16 когнитивная графика обеспечивает построение. Большая энциклопедия нефти и газа
УДК 002.53; 004.89; 621.3.068 Дата подачи статьи: 14.03.2014
КОГНИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ВИЗУАЛИЗАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В.В. Цаплин, к.в.н., доцент, главный научный сотрудник (НИИ «Центрпрограммсистем», просп. 50лет Октября, 3а, г. Тверь, 170024, Россия, [email protected]); В.Л. Горохов, д.т.н., профессор (Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, ул. 2-я Красноармейская, 4, г. Санкт-Петербург, 190005, Россия, [email protected]); В.В. Витковский, к.ф.-м.н., профессор (Специальная астрофизическая обсерватория РАН, пос. Нижний Архыз, 1, Карачаево-Черкесия, 369167, Россия, [email protected])
В статье изложены принципы когнитивной машинной графики и приведены примеры ее практического применения для разработки систем поддержки принятия решений (СППР). Феномен когнитивной машинной графики состоит в генерации на экране дисплея изображений, создающих в сознании человека-оператора зрелищные образы. Эти образы имеют эстетическую привлекательность и стимулируют интуицию человека. Изображение на дисплее создает в его сознании движущийся трехмерный образ, который формируется всей совокупностью многомерных данных и визуально отображает свойства изучаемой предметной области. При восприятии этих образов человек-
оператор способен выявлять отдельные геометрические свойства наблюдаемого образа и связывать их с предметным содержанием обрабатываемых многомерных данных. Весьма важной является возможность сочетать предлагаемую когнитивную технологию с современными возможностями интеллектуальных программных интерфейсов и программ многомерного статистического анализа данных. Предлагаются принципиально новые алгоритмические подходы к когнитивной визуализации, основанные на гиперболической геометрии и алгебраических многообразиях. В определенном смысле можно говорить о появлении нового вида СППР - когнитивных систем поддержки принятия решений.
Ключевые слова: когнитивный образ в многомерном пространстве, когнитивная визуализация многомерных статистических данных, алгоритмы когнитивной визуализации обстановки, системы поддержки принятия решений, чрезвычайные ситуации.
Received 14.03.2014
MULTIDIMENSIONAL DATA VISUALIZING COGNITIVE TECHNOLOGIES FOR DECISION-MAKING INTELLIGENT SUPPORT Tsaplin V. V., Ph.D. (Military Sciences), Associate Professor, Chief Researcher (Research Institute «Centerprogramsistem», 50 let Oktyabrya Ave. 3a, Tver, 170024, Russian Federation, [email protected]);
Gorokhov V.L., Dr.Sc. (Engineering), Professor (St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, 2nd Krasnoarmeyskaya St. 4, St. Petersburg, 190005, Russian Federation, [email protected]);
Vitkovskiy V. V., Ph.D. (Physics and Mathematics) (Special Astrophysics Observatory of the Russian Academy of Sciences, Nizhny Arkhyz 1, Karachaevo-Cherkesiya, 369167, Russian Federation, [email protected])
Abstract. The article describes principles and examples of cognitive machine graphics for developing Decision Support Systems (DSS). The cognitive machine graphics phenomenon is displaying graphic representations which create spectacular images in the human operator brain. These images stimulate its descriptive impressions, closely related to the intuitive mechanisms of thinking. The cognitive effect is in the fact that man perceives the moving projection as three-dimensional picture characterized by multidimensional data properties in the multidimensional space. After the multidimensional data visual aspects study there appears the possibility for a user to paint interesting separate objects or groups of objects by standard machine drawing. Next user can return to the image rotation procedure to check the intuitive user"s ideas about the clusters and the relationship in multidimensional data. It is possible to develop the cognitive machine drawing methods in combination with other information technologies. They are the packets of digital images processing and multidimensional statistical analysis. The proposed method was based on the idea of possibility to assemble a cognitive image as object in hyperbolic space. In special sense it is possible to say that new kind of DSS - Cognitive Decision Support Systems (CDSS) appear.
Keywords: cognitive image in multidimensional space, cognitive visualization of the multidimensional statistical data, algorithms of environment cognitive visualization, decision support systems, emergency situations.
В настоящее время приобретает актуальность проблема оперативного анализа большого объема динамически изменяющихся параметров всего комплекса исследуемых объектов. Такая проблема возникает, например, в военной сфере при тактическом анализе боевых действий, техногенных катастроф, стратегическом планировании и моделировании использования комплексов вооружений, при создании нового поколения диспетчерских систем, отражающих обстановку в контролируемом воздушном или ином оперативном пространстве. Эти проблемы интенсивно решаются в рамках как стратегического и тактического боевого искусства (с использованием всего арсенала современной математики: теории исследования операций, теории оптимального управления и оптимизации), так и создания автоматизированных комплексов современных вооружений .
При решении этих и других подобных проблем приходится сталкиваться с рядом существенных трудностей, связанных с огромной ролью интуиции оператора, которая опирается на присущие человеку возможности непосредственного восприятия боевой обстановки или чрезвычайной ситуации (ЧС). Современные условия боевых действий и техногенных катастроф оставляют оператора наедине с терминалами, где одновременно
фиксируются тысячи параметров, которые он не в состоянии оперативно воспринять и творчески переработать в своем сознании. Основная трудность в том, что человек - всего лишь элемент сложной автоматизированной системы контроля и управления, которая не адаптирована под его творческие возможности. Разработанные ранее в рамках эргономики методы встраивания оператора в такую систему отчасти позволили адаптировать его к так называемым эрготехническим системам, но огромный потенциал творческой и профессиональной интуиции не использовался в полной мере.
