Когнитивные технологии

Многие знают, что американцы называют (или раньше называли) Бауманку «Ракетным колледжем на Яузе». И на это они имеют веские основания – большинство бауманцев являются офицерами соответствующих родов войск, а ведущие преподаватели часто ведут научные разработки двойного назначения )) Так уж случилось, что и моя первая серьезная работа тоже была связана с космосом, с интересным проектом создания ситуационного центра в рамках советской программы «звездных войн». На старших курсах университета я даже работал в РНИИ КП, где мне завели трудовую книжку и сделали в ней первые записи. С тех пор моя научная и производственная деятельность иногда «летает в космос», а некоторые разработки имеют двойное назначение 😉 К счастью, ничего суперсекретного я не делаю

Этим летом мне удалось сделать наброски к статье о перспективных образовательных технологиях подготовки космонавтов и создании профильного ситуационного центра (СЦ), которыми я и хочу поделиться.

Мои предыдущие публикации в этом направлении представлены здесь, в том числе:

  • Ситуационные центры: определения, структура и классификация
    Наверное, самая цитируемая моя статья, включена в несколько учебных пособий.
  • Обучающие ситуационные центры
    Одна из первых российских статей по тематике учебных СЦ и обучения на их базе.
  • Ситуационные центры в образовании
  • Ситуационный центр стратегического и оперативного управления системой обучения ФТС России
  • Интеграция и конвергенция методов моделирования информационно-аналитических систем для решения задач управления знаниями

ВВЕДЕНИЕ

Идеи о космических путешествиях уже давно не сходят со страниц фантастических романов о будущем человечества. Сегодня образы писателей уже постоянно воплощаются на экранах кинотеатров, телевизоров и оживают в компьютерных играх.

Когнитивные технологии: актуальные исследования в области обсудили на конференции

Все чаще возникает ощущение, что это будущее, еще совсем недавно считавшееся невероятным, вот-вот наступит. Этому способствует бурное развитие технологий, среди которых особое положение занимает четверка нано-, био-, инфо- и когнитивных (НБИК) технологий.

Важно заметить, что когнитивные технологии играют в указанном квартете равнозначную, а в перспективе и доминирующую роль. Можно даже предположить, что через некоторое время распространенное сокращение «ИКТ» будет расшифровываться как «инфо-когнитивные технологии» в противовес текущей инфо-коммуникационной трактовке. Такое внимание к когнитивности вызвано все большей значимостью ментальных и особенно познавательных процессов человека – ведь, чем сложней окружающие нас программно-технические средства, тем больше и лучше нам надо учиться.

Потребность в непрерывном обучении и повышении квалификации уже хорошо осознана, и не только в космической индустрии, но и во всех высокотехнологичных отраслях. Управление знаниями в компаниях, создание экономики и общества, основанных на знаниях, являются одними из ключевых тенденций развития передовых стран.

В «космосе» задачи и проблемы традиционно носят более масштабный характер, поэтому и требования ко всем технологиям существенно выше. Целевые ориентиры в сфере когнитивных возможностей будущих покорителей внеземного пространства фантасты схематично уже набросали – нужно, как минимум (!!!), уметь починить космический корабль, если его потрепало, провести сложные научные эксперименты, освоить по необходимости новые миры и .. быть готовыми ко всему.

Зададимся вопросами о том, как же научить космонавта или его спутника – космического путешественника всему, что необходимо, возможно ли это сделать «сегодня», «завтра», когда-нибудь? К сожалению, ответы на эти вопросы пока носят отрицательный характер, вынуждая развивать альтернативные подходы – обучение критическим и базовым знаниям, акцентирование на способностях быстро учиться, обеспечение эффективных технологий «обучение по требованию» и др.

Когнитивные (познавательные) ограничения людей также способствуют развитию автоматизированных систем поддержки их деятельности и принятия решений, созданию дистанционных систем управления и обучения.

Обобщая, можно выделить следующие приоритетные направления в обучении космонавтов (и других категорий специалистов):

  • HCT (Human Cognitive Technologies) – развитие когнитивных технологий обучения человека;
  • LOD (Learning-On-Demand) – создание и совершенствование программно-технических систем обучения по требованию;
  • ARL (Additional Reality Learning, Adaptive Robotics Learning) – разработка инфо-когнитивных технологий обучения автоматизированных и автономных СППР, роботизированных помощников, и систем дополненной реальности.

В следующих постах я подробней расскажу о каждом из указанных направлений

Запись опубликована в рубрике Без рубрики. Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Профессор И.П. Сусов
Введение в теоретическое языкознание


Модуль 1 "Язык как объект языкознания"
 

Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее

Из истории языкознания до 20 в.
1.02. Развитие языкознания в 20 в.
1.03. Описание языка в формальном аспекте
1.04. Описание языка в функциональном аспекте
1.05. Когнитивные процессы и язык
1.06  Коммуникация и язык
1.07. Язык как система знаков
1.08. Язык и общество
1.09. Язык и индивид
1.10. Происхождение языка

Оглавление учебника
Вступительная беседа

Следующая страница
Предыдущая страница

Когнитивные процессы и язык

Основные функции языка. Начальные этапы функционирования информационно-когнитивной системы.  Вербализация знаний. Когнитивные структуры. Заключительные замечания
.
Основные функции языка
   
Язык двунаправлен.С одной стороны, он обеспечивает взаимодействие отправителя вербального (словесного) сообщения и его получателя, адресата. В этом случае говорят о его коммуникативной функции. Данную функцию принято считать ведущей, поскольку именно она, по мнению большинства современных учёных, определяет сущность языка.
   
