Статьи журнала - Онтология проектирования

Все статьи: 412

30-й юбилейный выпуск

30-й юбилейный выпуск

Другой

Бесплатно

How to explain the efficiency of triangular and trapezoid membership functions in applications to design

How to explain the efficiency of triangular and trapezoid membership functions in applications to design

Gholamy A., Kosheleva O., Kreinovich V.

Статья научная

It is well known that expert knowledge is very important for solving design problems. However, expert knowledge is not easy to describe in precise terms, since experts often use imprecise (“fuzzy”) words from natural language such as “small” or “large”. In order to describe such knowledge in precise terms - which would be understandable to a computer - Lotfi Zadeh came up with a special methodology that he called fuzzy. This methodology had many successful applications, in particular, applications to design. The first stage of the general fuzzy methodology is eliciting, from the expert, a membership function corresponding to each imprecise term, i.e., a function that assigns, to each possible value of the corresponding quantity, a degree to which this value satisfies this property (e.g., a degree to which, in the expert's opinion, this given value is small). If we follow the expert's opinion very closely, we often come up with very complex membership functions. However, surprisingly, in many applications, the simplest membership functions - of triangular or trapezoid shape - turned out to be more efficient than the supposedly more adequate complex ones. This is counterintuitive: the closer we follow the expert’s opinion, the worse our result. Some explanations for this seemingly counterintuitive phenomenon have been proposed earlier. However, these explanations only work when we use the simplest possible “and”-operation - minimum, while this phenomenon has been observed for other “and”-operations as well. In this paper, we provide a new, more general explanation for the above phenomenon, an explanation that works for all possible “and”-operations.

Бесплатно

Human factor

Human factor

Сойфер В.А.

Статья научная

Мы живём в эпоху 4-й промышленной революции, и возникает закономерный вопрос - а что дальше? Кому будет принадлежать ведущая роль в новом цифровом мире - искусственному интеллекту или человеку? Для поиска ответов необходимо совершить небольшой экскурс в историю. Развитие технологий всегда меняло уклад жизни общества: усмирив энергию воды и пара, человечество сделало шаг из общества охотников в аграрное общество. Появление электрической энергии и конвейера позволили нам трансформироваться в индустриальное общество. Электронные информационные технологии привели нас на современный этап развития - к информационному обществу. Каков следующий шаг? Если Индустрия 4.0 посвящена автоматизации физико-технических процессов, то новый уклад Общество 5.0 в первую очередь ориентирован на автоматизацию процессов коммуникации и сотрудничества людей и интеллектуальных систем. Искусственный интеллект, повсеместное внедрение «цифры» должны помочь в достижении главного результата - увеличения продолжительности жизни, повышения её качества и появления людей-«акторов», создающих объекты интеллектуальной собственности, которые затем материализуются киберфизическими системами.

Бесплатно

Knowledge net: модель и система накопления, представления и использования знаний и данных

Knowledge net: модель и система накопления, представления и использования знаний и данных

Тушканова О.Н., Самойлов В.В.

Статья научная

Описана разрабатываемая авторами модель Knowledge Net, предназначенная для формализации накопления, представления и использования знаний и данных единого информационного пространства интеллектуального предприятия, в том числе в рамках концепции Индустрия 4.0. В основу модели Knowledge Net положена графовая модель данных. Модель Knowledge Net является частью прикладных разработок цифровой платформы предприятия. Разработка программной системы, поддерживающей модель Knowledge Net, выполняется в концепции открытого программного кода. В работе приведён пример использования программного прототипа для описания объектов производственного предприятия. Ключевой особенностью Knowledge Net, отличающей разработку от известных аналогов, является комбинация таких свойств, как поддержка многоаспектности описания субъектов и объектов предприятия, возможность расширения сети понятий и сущностей вместе с развитием предприятия, динамическое формирование структуры аспектов и их свойств, множественность возможных типизаций сущностей, представленных моделью Knowledge Net, а также поддержка версионности модели знаний и данных.

Бесплатно

Love is the same for everyone, or is it: концептуализация понятия "любовь" в различных предметных областях

Love is the same for everyone, or is it: концептуализация понятия "любовь" в различных предметных областях

Языкова Т.В., Захарова А.А., Петрова Д.С., Копачинская А.Е., Киселева Н.М., Казакова Л.И.

