели данных, создаются "дружелюбные" интерфейсы для пользователей.
           При любом методе проектирования моделей предметной области основой является кодирование понятий и отношений между понятиями в модели данных. Реляционная модель данных берет в основу кодирования понятие отношения. Эта модель наиболее абстрактная, она не различает понятия объекта и связи между объектами.
           Достоинства реляционной модели: независимость от представления данных в памяти, простота и возможность формализации задач, связанных с созданием базы данных.
           Реляционная модель наиболее проста и однотипна, но при ее реализации на физическую память в общем случае требуется больше памяти, чем на иерархическую или сетевую модель.
           Однако, среди всех моделей данных только одна стандартизована по множеству операций (к этим операциям относятся операции выбора данных и операции корректировки данных) - это реляционная модель.
           Кортежи отношения могут со временем меняться, что будет соответствовать определенному событию в отображаемой ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (предметная область - это реальный мир, который посредством моделей отображается в памяти ЭВМ).
           Именно это отличает понятие отношения реляционной модели от строгого математического определения отношения, в котором говорится, что отношение определено и со временем не изменяется ...
           Реляционная модель учитывает ограничения, накладываемые семантикой предметной области на используемые данные.
           Известно, что реляционная модель баз данных представляет собой совокупность схем отношений, описывающих некоторую предметную область.
           С точки зрения реляционного подхода любая предметная область может быть описана с помощью только одного строительного блока - отношения, которое покрывает различные понятия инфологической модели.
           Такие понятия, как объект и связь между объектами, представлены в реляционной модели одним типовым блоком отношений. Естественно, что такое отношение будет иметь какие-то внутренние ограничения, учитывающие особенности моделируемой предметной области.
           Наличие функциональной зависимости является свойством схем, а не того или иного экземпляра отношения и отражает семантику моделируемого в базе данных объекта.
           На концептуальном уровне реляционная модель представляется набором отношений, причем структура этого набора определяется прежде всего структурой функциональных зависимостей, присущих данной предметной области.
           Модель (состав отношений) должна быть устойчива при операциях модификации хранимой информации ...
           Основой для построения нормализованной реляционной модели базы данных является отношение в ПЕРВОЙ НОРМАЛЬНОЙ ФОРМЕ (1НФ), которая требует, чтобы элементы доменов отношения не являлись множествами.
           Поэтому четвертую нормальную форму (4НФ) следует рассматривать как методику построения модели данных, которая помогает администратору отражать часть семантики реального мира.

Адаптация (приспособление, регуляция; и различные производные).

Здесь исследуются проблемы восприятия зрительной, акустической информации и информации других видов, поступающей из внешней среды, изучаются методы ее обработки, формирования ответных реакций на воздействия среды и способов адаптации искусственных систем к среде путем обучения.
           Так как адаптационные коэффициенты (веса) могут меняться во времени, сеть обучается.
           "Раса или нация как организм не имеют ничего общего с высокоразвитым и сложным организмом отдельного человека, который для каждой функции имеет особые органы и обладает большой способностью к адаптации, свободой передвижения и так далее."
           В частности, она легко объясняет такое странное явление, как преадаптация ...
           Развитие мозга гоминидов стало результатом их адаптации к тепловому стрессу!
           Необходимо отметить, что приспособление может происходить и по-другому. Например, у быстро бегающих тропических животных образовались специальные системы охлаждения мозга, и ему не было нужды увеличиваться. А предкам человека, можно сказать, повезло: их адаптация пошла в направлении развития самого мозга ...
           Если гипотеза теплового стресса справедлива, то наш интеллект - это всего лишь побочный эффект адаптации к повышенной температуре! И ничего больше. Стало быть, мы - "дети тепла".
           Маркс не учел адаптацию капитализма к новым условиям. Сейчас это технотропное (индустриальное) общество. В нем действуют механизмы социальной регуляции.
           Отличительные признаки живых организмов - обмен веществ, обмен энергией, рост, раздражимость, способность к размножению, самовоспроизведению, саморегуляции и приспособляемость к окружающей среде.
           Над продолговатым мозгом надстроен мозг промежуточный. В нем находится эндокринная железа гипофиз, вырабатывающая гормоны и связанная с регуляцией всей внутренней секреции, гипоталамус, ведающий обменом веществ, теплообменом, некоторыми эмоциями и многими другими функциями организма.
           Приспособляемость и эластичность нервов велика.
           ... но на основе отражения вырабатывают определенный тип поведения и приспособления к окружающей среде. Примеры - изменение окраски, поворот к солнцу и так далее - все это называется раздражимостью.
           Академик Павлов называл мышление высшей формой приспособления к действительности (в философском смысле). Животным подобное приспособление тоже присуще, но только в зародыше.
           Вычислительные машины в настоящее время не приспособлены к работе на невербальном уровне.
           Сейчас философы считают, что "это не дает повода говорить о разумном поведении животных. В действительности речь может идти лишь об активном приспособлении высших животных к окружающей среде на основе высокоразвитых форм отражения. Активное приспособление заключается в том, что высшие животные активно используют элементы окружающей среды для своего обитания, ищут наиболее благоприятные условия и приспосабливают окружающую среду, хотя и в ограниченных масштабах к своей жизнедеятельности.
           "Этот переход заключался в том, что вместо пассивного и даже активного приспособления к природе человек научился на основе отражения и познания действительности приспосабливать ее к своим потребностям, преобразовывать в соответствии со своими целями, создавать предметы, которых нет в природе."
           Необходимо отметить, что приспособление может происходить и по-другому.

Область (как часть реального мира, в том числе - предметная, проблемная).

