Proceedings 2002

ПРИОРИТЕТЫ СМЫСЛОВ В ПРОСТРАНСТВЕ ВОЛЕВЫХ И ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫХ УТВЕРЖДЕНИЙ[1]

 

 

Н. Г. Горбушин

Медицинский  радиологический научный центр РАМН

gorbushn@mrrc.obninsk.ru

 

 

Ключевые слова: базы данных, информационный поиск, семантическое многообразие, пространство смыслов, квантификация смыслов, семантические правила, экстенсионал, интенсионал, денотат, пороговый уровень, интеллектуальный потенциал, созвучие смыслов, близость смыслов, сечение взаимодействия смыслов, понятийно-смысловые объекты, семиотический конвертор, искусственная интеллектуальная среда, онкология, принятие решений, приоритеты смыслов.

 

Приоритеты смыслов имеют принципиальное значение в выявлении, понимании и развитии актуальных научных исследований, сопровождающихся многочисленными публикациями и содержащих  семантическое разнообразие терминологического пространства. В работе предложен теоретический аппарат, позволяющий упорядочить семантическую неопределенность, сформировать понятийно-смысловые объекты и на их основе синтезировать искусственную интеллектуальную среду в любой области знания. Такой подход позволяет объективно классифицировать пространство волевых и естественно-научных решений.

 

 

Каждый человек, обладая интуицией и стремлением к творческому осмыслению действительности, выражает предмет реального мира в виде своего собственного “верного и неповторимого образа”. При этом он согласует изучаемый предмет и его свойства в диалоговом режиме с установившимся понятийным пространством и семантическим многообразием. В этой связи возникает проблема отличить существенное от несущественного на основе понимания знака и его смыслового представления, оценить  приоритеты смыслов исследователя в соотношении с результатами  естественно-научных исследований.

В предлагаемой работе предпринята попытка провести сравнительный анализ принятия решений на основе волевых и естественно-научных принципов. В качестве исходного материала была использована международная реферативная база данных  по биологии и медицине (Медлайн)  для отбора массива документов по онкологии в соответствии с информационной моделью в виде:

                                   Q = { O & C & M & E },

где O - объекты исследования;  C - состояние исследуемых объектов;   M - виды воздействия или модуляция наблюдаемых процессов;  E - наблюдаемый эффект.

В результате анализа базы данных, содержащей более 5 млн. документов, было выявлено более 1000,  что является достаточно репрезентативной выборкой для установления терминологического пространства в рассматриваемой области знания. Однако существенная трудность дальнейшего  анализа средствами естественного интеллекта заключается в семантической неоднородности  смыслов в выявленных документах. Можно, конечно, построить словари,  отображающие смысловые оттенки слов, лексем и правил их объединения, но они не позволяют выявить внутреннюю связь между ними. Следовательно в диалоговой системе возникает потребность в упорядочении семантической неоднородности для обоснования приоритета смыслов.

В процедуре упорядочения  семантической неоднородности нами приняты во внимание утверждения: “денотатом предложения является его истинностное значение, а смыслом - некоторое суждение” [1] и “экстенсионал предикатора есть соответствующий класс; интенсионал предикатора  есть соответствующее свойство”[2]. Полагая, что  “денотат” @ “экстенсионал” и “смысл” @ “интенсионал”, в исследуемых текстах удобно выделить "индивидные константы" (функциональные единицы), представляющие некоторые элементы функции  _{f Î F, обусловленные утверждением:  “y-субъект осуществляет индивидуальное  понимание некоторого термина “b”, который  адекватно отображает окружающую действительность с ее сложной семантической структурой. Это понимание является истинным, если  и только если истинно высказывание ($х)[Вy(х=b)&(х=b)]” [3]. Предлагаемый подход к  проблеме квантификации смыслов, с нашей точки зрения,  весьма удобен. Само высказывание убедительно и работоспособно, в частности, при анализе текстов. Его  легко обобщить и на  множество абстрактных "индивидных констант" (терминов):}         

    _{($х)[Ay(х1=a)&(х1=a)], ($х)[Вy(х2=b)&(х2=b)], ... , ($х)[My(хn=m)&(хn=m)]    (1)}

