Автор неизвестен - Информация, язык, интеллект - страница 78
Фактическое существование можно назвать еще актуальным (действительным), а логическое — потенциальным (возможным). Нарисуем на листе бумаги две различные точки и проведем через них прямую линию. Такая прямая существует актуально, фактически, ее мы можем наблюдать в действительности в виде субъективного образа. Если же на листе бумаги имеются только две различные точки без прямой, то актуально прямая линия, проходящая через них, не существует, ее попросту нет. Но она существует потенциально в том смысле, что мы можем, если пожелаем, эту линию через заданные точки провести. Возьмем какой-нибудь равносторонний треугольник. Через его три вершины невозможно провести прямую. Она не существует ни в актуальном, ни в потенциальном смысле.
Актуальное существование с логической точки зрения сильнее потенциального: если прямая фактически проходит через две точки, то есть актуально существует, то она существует и потенциально, иначе говоря, ее можно было бы через эти две точки провести. Если же потенциальное существование какого-то объекта невозможно, то отсюда следует невозможность и его актуального существования. Есть такой шуточный стишок-каламбур: «Все быть может, всё быть может, все, конечно, может быть, одного лишь быть не может: то, чего не может быть». Из бессодержательного высказывания это утверждение превращается в формулировку одного из глубинных законов природы, если в первой части этого высказывания словосочетание «быть может» понимать в смысле актуального существования, а во второй те же слова понимать в смысле существования потенциального. Теперь стишок приобретает следующий вполне серьезный смысл: «Тот и только тот объект, который существует потенциально, можно превратить в объект, существующий актуально».
Заключение
Мир, в котором мы живем, похож на детскую игру «Конструктор». В нем имеется множество разных деталей, которые можно соединять по определенным правилам. В роли полного свода таких правил выступает система всех законов логики. Человек не имеет прямого доступа к деталям в том смысле, что он не знает, каковы они на самом деле (как «вещи в себе»). Однако Природа снабдила человека органами чувств, которые формируют перед его сознанием субъективные образы этих деталей. Руководствуясь этими образами, человек может свободно оперировать с самими деталями, строить любые конструкции, разрешенные законами логики. Правильность создаваемых конструкций, то есть соответствие их своим замыслам, он проверяет показаниями своих органов чувств. Мир, кроме законов логики, подчинен еще и законам физики, согласно которым в нем совершаются процессы и без участия человека. Обладая свободной волей, человек может вмешиваться в эти процессы и изменять их по собственному желанию, внося тем самым свой вклад в эволюцию мира.
Список литературы: 1. Бондаренко, М. Ф. О бионике интеллекта [Текст] / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта научн.-техн. журнал. — Х.: Изд-во ХНУРЭ, 2004. — № 1 — С. 3—14. 2. Ньютон И. Оптика. Изд. 2-е. — М.: Гостехтеориздат, 1954. 3. Бондаренко, М. Ф. Об общей теории компараторной идентификации [Текст] / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта научн.-техн. журнал. — Х.: Изд-во ХНУРЭ, 2008. — № 2 — С. 14—25.
Поступила в редколлегию 06.04.2010БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2010. № 2(73). С. 116-128
УДК 658.512.011:681.326:519.713
ЛОГИЧЕСКИЙ АССОЦИАТИВНЫЙ МУЛЬТИПРОЦЕССОР ДЛЯ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ
М.Ф. Бондаренко1, В.И. Хаханов2
1ХНУРЭ, г. Харьков, Украина, 2ХНУРЭ, г. Харьков, Украина, hahanov@kture.kharkov.ua
Предлагается архитектура быстродействующего мультипроцессора параллельного анализа информации, представленной в виде аналитических, графовых и табличных структур ассоциативных отношений, для поиска, распознавания и принятия решений в n-мерном векторном дискретном пространстве. Рассматриваются векторно-логические процесс-модели актуальных прикладных задач, качество решения которых оценивается введенной интегральной неарифметической метрикой взаимодействия булевых векторов.
