Исследования и разработки в области искусственного интеллекта активно ведутся и обсуждаются в научном мире вот уже более полувека. Изданы солидные монографии и обобщающие труды, см. например [1, 2], в которых изучаются многие аспекты этой чрезвычайно сложной проблемы: алгоритмы и технологии, рациональная декомпозиция проблемы, достижимая степень адекватности описаний человеческого и машинного мышления, критерии и уровни интеллектуальности существующих и проектируемых информационных систем и технологических процессов и др.

Вместе с тем принципиальный вопрос: “в каких основаниях можно построить адекватную теорию интеллекта, ее алгоритмические и программно-аппаратные средства? ”, ответ на который предопределяет успешность развития данного научного направления, не нашел должного отражения в публикациях. Решение этого вопроса связано с широким комплексом фундаментальных научных проблем информатики, математики, логики, нейрофизиологии, психологии, философии и других наук. Речь идет о возможных способах строгого и объективного описания знаковых (информационных, мыслительных) процессов в формализованных терминах, допускающих их материальное воплощение в искусственной информационной среде и в среде естественного языка, доступной для понимания человеком и согласованной с его интуицией.

До сих пор единственным способом строгого представления научных результатов теорий всех предметных областей был язык логики и математики в идеальном мире математических понятий и логико-математической интуиции. Однако реальные знаковые процессы далеки от этого идеала, знания субъектов в той или иной степени размыты, подвержены искажениям, неполны, противоречивы и важнейшей задачей естественного интеллекта, решаемой на уровне сознания и подсознания, является управление процессом мышления, устранение ошибок, противоречий в знаниях и других неопределенностей.

Логико-математический язык базируется на субъективных (интуитивных) основаниях ясности и очевидности, ограничен простейшими формами понятий, абстрагируется от сложностей предметной семантики в соответствии с известной программой Гильберта, поэтому не способен описать такие запутанные явления как естественный язык, мышление, познание, творчество и т.д. По мнению А.А. Дородницына при построении математических моделей “ученый находится в плену существующей математики: он пытается описать явления в новых областях с помощью известных математических структур… Но может ли эта математика описать изучаемое явление? ” [3].

В самом деле, далеко не всегда новое знание можно представить в традиционных научных понятиях, которые базируются на категориях логико-математического языка - неопределяемых понятиях математики. При построении оснований информационной теории интеллекта возникает замкнутый (порочный) круг дефиниций, характерный для проблем конструирования любых оснований предметик, описывающих материально - информационную реальность, взаимодействия с ней человека, моделирование его внутреннего мира. Аналогичная проблема: как реализовать в искусственной информационной среде неопределяемые понятия, укорененные в математической интуиции?

Разрешение поставленных выше вопросов может быть выполнено сменой традиционной парадигмы теории и практики интеллектуальных систем [4], переходом от классической математической логики к ее строгим обобщениям, которые учитывают в своей арифметике и алгебре типовые формализованные неопределенности - к неклассическим логикам с информационной семантикой [5,6], построением информационных оснований логико-математического языка [6-9], в которых неопределяемые понятия логики и математики представляются в конструктивных базисах системологии, теоретической семиотики-лингвистики, сенсформики. В настоящей работе уточняется структура предметной области информатики, даются строгие определения ее категорий применительно к построению базисов языка науки и соответствующих им видов информационной семантики в системах искусственного интеллекта.

информатика искусственный интеллект язык наука

1. Современная структура и задачи информатики

Термину "информатика" и его многочисленным синонимам (кибернетика, теория информации, информатология, computer science, computation science, information science и т.д.) за последние полвека посвящено сотни работ, в которых информатику относят к техническим, естественным, общественным, гуманитарным, прикладным, фундаментальным наукам. Предложены различные схемы структуризации предметной области информатики и уточнения ее границ [10]. По мере развития информатики расширялся смысл этого понятия включением в область исследований всех видов естественных и искусственных информационных (знаковых) процессов и процессоров в живой и неживой природе, поиска фундаментальных законов, принципов, критериев, моделей информационного мира, независимых от материального воплощения носителей и преобразователей информации. Следуя сложившимся в кибернетике схемам структуризации предметной области, представим научное здание информатики тремя взаимосвязанными направлениями исследований и разработок:

теоретическая информатика,

техническая (инженерная) информатика,

прикладная информатика.

Такое деление впервые было предложено Б.Н. Наумовым [11]. Прикладная информатика в значительной мере пересекается с прикладной математикой и занимается постановкой и решением информационно-логических задач в предметных областях, созданием эффективных методов, алгоритмов, технологий, автоматизацией различных видов человеческой деятельности. Прикладная информатика развивается под влиянием актуальных и специфических потребностей предметик и включает биоинформатику, медицинскую, экономическую, социальную, финансовую, историческую, гуманитарную информатику и т.д. Прикладная информатика совместно с конкретной предметикой, ее теоретическим и практическим арсеналом средств выполняет исследования и разработки насущных проблем и с не меньшим, а может и большим основанием называется информационной биологией, медициной, социологией и т.д.

