ПЕРСПЕКТИВЫ
 РАЗВИТИЯ
 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ  ТЕХНИКИ
 Н.М.Соломатин
 Информационные
 семантические
 системы

ПЕРСПЕКТИВЫ
 РАЗВИТИЯ
 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ  ТЕХНИКИ
 В  одиннадцати  книгах
Под  редакцией
 лауреата  Государственной  премии  СССР
проф.  Ю.М.Смирнова
 Н.М.  Соломатин
 Информационные
 семантические
 системы
 Москва
 «Высшая  школа»  1989
 1

ББК  32.97
П27
УДК  681.3
 Рекомендовано  Государственным  комитетом  СССР  по  народ¬
ному  образованию  для  использования  в  учебном  процессе
 Рецензенты:
 кафедра  вычислительной  техники  Московского  института
электронного  машиностроения  (зав.  кафедрой  —  проф.  П.  П.  Сып-
чук);  проф.  П.  В.  Нестеров
 Перспективы  развития  вычислительной  техники:
П27  В  11  кн.:  Справ.  пособие/Под  ред.  Ю.  М.  Смирнова.
Кн.  1:  Информационные  семантические  системы/
 Н. 	М.  Соломатин.  —  М.:  Высш.  шк.,  1989.  —  127  с.:
ил.
 ISBN  5—06—000543—7
 В  пособии  рассматриваются  основы  теории  и  применение  инфор¬
мационных  семантических  систем,  особенностью  которых  является
переработка  семантической  информации  для  достижения  цели.  В  ука¬
занных  системах  ЭВМ  является  «партнером  человека»  и  способна  вес¬
ти  с  ним  семантический  диалог,  т.  е.  генерировать,  воспринимать,  пони¬
мать  семантическую  информацию,  а  также  принимать  решение  на  се¬
мантическом  уровне.
 2405000000—122 	ББК 	32.97
 П  	200—89 	6Ф7
 001(01)—89
 ISBN  5—06—000543—7 	©  Издательство  «Высшая  школа»,
 1989

Предисловие  к  серии
 Изобретение  и  массовое  производство
ЭВМ  —  выдающееся  достижение  науки  и  техники  XX  в.
Первоначально  сфера  их  применения  была  сравнительно
узкой,  главным  образом  они  использовались  для  научных
и  технических  расчетов,  затем  в  короткий  срок  она  су¬
щественно  расширилась  и  охватила  почти  все  области
науки  и  техники,  а  также  другие  области  человеческой
деятельности,  связанные  с  обработкой  больших  массивов
информации.  Автоматизация  процессов  обработки  инфор¬
мации  на  основе  программного  управления,  огромная
скорость  вычисления  арифметических  и  логических  опе¬
раций,  хранение  больших  объемов  различных  данных,
универсальность  применения  —  все  это  делает  ЭВМ  мощ¬
ным  средством  ускорения  научно-технического  про¬
гресса.
 XXVII  съезд  КПСС  сформулировал  стратегию  уско¬
рения  для  достижения  качественно  нового  состояния  об¬
щества.  Особое  внимание  при  этом  уделяется  дальнейше¬
му  развитию  в  стране  вычислительной  техники.  В  Основ¬
ных  направлениях  экономического  и  социального  разви¬
тия  СССР  на  1986—1990  годы  и  на  период  до  2000  года
предусмотрено  увеличение  объема  производства  вычисли¬
тельной  техники  в  2—2,3  раза.  Большое  внимание  уделя¬
ется  развитию  персональных  ЭВМ  и  высокопроизводи¬
тельных  вычислительных  машин.  Ставится  задача  широ¬
кой  электронизации  машин  и  оборудования,  выпускаемых
для  всех  отраслей.
 В  стране  развернулась  активная  работа  по  реализа¬
ции  задач,  поставленных  партией.  При  Академии  наук
СССР  организовано  Отделение  информатики,  вычисли¬
тельной  техники  и  автоматизации,  в  задачу  которого  вхо¬
дит  выполнение  и  координация  фундаментальных  иссле¬
дований.  Образован  Государственный  комитет  CjCCP  по
 з

вычислительной  технике  и  информатике  для  формиро¬
вания  технической  политики  и  координации  работ  по  со¬
зданию  и  производству  средств  вычислительной  техники,
их  внедрению  в  народное  хозяйство,  эффективному  ис¬
пользованию  и  эксплуатации.  Большое  место  отводится
исследованиям  в  области  вычислительной  техники  в
Комплексной  программе  научно-технического  прогресса
стран  —  членов  СЭВ  до  2000  года.
 Вычислительная  техника  —  совокупность  технических
и  математических  средств,  методов  и  алгоритмов,  исполь¬
зуемых  для  облегчения  и  ускорения  решения  трудоемких
задач,  связанных  с  обработкой  информации,  путем  ча¬
стичной  или  полной  автоматизации  процесса  вычислений.
Электронная  вычислительная  машина  является  наиболее
мощным  средством,  появившимся  в  результате  все  увели¬
чивающейся  осознанной  общественной  потребности  в  по¬
вышении  эффективности  человеческого  труда.
 Понимание  перспектив  развития  вычислительной  тех¬
ники  как  отрасли  народного  хозяйства  имеет  большое
научное,  практическое  и  познавательное  значение.  В  на¬
учном  аспекте  определяющим  при  этом  является
выполнение  фундаментальных  научных  исследований,
связанных  с  разработкой  средств  вычислительной  техники.
Прикладной  аспект  затрагивает  экономические
вопросы  изготовления  и  эксплуатации  вычислительных
машин  и  устройств.  Познавательный  аспект
в  связи  с  общей  компьютеризацией  имеет  важное  соци¬
альное  значение.
 За  последние  несколько  лет  издана  монографическая,
научно-популярная  и  другая  литература,  посвященная
перспективам  развития  вычислительной  техники.  Можно
выделить  следующие  издания:
 Б.  Рафаэл.  Думающий  компьютер.  —  М.: 	Мир, 	1979.
 ЭВМ  пятого  поколения: 	концепции, 	проблемы,  пер-
 спективы/Под  ред.  Т.  Мотоока.  —  М.:  Финансы  и  стати¬
стика,  1984.
 Дж.  Симонс.  ЭВМ  пятого  поколения,  компьютеры  90-х  го¬
дов.  —  М.:  Финансы  и  статистика,  1985.
 Вычислительные  машины  будущего/Н.  Лорд,  П.  Гиро-
гисиан,  П.  Уэллетт  и  др.  —  М.:  Мир,  1987.
 Электронная  вычислительная  техника:  Сб.  статей,  вып.  1/
Под  ред.  В.  В.  Пржиялковского.  —  М.: 	Радио  и  связь,
 1987.
 А.  П.  Ершов.  Человек  и  машина.  —  М.:  Знание,  1985.
 Кибернетика.  Дела  практические/Под  ред.  В.  Д.  Пе-
келис.  —  М.:  Наука,  1984.
 Г.  С.  Поспелов■,  Д.  А.  Поспелов.  Искусственный  интел¬
лект  —  прикладные  системы.  —  М.:  Знание,  1985.
 4

Проведенные  обобщения  применительно  к  перспекти¬
вам  развития  вычислительной  техники  позволили  выде¬
лить  четыре  наиболее  характерных  направления  исследо¬
ваний:  развитие  .элементной  базы  (СБИС),  разработка
новой  архитектуры,  совершенствование  программной
технологии,  интеллектуализация.
 Наиболее  вероятно,  что  в  ближайшем  будущем  крем¬
ниевая  технология  сохранится  как  основа  вычислитель¬
ной  техники,  несмотря  на  то  что  ряд  фирм  опробует
устройства,  базирующиеся  на  переходах  Джозефсона,
и  экспериментирует  с  подложками,  выполненными  на
базе  новых  материалов.  Достигнутое  при  этом  значение
длительности  процессорного  цикла  даже  при  традицион¬
ной  архитектуре  позволяет  создать  вычислительные  си¬
стемы  с  быстродействием,  в  10—100  раз  большим,  чем
у  ЭВМ  IBM  3033.  Устройства  на  основе  переходов  Джо¬
зефсона  обладают  большой  скоростью  переключения  и
характеризуются  малыми  потерями  энергии,  а  также  дру¬
гими  положительными  свойствами,  важными  для  ЭВМ
будущих  поколений.
 Исследования  в  области  технологий  производства
элементной  базы  сосредоточены  на  двух  направ¬
лениях: 	дальнейшем  усовершенствовании  кремниевой
 технологии  и  экспериментировании  с  новыми  элементами
и  соединениями.  Перспективной  является  элементная
база  КМОП-технологии.  Однако  на  пути  ее  пока  имеются
определенные  трудности.
 В  1982  г.  Министерство  внешней  торговли  и  про¬
мышленности  Японии  объявило  о  своих  планах  финанси¬
рования  работ  по  созданию  ЭВМ  пятого  поколения,  при
этом  предусмотрены  большие  ассигнования  на  развитие
элементной  базы.  В  частности,  вложения  в  исследования
полупроводников  в  80-х  годах  составили  более  200  млн.  долл.
Исследования  и  разработки  в  этой  области  предполагают
совершенствование  структуры  кристаллических  решеток
полупроводников  и  создание  технологии  производства
интегральных  схем  на  основе  арсенида  галлия  (GaAs).
 Большое  значение  имеют  исследования  в  области  раз¬
работки  трехмерных  микросхем.  Проводятся  работы  по
выращиванию  кремниевых  слоев  в  многослойных  струк¬
турах,  с  тем  чтобы  одна  микросхема  могла  выполнить
функции  измерения,  вычисления,  управления  и  запоми¬
нания  информации.
 Поэтому  ЭВМ,  создание  которых  предполагается  осу¬
ществить  в  конце  текущего  и  следующего  десятилетий,
 5

будут  широко  использовать  достижения  в  области  полу¬
проводниковой  схемотехники.  Важным  направлением
развития  схемотехники  элементной  базы  является  раз¬
работка  микросхем  с  программируемой  архитектурой,
позволяющих  создавать  различные  варианты  процессо¬
ров  и  использовать  готовые  программы.
 Одно  из  архитектурных  решений  заключается  в  со¬
здании  микросистем  с  гибкой  архитектурой,  что  позволит
перестраивать  архитектуру  в  зависимости  от  класса  ре¬
шаемых  задач.  Другое  архитектурное  решение  предпо-
лafает  использование  систолической  матричной
обработки  информации  с  распараллеливанием  и  конвей-
ризацией.  Систолические  процессоры  выполняют  функции
согласования  режимов  работы  отдельных  процессоров  с
частными  шагами  алгоритма.  При  этом  структура  систо¬
лических  процессоров  довольно  просто  выполняется  на  ба¬
зе  СБИС.
 При  производстве  СБИС  первоочередное  внимание
уделяется  разработке  соответствующих  алгоритмов,  т.  е.
тому,  какие  функции  следует  выполнять  на  СБИС  и  как
они  могут  быть  осуществлены.  При  этом  широко  при¬
меняются  методы  автоматизированного  проектирования,
использующие  большие  вычислительные  мощности.  Функ¬
ции  проектировщика,  выполняемые  при  разработке
СБИС,  содержащих  более  миллиона  транзисторов,  весь¬
ма  сложны.  Они  предполагают  составление  описаний
многих  используемых  при  проектировании  параметров
интегральных  схем,  топологий,  временных  диаграмм
и  т.  д.  Применяемые  в  настоящее  время  методы  и  сред¬
ства  САПР  не  могут  реализовать  перечисленные  функ¬
ции,  а  поэтому  должны  быть  существенно  перестроены
с  учетом  их  новой  идеологии.
 Одна  из  главных  проблем  в  области  создания  микро¬
схем  —  это  прогрессивно  повышающийся  уровень  их  ин¬
теграции.  В  ближайшее  десятилетие,  очевидно,  удастся
разместить  на  одной  кремниевой  пластине  около  1  млн.
элементов.  Это  в  несколько  сотен  раз  выше,  чем  в  вы¬
пускаемых  в  настоящее  время  микросхемах.  Такая  плот¬
ность  «упаковки»  позволяет  поставить  вопрос  о  возмож¬
ности  создания  на  одной  кремниевой  пластине  относи¬
тельно  сложной  вычислительной  системы.
 Интересно  отметить  тенденции  в  разработках  перспек¬
тивных  СБИС,  к  которым  относятся,  например,  биочипы.
Разработчики  пытаются  создать  микросхемы  из  органи¬
ческих  материалов,  которые  используются  как  трехмер¬
 6

ные  матрицы,  действующие  на  молекулярном  уровне.
При  этом  они  обеспечат  более  высокий  уровень  интегра¬
ции  и  позволят  повысить  сложность  логических  схем  по
сравнению  с  интегральными  схемами  на  двумерных  под¬
ложках.
 Разработчики  элементной  базы  изучают  возможности
применения  органических  переключающих  элементов  на
уровне  молекул.  Одно  из  направлений  предполагает  за¬
мену  обычных  ИС  ЭВМ  слоями  органических  молекул,
которые  смогут  управлять  электроникой  так,  как  это  де¬
лается  в  обычных  ЭВМ.  Работы  по  созданию  протеино¬
вой  пленки  с  высокоразвитой  структурой  направлены  на
«выращивание»  логических  вентилей  в  заданных  точках.
Это  позволит  использовать  генную  инженерию  для  «вы¬
ращивания»  компьютеров,  которые  могут  составить  осно¬
ву  для  создания  биосхем,  обладающих  химическими  и
электрическими  свойствами,  и  которые  усилят  аналогию
между  элементами  компьютера  и  клетками  мозга.
 В  «Guardian»  (20/1  83)  приводится  высказывание  о
будущем  молекулярной  электроники:  «Трехмерная  бел¬
ковая  решетка  даст  возможность  получать  трехмерные
интегральные  схемы  повышенного  быстродействия,
уменьшенного  энергопотребления  со  сверхминиатюриза¬
цией...  при  таких  масштабах  все  известные  сегодня  эле¬
менты  памяти  ЭВМ  могли  бы  уместиться  в  одном  куби¬
ческом  сантиметре».  Существует  мнение,  что  создание
биочипа  в  качестве  одного  из  элементов  вычислительных
систем  должно  стать  основным  направлением  исследова¬
ний  при  разработке  ЭВМ  шестого  поколения.
 Архитектура  и  принципы  построе¬
ния  ЭВМ  вплоть  до  70-х  годов  изменялись  мало.  Раз¬
работчики  придерживались  при  проектировании  машин
фон-неймановской  архитектуры  с  последовательной  схе¬
мой  выполнения  команд.  Теперь  же  в  большинстве  слу¬
чаев  такая  схема  обработки  информации  вызывает  зна¬
чительные  трудности.
 Принцип  построения  новых  архитектур  состоит  в  со¬
здании  таких  ЭВМ,  которые  способны  обрабатывать  од¬
новременно  большое  количество  данных.  Именно  это  и
предопределило  создание  ЭВМ  и  систем  с  новой  архи¬
тектурой,  в  частности  с  векторной  и  параллельной  обра¬
боткой  информации.
 Создающиеся  в  настоящее  время  вычислительные
машины  можно  подразделить  на  две  группы.  Машины
первой  группы  ориентрованы  на  векторную  (конвейерную)
 7

обработку  данных,  машины  второй  группы  почти  пол¬
ностью  основаны  на  параллельной  обработке.  Эта  клас¬
сификация  в  значительной  степени  условна,  поскольку
при  проектировании  вычислительных  машин  в  архитек¬
туре  некоторых  их  типов  (особенно  специализированных)
используются  одновременно  векторные  и  параллельные
методы  обработки  информации.
 Создаются  также  специализированные  процессоры  с
векторной  и  параллельной  обработкой  информации,  ко¬
торые  используются  в  больших  и  малых  ЭВМ.  Преиму¬
щества  векторной  и  параллельной  обработки  данных,  с
точки  зрения  повышения  быстродействия,  можно  исполь¬
зовать  в  тех  случаях,  когда  выполняется  последователь¬
ность  независимых  одинаковых  арифметических  опера¬
ций.  Для  многих  областей  применения  создание  парал¬
лельных  вычислительных  машин  (ПВС)  является  осно¬
вой  для  быстрого  наращивания  производительности.  Как
показывает  опыт,  совершенствование  технологии  позво¬
ляет  в  среднем  за  четыре  года  удвоить  производитель¬
ность  ЭВМ,  но  этого  в  настоящее  время  недостаточно.
Новые  параллельные  алгоритмы  для  решения  типовых
задач  имеют  сложную  структуру  связей  и  повысить  про¬
изводительность  ПВС  можно  только  при  увеличении
числа  процессоров.
 Проблемы  создания  ЭВМ  перспективных  поколений
предполагают  необходимость  разработки  новых  машин¬
ных  языков,  новых  операционных  систем,  нового  при¬
кладного  программного  обеспечения  и  т.  д.
 Принципы  проектирования  аппаратной  части  ЭВМ
требуют  создания  сложного  системного  про¬
граммного  обеспечения.  При  этом  особое  вни¬
мание  уделяется  разработке  оптимизирующих  транслято¬
ров  с  широкими  возможностями  векторизации.  Ведутся
интенсивные  работы  по  созданию  алгоритмических  язы¬
ков  высокого  уровня,  включающих  конструкции  векторной
обработки,  а  также  работы  в  области  прикладной  мате¬
матики,  в  частности  по  разработке  численных  методов,
отвечающих  лучшим  образцам  новых  архитектур  ЭВМ.
 В  рамках  программных  комплексов  ведутся  работы
по  созданию  трех  интеллектуальных  подсистем:  для  раз¬
работки  программных  средств,  для  автоматического  про¬
ектирования  баз  знаний  и  для  проектирования  СБИС
и  компьютерных  архитектур.
 В  ЭВМ  пятого  поколения  должна  быть  реализована
возможность  использования  языков  программирования
 8

трех  категорий:  естественного,  запросов  высокого  уровня
и  «ядра»  системы.
 Характерной  особенностью  ЭВМ  будущих  поколений
начиная  с  пятого  является  резкий  рост  их  «и  н  т  е  л-
лектуал  ьных»  способностей,  позволяющих
«понимать»  непосредственно  задачу,  которая  ставится
перед  ЭВМ  конечным  пользователем.  В  машинах  совре¬
менных  поколений  общение  человека  с  ЭВМ,  как  из¬
вестно,  осуществляется  с  помощью  программ.  Перспек¬
тивные  ЭВМ  будут  обладать  такими  аппаратными  и  про¬
граммными  средствами,  которые  позволят  осуществить
общение  с  машиной  на  естественном  языке,  при  этом
формами  представления  информации  в  режиме  диалога
могут  быть  текст,  речь  или  изобразительная  информация.
Это  позволит  преодолеть  психологический  барьер  между
человеком  и  машиной  и  откроет  широкие  возможности
для  массового  применения  ЭВМ,  в  частности  такая  воз¬
можность  реализована  как  интеллектуальный'  человеко-
машинный  интерфейс.
 Проблема  повышения  интеллекта  вычислительных  ма¬
шин  связана  с  получением  возможности  воспринимать
знания  и  манипулировать  ими.
 В  отличие  от  баз  данных,  содержащих  совокупность
сведений  и  фактов  о  качественных  и  количественных
характеристиках  конкретных  объектов,  базы  знаний  бу¬
дут  содержать  концептуальные,  понятийные  знания,  вы¬
раженные  на  естественном  языке  в  терминах  предметной
области.
 Получат  дальнейшее  развитие  экспертные  системы,
ориентированные  на  подготовку  и  принятие  решений  на
основе  информации,  накопленной  в  базе  знаний  для  оп¬
ределенной  предметной  области.  Ожидается,  что  в  бли¬
жайшем  будущем  большинство  применений  средств  вы¬
числительной  техники  будет  связано  именно  с  созданием
экспертных  систем  для  разнообразных  предметных  обла¬
стей.
 Данная  серия  из  одиннадцати  книг  направлена  на
решение  комплексной  проблемы,  объединенной  назва¬
нием  «Перспективы  развития  вычислительной  техники».
Серия  подготовлена  большим  авторским  коллективом,
представляющим  в  основном  предприятия  и  учебные  за¬
ведения,  связанные  с  разработкой  средств  вычислитель¬
ной  техники.  Среди  них  Научно-исследовательский  центр
электронной  вычислительной  техники  (НИЦЭВТ),  Инсти¬
тут  точной  механики  и  вычислительной  техники  (ИТМ  и
 9

ВТ).  Научно-исследовательский  институт,счетного  ма¬
шиностроения  (НИИСЧЕТМАШ),  Московское  высшее
техническое  училище  им.  Н.  Э.  Баумана.
 В  данной  серии  не  рассматриваются  микроЭВМ  и
микропроцессоры,  поскольку  в  настоящее  время  вышли
в  свет  и  готовятся  к  изданию  серии  данного  направления
других  авторских  коллективов.
 Перечень  книг  издаваемой  серии  представляется  сле¬
дующим  списком:
 Соломатин  Н.  М.  Информационные  семантические  системы.
 Кузин  Е.  С.,  Ройтман  А.  М.,  Фоминых  И.  Б.,  Хахалин  Г.  К.
Интеллектуализация  ЭВМ.
 Ломов  Ю.  С.,  Ораевский  К.  С.  Заморин  А.  П.,  Слуц-
кин  А.И.  Электронные  вычислительные  машины  общего  назна¬
чения.
 Рябов  Г.  Г.,  Бабаян  Б.  А.  Многопроцессорные  ЭВМ.
 Прохоров  Н.  Л.,  Песелев  /С.  В.  Малые  ЭВМ.
 Смирнов  Ю.М.,  Воробьев  Г.  Н.  Специализированные  ЭВМ.
 Акинфиев  А.  Б.,  Миронцев  В.  И.,  Софийский  Г.  Д.,  Цыр-
кин  В.  В.  Полупроводниковые  запоминающие  устройства.
 Семенов  Л.  В.,  Абрамов  В.  Н.,  Арутюнов  М.  Г.,  Петров  Г.  М.
Периферийное  и  терминальное  оборудование.
 Макурочкин  В.  ГГорбацевич  С.  Л.,  Новиков  В.  А.,  Лунь-
ков  А.  И.,  Черемисинов  В.  М.  Внешние  запоминающие  устрой¬
ства  на  магнитном  носителе.
 Богданов  В.  МДанилочкин  В.  П.,  Овчинников  Б.  С.  Си¬
стемы  телеобработки  и  вычислительные  сети.
 Марков  А.  С.,  Милов  М.  П.,  Пеледов  Г.  В.  Программное
обеспечение  ЭВМ.
 Книги  издаваемой  серии  могут  быть  использованы
студентами  высших  технических  учебных  заведений,  изу¬
чающими  вычислительную  технику,  а  также  аспирантами
и  специалистами  в  области  исследования  и  проектиро¬
вания  средств  вычислительной  техники.
 Авторы  выражают  искреннюю  признательность  ре¬
цензентам  —  коллективу  кафедры  вычислительной  техни¬
ки  Московского  института  электронного  машиностроения
(зав.  кафедрой  —  проф.  П.  П.  Сыпчук),  д-ру  техн.  наук
проф.  П.  В.  Нестерову  за  тщательный  анализ  и  вни¬
мание,  проявленные  при  просмотре  рукописи,  а  также  за
конструктивные  предложения  и  критические  замечания,
направленные  на  улучшение  содержания  серии  книг.
 Все  пожелания  и  замечания  по  содержанию  серии
книг,  за  которые  авторы  заранее  благодарят  читателей,
можно  направлять  по  адресу:  101430,  Москва,  ГСП-4,
Неглинная  ул.,  29/14,  издательство  «Высшая  школа».
 Проф.  Ю.  М.  Смирнов

Введение
 Для  современного  этапа  научно-техниче¬
ской  революции  характерно  широкое  объединение  и  глу¬
бокое  взаимопроникновение  различных  наук,  что  создает
благоприятные  условия  для  постановки  и  решения  слож¬
ных  научно-технических  проблем.  К  числу  таких  проблем
относятся  и  исследования  по  информационным  семанти¬
ческим  системам,  т.  е.  системам,  перерабатывающим
осмысленную  информацию  для  достижения  целей.  Реше¬
ние  указанной  проблемы  требует  привлечения  методоло¬
гии  диалектического  материализма,  взаимодействия  тео¬
рии  познания,  коммуникации,  психологии,  лингвистики,
знаковых  систем,  прикладных  дисциплин  математики
и  других  наук.
 Актуальность  этой  проблемы  обусловлена  как  необхо¬
димостью  решения  множества  задач  сегодняшнего  дня,
так  и  перспективными  потребностями,  связанными  с
функционированием  информационных  семантических  си¬
стем.
 В  настоящее  время  исследования,  посвященные  реше¬
нию  отдельных  вопросов  функционирования  информа¬
ционных  семантических  систем,  активно  ведутся  как  в
нашей  стране,  так  и  за  рубежом.  Важными  являются,
например,  анализ  философских  аспектов  данной  про¬
блемы,  стратегия  выбора  и  достижения  целей,  формали¬
зация  семантического  диалога  и  представление  знаний
в  информационных  семантических  системах;  заслужива¬
ют  внимания  различные  аспекты  преобразования  семан¬
тической  информации.  Ее  классифицированные  формы
находятся  в  информационных  семантических  системах  в
непрерывных  взаимодействиях,  а  преобразование  этих
форм  осуществляется  человеком.  Однако  такие  преобра¬
зования,  отражающие  многообразие  окружающей  дей¬
ствительности  и  эвристические  возможности  человека,
 11

представляют  определенный  интерес  для  теории  и  прак¬
тики,  например,  систем  искусственного  интеллекта.
 Большое  значение  имеют  вопросы  создания  человеко-
машинных  систем,  в  которых  человек  может  использо¬
вать  для  взаимодействия  с  машиной  естественный  язык.
К  таким  вопросам  относятся  проблемы  сжатия  первичной
семантической  информации  во  вторичную,  реализация
семантической  совместимости  человека  и  ЭВМ  и  др.
 Человек  —  существо  многофункциональное.  Так,  на¬
пример,  с  одной  стороны,  человек  может  работать  в  ре¬
жиме  робота:  переносить  тяжести,  выполнять  арифмети¬
ческие  и/или  логические  операции  и  пр.  В  данной  функ¬
ции  человек  является  средством.  С  другой  стороны,  чело¬
век  понимает,  принимает  решение  на  семантическом
уровне.  В  такой  функции  человек  —  мыслящее  существо.
 Человек  создавал  ЭВМ  по  своему  «образу  и  подо¬
бию»,  т.  е.  пытался  повторить  указанные  функции  в  ЭВМ.
Вся  история  развития  ЭВМ  (последние  сорок  лет)  —
период  становления  и  совершенствования  ЭВМ  в  функ¬
ции  средства.  В  этой  функции  ЭВМ  будут  и  далее  не¬
прерывно  совершенствоваться.  Достаточно  вспомнить,
что  сейчас  уже  существуют  ЭВМ  четвертого  поколения.
И  только  в  последнее  десятилетие  человек  все  больше
и  больше  начинает  использовать  ЭВМ  во  второй  своей
функции.  Проектируемые  ЭВМ  пятого  и  последующих
поколений,  широкая  интеллектуализация  существующих
ЭВМ  являются  тому  подтверждением.
 Таким  образом,  ЭВМ  должна  стать  партнером  чело¬
века.  Это  значит,  что  ЭВМ  дополнительно  к  своим  суще¬
ствующим  достоинствам  должна  приобрести  новое  —
способность  выполнять  семантические  операции,  т.  е.,
как  и  человек,  осуществлять  семантическую  переработку
семантической  информации.  В  этой  второй  функции  ЭВМ
новых  поколений  (пятое,  шестое,  седьмое)  будут  непре¬
рывно  развиваться,  все  более  и  более  приближаясь  к  че¬
ловеку.  Определяющей  специфической  особенностью
ЭВМ  новых  поколений  (назовем  их  семантические  ЭВМ  —
S3BM)  будет  то,  что  они  наряду  с  человеком  станут  се¬
мантическими  объектами,  т.  е.  элементами  определенных
информационных  семантических  систем.

Глава
 1  Семантическая
информация
 1.1 	Основные 	определения  и  понятия
 Комплекс  вопросов,  связанных  с  информа¬
ционными  семантическими  системами,  —  материал  в  зна¬
чительной  мере  новый,  необычный  и  в  определенной  сте¬
пени  дискуссионный,  требующий  дальнейшего  развития  и
обсуждения.  Естественно,  что  и  терминология,  использу¬
емая  в  книге,  также  является  неустоявшейся.  С  учетом
сказанного  представляется  целесообразным  начать  книгу
с  основных  определений  и  понятий.  Другие  же  понятия
будут  вводиться  в  соответствующих  разделах  излагаемо¬
го  материала.  В  ряде  случаев,  когда  невозможно  дать
строгие  определения  отдельным  понятиям,  сущность  по¬
нятий  будет  принята  без  пояснений,  либо  пояснена  при¬
мерами,  либо  пояснена  примерами,  а  затем  дано  опреде¬
ление.
 А  Определение  1.1.  Информационными  семантиче¬
скими  (ISS)  называются  такие  системы,  функционирова¬
ние  которых  направлено  на  достижение  цели.  Специфи¬
ческой  особенностью  их  функционирования  является  се¬
мантическая  переработка  семантической  информации.
 Высказывание  «семантическая  переработка  семанти¬
ческой  информации»  является  синонимом  высказывания
«выполнение  семантических  операций  над  семантической
информацией».  Примером  такой  переработки  является
преобразование  семантической  информации  одной  формы
представления  в  другие  на  уровне  как  первичной,  так  и
вторичной  семантической  информации;  сжатие  первичной
семантической  информации  во  вторичную  для  одной  и
той  же  формы  представления;  поиск  требуемой  семанти¬
ческой  информации  по  заданной  тематике  среди  множе¬
ства  информации;  формирование  первичной  семантиче¬
 13

ской  информации  об  объекте  по  заданию;  информирова¬
ние  между  объектами  и  др.
 Представляет  особый  интерес  определение  понятия
семантическая  информация.  В  настоящее  время  это  поня¬
тие  не  имеет  единого  определения  и  является  предметом
дискуссий  ученых  различных  специальностей.  В  данной
книге  принято  следующее  определение  понятия  семанти¬
ческой  информации.
 А  Определение  1.2.  Выраженные  знаками  сведе¬
ния  о  выделенной  заданием  стороне  (сторонах)  объекта
называются  семантической  информацией  (SI).
 В  данном  определении  понятие  «сведения»  принима¬
ется  первичным  и  не  определяется.
 Представляется  важным  раскрытие  понятия  «знак».
Для  пояснения  его  сначала  приведем  примеры,  а  затем
дадим  определение.  Понятие  «знак»  удобнее  всего  объяс¬
нить  через  понятие  «знаковая  ситуация»,  которая  пред¬
ставляет  собой  пару  из  знака  и  обозначаемого.  Приведем
примеры  различных  знаковых  ситуаций:  Иванов  Сергей
Ростиславович  (человек,  который  носит  это  имя)  ;  назва¬
ние  книги,  статьи  и  пр.  (документ);  v  (скорость  тела);
рублевая  ассигнация  (товар  ценой  в  один  рубль);
этикетка  к  товару  (товар);  команда  для  ЭВМ  (операция,
выполняемая  в  ЭВМ);  музыкальное  исполнение  гимна
(страна);  схема  алгоритма  (алгоритм);  тост  (виновник
торжества);  чертеж  (устройство);  нотная  запись  музыки
(музыкальное  произведение);  номер  в  гардеробе  (пальто
и  шляпа);  график  (зависимость  величин  между  собой);
натюрморт  (изображение  неодушевленных  предметов)  и
т.  д.  В  приведенных  примерах  знаковых  ситуаций  слева
стоит  знак,  а  справа  в  скобках  —  обозначаемое  или,
как  принято  говорить  в  семиотике,  денотат.
 Различают  языковые  и  неязыковые  знаки.
 Неязыковые  знаки  —  это  знаки-копии,  знаки-
признаки,  знаки-символы.  Знаки-копии  —  это  воспроиз¬
ведения,  репродукции,  более  или  менее  сходные  с  обозна¬
чаемым  (таковы  фотографии,  отпечатки  пальцев,  знаки
так  называемой  пиктографической  письменности).  Знаки-
признаки  —  это  знаки,  связанные  с  обозначаемыми  пред¬
метами  как  действия  со  своими  причинами  (иначе  назы¬
ваемые  симптомами,  приметами  и  т.  п.).  Знаки-симво¬
лы  —  знаки,  которые  в  силу  заключенного  в  них  нагляд¬
ного  образа  используются  для  выражения  некоторого,
часто  весьма  значительного  и  отвлеченного  содержания
 14

(например,  изображение  древнегреческой  театральной
маски  как  символ  современного  театра).  Неязыковые
знаки  играют  в  коммуникации  (общении)  вспомогатель¬
ную  роль.
 Языковые  знаки  не  функционируют  независи¬
мо  друг  от  друга,  а  образуют  систему,  правила  которой
определяют  закономерности  их  построения  (правила
грамматики  или  синтаксиса  в  широком  смысле),  осмысле¬
ния  (правила  смысла  или  значения  знаков)  и  употребле¬
ния.  Знаки,  входящие  в  состав  языков  как  средств
коммуникации  в  обществе,  называются  знаками  общения.
Они  делятся  на  знаки  естественных  языков  и  знаки
искусственных  языков  (искусственных  знаковых  сис¬
тем).
 Примерами  знаков  естественных  языков  текстовой
формы  являются:  буква,  морфема,  слово,  словосочетание,
предложение,  текст.
 Развитие  науки  привело  к  введению  в  естественные
языки  специальных  знаков,  используемых  для  сокраще¬
ния  выражений  научных  понятий,  суждений  и  способов
оперирования  с  рассматриваемыми  в  науке  объектами
(знаки  математической,  химической  и  другой  символики).
Из  знаков  такого  рода  строятся  искусственные  языки,
правила  которых  (включая  правила  синтаксиса  и  смыс¬
ла)  задаются  в  явной  форме.  Искусственные  языки,  при¬
меняемые  в  науке,  служат  не  только  средством  общения
между  учеными,  научными  коллективами  и  т.  п.,  но  и
получения  новой  информации  об  исследуемых  явлениях.
Среди  знаков  искусственных  знаковых  систем  можно
выделить:  знаки  кодовых  систем,  предназначенных  для
кодирования  сообщений  естественного  языка  или  переко¬
дирования  закодированных  сообщений,  например  азбука
Морзе;  семафорная  азбука  (сигналы,  передаваемые  с  по¬
мощью  рук,  флажков);  коды,  применяемые  при  составле¬
нии  программ  для  ЭВМ;  знаки  для  моделирования
непрерывных  процессов  (например,  кривые,  отображаю¬
щие  изменения  в  ходе  каких-либо  процессов);  знаки,  из
которых  строятся  формулы,  используемые  в  различных
областях  знаний.
 Примерами  звуковых  знаков  естественных  языков
(речи)  являются:  фонема  (или  звукотип),  в  котором
слиты  акустические  черты  произношения;  слог,  объединя¬
ющий  звуки;  фонетическое  слово,  группирующее  слоги
под  одним  ударением;  речевой  такт,  объединяющий  фоне¬
тические  слова  при  помощи  ограничительных  пауз;  фоне-
 15

