УДК 004.896(06) Интеллектуальные системы и технологии
В.Б. ТАРАСОВ
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана ЛОГИКО-СЕМИОТИЧЕСКИЙ ПОДХОД
К МОДЕЛИРОВАНИЮ НЕ-ФАКТОРОВ
В ТЕОРИИ АГЕНТОВ Обсуждается предыстория, история, современное состояние и перспективы развития логико-семиотического подхода к моделированию НЕ-факторов, «пронизывающих» современные интеллектуальные системы, в частности, приложения, опирающиеся на технологию агентов Развитие синергетической методологии в ИИ [1], а, в особенности, совершенствование агентно-ориентированных технологий, требует классификации, анализа и моделирования семейства НЕ-факторов. Этот термин был введен А.С. Нариньяни [2] для обозначения комплекса факторов, отрицающих свойства классических формальных систем (точность, однозначность, определенность, полнота, корректность, непротиворечивость, и пр.), но характерных для реальной Системы Знаний. В русле теории агентов и многоагентных систем «поле действия» НЕ-факторов значительно расширяется: они пронизывают не только знания (точнее, мнения) интеллектуальных агентов, но и их желания и намерения, цели и предпочтения, планы и действия, восприятие и поведение.
В контексте теории агентов НЕ-факторы можно разделить на две большие группы: 1) структурные НЕ-факторы, связанные с теми или иными подсистемами агентов (когнитивной, интенциональной, оценочной, и пр.); 2) синергетические НЕ-факторы (или НЕ-факторы развития). Примерами структурных НЕ-факторов служат НЕ-факторы оценивания на полярных шкалах [3], например, противоречивость, неизвестность, неточность, нечеткость. Среди НЕ-факторов развития можно отметить необратимость, неравновесность, неустойчивость, нелинейность.
В работе предлагается единый логико-семиотический подход к моделированию НЕ-факторов, опирающийся на принципы логического плюрализма и релятивизма, отражающие взаимосвязи логик с онтологиями, идеи множественности логических операций, описывающих лингвистические связки «НЕ», «И», «ИЛИ» и пр., а также на представления о неклассических семантиках, строящихся с помощью решеток и мультирешеток.
Предыстория логического моделирования НЕ-факторов связана с семантиками трехзначных логик. В них третье значение истинности интерпретировалось как один из НЕ-факторов: а) безразличие или случайность (логика Лукасевича); б) неизвестность или неполнота информации (логика Клини); в) бессмыслица (логика Бочвара); г) противоречие (логика Асеньо) и т.д. Минимальным классом многозначных логик для учета и взаимодействия НЕ-факторов является класс четырехзначных логик (наиболее известными четырехзначными логиками в ИИ являются логика Белнапа и логика Финна).
Рассматривая варианты ослабления законов классической логики, нетрудно построить классификацию логик, учитывающих НЕ-факторы: параполные логики (не выполняется закон исключенного третьего), паранепротиворечивые логики (не работает закон непротиворечия), интуиционистские логики (отбрасываются законы исключенного третьего и отрицания отрицания), паранормальные, в частности, нечеткие логики (не работают законы исключенного третьего и непротиворечия) и пр.
Удобным инструментом описания НЕ-факторов являются решетки с отрицаниями, например, решетка Клини или решетка Гейтинга. На их основе легко определить меры НЕ-факторов, например, меру противоречивости или меру неточности оценок на полярных шкалах [3]. В последние годы особый интерес привлекают параметризованные, неинволютивные отрицания (например, параболические отрицания, отрицания Сугено, отрицания Ягера), позволяющие описывать градуированные лингвистические связки типа «скорее НЕ», «почти НЕ», «совсем НЕ» и пр. [4].
Использование произведений и степеней решеток позволяет строить гибридные логико-семиотические конструкции, сочетающие логическую семантику и прагматику. Здесь особое место занимают бирешетки, снабженные двумя различными отношениями порядка и гибридными операциями. Примером простой бирешеточной семантики, допускающей анализ соотношений и динамики НЕ-факторов, служит система 32 =9, имеющая логические значения {(1, 1, (1, 0.5), (1, 0), (0.5, 1), (0.5, 0.5), (0.5, 0), (0, 1), (0, 0.5), (0, 0)}.
Список литературы
Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. – М.: Эдиториал УРСС, 2002.
Нариньяни А.С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Известия АН СССР: Техническая кибернетика. – 1986. – №5. – С.3-28.
Тарасов В.Б. Анализ и моделирование НЕ-факторов на полярных шкалах// Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник трудов Международного научно-практического семинара (Коломна, 17-18 мая 2001 г.). М.: Наука. Физматлит, 2001. – С.65-71.
Тарасов В.Б. Операции отрицания в моделировании отношений между агентами// Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник трудов II-го Международного научно-практического семинара (Коломна, 15-17 мая 2003 г.). – М.: Физматлит, 2003. – С.63-68.
ISBN 5-7262-0555-3. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2005. Том 3
|