МонитоР реформы > Монитор реформы науки

Нечеткий подход к науке и ее реформированию

<< < (2/3) > >>

Oleg Baklan:
Сергей, "отношение к науке", как и "молодость", - нечеткое свойство объектов :) . Если Вы бы меня спросили сколько я опубликовал статей и где именно, или сколько я лет проработал и где именно, то на этот вопрос я бы ответил четко, а насчет "отношения к науке"  только приблизительно :)

Кстати, а это существенно насчет "иметь отношение к науке"?

На мой взгляд, авторитетность моего подхода определяется не тем, какое у меня "отношение к науке", а сколько людей, связей и денег я смогу собрать под знамена излагаемого подхода. В этом смысле, процесс только вначале, но уже многообещающий. Тут все нормально, надеюсь.

Есть и проблемы, разумеется, куда же без них.

Как правило, среди тех, кто с нечеткой логикой работает, считается, что "нечеткая логика" - это слишком просто и там одна практика, мол, "науки на полпальца". Мол, все ее идеи давно изложены и обоснованы, развитие связывается только с расширением применения, а не с "научностью". Поэтому внутри нечетких логиков нет интереса к замыканию этого понятийного аппарата на тему, которую я открыл у Вас на форуме. А мне самому еще трудновато тянуть лямку в одиночку, даже если люди, связи и деньги подтягиваются.

Вот такие дела.

Я распечатал и изучаю материалы Вашей иницативной группы. Я заметил, что там только 24 человека, и не хватает для круглого счета одного. В перспективе я хочу стать "25 элементом" Вашей группы, если, конечно, группа будет не против.

В данный момент я работаю над тем, чтобы убедить "нечетких логиков" внести тему в их конференцию, которая пройдет в Санкт-Петербурге. Существует проблема еще недостаточно широкого использования представлений нечеткой логике в бизнесе, а наука - тоже своего рода "бизнес".

Можно ли опубликовать здесь на сайте статью на тему нечеткого подхода к науке и ее реформированию, которая бы открыла дверь вопросу и приглашала бы более значимых людей, чем я, подключаться к процессу?


--- Цитата: Oleg Baklan от мая 03, 2006, 12:08 ---Как я уже сказал в начале, мои способности скромные, но хотя бы на уровне важных вопросов я все-таки постараюсь сделать хоть что-то.
--- Конец цитаты ---

foZgen:

--- Цитата: Oleg Baklan от мая 08, 2006, 09:51 ---Если Вы бы меня спросили сколько я опубликовал статей и где именно, или сколько я лет проработал и где именно, то на этот вопрос я бы ответил четко, а насчет "отношения к науке"  только приблизительно :)

--- Конец цитаты ---

Где хотя бы приблизительный ответ?

Oleg Baklan:
Мои параметры к сути дела не имеют отношения. Надеюсь, Вы не забыли, foZgen, что в Росси есть даже РАН и ее Президиум, но это не мешает российской науке нуждаться в переменах ... мягко говоря, если судить по накалу тех дискуссий, которые я читаю хотя бы тут, на форуме.

Я единственный, кто привнес в тему о состоянии науки и ее реформирования идею применить нечеткую логику, и давайте исходить из этого обстоятельства, а не из моих параметров. Вы что-то имеет против идеи применить нечеткую логику или Ваша решимость на этот счет возникнет лишь в тех условиях, что "Олег Баклан" будет доктор наук с 200 публикациями?

Буду признателен Вам  за Вашу точку зрения вот на какой счет. Какие, на Ваш взгляд, нечеткие правила в науке должны управлять процессом, чтобы в итоге в российской науке все было нормально: чтобы  люди были довольны зарплатой,  чтобы приборная база была новая и богатая, чтобы зарубежные коллеги учили русский язык с целью читать российские научные статьи на русском языке в оригинале,  в российских научных журналах?

И какие ситуации есть в российской науке, к которым эти правила должны быть применимы?

Вот аналогия:


--- Цитировать ---Чтобы понять, что дает применение нечеткой логики в системах управления, рассмотрим простой пример. Представьте себе, что вам необходимо разработать систему управления тяжелым длинномерным грузовиком, способную автоматически загонять его в узкий гараж из произвольной начальной точки. Если вы попытаетесь решить эту задачу классическим способом, то вам можно только посочувствовать. Придется в буквальном смысле слова увешать автомобиль всевозможными датчиками и акселерометрами, после чего привлечь пару докторов наук для составления отнюдь не простой системы уравнений в частных производных.

Использование нечеткой логики принципиально упрощает задачу. Прежде всего, используя лишь три нечетких параметра - скорость и ориентацию автомобиля и расстояние до гаража, вы получаете исчерпывающее описание текущей ситуации. Далее вы строите простую и естественную систему нечетких правил типа :

Если до гаража достаточно далеко, скорость невелика, а нос смотрит влево возьми правее. В пакете CubiCalc, одном из наиболее популярных пакетов на основе нечеткой логики, для полной реализации указанной задачи понадобилось описать лишь двенадцать ситуаций и тридцать пять нечетких правил - каждое не сложнее приведенного выше. Вы можете часами наблюдать за кружевом трасс на экране - действия системы экономичны и безошибочны.

http://www.forekc.ru/Nlog/index_5.htm
--- Конец цитаты ---

Какие "двенадцать ситуаций" есть в российской науке и какие "тридцать пять нечетких правил" должны быть в ней, чтобы в реформированной российской науке все было путем, то есть, чтобы "грузовик всегда въезжал в ворота узкого гаража" ?

