Proceedings 2002

ОБНАРУЖЕНИЕ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ, КОДИРОВАНИЕ И ОБРАБОТКА ВОПРОСОВ В ПРОЦЕССАХ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

 

 

П. И. Соснин

Ульяновский государственный технический университет

sosnin@ulstu.ru

 

 

Ключевые слова: интерактивное решение задач, рассуждение, вопрос, моделирование опыта, обнаружение вопроса, идентификация вопроса, кодирование вопроса, обработка вопроса, 

 

 Исследованы место и роль вопросов в интерактивном решении задач. Вопрос понимается как природный феномен, который проявляется в попытках применить опыт для решения задач. Для конструктивного применения  «явление–вопрос» сначала нужно обнаружить  в форме рассогласования между потенциальным опытом, который необходим для решения, и реальным опытом, вовлечённым в процесс решения. Существующее рассогласование выполняет функции активной причины, управляющей решением. Разработан ряд  методов и средств для обнаружения, идентификации, кодирования и обработки вопросов с необходимой степенью адекватности и результативности. Применяется специальным образом организованное вопросно–ответное протоколирование.

 

 

1. Базовые предпосылки

 

Представлены результаты теоретических и экспериментальных исследований «вопросов» в процессах интерактивного решения задач, полученные на основе следующих базовых посылок:

1.Результативность и качество  интерактивного процесса IP (t) решения задачи  Z существенным образом зависит от используемого в этом процессе рассуждения R(t).

2.Природно-первичной функцией рассуждений (в том числе и R(t)) является «управляющая функция», реализация которой немыслима без обращения к прецедентам, их отбора и сопоставления с задачными ситуациями, оценивания и выбора, а также связывания частей процесса решения IP(t) и их результатов в единое целое.

3.В основе управляющей функции рассуждений типа R (t) лежит оперативное представление, кодирование  и  отработка рассогласования d(t) между опытом E^P(t) , который потенциально необходим для решения  задачи Z, и тем реальным опытом E^R(t), который вовлечен в процесс решения. Рассогласование такого рода является природно-искусственным  феноменом, получившим название «вопрос».

4.Знаковое выражение в R(t) любого вопроса Q(t) = d(t) – это не более чем одна из его моделей, адекватная реальному явлению с определённой степенью.

5. Опыт существует и проявляет себя как связное единство знаний, умений и навыков, в котором знания выполняют системоорганизующую функцию, обеспечивающую навигацию в системе опыта.

Система опыта S({E_i}) состоит из единиц опыта, каждая из которых представляет (в форме условно–дятельностного рефлекса) действие  

d_i(t):  так как [мотивы {М_j}]                              (1)

          поскольку [цели {С_k}]

                   если [предусловия U’_l]

                               то реакция r_i (t)

                   из–за чего [постусловия U”_l].

Приведённые посылки вывели автора на: задачи обнаружения «вопросов» как специфических природных явлений; задачи идентификации каждого из обнаруженных явлений Q(t) в естественной для него среде R(t); задачи кодирования Q(t) в составе R(t); задачи отработки рассогласований Q(t) = d(t) в процессах решения задач. Исследован ряд таких задач, в основе формулировок и  решения которых лежит вопросно-ответное протоколирование (QA-протоколирование) процесса решения Z. Методики решения    (а также разработанные для этой цели инструментарий)  исходят из того, что в вопросно-ответном протоколе (QA-протоколе) регистрируется  реальная информация о процессе решения Z, подобно тому как регистрируется, например,  ход эксперимента в физике. 

 

 

2. Обнаружение вопросов

 

Обнаружение вопросов Q(t)  проводится по их явным или неявным «следам» в QA–протоколах, а вернее, по «следам» в очередном текстовом фрагменте T_p, присоединяемом к тексту QA–протокола. Явные индикаторы вопросов выявляются в процессе автоматизированного  просмотра текста T_p и сопоставления его кодов с библиотекой «явных индикаторов вопросов». Неявные вопросы обнаруживаются в процессе, имитирующем  машинный перевод T_p  на прологоподобный язык.

Функции каждого неявного индикатора вопроса выполняет  прерывание определённого предикативного акта (в инструментарии, разработанном автором, предикативность оценивается только на уровне простых предложений; исследованы нарушения предикативности  в T_p на уровне словосочетаний и типовых сложных предложений). Отрицательный результат предикативного акта (прерванная предикация) квалифицируется как индикатор вопроса. Результаты успешных предикаций используются для формирования онтологии задачи Z и её формализации.  

Каждый обнаруженный вопрос регистрируется в виде набора признаков (Q_r<= G^Q, где G^Q = g_r1, g_r2,…, g_rM),  выраженных на языке задачи Z.  Задача обнаружения вопросов сформулирована по образцу задач распознавания образов.

 

 

3. Идентификация и кодирование вопросов

 

Идентификация обнаруженного вопроса Q_r включает: автоматизированное определение его типа, включающее обращение к библиотеке типов и наследования из релевантного типа , в частности, наследование  признаков типа G^T = {g^T_n}; обращение к библиотеке освоенных (присутствующих в опыте E^R(t)) вопросов и наследования из этой библиотеки, в частности наследования дополнительных признаков G^E =(g_rM+1,g_rM+2,…,g_rM+N).