Однако благодаря прогрессу в области когнитивных наук, когнитивной психологии, гносеологии и информационных технологий появились принципиально новые возможности для радикального решения означенных проблем. Этот прогресс особо проявился в создании новых технологий и методик когнитивной машинной графики .
Принципы работы. Предлагаемый авторами подход позволяет осуществлять проекцию многомерных данных, представленных в виде грассма-новых многообразий, на произвольно заданную оператором-исследователем плоскость в многомерном конфигурационном (фазовом) простран-
Рис. 1. Стратификация пострадавших Рис. 2. Стратификация источников при обеспеченности регионов ЧС по срокам и регионам
техническими средствами спасения
Fig. 2. Danger sources Fig. 1. Regions stratification stratification on date
on technical ensuring means and region
Рис. 3. Стратификация состояния и наличия технических средств спасения по регионам
Fig. 3. Regions stratification on salvation facilities and technical condition
стве. При этом подбор наилучшего положения плоскости проекции осуществляет сам пользователь, опираясь на свою интуицию и когнитивный образ перед глазами. Имея возможность активно влиять на ориентацию плоскости проекции в многомерном пространстве, исследователь свободен от предварительных соображений о статистической (геометрической) структуре данных, которые представляют объекты. Человек непосредственно видит на экране проекции кластеров или многомерных поверхностей, в которые формируются его данные. Этот зрелищный образ стимулирует его интуитивное понимание исследуемых объектов .
Ниже приведен краткий пример использования разработанных авторами средств когнитивной визуализации обстановки, способных решать задачу активной и управляемой стимуляции интуиции и эмпирического опыта оператора для принятия адекватных решений в современной сложной и быстроменяющейся обстановке. Кроме этого, предлагаются и развиваются принципиально новые алгоритмические подходы, основанные на гиперболической геометрии и алгебраических многообразиях.
Пример когнитивной визуализации - когнитивный анализ техносферных опасностей, выпол-
ненный в рамках сотрудничества с МЧС России. Исследование проводилось с участием и экспертизой сотрудников ВНИИ ГОЧС (ФЦ) («Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России» (Федеральный центр науки и высоких технологий)). В качестве исходных данных для анализа использована информация о ЧС, зафиксированных в 1-м квартале 2012 года (703 ЧС). Возникшие на сотнях объектов ЧС анализировались по следующим выделенным параметрам: месяц, состояние, масштаб, регион, количество пострадавших, количество погибших, личный состав, техника, источник ЧС.
Возможные варианты когнитивных образов в статическом положении для анализа этих ЧС (проекция многомерного облака на плоскость, заданную парой осей параметров) приведены на рисунках 1-3.
Можно сделать вывод, что использование визуализации многомерных статистических данных с помощью генерации когнитивного образа в качестве дополнительного инструмента при анализе и прогнозе ЧС позволило обратить внимание на их особые классы, которые без использования интуитивного восприятия когнитивных образов обнаружить не удавалось.
Рис. 4. Когнитивные образы в гиперболическом визуализаторе Fig. 4. Cognitive images in hyperbolic visualizator
Новые алгоритмы когнитивной визуализации. Предлагается дальнейшее развитие алгоритмов когнитивной визуализации на основе интерпретации к-мерного проективного пространства Рк в ^-мерное гиперболическое пространство в ^ с последующим преобразованием последнего в когнитивный трехмерный образ. Такое формирование гиперболической геометрии многомерных данных происходит с использованием плюккеро-вых координат . Подобные алгоритмы способны когнитивно визуализировать даже терабайтные совокупности объектов. Когнитивный образ подобного типа показан на рисунке 4.
Гиперболический алгоритм визуализации поддерживает эффективный режим взаимодействия с иерархиями гораздо большего размера, чем обычные средства визуализации иерархий. Если обычный двухмерный визуализатор в окне 600x600 пикселей может отобразить 100 узлов, то гиперболический браузер может отобразить 1 000 узлов, из них около 50 находятся в фокусе и легко читаются.
Это особенно важно при анализе статистических связей, факторном анализе, обнаружении целей и при их распознавании. Процедура динамической визуализации не опирается на неполные и, возможно, ложные априорные сведения о природе объектов, а значит, не привнося в проекции искажающее влияние той или иной модели, дает возможность использовать визуализированные образы в условиях глубокой априорной неопределенности предметной области боевых действий и вооружений . Авторами выполнена разработка мультиплатформенных Java-версий программных систем SpaceWalker и , способных реализовать технологии когнитивной визуализации оперативной обстановки для диспетчерских служб широкого профиля.
Появляется еще одна возможность когнитивного контроля малейших изменений в состоянии объектов. Как показали исследования, даже малые изменения параметров объектов существенно изменяют их когнитивные образы, что позволяет оператору мгновенно заметить изменение характеристик объектов. Следует подчеркнуть, что использование гиперболической геометрии при создании когнитивного образа позволяет визуально представлять содержание терабайтных многомерных массивов. Кроме того, использование перечисленных применений когнитивной графики будет еще более эффективным при ее внедрении в сетевые технологии. Впечатляющий эффект может быть получен при внедрении метода оперативного анализа в онлайновых системах космического мониторинга .
оперативный анализ большого объема многомерных данных - от планирования операций до мониторинга и моделирования технических систем.
Литература
1. Гаррет Р., Лондон Дж. Основы операций на море; [пер. с англ.]. М.: Воен. изд-во МО, 1974. 268 с.