тическая  фраза,  суммирующая  такты  единством  интона¬
ции;  фонетический  текст.
 К  знакам  общения  относятся  также  музыкальные
знаки  (музыка).  Отражая  действительность,  музыка  воз¬
действует  на  человека  посредством  осмысленных  и  осо¬
бым  образом  организованных  звуковых  последователь¬
ностей,  состоящих  в  основном  из  тонов  (звуков  опреде¬
ленной  высоты).  Музыка  —  специфическая  разновид¬
ность  звуковой  деятельности  людей.  С  другими  разновид¬
ностями  (речь,  инструментальная  звуковая  сигнализация
и  т.  д.)  музыку  объединяет  способность  выражать  мысли,
эмоции  и  волевые  процессы  человека  в  слышимой  форме
и  служить  средством  общения  людей  и  управления  их
поведением.  В  наибольшей  степени  музыка  сближается  с
речью,  точнее  с  речевой  интонацией,  отличаясь  от  нее
строгой  высотной  и  временной  (ритмической)  организо¬
ванность^  В  каждом  музыкальном  произведении  тоны
образуютсистему  вертикальных  соединений  (созвучий)
и  горизонтальных  последований  —  его  форму.  Вокальная
и  программно-инструментальная  музыка  достаточно
близко  выражают  понятийное  содержание.  В  музыке  вы¬
ражаются  «зарисовки  природы»,  «портреты  людей»,  сце¬
ны  из  жизни  различных  слоев  общества.  Существует
понятие  музыкальный  язык  —  набор  устойчивых  типов
звукосочетаний  (интонаций)  вместе  с  правилами  (норма¬
ми)  их  употребления.  Общие  принципы  организации
тонов  —  высотный  и  временной.  Высотные  организованы
на  основе  лада,  а  временные  —  на  основе  метра.  Связное
и  содержательное  развертывание  (в  одноголосии)  высот¬
ных  и  временных  отношений  музыкальных  звуков  на
основе  лада  и  метра  образуют  мелодию  —  важнейшее
выразительное  средство  музыки.  В  каждом  музыкальном
произведении  из  отдельных  элементов  формы  в  процессе
объединения  и  соподчинения  складывается  общая  струк¬
тура,  состоящая  из  нескольких  частных  структур:  мело¬
дическая,  ритмическая,  ладогармоническая,  фактурная,
тембровая,  темповая.  Темы  являются  материальными
носителями  музыкальных  образов.  Все  связывается  син¬
таксической  структурой  (мотивы,  фразы,  предложения,
периоды).  Наименьшая  смысловая  и  структурная  едини¬
ца  музыкальной  формы  —  мотив,  а  ее  начальный  целост¬
ный  компонент  —  музыкальная  тема.  Соотношение  тем,
тип  их  развития  являются  основой  музыкального  произ¬
ведения.
 К  искусственным  звуковым  знаковым  сигналам  отно¬
 16

сится  язык  морских  сигналов,  используемый  для  пере¬
дачи  информации  на  суда  и  с  судов  с  помощью  колокола,
гудка,  сирены.
 К  знакам  общения  относятся  знаки  мимико-жестовой
речи  [определенное  положение  (движение)  рук,  тела,
мускулов  лица].
 К  знакам  графической  информации  (графики,  гисто¬
граммы,  диаграммы,  схемы,  чертежи,  фигуры  и  др.)  от¬
носятся  точка,  прямая,  отрезок  прямой  или  кривой  линии,
угол,  плоские  фигуры  (треугольник,  окружность,  прямоу¬
гольник,  квадрат,  многоугольник  и  пр.),  тела  вращения
(цилиндр,  конус,  шар  и  др.),  фигуры  в  пространстве
(многогранник,  призма,  пирамида,  параллелепипед  и  др.).
 Дорожные  знаки,  которые  должны  соблюдать  пешехо¬
ды  и  водители  транспорта,  образуют  искусственную
знаковую  систему  графической  информации.
 К  специфическим  знакам  изобразительной  информа¬
ции  (графика,  скульптура  и  пр.)  относятся  линия,  штрих,
пятно,  фон  листа,  поверхности,  пространства;  цвет,  ма¬
зок,  плоские  и  объемные  фигуры,  рисунок  и  пр.
 Специфическими  особенностями  знака  являются  спо¬
собность  выступать  в  качестве  заменителя  обозначаемо¬
го,  нетождественность  знака  и  денотата  (кроме  отдель¬
ных  случаев),  многозначность  соответствия  знак  —  дено¬
тат  (полисемия,  синонимия).
 Как  правило,  знак  —  это  условное  обозначение  чего-
либо.  Он  не  является  обязательным.  Один  и  тот  же  дено¬
тат  можно  обозначать  по-разному.  Например,  знак  я—
отношение  длины  окружности  к  диаметру  —  является  ус¬
ловностью.  Это  отношение  могло  быть  обозначено  любой
другой  буквой.  Но  было  бы  очень  трудно  (и  неразумно)
пытаться  изменить  принятую  традицию.  Знак  может  не
только  обозначать  конкретный  денотат,  но  и  указывать
его  место  в  мире  вещей,  определять  какие-то  свойства
денотата.  Выраженные  знаком  свойства  денотата,  т.  е.
понятие  о  денотате,  которое  несет  данный  знак,  называ¬
ется  концептом  этого  знака.  Отношение  знака  к  своему
концепту  и  денотату  символически  выражает  треугольник
Фреге,  который  может  быть  вырожденным.  Так,  напри¬
мер,  знак  может  означать  и  конкретный  денотат  и  кон¬
цепт.  Однако  может  быть  ситуация,  когда  существует
денотат,  но  нет  концепта,  и  наоборот.  Один  и  тот  же
знак  может  обозначать  разные  денотаты.  Это  свойство
знака  характеризует  его  объем.  Понимание  характерис¬
тики  знака  называется  экстенсиональным.  Таким  обра¬
 2—1371
 17

зом,  экстенсионал  знака  —  это  его  конкретное  значение
или  класс  всех  его  допустимых  денотатов.  Существует
еще  интенсиональный  аспект  знака,  т.  е.  выражаемое
знаком  общее  понятие.  Следовательно,  интенсионал
знака  —  это  смысл  знака,  т.  е.  характеристика  содержа¬
ния  знака  или  характеристика  концепта.
 На  основании  рассмотренного  можно  дать  следую¬
щее  определение  знака.
 А  Определение  1.3.  Знаком  называется  мате¬
риальный  предмет  (процесс,  явление,  событие  и  пр.),
выступающий  в  качестве  представителя  некоторого  дру¬
гого  предмета,  свойства  или  отношения  и  используемый
для  приобретения,  хранения,  переработки  и  передачи
сообщений  (семантической  информации,  знаний).
 1.2 	Формы  представления
 семантической  информации
 Различают  однородные  и  комплексные
формы  представления  семантической  информации.  Мно¬
жество  однородных  форм  можно  определить  выражением
 N  i  =  {/,S,ff,C}, 	(1.1)
 где  /—  текстовая  форма  (/-форма)  представления;
S—  аудиальная  (речь,  звуки)  форма  (S-форма);
g  —  визуальная  (жесты,  пластика)  форма  (g-форма);
С  —  изобразительная,  графическая  форма  (С-форма).
 Посредством  /-формы  выражается  содержание  печат¬
ных  и  рукописных  материалов:  книг,  газет,  журналов,
статей,  отчетов,  диссертаций,  патентов,  учебных  планов,
медицинских  карт  пациентов  и  др.;  посредством  S-фор¬
мы  —  содержание  механических,  магнитных  и  других
фонограмм:  радиопередач,  звукозаписей  и  др.;  посредст¬
вом  g-формы  —  содержание-  художественных  образов
(пантомима,  мультипликационное  кино  и  пр.),  бытовое
общение,  обряды,  культовые  запреты  и  т.  п.;  посредст¬
вом  С-формы  —  содержание  графических  и  изобрази¬
тельных  материалов:  чертежей,  схем,  графиков,  карт,
диаграмм,  рисунков,  картин  и  др.
 Комплексная  форма  (w-форма)  представления  семан¬
тической  информации  объединяет  одновременно  несколь¬
ко  однородных  форм,  например  текстовую  и  аудиальную,
изобразительную  и  визуальную  и  др.  Широкое  распро¬
странение  получила  комплексная  форма  представления,
объединяющая  аудиальную  и  визуальную  формы  и  по-
 18

лучившая  название  аудиовизуальной  формы  —  Sg-фор-
мы.  Посредством  этой  формы  выражается  содержание
теле-  и  киноматериалов:  телепередач,  кинофильмов,  ки¬
нохроник  и  др.
 В  общем  случае  множество  вариантов  комплексных
форм  представления  семантической  информации  можно
определить  аналитически.  Для  этого,  используя  операцию
прямого  произведения  множеств,  образуем  из  элементов
множества  Ni  множество  N2,  содержащее  двойные  эле¬
менты:
 N2=  N,  X  N,  =-
 =  {(*,  t),  (t,  S),  (t,  g)  (t,  С),  (S,  t),  (S,  S),  (S,  g),  (s,  C),
(*.  <).  (8,  S),  (g,  g),  (g,  с),  (С,  t),  (С,  S),  (С,  g),  (С,  С)}.
 (1.2)
 В  результате  получим  16  двойных  элементов.  Вы¬
ражение  (1.2)  определяет  перечень  комплексных  форм
представления  семантической  информации,  объединяю¬
щих  одновременно  две  однородные  формы.  Такие  комп¬
лексные  формы  получили  название  бинарных  форм  выра¬
жения  семантической  информации.
 Еще  большее  разнообразие  можно  получить  при  об¬
разовании  из  элементов  множества  N1  множества  N3,
содержащего  тройные  элементы:
 N3=NiXNiXNi  =
 =  {(tjj),(t,sj),(t,gj),(t,c,  0,- 	(1.3)
 (S,  S,  S)  (S,  С,  0, 	(g,  8,  8)>  •••)•
 Всего  получим  64  тройных  элемента.  Выражение
(1.3)  определяет  перечень  комплексных  форм  представ¬
ления  семантической  информации,  объединяющих  однов¬
ременно  три  однородные  формы.  Такие  комплексные
формы  получили  название  тернарных  форм  выражения
семантической  информации.
 Очевидно,  что,  выполняя  формально  аналогичные
операции,  можно  получить  комплексы,  содержащие  че¬
тыре,  пять  и  более  объединенных  одновременно  форм
представления  семантической  информации.
 Использование  комплексных  форм  для  выражения
семантической  информации  имеет  большое  прикладное
значение.  Особенно  важно  это  для  повышения  эффек¬
тивности  учебного  процесса,  например,  при  изложении
лекционного  материала.  Используя  одновременно  не¬
сколько  форм  (текст,  речь,  иллюстрации,  кино  и  др.)»
 2*
 19

можно  значительно  повысить  усвояемость  излагаемого
материала.  Необходимо  заметить,  что,  по-видимому,  с
теми  же  целями  используются  комплексные  формы  вы¬
ражения  семантической  информации  при  постановке  ху¬
дожественных  кинофильмов,  развлекательных  концерт¬
ных  программ  и  других  зрелищных  мероприятий.
 Проведенные  обобщения  по  данному  вопросу  позволи¬
ли  сформулировать  следующее  утверждение:  степень
познания  (запоминания)  объекта  повышается  при  «од¬
новременном»  (дополняющем  друг  друга)  представлении
его  аспектов  множеством  форм.
 1.3 	Виды  и  носители
 семантической  информации
 По  видам  семантическую  информацию  об
объекте  классифицируют  на  первичную  и  вторичную.
Первичной  считается  семантическая  информация,  отра¬
жающая  посредством  знаков  независимо  от  формы  пред¬
ставления  результаты  обобщений,  исследований,  разра¬
боток,  наблюдений,  сочинений  и  пр.,  имеющие  завер¬
шенный  характер.
 Как  правило,  создание  первичной  семантической  ин¬
формации  об  объекте  является  сложным  творческим
процессом.  Ему  предшествует  познание  объекта,  его
свойств  и  отношений.
 Обычно  для  человека  важны  не  все  стороны  интере¬
сующего  его  объекта  одновременно,  а  только  те  из  них,
которые  отвечают  поставленной  цели.  В  таком  случае
познание  объекта  естественно  характеризуется  огруб¬
лением.
 С  точки  зрения  теории  познания  первичная  семанти¬
ческая  информация  представляет  собой  зафиксированное
отображение  выделенной  человеком  стороны  (сторон)
объекта.  Невозможно  найти  универсального  алгоритма,
пригодного  для  создания  первичной  семантической  ин¬
формации  об  объектах  всех  областей  знаний.  Однако
человек  при  этом  руководствуется  выделением  отно¬
сительно  устойчивых  категорий,  образующих  своего  рода
каркас  —  логическую  структуру  первичной  семантической
информации.  Основой  таких  категорий  являются  кате¬
гории  диалектики:  цель,  метод,  средство,  общее,  единич¬
ное,  особенное,  качество;  количество,  причина,  следствие,
содержание,  форма  и  др.  (Категория  —  обобщенное  от¬
ражение  объективной  реальности  и  вместе  с  тем  сущест¬
 20

венное  определение  аспекта  объекта.)  Используя  указан¬
ные  категории,  переходящие  в  конкретные  понятия  дан¬
ной  области  знаний,  можно  создать  первичную  семанти¬
ческую  информацию  об  объекте.
 Чем  больше  приводится  сведений  об  объекте,  тем
полнее  и  точнее  воспроизводятся  свойства  объекта.  До¬
стигается  это  определенной  избыточностью  информации,
наличием  конкретных  данных,  параметров  и  т.  д.
 Адекватной  первичной  семантической  информацией  по
отношению  к  объекту  познания  является  такая  инфор¬
мация,  которая  имеет  объективное  содержание,  макси¬
мально  соответствующее  поставленной  человеком  цели.
 Вторичная  семантическая  информация  отражает  по¬
средством  знаков  для  заданной  формы  представления
результаты  аналитико-синтетического  (анализ  —  синтез)
и  логического  преобразования  первичной  семантической
информации.
 Вторичная  семантическая  информация,  естественно,
имеет  меньшее  содержание,  чем  первичная,  так  как  при
ее  получении  неизбежны  потери.  Для  получения  вторич¬
ной  семантической  информации  необходим  предваритель¬
ный  логический  анализ  первоисточника,  переосмыслива-
ние  и  сопоставление  его  содержания  с  ранее  накопленными
знаниями  об  объекте.  С  этой  точки  зрения  получение  вто¬
ричной  семантической  информации  можно  рассматривать
как  продолжение  процесса  познания  объекта,  заключаю¬
щееся  в  выявлении  наиболее  устойчивых  и  характерных
признаков.  Следует  отметить,  что  вторичная  семантичес¬
кая  информация  является  моделью  первичной  семантичес¬
кой  информации.  Степень  адекватности  такой  модели  на¬
ходится  в  прямой  зависимости  от  поставленной  цели,
налагаемых  в  процессе  получения  вторичной  семанти¬
ческой  информации  ограничений  на  содержание  пер¬
вичной  семантической  информации,  а  также  от  субъек¬
тивных  факторов.  Получение  вторичной  семантической
информации  неизбежно  связано  с  разрушением  структу¬
ры  первичной  семантической  информации  и  построением
новой,  отличной  от  первой.  Это  зависит  от  требований,
предъявляемых  к  вторичной  информации.  Так,  в  рефе¬
рате  на  статью,  содержащем  вторичную  семантическую
информацию,  имеется  большая  избыточность  по  сравне¬
нию  с  вторичной  семантической  информацией,  содер¬
жащейся  в  аннотации  к  статье.  Если  в  реферате  мож¬
но  с  трудом  сохранить  структуру  первоисточника,  то  в
аннотации  это  сделать  невозможно.
 21

Носителями  первичной  семантической  информации  яв¬
ляются  первичные  документы.
 Примеры  первичных  документов  для  раз¬
личных  форм  представления  семантической  информации:
 /-форма  —  книги,  журналы,  статьи,  авторские  свиде¬
тельства,  стандарты  и  др.;
 S-форма  —  магнитные  кассеты,  содержащие  записи
речей,  музыкальных  произведений,  радиопередач,  а  так¬
же  диски  грамзаписей  музыкальных  произведений,  сти¬
хотворений  и  пр.;
 g-форма  —  видеозаписи  мультипликаций,  балета,  пан¬
томимы,  мимики  и  жеста;
 С-форма  —  структурные,  функциональные  схемы;  кар¬
ты,  чертежи,  картины,  рисунки,  графики  и  пр.
 Примерами  первичных  документов  ком¬
бинированных  форм  представления  семантичес¬
кой  информации  (бинарных,  тернарных  и  др.)  являются
следующие:  книга  с  иллюстрациями  (/С-форма);  худо¬
жественный  фильм  с  титрами  (S,  S,  g>  /-форма).  В  скоб¬
ках  перечню  обозначений  соответствуют  музыка,  речь,
жесты,  текст.
 Носителями  вторичной  семантической  информации  яв¬
ляются  вторичные  документы.
 Примеры  вторичных  документов  для  раз¬
личных  форм  представления  семантической  инфор¬
мации:
 /-форма  —  рефераты,  аннотации,  каталожные  карточ¬
ки  библиотек  и  пр.;
 S-форма  —  звукозаписи  изложения  речей,  фрагменты
музыкальных  произведений  и  пр.;
 g-форма  —  видеозаписи  фрагментов  мультипликаций,
пантомимы,  мимики  и  жестов  и  пр.;
 С-форма  —  упрощенные  структурные,  функциональ¬
ные  схемы;  контурные  карты,  приближенные  графи¬
ки  и  др.
 Примерами  вторичных  документов  ком¬
бинированных  форм  представления  семантиче¬
ской  информации  являются  кинореклама,  фотомонтаж,
радиореклама  и  др.
 Следует  отметить,  что  в  информационных  семанти¬
ческих  системах  носителями  как  первичной,  так  и  вто¬
ричной  семантической  информации  всех  форм  представ¬
ления  являются  человек  и  ЭВМ.
 22

1.4 	Принцин  семантической  топологии
 Исследования  и  обобщения  в  области
информационных  семантических  систем  с  различными
формами  представления  семантической  информации
позволили  сформулировать  ряд  важных  теоретических
принципов.  Одним  из  центральных  является  принцип
семантической  топологии.  Он  формулируется  в  следую¬
щем  виде:
 • 	Принцип  первый.  Семантическая  информация
об  объекте  остается  неизменной  независимо  от  форм  ее
представления.
 В  терминах  исчисления  предикатов  указанный  прин¬
цип  записывается  в  виде
 V/(/  6  F)(...SIf-\adSIfadSIf+i...), 	(1.4)
 где  V"—квантор  общности;  f—знак  произвольной
формы  представления  семантической  информации;  6  —
знак  принадлежности;  F  —  множество  форм  представ¬
ления  семантической  информации;  ad  —  знак  отношения
«адекватность»;  SIf  —  знак  семантической  информации,
представленной  одной  из  форм;  SIf-1,  S//+i  —знаки  се¬
мантической  информации  других  форм  из  перечня  форм.
 Запись  /  6  F  определяет  предметную  область  перемен¬
ных,  входящих  в  выражение  (1.4),  а  запись  ...SIf-iadSIf
adSIf+1  определяет  предикат.
 Необходимо  обратить  внимание  на  то  обстоятельство,
что  выражение  языка  исчисления  предикатов  не  соответст¬
вует  выражению  обычного  естественного  языка.  В  дан¬
ном  случае  это  проявляется  в  различии  выражений:  в
исчислении  —  «для  каждой  f  из  множества  F»  и  в  обыч¬
ном  языке  —  «для  каждой  формы  представления...».
Это  различие  существенно  сказывается  на  понимании
смысла  выражения  и  увеличении  длины  записи  выраже¬
ний  в  исчислении,  что  не  очень  удобно.  Однако  исполь¬
зование  предикатов  необходимо  для  того,  чтобы  иметь
возможность  формально  описывать  свойства  объектов.
 В  практических  приложениях  функционирования  ин¬
формационных  семантических  систем  этот  принцип  прояв¬
ляется  в  возможностях  преобразования  различных  форм
представления  семантической  информации  об  объекте  при
неизменном  сохранении  смысла.  Так,  например,  возможно
преобразование  текстовой  формы  в  аудиальную  (речь)
или  текстовой  в  изобразительную  (графическую)  и  т.  д.
 23

Однако  в  настоящее  время  не  существует  единой
теории  преобразования  семантической  информации  одной
формы  представления  в  другие  на  уровне  как  первичной,
так  и  вторичной  семантической  информации.  Практичес¬
кая  реализация  подобных  преобразований  остается  до
сих  пор  прерогативой  человека  и  решается  им  интуитив*
но  —  эвристическими  способами.  В  то  же  время  сущест¬
вует  определенная  потребность  в  искусственных  систе¬
мах,  способных  выполнять  подобные  преобразования.
Например,  для  повышения  эффективности  функциони¬
рования  так  называемых  интеллектуальных  (очувствлен-
ных)  роботов  возникает  необходимость  видеть,  слышать  и
преобразовывать  получаемую  ими  информацию  об  объек¬
те  в  форму,  пригодную  для  понимания  человеком.
 В  перспективе  потребность  в  преобразованиях  форм
представления  семантической  информации  об  объектах
будет  непрерывно  возрастать  в  связи  с  расширением
проектирования  систем  типа  «искусственный  интеллект».
 ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ
 1.1. 	Что  такое  информационная  семантическая  система?
 1.2. 	Чем  отличается  семантическая  информация  от  несемантической?
 1.3. 	Перечислите  формы  представления  семантической  информации.
 1.4. 	Дайте  определение  понятия  «знак»  и  приведите  примеры.
 1.5. 	Назовите  виды  семантической  информации.
 1.6. 	В  чем  сущность  и  прикладное  значение  принципа  семантической
 топологии?

Глава
 2
 Семантические
операции
 2.1 	Преобразования
 семантической  информации  —
семантические  операции.
 Модельная  семантическая  информация
 Понятие  «семантическая  операция»  явля¬
ется  синонимом  понятия  «семантическая  переработка»
семантической  информации.
 Не  представляется  возможным  перечислить  многооб¬
разие  семантических  операций.  Однако  следует  заме¬
тить,  что  выполнение  семантических  операций  является
атрибутом  информационных  семантических  систем.
 Условимся  обозначать  произвольную  семантическую
операцию  знаком  Sem  (от  греческого  слова  Semantikos—
смысловой).
 В  каждом  конкретном  случае  функционирования
ISS  выполняется  определенная  семантическая  операция.
 Семантические  операции  различаются  степенью  слож¬
ности.  Приведем  примеры  семантических  операций.  За¬
пишем  выражения  вида
 Р  =  {SIT,  S/s,  S/o,  Sic}; 	(2.1)
 p  =  {S//,  S/s,  SIgy  SIC}  у 	(2.2)
 где  S/г,  S/s,  S/g;  Sic  —  первичная  текстовая,  аудиаль-
ная,  визуальная,  изобразительная  семантическая  инфор¬
мация;  S/*;  Sis;  SIg\  SIC  —  вторичная  семантическая
информация  соответственно.
 Рассмотрим  некоторые  варианты  семантических  опе¬
раций,  связанных  с  преобразованием  семантической  ин¬
формации.
 Вариант  1.  Преобразование  «первичное  в  первич¬
ное».  Формально  указанное  преобразование  записывает¬
ся  в  виде
 S/rSemS/s;  S/rSemS/G;  S/cSemS/s;
 S/cSemS/г;.... 	(2.3)
 25

Запись  вида  SlrSemSIs  соответствует  выполнению
семантической  операции,  связанной  с  преобразованием
первичной  семантической  информации  текстовой  формы
представления  в  первичную  семантическую  информацию
аудиальной  формы  представления.  Аналогично  можно
пояснить  и  другие  приведенные  семантические  опе¬
рации.
 Вариант  2.  Преобразование  «вторичное  во  вто¬
ричное».  Формально  преобразование  записывается  в  виде
 SASemS/g;  SIgSemSIs'y  SIcStmSIg'y  .... 	(2.4)
 Запись  вида  SIgSemSIs  соответствует  выполнению
семантической  операции,  связанной  с  преобразованием
вторичной  семантической  информации  визуальной  формы
представления  во  вторичную  семантическую  информацию
аудиальной  формы  представления.  Аналогично  можно
пояснить  и  другие  семантические  операции.
 Вариант  3.  Преобразование  «первичное  во  вторич¬
ное».  Формально  преобразование  записывается  в  виде
 S/rSemS/,;  S/sSemS/s;  SIGStmSIg;  ...  . 	(2.5)
 Запись  вида  S/rSemS/*  соответствует  выполнению
семантической  операции,  связанной  с  преобразованием
первичной  семантической  информации  текстовой  формы
представления  во  вторичную  семантическую  информацию
той  же  формы  представления.  Аналогично  можно  пояс¬
нить  и  другие  семантические  операции.
 Проведем  анализ  вариантов  преобразования  семанти¬
ческой  информации  с  точки  зрения  выполняемых  семан¬
тических  операций.
 Анализ  варианта  1.  На  основании  выражения  (2.1)
применительно  к  рассматриваемому  варианту  [см.  (2.3)]
множество  разновидностей  тернарных  преобразований
выражается  прямым  произведением:
 РХ  РХ  Р  =
 =  {(SIT,  SIT,  SIT),  (S/г,  S/G,  S/s),  ...,  (SIT,  S/c,  S/s),  ...}.
 (2.6)
 Множество  разновидностей  бинарных  преобразований
представляется  прямым  произведением:
 РХ  Р  =
 =  {(SIT,  Sir),  (SIT,  Sis),  (SIT,  SIG),  ...  ,  (S/c,  Sic).  ...
 (2.7)
 26

Из  выражений  (2.6)  и  (2.7)  можно  выделить  неко¬
торые  подмножества,  обладающие  определенными  свой¬
ствами.  Так,  подмножество  вида
 Ас=РХРХР  =
 =  {(SIT,  Sis,  SIG),  (S/г,  SIs,  S/c),  ...  ,  (S/r,  S/G,  S/c),...}
 (2.8)
 называется  тернарным  отношением  и  определяет  свойст¬
во  вариантных  (изменяющихся  по  форме  представления)
преобразований,  полученных  в  результате  выполнения  со¬
ответствующих  семантических  операций.  По  аналогии,
подмножество  вида
 В^РХ  Р  =
 =  {(S/r,  S/s),  (S/г,  S/G),  ...  ,  (S/G,  S/c),...,
 (S/s,  S/c),...}, 	(2.9)
 полученное  из  выражения  (2.7),  называется  бинарным
отношением  и  также  обладает  названным  свойством.
 При  этом  свойство  инвариантных  (не  изменяющихся
по  форме  представления)  преобразований,  в  виде  под¬
множеств  выражений  задается  списком  вида
 D^PX  РХ  Р  =
 =  {(S/r,  Sh,  S/г),  (S/s,  S/s,  S/s),  (S/o,  S/o,  S/G),
 (S/c,  S/c,  S/c)}; 	(2.10)
 EgPXP=
 =  {(S/r,  S/г),  (S/s,  S/s),  (S/o,  S/o),  (S/c,  S/c)}.(2.11).
 Выражение  (2.10)  и  (2.11)  отражают  частный  слу¬
чай  бесконечного  множества  инвариантных  преобразова¬
ний  классифицированных  форм  представления  первичной
семантической  информации.
 Анализ  варианта  2  опускаем,  так  как  изложения  и
выводы  по  данному  варианту  аналогичны  варианту  1.
Специфичны  только  исследования  преобразований,  ка¬
сающиеся  вторичной  семантической  информации,  на  ос¬
нове  применения  соответствующих  семантических  опера¬
ций.
 Анализ  варианта  3.  Применительно  к  рассматривае¬
мому  варианту  множество  разновидностей  бинарных
преобразований  выражается  прямым  произведением  вида
РХр  =
 =  {(S/г,  SIt),  (S/r,  SIs)t  (S/r,  S/Д  ...
 ...  ,  (S/c,  SIs),  ...  ,  (S/o,  Sis),  ...}. 	(2.12)
 27

Из  выражения  (2.12)  можно  выделить  подмножества,
обладающие  определенными  свойствами.  Так,  подмно¬
жество  вида
 А  ^РХр  =
 ={(SIT,  SIt),  (S/s,  SIs),  (SIG,  SIg),  (Sic,  Sic)}  (2.13)
определяет  свойство  инвариантных  гомоморфных  (в  се¬
мантической  интерпретации)  преобразований.
Подмножество  вида
 В^РХр=
 =  {(S/г,  Sis),  (Sir,  S/*),  (S/r,  S/c),  ...
 ...  ,  (S/s,  S/0,  ...  ,  (SIg,  Sis),  ...} 	(2.14)
 определяет  свойство  вариантных  гомоморфных  преобразо¬
ваний.
 Таким  образом,  все  многообразие  преобразований
семантической  информации  различных  форм  представле¬
ния  является  иллюстрацией  многообразия  выполняемых
семантических  операций.
 2.2 	Преобразование 	«объект 	—
 первичная  семантическая  информация».
Принцип  неадекватности
 Рассмотрим  специфическую  семантическую
операцию,  связанную  с  созданием  первичной  семанти¬
ческой  информации  об  объекте.  Теоретической  основой
указанного  преобразования  является  принцип  неадекват¬
ности,  который  формулируется  в  следующем  виде.
 • 	Принцип  второй.  Полная  адекватность  первич¬
ной  семантической  информации  объекту  познания  не¬
возможна.
 В  терминах  исчисления  предикатов  указанный  прин¬
цип  записывается  в  виде
 VO(OStmSIp)  (Oad  SIP), 	(2.15)
 где  О  —  объект  познания;  Sip  —  первичная  семантичес-
кая  информация  одной  из  форм  представления;  ad  —
знак  отношения  «не  адекватность».
 Применительно  к  преобразованию  «конкретный  объ¬
ект  —  первичная  семантическая  информация  текстовой
формы  представления»  этот  принцип  записывается  в  сле¬
дующем  виде:
 30(0SemS/r)  (OadSIT). 	(2.16)

Таким  образом,  как  это  следует  из  данного  принципа,
если  речь  идет  об  адекватности  первичной  семантичес¬
кой  информации  объекту  познания,  то  имеется  в  виду
не  абсолютная,  а  относительная  ее  адекватность.
 Методологической  основой  выполнения  семантической
операции,  связанной  с  получением  первичной  семан¬
тической  информации,  адекватной  объекту  познания,  яв¬
ляются  следующие  положения:  1)  наличие  конкретного
задания;  2)  создание  модели  объекта  с  упрощенной  струк¬
турой;  3)  устранение  противоречий  между  многомерным
планом  содержания  и  одномерным  планом  выражения;
4)  устранение  неопределенностей  естественного  языка.
 Проведем  краткий  анализ  сформулированных  поло¬
жений.
 Наличие  конкретного  задания.  Данное  положение
можно  интерпретировать  как  правильную  постановку
вопроса.  Выполнение  этого  положения  позволяет  выбрать
из  множества  объектов  тот,  который  соответствует  за¬
данию;  наложить  определенные  ограничения  на  мно¬
жество  признаков,  характеризующих  данный  объект;
отделить  в  ограниченном  множестве  существенные  при¬
знаки  от  несущественных.  Последнее  можно  пояснить.
 Обозначим:  К  —  содержание  выделенного  объекта
(первичная  семантическая  информация  об  объекте);
К\  —  конечное  число  существенных  признаков  объекта;
/Сг  —  множество  несущественных  признаков  объекта.
Тогда  можно  записать
 Таким  образом,  семантическую  информацию  об  объ¬
екте,  ее  количественную  и  качественную  определенность
для  поставленной  цели  можно  выразить  конечным  числом
существенных  признаков  объекта,  находящихся  в  опре¬
деленном  взаимодействии.  Если  задание  нечетко  сформу¬
лировано,  т.  е.  не  определено  конечным  множеством
существенных  признаков,  то  постановка  вопроса  об
адекватности  преобразования  вообще  теряет  смысл.
 Создание  модели  объекта  с  упрощенной  структурой.
Достижение  этого  положения  осуществляется:  а)  исклю¬
чением  влияния  посредствующих  объектов  на  оригинал
и  отображающий  объект;  б)  устранением  влияния  отоб¬
ражающего  объекта  на  оригинал.
 K=Ki  +  K2.
 Если  положить,  ЧТО  К2=  О,  то
К=Ки
 (2.18)
 (2.17)
 29

Анализ  п.  а.  На  рис.  2.1  по¬
казан  граф  M  =  {N,  L},  условно
изображающий  структуру  взаимо¬
действующих  объектов.  Вершины
его  образуют  множество  N  =  {Ау  В,
С,  D},  где  А  —  оригинал;  С  —  ото¬
бражающий  объект;  В,  D  —  посред¬
ствующие  объекты,  влияющие  на  А
и  С.  Дуги  графа  L  =  {(Л£));  (DA);  ...
...; 	(AS)} 	отображают 	отношения
 между  объектами.  Считаем,  что  граф
задан,  т.  е.  М  =  (N,  U)y  где  U  —  спо¬
соб  отображения  множества  N  в  N.  Между  элементами
множества  существуют  отношения  доминирования
A^D\  С»/);  С>В;  ВЦ>  D;
где  знаки  ^>,  >>  обозначают  доминирование  и  отсутствие
доминирования  соответственно.  Считаем  в  упрощенном
варианте,  что  каждый  объект  характеризуется  одним
параметром,  соответственно  а,  с,  ft,  d,  с  одной  степенью
свободы.  Принимаем,  что  в  процессе  взаимодействия
объектов  у  каждого  из  них  изменяется  значение  па¬
раметра,  тогда  c  =  f(a,b,d).  Таким  образом,  изменение
параметров  отображающего  объекта  С  является  функци¬
ей  изменения  параметров  оригинала  А  и  посредствую¬
щих  объектов  В  и  D.  Поделим  влияние  посредствующих
объектов  В  и  D  на  объекты  Л  и  С  на  две  группы.  Первая
группа  посредствующих  объектов  (объект  D)  не  оказы¬
вает  существенного  влияния  на  параметры  объектов
А  и  С.  Вторая  группа  посредствующих  объектов  (объ¬
ект  В)  оказывает  влияние  на  параметры  объектов  А  и
С.  При  этом  можно  записать  c  =  f(a,  b).  Таким  образом,
структура  взаимодействующих  объектов  упрощается.
Приведем  взаимодействие  трех  объектов  к  виду  А^В^С
(стрелки  указывают  направление  взаимодействия  между
объектами).  Представим  это  взаимодействие  двумя  не¬
посредственными  взаимодействиями:  А^В,  В**С.  Допус¬
тим,  что  первоначально  происходит  отображение  А  в  В,
а  затем  отображение  измененного  В  (под  воздействием
А)  в  С.  При  этом  изменяются  параметры  взаимодейст¬
вующих  объектов.  Новыми  значениями  параметров  объ¬
ектов  будут
 d\  =  а  -|-  Дд;  &  1  =  &-|-Д&.
 Принимаем,  что  изменения  параметров  а  и  Ъ  равны
 Да  =  f(b\);  Дb  =  <p(ai).
 Рис.  2.1.  Граф,  ус¬
ловно  изображающий
структуру  взаимодей¬
ствующих  объектов
 30