С другой стороны, язык направлен на действительность и на тот мир образов, который выстраивается между действительностью и человеком, выступая как множество знаний, образующих в совокупности картину, или модель, мира. Эта картина мира, локализованная в сознании, постоянно пополняемая и корректируемая, регулирует поведение человека. Язык не просто передаёт в актах коммуникации в виде высказываний сообщения, в которых содержатся те или иные знания о каких-то фрагментах мира. Он играет важную роль в накоплении знаний и их хранении в памяти, способствуя их упорядочению, систематизации, т.е. участвуя в их обработке. Тем самым язык обеспечивает познавательную деятельность человека. В данном случае говорят о его когнитивной функции.
   
Обе функции языка неразрывно связаны, они взаимно предполагают друг друга. Для лучшего понимания этих сторон языка можно обратиться к рассмотрению того, что собой представляют познание мира и  языковая коммуникация.
   
Если понимать язык как особый, а именно коммуникативный и — более узко — вербальный способ (или форму) человеческого поведения, то следует учитывать исключительную способность каждого конкретного языка приспособляться к бесконечному разнообразию жизненных ситуаций и выражать бесчисленное множество значений. Поэтому так трудно познать свой родной язык и неизмеримо сложнее познать чужой язык (или чужие языки). Выражение Язык бесконечен, и полностью выучить его невозможно не лишено смысла.
   
Во многом трудности овладения и родным, и тем более чужими языками заключаются в том, что язык — это не просто номенклатура слов и множество грамматических правил. Любой отдельный язык не существует сам по себе как абстрактная система, а привязан к конкретным условиям существования определённого племени, народности, нации в определённую историческую эпоху. В словарях и тем более в грамматических описаниях сведения такого рода обычно не содержатся.

Язык и конечен, и бесконечен
. Инвентари звуковых единиц, морфем и даже слов, наборы грамматических правил каждого данного языка в принципе конечны. Но количество значений, которые могут быть выражены на данном языке, по сути дела бесконечно. Существующие лингвистические словари фиксируют далеко не все возможные значения. Для понимания многих слов и выражений мало знать сам язык, необходимы знания энциклопедического характера, т.е. знания о мире.
  
 Культуре данного этноса, отношениям в данном социуме противостоит не просто язык как таковой, а присущая человеку целостная информационно-когнитивная система, которую образуют тесно взаимосвязанные друг с другом мышление, сознание и язык. И понять, что же такое язык, вне этой системы невозможно. <>

Начальные этапы функционирования информационно-когнитивной системы

Язык включён в сложную систему познания мира человеком, в информационно-когнитивную систему, в которой взаимодействуютмышление, сознание, память и язык. Она локализована в мозгу человека. Её основным назначением является обеспечение процессов восприятия информации извне, переработки этой информации и её сохранения, её передачи другим индивидам.
   
Переработка информации осуществляется в актах мысли. Знания как результаты работы мышления упорядочиваются сознанием, организуются в когнитивные (познавательные) структуры, которые могут быть помещены в память. Сознание оперирует не только знаниями, но и мнениями, оценками, убеждениями. В нём формируется более или менее целостная картина мира, или модель мира, которая в значительной мере предопределяет поведение человека (в том числе и его коммуникативное поведение). Эта модель мира в процессе жизнедеятельности постоянно дополняется, модифицируется.Благодаря разнообразным системам общения и прежде всего благодаря языку, складывается общая для всего данного этноса или социума картина мира. Она входит как важная часть в так называемый менталитет народа или социума.
   
Между разными языками имеется очень много общего, так что их нередко квалифицируют как варианты одного и того же человеческого языка, как "вариации на одну и ту же тему".  И вместе с тем широко распространено мнение, что разные языки опираются на разные картины мира и даже могут предопределять неодинаковое видение мира, нетождественные формы поведения у носителей разных языков.
   
Формирование знаний о мире — очень сложный и многоступенчатый процесс переработки поступающего извне опыта. По всей очевидности,  знание,  информация может передаваться и храниться как в неязыковой (или доязыковой), так и в языковой форме.Первичная информация о каких-то событиях во внешнем мире поступает в органы чувств человека в виде воспринимаемых ими стимулов, имеющих форму физических сигналов (оптических, звуковых, тактильных и др.). Она обрабатывается мышлением и передаётся сознанию, попадая здесь в блок кратковременной (оперативной) памяти в виде не точной копии физического стимула, а его мыслительной интерпретации, на основе которой в сознании складывается своего рода убеждение относительно того, что есть во внешнем мире. Это убеждение имеет своим истоком воспринятый стимул, но в нём, вместе с тем, отражается сильное воздействие и контекста ситуации восприятия, и действующих в данном коллективе этнокультурных и социальных норм, и индивидуальной предрасположенности, и личного опыта. Убеждение — это субъективное знание. По поводу одного и того же события у разных людей могут сложиться неодинаковые убеждения.

Вербализация знаний
   
В каждый данный момент осознаётся (т.е. активизируется, "высвечивается") ограниченное количество информации, поэтому значительная её часть находится в блоке памяти, содержимое которого не активно, не "высвечено". Отсюда знания извлекаются, когда возникает необходимость передать их другим людям. Извлечение опыта из памяти сопряжено с переводом в вербальную (языковую) форму того, что изначально имело (полностью или частично) неязыковой (доязыковой) статус. Ведь мышление, как полагают многие современные учёные, пользуется не обычным звуковым языком, находящимся в распоряжеиии того или иного этноса, а особым кодом — "языком" мозга, или "языком" мысли (lingua mentalis). Если принять эту точку зрения, то вербализация представляет собой перекодирование результатов работы мышления средствами конкретного этнического звукового языка. 