Но политэкономия, экономика, а также некоторые другие общественные дисциплины, не торопятся взять на вооружение достижения из других областей знания, причем отсутствие знания некоторых законов и процессов, имеющих место в обществе, оправдывается стихийностью этих процессов, тем, что они очень сложны, и что ими невозможно управлять. Это я знаю из личных бесед с некоторыми экономистами и политологами.
           Поэтому практически каждый человек может оказаться дилетантом в той или иной области.
           ... но при этом он охватывает не только область мозга, занят не только механической прокруткой обрывков мыслей ...
           В настоящее время проблема искусственного интеллекта обсуждается не только специалистами по созданию и использованию ЭВМ, но и математиками, экономистами, философами, лингвистами и специалистами других областей.
           Теперь центр тяжести перенесен на обсуждение путей и методов исследования в областях, относящихся к кругу проблем искусственного интеллекта.
           В последние годы исследования в области искусственного интеллекта вступили в новую фазу.
           "... новые ЭВМ должны быть оснащены системами представления знаний в той или иной области человеческой деятельности."
           Он мечтал создать "универсальную математику", которая должна заниматься "всем, что в области воображения поддается точным определениям".
           Как видно из вышеизложенного, оптимистические мнения высказывались по очень широкому кругу вопросов, начиная с принципиальной возможности создания искусственного интеллекта и кончая прогнозами в конкретных областях.
           Подлинно творческий процесс органически связан с качественными преобразованиями в данной области культуры, науки, с открытием новых принципов, законов, новых направлений деятельности.
           На современном этапе развития исследований в области искусственного интеллекта эти две крайние точки зрения сближаются.
           "Наши успехи в этой области сегодня лишь незначительно напоминают то, что обычно показывают в научно-фантастических фильмах, рассказывающих об ЭВМ, исследующих джунгли или ремонтирующих космические корабли."
           Процесс становления систем искусственного интеллекта должен начинаться "с составления базы данных, то есть с накопления фактов, сведений о внешнем мире (предметной области). Затем вырабатываются или заимствуются знания о закономерностях этой предметной области, то есть создается база знаний.
           Современное состояние исследований в области искусственного интеллекта характеризуется развитием следующих четырех глобальных направлений.
           Речь идет о создании комплекса средств, которые позволили бы в будущем ставить для машин задачи, не выходя за рамки профессионального языка, которым обычно пользуются специалисты в той или иной проблемной области. В такой постановке задача планирования включает в себя проблемы, связанные как с формированием целей и их перестройкой, так и с созданием стратегий для достижения этих целей на основе имеющейся в базе знаний информации.
           В частности, достигнуты значительные успехи в области анализа трехмерных зрительных сцен, построения систем типа "глазрука" или в области формализации таких элементов поведения, как эмоционально окрашенные поступки.
           ... необходимо создание "науки о мышлении" как отдельной дисциплины и формирование в ее рамках единой комплексной теории. Разработкой такой теории должны совместно заниматься специалисты всех перечисленных областей.
           Искусственный интеллект, как область научных исследований, должен развиваться по пути создания человеко-машинных систем.
           Все рассмотренные работы посвящены исследованиям в области многопроцессорных систем.
           ... задача распознавания слитной речи. Это одна из самых сложных и многообещающих областей искусственного интеллекта, общего решения которой до сих пор еще не удалось получить.
           Но, "к счастью в области психофизиологии творчества мы встречаемся с одним из тех запретов природы, преодоление которых было бы нарушением ее закономерностей, подобных закону сохранения энергии и принципу дополнительности". А потому и "все попытки формализации и кибернетизации творчества напоминают попытки создать вечный двигатель".
           "В то же время сознательная индивидуальная деятельность человека, его усилия в области мышления и творческого труда направлены ПРОТИВ этих крупных организмов, ВОПРЕКИ им и НЕВЗИРАЯ на них."
           ... выдвинута не антропологом, а специалистом в области ... кибернетики ...
           "Она сможет побудить нас по-новому взглянуть на вещи, по-новому подумать о вещах самых разных, принадлежащих, быть может, совсем иной области знания. И в ней получать результаты, недоступные прежде."
           ... ведь любой достаточно серьезный взлет в области создания компьютеров и роботов с искусственным интеллектом даст возможность развитому государству в очень короткие сроки достичь подавляющего военного превосходства над всеми остальными странами, занять доминирующее положение в мире, а может быть даже и претендовать на мировое господство.
           Таким образом, видно, что проведение исследований в области искусственного интеллекта в традиционных рамках не может привести к успеху в ближайшем будущем.
           Примерно так же, используя спиральный принцип развития, при наличии необходимой для того информации можно прогнозировать развитие в любой области человеческой деятельности.
           Написание этой книги стало возможным только благодаря различным исследованиям, проводившимся в самых различных областях: 1). психологии; 2). программировании; 3). теории искусственного интеллекта; и многих других, на результаты которых автор данной работы опирался при формулировании своих выводов и создании принципиально новой базовой концепции искусственного интеллекта.
           Теперь центр тяжести перенесен на обсуждение путей и методов исследования в областях, относящихся к кругу проблем искусственного интеллекта.
           В последние годы исследования в области искусственного интеллекта вступили в новую фазу. Неожиданно для многих эта область науки, считавшаяся прежде чисто теоретической, дала толчок к созданию практически полезных и интересных систем.
           "Давно уже ведется разработка пятого поколения ЭВМ, основное отличие которого от предшествующих в том, что новые ЭВМ должны быть оснащены системами представления знаний в той или иной области человеческой деятельности."
           Г. В. Лейбниц много внимания уделял разработке вопросов мышления как исчисления. "Он мечтал создать "универсальную математику", которая должна заниматься "всем, что в области воображения поддается точным определениям"."
           Чтобы описать области связанных между собой предметов, необходимо не только их перечислить, но и описать связи между ними. Теория множеств позволяет это сделать.
           Однако, со временем область применения вычислительной техники расширялась.
           Со временем стало ясно, что, помимо экономических задач, базы данных могут успешно применяться во многих других областях.
           ... многие ученые начали проводить исследования в области организации данных, которые привели к созданию мощных программных систем ...
           Таким образом, автоматизированная информационная система - это совокупность баз данных со своими системами управления (СУБД) и интерфейсом, разрабатываемых с целью построения адекватной модели предметной области.
           Самая примитивная автоматизированная информационная система базируется на обычной файловой системе, которая также, как и база данных, использует различные модели тех или иных предметных областей.
           ...повышение целостности данных в пределах одной предметной области ...
           ... обеспечение целостности данных в широком диапазоне разнообразных предметных областей и операционных установок ...
           14). стандартизация данных в пределах одной предметной области ...
           17). естественные и эффективные представления в базах данных разнообразных отношений между объектами предметных областей (например - пространственно-временных с визуализацией данных) ...
           Подобные системы могут описать любую область реального мира при условии, что выдаваемая информация об этой области должна быть удовлетворительной.
           При отображении предметной области может быть сделано предположение о ее объектно-характеристической структуре, то есть в этом случае считают, что предметная область представляет собой совокупность объектов; каждый из этих объектов обладает набором характеристик, а каждая характеристика принимает одно из конечного числа значений. Здесь необходимо отметить, что для отображения предметной области в памяти электронно-вычислительной машины должно быть достаточно описания конечного числа объектов. Это становится возможным при накладывании на предметную область различного рода ограничений.
           Между объектами и их характеристиками могут существовать разнообразные связи и отношения, учитываемые при описании предметной области.
           В некоторых случаях предметную область удобно описывать в виде системы отношений, каждое из которых представимо в виде совокупности так называемых триад - множеств, состоящих из трех элементов. Первый элемент в триадном множестве называется именем отношения, второй - ролью, третий - исполнителем роли.
           Сотрудники системного комитета КОДАСИЛ (CODASYL) предложили свой метод описания предметной области - метод КОДАСИЛ (CODASYL).
           В реляционной модели предметная область представлена в виде одного понятия - отношения, которое в первом приближении можно рассматривать как таблицу.
           То есть реляционное описание предметной области считается приемлемым, если схема базы данных получена в результате работы процедуры, называемой процедурой нормализации и приводящей заданное отношение, как минимум, к БКНФ.
           Основное преимущество объектно-реляционной модели - более легкая перенормализация отношений при изменении предметной области (по сравнению с обычной реляционной моделью).
           При описании предметной области в виде автоматизированной информационной системы с иерархической (древовидной) структурой приходится делать определенные допущения.
           Обычно автоматизированную информационную систему с иерархической структурой организуют тогда, когда вся предметная область представляет собой какой-либо класс, который разбивается на подклассы, а подклассы, в свою очередь, разбиваются на подклассы подклассов и т. д.
           Описание предметной области при построении иерархической автоматизированной информационной системы можно получить посредством способа КОДАСИЛ.
           Иногда предметную область можно адекватно описать в виде сети, которой соответствует неориентированный мультиграф. Вершинами этого мультиграфа могут быть тексты, таблицы и так далее.
           Семантические сети были созданы в области машинной лингвистики для анализа смысла естественного языка (ЕЯ).
           Другими словами, основная идея фреймовой модели заключается в том, что любому объекту описываемой предметной области ставится в соответствие некоторый скелет, шаблон, через поведение которого проявляются особенности описываемого объекта отображаемой предметной области.
           Описание состояний в предикатной модели реализуется в виде набора отношений, в которых содержатся объекты предметной области.
           Основное достоинство декларативного представления знаний заключается в том, что не нужно указывать, как конкретный фрагмент знания должен быть использован, то есть не нужно перечислять все возможные способы использования имеющихся знаний о предметной области.
           Но процедурное представление легко учитывает специфику конкретных предметных областей, закладывая ее в эвристические знания, которые трудно или даже невозможно выразить в универсальных процедурах декларативного представления.
           Сценарий - это формализованное описание типичной ситуации предметной области ...
           ... описано применение похожих на сценарии структур знаний, называемых гиперсобытиями - типичных ситуаций из области юриспруденции ...
           Ленема предназначена для структурного комплексного описания понятий предметной области.
           Экспертная система представляет собой компьютерный аналог человека - эксперта по той или иной предметной области.
           ... в базе знаний объединены знания от нескольких специалистов (может быть даже ведущих в данной предметной области) ...
           Экспертные системы нашли широкое применение во многих областях человеческой деятельности.
           ... в данной проблемной области не существует общей теории, которая позволила бы решать все допустимые задачи с помощью применения алгоритмического подхода ...
           ... в данной проблемной области имеется огромное количество частных закономерностей, каждая из которых несет отражение личности конкретного пользователя ...
           ... ситуации, возникающие в данной проблемной области, должны быть описаны относительно небольшим количеством данных (если нет выхода на централизованный банк данных), что зависит от трудоемкости поддержания банка данных в актуальном состоянии.
           ... в знаниях, содержащихся в экспертной системе и полученных от эксперта по той или иной предметной области, всегда в скрытой форме содержатся некоторые волевые механизмы, присущие человеку.
           В отчете комитета Альви были намечены основные области исследований и разработок для осуществления программы усовершенствования информационной технологии ...
           И, хотя в последнее время наметились сдвиги в области государственной поддержки стратегически важных направлений в сфере вычислительной техники, психологический "комплекс отставания" в среде специалистов по ЭВМ, которые ориентируются на образцы новых зарубежных компьютеров, до сих пор не изжит. Поэтому и сейчас существует угроза, что в нашей стране информатизация как научное направление может не состояться.
           Подытоживая сказанное, выделим основные направления работ в области создания систем искусственного интеллекта нового поколения (опуская исследования в области архитектуры и дальнейшего усовершенствования технических средств) ...
           ... то есть ее желательно представить не как альтернативу существующим формализмам, а как следующую ступень развития методов решения задач искусственного интеллекта, для которой остаются применимыми все достижения, все наработки из области формальных систем.
           Поэтому, если исходная посылка верна, то в области мыслительной, интеллектуальной деятельности должны действовать какие-то свои фундаментальные законы, точно такие же незыблемые и инвариантные, как и законы реального физического мира, который нас окружает.
           Но и сегодня можно констатировать, что физические законы познаны далеко не все, несмотря даже на то, что цель формулирования полной системы физических законов неоднократно ставилась, и предпринимались многочисленные попытки ее достичь. К таким попыткам можно отнести работы в области создания единой теории поля.
           Представленная работа посвящена исследованиям в области создания намного более совершенных систем искусственного интеллекта, чем те, работающие прототипы которых мы можем увидеть сегодня.
           Это особенно интересно в наше время, когда различным социальным теориям придается такое большое значение, когда самые фантастические изменения в этой области подняты до ранга науки или догматизированы в виде рационалистической религии.
           А из-за противоречий невозможно создать "лучший алгоритм" по представлению данных той или иной предметной области.
           ... такими, например, как использование теории объектно-реляционных баз данных или применение понятия иерархических зависимостей, что позволит наиболее адекватно отображать предметную область в среде конкретной системы управления базами данных.
           При любом методе проектирования моделей предметной области основой является кодирование понятий и отношений между понятиями в модели данных.
           Эти аномалии можно снизить до минимума, если набор отношений, описывающий предметную область, привести, как минимум, к третьей усиленной (бойс-коддовской) нормальной форме.
           Кортежи отношения могут со временем меняться, что будет соответствовать определенному событию в отображаемой ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ (предметная область - это реальный мир, который посредством моделей отображается в памяти ЭВМ).
           Реляционная модель учитывает ограничения, накладываемые семантикой предметной области на используемые данные.
           Одним из таких ограничений, существующих в предметной области, является понятие функциональной зависимости, которое поддается строгой формализации ...
           Известно, что реляционная модель баз данных представляет собой совокупность схем отношений, описывающих некоторую предметную область. С точки зрения реляционного подхода любая предметная область может быть описана с помощью только одного строительного блока - отношения, которое покрывает различные понятия инфологической модели.
           Такие понятия, как объект и связь между объектами, представлены в реляционной модели одним типовым блоком отношений. Естественно, что такое отношение будет иметь какие-то внутренние ограничения, учитывающие особенности моделируемой предметной области.
           На концептуальном уровне реляционная модель представляется набором отношений, причем структура этого набора определяется прежде всего структурой функциональных зависимостей, присущих данной предметной области.
           1) Отношения должны адекватно (без потерь) отображать предметную область.
           2) Выбранный состав отношений должен удовлетворять минимальной избыточности атрибутов, описывающих предметную область.
           Кроме того, оказывается не всегда возможно и описать предметную область в виде совокупностей в 4 НФ. Поэтому 4 НФ следует рассматривать как методику построения модели данных, которая помогает администратору отражать часть семантики реального мира.
           ... показывает, что уже было сделано в области нормализации отношений ...
           ГЛОБАЛЬНАЯ цель при создании данного алгоритма была следующая: обеспечение автоматической перекачки информации из старых баз данных в новые при изменении предметной области и входной структуры функциональных и многозначных зависимостей.
           При анализе семантики предметной области, а также при вводе функциональных и многозначных зависимостей совсем не нужно держать в голове их классификацию и думать, важна или не важна та или иная зависимость для процесса нормализации. Все необходимые действия и весь анализ зависимостей программа выполнит сама, а если ту или иную зависимость не нужно записывать на диск, то будет выведено соответствующее сообщение.

Генерация (и производные этого слова).