Тогда  можно  записать
 Да  =  f(b  +  ДЬ)\  АЬ  =  ф(а  +  Да).
 Перепишем  равенства:
дa  =  f[b+  <р(а  +  Да)];  АЬ  =  у[а-\-(Ь  +  АЬ)].
 Из  последнего  соотношения  видно,  что  изменение
параметра  b  зависит  не  только  от  параметра  а  объек¬
та  А,  но  и  от  изменения  параметра  а  под  воздействием
объекта  В.  Таким  образом,  в  Дb  содержится  отображе¬
ние  параметра  оригинала  и  самоотражение  параметра  Ь.
Так,  посредствующий  объект  В  отображает  сам  себя  по¬
средством  оригинала  А.
 После  взаимодействия  А+*В  объект  В  характеризует¬
ся  измененным  параметром  Ьь  а  объект  С  —  измененным
параметром  с.  При  взаимодействии  В*±С  параметры  их
изменяются  так,  что
 ==  Ь1  -|-  Ab  1  \  С1  =  с-|-Дс.
 При  этом
 дbx  =  F(ci)\  Ac=V(b2).
 Тогда
 Abi  =  F(c  +  Ac);  Ac=V(bl  +  Abl).
 Перепишем  второе  соотношение  в  виде
 Ac=V[bl  +  F(c  +  Ac)].
 Подставим  в  него  Ь\  из  предыдущих  выражений:
 Ас  =  V{  Ь  +  ф[  а  +  f(b  +  Ab)]  +F{c  +  Ac)}.
 Следовательно,  изменение  параметра  отображающего
объекта  является  функцией  параметра  оригинала,  по¬
средствующего  объекта,  измененного  параметра  посред¬
ствующего  объекта  под  воздействием  оригинала  и  па¬
раметра  отображающего  объекта.
 Из  анализа  приведенных  соотношений  следует,  что
при  конкретных  значениях  и  приращениях  параметров
посредствующего  объекта  соответствие  изменения  про¬
цесса  отображающего  объекта  особенностям  процесса
оригинала  осуществляется  с  «помехами»  из-за  наличия
посредствующего  объекта.  На  практике  существуют  раз¬
личные  способы  защиты  оригинала  и  отображающего
объекта  от  влияния  посредствующих  объектов.
 Таким  образом,  структура  взаимодействующих  объ¬
ектов  приводится  к  виду  А*±С.
 Анализ  п.  б.  Из  выражения  Ac=f(a-\-  Аа)  следует,
что  для  двух  взаимодействующих  объектов  А  и  С  изме¬
 31

нение  параметра  с  представляет  собой  функцию  парамет¬
ра  а  и  его  изменения  Да.  Это  обстоятельство  является
причиной  возникновения  дополнительных  погрешностей,
вносимых  в  процессе  отображения  отображающим  объ¬
ектом.  Естественно,  что  следует  стремиться  свести  Да
к  минимуму.  В  таком  случае  Ac  ~  f(a).
 Полностью  исключить  влияние  отображающего  объ¬
екта  на  оригинал  принципиально  невозможно,  так  как
нарушится  процесс  взаимодействия,  однако  при  малых
его  значениях  можно  пренебречь  им.  Так  удается  исклю¬
чить  влияние  отображающего  объекта  на  оригинал.
Таким  образом,  устранение  влияния  посредствующих
объектов  и  отображающего  объекта  на  оригинал  являет¬
ся  тем  идеальным  случаем,  когда  элементарное  отобра¬
жение  можно  считать  максимально  адекватным.  При
этом  достигается  наибольшее  соответствие  элементарно¬
го  отображения  особенностям  процесса  оригинала.  Струк¬
тура  взаимодействующих  объектов,  следовательно,  сво¬
дится  к  виду  А-+С.  Одномерная  структура  такого  отобра¬
жения  легко  поддается  описанию.
 Устранение  противоречий  между  многомерным  планом
содержания  и  одномерным  планом  выражения.  Приме¬
нительно  к  текстовой  форме  представления  семантичес¬
кой  информации  план  содержания  или  семантика  пред¬
ставляет  собой  внутреннюю,  смысловую  сторону  объекта
(предложения),  его  логический  строй;  план  выражения
или  синтаксис  является  внешней  формальной  стороной
предложения.  На  рис.  2.2,а,  б  условно  изображена  струк¬
тура  многомерности  плана  содержания  и  одномерности
плана  выражения  соответственно,  где  А,  В,  С,  D,  Е  —
множество  признаков  реального  объекта;  при  этом  А,
В,  С  —  существенные  признаки  объекта  (идеальная  мо¬
дель);  D,  Е  —  несущественные  признаки  объекту.  Рис.  2.2,
б  изображает  словесное  описание
реального  объекта,  т.  е.  предложе¬
ние,  где  а,  Ь,  с  —слова  предложе¬
ния,  отображающие  сторону  реаль¬
ного  объекта.  Одномерность  отобра¬
жения  плана  содержания  (плана
выражения)  обусловлена  линейно¬
стью  языка,  исключающей  фикса¬
цию  (написание,  произнесение)  двух
слов  (и  более)  одновременно.
 Устранение  противоречий  между
многомерным  планом  содержания  и
 Рис.  2.2.  Условное
изображение  много¬
мерности  плана  содер¬
жания  и  одномерности
плана  выражения
 32

одномерным  планом  выражения  достигается  только  в
некоторых  случаях.  Рассмотрим  эти  случаи.
 Примем  многомерность  плана  содержания  в  виде  кор¬
тежа
 М  =  <  Л,  В,  С,  D,  £,...,  /?,...  >.
 План  выражения  представим  кортежем  вида
 N  =  <а,  6,  с,  d,  е,  г,...  >,
 где  а,  Ьу  с,  ...  £  М;  Л,  В,  С,...;  £  N.
 При  этом  в  общем  виде
 МФ  N\  Mf|iV=^0.
 Случай  1.  Примем
 М  =<Л,В>-;  N=<a,b>.
 Установим  однозначное  соответствие:
 Л-+а;  В-+6.
 Тогда
 M=N\  M[\N  =  A,  В  =  а,  b,
так  как  А  —а,  В  —  Ь.
 Таким  образом,  совпадение  плана  содержания  с  пла¬
ном  выражения  (адекватность)  возможно  в  суждениях,
состоящих  из  объекта  и  предиката,  выражающих  одно¬
значную  мысль,  фиксируемую  простым  нераспространен¬
ным  предложением.
 Случай  2.  Примем
 М  =  <Л,  В,...,/?>;  yv=<a,  6,...,  r>,
где  Л,  В,...,  /?  6  JV;  а,  6,...,  г  £  М.
 Установим  однозначное  соответствие:
 Л—В—,
где  a  =  <ab  a2,  ...  ,a*>; 	6  =  <&i,  b2, 	...;
 г  =  <n,  г2,  r*  >.
 Тогда
 M=iV;  Mf|=  Л,  B,  ...,/?  =  a,  ft,  ...,  r.
 Таким  образом,  совпадение  плана  содержания  с  пла¬
ном  выражения  (адекватность)  возможна  введением
большой  избыточности,  что  достигается  введением  в
описание  большого  числа  уточнений,  пояснений,  парал¬
лельных  контекстов,  схем,  графиков,  диаграмм  и  др.
 Устранение  неопределенностей  естественного  языка.
Основным  источником  неопределенностей  естественного
 3—1371
 33

языка  является  неоднозначное  соответствие  слова  его
смысловому  значению.  К  основным  видам  неопределен¬
ностей  языка  относятся  полисемия,  омонимия,  синони¬
мия  и  др.  Неопределенности  языка  вызывают  количест¬
венную  неоднозначность  выражения  мысли.  Каждый  че¬
ловек  пишет  и  читает,  например,  какую-либо  статью  в
своих  собственных  словах.
 Обозначим:  S  —  выраженный  текстом  смысл;  а,  Ъ  —
логически  связанные  слова,  выражающие  S;  а\,  а2,  ...
...,  fti,  b2  —  другие  логически  связанные  слова,  выражаю¬
щие  S.  Тогда
 S  =  <a,  Ь>  и  S  =  <ai,  а2,...,  b\,  b2,  ...>.
 Соответственно 	b>  —  <d\,  0,2,  •••>  b\,  Ь2, 	Это
 справедливо,  если  а-+а,\,  а2,...;  Ь-+Ь\,  Ь2,....
 Таким  образом,  разным  количеством  логически  свя¬
занных  между  собой  слов  можно  выразить  одну  и  ту  же
мысль.  Для  этого  необходимо  установить  между  ними
взаимооднозначное  соответствие.
 Неопределенности  естественного  языка  являются  ос¬
новным  источником  смысловых  искажений  семантичес¬
кой  информации.  Полностью  устранить  неопределен¬
ности  естественного  языка  невозможно,  однако  свести  к
минимуму  вполне  реально.  Этого  можно  достичь  по¬
средством  повышения  избыточности  описания  или  нало¬
жения  ограничений  на  разнообразие  значений  слов,  т.  е.
приведения  их  к  терминам  (однозначности).
 Обобщая  результаты  исследований  по  выполнению
семантической  операции,  связанной  с  созданием  первич¬
ной  семантической  информации,  адекватной  объекту
познания,  можно  сделать  вывод  о  существовании  трех
типов  первичной  семантической  информации:  естествен¬
ного,  модельного,  математического.  Естественный  тип
благодаря  имеющейся  избыточности  получил  наибольшее
распространение.  Наибольшей  адекватностью  обладает
математический  тип,  позволяющий  выразить  структуру
объекта,  процессы,  происходящие  в  нем,  количествен¬
ной  определенностью.  Модельный  тип  занимает  проме¬
жуточное  положение  между  естественным  и  матема¬
тическим.
 Следует  отметить,  что  существует  множество  вариан¬
тов  модельного  представления  семантической  информа¬
ции.  В  книге  делается  попытка  обобщений  с  целью  созда¬
ния  универсальной  методики  построения  модельной  семан¬
тической  информации.
 34

2.3 	Исследование 	семантической  операции,
 реализующей  преобразование
«первичное  во  вторичное».
 Модельная  семантическая  информация
 Среди  различных  преобразований  семанти¬
ческой  информации  заслуживает  внимания  преобразо¬
вание  вида  «первичное  во  вторичное»  (см.  §  2.1,  ва¬
риант  3,  анализ  варианта  3).  Указанное  преобразование
реализуется  выполнением  соответствующей  семантичес¬
кой  операции.  На  практике  такая  операция  применяет¬
ся,  например,  в  процессе  преобразования  первичной  се¬
мантической  информации  текстовой  формы  представле¬
ния  во  вторичную  той  же  формы  представления,  адекват¬
ную  первичной.  В  качестве  примера  можно  привести
составление  аннотации  (вторичная  семантическая  инфор¬
мация)  к  статье  (первичная  семантическая  информация).
 Научные  положения,  на  основе  которых  реализуется
указания  семантическая  операция,  вытекают  из  принци¬
па  второго  и  сформулированных  методологических  ука¬
заний  (см.  §  2.2).  (При  выполнении  данной  семантичес¬
кой  операции  в  качестве  объекта  выступает  первичная
семантическая  информация.)
 Применительно  к  адекватности  необходимо  помнить,
что  вторичная  семантическая  информация  относительно
адекватна  первичной  семантической  информации.  В  про¬
тивном  случае  это  противоречило  бы  идее  аналитико¬
синтетического  и  логического  преобразования  семан¬
тической  информации.  Сущность  такого  преобразования
заключается  в  уменьшении  содержания  первичной  се¬
мантической  информации,  а  не  в  получении  ее  копии.
 Методы  сжатия  семантической  информации.  Про¬
веденные  исследования  позволяют  выделить  два  основных
метода  сжатия:  эвристический  и  модельный.
 В  процессе  сжатия  уменьшается  содержание  пер¬
вичной  семантической  информации,  выявляются  сущест¬
венные  признаки  объекта  познания,  содержание  кото¬
рого  представляется  первичной  семантической  информа¬
цией;  признаки  выражаются  соответствующими  знаками
по  определенным  правилам.  Несмотря  на  многочисленные
попытки  автоматизировать  процесс  сжатия  семантической
информации,  он  до  сих  пор  остается  уделом  человека,
поскольку  выбор  существенных  признаков,  отличие  их  от
несущественных  и  другие  аналитико-синтетические  преоб¬
разования  первичной  семантической  информации  являют  -
 3*
 35

ся  одной  из  сторон  мыслительной  деятельности  человека,
плохо  поддаются  формализации  и  находятся  на  интуитив¬
ном  уровне.
 Эвристический  метод  сжатия.  Для  этого
метода  характерно  нестрогое  задание,  которое  не  опре¬
делено  конкретным  содержанием.  Оно  выражает  лишь
плохо  сформулированную  потребность  человека  умень¬
шить  содержание  первичной  семантической  информации.
Человек  располагает  определенными  знаниями  о  предме¬
те,  приспосабливается  к  содержанию  первичной  семан¬
тической  информации  и  на  этой  основе  создает  вторич¬
ную  семантическую  информацию,  являющуюся  моделью
первичной.
 В  процессе  эвристического  сжатия  логическая  структу¬
ра  первичной  семантической  информации  разрушается  и
создается  новая,  с  меньшим  содержанием.  Это  достига¬
ется  либо  отбрасыванием  несущественных  признаков,
либо  заменой  некоторых  существенных  признаков  более
общими  понятиями,  отличными  от  имеющихся  в  первич¬
ной  семантической  информации.
 Для  эвристического  сжатия  характерен  субъективизм,
т.  е.  разное  понимание  людьми  существенных  и  несущест¬
венных  признаков,  а  следовательно,  разная  степень  сжа¬
тия  и  разный  уровень  обобщения  понятий.  Это  приводит
к  неоднообразию  плана  выражения  семантической  инфор¬
мации,  получаемой  в  результате  сжатия  одной  и  той
же  первичной  семантической  информации  разными
людьми.
 Модельный  метод  сжатия.  Для  этого
метода  характерно  строгое  формализованное  задание.
Основой  его  является  фиксированная  модель.  Таким
образом,  содержание  первичной  семантической  информа¬
ции  приспосабливается  к  наперед  заданной  логической
структуре  —  формализованной  модели.  Узловыми  аспек¬
тами  ее  служат  общие  и  устойчивые  понятия  соответст¬
вующих  областей  знаний,  позволяющие  упорядочить
последовательность  логических  шагов  при  сжатии,  об¬
легчить  выбор  существенных  признаков  и  таким  образом
найти  типовой  алгоритм  сжатия,  пригодный  для  обработ¬
ки  разнообразной  первичной  семантической  информации.
Процесс  сжатия  при  этом  сводится  к  тому,  что  выражен¬
ные  общими  понятиями  аспекты  модели  раскрываются
конкретным  содержанием  первичной  семантической  ин¬
формации,  находящейся  в  первичных  документах.  Субъ¬
ективизм  в  выборе  существенных  признаков  (степени
 36

сжатия,  уровней  обобщения  понятий  и  др.)  при  модель¬
ном  способе  сжатия  сведен  к  минимуму.
 Основы  построения  модели.  Для  удовлетворения
условий  адекватности  первичной  и  вторичной  семанти¬
ческой  информации  план  задания  модели  (перечень  ло¬
гических  аспектов,  выраженных  общими  категориями)
должен  одновременно  отражать  специфику:  а)  запросов
приемников  семантической  информации  (пользователей);
б)  информационных  потоков  источников  семантической
информации.
 Таким  образом,  первый  этап  создания  модели  —
сбор  статистических  данных  информационных  потоков
для  составления  частотного  словаря  запросов  пользовате¬
лей.  На  его  основе  строятся  логические  обобщения  и
делаются  дедуктивные  выводы  по  структуре  модели.
 Анализ  частотных  словарей  ряда  семантических  сис¬
тем  позволил  определить  следующие  базовые  категории:
предмет,  свойства  предмета,  отношение  предмета  к  другим
предметам.  Эти  категории  и  положены  в  основу  построения
модели  (табл.  2.1).
 Таблица  2.1
 №
 п/п
 Базовые  кате¬
гории
 Знаки  для  выражения
категорий
 1
 Предмет
 2
 Свойства  предмета
 3
 Отношение  пред¬
 мета  к  другим  пред¬
 метам
 Следовательно,  второй  этап  создания  модели  —
анализ  запросов  и  выделение  из  них  общих,  т.  е.  базо¬
вых,  категорий.  Этот  этап  можно  было  бы  и  опустить,  так
как  существование  и  взаимосвязь  указанных  категорий
является  доказанной  классиками  теории  познания.  По  го¬
ризонтали  табл.  2.1,  в  правой  части  ее,  откладываются
знаки  для  количественного  выражения  точности  базо¬
вых  категорий.  В  общем  случае  число  знаков  может  быть
произвольным.  В  каждом  конкретном  случае  это  число
определяется  на  основании  статистических  данных.
 Указанная  обобщенная  модель  достаточно  универ¬
сальна  и  имеет  прикладное  значение.  В  частности,  она
применяется  для  сжатия  текстовой  семантической  инфор¬
мации,  являясь  основой  построения  моделей  для  эксперт¬
ных  систем,  используемых  в  разных  областях  знаний.
 37

Рассмотрим  базовые  категории  более  подробно.
 Анализ  базовой  категории  «предмет».
Предмет  —  категория,  обозначающая  некоторую  целост¬
ность,  выделенную  из  множества  объектов  в  процессе
человеческой  деятельности  или  познания.  Понятие  пред¬
мета  часто  употребляют  в  менее  строгом  смысле,  отож¬
дествляя  его  с  понятием  объекта  и  вещи.  Предмет  мо¬
жет  быть  материальным  (например,  живой  организм,
электромагнитное  поле  и  др.)  или  идеальным  (например,
математическая  формула,  концептуальный  образ,  взятые
как  предмет  познания).  Один  и  тот  же  объект  может
быть  предметом  различных  видов  исследования.  Напри¬
мер,  производственный  коллектив  может  быть  предме¬
том  социологических,  математических,  психологических
и  других  исследований.  Основное  структурное  отличие
предмета  от  объекта  заключается  в  том,  что  в  предмет
входят  лишь  главные,  наиболее  существенные  (с  точки
зрения  данного  исследования)  свойства  и  признаки.
Таким  образом,  предмет  —  это  основное,  на  что  направ¬
лено  познание,  рассмотрение  или  действие  человека.
 Чаще  всего  предметом  является  не  весь  объект  в
целом,  а  только  часть  его  —  выделенная  система  взаимо¬
действующих  элементов.  Для  того  чтобы  факт  взаимо¬
действия  элементов  объекта  можно  было  бы  отразить,
например,  в  запросе  (в  плане  задания  модели),  пред¬
ставим  базовую  категорию  «предмет»  в  виде  множества
 Q  =  {Q1,  Q2,.Qk),
 где  Qi  —  основной  предмет;  Q2,  ...,  Q*  —  вспомогатель¬
ные  (взаимодействующие)  предметы.
 Следует  заметить,  что  в  ISS  понятия  основного  и
вспомогательного  предметов  являются  субъективными  и
определяются  в  каждом  конкретном  случае  самостоятель¬
но.  Представление  предмета  в  виде  множества  предме¬
тов  позволяет  формулировать  сложные  запросы  одновре¬
менно  в  одном  запросе  и  выражает  потребность  поль¬
зователя  в  двух,  трех  и  т.  д.  равных  по  значимости  пред¬
метах.  Например,  необходимо  сформулировать  следую¬
щий  запрос  к  ЭВМ,  работающей  в  режиме  семантичес¬
кого  поиска:  «Составить  список  студентов  первого  курса
факультета  «Приборостроение»,  болевших  гриппом  в
1986  году».  В  данном  запросе  пять  предметов:  студенты,
первый  курс,  факультет  «Приборостроение»,  грипп,
1986  год.  Какой  из  них  взять  за  основной?  Пять  пред¬
метов  и  минимум  пять  разных  мнений.  Модель  плана
 38

задания  с  пятью  предметами  позволит  решить  этот  воп¬
рос  формально.  Не  отдавая  предпочтения  ни  одному  из
предметов,  следует  поместить  их  одновременно  в  соот¬
ветствующие  предметные  понятия  плана  задания  модели.
При  этом  каждый  из  предметов  является  существенным
признаком  при  составлении  необходимого  документа.
 Число  вспомогательных  предметов  может  быть  мень¬
ше  или  больше  пяти.  В  общем  случае  наличие  несколь¬
ких  предметов  в  модели  задания  позволяет  формально
осуществить  поиск  по  любому  из  них  или  сочетанию
нескольких,  не  отдавая  предпочтения  тем  или  иным  пред¬
метам.
 Анализ  базовой  категории  «свойства
предмета».  Свойство  —  категория,  выражающая  та¬
кую  сторону  предмета,  которая  обусловливает  его  раз¬
личие  или  общность  с  другими  предметами.  Всякое
свойство  относительно;  свойств  не  суще¬
ствует  вне  отношений  к  другим  свойствам  и  предметам.
Свойство  предметов  внутренне  присуще  им,  существует
объективно,  независимо  от  человеческого  сознания.  Каж¬
дый  предмет  имеет  множество  свойств  (сторон,  призна¬
ков),  характеризующих  его  качественную  и  количест¬
венную  определенности.  Обозначим  J  множество  свойств
предмета.  Тогда
 J  = 	/2},
 где  /1,  /2  —  качественная  и  количественная  определен¬
ности  соответственно.
 Совокупность  свойств,  указывающих  на  то,  что  собой
представляет  предмет,  чём  он  является,  составляет  его
качество.  Так,  металлы  и  сплавы  в  механических  взаимо¬
действиях  проявляют  такие  свойства,  как  прочность,
пластичность,  твердость;  в  физических  —  плотность,
электропроводность;  в  химических  —  химическую  актив¬
ность,  антикоррозионные  свойства  и  др.  Каждый  пред¬
мет,  следовательно,  многокачествен,  имеет  множество
качеств.  Но  в  каждом  конкретном  случае  на  первый  план
выступает  какое-либо  одно  качество  —  совокупность
свойств,  проявляющихся  у  предмета  в  данном  отноше¬
нии.  Многочисленные  качества  предмета  взаимосвязаны
и  определяются  его  основным  качеством.  Основное  ка¬
чество  у  предмета  одно.  Это  совокупность  свойств,  ха¬
рактеризующих  предмет  во  всех  его  связях,  отноше¬
ниях,  на  всем  протяжении  его  существования.  Под  каче¬
ственной  определенностью  понимается  множество  свойств,
 39

обеспечивающих  функционирование  предмета.  Потеряв
одно  или  несколько  из  них,  предмет  в  функциональном
назначении  перестает  существовать,  соответственно  теря¬
ет  смысл  применение  предмета.
 Для  естественных  и  технических  наук  качественную
определенность  предмета  можно  представить  в  виде  мно¬
жества
 J  =  {jVi,  N2,  Nз,  iV4},
 где  N1  —  функциональное  назначение;  N2  —  область  при¬
менения;  jV3  —  отличительный  признак;  N4  —  принцип
действия  (взаимодействие  элементов,  обеспечивающих
выполнение  заданной  функции).
 Совокупность  свойств,  указывающих  на  размеры
предмета,  на  его  величину  и  др.,  составляет  его  количе¬
ство.
 Таким  образом,  количественную  определенность  пред¬
мета  можно  характеризовать  его  структурой  и  парамет¬
рами.  Тогда
 h  =  {Fu  f2),
 где  F1  —  структура  предмета  (состав  элементов,  ...);  F2  —
параметры  предмета.  Естественно,  что  предмет  имеет
множество  параметров
 F2={/721,  F  22»  ...}.
 Например,  каждый  логический  элемент  ЭВМ  характе¬
ризуется  множеством  статических  и  динамических  пара¬
метров.  Числовые  значения  параметров  (диапазоны  зна¬
чений)  определяют  нормальное  функционирование  пред¬
мета.  При  отсутствии  хотя  бы  одного  из  параметров
предмета  или  отклонении  его  за  допустимые  пределы  воз¬
можны  два  подхода:  функционирование  его  неверно  или
невозможно.
 Качество  и  количество  неразрывно  взаимосвязаны
между  собой  и  образуют  меру.  Мера  и  есть  те  количест¬
венные  границы,  в  которых  может  существовать  данное
качество.
 Рассмотренные  понятия  позволяют  выразить  в  запро¬
сах  наиболее  вероятные  факты  незнания  о  главных  функ¬
циональных  свойствах  предмета.  Однако  могут  быть  слу¬
чаи,  когда  пользователя  заинтересуют  сведения  о  пред¬
мете,  отличные  от  указанных.  Предусмотреть  заранее
все  возможные  варианты  запросов  нельзя.  Для  того  что¬
бы  модель  была  более  гибкой,  целесообразно  включить
 40

в  план  задания  обобщенный  аспект  дополнительных
сведений.  С  его  помощью  можно  отразить  запросы  по
другим  свойствам  предмета.
 Таким  образом,  категорию  свойства  предмета  можно
записать  в  виде
 J  =  [NU  N2,  Nz,  N4,  F1,  f2,  D},
 где  D  —  дополнительные  сведения.
 Анализ  базовой  категории  «отноше¬
ние  предмета  к  другим  п  р  е  д  м  е  т  а  м».  Отно¬
шение  —  категория,  характеризующая  взаимозависимость
элементов  определенной  системы;  оно  имеет  объективный
и  универсальный  характер.  В  мире  существуют  только
вещи,  их  свойства  и  отношения,  которые  находятся  в  бес¬
конечных  связях  с  другими  вещами  и  свойствами.
 Отношение  может  выступать  в  роли  свойства  или
признака  предмета.  Предмет,  взятый  в  различных  отно¬
шениях,  выявляет  различные  свойства.  Отношения  вещей
и  явлений  бесконечно  многообразны:  пространственные
и  временные,  причинно-следственные;  части  и  целого,
формы  и  содержания,  внешнего  и  внутреннего  и  др.  Кате¬
гория  отношения  тесно  связана  с  понятием  закона  —  как
выражение  существенных  отношений  между  вещами,  яв¬
лениями,  их  свойствами  и  связями  (примерами  являются
законы  перехода  количества  в  качество,  Ома  и  др.).
 Формальное  описание  отношений  в  естественных  и
искусственных  языках  для  повествовательной  формы  вы¬
ражений  осуществляется  предикатами.  В  общем  случае,
отвлекаясь  от  какого-либо  определенного  языка  и  сохра¬
няя  только  функциональную  форму  записи,  предикат
от  п  переменных  (от  п  неопределенных  терминов  или
слов)  выражают  формулой
 Р(х  1,  х2, 	хп),  где  п^О.
 При  п  =  0  предикат  совпадает  с  высказыванием;  при
п—\  предикат  представляет  собой  свойство  в  узком
смысле  (одноместный  предикат);  при  п  —  2  —  свойство
пары  (двухместный  предикат  или  бинарное  отношение);
при  п  —  Ъ  —  свойство  тройки  (трехместн£лй  предикат
или  тернарное  отношение)  и  т.  д.  Выражения  «х  —  эле¬
мент  ЭВМ»,  «х  принадлежит  у»;  «х  —  часть  у  и  г»  служат
соответственно  примерами  одно-,  двух-  и  трехместного
предикатов.  Они  преобразуются  в  высказывания  при
надлежащей  подстановке,  например,  «триггер  —  элемент
ЭВМ»;  «триггер  принадлежит  сумматору»;  «триггер  —
 41

часть  сумматора  и  процессора»  или  при  связывании
переменных  кванторами.
 Таким  образом,  третий  этап  создания  модели  —
развертывание  базовых  категорий  и  приведение  их  к
конкретным  категориям  данной  области  знаний.
 Формализация  параметров  модели.  Материальной
основой  модели  является  матрица,  по  вертикали
которой  содержатся  аспекты  (категории),  количественно
отображающие  посредством  знаков  полноту  представле¬
ния  семантической  информации  (в  дальнейшем  просто
полнота);  по  горизонтали  —  позиции,  количест¬
венно  отображающие  посредством  знаков  точность  пред¬
ставления  семантической  информации  (в  дальнейшем
просто  точность).
 Аспект  а  характеризует  определенное  свойство  объек¬
та  и  не  поддается  дальнейшему  смысловому  делению
(применительно  к  данной  книге).  Примером  аспектов
для  различных  моделей  являются  автор,  издательство,
диагноз,  жанр,  метраж,  специальность,  вид  первоисточ¬
ника  и  др.  Для  аспекта  «вид  первоисточника»  в  качестве
значения  могут  быть  книга,  отчет,  диссертация  и  др.  Для
аспекта  «год»  в  качестве  значения  могут  быть  1987,  87
(сжатый  год)  и  др.
 В  математической  интерпретации  аспект  представляет
собой  кортеж  знаков  (букв,  слов,  символов  и  др.),  длина
которого  может  быть  произвольной.  Так,  кортежем  дли¬
ны  п  является  запись  вида
 ОС 	&2у 	•••> 	у
 где  аь  ап  —  первая  и  последняя  компоненты  соответ¬
ственно.
 Применительно  к  текстовой  форме  семантической  ин¬
формации  аспекты  представляются  кортежами  знаков
типа  букв,  цифр,  символов  и  т.  д.  из  различных  алфави¬
тов:  русского,  латинского,  греческого,  специального.  Так,
запись  вида
 Р=<а,  ху  IX,  13,  и,  <, 	!>
 представляет  собой  кортеж  длиной  в  восемь  различных
знаков.
 Запись  вида  у  =  <5555>  представляет  собой  кортеж
длиной  в  четыре  знака,  при  этом  каждый  является  циф¬
рой  5.
 Свойство  аспекта  быть  кортежем  подтверждается
двумя  особенностями  кортежа  в  интерпретации  аспекта.
 42

Первая  особенность  формально  может  быть
записана  в  виде
 а=(а(Еа:а,->ад),
 где  R(a,i)  —  отношение  «быть  упорядоченными  по  местам».
При  этом  mina=ai;  maxa  =an;  /  =  1,  /г.
 Действительно,  в  названиях  аспектов  или  их  значе¬
ниях  буквы  и  цифры  должны  находиться  на  своих  ме¬
стах,  чтобы  не  было  искажений  смысла.
 Вторая  особенность  формально  записыва¬
ется  в  виде
 V-a<(a<  е  a){  Q(a,)  VlQ(a.)}.
 где  Q(a;)  —  отношение  «быть  одинаковыми».
 Действительно,  в  названии  аспекта  или  его  значении
знаки  (буквы,  цифры  и  др.)  могут  быть  одинаковыми
и  разными.
 В  информационном  плане  аспект  является  элементом
слова  С.
 Vtf  *  •  at  е  а-+  at  е  С.
 В  математической  интерпретации  точность  «в  пред¬
ставляет  собой  объединение  кортежей  знаков,  выражаю¬
щих  аспект.  Следовательно,  каждый  аспект  характери¬
зуется  точностью,  т.  е.  содержит  определенное  число
знаков.
 Полнота  С„  представляет  собой  объединение  корте¬
жей  знаков,  выражающих  слово.
 Слово  С  характеризует  предмет,  его  свойства  и  отно¬
шения.  В  семантическом  плане  слово  состоит  из  аспек¬
тов.  Глубина  характеристики  объекта  определяется  коли¬
чеством  аспектов  в  слове,  которое  оценивается  объемом
сведений,  необходимым  для  описания  объекта  в  рамках
решаемой  задачи.  В  общем  случае  число  аспектов  опре¬
деляется  на  основании  анализа  статистических  данных.
В  частном  случае  возможно  строгое  аналитическое  опре¬
деление  числа  аспектов.  Всегда  существует  оптимальное
число  аспектов  в  слове.
 Материальным  носителем  слова  является  матрица,
представляющая  собой  типовую  структуру  слов.  Аспекты
в  слове  выражаются  знаками  естественного  или  искус¬
ственного  языков.
 В  математической  интерпретации  слово  представляет
 43

собой  в  общем  случае  кортеж  знаков,  длина  которого
может  быть  произвольной.  Выражение  вида  C=<oti,
 0С2, 	являясь  словом,  представляет  собой  кортеж
 длины  т.
 В  общем  случае  в  ISS  слово  может  состоять  из  не¬
скольких  частей,  число  которых  может  быть  произволь¬
ным.  В  большинстве  изученных  ISS  в  структуре  слова
можно  выделить  две  части.  Первая  часть  Р  —  кортеж
знаков  длины  /  —  характеризует  посредством  множества
знаков  признаковую  составляющую  слова.  Количество
признаков  в  слове  соответствует  числу  аспектов 	/  =
 =  1,/.  Вторая  часть  слова  S  —  кортеж  знаков  длины
т  —  характеризует  посредством  множества  знаков  смыс¬
ловую  составляющую  слова.  Количество  «частных  смыс¬
лов»  в  слове  соответствует  числу  аспектов  ос*,  /=1,т.
 Таким  образом,  слово  записывается  в  виде
 С  =  {Р,  S},
 где
 P  =  <Pi,  Р2, 	Р/>; 	S=<ai, 	0С2, 	am>.
 В  общем  случае  слово  представляет  собой  объедине¬
ние  непересекающихся  множеств  признаковой  и  смысло¬
вой  частей.  Свойство  слова  быть  кортежем  также  под¬
тверждается  двумя  особенностями  кортежа  в  интерпре¬
тации  слова.  Первая  особенность  определяется
выражением
 С  =  {С.еС-*ОД)},
 где  R(Ct)  —  отношение  «быть  упорядоченными  по  ме¬
стам».  Действительно,  место  каждого  аспекта  в  слове
является  строго  определенным  (каждому  аспекту  при¬
своен  порядковый  номер)  и  не  может  быть  произвольно
изменено.
 Для  слова  характерна  и  вторая  особенность
кортежа.  Таким  образом,
 W(C(eAf){Q(Ct)V  1  Q(Q}>
 где  М  —  массив;  Q(Ct)  —  отношение  «быть  одинако¬
выми».
 Действительно,  в  признаковой  и  в  смысловой  частях
слова  могут  встречаться  как  одинаковые,  так  и  разные
сочетания  знаков,  например  одинаковые  числовые  значе¬
 44

ния  параметров,  одинаковые  слова  во  фразах  и  т.  п.
В  информационном  плане  слово  является  элементом
массива.
 Смысловая  часть  модели.  Для  каждой  конкретной
модели  номинальные  значения  полноты  и  точности  есть
величины  постоянные.  Фактические  же  значения  полноты
и  точности  для  каждой  конкретной  семантической  ин¬
формации,  полученной  на  основе  сжатия  посредством
модели,  являются  переменными.
 Введем  коэффициенты:
 /Ci  =  «в/осп,
 где  К\  ^  1  —  коэффициент  отображения  точности;  и
 а,,  —  точность  первичной  и  вторичной  семантической
информации;
 К2=  Св/Сп,
 где  /<2^1—коэффициент  отображения  полноты;  Сп
и  Св  —  полнота  первичной  и  вторичной  семантической
информации.
 Количественные  значения  ап,  Сп  определяются  сред¬
ним  числом  знаков,  выражающих  аспект  и  слово.
 Введем  понятие  меры  Фв  модельной  (вторичной)  се¬
мантической  информации.  Тогда
 Фв=СвХав  [аспект  X  знак]. 	(2.19)
 Формальное  определение  меры  записывается  в  виде
 СвХ  «в  =  {(«*-,  а,):а*^Св,  а*еов)}
 и  представляет  собой  прямое  произведение  множества
кортежей,  выражающих  полноту  и  точность.
 Элементами  меры  являются  двухэлементные  кортежи
вида  (a*,  а,).  В  геометрической  интерпретации  мера  пред¬
ставляет  собой  решетку  в  двумерном  пространстве.  В  пре¬
деле,  при  замене  точек  вещественных  осей  отрезками  (по
вертикали  —  а,  по  горизонтали  —  а),  мера  представляет¬
ся  площадью  прямоугольника  и  оценивается  количест¬
венно.  Таким  образом,
 где  a,  a  —  полнота  и  точность  соответственно.
 Определим  количественно  относительную  адекват¬
 45