Ситуации и правила надо рассказать нечетким языком, просто: типа "если до гаража достаточно далеко, скорость невелика, а нос смотрит влево возьми правее"

foZgen:
Ответ понятен, спасибо.

Oleg Baklan:
Пожалуйста, не за что. Кстати, свою просьбу я сохраняю в силе. В отличие от Вашей просьбы, моя имеет отношение к сути темы. Вы уж напрягитесь, напишите, пожалуйста.

В самом начале, открывая тему, я сделал выбор в пользу обших рассуждений, не связанных с нами лично.


--- Цитировать ---Этот несложный пример позволяет проиллюстрировать два ключевых преимущества нечеткой логики по сравнению с другими методами построения систем управления. Во-первых, при тех же объемах входной и выходной информации, центральный блок принятия решений становится компактнее и проще для восприятия человеком. Во-вторых, решение сложной и громоздкой задачи вычисления точных воздействий подменяется значительно более простой и гибкой стратегией адаптивного подруливания - при сохранении требуемой точности результата !

Совершенно естественно, что мимо такого перспективного инструмента не могли пройти военные - и в начале 80-х годов в Японии, а затем и в США в обстановке глубокой секретности были развернуты комплексные работы по использованию нечеткой логики в различных оборонных проектах. Одним из самых впечатляющих результатов стало создание управляющего микропроцессора на основе нечеткой логики (т.н. ), способного автоматически решать известную задачу о собаке, догоняющей кота. Разумеется, в роли кота выступала межконтинентальная ракета противника, а в роли собаки - мобильная зенитная ракета, слишком легкая для установки на нее громоздкой традиционной системы управления. Кстати, задача о коте и собаке с той поры относится к разряду классических, обошла все учебные пособия и пакеты по нечеткой логике, и вы можете вдоволь поэкспериментировать с различными стратегиями поражения движущейся цели одним или несколькими самоуправляемыми зарядами. Между прочим, впоследствии те же методы нечеткой логики позволили решить и обратную задачу - разработать маневры для эффективного ухода от анти-ракет.

Первый успех окрылил военных и нечеткая логика уверенно заняла свое место в ряду стратегически важных научных дисциплин. Возникла парадоксальная ситуация - официально не признаваемая американской академической наукой, нечеткая логика в то же время вошла в перечень передовых технологий, запрещенных комитетом COCOM к экспорту из США. Автору этой статьи доводилось принимать участие в получении лицензии на ввоз в Россию пакетов CubiCalc и CubiQuick и держать в руках более новую программу RuleMaker с красной наклейкой Запрещен к вывозу из США.

Однако основные результаты использования нечеткой логики в прикладных задачах были получены не военными, а промышленниками, и не в США, а в противоположном полушарии - в Японии. Да-да, изобретенная и разработанная в США, нечеткая логика начала свой триумфальный путь на массовый рынок в далекой азиатской стране. Такое, впрочем, случалось и ранее (например, с технологиями плоских экранов для портативных компьютеров), однако обычно это было связано с непомерными по американским меркам долгосрочными инвестициями. В случае же с нечеткой логикой причина была совершенно иной - новая наука оказалась абсолютно чуждой менталитету рациональных американцев (исключение составляет Бартоломей Коско (Bart Kosko), молодой классик второй волны нечеткой логики в США, однако он также является приверженцем буддизма и имеет черный пояс по карате). Нечеткие, зыбкие построения fuzzy logic выглядят иррациональными и на удивление созвучными ранним восточным философиям. Не случайно среди приверженцев нечеткой логики преобладают выходцы из Азии и необычно много женщин. Так, основу теории нечетких баз данных /6/ заложила Мария Земанкова (Zemankova), а нечеткую экспертную систему Фудзи-банка, приносящую до $700000 в месяц на краткосрочной биржевой игре, создала Сизуко Ясунобу /Chizuko Yasunobu/.

Японцы довели практическое воплощение нечеткой логики до совершенства. Можно много рассказывать об автоматических прокатных станах, интеллектуальных складах и безлюдных производствах, созданных с использованием нечеткой логики. Однако, пожалуй, более впечатляющим выглядит применение нечеткой логики в дешевых изделиях массового рынка - пылесосах, видеокамерах, микроволновых печах и т.п. Пионером в применении нечеткой логики в бытовых изделиях выступила фирма Matsuhita. В феврале 1991 года она анонсировала первую интеллектуальную стиральную машину, в системе управления которой сочетались нечеткая логика и нейронная сеть. Автоматически определяя нечеткие входные факторы (объем и качество белья, уровень загрязненности, тип порошка и т.д.), стиральная машина безошибочно выбирала оптимальный режим стирки из 3800 возможных. А спустя пару лет применение нечеткой логики в японской бытовой технике стало повсеместным.