В памяти информация хранится в виде отдельных "кусков", или эпизодов. Они могут быть разными по своему размеру, по количеству запомнившихся деталей. Так, по пространственно-временному объёму и по количеству "высвечиваемых" при воспоминании деталей существенно различаются такие блоки, как "Мои школьные годы" и "Сдача мною последнего выпускного экзамена в школе".
   
Извлекая из памяти свой опыт, говорящий прежде всего разбивает большой эпизод на множество всё более мелких, доводя процесс расчленения до таких микроэпизодов, которым в соответствие могут быть поставлены мыслительные структуры — суждения или (как сегодня чаще говорят) пропозиции.В каждой из таких пропозиций отображаются состав участников данного эпизода, их роли относительно друг друга и общий характер данного события. Так, имея в виду событие, связанное с передачей кем-то кому-то какого-то предмета, мы предполагаем наличие в таком событии трёх участников: того, кто совершает акт передачи (производитель действия, агенс), того, кто является получателем (адресат, получатель), и того предмета, который передаётся (объект, пациенс).      Для передачи идей об этих объектах и о ситуации в целом говорящим подбираются подходящие слова (а при их отсутствии строятся новые слова) и развёртывается предложение (например: Константин / студентдарит / вручаетпреподавателю / профессору / имениннику цветы / вазу / книгу).
   
Предложение не является точным отпечатком мысли. Передаваемое содержание подвергается определённой переработке, в процессе которой учитываются: определённое коммуникативное намерение (иллокуция) говорящего, психическое состояние адресата речевого высказывания, предварительное знание им объектов, о которых идёт речь, возможность понимания им высказывания и его адекватной реакции.
   
Говорящий должен считаться с этнокультурными и социальными нормами, не прибегая к прямому упоминанию предметов и действий, которые относятся к числу табуированных. Он отыскивает более приемлемые формы высказываний, отдавая себе отчёт, что не каждый собеседник нормально реагирует на шутку, иронию или на неприкрытую лесть, что достижению успеха в коммуникации часто вредят фамильярность, циничность, грубость, хамство. В выборе форм выражения ему приходится  считаться с принципом кооперации, сознательно нарушая в определённых случаях те или иные его постулаты. Так,  например, говорящий в беседе с ограниченным, тупым человеком нередко вполне сознательно, только ради того чтобы избехать скандала, не следует постулату качества / истинности ("Говори то, что ты считаешь истинным") и не акцентирует умственных качеств собеседника.Воздействие на форму высказывания оказывают и особенности грамматического строя используемого языка.
   
Иными словами, актуальное высказывание не есть выражение исходной мысли. В нём таится множество скрытых смыслов, недомолвок, намёков. Именно поэтому так труден процесс понимания письменного текста (например, научного, публицистического и в особенности художественного). Немало трудностей таит в себе также понимание высказываний собеседника в повседневной устной коммуникации, где часты недомолвки и возможно использование неречевых знаков.

Когнитивные структуры
   
И обработка мышлением воспринимаемого стимула, позволяющая получить в итоге определённое знание о каком-то внешнем событии, и подготовка к рассказу о каком-то событии в прошлом, который был бы доступен для понимания адресатом, и понимание только что воспринятого текста в очень существенной степени опираются на использование уже имеющихся в уме типовых схем, или моделей, под которые могут быть подведены всё новые и новые ситуации. Такие схемы диктуют способы расчленения больших "кусков" опыта на меньшие. Они организуют вновь поступающую информацию. Они же как бы "подсказывают", какое информационное звено ещё отсутствует, т.е. обладают предвосхищающей силой. Термин схема был предложен психологом Ф. Бартлеттом ещё в 1932 г. В настоящее время в близком значении используются термины фрейм, сценарий, скрипт и др.
   
Так, каждый из нас видел множество самых разных стульев. Каждый из нас имеет у себя в уме фрейм стула (т.е. обобщённую, стереотипную схему этого объекта), в соответствии с которым у стула имеются обычно четыре ножки и спинка. Видя кого-то, кто сидит на стуле, который по какой-то причине не целиком доступен нашему восприятию, мы тем не менее знаем, что невидимые части стула — это либо спинка, либо какие-то или же все его ножки.
   
Фрейм помогает нам "дорисовывать" в уме то, что мы не видим, но что должно иметь место. Войдя в какую-либо комнату и ещё не видя её  целиком, мы тем не менее знаем о существовании четырёх стен, пола и потолка, одного или нескольких окон, минимум одной двери.  Услышав или прочитав слово декан, мы соотносим его в пределах фрейма "высшее учебное заведение" с большим рядом других слов, к числу которых принадлежат и такие, как университет, факультет, кафедра, преподаватель, студент, расписание, лекция, семинар, сессия, экзамен, зачёт, курс, аудитория, стипендия, каникулы и т.д. Слово официант мы соотнесём с фреймом "Мы ужинаем в ресторане". Это событие (в сегодняшней нашей жизни почти несбыточное для большинства россиян и знакомое либо по прошлому опыту людей старшего поколения, либо по романам и фильмам!) можно представить как последовательность примерно таких сцен, как: "мы приходим в ресторан", "мы занимаем столик", "мы знакомимся с меню и выбираем блюда", "мы делаем заказ официанту", "официант обслуживает нас", "мы едим", "официант приносит нам счёт", "мы расплачиваемся", "мы уходим из ресторана". Фрейм такого рода, связанный с представлением развёртывающегося во времени события, уместно назвать сценарием.
   
