Под смыслом высказывания на ЕЯ или смыслом некоторого термина мы понимаем их определение в некотором формальном исчислении.
Поскольку знания, в общем случае, имеют различные представления:
Недостаток "чистых" исчислений в их ограниченности. В исчислении предикатов невозможно описать алгоритм, теория алгоритмов далека от их осмысленной интерпретации, теория структур данных занимается эффективной по времени доступа и памяти реализацией. Такие взаимосвязанные Web - средства, как RDF, OWL имеют декларативную природу и соотносятся с Дескриптивной логикой. Дескриптивная онтология для лингвистики и когнитивной инженерии (DOLCE) использует первопорядковую логику с модальностями. В связи с развитием Web - сервисной архитектуры (SOAP) возникли средства ее "онтологической" спецификации OWL-S, Core Ontology of Service (COS), Descriptions & Situation для DOLCE. Контрарное направление, когда "services are interpreted and mapped to others without resorting to ontologies" представлено разработками BPEL- IBM, где специальный компонент - интегратор обеспечивает взаимодействие участников сервиса. При этом используются различные модели централизованного - децентрализованного обслуживания any-to-any, any-to-one. Можно также добавить, что W3S при описании архитектуры Web - сервиса использует квазиформальные отношения типа is-a, has, describes и т.д. Это сопоставление показывает, что и в области распределенного "обслуживания" существует противопоставление декларативных и императивных методов.
Создание единой Теории Организации Смысла Определенной Формально - ТеОСОФии, достаточной для практического применения в реализации инструментальных средств прикладных когнитивных систем и есть основная научная цель проекта. Такое исчисление становится не только теоретической обоснованием реализаций Когнитивных Систем (КС), но и должно стать метаязыком, "транслируемым" в языковые конструкции инструментария КС. В проекте, в качестве математической экспликации ТеОСОФии, предложено многосортное исчисление концептов (не распространяемое на образную компоненту представления знаний). Как и в традиционной теософии, наша ТеОСОФия синтезирует различные теории - в данном случае многосортную логику высших порядков, теорию многомерных информационных структур, теорию доказательного программирования. Однако, надеяться на универсальное решение не приходится - каждая нетривиальная предметная область нуждается в развитии исчисления (как и в Дескриптивной логике с ее расширениями). Тем не менее, последовательное расширение теории и ее программной реализации позволяет получать и на промежуточных этапах достаточно эффективный и работоспособный инструментарий.
Мы рассматриваем "теософическую" тетраду
В разделе кратко определим цели разработки теории многомерных информационных пространств (МИФОлогия), многосортного исчисления концептов (ЛогОС), теории "доказательного программирования" концептов понятийных моделей (ИмОСОФия) и Технологии Организации Смысла Определенная Формально необходимые для понимания общей направленности проекта.
Примечание 1. Теософия - учения, синтезировавшие философию и теологию и предполагающие более глубокое познание мира, чем традиционная аристотелевская философия и теология
Примечание 2. Например, задача унификации смысла ЕЯ русских текстов при ее реализации средствами ЛогОСа потребовала, из-за неопределенной длины предложения, введения предикатов с переменным списком параметров; для построения логической формы представления морфологического состава предложения оказалось необходимым (скорее по конъюнктурным соображениям) специфические внелогические процедуры.
2.1 О МИФОлогии - теории Многомерной Информации Формально Определенной
Знания при выводе динамично изменяют свою внутреннюю форму представления. Эта форма требует строгого структурного определения, чтобы сохранить адекватность в самых различных трансформациях. Сама технология когнитивного программирования, как технология непрерывного развития, нуждается в гибком аппарате формальной фиксации своих внутренних конструкций. Структуры данных, предлагаемые языками программирования статичны, требуют постоянной ретрансляции при изменениях, ссылки ограничиваются либо оперативной памятью, либо глобальны, как гиперссылки, методы архивирования громоздки и неприспособленны для изменяемых структур. Динамически структурируемая информация терабайтных объемов не имеет эффективных механизмов доступа и хранения.
Многомерность - наиболее универсальный, строгий и гибкий способ определения и организации сложноструктурированных данных, обеспечивающий эффективный доступ как для специфических задач представления и обработки знаний, так и для организации фактографической информации (базы данных). В этом направлении есть несколько аспектов:
Перечисленные аспекты требуют разработки теории многомерных информационных пространств для:
Чисто логический аспект ТеОСОФии может быть выделен при исключении структурных и императивных объектов и операций. Однако рассмотрение традиционной логической теории, разве что ее многосортности и стратегий вывода, большого интереса не представляет. Логическую организацию смысла мы понимаем более широко - именно как теорию, общую для информационного, алгоритмического и логического аппарата представления знаний.
