3 Кем и когда создан АСК-анализ

Автоматизированный системно-когнитивный анализ, как реально работающий АСА, предложен и разработан проф. Е. В. Луценко в 2002 году [6] и получил детальное и всестороннее развитие в десятках монографий и сотнях научных статей Ссылка на некоторые из них приведены здесь: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm .

Основная идея Е. В. Луценко, позволившая сделать это, состоит в рассмотрении автоматизированного системного анализа как метода познания (отсюда и использование термина: «когнитивный» от «cognitio» — знание, познание, лат.).

Эта идея позволила структурировать автоматизированный системный анализ не по этапам, как это пытались сделать другие ученые, а по конкретным базовым когнитивным операциям (БКОСА), т. е. таким операциям, из комбинаций которых конструируются всевозможные операции системного анализа. Таких базовых операций оказалось 10 и они образуют когнитивный конфигуратор:

• 1) присвоение имен;
• 2) восприятие;
• 3) обобщение (синтез, индукция);
• 4) абстрагирование;
• 5) оценка адекватности модели;
• 6) сравнение, идентификация и прогнозирование;
• 7) дедукция, силлогизм и абдукция;
• 8) классификация и генерация конструктов;
• 9) содержательное сравнение;
• 10) планирование и принятие решений об управлении.

Каждая из этих операций достаточно элементарна для формализации и программной реализации.

Рассмотрим чуть подробнее п. 7. Пример силлогизма (или дедуктивного рассуждения «от общего к частному»):

Всякий человек смертен (большая посылка) Сократ — человек (меньшая посылка) Сократ смертен (заключение).

Абдукция представляет вид вывода с той особенностью, что из посылки, которая является условным высказыванием, и заключения вытекает вторая посылка. Например, если рассмотреть тот же пример Сократом:

Всякий человек смертен (большая посылка) Сократ смертен (заключение) Мы можем предположить, что меньшая посылка: «Сократ — человек (меньшая посылка)».

Однако, кроме указания одного признака Сократа: что он смертен, мы можем привести и другие его признаки, которые могут помочь идентифицировать его как человека или препятствовать этому.

По сути, при абдукции мы по признакам объекта, его экстенсиональному описанию, относим его к обобщающим категориям: референтным классам [44], т. е. восстанавливаем его интенсиональное описание, и делаем это путем решения задачи определения степени релевантности объекта классу или решения задачи классификации (идентификации, распознавания, прогнозирования, классификации, диагностики). При этом мы никогда не можем точно установить принадлежит ли объект классу, но можем лишь высказать гипотезу [45] об этом и оценить степень достоверности этой гипотезы (ее релевантности). Поэтому абдукция имеет широкое применение в системах искусственного интеллекта, в т. ч. в системе «Эйдос».