Техническая информатика создает теории, алгоритмы, программно-аппаратные средства измерительных, вычислительных, управляющих, телекоммуникационных систем и технологий, языков программирования, управления базами данных, распределенных сетей и технологий. В этот раздел информатики относят также теорию программирования, робототехнику, теорию автоматов, традиционные разделы кибернетики: системотехнику и схемотехнику, теории автоматического регулирования и управления и др.

Теоретическая информатика служит научной основой прикладной и технической информатики, но не только. Предельная общность информационного подхода к системам и процессам превращает теоретическую информатику в фундаментальную науку уровня логики, математики, лингвистики, научной философии, которая исследует и строит межпредметные унифицированные понятия и модели, формулирует фундаментальные законы и критерии информационной деятельности, применимые к любой предметной области, к строгой формализации накопленных знаний о материально-информационных природных и искусственных образованиях, существующих в реальном и виртуальных мирах.

Исходные понятия теоретической информатики - система, объект, процесс, свойство, связь, язык, знание, неопределенность, человеческие и машинные понятия и т.д. - формализуются в среде естественного языка и переносятся в искусственную информационную среду. Фундаментальный характер категорий информатики обусловлен их всеобщностью, имеющей отношение к любым явлениям в природе и обществе, в мыслях и эмоциях людей, которые изучают, преобразуют материальную и духовную реальность в соответствии со своими целями и возможностями.

В отличие от классической логики и математики, опирающихся на интуитивную ясность и очевидность предельных идеализаций и абстракций понятий предметик, в теоретической информатике строятся полные информационные модели предельно конкретных и предельно абстрактных понятий и их моделей, от источников информации и влияющих факторов до оценки последствий принимаемых решений с учетом априорных и апостериорных неопределенностей, неполноты и противоречивости знаний решающего субъекта. В отличие от философии с ее в значительной мере субъективными неформализуемыми естественно-языковыми словесными конструкциями, имеющими многозначную размытую семантику, модели, результаты и предельные обобщения теоретической информатики считаются обоснованными и научно корректными, если они объективируемы и материализуемы в искусственной языковой и программно-аппаратной среде, имеют оценки точности, границ применимости и функциональной эффективности. Философия, математика, логика, физика - это тоже информационные и технические системы, которые подчиняются законам информатики и должны строиться на информационном фундаменте.

Главное предназначение информатики в современном мире - облегчить умственный труд людей, повысить его эффективность, стимулировать творческий подход к делу, поэтому центральная проблема теоретической информатики - создать информационную теорию интеллекта, не зависящую от его материального воплощения, разработать методы и алгоритмы решения интеллектуальных задач. Другая важная проблема - создание языка теоретической информатики как межпредметного языка науки, который обеспечивает переход от предметных и абстрактных моделей к информационным моделям, моделирование мыслительных функций, обмен достижениями между предметиками. Центральным пунктом в этой проблеме является выбор оснований - набора необходимых и достаточных базисов, в которых строится информационная семантика и ее модели. Следующий комплекс проблем относится к поиску фундаментальных законов информационного мира, на основе которых определяются фундаментальные критерии информационной деятельности. Решение этих и других проблем теоретической информатики во многом зависит от успешности исследований и формализации типов, моделей и мер неопределенностей состояний компонентов проблемных и решающих систем.

Структуризация теоретической информатики, принятая в работе [6] для решения перечисленных выше задач, построена с учетом традиционно сложившихся разграничений информационных теорий по перспективным аспектам исследований и решаемым проблемам. С позиций информационного подхода к описанию реальности Мир состоит из систем взаимосвязанных объектов и процессов в них. Поэтому в основаниях теоретической информатики лежат предельно общие дисциплины: системология - общая теория систем и теоретическая семиотика-лингвистика - общая теория знаковых систем, объектов, процессов. Предельно абстрактное их представление выполняется в логико-математическом языке, который пополняет и обогащает информационная семантика логики и математики, а также предметные семантики проблемных ситуаций. В информационной семантике неопределяемые абстрактные математические понятия множества, числа, функции, отношения, истины, проблемы и т.д. определяются в базисах системологии, семиотики [9] и дополняются индефинициями - моделями неопределенностей типовых информационных ситуаций. Неопределенность, к сожалению, есть неотъемлемое свойство знаний и информации.

