Большинство моделей итеративного обучения строится на основе аналогий с явлениями и процессами, происходящими в тех или иных системах живой или неживой природы [1]. Процесс научения заключается в том, что «... свободная информация постепенно переходит в связанную (закладываемую в структуру системы), происходит процесс «научения» - повышения первоначальной организации системы, наращивание объёма связанной информации» [2]. Обучение может также пониматься как «... развитие системы без увеличения элементного состава, повышение ценности информации установлением дополнительных связей» [3].
В свете возможности построения моделей-аналогов физических явлений и технических систем (в частности, модель 5.2 в [1]) выдвигается следующая гипотеза: имеется почти полное соответствие между схемой И. Нонака обучающейся организации [4] и схемой метода обратной задачи рассеяния [5] для решения нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, применяемого в теории возмущений при исследовании механизмов гидродинамики (в частности, при описании движения уединённых волн, солитонов, вызванных импульсным сбросом жидкости в мелком канале), радиоактивного распада (резерфордовское обратное рассеивание), квантовой механики и др. Различие этих схем только в направлении дуги в нижней части орграфа.
В соответствии с общей структурой описания математической модели итеративного обучения [1] и предположениями, что рассогласование элементов обучаемой системы, состоящей из n, в общем случае взаимодействующих элементов (n>1) описывается некоторым скалярным параметром xi(t) для реализации методов теории возмущений рассогласование системы ψ(t) (аналог потенциала, под потенциалом здесь понимается накопленный запас знаний, опыта, умений) зависит от рассогласований составляющих её элементов:
ψ(t) = F(x1(t), x2(t),..., xn(t)).
Функция F должна быть непрерывна и липшицева (удовлетворять ограничению на скорость роста).
Возможным адекватным уравнением в частных производных для описания процесса связывания «кванта» явных знаний или дидактико-семантической единицы информации (правая сторона схемы обучающейся организации И. Нонака) представляется уравнение Кортевега де Фриза в общем виде:
ψt+αψψx+ψxx =0,
или телеграфное уравнение utt=uxx+αut+βu.
Немаловажным является то, что найден класс законов моделирования итеративного обучения, удовлетворяющий всем 16 принципам итеративно обучающейся системы [1].
Если удастся связать закон эволюции данных рассеяния с эволюцией потенциала (ноогенезом) ψ(x,t), удовлетворяющих уравнению (возможно, системе уравнений) в частных производных, то с помощью интегральных уравнений по данным рассеяния можно восстановить в любой момент времени потенциал ψ(x,t), решив тем самым задачу Коши для уравнения в частных производных (Кортевега де Фриза или др.). Всё это позволит формализовать до уравнений в частных производных все 4 процесса цикла итеративно обучающейся организации: социализацию неявных (скрытых) знаний, экстериоризацию, комбинацию и интериоризацию. Этот цикл должен вращаться со скоростью пропеллера, чтобы обеспечивать высокую скорость обновления организации.
При принятии этой гипотезы возникает, естественно, множество вопросов, например, адаптация понятий и концептов метода обратного рассеяния и процессов преобразования сигналов волновой природы в информационных средах [6] в свете современных научных достижений в таких пограничных областях, как теория познания, бионика, когнитивное моделирование и др.
Предупреждая обвинения в физикализме, отметим, что, например, информационный подход к анализу систем, предложенный А.А. Денисовым (Денисов А.А. Теоретические основы кибернетики: информационное поле / А.А. Денисов. - Л.: ЛПИ, 1975) аналогичен по замыслу и основан на диалектическом обобщении законов функционирования и развития систем различной природы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. - М.: Институт проблем управления РАН, 1998. - 77 с.
- Жуков Н.И. Информация. - Минск: Наука и техника, 1971. - 276 с.
- Дружинин В.В., Контров Д.С. Проблемы системологии (проблемы теории сложных систем). - М.: Сов. радио, 1976. - 295 с.
- Румизен М.К. Управление знаниями: Пер. с англ. / М.К. Румизен. - М.: ООО «Издательство АСТ»; ООО «Издательство Астрель», 20045. - 336 с.
- Поршнев С.В., Беленкова И.В. Численные методы на базе Mathcad.. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 464 с.
- Нестеров М.М., Трифанов В.Н. Фундаментальные ограничения сигналов волновой природы // Научное приборостроение. 2001. Т.11, № 2, с. 50-57.
Библиографическая ссылка
Маслов А.В. ОБ ОДНОЙ ГИПОТЕЗЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ В УПРАВЛЕНИИ ЗНАНИЯМИ // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – № 11. – С. 85-86;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=25631 (дата обращения: 19.04.2024).