Главная страница сайта, посвященного элитарной эксклюзивной авторской компьютерной программе - Партнерской Системе ЗОРАН, базирующейся на новой концепции искусственного интеллекта. ЗОРАН - это экспертная система нового поколения, предназначенная для оказания широкого спектра элитарных консалтинговых услуг. Что Вы можете найти на моем сайте. Главная англоязычная страница этого же сайта, посвященного элитарной эксклюзивной авторской экспертной системе, предназначенной для оказания широкого спектра элитарных и эксклюзивных консалтинговых услуг. И в то же время эта же интеллектуальная система - крайне примитивный квазиживой организм, первый прообраз интеллектуальных компьютерных систем, описанных в произведениях Василия Головачева.


Приложение к первой части презентации Партнерской Системы ЗОРАН

Здесь представлены несколько десятков графиков различных возможных ситуаций, дополняющих первую часть презентации.
           Информация о первоосновах или обоснованиях для первой части презентации представлена ниже, сразу же за ссылкой на приложение к первой части презентации. Связано это с тем, что ее уровень сложности повыше, чем просто презентационный. Эта информация практически идентична для вводных документов сокращенного варианта первой части презентации, полной версии первой части презентации и приложения к первой части презентации.
           Сравните, кстати, с чем удобнее работать: с большим документом или с презентационным набором слайдов. Лично мне кажется, что презентация удобнее во многих отношениях.


Полностью приложение к первой части презентации в виде самораспаковывающегося архива (PowerPoint 2000, в формате PPS, 61 Кб.) доступно с 01 ноября 2004 года; в этом ее варианте всего лишь 111 слайдов. А всего приложение к первой части презентации в распакованном виде занимает 717 Кб. На этом презентацию я считаю законченной; более 2000 слайдов получилось, более 20 частей (если считать приложения, концептуальные описания и концептуальные упоминания), как никак, хватит, однако.


Первоосновы или обоснования для первой части презентации.

Откуда же вообще взялась моя классификация разных типов или классов данных. Получил я немало писем с таким вопросом.
           Прежде всего, я хочу сказать, что по моему убеждению, типы или классы данных - это конкретно-практическая реализация фундаментальных свойств нашего мироздания, которая фиксируется сознанием субъекта (искусственного или естественного) в виде информации (количественной и качественной) и может быть обработана тем или иным образом, например вот так. Именно от этой базовой идеи я и начал свою работу.

Всего я выделил девять разных типов или классов данных: точные или четкие данные (самые понятные - мы все учились когда-то в школе, сталкиваясь с точными данными на уроках физики и математики), нечеткие или неточные данные (подробно рассмотрены в графическом виде в полной версии первой части презентации и в приложении к первой части - ссылка на приложение дана в этом документе; нечеткие данные представлены в примерах решения учебных задач, а также в учебной базе данных и методических указаниях), неопределенные данные (представлены в примерах решения учебных задач, а также в учебной базе данных; в этом документе приведены их обоснования: фактологическое и фундаментальное), неполные данные (упоминаются эпизодически то тут, то там), зависимые данные (представлены в примерах решения учебных задач, а также в учебной базе данных; в этом документе приведено демонстрационное обоснование сложных зависимостей), многовариантные данные (представлены в примерах решения учебных задач, а также в учебной базе данных; в этом документе приведено демонстрационное обоснование сложных многовариантностей), парадоксальные данные (представлены во вводном документе второй части презентации, подробно рассмотрены как локальные парадоксы во второй, третьей и четвертой частях презентации), распределенные данные (в этом документе приведено их фактологическое обоснование, распределенные данные представлены в примерах решения учебных задач, а также в учебной базе данных и методических указаниях), неявные данные (в этом документе приведены их обоснования: фактологическое и фундаментальное; неявные данные представлены в примерах решения учебных задач, а также в учебной базе данных и методических указаниях как результаты расчетов).

Почему именно такие типы данных. Откуда я их взял.
           Прежде всего, в течение длительного промежутка времени, еще со школы, я занимался сбором и анализом информации, фактологией, которая и стала первым, ФАКТОЛОГИЧЕСКИМ обоснованием моей классификации данных.
           Фактология была оформлена как мои ранние научные работы, которые я сейчас и процитирую. Поскольку я цитирую свои собственные работы, все мои же цитаты стану давать без кавычек. Каждая цитата начинается с новой строки.
           Цитаты были взяты из следующих документов: d2.txt, d3.txt, d4.txt, d5.txt, relbas.txt, relbasne.txt, fr71.txt, fr72.txt, fr76.txt, fr77.txt, fr78.txt, fr81.txt, fr82.txt, fr83.txt, fr84.txt, fr85.txt, fr86.txt.
           Итак.

ФАКТОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ (ПЕРВООСНОВА).

Точные или четкие данные; их ограничения.

Неформальные моменты точно не могут быть описаны.
           ... потребовалось бы бесконечное множество высказываний, чтобы, например, со стопроцентной точностью определить следующую формулу: P = Px * e ( - r * g * h / k * T ).
           ... любая модель не может абсолютно точно воспроизвести все функции оригинала - мозга человека.
           И чаще всего оказывается, что "компьютерное" левое полушарие может перевести на свой точный язык те процессы, которые происходят во внесловесном и лишенном четкой логике правом.
           Квантовая физика говорит, что нет точных правил для поведения отдельной элементарной частицы.
           Г. В. Лейбниц много внимания уделял разработке вопросов мышления как исчисления. "Он мечтал создать "универсальную математику", которая должна заниматься "всем, что в области воображения поддается точным определениям".