2. Когнитивный подход; [отв. ред. В.А. Лекторский]. М.: «КАНОН+» РООИ «Реабилитация», 2008. 464 с.
3. Прокопчина С.В., Шестопалов М.Ю., Уткин Л.В., Куприянов М.С., Лазарев В.Л., Имаев Д.Х., Горохов В.Л., Жук Ю.А., Спесивцев А.В. Управление в условиях неопределенности: монография. СПб: Из-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014. 303 с.
4. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика. М.: Наука, 1991.
5. Cook D., Swaine D.E. Interactive and Dynamic Graphics For Data Anlysis. Spriger, 2009. 345 p.
6. Горохов В.Л., Муравьев И.П. Когнитивная машинная графика. Методы динамических проекций и робастная сегментация многомерных данных: монография; [под ред. А.И. Ми-хайлушкина]. СПб: СПбГИЭУ, 2007. 170 с.
7. Lo A. Big data, Systemic Risk, and Privacy-Preserving Risk Measurement / Big Data &Privacy - Work Shop Summary Report June 19, 2013 Massachusetts Institute of Technology, 2013. 45 p.
8. Розенфельд Б.А. Многомерные пространства. М.: Наука, 1966. 647 с.
9. Клейн Ф. Высшая геометрия. М.: УРСС, 2004. 400 с.
1. Garret R.A., London J.Ph. Fundamentals of naval operations analysis. United States Naval Institute Publ., 1970, 254 p. (Russ. ed.: Osnovy analiza operatsiy na more. Moscow, Voennoe izdatelstvo, 1974, 268 p.).
2. Lektorskiy V.A. (Ed.) Kognitivnyiy podkhod . Moscow, KANON+ ROOI Reabilitatsiya Publ., 2008, 464 p.
3. Prokopchina S.V., Shestopalov M.Yu., Utkin L.V., Kupriyanov M.S., Lazarev V.L., Imaev D.H., Gorokhov V.L., Zhuk Yu.A., Spesivtsev A.V. Upravlenie v usloviyakh neopredelyonnosti . Monograph, St. Petersburg, St. Petersburg Electrotechnical Univ. "LETI" Publ., 2014, 303 p.
4. Zenkin A.A. Kognitivnaya kompyuternaya grafika . Moscow, Nauka, 1991, 192 p.
5. Cook D., Swaine D.E. Interactive and dynamic graphics for data anlysis. Spriger Publ., 2009, 345 p.
6. Gorokhov V.L., Muravyev I.P. Kognitivnaya mashinnaya grafika. Metody dinamicheskikh proektsiy i robastnaya segmenta-tsiya mnogomernyikh dannykh . Monograph, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Economics (UNECON) Publ., 2007, 170 p.
7. Lo A. Big data, systemic risk, and privacy-preserving risk measurement. Big Data & Privacy - Workshop Summary Report. 2013, Massachusetts Institute of Technology Publ., 2013, 45 p.
8. Rozenfeld B.A. Mnogomernyie prostranstva . Moscow, Nauka, 1966, 647 p.
9. Kleyn F. Vyisshaya geometriya . Moscow, URSS Publ., 2004, 2nd ed., 400 p.
10. Vitkovskiy V., Komarinskiy S. 6-D visualization of multidimensional data by means of cognitive technology. Astronomical Data Analysis Software and Systems (ADASS) XIX. Mizumoto Y., Morita K.-I., Ohishi M. (Eds.). USA, San Francisco, 2010, pp. 449-553.
Многочисленные исследования психологов, посвященные анализу процесса решения задач людьми, показали, что наиболее трудоемкими в этом процессе являются первые два этапа. Максимальное усилие человек тратит на процесс перехода от неясного ощущения некоторой ситуации к четко сформулированной задаче. Как правило, именно этот этап воспринимается большинством исследователей, как творческий. На чем формируется замысел задачи и ищется ее формулировка. Далее во многих случаях дело касается лишь применения профессиональной.
Этапы формулировки задачи в условиях использования алгебраического подхода остаются вне поля зрения науки. Проблема эта явно не является алгоритмической. Каждая задача имеет индивидуальный характер, и существование каких-либо общих процедур, кроме чисто методологических (типа алгоритмов поиска изобретения, здесь вряд ли возможно). Однако, как неоднократно отмечали крупные математики, которые всерьез задумывались над процедурами математического творчества, на этапе поиска формулировки задачи весьма часто важную роль играли геометрические представления и модели. И интересно, что зачастую они не были прямо связаны с характером решаемой задачи, а просто ассоциативно вызывали эту постановку. Такой же феномен отмечают и психологи. Попробуем перечислить особенности, которые характерны для нового направления в информатике, получившем название когнитивная графика. Более подробное обсуждение этого направления содержится в первой в мировой литературе монографии, специально посвященной когнитивной графике.
Компьютерная графика - это область информатики, которая охватывает все стороны формирования изображений с помощью компьютера.
Появившись в 1950-х годах, она поначалу давала возможность выводить лишь несколько десятков отрезков на экране.
Базой компьютерной графики стали фундаментальные науки: математика, химия, физика и т.д.
Компьютерная графика используется практически во всех научных и инженерных дисциплинах для наглядности восприятия и передачи информации. Общепринятой практикой считается также использование компьютерного моделирования при обучении пилотов и представителей других профессий (тренажеры). Знание основ компьютерной графики сейчас необходимо и инженеру, и ученому.
Конечным результатом применения средств компьютерной графики является изображение, которое может использоваться для различных целей.
Когнитивная компьютерная графика - компьютерная графика для научных абстракций, способствующая рождению нового научного знания. Технической основой для нее являются мощные ЭВМ и высокопроизводительные средства визуализации
Примером применения когнитивной компьютерной графики в прикладной информатике может быть когнитивная визуализация блок-схем алгоритма, трехмерное представление объектов исследование, визуальное представление моделей данных и т.д.
Аналогичная методика была использована для периодичных функций. Как известно графики периодичных функций имеют повторяющие участки, следовательно, если переложить график периодичной функции на ноты, то музыка будет иметь повторяющиеся фрагменты.
Решение задачи контроля исполнения национальных проектов требует учета множества факторов. Масштабность и динамичность ситуации при реализации национальных проектов вызывает необходимость оперативной обработки значительного объема исходных данных, выработки и принятия адекватных и своевременных решений.
При этом возникает проблема восприятия и интерпретации разнородной информации лицом, принимающим решения, что обусловливает актуальность решения задачи поиска форм ее представления, исключающих или снижающих неоднозначность понимания текущей ситуации.
Мышление человека построено так что, размышляет человек не словами и цифрами, а образами. Точно также обстоит дело и с восприятием информации об окружающем мире: образы, формируемые различными органами чувств, воспринимаются целиком.
Исследования показывают что, наибольшую важность имеет именно визуальная составляющая воспринимаемого образа. Отсюда следует необходимость первоочередного решения задачи визуализации числовых и нечисловых (вербальных, графических) исходных данных и результатов их аналитической обработки.
В рамках науки информатики когнитивная компьютерная графика развивается в следующих направлениях:
– исследование общих построения когнитивных графических образов способов, методов когнитивной компьютерной графики;
– исследование индивидуальных особенностей восприятия, в частности его апперцепции;
– разработка модели восприятия информации ЛПР;
– формирование алфавита понятийно-образного языка представления данных, включающего стереотипные символы, отображающие предметы и явления окружающего мира с той или иной степенью подобия, ассоциативно понятные графические примитивы, из которых синтезируются ГО любой сложности, и вспомогательные символы, необходимые для связи графических примитивов и привлечения внимания к наиболее актуальным ГО;
– исследование свойств ГО, воздействующих на ЛПР при их восприятии на уровне ощущений, – энергетических, геометрических, динамических;
– формирование «грамматики» понятийно-образного языка, то есть базовых правил формирования ГО и когнитивных сцен;
– разработка прототипа подсистемы визуализации результатов информационно-аналитического сопровождения контроля исполнения приоритетных национальных проектов на основе понятийно-образного языка представления данных;
– экспериментальная проверка эффективности разработанного прототипа по показателям оперативности, полноты, точности восприятия информации ЛПР.
Основные направления прикладной когнитивной науки. Искусственный интеллект: возможности и ограничения. Экспертные системы и системы поддержки принятия решения. Моделирование принятия решений в экономике и проблема человеческой рациональности. Проблема обработки естественного языка и системы машинного перевода. Основные направления робототехники: проблемы моделирования построения движения, ориентировки в пространстве и обучения мобильных роботов. Взаимодействие человека с компьютером: основные подходы и методы исследования. Когнитивная эргономика. Дизайн и компьютерная графика. Виртуальные реальности.
Широкое распространение гипертекстовых технологий и тесно связанной с этими технологиями мультмедиа-парадигмы также стимулирует развитие когнитивной графики. Как известно, мультимедиа-парадигма уравнивает в правах тексты и изображения. В нелинейном представлении (в виде сети), характерном для гипертекстовых технологий, мультимедиа-парадигма позволяет осуществлять навигацию по сети, как на уровне текста, так и на уровне изображений, осуществляя в любой момент переход от тектса к изображениям, и наоборот.
Таким образом, системы вида "Текст-Рисунок" и "Рисунок-Текст" оказываются тесно связанными с мультимедиа-парадигмой и когнитивной графикой, и сами являются одним из результатов взаимодействия средств когнитивной графики и гипертекстовой технологии.
В системах автоматизации научных исследований когнитивная графика может использоваться в качестве средства визуализации идей, которые еще не получили какого-либо точного выражения. Еще одним примером использования этих средств может служить специальная когнитивная графика для выбора базисных операций в нечетких логиках, в которой глобальное цветовое распределение синих и красных областей характеризует "жесткость" определения операций типа конъюнкции и дизъюнкции.
В этой области когнитивная графика используется на этапе формализации проблем и в процедуре выдвижения правдоподобных гипотез.
В области систем искусственного интеллекта когнитивная компьютерная графика позволит достичь больших результатов чем другие системы благодаря алгебраическому и геометрическому подходу к моделированию ситуаций и различных вариантов их решения.
Так, в научных исследованиях, в том числе и в фундаментальных, характерный для начального этапа акцент на иллюстративной функции ИКГ все более смещается в сторону использования тех возможностей ИКГ, которые позволяют активизировать свойственную человеку способность мыслить сложными пространственными образами. В связи с этим начинают четко различать две функции ИКГ: иллюстративную и когнитивную.
Иллюстративная функция ИКГ позволяет воплотить в более или менее адекватном визуальном оформлении лишь то, что уже известно, т.е. уже существует либо в окружающем нас мире, либо как идея в голове исследователя. Когнитивная же функция ИКГ состоит в том, чтобы с помощью некоего ИКГ-изображения получить новое, т.е. еще не существующее даже в голове специалиста знание или, по крайней мере, способствовать интеллектуальному процессу получения этого знания.
Эта основная идея различий иллюстративной и когнитивной функций ИКГ хорошо вписывается в классификацию знаний и компьютерных систем учебного назначения. Иллюстративные функции ИКГ реализуются в учебных системах декларативного типа при передаче учащимся артикулируемой части знания, представленной в виде заранее подготовленной информации с графическими, анимационными, аудио- и видеоиллюстрациями. Когнитивная же функция ИКГ проявляется в системах процедурного типа, когда учащиеся "добывают" знания с помощью исследований на математических моделях изучаемых объектов и процессов, причем, поскольку этот процесс формирования знаний опирается на, правополушарный механизм мышления, сами эти знания в существенной мере носят личностный характер. Каждый человек формирует приемы подсознательной умственной деятельности по-своему. Современная психологическая наука не располагает строго обоснованными способами формирования творческого потенциала человека, пусть даже профессионального. Одним из известных эвристических подходов к развитию интуитивного профессионально-ориентированного мышления является решение задач исследовательского характера. Применение учебных компьютерных систем процедурного типа позволяет в существенной мере интенсифицировать этот процесс, устранив из него рутинные операции, сделать возможным проведение различных экспериментов на математических моделях.
Роль ИКГ в этих учебных исследованиях трудно переоценить. Именно ИКГ-изображения хода и результатов экспериментов на математических моделях позволяют каждому учащемуся сформировать свой образ изучаемого объекта или явления во всей его целостности и многообразии связей. Несомненно, также, что ИКГ-изображения выполняют при этом прежде всего когнитивную, а не иллюстративную функцию, поскольку в процессе учебной работы с компьютерными системами процедурного типа у учащихся формируются сугубо личностные, т.е. не существующие в таком виде ни у кого, компоненты знаний.
Конечно, различия между иллюстративной и когнитивной функциями компьютерной графики достаточно условны. Нередко обычная графическая иллюстрация может натолкнуть каких-то учащихся на новую мысль, позволит увидеть некоторые элементы знания, которые не "вкладывались" преподавателем-разработчиком учебной компьютерной системы декларативного. Таким образом, иллюстративная по замыслу функция ИКГ-изображения превращается в функцию когнитивную. С другой стороны, когнитивная функция ИКГ-изображения при первых экспериментах с учебными системами процедурного типа в дальнейших экспериментах превращается в функцию иллюстративную для уже "открытого" и, следовательно, уже не нового свойства изучаемого объекта.
Тем не менее, принципиальные отличия в логическом и интуитивном механизмах мышления человека, вытекающие из этих различий формы представления знаний и способы их освоения, делают полезным в методологическом плане различение иллюстративной и когнитивной функций компьютерной графики и позволяют более четко формулировать дидактические задачи ИКГ-изображений при разработке компьютерных систем учебного назначения.
Список использованных источников
1. Зенкин A.A. Когнитивная компьютерная графика. – М.: Наука, 1991.– 192 с.
Cтраница 1
Когнитивная компьютерная графика активизирует образное, интуитивное мышление человека и тем самым способствует зарождению новых идей и гипотез, стимулирует появление нового знания. Она в ряде случаев расширяет и уточняет поставленные задачи, способствует идентификации решаемых задач и проектируемых систем. Рассматриваются требования к создаваемым системам и подсистемам когнитивной компьютерной графики, вопросы их создания, использования в интеллектуальных системах и взаимодействия с естественным интеллектом человека. Развитие систем с машинной графикой и все более широкое их применение в научных исследованиях в дальнейшем трансформировались в направление когнитивной компьютерной графики. Системы с когнитивной компьютерной графикой позволяют исследователям увидеть глубинные закономерности и в значительной степени усиливают конструкторскую мысль инженеров-разработчиков. Актуальной проблемой развития графического интерфейса, качественно улучшающего общение человека с компьютером, является интеллектуализация такого интерфейса на основе новых когнитивных методов. Рассматриваются различные возможные проблемные области применения систем и интерфейсов с когнитивной компьютерной графикой, а также ряд конкретных систем и подсистем, наделенных функциями когнитивной компьютерной графики. Затрагиваются вопросы практической реализации интеллектуального инструментария для проектирования систем, использующих когнитивную компьютерную графику. Даются примеры такого инструментария.
Когнитивная компьютерная графика, продуцируя графические образы структур и свойств абстрактных объектов, активизирует образное, интуитивное (правополушарное) мышление человека и тем самым в результате работы мозга активизирует и левополушарное, абстрактное мышление и таким образом способствует зарождению новых идей и гипотез, стимулирует появление нового знания. Она в ряде случаев расширяет и уточняет поставленные задачи, способствует идентификации решаемых задач и проектируемых систем. Практически никакое символьное, вербальное, левополушарное знание о каком-то объекте (явлении, ситуации) не в состоянии обеспечить такое предельно четкое и ясное восприятие и представление об этом объекте (явлении, ситуации), которое может дать визуальное восприятие и правополушарное мышление.
Когнитивная компьютерная графика в ряде случаев способствует уточнению, идентификации решаемых задач и проектируемых сложных систем.
Все шире интерфейсы с когнитивной компьютерной графикой используются в процессах обучения и в процессах контроля знаний. При этом эффективность применения такой технологии воздействия на человеческий разум базируется на разнообразии подходов к изложению информации и использовании различных форм представления информации и предопределяется включением в процессы обучения и контроля различных органов восприятия информации человеком. В комплексе подготовки космонавтов, описанном в [ 9 ], используются графические средства, позволяющие строить 3D модели и трехмерные миры. Эти средства позволяют реализовать эффективное обучение и контроль знаний обучаемых, являясь по своей сути средствами когнитивной компьютерной графики.
Зенкин, 1991 ] Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика.
Для проектирования систем, использующих когнитивную компьютерную графику, необходимо наличие интеллектуального инструментария, который реализует наиболее важные базовые функции. Желателен инструментарий, позволяющий строить системы, обладающие инвариантностью к различным областям их применения и достаточной мобильностью в плане их использования в различных перспективных операционных и вычислительных средах. Такая инструментальная библиотека должна создавать и отображать трехмерные графические объекты при ориентации на современные программные среды, привязывать к графическим объектам произвольную информацию, предоставлять возможность использования графических материалов, накопившихся при работе с другими графическими системами, а также обеспечивать ряд необходимых сервисных возможностей. Такая библиотека весьма перспективна для использования в различных новых технологиях интеллектуального интерфейса с когнитивной компьютерной графикой.
Развитие систем с машинной графикой, и все более широкое их применение в научных исследованиях и обучении в дальнейшем трансформировались в направлении когнитивной компьютерной графики, определенная иллюстрация которого дана в данной работе. Системы с когнитивной компьютерной графикой позволяют исследователям увидеть глубинные закономерности и в значительной степени усиливают конструкторскую мысль инженеров-разработчиков. Актуальной проблемой развития графического интерфейса, качественно улучшающего общение человека с компьютером, является интеллектуализация такого интерфейса на основе новых когнитивных методов.
Графический интерфейс не только осуществляет визуализацию образов конкретной предметной области, но и наполняет графические образы определенным содержанием нового качества, особенно интерфейс, использующий когнитивную компьютерную графику. Поэтому насущной проблемой графического интерфейса является его интеллектуализация на основе новых когнитивных методов - в целях повышения эффективности принятия решений человеком. Когнитивная компьютерная графика, интерфейсы, реализованные на базе когнитивной графики, необходимы в различных системах, основанных на знаниях. В них возникает потребность при решении задач, связанных с графами, с трехмерным отображением местности и сложных технических изделий и конструкций, тела человека, с построением всевозможных поверхностей. Интерфейсы с когнитивной компьютерной графикой могут применяться во всевозможных проблемных областях: медицине, статистике, строительстве, архитектуре, математике, физике, микроэлектронике и др. Эти интерфейсы могут эффективно использоваться в различных познавательных целях.
Таким образом, современные системы с когнитивной компьютерной графикой, как правило, во-первых, способствуют порождению принципиально нового знания в исследуемой предметной области, которое без когнитивной компьютерной графики может быть просто недоступно для естественного интеллекта человека.
Итак, современные системы с когнитивной компьютерной графикой интел-лектуализируют информационные технологии, они, как правило, способствуют порождению принципиально нового знания в исследуемой предметной области, причем порою просто недоступного для естественного интеллекта человека без когнитивной компьютерной графики. В перспективе системы с когнитивной компьютерной графикой могут служить уникальным инструментом исследования закономерностей и процессов образного, интуитивного мышления человека для выявления законов функционирования правого полушария человеческого мозга и его взаимодействия с левым полушарием, обеспечивающим рационально-логическое мышление.
Если в интеллектуальной системе с БЗ, ориентированной, например, на некоторую область научных исследований и разработок, используется подсистема машинной графики, в которой ключевым моментом является общение пользователя с визуальными образами объектов исследуемой предметной области и отношений между ними, то такая графическая подсистема по сути представляет из себя подсистему когнитивной компьютерной графики.
Можно сказать, что становление и развитие систем с машинной графикой и все более широкое их применение в научных исследованиях в дальнейшем трансформировались в направление когнитивной компьютерной графики. Системы с когнитивной компьютерной графикой, например, математикам позволяют увидеть и осознать глубинные теоретико-числовые закономерности. Для инженеров-исследователей и разработчиков сложных технических проектов эти системы превращают в зримую реальность задуманные и проектируемые изделия и объекты, позволяя тщательно исследовать еще на геометрической модели целый ряд технических и физических тонкостей проектируемых деталей и узлов объекта новой техники, и тем самым в значительной степени усиливая конструкторскую мысль проектировщика. Эти системы позволяют расширить и уточнить поставленные задачи, способствуют идентификации создаваемых объектов, изделий и систем.
РАЗВИТИЕ КОГНИТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ В РАМКАХ ПРИКЛАДНОЙ НАУКИ ИНФОРМАТИКИ
ст. преподаватель кафедры ИСвЭК
Филиала СПбГИЭУ
Многочисленные исследования психологов, посвященные анализу процесса решения задач людьми, показали, что наиболее трудоемкими в этом процессе являются первые два этапа. Максимальное усилие человек тратит на процесс перехода от неясного ощущения некоторой ситуации к четко сформулированной задаче. Как правило, именно этот этап воспринимается большинством исследователей, как творческий. На чем формируется замысел задачи и ищется ее формулировка. Далее во многих случаях дело касается лишь применения профессиональной.
Этапы формулировки задачи в условиях использования алгебраического подхода остаются вне поля зрения науки. Проблема эта явно не является алгоритмической. Каждая задача имеет индивидуальный характер, и существование каких-либо общих процедур, кроме чисто методологических (типа алгоритмов поиска изобретения, здесь вряд ли возможно). Однако, как неоднократно отмечали крупные математики, которые всерьез задумывались над процедурами математического творчества, на этапе поиска формулировки задачи весьма часто важную роль играли геометрические представления и модели. И интересно, что зачастую они не были прямо связаны с характером решаемой задачи, а просто ассоциативно вызывали эту постановку. Такой же феномен отмечают и психологи. Попробуем перечислить особенности, которые характерны для нового направления в информатике, получившем название когнитивная графика. Более подробное обсуждение этого направления содержится в первой в мировой литературе монографии, специально посвященной когнитивной графике.
Компьютерная графика - это область информатики, которая охватывает все стороны формирования изображений с помощью компьютера.
Появившись в 1950-х годах, она поначалу давала возможность выводить лишь несколько десятков отрезков на экране.
Базой компьютерной графики стали фундаментальные науки: математика, химия, физика и т. д.
Компьютерная графика используется практически во всех научных и инженерных дисциплинах для наглядности восприятия и передачи информации. Общепринятой практикой считается также использование компьютерного моделирования при обучении пилотов и представителей других профессий (тренажеры). Знание основ компьютерной графики сейчас необходимо и инженеру, и ученому.
Конечным результатом применения средств компьютерной графики является изображение, которое может использоваться для различных целей.
Когнитивная компьютерная графика - компьютерная графика для научных абстракций , способствующая рождению нового научного знания. Технической основой для нее являются мощные ЭВМ и высокопроизводительные средства визуализации
Примером применения когнитивной компьютерной графики в прикладной информатике может быть когнитивная визуализация блок-схем алгоритма, трехмерное представление объектов исследование, визуальное представление моделей данных и т. д.
Аналогичная методика была использована для периодичных функций. Как известно графики периодичных функций имеют повторяющие участки, следовательно, если переложить график периодичной функции на ноты, то музыка будет иметь повторяющиеся фрагменты.
Решение задачи контроля исполнения национальных проектов требует учета множества факторов. Масштабность и динамичность ситуации при реализации национальных проектов вызывает необходимость оперативной обработки значительного объема исходных данных, выработки и принятия адекватных и своевременных решений.
При этом возникает проблема восприятия и интерпретации разнородной информации лицом, принимающим решения, что обусловливает актуальность решения задачи поиска форм ее представления, исключающих или снижающих неоднозначность понимания текущей ситуации.
Мышление человека построено так что, размышляет человек не словами и цифрами, а образами. Точно также обстоит дело и с восприятием информации об окружающем мире: образы, формируемые различными органами чувств, воспринимаются целиком.
Исследования показывают что, наибольшую важность имеет именно визуальная составляющая воспринимаемого образа. Отсюда следует необходимость первоочередного решения задачи визуализации числовых и нечисловых (вербальных, графических) исходных данных и результатов их аналитической обработки.
В рамках науки информатики когнитивная компьютерная графика развивается в следующих направлениях:
– исследование общих построения когнитивных графических образов способов, методов когнитивной компьютерной графики;
– исследование индивидуальных особенностей восприятия, в частности его апперцепции;
– разработка модели восприятия информации ЛПР;
– формирование алфавита понятийно-образного языка представления данных, включающего стереотипные символы, отображающие предметы и явления окружающего мира с той или иной степенью подобия, ассоциативно понятные графические примитивы, из которых синтезируются ГО любой сложности, и вспомогательные символы, необходимые для связи графических примитивов и привлечения внимания к наиболее актуальным ГО;
– исследование свойств ГО, воздействующих на ЛПР при их восприятии на уровне ощущений, – энергетических, геометрических, динамических;
– формирование «грамматики» понятийно-образного языка, то есть базовых правил формирования ГО и когнитивных сцен;
– разработка прототипа подсистемы визуализации результатов информационно-аналитического сопровождения контроля исполнения приоритетных национальных проектов на основе понятийно-образного языка представления данных;
– экспериментальная проверка эффективности разработанного прототипа по показателям оперативности, полноты, точности восприятия информации ЛПР.
Основные направления прикладной когнитивной науки. Искусственный интеллект: возможности и ограничения. Экспертные системы и системы поддержки принятия решения. Моделирование принятия решений в экономике и проблема человеческой рациональности. Проблема обработки естественного языка и системы машинного перевода. Основные направления робототехники: проблемы моделирования построения движения, ориентировки в пространстве и обучения мобильных роботов. Взаимодействие человека с компьютером: основные подходы и методы исследования. Когнитивная эргономика. Дизайн и компьютерная графика. Виртуальные реальности.
Широкое распространение гипертекстовых технологий и тесно связанной с этими технологиями мультмедиа-парадигмы также стимулирует развитие когнитивной графики. Как известно, мультимедиа-парадигма уравнивает в правах тексты и изображения. В нелинейном представлении (в виде сети), характерном для гипертекстовых технологий, мультимедиа-парадигма позволяет осуществлять навигацию по сети, как на уровне текста, так и на уровне изображений, осуществляя в любой момент переход от тектса к изображениям, и наоборот.
Таким образом, системы вида "Текст-Рисунок" и "Рисунок-Текст" оказываются тесно связанными с мультимедиа-парадигмой и когнитивной графикой, и сами являются одним из результатов взаимодействия средств когнитивной графики и гипертекстовой технологии.
В системах автоматизации научных исследований когнитивная графика может использоваться в качестве средства визуализации идей, которые еще не получили какого-либо точного выражения. Еще одним примером использования этих средств может служить специальная когнитивная графика для выбора базисных операций в нечетких логиках, в которой глобальное цветовое распределение синих и красных областей характеризует "жесткость" определения операций типа конъюнкции и дизъюнкции.
В этой области когнитивная графика используется на этапе формализации проблем и в процедуре выдвижения правдоподобных гипотез.
В области систем искусственного интеллекта когнитивная компьютерная графика позволит достичь больших результатов чем другие системы благодаря алгебраическому и геометрическому подходу к моделированию ситуаций и различных вариантов их решения.
Так, в научных исследованиях, в том числе и в фундаментальных, характерный для начального этапа акцент на иллюстративной функции ИКГ все более смещается в сторону использования тех возможностей ИКГ, которые позволяют активизировать свойственную человеку способность мыслить сложными пространственными образами. В связи с этим начинают четко различать две функции ИКГ: иллюстративную и когнитивную.
Иллюстративная функция ИКГ позволяет воплотить в более или менее адекватном визуальном оформлении лишь то, что уже известно, т. е. уже существует либо в окружающем нас мире, либо как идея в голове исследователя. Когнитивная же функция ИКГ состоит в том, чтобы с помощью некоего ИКГ-изображения получить новое, т. е. еще не существующее даже в голове специалиста знание или, по крайней мере, способствовать интеллектуальному процессу получения этого знания.
Эта основная идея различий иллюстративной и когнитивной функций ИКГ хорошо вписывается в классификацию знаний и компьютерных систем учебного назначения. Иллюстративные функции ИКГ реализуются в учебных системах декларативного типа при передаче учащимся артикулируемой части знания, представленной в виде заранее подготовленной информации с графическими, анимационными, аудио - и видеоиллюстрациями. Когнитивная же функция ИКГ проявляется в системах процедурного типа, когда учащиеся "добывают" знания с помощью исследований на математических моделях изучаемых объектов и процессов, причем, поскольку этот процесс формирования знаний опирается на, правополушарный механизм мышления, сами эти знания в существенной мере носят личностный характер. Каждый человек формирует приемы подсознательной умственной деятельности по-своему. Современная психологическая наука не располагает строго обоснованными способами формирования творческого потенциала человека, пусть даже профессионального. Одним из известных эвристических подходов к развитию интуитивного профессионально-ориентированного мышления является решение задач исследовательского характера. Применение учебных компьютерных систем процедурного типа позволяет в существенной мере интенсифицировать этот процесс, устранив из него рутинные операции, сделать возможным проведение различных экспериментов на математических моделях.
Роль ИКГ в этих учебных исследованиях трудно переоценить. Именно ИКГ-изображения хода и результатов экспериментов на математических моделях позволяют каждому учащемуся сформировать свой образ изучаемого объекта или явления во всей его целостности и многообразии связей. Несомненно, также, что ИКГ-изображения выполняют при этом прежде всего когнитивную, а не иллюстративную функцию, поскольку в процессе учебной работы с компьютерными системами процедурного типа у учащихся формируются сугубо личностные, т. е. не существующие в таком виде ни у кого, компоненты знаний.
Конечно, различия между иллюстративной и когнитивной функциями компьютерной графики достаточно условны. Нередко обычная графическая иллюстрация может натолкнуть каких-то учащихся на новую мысль, позволит увидеть некоторые элементы знания, которые не "вкладывались" преподавателем-разработчиком учебной компьютерной системы декларативного. Таким образом, иллюстративная по замыслу функция ИКГ-изображения превращается в функцию когнитивную. С другой стороны, когнитивная функция ИКГ-изображения при первых экспериментах с учебными системами процедурного типа в дальнейших экспериментах превращается в функцию иллюстративную для уже "открытого" и, следовательно, уже не нового свойства изучаемого объекта.
Тем не менее, принципиальные отличия в логическом и интуитивном механизмах мышления человека, вытекающие из этих различий формы представления знаний и способы их освоения, делают полезным в методологическом плане различение иллюстративной и когнитивной функций компьютерной графики и позволяют более четко формулировать дидактические задачи ИКГ-изображений при разработке компьютерных систем учебного назначения.
Список использованных источников
1. Зенкин A. A. Когнитивная компьютерная графика. – М.: Наука, 1991.– 192 с.
Презентация по дисциплине: «Компьютерная графика» на тему: «Когнитивная компьютерная графика»Выполнил:
Студ.гр. ГК-308
Григорян С.С.
Проверила:
к.э.н., асс. Кадырова Е.Н.
Когнитивная компьютерная графика
Только формирующееся новое направление,пока недостаточно четко очерченное.
Это компьютерная графика для научных
абстракций, способствующая рождению нового
научного знания.
Базой когнитивной компьютерной графики являются мощные ЭВМ и высокопроизводительные средства визуализации.
Методы когнитивной графики используются вискусственном интеллекте в системах, способных
превращать текстовые описания задач в их
образные представления, и при генерации
текстовых описаний картин,
возникающих во входных и
выходных блоках
интеллектуальных систем,
а также в человекомашинных системах,
предназначенных для
решения сложных, плохо
формализуемых задач.Человеко-машинная система - система, в которой
человек-оператор или группа операторов
взаимодействует с техническим устройством в
процессе производства материальных ценностей,
управления, обработки информации.Общая последовательность познания заключается в,
возможно циклическом, продвижении от гипотезы к
модели (объекта, явления) и решению, результатом
которого является знание
Основные задачи когнитивной компьютерной графики
1. Создание таких моделей представлениязнаний, в которых была бы возможность
однообразными средствами представлять как
объекты, характерные для логического
мышления, так и образы-картины, с которыми
оперирует образное мышление2. Визуализация тех человеческих знаний, для
которых пока невозможно подобрать
текстовые описания.3. Поиск путей перехода от наблюдаемых
образов-картин к формулировке некоторой
гипотезы о тех механизмах и процессах,
которые скрыты за динамикой наблюдаемых
картин.Таким образом, четкое осознание задач
когнитивной графики позволяет
формулировать дополнительные
требования как к собственно графическим
изображениям, так и к соответствующему
программно-методическому обеспечению
