From network.cc.jyu.fi!news.funet.fi!news.eunet.fi!news.spb.su!kiae!relcom!newsserv Tue Nov  1 01:45:07 1994
Path: network.cc.jyu.fi!news.funet.fi!news.eunet.fi!news.spb.su!kiae!relcom!newsserv
From: none <infor@relpress.msk.su>
Newsgroups: relcom.talk
Subject: Интеллектуальные системы в социоисследованиях
Date: Sat, 29 Oct 94 10:57:29 +0400
Distribution: su
Organization: Relpress Inc.
Message-ID: <ACP9Vik8w7@relpress.msk.su>
Sender: news-service@kiae.su
Reply-To: infor@relpress.msk.su
X-Return-Path: kiae!relpress!relpress.msk.su!infor
Lines: 338

      ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В АНАЛИТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
                   СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

    Анализируется состояние  разработок  интеллектуальных технологий в об-
ласти управления социально-политическими объектами,  определяются основные
направления дальнейших научно-практических исследований.

А.Н. Райков
(Аналитический центр при Президенте РФ)

1. ВВЕДЕНИЕ

    Проблема разработки интеллектуальных технологий для анализа и прогноза
состояний социально-политических объектов (особенно в процессах  государс-
твенного  управления) в последние годы осталась практически за рамками ин-
тересов разработчиков систем искусственного интеллекта. Очевиден скепсис к
возможностям  этих технологий для использования в слабоформализуемых проб-
лемных областях - там,  где существенную роль играет субъективный  фактор.
Примерами таких областей деятельности органов государственной власти явля-
ются:  анализ социально-политической ситуации в некотором регионе  страны,
обоснование политического или экономического решения, прогноз выборов. Как
отмечалось в работе [1] основной акцент при создании информационных систем
для органов государственной власти и управления различного уровня сложнос-
ти сейчас делается на выборе вычислительной среды,  внедрении коммуникаци-
онных систем, создании средств решения делопроизводческих, технологических
или информационно-справочных задач.
    Работы по созданию и внедрению интеллектуальных технологий как у нас в
стране,  так и за рубежом,  как правило,  оказываются  заведомо  успешными
только  при  условии достижения определенной замкнутости и детерминирован-
ности проблемной области. Медицина, геологоразведка, диагностика неисправ-
ностей,  управление движением транспорта и выпуском продукции - далеко не-
полный перечень проблемных областей, где существенные успехи внедрения ин-
теллектуальных технологий не вызывают сомнений.  Анализ поведения социаль-
но-политических объектов,  управление экономической обстановкой на  прави-
тельственном уровне, ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций, органи-
зация групповых экспертных процедур - это примеры проблемных областей, где
разработка  интеллектуальных  технологий пока считается малоперспективной,
по крайней мере - в настоящее время.  В России о проведении серьезных исс-
ледовательских  работ в этой области сейчас,  казалось бы,  бессмысленно и
говорить - это вызвано хотя бы слишком  большой  стоимостью  создания  баз
знаний интеллектуальных систем - известно,  что даже в достаточно детерми-
нированной проблемной области стоимость разработки базы знаний может  сос-
тавлять миллионы долларов.
    Вместе с тем,  анализ практической деятельности различных региональных
аналитических центров и аналитических служб коммерческих организаций пока-
зывает,  что отдельные элементы  интеллектуальных  технологий  уже  сейчас
внедряются в сложные для алгоритмической обработки процессы анализа посто-
янно нарастающих потоков информации, подготовки и обоснования управленчес-
ких решений. Так, средства распознавания тематики документов на основе се-
мантического и кластерного анализа их текстов, определения структуры поли-
тических  фракций в органах законодательной власти,  контент-анализа текс-
тов,  проверки юридической корректности составления директивных документов
-  уже сейчас внедряются в работы различных аналитических служб.  Экспери-
ментальные образцы  упрощенных  вариантов  экспертно-аналитических  систем
применяются  в  качестве вспомогательного инструментария для анализа соци-
ально-политических ситуаций,  картографическое многоцветное  представление
данных  уже  сейчас используется при анализе и составлении прогнозов соци-
ально-политических последствий принятия управленческих  решений  [1].  Эти
работы,  к сожалению, носят, неинтегрированный характер, инициируемый эпи-
зодическим нуждам органов власти и управления.
    Традиция скептического  отношения к возможностям интеллектуальных тех-
нологий для проблемных областей, где очень сильно превалирует субъективный
фактор,  довольно  устойчива.  Хотя эта традиция сформировалась за период,
измеряемый не более чем десятью последними годами работ по созданию систем
искусственного интеллекта (преимущественно - экспертных систем).
    Очевидно, что указанная традиция не конструктивна,  но  ее  позитивная
трансформация,  скорее всего,  не сможет достаточно быстро произойти.  Для
этого,  преде всего,  должна быть осознана потребность в  интеллектуальных
технологиях на основе серьезных фундаментальных и экспериментальных иссле-
дований, возможность осуществления чего сейчас сильно ограничена.