Нечеткие или неточные данные.

К специальным моделям представления знаний относятся: ... 2). модели, использующие алгебру нечетких множеств ...
           В моделях, использующих алгебру нечетких множеств, знания представляют в процедурном виде с помощью нечетких алгоритмов. Существуют три типа нечетких алгоритмов: 1). алгоритмы определения и идентификации; 2). бихевиористические алгоритмы; 3). алгоритмы принятия решений. Примеры нечетких понятий, определяемые с помощью нечетких алгоритмов, - это: 1). характер почерка; 2). мера сложности; 3). характеристика человека; 4). неопределенные болезни; и т. д. Вся алгебра и логика нечетких множеств может быть изложена в плане многозначной логики с использованием нечеткой версии языка PLANNER, с помощью которого все средства процедурного представления знаний можно использовать в моделях, применяющих алгебру нечетких множеств с учетом нечеткости принятия решений.
           Теории нечетких множеств посвящено огромное количество отечественной и зарубежной литературы.
           Кроме того, для создания человеко-машинных систем, удовлетворяющих нашим потребностям, необходимы: разработка псевдофизических логик, способных учитывать реальные физические эффекты внешнего мира; развитие алгебры и логики нечетких множеств, предназначенных для моделирования свойств неопределенности процесса принятия решений ...

Неопределенные данные.

Квантовая неопределенность не переносится на производимые нами реальные наблюдения. Это означает, что в каком-то звене цепи, соединяющей исследуемую квантовую систему с экспериментальной установкой, шкалами и измерительными приборами, нашими органами чувств, нашим мозгом, и, наконец, нашим сознанием, должно происходить нечто такое, что рассеивает квантовую неопределенность.
           Мысль - это поиск уменьшения неопределенности ...
           Кроме того, для создания человеко-машинных систем, удовлетворяющих нашим потребностям, необходимы: разработка псевдофизических логик, способных учитывать реальные физические эффекты внешнего мира; развитие алгебры и логики нечетких множеств, предназначенных для моделирования свойств неопределенности процесса принятия решений ...
           Примеры нечетких понятий, определяемые с помощью нечетких алгоритмов, - это: ... 4). неопределенные болезни ...

Неполные данные.

Множество Y, принадлежащее Wr, функционально полно зависит от X, принадлежащего Wr, если X -> Y и никакое собственное подмножество X' множества X этим свойством не обладает. Полная функциональная зависимость Y от X называется также элементарной функциональной зависимостью.
           Или: пусть дана функциональная зависимость A1,A2,A3,...,An -> B, тогда зависимость называется полной, если ни один из атрибутов, стоящих в левой части функциональной зависимости, не может быть удален без разрушения свойства функциональной зависимости.
           Договоримся называть некоторый атрибут (возможно составной), от которого какой-либо другой атрибут зависит функционально полно, детерминантой.
           F1.1 - неполная функциональная зависимость набора непервичных атрибутов от возможного ключа.
           F1.2 - неполная функциональная зависимость набора первичных атрибутов от не содержащего его возможного ключа (заметим, что первичные атрибуты всегда полно зависят от содержащего их возможного ключа, так как любые два подмножества ключа функционально независимы друг от друга).
           ... если каждый непервичный атрибут функционально полно зависит от каждого возможного ключа ...
           Ясно, что полное множество идентичных зависимостей - всего-навсего одна функциональная зависимость, которая, как ползущая гусеница, то сокращает свою длину, то увеличивает ее.
           ... исходная схема БД представляется в виде полного графа ...
           Кроме того, алгоритм Цикритзиса для построения замыкания является неполным, поскольку он теряет часть функциональных зависимостей. Данный алгоритм использует аксиомы рефлексивности, транзитивности и дополнения, однако возможны ситуации, когда не учитывается часть транзитивных зависимостей ... Требуется привести это отношение к БКНФ. Если мы воспользуемся алгоритмом Цикритзиса без учета аксиомы декомпозиции, то у нас получится единственный возможный ключ ...
           При декларативном представлении текущее знание системы искусственного интеллекта представляет собой полное описание состояния в виде множества утверждений, практически не зависимых от того, где их использовать, и множество преобразований, или операторов.
           ... обычно используются только исчисления предикатов первого порядка с равенством и без, так как для них разработаны процедуры, обладающие полнотой, которые всегда устанавливают наличие некоторого факта, если только он выводим из аксиом.
           Естественно, представленная работа не может дать полное описание упомянутой во введении к книге разумной квазиживой машины. Однако, формулирование основных принципов, на базе которых такая машина может быть создана, и их практическая проверка на современных персональных компьютерах представляется вполне осуществимой.
           Но и сегодня можно констатировать, что физические законы познаны далеко не все, несмотря даже на то, что цель формулирования полной системы физических законов неоднократно ставилась, и предпринимались многочисленные попытки ее достичь. К таким попыткам можно отнести работы в области создания единой теории поля.
           Вторая, пессимистическая точка зрения основывается на том, что человеческий мозг и процессы мышления, происходящие в нем, являются самым сложным продуктом природы, и человеческие знания никогда не будут столь полными, чтобы стало возможным искусственное воспроизведение этого продукта.
           Но абсолютно полное тождество человеческого и машинного интеллекта невозможно.
           Но на самом деле полного воспроизведения оригинала - человека - и не требуется от машины.
           ... один-единственный термит не способен вместить всю полноту информации о сооружении в целом.
           Хотя каждый индивид только частично и очень неполно понимает, куда и как все движется.
           Муравьи и пчелы в равной степени вызывают наше восхищение поразительной полнотой своей организации ...
           Основа таланта писателя - способность передавать словами мысли и образы. Это удел избранных. Но и их совершенство ограничено и далеко не полно.