Статья научная

Работа посвящена созданию онтологической модели понятия «любовь» при помощи концептуализации предметной области в различных дисциплинах. Развитие искусственного интеллекта способствовало увеличению интереса к улучшению работы автоматических систем за счёт обучения их человеческим категориям, например чувствам, среди которых любовь является одним из основных эмоциональных процессов ввиду своего обширного влияния на многие стороны жизни человека. Поставлена задача создания базы знаний, которая позволила бы концептуализировать понятие «любовь». В основу проектирования такой базы положен онтологический подход. Проведён краткий обзор имеющихся исследований и классификаций видов любви в выбранных дисциплинах, полученные в результате онтологии в виде концептуальных схем представлены на валидацию экспертам в соответствующих дисциплинах. Важным и значимым аспектом при проектировании онтологии любви на начальных этапах является корректное отображение основных её видов и атрибутов для дальнейшего проектирования связанных отношений между ними. На основе исследований европейской культуры предложен онтологический анализ понятия «любовь» с позиций следующих дисциплин: биологии, философии, психологии, социологии и искусства различных жанров. Полученные результаты, с учётом их дальнейшего развития, могут быть использованы при создании приложений искусственного интеллекта, моделирующих чувственную и эмоциональную сферу человеческой деятельности, в частности, любовь. Ключевые слова: любовь,

Бесплатно

On usage of machine learning for natural language processing tasks as illustrated by educational content mining

On usage of machine learning for natural language processing tasks as illustrated by educational content mining

Melnikov A.V., Botov D.S., Klenin J.D.

Статья научная

In this paper, we review most popular approaches to a variety of natural language processing (NLP) tasks, primarily those, which involve machine learning: from classics to state-of-the-art technologies. Most modern approaches can be separated into three rough categories: ones based on distributional hypothesis, those extracting information from graph-like structures (such as ontologies) and the ones that look for lexico-syntactic patterns in text documents. We focus mainly on the former of the three. Before the analysis can even begin, one of the important steps in preparation stage of NLP is the task of representing words and documents as numeric vectors. There exists a variety of approaches from the most simplistic Bag-of-Words to sophisticated machine learning methods, such as word embedding. Today, in the task of information retrieval the best quality for both English and Russian languages is achieved by approaches based on word embedding algorithms, trained on carefully picked text corpora in conjunction with deep syntactic and semantic analysis using various deep neural networks. A big variety of different machine learning algorithms is being applied for NLP tasks such as Part-of-Speech-tagging, text summarization, named entity recognition, document classification, topic and relation extraction and natural language question answering. We also review possibilities of applying these approaches and methods to educational content analysis, and propose the novel approach to utilizing NLP and machine learning capabilities in analyzing and synthesizing educational content in a form of a decision support systems.

Бесплатно

Prolegomena to evergetics

Prolegomena to evergetics

Vittikh V.A.

Статья научная

The article expounds prefatory remarks and explanatory essay (Prolegomena) to the Evergetics - a value-and subject-oriented science on management processes in the society. The Evergetics seeks reserves to improve management efficiency not in the modernization of an “impersonal” bureaucratic machine, but in the people, in every man, in the use of his intellectual and volitional resources. The man is considered there not as a “cog” of a value-invariant management mechanism, but as a person (actor), endowed with consciousness, who acts rationally and performs cognitive-activity-related functions together with other people to resolve any problem situations that arise in everyday life. These heterogeneous actors having their own subjective views of the world and value priorities, based on the Poincaré's conventional concept of truth, which treats the truth as a result of an agreement, produce intersubjective knowledge, on the basis of which they make a collective decision on how to settle the situation. Perception of meaning of the situation by each heterogeneous actor happens at the level of individual consciousness. However, one person cannot constitute the whole variety of meanings of the situation, so this person receives from others what lacks in his own experience. Meaning-generating activity of people has an impact on all intersubjective community and, as a result, a common meaning-bearing space appears. A holonic approach is used in the Evergetics (on a “part-whole” principle) to build systems in contrast to the traditional causal approach (on a “cause-effect” principle). The article emphasizes strategic significance of the problem to transform the “Economic Man” to the “Man of Culture”.

Бесплатно

Stakeholder-centered ontologies for educational designs

Stakeholder-centered ontologies for educational designs

Stary Ch., Neubauer M., Oppl St., Weichhart G.

Статья научная

E-Learning and Knowledge Management environments are increasingly becoming highly interactive and content-rich. They encapsulate social, cognitive, and technological aspects. Concept maps are effective means to generate and organize multiple grounded knowledge for sharing content and trigger behavior along learning and development processes. Since the basic concept map structure and procedure can easily be explained, the various stakeholders engaged in learning processes and knowledge management activities can benefit from these capabilities. Concept maps allow encoding not only relevant information but also elaborating different perspectives on information elements. In this way, meaningful content and features for interaction can effectively be conveyed. We demonstrate the non-intrusive and non-disruptive use of concept maps for user- and usage-centered design of learning environments. The approach spans from articulating educational designs and tagging didactic content to purposeful navigation and traceable design spaces. We use metadata to encode educational intention for learning support. They also allow using content elements in different educational contexts. Their handling can be aligned with existing features of learning support systems including social media. By understanding such application development as a learning process itself, concept mapping enforces systemic understanding and thus, accelerates further developments in context-sensitive design, as our findings from the field reveal.