ность  с  учетом  только  существенных  признаков  для  пре¬
дельного  случая  в  двумерном  пространстве:
 /  С  ==  Фв  /  Фп  >
 где  Ф„  —  мера  первичной  семантической  информации  в
двумерном  пространстве,  определяемая  выражением
 а*
 Ф„  =  J  f{a)da\  при  этом  ао,  а*  —  границы  интегрирования
 а0
 по  точности.
 Тогда
 а*
 Jc=(xa/  J  f(a)da.
 ао
 Значение
 Jc^  1. 	(2.21)
 Проведем  анализ  соотношения  (2.21)  для  различных
случаев.
 Случай  1.  /с<  1.  При  этом  содержание  вторичной
семантической  информации,  выраженное  множеством
существенных  признаков,  меньше  содержания  первичной
семантической  информации.  Таким  образом,  формализо¬
ванная  модель  не  обеспечивает  сохранения  всех  сущест¬
венных  признаков  первичной  семантической  информации
при  сжатий.  Следовательно,  вторичная  семантическая
информация  не  адекватна  первичной  с  недостатком.
 Случай  2.  ]с>;1.  При  этом  содержание  вторичной
семантической  информации  больше  содержания  первич¬
ной  семантической  информации.  Таким  образом,  форма¬
лизованная  модель  достаточно  сложная,  она  не  только
обеспечивает  сохранение  всех  существенных  признаков
первичной  семантической  информации  при  сжатии,  но  и
имеет  потенциальный  семантический  запас.  Следователь¬
но,  вторичная  семантическая  информация  не  адекватна
первичной  семантической  информации  с  избытком.
 Случай  3.  /с  =  1.  При  этом  содержание  вторичной
семантической  информации  полностью  адекватно  содер¬
жанию  первичной  семантической  информации.  Таким
образом,  формализованная  модель  обеспечивает  сохране¬
ние  всех  существенных  признаков  первичной  семантиче¬
ской  информации  при  сжатии.
 Следовательно,  для  получения  большой  относитель¬
ной  адекватности  (с  избытком)  необходимо,  чтобы  логи¬
 46

ческая  структура  модели  была  сложнее  логической
структуры  первичной  семантической  информации,  подле¬
жащей  сжатию.  Необходимым  условием  является  такая
организация  структуры  модели,  при  которой  аспекты
модели  логически  связаны  между  собой.  Как  уже  под¬
черкивалось,  все  рассмотренное  справедливо  для  вторич¬
ной  семантической  информации,  содержащей  только  су¬
щественные  признаки.
 Признаковая  часть  модели.  Методологические  основы
создания  признаковой  части  модели  включают  в  себя:
 1. 	Сбор  статистических  данных  по  аспектам  признако¬
вой  части  первоисточников.
 2. 	Анализ  аспектов  и  выделение  из  них  наиболее  об¬
щих,  характерных  для  данного  тематического  направ¬
ления.
 3. 	Раскрытие  выделенных  аспектов  конкретными  кате¬
гориями  и  понятиями  данной  отрасли  науки  и  техники
с  учетом  запросов  пользователей.
 Последнее  положение  можно  пояснить  следующим
примером.  Признаковая  часть  учебной  литературы,  назы¬
ваемая  библиографической  частью,  содержит  УДК,  фа¬
милию  автора,  название  первоисточника,  год  выпуска,
название  издательства,  город,  страну  и  т.  д.  Назовем  это
первой  частью  библиографии  (/>i).  Помимо  этого  библио¬
графическая  часть  включает  в  себя  объем  первоисточ¬
ника  в  листах,  тираж,  переиздание,  фамилию  редактора,
рецензента  и  т.  п.  Назовем  это  второй  частью  библио¬
графии  (Б2).  Для  студентов,  например,  как  пользовате¬
лей  в  большинстве  своем  часть  Б2  является  несуществен¬
ной.  Поэтому  при  формировании  признаковой  части  вто¬
ричной  семантической  информации  с  большой  вероятно¬
стью  можно  утверждать,  что  часть  />2  следует  опустить.
Для  других  пользователей  часть  />2  нельзя  опускать.
 Анализ  статистических  данных  признаковой  части
первоисточников  ряда  информационных  семантических
систем  позволил  выделить  следующие  основные  аспекты:
тип  первоисточника;  код  классификации;  сведения  об
участниках  (авторы  и  пр.);  название  первоисточника;
параметры  первоисточника;  сведения  об  организации,
фирме,  стране,  и  пр.,  выпустившей  первоисточник  в  свет;
дополнительные  данные.  Перечисленные  аспекты,  назо¬
вем  их  базовыми,  и  положены  в  основу  построения  при¬
знаковой  части  модели.  Для  выражения  точности  базо¬
вых  аспектов  число  знаков  в  каждом  конкретном  случае
определяется  на  основании  статистических  данных.
 47

Таким  образом,  полная  модель  вторичной  семантиче¬
ской  информации  содержит  признаковую  и  семантиче¬
скую  части.
 Языковые  особенности  модели.  В  общем  случае  язык,
являясь  средством,  представляет  собой  знаковую  систе¬
му  любой  физической  природы,  выполняющую  познава¬
тельную  и  коммуникативную  функции.  Основа  естествен¬
ного  языка  —  словарный  состав,  образующий  лексику
языка,  и  отношения  между  словами,  образующие  грам¬
матику  языка.
 Стремление  повысить  точность  и  полноту  передачи
смысла  при  сжатии  семантической  информации  привело
к  созданию  формальных,  более  экономичных  граммати¬
ческих  средств,  которые  позволяют  заменять  обычные
средства  связи  естественного  языка.  Такими  специаль¬
ными  средствами  связи  являются  указатели  роли  (базис¬
ные,  аналитические,  парадигматические  отношения)  и
указатели  связи  (синтетические,  синтагматические,  текс¬
туальные  отношения).
 Указатели  роли  показывают  функцию  (назна¬
чение),  выполняемую  словом  в  том  или  ином  контексте.
Поясним  это  подробнее.  Так  как  большинство  слов  есте¬
ственного  языка  являются  многозначными,  то  точная
передача  смысла  такими  отдельными  словами  невозмож¬
на  даже  в  пределах  одного  и  того  же  описания.  Для
уменьшения  неопределенностей  выбранных  из  текста  слов,
уменьшения  объема  обозначаемого  ими  понятия  в  про¬
цессе  сжатия  и  вводятся  указатели  роли,  которые  совме¬
стно  с  выбранным  словом  (сочетанием  слов)  образуют
фразу,  выражающую  однозначную  мысль.
 Модельная  семантическая  информация,  в  которую
введены  указатели  роли,  имеет  вид
 Л  =  (dlxA)  Д  (di2B)  Д  (dl3C)  Д...  Д  (dw/0,
 где  Р,  —  модельная  семантическая  информация;  dt  1,
dt2—  дескрипторы;  Л,  В,...  —  указатели  роли.
 В  данном  случае  под  дескрипторами  понимаются
наименования  понятий,  используемые  для  описания  со¬
держания  первоисточника  и  формулирования  запросов.
Это  может  быть  слово,  сочетание  слов,  фраз  и  т.  д.  Мно¬
жество  дескрипторных  понятий  оформляется  в  виде  сло¬
варя-тезауруса.
 Введение  указателей  роли  в  дескрипторных  информа¬
ционных  языках  равносильно  существенному  расшире¬
 48

нию  основного  словарного  состава  языка.  Действительно,
вместо  одного  дескриптора  dt  при  сжатии  первичной  се¬
мантической  информации  может  употребляться  столько
дескрипторов  dtA,  dtBy  ...,  diK,  сколько  указателей  роли
введено  в  информационный  язык.  Если,  например,  необ¬
ходимо  найти  все  первоисточники,  в  модельной  семанти¬
ческой  информации  которых  содержится  дескриптор  dti
тогда  запрос  Р,  формулируется  в  виде  логической  суммы:
 Указатели  связи  служат  для  выделения  и
формирования  тематических  аспектов  первичной  семан¬
тической  информации,  выражающих  какую-либо  катего¬
рию  или  понятие  конкретной  области  науки  и  техники.
 Существует  несколько  методов  использования  указа¬
телей  связи,  основными  из  которых  являются  метод  ин¬
терфиксов  и  метод  группировки  дескрипторов.  Метод
интерфиксов  состоит  в  том,  что  всем  дескрипторам  вто¬
ричной  семантической  информации,  которые  находятся
в  одинаковых  логических  отношениях  друг  к  другу,  при¬
писывается  один  или  несколько  специфических  указате¬
лей  связи,  называемых  интерфиксами.
 Пусть  Z1,  Z2,  ...,  Zk  —  интерфиксы,  обозначающие
соответствующие  предметные  классы.  Тогда  вторичная
семантическая  информация  запишется  как
 Pi  =  (dt\ZiZ2:.Zk)(dt2Z2Z3)...(dinZi...Zk).
 При  группировке  дескрипторов  в  предметные  классы
производится  разбиение  множеств  на  пересекающиеся
и  непересекающиеся  подмножества.  В  каждое  подмно¬
жество  включаются  дескрипторы,  обладающие  каким-
либо  общим  свойством  или  относящиеся  к  одному  и  тому
же  аспекту  смыслового  содержания  документа.  Всего  во
вторичной  информации  выделяется  столько  подмножеств
дескрипторов,  сколько  предметных  рубрик  или  аспектов
смыслового  содержания  можно  выявить  в  нем.  Дескрип¬
торы  группируются  как  с  определением,  так  и  без  опреде¬
ления  характеристики,  объединяющей  дескрипторы  в  об¬
щий  класс.  Такие  характеристики  перечисляются  заранее
или  выбираются  при  группировке.  Вторичная  семанти¬
ческая  информация,  в  которой  группируются  дескрип¬
торы,  имеет  вид
 Pi  =  Ai(a),  Di2(b),  ...,  Dikin),
 4—1371
 49

где  Dn,  Д-2,  •••  —  предметные  классы  дескрипторов,  обра¬
зующих  вторичную  информацию;  а,  6,  с,  ...  —  характе¬
ристики,  которые  соответственно  показывают,  что  все
дескрипторы,  включенные  в  класс  Д,  обозначают  или  ве¬
щества,  или  свойства,  или  процессы  и  т.  п.  Предметная
группировка  дескрипторов  есть  не  что  иное,  как  обра¬
щенный  вариант  метода  интерфиксов.  В  разработанном
языке  кроме  перечисленных  грамматических  средств  при¬
меняется  метод  построения  кортежей,  т.  е.  упорядочен¬
ных  цепочек  дескрипторов.  При  использовании  этого
метода  семантическая  информация  каждого  документа
строится  по  следующей  схеме:
 Pi=dL  dL  dh,...,
 где  1,  2,  3,...  —  порядковые  номера  соответствующих  пред¬
метных  классов  в  кортеже.  В  данном  случае  синтагмати¬
ческие  отношения  между  дескрипторами  во  вторичной
семантической  информации  выражаются  через  их  после¬
довательность  в  кортеже.
 Искусственно  созданные  грамматические  средства,
образованные  из  слов  (понятий)  естественного  языка
совместно  со  словарным  фондом,  позволяют  формулиро¬
вать  практически  неограниченное  множество  сочетаний
элементарных  предложений,  соизмеримое  с  возможностя¬
ми  естественного  языка.  Это  делает  искусственный  язык
похожим  на  естественный  с  несколько  измененной  грам¬
матикой.
 Применительно  к  лексике  данного  языка  формализа¬
ция  связана  с  наложением  ограничений  на  множество
употребляемых  для  сжатия  слов.  В  основу  такой  форма¬
лизации  положен  принцип  единства  знаков  для  первич¬
ной  и  вторичной  семантической  информации.  Использо¬
вание  этого  принципа  позволяет  исключить  многие  не¬
однозначности  при  составлении  плана  выражения  вто¬
ричной  семантической  информации  разными  людьми.  Он
реализуется  с  помощью  заранее  составленного  дескрип-
торного  словаря  или  тезауруса  —  фиксированного  списка
слов,  терминов,  словосочетаний  и  др.,  отобранных  для
сжатия  семантической  информации.  Дескрипторы  распо¬
ложены  в  словаре  по  определенному  порядку,  чаще  всего
по  алфавитному  или  предметному;  напротив  каждого
дескриптора  стоит  числовой  код,  позволяющий  быстро
привести  отобранные  дескрипторы  к  виду,  удобному  для
ввода  в  ЭВМ.  В  дескрипторный  словарь  наравне  с  от¬
 50

дельными  словами  иногда  включают  фрагменты  словес¬
ных  описаний.  Это  вызвано  тем,  что  искусственно  создан¬
ные  грамматические  средства  не  могут  в  полной  мере
заменить  грамматические  средства  связи  естественного
языка.  Особенно  ощутима  их  недостаточная  гибкость
при  сжатии  сложных  предложений,  которые  трудно  раз¬
бить  на  элементарно  простые  и  выделить  из  них  сущест¬
венные  и  несущественные.  Включение  в  дескрипторный
словарь  фрагментов  словесных  описаний  (идиом,  устой¬
чивых  словосочетаний,  стандартных  технических  терми¬
нов  и  др.)  в  значительной  степени  компенсирует  не¬
достатки  формальных  средств  связи.
 Таким  образом,  специфическими  особенностями  лек¬
сики  искусственного  языка  являются  дескрипторные  сло¬
вари,  фиксированные  списки  словосочетаний;  термины,
идиомы  и  др.;  особенностями  грамматики  —  указатели
роли,  указатели  связи,  кортежный  принцип  организации,
единство  знаков.
 Анализ  литературы  позволил  классифицировать  все
информационные  языки  по  степени  формализации  и  соот¬
ветственно  грамматической  сложности  на  три  группы.
К  первой  группе  относятся  информационные  язы¬
ки,  в  которых  для  сжатия  семантической  информации
используются  слова  естественного  языка,  не  ограничен¬
ные  заранее  предусмотренным  списком.  Это  наименее
формализованная  группа  языков.  Ко  второй  группе
относятся  информационные  языки,  в  которых  для  сжатия
используются  словари  дескрипторов  и  один  из  способов
грамматической  связи.  К  третьей  группе  относят¬
ся  информационные  языки,  в  которых  для  сжатия  ис¬
пользуются  все  формальные  элементы  языка.  В  грамма¬
тическом  отношении  они  являются  самыми  сложными.
В  рассматриваемом  случае  (модельный  способ)  приме¬
няется  информационный  язык  третьей  группы  как  самый
совершенный.
 Единица  смысла.  Трудность  выбора  единицы  семанти¬
ческой  информации  для  количественной  оценки  смысла
обусловлена  главным  образом  многообразием  форм  вы¬
ражения  и  передачи  смысла.  Существующие  в  естест¬
венном  языке  всякого  рода  неопределенности  (синони¬
мия,  омонимия,  многозначность  и  др.),  сущность  которых
одна  и  та  же  —  несоответствие  плана  выражения  плану
содержания,  приводят  к  тому,  что  одну  и  ту  же  мысль
можно  выразить  по-разному  и  различным  числом  слов.
 Отдельное  (изолированное)  слово  что-либо  означает,
 4*
 51

т.  е.  имеет  лексическое  значение.  О  нем  нельзя  ничего
сказать,  кроме  того,  что  оно  существует.  Таким  образом,
слово  как  элемент  плана  выражения  не  обладает  одно¬
значностью  содержания  (смысла,  значения)  и  не  исполь¬
зуется  в  качестве  единицы  смысла.
 Два  логически  связанных  слова,  из  которых  одно
обозначает  предмет,  а  другое  —  отношение,  образуют  пред¬
ложение,  имеющее  минимальный  уровень  плана  содер¬
жания  —  факт.  Факт  не  поддается  расчленению  в  семан¬
тическом  плане,  он  является  исходной  единицей  содер¬
жания.  Различают  факты  простые  и  сложные.  Носитель
простого  факта  —  элементарно  простое  предложение,  со¬
стоящее  из  субъекта  и  предиката.  Структура  простого
предложения  не  имеет  вариантов,  его  нельзя  разложить
на  более  простые  составляющие  без  потери  смысла.  Эле¬
ментарно  простое  предложение  является  тем  идеальным
случаем,  когда  план  выражения  полностью  совпадает  с
планом  содержания.  Например,  сложный  факт  можно
привести  к  сумме  простых,  так  как  сложное  предложе¬
ние  можно  представить  суммой  простых.
 В  модельном  способе  представления  семантической
информации  за  единицу  семантической  информации  при¬
нят  знак,  содержащий  предмет  и  отношение.  Эту  единицу
семантической  информации  будем  называть  фактом.  Со¬
общение  можно  выразить  количеством  фактов.  Чем  боль¬
ше  фактов  в  сообщении,  тем  оно  содержательнее.
 Количество  семантической  информации  в  сообщении
определяется  выражением
 х  =  ап, 	(2.22)
 где  а^1  —число  аспектов  в  модели,  п^\  —среднее
число  дескрипторов,  выражающее  аспект.
 Следует  отметить,  что  в  модельной  семантической
информации  один  из  дескрипторов,  выражающий  аспект,
записан  в  структуре  модели  в  виде  отношения  «быть
предметом»,  «иметь  структуру»  и  т.  д.
 Оптимизация  параметров  модели.  Согласно  проведен¬
ному  анализу,  чем  больше  мера  [см.  (2.20)],  тем  лучше,
т.  е.  тем  точнее  и  полнее,  воспроизводятся  особенности
первичной  семантической  информации.  Отсюда  естествен¬
ное  стремление  при  разработке  модели  увеличить  меру.
Однако  возникает  вопрос:  до  какой  величины?  Вопрос
об  оптимальной  мере,  т.  е.  оптимальном  количестве  вто¬
ричной  информации,  —  один  из  важнейших,  так  как  зна¬
ние  этой  величины  дает  относительно  полное  представ¬
 52

ление  о  первоисточнике,  что,  в  свою  очередь,  позволяет
принимать  обоснованное  решение  относительно  соответ¬
ствия  первоисточника  запросу.  Следует  отметить,  что  не
всякая  поступившая  к  человеку  семантическая  информа¬
ция  может  вызвать  его  реакцию,  а  только^осознанная  и
«оставившая  след»  в  памяти  человека.
 Основой  оптимизации  параметров  модели  являются
две  гипотезы.  Первая  гипотеза  устанавливает  количест¬
венную  связь  между  семантической  информацией,  посту¬
пившей  к  человеку,  и  той  ее  частью,  которая  фикси¬
руется  памятью.
 А  Гипотеза  первая.  Количество  семантической
информации,  зафиксированной  памятью  человека,  связа¬
но  с  количеством  входной  семантической  информации
логарифмической  функцией.
 Таким  образом,
 У 	=  \gX, 	(2.23)
 где  у  —  количество  семантической  информации,  зафикси¬
рованной  в  памяти  человека;  X  —  количество  входной
(первичной)  семантической  информации,  поступившей
к  человеку.
 Правомерность  функции  сущности  гипотезы  под¬
тверждается  следующими  соответствиями:
 1. 	Функция  существует  только  при  Л'>0-^семанти-
ческая  информация  фиксируется  в  памяти  в  том  случае,
если  поступает  внешняя  информация.
 2. 	Функция  монотонно  возрастает  до  бесконечности
с  ростом  Xколичество  информации,  фиксируемой  в  па¬
мяти  непрерывно,  возрастает  с  увеличением  поступаю¬
щей  информации.
 3. 	Функция  проходит  через  пороговую  точку  с  коор¬
динатами  А  (1,0)->-при  количестве  входной  семантиче¬
ской  информации,  равной  единице  (одно  слово  или  один
изолированный  простой  факт),  количество  информации,
зафиксированной  в  памяти,  равно  нулю,  т.  е.  следа  от
нее  не  остается.
 4. 	Функция  аддитивна:  у  —  у\  +#2  +  ...;  ц{Х)  =  ц{Х\)  +
+  ф(^2)  +  ...-^количество  знаний  (фактов),  зафиксиро¬
ванных  в  памяти  при  рассмотрении  нескольких  перво¬
источников  (различных  сторон  предмета),  равно  сумме
знаний  (фактов).
 Введем  следующие  понятия:  семантическая  избира¬
тельность  и  чувствительность.
 53

Семантическая  избирательность  (избирательность  к
семантической  информации)  характеризует  способность
человека  (или  ЭВМ)  выделять  из  множества  семанти¬
ческой  информации  ту,  которая  определена  заданием.
Чем  конкретнее  задание,  тем  выше  избирательность,  а
следовательно,  и  меньше  полнота.
 Семантическая  чувствительность  (чувствительность  к
семантической  информации)  характеризует  способность
человека  (или  ЭВМ)  реагировать  на  минимальные  се¬
мантические  высказывания.  Чем  выше  чувствительность,
тем  выше  точность  воспроизведения  семантической  ин¬
формации.  Если  высказывание  в  семантическом  плане
находится  ниже  порога  чувствительности,  то  реакция
человека  не  определена.  Порогом  чувствительности  к  се¬
мантической  информации  является  простой  факт.  Один
факт  способен  обеспечить  только  минимальное  знание  об
объекте,  в  смысле  содержания  его,  т.  е.  вызвать  ощуще¬
ние  (категория  познания).  Ощущение  служит  исходным
для  следующей  формы  познания  —  восприятия,  которое
является  более  содержательным.  Восприятие  содержит
совокупность  фактов.  Оно  предполагает  наличие  у  чело¬
века  некоторого  запаса  знаний  о  первоисточнике.  Без
этого  предмет  познания  воспринимается  человеком  как
нечто  неопределенное,  как  бы  много  ни  содержалось  све¬
дений  в  сообщении.  Минимально  возможной  суммой  све¬
дений  для  получения  восприятия  являются  два  простых
факта.  Это  количество  информации  необходимо,  но  не
достаточно  для  получения  относительно  полного  пред¬
ставления  о  первоисточнике.  Вероятность  того,  что  чело¬
век  при  получении  сообщения  примет  позитивное  или
негативное  решение,  составляет  Р=0,5.  Таким  образом,
имея  лишь  частичное  представление  о  предмете  из-за
недостаточного  количества  информации  о  нем,  невозмож¬
но  принять  обоснованное  решение  при  выборе  одного  из
двух  равновероятных  исходов.  Относительно  полное
представление  о  предмете  можно  получить  лишь  при
достаточной  совокупности  отдельно  взятых  восприятий.
Однако  полное  представление  —  это  не  просто  сумма  вос¬
приятия.  Оно  тем  и  отличается  от  ощущения  и  восприя¬
тия,  что  имеет  больший  уровень  обобщения.  Таким  об¬
разом,  чем  больше  информации  в  сообщении,  тем  боль¬
шее  представление  можно  получить  о  предмете  и  тем  бо¬
лее  обоснованным  будет  принятие  решения.  Поскольку
представление  и  вероятность  принятия  обоснованного
решения  имеют,  очевидно,  детерминированную  связь,
 54

являются  безразмерными  величинами,  принимающими
значение  от  0  до  1,  можно  предположить,  что  и  законы
их  изменения  от  количества  входной  информации  имеют
тождественный  характер.  Таким  образом,  при  Р  =  0,5
(вероятность)  представление  Я  =  0,5.
 Вторая  гипотеза  устанавливает  количественную  связь
между  семантической  информацией  о  предмете,  посту¬
пающей  к  человеку,  и  представлением  (знанием)  о  нем.
 А  Гипотеза  вторая.  Представление  о  предмете
познания  связано  с  количеством  входной  семантической
информации  о  нем  нелинейной  асимптотической  функ¬
цией
 У=  \-Ь/Х, 	(2.24)
 где  у  —  представление  о  предмете  познания;  Ь=\.—
порог  чувствительности  к  семантической  информации;
X  —  количество  входной  семантической  информации  о
предмете.
 Правомерность  функции  сущности  гипотезы  под¬
тверждается  следующими  соответствиями:
 1. 	Функция  существует  только  при  X>0-+  представ¬
ление  о  предмете  возможно  только  при  поступлении  вход¬
ной  семантической  информации.
 2. 	Функция  проходит  через  пороговую  точку  с  коор¬
динатами  Ао  (1;  0)  представление  о  предмете  соответ¬
ствует  ощущению  при  количестве  входной  информации,
равном  одному  неизолированному  факту.
 3. 	Функция  проходит  через  особую  точку  с  коорди¬
натами  А\  (2;  0,5)  представление  о  предмете  соответ¬
ствует  восприятию  при  количестве  входной  семантиче¬
ской  информации,  равном  двум  неизолированным  фактам.
 4. 	Функция  монотонно  возрастает  с  ростом  X,  стре¬
мясь  к  бесконечности  представление  о  предмете  воз¬
растает  с  увеличением  поступающей  семантической  ин¬
формации,  никогда  не  достигая  абсолютно  полного  пред¬
ставления.
 Для  определения  оптимального  количества  семантиче¬
ской  информации,  позволяющего  иметь  относительно
полное  представление  о  предмете,  необходимо  решить
совместно  уравнения  (2.23),  (2.24).
 На  рис.  2.3  показано  приближенное  решение  указан¬
ных  уравнений  графическим  методом  (табл.  2.2).  Корни
уравнений  определяются  как  абсциссы  точек  пересечения
кривых:
 f(X)=l-l/X-  <p(X)=lg*-
 55

Значение  первого  корня  Х\=1  представляет  собой
чувствительность  к  семантической  информации.  Прибли¬
женное  значение  второго  корня  ^2=7,5.  Уточнение  этого
значения  выполняем  одним  из  численных  методов  (на¬
пример,  методом  Ньютона).  После  уточнения  получим
значение  корня  ^2=7,3,  представляющее  собой  полно¬
ту  а.  При  минимальном  значении  точности  а=2мера
модельной  семантической  информации  оказывается  опти¬
мальной  и  равной  Фв  =  аа  =  7,3-2=  14,6  [аспектX  знак],
что  подтверждается  экспериментальными  данными  ряда
авторов.
 Математическая  интерпретация  модельной  семантиче¬
ской  информации.  В  модельном  представлении  семанти¬
ческой  информации  наименьшей  семантической  единицей
является  аспект,  т.  е.  запись  вида
 а=  <01,  02,  ...,  ап>.
 Множество  аспектов  образуют  слово,  которое  пред¬
ставляется  следующим  образом:
 ai  =  <an,  ai2,  ...,  а\п>\
 0&2=  <021,  022,  ...  ,  0>2п>\
 ’ 	’ 	(2.25)
 ОСе—  <^CLi  1,  (2/2,  •••,
 OLm  ==  <C,CLm  1,  #m2,  •  •  •  ,  &тп'^>•
 Таким  образом,  слово  представляет  собой  кортеж
знаков  длины  т
 C=<ai,  0С2,  ...,  am>.
 56
 Таблица  2.2
 Рис.  2.3.  Приближенное  ре¬
шение  уравнений  f(x)  =
=  1  -  \/Х  и  <р(Х)  =  \gXt
отображающий  сущность  ги¬
потез

Поскольку  основой  модельной  семантической  инфор¬
мации  является  взаимодействие  базовых  категорий,  раз¬
вернутых  в  дальнейшем  в  аспекты,  следовательно,  пра¬
вомерно  установление  прямых  и  обратных  соответствий
между  ними.
 Установим  прямое  соответствие,  например,  между
аспектами  ai  и  а2.  При  этом  соответствие  f\  представляет
собой  тройку  кортежей:
 /i  =  (ai,  0С2,  gi)> 	(2.26)
 где
 £»i  —  oci  X  ос2. 	(2.27)
 Декартово  произведение  кортежей  ai  и  а2  представ¬
ляется  в  виде
 ai  X  a2  =  {(an,  a21),  (an,  a22),  ...,  (an,  a2„),  ...,  (am,  a2„)}.
 (2.28)
 К^ррме  трех  указанных  кортежей  (ab  a2,  gi)  с  каждым
соответствием  неразрывно  связаны  еще  два  кортежа
{npig\  и  np2gi),  являющиеся  проекциями  кортежа  g\.
Учитывая  выражение  (2.27),  запишем
 Ilpigi^ai;  llp2gi^a2.
 Кортеж  np\g\  —  область  определения  соответствия,
а  кортеж  np2g\  —  область  значения  соответствия.  При
этом  g  1  —  график  соответствия.  Выражение  (2.28)  опре¬
деляет  множество  частных  соответствий  между  компо¬
нентами  аспектов  ai  и  а2.  Общее  число  их  равно  б  =  2"2,
где  п  —  длина  кортежей.  Если  кортежи  имеют  разные
длины,  например  длина  ai  составляет  п,  а  длина  а2  рав¬
на  т,  тогда  общее  число  их  6  =  2nm.  Для  рассматри¬
ваемого  случая  (2.28)  приведем  некоторые  из  частных
соответствий:
 gi  =  {(ац,  a2i)};  Ilpigi  =  {ац};  Ilp2gi  =  {a2i};
 gi={(an,  a2i),  (an,  a22)};  npigf={an};  IIp2gf={a2i,  a22};
 gf={(af,  a?)};  npigf  =  {af};  Пр2gf={a§}.
 Для  каждого  соответствия,  например  вида  (2.26)  и
(2.27),  существует  обратное  соответствие.  Обозначим  со¬
ответствие,  обратное  соответствию  /1,  через  /Г1.  Тогда
 /Г'  =  (аг,  ai.gr1),
 57

где  gi  ‘ca2Xai;  Ilpigi  ‘^a2;  flp2gi  ‘sai.
 Для  модельной  семантической  информации  имеет  ме¬
сто  множество  прямых  соответствий  между  аспектами.
Так,  прямое  соответствие  между  первым  и  последую¬
щими  (вторым,  третьим  и  др.)  аспектами  представля¬
ется  в  таком  виде:
 /i  =  (ai,  0С2,  g  1); 	Ilpigi^ar,
 gi  szi  X  a2; 	np2gi  ^a2;
 /2  =  (ai,  a3,  g2)\ 	npig2^ai;
 g2  sai  X  аз; 	Пр2д2  ^аз;
 //  =  (ai,  oc*,  g,); 	llpig/^ai;
 g^aiXa*; 	Пр2£^а,.
 Прямое  соответствие  между  вторым  и  последующими
аспектами:
 /2  =  (аз,  аз,  gfy 	npig2^a2‘,
 g2  ^а2  X  а3; 	flp2g2  ^а3;
 //=(02,  а*,  gO; 	np!gtea2;
 g/*==02  X  0£»’> 	Пр2§*£  ^=OCr-
 Прямое  соответствие  между  третьим  и  последующи¬
ми  аспектами:
 =  (а3,  ой,  £з); 	npigs  ^а3;
 g"  ^а3  X  а*; 	Пр2£з  с=  04.
 Кроме  того,  имеет  место  множество  обратных  соот¬
ветствий.  Так,  обратное  соответствие  между  вторым  и
первым  аспектами  представляется  в  виде
 /Г1  =  (а2,  ab  gf1);  npigr‘sa2;
 gr'sa2Xai; 	Пр^г'^аь
 Обратное  соответствие  между  третьим  и  первым
аспектами:
 /Г‘  =  (аз,  al.gr1);  Пр^г’еаз;
 gr'^aeXai; 	Пр^г'^оц.
 Можно  продолжить  примеры  обратных  соответствий.
 58

(2.29)
 Применительно  к  модельной  семантической  информа¬
ции  правомерно  использование  композиций  соответствий
прямого  и  обратного  типов,  отображающих  в  матема¬
тической  форме  взаимосвязь  между  компонентами  корте¬
жа.  Композиция  соответствий  представляет  собой  после¬
довательное  применение  двух  соответствий.
 Применим  операцию  композиций  соответствий  к  кор¬
тежам  oti,  062,  аз,...  [см.  (2.25)].
 Реализация  композиций  соответствий  позволяет  полу¬
чить  два  соответствия:
 fi  =  (ai,02,gi);  giSaiXa2;
llpigisai;  np2giSa2;
 Л|  =  (о2,  аз,  /i);  liSa2Xa3;
npiliSa2;  Пр211  £01з.
 При  этом  область  значений  первого  соответствия  fi
совпадает  с  областью  определения  второго  соответствия
h\.  Таким  образом,  np2g\  =  flp\l\.
 Первое  соответствие  f\  определяет  для  любого  aie
^Ilp\g\  одну  или  несколько  компонентов  из  02.  Второе
соответствие  h\  позволяет  для  найденного  аг  определить
аз^ЯргЛ-  Таким  образом,  композиция  соответствий  со¬
поставляет  с  каждым  компонентом  оц  из  области  опре¬
деления  первого  соответствия  np\g\  одну  или  несколько
компонентов  аз  из  области  значений  второго  соответствия
Ярг/ь  Композиция  обратных  соответствий  представляет¬
ся  в  виде
 /г'  =  (02,  ai,  gr1);  gr'so^X  ОГ,
npigr'sa2;  ilp2gr1sai;
 ЛГ‘  =  (аз,  «г,  /Г1)'.  1г‘еазХа2;
 Пр^г'еаз;  Пр21г'еа2.
 Обозначим  композицию  соответствий  f\  и  h\  через
/i(/ii),  а  график  композиций  соответствий  —  в  виде  g\ol\.
Тогда  выражение  (2.29)  можно  представить  в  виде
 /i(Ai)  =  (ai,  обз,  g\ol\)\  gi,oli^aiX  a3.
 Аналогично  обозначим  композицию  обратных  соот¬
ветствий  /Г1  и  /if1  через  /Г^ЛГ1),  а  график  композиций
обратных  соответствий  —  в  виде  grlolTl-  Тогда  выраже¬
ния  (2.30)  можно  переписать  в  виде
 /Г'(ЛГ‘)  =  (аз,  аь  grW):  gr'olr'sasX  ai.
 Таким  образом,  для  модельной  семантической  инфор¬
мации  справедливо  множество  композиций  соответствий
 (2.30)
 59

прямого  и  обратного  типов.  Так,  для  (2.25)  множество
композиций  прямого  типа  записывается  в  виде
 /i(Ai)  =  (ai,  аз,  gio/i); 	gioli^ai  X  a3;
 /2(Л2)  =  (a3,  as,  g2oh)\ 	g2ol2^a3X  as;
 ДА,)  =  (a„  a,+2,  &o/,); 	g*ol,  ^a,  X  a,+2.
 Множество  композиций  обратного  типа  представля¬
ется  в  виде
 /Г1(ЛГ1)  =  (оз,  ai,  gV'olT1)-, 	gTlo  lf^aeX  or,
 f2~\h2l)  =  {as,  аз,  g2Xoljx)\ 	grW1  ^a5X  a3;
 /Г^/О^оу+г,  ay,  ^""‘о/Г1);  дГЫ7"1  ^a/+2X  a,.
 Таким  образом,  в  математической  интерпретации  мо¬
дельная  семантическая  информация  представляет  собой
кортеж,  компоненты  которого  образуют  множество  ком¬
позиций  соответствий  прямого  и  обратного  типов.
 Подобная  трактовка  семантической  информации  на¬
ходит  свое  подтверждение  в  одном  из  главных  направ¬
лений  современного  естествознания  —  науке  о  мозге.  Так,
 Н. 	Бехтерева  [2],  основываясь  на  многочисленных
экспериментальных  данных,  утверждает,  что  в  мозгу  че¬
ловека  смысловой  код  предмета  соответствует  «...пере¬
стройке  взаимодействия  между  ансамблями  нервных  кле¬
ток  и  притом  не  только  в  пределах  одной-двух  зон,  а
в  области  очень  большого  количества  их».
 Такое  понимание  физиологического  механизма  семан¬
тического  кода  слов  полностью  соответствует  математи¬
ческой  интерпретации  семантической  информации  в  дан¬
ном  изложении.
 ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ
 2.1. 	Дайте  определение  понятия  ссемантическая  операция».  Приведите
 примеры.
 2.2. 	Перечислите  основные  типы  первичной  семантической  информации
 текстовой  формы  представления.
 2.3. 	Назовите  методы  сжатия  семантической  информации  и  их  отличия.
 2.4. 	Что  положено  в  основу  модельного  способа  представления  семан¬
 тической  информации?
 2.5. 	Объясните  сущность  гипотез  и  их  прикладное  значение.
 2.6. 	Что  представляет  собой  модельная  семантическая  информация
 в  математической  интерпретации?