Зависимые данные.

Так, например, в экономических задачах алгоритмы просты, а число данных велико, и их структура может быть очень сложной. Еще более сложная структура данных - в информационно-поисковых системах; в этих системах элементы данных связаны между собой различными зависимостями.
           Среди всех моделей данных только одна стандартизована по множеству операций - это реляционная модель. Однако, современная теория реляционных баз данных противоречива. А из-за противоречий невозможно создать "лучший алгоритм" по представлению данных той или иной предметной области. Поэтому в будущем придется либо переработать теорию реляционных баз данных таким образом, чтобы она стала непротиворечивой, либо воспользоваться другими подходами - такими, например, как использование теории объектно-реляционных баз данных или применение понятия иерархических зависимостей, что позволит наиболее адекватно отображать предметную область в среде конкретной СУБД.
           Функциональные зависимости в реляционных базах данных.
           Многозначные зависимости в реляционных базах данных.
           Транзитивные зависимости.
           Ключевые зависимости в реляционных базах данных.
           Зависимости соединения в реляционных базах данных.
           Иерархические зависимости.

Многовариантные данные.

Таким образом, в проработанных статьях были рассмотрены различные варианты архитектуры для многопроцессорных систем, различные языки программирования, весьма своеобразные методы оптимизации как вычислительных процедур, так и структур нейроподобных сетей, а также разнообразные обучающие процедуры для нейросетей.
           Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса.
           И тогда, если во Вселенной что-нибудь изменится, мы благополучно вымрем, опять же именно потому, что разучились совершать ошибки, то есть пробовать разные, не предусмотренные жесткой программой, варианты.
           ... нервная сеть (не только кора головного мозга) воспроизводит ситуацию в виде системной модели, которая во многократно ускоренном темпе "проигрывает" варианты ее развития и возможные исходы.
           Некоторые шахматные гроссмейстеры "видят" партию целиком, от первого до последнего хода, во многих вариантах.
           ... рассматривается один из вариантов обобщенного декларативного представления ...
           Существует много вариантов операций для реляционной алгебры, но мы изучим только операции, использованные Коддом ...
           Пусть между объектами Дет и Мат устанавливается связь, которая трактуется как "варианты изготовления деталей из материалов".

Парадоксальные данные.

Представлены во вводном документе второй части презентации.

Распределенные данные.

Очень перспективным кажется предложенный в одной из работ аксиоматический подход к представлению спецификации (структуры) распределенной компьютерной архитектуры. Этот подход, так же как и метод, описанный в предыдущей статье, позволяет использовать асинхронно действия вычислительной системы, что дает колоссальный выигрыш в производительности при решении широкого спектра самых разнообразных задач.
           Мысль - это поиск уменьшения неопределенности с помощью распределенной голографической памяти ...
           ... 24). создание предпосылок для распределенных баз данных ...
           ... в распределенных системах искусственного интеллекта (разумных квазиживых машинах) информацию нужно обрабатывать по месту возникновения и ее использования ...

Неявные данные.

Все остальные функциональные зависимости - НЕЯВНЫЕ.
           Остальные ключи - НЕЯВНЫЕ.
           Таким образом, идентичный ключ - это такой неявный и неправильный ключ, у которого в правой части содержится какое-либо подмножество имен атрибутов, входящих в его левую часть.
           Идентичная функциональная зависимость - это такая неявная и неправильная функциональная зависимость, у которой в правой части содержится какое-либо подмножество имен атрибутов, входящих в ее левую часть.

На этом самом месте первое, ФАКТОЛОГИЧЕСКОЕ обоснование моей классификации данных в этом документе завершено.

ФУНДАМЕНТАЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ (ПЕРВООСНОВА).

Второе обоснование моей классификации данных - ФУНДАМЕНТАЛЬНОЕ. В качестве примера будут рассмотрены неопределенные и неявные данные. Нечеткие данные в одном из своих аспектов могут быть представлены как неопределенные. Итак.

Неопределенные данные.

Какие можно найти параллели в физическом мире для неопределенных данных.
           Прежде всего, это квантовые эффекты, описанные Стивеном Хоукингом, которые и стали вторым обоснованием неопределенных данных. Приведем вначале тройку цитат.

Стивен Хоукинг, "Все ли предопределено?": "... как простой набор уравнений может охватить всю сущность Вселенной со множеством мелких деталей, вроде того, чье изображение украсит обложку журнала "Космополитен"? Ответ представляется таким: из принципа неопределенности в квантовой механике следует, что у Вселенной не одна-единственная история, а целое семейство возможных историй. Они могут быть похожи в большом масштабе, но очень оличаться в обычном, повседневном масштабе. Нам случилось жить в одной частной истории, имеющей свои свойства и детали. Но существуют очень похожие разумные существа, живущие в другой истории, где война закончилась по-другому и у Католической церкви другой глава. Таким образом, незначительные детали в нашей Вселенной возникают потому, что фундаментальные законы включают в себя квантовую механику с ее элементом неопределенности и случайности."