Возможность регенерации, эволюции и трансформации клеток одного рода в клетки другого рода определенно установлена, ибо, в конце концов, ВСЕ клетки организма развиваются из одной родительской клетки. Единственным остается вопрос: из клеток какого рода могут эволюционировать клетки мозга. Наука не в силах дать на него ответ.
           Можно только сказать, что если клетки определенного вида регенерируют в клетки мозга, они ИСЧЕЗАЮТ на предыдущем плане, оставляют мир своего вида, УМИРАЮТ на одном плане и рождаются на другом, подобно тому как личинка бабочки, превращаясь в гусеницу, умирает как личинка, перестает быть личинкой; а куколка, становясь бабочкой, умирает как куколка, перестает быть куколкой, то есть оставляет мир своего рода и переходит на другой план бытия.
           Сигнально-ориентировочная активность выражается в таких факторах творчества как целеполагание, творческое воображение, проблемная ситуация, поиски и генерации догадок и гипотез и так далее.
           Операциями называются: 1). натуральные операции: а). натуральные действия: a). а-генерация ...
           Алгоритм же решения задачи и соответствующая ему программа автоматически генерируются экспертной системой на основе содержащихся в ней стратегий ...
           4). генерировать программу решения поставленной задачи ...

Аксиома (и производные этого слова).

Но возможно ли это? Можно ли свести к логическим операциям если не" все знания о мире", то хотя бы часть их, а затем поручить не человеческому мозгу, а механическому устройству процедуры вывода "формул знания", следующих из основных понятий, "аксиом"?
           Очень перспективным кажется предложенный в одной из работ аксиоматический подход к представлению спецификации (структуры) распределенной компьютерной архитектуры.
           Предикатная модель используется для сведения процесса решения задачи к автоматическому логическому анализу, который называется методом доказательства теорем. При этом задача записывается в виде утверждений некоторого формального языка (см. п. 2.2). Часть этих утверждений - исходные данные - считаются аксиомами, а цель задачи - это утверждение, справедливость которого требуется установить или опровергнуть на основе аксиом и правил вывода формальной системы.
           В распоряжении разработчиков систем искусственного интеллекта имеется много разных логических формализмов, в которых можно записывать утверждения, но обычно используются только исчисления предикатов первого порядка с равенством и без, так как для них разработаны процедуры, обладающие полнотой, которые всегда устанавливают наличие некоторого факта, если только он выводим из аксиом.
           Подмножество А, элементы которого называются аксиомами, выделяется из множества синтаксически правильных совокупностей.
           ... и к нему применить специальные правила, называемые аксиомами вывода, то ...
           ... тогда справедливы следующие аксиомы вывода ...
           Поэтому большой интерес представляет задача построения полной системы аксиом для структуры многозначных зависимостей. Эту задачу решили Биэри, Фэджин и Ховард, о чем можно найти упоминание в приведенной здесь работе Дрибаса. При этом каждая из предложенных аксиом, за исключением одной, является аналогом соответствующей аксиомы Армстронга (см. аксиоматику функциональных зависимостей).
           Тогда система аксиом Биэри, Фэджина и Ховарда включает следующие аксиомы.
           ... не имеет аналога среди аксиом Армстронга и является единственным правилом, для которого результат применения зависит от ...
           Биэри, Фэджин и Ховард предложили также набор аксиом для вывода функциональных и многозначных зависимостей из заданного множества многозначных и функциональных зависимостей.
           Провести тщательную классификацию функциональных и многозначных зависимостей, с тем чтобы рассматривать только такие зависимости, которые нам будут необходимы для декомпозиции, то есть необходимо каким-то образом рассматривать не все замыкание, которое может быть получено при использовании аксиом вывода функциональных зависимостей, а только его некоторую часть.
           Введем теперь несколько новых определений и действий, вытекающих из аксиом вывода для функциональных и многозначных зависимостей, также произведем их классификацию.
           Они построены с помощью соответствующих аксиом ...
           Правомерность операций свертки и развертки легко может быть доказана при помощи соответствующих аксиом вывода функциональных зависимостей.
           Для многозначных зависимостей, исходя из аксиом вывода и ПРЕДЛОЖЕНИЯ 2, можно дать аналогичные определения.
           4)Одна и та же функциональная зависимость появилась в правильном неключевом замыкании два или более раз в результате применения аксиомы транзитивности.
           5)Одна и та же функциональная зависимость появилась в правильном неключевом замыкании два или более раз в результате применения аксиомы объединения.
           Данная ситуация может возникнуть, например, в результате применения аксиом объединения, рефлексивности и продолжения, которое мы назовем одним из вариантов операции СЛОЖЕНИЯ и которое определим в дальнейшем.
           Требуется построить правильную неизбыточную активную зависимость. Применим аксиому объединения.
           Решение: применим аксиому декомпозиции. Получим искомое множество ...
           ... в замыкание можно добавить еще целое множество подобных ей зависимостей, каждая из которых может быть выведена из возможного ключа при помощи аксиомы декомпозиции.
           К сожалению, приведенные выше определения не действительны в отношении многозначных зависимостей, поскольку для тех действует совсем другая аксиома декомпозиции.
           Кроме того, алгоритм Цикритзиса для построения замыкания является неполным, поскольку он теряет часть функциональных зависимостей. Данный алгоритм использует аксиомы рефлексивности, транзитивности и дополнения, однако возможны ситуации, когда не учитывается часть транзитивных зависимостей ... Требуется привести это отношение к БКНФ. Если мы воспользуемся алгоритмом Цикритзиса без учета аксиомы декомпозиции, то у нас получится единственный возможный ключ ...
           Если же мы добавим аксиому декомпозиции, то у нас появятся следующие функциональные зависимости ...
           Правомерность этой операции следует из аксиом вывода для функциональных и многозначных зависимостей. Можно показать, что аксиома объединения - частный случай операции сложения. Для создаваемого алгоритма операция сложения не так уж и важна, поскольку с ее помощью строятся, в основном, неполные функциональные зависимости, но в дальнейшем аксиому объединения будем называть операцией сложения.
           Разработать классификацию функциональных и многозначных зависимостей, а также действия, позволяющие выводить из одних зависимостей другие (на основе аксиом вывода зависимостей).

Автомат (и производные этого слова).