Глава
 3 	Семантические
объекты
 3.1 	Определение 	семантического 	объекта.
 Функции  семантических  объектов
 ▲  Определение  3.1.  Объект  считается  семантиче¬
ским,  если  он  является  элементом  информационной  се¬
мантической  системы.
 Формально  данное  определение  можно  записать  в
виде
 3 	0(0^ISS)(0-+S0)y 	(3.1)
 где  О  —  объект  материального  мира;  ISS  —  инфор¬
мационная  семантическая  система;  SO  —  семантический
объект.
 Применительно  к  (3.1)  предполагается,  что  существу¬
ет  конкретная  ISS,  содержащая  определенное  количе¬
ство  семантических  объектов.  В  теории  ISS  показано,
что  минимальное  количество  семантических  объектов
равно  двум.  Один  семантический  объект  не  образует
информационную  семантическую  систему.  Если  условие
(3.1)  не  выполняется,  т.  е.
 О 	ф  ISS, 	(3.2)
 то  данный  объект  является  объектом  материального  мира
(не  семантическим).  Последнее  можно  записать  в  виде
 0^/55, 	(3.3)
 где  ISS  читается  как  «НЕ  ISS».
 Функции  семантических  объектов.
 В  качестве  элемента  информационной  семантической
системы  семантический  объект  может  выполнять  только
три  функции: 	источника 	семантической  информации,

приемника  семантической  информации,  посредника  ме¬
жду  семантическими  объектами.
 Поясним  указанные  функции  семантического  объекта
в  информационной  семантической  системе.
 Являясь  источником,  семантический  объект  генери¬
рует  семантическую  информацию.  В  функции  приемни¬
ка  семантический  объект  понимает  семантическую
информацию.  В  качестве  посредника  семантический
объект  выполняет  семантические  операции  над  се¬
мантической  информацией  и,  кроме  того,  может  быть
источником  и/или  приемником.
 Рассмотрим  более  подробно  назначение  семантиче¬
ских  объектов  в  информационной  семантической  системе.
 Семантический  объект-источник.  Гене/
рирование  семантической  информации  семантическим
объектом  заключается  в  ее  производстве  (производить),
предъявлении  или  воспроизведении.  Так,  в  обучающей
системе,  выполненной  на  основе  ЭВМ,  генерирование
семантической  информации  текстовой  формы  представле¬
ния  заключается  в  периодическом  ее  предъявлении
пользователю  на  экране  дисплея  в  виде  фрагментов  учеб¬
ного  материала.  В  традиционной  системе  обучения  гене¬
рированием  семантической  информации  аудиальной  фор¬
мы  представления  является  чтение  лекции  лектором,  вос¬
произведение  механической  или  магнитной  фонограммы,
содержащей  речь  или  музыкальное  произведение.  Демон¬
страция  учебных  кинофильмов  по  телевидению  или  на
кинолекториях  —  пример  генерирования  аудиовизуальной
семантической  информации;  иллюстрация  учебных  книг
рисунками,  чертежами,  графиками  и  др.  —  пример  гене¬
рирования  семантической  информации  изобразительной
формы  представления.  Семантическая  информация,  вос¬
производимая  с  видеодиска  ЭВМ  и  отображаемая  на
соответствующих  терминальных  устройствах  (дисплеи,
графопостроители,  громкоговорители  и  др.),  подтвержда¬
ет  широкие  возможности  ЭВМ.
 Следовательно,  ЭВМ  генерирует  семантическую  ин¬
формацию,  т.  е.  является  источником  семантической
информации  всех  форм  представления.
 Семантический  объек  т-п  р  и  е  м  н  и  к.  Пони¬
мание  (осмысливание,  определение  смысла  чего-либо)  —
сложный  процесс,  предполагающий  выполнение  семанти¬
ческих  операций.  В  данной  книге  понимание  рассмотрено
упрощенно,  применительно  к  тому,  что  должна  понимать
ЭВМ.  Понимание  семантической  информации  семанти¬
 62

ческим  объектом  (ЭВМ)  определяется  в  информацибнной
семантической  системе  посредством  сравнения  предлага¬
емой  семантической  информации  с  эталонной  по  смыслу.
С  помощью  сравнения  выявляются  количественные  и  ка¬
чественные  характеристики  объектов,  классификация,
упорядочение  и  пр.  Сравнить  —  это  значит  сопоставить
одно  с  другим,  с  тем  чтобы  выявить  их  возможные  от¬
ношения.  Сравнение  имеет  смысл  только  в  совокупности
«однородных»  объектов,  образующих  предметную  об¬
ласть.  Сравнение  объектов  в  одной  предметной  области
осуществляется  по  признакам  (или  аспектам),  суще¬
ственным  для  данного  рассмотрения.  При  этом  объекты,
сравнимые  по  одному  признаку,  могут  быть  несравни¬
мы  по  другому.  Простейший  и  важнейший  тип  отноше¬
ний,  выявляемых  путем  сравнения,  —  это  отношения  то¬
ждества  (равенства)  и  различия.  Это  дает  возможность
ответить  на  вопрос,  тождественны  объекты  или  различны.
 Прежде  чем  привести  примеры,  поясняющие  понима¬
ние  семантическим  объектом  семантической  информации,
введем  некоторые  известные  дополнительные  сведения.
 Объекты  (явления,  процессы,  ...)  окружающей  дей¬
ствительности  классифицируются  на  естественные  и  соз¬
данные  человеком  (машины,  здания  и  т.  д.).  Примени¬
тельно  к  человеку  различают  идеальные  объекты  (обра¬
зы)  —  результат  отражения  объекта  в  сознании.  Образ
объективен  по  своему  источнику  —  отражаемому  объек¬
ту  —  и  субъективен  по  форме  существования.  Материаль¬
ной  формой  воплощения  образа  являются  практические
действия,  язык,  различные  знаковые  модели  и  др.  Свое¬
образие  образа  заключается  в  том,  что  он  есть  нечто
субъективное,  идеальное.  Он  не  имеет  самостоятельного
бытия  вне  отношения  к  своему  материальному  субстрату
(мозгу)  и  к  объекту  отражения.  Образ  объективен  по
содержанию  в  той  мере,  в  какой  он  верно  отражает
объект.  Образ  никогда  не  исчерпывает  всего  богатства
свойств  и  отношений  объекта  —  оригинал  богаче  копии.
Однажды  возникнув,  он  приобретает  относительно  само¬
стоятельный  характер  и  играет  активную  роль  в  поведе¬
нии  человека  и  животных.  Он  регулирует  поведение,  осу¬
ществляет  функции  управления  действиями.
 Приведем  понятие  модели.  Модель  —  система  объек¬
тов  или  знаков,  воспроизводящих  некоторые  существен¬
ные  свойства  оригинала  (системы,  объекта).  Модель
можно  использовать  в  качестве  заменителя  или  предста¬
вителя  изучаемой  системы  (объекта).  Принимаем,  что
 63

образ  есть  внутренняя  модель  объекта  и  что  имеют  место
внешние  модели  объектов.  Ранее  указывалось,  что  объект
характеризуется  взаимосвязанной  триадой  —  знаком,  де¬
нотатом,  концептом.
 В  качестве  примера  рассмотрим  процесс  понимания
человеком  изобразительной  семантической  информации
(естественно,  что  имеет  место  огрубление  процесса),
Объект  или  его  внешняя  модель  (концепт)  сравнивается
с  внутренней  моделью  данного  объекта  (концептом).
Сравнение  (сопоставление)  осуществляется  по  ряду
одноименных  признаков  (или  аспектов),  которыми  харак¬
теризуются  модели.  Число  признаков,  участвующих  в
сравнении,  различно  для  каждого  конкретного  случая.
(Однако,  как  указывалось  в  гл.  2,  существует  оптималь¬
ное  количество  признаков.  Кроме  того,  известно,  что
признаки  различаются  своей  информативностью.)  В  том
случае,  когда  при  сопоставлении  число  совпадающих
(совместимых)  признаков  равно  или  превышает
некоторый  порог,  принимается  решение  на  аде¬
кватность  сравниваемых  объектов,  т.  е.  имеет  место
понимание  объекта  (или  его  внешней  модели).
Результатом  понимания  является  принятие  позитивного
решения  с  выдачей  знака  внутренней  модели  объекта.
Если  при  сопоставлении  число  совместимых  признаков
меньше  порога,  то  принимается  решение  на  неаде¬
кватность  сравниваемых  объектов,  т.  е.  имеет  место  н  е-
понимание  объекта.  Результатом  непонимания
является  принятие  негативного  решения  с  выдачей  отрица¬
ния  знака  внутренней  модели  объекта.  Например,  если
сравнивается  неизвестное  дерево  с  теми  деревьями,
модели  которых  хранятся  в  памяти  человека,  то  прини¬
мается  решение:  не  ель,  не  береза  и  т.  д.,  т.  е.  неизвест¬
ное  дерево.  Если  сравниваются  несравнимые  (признаки
не  совместимы)  объекты,  например  книга  (внутренняя
модель)  и  автомобиль  (внешняя  модель),  то  при  сравне¬
нии  принимается  решение  на  неадекватность  сравнивае¬
мых  объектов,  т.  е.  имеет  место  непонимание.  Как  извест¬
но,  результатом  непонимания  является  принятие  негатив¬
ного  решения  с  выдачей  отрицания  знака  внутренней
модели  объекта.  В  данном  случае  б.удет  выдан  знак  «не
книга».  Обобщая  результаты,  можно  сформулировать
алгоритм  понимания  изобразительной  семантической  ин¬
формации  (имеет  место  огрубление  процесса):
 1. 	Соотнесение  объекта  (или  внешней  модели)  опре¬
деленной  предметной  области  памяти  человека.
 64

2. 	Сравнение  объектов  (см.  пример).
 3. 	Принятие  решения  по  результату  сравнения  (см.
пример).
 Следует  отметить,  что  если  внутренняя  модель  объек¬
та  отсутствует,  то  в  процессе  понимания  сравнивается
внешняя  модель  (или  объект)  с  аналогом  (что-либо  по¬
добное  модели  из  имеющегося  в  памяти  человека).  Если
нет  аналога,  то  внешняя  модель  (объект)  запоминается
в  памяти,  т.  е.  становится  внутренней  моделью.  Решение
по  результату  сравнения  в  данном  случае  будет  негатив¬
ное,  например:  нет,  не  знаю,  неизвестно.
 Можно  привести  пример  понимания  объекта,  пред¬
ставленного  текстовой  формой  семантической  информа¬
ции.  Имеется  модель,  например,  конъюнктора  (элемента
ЭВМ)  в  форме  текста,  хранимого  в  памяти  человека
(внутренняя  модель).  Человеку  (студенту)  предъявляет¬
ся  текст,  например,  с  экрана  дисплея,  в  котором  дается
описание  элементов  ЭВМ  (внешние  модели).  В  данном
случае  осуществляется  процесс  сравнения  моделей  по
основным  аспектам  с  принятием  соответствующего  реше¬
ния.  Рассуждая  по  аналогии,  можно  предположить,  что
таким  же  методом  осуществляется  понимание  объектов,
выраженных  другими  формами  представления  семантиче¬
ской  информации.
 Примечание.  Понимание  —  сравнение  и  принятие  решения  —
можно  рассматривать  как  семантическую  операцию.
 Были  проведены  исследования  процесса  понимания
объектов,  в  которых  функцию  человека  выполняла  ЭВМ.
Эксперименты  показали,  что  понимание  применительно  к
ЭВМ  сводится  к  формально-логическим  процессам.
 Таким  образом,  ЭВМ  понимает  семантическую  ин¬
формацию\  т.  е.  является  приемником  семантической
информации  всех  форм  представления.
 Семантический  объек  т-п  осредник.  Ос¬
новное  назначение  посредника  заключается  в  семантиче¬
ской  переработке  семантической  информации,  поступаю¬
щей  от  других  семантических  объектов  через  посредника.
На  рис.  3.1,  а,  б  показана  структура  ISS  с  посредником
(SO2).  В  указанной  ISS  происходит  диалог  между  семан¬
тическими  объектами  (SOi,  SO3)  через  посредника  (SO2).
Примером  такой  системы  является  диалог  дипломатиче¬
ских  представителей  двух  стран  через  переводчика.
В  обучающем  комплексе,  выполненном  на  основе  ЭВМ,
например,  экспертная  система,  общение  пользователя
 5—1371
 65

Рис.  3.1.  Условное  изображение  структур  ISS
 (студента),  имеющего  программу  решения  задачи,  напи¬
санную  на  языке  высокого  уровня  (например,  ПРОЛОГ),
через  транслятор  с  ЭВМ,  также  является  примером  по¬
добной  системы.  Роль  посредника  в  данной  системе
выполняет  транслятор.  Кроме  того,  посредник  в  ISS
может  выполнять  функцию  источника  и/или  приемника.
 Таким  образом,  ЭВМ  является  посредником  в  ISS
определенных  классов.  В  качестве  семантических  объек¬
тов  в  ISS  могут  выступать  коллективы  (системы),  состоя¬
щие  из  множества  семантических  объектов.  Определяю¬
щим  при  этом  является  наличие  лидера,  представляюще¬
го  данное  объединение,  от  имени  которого  объект  может
выполнять  функцию  источника,  приемника  или  посред¬
ника.
 3.2 	Классы
 информационных  семантических  систем
 В  логике  понятие,  выражающиее  совокуп¬
ность  объектов,  удовлетворяющих  какому-либо  условию
(условиям)  или  свойству  (свойствам,  признакам),  назы¬
вается  классом.  Предполагается,  что  с  каждым  свой¬
ством  можно  рассматривать  класс  объектов,  обладаю¬
щих  этим  свойством.  Класс,  соответствующий  некоторому
свойству,  может  состоять  из  любого  конечного  числа
объектов.
 Понятие  «класс»  (классы)  применительно  к  информа¬
ционным  семантическим  системам  рассматривается  в
трех  аспектах.

В  первом  аспекте  в  основу  класса  положен
признак,  определяющий  число  уровней  системы.  По  дан¬
ному  признаку  различаются  семантические  системы  од¬
но-,  двух-,  трех-  и  многоуровневые.  На  каждом  уровне
сосредоточено  (определено)  конечное  число  семантиче¬
ских  объектов.  Так,  на  рис.  3.1,  а  приведена  трехуровне¬
вая  ISS,  содержащая  на  каждом  уровне  (первом,  вто¬
ром,  третьем)  семантические  объекты  SOi,  SO2,  SO3  со¬
ответственно.  Если  система  изображается  горизонтально,
то  порядок  уровней  считается  по  вертикали  слева  напра¬
во  (рис.  3.1,6).  Множество  семантических  объектов  од¬
ного  уровня  в  сложной  структуре  ISS  можно  соединить
ломаной  линией  (на  рис.  3.1,  в  приведена  двухуровневая
ISS;  на  втором  уровне  находятся  SO  1,  SO2,  SO3).  Рас¬
смотрение  данного  аспекта  очевидно.
 Во  втором  аспекте  в  основу  класса  положен
признак,  характеризующий  тип  семантического  объекта
(человек,  документ,  машина)  в  информационной  семан¬
тической  системе.
 В  третьем  аспекте  в  основу  класса  положен
индекс  (первый,  второй  и  т.  д.),  определяющий  группу
ISS.  Различают  ISS  первой  группы  (одноуровневой),
второй  (двухуровневой),  третьей  (трехуровневой),  п-й
(многоуровневой).
 Рассмотрим  классы  ISS,  основу  которых  составляет
второй  аспект.
 Двухуровневые  ISS  класса  семантический  объект  —
семантический  объект  (SO—SO).  Обозначим  множество
семантических  объектов  в  ISS  в  виде
 Mi  =  {m,  d,  г}, 	(3.4)
 где  т  —  человек  (группа  людей,  коллектив  и  пр.);  d  —
документ  (документы)  —  носитель  семантической  инфор¬
мации  любой  формы  представления;  г  —  машина  (ЭВМ,
интеллектуальный  робот,  любая  система,  способная  пони¬
мать  семантическую  информацию).
 В  семантических  системах  ЭВМ  и  человек  могут
функционировать  как  партнеры  в  чем-либо  или  как  сред¬
ства  достижения  цели.  В  ISS  ЭВМ  и  человек  являются
партнерами  в  достижении  цели.  С  точки  зрения  понятий
философии  в  этом  случае  ЭВМ  и  человек  —  субъекты.
В  функции  средств  ЭВМ  и  человек  —  объекты  матери¬
ального  мира.
 С  учетом  изложенного  указанные  типовые  семантиче¬
 5*
 67

ские  объекты  выполняют  в  ISS  функции,  которые  можно
сформулировать  в  виде  тезиса.
 ■ 	Тезис  первый.  Человек  т  и  машина  г  выполня¬
ют  в  ISS  функции  источника,  приемника,  посредника.
Документ  выполняет  функцию  источника.
 Образуем  из  элементов  множества  Mi  [см.  (3.4)]
другое  множество  Мг,  содержащее  двойные  (бинарные)
элементы.  При  этом  применим  математическую  операцию
прямого  произведения  к  элементам  множества  (3.4):
 М2=М1ХМ1  =
 =  {(m,  т),  (т,  d),  (т,  г),  (d,  d),  (d,  т),  (d,  г), 	(3.5)
 (г,  г),  (г,  т),  (г,  d)}.
 В  результате  получим  девять  двойных  элементов,
каждый  из  которых  характеризует  класс  информацион¬
ных  семантических  систем.  Свойства  каждого  класса  оп¬
ределяются  в  понятиях,  которые  можно  сформулировать
в  виде  тезиса  второго.
 ■ 	Тезис  второй
 1. 	(т,  т)  —  класс  человек  —  человек.
 2. 	(т,  d)  —  класс  человек  —  документ.
 3. 	(т,  г)  —  класс  человек  —  машина.
 4. 	(d,  d)  —  класс  документ  —  документ.
 5. 	(d,  т)  —  класс  документ  —  человек.
 6. 	(d,  г)  —  класс  документ  —  машина.
 7. 	(г,  г)  —  класс  машина  —  машина.
 8. 	(г,  т)  —  класс  машина  —  человек.
 9. 	(г,  d)  —  класс  машина  —  документ.
 С  учетом  первого  тезиса  можно  доказать  правомерность
существования  указанных  классов  ISS.
 Следует  заметить,  что  правомерность  существования
того  или  иного  класса  определяется  возможностью  функ¬
ционирования  ISS,  содержащей  типовые  семантические
объекты  в  данном  классе.  Из  анализа  указанных  классов
следует,  что  только  четвертый  класс,  т.  е.  класс  (d,  d),
не  имеет  права  на  существование.  Это  обусловлено  тем,
что  функционирование  такой  ISS  невозможно,  поскольку
оба  семантических  объекта  этой  системы  являются  источ¬
никами.
 Трехуровневая  ISS  класса  семантический  объект  —
семантический  объект  —  семантический  объект  (SO  —
 SO 	—  SO).  Логическая  организация  такой  ISS  иллюстри¬
 68

руется  рис.  3.1,  а.  Можно  привести  множество  примеров
реально  функционирующих  систем.  указанного  класса.
Так,  набор  взаимосвязанных  (имеется  цель)  семантиче¬
ских  объектов  —  научная  статья  по  вычислительной  тех¬
нике,  специалист  в  данной  области  и  рецензия  на  данную
статью,  подготовленная  указанным  специалистом,  —  об¬
разуют  трехуровневую  ISS  класса  документ  —  человек  —
документ.
 Функционирование  информационно-поисковой  систе¬
мы  фактографического  типа  в  режиме  поиска  семанти¬
ческой  информации  по  запросу  пользователя  (запрос
формируется  человеком  в  форме  речи)  с  выдачей  требуе¬
мого  напечатанного  текста  документа  —  пример  треху¬
ровневой  ISS  класса  человек  —  машина  —  документ.
 Для  получения  множества  таких  классов  формаль¬
ным  способом  образуем  из  множества  семантических
объектов  (3.4)  другое  множество:
 М3  =  Mi  X  Mi  X  Mi  =  Мг  X  Mi  =
 {(m,  m,  m),  (m,  d,  m),  (m,  r,  m),  (d,  d,  m),  (d,  m,  m),
(r,  r,  m),  (r,  m,  m),  (r,  d,  m),  (m,  m,  d),  (m,  d,  d),  (m,  r,  d),
 Всего  получим  27  тройных  элементов,  каждый  из  которых
характеризует  класс  информационных  семантических
систем.  Свойства  каждого  класса  определяются  в  поня¬
тиях  типовых  имен,  образующих  данный  клас.  Например:
 1. 	(т,  т,  т)  —  класс  человек  —  человек  —  человек.
 2. 	(т,  d,  т)  —  класс  человек  —  документ  —  человек.
 27.  (г,  d,  г)  —  класс  машина  —  документ  —  машина.
 Рассуждая  по  аналогии  (с  учетом  тезиса  первого),
можно  доказать  правомерность  существования  указан¬
ных  классов  ISS.  Очевидно,  что  не  имеют  права  на  суще¬
ствование  ISS,  классы  которых  образуют  сочетание  се¬
мантических  объектов  вида
 где  х  —  имя  типового  семантического  объекта  т  и  г.  Как
уже  указывалось,  это  объясняется  тем,  что  в  классах
(3.5),  (3.6)  семантические  объекты  (d,  d),  (d,  d,  d)  яв¬
ляются  источниками.
 Многоуровневые  ISS  класса  семантический  объект  —
семантический  объект  ...  семантический  объект  (SO  —  SO...
...SO).  В  качестве  примера  такой  ISS  можно  привести  си¬
стему  аудиального  информирования  в  вузе,  приведенную
 (d,  d,  d), 	(г, 	г, 	г)}.
 (3.6)
 (*,  d,  d,),  (d,  d,  x),  (d,  d,  d),
 (3.7)
 69

Рис.  3.2.  Условное  изображение  многоуровневых  ISS
 на  рис.  3.2,  а,  где  уровням  соответствуют:  1  —  ректор;
2  —  проректор  по  учебной  работе;  3  —  деканы  факульте¬
тов;  4  —  заведующие  кафедрами;  5  —  преподаватели;
6  —  студенты.  Указанная  система  является  многоуровне¬
вой  (шестиуровневой)  класса  человек  —  человек  —  чело¬
век  —  человек  —  человек  —  человек.  Аналогична  струк¬
тура  ISSy  реализованная  на  ЭВМ  по  принципу  систем
коллективного  пользования  в  режиме  информационно¬
поисковых  задач,  приведенная  на  рис.  3.2,  б,  где  уровням
соответствуют:  1  —  большая  ЭВМ  в  системе  ректората;
 2 	—  средние  ЭВМ  в  системе  факультетов;  3  —  мини-
ЭВМ  в  системе  кафедр  факультетов;  4  —  микроЭВМ  в
лабораториях  кафедр.  Указанная  система  является  че¬
тырехуровневой  класса  машина  —  машина  —  машина  —
машина.  Чтобы  получить  множество  таких  классов,  фор¬
мальным  способом  следует  образовать  из  множества
семантических  объектов  (3.4)  другое  множество,  содер¬
жащее  п-е  элементы:
 Мл  =  Ml  х  м,  х  ...X  Ml. 	(3.8)
 Свойства  каждого  класса  определяются  в  понятиях,
образующих  данный  класс.  Например:
 1. 	(т,  т,  ..,  т)  —  класс  человек  —  человек  ...  человек.
 2. 	(т,  г,  ..,  г)  —  класс  человек  —  машина  ...  машина.
 п.  (г,  г,  ..,  г)  —  класс  машина  —  машина  ...  машина.
 С  учетом  изложенного  можно  показать  правомерность
существования  указанных  классов  ISS.
 Необходимо  отметить,  что  в  настоящее  время  для  ав¬
томатизированной  обработки  семантической  информации
в  прикладном  плане  наибольшее  применение  находят
двух-  и  трехуровневые  ISS.  Однако  существует  большая
необходимость  создания  многоуровневых  /SS,  например,
многоуровневых  экспертных  систем  для  решения  прак¬
тических  задач  народного  хозяйства.
 70

3.3 	Переход  информационных
семантических  систем
из  класса  в  класс
 Переход  из  класса  в  класс  —  объективная
закономерность  диалектического  развития  информацион¬
ных  семантических  систем.  В  основе  такого  развития
находятся  противоречия,  как  внутренние  (внутри  ISS)y
так  и  внешние  (ISS  с  окружающей  средой).  Следует  раз¬
личать  два  вида  перехода  ISS  из  класса  в  класс:  про¬
грессивный  и  регрессивный.
 В  процессе  прогрессивного  перехода
ISS  повышает  эффективность  функционирования  по
сравнению  с  ранее  существующей;  при  этом  имеет  место
адекватная  замена  (в  функциональном  отношении)  се¬
мантического  объекта  одного  типа  другим.  Различают
переход  ISS  из  класса  в  класс  как  в  пределах  одной
группы,  так  и  между  группами.  Так,  возможен  прогрес¬
сивный  переход  во  второй  группе  (двухуровневая  ISS)
из  класса  документ  —  человек  в  класс  документ  —  ма¬
шина.  В  данном  случае  человек  заменен  машиной,  так
как  машина  адекватна  человеку  в  функциональном  пла¬
не.  Такой  переход  в  пределах  одной  группы  очевиден.
Повышение  эффективности  функционирования  ISS  в  но¬
вом  классе  обусловлено  тем,  что  машина  (ЭВМ)  облада¬
ет  лучшими  (по  сравнению  с  человеком  в  прежнем  клас¬
се)  параметрами,  например  производительностью  выпол¬
нения  логических  операций  в  единицу  времени  (считаем,
что  логические  операции  являются  определяющими  опе¬
рациями  семантической  переработки  семантической  ин¬
формации  в  данном  случае).
 В  процессе  регрессивного  перехода
ISS  ухудшает  эффективность  функционирования.  В  осно¬
ве  такого  перехода  могут  быть  различные  причины,
например  снижение  эффективности  функционирования
ISS  за  счет  неправильного  научного  обоснования,  поло¬
женного  в  основу  разработки  ISS,  или  отсутствие  опыта
и  др.  Пусть  разработана  медицинская  экспертная  систе¬
ма  постановки  диагноза  заболевания  в  области  сердца  на
основе  ЭВМ.  Однако  в  процессе  функционирования  (по¬
становка  диагноза  конкретному  пациенту)  каждый  раз
выдается  большое  число  вариантов  диагноза,  затрудняю¬
щего  постановку  точного  диагноза.  Естественно  предпо¬
ложить,  что  научная  основа  создания  такой  системы  не¬
удачна,  а  эксплуатация  ее  бессмысленна.  Очевидно,  что  в
 71

таком  случае  имеет  место  регрессивный  переход  из  клас¬
са  человек  —  машина  —  документ  в  класс  человек  —  до¬
кумент  (архив)  —  документ,  т.  е.  возвращение  к  традици¬
онной  системе.
 Причиной  регрессивного  перехода  может  быть  и  де¬
градация  ISS.  Например,  функционировала  ISS  класса
человек—  машина,  реализующая  поиск  семантической
информации  по  специальности  «Вычислительная  техни¬
ка».  Затем  ЭВМ  устарела  и  была  списана  (уничтожена),
а  новую  модель  ЭВМ  не  удалось  получить.  Естественно,
что  имеет  место  переход  к  классу  ISS  человек  —  доку¬
мент  (архив),  т.  е.  к  традиционной  системе  ручного  поис¬
ка  информации.
 Переход  из  класса  в  класс  возможен  и  между  груп¬
пами  ISS,  например  из  старшего  класса  в  младший  и
наоборот.  Естественно,  что  это  не  противоречит  диалекти¬
ке  развития  ISS  и  требует  конкретного  анализа  причин.
Очевидно,  что  такой  переход  может  быть  прогрессивным
или  регрессивным.
 Позитивным  следует  считать  прогрессивный  переход
ISS  из  одного  класса  в  другой.
 Проведем  анализ  условий  такого  перехода.  Считаем,
что  имеет  место  прогрессивный  переход  ISS  из  класса
документ  (d\)  —человек  (т)  —документ  (d2)  в  новый
класс  документ  (d3)—  ЭВМ  (г)—документ  (d4).  Обозна¬
чим  элементы  ISS.
 ISS\'.  d\  —  носитель  семантической  информации  (SI\)
первого  семантического  объекта  (SOi);  d2  —
носитель  SI2  второго  семантического  объекта
(SO2);  т  —  посредник  (SO12)  между  SOi  и
S02;
 ISS2:  dz  —  носитель  семантической  информации
(SIз)  третьего  семантического  объекта  (SO3).
Принимаем,  что  S/з  —  модель  S/г,  d4  —  носи¬
тель  SI4  четвертого  семантического  объекта
(SO4);  SI4  —  модель  SI2; 	г  —  посредник
 (S03,4)  между  S03  и  S04.
 Обобщая  опыт  исследований  информационных  семан¬
тических  систем  по  данному  аспекту,  можно  сформулиро¬
вать  условия  прогрессивного  перехода  ISS  из  одного
класса  в  другой.  Такие  условия  классифицированы  на
необходимые  и  дос!аточные.
 Необходимые  условия:  1.  Формализация
процессов  обработки  семантической  информа¬
ции.
 72

2. 	Замена  человека  машиной.
 Достаточные  условия:  1.  Адекватность  меж¬
ду  первичной  семантической  информацией
и  ее  моделью.
 2. 	Семантическая  совместимость  между  мо¬
делями.
 Для  рассматриваемого  случая  достаточные  условия
можно  записать  в  формализованном  виде:
 1. 	j  Shad  S/3;
 I 	SI2adSh\ 	(3.9)
 2. 	SO3SSSO4,
 где  ad  —  знак  адекватности;  SS  —  знак  семантической
совместимости.
 Прогрессивный  переход  из  класса  в  класс  для  двух¬
уровневых  ISS  возможен  при  выполнении  сформулиро¬
ванных  необходимого  условия  и  первого  достаточного
условия.  Для  ISS  трехуровневых  и  выше  требуется  вы¬
полнение  необходимого  условия  и  двух  достаточных  ус¬
ловий.
 3.4 	Структуры
 информационных
семантических  систем
 В  информационных  семантических  систе¬
мах  понятие  структуры  используется  в  двух  основ¬
ных  значениях.  В  первом  значении  структура  использу¬
ется  как  форма,  т.  е.  наружный  вид  или  внешнее  очерта¬
ние.  При  этом  понятие  структуры  представляется  важным
с  точки  зрения  классификации  существующих  и  вновь  со¬
здаваемых  форм  семантических  систем.  Именно  этому  и
посвящен  данный  параграф.  Во  втором  значении  струк¬
тура  рассматриваете»  как  атрибут  /SS,  необходимый
(наравне  с  шестью  другими  атрибутами)  для  формально¬
го  описания  ISS.  Иначе  говоря,  структура,  являясь  обя¬
зательным  аспектом  ISS  (наряду  с  другими  аспектами),
служит  достижению  цели,  которую  реализует  ISS.
 Рассмотрим  понятие  структуры  в  первом  ее  значении.
В  данной  книге  классификация  форм  ISS  основывается
 73

на  аналогиях  с  другими  понятиями.  Аналогами  являются
либо  геометрические  фигуры  (плоские,  объемные),  либо
другие  понятия.  Следует  заранее  оговориться,  что  в  дан¬
ном  изложении  отсутствуют  строгие  аналитические  вы¬
воды,  а  само  изложение  носит  в  основном  качественный
характер.
 Плоские  структуры  ISS  (модели).  Существует  боль¬
шое  разнообразие  структур  ISS.  Еще  большее  количество
структур  можно  формально  построить.  Основные  из  них
приведены  в  табл.  3.1.
 Объемные  структуры  ISS  (модели).  Объемные  струк¬
туры  ISS  являются  чаще  всего  аналогами  объемных
фигур.
 В  табл.  3.2  приведены  два  вида  объемных  структур.
 Не  представляет  особого  труда  показать  множе¬
ство  других  объемных  структур  ISS,  в  том  числе  и  иерар¬
хических.
 Из  анализа  моделей  плоских  и  объемных  структур
ISS  можно  сделать  вывод  о  том,  что  основу  всех  струк¬
тур  составляет  дуальная.  Этот  вывод  является  важным,
так  как,  применяя  метод  декомпозиции,  можно  проводить
исследования  структур  ISS  любой  сложности,  опираясь
на  знание  дуальной  структуры.  (Предполагается,  что  на¬
правления  исследований  известны  исследователю.)
 ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ
 3.1. 	Дайте  определение  понятия  «семантический  объект».  Чем  он  отли¬
 чается  от  объекта  внешнего  мира?
 3.2. 	Перечислите  функции  семантического  объекта  в  информационной
 семантической  системе.
 3.3. 	Дайте  определение  понятия  «классы»  в  информационной  семанти¬
 ческой  системе.
 3.4. 	Назовите  условия  перехода  информационной  семантической  си¬
 стемы  из  одного  класса  в  другой.
 3.5. 	Приведите  примеры  структур  информационных  семантических
 систем.