Структурная семантика систем и процессов представлена в разделе: морфология и алгоритмика. Теория неопределенностей и мер информации - индефинитика содержит описание естественных обобщений теории информации и теории вероятностей на случай детерминированных и случайных формализованных неопределенностей - статических и динамический индефиниций. Типовые информационные модели исследования, проектирования, управления, целеполагания, изучаются в сенсформике, включаюшей сенсорику, рефорику, моторику (эффекторные процессы) объективированного субъекта, структура и функции которого изучаются в теории иерархических материально-информационных систем. Вершиной обобщений моделей теоретической информатики являются метаинформатика и информационная теория интеллекта, они призваны обеспечить однозначное взаимопонимание между людьми различных профессий, между человеком и машиной, между автоматами. Первая, подобно метаматематике, исследует базисы информатики, вторая строит семантические базисы, модели машинного и естественного интеллекта, проблемологии и теории критериев, семиотические модели творчества, обучения и других интеллектуальных функций.

2. Объективированный субъект

Понятия и модели любой предметной области непосредственно связаны с целесообразной деятельностью субъектов, которые их порождают в своём мышлении при изучении окружающего мира, его моделировании, прогнозировании своих возможностей, проектировании новой деятельности, управление воплощением планов и проектов в жизнь в соответствии с целями, поставленными на этапах исследования и практической деятельностью. Чтобы достичь требуемой строгости и ясности в основаниях информатики, обеспечить объективность знаний о реальности во всех предметиках, которые применяют её аппарат, сохранить подконтрольность используемых моделей и процедур, необходимо формализовать и представить подходящими моделями внутреннюю структуру и действия активного субъекта, которого мы представим в виде однозначно определенной материально-информационной системы, наделённой средствами получения и преобразования материи и информации, знаниями и умениями, искусственным интеллектом.

Введение такой системы и её модельных представлений в научный оборот разрывает порочный логический круг оснований языка науки, исключая необходимость ссылок на ясность и интуитивную очевидность принятых исходных оснований. В самом деле, если какие-либо модели, действия, понятия материализуются, хотя бы в принципе, в подобной системе в воспроизводимой и подконтрольной форме, то они становятся базисными либо вторичными категориями, элементами, компонентами, которые можно использовать для объективации и строгого определения понятий системологии, логики, математики, информатики и других, более конкретных предметик, а также для построения внутреннего языка такой системы, которую назовём "объективированный субъект", obsubj - основной объект исследований теории искусственного интеллекта и теоретической информатики.

Субъекты (люди, животные, растения, бактерии, информационные системы) владеют внутренними и внешними языками и состоят из знаковых процессоров, необходимых для порождения, восприятия, преобразования, сохранения в неизменном виде в памяти субъекта знаковых структур - знаний и информации. Основные типы процессоров субъектов - сенсур, рефур, эффур (мотор, эффектор), мемур, (память, накопитель), генур, материальный процессор:

сенсор выполняет избирательное восприятие материальной реальности ? физического мира и преобразование (отражение) его свойств в знаки виртуальной реальности ? это мир знаков , информационных моделей физической реальности - либо осуществляет идентификацию материальных носителей знаков-сообщений;

рефор выполняет реформирование, преобразование информационного мира знаков, это предельно общая функциональная модель процессов мышления, вычисления, рассуждения, обработки информации, данных, знаний, моделей, процедур принятия решений;

эффектор ? это произвольный преобразователь знаков в материальные предметы и действия, альтернативные термины - мотор, эффор;

накопитель знаков ? память субъекта, мемор G: M_s>M_s сохраняет знания, информацию в неизменном виде;

генор ? внутренний источник (генератор) знаков определенного класса, модель генерации знаков при моделировании виртуального мира субъекта;

материальный процессор ? преобразователь физической реальности, в которой нет знаков, знаний, информации и знаковых процессоров A, B, E, G, Г.

Сенсоры (датчики, органы чувств, рецепторы, измерительные системы) и эффекторы (исполнительные устройства, идеомоторика организма) выполняют прямые и обратные связи объективированного субъекта с материальной реальностью.