"... строгий контроль государства, то есть единовластной партии, над всей идейной и культурной продукцией общества, колоссальная роль, отводимая технике, машине, индустрии, автоматизации - автоматизации и производственных процессов, и социальных отношений, и самой психики, - все это и многое другое приобретает под новым углом зрения новый и достаточно зловещий смысл.
           Их места заняли компьютеры - достаточно надежные автоматы, работающие круглосуточно и не требующие отпусков, зарплаты и т.д.
           "Дело все в том, что вся его нелепая механичность, абсурдный автоматизм могут служить и истине точно так же, как и лжи."
           Мыслящему человеку не сложно здесь провести аналогию с ситуацией в обществе, когда множество людей с бездумным автоматизмом постоянно повторяют один и тот же лозунг, совершенно не задумываясь о его содержании.
           "Автомат действует по программе, вложенной в него человеком. Но если программу сделать самообучающейся, то возможности такого автомата станут весьма велики."
           Первый аргумент заключается в том, вся история развития техники показывает, что автомат и живое существо, человек и машина выполняют одни и те же функции совершенно по-разному.
           И вряд ли ситуация принципиально изменится, когда человечество подойдет вплотную к созданию "мыслящих" автоматов.
           "... для создания мыслящего автомата мало знать во всех тонкостях механизм мышления полноценного живого существа, надо будет еще разрабатывать или изобретать такие виды механизмов, которые сделают их пригодными для технической реализации".
           "... человек не сможет различить, разговаривает ли он с разумным живым существом (скажем, с другим человеком) или с автоматическим устройством".
           Такими свойствами являются способности к "пониманию" и синтезу текстов, распознаванию и синтезу речи, автоматическому поиску решения, представлению и накоплению знаний.
           Согласно одной из точек зрения мыслящие автоматы, несомненно, будут созданы в будущем, но мыслить они станут совсем не так, как это делает человек.
           ... автоматы в принципе могут обладать всеми основными свойствами самых сложных систем, например, организмов и даже человеческого мозга. Их можно называть и живыми существами, если понимать этот термин достаточно широко, ибо, как говорил Андрей Николаевич, принципиально возможно создание "искусственных живых существ, способных к размножению, прогрессивной эволюции, в высших формах обладающих эмоциями, волей и мышлением вплоть до самых тонких его разновидностей".
           В связи с этим во многих странах ведутся разработки ЭВМ пятого поколения, предназначенных для автоматизации многих сторон человеческой деятельности в экономике, науке, образовании и культуре.
           Проверку на практике язык ОККАМ прошел в ходе разработки транспьютера для системы автоматизированного проектирования.
           "Это прежде всего доведенные до автоматизма и потому переставшие осознаваться навыки и вытесненные из сферы сознания мотивационные конфликты, суть которых становится ясна только благодаря специальным усилиям врача-психотерапевта ..."
           В подсознание запрятаны доведенные до автоматизма движения шофера, пианиста, спортсмена, усвоенные в раннем детстве законы родного языка, подражание поведению взрослых у ребенка и так далее.
           ... автоматические привычки стали передаваться из поколения в поколение ...
           Заметим, кстати, что природу АВТОМАТИЗМА, управляющего жизнью улья или муравейника, невозможно объяснить при помощи психологических концепций европейской литературы.
           "Раз пущенный в ход, механизм уже не требовал никакого ума: автоматические привычки и обычаи автоматически усваивались и передавались следующим поколениям, что обеспечило их сохранность в неизменном виде."
           Человек, например, многие свои действия совершает бессознательно; одни - инстинктивно, другие - чисто автоматически, после многократных повторений, а следовательно, и выработки соответствующего рефлекса.
           Но раз следствие не соответствует причине, которая якобы его вызвала, нельзя ли тогда предположить, что данная причина является не главной, а, скорее второстепенной. Подобную аналогию можно провести с теорией цифровых автоматов.
           Формальные языки применяются как средства представления информации, позволяющие автоматически ее перерабатывать без участия человека.
           Основные цели создания системы управления базой данных - это: ... 3). частичная автоматизация процесса программирования ...
           Перечислим основные характеристики баз данных, отличающие их от файловых систем ... 18). автоматическая реорганизация данных ...
           Предикатная модель используется для сведения процесса решения задачи к автоматическому логическому анализу, который называется методом доказательства теорем ...
           Алгоритм же решения задачи и соответствующая ему программа автоматически генерируются экспертной системой на основе содержащихся в ней стратегий ...
           На основе этой программы формулируются следующие задачи: ...
           4). автоматизация:
                а). проектирования;
                б). управления;
           5). создание систем:
                а). понимающих речь (фонетические пишущие машинки);
                б). читающих устройств;
                в). автоматизирующих учрежденческую деятельность;
           6). автоматизация:
                а). разработки программ;
                б). проверки программ;
                в). коррекции программ;
                д). профилактики программ ...
           2). системы для консультаций: ... г). полуавтоматическое пополнение запаса знаний ...
           Подытоживая сказанное, выделим основные направления работ в области создания систем искусственного интеллекта нового поколения: ... 6). автоматизация процессов манипулирования знаниями ...
           ж). классификация существующих автоматизированных информационных систем (АИС) в зависимости от положенной в основу модели данных ...
           Автоматизированные информационные системы являются важной составляющей систем искусственного интеллекта. Рассмотрим основы их теории.
           Автоматизированные информационные системы предназначены для накопления, хранения и выдачи информации. Удобнее всего информацию в автоматизированных информационных системах представлять в виде баз данных, о которых будет сказано в следующем параграфе. Забегая вперед, отметим, что автоматизированная информационная система - это база данных с интерфейсом и своей системой управления базами данных (СУБД).
           Информация в автоматизированных информационных системах может быть самой разнообразной и касаться как различных описаний внешнего мира, так и внутренних абстрактных схем самой системы искусственного интеллекта. Обычно информация в автоматизированных информационных системах представлена в виде некоторых сведений: 1). данных; 2). фактов; 3). высказываний; 4). утверждений; 5). сообщений; описывающих, например, предметы реального мира и их свойства и принимающих значения "истинно" или "ложно". Поэтому одной из важнейших дисциплин в теории автоматизированных информационных системах является математическая логика, представляющая собой методику и теорию математических доказательств.
           Еще более сложная структура в информационно-поисковых системах (ИПС) или, как их еще называют, автоматизированных информационных системах; в этих системах элементы данных связаны между собой различными зависимостями.
           ... многие ученые начали проводить исследования в области организации данных, которые привели к созданию мощных программных систем, основанных на концепции баз данных, - информационно-поисковых систем или автоматизированных информационных систем.
           Таким образом, автоматизированная информационная система - это совокупность баз данных со своими системой управления (СУБД) и интерфейсом, разрабатываемых с целью построения адекватной модели предметной области.
           Самая примитивная автоматизированная информационная система базируется на обычной файловой системе, которая также, как и база данных, использует различные модели тех или иных предметных областей.
           ... концепция баз данных является принципиально новым шагом в реализации мощных автоматизированных информационных систем и интеллектуальных систем, созданных на основе автоматизированных информационных систем.
           Рассмотрим существующие модели автоматизированных информационных систем. Первые автоматизированные информационные системы были дескрипторными. Вопрос к дескрипторной автоматизированной информационной системе формулируют в виде перечня дескрипторов, который характеризует нужный реферат.
           Таким образом строятся объектно-характеристические автоматизированные информационные системы. В сложной объектно-характеристической автоматизированной информационной системе набор характеристик может быть представлен в виде ориентированного мультиграфа (типа сплетения). Форма представления объектно-характеристической автоматизированной информационной системе - табличная.
           В некоторых случаях предметную область удобно описывать в виде системы отношений, каждое из которых представимо в виде совокупности так называемых триад - множеств, состоящих из трех элементов. Первый элемент в триадном множестве называется именем отношения, второй - ролью, третий - исполнителем роли. Автоматизированные информационные системы, построенные подобным образом, называются триадными. В самом простом случае триадная автоматизированная информационная система строится расположением всех имеющихся триад в произвольном порядке в последовательность.
           Метод КОДАСИЛ мало пригоден, если автоматизированная информационная система реализована в виде дескрипторной, объектно-характеристической или триадном структуры. Но для реляционных, иерархических и сетевых структур метод КОДАСИЛ достаточно эффективен.
           В настоящее время реляционные автоматизированные информационные системы нашли широкое распространение в среде современных персональных компьютеров. Форма представления реляционных автоматизированных информационных систем - табличная.
           Объектно-реляционные автоматизированные информационные системы, в основном, соответствуют основополагающим принципам реляционной модели.
           Бинарные автоматизированные информационные системы непротиворечивы. В таких автоматизированных информационных системах в каждом реляционном отношении содержится два атрибута. Но подобная организация данных характеризуется большой избыточностью.
           При описании предметной области в виде автоматизированной информационной системы с иерархической (древовидной) структурой приходится делать определенные допущения. Обычно автоматизированную информационную систему с иерархической структурой организуют тогда, когда вся предметная область представляет собой какой-либо класс, который разбивается на подклассы , а подклассы, в свою очередь, разбиваются на подклассы подклассов и т. д. При этом все части такой автоматизированной информационной системы, полученные при помощи разбиения, должны быть непересекающимися.
           Описание предметной области при построении иерархической автоматизированной информационной системы можно получить посредством способа КОДАСИЛ.
           Сетевая автоматизированная информационная система может быть создана в результате применения метода КОДАСИЛ.
           Автоматизированные информационные системы на базе семантических сетей очень удобны для создания системы общения с ЭВМ на ограниченном естественном языке (ОЕЯ).
           Автоматизированная информационная система на базе расширенной семантической сети более эффективна, чем автоматизированная информационная система на базе традиционной семантической сети.
           Слабое место автоматизированных информационных систем, построенных на базе семантических сетей - это работа с исключениями. Для решения указанной проблемы применяют различные методики. Общим подходом при обработке исключений считается превращение каждого исключения в правило путем добавления к сети новых узлов. Но этот метод эффективен только тогда, когда количество исключений невелико. В противном случае необходимо пересматривать структуру сети.
           ... до сих пор не известно, существуют ли структуры автоматизированных информационных систем, более общие, чем символьный фонд.
           Одними из самых сложных и, возможно, перспективных являются автоматизированный информационные системы с фреймовой структурой. Пока подобные автоматизированные информационные системы применяются крайне редко. К тому же здесь не ясны многие теоретические вопросы, касающиеся, например, устранения избыточности данных.
           Фреймы очень удобны для хранения фактической информации. При построении автоматизированных информационных систем на базе фреймовой модели все характеристики какого-либо объекта, события, явления группируются вместе, а затем обрабатываются как единое целое. Обычно в виде фрейма описывается один объект. Каждый фрейм имеет имя, которое обычно совпадает с названием описываемого объекта. Вся информация об этом объекте содержится в структурных элементах фрейма, которые называют слотами и заполняют константами, ссылками на другие фреймы, правила, процедуры.
           Наконец, возможно создание процедурной автоматизированной информационной системы, реализованной в виде совокупности (системы) подпрограмм.
           Важнейшая часть информации, содержащейся в автоматизированных информационных системах, обычно реализуется в виде массива символьных конструкций или совокупности таких массивов.
           ... это нужно для того, чтобы одно из полученных отношений автоматически оказалось в БКНФ ...
           ГЛОБАЛЬНАЯ цель при создании данного алгоритма была следующая: обеспечение автоматической перекачки информации из старых баз данных в новые при изменении предметной области и входной структуры функциональных и многозначных зависимостей.

Правило (синоним - предписание).

Этот коммунистический лозунг может быть осуществлен только среди небольших групп населения, которые живут намного лучше, причем, как правило, незаслуженно и за счет подавляющего большинства населения своих стран. Так было при рабовладельческом строе, так было при феодальном, так было и есть при капитализме. И социализм от этого не ушел далеко.
           Причем все эти люди живут, как правило, гораздо лучше тех, кто производит саму продукцию.
           А ведь на рынке торгуют, как правило, не производители продукции, а перекупщики, которые заставляют производителей продавать свой товар оптом по баснословно низкой цене, используя внеэкономические методы принуждения. Так что было бы величайшей глупостью ставить знак равенства между рынком в развитых капиталистических странах и рынком, который создается в нашей стране - ведь у нас перекупщики всегда смогут договориться между собой о поддержании цен на продаваемые ими товары на достаточно высоком уровне.
           В этом городе каждый житель может выполнять любую работу, необходимую людям, поэтому там считается за правило, что каждый человек меняет свою "трудовую должность" много раз в году.
           Ясно, что человек с убогим сознанием влачит, как правило, жалкое существование.
           ... человек, стремящийся к власти или богатству, идет, как правило, не разбирая дороги; в борьбе за кресло и более высокую зарплату он готов втоптать в грязь любого, предать всех и вся.
           Нашему чиновнику нужна, как правило, только власть.
           15. Развитие общества может происходить в двух направлениях: а). с прогрессирующим превращением каждого члена общества в винтик огромного механизма, что приводит к атрофированию всех человеческих способностей, не имеющих значения для СИСТЕМЫ [как правило - тоталитарной] ...
           В последние годы было установлено, что правое и левое полушария высших животных и человека выполняют разные функции. В правом скапливается, обрабатывается и хранится в виде памяти образная, чувственная информация о внешнем мире (ощущение звуков, запахов, зрительные образы и тому подобное). В левом же хранятся своего рода правила и нормы деятельности.
           И, наоборот, явления, которые не в силах воспроизвести человек, как правило, относятся к принципиально невыполнимым в природе ...
           Если мы вложим в память компьютера правила решения дифференциальных уравнений, это не будет означать, что он обучен высшей математике; точно также нельзя считать демографом табулятор, обрабатывающий данные по переписи населения.
           В. М. Глушков исходит из того, что в основе мышления человека лежит сложный, но конечно вполне определенный комплекс правил логической переработки информации.
           Предвидя справедливые возражения, что у человека правила обработки информации не остаются неизменными, они дополняются и совершенствуются по мере накопления знаний и опыта, тогда как интеллект в его определении представляет собой нечто застывшее, он отмечает, что функции интеллекта могут быть подвергнуты любым изменениям.
           "Для этой цели изучаются и программируются правила изменения правил. Эти правила второй ступени в свою очередь могут быть подвергнуты любым изменениям с помощью правил третьей ступени и так далее."
           Но что скрывается за этим "и так далее"? Чтобы сделать правила предельно гибкими (как у человека) "такой процесс должен быть либо бесконечным - и тогда ни о какой переработке информации вообще не может идти речь, либо придется постулировать наличие окончательных правил, но тогда заведомо должны существовать в мире такие ситуации, такие задачи, с которыми данный алгоритм справиться не может".
           Правила квантовой физики вполне определенны в этом отношении.
           МС - моральное сознание - совокупность норм и правил поведения, регламентирующих отношение человека к обществу и другим людям.
           Конечно, это не всеобщее правило, и некоторые существа, как человек и большинство высших млекопитающих, достигают почти наибольшей возможной для них величины.
           ... разумность не способна с одинаковой точностью передавать из поколения в поколение все законы, правила и методы работы.
           Дисциплина, более суровая,чем у кармелитов или траппистов, и добровольное подчинение законам или правилам, пришедшим Бог знает откуда, не имеют себе равных ни в одном человеческом сообществе.
           Возьмем большую группу людей, расставим их определенным образом и зададим правила общения, которых каждый должен придерживаться.
           Он посеет вражду между ними и утвердит правила игры. Тех, кто соблюдает правила, назовут хорошими. Остальных - плохими. И будут бесконечные мелкие конфликты внутри одного большого.
           Сначала использовали интуитивное понятие алгоритма: алгоритм - это строгое правило, с помощью которого можно механически решить задачу.
           Механизм выбора "лучшей схемы" в объектно-реляционной модели основан на правиле "золотого сечения".
           Узлы и дуги, как правило, имеют названия (говорят, что они поименованы).
           Общим подходом при обработке исключений считается превращение каждого исключения в правило путем добавления к сети новых узлов.
           Вся информация об этом объекте содержится в структурных элементах фрейма, которые называют слотами и заполняют константами, ссылками на другие фреймы, правила, процедуры.
           Другие функциональные подсистемы, как правило, используются в качестве вспомогательных частей информационного фонда, облегчающих доступ к основной информации.
           В продукционной модели при описании состояний используют символьные строки со скобками и без них, а операторы задают в форме правил продукций, преимуществом которых является то, что отсутствует необходимость специального задания условия применимости операторов к состояниям.
           В дальнейшем будет показано, что описанный выше парадокс типа частное-общее (исключение-правило) представим в виде парадоксальной расширенной продукционной системы с исключениями.
           Часть этих утверждений - исходные данные - считаются аксиомами, а цель задачи - это утверждение, справедливость которого требуется установить или опровергнуть на основе аксиом и правил вывода формальной системы.
           Общение на естественном языке обычно происходит в декларативной форме - люди, как правило, сообщают друг другу факты, а не процедуры их использования ...
           Семантические сети подходят для представления не только фактов, но и правил логического вывода. Чтобы семантическую сеть использовать для представления правил, между ее узлами необходимо задать причинно-следственные связи, которые машина вывода обрабатывает точно так же, как она обрабатывает правила продукций.
           Фреймы, как и семантические сети, описаны в п . 2.4. Фреймы применяют не только в качестве удобного средства хранения фактической информации, но и в качестве средства управления логическим выводом. Для этого во фреймах хранят правила логического вывода.
           Множество Р - это множество синтаксических правил. С их помощью из элементов множества Т создают синтаксически правильные совокупности. Например, из слов ограниченного словаря конструируют синтаксически правильные фразы. При этом существует процедура определения за конечное число шагов, является ли та или иная совокупность синтаксически правильной.
           Множество В - это множество правил вывода, применяя которые к элементам множества А, можно получать новые синтаксически правильные совокупности; к этим совокупностям снова можно применять те или иные правила из множества В.
           В базе знаний достаточно ввести элементы множества А. Все остальные знания можно получить из множества А по правилам вывода. Это делает логические модели удобными для использования в базе знаний.
           1). из логических моделей взята идея правил вывода, называемых продукциями ...
           Пользователь экспертной системы формулирует свою проблему в форме: 1). фактов; 2). данных; 3). знаний; 4). правил.
           Если известно F и к нему применить специальные правила, называемые аксиомами вывода, то F+ может быть построено с помощью правил логического вывода.
           ... то полный набор правил, то есть он позволяет вывести на основе F все достоверные зависимости. Вместе с тем удобно ввести дополнительные правила - следствия ФЗ1,ФЗ2,ФЗ3.
           Важно, что F+ может быть получено с помощью правил ФЗ1, ФЗ2, ФЗ3.
           По А. А. Маркову алгоритм представляет собой предписание, позволяющее от исходных данных прийти к конечному результату. Кроме того, это предписание обладает следующими свойствами: 1). определенности (то есть алгоритм должен а). быть общепонятным; б). включать в себя точные и строгие инструкции, не допускающие никакого произвола); 2). массовости; 3). результативности.
           ... будет строго придерживаться порядка операций, предписанных в предложении.

