Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | ... | 56 | —Пепик илиАндрлик. Их работа. Но Пепик сейчас, кажется, сидит. Если было бы выдавленостекло, это мог бы быть Дундр, Лойза, Новак, Госичка или Климент. Но здесь,судя по всему, работал Андрлик.
— Смотритене ошибитесь, —пробурчал полковник.
—Выдумаете, что появился новый специалист по кладовкам — спросил Пиштора и сразу сталсерьезным. — Едвали.
Собственно говоря, Мертл тоже иногдаработает долотом, но он не занимается кладовыми. Никогда. Он обычно влезает вквартиру через окно уборной и берет только белье. — Пиштора снова оскалил своибеличьи зубы. —Нутак я забегу к Андрлику.
Пример хоть и с долей иронии, но полностьюв русле русской народной пословицы из трех слов: Горбатого могилаисправит.
Продолжим исследование.
Исходными данными для построения прогнозноймодели поведения конкретных информационных самообучающихся систем предлагаетсявзять:
1) собственные цели исследуемой системы иокружающих ее систем;
2) заданные внешней средой целиисследуемой системы иокружающих ее систем;
3) поступки, совершенные впрошлом;
4) события, вносимые в модельисследователем. Именно события, вносимые исследователем, и являются темштурвалом, с помощью которого
осуществляется управление системой внеспокойном море информационных течений;
5) структуры, элементом которыхданная системаявляется, цели структур,задачи, условия существования структур, элементови связей между ними.
Теперь попробуем проиллюстрироватьсказанное примером. При этом желательно, чтобы пример мог быть спроецирован наперечисленные выше координатные оси исходных данных. Понятно, что пытатьсявыбрать в качестве главного героя, например, Гарри из романа Г.Гессе Степнойволк бессмысленно, в силу его невключенности в работу каких-либо структур тоговремени и отсутствия связей с окружающими элементами (особенно в началеромана), используя которые можно было бы управлять Степным волком. Позднее онипоявляются и этим пользуется Г.Гессе, в противном случае ему писать-то было быне о чем.
Если уважаемый читатель оглянется на своюжизнь и подвергнет ее тщательному анализу путем вспоминания, как советует донХуан, и при этом обратит особое внимание именно на события, связанные среализацией тех или иных целей, то выяснится, что для каждой существовавшейцели всегда были соответствующие события, способные привести систему всостояние достижения цели. Тропинки были всегда, но не всегда ими удавалосьвоспользоваться. Причем, что характерно, регулярная мыслительная подпитка целиприводила к увеличению доли соответствующих событий. Понятно, что эти событияне вызываются целью —они только проявляются ею, делаются видимыми. Поэтому здесь речь идетисключительно о возрастании доли видимых событий через призму заданнойцели.
Однако, больший успех всегда был в томслучае, когда не человек шел к цели, а сама цель шла к человеку, т.е. человекподчинял себя цели, становился ее рабом и послушно исполнял то, что от неготребовалось. Тогда среди веера событий, которым каждое мгновение мир обмахиваетчеловека, выбор уже будет осуществлять не человек, а цель — руками этого человека. Что дляэтого надо
Достаточно стать безупречным воином потерминологии дона Хуана. В чем логика этой безупречности
Она в самоустранении от генерации новыхцелей, которые способны помешать, т.к. не дать одной цели реализоватьсяспособна только другая цель.
Наличие взаимопротиворечивыхцелей— это трагедиядля любой самообучающейся информационной системы. Параллельная реализациивзаимопротиворечивых целей неизбежно приводит к тому, что функционированиисистемы отчетливо прослеживаются поступки, как бы нейтрализующие друг друга. Аесли ни одина из этих целей не преобладает и нет причин способных разрушить их,то это настоящая трагедия для информационных системы. Буриданов осел говорятумер от того, что пытался минимизировать свои действия в условияхпротивопложных, но равнозначных ограничений. Наличие двух естественных желанийне делать лишнего шага съесть большую охапку соломы - обрекло беднягу насамоуничтожение.
Для того, чтобы цель оставила систему впокое, она должна превратиться в правило, т.е. быть достигнутой. Только тогдаправило может быть уничтожено. Уничтожить правило способно другое, правило илифакт, противоречащий этому правилу.
Однако, после того как цель превратится вправило, и это правило будет уничтожено, ничто не мешает ей заново возникнуть изаново прокрутить все колесо Сансары. Именно так утверждается вБхагават-гите:
Созерцая объекты чувств, человекразвивает привязанность к ним, из привязанности рождается вожделение, извожделения возникает гнев.