_{Следовательно, при конвертировании семантически сложных текстов  можно сформировать упорядоченное терминологическое пространство, характеризующее объекты х1, х2, ..., хn, в виде словаря терминов, включающих вариацию смыслов в объеме словаря V, который адекватно отображает  рассматриваемую область знания на данный момент времени. Разумеется семантика индивидных констант имеет значимые различия, абстракция достаточно глубока и требует соответствуюшей доработки. Решение этой проблемы очевидно следует искать на психофизическом уровне активного и реактивного сознанияживой материи. Вместе с тем принятые нами предпосылки при работе с текстом позволяют утверждать, что любое синтаксическое выражение, представленное в виде группы денотатов,  можно с допустимой точностью конвертировать в единое (целостное)  понятийно-смысловое пространство, сохраняя при этом его семантическое значение.}

_{По аналогии с прагматикой [4] для формализации мыслительных процессов, характеризующих различные фазы интуиции, введем критерии достаточной истинности и  выполнимости, а также соответствующий инструментарий.  Пусть будет модель M вида (V, D, G, >, :=, F, T), где V - словарь; d- денотат (термин), являющийся синтаксическим отображением объекта dÎD и его смыслов gÎG; G - множество элементов, с помощью которых образуют область интерпретации смыслов; > - знак отношения полной упорядоченности; := - знак отношения присвоить значение; F - функция, областью определения которой является интерпретация представления множества синтаксических индивидных констант: если d - денотат (индивидная константа) множества D, то Fd будет функцией  с  той же областью определения; если Р - n-местный предикат, то Fр является n-местным объединением множества  элементов gi  (для i Î OG), OG - объектная область определения G;  T - множество циклов итерации.}

_{Пусть i Î OG и  пусть будет х - элемент  объединения объектов d(i) из  множества D и их смыслов gj из множества G ( для   j Î OG ); пусть P  двухместный предикат, тогда}

_{P [d, o] ИСТИННО( i M), если и только если <Fd( i ), Fo( i )> Î Fp( i ).    ( 2 )}

_{Введем семантические правила:}

_{1) правило сенсорно-ассоциативного утверждения экстенсиональности денотата -}

      _{{Pd[d( i )]}}^M,V,T,g  _{= 1 тогда и только тогда, когда}

      _{{d( i ) }} ^M,V,T,g _{Î {Pd}} ^{M,V,T,g ;}                                                                _{( 3 )} 

_{2) правило утверждения семантической однородности (схожести смыслов) денотатов -}

     _{{Pd[d( i )]}}^M,V,T,g _{:= {Pd[d(i+1)]}}^M,V,T,g   _{тогда и только тогда, когда:     ( 4 )}

      _{g{d(i+1)}\ g{d( i )} £ e;}  

_{3) правило дифференциации денотатов -}

     _{{Pd[d( i +1)]}}^M,V,T,g _{:= {Pd[d( i )]}}^M,V,T,g   _{тогда  и только  тогда,  когда:  ( 5 )}

     _{g{d(i+1)}\ g{d( i )}> e.}

      _{e -  бесконечно малая величина отличия кванта смысла (интенции).  В некоторых задачах величину  e  можно рассматривать как пороговый уровень интеллектуального потенциала.}

_{Правомерность приведенных правил согласуется с общепринятыми типичными чертами интуитивного "усмотрения истины" и означает, что в системе разумных познавательных действий существует некий пороговый уровень интеллектуального потенциала, ниже  которого осознанный анализ реальной действительности с помощью известных механизмов становится невозможным и мышление человека вынуждено совершать "обходной волевой маневр", искать пути другого качества для преодоления барьера. Однако не  все субъекты обладают достаточной энергией сознания, а также поведения для реализации “удачного” маневра.}

_{Принятые семантические правила позволяют преобразовать понятийно-смысловое пространство и выделить в нем понятийно-смысловые объекты (ПСО)}

                                    _{ПСО( i ) = È{Pd[d( i )]}}^M,V,T,g _{.                                  ( 6 )}

Определение 1. Понятийно-смысловой объект (ПСО) - это один термин или группа семантически однородных и связанных между собой терминов, содержащих схожий смысл и характеризующих квант знания о явлениях, свойствах или закономерностях материального и духовного мира, а также видов деятельности человека.

