Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4

1. Интеллектуализация процессов обработки потоков данных, лекция 4 БГУ РФиЭ Кафедра Интеллектуальных Систем Адуцкевич Иван Анатольевич

2. Бизнес моделирование

3. Разрыв в понимании между бизнесом и IT • Процессы Стратегии Цели Сотрудники Клиенты Партнеры Процедуры Инструкции Технологические карты Навыки Эффективность Задачи Знания • Программы Интерфейсы Логика Данные Транзакции Повторное использование Классы Методы Маштабируемость и т.д. Нет общего языка

4. Общие понятия бизнес моделирования • в широком смысле слова, модель – это любой образ (мысленный или условное, знаковое описание) какого-либо объекта, процесса или явления. • Локализация модели. В том случае, если модель не находится в нашем сознании, она принадлежит миру знаков. • Необходимость более точного определения модели требует разработки специальных парадигм моделирования, описывающих его как знаковый процесс с максимальной точностью. • UML, IDEF0, ARIS, BPEL, BPMN etc.

5. Общие понятия бизнес моделирования • Основные проблемы в реализации бизнес-процессов • Интегрированиеразнородныхобъектов(Datasource Integration) • Синхронизациядействийнадобъектами(Event Integration) • Решениепроблемыименования (Vocabulary Integration)

6. Моделирование как семиотический процесс • Рассмотрим любую математическую задачу: • Обозначим переменные(присвоим определенные знаки денотатам) • Составление уравнений(моделируем знаковой синтагмой проблемную ситуацию целиком) • Следуя стандартным алгебраическим правилам находим наши переменые(последовательностью идущих друг за другом синтагм находим то что мы вначале обозначили знаком) • Графические системы моделирования принциально похожи на алгебраические

7. Графическая нотация как способ моделирования и визуализации знаний • Наглядность против эффективности • Удобно для предварительного построения модели • Невозможно генерировать исполнимый код • Для сложных задач нужны сложные семиотические системы Кипяток Заварка Заварка Чай

8. Глобальные системы обработки знаний – технология Semantic Web

9. Интернет – глобальная всеобщая информационная среда • Тексты в Интернет принадлежат новой фактуре речи • Компьютер как инструмент чтения и письма • ПО способное воспринимать знаковую систему, в которой закодирован текст • Коммуникационное обеспечение для доступа к сети • Важными особенностями новой фактуры речи являются: • Зная адрес текста пользователь может загрузить его себе на компьютер, где бы этот текст не хранился • Гипертекст

10. Достоинства и недостатки HTML как базовой знаковой системы • Достоинства: • Гипертекст • Возможность включать изображения, звук, видео • Недостатки: • Не отражается семантика • Трудно извлечь знания(пример про студентов) • Практически это означает, что мы работаем с текстами, почти ничего не зная об их содержании, и даже имеем ограниченные возможности это содержание извлечь

11. Глобальная когнитивная знаковая среда Semantic Web • Ноавя знаковая система – XML, имеющая свободную систему базовых знаков • Построение на этой знаковой основе простейший знаковых систем – онтологий • Использование собственных программных систем на базе мобильных программ-агентов, имеющих поисковые или любые другие предписания об их желательных или возможных действиях

12. Онтология - единообразноеописаниезнания

13. Определение • Онтология • описание существенных свойств предметной области • концептуализации предметной области(Грубер) • набор понятий данной ПО, их свойств и связей между ними

14. Триуровняонтологии. Проблемаглобализациионтологий • Базовый - содержит первичные понятия • Число, строка, предикат «обладать», базовые действия «create, read, update, delete» и прочее • Основа необходимая для более специфичной деятельности • Средний уровень – это уровень общих понятий области деятельности • Низший уровень – конкретные понятия, специфичные для данной области деятельности • Существует несколько попыток реализации онтологии верхнего уровня(SUMO, SUO) • первичные, мета, абстрактные и общефилософские понятия, обобщающие знания множества специфических областей. • Не включает в себя информацию специфическую для конкретной области деятельности

15. Агенты

16. Определение • Агентом принято считать объект обладающий следующими свойствами: • автономность, • возможность обмена информацией с другими агентами и человеком, • мобильность, • компактность, • возможность принятия решений, • возможность взаимодействовать с различными объектами, не являющимися агентами, для решения поставленных задач, • возможность обучения и развития

17. Многоагентныесреды • Высокая мобильность и автономность. • С математической точки зрения многоагентную среду можно рассматривать как систему интерактивных машин Тьюринга соединенных информационными каналами для обмена сообщениями. • Деятельность системы интерактивных машин Тьюринга не может быть сведена к деятельности одной вероятностной машины Тьюринга • Основной предпосылкой развития многоагентных систем является идея о возможности обучаться агентами

18. Онтологии и синтактика XML • Гибкость знаковой системы XML позволяет использовать ее для обработки онтологий • Эта система позволяет агентам динамически создавать запросы, зависящие от структуры онтологии, а также динамически изменять собственные онтологии, расширяя их дополнительными правилами.

19. Знаки в агентныхсистемах

20. Агенты и знаки • Основной проблемой проектирования агентных систем является правильный выбор системы знаков • Достаточность • Универсальность • Компактность

21. Реализацияпарадигмыглобальнойкогнитивнойбизнессреды – электроннаяторговля

22. Коммуникации и динамическиеонтологии • Одна из основных задач агента – эффективная коммуникация с другими агентами и с человеком • В основе идеи динамической онтологии лежит возможность агента обучаться • Память агента используется эффективно • Информация не сосредоточена в едином хранилище, а рассредоточена по сети агентов • Информация автоматически структурируется • Два типа агентов: доменные и интерфейсные

23. Метаязык • Важной особенностью динамического подхода к знаковой системе агента является необходимость описания самой знаковой системы с помощью некоторых знаков или создание метаонтологии. Это необходимо, так как классы, описываемые внутри онтологий, обладают определенной внутренней структурой – примитивными характеристиками или характеристиками, ссылающимися на другие понятия. Понятия наследуются друг от друга, возможно даже множественное наследование. Всю эту информацию о структуре понятий-классов нужно хранить и передавать от агента к агенту.

24. Представлениезнаний в парадигме RDF • Каждыйресурсимеетуниверсальныйидентификатор(URI). • Тогда с нимможноработать, как с общепринятымзнаком (словомизсловаря) и обозначатьимлюдей, места, понятия и всечтоугодно • В качествесамойэлементарнойструктурыязыкабылипринятытройкизнаков (triples), выражающиесамыепростыепредикатныеотношения. • SVO – Subject Verb Object Маша ела кашу • SAV – Subject Attribute Value Яблоко красное