Автоформализация

Термин «автоформализация» был предложен в начале 1980-х годов Г. Р. Громовым для разработанной им концепции — «Автоформализация профессиональных знаний».

Г. Р. Громов исходно использовал этот термин для описания особенностей творческой работы человека, использующего компьютер для формализации той части своих профессиональных знаний, которые до того не удавалось не только сформулировать, но порой даже и вербализовать.

Таким образом, определение Автоформализации может быть сформулировано следующим образом: «Автоформализация — процесс формализации профессиональных знаний, выполняемый носителем этих знаний (автором) с помощью компьютера».

Впервые термин был опубликован в главе «Технология автоформализации профессиональных знаний» книги «Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленной эксплуатации».

Более подробно концепция обсуждалась затем в статье Г. Р. Громова «АВТОФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ» в журнале «Микропроцессорные средства и системы».

Концепция «автоформализации профессиональных знаний» включена в курс изучения информатики ряда ведущих российских ВУЗов, в том числе Санкт-Петербургского государственного университета:

«Опираясь на опыт преподавания в Московском авиационном институте, в Институте повышения квалификации ракетно-космической отрасли, на Базовой кафедре Московского института радиотехники, электроники и приборостроения, а также на опыт проведения НИР и ОКР по созданию крупномасштабных проектов (таких как космический комплекс „Энергия-Буран“), авторы полагают, что необходимым элементом фундаментального образования должно стать овладение методом автоформализации знаний.» — ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ: ИНФОРМАТИКА для естественно-научных и математических специальностей и направлений. Кузнецов В.С., Падалко С.Н., Паронджанов В.Д., Ульянов С.А. Санкт-Петербургский государственный университет. Учебно-методическое управление, 2010

Три этапа информационной технологии: эволюция критериев

Примечание: дальнейший текст представляет собой в незначительной степени переработанный текст главы «ТЕХНОЛОГИЯ АВТОФОРМАЛИЗАЦИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ» книги Г. Р. Громова «Очерки информационной технологии» (Москва, ИнфоАрт, 1992, 1993). Использование текста согласовано с автором. (Wdigest)

Более полувека назад — в октябрьском номере «Proc. IRE» за 1953 г. — Клод Шеннон писал: «Наши вычислительные машины выглядят как учёные-схоласты. При вычислении длинной цепи арифметических операций компьютеры очень значительно обгоняют человека. Когда же пытаются приспособить их для выполнения неарифметических операций, они оказываются неуклюжими и неприспособленными для такой работы»

I этап: машинные ресурсы.

Отмеченные Шенноном функциональные ограничения, а также устрашающая стоимость первых компьютеров; полностью определяли основную задачу информационной технологии 50-х — начала 60-х годов — повышение эффективности обработки данных по уже формализованным или легко формализуемым алгоритмам.

Машин было мало, а актуальных нерешённых задач счётного характера — более чем достаточно. Для ускорения процесса кодирования машинных задач по ранее формализованным алгоритмам, в основном математическим, были созданы алгоритмические языки программирования типа Алгол, Фортран и др. Однако общие затраты на программирование составляли в тот период лишь несколько процентов от стоимости аренды ЭВМ, поэтому центральной задачей технологии программирования на этом этапе оставалась задача экономии машинных ресурсов (машинное время и память).

Основная цель тогда была — снизить общее число машинных тактов, которых требовала для своего решения та или иная программа, а также уменьшить объём занимаемой ею памяти. Основные затраты на обработку данных находились тогда в почти прямой зависимости от затраченного на них машинного времени. Именно этой основной задаче — загрузить процессор компьютера так, чтобы просчитать, возможно, больше за единицу машинного времени, была тогда почти целиком подчинена вся организация вычислительного процесса.

В наибольший степени решению поставленной на этом этане развития технологии программирования задачи способствовали операционные системы, ориентированные на пакетный режим обработки данных, а наиболее эффективным достижением технологии программирования того времени явилось создание оптимизирующих трансляторов.

II этап: программирование.

С середины 60-х годов начался второй этап развития информационной технологии, который продолжался до начала 80-х годов и впервые потребовал коренного пересмотра сложившихся критериев функционирования вычислительных средств. К этому времени относительный вес машинного времени в общих расходах на обработку данных начал быстро снижаться. Машинное время перестало быть основным фактором в оценке затрат на обработку данных. Успехи в развитии электроники (БИС, полупроводниковая намять и т. п.) вели к быстрому снижению удельной стоимости машинной операции и байта оперативной памяти, тогда как расходы на разработку и сопровождение программ почти не снижались, а в ряде случаев имели тенденцию к росту.

От технологии эффективного исполнении программ к технологии эффективного программирования — так можно было определить общее направление смены критериев эффективности в течение этого этапа. Решению задачи способствовало развитие интерактивных систем отладки, режим разделения времени и т. п.

Таким образом, спустя 10 лет после первых успешных попыток подчинить ресурсы ЭВМ задаче автоматизации труда программистов (создание трансляторов с языков высокого уровня) задача экономии человеческих, а не машинных ресурсов стала, наконец, центральной для технологии программирования. При этом одним из основных критериев эффективности информационной технологии оказался «мифический человеко-месяц».

