Разработка САПР. Подходы и методы, используемые при автоматизации интеллектуальных и информационных процессов. Основы представления информации и знании о производственных процессах в технике, страница 16

4.  средства представления исходной, результирующей и справочной информации.

С точки зрения семиотики, исследования реального мира предполагают выделение следующих уровней:

—  физический (прагматика (полезность)); он содержит множество явлений, событий и объектов исследуемой части реального мира;

—  концептуальный (семантика); он включает концепты (понятия) и их конструкции (утверждения, теории), где концепт — это логическая конструкция, созданная мышлением человека;

—  лингвистический (синтаксис); он имеет дело с языками, их компонентами (знаками, словами, предложениями), а также правилами построения фраз (грамматика).

Эти уровни связаны между собой так называемым треугольником обозначения (лингвистическим треугольником) или треугольником Фреге.

 

Сущность такой взаимосвязи заключается в том, что любой знак обозначает объект или событие реального мира, но не напрямую (пунктирная линия), а через концепт или понятие (сплошная линия).

Треугольник хорошо иллюстрирует такие естественные свойства языка как синонимия (разные знаки - один концепт) и омонимия (один знак - разный смысл).

Применение треугольника Фреге к решению главной проблемы автоматизации (ЕЯ->ФЯ) позволяет установить, что ЕЯ и ФЯ — это представление относится к знаковому уровню, и для адекватности таких знаковых систем (в смысле синонимичности) необходимо, чтобы они:

—  опирались на единое концептуальное представление или системы знаний предметной области;

—  отображение ЕЯ синтаксических конструкций в ФЯ синтаксических конструкций выполняется с сохранением смысла.

Поэтому переходу к ФЯ представлению предметной задачи должен предшествовать процесс формирования концептуального представления этой задачи для обеспечения смыслового единства с ЕЯ представлением предметного специалиста.

Из этого следует первое схематическое представление методологий автоматизации интеллектуального труда (МАИТ) на основе семиотического подхода:

 

     Для уточнения МАИТ необходимо выполнить развитие семиотического подхода. Необходимость развития этого подхода обусловлена теми свойствами системы знаний, которые должны быть сохранены и в автоматизированной среде. К этим свойствам относятся:

1.  свойство внутренней интерпретации; оно обусловлено необходимостью различать смысловое содержание не только самих данных, но и их категорий (типов), т.е. это свойство предполагает наличие системы уровней абстрагирования, в которой вышестоящий уровень определяет интерпретацию нижестоящего уровня (т.е. данных);

2.  свойство структурированности знаний; оно определяется фундаментальной особенностью человеческого познания, способностью к декомпозиции, расчленению наблюдаемых явлений и субъектов; это позволяет воспринять любой объект как структуру из составных частей, которая построена на различных отношениях (Поспелов);

3.  свойство связности; оно обусловлено наличием определенной системы закономерностей, которые могут проявляться в определенных сочетаниях конкретных объектов и ситуаций (внешняя структура связей по Поспелову);

4.  свойство активности; оно обусловлено необходимостью выявления и устранения противоречий, возникших в конкретных ситуациях при попытке сопоставления их с ограничениями;

5.  шкалирование;

6.  погружение в производство с семантической метрикой (Ч. Осгуд).

С учетом вышеизложенного были выделены направления развития семиотического подхода: учет уровня абстрагирования системы знаний и учет множества представлений разных специалистов (представления предметных специалистов, математиков и др.).

Учет уровней абстрагирования позволяет развитие семиотического подхода представить в виде:

 

Выделение уровней абстрагирования абстрактного, объектного и конкретного обусловлено применением методологических категорий общая, особенная и единичная к возможным уровням внутренней интерпретации системы знаний.

 

СЗ`

абстрактный уровень (общее представление)