Бесконечность (и производные этого слова).

... заложены такие потенции, развитие которых бесконечно раздвинуло бы возможность нашего пользования материальными средами и совершенно изменило бы соотношение между человеком и пространством, человеком и временем, человеком и природой, человеком и другими слоями бытия.
           "Распространяясь вдоль и поперек, его вибрации повторяются бесконечно, воспринимая всегда все те же длины волн, все те же воздействия сил разложения и всегда отвечая на одни и те же раздражители, как собака Павлова на звон колокольчика."
           Существуют еще ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ ЯЗЫКИ (в науках). За такие языки науки подвергаются критике, потому что они не понятны широким народным массам, которым наука пока что не принесла счастья. Но такие языки невозможно ничем заменить - потребовалось бы бесконечное множество высказываний, чтобы, например, со стопроцентной точностью определить следующую формулу: P = Px*e^(-r*g*h/k*T).
           Достаточно сказать, что даже в простейшем случае одного атома это пространство бесконечномерное.
           "Подобно тому как можно в один день научиться на каком-нибудь неизвестном языке называть и писать все числа до бесконечности, таким же образом должна быть найдена возможность сконструировать все слова, необходимые для выражения всего, что приходит и может прийти в человеческий ум. Все зависит от нахождения простых идей, которые свойственны представлению каждого человека и на которых слагается все то, что люди думают."
           Ответ на этот вопрос зависит от того, конечно или бесконечно число тех свойств, сторон, взаимосвязей предмета или явления, которое необходимо знать для воспроизведения данного предмета или явления.
           Чтобы сделать правила предельно гибкими (как у человека) "такой процесс должен быть либо бесконечным - и тогда ни о какой переработке информации вообще не может идти речь, либо придется постулировать наличие окончательных правил, но тогда заведомо должны существовать в мире такие ситуации, такие задачи, с которыми данный алгоритм справиться не может".
           ... возрастание роли философии в развитии науки и решение ее философских проблем (проблемы искусственного интеллекта, бесконечности в космологии, необратимости времени в квантовой физике).
           И будут бесконечные мелкие конфликты внутри одного большого.
           А кибернетическое моделирование - бесконечный процесс.
           Современное развитие систем искусственного интеллекта напоминает бесконечное развитие механизмов, работающих на паровой тяге.

Активность (и производные этого слова, пассивность в качестве противоположности).

... после войны не было сделано ничего, чтобы стимулировать возвращение людей на землю и активно заинтересовать их в повышении производительности сельскохозяйственного труда.
           ... но разрабатывалась, однако при активной помощи тех сил, которые озабочены созданием мощного учения, долженствующего сделаться ведущим в человечестве ...
           Он беспрестанно ворошит, подогревает не только осколки нашей сознательной активности, но и все наши чувственные ощущения ...
           "... говорил где-то о воли в атоме, и современная наука, констатируя бесчисленные индивидуальные вариации в активности ЭЛЕКТРОНОВ, близка к тому, чтобы воспринимать это геккелевское выражение не просто как метафору, речь может идти здесь о тени, отбрасываемой некой скрытой реальностью".
           Часть клеток образует "артель активных рабочих", часть - находится "в запасе", выжидая, когда в них появится нужда.
           ... различные химические соединения, например, нейропептиды или нейрогормоны - особо активные химические вещества.
           В отличие от животных (в том числе и высших) человек активно действует в окружающем его мире. Такое активное отношение приобретает форму идеальных побудительных целей.
           На основе такого знания он может активно и целенаправленно изменять этот мир.
           "В основе созданного Николаем Александровичем Бернштейном научного направления - физиологии активности - лежит мысль о том, что "жизнедеятельность каждого организма есть не уравновешивание его со средой и с падающим на него со стороны потоком стимулирующих воздействий (как думали раньше физиологи), а активное преодоление среды, определяемое моделью потребного будущего". Активность - существенная черта всех организмов, и она тем выше, чем выше на лестнице эволюции стоит живое существо. И наш мозг - не пассивное вместилище информации, а "машина активная", которая непрерывно планирует "потребное будущее", строит модели своего поведения, делает вероятностный прогноз."
           Таким образом, наше сознание активно вторгается в невидимый для нас мир полей и волн, по всей видимости оказывая на него существенное влияние.
           Сигнально-ориентировочная активность выражается в таких факторах творчества как целеполагание, творческое воображение, проблемная ситуация, поиски и генерации догадок и гипотез и так далее.
           Дело в том, что творческие и пока неформализуемые свойства интеллектуальной деятельности представляют собой "многообразные прямые и косвенные проявления феномена активности, который зависит от мотивационной сферы, куда входят как органические потребности (голод, жажда и прочее), так и ориентировочные потребности и их модификации - познавательные интересы, чувства, желания и стремления.
           "И, наконец, для активного поведения во внешнем мире и активного воздействия на него создается база целей, которая определяет стратегию поведения."
           Любую достаточно сложную систему нельзя свести к функционированию ее более простых элементов, иначе можно прийти к убеждению, "что разум - это активность головного мозга, которая в свою очередь представляет собой не что иное, как серию электрохимических процессов, сводимых к движению электронов и ионов.
           Основными признаками идеологии являются: глубинный характер, социальная направленность, активное взаимодействие с общественным сознанием и др.
           Уровень политического сознания определяет формы поведения индивида как участника политической жизни: от неосознанного пассивного участия или неучастия до сознательного активного поведения.
           В действительности речь может идти лишь об активном приспособлении высших животных к окружающей среде на основе высокоразвитых форм отражения. Активное приспособление заключается в том, что высшие животные активно используют элементы окружающей среды для своего обитания, ищут наиболее благоприятные условия и приспосабливают окружающую среду, хотя и в ограниченных масштабах к своей жизнедеятельности. Однако при этом они не имеют плана деятельности ...
           "Этот переход заключался в том, что вместо пассивного и даже активного приспособления к природе человек научился на основе отражения и познания действительности приспосабливать ее к своим потребностям, преобразовывать в соответствии со своими целями, создавать предметы, которых нет в природе."
           В. И. Ленин считал сознание не только отражением мира, но и деятельностью, направленной на активное, творческое преобразование действительности. "Сознание человека не только отражает объективный мир, но и творит его."
           В реальной ситуации проектирование реляционной схемы будет происходить при активном участии человека.
           НЕИНЕРТНОЙ ИЛИ АКТИВНОЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ЗАВИСИМОСТЬЮ назовем такую зависимость из нескольких других с эквивалентными левыми частями, у которой в правой части содержится список всех тех имен атрибутов, которые содержатся в правых частях всех остальных функциональных зависимостей с эквивалентной левой частью, то есть активная зависимость получается в результате совокупного объединения всех функциональных зависимостей с эквивалентными левыми частями.
           Требуется построить правильную неизбыточную активную зависимость.
           МНОЖЕСТВОМ ИНЕРТНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ называется такое множество зависимостей, которое может быть получено из активной зависимости в результате всех возможных декомпозиций.
           Совокупность множества инертных функциональных зависимостей и активной зависимости назовем МНОЖЕСТВОМ ПРЕДСТАВИМЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ. Это множество, также как и полное множество идентичных зависимостей, может быть представлено всего одной функциональной зависимостью, - в данном случае активной, из которой можно при необходимости вывести все инертные зависимости.
           В итоге исходное отношение у нас неминуемо должно распасться на столько результирующих отношений, сколько у нас элементарных активных функциональных зависимостей ...

