КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГНОСТИКА скачать в хорошем качестве

КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГНОСТИКА

В Сколково прошел недавно Всемирный Конгресс "Теория систем, алгебраическая биология, искусственный интеллект: математические основы и приложения" (26-30 июня 2023 г.). Я участвовал в работе прогностической сессии, которую вел Максим Григорьевич Годарев-Лозовский. Участие мое было заочным, поэтому публикую здесь 10 минутный файл + текстик. =========================================================== Прогнозирование на основе обработки текстов на естественных языках (база данных как цифровой двойник текста) Полуян П.В. СФУ, Красноярск. .......................................................................................................................... Известна концепция "цифрового двойника" (Digital Twin) – так именуют цифровую копию объекта или процесса. Это понятно в случае испытания цифровой копии материального объекта – самолета или автомобиля – в виртуальной аэродинамической трубе. Но можно ли применить это к нематериальному объекту – к тексту? Мы предлагаем считать цифровым двойником текста реляционную базу данных, где все понятия текста представлены в виде таблицы, показывающей связи между ними. Такого рода задачи можно решать вручную, – как это делают школьники "разбирая предложение по частям речи". А для больших файлов следует применять компьютерную обработку текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP), где объединяются методы AI и математической лингвистики. Наш IT-стартап "Институт оценки информации" разработал алгоритм TEXT2DB, позволяющий автоматически преобразовывать тексты в реляционные базы данных. Это облегчает извлечение из текстов информации, дает ответы на вопросы: "Кто актор?", "Что делалось?", "Где?", "Когда?", "Каким образом?" и т. п. Задачи такого типа возникают, например, в маркетинге при анализе предпочтений. В медицине или геологоразведке – при анализе и сопоставлении данных. Или, например, в сфере OSINT (Open source intelligence), так именуют разведку по открытым источникам. Однако всё это – дескриптивная аналитика, где выявляются существующие связи и закономерности. Предсказанием будущего занимается предиктивная аналитика, но здесь компьютер не поможет, поскольку в реляционной базе данных воплощаются уже заданные связи, а не те, которые могут установиться в будущем с течением времени. Нам удалось наметить путь к автоматизации предиктивной аналитики, опираясь на концепт, известный из классической философии. Речь идет о законе противоречия (или запрета противоречия), что был открыт Аристотелем. Запрещается одновременно в одном и том же отношении формулировать об одном и том же объекте противоположные утверждения. В XIX-XX вв. философам и логикам удалось связать наличие противоречия и его разрешение с процессуальностью бытия. То есть, противоречие возникает, а затем разрешается (исчезает как противоречие) в ходе изменения ситуации во времени. Первый очерк проблемы принадлежит Гегелю, а научно осмыслена она была логиком Яном Лукасевичем: "Можно было бы сказать, что время только для того существует, чтобы вещи и события могли иметь противоречивые свойства – без ущерба для принципа противоречия" (1, с. 126). Мы согласны с таким подходом, где временной процесс алгоритмизуется (2). Искусственный Интеллект методами Natural Language Processing может автоматически выявлять противоречия в тексте. Тем самым, выявляются симптомы, где назревает изменение ситуации. Дальнейшая аналитика осуществляется уже естественным интеллектом – тут требуется понимание смысла. Но при обработке больших объемов текстовой информации помощь компьютера может оказаться критически важной. Конкретное описание используемых алгоритмов выходит за рамки данного текста. Литература 1. Лукасевич Ян, О принципе противоречия у Аристотеля. Критическое исследование / Пер. с польск. – М. – СПб.: ЦГИ, 2012. 2. Pavel Poluian and Dmitry Lichargin, New ontology: algorithmic laws and the passage of time – The Foundational Questions Institute (FQXi), CATEGORY: Undecidability, Uncomputability, and Unpredictability Essay Contest (2019-2020) Режим доступа: https://fqxi.org/community/forum/topi...