Стивен Хоукинг, "Будущее Вселенной.": "Если частица находится в черной дыре, ее положение четко определено - в черной дыре. Следовательно, ее скорость точно определить нельзя, и, стало быть, она может оказаться выше скорости света. Это дает ей возможность вырваться из черной дыры, и, таким образом, частицы и излучение будут потихонечку вытекать из черной дыры."

Стивен Хоукинг, "Краткая история времени.": "Наблюдения Хаббла говорили о том, что было время - так называемый большой взрыв, когда Вселенная была бесконечно малой и бесконечно плотной. При таких условиях все законы науки теряют смысл и не позволяют предсказывать будущее. Если в еще более ранние времена и происходили какие-либо события, они все равно никак не смогли бы повлиять на то, что происходит сейчас. Из-за отсутствия же наблюдаемых следствий ими можно просто пренебречь. Большой взрыв можно считать началом отсчета времени в том смысле, что более ранние времена были бы просто не определены. Подчеркнем, что такое начало отсчета времени очень сильно отличается от всего того, что предлагалось до Хаббла."

Пожалуй, тут к месту придется и мнение Эдварда Элмера Смита, приведенное в его научно-фантастической книге ''Дети линзы'' (стр. 341-342). Приведем его.
           ''Единственный достоверный тест любого знания, известный нам, - предсказание Космической Целостности. Наука, как тебе известно, едина; истинный ключ к неограниченному могуществу лежит в познании причин, скрытых за чередой событий. Если это чисто причинно-следственная связь - то есть, если любое данное состояние вещей возникает как неизбежное следствие состояния, предшествующее данному на бесконечно малый промежуток времени, - тогда все, что может произойти с любым объектом макровселенной, было бы жестко задано в момент его появления. Это хорошо известная концепция, неоднократно ставившая в тупик многих мыслителей ранних эпох. Теперь мы знаем, что она ложна. С другой стороны, если миром правит чистая случайность, то законы природы, как мы понимаем их, не могут существовать. Это означает, что ни жесткие причинно-следственные связи, ни чистый случай не могут лежать в основе существования Макрокосмоса.
           Истина, как всегда, лежит где-то посередине. В макромире преобладает причинность, в микромире - случайность. Все это происходит в полном соответствии с математическими законами вероятности. Именно в области, находящейся между ними - промежуточной, или переходной, - возникают наибольшие трудности. Критерием правильности любой теории, как тебе известно, служит точность предсказаний, которые можно сделать на ее основе. Величайшие из наших мыслителей показали, что полнота и точность предсказаний Космической Целостности прямо пропорциональна точности определений компонентов переходной зоны. Познание этой не поддающейся детерминации области будет означать овладение бесконечным могуществом и статистически совершенной прекогнистикой. Естественно, ни то, ни другое нельзя реализовать. Чтобы приобрести бесконечно полное знание, нужен неограниченно долгий срок.''

Какие источники неопределенности я мог бы назвать. Их немало.
           1. Макросвойство мироздания: будущее недетерминированно, обычно чем дальше в будущее заглядываешь - тем больше неопределенности. "С появлением квантовой механики пришло понимание того, что событие невозможно предсказывать абсолютно точно и в любом предсказании всегда содержится некоторая доля неопределенности." "... наши предсказательные возможности ограничены квантово-механическим принципом неопределенности, и с этим ничего не поделаешь. Правда, на практике второе ограничение сильнее первого. Второе ограничение связано с тем, что, если не считать очень простых случаев, мы не умеем находить точные решения уравнений, описывающих теорию. (Мы не в состоянии точно решить даже уравнения движения трех тел в ньютоновской теории гравитации, а с ростом числа тел и усложнением теории трудности еще более увеличиваются.)" (Стивен Хоукинг, "Краткая история времени.")
           2. То, что, возможно, не входит в отмеченное выше свойство мироздания из-за свободы воли, например.
           3. Парадоксы локальные и глобальные (источники парадоксов приведены в пятой части презентации).
           4. Квантовые эффекты. Во-первых, это классический квантовый эффект на базе принципа неопределенности Гайзенберга, когда невозможно одновременно определить положение и скорость частицы, когда из-за свойства корпускулярно-волнового дуализма частицы могут испытывать интерференцию (каждая из таких частиц проходит одновременно через несколько щелей), когда фейнмановский метод квантовой теории основан на суммах по траекториям частицы (и по "историям" Вселенной). Во-вторых, это еще более жесткий квантовый эффект Хоукинга, когда у сингулярности (черной дыры) невозможно определить ни положение ни скорость выходящей из черной дыры частицы, только вероятность выхода таких частиц поддается определению. При этом надо еще обязательно учитывать вмешательство наблюдателя, вызванное как самим фактом наблюдения, так и возможным актом предсказания. Про вмешательство наблюдателя есть во вводном документе двенадцатой части презентации. В-третьих, наконец, это квантовые эффекты сингулярности Вселенной перед началом Большого Взрыва (неопределенности происходят из-за невозможности количественных предсказаний). Многие физики сегодня считают, что принцип неопределенности является фундаментальным свойством Вселенной.
           5. Неопределенность также возникает при потере информации любой природы: из-за второго начала термодинамики, при разрушениях, в многовариантных автоматах без памяти, при операциях обобщения, при нарушениях симметрии, при нарушениях равновесия, при реализации нестабильных процессов, при реализации хаотических процессов (таких как хаотическое тепловое движение атомов, броуновское движение частиц и т. п.), при появлении случайностей разного рода (про введение и использование случайности написано во второй части презентации, а также в некоторых важных замечаниях по работе с Партнерской Системой ЗОРАН), при поглощении вещества и энергии черной дырой (сингулярностью), при образовании самой черной дыры, когда теряется огромная часть информации о сколлапсировавшем теле, потому что после коллапса остается лишь масса тела и скорость его вращения; и т. п. вещах.
           6. Нечеткие данные связаны с неопределенными явными и неявными зависимостями. Приведем пример, рассмотренный в виде графиков в первой части презентации и ее приложении. Пусть у нас есть некий бизнес процесс, который может проходить, в основном, в следующих примитивных вариантах:
               I). Максимальный доход и минимальный доход больше максимального расхода. Здесь явная неопределенность по рентабельности в смысле ее знака отсутствует - бизнес процесс явно рентабелен. Существует, однако, неявная неопределенность: нет никаких гарантий, что бизнес процесс описан адекватно; а потому всегда существует возможность "пролететь". Следует отметить, что в Партнерской Системе ЗОРАН неопределенность по рентабельности определена по-другому: неявная неопределенность в результатах вычислений не учитывается вообще - о ее присутствии можно судить только по начальным данным (лингвистическим переменным); явная же неопределенность возникает всегда, когда в условие задачи включены нечеткие данные, даже если они заданы в неявном виде, когда Партнерская Система ЗОРАН приходит к ним в результате обобщения исходных данных.
               II). Максимальный доход больше максимального расхода. Минимальный доход меньше максимального расхода. Существуют явная и неявная неопределенности по рентабельности в смысле ее знака.
               III). Максимальный доход больше максимального расхода. Минимальный доход меньше минимального расхода. Существуют явная и неявная неопределенности по рентабельности в смысле ее знака.
               IV). Максимальный расход больше максимального дохода. Максимальный доход и минимальный доход больше минимального расхода. Существуют явная и неявная неопределенности по рентабельности в смысле ее знака.
               V). Максимальный расход больше максимального дохода. Максимальный доход больше минимального расхода. Минимальный доход меньше минимального расхода. Существуют явная и неявная неопределенности по рентабельности в смысле ее знака.
               VI). Максимальный доход и минимальный доход меньше минимального расхода. Существует неявная неопределенность по рентабельности в смысле ее знака.