Особенность представления знаний в ЛогОСе - их многозначность (но не в смысле множества значений истинности!). Так, одно и тоже изображение слова может иметь несколько взаимоисключающих морфологических характеристик, слово с одним и тем же набором морфологических характеристик в свою очередь может иметь множество лексических значений (омонимия). Поскольку источник "прикладных знаний" и предмет толкований естественно - языковые тексты, то фактически ЛогОС это метатеория взаимно противоречивых определений, задача которой - построение непротиворечивой теории каждого конкретного текста.
Помимо вариативности, особенность механизмов вывода в ЛогОСе и в том, что они должны обеспечивать "теософический" вывод по неявно сформулированным "теоремам" типа "Почему шумит лес?", требующим выяснения причинно-следственных и пространственно-временных связей (где?, когда?), целей (зачем? ) и т.д. и т.п. Поэтому традиционные правила вывода расширены правилами генерации теорем из неявно сформулированных вопросов и информации в активных понятийных моделях. Например, при отсутствии в модели у понятия лес свойства создавать шум под действием ветра, ответить на поставленный выше вопрос можно лишь обнаружив:
у леса свойства расти на земле и состоять из деревьев, имеющих листья и ветви;
у земли наличие ветров,
у ветра - способность создавать колебания (шевелит листву);
у шума - причину возникновения - колебания множества предметов;
Для такого вывода используются операции над понятиями - обобщение (лист как плоский тонкий предмет), конкретизации (лист дерева - кленовый лист , лист бумаги - ватман), ассоциации - (шумел камыш - растение, как и дерево, имеющее листья, следовательно, дерево также может шуметь ). Кроме того, в теорию и, соответственно, в правила вывода включены и другие специфические операции и кванторы для описания состава понятий и отношений между концептами, предметными переменными и константами понятия.
Источник понятий о реалиях нашего мира - в информации о наблюдаемых объектах, явлениях и т.д. Её "обработка при понимании" специфична для каждой нетривиальной предметной области. В логику эта обработка вводится через функциональные символы исчислений, однако сами функции в классической логике алгоритмически не определяются, т.е. логика занимается проблемами "что" но не "как". Преобладание, мягко выражаясь, во всем софтверном Хаосе логически не специфицированных программ еще раз подтверждает тезис о том, что человеку и программисту проще сказать как сделать и сделать "это", чем точно сформулировать, что надо делать и при этом "ничего не делать"! И это несмотря на то, что функциональное и логическое программирование (Лисп, Пролог,...) исторически ровесники императивному программированию. Теория доказательного программирования (тройки Хоара, преобразователь предикатов Дейкстры,...) имеет столь же длительную историю. Но, кроме Авто-Лиспа, впечатляющих коммерческих применений нет, хотя методы неформальной (вне логических исчислений!) спецификации стали основой всех коммуникативных программных соглашений - от Автоматизации и СОМ до Web-сервисов. Однако, ни содержание ни, тем более, смысл и цели компонентов нигде формально не специфицируются, коммутация везде явная, проверяется лишь соответствие типов параметров. Естественное, на определенной стадии, отделение исполнения от содержания и приводит, в конечном счете, к бессмысленной трате огромных вычислительных и коммуникативных мощностей на маниакальные масс - медийные "увлечения". Происходит отторжение здравомыслящего человека от всей этой виртуальности, поскольку весь здравый смысл в ней сосредоточен в почтовых ящиках и магазинах. Из этого вытекает и актуальность основной задачи нашего проекта - связать исполнение с целеполаганием, содержательно специфицировать алгоритм.
- декларативное (дескриптивное, логическое),
- императивное (алгоритмическое),
- информационное (тексты, данные, речь),
- образное (графическое, литературно - метафорическое, музыкальное,...),
ТеОСОФия = МИФОлогия + ЛогОС + ИмОСОФия +ТехнОСОФия, где
- МИФОлогия - теория Многомерной Информации Формально Определенной,
- ЛогОС - теория Логической Организации Смысла,
- ИмОСОФия - теория Императивного Описания Смысла Определенного Формально
- ТехнОСОФия - Технология Организации Смысла Определенная Формально.
