«Дизайн мышления» элементов искусственного интеллекта для преодоления барьеров получения нового знания в электронной среде коллаборационной научной суперсистемы
«Дизайн мышления» элементов искусственного интеллекта для преодоления барьеров получения нового знания в электронной среде коллаборационной научной суперсистемы
Аннотация
Код статьи
S207751800000124-5-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Логинов Евгений Леонидович 
Аффилиация: Институт проблем рынка РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва,
Логинова Валерия Евгеньевна
Аффилиация: Институт проблем рынка РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва,
Шкута Александр Анатольевич
Аффилиация: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Институт проблем рынка РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва,
Аннотация
В статье рассматриваются проблемы преодоления языково-смыслового барьера, который создает препятствия полноценному обмену и использованию информационных ресурсов и осуществлению научных и иных коммуникаций, а также затрудняет управление распределенными квазиавтономными кластерами атрибутивных единиц знания. Преодоление этого барьера целесообразно строить с использованием специализированной электронной среды с элементами искусственного интеллекта, опирающиеся на ключевые языки, в первую очередь, русский язык. Предлагается формирование сначала двусторонней «связки» реализуемого языково-смыслового формата и, затем, с транслированием выработанных инструментальных, информационных, телекоммуникационных и т.п. решений на мультиязычный формат функционирования такой среды с со-зданием и расширением возможностей поиска и конструирования артефактов осведомленности в рамках научно-когнитивного поля и автоматизацией их обработки.
Ключевые слова
языково-смысловой барьер, научно-когнитивная суперсистема, автоматизация трансляции данных, осведомленность, новое знание
Источник финансирования
Статья подготовлена в рамках государственного задания ИПР РАН, тема НИР "Научно-технологическое раз-витие экономики отраслевых рынков"
Классификатор
Получено
09.06.2018
Дата публикации
03.07.2018
Всего подписок
14
Всего просмотров
2723
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf
1 Введение
2 Научная и образовательная деятельность с учетом приоритетов мировой экономической интеграции предполагают стирание - в коммуникативном поле - национальных границ и преодоление языково-смысловых барьеров [1]. Это наиболее эффективно можно реализовать путем формирования бесшовного информационного пространства и распределенной коммуникационной площадки в определенном мультиязыковом формате специализированной электронной среды с элементами искусственного интеллекта [2]. Такая постановка проблемы пока не решена ни в научном, ни в практическом плане.
3 Предлагается формирование мультиязычного языково-смыслового формата подходящего для адаптивного восприятия, ориентированного на нечеткую логику, расширяющего возможности перцепции, интерпретации и «понимания» окружающей природной, технической и социальной среды и поведения людей. Этот формат должен быть реализован с качественно более высокой степенью лингвистическо-когнитивной локальной фокусировки для различных целей поиска и анализа информации с динамическим символьным представлением и адаптивными алгоритмами, позволяющими автономно воспринимать окружающую среду в условиях недостатка информации, интерпретировать события, имеющие высокую степень бифуркационности траекторий развития и выполнять навигацию по информационным ресурсам.
4 Проблема формирования мультиязычного поисковика с сервисами формирования кластеров нового знания в приложении к перспективной задаче создания мультиязычной системы поддержки научной и образовательной деятельности в трансграничной научно-когнитивной суперсистеме социума с созданием и расширением возможностей поиска и конструирования артефактов осведомленности в рамках научно-когнитивного поля и автоматизацией их обработки представляется как существенно новая.
5 Построение мультиязычной системы поддержки научной и образовательной деятельности в трансграничной научно-когнитивной суперсистеме
6 Постепенно снижающаяся дискретность научных, образовательных и культурных связей между участниками ключевых форм научно-когнитивной деятельности в своей основе имеет как один из наиболее значимых факторов языково-смысловой барьер. Этот барьер создает препятствия полноценному обмену и использованию информационных ресурсов и осуществлению научных и иных коммуникаций, а также затрудняет управление распределенными квазиавтономными кластерами атрибутивных единиц знания, тем самым мешая достижению общей сверхцели получения нового знания, реализуемой в рамках приоритетов функционирования суперсистемы [8].
7 Преодоление этого барьера с учетом реалий перехода к информационному обществу и цифровой экономике целесообразно строить с использованием специализированной электронной среды с элементами искусственного интеллекта, опирающиеся на ключевые языки, в первую очередь, русский язык. Предлагается формирование сначала двусторонней «связки» реализуемого языково-смыслового формата и, затем, с транслированием выработанных инструментальных, информационных, телекоммуникационных и т.п. решений на мультиязычный формат функционирования такой среды с возможностью выделения сингулярных точек извлекающих смысл из событийной реальности научно-когнитивного поля.
