Новая технология решения задач на ЭВМ

ВОЕННАЯ МЫСЛЬ № 5/1993, стр. 66-72

Новая технология решения задач на ЭВМ

Полковник С.А. ТКАЧЕНКО,

кандидат военных наук

ПРОЦЕСС управления войсками в современных условиях становится все более сложным и трудоемким. Используемые в штабах расчетные задачи, модели и методики предназначены прежде всего для получения количественных оценок, которые необходимы для обоснования оперативных выводов. Однако в ходе выработки решения дополнительно учитываются и другие факторы. В итоге это приводит к тому, что одни и те же результаты расчетов могут использоваться для обоснования различных оперативных выводов и даже решений. Естественно, неоднозначность в их трактовке не вызывает у потребителя чувства удовлетворения. Поэтому сложившаяся ситуация вызвала потребность создания на базе современных ЭВМ гибких и эффективных систем поддержки процесса выработки решения на операцию (боевые действия). При этом предполагается, что они должны использовать знания и опыт, накопленные в области управления войсками, в том числе и конкретного должностного лица штаба, а также уже разработанные модели, расчетные и информационные задачи. Для успешного решения этой проблемы существенное значение имеет понимание предметной области, охватывающей процесс управления войсками в ходе подготовки и ведения операций (боевых действий).

В настоящее время в научной литературе сформировалось обобщенное определение предметной области как совокупности элементов (объектов, явлений, процессов), их количественных и качественных характеристик, а также связей (отношений) между ними, объединенных общей идеей, определенным смыслом или понятием более высокого уровня.

Важное значение для понимания сущности предметной области имеет уяснение отношений между ее элементами. Под отношениями понимаются временные или постоянные связи (отношения классификации: вид ВС - род войск (вооружений), часть-целое; временные: прошлое, настоящее, будущее, раньше, одновременно, позже; пространственные: фронт, тыл, глубина, эшелон, фланг, диапазон высот; каузальные: причина, цель, мотив, следствие и др.). Именно они, определяя смысловую сторону, окончательно формируют конкретную предметную область, выделяя ее из других или от случайного скопления (нагромождения) объектов и явлений. Поэтому правильное понимание роли и значения этих отношений позволяет грамотно решать задачи, возникающие в данной области, наилучшим образом ориентироваться и действовать в ней. Определение (установление) значений количественных или качественных показателей, характеризующих эти отношения, является целью решения расчетных задач.

Необходимо отметить, что знания о любой предметной области (особенно те, которые используются при решении расчетных задач) можно разделить на формальные, представленные в виде общих и частных, строгих и точных суждений (законы, закономерности, зависимости, алгоритмы), и неформальные, как правило, характеризующиеся субъективностью, приблизительностью - как результат опыта, интуиции, и представляющие собой множество эмпирических приемов и правил (эвристик). В зависимости от преобладания тех или иных знаний в предметной области задачи делятся на формальные и неформальные.

Существующая технология решения задач на ЭВМ разработана только для формальных (алгоритмических). До недавнего времени считалось, что вычислительные средства вообще не приспособлены для решения неформальных задач, так как они обладают определенной неполнотой, неоднозначностью, а то и противоречивостью данных или правил преобразования. Существует мнение, что к неформальным задачам целесообразно относить те, для которых выполняется хотя бы одно из следующих условий: алгоритма решения нет или он неизвестен, или не может быть применен из-за ограниченности вычислительных ресурсов; задача представляется в символьном виде, т.е. не существует аналога в числовой форме; невозможно в точных терминах описать целевую функцию.

Исследование трех уровней управления войсками показало, что на стратегическом и оперативно-стратегическом доминируют неформальные (неструктурированные) задачи (проблемы) и высокая неопределенность условий принятия решения на основе концептуальных критериев. На оперативно-тактическом и тактическом преобладают слабоструктурированные проблемы и ситуации, приводящие к принятию решения в условиях риска. Для уровня управления «средство-объект» характерны хорошо структурированные задачи и достаточно высокая определенность условий принятия решений. Конечно, в реальной действительности между отмеченными уровнями управления очень трудно провести четкую грань. Однако не вызывает сомнения утверждение о том, что чем он выше, тем меньше имеется возможностей по разрешению проблем с помощью строгих количественных методов. Строгие методы, как правило, применяются для обработки и преобразования количественных данных в целях их представления в более удобном виде для уяснения проблемной ситуации (оперативной обстановки), в то время как решение с учетом этих данных принимается на основе опыта, интуиции и размышлений. Это происходит потому, что в процессе выработки решения на операцию (боевые действия) рассматривается множество факторов, которые трудно не только измерить количественно, но и оценить качественно. К ним относится широкий спектр правовых, этических, политических вопросов, учитывающих традиции, историю, культуру и др. Для их оценки используются почти всегда концептуальные критерии.