ТеОСОФия - не самоцель, в нашем случае это метатеория формальной теории грамматики русского языка, которая описывается на программно реализованных инструментальных средствах ТеОСОФии. ТеОСОФические смыслы понятий выводятся из их текстовых ЕЯ - определений, трактуемых по "понятиям" построенной формальной теории грамматики русского языка. Смыслы не только выводятся из текстов и друг из друга, но и ранжируются по содержанию и степени конкретизации и абстрагированности, т.е. унифицируются.
- многомерность на уровне элементарных структур данных, определяющих составные части компонентов представления знаний, обеспечивает технологические потребности в гибких инструментах формирования и ведения сложноструктурированных данных большого объема. В теории эта часть представлена алгеброй многомерных динамических структур памяти, элементами которой являются трехмерные узлы(с обратной связью), а сигнатура состоит из операций построения структур и навигации по ним. В проекте она реализована как DSM - динамически структурируемая память
- многомерность на уровне организации знаний в целом, как задача идентификации понятий, их структурных, дедуктивных и императивных связей, хранения и эффективного доступа. В теории эта части представлена определением порядков на трех координатах формул исчисления концептов - на сигнатурных символах , на вхождениях и на типах и значениях операндов. Эти координаты связываются с "посылками" и "следствием" каждого концепта и в общем случае каждый концепт представляет начало отсчета шестимерной системы координат. В проекте эта многомерность реализована как когнитивная сеть. Иерархии понятий в приложениях устанавливаются либо явно, с помощью предикатов иерархии, либо неявно, через вхождение в определение понятия других концептов;
- многомерность на уровне внешних источников достоверных знаний (словари, энциклопедии, специальная литература, кодексы, документы и др.) в текущей версии проекта устанавливается по уровням конкретизации знаний и реализуется либо в различных понятийных моделях, либо как фрагменты одной модели, общей для некоторой предметной области. Предполагается, как минимум, три уровня конкретизации знаний - общий (Common Sense в пилотной версии), энциклопедический и специальный (формально - понятийная модель пространственно-временного континуума).
- многомерность фактографических данных, содержащих информацию об объектных конкретизациях понятий и их свойств, (базы данных) непосредственно зависит от иерархии понятий и характеристики области определения этих объектов, также допускающей концептуальное описание. В этих случаях понятийная модель выступает как схема базы данных. Многомерность других источников информации ( сайты, средства массовой информации и т.д.) в пилотной версии в настоящее время не рассматривается.
- организации сложноструктурируемой динамической информации самих концептов в понятийных моделях предметных областей,
- описания информационных моделей этих же областей при "осмысленной" интерпретации информационных потоков,
- создания трансформационных и индуктивных методов в "доказательном программировании" понятийных моделей
2.2. О ЛогОСе - Логической Организации Смысла
2.3 О ИмОСОФии - Императивном Описании Смысла Определенном Формально
2.4. О формальной технологии организации смысла
Формализованные определения технологических понятий и правил становится хорошим тоном технологии программирования. Если раньше формально определялись только языковые инструменты, технологии определялись стандартами и поддерживались технологическими комплексами, то в настоящее время Web - технологии включают в эту цепочку и формальное определение состава сред взаимодействия, средств его осуществления и правил применения этих средств. Следуя этой фундаментальной тенденции, мы также вводим свою Технологию Организации Смысла Определяемую Формально - ТехнОСОФию, тем более что в нашем случае неизбежность ТехнОСОФии очевидна: инструментарий для "осмысленной" обработки информации должен быть не менее интеллектуальным, чем степень осмысленности самой информации. Иначе "Сон разума порождает чудовищ"
Первоочередной технологической задачей является разработка правил использования уже созданных в проекте инструментов, прежде всего языка определения концептов CDL и его окружения. Другими словами, мы пытаемся осмыслить внешние предметные области, тогда как собственная область - программирование приложений на когнитивных моделях остается пока вне наших формализмов. И это при том, что и ТеОСофия и CDL содержат в своем составе средства, объединяющие логику, императивы в виде операторов программирования и информацию в самом общем представлении - как многомерные динамические структуры - т.е. средства, вполне достаточные для формализации технологических проблем. Более того, и процесс доказательства, и интерпретация императив, и информационный поиск в многомерных структурах изначально предполагают максимальный уровень распараллеливания. Это позволяет, при современных многоядерных технических средствах разрабатывать сложные дедуктивные задачи, функционирующие в реальном времени.