Таблица  3.1
 Особенности  структуры
 Изображение  структуры
 упрощенное
 полное
 Наименование
 структуры
 Отражает  взаимосвязь  между
двумя  объектами.  Дуальные  струк¬
туры  могут  быть  объединены  мно¬
жеством  взаимных  связей  (аспек¬
тов  совместимости)  различного
характера,  как  материального,  так
и  идеального.  Дуальная  структура
относится  к  двухуровневой  ISS
класса  SO  —  SO
 Веерная  структура  —  набор  ду¬
альных  структур  с  общим  семан¬
тическим  объектом  S00;  относится
к  двухуровневой  ISS  класса  SO  —
SO
 Относится  к  двухуровневой  ISS
класса  50  —  SO
 Дуальная
 Веерная
 Инверсная  ве¬
ерная

Продолжение  табл.  3.1
 Особенности  структуры
 Относится  к  трехуровневой  ISS
класса  SO  —  SO  —  SO
 Относится  к  многоуровневой
 Объединяет  инверсную  веерную  и
веерную  с  общим  семантическим
объектом  SOQ.  Относится  к  трех¬
уровневой  ISS  класса  50  —  SO¬
SO
 упрощенное
 Изображение  структуры
 полное
 Наименование
 структуры
 Треугольная
 Цепочечная
 В  форме
«бант»

77
 Если  многоугольник  не  замкнут,
то  данную  структуру  можно  рас¬
сматривать  как  цепочечную
 Семантические  объекты 	SO  1,
 SO2,  SO3  являются  в  данном  слу¬
чае  источниками,  SO4  —  SO  7  —
приемниками  семантической  ин¬
формации.  Относится  к  двухуров¬
невой  класса  50  —  SO
 Относится  к  многоуровневой
 Кольцевая
 (многоугольник)
 В  форме
«круглый  стол»
 Иерархическая

Таблица  3.2
 Наименование  струк¬
туры
 Изображение  структуры
упрощенное
 Особенности  структуры
 Пирамидальная
 Относится  к  двух¬
уровневой
 В  форме  «песочные
часы»
 Относится  к  трех¬
уровневой

Глава  Семантический  диалог  —
 4 	основа  функционирования
перспективных  ЭВМ
 4.1 	Классификация  видов  информирования.
Принцип  коммуникации.
 Принцип  единства  знаков
 А  Определение  4.1.  Семантическим  диалогом  на¬
зывается  обмен  семантической  информацией  между  семан¬
тическими  объектами  в  информационной  семантической
системе.
 4 	Определение  4.2.  Семантический  диалог  называ¬
ется  двусторонним,  если  обмен  семантической  информа¬
цией  между  семантическими  объектами  происходит  попе¬
ременно.  В  противном  случае  семантический  диалог  назы¬
вается  односторонним.
 А  Определение  4.3.  Неотъемлемым  свойством  се¬
мантического  диалога  (атрибутом)  является  информиро¬
вание.  (Информировать  —  осведомлять,  давать  сведения,
семантическую  информацию  о  чем-либо.)
 А  Определение  4.4.  Семантическим  монологом  на¬
зывается  информирование,  когда  имеется  источник  семан¬
тической  информации,  но  отсутствует  приемник.
 Семантический  диалог  является  определенной  формой
общения  между  семантическими  объектами  в  информа¬
ционной  семантической  системе.
 Проведенные  обобщения  позволили  классифицировать
следующие  виды  информирования:
 1. 	Обучение  (все  формы).
 2. 	Указания  для  руководства  к  действию  (приказы,
постановления  и  пр.).
 3. 	Достигнутые  результаты  (научные  публикации,
итоги  соревнований  и  др.).
 4. 	Воспитание  (все  формы).
 5. 	Просвещение  (книги,  журналы,  газеты,  кино,  театры
и  пр.).
 6. 	Беседы,  дискуссии  (профессиональные,  бытовые
и  др.).
 79

7. 	Отражение  объектов  материального  мира.
Сформулированы  необходимые  условия  информирова¬
ния  в  виде  двух  принципов.  Один  из  них  называется  прин¬
ципом  коммуникации  (принцип  третий),  другой  —  принци¬
пом  единства  знаков  (принцип  четвертый).
 • 	Принцип  третий.  Информирование  между  се¬
мантическими  объектами  возможно,  если  их  тезаурусы
пересекаются.
 В  формализованном  виде  указанный  принцип  записы¬
вается  следующим  образом:
 •V~SO(SOGzISS){ 	Ti+ij+2,...  Ф  0  SOi—i  nf
 SOi+u+2),
 где  Ti,...  —  тезаурусы  семантических  объектов;  1п\  —  знак
информирования.
 Если  условие  в  левой  части  предиката  не  выполняется,
т.  е.  имеет  место  соотношение
 Ti-1,1,...П  Тн-м+2,...=  0,
 то  информирование  невозможно.
 На  рис.  4.1  приведена  логическая  интерпретация  неко¬
торых  случаев  информирования  посредством  диаграмм
Вена.
 Случай  1.  Г„ПГП=1,  при  этом  ТИ  =  Т„  (рис.  4.1,  а).
Для  случая  1  характерно  полное  информирование  между
семантическими  объектами,  так  как  их  тезаурусы  оди¬
наковые.
 Случай  2.  Тп()ТПФ0,  при  этом  ТИ>ТП  (рис.
4.1,  б).  Для  случая  2  характерно  неполное  информирова¬
ние  между  семантическими  объектами,  поскольку  их  те¬
заурусы  неодинаковые.
 Случай  3.  Г„ПГп=0,  при  этом  ТИФТП  или
ТИФ0,  Гп=  0  (рис.  4.1,  в).  Для  случая  3  информи-
 Р  и  с.  4.1.  Логическая  интерпретация  случаев  информирования

рование  между  семантическими  объектами  отсутствует.
Это  бывает  тогда,  когда  тезаурусы  источника  и  прием¬
ника  разные  или  один  из  них  равен  нулю.
 • 	Принцип  четвертый.  Информирование  между
семантическими  объектами  должно  осуществляться  в
одних  и  тех  же  знаках.
 В  формализованном  виде  этот  принцип  записывается
следующим  образом:
 VSO(SO<=ISS)  {SIi{SIi<=  SOi)adSIj(SI}e=  SO/)-*
 -^SOilnfSOj}.
 Указанные  принципы  имеют  большое  прикладное  зна¬
чение  для  формализации  семантического  диалога.
 4.2 	Формализация  семантического  диалога.
 Принцип  информирования
 Для  многих  классов  информационных  се¬
мантических  систем,  например  человек  —  ЭВМ,  доку¬
мент—  ЭВМ,  ЭВМ  —  ЭВМ  и  др.,  возникает  необходи¬
мость  решения  проблемы  формализации  семантического
диалога,  обеспечивающая  значительное  повышение  эф¬
фективности  их  функционирования.  В  данной  проблеме
можно  выделить  две  основные  взаимосвязанные  под-
проблемы: 	формализация 	процесса  информирования;
 формализация  семантической  информации.  Рассмотрим
подходы  к  решению  указанных  подпроблем.
 Формализация  процесса  информирования.
 С  точки  зрения  теории  информационных  семантиче¬
ских  систем  в  любой  ISS  информирование  представляет
собой  семантическую  операцию,  содержащую  множество
(семь)  взаимосвязанных  процедур.
 Для  иллюстрации  информирования  рассмотрим  дуаль¬
ную  структуру  ISS,  содержащую  источник  и  приемник
семантической  информации.  В  такой  системе  информиро¬
вание  представляет  собой  последовательность  указанного
числа  процедур  переработки  семантической  информации:
генерирования,  передачи,  приема,  хранения,  восприятия,
понимания,  принятия  решения.
 Проведем  краткий  анализ  перечисленных  процедур.
 Генерирование  семантической  информации  осуще¬
ствляется  семантическим  объектом  (источником  SI)  и
заключается  в  ее  производстве,  предъявлении  или  вос¬
произведении.
 6—1371
 81

Передача  семантической  информации  представляет
собой  пересылку  или  транспортировку  семантической
информации.
 Каждая  форма  представления  семантической  инфор:
мации  имеет  свою  специфику  при  передаче.  Так,  тексто¬
вая  SI  может  пересылаться  непосредственно  на  том  но¬
сителе  и  теми  средствами,  которые  считаются  тради¬
ционными.  Например,  пересылка  корреспонденции  между
организациями  или  писем  между  отдельными  людьми
курьером,  различными  видами  транспорта  (автомобиль¬
ным,  железнодорожным,  авиационным  и  пр.).  Текстовую
 SI 	можно  передать  средствами  телевидения,  кино,  теле¬
графа  и  пр.
 Передача  семантической  информации  других  форм
представления  (аудиовизуальной,  изобразительной)  оче¬
видна  и  не  требует  пояснений.
 Прием  семантической  информации  реализуется  в  виде
регистрации,  настройки,  оформления  и  пр.
 Например,  текстовая  SI  (письма,  приказы  и  др.)  при¬
нимается  учреждениями  в  виде  регистрации  (постановка
номера,  подписи,  печати  и  др.).  Прием  аудиальной  се¬
мантической  информации  радиоприемником  связан  с
включением  его,  настройкой  на  данную  волну,  регули¬
ровкой  звука,  тембра  и  пр.  Прием  SI  в  структуре  ЭВМ
каким-либо  устройством  связан  с  необходимостью  преоб¬
разования,  формирования,  стробирования  и  пр.  Очевид¬
но,  что  в  каждом  конкретном  случае,  применительно  к
данной  форме  представления  S/,  можно  определить  пе¬
речень  микропроцедур,  характеризующих  процедуру
приема  SI.
 Хранение  семантической  информации  в  ЭВМ  осно¬
вано  на  свойстве  элементов  (среды)  изменять  свое  со¬
стояние  в  зависимости  от  внешних  воздействий,  устойчиво
сохранять  новое  состояние  и  распознавать  его.
 Для  хранения  SI  в  ЭВМ,  как  правило,  применяют
так  называемые  бистабильные  элементы,  которые.  могут
находиться  в  двух  устойчивых  состояниях.
 Запись  в  таких  элементах  основана  на  нарушении
целостности  носителя  информации  (перфокарты,  перфо¬
ленты);  изменении  магнитного  состояния  носителя  (маг¬
нитные  сердечники,  магнитные  барабаны,  ленты,  диски);
накоплении  электрического  заряда  (конденсаторные,  сег-
нетоэлектрические  запоминающие  устройства)  ;  использо¬
вании  явлений  сверхпроводимости  (криогенные  элемен¬
ты)  и  др.  Основными  показателями  запоминающих  уст¬
 82

ройств  (памяти)  ЭВМ  являются  емкость  —  максималь¬
ное  число  двоичных  разрядов  (битов),  которое  можно  од¬
новременно  разместить  в  памяти,  и  быстродействие  —
время  полного  цикла  обращения  к  памяти.
 Восприятие  семантической  информации  ЭВМ,  высту¬
пающей  в  качестве  приемника  S/,  можно  интерпретиро¬
вать  как  синтез  знаков  моделей  семантической  инфор¬
мации,  хранимой  в  памяти  ЭВМ.  В  процессе  восприятия
может  произойти  декомпозиция  модели.  Восприятие  SI
машиной  сводится  к  логико-вычислительным  операциям.
 Понимание  (осмысливание)  семантической  информа¬
ции  ЭВМ,  выступающей  в  качестве  приемника  S/,  опре¬
деляется  посредством  семантической  операции  сравнения
объектов  или  внешних  моделей  (знаковых  систем)  с
соответствующими  внутренними  моделями  —  эталонами,
хранимыми  в  памяти  ЭВМ.  Понимание  SI  машиной
сводится  к  формально-логическим  операциям.
 Принятие  решения  —  любой  акт  выбора  из  заданного
количества  альтернатив  по  выбранному  критерию.  В  ши¬
роком  смысле  принятием  решения  считается  информиро¬
вание,  действие,  жест  или  молчание.  В  определенных
классах  ISS,  одним  из  семантических  объектов  которых
является  ЭВМ,  принятие  решения  сводится  к  формально¬
логическим  операциям  и  реализуется  программным  спо¬
собом  или  специальным  логическим  блоком,  называемым
блоком  принятия  решений.
 Модель  процесса  информирования.
В  методологическом  плане  представляется  важной  раз¬
работка  модели  процесса  информирования,  т.  е.  факти¬
чески  модели  семантического  диалога.  Определяющим
при  этом  следует  считать  разработку  логической  струк¬
туры  процесса  информирования.  Последняя  неразрывно
связана  с  необходимостью  разработки  специальных  ло¬
гических  элементов  структуры.  Выполненные  исследова¬
ния  позволили  выделить  два  основных  логических  эле¬
мента: 	временной  и  последовательностный  конъюнк-
 торы.
 Временной  конъюнктор.  На  рис.  4.2  показано  услов¬
ное  изображение  временного  конъюнктора,  где  Рц  —
вход  процедуры;  Д  Uk  —  вход  запросного  времени;  у  if  —
выход  процедуры  (результат).  Индекс  i  указывает  номер
процедуры  информирования,  /  =  1,7;  индекс  j  учитывает
возможность^ьшолнения  множества  микропроцедур  аргу¬
ментов,  /  =  1,/w;  индекс  f  является  пересечением  индек-
 6*
 83

сов  /  и  k.  Знак  &t  обозначает  сим¬
вол  логического  произведения
(конъюнкции)  аргументов  Pi}  и
Atik'-  знак  t  подчеркивает  специ¬
фику  временного  конъюнктора,
поскольку  на  один  из  его  входов
A  tik  всегда  поступает  запросное
время,  являющееся  аргументом  (не
зависит  от  другого  аргумента  Рц).
 Примечание.  Далее  будем  опускать  второй  индекс  аргумен¬
тов  и  результата,  чтобы  упростить  записи  выражений.
 Процедура  Pi  характеризуется  знаком  и  денотатом.
Денотат  процедуры  представляется  либо  некоторой  физи¬
ческой  величиной  (ток,  напряжение,  звук,  свет  и  др.),
либо  символами  определенного  алфавита  (зависит  от
формы  представления  семантической  информации),  либо
механическим  процессом  (вращение,  перемещение  и  пр.).
 Обозначим  значение  денотата  символом  v.  Тогда
vBX  я  —  входное  значение  денотата;  vnp  —  пороговое  зна¬
чение  денотата;  vBhlxP  —  выходное  значение  денотата.
При  этом  запишем  следующие  выражения:
 3  VbxP.CVbxP.EVbxp)  {VbxP,  >  Vn  Р,  VByxP,  =  l}j 	(4.1)
 3 	VBx  Pt  (vBx  P,  6  ^bx  p)  {  Vbx  Pi  Vn  Pi  VBbix  Pi  ==  0}. 	(4.2)
 Выражения  (4.1)  и  (4.2)  следует  читать  так:  если
входное  значение  денотата  процедуры  больше  или  равно
пороговому  значению,  то  процедура  имеет  место;  если
входное  значение  денотата  меньше  порогового,  то  про¬
цедура  не  имеет  места.
 В  конкретном  случае  запись  имеет  вид
 1 	—  процедура  имеет  место;
 0 	—  процедура  не  имеет  места.
 Р  =
 Таким  образом,  понятия  процедура  «имеет  место»,
«не  имеет  места»  определяются  порогом,  введенным  для
процедуры.
 Рассуждая  по  аналогии,  можно  записать  выражение
и  для  запросного  времени:
 1 	—  запросное  время  «выделено»;
 0  —  запросное  время  «не  выделено».
 Понятия  «выделено»,  «не  выделено»  определяются  по¬
рогом,  который  вводится  для  запросного  времени.
 Mi  =
 84
 Рис.  4.2.  Условное  изо¬
бражение  временного
конъюнктора

С  учетом  изложенного  значение  результата  yt  яв¬
ляется  функцией  двух  аргументов:  Р  и  Att.
 Для  результата  можно  записать:
 _  |  1  —  процедура  «завершена»;
 У1 	\0  —  процедура  «не  завершена».
 Понятия  процедура  «завершена»,  «не  завершена»
определяются  порогами  функций,  которые  зависят  от  по¬
рогов  аргументов.  Так,
 =  0,  если  At,  <  Дй„,
 или
 yt  =  0,  если  Pt  <  Рт.
 В  то  же  время
 yt  =  0,  если  Att  <  Attn  и  Pt  <  Рш  одновременно,  где
Attп,  Ptп  —  пороговые  значения.
 Следует  отметить,  что  понятия  порога  для  аргумен¬
тов  и  функций  заранее  оговариваются.  Поясним  сказан¬
ное  примерами.
 Пример  4.1.  Имеет  место  телефонный  разговор  (диалог)  из  аппа¬
ратов  со  счетчиком  времени  между  двумя  лицами  (семантические
объекты  SOь  S02).  Считаем,  что  разговор  закончился  от  SOi  следую¬
щей  фразой:  «Встречай  меня  завтра  поездом  в  ...».  В  данном  примере
.  результат  yt  =  0,  т.  е.  процедура  не  завершена  по  смыслу.  Причин
может  быть  несколько:
 1. 	Не  хватило  запросного  времени,  т.  е.  £att  <  Д/ш  (кончились
деньги  у  SOi  для  оплаты  разговора).
 2. 	Человек  (SOi)  замолчал:  передумал,  помешали  и  др.,  т.  е.  Pt  <
 < 	Рш  (неисправность  средств  связи  исключаем,  хотя  это  является  од¬
ной  из  определяющих  причин).
 Пример  4.2.  Ситуация,  аналогичная  приведенной  в  примере  4.1,
однако  фраза  следующая:  «Встречай  меня  завтра  поездом  в  14  ...».
В  данном  примере  можно  уверенно  считать,  что  результат  yt=  1,
т.  е.  процедура  завершена  по  смыслу.  Очевидно,  что  речь  идет  о
встрече  в  14  часов,  так  как  смысловой  порог  определен  временем
прибытия  —  14  часов.
 Пример  4.3.  Ситуация,  аналогичная  приведенным  в  примерах  4.1
и  4.2,  но  фраза  следующая:  «Встречай  меня  завтра  поездом  в  14  ча¬
сов».  В  данном  примере  результат  yt=  1,  т.  е.  процедура  полностью
завершена  по  смыслу.
 На  основании  изложенного  можно  составить  таблицу  истинности,
поясняющую  логику  работы  временного  конъюнктора.  Исходя  из
табл.  4.1  можно  записать  логическое  уравнение  работы  временного
конъюнктора
 У1  =  РЛЛи. 	(4.3)
 Выражение  (4.3)  следует  читать  так:  «Процедура  завершена,  если
имела  место  процедура  на  входе,  т.  е.  Pt  =  1,  и  было  выделено  запрос-
 85

ное  время,  т.  е.  Д/,  =  1.»  Во  всех  остальных  случаях  процедура  не
 завершена,  т.  е.  у,  =  0.
 Таблица  4.1
 Pi
 Mi
 yi
 0
 0
 0
 1
 0
 0
 0
 1
 0
 1
 1
 1
 Таблица  4.2
 Pi
 Pt+1
 Zi
 0
 0
 0
 1
 0
 0
 1
 1
 1
 Таким  образом,  временной  конъюнктор  реализует  ло¬
гическое  произведение  двух  аргументов  и  является  буле¬
вым.  Специфической  особенностью  его  является  аргумент
«запросное  время».
 Последовательностный  конъюнктур.  На  рис.  4.3  пока¬
зано  условное  обозначение  последовательностного  конъ-
юнктора,  где  Р,  —  вход  i-й  процедуры;  P,+i  —  вход
(/+1)-й  процедуры;  z,  —  выход  процедур  (результат);
знаком  &_*  определена  последовательностная  конъюнкция
двух  аргументов  Р/,  Pf+ь  знак  подчеркивает  специфи¬
ку  последовательностного  конъюнктора,  так  как  аргумен¬
ты  следуют  один  за  другим.  Таким  образом,  процедура  Р,
выполняется  раньше,  а  процедура  Р,+1—позже.
 С  учетом  (4.1),  (4.2)  можно  записать:
 _  |  1  —  i-я  процедура  «имеет  место»;
 [0  —  i-я  процедура  «не  имеет  места»;
 (1  —  (/+  1)-я  процедура  «имеет  место»;
 0 	—  (/+1)-я  процедура  «не  имеет  места».
 Соответственно
 /
 1 	—  истинность  последовательностной
Zi=\  конъюнкции  /-й,  (/+  1)-й  процедур;
 0 	—  ложность.
 Понятие  «истинностй»  или  «ложности»  последователь¬
ностной  конъюнкции  опреде¬
ляется  порогом  функции  Zi,  ко¬
торый  зависит  от  порогов  ар¬
гументов  Pit  Pi+1.  Так,  Zi  =  0,
если  Pi  <  или  Р/+1  <
 < 	Р(/+1)п.
 Рис.  4.3.  Условное  изображе¬
ние  последовательностного
конъюнктора

Естественно,  что  z,  =  0,  если  Р,  <  Р|П  и  Pi+i<P(/+i)n
одновременно.
 Следует  отметить,  что  понятие  порога  для  аргументов
заранее  оговаривается.
 Приведем  примеры  последовательностной  конъюнкции
процедур:
 1. 	Постановка  слов  в  предложении  (естественный
язык).
 2. 	Комбинированная  эстафета.
 3. 	Генерирование  и  передача  семантической  инфор¬
мации.
 На  основании  изложенного  можно  составить  таблицу
истинности,  поясняющую  логику  работы  последозатель-
ностного  конъюнктора  (табл.  4.2).
 На  рис.  4.4  приведены  временные  диаграммы,  пояс¬
няющие  логику  работы  последовательностного  конъюнк¬
тора,  где  Д/0  —  время  ожидания  первой  процедуры  (на¬
чальная  пауза).  На  основании  табл.  4.2  и  временных
диаграмм  можно  записать  логическое  уравнение  работы
последовательностного  конъюнктора:
 zi=Pl&+Pi+l. 	(4.4)
 Выражение  (4.4)  следует  читать  так:  «Последователь¬
ностная  конъюнкция  процедур  истинна,  т.  е.  Zi  =  1,  если
была  выполнена  одна  процедура,  т.  е.  Р/=  1,  а  затем
другая  процедура,  т.  е.  P,+  i  =1.  Во  всех  остальных
случаях  последовательность  процедур  ложна,  т.  е.  zt  =  О».
 'Таким  образом,  последовательностный  конъюнктор
реализует  последовательностное  логическое  произведение
и  не  является  булевым.
 Логическая  структура  информирова¬
ния.  Введем  обозначения:  Pi,  Р2,Pi  —  соответствен¬
но  знаки  процедур  генерирования,  передачи,  приема,  хра¬
нения,  восприятия,  понимания,  принятия  решения;
Д/i,  Д/г,  . 	Д/7  —  соответственно  «запросные  времена»
 указанных  процедур.  На  рис.  4.5  приведена  логическая
структура  процесса  информирования,  построенная  на
основе  использования  указанных  конъюнкторов.
 Рис.  4.4.  Временная  диаграмма,  поясняющая  логику  работы
последовательностного  конъюнктора
 87

Согласно  логической  схеме  на  основании  (4.3),  (4.4)
построена  математическая  модель  процесса  информиро¬
вания:
 ух  =  P\&tMu
 Z\  =  у\8с-+.Р  2  =  ((Pi&tAti)&^P2);
 У2  =  z\&tAt2  =  (((P\&t&t\)  &-+Р2)  &/А/2);
 У7  =  Zb&tMl  =  (((((((((((((Pl&^/l)&^P2)&^/2)&^P3)J
 &/Л/3)  &-+P4)  &/Д/4)  &_*Ps)  &/Д/5)  &_*Рб)  &t&to)  &_*.  Pi)&f  Д  £7)-
 (4.5)
 На  основании  (4.5)  можно  сделать  вывод  о  том,  что
информирование  представляет  собой  последовательност¬
ную  конъюнкцию  процедур.
 На  рис.  4.6  показано  условное  обозначение  ISS
дуальной  структуры,  в  которой  происходит  попеременное
информирование,  т.  е.  диалог  между  двумя  семанти¬
ческими  объектами  SO  1,  SO2.  Каждый  семантический
объект  является  попеременно  источником  -«->  приемником
(И/П)  семантической  информации.  Осуществляются  по¬
переменно  прямая  и  обратная  семантические  связи
(ПС/ОС).  Составим  таблицу  истинности  семантической
операции  информирования.  Так  как  каждая  процедура
может  принимать  только  два  значения:  1  или  0,  —  то
таблица  истинности  представляется  в  виде  табл.  4.3.
 Общее  число  комбинаций  пере¬
менных  определяется  выражением
N=n-\-\,  где  количество  процедур
п  =  7.  На  основании  табл.  4.3  можно
записать  логическое  уравнение  опе¬
рации  информирования  в  виде
 Inf  =  Pi6UP26UP3<3U
P4<SUP5&^P6&^P7. 	(4.6)
 Из  выражения  (4.6)  следует,  что
операция  информирования  (4.6)
 Рис.  4.6.  Условное
изображение  попере¬
менного  информирова¬
ния  в  дуальной  струк¬
туре  ISS
 88
 Рис.  4.5.  Логическая  структура  процесса  информирования

представляет  собой  последовательностную  конъюнкцию
процедур  ее  составляющих.  Согласно  табл.  4.3  и  логи¬
ческому  уравнению  (4.6),  операция  информирования  мо¬
жет  быть  равна  1  или  0:
 Inf  =  1,  если  Pk5UP2<5UP36U  ...  6UP7  =  1; 	(4.7)
 Inf  =  о,  если  Р1VР2VРз\/  •••  VР7  ==  0. 	(4.8)
 Выражение  (4.7)  соответствует  наличию  информиро¬
вания,  а  (4.8)  —  отсутствию  информирования.  Следует
отметить,  что  выражение  (4.7)  является  достаточным  ус¬
ловием  информирования  и  определяет  пятый  принцип,
называемый  принципом  истинности  информирования.
 %  Принцип  пятый.  Информирование  между  се¬
мантическими  объектами  имеет  место  только  в  том  слу¬
чае,  если  последовательностная  конъюнкция  процедур
ее  составляющих  истинна.
 Временные  диаграммы  информирова¬
ния.  На  рис.  4.7  приведена  временная  диаграмма,
поясняющая  процесс  информирования.  По  оси  ординат
откладывается  порядок  следования  процедур  (ПСП),  а
 Рис.  4.7.  Временная  диаграмма,  поясняющая  про¬
цесс  информирования  с  паузами  между  процедурами
 89
 Таблица  4.3

по  оси  абсцисс  —  текущее  время  t.  Для  упрощения  пояс¬
нения  процесса  информирования  принимаем,  что  для  за¬
вершения  соответствующей  процедуры  отводится  доста¬
точное  запросное  время.  Таким  образом,  имеем
 Afi  о  Р\\  А/2  о  Р2;А/7  □  Pi,
 где  □  —  знак  достаточности.
 Однако  в  общем  случае  запросное  время  может  и  не
обеспечить  завершение  процедуры,  так  как  оно  является
аргументом.  Следовательно,  можно  записать:
 А/,  ф  Р,; 	A/* 	>  Pt\  А/,  <  Ph
 где  знаки  ф  ,  >  ,  <  соответствуют  отношениям  «недо¬
статочно»,  «более  чем  достаточно»,  «менее  чем  достаточ¬
но».  Рис.  4.8  поясняет  введенные  отношения,  где
Att  пз  Р1  —  процедура  завершена  (запросного  времени
достаточно);  А/,  ф  (<)Рг  —  процедура  не  завершена
(запросного  времени  недостаточно  —  менее  чем  достаточ¬
но)  ;  AU  |>Р3  —  процедура  завершена  (запросного  вре¬
мени  более  чем  достаточно).  Из  временной  диаграммы
определяем  время  информирования  77„/  от  начала  пер¬
вой  и  до  конца  последней  процедуры;  паузы  между
процедурами  А/м+ь
 Если  временная  диаграмма,  приведенная  на  рис.  4.7,
поясняет  процесс  информирования  с  паузами  (промежут¬
ками)  между  процедурами  (A/l>t+i  Ф  0),  то  временная
диаграмма,  приведенная  на  рис.  4.9,  поясняет  процесс
информирования  без  промежутков  —  перманентное  ин¬
формирование  (Afi,t+i  =  0).
 Оценка  эффективности  процесса  информирования.
Критерии  эффективности.  Процесс  информирования  мо¬
жет  быть  эффективным  и  не¬
эффективным.  Процесс  инфор¬
мирования  считается  эффек¬
тивным,  если  составляющие
его  процедуры  выполняются
перманентно  (см.  рис.  4.9).
Иначе  он  считается  неэффек¬
тивным  (см.  рис.  4.7).
 Для  количественной  оценки
эффективности  процесса  инфор¬
мирования  введем  два  крите¬
рия:  у  и  б.
 Рис.  4.8.  Условное  изобра¬
жение  отношений  запросное
время  —  процедура
 90

Рис.  4.9.  Временная  диаграмма,  поясняющая
процесс  информирования  без  промежутков
между  процедурами
 Аналитическое  выражение  первого  критерия
представляется  в  виде
 т=  тч  -  т»  100%, 	(4.9)
 1Inf
 k
 где  Tt„f  =.  ТП1)  +  Тп(  Гвр  =  "ZtMi  —  общее  время  про-
 '  ;=1
 Л-1
 цедур;  Гп=  2  Дй.  г+i  —  общее  время  пауз;  k  —  число
 /=  1
 процедур).
 Критерий  у  учитывает  долю  пауз  в  общем  времени
информирования.  Из  (4.9)  следует,  что  чем  короче  паузы,
тем  больше  величина  у,  т.  е.  информирование  более
эффективное.  Очевидно,  что  при  Тп  =  0  величина  у  =
=  100%,  т.  е.  эффективность  наибольшая.  Следователь¬
но,  для  повышения  эффективности  процесса  информиро¬
вания  необходимо  стремиться  сократить  паузы  между
процедурами.  Однако  необходимо  помнить,  что  при
стремлении  повысить  эффективность  процесса  информи¬
рования  за  счет  уменьшения  или  сведения  к  нулю  пауз
требуется  предварительно  провести  анализ  реального
процесса  информирования.  Это  объясняется  тем,  что  в
ряде  процессов  наличие  пауз  обусловлено  спецификой
процесса  информирования  или  невозможностью  исклю¬
чения  пауз  по  каким-либо  причинам  (например,  паузы  в
естественной  речи).  В  других  же  процессах  наличие
пауз  является  свидетельством  неудовлетворительной  ор¬
ганизации  процесса  информирования  и  желательно  ис¬
ключение  пауз.
 Эффективность  процесса  информирования  можно  по¬
высить  также  за  счет  уменьшения  времени  информи¬
 91

рования  Tinf  каким-либо  способом.  При  этом  необходимо
сохранить  выполнение  достаточного  условия  информиро¬
вания  [см.  (4.7)].
 Из  анализа  временной  диаграммы  (см.  рис.  4.7)
следует,  что  уменьшение  Тщ  может  быть  достигнуто  за
счет  уменьшения  либо  Гпр,  либо  Тп,  либо  одновременно
Тир  И  Тп.
 Аналитическое  выражение  второго  критерия
представляется  в  виде
 6=  Tmf/Tinfc, 	(4.10)
 где  Tinfc  —  время  информирования,  полученное  за  счет
совершенствования  процесса  информирования.
 Очевидно,  что,  поскольку  TInfc  <  TInf,  значение  б  >  1.
При  этом  процесс  информирования  более  эффективен  в
определенное  число  раз.
 Таким  образом,  процесс  информирования  может  быть
оценен  критериями  у  и  б.  Следует  помнить,  однако,  что
указанные  критерии  противоречивы.  Например,  можно
повысить  эффективность  какого-либо  реального  процесса
по  критерию  б  в  несколько  раз.  Однако  по  критерию  у
эффективность  останется  прежней  или  станет  хуже.  По¬
следнее  объясняется  тем,  что  с  уменьшением  длитель¬
ности  процедур  (А/*)  сохраняется  прежней  или  незна¬
чительно  уменьшается  (по  сравнению  с  первоначальны¬
ми)  длительность  пауз  (A/M+i).
 Формализация  процедуры  принятия  решения.  Фор¬
мализация  процесса  информирования  естественно  пред¬
полагает  формализацию  составляющих  его  процедур:  ге¬
нерирования,  передачи,  приема,  хранения,  восприятия,
понимания,  принятия  решения.  Анализ  показал,  что  не
существует  принципиальных  трудностей  формализации
перечисленных  процедур,  кроме  последней.  Рассмотрим
формализацию  процедуры  принятия  решения  примени¬
тельно  к  модельной  семантической  информации  (см.
гл.  2).
 Как  уже  упоминалось,  реализация  этой  процедуры
возможна  программным  способом  (на  ЭВМ)  либо  спе¬
циальным  логическим  блоком  —  блоком  принятия  реше¬
ния  (БПР),  встроенным  в  логическую  схему  ЭВМ.  Рас¬
смотрим  реализацию  процедуры  принятия  решения  по¬
средством  БПР,  представляющего  собой  логический  блок,
реализующий  функцию  принятия  решения  в  зависимо¬
сти  от  семантических  аргументов.  На  рис.  4.10  показано
условное  обозначение  БПР,  где  х\у  Х2  —  входы;  у  —  вы-
 92

ход.  На  вход  Х\  поступает  аргумент,
имеющий  имя  «цель»;  на  вход  —
аргумент,  имеющий  имя  «мера»;  у  =
 =  f{x  1,*г)  соответствует  функции
принятия  решения.
 Проведем  анализ  семантических
аргументов.
 Аргумент-цель.  Для  мо¬
дельной  семантической  информации
множество  аспектов,  составляющих  модель,  представля¬
ется  в  виде
 С  =  {ai,  a2, 	а„}. 	(4.11)
 Выделим  из  множества  (4.11)  подмножества,  обла¬
дающие  определенными  свойствами,  обозначив  их  С*,
где  i  =  1,2,  ...  .  Тогда  Ci  определяет  множество  одно¬
местных  отношений,  где
 Ci  =  {ai},  {a2},  ...,  {a„}. 	(4.12а)
 Множество  двухместных  отношений  запишем  в  виде
С2^СХС;  где
 С2  =  {(ai,  a2),  (a2,  a3),  ...,  (a2,  ai),  ...,  (a/,a„),...}. 	(4.126)
 Применительно  к  (4.126)  введем  два  условия.
 Условие  1  запишем  в  виде
 V  С2  [  С26(СХ  С)]  [  С2  —  Р(С2)], 	(4.13)
 где  Р(С2)  определяет  свойство  «быть  конъюнкцией».
Это  условие  читается  следующим  образом:  «Подмноже¬
ства  пар  из  множества  С2  образуют  конъюнкцию  эле¬
ментов»...  .  В  соответствии  с  (4.13)  применительно  к
(4.126)  запишем
 С2*  =  {(aiAa2),  (сиДаз),  ...,  (агДси),  ...,  (а2Да„),
 (4.14)
 Условие  2  запишем  в  виде
 ЗС2[С26(СХС)]  [С2  +  Я(С2)], 	(4.15)
 где  #(С2)  определяет  свойство  «быть  непригодным».
Это  условие  читается  следующим  образом:  «Существуют
пары  из  подмножества  С2  «непригодные»  ...».
 Сделаем  пояснения.  Общее  число  пар,  образующих
конъюнкцию,  равно  No  =  п2,  где  п  —  число  элементов
множества  С.  Среди  общего  числа  конъюнктивных  пар
 Рис.  4.10.  Условное
изображение  блока
принятия  решения
 93

существуют  непригодные  пары  вида  С2„с=:С,  где
 О2н  =  {(aiAai),  (a2Aa2),  (апДап)}. 	(4.16)
 Хотя  формально  конъюнкция  между  указанными  од¬
ноименными  парами  возможна,  однако  практическое  ис¬
пользование  их  применительно  к  аспектам  модели  не
имеет  смысла.  Так,  не  имеет  смысла  при  составлении
с  помощью  ЭВМ  списка  больных  с  аспектом  «вид  заболе¬
вания»  —  грипп  задавать  конъюнкцию  вида  «гриппД
Дгрипп».  В  этом  случае  достаточно  указать  один  раз
содержание  аспекта  «вид  заболевания»  —  грипп.
 Число  непригодных  конъюнктивных  пар  N\  =  п.  Тогда
число  «пригодных»  конъюнктивных  пар  определяется  со¬
отношением
 М  =  No  —  N\  =  n2  —  п  =  п(п  —  1).
 Примером  пригодной  конъюнктивной  нары  является
следующее  суждение:  «Составить  список  больных  грип¬
пом  в  1986  году».  В  этом  примере  конъюнктивно
соединены  два  аспекта»  «вид  заболевания»  —  грипп  и
«год»  —  1986.
 Подмножество  трехместных  отношений  запишем  в
виде
 Сз^СХ  СХ  С,
 С3  =  {(сц,  а2,  а3),  (аь  а3,  а2),  ...,  (ау,  а2,  а*),  ...  }  . 	(4Л7)
 К  (4.17)  также  применимы  условия  1,  2.  Тогда  можно
записать
 Сзк  =  {(ai  Да2Да3),  (а1Да3Да2),  ...,  (а3Да2Да1),
 (4.18)
 Общее  число  троек,  образующих  конъюнкцию,  No  =
=  я3,  где  п  —  число  элементов.  Подмножество  непри¬
годных  конъюнкций  из  троек  элементов  СзнсzC,  где
 С3н  =  {(сиДспДа!),  (а2Да2Да2),  ...,  (а„Да„Дап).
 (4.19)
 Число  непригодных  конъюнктивных  троек
 Ni  =  п.
 Число  пригодных  конъюнктивных  троек
 N  =  No  —  N\  =  пъ  —  п  =  п  (п2  —  1).
 Примером  пригодной  конъюнкции  из  трех  элементов
является  следующее  суждение:  «Составить  список  боль¬
 94

ных  гриппом  в  1986  году  на  факультете  «Приборострое¬
ние».
 Аналогично  рассуждая,  можно  записать  и  другие
подмножества:
 Объединив  все  пригодные  конъюнктивные  подмноже¬
ства,  можно  записать:
 Таким  образом,  применительно  к  модельной  семан¬
тической  информации  аргумент-цель  представляет  собой
в  общем  виде  дизъюнкцию  одно-,  двух-,  трех-,  ...,  т-мест-
ных  конъюнкций  аспектов  модели.
 Тогда  в  каждом  конкретном  случае  «выполнение
цели»  определяется  истинностью  одной  из  конъюнкций
выражения  (4.20);  «невыполнение  цели»  —  ложностью
указанной  конъюнкции.
 А  р  г  у  м  е  н  т-м  ера.  Понятие  «мера»  семантической
информации  приведено  ранее  (см.  гл.  2).  Считаем,  что
 Таким  образом,  аргумент-мера  определяется  декарто¬
вым  произведением  полноты  на  точность  и  может  быть
выражен  количественно.  В  гл.  2  было  показано,  что
применительно  к  мере  также  справедливо  понятие  истин¬
ности  и  ложности  относительно  «порога  меры».
 -Выраженные  количественно  аргументы  «цель  и  мера»
позволяют  блоку  принятия  решения  «выработать  обо¬
снованное  решение»  по  модельной  семантической  ин¬
формации.
 Запишем  значения  аргумента-цели  и  аргумента-меры
следующим  образом:
 _П,  если  имеет  место  «выполнение  цели»;
 Xi  \  0,  если  имеет  место  «невыполнение  цели»;
 {1,  ссли  текущая  мера  больше  или  равна
пороговой;
 0, 	если  текущая  мера  меньше  пороговой  меры.
 При  этом  таблица  истинности  (табл.  4.4)  функции
принятия  решения  выглядит  следующим  образом:
 =  CiVC2KVC3KV...VCmK.
 (4.20)
 х2  =  {(СХ1,ЧХ2,  ...,  ал)}Х{(аь  а2, 	ап)}.
 (4.21)
 95
 С4,  С5, 	С/, 	..., 	Ст.

