Научно-исследовательская работа на кафедре сапр спбгэту «лэти»

Рис. 1. Структуризация предметной области исследований ФКТИ
Состав информационных технологий:
NC – распределенные вычисления;
IM – управление информацией;
C&IT – управление и информационные технологии.
Обеспечивающие средства:
HC – взаимодействие человека и машины;
GV – компьютерная графика и визуализация.
Внешние составляющие:
DS – дискретные структуры;
AL – алгоритмы и теория сложности.
Возникновение новой парадигмы информационной сети «NET – WEB – GRAPH» (Giant Global Graph – G3) обусловило уникальность современной ситуации: индивидуумы и небольшие коллективы людей впервые за всю историю человечества получили возможность сотрудничать и конкурировать на мировом рынке в качестве полноценных и полноправных производителей и потребителей товаров и услуг (рис. 2).

Рис. 2. Концепция «NET – WEB – GRAPH»
Во главе угла нашего подхода к организации исследований на кафедре САПР лежит убеждение, что Информатика (как фундаментальная дисциплина компьютерных наук) не является наукой в традиционном академическом смысле и что её значение мало связано с собственно компьютерами. Исследования по информатике отличаются от исследований, проводимых в рамках естественнонаучных дисциплин, тем, что они не столько пытаются открывать, объяснять или использовать законы и явления окружающего мира, а, в первую очередь, изучают свойства машин, созданных человеком для «усиления его интеллектуальных способностей». Работа таких машин представляет собой языковую деятельность в широком смысле этого слова. До появления компьютеров языковая деятельность была исключительно прерогативой человека. Возможность её машинного отчуждения вызвала не только научный, но и огромный общественный интерес.
Информатика – это исследование сущности и обстоятельств подобной (языковой) деятельности, связанной с порождением, восприятием, хранением, обработкой и передачей информации. Компьютеры, строго говоря, не имеют непосредственного отношения к сущности этой деятельности. Но они стали, наряду с книгопечатанием, средствами связи и т. д. одним из важнейших её обстоятельств и инструментов. По этой причине имеет смысл считать, что информатика, в узком смысле, – это исследование роли компьютеров и способов их использования в процессах хранения, обработки и передачи информации¹.

Главное в современном развитии компьютерных наук определяется тем, как мы мыслим и как мы выражаем наши мысли. Экспертное сообщество эти изменения часто связывает с появлением дисциплины, которую можно назвать компьютерной эпистемологией – исследованием структуры знания с императивной точки зрения, в противоположность более декларативной точке зрения классических математических дисциплин. Математика даёт нам структуру, в которой мы можем точно описывать знания типа «что такое». Вычислительная наука даёт нам структуру, в которой мы можем описывать понятия типа «как».

