Александр Болдачев boldachev

На данный момент современные информационные системы моделирующие деятельность и системы документооборота, юридически обеспечивающие деятельность, разнесены по разным архитектурным уровням, взаимодействующим только по линии контроля и учета. Электронный документооборот с использованием ЭП не решает проблему разрыва между двумя этими уровнями, обеспечивая лишь скорость и защищенность обмена документами.

В тексте “Семантические цифровые системы” отмечалось, что современные семантические технологии пока не имеют полноценных инструментов для описания деятельности. Семантические данные традиционно представляются в виде объектного графа, узлами которого являются сущности или значения, а ребрами — свойства (отношения и атрибуты). Такие графы фиксируют статичное состояние предметной области. И такой одномоментно схваченный набор данных скорее следует рассматривать как граф знаний о предметной области, а не как ее модель, особенно если предметная область является деятельностью, а не набором неизменных фактов.

В предыдущем тексте (Мифы семантической технологии) не без доли эпатажа утверждалось, что в айтишной семантике нет никакой семантики. Хотя, конечно, надо отдельно отвечать на два вопроса: (1) содержат ли данные смысл? и (2) понимает ли этот смысл компьютер? Второй вопрос оставим философам, хотя ответ на него и так очевиден. Как очевиден и ответ на первый: информационные системы для того и нужны, чтобы обрабатывать информацию, то есть осмысленные, семантически определенные данные. При этом, конечно, надо понимать, что осмысленными эти данные являются только для человека, который исходно продуцирует эти данные, пишет программу для их обработки и в конечном счете воспринимает их смысл.

В предыдущем тексте “Миф семантического веба” была сделана попытка обосновать мысль, что семантический веб в рамках исходно предложенных его основателями технологических решений так и останется мечтой. Хотя сами семантические инструменты от W3C не без скрипа, с доводкой напильником, но вполне успешно применяются для моделирования онтологий в энтерпрайз-проектах.

Сейчас же попробуем разобраться с мифами, которые можно услышать при обсуждении семантического подхода даже от профессионалов.

В сфере семантического моделирования сложилась довольно странная ситуация: в качестве базовых используется набор стандартов и спецификаций от W3C, заточенных под проект “семантического веба” (RDF/OWL, SPARQL и пр.), хотя сам проект не только не реализован на данный момент, но и, по всей видимости, никогда не будет воплощен вследствие сомнительности исходных гипотез.

Традиционно Knowledge Graphs, то есть информационные системы, поддерживающие концептуальное описание предметных областей (как самых общих, так и узко специальных) задумываются и строятся, как источники проверенной и единственно верной информации о мире. По такому принципу – как собрание исключительно правильных данных – построена и популярная народная энциклопедия Wikipedia.

Мысль о неизбежности перехода глобальной сети от сайтоцентристской структуры к юзероцентристской я высказал еще 2012 году (Философия эволюции и эволюция интернета или в сокращенном виде WEB 3.0. От сайтоцентризма к юзероцентризму). В этом году я попытался развить тему нового интернета в тексте WEB 3.0 — второй подход к снаряду. Сейчас же выкладываю вторую часть статьи WEB 3.0 или жизнь без сайтов (советую просмотреть перед чтением этой страницы).

Итак, что же получается? Интернет в версии web 3.0 есть, а сайтов нет? А что же тогда есть?

Сначала немного истории.

Web 1.0 — это сеть для доступа к контенту, который размещали на сайтах их владельцы. Статичные html-страницы, доступ к информации только для чтения, основная радость — гиперссылки, ведущие на страницы этого и других сайтов. Типичный формат сайта — информационный ресурс. Эпоха переноса в сеть offline-контента: оцифровка книг, сканирование картинок (цифровые фотоаппараты были еще редкостью).

eGaaS (Electronic Government as a Service) — это цифровая экосистема, спроектированная для реализации идеи электронного правительства. При этом термин “электронное правительство” в eGaaS трактуется не в узком смысле, как лишь онлайн сервис оказания услуг гражданам или механизм автоматизации деятельности правительства, а понимается как целостная цифровая экосистема, объединяющая в едином информационном пространстве деятельность всех сфер государства: институтов власти, экономики, финансов и социальной сферы. Экосистема eGaaS включает в себя глобальные реестры и программные средства для построения государственных, частных и общественных пользовательских приложений и платформ на базе смарт-контрактов.