Такие нетрадиционные технологические задачи как проверка на непротиворечивость и полноту определений, применение методов синтеза и трансформаций при разработке приложений на понятийных моделях, даже при их достаточной ТеОСОФической проработке, при технологической реализации как инструментов среды разработки требуют параметризации, строгого обоснования последовательности использования, выбора языковой экспликации и т. д.
Естественно в нашем случае применить для таких технологических целей разрабатываемый в проекте аппарат теории концептов и ее программной экспликации в виде языка определения концептов, когнитивной сети и др. Иначе - построить понятийную модель когнитивных программных проектов, включающую уже, помимо инструментов концептуального проектирования моделей предметных областей, и такие традиционные технологические понятия как задача, команда проекта, участник, трудоемкость, производительность, сложность, этапность, текущее состояние, ... Именно через формальное определение содержания задачи, её команды, состояния и конкретизации других технологических концептов в общей перманентной понятийной модели проекта и предметной обдасти задачи и можно быть "в ажуре".
2.5. Об "эквивалентности" представления знаний
Выше мы замечали, что "в идеале" можно рассматривать экивалентность различных форм представления знаний
Формализованные определения технологических понятий и правил становится хорошим тоном технологии программирования. Если раньше формально определялись только языковые инструменты, технологии определялись стандартами и поддерживались технологическими комплексами, то в настоящее время Web - технологии включают в эту цепочку и формальное определение состава сред взаимодействия, средств его осуществления и правил применения этих средств. Следуя этой фундаментальной тенденции, мы также вводим свою Технологию Организации Смысла Определяемую Формально - ТехнОСОФию, тем более что в нашем случае неизбежность ТехнОСОФии очевидна: инструментарий для "осмысленной" обработки информации должен быть не менее интеллектуальным, чем степень осмысленности самой информации. Иначе "Сон разума порождает чудовищ"
Первоочередной технологической задачей является разработка правил использования уже созданных в проекте инструментов, прежде всего языка определения концептов CDL и его окружения. Другими словами, мы пытаемся осмыслить внешние предметные области, тогда как собственная область - программирование приложений на когнитивных моделях остается пока вне наших формализмов. И это при том, что и ТеОСофия и CDL содержат в своем составе средства, объединяющие логику, императивы в виде операторов программирования и информацию в самом общем представлении - как многомерные динамические структуры - т.е. средства, вполне достаточные для формализации технологических проблем. Более того, и процесс доказательства, и интерпретация императив, и информационный поиск в многомерных структурах изначально предполагают максимальный уровень распараллеливания. Это позволяет, при современных многоядерных технических средствах разрабатывать сложные дедуктивные задачи, функционирующие в реальном времени.
Такие нетрадиционные технологические задачи как проверка на непротиворечивость и полноту определений, применение методов синтеза и трансформаций при разработке приложений на понятийных моделях, даже при их достаточной ТеОСОФической проработке, при технологической реализации как инструментов среды разработки требуют параметризации, строгого обоснования последовательности использования, выбора языковой экспликации и т. д.
Естественно в нашем случае применить для таких технологических целей разрабатываемый в проекте аппарат теории концептов и ее программной экспликации в виде языка определения концептов, когнитивной сети и др. Иначе - построить понятийную модель когнитивных программных проектов, включающую уже, помимо инструментов концептуального проектирования моделей предметных областей, и такие традиционные технологические понятия как задача, команда проекта, участник, трудоемкость, производительность, сложность, этапность, текущее состояние, ... Именно через формальное определение содержания задачи, её команды, состояния и конкретизации других технологических концептов в общей перманентной понятийной модели проекта и предметной обдасти задачи и можно быть "в ажуре".
2.5. Об "эквивалентности" представления знаний
Выше мы замечали, что "в идеале" можно рассматривать экивалентность различных форм представления знаний
МИФОлогия = ЛогОС = ИмОСОФия ,
но некоторые аспекты такой эквивалентности, точнее частичной трансформируемости, достаточно очевидны. Например, для числовой информации программы могут создавать данные произвольной структуры, как и их апроксимировать в некие математические зависимости; предикативная форма определения концептов со специфицированными параметрами может рассматриваться как схема отношения в некоторой базе данных; если представить концепт как тройку Хоара (предусловие, императив, постусловие), то инкапсулировав императив можно говорить о теоремах вычислимости. Интенсивное развитие таких направлений как Datamining, Textmining намекает не только на наличие таких эквивалентностей, но и на чрезвычайное желание множества людей их обнаружить. 