Гнев порождает полное заблуждение,заблуждение затмевает память. когда память в затмении, пропадает разум, а когдаразум потерян, человек вновь падает в колодец материального мира.
Зачастую все в жизни информационных системпроисходит в полном соответствии со сказанным, что и позволяетпровести их классификацию взависимости от процессов, протекающих в пространстве целей.
Здесь видятся следующие пятьвариантов.
Вариант 1:
1) возникает цель;
2) цель превращается в правило, т.е.достигается;
3) правило разрушается другими правиламиили фактами;
4) из обломков разрушенной структуры опятьвозникает цель, часто та же самая, что была и раньше: еда, сон, женщина.Реализованная цель встает из пепла разрушенных правил подобно сожженной птицеФеникс.
Именно так и проходит день за днем дляживущих этими целямиинформационных систем.
Вариант 2:
1) рождается i цель;
2) цель с номером i не успеваетпревратиться в правило, как i становится больше на единичку и управлениепередается на пункт 1. В результате цели растут словно грибы после дождя, онинагромождаются друг на друга мешают друг другу, вызывая сбои в работеинформационной системы.
Для человека подобное развитие событийдовольно часто заканчивается визитом к психиатру, а для компьютерной системы—перегрузкой.
Вариант 3представляет собой полное отсутствие целей. Отсутствие целей блокируетповеденческую деятельность, информационной системы, а тем самым разрушает еестоль же эффективно, как иизбыток целей.
Довольно часто к этой ситуации приводитсистему работа ее собственных механизмов безопасности, способных предельноточно выполнять задачу по уничтожению лишних собственных или навязанных из внецелей.
Вариант 4:
1) возникает цель;
2) цель достигается;
3) возникает новая цель, для которойдостигнутая ранее цель становится вспомогательным правилом.
Движение постоянно и неотвратимо идетисключительно в одном направлении; в том направлении, которое порождаютреализованные цели. Подобное движение напоминает течение ручья. Он течет туда,куда проще просочиться, но всегда — сверху вниз.
Вариант 5:
1) возникает цель;
2) цель достигается;
3) возникает новая отличная от предыдущей иникак не связанная с ней цель.
Итого, имеем пять возможных вариантовлдвижения информационной системы:
1) первый — равномерное движение по одному итому же отрезку, бег по кругу;
2) второй — ускоренное хаотическое движение вграницах круга;
3) третий — отсутствие движения;
4) четвертый — постоянное движение в одномнаправлении;
5) пятый — движение в различныхнаправлениях. В результате весь процесс познания дляинформационно-самообучающейся системы в соответствии с описанными вариантамиможет быть охарактеризован следующим:
1) вариант 1 — отсутствует или очень слабаясобственная внутренняя перестройка, накопление знаний практически непроисходит, но система вполне справляется с решением ограниченного кругапривычных для нее задач;
2) вариант 2 — система не в состоянии ничемуобучиться;
3) вариант 3 — система не в состоянии ничемуобучиться;
4) вариант 4 — идет постоянное углублениепознания в какой-либо одной области;
5) вариант 5 — идет углубление познания вразличных областях деятельности.
Еще раз вернемся к исходной постановкезадачи на прогнозирование ведения информационных самообучающихся систем ипопытаемся определить ключевые понятия, связанные с прогнозированием. Чтоозначают применительно к самообучающейся системе следующие термины:прогнозирование, управление, наблюдение Какой единицей можно измерять точностьпрогноза
Интересно, что для технических линейныхсистем ответы на все перечисленные вопросы давно получены.
Информационную самообучающуюся системуназовем тотально управляемой, а поведение ее полностьюпрогнозируемым на интервале времени [to, t1], если известен алгоритминформационного воздействия (например, методика обучения), позволяющий привестисистему в любой момент времени te [to, ti] ктребуемому от нее результату (поступку) х.
Информационную самообучающуюся системуназовем частично управляемой, а поведение ее частичнопрогнозируемым, на интервале времени [to,t1] если известен алгоритм информационноговоздействия, позволяющий привести систему в некоторый момент времени te[to, t1] к требуемому от нее результату(поступку) х.
Информационную самообучающуюся системуназовем полностью наблюдаемой на интервале времени [to,t1], еслиизвестен алгоритм, позволяющий на основании анализа текущего состояния системыв момент времени t1,определить доминирующее информационное воздействие, направленное на нее в любоймомент времени te [to,t1].
Информационную самообучающуюся системуназовем частично наблюдаемойна интервале времени [to,t1], если известен алгоритм,позволяющий на основании анализа текущего состояния системы в момент времениt1, определить отдельныеинформационные воздействия на интервале времени [to, t1], приведшие ее к этомусостоянию.