Автоматизированное кодирование проводится на языке задачи (на языке QA-протокола) текущей информации о Q_r, содержащейся в наборах признаков G^Q ,G^T и G^E. Результат кодирования, то есть текстовое представление  вопроса Q_r , проходит контрольную предикативную обработку.

 

 

4. Обработка вопросов

 

К основным задачам обработки вопросов отнесены: формирование управляющего воздействия на процесс решения задач; уменьшение информационной неопределённости с помощью построения ответов {A_r}; накопление и систематизация опыта рассуждений и решения задач. При решении каждой из названных задач на первый план выходит модель QA-протокола в его текущем состоянии QA(t)  в виде вопросно-ответной структуры (QA-структуры) и системы операций S({O_q}), согласованной с QA-структурой. Модель учитывает следующее: QA-протокол структурирован в единицах  «вопрос» и «ответ», причём единицах разного содержания и разных типов; построение каждой из  единиц QA-протокола может быть прервано по тем или иным причинам.    

Формирование управляющего воздействия на процесс решения задач реализовано как решение задачи выбора того вопроса Q^F_r или ответа A^F_r с которого рассуждение R(t) следует продолжить после его прерывания, которое произошло по тем или иным причинам (в решении задачи выбора использованы аналоги с системами прерываний компьютеров). По сути дела выбор производится из множества единицQA-структуры, построения  которых ещё не завершены (такое множество вопросов и ответов названо в исследованиях «фронтом работы»). Выбор реализуется как трехступенчатая фильтрация по системе правил на  моделях QA(t) в  виде событийной QA-сети, сети Петри и PERT-диаграммы.

Для решения задачи построения ответов разработана только система редактирования, связывания ответов с соответствующими вопросами, включения их в QA-протокол и его сетевые модели. Тексты ответов также служат информационным сырьем для обнаружения вопросов.

Накопление и систематизация опыта рассуждений и решения задач осуществляется оперативно как построение содержательно-эволюционной теории Th(t) на информационном материале рассужденияR(t). В основу систематизации Th(t) положены: система отношений между вопросами, ответами и их совокупностями; онтология предметной области рассуждения R(t), оформленная в виде системы понятийS({N_i}), используемых в R(t). Онтология S({N_i}) и строится как активный словарь, выводящий на принятые решения и прецеденты. Составляющие S({N_i} извлекаются  в процессе предикативной обработки из текстов T_p  рассуждения R(t). Прерывания предикаций, как уже отмечалось выше, являются указателями на обнаруженные вопросы.

 

 

5. Вопросно–ответные процессоры

 

Для практически полезной работы с вопросно–ответными структурами был разработан ряд вопросно–ответных процессоров WIQA (Working In Questions and Answers), базирующихся на интегративном представлении m(t) вопросно–ответных процессов QA(t). Представление m(t) реализуется в объектно-ориентированной форме как система классов,   а каждый конкретный QA-процесс представляется определённым экземпляром  m_i(t)  классов m(t).

Специфику вопросно-ответного процессора  определяет не только система структур QA-данных и операций, но и динамическое развитие прикладных моделей типа   m_i(t), начинающееся c состояния m_i(t₀) через промежуточные состояния m_i(t_j) до состояния  m_i(t_k), соответствующего исполнению определённой работы D_i(t).

При использовании QA-процесоров WIQA на очередном j-ом шаге модель  m_i(t_j)    переходит в состояние:

m_i  (t_j+1)  =  WIQA (m_i(t_j ), d^QA_k(t)) ,                     (2)

что  позволяет рассматривать  значение  m_i(t_j) как состояние системы WIQA на j-ом шаге в момент времени t_j,  а действие d^QA_k(t) считать причиной перехода системы WIQA в новое состояние  m_i(t_j+1).

Интерпретация   m_i(t) как состояния, значение которого хранится в памяти процессора WIQA, открывает возможность квалифицировать m_i(t) как системную память процессора, содержимое которой управляет переходами процессора от состояния к состоянию, а, следовательно, управляет процессами рассуждений R(t) и, следовательно, процессами принятия решений, то есть справедливо:

                  R_s+1(m_i  (t_j+1),t_j+1 ,...) = j(R_s(m_i(t_j ), t_j ,                   (3)

где  m_i(t) – определенного рода предыстория очередного приращения в решении (многоточием показано, что процесс принятия решения зависит не только от состояния  m_i(t)  и времени). Наличие зависимости решения от  m_i(t) ставит вопрос об использовании эффективной динамики  m_i(t). Ответом на такой вопрос являются методики QA-взаимодействия, в частности в виде сценариев типовых работ.

Построения и применения m_i(t) вводят в управление человеко-компьютерной деятельностью новые дополнительные средства – открывает возможность для вопросно-ответного управления.