Экосистема eGaaS обладает многоуровневой системой управления правами на создание и редактирование реестров, контрактов и интерфейсов. Для контроля прав доступа к элементам экосистемы используются специальные контракты – смарт-законы, благодаря чему система контроля прав получается гибко настраиваемой и, что самое главное, позволяет автоматически отслеживать передачу прав доступа.

Безусловно, что высшая нервная система человека появилась в результате эволюционного развития адаптационных рефлексов биологических организмов. Но корректно ли интеллектуальную деятельность отождествлять с адаптационной? Или представлять ее как частный случай адаптации? Или даже высшую форму адаптации к изменениям среды?

Проблему соотнесения понятий «интеллект» и «адаптация» порой полностью сводят к терминологической, постулировав тезис: «интеллект – это способность системы адаптироваться к изменениям среды». В результате чего интеллектом автоматически наделяются все биологические организмы от одноклеточных до человека. А различие между реакцией амебы на свет и написанием научного трактата представляется лишь как количественное – второе чуть интеллектуальнее первого.

Логика и цель такого подхода, достаточно популярного среди специалистов по искусственному интеллекту, вполне прозрачна. Они надеются, «запустив» на компьютере с нуля модель адаптационной деятельности живого существа или популяции, получить в качестве результата интеллектуальный продукт – новые идеи, гипотезы, теории. То есть смоделировать эволюцию нервной системы от рефлекса до интеллекта.

В статье рассматривается вариант эволюционно-иерархической классификации автономных автоматических устройств, к которым, прежде всего, можно отнести живые организмы – от простейших до человека. Однако чтобы абстрагироваться от множества функций биологического организма и акцентировать внимание лишь на общих принципах его взаимодействия со средой, а также, чтобы не ограничивать классификацию только живыми системами в статье используется термин «устройство» вместо «организм».

В основу рассуждений положена в значительной степени упрощенная схема поведения живого организма: он представляется как устройство, взаимодействие которого со средой задается заложенным в него набором алгоритмов. Под алгоритмом понимается существующая (сохраненная, зафиксированная) схема поведения устройства, которая может быть им однозначно и многократно реализована в виде конкретных действий. Причины «запуска» (применения) того или иного алгоритма – внешние ли воздействия или внутреннее целеполагание – не рассматриваются. Но даже при таком упрощенном подходе, удалось построить в достаточной степени эвристически продуктивную классификацию.

За отправную точку восхождения по иерархической лестнице принято элементарное устройство, однозначно, не вариативно взаимодействующее со средой – элементарное устройство.

Исходная публикация цикла («Классы, множества, группы, системы») заканчивалась выводом, что традиционная классификация индивидов через приписывание их к тем или иным классам-множествам не может считаться однородной, и следует различать (1) включение индивидов как частей в сложный объект (целое) и (2) подпадание индивидов под понятия, которые можно разделить на концептуальные и реляционные. Во втором тексте («Концептуальное описание индивидов») была предложена оригинальная иерархия концептуальных понятий («категория – тип – концепт – род – вид – разновидность – индивид»). В текущей публикации речь пойдет о классификации отношений типа «часть –целое». В лингвистических тезаурусах и в онтологиях верхнего уровня (WordNet, РуТез, SUMO, CYC Ontology, DOLCE) описаны различные варианты выделения подвидов отношения «часть – целое». В тексте предлагается еще один способ классификации.

Концептуальные и реляционные понятия

Описание предметной области начинается с выделения объектов, и мы вынуждены это делать еще не имея никакой классификации, которую мы могли бы использовать в качестве шаблона для их различения. У нас есть только свое представление о мире (и предметной области), своя понятийная сетка, в которой прошиты типовые указания: это собака, это машина, это договор. Причем примечательно, что для подведения индивида под понятия («собака», «машина», «договор») нам не требуется проводить анализ, фиксировать атрибуты – понятия фигурируют в нашем мышлении в виде  гештальт-образов, с которыми  и происходит сопоставление выделенного из среды индивида. Последнее замечание наводит на мысль, что любое описание предметной области должно начинаться с формирования списка понятий, с помощью которых мы сможем выделять объекты, не обращая внимания на их атрибутивное описание.