Примером полностью наблюдаемой системыявляется человек на страшном суде, где, только взглянув на него, представительНеба способен огласить весь список добрых и злых деяний за интервал времени отрождения и до смерти.
Примером частично наблюдаемой системыявляются персонажи Конан Дойля, приходящие к Шерлоку Холмсу за помощью. Анализируя их внешний вид, Холмс безошибочноопределяет отдельные внешние воздействия, связанные с этими людьми, например:Судя по вашему указательному пальцу, выпредпочитаете крученые папиросы (СобакаБаскервилей).
Точностью управления информационной самообучающейся системой или точностью прогнозирования ее поведенияназовем величину временного интервала между планируемым временем получениятребуемого от нее результата (совершения ею соответствующего поступка) идействительным.
Для классических линейных систем существуетт.н. критерий управляемости, который позволяет сделать однозначный вывод овозможности управления той или иной линейной системой. Для любой информационнойсамообучающейся системы, выбираемой из всего множества самообучающихся систем,подобный критерий в принципе существовать не может. Однако, для систем,использующих для обучения какое-то подмножество обучающих алгоритмов, вполнедопустимо существование некоторого аналога вышеназванного критерия.
Попробуем его поискать.
Однойиз внешних особенностей функционированиясамообучающейся системы является отсутствие строгого однозначного соответствиявходного сообщения выходному результату. Даже если внешний наблюдательдобросовестно зафиксирует все реакции системы на все возможные входные данные;он не сможет гарантировать, что при тысячекратном повторении системе звукалом, она вдруг не увидит в этом звуке совершенно иных смыслов.
Кроме того, самообучающиеся системыинтересны еще и тем, что даже в том случае, если п объектов обучаются одним итем же учителем по одной и той же программе, т.е. учитель оказывает на всехсвоих учеников одно и то же информационное воздействие, однако знания у всехбудут различны не только по существу, но и по формальным критериям (бальныеоценки экзаменаторов).
В чем в данном случае причина различиязнаний
Предположим, что эти причины вследующем:
1) в способностик усвоению знания, которое определяется механизмамиработы памяти. В рамках модели Р-сетей — это в первую очередьинформационная емкость системы и жизненная сила ее элементов. В рамкахЦПФ-модели— видимостьвходных данных. Зачастую все то, что вещает учитель, совершенно невидимо для ученика. Ясно, что вподобной ситуации и самый способный ничего освоить не сможет,
2) в целяхсистемы. В рамках модели Р-сетей — это распределение связей междуэлементами. В ЦПФ-модели — вопросы, сформулированные для системы.
В условиях сделанных предположений поисккритерия управляемости поведением информационныхсамообучающихся систем следует проводить среди целейсистемы и ее способностей к усвоению знания. При этом понятно что цели системыи ее способность к усвоению знания достаточно плотно коррелируют между собой иопределяются возможностями структурных преобразований системы. Найти критерий управляемости—это значит выработать правило, наосновании которого можно судить о возможности создания алгоритма информационного воздействия (методики обучения) для конкретнойинформационной системы. О разрешимости данной проблемы уже говорилось в первойчасти работы. Было показано, что проблема во многом сводится к информационнойстабильности, к тому, какие процессы структурных преобразований превалируют всистеме: изменение связей (возможности влияния элементов друг на друга), ухододних элементов без замены (разрушение структуры и потеря части функциональныхвозможностей), приход других (создание новых подструктур и появление новыхфункциональных возможностей).
Гибель одних подструктур и появление другихв основном и определяют изменение знания системы.
Таким образом, управляемость определяетсятем. какие знания сохраняются и развиваются, а какие скрываются иуничтожаются.
Технологии уничтожения знания ксегодняшнему дню проработаны достаточно хорошо.
1. Уничтожение документальных хранилищзнания— книг. Одним иззачинателей этого направления считается Первый китайский император— строитель Великой китайскойстены, предавший огню все до него написанные книги. При этом выявленныеукрыватели древних манускриптов использовались в качестве грубой рабочей силыпри строительстве великой стены, отгородившей часть земли от мира. Императордействовал с размахом, уже тогда, возможно, понимая, что именно информационныепроцессы опаснее всего. И решения он видел простые и правильные:
а) отгородиться стеной из камня впространстве;
б) отгородиться стеной из огня вовремени.
2. Уничтожение живых носителей какого-либознания. Если перечислять исторических персонажей, решающих проблему именнотаким образом, то не хватит и страницы.
Pages: | 1 | ... | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | ... | 56 | Книги по разным темам