_{Упорядоченное множество ПСО задает классификационную структуру (нелинейную модель) исследуемой области знания, а его совмещение со словарем позволяет получить семиотический конвертор, способный преобразовывать термины в символы, удобные . для синтеза искусственных интеллектуальных сред (ИИС) [5].}

Определение 2. ИИС - это множество взаимосвязанных между собой элементарно структурированных понятийно-смысловых объектов в исследуемой области знания.

_{ИИС позволяют выявить активность взаимных связей ПСО и установить меру взаимодействия противоречивых и “несовместимых” друг с другом идей и их комплексов,  исключая тем самым "сингулярность" и "парадоксальность" смыслов.}

_{В процедуре упорядочения приоритета смыслов существенное значение имеет математическая модель искусственной интллектуальной среды. Она} может быть представлена в виде взвешенного графа Г, вершины которого X = {x₁, x₂,...,x_n} соответствуют множеству ПСО, отображающих объекты исследования, виды деятельности и разработок в любой области знания. При этом вес каждой дуги (x_i, x_j)соответствует силе связи между i-м и j-м объектами (i, j = 1, 2,...,n). Матрица

A = ||a _{i j}||_n¹  отражает взаимосвязь множества вершин X. При этом чем больше величина a_ij, тем сильнее связь между i-м и j-м объектами [6]. Особенность модели заключается в размерности матрицы. Она может быть ограничена частными интересами исследователя, позволяющих преодолеть "парадокс" смыслов и "проклятие" размерности для получения "сходного" результата. Однако полнота описания области исследования диктует свои требования и охватывает значительное количество взаимосвязанных объектов - более 1500 ПСО. Такая "система" имеет более 2·10⁶  связей, обладающих различной активностью. Попытка разобраться в них традиционными средствами логики естественного интеллекта приводит к достаточно трудоемкой  и скучной задаче. Следовательно, для выявления функциональных отношений между ПСО  в столь сложной системе целесообразно использовать механизм её синхронного сжатия на основе идеи энтропийного взвешивания, что позволяет существенно смягчить проблему размерности и сократить время решения задачи.

Определение 3. "Энтропийное взвешивание" – это процедура, заключающаяся в определении информационного "центра тяжести" всех элементов a_ij для каждого ПСО, ранжирования меры связи между ними и величины формализованной "вариации смысла" в рассматриваемой ИИС.

Алгоритм сжатия матрицы в рассматриваемом случае предусматривает оценку информационной "близости смыслов" объектов в соответствии с процедурой

                         если , то .         ( 7 )                         

Следует также отметить, что величина

                                       ( 8 )           

характеризует "близость смыслов" ПСО ("сечение взаимодействия смыслов", "созвучие смыслов") и меру их эквивалентности в рассматриваемой ИИС для любой области знания.

Пример реализации. В соответствии с изложенным алгоритмом упорядочения семантики и на основе извлеченной информации была создана искусственная интеллектуальная среда, выявлены ее экстремальные области интереса, которые в свою очередь имеют сложную семантически неоднородную функциональную структуру, связанную с гипогликемией злокачественных ноовобразований и процессами метаболизма в клетке. Сущность эксперимента заключалась в оценке приоритетов при установлении механизмов регуляции в клетке, приводящих к гипогликемии. При этом сравнивались три вида результатов: 1) структура приоритетных блоков ПСО, утвержденных высококвалифицированным специалистом в рассматриваемой области знания; 2) оценка приоритетов по активности связей между ними и внутри них; 3) оценка приоритетов по составу блоков ПСО и  активности их связей, установленных  естественно-научным путем в искусственной интеллектуальной среде.