Фрейм может мыслиться как иерархическая структура, где есть верхний, господствующий узел и некоторое множество задаваемых им нижних, подчинённых узлов (слотов; от англ. slot ‘паз, отверстие’). Так, фрейм глагола писать ‘изображать графические знаки’ предполагает возможность множества слотов, иными словами пустых позиций, которые могут быть заполнены именами пишущего, инструмента для писания, поверхности для нанесения графических знаков, вида графического произведения и т.п. Замещение слота делает его терминалом. Фрейм писать может послужить основой для построения высказываний Наташа пишет фломастером плакат;Семён пишетписьмо брату; Ольга пишет мелом на доске.
   
Обращение к фреймам помогает слушателю или читателю при интерпретации высказываний, содержащих недомолвки, намёки,  эллиптические конструкции и т.д. Адресат подводит содержание воспринятого сообщения под некую стереотипную схему и "достраивает" в уме то, о чём не было сказано. Опираясь на соответствующий фрейм, говорящий структурирует передаваемое сообщение большого объёма, разбивая его на звенья оптимального для передачи размера. Фреймовый подход является одним из эффективных методов семантического представления слов, предложений и текстов.
   
Мыслительные схемы могут служить организации хранимого в памяти опыта и в неязыковой, и в языковой форме. Некоторые исследователи полагают, что мы храним в памяти и доязыковые, и языковые фреймы. Неязыковые фреймы приобретают статус языковых после такой их обработки, которая делает их коммуницируемыми (т.е. передаваемыми в процессах языковой коммуникации). Другие исследователи предполагают, что все фреймы имеют (в отличие от чисто ментальных схем) языковой статус.
   
Обработанные языком когнитивные структуры и отдельные элементы опыта (так называемые концепты) в совокупности составляют языковую картину мира. Исходя из этого, можно рассматривать язык не только как систему лексических, грамматических и фонологических единиц, не только как систему правил коммуиикативного поведения в определённом этнокультурном и социальном контексте, но и как систему вербализованных знаний о мире.

Заключительные замечания
   
Итак, язык включён в информационные процессы, будет ли это использование языка в коммуникации между людьми, будет ли это участие языка в обработке полученной информации в сознании и её хранении в индивидуальной памяти каждого из нас, в формировании общей для данного человеческого коллектива картины мира, в обеспечении тем самым исторической преемственности между поколениями.  Функции языка как орудия коммуникации и как орудия познания мира связаны неразрывно. Язык есть по своему назначению когнитивно-коммуникативная система. Изучая тот или иной язык, надо не упускать из вида неразрывную связь двух главных его функций — когнитивной и коммуникативной.
   
Овладение чужим языком предполагает не просто заучивание его словарных и грамматических правил, но и углубление в  этнокультурный и социальный контекст, в котором функционирует этот язык, и вживание в стоящую за высказываниями на этом языке языковую картину мира, которую можно квалифицировать как организованное посредством языка  в целостную структуру множество отдельных элементов опыта (концептов) и множество схем типовых ситуаций (когнитивных структур). Нужно учиться видеть всё вокруг себя через призму иной языковой картины мира, относиться к любому языку как системе вербализованных знаний о мире.

Содержание сайта

Тверской государственный университет

Многие знают, что американцы называют (или раньше называли) Бауманку «Ракетным колледжем на Яузе». И на это они имеют веские основания – большинство бауманцев являются офицерами соответствующих родов войск, а ведущие преподаватели часто ведут научные разработки двойного назначения )) Так уж случилось, что и моя первая серьезная работа тоже была связана с космосом, с интересным проектом создания ситуационного центра в рамках советской программы «звездных войн». На старших курсах университета я даже работал в РНИИ КП, где мне завели трудовую книжку и сделали в ней первые записи. С тех пор моя научная и производственная деятельность иногда «летает в космос», а некоторые разработки имеют двойное назначение &#128521; К счастью, ничего суперсекретного я не делаю

Этим летом мне удалось сделать наброски к статье о перспективных образовательных технологиях подготовки космонавтов и создании профильного ситуационного центра (СЦ), которыми я и хочу поделиться.

Мои предыдущие публикации в этом направлении представлены здесь, в том числе:

  • Ситуационные центры: определения, структура и классификация
    Наверное, самая цитируемая моя статья, включена в несколько учебных пособий.
  • Обучающие ситуационные центры
    Одна из первых российских статей по тематике учебных СЦ и обучения на их базе.
  • Ситуационные центры в образовании
  • Ситуационный центр стратегического и оперативного управления системой обучения ФТС России
  • Интеграция и конвергенция методов моделирования информационно-аналитических систем для решения задач управления знаниями

ВВЕДЕНИЕ

Идеи о космических путешествиях уже давно не сходят со страниц фантастических романов о будущем человечества. Сегодня образы писателей уже постоянно воплощаются на экранах кинотеатров, телевизоров и оживают в компьютерных играх. Все чаще возникает ощущение, что это будущее, еще совсем недавно считавшееся невероятным, вот-вот наступит. Этому способствует бурное развитие технологий, среди которых особое положение занимает четверка нано-, био-, инфо- и когнитивных (НБИК) технологий.

Важно заметить, что когнитивные технологии играют в указанном квартете равнозначную, а в перспективе и доминирующую роль. Можно даже предположить, что через некоторое время распространенное сокращение «ИКТ» будет расшифровываться как «инфо-когнитивные технологии» в противовес текущей инфо-коммуникационной трактовке. Такое внимание к когнитивности вызвано все большей значимостью ментальных и особенно познавательных процессов человека – ведь, чем сложней окружающие нас программно-технические средства, тем больше и лучше нам надо учиться.