В целом предметная область, охватывающая постановку и решение задач в ходе подготовки и ведения операции, может включать объекты, явления, процессы, отношения и связи между ними, которые отражаются в общих и специально-научных законах, принципах и категориях; детерминированные и протекают в условиях неопределенности; описываются строгими методами и с помощью нечетких (расплывчатых) множеств и неявных функций; не поддаются формализации и оцениваются с помощью концептуальных критериев. В любом случае она может быть описана в виде некоторой совокупности сведений о ее структуре, основных характеристиках, процессах, протекающих в ней, а также способах решения задач. Упорядоченная и систематизированная совокупность этих сведений образует модель предметной области, а ее формирование является одним из основных этапов решения задач.

В современных условиях решение задачи с использованием ЭВМ в традиционной технологии осуществляется в следующей последовательности: формулирование оперативной постановки задачи, ее алгоритмизация и программирование. При этом в силу большого объема и разнородности знаний к ее решению, как правило, привлекаются три категории специалистов: заказчик, он же пользователь-специалист по военному искусству, системщик-аналитик (математик) - специалист по алгоритмизации и инженер-программист.

В процессе работы заказчик, используя содержательные понятия военного искусства, формулирует оперативную постановку задачи, формируя на вербальном уровне модель, отражающую его понимание задачи (модель 1). Системщик-аналитик, оперируя понятиями формальных методов и схем, создает свою, уже формальную, модель задачи (модель 2). Оперируя языком команд, операторов и процедур определенной системы программирования, инженер-программист разрабатывает программу для реализации задачи на ЭВМ (по существу, это модель 3).

Таким образом, в ходе решения задачи происходит перевод ее оперативной постановки, выраженной в системе понятий предметной области (модель 1), в систему понятий формальных методов (модель 2), а затем в систему понятий языка программирования (модель 3). Чтобы не был искажен смысл и результаты решения задачи, необходимо достаточно строго выполнять требования адекватности данных моделей. Для сложных задач это, как правило, выполняется с некоторой степенью приближения.

Нужно подчеркнуть, что при переводе моделей из одной системы понятий в другую (интерпретация) искажается первоначальная модель, так как используются упрощения, округления и т.п. Заметное влияние на результат интерпретации оказывает и субъективный фактор (уровень подготовленности, мировоззрение, вкусы, привычки и приверженность исполнителя определенным методам). Кроме того, оптимизация решения (довольно часто применяемая в формальных моделях) может приводить к внесению таких изменений в модели задачи, которые несущественны, с точки зрения, системщика-аналитика или программиста, но совершенно недопустимы, с точки зрения пользователя. Учитывая сказанное, следует заметить, что если после первой интерпретации происходит частичное отчуждение пользователя от процесса решения задачи, то по завершении второй - готовый программный продукт уже полностью от него отчужден. При этом ошибки и неточности, допущенные при разработке оперативной постановки задачи, построении формальной модели ее решения, а тем более при программировании, практически не выявляются. Это подтверждается статистикой неиспользуемых (до 70 - 80%) на практике моделей и задач.

Необходимо подчеркнуть, что в случае внесения изменений в постановку задачи потребуется заново привлекать к работе системщика-аналитика и программиста. Это приведет к тому, что большое количество специалистов вынуждено будет работать над сопровождением ранее созданных программных продуктов, а на разработку новых не останется ни времени, ни сил. Попытки же применения такой технологии для решения неформальных задач приводят к малоприемлемым результатам из-за того, что задачи приходится значительно упрощать, подбирая алгоритм для их решения.

Таким образом, можно отметить признаки кризисного состояния традиционной технологии решения задач на ЭВМ, выразившегося: во-первых, в ухудшении, по мере усложнения задач, качества их решения (из-за ошибок при интерпретации); во-вторых, в дефиците специалистов по алгоритмизации и программированию (из-за необходимости сопровождения программных средств); в-третьих, в практической неприспособленности этой технологии для решения неформальных задач. Такое состояние обусловило необходимость разработки новой более совершенной технологии решения оперативных задач.