1. Приоритетность блоков ПСО соответствует их нумерации, утвержденной специалистом. При этом из-за качественных оценок ПСО не представляется возможным установить численные значения связей между ними. Поэтому вынуждены ограничиться только перечислением ПСО в блоках, причем высший приоритет имеет первый блок:

Блок 1: гены -myc, -bcl-2, -abc, -ras, -fas; экспрессия генов, регуляция;

    гибель клеток, программируемая гибель клеток, пикноз;

    белки протоонкогенов -c-erbB-2,  -c-fos, -c-jun,  -c-myc, PrPsc-белки.

Блок 2: антигены: -CD, -CD3, -CD11, -CD15, -CD18, -CD27, -CD28, -CD30;

           цитотоксичность, Т-лимфоциты, супрессор-эфектор;

Блок 3: пролиферация клеток;  дифференциация клеток,

и последующие блоки ПСО показаны на рис.1. Их внутреннее содержание раскрыто при дальнейшем анализе.

2. Численный анализ искусственной интеллектуальной среды позволил определить значения связей ПСО и представить их функциональную структуру на рис.1. Ее особенности свидетельствует о других приоритетах по сравнению с приоритетами специалиста при одном и том же содержании блоков и их нумерации, т.е. “Она вступает" в диалог со специалистом как партнер, обобщающий международный опыт, и рекомендует свое решение. Высший приоритет при этом в соответствии с максимальной активностью связи ПСО отдает блоку 5 - вымывание свободных радикалов из клетки, затем следует - индуцированная гипотермия (блок 8). Вместе с тем разветвленная структура активных связей между блоками позволяет выделить главную причину формирования гипогликемии, связанную с вымыванием глюкозы из клетки (блок 7).

Более того, полученный результат свидетельствует о том, что в основе первичного механизма образования гипогликемии у онкологических больных преобладают  энергетически зависимые процессы преобразования белковых структур в клетке.

 

 

 

 

Рис.1. Функциональная структура исследований по проблеме “Клетка”

 

 

Выделены максимальные значения связей между блоками при пороге ограничения 10:   5-A-3-B-7-C-4, 7-D-12, 7-E-11-G-8, 7-F-10, где A=25,1; B=18,1; C=25,5; D=19,7; E=18,0; F=12,5; G=8,7

 

Блок   5 - 5,0                   вымывание свободных  радикалов

             

Блок 8 - 1,8      индуцированная гипотермия Блок 12 - 0,6      интерлейкины -1, -2, -6, -7, -8, -10, -12, -13      eicosanoids      эндотелиальный фактор роста Блок   7 - 0,5 гипогликемия вывод  глюкозы из клетки Блок 10 - 0,5 процессы формирования стволовых клеток микротрубочки       линии опухолевых клеток

Блок  3  - 0,4 пролиферация клеток        дифференциация клеток Блок 11 - 0,3 биологические реакции модификаторов опухолевирусная инфекция опухоленекротические факторы Блок  4  - 0,2 взрослые клетки Блок  6  - 0,0 гипертермия стресс         тепловой шок белка

 

Полученный результат не согласуется с мнением специалиста, отдавшего предпочтение генетическим процедурам управления в клетке. В этой связи  возникает вопрос о качестве работы генетического механизма управления в условиях дефицита энергии. Вопрос соотвественно порождает проблему “Гипогликемия - это причина или следствие онкологического заболевания?”

3. Для уточнения приоритета смыслов представляют интерес результаты естественно-научной экспертизы, которая в полном смысле слова является независимой экспертизой, исключающей авторитарный волевой фактор в понимании исследуемых процессов. Воспользуемся той же самой ИИС и вычислим функциональную структуру исследований, состоящую из ПСО,  как и в первом варианте связанных с объектом КЛЕТКА, но объединенных между собой по критерию “близости смыслов”  по соотношению (7). В новой структуре (см. рис.2) максимальную активность проявляют ПСО - биофлавоны и гипогликемия (блок 8), затем следуют эйкосаноиды (блок 5) и процессы вымывания глюкозы из клетки (блок 10). При этом необходимо обратить внимание на то, что биофлавоны в сочетании с витаминами А, В и С проявляют антиоксидантное действие и нейтрализуют нестабильность “свободных радикалов”.  Эйкосаноиды являются физиологически важными регуляторами в системе коагуляции крови. Их уровень характеризует степень недостаточности натрия и жидкости в организме у различных больных. В этой же структуре также следует отметить высокую активность связей гипогликемии с другими понятийно-смысловыми объектами клетки: - это эндотелиальные факторы роста и взрослые клетки (блок 4); антикарциногенные агенты, опухоленекротические факторы и опухолевирусная инфекция (блок 7); пролиферация, дифференциация, микротрубочки, протоонкогенные белки, биологические модифицирующие реакции (блок 3); антигены, макрофаги (блок 2) и т.п. связи, но с меньшим приоритетом. 

