Теория представлений

1.

Экономика предприятий
и цифровое производство
Лекция 5: Теория представлений
КНИТУ-КАИ
ИИЭиП
Кафедра «Экономика и управление на предприятии»
д.т.н., профессор кафедры ЭУП И.Ш. Шарафеев
Казань 2021

2.

Область исследования – представления: данные, информация,
знания, интерфейсы, формирующие определённые понятия о
реальной действительности
Стратегия исследования – граница, структура, содержание (ГСС)
Тезис предлагаемой стратегии – структура определяет знания
Причина появления тезиса – слабо проработана структуру таких
понятий, как: данные, информация, знания, интерфейсы
Необходимость анализа структуры – оптимальное
структурирование электронных баз

3.

ПРОБЛЕМА: отсутствие исследований, определяющих структуру таких
понятий, как «Данные»; «Информация»; «Знания»; «Интерфейсы»
Общие положения
Теория представлений – это точка зрения понятийно-функционально-структурного характера,
рассматривающая: общность и различия информационно-когнитивных категорий представлений (данных,
информации, знаний, интерфейсов); их преобразования в процессе познания (и принятия решений); их
структуризация.
Под представлениями, положенными в основу данной теории, подразумеваются определённые
ассоциации, сформировавшиеся у субъекта в результате его взаимодействия с окружающей действительностью

4.

Информационно-когнитивные категории (ИКК)
Данные – это неосознанные представления (которые, однако, имеют потенцию стать информацией)
Информация – это осознанные представления (характеризующие определённый атрибут
объекта или субъекта, или некоторого процесса, выполняемого с их участием)
Знания – это руководство к действию (представляющее некоторую цепочку
причинно-следственных связей с использованием некоторого множества
информации)
Интерфейсы характеризуются творческим потенциалом:
распознавания, преобразования или синтеза ИКК

5.

Функциональный аппарат и аппарат структуризации
Введём константы: D, I, K, Int (данные, информация, знания и интерфейсы, соответственно)
Аксиома 1. Существует четыре информационно-когнитивные категории представлений, p (от англ.
perception – восприятие)
p D I K Int
___
___
___
___
D {d a : a 1, A}; I {ib : b 1, B}; K {kc : c 1, C}; Int {Int j : j 1, 8}
Аксиома 2. Существует восемь категорий интерфейсов
Int j ( Int a Int I Int II (1) Int II ( 2) Int III (1) Int III ( 2) Int z Int m )

6.

Функциональный аппарат и аппарат структуризации
Аксиома 3. Преобразования представлений осуществляются посредством соответствующих
интерфейсов)
Inta
~
As.r As.r
~
IntI
As.r {d a }
IntII
{d a } {ib }
IntIII
{ib } {k c }
Intz
{k c } R
Аксиома 4. Существуют две группы информации – информация нечёткая и информация чёткая
ib (in.clb ' iclb" )
Аксиома 5. Существуют две группы знаний – знания потенциальные и знания реальные
k c (k pc ' k rc ' ' )

7.

Функциональный аппарат и аппарат структуризации
Аксиома 6. Под информацией понимается факто-утверждающая функция – одноместная в правой
части:
a b
a b
( a b) ( a b)
a A
a A
A B
A B
A B
A B
– утвеждение;
– отицание;
– сравнеие;
– принадлжность;
– отсутств;
– включение;
– исключние;
– общнось (пересечение);
– расшиение (сложение)

8.

Функциональный аппарат и аппарат структуризации
Аксиома 7. Следует различать знания параметрические и процессуальные. Первые относятся к
категории безальтернативных (количество альтернатив равно единице), вторые – к категории
альтернативных (предлагающих, как минимум, два решения):
y kx b
j J
параметрические знания (с линейной функцией);
y Ai x j j
параметрические знания (со степенной функцией);
j 1
j J
y Ai j j
параметрические знания (с показательной функцией);
x
j 1
__
__
(a b) [ y Rm ( x j )] [ y Rn ( x j )] процессуальные знания (в виде импликации).

9.

Функциональный аппарат и аппарат структуризации
Аксиома 8. Существует две группы памяти (M): экстернальная (внешняя, всеобщая),
представляющая собой информацию и знания, накопленные всем сообществом исследователей – Mex;
интернальная (внутренняя, личная), представляющая собой опыт конкретного субъекта исследователя
M (M ex M in )
Аксиома 9. Объём знаний измеряется количеством информации, разновидности которой показаны
в аксиоме 6
H инф 2 H нз.пер ( Aал. реш 1)

10.

Константы теории представлений
Данные, D
___
D {d a : a 1, A}
Знания, K
Информация, I
___
I {ib : b 1, B}
ib (in.clb ' iclb" )
Интерфейсы, If
___
___
I f {i f j : j 1,8}
K {kc : c 1, C}
k c (k pc ' k rc ' ' )
i f (i f a
i f1
i f 2 (1)
i f2 ( 2 )
i f3(1)
i f3( 2 )
i fz
i fm )

11.

Информационно-когнитивная модель искусственного интеллекта
Int a
~
Int I
'
M ex
Int II (1)
' '(1)
M ex
' '( 2 )
Int II ( 2 ) M ex
' ' '(1)
Int III (1) M ex
M in' '(1)
M in' '( 2 )
M in' ' '(1)
' ' '( 2 )
Int III ( 2 ) M ex
Int z
As.r As.r {d a } {in.clb ' } {iclb ' ' } {k pc ' } {krc ' ' } R
M in'
M in' ' '( 2 )

12.

Mex
As .r
if1
{da}
if2(1)
~
{inclb’}
As .r
Min
ifa
if2(2)
ifm
{iclb’’}
R
ifz
j 8
~
if3(1)
krc’’
if3(2)
kpc’
if j
As. r
{ pi } R
j 1
основной (полный) вектор преобразования;
вектор совершенствования метаинтерфейса ifm ;
вектор совершенствования интерфейсов ifz

13.

Комментарии
Пример заполнения базы знаний, с использованием языка ТАЯ
Шифр таблицы:
Имя файла:
Маршрут файла:
Наименование технологической операции:
Токарно-винторезная
Наименование технологического перехода:
Точение
Входная информация
км/добр/глуб/
Выходная (искомая) информация
подо
Идентификатор глобальные:
ы
локальные:
№
п/п
КСЗ ТЗ
км/добр/глуб/
к/а1/а2/с
1-ый параметр
1
1
1
т
км
2
2
л
км
3
0
4
1
т
а1
5
1
в
добр
2
3
добр глуб
Отношения
4
1
2
3
=
=
=
=
<=
<=
2-ой параметр
4
км
<=
<=
а2
1
1
2
3
ИП
4
=
=
=
глуб
**
:
**
0.1
*
а1
1
2
3
4
0.9
1.0
1.1
1.4
1.7
2.0
5
добр глуб
3
5
8
к
13
с
Результат
0.2
8.5
а2
к
подо
Примечание: в первой строке выполнено присваивание (для переменных км, добр, глуб) самим себе, с целью
определения (для режима отладки программы) значений с которыми они пришли в эту таблицу.

14.

• Фрагмент алгоритма расчёта подачи
Код обрабатываемого
материала.
_____________________
Идентификатор: км
Поправочный коэффициент к
расчёту подачи режущего
инструмента
Идентификатор: к
1
0,9
<= 3
1.0
<= 5
1.1
<= 8
0.9
<= 13
1.7
> 13
2.0
Расчёт подачи инструмента на
один оборот детали
(So, мм/об)
Идентификатор: подо
So 8,5
0 ,1
Dобр
t
0.2
к
Dобр – диаметр обработки (идентификатор – добр); t – глубина резания (идентификатор – глуб).