Эта технология, на наш взгляд, должна обеспечить простоту взаимодействия пользователя (неспециалиста по ЭВМ) с вычислительной системой (выбор средств и методов решения) и исключить этап сопровождения программного продукта в традиционном понимании.

Основная идея новой технологии состоит в том, что системы понятий предметной области и ее формальной модели рассматриваются как исходные данные для решения задачи. Иначе говоря, в вычислительной системе должны быть размещены модель предметной области и интерпретатор. Думается, такой подход обеспечит пользователю возможность самостоятельно формировать и изменять содержание предметной области, выделять в ней элементы и связи, существенные для задачи и удобные для рассуждения в процессе ее решения. Другими словами, его реализация позволит пользователю, неподготовленному в области вычислительной техники, применять ЭВМ без посредников. Более того, новая технология по ряду принципиальных отличий имеет преимущество над традиционной: средства вычислительной системы ориентируются на приспособление к пользователю, имеющему различную, в том числе и самую низкую, подготовку для работы на ЭВМ; обеспечивают решение задачи, начиная с возникновения информационной потребности у пользователя; позволяют совместное решение задачи пользователем и ЭВМ в тесном взаимодействии и при смене ролей из пассивной в активную.

Следовательно, новая технология охватывает весь процесс решения задачи: от момента возникновения у пользователя потребности в новых знаниях из данной области до ее удовлетворения, предусматривая его непосредственное участие на всех этапах решения. При этом человек и ЭВМ рассматриваются как система, целью которой является получение требуемого знания, достигаемого автоматическим формированием и выполнением в оптимальной (в определенном смысле) последовательности вычислительных, логических и поисковых операций над имеющейся в ЭВМ информацией. Функционирование такой человеко-машинной системы должно опираться на средства и методы работы со знаниями (их представлением, хранением, преобразованием и т.п.). В данном случае под термином «знания» понимается информация о системах понятий предметной области и ее формальной модели, о их соответствии между собой и о методах (приемах, процедурах) решения задач в данной предметной области.

Используемая информация должна быть организована и представлена в ЭВМ так, чтобы обеспечить взаимодействие пользователя с ней (в системе понятий предметной области) в целях получения нового знания - результата решения задачи. Организованные подобным образом системы называются интеллектуальными, или системами искусственного интеллекта.

Исследования и опыт применения аналогичных систем за рубежом показывают, что они должны удовлетворять следующим основным требованиям: решать оперативные проблемы (задачи) в определенной предметной области на требуемом уровне компетенции; использовать для решения проблем (задач) знания, опыт и интуицию лица, принимающего решение на операцию (боевые действия); применять разработанные ранее (в рамках традиционной технологии) информационные и расчетные задачи, модели и методики; выступать как средство для поддержки сложившейся технологии работы штаба (например, при выработке решения на операцию).

Основу интеллектуальной системы составляют знания, средства и методы их представления и манипулирования в ЭВМ. По содержанию их можно условно разделить на знания о предметной области (совокупность сведений о структуре и основных характеристиках предметной области, процессах, протекающих в ней, и возможных задачах) и возможностях самой системы, средствах и методах решения задач в данной предметной области.

Источниками знаний для интеллектуальных систем могут быть учебная, научная и техническая литература, уставы, наставления, материалы КШУ и КШВИ, кино-, фотодокументы и, что очень важно, эксперты (специалисты высокой категории). Значительная часть профессионального опыта (знаний) остается вне официальных источников, т.е. непосредственно у специалистов. Эти ценные знания, к сожалению, часто безвозвратно теряются, а интеллектуальные системы позволяют не только сохранить их, но и накапливать.

Систематизированные и размещенные в памяти ЭВМ знания о предметной области являются базой знаний (БЗ). По существу, БЗ - модель предметной области, размещенная в памяти ЭВМ. Система элементарных знаний о предметной области (числовые данные) представляет собой базу данных (БД). К особой форме знаний можно отнести видеоданные: рисунки, фото-, кинодокументы, телеизображения и др. Видеоданные о предметной области, используемые для решения задач и размещения в памяти ЭВМ, по аналогии с БЗ и БД могут быть названы базой видеоданных (БВД).