Описание предметной области (создание ее онтологии) начинается с выделения объектов и их классификации, которая традиционно заключается в составлении дерева классов-подклассов и  приписывании к ним индивидов. При этом термин «класс», по сути, используется в значении «множество»:  отнесение объекта к классу мыслится как включение его в качестве элемента в соответствующее множество. Цель этого текста показать, что такой унифицированный подход к описанию структуры предметной области является сильным упрощением и не позволяет зафиксировать разнообразие семантических отношений объектов.

Изложенный в тексте «Субъектно-событийный подход к моделированию сложных систем» способ анализа и фиксации данных, прежде всего предназначен для моделирования бизнеc-систем. Наиболее близкими по названию и, конечно же, по содержанию к предлагаемому субъектно-событийно подходу следует признать два метода описания бизнес-систем: EPC диаграммы (event-driven process chain, событийная цепочка процессов) и субъектно-ориентированный подход (s-BPM) компании Metasonic. Попробуем сделать сравнительный анализ этих методов моделирования предприятия.

Александр Болдачев, 2015

Вещная (объектная) онтология

Традиционным для современного человека – и в быту, и в науке, и в философии – является вещное мышление, для которого свойственно описание мира как множества пространственно локализованных объектов-вещей. Сами вещи определяются через совокупность предикатов. Взаимосвязь объектов описывается через отношения и классификации, что формально фиксируется в виде таблиц и графов. Современные методы описания/моделирования сложных систем придерживаются вещной онтологии: сначала декомпозиция – выделение объектов, затем их классификация с приписыванием объектам свойств и установлением между ними отношений («часть-целое», «род-вид», «зависит» и т.д.)

Это не онтология верхнего уровня. Точнее всего, то, что вы видите, назвать понятийно-категориальной сеткой мышления объекта от элементарного восприятия до границ обобщения.

Создавалась эта паутина как базис для онтологической работы со сложными и сверхсложными системами.

Хотя, возможно, лучше назвать это простыми словами «картинка для медитации».

Примечания

Для большинства не будет понятна разница между терминами «хрональное» и «темпоральное» (это различение проведено мной в событийно-темпоральной онтологии), последний можно читать как «идеальное» — это не совсем точно, но для начальной медитации вполне сойдет.

Разноцветными словами — предмет, механизм, организм и проект — подписаны цветные же прямоугольники, которыми обозначены границы систем разного уровня сложности.

В тексте в конспективном виде изложены идеи, высказанные автором в докладе «Философия эволюции и эволюция интернета».

Основные недостатки и проблемы современного веба:

1. Катастрофическая перегруженность сети многократно дублированным контентом, при отсутствии надежного механизма поиска оригинального источника.
2. Рассредоточенность и несвязанность контента – невозможность сделать исчерпывающую выборку по тематике и, тем более, по уровням анализа.
3. Зависимость формы представления контента от издателей (зачастую случайных, преследующих собственные, обычно коммерческие, цели).
4. Слабая связанность результатов поиска с онтологией (структурой интересов) пользователя.
5. Малая доступность и слабая классифицированность архивного контента сети (в частности, социальных сетей).
6. Малое участие профессионалов в организации (систематизации) контента, хотя именно они по роду своей деятельности повседневно занимаются как раз систематизацией знаний, но результат их работы фиксируется лишь на локальных компьютерах.

СПб, 2012
Текст не о философии в интернете и не о философии интернета – философия и интернет в нем строго разведены: первая часть текста посвящена философии, вторая – интернету. В качестве связующей оси между двумя частями выступает понятие «эволюция»: разговор пойдет о философии эволюции и об эволюции интернета. Сначала будет продемонстрировано, как философия – философия глобального эволюционизма, вооруженная концептом «сингулярность» – неизбежно подводит нас к мысли, что именно интернет является прообразом будущей постсоциумной эволюционной системы; а потом и сам интернет, вернее логика его развития, подтвердит право философии рассуждать на, казалось бы, сугубо технологические темы.