В качестве научно-методической основы настоящего сообщения послужили результаты исследовательских работ, выполнявшихся в последние годы на кафедре САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и её филиале на базе Центра информационных технологий в проектировании (ЦИТП) в составе Отделения нано- и информационных технологий (ОНИТ) РАН. Совместные усилия, в основном, были направлены на создание и внедрение в практику автоматизированного инжиниринга (АИ) методов и средств построения конвергентных систем и технологий автоматизированного проектирования наукоёмких изделий, востребованных отечественной когнитивной экономикой (экономикой знаний). Парадигмы становления технологических платформ, составляющих ядро программ инновационного развития предприятий, представляют собой новый подход к фундаментальным и прикладным исследованиям, который предполагает некоторый риск нарушения сложившихся междисциплинарных границ при реализации инновационной идеи. Без такой консолидирующей идеи люди, решая актуальную задачу, говорить на одном языке не могут. В свою очередь, она способствует «превращению» знаний конкретного человека в содержание коллективной деятельности по созданию высокотехнологичной продукции.
Вполне естественно, что излагаемая точка зрения является звеном в осуществляемой в настоящее время исследовательской программе. В ней сотрудники реализуют своё понимание предмета в рамках сложившегося мировоззрения, принципы своего подхода к решению научных проблем АИ, ресурсы своего образования, установки своей научной школы.
2. Совокупность знаний по информатике и компьютерным технологиям
Понимание самостоятельного положения информатики как науки и учебной дисциплины, имеющих собственные объект и предметную область изучения, а также метод исследования, – следствие анализа и систематизации большого фактического материала по созданию компьютерных информационных систем и технологий, а также их применению для решения широкого круга задач теоретического и практического характера [1], [2], [3].
Во-первых, определились группы задач и методов теоретического характера, которые объединяются в рамках теоретической информатики. Теория – формализованное представление информации, предписаний по её переработке и интерпретации, а также формализованное представление машин, перерабатывающих информацию. Главное внимание уделяется основным сущностям процессов порождения, представления, хранения и обработки информации, без чего невозможно их автоматизировать. Основной метод – моделирование информационных процессов с помощью компьютеров. Предмет – анализ и моделирование информационных взаимосвязей и структур в различных областях применения. Цель – создание методов решения на компьютере задач информационной обработки.
По своему характеру теоретическая информатика близка к дискретной математике (DS). Но, как правило, модели, заимствованные из дискретной математики, наполнены конкретным содержанием, связаны с формой, доступной для хранения, обработки и передачи электронными техническими средствами информационных сообщений. Решение этих задач способствует формированию и поддержанию целостной информационной модели мира, что, в свою очередь, позволяет обществу осуществлять упреждающее динамическое регулирование своего развития на всех уровнях проявления активности – от индивидуальной деятельности до общечеловеческих институтов [4], [5], [6].
Во-вторых, сложилась обширная область проблем и методов, связанных с разработкой аппаратных (hardware (HW) – AR) и программных (software (SW) – OS, PF, PL и SE) средств информатики. Эта область представляет техническую основу информатики. Конечная цель технической информатики – создание инфосферы, т. е. глобальной инфраструктуры электронных средств хранения, обработки и передачи информации (NC и IM). Создание программных средств требует разработки и использования своих специфических методов проектирования (SE) и разработки технологий (GV и HC). Проблема архиважная, если учесть, что за последние 50 лет производительность создания программных изделий вряд ли увеличилась более чем в 10-15 раз, в то время как производительность процессоров за это время увеличилась в миллиарды раз.
В-третьих, в центре проблематики искусственного интеллекта (brainware) информатика рассматривает функции мышления с точки зрения их воспроизведения в компьютерных системах. Основу понятия «brainware» (BW) составляет интеллектуальная поддержка технических и программных средств, рассматриваемая как совокупность систематизирующих идей и алгоритмических аспектов информационной среды, развивающейся согласно принципам синергетики (открытость, нелинейность, неравновесность, кооперативность). Сложность информационных процессов и потоков, проявляющаяся в их изменчивости, обновляемости, распределённости по времени и по пространственным координатам, а также высокие требования к мобильному принятию решений в сложных ситуациях заставляют изыскивать подходы, реализующие возможности мышления в максимальной степени. Поэтому заметная роль отводится принципам конвергентности разнообразия, открытой фильтрации, перцепции, разумной достаточности и т. д.
В рамках классической парадигмы объектом brainware (BW) как научно-технической дисциплины являются сложные человеко-компьютерные интеллектуальные системы (IS). Их часто называют системами, основанными на знаниях. IS обеспечивают инженерию (приобретение, представление, порождение, пополнение, поддержку и передачу) знаний. Предметом этой дисциплины является разработка методологии, теории, методов, моделей, программно-аппаратных средств и прикладных компьютерных систем, позволяющих решать интеллектуальные, т. е. основанные на знаниях (правилах), задачи или выполнять интеллектуальные функции, ранее считавшиеся прерогативой человека-эксперта.
Первые 30-35 лет исследований в этой области были проникнуты духом скорее аналитических, чем синтетических подходов, и опирались скорее на индивидуалистические, чем коллективистские представления о природе интеллекта.
С одной стороны, такие разносторонние подходы, основанные на выделении некоторого аспекта понятия «интеллект» и развитии соответствующих формальных моделей, привели к возникновению различных расходящихся направлений в области BW. Например, сведение понятия «интеллект» к обработке символов и решению задач обусловило развитие когнитивистических, и в особенности, логических моделей в области BW. Определение интеллекта как способности к обучению или адаптации в изменчивой среде вызвало появление бионического направления, представленного как коннекционистскими моделями – нейронными сетями, так и алгоритмами эволюционного моделирования (в частности, генетическими алгоритмами).
В свою очередь, рассмотрение восприятия как основы построения внутренней модели внешнего мира привело к становлению машинного восприятия, обработки изображений и анализа сцен. А трактовки интеллекта как способности к коммуникации и пониманию фраз на естественном языке – к созданию естественно-языковых систем и средств машинного перевода.