Знания (кроме знаний о предметной области), которые необходимы интеллектуальной системе для решения задач называют метазнаниями (иногда их называют еще умениями по применению знаний о предметной области). Система метазнаний (умений) может быть названа базой метазнаний (БМЗ) или базой умений (БУ).

Таким образом, в интеллектуальной системе все сведения, необходимые для решения задач в данной предметной области, должны быть систематизированы и представлены в памяти вычислительной машины в виде БД, БЗ, БВД и БУ. К сожалению, до сих пор нет научно обоснованной методики изучения, описания и представления в ЭВМ предметной области, поэтому каждый разработчик интеллектуальной системы делает это, опираясь на свои опыт и знания.

Кроме того, крайне важно указать на одну из существенных особенностей результатов решения, получаемых с помощью интеллектуальных систем. Дело в том, что неполнота сведений о предметной области и протекающих в ней процессах, неточность входной информации, неуверенность в используемых квазиаксиомах приводит к тому, что выводы, получаемые в интеллектуальных системах, носят не достоверный характер, как в традиционных расчетно-логических системах, а приближенный (правдоподобный). Поэтому в составе интеллектуальных систем должен быть механизм вычисления оценок степени правдоподобия получаемых результатов.

Второй по значимости (после представления модели предметной области в памяти ЭВМ) при создании интеллектуальной системы является проблема взаимодействия (общения) с ней,- или проблема пользователя.

Во всем многообразии предложений и способов по ее решению можно выделить два подхода: первый, «очеловечить» формальные языки, применяемые математиками и программистами; второй, «формализовать» естественный язык для использования его непрофессионалами в области вычислительной техники. Первый предпочтителен, потому что совершенствуются существующие формальные языки программирования и обработки данных и одновременно решается задача всеобщей компьютерной грамотности. Практика свидетельствует, что при создании систем, как правило, используется синтез элементов обоих подходов.

Учитывая опыт работы с компьютерными системами, можно сделать вывод, что, с точки зрения пользователя, они должны оцениваться исходя из следующих требований: доступность (общее количество пользователей и уровень их подготовки); удобство (степень удовлетворения потребности общения или взаимодействия с системой, «дружественность» ее реакции); качество (правильность понимания и степень отработки запросов пользователя); оперативность (суммарное время взаимодействия с системой); гибкость (настройка и адаптация к возможностям конкретного пользователя); надежность (устойчивость к ошибкам пользователя).

В настоящее время ввиду отсутствия научно обоснованной методики основным принципом при разработке систем общения, по нашему мнению, может быть максимальная ориентация на пользователя. При этом наиболее важным является учет факторов, связанных со спецификой содержания труда пользователя. Например, характер работы оперативного состава штаба - интеллектуальный, содержание - последовательно-параллельное решение задач (в соответствии со сложившейся технологией работы), направленное на достижение определенной цели (выработки решения или разработки плана операции).

Одним из решающих факторов, влияющих на качество взаимодействия с системой, является максимальный учет особенностей предметной области, в которой работает пользователь. Речь идет о специализации языка взаимодействия с системой, использовании специальной терминологии и языковых конструкций, об ограничении семантики, в том числе и о применении известных пользователю методов решения задач. Кроме того, существенным аспектом при разработке системы является учет человеческих потребностей (быть понятым системой, самовыражение при решении задачи, свобода выбора), а также психофизиологических характеристик личности (эмоциональная стабильность, устойчивость внимания, быстрота и стиль мышления).

Новая технология решения задач на ЭВМ

Гипотетическая интеллектуальная система

Таким образом, проблема пользователя в целом может рассматриваться как проблема удобства работы с системой. При этом можно согласиться с принятыми в настоящее время определениями: система является удобной, если усилия пользователя, необходимые для понимания ее действий и реакции на них, минимальны, или же, если при работе с ней не возникает чувство дискомфорта.

Структурная блок-схема гипотетической интеллектуальной системы, удовлетворяющей требованиям новой информационной технологии решения задач с помощью ЭВМ, показана на рисунке.

База умений занимает центральное положение и выполняет ведущую роль по отношению к остальным компонентам системы. Основными ее функциями могут быть: идентификация задачи, оценка достаточности исходных данных и возможностей по ее решению; определение подходов, способов и средств решения задачи; выработка и реализация плана и программы решения задачи.