Потребность в непрерывном обучении и повышении квалификации уже хорошо осознана, и не только в космической индустрии, но и во всех высокотехнологичных отраслях. Управление знаниями в компаниях, создание экономики и общества, основанных на знаниях, являются одними из ключевых тенденций развития передовых стран.

В «космосе» задачи и проблемы традиционно носят более масштабный характер, поэтому и требования ко всем технологиям существенно выше. Целевые ориентиры в сфере когнитивных возможностей будущих покорителей внеземного пространства фантасты схематично уже набросали – нужно, как минимум (!!!), уметь починить космический корабль, если его потрепало, провести сложные научные эксперименты, освоить по необходимости новые миры и .. быть готовыми ко всему.

Зададимся вопросами о том, как же научить космонавта или его спутника – космического путешественника всему, что необходимо, возможно ли это сделать «сегодня», «завтра», когда-нибудь? К сожалению, ответы на эти вопросы пока носят отрицательный характер, вынуждая развивать альтернативные подходы – обучение критическим и базовым знаниям, акцентирование на способностях быстро учиться, обеспечение эффективных технологий «обучение по требованию» и др.

Когнитивные (познавательные) ограничения людей также способствуют развитию автоматизированных систем поддержки их деятельности и принятия решений, созданию дистанционных систем управления и обучения.

Когнитивная наука и когнитивные технологии: от познания к практике.

Обобщая, можно выделить следующие приоритетные направления в обучении космонавтов (и других категорий специалистов):

  • HCT (Human Cognitive Technologies) – развитие когнитивных технологий обучения человека;
  • LOD (Learning-On-Demand) – создание и совершенствование программно-технических систем обучения по требованию;
  • ARL (Additional Reality Learning, Adaptive Robotics Learning) – разработка инфо-когнитивных технологий обучения автоматизированных и автономных СППР, роботизированных помощников, и систем дополненной реальности.

В следующих постах я подробней расскажу о каждом из указанных направлений

Запись опубликована в рубрике Без рубрики. Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Когнитивные беспроводные самоорганизующиеся сети

Беспроводные самоорганизующиеся сети (MANET- Mobile Ad-Hoc Networks) представляют архитектуру построения мобильных радиосетей, которая предполагает отсутствие фиксированной сетевой инфраструктуры (базовых станций) и централизованного управления. Особую привлекательность эти сети приобрели с появлением беспроводных стандартов и сетевых технологий (Bluetooth, Wi-Fi, WiMAX). На основе уже существующих стандартов 802.11 и 802.16 можно строить беспроводные самоорганизующиеся сети городского масштаба, отличительной чертой которых можно назвать большую зону покрытия (несколько квадратных километров).

Беспроводная самоорганизующаяся сеть (БСС) характеризуется динамическими изменениями топологии, ограниченной пропускной способностью, ограниченной мощностью батарей (аккумуляторов) в узлах, неоднородностью ресурсов узлов, ограниченной безопасностью и др. Однако в последнее время БСС-сети стали использовать в интеллектуальных транспортных системах для дома (HANET — Home Ad-Hoc Network), для сетей небольших офисов, для совместных вычислений компьютеров, расположенных на небольшой территории.

Самоорганизующиеся сети (Ad-Hoc сети) могут быть классифицированы согласно их применению:

— мобильные беспроводные самоорганизующиеся сети (Mobile Ad-hoc Networks, MANET);

— Беспроводные mesh-сети (Wireless Mesh Networks, WMN);

Мобильная беспроводная самоорганизующаяся сеть (MANET), которую иногда называют мобильной mesh-сетью, является самонастраивающейся сетью, которая состоит из мобильных устройств.

Рис. 1.9 — Пример архитектуры БСС-сети

На рис.1.9. показан пример архитектуры БСС-сети, где все узлы используются для связи беспроводные соединения. Все устройства в БСС-сети постоянно перемещаются, а следовательно, в сети постоянно меняются связи. Каждый узел должен выполнять функции маршрутизатора и принимать участие в ретрансляции пакетов данных. Главная задача в создании такой сети — сделать так, чтобы все устройства могли постоянно поддерживать актуальную информацию для правильной маршрутизации трафика. БСС-сеть также можно разделить на несколько классов:

• Vehicular Ad Hoc Network (VANET) — Ad-Hoc-сеть, которая используется для связи транспортных средств друг с другом, а также для их соединения с придорожным оборудованием;

• Intelligent vehicular Ad-Hoc network (InVANET) — своего рода искусственный интеллект, который помогает управлять автомобилем в разных непредвиденных ситуациях;

• Internet Based Mobile Ad hoc Network (iMANET) — БСС-сеть, которая соединяет мобильные узлы с фиксированными Internet-шлюзами.

Беспроводные mesh-сети — это особый вид Ad-Hoc-сетей, который имеет более спланированную конфигурацию. Основное отличие состоит в том, что беспроводные узлы не перемещаются в пространстве во время работы. Основное отличие между MANET и Mesh-сетями состоит в том, что, как правило, MANET — относится к терминальной сети, т.е. к сети без транзитных функций, а Mesh-сети — к транзитной сети, хотя деление это весьма условно, но принято в настоящее время. В соответствии с более сложными функциями Mesh-сети при ее построении тоже различают родительские и дочерние сети Internet.

Рис. 1.10 — Пример беспроводной mesh-сети

На рис.1.10. показан пример беспроводной mesh-сети состоящая из клиентов, маршрутизаторов и шлюзов.

На данный момент наблюдается огромный научный и прикладной интерес к созданию самоорганизующихся самовосстанавливающихся сетей .

Как было упомянуто выше, одним из наиболее актуальных кандидатов для реализации когнитивных беспроводных сетей считают: беспроводные самоорганизующиеся сети.