МУЛЬТИПРОЦЕССОР, АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ, ГРАФ, ТАБЛИЦА, АССОЦИАТИВНОЕ ОТНОШЕНИЕ, ПРОЦЕСС-МОДЕЛЬ.Мозг и компьютер. 1) Сходство и различие. Технологическая основа примитивных функций мозга и компьютера — логические операции: and, or, not, xor. Различие тоже понятно — кремниевая (цифровая) и биологическая (аналоговая) природа реализации элементарных операций. 2) Функциональность. Как в мозге, так и в компьютере, «выращиваются» более сложные функциональные пространственно-временные логические преобразователи, использующие упомянутые выше примитивные операции. Логические операции лежат в основе алгоритмов компьютерного решения любой задачи: арифметической, логической или комбинированной. Однако утяжеление универсального компьютера путем возведения на базисе логических функций (and, or, not) приводит не только к расширению его функциональностей, но и к удорожанию и снижению быстродействия по отношению к конкретной задаче. Специализация компьютерного изделия, ориентированная на использование логических операций, дает возможность приблизиться к ассоциативно-логическому мышлению человека и вместе с тем существенно (х100) повысить быстродействие решения специальных задач. Исключение арифметических операций в специализированном процессоре, использование векторной логики, мультипроцессорность архитектуры для параллельного анализа информации есть старый и забытый маршрут повышения быстродействия решения прикладных задач на современной технологической основе. 3) Структурная организация. Мозгоподобность компьютера здесь рассматривается не как перенос нейроструктуры в архитектуру компьютера, а как имплементация в него ассоциативно-логической функциональности мозга. Создание компьютера с мозгоподобной структурой, выполняющей аналоговые вычисления, пока бесперспективно для эффективной реализации цифрового вычислительного устройства.
Тем не менее, соединение биотехнологий и нано-электроники уже через 5 лет может дать практически ориентированный результат в виде сети или матрицы элементарных логических процессоров (здесь структурное подобие мозгу), параллельно решающих ассоциативно-логические задачи (функциональное подобие мозгу) на информационных массивах большой размерности. Не следует также переносить идеально выверенную тысячелетней эволюцией биологическую модель мозга на несовершенную и незрелую структуру кремниевого кристалла. Такого рода мозгоподобность для решения практических задач в недалеком прошлом уже терпела неудачи. Другое дело, когда функциональности, присущие мозгу, реализуются в кристалле кремния путем соединения выверенных временем аналитических и синтетических свойств мозга с преимуществом быстродействующих цифровых платформ для решения ассоциативно-логических задач.
Определение. Мозгоподобность мультипроцессорной цифровой системы на кристалле есть концепция создания архитектуры и моделей вычислительных процессов, ориентированных на эффективную и быстродействующую реализацию функциональностей, свойственных мозгу, на основе использования векторных логических операций для решения задач поиска, распознавания и принятия решений.