Модель мыслящего субъекта, рис.1, выберем предельно общей, функционально не противоречащей обширным данным нейробиологии, психологии и полагаем, что последующие конкретизации модели укладываются в эту общую схему:

Рис.1. Структура объективированного субъекта и языковых связей

Скажем, математик, логик, информатик, любой субъект языковой среды, устанавливает языковые связи и общается с другими математиками, специалистами более конкретных предметных областей. Связи субъекта с внешним миром интересуют нас лишь как источники новых знаков, понятий, накопленных знаний. Входной язык L₁ и выходной язык L₂ субъекта часто полагают совпадающими, L₁ = L_2, для всех субъектов, т.е. состоящими из одних и тех же знаков и семантик внешнего языка лингвистических процессоров субъекта, следовательно, будем считать внешний язык L₀=L₁+L₂ лингвистически симметричным. Мыслительные процессоры выполняют операции над внутренними знаками - понятиями субъекта, входящими во внутренний язык L₃. Языки L₁ и L₂ выполняют функции общения, язык L₃ есть язык понимания, т.е. язык мышления и эмоций. Между знаками внутреннего L₃ и внешнего L₀ языка и их семантикой устанавливаются синтаксические, семантические связи и соответствия, которые позволяют отождествлять знаки-слова внешнего языка и знаки-понятия внутреннего языка субъекта или обеспечивать без потерь информации соответствующие переводы типа кодирования, косвенного именования и адресации.

3. Категории информатики

Понятия информатики, как и многие слова естественного языка, имеют несколько исторически изменчивых смысловых значений и, чтобы превратить слова вольного употребления в научные термины, нужно устранить их полисемию, однозначно описать их семантику ? формализовать и объективировать смыслы терминов. Объективация предполагает исключение из определений антропоморфных следов и ссылок на ясность, интуитивную очевидность, явное определение источников исходных данных и их свойств в базисах предметных областей.

Формализованные научные понятия определяются в среде естественного языка и реализуются в искусственном языке предметной области путем замены определяемого понятия конструкцией из определяющих понятий, которые входят в терминосистему языка и предметики и строятся из базисных (далее не определяемых) терминов, укорененных в естественном интеллекте и конструктивно воспроизводимых в программно-аппаратных средствах искусственного интеллекта. Тем самым устраняются порочные круги дефиниций, когда в определяющие понятия включают близкие синонимы определяемых понятий либо используют недоопределенные языковые конструкции с размытой семантикой.

Чтобы научить машину мыслить, притом лучше, чем мыслит человек, т.е. быстрее, точнее получать более полные и более ценные решения проблем, необходимо, прежде всего, дать формализованное определение понятия произвольного языка и договориться о типовой конструкции любого понятия ? результата понимания субъектом изучаемой действительности. Для этого мы используем базисы системологии, теоретической семиотики, сенсформики [6]. Итак, произвольный язык есть знаковая (лингвистическая) система, которая, независимо от материального воплощения, определяется в базисах теоретической информатики тремя в общем случае независимыми компонентами:

1) языковая среда,

2) парадигма языка,

3) прагма языка.

Языковая среда есть конечное множество субъектов ? носителей языка и конечное множество каналов связей между субъектами, по которым могут передаваться имена знаков ? это информация, точнее, ее материальные носители: сигналы, тексты, изображения на бумаге и т.д. Все известные языковые среды от внутриклеточного генетического языка живой материи до социальных сред и Интернета - это специальным образом организованные материально-информационные структуры живой и неживой природы. И чем дальше развивается наука и техника, тем яснее становится идея независимости общих функций языковых сред от материального носителя этих функций - мозга, белков и нуклеиновых кислот, электромагнитных сигналов, аппаратных средств информатики.

Парадигма языка (гр. paradeigma - образец) есть система формализованных правил функционирования языковой системы, в ней выделяют четыре раздела: алфавит - конечное множество элементарных знаков (букв, точек, линий …), из которых строятся составные знаки; лексика - конечное множество знаков (слов, понятий, терминов), обладающих предметной и абстрактной семантикой; синтаксис - множество согласованных правил конструирования и разбора знаковых структур, абстрагированных от их конкретного смысла; семантика языка - множество формализованных и неформализованных правил анализа и синтеза смысла знаковых структур.

Прагма языка - это совокупность управляемых знаковых процессов в языковой среде, соответствующих целям субъектов и правилам парадигмы, а также результаты этих процессоров - множество текстов, знаковых структур, представляющих новые знания, решения поставленных проблем. При переносе знаков из парадигмы в прагму и обратно выполняются уточнения семантики знаков в контексте проблемных ситуаций, операции конкретизации и абстрагирования, специализации и обобщения, идеализации понятий. Модели языковой среды и парадигмы описывают статику языковой системы в определенном интервале времени, а прагма - ее динамику в этом временном интервале.

Итак, языковая система порождает, преобразует, хранит в памяти субъектов знаки, понятия, описывающие материальную и информационную реальность. В семиотическом базисе уточняются смысл слова "понятие" и его отличие от знака определением метапонятия - понятия о произвольном понятии посредством различения семантики знака в узком и широком смысле и более глубокой формализации и объективизации представлений древнегреческих логиков - стоиков. Знак в узком смысле, или просто знак, Рис.2. Семиотическая пирамида есть обозначение, имя прообраза понятия и его семантики, это материальный носитель знака, выполняющий информационные функции, заменитель образа и прообраза понятия в языковых (знаковых, информационных) процессах и их результатах. Попытки ввести различия между материальным воплощением обозначения и его информационными функциями оказались непродуктивными, поэтому далее мы отождествляем имя знака и его материальный носитель.

