Читать книгу Модели информации и данных. Атом и универсум информации - Александр Михайлович Ложкин, Александр Михайлович Заболотько, Александр Михайлович Горбачев - Страница 5

Прежде чем переходить к частным вещам, таким как идентификация данных или связь лексических единиц, рассмотрим системы с точки зрения макро-элементов. То есть, рассмотрим среду, в которой существует информация, данные и информационные процессы. Это необходимо для определения этимологии информации, определения общих правил её распространения и для получения обобщенного взгляда на информационные процессы.

Так же, как и в окружающем нас мире, в интеллектуальных системах можно выделить несколько принципов, которые влияют на взаимодействие систем на макро-уровне. Разумеется, можно не брать во внимание это общее представление, абстрагироваться от него. В таком случае мы упростим систему, и тогда она будет ограничена только поставленными перед ней задачами обработки данных, и не будет ориентироваться на коммуникацию с внешними системами. В таком случае внешние системы, и как частный случай этих систем – человек, должны будут подстраиваться под эту систему, которая в свою очередь дистанцируется от взаимодействия с другими системами. Такая система, очевидно, будет похожа на образец систем 60-х годов прошлого века. В частности, Норберт Винер в своей «Кибернетике» писал: «В идеальную вычислительную машину все данные надо вводить сразу же в начале работы, и затем до самого конца она должна по возможности быть свободна от человеческого вмешательства. Это значит, что машина должна получить в начале работы не только все числовые данные, но и все правила их соединения, в виде инструкций на любую ситуацию, которая может возникнуть в ходе вычислений.» [1]. Для любого современного пользователя программных систем этот подход выглядит более чем анахронично в силу своей чрезвычайной закрытости и отсутствия интерактивности.

Мы же рассматриваем систему, которая должна иметь возможность постоянно развиваться, и которая будет способна к универсальности в выполнении задач. Под универсальностью понимается их возможность встраиваться в общую экологическую систему своего существования (общество).

Именно универсальность в интеллектуальных системах является наиболее ценным свойством, она означает наибольшую гибкость системы, её способность, с одной стороны, улавливать, воспринимать, распознавать, усваивать внешние данные и, с другой стороны, формировать ответы, реакции, генерировать информацию и действия, которые вписываются в общепринятую структуру знаний. Общепринятая структура знаний – это система понятий, терминов, методов и теорий, принятых в обществе.

Как видно из определения, основными свойствами системы являются коммуникативные способности в социуме. Другими словами, рассматривается не какая-то расчетная функция, не интеллектуальный механизм, а способность коммуницировать в общей среде. В то же время, отдельный элемент системы, обладающий только коммуникативными свойствами, является вырожденным, поскольку не несет в себе никакой ценности, связанной с выборкой, хранением, структурированием и анализом информации. Однако «разум в себе», не имеющий достаточных коммуникативных качеств, также является вырожденной системой. Но и так же можно сказать, что невозможно поддерживать приемлемый уровень коммуникации без обработки информации. В частности, система не сможет ответить на вопросы к ней, если у неё не будет хранилища информации, системы выборок информации и т. п.

В качестве примера, газеты с объявлениями или доски объявлений можно рассматривать не более чем как обособленные коммуникативные системы. Однако и газеты рекламных объявлений, и другие способы коммуникации структурируют и формализуют информацию – через формат газеты, рубрики и разделы, формат объявлений.

Для рассмотрения «общества» интеллектуальных систем наилучшим образом подходит теория многоагентных систем (МАС, multi-agent system). Это система, которая образована несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Интеллектуальный агент – это некоторая сущность, наблюдающая за окружающей средой или действующая в ней. Такой агент может быть роботом, программной системой, человеком и пр. Коммуникативная часть является определяющей, однако раз мы исследуем компьютерные системы, большее внимание мы будем обращать на агентов как на программные системы.

Агенты разделяются на агентов с простым поведением, агенты с модельным поведением, целенаправленные агенты, практичные агенты, обучающиеся агенты и т. д.

В теории мультиагентных систем отдельно выделяются субагенты. Субагент – это часть агента, которая может быть выделена в специализированную подсистему. Так, существуют:

– временные субагенты для принятия оперативных решений,

– пространственные агенты для взаимодействия с реальным миром,

– обучающие агенты и т. д.

Субагенты могут быть различного назначения, и в большей степени они разделяются исходя из процессов и архитектуры самого агента.

Агенты в многоагентной системе должны иметь несколько важных характеристик:

– автономность,

– ограниченность представления. То есть, ни у одного агента нет представления обо всей системе,

– децентрализованность, то есть, в системе нет агентов, управляющей всей системой.

В многоагентной среде отдельные агенты имеют возможность получать и формировать информационные поля в виде сообщений между собой. Не обязательно, что все агенты являются равными по ролям, по правам, по возможностям, по зависимостям друг от друга, по доступности или открытости взаимодействия с другими агентами. Например, в многоагентной среде наравне с интеллектуальными агентами могут существовать агенты для обмена данными, такие как поисковые сервера, публичные хранилища для обмена данными и для получения данных.