1. Класс задач для мозгоподобного мультипроцессора
Существует большой класс логических задач, которые в настоящее время решаются не эффективно на универсальных компьютерах путем использования арифметических операций. Система логических команд является универсальным и полным базисом, а согласно теореме Поста способна описать и решить любую задачу. Однако практические разработчики программно-аппаратных систем ужезабыли об изначальной логической сущности компьютера. Они привыкли неэффективно (на 5-10%) использовать мощности системы команд, компиляторов, операционных систем, отдавая компаниям-производителям порядка 90% денежных средств безвозмездно при покупке компьютера. Решение логических задач с помощью арифметического процессора не есть правильный выбор с позиции технологической и математической культуры. В настоящее время существующая платформа цифровых систем на кристаллах предоставляет практически неограниченные возможности для переориентации инфраструктуры моделей и методов на создание специализированных компьютеров с минимальной системой логических векторных операций или команд. Мотивация — создание мультипроцессора, как специализированной системы на кристалле для анализа и синтеза логических ассоциативных отношений, свойственных мозгу. Подтверждением актуализации таких изделий является появление на рынке iPad планшета (толщиной 12 мм и весом 0,68 кг), процессор которого выполнен в виде системы на кристалле Apple A4 на базе многоядерного ARM-процессора Cortex-A9 MPCore с использованием контроллеров памяти и графики. Наличие аппаратного, быстродействующего и дешевого специализированного логического вычислителя позволяет эффективно решать интересные для рынка информационных технологий задачи: 1. Анализ и синтез синтаксических и семантических языковых конструкций (реферирование, исправление ошибок, оценивание качества текстов). 2. Распознавание видео- и аудио-образов путем их представления вектором существенных параметров в дискретном пространстве. 3. Сервисное обслуживание сложных технических изделий и восстановление работоспособности в процессе их функционирования. 4. Тестирование знаний и экспертное обслуживание объектов или субъектов для определения их валидности. 5. Идентификация объекта или процесса для принятия решения в условиях неопределенности. 6. Точный поиск заданной вектором параметров информации в Internet, где по запросу пользователя очень часто выдаются два сообщения: отсутствуют данные или слишком много информации, слабо ассоциируемой с входным запросом. Здесь нужна правильная метрика оценивания и валидный запрос. 7. Коррекция текста в процессе его набора, когда автоматически исправляются только тривиальные ошибки, такие как повторение буквы в слове. Можно также корректировать более сложные семантические ошибки, связанные с неверным окончанием, и предлагать более приемлемые варианты порядка слов в предложении или в его части. Данная задача актуальна для 100% пользователей компьютеров. 8. Более серьезная проблема выбора принадлежит критическим технологиям: целеуказание в истребителе или в автоматической системе посадки лайнера, работающих в реальном масштабе времени в микросекундном диапазоне измерения. 9. Обратной задачей выбора цели в критических технологиях является разведение объектов во времени и в пространстве, например, в диспетчерской службе аэропорта или оптимизация инфраструктуры городского транспорта для исключения коллизий. Практически все упомянутые задачи решаются в реальном масштабе времени, являются сходными по логической структуре процесс-моделей на основе использования ассоциативных таблиц. Для их решения необходима быстродействующая и специализированная аппаратная платформа в виде логического ассоциативного мультипроцессора (LAMP — Logical Associative Multiprocessor), ориентированного на параллельное выполнение процедур поиска, распознавания и принятия решений, оцениваемых путем использования интегрального критерия качества.
Цель — существенное повышение быстродействия процедур поиска, распознавания и принятия решений путем мультипроцессорной реализации параллельных средств обработки аналитических, графовых и табличных форм задания информации для определения детерминированного многозначного решения в n-мерном дискретном булевом пространстве.
Задачи: 1) Актуальность создания мозгоподоб-ных вычислителей. 2) Метрика оценивания век-торно-логических решений. 3) Архитектуры структур данных и ассоциативных отношений: таблицы, графы, уравнения. 4) Оптимизация логических структур данных. 5) Архитектура логического ассоциативного мультипроцессора. 6) Процесс-модели решения практически интересных задач на основе архитектуры LAMP.
Сущность — аппаратное обеспечение экспертного обслуживания запросов в реальном масштабе времени в виде мультипроцессорной системы на кристалле, ориентированной на анализ логических ассоциативных структур данных для получения точного детерминированного и многозначного решения, валидность (состоятельность) которого оценивается интегральным критерием качества взаимодействия запроса с векторами n-мерного ассоциативного пространства.
Объект исследования — аппаратная инфраструктура экспертного обслуживания задач поиска, распознавания и принятия решений в дискретном булевом пространстве на основе использования интегрального критерия качества и иерархических структур данных.
Предмет исследования — аппаратная платформа и технологии для реализации мультипроцессорной системы на кристалле, ориентированной на обслуживание задач поиска, распознавания и выбора решения в ассоциативных информационных структурах путем использования интегрального критерия качества в дискретном булевом пространстве.