Знак в широком смысле - метазнак есть понятие субъекта о прообразе понятия, его свойствах и связях с другими образами и прообразами, объединение обозначающей овеществленной формы и обозначаемого смыслового содержания. Типовую структуру любого понятия определяет семиотическая пирамида, см. рис.2, вершина которой представляет метазнак-понятие П как единый информационный объект, связанный с составляющими его компонентами, расположенными в основании пирамиды: И - имя понятия, знак в узком смысле, И-знак; Д - прямое семантическое значение имени - дент (от лат. denotatus - обозначенный) - это прообраз понятия; К - косвенное семантическое значение - конт (от логического concept и лингвистического connotat - дополнительный смысл имени) - это образ понятия, отраженный сенсором, рефором, знаковая модель прообраза в памяти субъекта; А - ссылочное семантическое значение имени - семиотический адрес А всех компонентов понятия-метазнака.

Семантический треугольник древнегреческих стоиков ИКД составляет часть основания пирамиды, его недостаточно для объективации и описания знаковых процессов и структуры машинных или человеческих понятий. Дент может быть материальным объектом - редент, либо знаком, информационным (идеальным, виртуальным, абстрактным) объектом - идент. Конт и семиотический адрес - это тоже знаковые структуры, наделенные собственной семантикой, именами и их материальными носителями - реконт и реадрес, скажем, нанофайлы белков и нуклеиновых кислот нейросетей естественного интеллекта.

Семиотическая адресация информационных и материальных компонентов понятий обеспечивает их объединение в целостную структуру П, пространственно-временную ориентацию субъектов языковой среды в физическом и виртуальных мирах. Используя адресацию, можно явно определить механизмы переходов знаковых процессов от одних компонентов к другим, описать внешние связи понятий. Семиотический адрес А понятия П указывает место, область, а для динамических ситуаций и время пребывания соответствующего компонента понятия в семиотическом вместилище метазнаков , которое определяется тремя пространственно-временными моделями:

физическое четырехмерное пространство-время , в котором определяются физические адреса компонентов понятий, r = (r₁,r₂,r₃) - пространственные координаты, - физическое время;

информационное (знаковое) пространство-время произвольной размерности, внутренняя и внешняя память субъектов и их процессоров, в нем задаются динамические информационные адреса - адрес хранения компонента понятия и соответствующее ему информационное время;

модельное (виртуальное) пространство-время моделируемой проблемной ситуации контами понятия, в котором заданы модельные динамические адреса компонентов понятий, - модельное время.

Итак, семиотический адрес позволяет описать внутренние связи компонентов метазнака , включая косвенную адресацию , и внешние связи понятия П, а также пространственно-временное согласование моделей знаковых процессов в пространствах семиотического вместилища S_П. Внутренние двусторонние связи, представленные ребрами и диагоналями основания семиотической пирамиды, описывают основные абстрактные типы информационных процессов: - процесс формализации, отражения, построения конта понятия - модели прообраза; - процесс интерпретации знаний, построение или выбор прообраза, соответствующего исходной знаковой модели ; - переход от синтаксической структуры, от И-знака к прямому или косвенному смыслу имени понятия; - адресные ссылки на прообраз и образ понятия и т.д. В вершинах семиотической пирамиды добавляют петли для описания иерархий абстрагирования - конкретизации К>К^ґ, обобщения - специализации , переименования, косвенного именования, кодирования-декодирования информации, копирования (смена носителя) без изменения семантики метазнака , косвенной адресации , изменения состава и структуры понятия П>П^ґ и его внешних связей.

Используя описанные выше понятия теоретической семиотики-лингвистики, уточним семантику основных категорий информатики: информация, данные, знания, источник и преобразователь информации, информационная связь и др. Информация, во-первых, есть И-знак, сообщение, порожденное кем-то или чем-то и полученное адресатом и, во-вторых, это информационный процесс синтеза сообщения, его доставки, усвоения, т.е. информирования адресата. Аналогично в математике, функция есть преобразование аргумента функции в результат и сам этот результат. Чтобы достичь однозначной определенности семантики понятий информатики, введем помимо общепринятого понятия "информация" с исходным смыслом "сообщение" его нейтральный синоним - информационный объект, семантика которого подлежит последующему уточнению и строгой формализации, а второе семантическое значение - информационный процесс получения, передачи и восприятия сообщений - выразим введением трех функциональных объектов: источник информации, преобразователь информации, приемник, потребитель информации. Объективация этих понятий преследует цель устранения антропоморфизмов, субъективных ассоциаций в семантике терминов информатики.