Переход (и производные этого слова).

Некоторые клетки находятся в непрерывном движении (одни из них совершают определенные переходы, другие двигаются во всех направлениях, третьи "работают" на одном месте).
           И, наконец, самое интересное, - это переход, точнее, - возможность перехода от строго централизованной системы управления организмом к децентрализованной, то есть не полностью децентрализованной, а смешанной, в которой сочетаются методы централизованного управления с методами децентрализованного управления.
           ... а куколка, становясь бабочкой, умирает как куколка, перестает быть куколкой, то есть оставляет мир своего рода и переходит на другой план бытия.
           Подобным же образом будущие мозговые клетки, переходя на иной план бытия, перестают быть тем, чем были раньше, умирают на одном плане бытия и начинают жить на новом. И, оказавшись на этом новом плане, они остаются невидимыми, неизвестными, управляя при этом жизнью других клеток - или в их собственных интересах, или в интересах всего организма в целом.
           Стоит только "взглянуть" на атом, как тот совершает характерный переход, не воспроизводимый обычным физическим взаимодействием ...
           К тому же каждое насекомое двигается внутри стаи быстро и вполне свободно, по замысловатым траекториям, меняясь местами, переходя из периферии в глубину и наоборот.
           "Дайте человеку крайне упрощенную систему мира и толкуйте всякое событие на базе этой упрощенной модели. Такой переход не требует никаких знаний. Несколько заученных формул плюс так называемая интуиция, так называемая практическая сметка и так называемый здравый смысл ..."
           Современная наука допускает переход материи из корпускулярной в лучевую форму, причем не только в процессе ядерных реакций расщепления, синтеза и аннигиляции. Так, согласно выводам одной из современных физических теорий, вещество само по себе не стабильно - его основа - протоны - могут со временем распадаться, и в этом случае через десять в тридцать второй степени лет в обозримой нами Вселенной вещества не останется вовсе, будет только очень разряженная электронно-позитронная плазма. Исчезнут и черные дыры, израсходовав всю свою массу на гравитационное излучение ...
           "Таким образом, возникновение сознания и самосознания означало переход к высшей форме отражения действительности. Этот переход заключался в том, что вместо пассивного и даже активного приспособления к природе человек научился на основе отражения и познания действительности приспосабливать ее к своим потребностям, преобразовывать в соответствии со своими целями, создавать предметы, которых нет в природе."
           В результате уточнения формулировки Маркова приходим к выводу, что алгоритм представляет собой предложение формального языка и задает дискретный процесс перехода от исходных данных, записанных в виде предложения (другого) формального языка, к искомому результату, тоже записанному в виде предложения формального языка.

Формула (и производные этого слова).

Однако, ту же самую формулу Декарта можно распространить и на человека: какие бы функции не умел выполнять человек, всегда найдутся функции, которые он не умеет выполнять. Это обнаруживает несознательность, неразумность действий человека.
           Можно ли свести к логическим операциям если не "все знания о мире", то хотя бы часть их, а затем поручить не человеческому мозгу, а механическому устройству процедуры вывода "формул знания", следующих из основных понятий, "аксиом"?
           "Главным разделом математики, по его мнению, является "комбинаторика", то есть наука оперирования формулами."
           К этому времени и относится возникновение проблемы искусственного интеллекта, в самой формуле которого "заложена, с одной стороны, ориентация на труднодостижимые, но многообещающие возможности реализации интеллектуальной мощи человека, с другой же - имеет место "оправдывающая" тенденция, подчеркивающая ограниченность понятий и "искусственного" и "интеллекта"".
           Лейбниц мечтал о том времени, когда язык математических формул сможет охватить всю сферу человеческого мышления.
           Если принять эту формулировку, то говорить о возможности (пусть даже и принципиальной) создания "полноценных живых существ" на базе технических средств, а тем более на базе переработки цифровой информации, не имеет смысла.
           И дело заключается не только в трудностях формулирования конструктивного определения искусственного интеллекта.
           На данном уровне развития науки невозможно сформулировать конструктивное определение искусственного интеллекта.
           Вот далеко не полный перечень формулировок вопроса, который в самой своей известной формулировке звучит так: "Может ли машина мыслить?" Формулировки эти принадлежат людям, стоявшим у колыбели кибернетики, - Винеру, Эшби, Колмогорову, Тьюрингу, Полетаеву, Кемени.
           Альберт Эйнштейн считал, что вычислительная машина никогда не сможет сформулировать проблему. Но машины четвертого поколения доказали теоремы из книги Уайтхеда, сформулировали десять новых теорем и доказали их.
           "Сознание определяет бытие", - формулировали идеалистистические школы. На следующем, безрелигиозном этапе культуры эта формула была вывернута наизнанку, но материал ее сохранился в неприкосновенности. А материал состоял в противопоставлении двух членов и поэтому новая формула унаследовала примитивизм своей предшественности.
           "Вопрос сложнее, чем эти формулы. И, вместе с тем, он проще, чем громоздкие сооружения посылок и выводов, напластовавшихся в восемнадцатом и девятнадцатом веках для того, чтобы извлечь столь скромный результат."
           "Над примитивностью классических формул теперь можно было бы только добродушно пошутить, если бы одна из них, став философским догматом политической деспотии, не оказалась повинна в бесчисленных несчастиях, забив, как пробка, дыхательные пути мысли множества людей и преградив доступ духовности в сферу их сознаний. Другая из классических формул, столь же ошибочная, все-таки менее опасна именно потому, что она духовнее."
           ... взгляд на человеческое общество как на организм долгое время считался ненаучным. Однако ошибка заключается в том, КАК сформулирована сама проблема.
           "Такой переход не требует никаких знаний. Несколько заученных формул плюс так называемая интуиция, так называемая практическая сметка и так называемый здравый смысл ..."
           "Однако в резолюцию конференции, в результате споров, внесена обтекаемая формулировка: "У науки мало фактов, чтобы утверждать или отрицать способность животных думать."
           Зачем же тогда сформулировано столь категорическое утверждение в определении сознания??
           Формулировка "бытие определяет сознание" верна только наполовину. Сознание также определяет бытие, а бытие вновь определяет сознание - и так без конца.
           Недаром наиболее развитые страны (Япония, Америка, Великобритания) сформулировали национальные концепции искусственного интеллекта, правда, весьма ограниченные и примитивные, и вкладывают десятки миллионов долларов, чтобы реализовать поставленные цели.
           В ней сформулирована в обобщенном виде важная функция человеческого мозга, которая позволяет использовать различные виды информационных обобщений (ИО).
           Она посвящена формулированию фундаментальных закономерностей, сведению их в систему и постулированию на их основе расширенной концепции искусственного интеллекта, опирающейся на выявленные законы информационных преобразований.
           ... варианты решения различных теоретических и практических задач при помощи сформулированных теорий и отраженных в них законов информационных преобразований.
           Поэтому целью настоящей работы является формулирование некоторой обобщенной базовой концепции искусственного интеллекта, представляющей собой наиболее общую модель системы искусственного интеллекта, построенную на основе найденных фундаментальных закономерностей, с помощью которой можно решать широкий класс информационно-логических задач, пользуясь единой методикой. В предлагаемой работе показаны: 1). преимущества применения единой методики для решения задач; 2). практическое применение сформулированных фундаментальных принципов, общих и для человеческого интеллекта, и для машинного.
           В результате уточнения формулировки Маркова приходим к выводу, что алгоритм представляет собой предложение формального языка и задает дискретный процесс перехода от исходных данных, записанных в виде предложения (другого) формального языка, к искомому результату, тоже записанному в виде предложения формального языка.
           Поэтому должно быть сформулировано понятие алгоритма, не опирающегося на понятие алгоритма, чтобы выйти из так называемого порочного круга. Для этого вводится понятие первичных алгоритмов, на основе которого задается широкое формальное определение алгоритма.
           ... в представленной работе не рассматривается, но в отдельном параграфе следующей главы будет дано наиболее удобное, по мнению автора, определение (О) понятия системы, а также будут сформулированы основные принципы, которыми следует руководствоваться при создании систем искусственного интеллекта и разумных квазиживых машин.
           Первоначально концепцию баз данных сформулировали для решения на ЭВМ экономических задач, при решении которых без усложнения алгоритмов решения можно организовать данные определенным образом, создав объединенную систему исходных данных, что позволяет значительно удешевить подготовку информации к каждой задаче.
           Но сформулировать это требование на формальном языке практически невозможно - очень сложно определить, какие данные содержат одну и ту же информацию.
           Вопрос к дескрипторной автоматизированной информационной системе формулируют в виде перечня дескрипторов, который характеризует нужный реферат.
           Пользователь экспертной системы формулирует свою проблему в форме: 1). фактов; 2). данных; 3). знаний; 4). правил.
           На основе этой программы формулируются следующие задачи ...
           Однако, формулирование основных принципов, на базе которых такая машина может быть создана, и их практическая проверка на современных персональных компьютерах представляется вполне осуществимой.
           Примерно столько же времени пришлось затратить на формулирование фундаментальных физических законов.
           Но и сегодня можно констатировать, что физические законы познаны далеко не все, несмотря даже на то, что цель формулирования полной системы физических законов неоднократно ставилась, и предпринимались многочисленные попытки ее достичь.
           Поэтому, конечно же, автор представленной работы не в состоянии создать полную информационную картину мира и сформулировать полную систему фундаментальных информационных законов природы, тем более что целенаправленных исследований в названном направлении проводилось гораздо меньше, чем аналогичных исследований физической реальности.
           Именно поэтому автор настоящей работы не ставил перед собой цели создания информационной картины мира, хотя, разумеется, некоторые ее элементы были использованы при формулировании основных положений базовой концепции искусственного интеллекта.
           ... сформулировал ряд основных принципов, которые, по его мнению, необходимо учитывать при проектировании и создании систем искусственного интеллекта и разумных квазиживых машин.
           ... если подобных естественнонаучных законов еще не выявлено, то это не значит, что их нет совсем; поэтому такие закономерности следует хотя бы попытаться сформулировать ...
           Кастовая система и у Платона была сформулирована в рамках представлений о демократии.
           Спиноза стоял на позициях фатализма. Представлял случайность, как нечто еще не познанное. После приобретения соответствующих знаний для случайности места уже нет. Спиноза был приверженцем геометрической этики. По его мнению, нормы поведения могут быть сформулированы с помощью теорем.
           Монтескье был против деспотии - государственного террора, отдавал предпочтение республике и конституционной монархии, сформулировал идею правового государства - закон превыше всего, он должен способствовать поступательному развитию общества, и даже монарх должен подчиняться своду законов.
           В работе впервые формулируются основы диалектического учения в политике и власти ...
           То есть был сформулирован принцип ротации, из-за него власть не могла быть долго в одних руках.
           Сформулированные критерии оценки общества (да и государства тоже) являются важнейшей составной частью проводимого полного системного анализа.
           Определение функциональной зависимости можно сформулировать и по-другому.
           Теперь можно будет сформулировать требования к разрабатываемому алгоритму.