Система когнитивной графики (СКГ) - это аппаратно-программные средства, обеспечивающие обработку и анализ видеоизображений и интерпретацию их в символьное (текстовое) описание. Дело в том, что с появлением и широким распространением персональных ЭВМ, имеющих в своем составе хорошо развитые графические средства, в области искусственного интеллекта возникло новое направление, связанное с разработкой системы когнитивной графики, обеспечивающей использование видеоданных для решения задач. Возможность перехода от зрительного восприятия к ее текстовому (символьному) описанию, и наоборот, составляет основу систем СКГ.

Взаимодействие пользователя с системой осуществляется с помощью интеллектуального интерфейса, обеспечивающего: идентификацию пользователя, настройку и адаптацию системы на конкретного специалиста путем построения соответствующего сценария и структуры диалога пользователя с любым компонентом системы; ввод оперативной постановки задачи на ограниченном естественном языке в виде текста, таблиц, рисунков, а также схем оперативной обстановки с карт (слайдов); интерпретацию всей информации и занесение в соответствующие базы (БУ, БЗ, БД, БВД); представление и объяснение результатов решения; обновление или дополнение содержимого информационных баз.

По нашему мнению, вся информация, необходимая для решения задач, из рассматриваемой предметной области должна быть собрана и систематизирована в информационных базах. Решение задачи может осуществляться в следующей последовательности. Вначале производится анализ исходных данных (достоверность, полнота, точность, совместимость), потом определяются класс и тип задачи, методы и точность ее решения, формируется задание и выдается сообщение о возможности и методах решения данной задачи. После чего осуществляется непосредственное решение задачи системой при активном участии пользователя с привлечением необходимых средств (ППП, БЗ, СКГ, БД, БВД). На заключительном этапе формируются полученные результаты решения, оцениваются их точность, достоверность и обоснованность.

Для решения задачи интеллектуальная система может использовать как знания, сосредоточенные в БЗ, так и получаемые из ответов пользователя по ее запросу. Особенностью такой системы, отличающей ее от традиционной, является отсутствие в ней результатов или алгоритма решения задачи. Алгоритм решения задачи формируется (конструируется) с помощью знаний, имеющихся в системе и располагаемых пользователем после ввода исходных данных, т.е. необходимые средства, в том числе расчетные задачи и модели, определяются уже в ходе ее решения.

Применение интеллектуальных систем в интересах выработки решения и планирования операции, а также управления войсками в ходе боевых действий является одним из наиболее перспективных направлений качественного совершенствования управленческой деятельности командных кадров. Достаточно сказать, что разработка подобных систем министерством обороны США рассматривается как эффективная область деятельности, которая в ближайшем будущем может значительно повысить качество оружия и боевые возможности группировок войск. При этом первоочередное внимание уделяется их применению для совершенствования и ускорения процессов принятия решения и обеспечения управления войсками в чрезвычайной обстановке. По данным зарубежной военной печати, к началу 90-х годов в США разработано и находится в опытной эксплуатации несколько десятков прикладных интеллектуальных систем военного назначения. К основным из них относятся комплексы средств автоматизации для централизации управления боевыми действиями флота в зоне Тихого океана и АСУВ СВ США.

Некоторое представление о возможностях подобных систем можно составить на примере системы «ТЕМПЛАР». По утверждению военных специалистов США, она используется для планирования воздушных операций, имеет вход и выход на ограниченном естественном языке и обеспечивает постановку боевых задач авиации. Время, необходимое для проведения расчетов и формирования боевых задач группам и одиночным самолетам общей численностью до 1000 самолетов, не превышает двух часов.

Результаты, полученные в области разработки прикладных интеллектуальных систем военного назначения, подтверждают важность развития этого направления работ. Использование данных систем в штабах позволит повысить качество и сократить сроки подготовки операций (боевых действий), обеспечить управление войсками на уровне современных требований.


Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте

  • <a href="http://www.instaforex.com/ru/?x=NKX" data-mce-href="http://www.instaforex.com/ru/?x=NKX">InstaForex</a>
  • share4you сервис для новичков и профессионалов
  • Animation
  • На развитие сайта

    нам необходимо оплачивать отдельные сервера для хранения такого объема информации