Презентация доклада Левенчук А.И._Теории понятий в практике

Report
Теории понятий в практике
представления знаний в технических
системах
Юрмала
19 августа 2012г.
Disclaimer
• Вопросами представления знаний в технических
системах я занимаюсь с 1981 года осознанно (именно в
такой формулировке).
• Знания, информация, данные – не заморачиваюсь.
Укритикую любого с его определениями (которые суть
гробик для усопшей мысли).
• Непонятно, что рассказывать в такой разношерстной
аудитории: от программистов до учителей, от
философов до биологов, от филологов до менеджеров.
• Поэтому: доклад как эклектическая рвакля (3 секунды
на кадр)
2
Знания
• Знания / информация / данные
• Программы /модели /онтологии / схемы
• Описания / модели
• База знаний = база данных, программы
работы с которой лежат в ней самой
• Наука – поиск наиболее компактных
(контринтуитивных) описаний
3
Технологизация мышления
• Производственное – вузовское – школьное –
дошкольное
• Человеческое – нечеловеческое
----------------------------------------------------------------Технологемы мышления ММК:
• Проблематизация
• Объективация (построение объекта)
• Схемы ММК
4
Объем новых идей
1970
1980
1990
2000
2010
5
Новые технологии
(это в том числе относится к методологам)
Не хочу видеть никаких сумасшедших торговцев –
ты что, не видишь, что тут битва идёт!
Источник: FIATECH
PP656.6
Основная мысль
• Знания всё более опосредуются техническими
системами
• В технических системах идут замены теории понятий:
–
–
–
–
•
•
Аристотелевское/классическое представление
Логическое представление / теория теорий
Прототипное, теоркатегорное представления
Плюралистичные представления
Главная проблема: программа = алгоритм + данные.
Не умеем описывать данные. Не учим этому. Не
информатика, а алгоритмика.
От информатики-в-малом переход к информатике-вбольшом. Этому не учат, об этом не могут говорить.
7
Пример передачи знаний о
предмете: упражнения
Ткачёв, Майер, Бахтияров: тайцзицюань и другие
психотехники:
• Кто не знает – пишет учебники
• Кто знает – творит миры и упражнения в них
Важно: автоматическая проверка выполнения
• ПиктоМир, КуМир
• VivoMind
8
«Сержантский метод» в
дошкольной алгоритмике
ПиктоМир
КуМир
использовать Робот_Вертун
алг Главный алгоритм
нач
. нц пока клетка закрашена
..А
. . вперед
. кц
кон
алг А
нач
. если впереди стена то
. . повернуть налево
. . иначе выход
. все
кон
9
Пример: предмет аниме
• Anidb.net
• Tvtropes.org
10
Пример: PLM
• Инжиниринговая компания
–Основная деятельность
• Маркетинг
• Инженерия
• Операции
PLM
– Организационно-техническое развитие
• Стратегирование
• Организационная инженерия
• Ведение проектов развития
11
Жизненный цикл объектов работы
(комплектующих/предметов снабжения)
IEC/EN 81346, RDS-PP, KKS
Ситуация
Объект
Спецификация
функции
Спецификация
компонента
Спецификация
модели
Индивидуальная
карточка экземпляра
Физический
экземпляр
Реальный,
функционирующий
Объект «мотор»
«Мотор» в обычном языке
Запланированный,
историческая запись, и т.п.
PLM, ERP, EAM – по горизонтали, или по вертикали?
Неизмежный в IT «cистемный шовинизм».
Пример: PLM
Операционная деятельность (инженерный
менеджмент):
• Нарезка на объекты проекта -- управление
конфигурацией
• Проведение объектов проекта по маршрутам между
рабочими станциями всего жизненного цикла -управление изменениями.
• Инженерная деятельность (изменения объектов проекта):
только в САПР и системах моделирования проекта под
контролем конфигурации и управления изменениями PLM.
• Операции с предметами снабжения, активами и другими
объектами, не входящими в проект: только в других системах
операционного менеджмента (ERP, EAM, системы управления
проектами и т.д.) под контролем конфигурации и управления
изменениями PLM.
13
Место PLM
• Инжиниринговая компания
–Основная деятельность
• Маркетинг
• Инженерия
• Операции
PLM
– Организационно-техническое развитие
• Стратегирование
• Организационная инженерия
• Ведение проектов развития
14
Операционный менеджмент
Обеспечение бесперебойного потока объектов работы по предписанным
технологией рабочим станциям в ходе всего жизненного цикла системы.
