— позволяет за счет протоколирования процесса построения модели осуществлять обучение системы моделирования, а также адаптировать ее интерфейс к конкретному пользователю, его аналитическим приемам;
— способствует развитию методологии моделирования, поскольку протоколирование процесса синтеза модели позволяет перейти на уровень металогики модели, т. е. анализировать процесс анализа или моделировать процесс моделирования.
Особого упоминания здесь заслуживают системы протоколирования рассуждений, позволяющие отображать в виде графических и логико-лингвистических моделей сценарии и алгоритмы различных процессов, рассуждений экспертов, классификации и иные виды моделей, использующих графические методы отображения связей. Операции, выполняемые с их применением, часто называют майнд-мэппингом (от англ. mind mapping — картографирование мышления). Вообще-то, в русском языке для именования результата работы систем такого типа есть название: «функциональная схема (диаграмма)», но из-за того, что отечественные программные продукты этого класса на рынке практически не представлены, то термин уже изрядно потеснен, если не вытеснен вовсе.
Те, кому уже доводилось решать подобные задачи, знают, сколько времени уходит на разработку с помощью примитивных компьютерных средств, не приспособленных для таких работ, графического представления мало-мальски серьезной классификации. Майнд-мэпперы же практически всю графическую работу берут на себя, заботясь, в том числе, и о размещении элементов на полученной диаграмме. К числу систем этого класса могут быть отнесены: система MindMapper (SimTech, США, http://www.mindmapper.com/), Microsoft Project (Microsoft, США, http://www.microsoft.com/) и другие. Экономия времени от применения подобных программных продуктов даже на относительно простых функциональных схемах (порядка 20 блоков) может составлять около часа на одну схему. Кроме того, следует учесть, что многие системы протоколирования рассуждений прекрасно стыкуются с базами данных и табличными редакторами, способны экспортировать данные в формат языков гипертекстовой разметки, например, XML, что делает эти средства еще и незаменимым инструментом управления проектами и создания действующих макетов баз знаний.
Использование систем майнд-мэппинга для протоколирования мозговых штурмов, сеансов извлечения знаний при создании экспертных систем делает их незаменимым инструментом информационной работы. Кроме того, средства протоколирования рассуждений часто реализуются в многопользовательском режиме и выступают в качестве подсистемы в автоматизированных системах, служащих для коллективной разработки управленческих и проектных решений, а также программного обеспечения. Многие системы этого типа позволяют строить линейные планы-графики Г. Гантта (диаграммы Гантта), а также циклические и сетевые планы-графики, широко используемые в управлении, позволяя решать не только задачи графического отображения, но и производить вычисления затрачиваемых ресурсов и времени, а также решать примитивные оптимизационные задачи.
Существует также и еще один класс программного обеспечения по своей идеологии близкого к системам майнд-мэппинга: это системы презентационной графики, но по этапу применения они ближе к завершению цикла ИАР и могут быть отнесены к классу систем отображения результатов ИАР. Поэтому к их рассмотрению мы обратимся позже.
9.6 Системы гибридного интеллекта
Если рассматривать системы гибридного интеллекта в самом общем виде, то можно сказать, что системы гибридного интеллекта представляют собой сложный, скорее даже, социальный феномен, возникающий при коллективном ведении интеллектуальной работы. Соответственно, любая организационная система, осуществляющая ИАР, со всеми основаниями может быть названа системой гибридного интеллекта.
По определению В.Ф. Венды[68], «гибридный интеллект — это механизм совместного прогнозирования живых систем в процессе опережающей взаимной многоуровневой адаптации с внешней средой, отличающийся тем, что каждая участвующая система располагает частной, фрагментарной, неполной информацией о динамике внешней среды, а совместно они синтезируют адекватную интегральную модель внешней среды и прогноз процесса взаимной адаптации со средой». Определение, безусловно, мощное, но почему бы тогда этот феномен не назвать иначе — коллективный интеллект?
Ответ прост: для конкретного приложения — для ИАР это определение нуждается в уточнении… Коль скоро понятие системы гибридного интеллекта охватывает феномен коллективной работы по анализу и обработке информации, то рассматривая системы гибридного интеллекта, следует уделить внимание и технологической компоненте ИАР, в частности — ее инструментальной подсистеме. Ведь сегодня для коллективного ведения ИАР широко используются средства телекоммуникационных сетей, различные инструментальные системы (те же майнд-мэпперы, наконец). Эти системы, подобно живым организмам, являются не только носителями информации, но и средствами ее интерпретации.
Собственно, и сам В. Венда ввел понятие систем гибридного интеллекта применительно к эргатическим (человеко-машинным) системам (например, комплексам управления атомными электростанциями и т. п.), но предпочел дать более общее определение. Мы же не можем довольствоваться общим определением — любая система, в которой ведется ИАР, очень чувствительна к качеству инструментального обеспечения, которое определяет виды и параметры информационных взаимодействий в системе, а значит, определяет и свойства системы в целом.
Одной из центральных проблем, осложняющих ведение ИАР, является отсутствие коммуникаций между экспертами. Увы, построение даже самой совершенной телекоммуникационной системы этой проблемы не решает. Человек часто остается один на один с проблемой — даже тогда, когда сидит в комнате, переполненной людьми. Коммуникация в системе ИАР — это, прежде всего, совместный творческий акт, а не возможность такового. Попробуем пояснить эту мысль…
Дело в том, что при общении наличие вопроса не всегда является побудительной причиной акта коммуникации (на момент инициации акта коммуникации вопрос может и не существовать, быть неосознанным). В ходе совместной ИАР вопрос часто становится следствием коммуникации. Осознанная же потребность в коммуникации (мне нужен совет Петровича) при ведении ИАР — это уже «почти ответ» на вопрос, так как вопрос является способом реализации активной стратегии добывания знаний, а отсутствие результата беседы с «Петровичем» способно повлечь за первым актом коммуникации и последующие. По этой причине неинтеллектуальная телекоммуникационная среда может повысить эффективность ИАР лишь в части, касающейся активных стратегий добывания знания.
А как быть с неосознанными, не сформулированными или еще не возникшими вопросами? Существуют ли пассивные стратегии добывания знаний? — Если считать, что ожидание новых данных — это стратегия, то, пожалуй, существуют. Сосредоточенное ожидание новых данных — это тоже вопрос, но вопрос «самого общего плана». В таком вопросе еще нет самого вопросительного слова — ни «что», ни «где», ни «когда».
Увы, очень часто вопрос, не спровоцированный внешними обстоятельствами, в принципе не может быть сформулирован на этапе ИАР. Это означает, что в неявном виде он переходит и в конечную информационную продукцию аналитика. В результате за рамками внимания руководителя остаются, возможно, наиболее существенные аспекты проблемы…
Какие механизмы выявления «незаданных вопросов» известны человеку? — Один из методов борьбы с такими «незаданными вопросами» — это диалог. Диалог — это эффективный способ «визуализации» системы рассуждений и сопоставления их с другой моделью мира.
Деятельность же аналитика «монологична» — в большинстве случаев аргументы и контраргументы формулируются им самим. При логическом анализе активно используется «более молодая» вторая сигнальная система, устойчивость функционирования которой намного ниже, нежели у первой сигнальной системы, опирающейся на рефлексы. Поэтому сам процесс ИАР обладает слабой устойчивостью по отношению к нерегулярным внешним раздражителям (тому, что не может быть «подавлено» на уровне автоматизма). Для многих, если не для большинства аналитиков при ведении напряженной аналитической работы даже поступление новой (а иногда и релевантной потребностям аналитика) информации может явиться тем раздражителем, который способен снизить его работоспособность.