То, что касается процессов перехода от неопределенности к определенности (когда появляется новая информация), и наоборот (когда часть информации исчезает). На данный момент времени, 26 февраля 2005 года, мне известно о двух таких глобальных процессах.
           Во-первых, это процесс как обобщение всех тех источников неопределенности, которые перечислены в предыдущем абзаце, а также тех других источников неопределенности, которые могут быть добавлены к моему списку; процесс связан с течением реального времени, с его постоянным движением от прошлого к будущему.
           Во-вторых, иной процесс открыла нам квантовая физика: это приведение всех предысторий того или иного квантового объекта из мнимого времени к нашему реальному времени.

Из приведенных цитат источников неопределенностей, проводя дальнейшую аналогию, можно сделать вывод о возможности одновременного существования разных видов неопределенной информации (неопределенностей), ее разлиных качественных уровней (многовариантные данные). В Партнерской Системе Зоран разные виды неопределенной информации могут быть заданы пользователем посредством лингвистических переменных.

Неявные данные.

Какие можно найти параллели в физическом мире для неявных данных.
           С некоторой натяжкой на основе фактов и некоторых теоретических положений, относящихся к физическому реальному миру, можно считать, что за обычным веществом "прячется" "призрачное", скрытое, невидимое, вещество, которое, однако, взаимодействует с обычным веществом посредством гравитационного поля, и потому может быть обнаружено.
           В информационном мире примерно все тоже самое. Точно так же можно считать, что за явными, видимыми данными должны стоять неразрывно связанные с ними "призрачные", скрытые, невидимые, неявные данные, которые, тем не менее, могут быть вычислены из явных данных в соответствии с правилами или аксиомами вывода, о чем рассказывается в третьей части презентации.
           Вторым, ФУНДАМЕНТАЛЬНЫМ обоснованием неявных данных стали работы Стивена Хоукинга, Пола Дэвиса и Василия Головачева, также кое-что про скрытую реальность и ее раскрытие встречается в моих ранних научных работах; не обошли вниманием эту тему и авторы журнала ''Техника Молодежи''. Процитируем все упомянутые работы.

ФАКТЫ.

Стивен Хоукинг, "Будущее Вселенной.": "Мы знаем, что Вселенная содержит так называемую темную материю, которую нельзя увидеть непосредственно. Частично свидетельства о такой темной материи приходят из спиральных галактик. Это огромные скопления звезд и газа, имеющие форму сковороды. Мы наблюдаем, как они вращаются вокруг своего центра, но скорость вращения очень велика, и если бы они содержали только видимые звезды и газ, то разлетелись бы. Там должна быть какая-то невидимая форма материи, чье гравитационное притяжение достаточно велико, чтобы при вращении удерживать галактики в целости."

Стивен Хоукинг, "Будущее Вселенной.": "Другие свидетельства о темной материи поступают из скоплений галактик. Мы наблюдаем, что галактики в пространстве распределены не равномерно - они собираются в скопления, насчитывающие от нескольких галактик до миллиона. Предположительно, эти скопления образовались потому, что галактики притягиваются друг к другу, однако мы можем измерить скорость, с которой в этих скоплениях движутся отдельные галактики. Оказывается, скорости так высоки, что скопления разлетелись бы, не сдерживай их гравитационное притяжение. Это случится, даже если галактики имеют достаточную массу, чтобы сохранить свою целостность при вращении. Отсюда следует, что в скоплениях галактик должна быть дополнительная, темная, материя, кроме той, что мы видим."