 

 

Рис.2. Вычисленная функциональная структура исследований ИИС по проблеме “Клетка”

 

Выделены максимальные значения связей между блоками при пороге ограничения 10:   8-A-4, 8-B-7, 8-C-3-D-10, 8-E-2, 8-F-5-G-11, где A=35,4; B=21,8; C=20,5; D=2,5; E=10,3; F=1,4; G=1,5

 

Представленный “диалог” исследователь - искусственная интеллектуальная среда формирует новые гармоничные отношения между естественным и искусственным интеллектом. Функционирующая среда может выступать и в качестве оппонента, и как консультант в понимании проблемы и выборе оптимального направления исследований.  По сути дела рассматриваемая модель активности связей между ПСО характеризует естественно-научное состояние международных исследований в рассматриваемой области знания. В частности в результате “диалога” выявилось слабое звено в понимании механизмов энергетического обеспечения клетки на уровне физико-химических реакций при реализации глюкозы. Здесь несомненно происходят параллельные процессы, алгоритм функционирования которых на сегодняшний день не известен и попытка разобраться в них требует значительных волевых усилий.

 

Выводы:

1. Понятийно-смысловые объекты позволяют упорядочить семантическую неоднородность текстов и терминологическое пространство.
2. Искусственные интеллектуальные среды характеризуют естественно-научное состояние исследуемой области знания и позволяют объективизировать приоритеты смыслов.

 

 

Литература

 

1.Фреге Г. Смысл и денотат // Семантика и информатика. М.: ВИНИТИ, 1977. Вып. 8,  С.181-210.

2. Карнап Р. Значение и необходимость. М.: ИЛ, 1959. С.320.

3..Hintikka J. Models for Modalities. Dordrecht: Reidel, 1969.

4. Монтегю Р. Прагматика и интенсиональная логика // Семантика модальных и интенсиональных логик. М.: Прогресс, 1981. С.223-254.

5.Горбушин Н.Г. Искусственные интеллектуальные среды в решении инновационных и инвестиционных проблем наукограда // Сборник избранных докладов научно-практической конференции "Инновационное развитие: достижения ученых Калужской обл. для народного хозяйства". Обнинск: ФЭИ, 2000.  С.45-55.

6. Горбушин Н.Г. Искусственные интеллектуальные среды в решении экономических проблем фундаментальных исследований // Труды (международного) конгресса “Искусственный интеллект в XXI веке” М.: ФМ, 2001. Т.2. С.737-745.

 

 

Priorities of senses in space strong willed and the natural – scientific statements

1. G. Gorbushn

 

Key words: databases, information search, semantic variety, space of senses, quantification of senses, semantic rules, extensional, intentional, denotat, threshold level, intellectual potential, accord of senses, affinity of senses, section of interaction of senses, conceptual-semantic objects, semiotical converter, artificial intellectual environment, oncology, acceptance of the decisions, priorities of senses.

 

The priorities of senses have basic  importance in revealing, understanding and development of urgent scientific researches, accompanying with the many of publications and containing a semantic variety of terminological space. In work the theoretical device allowing to order semantic uncertainty is offered, to generate conceptual - semantic objects and on their basis to synthesize artificial intellectual environment in any area of knowledge. Such approach allows objectively to classify space of the strong-willed and natural - scientific decisions.

 

[1] Работа выполнена по гранту: 02-03-00213а/Ц, поддержанного Калужской администрацией и РГНФ"