Россия, Ижевск, Ижевский государственный технический университет имени А.Т. Калашникова, 2011 |
Нелинейная динамика и синергетика. Искусственный интеллект
Обозначим через — сигналы и через — данные. Схема процесса регистрации сигнала показана на рис. 2.4.
Если нам доступны только данные наблюдений, то процесс принятия решения — это выработка управляющего воздействия на основе зарегистрированных данных по закону .
Законы управления такого типа называются обратными связями по наблюдениям.
До сих пор мы оставляли открытым вопрос о том, как выбирать функцию обратной связи. В классической теории управления вводятся понятия наблюдаемости и управляемости, соответствующие возможности восстановить состояние объекта по наблюдениям или перевести объект в произвольное заданное состояние. Здесь мы не будем детально останавливаться на этих вопросах. В последующих разделах книги будет делаться упор на программную и аппаратную реализацию тех или иных управляющих воздействий, способы выбора которых будут отдельно описываться для каждого из случаев.
Осознание связей между зарегистрированными данными и информацией, а также способы выбора управляющих воздействий в зависимости от той или иной информации будем называть знаниями.
Например, регистрация температуры тела человека дала значение более 38,5 градусов Цельсия. Это говорит о том, что пациент болен. Информация о разливе Нила в определенный день по лунному календарю дала возможность создать первую крупную цивилизацию в Египте, позволив прогнозировать этот процесс и организовать посевы риса в строго определенное время.
В работоспособных системах имеющиеся знания позволяют на основании получаемых данных формировать управляющие воздействия u, которые или дают какой-то выигрыш или позволяют как-то скомпенсировать негативную информацию. Без базы знаний постановка задачи о выработке обоснованных управляющих воздействий оказывается почти бессмысленной. Уточнение "почти" включено, т.к. при априорном отсутствии знаний их зачастую можно приобрести с течением времени.
Совокупность накопленных определений, понятий и знаний относительно некоторой области называют онтологией. Знания в онтологию поступают как "извне" в виде постулируемых законов ("откровений"), так и формируются "внутри" системы при обработке данных. Процесс извлечения знаний из данных определяет круг задач такой новой бурно развивающейся области как Data Mining.
В контексте задач управления онтология служит своеобразной базой данных (знаний), из которой выбирается наиболее адекватная текущей ситуации функция управления (рис. 2.5).
Изменение набора знаний со временем очень важная черта, позволяющая адаптироваться к изменяющимся условиям.
Реакция на информацию (управляющее воздействие) может быть ранее определена "извне" в соответствии с некоторыми правилами (законами), записанными в онтологии, либо формироваться "изнутри", адаптируясь к изменениям (т.е. пытаясь найти лучшее решение для поведения в изменившейся ситуации).
Процессы управления и накопления знаний часто являются взаимно противоречивыми. Целью управления обычно является достижение какого-то устойчивого состояния (по возможности не изменяющегося со временем). В этом состоянии "очень мало информации", и, следовательно, невозможно выявить или установить новые связи, значения и т.п. Например, о лежащем в пыли на обочине дороги камне мало что можно узнать при поверхностном осмотре. Его неизменность дает мало информации (характеристик изменений). Нужно совершить какое-либо действие — камень надо перевернуть, поднять, толкнуть или расколоть для получения какой-то информации. Это приводит к тому, что при синтезе законов управления часто сталкиваются с проблемой недостаточной вариативности последовательности наблюдений.
А.А. Фельдбаум сформулировал известный принцип "дуального управления": управляющие воздействия должны быть в известной мере изучающими, но, в известной мере, направляющими [Фельдбаум А. А., 1972]. Например, если цель адаптивного управления состоит в минимизации отклонения вектора состояния системы от заданной траектории, то это часто приводит к вырожденной последовательности наблюдений, в то время как для успешного проведения идентификации неизвестных параметров системы должно быть обеспечено "разнообразие" наблюдений.
На практике реальная ситуация осложняется еще и тем, что при получении данных в любом регистрационном устройстве к сигналам добавляются некоторые помехи или ошибки (рис. 2.6).
Структурная схема системы с обратной связью при наблюдениях с помехами приведена на рис. 2.7.
Хорошо поставленный эксперимент при тщательном измерении позволяет в некоторых случаях свести ошибки к минимуму: . Если первоначально "чистый" эксперимент не поставить, то стараются сделать его таковым с течением времени, т.е. .