Стивен Хоукинг, "Краткая история времени.": "Однако и в нашей и в других галактиках должно быть много темной материи, которую нельзя видеть непосредственно, но о существовании которой мы узнаем по тому, как ее гравитационное притяжение влияет на орбиты звезд в галактиках. Кроме того, галактики в основном наблюдаются в виде скоплений, и мы можем аналогичным образом сделать вывод о наличии еще большего количества межгалактической темной материи внутри этих скоплений, влияющего на движение галактик. Сложив массу всей темной материи, мы получим лишь одну десятую того количества, которое необходимо для прекращения расширения. Но нельзя исключить возможность существования и какой-то другой формы материи, распределенной равномерно по всей Вселенной и еще не зарегистрированной ..."

По оценке Стивена Хоукинга масса темной материи в пять раз больше, чем масса обычной.

Стивен Хоукинг, "Будущее Вселенной.": "И все же могут быть другие виды темной материи, которые мы пока не выявили, но которая может повысить плотность Вселенной до критической величины или превысить ее. Эта дополнительная темная материя должна располагаться вне галактик и их скоплений. Иначе мы бы заметили ее воздействие на вращение галактик или их движение внутри скоплений."

Стивен Хоукинг, "Будущее Вселенной.": "Единственный способ обнаружить темную материю, равномерно распределенную по Вселенной, основывался бы на ее влиянии на расширение Вселенной."

ПОПУЛЯРИЗАЦИЯ ТЕОРИИ И ФАКТЫ.

Пол Дэвис, "Суперсила" (стр. 184-185): "В модели замкнутых струн используется удвоенная группа Е8 (обозначается Е8 x Е8), что открывает интересную возможность: предсказывается существование двух различных миров - по одному на каждую группу Е8. Частицы в каждом из этих миров обладают всеми обычными свойствами, включая способность взаимодействовать друг с другом посредством различных сил природы. Однако у частиц в "другом мире" будет существовать свой собственный идентичный набор иных взаимодействий. Таким образом, между частицами из разных миров не будет прямого взаимодействия, за исключением гравитации. Гравитационные эффекты, обусловленные веществом "иного мира", будут проявляться и в "этом мире". Это приводит к фантастической идее о существовании "призрачной" вселенной, взаимопереплетенной с реальной Вселенной, но во многом остающейся незаметной. Так, может существовать "призрачная" материя, проникающая в вас в данный момент; ее слабое гравитационное воздействие не способно вызвать заметные эффекты. Вместе с тем, "призрачная" планета, проходящая через Солнечную систему, могла бы сдвинуть Землю с ее орбиты. "Призрачную" черную дыру нельзя отличить от черной дыры из обычного вещества. Очень существенно, что космологам давно известно о существовании во Вселенной огромного количества невидимого вещества, вызывающего гравитационное возмущение, но в остальном остающегося совершенно незаметным. Возможно, что это невидимое вещество и есть "призрачная материя"."

Пол Дэвис, "Суперсила" (стр. 119-120): "Наблюдаемая масса реального электрона состоит как бы из двух частей - массы "голого" электрона и массы, соответствующей энергии электрического поля ... Каждый электрон окружен облаком трепещущей энергии, которая содержит множество всевозможных виртуальных частиц."

ПОПУЛЯРИЗАЦИЯ ТЕОРИИ В ФАНТАСТИКЕ.

Василий Головачев, "Абсолютный игрок": "Расщепление уравнений вакуума в теории вакуума на две системы правого и левого мира приводит к появлению физических объектов с положительными и отрицательными массами, а также зеркального вещества, каждая частица которого имеет зеркального партнера-двойника с теми же параметрами (заряд, спин и т .д.), но с массами противоположного знака. Взаимодействовать такие частицы могут только посредством гравитационного поля."

Василий Головачев, "Огнетушитель дьявола": "Теория утверждает, что каждая элементарная частица имеет своего двойника: обычному электрону соответствует зеркальный (не позитрон!), протону - зеркальный протон и т. д. Зеркальное вещество не регистрируется нашими приборами, так как не взаимодействует с ними, и единственной силой, общей для обычного мира и зеркального, является гравитация."

ФРАГМЕНТЫ ИЗ МОИХ РАННИХ НАУЧНЫХ РАБОТ.

"... говорил где-то о воли в атоме, и современная наука, констатируя бесчисленные индивидуальные вариации в активности ЭЛЕКТРОНОВ, близка к тому, чтобы воспринимать это геккелевское выражение не просто как метафору, речь может идти здесь о тени, отбрасываемой некой скрытой реальностью".
           В отличие от животных человек способен обобщать отражаемую действительность и, следовательно, он способен к раскрытию ее сущностных связей и отношений, а также законов объективного мира.
           Или есть какие-то иные причины, может быть, психологические, педагогические, бытовые, которые не позволили каждому от природы талантливому человеку полностью раскрыть свой дар?
           Получается, будто эволюция заранее предвидела будущие потребности вида Гомо Сапиенс и наделила его представителей орудием, потенциальные возможности которого должны раскрыться "потом".
           В заключение этого параграфа отметим, что по мнению д. т. н., ведущего занятия на ФПК СПбГТУ по системам искусственного интеллекта, проф. Кондратьева С. Л., в знаниях, содержащихся в экспертной системе и полученных от эксперта по той или иной предметной области, всегда в скрытой форме содержатся некоторые волевые механизмы, присущие человеку.
           а). цель создания системы, поставленная в соответствии с принципом системности, должна быть раскрыта и конкретизирована ...