Вывод (и производные этого слова).

Очевидно, нам следует найти такую систему отсчета, при которой все наблюдения будут делаться с равной степенью точности. Только такой подход дает возможность сравнивать непохожие явления и тем самым делать достоверные выводы.
           Сделаем несколько выводов, исходя из рассмотренного материала. Для получения выводов здесь мы воспользуемся стандартными методиками обычного человека - представителя Западной технической цивилизации.
           Итак, сделаны основные выводы, которые можно получить на основе имеющейся информации о истории развития человеческого мира и существующих знаний, накопленных человечеством за время своего существования.
           Делается вывод, что все вышеописанные явления являются явлениями одного ряда. На базе этого осуществляется философское переосмысление понятий сознания, разума и интеллекта.
           Конечно, нашей технике далеко до совершенства. Зачатки интеллекта у ней, во всяком случае, явно проглядываются, а по умении делать логические выводы в соответствии с программой она явно превосходит братьев наших меньших.
           Можно ли свести к логическим операциям если не "все знания о мире", то хотя бы часть их, а затем поручить не человеческому мозгу, а механическому устройству процедуры вывода "формул знания", следующих из основных понятий, "аксиом"?
           "Вместо нее прямые вводные и выводные устройства вычислительной машины обеспечат информацией, осуществят необходимые процессы, которые будут управлять меньшими вычислительными машинами."
           Подводя черту под обзором мнений и идей, высказанных в момент возникновения проблемы искусственного интеллекта, можно сделать следующие выводы ...
           Отсюда можно сделать вывод, что едва ли правомерно представлять мышление человека как функцию одного лишь мозга. Мышление без тела невозможно. Чувственные восприятия человека, безусловно, более "телесны", чем логика его мысли.
           Из материала данной главы можно сделать следующие выводы ...
           Система состоит из блоков ввода и вывода, а также промежуточного блока. В процессе обучения сигналы ошибок посылаются обратно с целью координации работы всех блоков и направления системы к требуемому результату.
           Так, зародившуюся на западе кибернетику в нашей стране сразу же окрестили "буржуазной лженаукой", - то есть весьма успешно и эффективно было смешано конкретное содержание кибернетики с выводами западных политиков.
           Вопрос сложнее, чем эти формулы. И, вместе с тем, он проще, чем громоздкие сооружения посылок и выводов, напластовавшихся в восемнадцатом и девятнадцатом веках для того, чтобы извлечь столь скромный результат.
           На основании этого и других наблюдений делается вывод: никто кроме людей не способен к рассудочной деятельности.
           Но наблюдатели видят странные действия водителя и на основе этого делают вывод: человек не способен думать, он оказался пленником инстинкта.
           Вывод: вышеизложенные факты не позволяют стопроцентно исключить существование так называемого Мирового, Высшего разума.
           "Итак, значит, мы пришли к выводу, что материя через посредство человека не только восходит на высший уровень своего развития, но и начинает мало-помалу познавать самое себя!"
           Так, согласно выводам одной из современных физических теорий, вещество само по себе не стабильно - его основа - протоны - могут со временем распадаться, и в этом случае через десять в тридцать второй степени лет в обозримой нами Вселенной вещества не останется вовсе, будет только очень разряженная электронно-позитронная плазма. Исчезнут и черные дыры, израсходовав всю свою массу на гравитационное излучение ...
           Отсюда следует неопровержимый вывод - в ходе биосоциальной эволюции на Земле мозг не формируется (так как он уже сформировался до этого); он лишь реализует заложенный в нем потенциальный интеллект.
           Таким образом, можно сделать вывод, что проблема машинного мышления разрешима с той точки зрения, что любую функцию интеллекта можно воспроизвести, и не разрешима с той точки зрения, что любая модель не может абсолютно точно воспроизвести все функции оригинала - мозга человека.
           В результате уточнения формулировки Маркова приходим к выводу, что алгоритм представляет собой предложение формального языка и задает дискретный процесс перехода от исходных данных, записанных в виде предложения (другого) формального языка, к искомому результату, тоже записанному в виде предложения формального языка.
           Наконец, можно прийти к выводу, что интуитивное понимание алгоритма приводит к тому, что его определение, принимает вид рекурсивного определения, так как новые алгоритмы строятся посредством уже имеющихся.
           Перечисленные отличия баз данных от файловых систем позволяют сделать вывод, что концепция баз данных является принципиально новым шагом в реализации мощных автоматизированных интеллектуальных систем и интеллектуальных систем, созданных на основе автоматизированных интеллектуальных систем.
           Основная идея редукционной модели - поиск доказательства того, что решение данной задачи выводится из решения совокупности ее подзадач.
           Часть этих утверждений - исходные данные - считаются аксиомами, а цель задачи - это утверждение, справедливость которого требуется установить или опровергнуть на основе аксиом и правил вывода формальной системы.
           В распоряжении разработчиков систем искусственного интеллекта имеется много разных логических формализмов, в которых можно записывать утверждения, но обычно используются только исчисления предикатов первого порядка с равенством и без, так как для них разработаны процедуры, обладающие полнотой, которые всегда устанавливают наличие некоторого факта, если только он выводим из аксиом.
           Методы вывода решений в процедурных моделях представления знаний основаны на моделях дедуктивных механизмов.
           Отметим, что в процедурных моделях раннее разделение средств представления знаний и вывода решений представляет собой трудно выполнимую задачу.
           Семантические сети подходят для представления не только фактов, но и правил логического вывода. Чтобы семантическую сеть использовать для представления правил, между ее узлами необходимо задать причинно-следственные связи, которые машина вывода обрабатывает точно так же, как она обрабатывает правила продукций.
           Фреймы применяют не только в качестве удобного средства хранения фактической информации, но и в качестве средства управления логическим выводом. Для этого во фреймах хранят правила логического вывода.
           Множество В - это множество правил вывода, применяя которые к элементам множества А, можно получать новые синтаксически правильные совокупности; к этим совокупностям снова можно применять те или иные правила из множества В.
           В базу знаний достаточно ввести элементы множества А. Все остальные знания можно получить из множества А по правилам вывода. Это делает логические модели удобными для использования в базах знаний.
           1). из логических моделей взята идея правил вывода, называемых продукциями ...
           В отличие от логических моделей вместо логического вывода в процедурных моделях применяется вывод на знаниях.
           То есть, традиционные программно-вычислительные системы выполняют вычисления, а экспертные системы совершают логические выводы - заключения.
           1). логический вывод: а). индуктивный; б). дедуктивный; в). абдуктивный; г). традуктивный ...
           2). эвристический вывод: а). предложение; б). открытие; в). предположение. У человека эвристический вывод (поиск) основан на опыте и интуиции (машинный эвристический поиск описан в п . 2.6) ...
           3). реализация языка описания знаний, содержащего от 1000 до 10000 правил логического вывода, на следующих уровнях: а). функциональном; б). логическом; в). реляционном ...
           4). обеспечение принятия решений с использованием высокоскоростного механизма выводов (10 МЛипс в соответствии с планами разработки машин пятого поколения).
           Подытоживая сказанное, выделим основные направления работ в области создания систем искусственного интеллекта нового поколения (опуская исследования в области архитектуры и дальнейшего усовершенствования технических средств): 1). решение задач; 2). получение выводов ...
           Кажется вполне закономерным, что современная наука сформулировала выводы, совпадающие с идеями бахаизма. Так, например, "должно быть формирование научного и философского мировоззрения, опирающегося не на конфронтацию Науки с Религией, а на их союз".
           Суверенитет народа нельзя передавать частному лицу, отсюда следует вывод о неприемлемости народного представительства.
           Выводится закон олигархизации политических партий.
           Был сделан вывод о происхождении капитализма в условиях господства протестантской этики, ставившей хозяйственный успех на одно из первых мест в жизни.
           Хотя наши философы и не проводили полного системного анализа данной проблемы, их выводы кажутся далеко не безынтересными.
           Если известно F и к нему применить специальные правила, называемые аксиомами вывода, то F+ может быть построено с помощью правил логического вывода.
           ... тогда справедливы следующие аксиомы вывода ...
           Приведем возможный алгоритм вывода ...
           Следующие свойства выводимы из ...
           Биэри, Фэджин и Ховард предложили также набор аксиом для вывода функциональных и многозначных зависимостей из заданного множества многозначных и функциональных зависимостей.
           ... необходимо каким-то образом рассматривать не все замыкание, которое может быть получено при использовании аксиом вывода функциональных зависимостей, а только его некоторую часть.
           Введем теперь несколько новых определений и действий, вытекающих из аксиом вывода для функциональных и многозначных зависимостей, также произведем их классификацию.
           Правомерность операций свертки и развертки легко может быть доказана при помощи соответствующих аксиом вывода функциональных зависимостей.
           Правомерность этой операции следует из аксиом вывода для функциональных и многозначных зависимостей.
           А). Разработать классификацию функциональных и многозначных зависимостей, а также действия, позволяющие выводить из одних зависимостей другие (на основе аксиом вывода зависимостей). В дальнейшем будем, опираясь на классификацию, записывать на диск только такие зависимости, которые нужны для нормализации.

Свойство (и производные этого слова).