При более полном описании информационного процесса получения, преобразования и использования информации сам проблемный объект - дент на входе сенсора - proobj есть тоже источник информации о себе самом, воздействующий на сенсор и порождающий на выходе сенсорную информацию. Этот источник - прообраз информации является первичным источником, тогда сенсоры и рефоры есть вторичные и третичные источники образов проблемного объекта, а механизм генерации проблемной информационной ситуации - генор Г, в которой функционируют сенсоры и рефоры субъектов, называются праисточниками информационного процесса и его результата [6].

Следует отметить, что в ориентированной цепочке функциональных моделей информационного процесса: {генор Г > proobj информационной ситуации > сенсор > информация} праисточник и первичный источник (генор и проблемный объект) являются лишь потенциальными источниками информации. Актуальными источниками они становятся только при наличии сенсоров и рефоров, порождающих знаки, а при их отсутствии информации не возникает, в этом случае цепочка Г > proobj представляет модель материального явления. Например, атмосферный грозовой разряд есть чисто физическое явление, но если есть наблюдатель, вооруженный сенсорами (зрением и слухом) и рефорами (мышлением), то для него вспышка молнии есть информация о грозе и о скором приближении раскатов грома.

Следующим фундаментальным понятием информатики является информационная связь между объектами и субъектами. Связи между двумя объектами могут быть материальными, изучаемыми физикой и другими естественными и техническими науками, или информационными, которые являются предметом исследований абстрактных наук. Информационная (виртуальная, идеальная) связь материальных или информационных явлений есть опосредованная зависимость между контами (образами, моделями явлений), представляющими знания субъекта об этих явлениях, а не между дентами (прообразами), т.е. самими явлениями, которые физически могут быть никак не связанными между собой и относиться к разным реальным и виртуальным мирам.

Связи между информационными объектами возникают в модельном мире знаков и призваны описать свойства материальной реальности R_m, поэтому информационную связь иногда называют идеальной, нематериальной. Однако эта связь, конечно, не идеальна, все знания субъектов имеют ограниченную адекватность, они идеализируются в логико-математическом языке и в теориях предметных областей. Информационная связь имеет материальный носитель - реконт, реадрес и возникает в информационной среде на материальной основе сенсорных, рефорных, эффекторных процессоров субъектов.

Информационная связь между субъектами осуществляется передачей сообщений - знаковых структур по каналам связи: звуковым, визуальным, электрическим и т.д. Простейшая информационная модель диалога двух людей, обменивающихся сообщениями, включает два внутренних языка понимания или мышления (langua mentalis) , и два внешних языка общения , , соответственно, в языковых средах мыслительных и лингвистических процессоров первого (,) и второго (,) субъекта диалога, а также включает в описание диалога модель двустороннего канала связи.

Пусть первый субъект синтезировал КАД-семантику сообщения на языке собственного понимания, закодировал ее знаковой структурой на своем языке общения , которым он владеет, и переслал ее по каналу связи. Второй субъект получил информацию, точную либо приближенную , искаженную помехами, плохой дикцией, неразборчивым почерком источника, пытается исправить синтаксические ошибки, распознать элементарные знаки полученного сообщения и декодирует смысл сообщения с языка общения на свой язык понимания , встраивает смысловые структуры в свою понятийную сеть. Тогда последовательность языковых сред, в которых протекают знаковые процессы передачи смысла, будет такая: . Идеальная передача семантики сообщения произойдет при отсутствии ошибок кодирования и декодирования смыслов в языковых средах первого и второго субъекта, отсутствии синтаксических помех в канале связи: , взаимнооднозначном соответствии или равенстве фрагментов языков понимания и общения, относящихся к теме диалога: , .

Введенные выше понятия позволяют объективировать определения основных категорий информатики. Из всех возможных семантических значений слова "информация" выделим два: информация в широком и узком смысле, как это было выполнено в семиотике для знака - ее ближайшего синонима. Информация в узком смысле - это синтаксическая знаковая структура безотносительно присваиваемой ей семантики источником, преобразователем или приемником информации, заданная в статической дискретной (цифровой) или непрерывной (аналоговой) форме: текст, чертеж, диаграмма, график, рисунок, формула, либо в виде динамической структуры: устной речи, аудиовидеоинформации, сигналов физических приборов - последовательности во времени статических или динамических знаков, порождаемых источником и воспринимаемых приемником. Синтаксическая форма информации допускает копирование, шифрование, смену носителя (бумажного, электрического, оптического, акустического и т.д.), взаимнооднозначного преобразования формы без изменения семантического содержания сообщения.