Таблица  4.4
 *2 	У
 Аналитическая  форма  представления  функции  приня¬
тия  решения  записывается  в  виде
 '1,  если  x\x2\/xix2\
если  Х\Х2\/Х\Х2.
 У
 =  (и
10,
 (4.22)
 Следует  отметить,  что  у  =
 1 	—соответствует  приня  -
тию  позитивного  ре¬
шения;
 0  —  соответствует  при¬
нятию  негативного
решения.
 На  основании  табл.  4.4  и  выражений  (4.22)  состав¬
лена  логическая  схема  блока  принятия  решений,  при¬
веденная  на  рис.  4.11.
 Из  анализа  состояний  следует,  что  блок  принятия
решений  обеспечивает  принятие  позитивного  решения  по
семантической  информации  при  истинности  (наличии,
соответствии)  цели  или  при  истинности  цели  и  истинно¬
сти  (наличии,  соответствии)  меры.  В  противном  случае
принимается  негативное  решение.
 Таким  образом,  блок  при¬
нятия  решения  формально
обеспечивает  принятие  обос¬
нованного  решения  (пози¬
тивного  или  негативного)  в
зависимости  от  поставленной
цели  и  меры  семантической
информации  в  процессе  ин¬
формирования,  т.  е.  семанти¬
ческого  диалога  в  информа¬
ционных  семантических  сис¬
темах  определенных  клас¬
сов.
 Формализация  семанти¬
ческой  информации.  Ранее
 Рис.  4.11.  Логическая  схема
блока  принятия  решения
 96

указывалось,  что  формализация  семантического  диалога
неразрывно  связана  с  необходимостью  формализации
семантической  информации.  В  свою  очередь,  формализа¬
ция  семантической  информации  предполагает  решение  од¬
ной  из  важных  задач  теории  ISS,  а  также  теории  искусст¬
венного  интеллекта  —  представления  знаний.  Представле¬
ние  знаний  способом  модельной  семантики  изложено  в
гл.  2  данной  книги;  существуют  и  другие  способы,  в  том
числе  фреймы,  семантические  сети,  продукции,  абстракт¬
ные  типы  данных.  По  указанным  способам  имеется  обшир¬
ная  научная  литература.
 4.3  Принцип  дискретности
 осмысливания  семантической  информации
 Семантический  диалог  предполагает  дву¬
стороннее  или  одностороннее  информирование.  Послед¬
нее  определяется  выполнением  семи  процедур:  генери¬
рования,  передачи,  приема,  хранения,  восприятия,  пони¬
мания,  принятия  решения.
 Процесс  информирования  характеризуется  временем
информирования  7м/.  Разделим  условно  время  информи¬
рования  на  два  интервала:
 Т1  =  A/i  -f-  А/г,
 представляющее  собой  сумму  запросного  времени  про¬
цедур  генерирования,  передачи  семантической  инфор¬
мации;
 Т'2  =  А/з*  Н~  А/4  +  А^5  -(-  А/б  +
 представляющее  собой  сумму  запросного  времени  про¬
цедур  приема,  хранения,  восприятия,  понимания,  приня¬
тия  решения.
 Таким  образом,  можно  считать,  что  7м/  =  Т\  +  7V
 На  основании  обобщений  по  исследованию  ISS  сфор¬
мулирован  шестой  принцип  —  принцип  дискретности  ос¬
мысливания  семантической  информации.
 • 	Принцип  шестой.  Одновременное  осмыслива¬
ние  (представление  о  предмете)  нескольких  несовме¬
стимых  семантических  сообщений  семантическим  объек¬
том  невозможно.
 Сделаем  пояснения.  Одновременность  понимается  в
прямом  смысле,  т.  е.  имеет  место  начало  отсчета  времени,
когда  семантические  сообщения  совпадают.  Понятие
 7—1371
 97

осмысливание  является  условным.  Оно  включает,  напри¬
мер,  процедуры,  характеризующиеся  временем  7V  Не¬
совместимость  понимается  как  -различные  по  смыслу
семантические  сообщения.
 Из  указанного  принципа  следует,  что  нельзя,  на¬
пример,  одновременно  читать  (осмысливать)  несколько
различных  статей  в  одной  газете;  нельзя  одновременно
слушать  несколько  различных  музыкальных  произведе¬
ний.  Согласно  данному  принципу,  ЭВМ,  выполняющая
функцию  семантического  объекта-приемника,  не  может
одновременно  «осмысливать»  семантическую  информа¬
цию  нескольких  пользователей  и  др.  Бытующее  в  жизни
понятие  одновременности  для  конкретного  семантиче¬
ского  объекта-приемника  (человек  или  ЭВМ)  является
заблуждением  и  предполагает  необходимость  переклю¬
чаться  на  осмысливание  различных  семантических  сооб¬
щений  от  источников.
 Невозможность  одновременного  осмысливания  обус¬
ловлена  тем,  что  приемнику  требуется  обязательно
определенный  временной  интервал  для  завершения  про¬
цедур  осмысливания  (например,  процедур,  характеризую¬
щихся  временем  Гг).
 Различные  семантические  объекты-приемники  (разные
люди,  ЭВМ  различных  серий)  осмысливают  каждое  (од¬
но  и  то  же)  семантическое  сообщение  за  различное
время  —  один  быстрее,  другие  медленнее.  Чем  выше,  на¬
пример,  быстродействие  ЭВМ,  тем  быстрее  в  режиме
«виртуальная  машина»  она  переключается  от  пользова¬
теля  к  пользователю  (для  заданного  числа  пользова¬
телей),  т.  е.  тем  быстрее  «осмысливает»  семантические
сообщения.
 В  том  случае,  если  на  один  семантический  объект-
приемник  одновременно  поступают  различные  семанти¬
ческие  сообщения,  имеет  место  потеря  семантической
информации.
 В  терминах  исчисления  предикатов  указанный  прин¬
цип  записывается  в  виде
 ^T(TeT,„,)(T^soni),
 где  Г  —  интервал  времени  «осмысливания»  семантиче¬
ского  сообщения;  Г/„/  —  время  информирования;  SO„i  —
семантический  объект-приемник  в  единственном  числе.
 В  заключение  следует  еще  раз  подчеркнуть,  что  опре¬
деляющая  роль  функционирования  перспективных  ЭВМ
заключается  в  реализации  семантического  диалога  между
 98

семантическими  объектами,  осуществляющими  взаимное
информирование  всеми  формами  представления  семан¬
тической  информации.
 ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ
 4.1. 	Чем  отличается  диалог  от  монолога  в  информационной  семанти¬
 ческой  системе?
 4.2. 	В  чем  сущность  и  прикладное  значение  принципа  коммуникации?.
 4.3. 	Приведите  примеры  практического  применения  принципа  единства
 знаков.
 4.4. 	Перечислите  процедуры  информирования.
 4.5. 	Что  такое  временной  и  последовательностный  конъюнкторы?
 4.6. 	В  чем  сущность  принципа  информирования?
 4.7. 	Приведите  примеры  практического  применения  принципа  дискрет¬
 ности  осмысливания  семантической  информации.
 7*

Глава
 5  Системы  с  целью
 5.1 	Классификация 	систем 	с 	целью
 Одним  из  вариантов  определения  понятия
«система»  является  следующее:  система  —  целое,  состоя¬
щее  из  частей.  Обозначим  понятие  «система»  буквой  S.
В  широком  смысле  считается,  что  практически  каждый
объект,  процесс,  явление,  взгляды,  знания  и  т.  д.  можно
рассматривать  как  систему.
 Выделим  из  множества  S  класс  систем,  функциони¬
рование  которых  направлено  на  достижение  цели.  Обо¬
значим  такие  системы  в  виде  SA  (системы  с  целью).
Тогда  можно  записать  SAczS;  SAgS.
 Исследования  и  обобщения  показали,  что  указанные
системы  можно  определить  формально  кортежем  вида
 SA  =  <а,  St,  met,  re,  pr  /,  со,  /,•>, 	(5.1)
 где  а  —  цель;  St  —  структура;  met  —  методы;  ге  —  сред¬
ства;  рг  /  —  обработка  информации;  со  —  условия;  U  —
время.
 Все  элементы  кортежа  являются  атрибутами  системы
с  целью.  Согласно  сущности  рассматриваемых  систем,
между  понятиями  «система  с  целью»  и  «цель»  имеется
однозначное  прямое  и  обратное  соответствие  (не  су¬
ществует  системы  с  целью  без  цели).
 Таким  образом,  можно  записать
 SA  ^  а, 	(5.2)
 где  ^  —  знаки  прямого  и  обратного  соответствий.
 С  учетом  (5.2)  можно  уточнить  назначение  элементов
кортежа:
 <St>  —структура  системы  с  целью  должна  быть  ор¬
ганизована  таким  образом,  чтобы  способствовать  дости¬
 100

жению  цели.  Сказанное  особенно  важно  на  этапах
предварительного  создания  новой  системы  с  целью.  В  том
случае,  когда  структура  SA  не  соответствует  достиже¬
нию  цели,  возникают  противоречия,  вызывающие  «неста¬
бильность»  системы  с  целью;
 (met)  —  методы  должны  быть  направлены  на  дости¬
жение  цели.  При  этом  целесообразно  применять  прове¬
ренные  методы.  В  случае  отсутствия  таких  методов
возникает  необходимость  в  разработке  новых  ме¬
тодов;
 <ге>  —  средства  должны  быть  направлены  на  дости¬
жение  цели.  Средства  рассматриваются  в  широком  смыс¬
ле:  материальные,  финансовые,  языковые  и  др.;
 <рг  /)  —  обработка  информации  связана  с  достиже¬
нием  цели.  Возможна  как  семантическая,  так  и  несе¬
мантическая  обработка  информации.  Информация,
в  свою  очередь,  может  быть  как  семантической,  так  и
несемантической;
 (со)  —  условия  должны  способствовать  достижению
цели.  Условия  классифицируются  на  внутренние  и  внеш¬
ние  (окружающая  среда);  условия  должны  также  учи¬
тывать  предысторию,  последействия,  связанные  с  дости¬
жением  цели;  требования,  из  которых  надо  исходить;
обстоятельства,  от  которых  зависит  достижение  цели;
исходные  данные  и  пр.;
 (ti)  —  время  должно  быть  предварительно  определено
таким  образом,  чтобы  обеспечить  выполнение  цели.  В  ка¬
честве  «времени»  выделяется  интервал  времени  (проме¬
жуток,  отрезок),  в  котором  совершается  необходимая
деятельность  для  достижения  цели.  (Время  одномерно,
асимметрично  и  необратимо.  Все  изменения  в  мире  про¬
исходят  от  прошлого  к  будущему.)  Следует  отметить,
что  в  каждом  конкретном  случае  существует  весь  пере¬
чень  атрибутов  системы  с  целью.
 Имеется  ряд  модификаций  систем  с  целью.  Для  того
чтобы  изложить  данный  вопрос,  рассмотрим  поясняющие
задачи.
 Задача  первая.  Задан  одномерный  массив,  содержа¬
щий  тысячу  различных  по  величине  и  знаку  чисел:
Х\,  ХОу  *1000-
 Необходимо  из  данного  массива  выделить  и  органи¬
зовать  другой  массив,  содержащий  только  положитель¬
ные  числа,  и  найти  для  него  среднее  арифметическое
значение.
 Проведем  анализ  задач.  Информация  задачи  содер¬
 101

жит  две  части:  1)  исходные  данные  (обрабатываемая
информация)  —массив  чисел;  2)  цель  (задание).
 Решение  указанной  задачи  (достижение  цели)  заклю¬
чается  в  подборе  соответствующих  методов  и  их  реа¬
лизации.  Как  показывает  опыт,  необходимые  методы  су¬
ществуют.  Например,  можно  сравнивать  последовательно
каждое  число  заданного  массива  с  нулем.  Таким  обра¬
зом,  выделяется  массив  положительных  чисел:  у\,  у2,  ...
...,  */*.  Не  представляет  трудностей  определение  среднего
арифметического  значения  чисел  полученного  массива:
 Уср  =  (у\  +  У2  +  ...  +  Ук)/к.
 Указанный  метод  можно  реализовать  вручную  или  с
использованием  ЭВМ.  Во  втором  случае  необходимо  со¬
ставить  программу  для  ЭВМ  на  каком-либо  искусствен¬
ном  языке*  программирования  и  уметь  управлять  ЭВМ,
например  с  дисплея.
 С  позиций  рассматриваемых  систем  имеем  следую¬
щую  ситуацию.  Задана  система  с  ^елью,  состоящая  из
двух  объектов.  Первый  объект  —1  документ,  содержа¬
щий  текстовую  несемантическую  информацию  (массив
чисел)  и  задание  (цель)  —  семантическую  информацию.
Второй  объект  —  человек  (студент),  который  должен  ре¬
шить  данную  задачу.
 Анализ  показывает,  что  решение  сформулированной
задачи  сводится  к  выполнению  логических  и  арифмети¬
ческих  операций.
 Для  решения  указанной  задачи  целесообразно  ис¬
пользовать  ЭВМ.  Таким  образом,  в  данном  случае  ЭВМ
совместно  с  составленной  для  нее  программой  исполь¬
зуется  человеком  в  качестве  средства,  повышающего
производительность  человека  по  выполнению  арифмети¬
ческих  и  логических  операций,  необходимых  в  процессе
решения.
 Формально  данную  систему  с  целью  можно  опреде¬
лить  выражением  (5.1)  с  некоторыми  уточнениями  атри¬
бутов:
 <а>  —  выделить  массив  положительных  чисел  и  найти
среднее  арифметическое  значение;
 <St>—структура  дуальная,  класс  документ  —  чело¬
век;
 (met)  —  применяются  известные  методы  решения;
 <ге)  —  ЭВМ  с  программой  решения  задачи;
 <рг  />  —  выполнение  логических  и  арифметических
операций  над  несемантической  информацией;
 102

<со>  —  условия,  типичные  для  вуза;
 </,)  —  принимаем  Д/i  =  10  мин  —  время  для  написа¬
ния  программы  и  ввода  ее  в  ЭВМ  опытным  студентом;
Д/2  =  30  с  —  время  решения  задачи  ЭВМ.  Таким  обра¬
зом,  U  =  10,5  мин.
 Рассмотренная  задача  является  типовой  и  характери¬
зует  широкий  класс  задач,  решаемых  человеком  с  исполь¬
зованием  ЭВМ.
 Что  является  спецификой  для  данной  «системы  с
целью»?
 1. 	Обрабатываемая  информация  несемантическая
(массив  чисел).
 2. 	Обработка  информации  сводится  к  выполнению  ло¬
гических  и  арифметических  операций  (является  несеман¬
тической  обработкой).
 3. 	ЭВМ  выступает  в  качестве  средства,  используе¬
мого  человеком  (ЭВМ  «не  понимает»,  «не  принимает
решения»).
 Подобные  системы  с  целью  называются  информацион¬
но-вычислительными  (ICS).
 В  формализованном  виде  такие  системы  представ¬
ляются  выражением
 ICS  =  <...). 	(5.3)
 Правая  часть  выражения  (5.3)  формально  соответ¬
ствует  правой  части  выражения  (5.1).  Место,  занимае¬
мое  информационно-вычислительными  системами  в  ие¬
рархии  систем,  формально  определяется  записью  вида
 ICSciSAciS. 	(5.4)
 Задача  вторая.  На  прием  в  больницу  записано  100  че¬
ловек,  каждый  из  которых  болен  одной  типовой  бо¬
лезнью:  корь,  грипп,  коклюш,  воспаление  легких  и  др.
(делаем  такое  предположение).
 Необходимо  поставить  диагноз  заболевания  каждому
человеку  и  назначить  методику  лечения.
 Примечание.  Считаем,  что  веб  больные  прошли  необходи¬
мое  медицинское  обследование  и  на  каждого  человека  заведена
медицинская  карта  пациента.
 Таким  образом,  имеем  100  медицинских  карт,  содер¬
жащих  необходимую  информацию  о  каждом  пациенте.
 Примечание.  Считаем,  что  существуют  «отработанные»  ме¬
тодики  лечения  каждой  типовой  болезни.  Методики  представлены  в
текстовой  форме.
 Проведем  анализ  задачи.  Информация  задачи  содер¬
 103

жит  две  части:  первая  —  исходные  данные;  вторая  —
цель  (постановка  диагноза  и  назначение  методики  ле¬
чения).
 Существует  два  способа  достижения  цели:  традицион¬
ный  и  новый  (с  использованием  ЭВМ).  Рассмотрим
решение  задачи  вторым  способом.  Примем,  что  в  памяти
ЭВМ  записаны  модели  всех  типовых  болезней  и  ме¬
тодики  их  лечения.  Считаем,  что  все  медицинские  карты
пациентов  формализованы  и  также  хранятся  в  памяти
ЭВМ.
 Решение  задачи  заключается  в  следующем  (рассмат¬
ривается  упрощенный  вариант).  Каждая  медицинская
карта  пациента  сопоставляется  по  смыслу  с  каждой
моделью  болезни.  В  случае  совместимости  по  всем  ас¬
пектам  ЭВМ  ставит  диагноз  заболевания  и  предписы¬
вает  соответствующую  методику  лечения.
 С  позиций  рассматриваемых  систем  имеем  следующую
ситуацию.  Задана  система  с  целью,  состоящая  из  трех
объектов.  (Цель  формулируется  в  таком  виде:  «Поста¬
новка  диагноза  и  назначение  методики  лечения».)
 Первый  объект  —  группа  документов  (модели  меди¬
цинских  карт  пациентов)  содержит  семантическую  ин¬
формацию  текстовой  формы  представления.  Второй
объект  —  группа  документов  (модели  болезней  и  методи¬
ки  их  лечения)  содержит  семантическую  информацию
текстовой  формы  представления.  Третий  объект  —
ЭВМ.
 Анализ  показывает,  что  решение  данной  задачи  за¬
ключается  в  семантической  переработке  семантической
информации.
 Таким  образом,  в  данном  случае  ЭВМ  совместно  с
составленной  для  нее  программой  используется  вместо
человека,  замещая  его  (является  партнером  человека).
Одновременно  ЭВМ,  обладая  большей  производитель¬
ностью  по  сравнению  с  человеком,  решит  данную  зада¬
чу  за  меньшее  время.
 Формально  данную  систему  с  целью  можно  опреде¬
лить  выражением  (5.1)  с  некоторыми  уточнениями  атри¬
бутов:
 <а)  —  постановка  диагноза  и  назначение  методики
лечения;
 <St>—тип  «бант»;  класс  документ  —  ЭВМ  —  доку¬
мент;
 (met)  —  используются  известные  методы  лечения;
 <ге)  —  язык  общения;
 104

<pr  /)  —  семантическая  переработка  семантической
информации;
 (со)  —  штатные;
 <//>  —  время  решения  задачи.  Принимаем  A/i  =
=  30  с  —  время,  затрачиваемое  ЭВМ  на  постановку
диагноза.  Считаем,  что  программа  обработки  заранее
составлена  и  находится  в  памяти  ЭВМ;  /,  =  A/i  +  А*2,
где  Д/г  —  время  лечения.
 Рассмотренная  задача  является  типовой  и  характе¬
ризует  широкий  класс  задач,  решаемых  ЭВМ,  являю¬
щейся  партнером  человека.
 Что  является  специфическим  для  данной  системы  с
целью?
 1. 	Обрабатываемая  информация  —  семантическая
(модели  медицинских  карт  пациентов).
 2. 	Обработка  информации  сводится  к  выполнению
семантических  операций  над  семантической  информа¬
цией.
 3. 	ЭВМ  выступает  в  качестве  партнера  человека
(ЭВМ  «понимает»  семантическую  информацию  и  «прини¬
мает  решение»  на  семантическом  уровне).
 Подобные  системы  с  целью  называются  информацион-
но-семантическими  (ISS).
 Описание  таких  систем  в  формализованном  виде
представляется  выражением
 ISS  =  < 	>. 	(5.5)
 Правая  часть  выражения  (5.5)  формально  соответ¬
ствует  правой  части  выражения  (5.1).
 Место,  занимаемое  ISS  в  иерархии  систем,  формально
определяется  записью  вида  ISSczSAczS.  В  то  же  время
между  ISS  и  ICS  существует  отношение  вида
 ISS  ф  /CS,
 где  ф  —  знак  «не  то  же  самое,  что  ...».
 Задача  третья.  В  организацию  X  поступила  заявка  на
чтение  лекции  по  теме  «Применение  ЭВМ  в  медицине»
для  сотрудников  предприятия  У.  (Для  чтения  лекции
по  заданной  тематике  назначен  лектор  с  именем  А.)
 Лектор  предварительно  позвонил  ответственному  за
проведение  лекции  на  предприятии  У,  договорившись  о
дне  и  часе  чтения  лекции;  просмотрел  имеющиеся  у  него
материалы,  подготовил  слайды,  договорился  с  помощни¬
ком  о  необходимой  помощи  по  транспортировке  проек¬
тора  и  демонстрации  слайдов;  изучил  по  карте  города
 105

путь  следования  к  месту  чтения  лекции;  в  назначенный
день,  выбирая  транспортные  средства  (номер  автобуса,
номер  трамвая),  добрался  до  предприятия  У.
 В  фойе  предприятия  У  имеется  микроЭВМ.  Лектор
определил  свое  состояние  биоритмов  на  данный  момент
времени,  введя  в  микроЭВМ  необходимые  данные:
месяц  и  год  рождения  и  др.  Затем,  обратившись  в
справочно-информационную  службу  на  основе  ЭВМ,
просмотрел  на  экране  дисплея  последние  достижения  по
тематике  лекции.  В  назначенный  час  перед  аудиторией
сотрудников  была  прочитана  указанная  лекция  с  демон¬
страцией  слайдов  и  были  даны  ответы  на  вопросы.
 Опуская  рассуждения,  очевидные  из  анализа  задач
 1, 	2,  рассмотрим  системные  вопросы.  Формально  данную
систему  с  целью  можно  определить  выражением  (5.1)
с  некоторыми  уточнениями  атрибутов.
 <а>  —  в  данной  системе  имеется  ряд  целей.  Назовем
их:  основная,  промежуточные,  вспомогательные.  Про¬
ведем  анализ  целей  начиная  с  последних.  Вспомога¬
тельные  цели:  назначение  дня  и  часа  чтения  лекции;
просмотр  необходимых  конспектов;  подготовка  слайдов;
договоренность  с  помощником  о  транспортировке  проек¬
тора  и  демонстрации  слайдов  и  др.
 Промежуточные  цели:  следование  к  месту  чтения  лек¬
ции  (использование  различных  транспортных  средств);
определение  биоритмов  посредством  микроЭВМ;  озна¬
комление  с  последними  достижениями  по  применению
ЭВМ  в  медицине  посредством  справочно-информацион¬
ной  службы  на  основе  ЭВМ  и  др.
 Основная  цель  —  чтение  лекции  по  указанной  тема¬
тике.
 Таким  образом,  все  цели  могут  быть  представлены
графом  типа  И/ИЛИ.
 <St>  —указанная  структура  иерархическая,  так  как
реализация  каждой  цели  осуществляется  определенной
частной  структурой.  Чтение  лекции  лектором  в  аудито¬
рии  представляется  веерной  структурой.
 (met)  —  используется  комплекс  методов  практическо¬
го  и  теоретического  характера  для  достижения  основной
цели  через  вспомогательные  и  промежуточные.
 <ге)  —  применяются  различные  средства  для  дости¬
жения  основной  цели.  Среди  них  аудиовизуальные  тех¬
нические  средства  (телефон,  проектор);  транспортные
средства  (автобус,  трамвай);  финансовые  средства
(оплата  за  проезд  на  транспорте);  медицинские  сред¬
 106

ства  (лектор  употреблял  таблетки  от  головной  боли);
ЭВМ  —  как  средство  (определение  биоритмов);  ЭВМ  —
как  партнер  (информирование  о  последних  достиже¬
ниях  по  применению  ЭВМ  в  медицине);  языковые  сред¬
ства  (информирование  аудитории  по  теме  лекции).
 <рг  /)  —  имела  место  как  семантическая  переработ¬
ка  семантической  информации,  так  и  несемантическая
обработка  несемантической  информации.
 <со>  —  были  обеспечены  условия  для  достижения
основной  цели.
 </,)  —  время  для  достижения  основной  цели  опре¬
деляется  как  сумма  интервалов  времени  для  достижения
цели.
 Подобные  системы  с  целью  называются  семантиче¬
скими  (SS).  В  формализованном  виде  такие  системы
определяются  выражением
 SS  =  < 	>. 	(5.6)
 Правая  часть  этого  выражения  формально  соот¬
ветствует  правой  части  выражения  (5.1).
 Место,  занимаемое  SS  в  иерархии  систем,  формаль¬
но  определяется  записью  вида  SSczSAczS.  В  то  же  вре¬
мя  между  системами  с  целью  существуют  следующие
отношения:
 ICSc=SS;  ISSc=SS.
 5.2 	Системы,  реализующие
 семантические  преобразования
семантической  информации
 Как  следует  из  §  5.1,  специфической  осо¬
бенностью  информационных  семантических  систем  яв¬
ляется  семантическая  переработка  семантической  ин¬
формации.  Указанная  особенность  характеризует  одно  из
основных  свойств  таких  систем.
 С  учетом  сказанного  формальное  описание  ISS  пред¬
ставляется  в  виде
 ISS  =  <а,  St,  met,  re,  Sem  S/,  со,  /,•>, 	(5.7)
 где  Sem  SI  —  знак  семантической  переработки  семанти¬
ческой  информации,  используемый  взамен  рг  /  [см.
(5.1)].
 Информационные  семантические  системы  возникают
по  необходимости,  случайности,  желанию,  принуждению
и  др.  Однажды  возникнув,  ISS  начинают  функциони¬
 107

ровать,  стремясь  к  достижению  цели.  Указанное  стремле¬
ние  может  быть  естественным  или  обусловлено  необ¬
ходимостью.
 Как  уже  упоминалось,  элементами  структуры  любой
ISS  являются  семантические  объекты  (SO),  семантиче¬
ские  связи  (SC),  семантические  отношения  (SR).
 По  типу  отношений  между  семантическими  объекта¬
ми  различают  информационные  семантические  системы:
формальные,  неформальные  и  частично-формальные.
 А  Определение  5.1.  Информационные  семантиче¬
ские  системы  называются  формальными,  если  отноше¬
ния  между  семантическими  объектами  в  них  формали¬
зованы.
 Определения  двух  других  классифицированных  си¬
стем  очевидны.
 Приведем  примеры.
 В  формальной  ISS  класса  человек  —  ЭВМ
формализованные  отношения  между  семантическими
объектами  (человек  и  ЭВМ)  заключаются  в  строгом
выполнении  последовательности  процедур  в  процессе  реа¬
лизации  алгоритма  переработки  семантической  инфор¬
мации.
 В  неформальной  ISS  класса  человек  —  чело¬
век  неформализованные  отношения  между  семантиче¬
скими  объектами  (человек,  человек)  проявляются  в  се¬
мантическом  диалоге  между  людьми,  не  связанными  друг
с  другом  какими-либо  обязательствами.
 В  частично  формальной  ISS  класса  доку¬
мент  —  человек  частично  формализованные  отношения
между  семантическими  объектами  (документ,  человек)
проявляются  в  условно-произвольной  трактовке  челове¬
ком  содержания  первичной  семантической  информации  в
процессе  сжатия  ее  для  получения  вторичной  семанти¬
ческой  информации.
 Центральным  понятием  информационной  семантиче¬
ской  системы  является  цель  <а).  Рассмотрим  это  поня¬
тие  подробнее.
 Для  каждой  конкретной  ISS  цель  может  быть  сфор¬
мулирована  одним  из  семантических  объектов  этой  систе¬
мы  (как  правило,  тем,  который  доминирует).  Кроме  того,
цель  может  быть  задана  извне  внешним  семантическим
объектом,  доминирующим  по  отношению  К  ней.
 Существует  множество  определений  понятия  «цель».
Будем  считать  «общепринятым»  определение  цели,  дан¬
 108

ное  в  [15].  Для  ISSy  в  которых  переработка  семантиче¬
ской  информации  осуществляется  автоматизированным
способом,  общепринятое  определение  цели  непригодно.
 Для  формальных  систем  цель  представляет  собой
формализованное  достижение  результатов  функциониро¬
вания  системы.  Указанное  определение  предполагает
достижение  цели  в  соответствии  с  алгоритмом,  который
реализует  данная  система.  В  качестве  критерия  дости¬
жения  цели  могут  быть  выбраны  любые  понятия  (пара¬
метры)  или  комплексы  понятий.
 Достоверность  достижения  цели  формально  можно
определить  выражением
 г|з  =  Sir/Sin,
 где  Sir  —  семантическая  информация,  отражающая  ре¬
зультат  функционирования  системы  (при  этом  ISS  нахо¬
дится  в  состоянии,  определяемом  временем  U  =  Л/i  +
+  А/2  +  .  здесь  A/i,  А^,  ...  —  интервалы  времени,  свя¬
занные  с  реализацией  вспомогательных  и  промежуточ¬
ных  целей)  ;  SIn  —  семантическая  информация,  отражаю¬
щая  формулировку  цели  (при  этом  ISS  находится  в
исходном  состоянии,  т.  е.  U  =  0).
 Для  представления  достоверности  достижения  цели
количественным  способом  семантической  информации
SInу  Sir  предписываются  баллы.  При  этом  баллы,  соот¬
ветствующие  SIn,  должны  быть  больше  баллов,  соответ¬
ствующих  Sir  (баллы  задает  и  распределяет  эксперт).
В  таком  случае  г|э  может  принимать  следующие  значе¬
ния:
 =  0  —  цель  не  достигнута;
г|)  =  1  —  цель  достигнута;
г|)  С  1  —  цель  достигнута  не  полностью.
 5.3 	Стабильности  информационных
семантических  систем.
 Принцип  стабильности
 В  общем  случае  ISS  характеризуется  мно¬
жеством  целей,  в  том  числе  вспомогательными,  про¬
межуточными,  основной  (в  частном  случае  цель  может
быть  одна).  Перечисленные  цели  можно  представить
графом  И/ИЛИ.  Достижение  основной  цели  осуществ¬
ляется  посредством  реализации  вспомогательных  и  про¬
межуточных  целей.