• Нарезка на объекты работы (управление конфигурацией и
изменениями)
• Планирование графика прохода по рабочим станциям (минимизация
ресурсов)
• Исполнение и отслеживание графика (ограничения потока:
устранение очередей)
инвестзамысел
проектирование
сооружение
эксплуатация
вывод из
эксплуата
ции
15
Эко-система жизненного цикла:
«инжиниринговые киборги»
люди
люди
программы
программы
оборудование
оборудование
Многоуровневое
взаимодействие
•
•
•
•
Данные
Действия
Энергия
Масса
16
PLM «киборгов» в жизненном цикле
требования
Действия
МОДЕЛЬ ИНЖИНИРИНГА
(ПРЕДПРИЯТИЯ)
Действия
архитек
тура
рабочка
как
сделано
МОДЕЛЬ ИНЖИНИРИНГА
(ПРЕДПРИЯТИЯ)
МОДЕЛИ СИСТЕМЫ И
ЕЁ ОКРУЖЕНИЯ
МОДЕЛИ СИСТЕМЫ И ЕЕ
ОКРУЖЕНИЯ
• Данные
• Действия
Мультимодельное
взаимодействие
Разнообразие интеграции данных жизненного цикла
в эко-системе инжиниринга
уровни структуры вещества * уровни воплощения
Замысел
Архитектура
«Рабочка»
Изготовление Эксплуатация
Макро
PLM1
PLM2
PLM3
PLM4
PLM5
Мезо
PLM6
PLM7
PLM8
PLM9
PLM10
Микро
PLM11
PLM12
PLM13
PLM14
PLM15
Нано
PLM16
PLM17
PLM18
PLM19
PLM20
Специализация/профессионализация: в каждой клетке
Интеграция в продукте: вся таблица (эко-система!)
КРУПНЫХ ПРОЕКТОВ С ОДНОЙ PLM НА ВСЕХ – НЕ БЫВАЕТ!
ДВЕ РАЗНЫХ УСТАНОВКИ PLM одного вендора – РАЗНЫЕ УСТАНОВКИ!
PLM нуждается в интеграционном решении!
18
Неформальные знания
•
•
•
•
•
•
Модель (model)
Практика из справочника (reference process)
Корпус знаний (body of knowledge)
Подход (framework)
Стандарт
...
19
Онтология: про то, что в жизни (а не про имена)
Отвечает на вопрос «что там?»
«Функция»
«Процесс»
«Деятельность»
Консультант
Аналитик
«Процедура»
Менеджер
по качеству
Менеджер
«Шаблон проекта»
Планировщик
По материалам
компании FutureModels
20
Особенности онтологии ISO 15926
• Факт-ориентированная («что для одного
проекта объект, для другого – атрибут»)
• 4D модель времени (можно описать смену
экземпляра оборудования, жизненный
цикл)
• Формат: semantic web (OWL-файлы, SPARQL
endpoints)
21
ISO 15926 и жизненный цикл
22
ISO 15926 и жизненный цикл
23
Product knowledge pyramid (ISO 15926)
Enterprise-related
data excluded only
to clarity of a slide.
201 type: ontological commitments
(shared reality)
ISO 15926
types
RDL
R
D
L
Catalogue
(standard classes)
Product lines
and project
Debug, change management
Product configuration
baselines
Historic data (product operations time rows)
P
r
o
d
u
c
t
d
a
t
a
Huge! Needs
federation of
multiple sources!
But: one format
Needs federation
even more!
Multiple formats
24
Федерирование справочных данных о:
• Модели предприятия
• Модели целевой системы
ISO/JORD
RDL
Национальная ассоциация
RDL (ГОСТы)
RDL (стандарты
отрасли)
Отраслевая ассоциация
RDL каталога
Данные каталога
RDL проекта
Поставщик каталога
Проектная информация
Инжиниринговая компания
25
Почему онтология?
Качество
результата
Онтология
(свойства)
Тезаурус
(разные отношения)
Таксономия
(род-вид)
Словарь
(синонимы)
Сложность реализации
26
Этажерка представлений
•
•
•
•
•
•
•
Двоичный код – физика
Символы UNICODE
XML – структура разметки
RDF – тройки (факты)
OWL – рудиментарная онтология/логика
Шаблоны ISO 15926 – онтология из 201 типа
Описание объекта в терминах шаблонов
• Вариант: описание на языке Python
(альтернативный синтаксис, другая этажерка
представлений)
27
Демонстрация: .15926 Editor
• http://techinvestlab.ru/ISO15926 -- freeware
28
Мифы и реальность
искусственного интеллекта
Миф
Реальность
•
•
•
•
•
•
Маршруты с учётом пробок
SIRI, Quick Voice, Voice S
IBM Watson
Клинические отчёты CYC
Переводчики текстов
iRING
• И много-много
других маленьких
применений
Огромное золотое яблоко
Много мелкого изюма
29
Технологии искусственного
интеллекта
• Понимание естественного языка, перевод
• Онтологии (общая картина мира) и
представление знаний
• Экспертные системы (ответы на вопросы)
• Машинное обучение (включая распознавание
образов и открытие закономерностей)
• Синтез моделей, удовлетворяющих
ограничениям (в том числе -- генетические
алгоритмы)
• ...
30
Лето 2012 года
• Алгоритмы все уже есть: можно
опробовать на данных разных
предметных областей
• Как раз сейчас идёт переход от
игрушечных задач к настоящим: большим
объемам данных и вычислений
31
IBM Watson: обучение
32
Теории понятий
•
•
•
•
•
Классика: определенческая
Прототипы и экземпляры
Теория теории
Атомарная
Плюралистическая
33
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
Директор по исследованиям Русского отделения INCOSE
http://ailev.ru
[email protected]
Виктор Агроскин
[email protected]
TechInvestLab.ru
(495) 748-53-88
34

similar documents