Теории понятий в практике представления знаний в технических системах

1. Теории понятий в практике представления знаний в технических системах Юрмала19 августа 2012г.

2. 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)

3. 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

4. Технологизация мышления • Производственное – вузовское – школьное – дошкольное • Человеческое – нечеловеческое ----------------------------------------------------------------- Технологемы мышления ММК: • Проблематизация • Объективация (построение объекта) • Схемы ММК

5. Объем новых идей 2000 1990 1970 1980 2010

6. 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

7. 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-в-большом. Этому не учат, об этом не могут говорить.

8. 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

9. «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

10. Пример: предмет аниме • Anidb.net • Tvtropes.org

11. Пример: PLM • Инжиниринговая компания • Основная деятельность • Маркетинг • Инженерия • Операции • Организационно-техническое развитие • Стратегирование • Организационная инженерия • Ведение проектов развития PLM

12. 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» Запланированный, историческая запись, и т.п. «Мотор» в обычном языке PLM, ERP, EAM – по горизонтали, или по вертикали? Неизмежный в IT «cистемный шовинизм».

13. 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.

14. Место PLM • Инжиниринговая компания • Основная деятельность • Маркетинг • Инженерия • Операции • Организационно-техническое развитие • Стратегирование • Организационная инженерия • Ведение проектов развития PLM

15. 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 графикапрохода по рабочим станциям (минимизация ресурсов) • Исполнение и отслеживание графика (ограничения потока: устранение очередей)

16. Эко-система жизненного цикла: «инжиниринговые киборги» Многоуровневое взаимодействие • Данные • Действия • Энергия • Масса

17. PLM «киборгов» в жизненном цикле МОДЕЛЬ ИНЖИНИРИНГА(ПРЕДПРИЯТИЯ) МОДЕЛЬ ИНЖИНИРИНГА (ПРЕДПРИЯТИЯ) Действия Действия МОДЕЛИ СИСТЕМЫ И ЕЕ ОКРУЖЕНИЯ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ И ЕЁ ОКРУЖЕНИЯ • Данные • Действия Мультимодельноевзаимодействие

18. Разнообразие интеграции данных жизненного циклав эко-системе инжиниринга уровни структуры вещества * уровни воплощения Специализация/профессионализация: в каждой клеткеИнтеграция 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!

19. Неформальные знания • Модель (model) • Практикаиз справочника (reference process) • Корпус знаний (body of knowledge) • Подход (framework) • Стандарт • ...

20. Онтология: про то, что в жизни (а не про имена)Отвечает на вопрос «что там?» «Функция» «Процесс» «Деятельность» Консультант Аналитик Менеджер «Шаблон проекта» «Процедура» Менеджерпо качеству Планировщик По материаламкомпании FutureModels

21. Особенности онтологии ISO 15926 • Факт-ориентированная («что для одного проекта объект, для другого – атрибут») • 4Dмодель времени (можно описать смену экземпляра оборудования, жизненный цикл) • Формат: semantic web (OWL-файлы, SPARQL endpoints)

22. ISO 15926 и жизненный цикл

23. ISO 15926 и жизненный цикл

24. Product knowledge pyramid (ISO 15926) 201 type: ontological commitments (shared reality) Enterprise-related data excluded only to clarity of a slide. Formal model RDL Huge! Needs federation of multiple sources! But: one format Product data Unstructured data (NLP needed) Needs federation even more! Multiple formats

25. 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

26. Почему онтология? Качество результата Онтология (свойства) Тезаурус (разные отношения) Таксономия (род-вид) Словарь (синонимы) Сложность реализации

27. 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)

28. Демонстрация: .15926 Editor • http://techinvestlab.ru/ISO15926 -- freeware

29. Мифы и реальностьискусственного 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

30. 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) • ...

31. 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

32. IBM Watson: обучение

33. Теории понятий • Классика: определенческая • Прототипы и экземпляры • Теория теории • Атомарная • Плюралистическая

34. Спасибо за внимание Анатолий Левенчук, Директор по исследованиям Русского отделения INCOSE http://ailev.ru ailev@asmp.msk.su Виктор Агроскин vic5784@gmail.com TechInvestLab.ru (495) 748-53-88