Роуминг (Ramming) в утверждает, что для БСС-сети требуется новый тип технологии организации сети, называемый когнитивной технологией. Он утверждает, что такая сеть должна понимать задачи приложения, а приложение способно понять возможности сети в любой момент времени. Это позволило бы сети, посредством изучения основных требований приложения, использовать новые возможности и динамически выбирать удовлетворяющие этим требованиям протоколы сети.

Как основное положение когнитивной теории, когнитивный цикл применяется в сетях для распознавания образов. Степень возможности распознавания образов узлом зависит от его логического положения и уровня расположения в сети. Исходя из этого, подобно БСС-сети, когнитивная сеть может рассматриваться в качестве динамической интегрирующийся сети. Поэтому возможно применять когнитивную технологию в БСС-сетях, что, следовательно, приводит к развитию БСС-сетей.

Когнитивная беспроводная самоорганизующаяся сеть — естественная конечная точка развития современной БСС-сети. Однако когнитивные сети реагируют намного быстрее, чем самоорганизующиеся сети, поскольку они должны быть способны изучать и планировать и, следовательно, существует большая потребность в самоанализе. Можно было бы утверждать, что полностью функционирующая когнитивная сеть является естественным развитием БСС-сети.

Рис. 1.11 — Управление маршрутизацией в когнитивной Ad-Нос сети

На рис.1.11. показан в качестве примера управление маршрутизацией в когнитивной Ad-Нос сети. При необходимости адаптации всей системы рассматривается сеанс передачи данных в самоорганизующейся сети между исходящим узлом S1 и узлом назначения D. Исходящий узел S1 не имеет достаточной мощности для прямой передачи данных в D1. Поэтому он должен передать данные в узел назначения только через промежуточные узлы, такие как R1 и R2.

Предполагается, что цепь из источника до назначения имеет высокую вероятность успешной передачи. Уровень маршрутизации будет определять маршруты на основе минимального количества промежуточных узлов, которые в данном случае включают в себя либо R1, либо R2. Узел S1 выполняет адаптацию канального уровня для выбора R1 или R2 на основе отношения сигнала к шуму и наименьшей вероятности нарушения связи.

Когнитивные технологии в образовании

С точки зрения канального уровня в узле S1 это обеспечивает самую высокую вероятность того, что переданные пакеты прибудут к ретрансляционным узлам корректно. Однако без дополнительной информации этот выбор не гарантирует вероятность доставки передаваемых данных от S1 до D1 .

В отличие от адаптации отдельных элементов сети, для расчета полной вероятности нарушения связи на пути от узла S1 до D1 через узлы R1 и R2 когнитивная сеть использует информацию от всех узлов. Это показывает преимущество более глобального подхода, но у когнитивной сети есть и другое преимущество: ее способность к обучению. Предположим, что механизм познания измеряет пропускную способность от источника до пункта назначения, чтобы оценить эффективность предыдущих решений, а узлы S1 и S2 направляют свой трафик в обоих направлениях через узел R2, поскольку это удовлетворяет требованию минимальной вероятности нарушения связи. Теперь предполагается, что R2 переполняется из-за большого объема трафика, поступающего из S2. Это становится очевидным в процессе изучения пропускной способности на основании сообщений узлов S1 и S2. Механизм изучения признает, что предшествующее решение больше не оптимально, и познавательный процесс направляется на выработку другого решения. Когнитивная сеть явно не знает, что есть переполнение в узле R2, потому что мы не включали эту информацию в качестве наблюдения. Тем не менее, сеть в состоянии сделать вывод, что могут возникнуть проблемы из-за снижения пропускной способности, а затем реагировать на переполнение, возможно, перенаправлением трафика через узлы R1 и (или) R3. Этот пример иллюстрирует потенциал когнитивных сетей в оптимизации непрерывной работы и способность реагировать на непредвиденные обстоятельства. Протокол маршрутизации когнитивной сети основан не на чисто алгоритмическом подходе и способен выбрать эффективный операционный режим даже в непредвиденных ситуациях.

Выводы

Вэтой главе был приведен анализ тенденций развития беспроводных
сетей связи, показавший, что основными направлениями развития систем
передачи данных являются увеличение скорости передачи данных,
улучшение характеристик мобильности, расширение количества
представляемых услуг, улучшение использования радиочастотного спектра,
улучшение степени интеллектуальности сетевого и абонентского
оборудования.

В главе была также определена радиосистема с программируемыми параметрами и беспроводная когнитивная система, включающая фундаментальные определения создателя термина «когнитивное
радио» и определение FCC США и ofcom Великобритании. Был рассмотрен пример первой когнитивной беспроводной WRAN сети – стандарт IEЕЕ 802.22.

Также была рассмотрена архитектура когнитивной системы.
Внедрение когнитивной технологии приведёт к повышению эффективности использования радиочастотного спектра, улучшению управления ресурсом, повышению качества связи, эффективности управления доступом и появлению новых видов услуг.

Таким образом, нетрудно сделать вывод о том, что технология
построения средств связи движется к все более интеллектуальным
программно-управляемым системам. Вместе с усложнением технологий
построения беспроводных средств связи развиваются и методы управления беспроводными сетями. В данный момент передовым в этой области
выглядит функционирование когнитивных беспроводных сетей.

Однако в главе было упомянуто, что есть такие сети, предполагающие отсутствие фиксированной сетевой инфраструктуры и централизованного управления. Эти сети называются Беспроводными самоорганизующиеся сетями (MANET). Но мы можем сказать, что когнитивные сети намного быстрее, чем самоорганизующиеся сети, потому что они способны собрать,анализировать,адаптировать и планировать.