Параллельно с использованием нечеткой логики в системах управления, предпринимались энергичные усилия по созданию на ее основе нового поколения экспертных систем. Как отмечает Коско /5/, нечеткие экспертные системы, помимо своего основного преимущества - лучшей адаптированности к условиям реального мира, обладают еще двумя достоинствами по сравнению с традиционными. Во-первых, они свободны от т.н. циклических блокировок при построении заключений. Во-вторых, различные базы нечетких правил можно с легкостью объединять, что редко удается в обычных экспертных системах. Многочисленные примеры экспертных систем (преимущественно из области промышленной диагностики и медицины), основанных на нечеткой логике, можно найти в /3/. Из этой же книги взяты и некоторые приведенные выше примеры.

Отдельно рассказа заслуживает опыт применения нечеткой логики в финансовой сфере. Для решения сложнейших задач прогнозирования различных финансовых индикаторов банкиры и финансисты используют дорогостоящие комплексные системы, в состав которых входит и нечеткая логика. Начало этому процессу положила японская финансовая корпорация Yamaichi Securuties. Задавшись целью автоматизировать игру на рынке ценных бумаг, эта компания привлекла к работе около 30 специалистов по искусственному интеллекту. В первую версию системы, завершенную к началу 1990 года, вошли 600 нечетких правил - воплощение опыта десяти ведущих брокеров корпорации. Прежде чем решиться на использование новой системы в реальных условиях, ее протестировали на двухлетней выборке финансовых данных (1987-1989 г). Система с блеском выдержала испытание. Особое изумление экзаменаторов вызвало то, что за неделю до наступления биржевого краха (знаменитого Черного Понедельника на токийской бирже в 1988 году) система распродала весь пакет акций, что свело ущерб практически к нулю. Надо ли говорить, что после этого вопрос о целесообразности применения нечеткой логики в финансовой сфере уже не поднимался. Хотя скептики могут привести и другие примеры - например, ни одна из банковских систем не смогла предсказать падение биржевого индекса Nikkei весной 1992 года.

Можно привести и другие примеры применения нечеткой логики в бизнесе. Удачный опыт Ганса Зиммермана (Hans Zimmermann) по использованию экспертной системы с нечеткими правилами для анализа инвестиционной активности в городе Аахене (ФРГ) привел к созданию коммерческого пакета ASK для оценки кредитных и инвестиционных рисков. А система управления складскими запасами, описанная в качестве примера в пакете CubiCalc, настолько проста, что может быть с легкостью использована самым неподготовленным оптовым торговцем.

Что касается российского рынка коммерческих систем на основе нечеткой логики, то его формирование началось в середине 1995 года. Наиболее популярны у российских заказчиков следующие пакеты :

CubiCalc 2.0 RTC - одна из наиболее мощных коммерческих экспертных систем на основе нечеткой логики, позволяющая создавать собственные прикладные экспертные системы ;

CubiQuick - дешевая университетская версия пакета CubiCalc ;

RuleMaker - программа автоматического извлечения нечетких правил из входных данных ;

FuziCalc - электронная таблица с нечеткими полями, позволяющая делать быстрые оценки при неточно известных данных без накопления ошибки /7/ ;

OWL - пакет, содержащий исходные тексты всех известных видов нейронных сетей, нечеткой ассоциативной памяти и т.д.

Основными потребителями нечеткой логики на рынке России являются банкиры и финансисты, а также специалисты в области политического и экономического анализа. Они используют CubiCalc для создания моделей различных экономических, политических, биржевых ситуаций. Что же касается изумительно легкого в освоении пакета FuziCalc, то он занял свое место на компьютерах крупных банкиров и специалистов по чрезвычайным ситуациям - т.е. тех, для кого более всего важна быстрота проведения расчетов в условиях неполноты и неточности входной информации. Подробнее о российском рынке программ на основе нечеткой логики можно прочесть в /8/. Однако можно с уверенностью сказать, что эпоха расцвета прикладного использования нечеткой логики на отечественном рынке еще впереди.

http://www.forekc.ru/Nlog/index_5.htm
--- Конец цитаты ---

Разве не впечатляет, и что тут еще добавить, только еще раз повторить: "Во-первых, при тех же объемах входной и выходной информации, центральный блок принятия решений становится компактнее и проще для восприятия человеком. Во-вторых, решение сложной и громоздкой задачи вычисления точных воздействий подменяется значительно более простой и гибкой стратегией адаптивного подруливания - при сохранении требуемой точности результата !"

Тоже самое нужно сделать по отношению к науке. Вместо сложной и громоздкой системы точного описания имеющихся в российской науке ситуаций и последующего не менее сложного и громоздкого решения (которое, к тому же, будет трудно восриниматься учеными), надо сделать всего-навсего нечеткое отражение науки и систему нечеткого адаптивного подрулирования - при той же степени прогресса и ликвидации кризиса!

Навигация

[0] Главная страница сообщений

[#] Следующая страница

[*] Предыдущая страница

Перейти к полной версии