Источники. 1. Аппаратные вычислительные изделия, ориентированные на решение логических задач ассоциативного поиска [1-4]. 2. Ассоциативные и логические структуры данных для решения информационных задач [5-8]. 3. Модели и методы дискретного анализа информации [9-12]. 4. Мультипроцессорные модели и средства для решения информационно-логических задач [13-19].
2. Интегральная метрика оценивания решения
При создании аппаратной платформы для информационно-логических задач акцент делается на следующие характеристики: 1) Высокое быстродействие параллельного выполнения минимального множества логических команд. 2) Исключение из процессора мощной системы арифметических вычислений, как функциональностей, несвойственных человеку. 3) Логический секвенсор — элементарный процессор — содержит 4 команды, которые кодируются двумя разрядами. 4) Устройство управления логическим ассоциативным мультипроцессором должно обеспечивать параллельное выполнение задач логического анализа. 5) Каждый секвенсор имеет ассоциативную память, а также регистры для хранения результатов логических вычислений и связи с другими секвенсорами.6) Компилятор для языка описания аппаратуры или программирования есть внешняя программа по отношению к мультипроцессору, которая обеспечивает квазиоптимальное планирование вычислительного процесса во времени и в пространстве секвенсоров с учетом ограничений на размерность блоков ассоциативной памяти. 7) Память прямого доступа обслуживает мультипроцессор и хранит программу вычислительного процесса, полученную от компилятора, для решения логической задачи. 8) Гибкая инфраструктура ассоциативной памяти обеспечивает размещение таблиц произвольной размерности. 9) GUI (Guide User Interface) предназначен для эффективного и дружественного общения с пользователем в процессе решения логических задач. 10) Точный и экономичный по времени подсчета критерий качества получаемого решения.
В последнем случае речь идет о качестве взаимодействия запроса (входного многозначного, в частности, троичного вектора m) с системой ассоциативных векторов (ассоциаторов), в результате которого должен быть сгенерирован конструктивный ответ в виде одного или нескольких ассоциаторов (A), а также численной характеристики степени принадлежности (функции качества) входного вектора m к найденному решению: ii(m є A). Входной вектор m = (m1,m2,...,mt,...,mq), mt є{0,1,x} и матрица A ассоциаторов
Ajr (є A є A є A) = {0,1, x}
должны иметь одинаковую размерность, равную q. Далее, для удобства изложения материала, степень принадлежности m-вектора к одному ассоциатору или Л-вектору будет обозначаться в виде ii(m є A).
Существует
всего 5 видов или результатов логического (теоретико-множественного) А -взаимодействия
(пересечения) двух векторов m
n A
,
определенных на рис. 1. Они формируют все первичные примитивные варианты
реакции обобщенной ПРП-системы (Поиска, Распознавания и Принятия решения) на
входное воздействие-запрос. В технологической отрасли знаний — технической
диагностике (Design
& Test) — указанная последовательность
действий трансформируется к маршруту: поиск дефектов, их (распознавание)
идентификация, (принятие решения на) восстановление работоспособности. Все три
стадии технологического маршрута нуждаются в метрике оценивания решений для
выбора оптимального варианта.
Определение. Интегральная теоретико-множественная метрика для оценивания качества запроса есть функция качества взаимодействия многозначных векторов m n A , которая определяется средней суммой трех нормированных параметров: кодовое расстояние d(m, A), функция принадлежности ii(m є A) и эффективность использования входного запроса — функция принадлежности ц( A є m):
Q = 3[d(m, A) + ii(m є A) + li(A є m)],
1 n d (m, A) = - [n - card (mt ff A = 0)];
n i=1
\x(m є A) = 2card(mnA)-card(A) <- card(m n A) =
nn
= card (m{ ff A = x )& card (A) = card (|J A = x);
i=1 i=1
ia(A є m) = 2card(mnA)-card(m) <- card(m n A) =
Похожие статьи
Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии
Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие
Автор неизвестен - Беседы на шестоднев
Автор неизвестен - Божественность христа