Когнитивная графика

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Когнитивная графика

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СОДЕРЖАНИЕ

1. ПРЕДИСЛОВИЕ………………………………………………………..3
2. КОНЦЕПЦИЯ КОГНИТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ…5
3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ………………………………………………7
4. ЗАДАЧИ КОГНИТИВНОЙ ГРАИКИ…………………………………9
5. ОСОБЕННОСТИ КОГНИТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ……………………………………………………………...10
6. АРХИТЕКТУРА КОГНИТИВНЫХ ИКГ-СИСТЕМ……………….11
7. ЗНАНИЕ-ПОРОЖДАЮЩАЯ ККГ-СИСТЕМА ‘PYTHAGORAS’...15

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ……………………..19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. ПРЕДИСЛОВИЕ

Несмотря на гигантское количество разработанных  алгоритмов и многообразие программных продуктов, трехмерная (да и любая другая) графика остается областью широкого использования ручного труда. Это труд дизайнеров, инженеров, архитекторов, проектировщиков, художников. Словом, всех тех, кто изо дня в день сидит за компьютером и при помощи мыши, графического планшета или любого другого устройства ввода чертит, рисует, создает графические композиции. Можно ли облегчить их труд, уменьшить количество затрачиваемого времени, повысить производительность труда, снизить затраты, наконец? Ведь немалая часть звеньев технологических цепочек (т.е. технологических операций, ТО), в которых участвуют вышеперечисленные профессии давно сокращена либо вовсе исчезла благодаря автоматизации. Например, если раньше после проектирования какого-нибудь здания требовалось составить план работ, смету затрат, перечень необходимых материалов (а ведь еще надо рассчитать требуемое количество!), то теперь архитектору достаточно сделать необходимые чертежи в системе автоматизированного проектирования (САПР), а дальше компьютер сам составит необходимую сопроводительную документацию.

Итак, что можно  сделать для дальнейшей автоматизации? Рассмотрим структуру любого звена  любой технологической цепочки. Есть входные данные и есть выходные данные, получаемые в результате обработки входных. Процесс преобразования входных данных в выходные, разумеется, контролируется и управляется кем-то или чем-то. В качестве контролера может выступать человек, машина или даже закон природы. Поэтому любая задача автоматизации формулируется в упрощенном виде так: необходимо заменить контролера-человека контролером-машиной.

Вернемся к  графике. Выходными данными для  интересующих нас ТО является графический  материал либо некая информация, на основе которой потом можно этот графический материал восстановить уже без вмешательства человека. А что является входными данными? Для проектировщика — техническое задание, для художника-мультипликатора — сценарий и указания режиссера. В обоих случаях входные данные представлены на естественном языке и являются по сути некоторым описанием. Отсюда сразу становится понятно направление дальнейшей автоматизации. Необходимо «научить» компьютер понимать описание объектов и сцен и создавать на их основе изображения.

Такой способ получения  изображений называется когнитивной (описательной) графикой.

На сегодняшний  день когнитивная графика еще  не имеет полноценной практической реализации. Разработчики сталкиваются здесь с теми же проблемами, что и при создании программ-переводчиков. Естественный язык очень плохо поддается формализации (так как с точки зрения теории формальных систем он неточен, неоднозначен, избыточен и так далее), к тому же нередко значение отдельных слов или фраз меняется в зависимости от общего контекста. А если учесть, что даже человек не всегда адекватно интерпретирует отдельные предложения, сложность задачи возрастает многократно. Добавив к перечисленному необходимость наделения компьютера «воображением» и «инициативой» для заполнения пробелов в описании, мы получаем действительно интересную задачу, решение которой — дело ближайших пяти или даже десяти лет.

В мощных графических  студиях, таких как Maya, существуют модули когнитивной графики, но они являются скорее демонстрацией потенциальных возможностей такого решения, игрушкой для энтузиастов, чем реальным рабочим инструментом. [1, c.46-47]

 

 

 

 

2. КОНЦЕПЦИЯ КОГНИТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ.