2. АРГУМЕНТЫ "ЗА" ИНТЕНСИФИКАЦИЮ ИССЛЕДОВАНИЙ

    Создание и  внедрение  любых информационных технологий в область госу-
дарственного управления, как показывает мировая практика, стимулирует раз-
витие  методологических  основ  эффективного управления,  служит повышению
оперативности и обоснованности принятия управленческих решений;
    Что касается технологий интеллектуальных, то основными дополнительными
аргументами в защиту целесообразности их создания и внедрения применитель-
но к области процессов управления сложными социально-политическими  объек-
тами государственного уровня являются:
    работы по  внедрению  отдельных элементов интеллектуальных технологий,
как отмечено выше,  уже ведутся различными аналитическими службами незави-
симо от априорной уверенности разработчиков в получении успешного конечно-
го результата;
    эти работы существенно поднимают уровень сложности  требований  к  из-
вестным интеллектуальным технологиям, заставляя искать принципиально новые
методические и аппаратные решения их реализации;
создаваемые
    системы информатизации и ситуационные центры (в  российских  регионах,
отраслях,  органах  государственной  власти) с внедрением интеллектуальных
технологий приобретают больший содержательный смысл,  существенно расширя-
ются реализуемые ими возможности,  повышается целенаправленность их проек-
тирования;
    имеющиеся в  настоящее  время  результаты фундаментальных и прикладных
исследований интеллектуальных технологий требуемого  типа  дают  основание
надеяться  на  возможность получения практических результатов в самое бли-
жайшее время.
    Остановимся на раскрытии этих аргументов более подробно.

3. ВНЕДРЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

    Конкретное внедрение отдельных элементов интеллектуальных технологий в
проблемную  область  создания  больший информационно-управленческих систем
началось уже достаточно давно - порядка десяти-пятнадцати лет назад. В на-
чальный период наибольшего практического успеха достигли работы, связанные
с: автоматическим дескрипторным индексированием аннотаций документов, соз-
данием  средств взаимодействия пользователей с ЭВМ на ограниченном естест-
венном языке,  распознаванием тематики поисковых образов документов, пост-
роением семантических сетей для статичных предметных областей, автоматизи-
рованным построением классификаций документов.  Хотелось бы здесь отметить
также  ряд успешных экспериментальных работ в области голографических сис-
тем памяти, с которыми связывались в конце 70-х годов серьезные надежды на
создание перспективных высокоэффективных средств хранения,  поиска и ассо-
циативной обработки информации.
    Вместе с тем, к сожалению, большого развития эти успехи не имели, ско-
рее наоборот - наметился некоторый тупиковый момент в развитии интеллекту-
альных технологий (здесь и далее речь идет о  проблемной  области  больших
информационно-управленческих, организационных систем).
    Необходимость в  автоматическом дескрипторном индексировании аннотаций
документов уже в середине 80-х годов практически отпала. Прежде всего, это
было  связано  со  смещением акцентов в технологиях обработки информации с
компонентов ввода и подготовки данных к компонентам  выходного  интерфейса
пользователя с информационной системой - это общая тенденция, сопровождаю-
щая рост возможностей вычислительных средств, особенно связанная с появле-
нием персональных ЭВМ. Были и другие причины, например: аннотируемые доку-
менты составляли слишком малую долю всех потоков информации -  потребности
пользователей  больше  переориентировались  на поиск информации в массивах
полнотекстовых данных; автоматическое индексирование дает существенный эф-
фект  только  в проблемных областях,  в которых можно построить насыщаемый
тезаурус; появились новые стратегии текстового поиска, не требующие трудо-
емкой (хотя и автоматизированной) предварительной обработки текстов.
    Внедрение таких  элементов интеллектуальных технологий,  как:  взаимо-
действие пользователей с ЭВМ на естественном языке, распознавание тематики
документов, построение семантических сетей, автоматизированное классифици-
рование документов, с начала 80-х годов при создании информационных систем
государственного управления существенно замедлилось. И это несмотря на не-
сомненные успехи в области развития  языков  представления  данных.  Можно
вспомнить хотя бы надежды,  связанные с развитием приложений на основе не-
монотонных и  модальных  логик,  появлением  методов  порождения  гипотез,
представляющих классы правдоподобных рассуждений, связанных с установлени-
ем эмпирических зависимостей.
    Стало очевидным  (не сразу !),  что проблему развития интеллектуальных
технологий применительно к области управления  организационными  системами
преимущественным  усовершенствованием  методов обработки языковых структур
принципиально не решить.  Нужны не меньшие  совместные  усилия  в  области
прикладных  исследований  концептуальных  механизмов процессов творческого
мышления,  построения методов экстракции и формализованного  представления
знаний экспертов. Интеллектуальные технологии должны гармонично сочетать в
себе область идеального и формального,  психологию и логику.  Здесь значи-
тельное  продвижение  вперед дали прикладные исследования в области теории
речевых актов, моделирования языковой деятельности человека. Хочется отме-
тить, что явное движение в сторону идеального, психологического при созда-
нии систем искусственного интеллекта было связано,  в частности, с обраще-
нием  к  философскому  наследию феноменологического направления (например,
представленного Э.Гуссерлем).
    Для концентрированного  определения характеристик информационных и уп-
равленческих систем рассматриваемого типа используются признаки, сформули-
рованные в методологии построения мягких систем [2]. Эта методология целе-
направленно развивается с конца 70-х годов.  Мягкие системы отличаются  от
традиционных следующими признаками: явным учетом интуитивных суждений экс-
пертов,  невоспроизводимостью большинства данных,  неопределенностью пред-
метной терминологии, ограниченной возможностью прогнозирования, слабой вы-
являемостью причинных связей,  необычностью событий,  нарушением непрерыв-
ности поведения,  неустойчивостью управления, конечностью числа рассматри-
ваемых событий, возможностью использования для строгих исследований только
методов типа дельфийского,  достижения согласия, теории катастроф и нечет-
ких систем.
    Выделение и  исследование  класса мягких систем с одновременным учетом
всего спектра характеризующих их признаков позволило добиться определенных
успехов во внедрении прикладных средств в реальную практику.  Так,  амери-
канские научно-прогностические центры,  специализирующиеся  на  анализе  и
прогнозировании  поведения социально-политических и экономических объектов
используют дискретное математическое моделирование с  привлечением  теории
знаковых графоов [3].  Прикладное развитие идеи нечетких систем было взято
на практическое вооружение японскими исследователями и помогло существенно
улучшить показатели внедрения интеллектуальных технологий [4,5].  Сейчас в
Японии область разработки нечетких управляющих систем насчитывает  порядка
400 направлений. Идея нечеткости позволила поднять результативность проек-
тных работ в области экспертных систем с 2%  до 80%. Однако, следует отме-
тить, что внедрение результатов этих работ в проблемную область систем ор-
ганизационного управления - дело перспективы.
    Отечественная практика  внедрения  экспертных систем в рассматриваемую
проблемную область (на примере работы информационно-аналитических  центров
органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации) характеризу-
ется пока еще достаточно скромными успехами.
    Используемые в информационно-аналитических центрах российских регионов
прикладные программные и методические средства,  ориентированные на анали-
тическую  обработку  данных,  как уже отмечалось в работе [6],  являются в
своем большинстве оригинальными проблемно-ориентированными продуктами оте-
чественного исполнения.  В качестве примеров таких средств можно привести:
технологии оценки групповых экспертных  процедур,  разработчики  -  "Центр
прикладной прогностики",  ТОО "Математика и экология", г. Москва; комплекс
моделирования политических и экономических ситуаций с использованием мето-
дов  групповых  экспертных  процедур и инструментария на основе знаковых и
взвешенных графов,  разработчик ИПУ РАН,  г.  Москва;  когнитивную систему
"Космос  "  для  содержательного  анализа  проблемной области и разработки
стратегий,  разработчик - компания "ДАТА-С", г. Севастополь; геоинформаци-
онную  систему  DataGraf для анализа соцально-политической и экономической
обстановки,  разработчик - "ВНИИ охраны природы",  г.  Москва; систему для
обработки информации о расстановке политических сил, разработанная центром
прикладных политических исследований ИНДЕМ, г. Москва; систему "Эйдос" для
решения  задач  на  основе методов распознавания образов,  разработчик НПП
"Эйдос",  г.  Краснодар; "ДА-систему" для обработки информации методом де-
терминационного анализа,  разработчик АО "Контекст",  г.  Москва;  систему
контент-анализа текстов и автоматического построения семантических  сетей,
разработчик - ИПИ РАН,  г.  Москва.
    Экспертные системы,  как наиболее явные представители продвинутых  ин-
теллектуальных  технологий,  в  их классическом,  общепринятом понимании в
рассматриваемых аналитических центрах практически не используются. Инстру-
ментарий  же,  программные оболочки экспертных систем (в подавляющем боль-
шинстве - отечественные) с демонстрационными фрагментами баз  знаний  есть
почти везде - они используются для освоения азов работы с интеллектуальны-
ми технологиями.