8 Научная и образовательная сферы представляются в рассматриваемых аспектах наиболее важными информационно-коммуникационными сферами деятельности с позиций первоочередного налаживания нового качества коммуникативного общения. В связи с этим, именно формирование мультиязычной «связки» реализуемого языково-смыслового формата необходимо для адаптивного восприятия, ориентированного на нечеткую логику, расширяющего возможности перцепции, интерпретации и «понимания» окружающей природной, технической и социальной среды и поведения людей. Преимуществом предлагаемого подхода является возможность качественно более высокой степени лингвистическо-когнитивной локальной фокусировки, включая логический поиск в прошлом, настоящем и предсказуемых состояниях системы. Целесообразно разработать и внедрить как основу (прототип) мультиязычной системы поддержки научной и образовательной деятельности в трансграничной научно-когнитивной суперсистеме социума с созданием и расширением возможностей поиска и конструирования артефактов осведомленности в рамках научно-когнитивного поля и автоматизацией их обработки.
9 Прямые коммуникации как основа для получения новых научных результатов
10 Основной задачей в рамках проблемы, на решение которой направлен рассматриваемый проект, является выработка ключевых подходов к использованию доступных в электронной среде информационных сервисов для осуществления различными физическими лицами [носителями русского, английского и т.п. языково-смыслов] опосредованного управления процессами получения нового знания с учетом взаимодействия с природными, социальными и искусственными системами.
11 Возможность восприятия, ориентированного на нечеткую логику позволяет управлять этими процессами значительно более оперативно, с вовлечением расширенного круга информационных ресурсов с выявлением совместимых (эквивалентных) онтологических ядер тематических антологий текстов, содержащих искомую историческую, текущую фактическую и аналитическую, а также предсказываемую информацию на русском и английском языках. И осуществить переход от двуязычной к мультиязычной системе поддержки научной и образовательной деятельности, преодолевающей критические языковые, смысловые и операционные барьеры интеграции различных форм изложения нового знания.
12 В обладающей такими возможностями электронной среде можно анализировать факты использования представленных в ней научных результатов для получения новых результатов и организовывать прямые коммуникации по некоторому набору сценариев (включая возможность и результативность обработки непредусмотренных событий) между авторами и пользователями, представляемыми в системе [9; 10]. Благодаря этому научные коммуникации, начинающиеся как опосредованные, с помощью системы могут превратиться в прямые, устраняя излишние коммуникативные звенья [7].
13 Набор возможных сценариев (включая возможность и результативность обработки непредусмотренных событий) коммуникаций рассчитан на то, что в ответ на анализ имеющихся и использованных данных пользователи системы могут реагировать различным образом, в зависимости от того, каким образом они используют получаемую информацию [6].
14 Благодаря декларации семантических связей могут устанавливаться научные отношения различного рода между информационными объектами, представленными в электронной среде, например, между персонами и публикациями, между публикациями, между организациями и персонами и др. Семантика устанавливаемых отношений определяется на основе таксономии связей, поддерживаемой в электронной среде [4].
15 Такая среда предоставляет пользователям новые возможности с возможностью анализа больших объемов высокоразмерной информации для идентификации и выделения квази-устойчивых структур любой сложности в процессах с высокой степенью неопределенности, а также существенно ускоряет процессы создания и тестирования нового научного знания в требуемом исследователю выходном формате представления на требуемом языке. Новые формы управления процессами получения нового знания с учетом взаимодействия с природными, социальными и искусственными системами в среде электронных баз данных и баз знаний с рассмотренными функциональными возможностями характеризуются потребностями анализа сложно структурированного электронного контента.
16 Интероперабельность цифрового информационного контента
17 Научная новизна поставленной задачи состоит в расширении в максимально возможной степени круга ученых и представителей образовательного сообщества, которые могли бы получать доступ к информационным ресурсам на различных языках. Качественно расширяются возможности мультиязыково-смысловой трансляции метаданных при их импорте/экспорте для различных целей поиска и анализа информации с динамическим символьным представлением и адаптивными алгоритмами, позволяющими автономно воспринимать окружающую среду в условиях недостатка информации, интерпретировать события, имеющие высокую степень бифуркационности траекторий развития и выполнять навигацию по информационным ресурсам. Таким образом, обеспечивается более высокий уровень востребованности этих информационных ресурсов научно-образовательным сообществом, включая логический поиск в прошлом, настоящем и предсказуемых состояниях системы. Для этого необходимо обеспечить интероперабельность цифрового информационного контента.
18 В результате набор баз данных и баз знаний выступает в качестве своеобразного информационного хаба - системы интеграции данных, основанной на материализованной интеграции метаданных, формируемых путем автоматизации трансляции данных, изложенных на различных языках, в требуемый исследователю выходной формат представления на необходимом языке. Описываемые метаданными информационные объекты-публикации при этом никак не затрагиваются. Они подвергаются виртуальной интеграции [11]. В интегрированном репозитории метаданных, формируемых путем автоматизации трансляции данных, изложенных на различных языках, в требуемый исследователю выходной формат представления на необходимом языке обеспечивается их уникальная идентификация. Их полные тексты сохраняются в прежних местах хранения и становятся доступными с помощью пользовательских сервисов рассматриваемого интегрированного архива баз данных и баз знаний в описывающей этот объект карточке метаданных, формируемых путем автоматизации трансляции данных, изложенных на различных языках, в требуемый исследователю выходной формат представления на необходимом языке с использованием мультиязыково-смысловых тезаурусов слов, терминов и понятий [6].
