Алгебрологический подход к построению

advertisement
1Б
УДК 004.82
М.Ф. Бондаренко, Г.Г. Четвериков
Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники
Алгебрологический подход к построению
универсальных структур лингвистических
объектов
В статье рассмотрены основные концепции построения многозначных интеллектуальных
систем (МИС), адекватных основным задачам деятельности человека и использующих гибридные
средства с многозначным кодированием многозначной логики и структур.
Введение
В работах [1-3] сделан акцент на концепции нейрофизиологических и
нейрокибернетических аспектов механизмов живого мозга. Связано это с
тем, что естественные нейронные структуры из нервных клеток –
нейронов по существу являются высокоэффективными распознающими
системами и, по этой причине, представляют интерес не только для
медиков и физиологов, но и для специалистов, занимающихся проектированием систем искусственного интеллекта. Однако прямой перенос
результатов исследований нейрофизиологов в инженерную практику в
настоящее время невозможен из-за отсутствия соответствующей
биоэлектронной технологии и элементной базы, что привело к разработке
и созданию множества разновидностей искусственных нейронов,
реализованных на элементах импульсной техники.
Но и здесь возникли осложнения из-за неадекватности нейронных
моделей множеству требований, предъявляемых к МИС. Как альтернатива
в работах [1] предлагается создание нейроподобных моделей на основе
техники многопроцессорных вычислительных систем с программируемой
архитектурой, в частности на основе цифровых интегрирующих структур.
Цель работы – рассмотреть основные концепции построения многозначных
интеллектуальных систем.
Таким образом, сохраняя структуру фон-Неймана, строятся МИС,
являющиеся существенно двузначными, но моделирующие нейронные
процессы пространственного суммирования разных по уровню
воздействий, инерциальных и пороговых свойств нейронных мембран, а
также изменения частоты следования передаваемых сообщений. Хотя
очевидным является то, что все перечисленные свойства и функции, по
сути, существенно не только дискретны по времени, но и многозначны
(дискретны по уровню).
24
«Искусственный интеллект» 1’2001
Алгебрологический подход к построению универсальных структур
лингвистических объектов
1Б
Как следствие, неадекватность используемых принципов кодирования
и элементной базы моделируемым процессам влечет за собой
избыточность,
усложнение
и
не
очевидность
используемого
математического и технического аппарата преобразований, потерю
микроуровня параллелизма в обработке, ожидаемого быстродействия и
гибкости перестройки структуры без существенных изменений
архитектуры и связей. Возникающие осложнения [1] при создании МИС
способствуют выдвижению концепции адекватности многозначной логики
и структур задачам создания МИС с желаемыми свойствами и
возможностями.
Концептуальная структурно-функциональная
модель ячейки МИС
Для раскрытия путей использования задела знаний в области
многозначного кодирования и структур при создании МИС предлагается
концептуальная структурно-функциональная модель ячейки МИС (рис.1).
Каждая МИС характеризуется набором функций, выполняемых ею
блоками, которые реализуют эти функции и информационные обмены. В
соответствии с решаемыми задачами структурно-функциональная ячейка
распадается на три иерархических уровня: функциональный (аналитикосинтетический)
–
уровень
1;
тактический
(анализаторнокоординационный) – уровень 2; стратегический (координационный) –
уровень 3.
Рис. 1. Концептуальная структурно-функциональная модель ячейки МИС
Ячейка МИС наращивается на функциональном уровне как по входам,
так и по выходам, а также объединяется с другими ячейками по входам
дешифраторов промежуточных признаков; на тактическом уровне – через
«Штучний інтелект» 1’2001
25
Бондаренко М.Ф., Четвериков Г.Г.
1Б
анализаторно-координационный процессор; на стратегическом уровне –
через процессор-супервизор и базу знаний. Концептуальная модель ячейки
МИС базируется на концепции симбиоза дву- и многозначных средств
обработки данных, поэтому на стратегическом уровне в ней содержатся
комплексы
преобразователей
формы
представления
данных
–
преобразователи из двузначного кода в многозначный (2→К) и обратно
(К→2). Очевидно, что их использование в МИС определяет, на каком
уровне решаются задачи, в какой логике и с каким быстродействием
(какова пропускная способность МИС). Кроме того, применение этих
средств исключает необходимость работы оператора с двузначными
трансляторами при вводе-выводе данных.
Универсальный многозначный функциональный
преобразователь
В общем виде одновходный одновыходный универсальный
многозначный функциональный преобразователь (УМФП) содержит
элемент распознавания (аналого-цифровой преобразователь – АЦП и
дешифратор – ДШ), коммутатор – КМ, ЦАП – цифро-аналоговый
преобразователь и блок управления – БУ (рис. 2).