4. О ТЕНДЕНЦИИ УСЛОЖНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

    Проблемная область  аналитических  исследований  и управления социаль-
но-политическиими объектами является достаточно выразительным примером для
решения задач мягкой системы. В этой проблемной области налицо все призна-
ки,  характеризующие ее с приставкой  "не"  (неопределенность,  неустойчи-
вость, неполнота, нечеткость и др).
    Интеллектуальная технология,  как некоторая система методов и способов
обработки информации c активным участием субъекта управления, предполагает
определенную  замкнутость  проблемной области,  отделимость ее от внешнего
окружения,  компактность представления данных,  возможность относительного
отчуждения данных,  представляющих знания экспертов. В противном случае ее
трудно назвать технологией или системой,  и,  соответственно, на ее основе
трудно  обеспечить  эффективную  автоматизированную  поддержку  реализации
рассматриваемых процессов.
    Признаки замкнутости,  отделимости, компактности и отчуждения характе-
ризуют степень "жесткости" системы - там,  где они строго определены, сис-
тема алгоритмизируема, формализуема, в противном случае - неалгоритмизиру-
ема, слабо формализуема. При этом, под замкнутостью, компактностью и отде-
лимостью проблемной области понимаются традиционные характеристики матема-
тически представляемого эту область пространства (множества, топоса, топо-
логии, решетки и др.). Отчуждение - это уже эвристический термин, не имею-
щий строгого математического выражения.  Под  отчуждаемой  будем  понимать
формально-представленную  систему знаний экспертов по некоторой проблемной
области, которая может быть эффективно использована на практике без непос-
редственного участия этих экспертов.
    Сложность информационных систем наиболее часто определяется  структур-
но,  количественно или вероятностно (см. например, работу [7]), а адекват-
ные сложным системам формы представления данных строятся, как правило, пу-
тем синтаксического усложнения представляющих эти данные средств, например
- немонотонных или модальных логик.  Так,  на заре развития систем общения
человека  с  ЭВМ  для  поиска текстовых документов сложность естественного
языка пытались преодолеть за счет усложнения формально-логических  средств
представления процессов языкового взаимодействия.  Известно, например, бо-
лее двух десятков методов морфологического анализа, в основу которых зало-
жены  многоаспектные системы представления морфологических признаков слов.
Для более точного представления дескрипторных поисковых образов документов
разработаны структурно сложные информационно-поисковые языки с указателями
семантических ролей или типа RX-кодов.  При создании  семантических  сетей
для  представления содержательного уровня проблемной области превалировала
тенденция использования максимально возможного числа лингвистических приз-
наков лексических единиц,  их синтаксических и смысловых связей (см., нап-
ример работу [8]).
    Для создания  сложных экспертных систем разработано большое количество
средств и методов формально-логического представления, обработки и интерп-
ретации  данных - составлению их обзора можно посвятить не одно исследова-
ние.  Достаточно упомянуть,  например,  одну из наиболее мощных экспертных
систем G2 фирмы Gensym. Она имеет широкое применение в управлении крупными
технологическими процессами (слежение за космическими  кораблями,  монито-
ринг процессов в больших территориально-распределенных производствах,  ор-
ганизация учебного процесса в университетах).  Система G2 имеет для  этого
многоуровневую архитектуру,  развитые средства временных рассуждений, мощ-
ный язык представления знаний,  средства представления внешнего окружения,
мощную  систему  поддержки объяснений,  графический интерфейс приобретения
знаний,  средства представления структуры предметной области, средства для
решения  задач  планирования  и  интеллектуального  управления процессами,
средства разработки собственных интерфейсов для различных баз данных и ис-
точников информации,  поддержку многопользовательского режима работы, воз-
можность интеграции с наиболее распространенными системами управления  ба-