ФРАГМЕНТЫ ИЗ ПУБЛИКАЦИЙ В ЖУРНАЛЕ ''ТЕХНИКА МОЛОДЕЖИ'', № 6, 1990 г.

Станислав Зигуненко, ''Погремушки ученых'' (стр. 35): "Но профессор университета штата Техас Ф. Клоуз пошел еще дальше, допустив, что в виде странных частиц" - стабильная кварковая материя, состоящая из странных кварков - "вообще существует основная часть материи Вселенной. Они и составляют знаменитую и до сих пор не обнаруженную скрытую массу. То есть именно странная материя является самой распространенной в космосе ... Ну а как с концом света? Имеется в виду, что если странная материя действительно устойчивее обычной, то рано или поздно вся материя Вселенной может перейти в эту форму (собственно, она почти вся уже и перешла в нее!)."
           Длина Млечного Пути (стр. 41): "Самую далекую звезду в Галактике обнаружили американские астрономы. Она удалена на 160 тыс. световых лет от Земли в направлении созвездия Девы. Это одно из множества старых, затухающих светил, разбросанных на периферии нашей звездной системы. Ранее считали, что ее размеры составляют около 100 тыс. световых лет (Солнце находится на расстоянии 30 тыс. световых лет от ее центра). Открытие астрономов обсерватории имени Лоуэлла (штат Аризона) свидетельствует, что размеры Млечного Пути значительно больше. Этот факт важен не только сам по себе. Если будет обнаружено достаточное количество таких удаленных объектов и определена их скорость, то удастся рассчитать полную массу Галактики - как ее наблюдаемых объектов, так и ''темного вещества''. По некоторым оценкам, на его долю в звездных системах может приходиться до 90% общей массы, а это, как известно, серьезно меняет всю космологическую картину Вселенной."

Мнения Стивена Хоукинга о природе темной материи (нейтрино и/или другие частицы и черные дыры) и Ф. Клоуза о природе скрытой массы (странные частицы) мне интуитивно не нравятся. Скорее всего, они неполны. Эмоционально более привлекательной выглядит, как мне кажется, гипотеза о том, что темная материя включает в себя зеркальную материю вместе с реальными частицами, включая странные, и черными дырами.

Из приведенных цитат, проводя дальнейшую аналогию, можно сделать вывод о возможном одновременном существовании разных видов неявной информации (многовариантные данные). Партнерская Система Зоран позволяет переводить неявную информацию в явную, не скрытую форму.

На этом самом месте второе, ФУНДАМЕНТАЛЬНОЕ обоснование моей классификации данных в этом документе завершено.

ДЕМОНСТРАЦИОННОЕ ОБОСНОВАНИЕ (ПЕРВООСНОВА).

Третье обоснование моей классификации данных - ДЕМОНСТРАЦИОННОЕ. Сокращенное ДЕМОНСТРАЦИОННОЕ обоснование всех упомянутых типов или классов данных представлено в презентации. Презентация вообще предназначена, по большей части, для ДЕМОНСТРАЦИОННОГО и СОДЕРЖАТЕЛЬНО-ЭВОЛЮЦИОНННОГО обоснований; материала для ФАКТОЛОГИЧЕСКОГО и ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО обоснований там очень мало, хотя и они присутствуют. Ну а в этом документе, в качестве примера, дано ДЕМОНСТРАЦИОННОЕ обоснование некоторых совокупностей зависимых и многовариантных данных, опущенное в самой презентации (Партнерская Система ЗОРАН позволяет представлять и рассчитывать и такие сложные данные, в основном - ступенчато, по частям). Итак.

Независимо-многовариантные данные.

30 а также 40 а также 50 а также 60

           или

           100 а также 110 а также 120

           или

           200 а также 300

Многовариантно-независимые данные.

30 или 40 или 50 или 60

           а также

           100 или 110 или 120

           а также

           200 или 300

Многовариантно-зависимые данные.

30 или 40 или 50 или 60

           и

           100 или 110 или 120

           и

           200 или 300

Многовариантные зависимые данные.

30 и 40 и 50 и 60

           или

           100 и 110 и 120

           или

           200 и 300

Зависимо-зависимые данные.

30 и 40 и 50 и 60

           и

           100 и 110 и 120

           и

           200 и 300

Независимо-зависимые данные.

30 а также 40 а также 50 а также 60

           и

           100 а также 110 а также 120

           и

           200 а также 300

Зависимо-независимые данные.

30 и 40 и 50 и 60

           а также

           100 и 110 и 120

           а также

           200 и 300

На этом самом месте третье, ДЕМОНСТРАЦИОННОЕ обоснование моей классификации данных в этом документе завершено.

ПОЯСНИТЕЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ (ПЕРВООСНОВА).