19 Такие возможности являются чрезвычайно важными для научного сообщества и могут радикально изменить в лучшую сторону степень кооперации и уровень координации в научном сообществе с возможностью выделения сингулярных точек извлекающих смысл из событийной реальности научно-когнитивного поля, а также и эффективность коллаборационной научной суперсистемы в целом.
20 Характеристики инструментальных, информационных, телекоммуникационных и т.п. решений
21 Эффективность коллаборационной научной суперсистемы в целом характеризуется решением следующих инструментальных, информационных, телекоммуникационных и т.п. задач:
22
  • формирование баз данных и баз знаний – источников информационных ресурсов с выявлением совместимых (эквивалентных) онтологических ядер тематических антологий текстов, содержащих искомую историческую, текущую фактическую и аналитическую, а также предсказываемую информацию для электронной среды с элементами искусственного интеллекта размещения информационных ресурсов;
  • использование возможности мультиязыково-смысловой трансляции метаданных при их импорте/экспорте для различных целей поиска и анализа информации с качественно более высокой степенью лингвистическо-когнитивной локальной фокусировки, с извлечением образов и тестированием этих образов в контексте соответствующих моделей или систем для получения нового систематизированного знания, включая возможность и результативность обработки непредусмотренных событий, в качестве которых могут выступать, в частности, и локальные репозитории метаданных, содержащих искомую историческую, текущую фактическую и аналитическую, а также предсказываемую информацию [3];
  • осуществления - при управлении процессами получения нового знания с учетом взаимодействия с природными, социальными и искусственными системами - выстраивания линий и узлов взаимно усиливающихся новых научно-технических и иных трендов различной природы;
  • поддержка создания коллекций информационных объектов и описывающих их метаданных, формируемых путем автоматизации трансляции данных, изложенных на различных языках, в требуемый исследователю выходной формат представления на необходимом языке для управления распределенными квазиавтономными кластерами атрибутивных единиц знания, что необходимо для достижения общей сверхцели получения нового знания, реализуемой в рамках приоритетов функционирования суперсистемы;
  • обеспечение уникальной идентификации информационных объектов в интегрированном репозитории метаданных в электронной среде размещения информационных ресурсов с использованием возможности формирования тематической совокупности семантически однородных текстов (антологий) одновременно на различных языках, с интерпретационным сопоставлением ключевых слов, терминов, понятий и фраз при форматировании документов с учетом особенностей каждого языка [5];
  • возможность использования различных методов поиска и анализа информации с динамическим символьным представлением и адаптивными алгоритмами, позволяющими автономно воспринимать окружающую среду в условиях недостатка информации, интерпретировать события, имеющие высокую степень бифуркационности траекторий развития и выполнять навигацию по информационным ресурсам с возможностью анализа больших объемов высокоразмерной информации для идентификации и выделения квази-устойчивых структур любой сложности в процессах с высокой степенью неопределенности, включая возможность и результативность обработки непредусмотренных событий;
  • сбор метаданных, формируемых путем автоматизации трансляции данных, изложенных на различных языках, в требуемый исследователю выходной формат представления на необходимом языке из зарегистрированных в электронной среде баз данных и баз знаний;
  • синхронизация состояний репозитория метаданных, с выявлением совместимых (эквивалентных) онтологических ядер тематических антологий текстов, содержащих искомую историческую, текущую фактическую и аналитическую, а также предсказываемую информацию и осуществления управления процессами получения нового знания с учетом взаимодействия с природными, социальными и искусственными системами с преодолением критических языковых, смысловых и операционных барьеров интеграции различных форм изложения нового знания;
  • преобразование репозиториев метаданных с использованием мультиязыково-смысловых тезаурусов слов, терминов и понятий баз данных и баз знаний – источников информационных ресурсов с использованием возможности мультиязыково-смысловой трансляции метаданных при их импорте/экспорте для различных целей поиска и анализа информации с качественно более высокой степенью лингвистическо-когнитивной локальной фокусировки, включая логический поиск в прошлом, настоящем и предсказуемых состояниях системы;
  • поиск информационных объектов по заданным критериям с помощью поисковых сервисов электронной среды с элементами искусственного интеллекта размещения информационных ресурсов с использованием возможности мультиязыково-смысловой трансляции метаданных при их импорте/экспорте для различных целей поиска и анализа информации с динамическим символьным представлением и адаптивными алгоритмами, позволяющими автономно воспринимать окружающую среду в условиях недостатка информации, интерпретировать события, имеющие высокую степень бифуркационности траекторий развития и выполнять навигацию по информационным ресурсам;
  • осуществления извлечения образов и тестирования этих образов в контексте соответствующих моделей или систем для получения нового систематизированного знания с возможностью выделения сингулярных точек извлекающих смысл из событийной реальности научно-когнитивного поля.