Элемент распознавания k -значной переменной реализует предикат:
k
t  x i , где t – двузначная (логическая) переменная, x – k -значная
переменная, k i  0, 1, ..., k  1 i -тое значение k -значной переменной.
Распознавание значений входного алфавита во время работы
пространственных k -значных структур на первом этапе сводится к
сравнению (АЦП) некоторого физического входного алфавита X с
соответствующим набором квантовых уровней статических признаков
(напр.: напряжения, тока, электрического заряда и т.п.). С помощью ДШ
осуществляется переход к двузначному пространственному отображению
результата распознавания, то есть формирование пространства
соответствующим образом возбужденных промежуточных полюсов
функционального преобразователя. Результатом распознавания является
пространственный единичный отраженный код Z 0, 1 Z.
Поскольку преобразователь универсальный, то мощность множества
функций N  k m , где m  k n . В силу требования универсальности к
преобразователю k вариантов возможных состояний пространственных
выходов дешифратора необходимо обратить в k 2 комбинаций
управляющих сигналов. Дело в том, что в общем случае после
распознавания k -значных сигналов на выходах дешифратора получено k
вариантов пространственных (параллельных) единичных кодов, а для
формирования выходных сигналов (ЦАП) преобразователя необходимо
26
«Искусственный интеллект» 1’2001
Алгебрологический подход к построению универсальных структур
лингвистических объектов
1Б
поставить в соответствие каждого с k входных сигналов еще по k
сигналов исходной k -значной функции одной переменной, что содержит
также k значений, то есть необходимо сформировать k  k управляющих
сигналов на k входах устройства, формирующего исходные сигналы.
Рассмотрение такого подхода и исследования проблем создания и
построения УМФП необходимо расширить с точки зрения нарастания
значности структурного алфавита (значность k  3 ).
Рис. 2. Универсальный многозначный функциональный
преобразователь (УМФП)
Поскольку преобразователь – универсальный, то мощность множества
функций, которое реализуются одновходовым универсальным функциональным преобразователем равно N  k k . Наращивание значности
структурного алфавита (числа параллельных каскадов ЦАП и АЦП) с 3 до
10 позволяет повысить функциональные возможности относительно
реализации множества логических функций одной переменной 1010/33 г.
Тем не менее увеличение значности k выше 16 наталкивается на
физические ограничения с одной стороны полупроводниковых
компонентов, что в микроэлектронном выполнении не позволяют
увеличивать динамический диапазон питающих напряжений, а с другой –
возрастание числа порогов ведет к возрастанию жесткости припусков на
отклонение многоуровневых сигналов, что также не может быть
обеспеченно в твердотельном варианте. Кроме этого, одновходные УМФП
характеризуются низкими функциональными возможностями, поскольку
реализует лишь одноместные функции k -значной логики, что недостаточно
для языковых задач ИИ. Следовательно, возникает необходимость перехода
ко многоразрядным изображениям букв славянского алфавита и создания
многовходных УМФП, управляемых извне тоже k -значными сигналами и
структурами [1,2].
«Штучний інтелект» 1’2001
27
Бондаренко М.Ф., Четвериков Г.Г.
1Б
Заключение
Решение задач формализации принципов организации структуры
вычислительных средств, таким образом, обеспечивает построение
новейшей концепции для систем искусственного интеллекта; применение
пространственного и временного параллелизма на структурном и
алгоритмическом уровнях; создание процедурных и функциональных
языков, параллельных машин баз знаний и логического вывода. Разработка
АКЦ открывает возможность перехода от алгоритмического описания
информационных процессов к описанию их в виде уравнений, а уравнения
задают отношение между переменными [1,2]. Предлагается перейти от
создания спектра частичных типов k -значных структур к единой модели
универсальной ячейки, которая путем изменения наладок (не структуры)
обеспечивает перенастройку во время воспроизведения интеллектуальных
свойств и преобразований.
Литература
1.
2.
3.
Бондаренко М.Ф., Коноплянко З.Д., Четвериков Г.Г. Основи Teopiї синтеза надшвидкодіючих
структур мовних систем штучного інтелекту. – К.: I3MH, 1997. – 386 с.
Шабанов-Кушнаренко Ю.П. О проблемах теории интеллекта // Проблемы бионики. – 1990. –
Вып. 44. – С. 3-10.
Пат. № 14936 А. Украина, НОЗК CAPut!’/02 Функціональный перетворювач з багатозначним
кодуванням: Бондаренко М.Ф., Коноплянко З.Д., Четвериков Г.Г. – № 96073064; Заявл.
30.07.96; Опубл. 04.03.97 .
Материал поступил в редакцию 30.07.00.
28
«Искусственный интеллект» 1’2001
Download