С другой стороны, с самого начала исследований по BW преобладал индивидуалистический подход к разработке информационных систем, способных при загрузке достаточного объема экспертных знаний самостоятельно решать задачи. Именно из этой идеи индивидуализма интеллектуальных процессов, трактовки интеллекта как характеристики отдельной личности возникли такие дискуссионные в свое время проблемы как вопрос, может ли машина мыслить, вызвавший к жизни всевозможные варианты сопоставления функциональных возможностей человека и машины. Такой «солипсический» подход повлек за собой развитие последовательных, сосредоточенных, централизованных интеллектуальных систем, в которых управление было связано с процессами, выполняемыми один за другим, а для решения задачи оказывалось достаточно знаний, циркулирующих в одной экспертной системе. Фактически принимался постулат о «всеведущем эксперте» в данной проблемной области.
В целом, классические модели BW проникнуты рационализмом, поскольку в них интеллект связывается главным образом с рациональными методами решения задач с использованием, как правило, эвристических процедур. Подобные трактовки интеллекта имеют весьма ограничительный и статичный характер, поскольку в них игнорируются механизмы возникновения и развития интеллекта человека, связанные с коммуникативными и регулятивными процессами. В самом деле, естественный интеллект не может появиться вне общества, и человек не может интеллектуально развиваться без выполнения определенной деятельности в обществе себе подобных.
Согласно новой парадигме основным объектом исследований в BW является группа (или сообщество), вообще говоря, неоднородных, взаимодействующих агентов, а основное содержание разработок связано либо с синтезом индивидуальных свойств и поведения агентов, исходя из заданной групповой динамики, определяемой отношениями кооперации и конкуренции, конфликта и сотрудничества, субординации и координации и пр. (нисходящее проектирование), либо с построением организационных структур из агентов на базе анализа основных функций организации, определения состава агентов и их ролей (восходящее проектирование). Здесь предметом исследования являются: а) конечное множество агентов; б) ситуации взаимодействия агентов, определяющие возникновение и структуру многоагентных систем МС (тип сообщества агентов) в зависимости от таких параметров, как совместимость целей, наличие взаимных обязательств и ответственности, ограниченность ресурсов, недостаток индивидуального опыта и пр.; в) множество факторов, обеспечивающих установление локальных пространственных и временных отношений между агентами (непосредственное общение или телекоммуникации, совпадение целей или столкновение интересов и пр.); г) множество ресурсов взаимодействия, обеспечивающих поддержание некоторых отношений между агентами и их трансформацию; д) множество действий (совместных действий) агентов и пр.
Принимаемая здесь базовая единица исследования – агент в организации – предполагает расширение и смещение психологического базиса BW от когнитивной психологии в психологию деятельности и социальную психологию и, вообще, в социокультурную область. Сегодня акцент ставится на моделировании не только и не столько когнитивных, сколько регулятивных и коммуникативных процессов, и не столько структуры, сколько эволюции интеллекта.
Идет интенсивный поиск новых технологических средств и методов, способных лучше традиционных, решать задачи, связанные с интеллектуальными процессами. Сюда относятся исследования по нейроподобным искусственным сетям, проектному дискурсу, попытки построить молекулярные машины, работы в области голографических систем и многое другое [7], [8], [9], [10]].
Первостепенное значение приобретают работы, направленные на поиск оптимального соотношения между работой компьютера и мыслительной деятельностью человека [3], [11]. Их результаты свидетельствуют о том, что та крайняя формализация компьютера, которая необходима для его эффективной работы, имеет не только положительную, но и отрицательную сторону. Чем сложнее задача, тем больше вариантов приходится просматривать компьютеру и, начиная с определенного момента, это число становится столь большим, что никакое быстродействие не сможет обеспечить полный перебор всех вариантов, необходимых для решения задачи. Человек освобождается от такого множества вариантов только потому, что он использует содержательное мышление. Но это и означает, что эффективность познавательной деятельности может быть достигнута только на основе объединения человеческого мышления и работы компьютерной техники. Принципиальное значение здесь имеет тот факт, что с усложнением решаемых задач их трудоемкость растет с такой стремительностью, что необходимо вмешательство человека для упрощения возникающих ситуаций. Если эти тенденции сохранятся, то, по-видимому, к середине XXI века, сферы познавательной деятельности человека и компьютерной техники станут существенно разграниченными. На долю человека все в большей степени будет приходиться содержательное мышление, в то время как компьютеры будут выполнять ту часть исследовательской работы, которая предполагает максимальную формализацию.
В четвертых, применение компьютерных информационных технологий (КИТ) ведет к существенным экономическим и социальным последствиям, которые необходимо прогнозировать и правильно учитывать в планировании развития общества. Эту структурную часть уместно называть социально-экономической информатикой (SP) [6], [8], [12].
Жизнь общества и его развитие подчиняется своим законам. В своде законов оговаривается как мера отклонения от правил, так и мера наказания за это. Однако, реальная жизнь – явление не алгоритмизируемое и формализовать его полностью невозможно.
Наряду с формальными законами, в каждом обществе существуют законы этические. Они, в отличие от законов юридических, формулируются в виде заповедей, т. е. без указания меры нарушения и меры наказания. По существу, они возникают и получают признание в результате обобщения опыта существования данной соции в течение тысяч лет. Они играют большую роль в обществе, поскольку определяют некий средний (базовый) уровень этики.
Тема профессиональной этики и более широко – социальной ответственности тех, кто работает с информацией, сегодня представляется особо актуальной. КИТ являются не только технической новацией, но и активной силой социальных перемен.
С позиций синергетики, этические нормы нельзя рассматривать как нечто абсолютное и не зависящее от фазы развития общества. В зависимости от этой фазы часто «добро» и «зло» меняются местами. На интуитивном уровне это давно осознано человечеством и неоднократно отражено в классической литературе [1], [2], [13]].
И, наконец, развитие прикладной информатики находит свое выражение в передаче обществу новых информационных технологий [7], [5], [8], [14], [15].
В области технологии мы неизбежно сталкиваемся с формальным поведением, которое ведет к технологическому обществу и отличает его от общества нетехнологичного. Применительно к нашей профессиональной деятельности особое внимание обращает на себя одно из наиболее многообещающих направлений развития компьютерных технологий – трансформация формальных методов в соответствующие формальные технологии (ФТ). ФТ – это строгий научный подход к такой актуальной и пока достаточно спекулятивной теме, как разработка базовых структур инженерии знаний, ориентированных на совместное использование различными пользователями в своих приложениях.
Подведём итог:

• 
  КИТ позволяют аккумулировать инженерные знания и опыт в виде активных ресурсов, избавив инженеров и студентов, решающих конструкторские и технологические задачи, от необходимости изучения алгоритмических языков, которые до последнего времени были единственным средством представления активных ресурсов.
  
• 
  Однако КИТ предъявляют принципиально новые требования к методам и средствам получения, закрепления и представления знаний. Эти требования касаются в первую очередь интегративного представления большого объема взаимосвязанных знаний из различных прикладных областей и их оперативного использования для решения практических инженерных, организационно-управленческих и других задач.
  
• 
  Согласно новой парадигме, основным объектом исследований в BW является сообщество активно взаимодействующих агентов. Сегодня акцент ставится на моделировании не только и не столько когнитивных, сколько регулятивных и коммуникативных процессов.
  
• 
  Влияние научных концепций на нормы поведения как человека, так и общества существенно. В обществе происходит накопление информации, как безусловной, так и условной. Генерация и использование безусловной информации характерно для эволюции биосферы (филогенеза) и развития сложного организма (онтогенеза). Применительно к обществу, в этом аспекте уместно воспользоваться аналогией с этими процессами. Здесь главную роль играют бифуркации типа «складки» и «сборки» (смена режима), бифуркации типа Хопфа (автоколебания и автоволны) и бифуркации Тьюринга (возникновение диссипативных структур). В обществе им соответствуют технические революции, смена технологических укладов, освоение новых территорий и т. д. Обсуждение этих явлений относится к экономике, социологии и выходит за рамки настоящего доклада.
  
• 
  Генерация условной информации аналогична образованию кода. Этические нормы – пример условной информации. Главную роль, при этом, играют бифуркации прохождения фронта между разными кластерами на стадии паркета¹.
  
• 
  Множество действующих воль людей создаёт зачастую не хаос, а некоторую упорядоченность: в результате действия механизмов самоорганизации и самоуправления, наблюдается направленность на возникающее целое. Такое самоуправление приобретает свою цель – попадание на желаемую структуру – аттрактор. Именно аттракторы и отражают внутренний смысл и содержание данной системы (организации). В таких структурах доминирующим фактором продуктивного функционирования является групповое взаимодействие, как основа коммуникации коллектива агентов в децентрализованных распределённых системах, а определяющим принципом – принцип толерантности.