Библиография



Дополнительные источники и материалы

1.Агеев А.И., Логинов Е.Л. Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности? // Экономические стратегии. 2017. Т. 19. № 2 (144). С. 124-139.

2.Борталевич С.И., Логинов Е.Л., Чиналиев В.У. Проблемы стратегиче-ской перестройки организационных механизмов управления научно-техническим развитием России и ЕАЭС. – М.: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 2016. – 258 с.

3.Воронина Л.А., Ратнер С.В. Научно-инновационные сети в России: опыт, проблемы, перспективы. – М.: ИНФРА-М, 2015. – 254 с.

4.Горяйнов М.В. Топливно-энергетический баланс России: характеристика, структура // Вестник Академии. 2015. № 2. С. 37-39.

5.Когаловский М.Р., Паринов С.И.   Информационные ресурсы, науко-метрические показатели и показатели качества метаданных системы Соционет // http://www.ipr-ras.ru/articles/koga-pari07-1.pdf#1

6.Когаловский М.Р., Паринов С.И.  Метрики онлайновых информационных пространств // Экономика и математические методы. 2008. Т. 44. № 2. С. 108-120.

7.Когаловский М.Р., Паринов С.И.  Научные коммуникации в среде се-мантически обогащаемых электронных библиотек //  Программная инженерия. – 2015. - № 4. – С. 31-38.

8.Логинов Е.Л., Шкута А.А. Искусственный интеллект в органах госу-правления // Государственная служба. 2017. Т. 19. № 5. С. 24-29.

9.Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Агент-ориентированная модель для мониторинга и управления реализацией больших проектов // Экономика и управление. 2017. № 4 (138). С. 4-12.

10.Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д.  Мультиагентные системы и суперкомпьютерные технологии в общественных науках // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. № 5. С. 3-9.

11.Ратнер СВ. Методологические проблемы развития конкурентоспособных научно-инновационных сетей: организационно-экономическое и инструментальное обеспечение. - Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, 2009. - 208 с.

 

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести