СУТЬ МЕТОДА СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА
Метод системно-когнитивного анализа (СК-анализ) является методом искусственного интеллекта, т.к. позволяет выявлять знания из данных и применять их для прогнозирования, принятия решений и исследования предметной области. Этот метод имеет как свое теоретическое обоснование, так и программный инструментарий – интеллектуальную систему «Эйдос» .
Поэтому рассмотрим, что такое знания с точки зрения СК-анализа. Для этого необходимо раскрыть соотношение содержания понятий: «данные», «информация» и «знания» .
Данные – это информация, рассматриваемая безотносительно к ее смысловому содержанию, находящаяся на носителях или в каналах связи и представленная в определенной системе кодирования или на определенном языке (т.е. в формализованном виде).
Информация – это осмысленные данные. Смысл, семантика, содержание (согласно концепции смысла Шенка-Абельсона ) – это знание причинно-следственных зависимостей.
Знания – это информация, полезная для достижения целей (рисунок 1).
Рисунок 1. Соотношение содержания понятий:
«данные», «информация», «знания»
Знания могут быть представлены в различных формах, характеризующихся различной степенью формализации:
– вообще неформализованные знания, т.е. знания в своей собственной форме, ноу-хау (мышление без вербализации есть медитация);
– знания, формализованные на естественном вербальном языке;
– знания, формализованные в виде различных методик, схем, алгоритмов, планов, таблиц и отношений между ними;
– знания в форме технологий, организационных производственных, социально-экономических и политических структур;
– знания, формализованные в виде математических моделей и методов представления знаний в автоматизированных интеллектуальных системах (логическая, фреймовая, сетевая, продукционная, нейросетевая, нечеткая и другие модели представления знаний).
Суть метода СК-анализа состоит в целенаправленном последовательном повышении степени формализации исходных данных до уровня, который позволяет ввести исходные данные в интеллектуальную систему, а затем:
– преобразовать исходные данные в информацию;
– преобразовать информацию в знания;
– использовать знания для решения задач прогнозирования, принятия решений и исследования предметной области.
Для этого в АСК-анализе предусмотрены следующие этапы:
1. Когнитивная структуризация предметной области, при которой определяется, что мы хотим прогнозировать и на основе чего (конструирование классификационных и описательных шкал).
2. Формализация предметной области:
– разработка градаций классификационных и описательных шкал (номинального, порядкового и числового типа);
– использование разработанных на предыдущих этапах классификационных и описательных шкал и градаций для формального описания (кодирования) исследуемой выборки.
3. Синтез и верификация (оценка степени адекватности) модели.
4. Если модель адекватна, то ее использование для решения задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а также для исследования моделируемой предметной области.
Для синтеза моделей в АСК-анализе в настоящее время используется 7 частных критериев знаний, основной и исторически первый из которых семантическая мера целесообразности информации А.Харкевича , а для верификации моделей два интегральных критерия.
СК-анализ обеспечивает корректную совместную сопоставимую количественную обработку разнородных по своей природе факторов, измеряемых в различных единицах измерения. В СК-анализе факторы формально описываются шкалами, а значения факторов – градациями шкал. Существует три основных группы факторов: физические, социально-экономические и психологические (субъективные), но в СК-анализе все они рассматриваются с одной единственной точки зрения: сколько информации содержится в их значениях о переходе объекта, на который они действуют, в определенное состояние, и при этом сила и направление влияния всех значений факторов на объект измеряется в одних общих для всех факторов единицах измерения: единицах количества информации. Именно по этой причине вполне корректно складывать силу и направление влияния всех действующих на объект значений факторов, независимо от их природы, и определять результат совместного влияния на объект системы значений факторов .