  "Лучше  один раз увидеть, чем сто  раз услышать..."  - гласит народная  мудрость. С этой точки зрения вся история науки является убедительной иллюстрацией извечного стремления человека расширить эволюционные пределы своего видения окружающего мира. Человек изобрел телескоп, чтобы приблизить и лучше разглядеть скрытые от прямого наблюдения загадки звездных миров, создал микроскоп, чтобы увидеть, рассмотреть мельчайшие объекты микромира... Рентгенография и спектроскопия позволили человеку увидеть внутреннее строение вещества, томография открыла взгляду человека внутренний мир живых организмов, тепловидение позволило ему непосредственно увидеть тепло, радиовизор - радиоволны...  И  т.д., и т.п...  - Увидеть, рассмотреть, разглядеть...,  - но не только потому, что через глаз в человеческий мозг поступает свыше 90 процентов информации об окружающем мире: зрение - это не просто канал, или приемник, или преобразователь визуальной информации, но, по-видимому, и один из важнейших элементов самой технологии образного, интуитивного, творческого, т.е. именно порождающего новое знание, мышления.

Хорошо известно, что удачный рисунок может  не только убедительно проиллюстрировать суть, смысл сложного теоретического вопроса: такой рисунок позволяет иногда - и не так уж редко - увидеть новые, неожиданные грани, казалось бы, хорошо известной проблемы, именно УВИДЕТЬ новое соображение, мысль, идею. Другими словами, графика выполняет не только привычную, традиционную ИЛЛЮСТРАТИВНУЮ функцию, но и другую, не менее важную, КОГНИТИВНУЮ, или способствующую познанию, функцию. И современная информационная технология открывает принципиально новые возможности использования именно такой Когнитивной Компьютерной Графики в области, прежде всего, абстрактно-теоретических исследований Фундаментальной Науки.

Когнитивная Компьютерная Графика и представляет собой некий универсальный аналог телескопа, микроскопа, рентгеновского спектрометра, томографа, тепловизора и т.п. с тем, однако, существенным отличием, что она является первым в истории науки физическим прибором, который позволяет увидеть объекты нефизического, невидимого мира научных абстракций. Если учесть, что к числу таких абстракций относятся также и многие закономерности, определяющие поведение объектов и систем реального мира, то проблема Когнитивной Компьютерной Графики -визуализации абстрактных сущностей выходит за рамки чисто академического интереса. [2]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ

Под компьютерной графикой понимают автоматизацию процессов подготовки, преобразования, хранения и воспроизведения графической информации с помощью компьютеров и различных графических устройств. [5, c. 3]

Одним из видов  компьютерной графики является когнитивная.

Когнитивная графика — это совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения. Так, систему линейных алгебраических уравнений можно решить без привлечения математического аппарата, геометрическим путем,

 

построив графики  функций y=4-x/2 (из 1-го уравнения) и y=3*x/2-16 (из 2-го уравнения) и определив точку их пересечения (см. рис.1). [4]

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1. Решение системы уравнений геометрическим путем

Это точка с  координатами x=10, y=-1.

Удачный график делает доступным, понятным не только известное решение, но и может подсказать принципиально новое – соображение, идею, гипотезу.

Методы когнитивной  графики  используются:

• в человеко-машинных системах:
• для решения сложных, плохо формализуемых задач. Например, российская система ДСТЧ (Диалоговая Система для исследования проблем аддитивной Теории Чисел);
• в системах ИИ при:
• превращении текстовых описаний задач в их образные представления;
• генерации текстовых описаний картин, возникающих во входных и выходных блоках этих систем. [5, c. 10-11]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. ЗАДАЧИ КОГНИТИВНОЙ ГРАИКИ

Российские  ученые А.А. Зенин и В.Н. Поспелов, занимающиеся исследованиями в области  когнитивной графики, сформулировали три ее основные задачи:

1. создать такие модели представления знаний, в которых можно было образными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление;
2. визуализировать те человеческие знания, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания;
3. перейти от наблюдаемых образов-картин к формулировке гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин. [5, c.11-12]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. ОСОБЕННОСТИ КОГНИТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ

Отметим ряд  особенностей когнитивной интерактивной  компьютерной графики (ИКГ):

• является средством прямого целенаправленного воздействия на интуитивные, образные механизмы мышления;
• динамизм ИКГ (например, в режиме мультипликации) «включает в работу» специальные процедуры, эффективно отслеживающие динамику изменения ИКГ-образов во времени, т.е. процедуры обнаружения инвариантов и тенденций изменения ИКГ-изображений, а поиск таких инвариантов и тенденций является главной задачей любого и прежде всего абстрактно-математического научного исследования;
• позволяет визуализировать содержание проблемы, которая интересует исследователя, т.е. реализовать наиболее активную форму ИКГ-общения исследователя с проблемой. В этом случае ситуация настраивает исследователя на активный поиск нового знания с участием выших творческих механизмов его мышления. [3, c.137]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. АРХИТЕКТУРА КОГНИТИВНЫХ ИКГ-СИСТЕМ

Общая схема  интегрированной проблемно-ориентированной  когнитивной ИКГ-системы приведена на рис. 2. Охарактеризуем её основные элементы:

1. КП – конечный пользователь за сетевой ПЭВМ.
2. Диспетчер обеспечивает  управление интерактивным доступом КП к системе.
3. Основные режимы работы ИКГ-системы:

• коммуникация: обеспечение оперативной связи КП друг с другом и с внешними системами на уровне теледоступа;

• ЭС – экспертная система: принятие решений в рамках работы с традиционной ЭС;
• извлечение знаний их эксперта: формирование и наполнение базы знаний (БЗ) ЭС в режиме коллективного экспертного анализа ситуаций из проблемной области, представленных в форме ИКГ-изображений на дисплее ПЭВМ;
• информационное обслуживание: работа с интеллектуальной информационно-поисковой системой по формированию и накоплению индивидуального банка фактографических и экспериментальных данных по вопросу, интересующему конкретного КП, а также поиск и анализ аналогий и прецедентов в других БЗ;
• научное исследование: решение с помощью САНИ (система автоматизации научных исследований) так называемых обратных задач научного исследования («жесткое» математическое моделирование);

Рис. 2 Общая схема интегрированной проблемно-ориентированной  когнитивной ИКГ-системы

• «мягкое» математическое моделирование: построение, конструирование и верификация новых научных теорий;
• расчетно-логический: решение прямых (вычислительных) задач научного исследования на базе соответствующего интеллектуального пакета прикладных программ;
• эксперимент: оптимальное управление экспериментом, сбор и первичная обработка экспериментальных данных;
• САПР(системы автоматизированного проектирования): поиск новых технических решений и интерактивное ИКГ-проектирование технических систем и технологических процессов:
• обучение: интеллектуальное автоматизированное преподавание (обучение) типа проблемно-ориентированных систем автоматизированного обучения (САО), основанных на единой ИКГ-методологии.

4. Внешняя среда: телекоммуникационные связи с другими когнитивными ИКГ-системами, системами коллективного пользования, супер ЭВМ, интегрированными базами данных общего назначения, промышленными и технологическими.

5. Интеллектуальный ИКГ-интерфейс: управление ИКГ-общением КП с исследуемой проблемой во всех указанных режимах.
6. Автоматизированный эксперимент: управление экспериментальными установками и каналами обмена экспериментальной информацией с базами знаний в реальном масштабе времени.
7. СУБЗ: управление интегрированным комплексом взаимосвязанных БЗ.
8. Единая (интегрированная) база знаний: взаимосвязанные специализированные БЗ, которые, с одной стороны, благодаря единой СУБЗ максимально открыты и доступны для всех КП и друг для друга, а с другой – сохраняют автономию и специфику своих сегодняшних прототипов (БЗ ЭС, БЗ САНИ, БЗ САПР и др.). Эта единая БЗ с системной точки зрения повышает эффективность когнитивной ИКГ-системы. Структура баз знаний ЭС, САНИ и ИПС близка к традиционной;