зами данных,  средствами картографии и многое другое. Однако, по сведениям
самой фирмы Gensym,  инструментарий этой экспертной системы,  несмотря  на
его большую мощность, в рассматриваемой проблемной области пока не исполь-
зуются.
    Таким образом,  несмотря  на  наличие уже достаточно богатого арсенала
средств и методов представления данных и знаний для  создания  интеллекту-
альных технологий,  применительно к проблемной области управления социаль-
но-политическими и экономическими объектами успехи по их внедрению остают-
ся более чем скромными.
    Очевидно, что одной из лежащих на поверхности  конструкторских  причин
ограниченного  внедрения  интеллектуальных  технологий  в  рассматриваемую
проблемную область является то, что усложнение формально-логических средс-
тв  и механизмов их интерпретации не является достаточно адекватным спосо-
бом преодоления сложности требований к искомым интеллектуальным технологи-
ям.
    По нашему мнению, в этих неудачах есть и более фундаментальное основа-
ние,  заключающееся  в  том,  что  усложнение формально-логических средств
представления данных, к сожалению, не компенсирует сложностей, появляющих-
ся с потерей "жесткости" системы,  характеризуемой утратой  определенности
("смягчением") значений таких ее признаков,  как замкнутость, отделимость,
компактность и отчуждение.  Это "смягчение" происходит за счет  непосредс-
твенного  активного  включения  в  состав интеллектуальной системы челове-
ка-эксперта или лица, принимающего социально-политическое решение. Понятие
сложности системы,  при этом,  перемещается в другую плоскость - плоскость
принципиально неформализуемых, идеальных понятий. А здесь уже начинают ра-
ботать принципиально другие способы определения сложности системы, которые
исследуются с использованием психологических методов,  а также семиотичес-
ких механизмов соотношения содержания и объема,  интенсионала и экстенсио-
нала понятий.
    Известно, что интенсионал некоторого  высказывания  (предиката)  может
быть  раскрыт  в классе (объеме) всех мыслимых обозначений (денотатов) или
объектов,  для которых этот предикат истинен. Тем самым, через интенсионал
предиката эксплицируется то,  что интуитивно понимается под смыслом. (см.,
например,  работу [9]).  Через интенсионал предиката выражается содержание
понятия,  наименованием которого является предикат.  Для некоторой относи-
тельно замкнутой  проблемной  области  чем  сложнее  структура  предиката,
то-есть, чем больше в нем составных элементов, тем меньше его объем, мень-
ше класс мыслимых для него денотатов,  и, соответственно - тем меньше пре-
дикат выражает содержания,  тем он более точно указывает на некоторый объ-
ект. Эвристический исследования показывают обратную зависимость между объ-
емом и содержанием предикатов,  их полнотой и точностью. В социально-поли-
тической проблемной области понятия  относительно  объемны,  значит  здесь
точность  -  не лучший показатель качества функционирования системы.  Так,
например,  при поиске нормативных и  законодательных  документов  наиболее
важным качеством информационно-поисковой системы является значение показа-
теля полноты,  который повышается за счет использования стратегий  поиска,
построенных  на основе тематических классификаторов или языков представле-
ния данных,  использующих простой дизъюнктивный синтаксис. Попытки описать
динамически  изменяющуюся социально-политическую обстановку с помощью фор-
мальных языков большой структурной сложности,  как указывалось выше, к ус-
пеху не привели.
    Решение проблемы сложности интеллектуальной  технологии  для  социаль-
но-политической сферы деятельности органов управления в направлении разви-
тия (усложнения) формально-инструментального уровня представления данных в
настоящее время, по нашему мнению, с одной стороны, малоэффективно, с дру-
гой,  практически нереализуемо.
    Скорее всего, общая тенденция создания интеллектуальных технологий для
рассматриваемой проблемной области должна быть направлена на поиск  эврис-
тических механизмов, методик оценки групповых экспертных процедур и др., в
которые встроены достаточно простые языковые средства представления и  ав-
томатизированной обработки данных.

  ( продолжение следует)