Перейдём к реализациям процессоров WIQA. Версия WIQA1.0 была реализована на языке Клиппер87 в среде MS DOS. Функциональность версии была в основном связана с QA-протоколированием, поскольку WIQA1.0 входила в состав инструментальной системы СИЛУЭТ (Система Информационно-Лингвистического Управления Эвристической деяТельностью). Версия выполняла функции только вопросно-ответного регистратора рассуждений, проводимых в процессах проектирования и программирования. Идеи вопроса как природного феномена и как управляющего рассогласования в первой версии отсутствовали и не специфицировались.

В  версии WIQA2.0,основное внимание было уделено операционным обстановкам, создающим на экране дисплея удобные условия  как для регистрации QA-рассуждений, так и для их использования. В состав средств QA-рассуждений были включены средства регистрации причинно-следственных отношений на базе условно-деятельностных рефлексов (1).

В версии WIQA3.0 получили развитие визуализация как операционных обстановок, так и QA-объектов. В число представлений были включены QA-сети.

В 2000 году была завершена разработка версии WIQA4.0, развивающая функциональность версии WIQA3.0 за счёт введения в состав её средств подсистемы сетевого анализа. В четвёртой версии  была реализована идея вопросно-ответного управления.

Сетевая версия системы WIQA5.0  (как системы поддержки принятия решения  в корпоративной среде) реализована с использованием компонентного подхода на базе технологий Microsoft ActiveX и Borland MIDAS на языке Object Pascal. При реализации применялись интегрированная среда быстрой разработки приложений для семейства ОС Windows Borland (Inprise) Delphi 5.0 Enterprise Edition и дополнительные средства разработки для Delphi LMDTools и RxLib 2.75. Также применялись компоненты для работы с СУБД Oracle 8 под названием Direct Oracle Access 3.43.

Компонентная структура процессора WIQA5.0  содержит   следующий состав компонентов и распределение обязанностей между ними:

1.Компонент-сервер проектов – обслуживает доступ к данным и другой сервисной информации для компонент-клиентов. Является вторым звеном в многозвенной архитектуре. Доступ к нему производится с использованием технологии MIDAS.

2.Компонент-авторизатор – обслуживает запросы компонента-сервера проектов на разрешение той или иной операции над данными, также обеспечивает идентификацию пользователя путем проверки пары значений <имя пользователя – пароль> и выдачи так называемого ключа для функционирования сервера проектов. Также является вторым звеном в многозвенной архитектуре, но реально представляет собой ключ между входом компонента-сервера проектов и его выходом. Доступ к нему производится с использованием технологии MIDAS.

3.Компонент-клиент – обеспечивает работу со всей системой WIQA5.0, представляя базовый интерфейс. При этом остальная часть системы WIQA5.0 представляется следующему звену в многозвенной архитектуре как «черный ящик». «Общается» только с компонентом-сервером проектов и «знает» только о нем. Для доступа к компоненту-синхронизатору (смотри ниже) использует специальную библиотеку, до внутренней реализации которой «ему нет дела». Является третьим звеном в многозвенной клиент-серверной архитектуре. Работа с ним ведется через технологию ActiveX.

4.Компонент-синхронизатор – предоставляет функции распространения определённых событий к заинтересованным компонентам и блокировки исполнения на заданное время при выставленном признаке занятости другим компонентом. Является вспомогательным элементом системы и может быть отключен через файл настроек. Доступ к нему производится с использованием технологии MIDAS.

5.Компонент-ведущий системного журнала – ведет журнал сообщений о функционировании компонент системы WIQA5.0 и записывает в указанный через настройки файл. Является вспомогательным элементом системы и может быть отключен через файл настроек, описанный ниже. Доступ к нему производится с использованием технологии MIDAS.

Первым звеном в многозвенной клиент-серверной архитектуре, применённой в реализации системы является СУБД Oracle 8. Дальнейшее наращивание функциональных возможностей системы WIQA5.0 предусматривается  через добавление новых звеньев в многозвенной архитектуре при помощи использования компонента-клиента.

 

 

6. Заключение

 

Вопрос как природно–искусственный  феномен способен выполнять функции активной причины , порождающей рассуждения и управляющей их формированием. Как и другие природные явления «вопрос» проявляется в определённых условиях и взаимодействует с решателем задачи. Компьютерная поддержка конструктивных отношений  между «искусственным интеллектом» и «вопросом» приводит к практически полезным результатам в человеко–компьютерной деятельности. 

 

 

 

Detection, identification, encoding and processing of questions in decision-making

1. I. Sosnin

 

 

Key-Words: interactive decision-making, reasoning, question, modeling of experience, detection of question, identification of question, encoding of   question, processing of question

 

The place and role of  questions in interactive decision-making are investigated. The question is understood and defined as the nature phenomenon, which appears in application of human experience during solving of the task. At first a solver has to find the question phenomenon in the form of mismatch between potential experience, necessary for solution, and his real experience. Existing mismatch (question) fulfills the function of an active cause for decision-making control. A cause-ques­tion has an objective content that should be primarily detected and identified, similar to causes in nature. A number of methods and means are realized for detecting, identifying and encoding of the question with necessary degree of adequacy. Special question-answer protocols are used for working with cause-questions. The relevant answer to the “cause-question” is a result of processing question, which controls decision-making and provides it with information..