9) Принцип интегративности или эмержентности (свойства системы не являются свойствами сложения составляющих. Здесь новые свойства, особые, не присущие составляющим частям ).
           Если потребность в творческом труде не станет неотъемлемым свойством личности, то в условиях общего достатка и прогрессирующего сокращения рабочего дня человеку будет грозить пресыщение, опустошение, паралич духа.
           "а в обществе распространяя тот психологический режим, который был до этого свойственен рабочему классу: психологический режим, при котором все расценивается мерилом практической полезности, все чувствуют себя винтиками в гигантской машине и считают это нормой; режим, при котором вырождается искусство, становится государственной проституткой литература, умирает религия, опошляется культурное наследие и выхолащивается этика: психологический режим бездуховности."
           ... покажем, что основные свойства человеческого мозга напрямую связаны со свойствами клеток, его составляющих, и являются проявлением интегративных свойств совокупности клеток, из которых мозг состоит.
           1).МЕХАНО-ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКОЕ ОТРАЖЕНИЕ. Свойственно для неживой материи.
           РАЗДРАЖИМОСТЬ. Свойственно для живой материи (одноклеточные структуры).
           ОЩУЩЕНИЯ. Свойственно для живой материи (многоклеточные структуры).
           СОЗНАНИЕ. Свойственно живой материи (человек - общество).
           Итак, еще раз: ОТРАЖЕНИЕ - это свойство объектов реального мира реагировать на воздействие таким образом, что в этой реакции сохраняется, фиксируется и воспроизводится характер внешнего воздействия.
           Сознание есть свойство мозга, это некоторое отношение между мозгом и миром, некоторая деятельность человека по созданию, преобразованию и использованию мысленных образов действительности.
           Одним из важнейших факторов, который влияет на социальную эволюцию необратимым и часто непредсказуемым образом, является способность человека познавать предметы и явления физического мира и изменять их, что вносит глубочайшие изменения в саму жизнь. Это уникальное свойство человека, отличающее его ото всех остальных существ, в организованном и методическом виде становится тем, что мы называем "наукой и технологией", поэтому понимание процесса развития последнего дает нам ключ к познанию будущего.
           "Свойства электрона, совершившего поворот спина на триста шестьдесят градусов, заметно отличаются от свойств электрона, не подвергшегося воздействию. Чтобы вернуть в исходное состояние электрон, спин которого совершил поворот, его спин необходимо повернуть ДОПОЛНИТЕЛЬНО НА триста шестьдесят градусов, то есть заставить описать ДВА полных оборота. Только после этого не обнаружится сколько-нибудь заметного различия между "повернувшимся" и "неповернувшимся" электронами. В мире людей и в случае крупных объектов это свойство утрачено - мы не можем отличить один оборот на триста шестьдесят градусов от следующего. Следовательно, мы в некотором смысле лишь наполовину воспринимаем мир, доступный электрону ... Это странное "двойственное" представление о мире, присущее электронам и другим микрочастицам, принято считать фундаментальном свойством природы."
           ... материя первична, а сознание вторично, оно есть всего-навсего свойство высокоорганизованной материи и ничего более.
           Ведь изначально неверно говорить о том, что разумом могут обладать только люди, хотя мы и привыкли вести себя так, будто способность к рассуждению, умозаключению, свойственна лишь нам, людям.
           "Все зависит от нахождения простых идей, которые свойственны представлению каждого человека и на которых слагается все то, что люди думают."
           "Таким образом, мы видим, что хотя проблема искусственного интеллекта возникла на базе устройств синтагматического уровня, она с самого начала "ставит перед собой цель решения задач уже более сложного порядка, так или иначе соотносимых с многообразными свойствами человеческого интеллекта. Здесь, как минимум, уже требуется семантическая интерпретация единиц синтагматического уровня, и притом, в терминах свойств изучаемых объектов."
           Ответ на этот вопрос зависит от того, конечно или бесконечно число тех свойств, сторон, взаимосвязей предмета или явления, которое необходимо знать для воспроизведения данного предмета или явления.
           Например, тот факт, что человек научился добывать ализарин из каменноугольного дегтя, еще не означает, что все свойства этого вещества были им познаны.
           Такое определение подразумевает три основных свойства естественного интеллекта (по отношению к человеку ): способность понимать и строить любые тексты на естественном языке, способность познавать законы внешнего мира, способность принимать решения.
           Дело в том, что творческие и пока неформализуемые свойства интеллектуальной деятельности представляют собой "многообразные прямые и косвенные проявления феномена активности, который зависит от мотивационной сферы, куда входят как органические потребности (голод, жажда и прочее), так и ориентировочные потребности и их модификации - познавательные интересы, чувства, желания и стремления.
           Реализация перечисленных элементов на пути чисто функционального моделирования, без реализации свойств и структуры носителя естественного интеллекта (человека и его мозга) невозможно. Необходимо также заметить, что потребности человека - это продукт не только биологического развития; "их специфика, по сравнению с животным миром - в истории общества, социально-детерминированном развитии познавательно-творческих и эмоционально-волевых свойств личностей, в том, что облик человеческих потребностей, мотивов и целей формируется в человеческих коллективах".
           "Практически все естествознание выросло на свойствах познавательных процессов, которые заключаются в том, что понять сложное - значит сделать его простым, более понятным, наглядным."
           Одним из наиболее обсуждаемых вопросов был вопрос, какими свойствами должна обладать аппаратурная часть этого ансамбля (будем называть ее системой искусственного интеллекта), чтобы удовлетворять требованиям сегодняшнего дня. Такими свойствами являются способности к "пониманию" и синтезу текстов, распознаванию и синтезу речи, автоматическому поиску решения, представлению и накоплению знаний.
           В соответствии с этими свойствами, создание системы искусственного интеллекта предполагает разработку следующих компонент ...
           Кроме того, для создания человеко-машинных систем, удовлетворяющих нашим потребностям, необходимы: разработка псевдофизических логик, способных учитывать реальные физические эффекты внешнего мира; развитие алгебры и логики нечетких множеств, предназначенных для моделирования свойств неопределенности процесса принятия решений; широкие исследования формальных моделей языка, формальных моделей мышления и систем представления знаний.
           Возможно или невозможно провести аналогию между счетно-решающим устройством и мозгом вплоть до признания (или отрицания) принципиальной возможности возникновения в этом устройстве свойства, тождественного сознанию, или более узко, мышлению?
           Но им возражали на том основании, что "человеческое сознание, возможно, потеряет в будущем свое исключительное положение и станет одним из многих явлений, свойственных различным видам естественно и искусственно организованной материи".
           ... автоматы в принципе могут обладать всеми основными свойствами самых сложных систем, например, организмов и даже человеческого мозга.
           Понятие "архитектура параллельной ЭВМ" включает совокупность свойств, определяющих состав и связи оборудования (структуру ЭВМ) ...
           Для демонстрации свойств и характерных особенностей машины Больцмана приводятся многочисленные примеры компьютерного моделирования.
           Из приведенного выше исторического опыта следует, что любой запрет на моделирование тех или иных свойств, присущих человеку, является относительным и может быть отменен при наличии соответствующих практических данных.
           Это свойство сводит на нет любую попытку придать смысл понятию направления в квантовом мире.
           Причем этот аналог разума, как видно из описанных в данной работе примеров, появляется в результате проявления интегративных свойств той или иной системы.
           Оно не является простой суммой сознаний индивидуумов - нельзя забывать про интегративные свойства системы - и функционирует по специфическим законам.
           ... не забываем про интегративные свойства любой системы - ее свойство не есть простая сумма свойств составляющих систему элементов.
           Разум есть такое свойство человека, которое отличает его деятельность от деятельности животных.
           Пройдет миллион лет, инстинкт сформируется, и мы перестанем совершать ошибки, которые, вероятно, являются неотъемлемым свойством разума.
           Разум усовершенствуется посредством многократной переработки накопленной информации. Все это возможно благодаря особому свойству: разум четырехмерен! Его образы - "свернутые" пространственно-временные картины реальности или вымысла. Каждая картина содержит прошлое, настоящее и будущее.
           Таково феноменальное свойство разума. Осознание четырехмерности мышления - явление исключительное.
           Среди научных гипотез на тему необычайно быстрой эволюции мозга и свойственной ему избыточности можно выделить три.
           В процессе труда человек переделывал и преобразовывал разные предметы. Это позволило ему познать и изучить их свойства, недоступные животным.
           "Сознание - это высшая, свойственная только людям (?) и связанная с речью функция мозга, заключающаяся в обобщенном и целенаправленном отражении действительности, в предварительном мысленном построении действий и предвидении их результатов, в разумном регулировании и самоконтролировании поведения человека."
           ... следует воспользоваться иными видами мышления, свойственными человеку, и способностью мозга к ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ обработке информации.
           Между тем, одно из фундаментальных свойств нашего мира говорит о том, что нельзя, познавая части, познать целое, так как целое характеризуется интегративными свойствами, не присущими ни одной из частей целого. Отметим, что даже в парадоксальных системах далеко не всегда можно познать целое, изучив работу составляющих его частей.
           ... описывающих, например, предметы реального мира и их свойства и принимающих значения "истинно" или "ложно".
           Для описания совокупностей предметов и их свойств применяются ...
           По А. А. Маркову алгоритм представляет собой предписание, позволяющее от исходных данных прийти к конечному результату. Кроме того, это предписание обладает следующими свойствами ...
           Наиболее важная и общая задача при работе с большими объемами данных - это поиск данных с определенными свойствами, причем время поиска в значительной мере определяется структурой данных.
           ... который должен отражать свойства объекта, представляющие интерес для пользователя-человека.
           Семантическая сеть представляет собой направленный граф, имеющий узлы и дуги. Узлы предназначены для представления объектов и различных свойств.
           Еще одна важнейшая особенность семантической сети - это возможность наследования свойств, то есть какой-либо один узел семантической сети может заимствовать, наследовать свойства, приписанные другому узлу.
           Каждый класс моделей характеризуется определенными свойствами, отличающими его от других классов, правда, не всегда с одинаковой четкостью.
           О 3.2.1). Системой называется любой объект, который обладает следующими четырьмя свойствами: 1). целостностью и членимостью: а). это свойство определяется наличием элементов, из которых система состоит ...
           а). всякая система обладает общесистемными (интегративными) свойствами, то есть качествами, присущими системе в целом и не присущими отдельно взятому элементу или элементам.
           а). свойства системы не являются свойствами сложения ее составляющих, здесь появляются новые свойства, особые, не присущие составляющим частям ...
           Наиболее важная и общая задача при работе с большими объемами данных - это поиск данных с определенными свойствами, причем время поиска в значительной мере определяется структурой данных.
           Наличие функциональной зависимости является свойством схем, а не того или иного экземпляра отношения и отражает семантику моделируемого в базе данных объекта.
           ... тогда зависимость называется полной, если ни один из атрибутов, стоящих в левой части функциональной зависимости, не может быть удален без разрушения свойства функциональной зависимости.
           В определении Е1 существенным образом были использованы предположение о существовании универсального множества и свойства прямой и обратной проективности функциональной зависимости. Так как многозначные зависимости не обладают свойством обратной проективности, то возможность соответствующего обобщения E1 неясна.

На этом самом месте первое, ФАКТОЛОГИЧЕСКОЕ обоснование третьей части презентации в этом документе завершено.

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБОСНОВАНИЕ (ПЕРВООСНОВА).

Информация о дальнейшем развитии классификации данных для третьей части презентации представлена здесь.

На этом самом месте ИНФОРМАЦИОННОЕ обоснование третьей части презентации в этом документе завершено.