Читайте также:


Когнитивная этология — это сравнительное, эволюционное и экологическое изучение мышления животных. Она сосредоточена на том, что думают и чувствуют животные, а это означает внимание к их эмоциям, убеждениям, рассудительности, информационным процессам, сознанию и самосознанию. Когнитивных этологов интересует несколько вопросов: они надеются проследить эволюционную непрерывность

у различных видов; они хотят определить, как и почему эволюционировали умственные способности и эмоции; и они хотят проникнуть в настоящий, внутренний мир животных. Когнитивные этологи предпочитают изучать животных в их естественной среде обитания — или в условиях, максимально приближенных к природным.

Интерес к эмоциональным и ментальным возможностям животных существовал все время, но современная эра когнитивной этологии, сосредоточенной на эволюции и эволюционной непрерывности мышления животных, началась вместе с появлением в 1976 году книги Дональда Гриффина «Проблема сознания животных: эволюционная непрерывность умственного опыта». Гриффина часто называют «отцом когнитивной этологии», и его главной задачей было получить больше информации о сознании животных. Он также хотел прийти к пониманию такого сложного вопроса, каково это — быть определенным животным.

Когнитивная этология привлекает внимание многих исследователей из самых разных областей, в том числе тех, кто заинтересован в благополучии животных и их защите. В моем представлении когнитивная этология — это комплексная наука, способствующая пониманию субъективной, эмоциональной, сострадательной и моральной жизни животных. Однако, если речь идет и непростых и волнующих «глобальных вопросах», которые поднимает когнитивная этология (такие как эволюция социальной морали, к которой я обращаюсь в главе 4), окончательные выводы требуют междисциплинарного подхода. Помимо этологов, мы нуждаемся в генетиках, эволюционных биологах, теологах — специалистах по религии и религиозных лидерах. И все это для того, чтобы взяться за чрезвычайно сложную задачу: понять эмоциональный и моральный мир животных и выяснить, как они соотносятся — и какую роль сыграли в эволюции человеческой морали, этики и духовного понимания.

Но, прежде чем мы перейдем к этим проблемам, нам нужно прийти к согласию по основным вопросам, таким как: «Как мы узнаем, что животные что-то чувствуют и о чем-то думают?» Нам это отчасти известно, и одна из причин — наблюдаемая каждым гибкость в их поведении. Животные демонстрируют гибкость в поведенческих моделях, и это говорит о том, что они являются сознательными существами, обладающими страстями, а не просто «генетически запрограммированными» делать «что-то» в одной ситуации и «что-то» в другой. Например, обезьяны не станут участвовать в эксперименте, ес\и знают заранее, что не справятся с ним. Исследования показали, что крысы часто ненадолго задумываются о том, что им известно, когда бегут по лабиринту; они останавливаются, в обратном порядке проигрывая в голове маршрут, и корректируют свои действия. Когда животным требуется принять решение, которое предполагает особое внимание к особым стимулам, и им нужно сделать осознанный выбор среди альтернативных вариантов, многие из них вполне способны это делать — они осведомлены об окружающих обстоятельствах и намеренно совершают адекватный, целенаправленный и гибкий выбор в самых разных обстоятельствах.

Гибкость поведения — это одна из лакмусовых бумажек для выявления сознательности, мышления в действии. Сознание эволюционировало, поскольку позволяло индивиду делать выбор при столкновении с разнообразными и непредсказуемыми обстоятельствами.

Как предприятия смогут использовать когнитивные технологии

Однако, установив, что другие животные обладают сознательным мышлением, мы переходим к более интересным вопросам: о чем они думают? Что чувствуют? Что им известно? Страстное желание ответить на эти вопросы — вот что движет когнитивными этологами. Вот что заставляет нас подниматься в предрассветный час по утрам.

Дата добавления: 2015-07-02; Просмотров: 269; Нарушение авторских прав?;

Рекомендуемые страницы:

Читайте также:

Ежедневно в мире генерируется более 500 млн твитов и 55 млн записей в Facebook. В одном только Нью-Йорке датчики и камеры наблюдения за сутки создают более 520 ТБ данных. Каждое современное месторождение нефтегазовой индустрии с числом сенсоров порядка 80 тыс. генерирует за срок своего существования в среднем 15 ПБ данных. И это – только капля в современном информационном цунами.

Люди постепенно учатся хранить и распределять все эти данные. Определенный прогресс наметился благодаря успехам в развитии облачных технологий. Менее заметны достижения в области полезного использования огромных массивов данных, их эффективного анализа. Сложность заключается в том, что у порядка 80% всей генерируемой сегодня информации отсутствует структура. Более того: согласно прогнозам, количество неструктурированных данных в общем потоке новой информации достигнет отметки более 93% к 2020 г.

По данным IBM Research, порядка 2,5 квинтильонов (миллион триллионов, число с 18 разрядами) новой информации появляется ежедневно. Порядка 90% всей информации в мире появились в последние два года. При общей численности населения Земли в 7,3 млрд, на каждого человека приходится примерно 1,7 МБт данных, создаваемых каждую минуту.

Астрофизики зачастую используют в своих теориях определение так называемой «темной материи». Эту материю невозможно увидеть или определить ее истинные границы, но в то же время она доказывает свое существование и присутствие гравитационным воздействием. Точно такая же ситуация сегодня складывается с огромными массивами накопленных данных. Большинство информации, собранной на сегодня человечеством, полностью подпадает под определение «темных данных». Число решений, генерирующих данные, устройств и систем, хранящих эти данные, превышают все мыслимые границы. Разнообразие форматов записи и представления приводят к потере смысла этих данных, к тому, что огромные массивы ценной информации по сути превращаются в скопище бесполезного цифрового шума.