■ 	Тезис  третий.  Информационная  семантическая
система  считается  стабильной,  если  цели  (цель)  выпол¬
няются  (достигаются).
 Понятие  «ISS  нестабильна»  является  очевидным.
Важно  выявить  причины  нестабильности  ISS.  Анализ
выражения  (5.7)  позволяет  формально  перечислить  фак¬
торы,  влияющие  на  стабильность  ISS.  К  таким  факторам
относятся  a,  St,  met,  re,  Sem  SI,  со,  В  каждом  конкрет¬
ном  случае  причиной  нестабильности  ISS  может  быть
один  или  несколько  перечисленных  факторов,  действую¬
щих  одновременно.
 Рассмотрим  ISS,  структура  которой  приведена  на
рис.  5.1.  (Анализируем  /SS,  содержащую  SO\  и  SO2.)
Принимаем,  что  все  указанные  факторы,  кроме  Seiti  S/,
обеспечивают  достижение  цели.  Рассмотрим  влияние
Sem  SI  на  стабильность  ISS.  Считаем,  что  в  рассмат¬
риваемой  ISS  имеет  место  семантический  диалог,  т.  е.
информирование.  (Известно,  что  информирование  явля¬
ется  атрибутом  диалога.)
 ■ 	Тезис  четвертый.  В  процессе  завершения
семантического  диалога  семантические  объекты  могут
оказаться  «совместимыми»  или  «несовместимыми»  между
собой.
 ■ 	Тезис  пятый.  Несовместимость  семантических
объектов  является  причиной  нестабильности  информа¬
ционной  семантической  системы.
 Несовместимость  проявляется  «в  непонимании»  при¬
емником  источника  и  принятии  негативного  решения
приемников  по  семантической  информации,  генерируе¬
мой  источником.
 Примечание.  Для  ряда  классов  ISS  вместо  высказывания
«непонимание  приемником  источника»  следует  использовать  высказы¬
вание  «нежелание  понимания  приемником  источника».
 На  рис.  5.2  посредством  диаграмм  Вена  поясняется
логика  семантической  совместимости  между  семантиче¬
скими  объектами,  где  S/1,2  —  семантическая  информа¬
ция  первого  и  второго  семантических  объектов  соответ¬
ственно:
 а) 	SI  1ПS/2=0—семантические  объекты  несовме¬
стимы;
 б)  SI  1ПS/2 	0—семантические  объекты  частично
совместимы;
 110

Рис.  5.1.  Дуальная  структу¬
ра  ISS  с  «внешним»  семанти¬
ческим  объектом
 б)
 Рис.  5.2.  Условное  изобра¬
жение  логики  семантической
совместимости  между  семан¬
тическими  объектами
 в) 	S/if|S/2=  1  —семантические  объекты  полностью
совместимы.
 Формально  семантическую  совместимость  для  случая
 б) 	можно  определить  мерой  как  площадью  пересечения
(S)  Shy  SI2  и  выразить  количественно.  Представляет
интерес  выяснение  причин  несовместимости  семантиче¬
ских  объектов.  Проведем  анализ.
 Так  как  семантическая  информация  характеризуется
тремя  составляющими  (синтаксисом,  семантикой  и  праг¬
матикой),  то  следует  предположить,  что  каждая  из  них
имеет  свою  специфическую  меру:  ms,  ms*m,  тр  —  соот¬
ветственно.  В  таком  случае  семантическая  совмести¬
мость  представляет  собой  пересечение  мер:
 5  =  msi,2(]msern  l,2f|тр  1,2,
 где  индексы  1,  2  характеризуют  принадлежность  к  се¬
мантической  информации  первого  и  второго  семантиче¬
ских  объектов.  Меру  можно  сопоставлять  (SI\  и  SI2)
по  синтаксису,  семантике  и  прагматике.
 Исследуя  совместимость  семантических  объектов,
можно  определить  отношение  вида
 где  а  —  семантический  коэффициент;  S,  SH  —  реальная
и  номинальная  меры  соответственно.
 Введем  понятие  порога  для  а  и  обозначим  его  <Jo.
Принимаем,  что  а  ^  <Jo.
 Примечание.  Порог  может  быть  определен,  задан,  выбран
и  т.  д.  (Порог  может  быть  переменным.)
 СТ  =  S/S»,
 ill

Используя  понятие  порога,  можно  формально  выде¬
лить  два  альтернативных  случая,  связанные  с  совме¬
стимостью.
 Случай  1.  Если  а  ^  ао,  то  семантические  объекты
совместимы.
 Случай  2.  Если  о  С  ао,  то  семантические  объекты
несовместимы.
 Следует  различать  специфические  пороги  семанти¬
ческой  информации: 	aos,  oosem,  crop.  Соответственно
 можно  выделить  as,  osem,  Op.  Тогда  можно  записать
соотношения  вида
 as  ^  aosi  GSem  ^  aosemi  Op  ^  ао  р
и  соответственно
 as  <С  aos*,  Osim  <  aos^ml  Op  <C  ao  p.
 Таким  образом,  семантическую  совместимость  можно
оценивать  раздельно:  по  синтаксису,  семантике  и  праг¬
матике.
 На  основании  анализа  можно  сделать  вывод  о  том,
что  причиной  несовместимости  семантических  объектов
является  несоответствие  по  синтаксису,  И/ИЛИ-семанти-
ке,  И/ИЛИ-прагматике  семантической  информации,  ха¬
рактеризующей  данные  семантические  объекты.
 Указанный  подход  пригоден  для  исследования  на  со¬
вместимость  (стабильность)  существующих  и  проекти¬
руемых  ISS  любой  структуры.
 Рассмотренная  несовместимость  является  внутренней
несовместимостью  /SS,  т.  е.  несовместимостью  SO,  об¬
разующих  ISS.
 Таким  образом,  внутренняя  несовместимость  являет¬
ся  причиной  нестабильности  ISS  и  может  привести  ее  к
разрушению.
 Возникает  вопрос:  «Можно  ли  сделать  нестабильную
ISS  стабильной?»  Ответ:  «Можно  с  определенной  веро¬
ятностью».  Покажем  это.  (Вопрос,  надо  ли  это  делать,
представляется  открытым,  поскольку  при  этом  требуется
рассмотрение  каждой  конкретной  ISS.)
 Для  этого  вводим  (или  вводится  одним  из  семанти¬
ческих  объектов  ISS)  дополнительный  внешний  (тре¬
тий)  семантический  объект  SO3  (см.  рис.  5.1  —штрихо¬
вая  линия).  Считаем,  что  SO2  устанавливает  с  SO3
семантическую  связь  (отношение),  образуя  вторую  ISS
(SO2+-+SO3).  Можно  допустить,  что  не  SO2,  а  SO  1  и  SO2
одновременно  устанавливают  с  SO3  семантические  связи.
 112

Может  иметь  место  случай,  когда  для  SO  1  необходимо
ввести  независимый  внешний  семантический  объект  SO4.
В  общем  случае  каждый  из  семантических  объектов
SO  1  и  SO2  нестабильной  ISS  может  иметь  несколько
независимых  внешних  семантических  объектов.  Важно
при  этом  установление  ими  двусторонней  семантиче¬
ской  связи  хотя  бы  с  одним  из  внешних  семантических
объектов.  Продолжим  анализ  с  SO3.  (Считаем,  что  во
второй  ISS  также  имеет  место  семантический  диалог.)
Если  при  этом  окажется,  что  вторая  ISS  стабильна,  то
первая  ISS  может  или  разрушиться,  или  оказаться
стабильной.  (В  данном  случае  интерес  представляет  ста¬
бильность  первой  ISS.)  Возникает  вопрос:  «За  счет  чего
первая  ISS  оказалась  стабильной  после  введения  внеш¬
него  семантического  объекта  SO3?».  Ответ  может  быть
таким:  «В  первой  ISS  семантический  объект  SO2  под
влиянием  SO3  изменил  свою  семантическую  модель  (се¬
мантическую  информацию)  таким  образом,  что  SO2  и
SO  1  стали  совместимы».
 ■ 	Тезис  шестой.  Нестабильная  ISS  может  стать
стабильной,  если  ввести  внешний  семантический  объект,
совместимый  хотя  бы  с  одним  семантическим  объектом
данной  системы.
 (Как  указывалось  выше,  восстановление  стабильности
нестабильной  ISS  имеет  определенную  вероятность.)
 На  основании  обобщений  по  данному  исследованию
был  сформулирован  седьмой  принцип,  получивший  назва¬
ние  принципа  стабильности  информационной  семантиче¬
ской  системы.
 • 	Принцип  седьмой.  Информационная  семанти¬
ческая  система  является  стабильной,  если  она  внутренне
совместима  и  внешне  не  изолирована.
 Выражение  «...  и  внешне  не  изолирована»  следует
понимать  как  совместимость  с  внешними  семантиче¬
скими  объектами.
 Таким  образом,  внутренняя  совместимость  является
необходимым  условием,  а  внешняя  —  достаточным  ус¬
ловием  стабильности  ISS.
 Указанные  положения  можно  сформулировать  в  виде
инверсного  принципа,  т.  е.  принципа  нестабильности  ISS.
 Информационная  семантическая  система  является
нестабильной,  если  она  внутренне  несовместима  или
внешне  изолирована.
 8—1371
 113

Рис.  5.3.  Изображение  совместимости
двух  семантических  объектов  посредством
аспектов  совместимости
 Рис.  5.4.  Условное  изо¬
бражение  ISS  веерной
структуры,  состоящей  из
к  дуальных  структур
 Говоря  о  стабильности  /SS,  имеющих  различную
структуру,  можно  утверждать,  что  ISS  дуальной  струк¬
туры  наименее  стабильна.  Это  обусловлено  тем,  что  в  та¬
кой  ISS  стабильность  определяется  поаспектно,  как  по¬
казано  на  рис.  5.3,  где  1,  2,  ...,  т  —  число  аспектов  со¬
вместимости:  х\,х'\‘,  *2,  *2  ;—;*«*«  —  имена  аспектов
совместимости.  В  том  случае,  когда  совместимость  опре-
делается  конъюнкцией  аспектов,  достаточно  не  иметь
конъюнкции  хотя  бы  по  одному  аспекту  (например,
/-му),  чтобы  вся  система  оказалась  нестабильной.  (При
анализе  конкретных  ISS  на  стабильность  можно  выде¬
лить  аспекты  наиболее  значимые,  т.  е.  те,  пренебреже¬
ние  которыми  недопустимо.  Они  и  будут  определять
стабильность  данной  ISS.  В  других  же  ISS  все  аспекты
могут  иметь  одинаковую  значимость.)
 Если  сравнивать  ISS  веерной  структуры  (рис.  5.4)
с  рассмотренной  дуальной  по  параметру  стабильности
с  учетом  того,  что  цель  у  них  одна  и  та  же,  то  преиму¬
щество  будет  иметь  веерная  структура  ISS.  Она  обла¬
дает  ^-стабильностью,  где  k  —  число  дуальных  ISS  ее
составляющих.  Уменьшение  веерной  структуры  ISS  на
одну  снижает  ее  стабильность  на  единицу.  Стабиль¬
ность  веерной  структуры  ISS  связана  с  понятием  поро¬
га.  Допустим,  что  порогом  является  число  дуальных  ISS
ее  составляющих,  равное  2/3.  Очевидно,  что  если  ре¬
альный  порог  больше  или  равен  2/3,  то  ISS  стабильна.
В  противном  случае  ISS  нестабильна.
 5.4 	Прикладные  вопросы.
 Метод  семантической  совместимости
 Рассмотренные  теоретические  положения
имеют  определенное  научное  и  практическое  значение.
Сформулируем  дополнительные  методологические  поло¬
жения.

■ 	Тезис  седьмой.  Все  объекты  материального
мира  являются  семантическими.  Они  выполняют  функции
источников  семантической  информации.
 Человек  непрерывно  образует  с  объектами  мате¬
риального  мира  информационные  семантические  системы
класса  «объект  —  человек».
 Рассмотренные  ранее  объекты  в  виде  документов  яв¬
ляются  частным  случаем  указанных  объектов.
 Справедливость  приведенного  тезиса  опирается  преж¬
де  всего  на  здравый  смысл.  Если  согласиться  с  данным
тезисом,  то  можно  объяснить  такие  очевидные  факты,
как  безопасное  движение  человека  среди  объектов  мате¬
риального  мира  (например,  движение  человека  в  толпе
людей,  использование  транспортных  средств,  понимание
человеком  предметов  и  явлений  окружающего  мира,  обу¬
чение  человека  человеком,  приобретение  знаний  и  др.).
 ■ 	Тезис  восьмой.  Физическое  перемещение  чело¬
века  относительно  объектов  материального  мира  —  диа¬
лог  с  данными  объектами.  «Объекты  материального
мира  непрерывно  информируют  человека»,  т.  е.  человек
живет  в  мире  диалогов.
 Рассмотрим  прикладное  значение  положений  теории
информационных-семантических  систем  на  примере  раз¬
работанного  научного  метода.
 Существует  класс  задач,  решение  которых  заключа¬
ется  в  семантической  переработке  семантической  инфор¬
мации.  Примером  таких  задач  является  поиск  семанти¬
ческой  информации  по  заданной  тематике  среди  множе¬
ства  семантической  информации;  распределение  одних
объектов  среди  других  по  смыслу;  заказ  одних  объектов
для  других  по  смыслу  и  т.  д.
 Не  существует  классических  методов,  позволяющих
решать  задачи  данного  класса.  Обобщения  выполнен¬
ных  исследований  по  информационным  семантическим
системам  позволили  разработать  новый  метод  —  метод
семантической  совместимости,  позволяющий  решить  за¬
дачи  рассматриваемого  класса.
 Опуская  конкретные  вопросы,  касающиеся  исследова¬
ний  по  данному  методу,  перечислим  основные  аспекты
разработанного  метода.
 1. 	Представление  объектов  решаемой  задачи  в  виде
семантических.
 2. 	Разработка  семантических  моделей  данных  объек¬
тов.
 8*
 115

3. 	Определение  структуры  и  класса  информационной
семантической  системы  и  перевод  ее  в  новый  класс.
 4. 	Анализ  и  синтез  семантических  операций  для  ре¬
шения  данной  задачи.
 5. 	Адекватная  замена  семантических  операций  фор¬
мально-логическими.
 6. 	Разработка  алгоритмов  решения  данной  задачи.
 7. 	Формализация  принятия  решения  по  семантиче¬
ской  информации.
 Решение  задачи  распределения  одних  объектов  среди
других  по  смыслу.  Эта  задача  является  типовой  для
класса  задач,  решение  которых  заключается  в  семанти¬
ческой  переработке  семантической  информации.  Рас¬
смотрим  ее  на  конкретном  примере  (приведем  упрощен¬
ный  вариант  постановки  и  решения  задачи).
 Постановка  задачи.  В  издательстве  В  имеет¬
ся  500  рукописей  книг,  которые  необходимо  издать.
Каждая  рукопись  характеризуется  первичной  семанти¬
ческой  информацией  в  текстовой  форме  (паспорт  рукопи¬
си).  Имеется  25  типографий,  в  которых  можно  напеча¬
тать  предполагаемые  к  изданию  книги.  Каждая  типо¬
графия  также  характеризуется  первичной  семантической
информацией  в  текстовой  форме  (паспорт  типографии).
Требуется  распределить  рукописи  по  типографиям  та¬
ким.  образом,  чтобы  каждая  рукопись  нашла  свою  ти¬
пографию.
 Решение  задачи  осуществляется  разработан¬
ным  методом  семантической  совместимости,  в  соответ¬
ствии  с  которым  книги  и  типографии  представляются
в  виде  семантических  объектов  определенной  системы.
Затем  разрабатываются  модели  указанных  семантиче¬
ских  объектов,  содержащие  признаковые  и  семантиче¬
ские  части.  Считаем,  что  указанные  части  определяются
параметрами.  В  дальнейшем  вместо  понятия  «рукопись
книги»  будем  применять  слово  «книга»:
 — 	присваиваем  книгам  имена:  Ки  К2,  Кьоо\
 — 	присваиваем  типографиям  имена:  Ti,  Г2,  ...,  Г25;
 — 	присваиваем  параметрам  книг  имена:  Л1,Л2,...,Люо
(параметры  включают  признаковую  часть  и  аспекты
семантической  части  модели);
 — 	считаем,  что  параметры  типографий  имеют  анало¬
гичные  имена.
 В  таком  случае  каждая  книга  представляется  в  виде
формализованной  модели,  содержащей  конкретные  пара¬
метры,  выраженные  в  текстовой  и  цифровой  форме.
 116

Рис.  5.5.  Условное  изображение  массивов
 Общее  число  моделей  книг  —  500.  Аналогично  представ¬
ляются  модели  типографий.  Общее  количество  моделей
типографий  —  25.  На  рис.  5.5,  а,  б  условно  показаны
массивы  книг  и  типографий  соответственно.
 Алгоритмы  обработки.  Рассмотрим  два  ал¬
горитма.
 Алгоритм  1.  Сопоставляем  для  первой  книги  Ki  пер¬
вый  параметр  А\  с  первым  параметром  А\  первой  ти¬
пографии  Т1.  Если  при  этом  имеет  место  совместимость,
то  принимаем  позитивное  решение  (фиксируем  в  виде  1).
Если  совместимости  нет,  то  получается  негативное  реше¬
ние  (фиксируем  в  виде  0).  Затем  первый  параметр  А\
первой  книги  К\  сопоставляем  с  первым  параметром  А\
второй  типографии  Тг  и  так  же  оцениваем,  как  в  первом
случае,  и  т.  д.  Далее  берем  второй  параметр  Ач  первой
книги  К\  и  сопоставляем  его  со  вторым  параметром  Ач
первой  типографии  7V  Процедуры  сопоставления  и  при¬
нятия  решения  повторяем  и  т.  д.
 В  результате  выполнения  данного  алгоритма  форми¬
руется  табл.  5.1  для  каждой  книги.  Указанных  таблиц
будет  500.  Таким  образом,  имеем  для  каждой  книги
(и  всех  книг)  возможность  удовлетворения  по  пара¬
метрам  во  всех  типографиях.
 На  основании  табл.  5.1  для  первой  книги  К\  вы¬
полняем  формально  операцию  логического  умножения  по
столбцу  для  первой  типографии  Т\\
 — 	если  y4iAi42A  ...  A^ioo  =  1,  то  результат  фикси¬
руем  в  виде  1  для  данного  столбца;
 — 	если  А\ДЛгД  ...  A^ioo  =  0,  то  результат  фикси¬
руем  в  виде  0.
 117

Далее  выполняем  операцию  логического  умножения
для  Ki  по  столбцам  Т2,  7з,  ...,  Т2ъ  с  фиксацией  соответ¬
ствующих  результатов.
 Аналогично  выполняем  указанные  процедуры  для
/Сг,  /Сз,  •••,  Кьоо-  В  результате  формируем  табл.  5.2  для
всех  книг  и  всех  типографий.
 Таким  образом,  по  табл.  5.2  формально  определяем,
какие  книги  и  в  какие  типографии  могут  быть  распреде¬
лены,  а  в  какие  —  нет  (по  заданным  параметрам).  Уточ¬
няем  перечень  книг,  которые  могут  быть  приняты  в  соот¬
ветствующие  типографии.  Для  этого  просматриваем
каждую  строку  табл.  5.2  и  формируем  табл.  5.3.
 Рассмотрим  процесс  решения  задачи  с  учетом  задан¬
ного  ресурса  типографий.  Присваиваем  понятию  ресурс
типографий  имейа:  RTi,  RT2,  ...,  RT25-  Присваиваем  по¬
нятию  ресурс  книги  имена:  /?Кь  /?#2,  RKsoo-  Ресурс
книги  определяется  на  основании  выражения
 (5.8)
 Таблица  5.2
 где  Уы  —  объем  издания  (кни¬
ги)  в  печатных  листах  (физи¬
ческих  или  приведенных  и  пр.);
tki  —  тираж  данного  издания
(книги).
 На  основании  выражения
 (5.8) 	определяем  ресурс  каж¬
дой  книги  и  формируем  табл.
5.4.  Перестраиваем  табл.  5.3  и
 5.4 	и  формируем  табл.  5.5,  в
которой  учтены  ресурсы  каж-
 118

Таблица  5.3
 Таблица  5.5
 дой  типографии  и  каждого  издания.  Распределяем  книги
по  типографиям  с  учетом  ресурсов  типографий.
 Алгоритм  2.  Сравниваем  RKi  с  RTi.  Если  RK\  <  RTi,
то  результат  запоминаем  и  прибавляем  к  RK\  ресурс
 119
 Таблица  5.6
 Таблица  5.4

следующей  книги,  которая  находится  в  строке  RT\
(т.  е.  /?/С2о)*  Вычисляем  сумму  RKi  +  /?#2ои  сравниваем
с  RTi.  Если  сумма  RKi  +  /?/Сго<  RTi,  то  результат  запо¬
минаем  и  прибавляем  к  полученной  сумме  следующий
ресурс  книги  в  данной  строке,  т.  е.  RK300.  Снова  срав¬
ниваем  с  RT  1  и  т*  д.
 Если  неравенство  не  выполняется,  т.  е.  имеет  место
соотношение
 k
 ^RKi>RTu 	(5.9)
 1
 то  результат  вычисления  запоминается  и  вычисления  по
первой  строке,  т.  е.  для  RTu  прекращаются  [имеются
определенные  допуски  на  выполнение  условия  (5.9)].
Выполнение  условия  (5.9)  означает,  что  ресурс  первой
типографии  исчерпан.
 Во  второй  строке  табл.  5.5  вычеркиваем  ресурсы  книг
с  теми  же  именами,  что  имелись  в  первой  строке,  чтобы
исключить  повторения  в  вычислениях.  Аналогично  посту¬
паем  с  последующими  строками.  Процесс  продолжается
до  тех  пор,  пока  все  ресурсы  книг  не  будут  учтены  в  ре¬
сурсах  типографий.
 Выполнение  алгоритма  2  позволяет  получить  конеч¬
ный  результат,  т.  е.  распределение  книг  по  типографиям,
представленный  в  виде  табл.  5.6.
 Как  уже  указывалось,  решение  данной  задачи  рас¬
смотрено  упрощенно,  так  как  опущен  ряд  промежуточ¬
ных  процедур,  ограничений  и  др.
 В  соответствии  с  третьим  аспектом  метода  семанти¬
ческой  совместимости  традиционная  система  распределе¬
ния  класса  документ  —  человек  —  документ  была  пере¬
ведена  в  новый  класс  документ  —  ЭВМ  —  документ,  где
ЭВМ  вместо  человека  выполняла  функцию  «посредника».
 Разработанный  метод  позволяет  решить  практически
любую  задачу  распределения  одних  объектов  среди  дру¬
гих  по  смыслу.
 Практическое  применение  метода  непрерывно  расши¬
ряется.
 Процесс  обучения.  Лекция  (лекция-диалог  и  др.)
представляется  в  виде  информационной  семантической
системы,  в  которой  имеются  семантические  объекты:
источник  семантической  информации,  функции  которого
выполняет  лектор  (он  генерирует  семантическую  инфор¬
мацию,  т.  е.  читает  лекцию);  приемники  семантиче¬
 120

ской  информации,  функции  которых  выполняют  студенты
(они  «понимают»  семантическую  информацию  и  прини¬
мают  решение  по  ней  в  каждый  момент  времени).  Лек¬
тор,  читая  лекцию  в  аудитории,  фактически  ведет  диа¬
лог  с  каждым  студентом.  При  этом  образуется  множество
дуальных  подсистем  (т,  т)  лектор  —  студент  и  имеет
место  синхронное  информирование  по  теме  лекции.
 Согласно  определению  1.1,  ISS,  в  том  числе  и  лекция,
представляется  в  виде  системы,  функционирование  кото¬
рой  направлено  на  достижение  цели.  Формально  любую
ISS,  в  том  числе  и  лекцию,  можно  описать  кортежем
вида
 ISS  =  <...а,  St,  met,  re,  Sem  SI,  со,  /,), 	(5.10)
 где  a  —_цель;  St  —  структура;  met  —  методы;  re  —  сред¬
ства;  Sem  SI  —  семантическая  переработка  семантиче¬
ской  информации;  со  —  условия;  tt  —  время.
 Положения  по  исследованию  процесса  обучения  были
проверены  экспериментально.  На  основании  экспери¬
ментов  можно  сделать  следующие  предварительные
выводы:
 1. 	Дана  количественная  и  качественная  оценки  эффек¬
тивности  процесса  обучения  (лекции).
 2. 	Определены  компоненты,  влияющие  на  эффектив¬
ность  процесса  обучения,  т.  е.  позволяющие  управлять
указанным  процессом  [см.  (5.10)].
 3. 	Можно  назвать  имена  «участников»,  влияющих  на
учебный  процесс:  преподаватель,  студент,  условия,  систе¬
ма  организации  учебного  процесса,  система  стимулиро¬
вания.  Применительно  к  названным  именам  можно  ука¬
зать  факторы,  определяющие  «вклад»  каждого  из  участ¬
ников.
 4. 	Применяемые  на  практике  лекции-диалоги  являют¬
ся  более  прогрессивными  по  сравнению  с  традиционными,
однако  их  невозможно  оценить  ни  количественно,  ни  ка¬
чественно.  Предпочтительны  в  этом  отношении  лекции,
сопровождаемые  контролем  по  темам  в  письменном  виде
с  индивидуальным  заданием  каждому  студенту.
 5. 	Наиболее  эффективной  формой  процесса  обучения
(лекции)  является  лекция  в  дуальной  подсистеме  (лек¬
тор  —  студент).  Однако  такая  форма  самая  не  экономич¬
ная.  Традиционная  форма  лекции  (лектор  —  несколько
групп  студентов)  самая  экономичная,  но  менее  эффек¬
тивная  в  сравнении  с  дуальной.
 6. 	Наиболее  прогрессивной  (рациональной)  формой
 121

процесса  обучения  является  применение  обучающих  си¬
стем  на  основе  ЭВМ,  где  сочетаются  преимущества
дуальной  и  традиционной  систем.  Однако  существую¬
щие  обучающие  системы  имеют  ряд  существенных  не¬
достатков.  Целесообразно  иметь  в  перспективе  обучаю¬
щие  системы  нового  типа  на  основе  ЭВМ,  которые
должны  позволять:  получать  информацию  от  ЭВМ  на
полиэкране  (студенту  важно  видеть  всю  панораму  изла¬
гаемого  материала,  а  не  отдельные  его  фрагменты);  не
только  видеть  семантическую  информацию  по  теме  лек¬
ции  на  экране  дисплея,  но  и  слышать  ее  через  индивиду¬
альные  телефоны  как  в  целом,  так  и  по  фрагментам.
Информация  по  теме  лекции  должна  представляться  в
естественной  форме,  т.  е.  множеством  форм  выражения:
текстовой,  аудиальной,  визуальной  и  изобразительной.
Основные  аспекты  лекции  должны  быть  выделены  цве¬
том  на  экране  дисплея  и  интонацией  в  аудиальной  форме
изложения.
 ВОПРОСЫ  ДЛЯ  САМОПРОВЕРКИ
 5.1. 	Что  такое  система  с  целью?
 5.2. 	В  чем  разница  между  информационной  вычислительной  системой,
 -информационной  семантической  системой  и  семантиче¬
ской  системой?
 5.3. 	Дайте  определение  понятия  «формальная  информационная  семан¬
 тическая  система».
 5.4. 	В  чем  сущность  принципа  стабильности  информационной  семан¬
 тической  системы?
 5.5. 	Можно  ли  считать  объекты  материального  мира  источниками  се¬
 мантической  информации?

Заключение
 «Мир  ЭВМ»  все  больше  и  больше  стано¬
вится  семантическим  —  вот  главный  вывод  по  перспекти¬
вам  развития  ЭВМ.  Это  не  только  реализация  сокро¬
венной  мечты  человека  сделать  «себе  подобного»,  но  и
насущная  необходимость  обрести  «умного  партнера»
по  решению  жизненно  важных  задач,  сущность  которых
составляет  переработка  смысла.
 Ежеминутно  человек  перерабатывает  семантическую
информацию  предметов,  явлений  и  окружающей  его  дей¬
ствительности,  познавая  мир  вещей  и  их  отношений  и
существуя  благодаря  этому  в  мире.  Эта  сторона  жизни
человека  естественная.  Человек  не  задумывается
над  тем,  как  он  перерабатывает  эту  информацию.  Одна¬
ко  человек  накопил  в  виде  документов  колоссальный
запас  знаний  (семантическую  информацию  всех  форм
представления).  Эта  сторона  жизни  человека  —  ре¬
зультат  его  деятельности.  Человек  задумы¬
вается  над  тем,  как  более  эффективно  пользоваться
этой  семантической  информацией.
 Указанные  стороны  жизни  человека  есть  не  что  иное,
как  непрерывная  реализация  человеком  соответствующих
целей,  а  переработка  семантической  информации  —
неотъемлемое  свойство  (атрибут)  систем,  стремящихся  к
реализации  указанных  целей.  Так  можно  объяснить  по¬
явление  понятия  информационные  семантические  систе¬
мы.  Как  было  показано  в  книге,  ЭВМ  в  роли  партнера
человека,  как  и  сам  человек  в  функции  «мыслящего
существа»,  являются  семантическими  объектами,  т.  е.  эле¬
ментами  информационных  семантических  систем.
 В  этой  книге  сделана  попытка  сформулировать  осно¬
вы  теории  и  показать  применение  информационных  се¬
мантических  систем.  Центральными  понятиями  сформу¬
 123

лированных  положений  является  то,  что  составляет  на-
-звание  глав  и  параграфов  книги.
 Одним  из  важных  направлений  применения  сформули¬
рованных  положений  теории  информационных  семанти¬
ческих  систем  является  проектирование  перспективных
ЭВМ.  В  качестве  примера  можно  указать  на  класси¬
фицированные  формы  представления  и  преобразования
семантической  информации  (гл.  1);  формирование  пер¬
вичной  семантической  информации  об  объекте,  перера¬
ботка  семантической  информации  путем  выполнения
семантических  операций,  осуществляемых  семантическим
процессором;  проектирование  баз  знаний  по  предметным
областям  методом  модельной  семантики  (гл.  2);  место
и  функции  ЭВМ  как  семантического  объекта  в  систе¬
мах,  стремящихся  к  достижению  цели  (гл.  3,  5),  и  др.
 После  завершения  книги  у  автора  возникло  больше
вопросов  по  рассматриваемой  проблеме,  чем  их  было  в
исходной  постановке.  Думается,  что  у  внимательных  чи¬
тателей  (особенно  у  студентов)  также  возникнут  вопро¬
сы,  ответы  на  которые  будут  вкладом  в  перспективы
развития  ЭВМ  и  вычислительной  техники  в  целом.

Список  литературы
 1. 	Аткинсон  Р.  Человеческая  память  и  процесс  обучения:  Пер.  с  англ.  —
 М.:  Прогресс,  1980.
 2. 	Бехтерева  Н.  Новое  в  изучении  мозга  человека.  —  Коммунист,
 1975,  №  13.
 3. 	Бирюков  Б.  В.,  Гутчин  И.  Б.  Машина  и  творчество.  —  М.:  Радио
 и  связь,  1982.
 4. 	Вилкас  Э.  Майлинас  Е.  3.  Решения,  информация,  моделирова¬
 ние.  —  М.:  Радио  и  связь,  1981.
 5. 	Ершов  А.  П.  Человек  и  машина.  —  М.:  Знание,  1985.
 6. 	Кибернетика.  Дела  практические/Под  ред.  В.  Д.  Пекелис.  —  М.:
 Наука,  1984.
 7. 	Криницкий  Н.  А.  Алгоритмы  и  роботы.  —  М.:  Радио  и  связь,  1983.
 8. 	Кулик  А.  И.  Информационные  сети  и  языковая  совместимость  де-
 скрипторных  ИПС.  —  М.:  Сов.  радио,  1977.
 9. 	Ложе  И.  Информационные  системы:  Пер.  с  англ.  —  М.:  Мир,  1979.
 10. 	Мазур  М.  Качественная  теория  информации:  Пер.  с  польского.  —
 М.:  Мир,  1974.
 11. 	Мельников  Г.  П.  Системология  и  языковые  аспекты  кибернетики.  —
 М.:  Сов.  радио,  1978.
 12. 	Поспелов  Г.  С.,  Поспелов  Д.  А.  Искусственный  интеллект  —  при¬
 кладные  системы.  —  М.:  Знание,  1985.
 13. 	Соломатин  Н.  М.,  Беляев  В.  А.  ЭВМ  и  поиск  информации.  —  М.:
 Машиностроение,  1977.
 14. 	Сэлтон  Г.  Автоматическая  обработка,  хранение  и  поиск  информа¬
 ции:  Пер.  с  англ.  —  М.:  Сов.  радио,  1978.
 15. 	Философский  энциклопедический  словарь.  —  М.:  Советская  энцик¬
 лопедия,  1983.
 16. 	Шенк  Р.  Обработка  концептуальной  информации:  Пер.  с  англ:  —
 М.:  Энергия,  1980.
 17. 	Шрейдер  Ю.  А.  Логика  знаковых  систем.  —  М.:  Знание,  1974.
 18. 	Шрейдер  Ю.  А.,  Шаров  А.  А.  Системы  и  модели.  —  М.:  Радио  и
 связь,  1982.
 19. 	ЭВМ  пятого  поколения.  Концепции,  проблемы,  перспективы/Под
 ред.  Т.  Мотоока:  Пер.  с  англ.  —  М.:  Финансы  и  ста¬
тистика,  1984.
 125

Оглавление
 Предисловие  к  серии 		3
 Введение 		11
 Глава  1
 Семантическая
информация
 Глава  2
 Семантические
 операции
 Глава  3
 Семантические
 объекты
 1.1. 	Основные  определения  и  понятия 	13
 1.2. 	Формы  представления  семанти¬
ческой  информации 		18
 1.3. 	Виды  и  носители  семантической
 информации 		20
 1.4. 	Принцип  семантической  тополо¬
гии  		23
 Вопросы  для  самопроверки 	.... 	24
 2.1. 	Преобразования  семантической
 информации  —  семантические
операции.  Модельная  семантиче¬
ская  информация 		25
 2.2. 	Преобразование  объект  —  пер¬
 вичная  семантическая  информа¬
ция.  Принцип  неадекватности 	28
 2.3. 	Исследование  семантической
 операции,  реализующей  преоб¬
разование  «первичное  во  вторич¬
ное».  Модельная  семантическая
информация 		35
 Вопросы  для  самопроверки  .... 	60
 3.1. 	Определение  семантического
 объекта.  Функции  семантических
объектов 		61
 3.2. 	Классы  информационных  семан¬
тических  систем 		66
 3.3. 	Переход  информационных  се¬
мантических  систем  из  класса
 в  класс 		71
 3.4. 	Структуры  информационных  се¬
мантических  систем 		73
 Вопросы  для  самопроверки  .... 	74
 126

Глава  4
 Семантический  диалог  — 	4.1. 	Классификация  видов  информи-
 основа  функционирования 	рования.  Принцип  коммуника-
 перспективных  ЭВМ 	ции.  Принцип  единства  знаков  79
 4.2. 	Формализация  семантического
 диалога.  Принцип  информиро¬
вания  		81
 4.3. 	Принцип  дискретности  осмысли¬
 вания  семантической  информа¬
ции  		97
 Вопросы  для  самопроверки 	.... 	99
 Глава  5
 Системы  с  целью 	5.1. 	Классификация  систем  с  целью  100
 5.2. 	Системы,  реализующие  семанти¬
 ческие  преобразования  семанти¬
ческой  информации 		107
 5.3. 	Стабильность  информационных
 семантических  систем.  Принцип
стабильности 		109
 5.4. 	Прикладные  вопросы.  Метод  се¬
мантической  совместимости 	. 	. 	114
 Вопросы  для  самопроверки  .... 	122
 Заключение 		123
 Список  литературы 		125

Справочное  издание
 ПЕРСПЕКТИВЫ
 РАЗВИТИЯ
 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ  ТЕХНИКИ
В  одиннадцати  книгах
 Соломатин  Николай  Михайлович
 Кн.  1
 Информационные
семантические  системы
 Заведующая  редакцией  Н.  И.  Хрусталева
Редактор  С.  М.  Оводова
Младший  редактор  Е.  В.  Судьенкова
Художник  В.  В.  Гарбузов
Художественный  редактор  В.  И.  Мешалкин
Технический  редактор  Г.  А.  Фетисова
Корректор  Г.  И.  Кострикова
 ИБ  №  7486
 Изд.  №  СТД—612.  Сдано  в  набор  12.05.88.  Подп.  в  печать  19.12.88.
Т—18591.  Формат  84Х  108'/з2.  Бум.  кн.-журн.  Гарнитура  литературная.
Печать  офсетная.  Объем  6,72  уел.  печ.  л.  13,86  уел.  кр.-отт.  6,34  уч.-изд.  л.
Тираж  75  000  экз.  Зак.  №  1371.  Цена  35  коп.
 Издательство  «Высшая  школа»,  101430,  Москва,  ГСП-4,  Неглинная  ул.,
д.  29/14.
 Ярославский  полиграфкомбинат  «Союзполиграфпрома»  при'Государст¬
венном  комитете  СССР  по  делам  издательств,  полиграфии  и  книжной
торговли.
 150014,  Ярославль,  ул.  Свободы,  97.

I-информационные
S-семантические
S-системы
 Интелленту-
 ализация
 ЭВМ
 11
 Программное
 обеспечение
 ЭВМ
 10
 Системы
телеобработки
и  вычисли¬
тельные  сети
 Много¬
процессорные
ЭВМ  и  методы
их  проектирования
 Специализи
 рованные
 ЭВМ
 Внешние
запоминающие
устройства
на  магнитном
носителе
 8
 Периферийное
и  терминальное
оборудование
ЭВМ
 ЭВМ
 общего
 назначения
 Symantic
 Информационные
 семантические
 системы
 Полупровод¬
 никовые
 запоминающие
 устройства
 Малые
 ЭВМ
 1
 7
 4
 6
 9
 3
 35  коп.
 5