Информация в широком смысле - это информационный объект , содержащий синтаксическую и семантическую формы: -знак, конт и семиотические адреса компонентов понятия, в частности адрес дента , а сам дент - прообраз информации, очевидно, в информацию о нем не входит. Знаки косвенного и адресного смысла хранятся в источнике и восстанавливаются с тем или иным успехом в приемнике информации. Субъекты языковой среды - источники и приемники - в процессе жизнедеятельности накапливают информацию и формируют в своей памяти знания в виде сети понятий. В отличие от информации "о чем-то", знание, во-первых, индивидуализировано - это знание "кого-то о чем-то" - конкретного субъекта (человека, автомата, животного, растения, бактерии) о проблемном объекте, а во-вторых, это результат преобразования в языковой среде понимания или поступившей информации о прообразе в сетевую структуру знаний субъекта материально-информационной реальности R_mM_s. Новое знание в исходной форме субъективно и в последующем подвергается объективации построением оценок ценности и адекватности, доказательством соответствия знания действительности и превращается в межсубъектное научное знание. Итак, в теоретической информатике знание определяется как знаковая структура, доступная для понимания, образовавшаяся в информационной среде и памяти субъекта, которая имеет оценки истинности и полезности для субъекта, используется им для построения новых знаний, для целесообразных действий в динамической материально-информационной реальности.

Широко распространенный термин "данные" также является ближайшим синонимом информации. В Большом энциклопедическом словаре (2000 г.) в соответствии с традиционным словоупотреблением данные определяются как "информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи". Семиотическое уточнение этого определения состоит в задании форматов синтаксического представления -знаков, не касаясь форм представления их -семантики. Более детальная характеризация семантики категорий информатики осуществляется сравнением с их антиподами - это неопределенности, их виды, модели и меры, незнание, отсутствие данных (информационный ноль) или их искажения, дезинформация, противоречия [6].

4. Метаинформатика

Нейрофизиология изучает конструкцию мозга и функции составляющих его компонентов. Информационная теория интеллекта (как психология или логика) строит общие модели мыслительных и эмоциональных процессов, а также прямые и обратные модели нейрофизиологических и психологических экспериментов, без которых, учитывая чрезвычайную сложность устройства мозга, естественным наукам не обойтись. Метатеории, такие как метаматематика, металогика, метаязыки и др., изучают свойства теорий абстрактных и конкретных предметик, их основания, условия и границы применимости. Метаинформатика относится к фундаментальной составляющей информатики, она исследует общие свойства информационных теорий, их основания, строит, оптимизирует базисы, полноту описания информационной семантики, уточняет и расширяет логико-математическую семантику [9]. Базис - это множество элементов, необходимых и достаточных для синтеза определенного класса объектов предметной области и на которых завершается иерархический анализ систем. Подобно тому, как оконечной (базисной) семантикой анализа смыслов произвольного алгоритма и реализуемой его программы служат аппаратные средства вычислительной машины, так и базисы искусственного интеллекта объективированного субъекта - системы obsubj служат моделью убеждений (мировоззрения) и интуиции естественного интеллекта.

Проблема расширения границ применимости строгих подходов и объективированных методов информатики, процедур формализации и интерпретации знаний, решается явным введением в теории предметик пяти базисов формализации проблемных ситуаций:

1) семиотический базис ПИКАД, в котором представляется формализованная терминосистема предметики в виде сети взаимосвязанных понятий-метазнаков П и их ИКАД-компонентов;

2) полюсный, структурообразующий базис POCKIRT системологии, определяющий описание состава, структуры объектов и процессов при их анализе и синтезе;

3) ролевой FSR-базис системологии, выражающий функциональные, статусные и реляционные роли объектов в статике или динамике системы;

4) проблемологический базис сенсформики Prob=ABCDEFGГS формального описания целевой ориентации деятельности субъекта, ее средств (процессоров) и информационных критериев;

5) базис SI информационных пространств семантических схем сенсформики UYXHЛZ [6].

Базисы информатики определяют различные аспекты и выделенные семантики модельного описания решаемых проблем. В семиотическом базисе уточняется семантика используемых понятий, устраняется полисемия расщеплением смыслов исходных описаний. В полюсном базисе POCKIRT каждое понятие и его прообразы - денты представляются полюсниками PO и узлами K, имеющими оболочки C, идеальные связи (узы) IR, по которым движутся и накапливаются потоковые объекты - транзакты T. В этом базисе определяется структурное описание произвольных систем и процессов в них в виде иерархий вложенных полюсников, узлов, транзактов, а также параметрическое представление их свойств и состояний. Структурно-параметрическое описание с учетом причинных и целевых ориентаций компонентов проблемы пополняется функционально-реляционным описанием в ролевом FSR-базисе. Он обеспечивает переход от предметных (содержательных) моделей к информационным и математическим моделям материальных или знаковых явлений, которые традиционно выражаются в функциональном F-базисе преобразований, статусном S-базисе параметров свойств, состояний и реляционном R-базисе связей, условий и ограничений.