Искусственный интеллект

Любые попытки построить систему анализа данных по принципу футуристического «Мегаразума», где искусственный интеллект представляет собой масштабированный в несколько раз человеческий интеллект, заведомо обречены на провал. Эффективная работа с огромными массивами неструктурированной информации возможна только с привлечением искусственного интеллекта на базе когнитивных вычислений.

Когнитивные вычисления лишь частично повторяют особенности работы человеческого мозга – главным образом в области обработки и структуризации поступающей информации. Помимо этого когнитивные технологии используют принципы глубокого машинного обучения, сопоставления различных данных и правил, применения собственного и стороннего опыта, разработки новых правил и алгоритмов работы с данными непосредственно в процессе проведения вычислений.

Эффективная работа с огромными массивами неструктурированной информации возможна только с привлечением искусственного интеллекта на базе когнитивных вычислений.

Человеческий интеллект обладает рядом преимуществ, до сих пор не превзойденных машиной, таких как интуиция, чувство вкуса, оценочное суждение, здравый смысл. В свою очередь, машины имеют «идеальную память», способны быстро производить сопоставление и проверку фактов, программируются на глубокое обучение, и вдобавок мгновенно производят крупномасштабные математические вычисления.

Техническая реализация

Системы когнитивных вычислений разрабатываются не для противопоставления машинного и человеческого интеллекта и не для замены человека, но для более тесного взаимодействия человека и машины. Искусственный интеллект, способный эффективно обрабатывать неструктурированные данные, должен научиться распознавать визуальные образы и понимать человеческую речь.

По определению, когнитивная вычислительная система должна обладать чрезвычайно высокой производительностью. Чтобы такие вычисления имели действительную практическую ценность, результаты должны появляться молниеносно. Именно по этой причине все компоненты когнитивной ИТ-инфраструктуры, включая модули искусственного интеллекта, системы хранения, API, программное обеспечение, сервисы и многое другое, должны быть максимально быстрыми и гарантировать минимальные задержки при передаче данных между собой.

ИТ-инфраструктура для когнитивных вычислений, гарантирующая результаты обработки неструктурированных данных за считанные миллисекунды, строится на серверах транзакционной аналитики, с привлечением аппаратных ускорителей и самых современных систем хранения данных на флеш-технологиях.

Использование открытых архитектур и открытых экосистем для когнитивных вычислений обеспечивает возможность быстрого обновления при постоянно высоком уровне конкурентоспособности. Список приемлемых открытых экосистем, в зависимости от потребностей предприятия, может включать Blockchain, Docker, Linux, OpenPower и другие.

Оптимально выбранная ИТ-инфраструктура предприятия для высокоэффективных когнитивных вычислений в последнее время все чаще ассоциируется с гибридными облачными платформами. Уход от традиционного представления ИТ в качестве набора серверов и систем хранения к распределенным, программно-определяемым и облачным технологиям с когнитивными рабочими нагрузками в значительной мере определяет правильный вектор для инвестиций в будущее предприятия.

Когнитивные технологии в действии

Примером успешного развития универсальной когнитивной системы, является IBM Watson. Эта система изначально разработана для масштабирования под любой формат и размер современного бизнеса, адаптирована к облачным технологиям, успешно интегрируется с открытыми экосистемами и флеш-системами хранения данных IBMFlashSystem. Разработчики IBM создали пакет сервисов, позволяющих быстро создавать с нуля собственную когнитивную облачно-ориентированную систему Watson на предприятиях, работающих в самых различных областях.

Подобные системы могут применяться в здравоохранении, где, по предварительным оценкам, совсем скоро каждый пациент на протяжении своей жизни будет генерировать более 1 млн ГБ информации о своем здоровье. Для обработки всей этой информации на предмет постановки корректного диагноза или профилактического лечения пригодятся такие когнитивные технологии, как аналитика и распознавание образов (МРТ, рентген и пр.) и машинное обучение. Система Watson уже сегодня может анализировать неструктурированные медицинские данные за весь период наблюдения пациента, предоставляя рекомендации за считанные минуты.

Заглядывая в будущее

Ожидается, что уже к 2020 г. около 75% всех транспортных средств в мире будут подключены к интернету, и каждое из них сможет генерировать до 350 МБ данных каждую секунду.

Великая когнитивная революция

Здесь также не обойтись без когнитивных вычислений, позволяющих принимать мгновенные решения в реальном времени с учетом многоплановой информации о дорожной обстановке и особенностях поведения водителей, получаемой одновременно из множества источников.

Сейсмология будущего будет полностью завязана на обработку огромных массивов неструктурированной информации. Благодаря анализу этих данных появится возможность прогнозировать потенциальный ущерб от бурения очередных скважин или предсказывать землетрясения с большой точностью.

Когнитивные системы могут стать отличным решением для индивидуального обучения. В дошкольном возрасте системы класса IBM Watson можно будет приспособить для быстрого расширения кругозора, разговорных навыков, словарного диапазона. В средней школе когнитивные системы помогут быстрее усваивать разнообразный учебный материал. Высшая школа может получить отличную помощь в деле углубленного обучения различных дисциплин с учетом индивидуальности студента.

В свое время машины позволили человечеству избавиться от рутинного физического труда. Затем компьютеры избавили людей от рутинных вычислений. Следующий этап развития – повсеместное внедрение когнитивных вычислений – в какой-то степени можно рассматривать как избавление человечества от рутинных «черновых» мыслительных процессов.

Владимир Бахур

Добавить комментарий

Закрыть меню