Ну что тут можно еще сказать... В принципе, к каждому из типов или классов данных можно привести те или иные авторские пояснения. Впрочем, здесь в качестве примера я дам лишь небольшое пояснение для неопределенных и многовариантных данных - пояснительное обоснование я не считаю полноценным. Итак.
           Неопределенные данные.
           Это отнюдь не экзотика. С ними мы сталкиваемся ежедневно, ежечасно. Они - неотъемлемая часть нашего повседневного существования. И не только. Краеугольный камень математики - концепция математических функций - зиждется на разграничении определенных/неопределенных данных. Мне это запомнилось еще со школы, с шестого класса, с того самого момента, когда наш класс приступил к изучению математических функций. Приведу лишь несколько цитат из учебника математики для шестого класса, по которому я учился.
           Что такое функция. "Определение: отношение между элементами двух множеств, при котором каждому элементу первого множества соответствует не более одного элемента второго множества, называется функцией.
           Если отношение является функцией, то его ОБЛАСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ называют ОБЛАСТЬЮ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ, а область ЗНАЧЕНИЙ отношения - областью ЗНАЧЕНИЙ функции." ТО ЕСТЬ ФУНКЦИЯ МОЖЕТ БЫТЬ ДАЛЕКО НЕ ВЕЗДЕ ОПРЕДЕЛЕНА. ПОЛУЧАЕТСЯ НЕКОТОРАЯ ОПРЕДЕЛЕННАЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ, КОТОРАЯ В СЛУЧАЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ ОСТАЕТСЯ НЕИЗМЕННОЙ. ГДЕ ФУНЦИЯ ОПРЕДЕЛЕНА - ТАМ ОПРЕДЕЛЕННЫЕ ДАННЫЕ. ГДЕ НЕ ОПРЕДЕЛЕНА - НЕОПРЕДЕЛЕННЫЕ. Таким образом, вся наша наука зиждется на концепции определенности/неопределенности; а главный смысл существование науки - уменьшение неопределенности в наших знаниях о мироздании.
           И еще. "Легко понять, что функцией является отношение, при котором каждому элементу ОБЛАСТИ ЕГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ соответствует единственный элемент области значений." КСТАТИ, ВОТ ЕЩЕ ОДНО ОГРАНИЧЕНИЕ ФОРМАЛЬНО-ЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА - ВСЕ КЛАССИЧЕСКИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ БАЗИРУЮТСЯ НА ОТНОШЕНИИ 1 -> 1, ИГНОРИРУЯ ОТНОШЕНИЯ 1 - > МНОГО И Т. П. Про ограничения формально-логического подхода можно посмотреть во второй, третьей и четвертой частях презентации, а также вот в этом документе.
           Ну и, наконец, "функцию с ОБЛАСТЬЮ ОПРЕДЕЛЕНИЯ X и областью ЗНАЧЕНИЙ Y называют также отображением множества X на множество Y". Вообще же, любая математическая функция - это ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБОБЩЕНИЕ, а понятие математической функции - это частный случай понятия ИНФОРМАЦИОННОГО ОБОБЩЕНИЯ. Про информационные обобщения можно посмотреть во второй и третьей частях презентации.
           Многовариантные данные.
           Снова шестой класс, снова учебник математики: системы двух линейных уравнений, графики их функций. Приведу только одно определение.
           "... если в каждом уравнении системы двух линейных уравнений с двумя переменными хотя бы один из коэффициентов при переменных не равен нулю, то система либо имеет единственное решение, либо не имеет решений, либо имеет бесконечно много решений." ЭТО ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОДИН ИЗ ВОЗМОЖНЫХ ПРИМЕРОВ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОВАРИАНТНЫХ ДАННЫХ.

На этом самом месте ПОЯСНИТЕЛЬНОЕ обоснование моей классификации данных в этом документе завершено.

На этом самом месте ПОЯСНИТЕЛЬНОЕ обоснование моей классификации данных в этом документе завершено.

Особо обращаю Ваше внимание на то обстоятельство, что первая часть презентации является составной частью технического задания (ТЗ) на проектирование и формирование технической системы искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта. Представленные материалы весьма сложные, включают в себя много новых и непростых вещей. Поэтому, во избежание ''вывиха мозгов'':))) и потерь драгоценного личного времени настоятельно рекомендую Вам сначала изучить общее описание самых важных элементов ТЗ. Любые другие материалы, опубликованные на моем сайте, Вы можете смотреть без особого напряга, как мне кажется. Но ТЗ! Оно, все-таки, предназначается, в первую очередь, для профессионалов-практиков. Кстати, с 29 октября 2004 года доступно дополнение к техническому заданию.

Если же Вам хотелось бы получить самую краткую информацию о сути МОЕГО СПОСОБА проектирования и формирования технической системы искусственной личности, то с 04 февраля 2005 года для Вас доступно ПОНЯТНОЕ ДЛЯ ВСЕХ ОПИСАНИЕ. Здесь буквально несколько предложений, практически свободных от специальной терминологии.

Кроме того, с 21 февраля 2005 года в Вашем распоряжении ПОЛНЫЙ СПИСОК МОИХ ДОСТИЖЕНИЙ в области искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта.

Можно ознакомиться также с мои взглядом на социальную значимость появления технических систем искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта. Документ жесткий, но справедливый!

P. S. Не стоит также забывать, что для поиска соответствующей информации в других источниках Вы всегда можете воспользоваться поисковыми формами с запросами ''концепция искусcтвенной личности'', ''концепция искусственного разума'', ''концепция искусственного интеллекта'', ''эксклюзивные консалтинговые услуги'' и др., размещенными на главной странице моего сайта.

Hosted by uCoz