В проблемологическом базисе Prob формализуются постановки решаемых проблем заданием информационно-материальных процессоров, критериев и их моделей: сенсоров A, рефоров B, целевых операторов C (идеальных сенсфоров, прецизионных систем), адекваторов и аксиоров D, оценивающих точность и полезность решений, эффекторов - исполнительных механизмов E, материальных процессоров F, накопителей материи и информации G, геноров материально-информационных объектов и ситуаций Г, операторов связывания неопределенностей S.

Для построения моделей этих операторов и однозначной формализации их семантики вводится SI-базис информационных пространств: U - пространство причин, всех существенных влияющих факторов на проблемную и решающую системы; Y - пространство наблюдений, множество шкал сенсоров; X - пространство искомых объектов, множество шкал целевых операторов; - пространство решений, множество шкал оконечных рефоров; H - пространство характеристик, показателей качества процесса решения проблемы и полученных результатов; Л - пространство критериальных оценок решений многокритериальных задач, противоречивых требований и компромиссов; Z - пространство управлений, информационных и материальных управляющих воздействий, множество шкал управляющих рефоров и эффоров.

Углубление и детализация этих базисов информатики выполняется построением семантического базиса объективированного субъекта - унифицированного набора его дентообразующих и контообразующих сем - элементарных квантов смысла [6]. Следующий важный шаг повышения адекватности описания мыслительных процессов, который призван учесть реальные искажения и неполноту всех наших знаний, состоит в переходе к размытым моделям знаний, в которых каждому параметру, функции, реляции сопоставляется вероятностное распределение или генор, описывающие характер неопределенности соответствующего компонента знаний субъекта. Однако этот шаг существенно усложняет интеллектуальные системы и процессы в них.

В заключение приведем классификацию основных видов семантик, которые выражают различные аспекты представления и моделирования информационных ситуаций, выполняя смысловые срезы, расщепление общей семантики и декомпозицию проблемы в системах искусственного интеллекта. Прежде всего, смысловые структуры следует различать по степени их адекватности реальному состоянию проблемных и решающих систем. По этому признаку выделяют объективную (научную) и субъективную семантики, первая подтверждается общепринятыми средствами оценки точности и достоверности знаний, вторая представляет набор личных мнений, верований и пристрастий естественных и искусственных субъектов, сплетённых с научно обоснованными смысловыми структурами.

Будем также различать материальную семантику, которая соотносит знания с физической реальностью и адресует объекты материального универсума R_m и семантику модельного, знакового мира M_s, созданного в памяти субъектов, в общем случае называемой информационной семантикой, выделяя в ней семиотическую, системологическую, сенсформную, проблемологическую и лингвистическую семантики и соответствующие аспекты представления мира знаний и умений в универсуме M_s. В семиотическом аспекте различают дентовую, контовую и адресно-ссылочную семантики, дентовая семантика соотносит знания с проблемными объектами непосредственно в памяти субъекта либо адресацией вне ее, контовая семантика выражает модельное представление дентов в интеллектуальном процессе, адресно-ссылочная семантика связывает все компоненты метазнаков, заменяя адресами при необходимости имена, денты или конты понятий.

В системологическом аспекте известные семантики делятся на структурные и ролевые. Структурная семантика порождает иерархические родовидовые и объектно-системные семантики отношений “часть-целое”, соответственно, включения (подкласс класс) и принадлежности (элемент множество). При абстрагировании иерархические структуры полюсников, узлов и их классов преобразуются в структуры математической семантики, представленные графами и математическими сетями. Ролевая семантика описывает роли прообъектов в интеллектуальном процессе и в проблемной системе, она разделяется по аспектам на конструктивно-процедурную (функционально-алгоритмическую, генетическую, порожденную конструктивными процессами преобразования и анализа-синтеза), дескриптивно-декларативную (реляционную, сенсформную, семическую) и атрибутивно-статусную (параметрическую) семантики.

В лингвистическом аспекте семантика проблемных ситуаций разделяется на семантику прагмы и семантику парадигмы языка предметики, при этом алфавит, лексика и синтаксис языка обладают своей внутренней семантикой, отличной от внешней семантики предметики, но обслуживают задачи ее прагмы и парадигмы. В семантику парадигмы, очевидно, включаются общие модели языковой среды предметики, а в семантику прагмы включаются модели языковой среды конкретных информационных ситуаций и языковых процессов в них.

Выводы