Бесплатно

Trans-AI: how to build true ai or real machine intelligence and learning

Trans-AI: how to build true ai or real machine intelligence and learning

Abdoullaev Azamat

Статья научная

We are at the edge of colossal changes. This is a critical moment of historical choice and opportunity. It could be the best 5 years ahead of us that we have ever had in human history or one of the worst, because we have all the power, technology and knowledge to create the most fundamental general-purpose technology (GPT), which could completely upend the whole human history. The most important GPTs were fire, the wheel, language, writing, the printing press, the steam engine, electric power, information and telecommunications technology, all to be topped by real artificial intelligence technology. Our study refers to Why and How the Real Machine Intelligence or True AI or Real Superintelligence (RSI) could be designed and developed, deployed and distributed in the next 5 years. The whole idea of RSI took about three decades in three phases. The first conceptual model of Trans-AI was published in 1989. It covered all possible physical phenomena, effects and processes. The more extended model of Real AI was developed in 1999. A complete theory of superintelligence, with its reality model, global knowledge base, NL programing language, and master algorithm, was presented in 2008. The RSI project has been finally completed in 2020, with some key findings and discoveries being published on the EU AI Alliance/Futurium site in 20+ articles. The RSI features a unifying World Metamodel (Global Ontology), with a General Intelligence Framework (Master Algorithm), Standard Data Type Hierarchy, NL Programming Language, to effectively interact with the world by intelligent processing of its data, from the web data to the real-world data. The basic results with technical specifications, classifications, formulas, algorithms, designs and patterns, were kept as a trade secret and documented as the Corporate Confidential Report: How to Engineer Man-Machine Superintelligence 2025. As a member of EU AI Alliance, the author has proposed the Man-Machine RSI Platform as a key part of Transnational EU-Russia Project. To shape a smart and sustainable future, the world should invest into the RSI Science and Technology, for the Trans-AI paradigm is the way to an inclusive, instrumented, interconnected and intelligent world.

Бесплатно

Автоматизация разработки онтологий научных предметных областей на основе паттернов онтологического проектирования

Автоматизация разработки онтологий научных предметных областей на основе паттернов онтологического проектирования

Загорулько Юрий Алексеевич, Сидорова Елена Анатольевна, Загорулько Галина Борисовна, Ахмадеева Ирина Равильевна, Серый Алексей Сергеевич

Статья научная

В настоящее время онтологии признаны наиболее эффективным средством формализации и систематизации знаний и данных в научных предметных областях (НПрО). Однако разработка онтологии является сложным и трудоёмким процессом. Практика показала, что при разработке онтологий НПрО, особенно эффективно применение паттернов онтологического проектирования. Это связано с тем, что в онтологии НПрО, как правило, содержится большое количество типовых фрагментов, которые хорошо описываются паттернами онтологического проектирования. Благодаря тому, что использование паттернов онтологического проектирования значительно облегчает разработку онтологии НПрО, к ней можно привлечь экспертов в моделируемой НПрО, не владеющих навыками онтологического моделирования. Для получения онтологии НПрО, необходимо обработать огромное количество публикаций, релевантных моделируемой НПрО. Облегчить и ускорить процесс пополнения онтологии информацией из таких источников можно за счёт использования лексико-синтаксических паттернов онтологического проектирования. В статье представлен подход к автоматизированному построению онтологий НПрО на основе системы разнородных паттернов ОП. Система включает паттерны ОП, предназначенные для разработчиков онтологий, и автоматически построенные на их основе лексико-синтаксические паттерны, с помощью которых может выполняться автоматическое пополнение онтологии информацией, извлекаемой из текстов на естественном языке.

Бесплатно

Автоматизация синтеза составных онтологических паттернов содержания

Автоматизация синтеза составных онтологических паттернов содержания

Ломов П.А.

Статья научная

Применение онтологических паттернов проектирования становится распространенным подходом в онтологическом инжиниринге. Онтологические паттерны являются формализацией проверенных решений, которые могут быть повторно использованы при разработке онтологий. В данной статье основное внимание сосредоточено на одной разновидности онтологических паттернов - онтологических паттернах содержания, которые представляют собой небольшие фрагменты онтологий, формализующие обобщённые ситуации предметной области (например, участие в событии, исполнении роли, наличие частей у объекта и др.). Паттерны содержания используются в качестве строительных блоков при разработке онтологии. В таком случае они, как правило, могут быть расширены, специализированы, объединены разработчиком для получения составного паттерна содержания, который предоставит более сложный онтологический фрагмент, позволяющий обеспечить представление знаний о некотором объекте предметной области с необходимой степенью детализации. Однако выполнения таких композиций паттернов содержания часто не сводится к простому объединению соответствующих им онтологических фрагментов, а требуют их предварительной модификации и последующего связывания их элементов особым образом. Это может потребовать от разработчика наличия знания семантики того или иного паттерна, используемого в композиции, а также навыков онтологического инжиниринга и тем самым усложнить применение паттернов. В данной работе рассматривается проблема автоматизации подбора подходящих паттернов содержания на основе преопределённых отношений между ними и последующего синтеза на их основе составного паттерна в соответствии с требования задачи разработчика онтологии. Рассматривается пример синтеза составного онтологического паттерна содержания с использованием предложенной процедуры.

Бесплатно

Авторский термин: к определению понятия

Авторский термин: к определению понятия

Сложеникина Ю.В., Растягаев А.В., Кухно И.Ю.

Статья научная

Авторы статьи констатируют, что в современном отечественном терминоведении отсутствует понятие и дефиниция авторского термина. Традиционной является точка зрения, что авторский термин - это термин, авторство которого достоверно известно либо это термин, названный в честь первооткрывателя научного явления. Авторы статьи считают данный подход ошибочным и предлагают собственную гипотезу: авторский термин существует только в пределах оригинальной научной гипотезы. Эта гипотеза описывается системой взаимосвязанных понятий и терминов, поэтому изолированного авторского термина не существует. Авторы статьи предлагают собственную дефиницию авторского термина. Авторский термин - созданный в рамках креативной научной концепции специальный знак, элемент системы понятий, взаимосвязанный с другими терминами и понятиями оригинальной гипотезы, соотносимый носителями языка для специальных целей с конкретной авторской идеей, необщепринятой научной картиной мира.

Бесплатно

Активное обучение для извлечения знаний из описаний образовательных курсов в условиях малых объёмов данных

Активное обучение для извлечения знаний из описаний образовательных курсов в условиях малых объёмов данных

Кленин Ю.Д.

Статья научная

В условиях постоянного роста объёмов учебных данных их «ручная» обработка не представляется возможной, уступая место различным моделям и методам машинного обучения. В то же время именно наличие обучающих выборок достаточного объёма позволяет современным алгоритмам машинного обучения хорошо справляться с базовыми прикладными задачами. Однако многие современные задачи сложны и узкоспециализированы. Это ограничивает количество данных, доступных для качественного обучения, снижая эффективность полностью автоматических систем. В работе рассматривается подход к задаче автоматизированного извлечения фактов из коллекций неразмеченных текстовых документов, в условиях малых объёмов учебных данных. Освещаются вопросы интеграции экспертных правил для конкретных предметных областей с обобщёнными, предметно-независимыми моделями машинного обучения, предварительно обученными на больших объёмах данных. Предложенный подход, опираясь на методику активного обучения, позволяет сократить трудозатраты эксперта, необходимые для эффективной генерации шаблонов извлекаемых фактов, сохраняя при этом высокое качество результатов работы системы. Применение предлагаемого метода поиска фактов по шаблону показано на примере задачи поиска информации о целевой аудитории в неструктурированном описании онлайн курсов.

Бесплатно

Актуализация содержания стандартов проектирования сложных технических объектов: онтологический подход

Актуализация содержания стандартов проектирования сложных технических объектов: онтологический подход

Углев В.А.

Статья научная

Статья описывает подход к организации стандартизирующих высокотехнологичную продукцию документов с максимальным эффектом актуализации их содержания. Обозначены базовые про- блемы разработки подобных документов и метод их декомпозиции для формирования статическо- го и динамического частей поля знаний о предметной области и стратегии принятия решений. В качестве инструмента организации знаний применяется онтологический подход, предполагающий формирование как частных онтологий, та и метаонтологии. Для обеспечения автоматизированного варианта формирования проектных альтернатив и принятия близких к оптимальным решений рас- сматривается реализация онтологизированного стандарта в виде полноценной системы поддержки принятия решений.

Бесплатно

Актуальная справка

Актуальная справка

Другой

Бесплатно

Журнал