В это время считалось, что «технология разработки программ идет в своем развитии по пути от малых одиночных групп асов-программистов к будущей „земле обетованной“ автоматизированных фабрик с поточными линиями, выпускающими программы. Вопрос состоит в том, на каком этапе этого пути мы сейчас находимся». Большая часть экспертов оценивала существовавший в 70-х годах уровень как фазу «кустарного производства» с хорошими шансами на медленный, но устойчивый прогресс в течение ближайших десятилетий.

Наиболее известным результатом этого первого радикального пересмотра критериев технологии программирования стала созданная в начале 70-х годов операционная система UNIХ. На рубеже 80-х годов система UNIХ рассматривалась уже как классический образец операционной системы не только в университетских вычислительных центрах США (откуда она начала своё триумфальное шествие на мини-ЭВМ серии РВР-11 в середине 70-х годов), но и ведущими промышленными фирмами — производителями программного обеспечения. Популярность этой системы особенно возросла после появления 16-разрядных микропроцессоров 18086, 28000, М68000, для каждого из которых почти немедленно была разработана её версия.

III этап: формализация знаний.

Если до середины 70-х годов в среднем у каждого компьютера работал, по крайней мере, один (или более) профессиональный программист, то уже к середине 80-х годов. в подавляющем большинстве случаев у монитора компьютера находится не программист, а так называемый непрограммирующий профессионал, то есть специалист, профессионально владеющий «тайнами ремесла» в конкретной предметной области, где может быть полезным компьютер, но не имеющий профессиональной подготовки в области вычислительной техники и программирования.

Настольный компьютер, ориентированный на разработку и исполнение прикладных программ непрограммирующим профессионалом, получил название персонального компьютера, а соответствующий режим использования вычислительной техники — режима персональных вычислений.

Основная задача персональных вычислений — формализация профессиональных знаний — выполняется, как правило, полностью самостоятельно непрограммирующим профессионалом или при минимальной технической поддержке программиста, который в этом случае имеет возможность включаться в процесс формализации знаний только на инструментальном уровне, оставляя наиболее трудную для его понимания содержательную часть задачи специалисту в данной предметной области.

Обычно уже первая попытка формализовать профессиональные знания позволяет в случае успеха автоматизировать, по крайней мере, ту сравнительно понятную для алгоритмизации рутинную часть выполняемой специалистом работы, которая даже у людей творческих профессий отнимает, по оценкам, более 75 % их рабочего времени. Если учесть, что в сфере обработки информации занято уже около 50 % трудоспособного населения промышленно развитых стран, то нетрудно оценить ожидаемый эффект от массового внедрения режима персональных вычислений.

В мае 1981 г. в Лондоне под руководством Дж. Мартина был проведен тематический семинар «Разработка прикладных программ без программистов» («Application Development Without Programmers»), на котором впервые специально обсуждался круг вопросов, связанных с этим принципиально новым (а по мнению организаторов семинара, революционным) подходом к использованию вычислительных средств.

Предварительные итоги: автоформализация знаний

Современный этап развития информационных технологий иногда называют называют эрой персональных вычислений, но, вероятно, более точно его можно определить как этап автоформализации профессиональных знаний.

Этот этап пришёл на смену тем первым этапам развития вычислительной техники, основу которых составляла технология программирования ранее уже кем-то формализованных знаний.

Подобно тому, как за последние 300 лет интенсивного развития промышленности в топках теплоэнергетических установок была сожжена значительная часть органического топлива, накопленного за сотни миллионов лет, так за последние 30 лет развития вычислительной техники оказалась закодированной в машинные программы уже заметная часть того задела ранее формализованных знаний, который был накоплен человечеством за последние 300 лет интенсивного развития точных наук.

Готовых алгоритмов для автоматизации конторских работ, промышленного производства, экспериментальных исследований и других, по определению К. Шеннона, «неарифметических приложений» компьютеров не существует.

После того как была исчерпана значительная часть мировых запасов органического топлива, начался интенсивный поиск так называемых альтернативных источников энергии. Аналогичным образом после исчерпания значительной части формальных алгоритмов обработки данных, заготовленных за последние столетия быстрого развития точных наук, дальнейшее развитие информационной индустрии потребовало разработки альтернативной информационной технологии — технологии автоформализации профессиональных знаний.

Известно, что, например, в США, численность профессиональных программистов составляет менее одного процента трудоспособного населения. Поэтому трудно ожидать, что программисты смогли бы самостоятельно решить задачу формализации профессиональных знаний в быстро растущих разнообразных областях новых приложений ЭВМ.

Все, что могут делать профессиональные программисты для решения центральной в настоящее время задачи информационной технологии — формализации знаний,— это пытаться создавать и постоянно расширять спектр типовых технологических приёмов (например, по основным проблемным областям) для автоформализации профессиональных знаний, то есть разрабатывать инструментальные средства, облегчающие непрограммирующим профессионалам процесс самостоятельной формализации их индивидуальных знаний.

Автоформализация знаний в официальном документе «Примерная программа дисциплины „Информатика“»

В 1996 году Государственный комитет Российской Федерации по высшему образованию включил изучение темы «Автоформализация профессиональных знаний» в программу курса «Информатика» для направлений:

510000 — Естественные науки и математика

540000 — Образование

550000 — Технические науки

560000 — Сельскохозяйственные науки

В официальном документе Госкомвуза «Примерная программа дисциплины „Информатика“» имеется раздел:

Раздел 4. АВТОФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗНАНИЙ Алгоритмизация как частный случай проблемы систематизации, структуризации, представления и формализации человеческих знаний. Сближение понятий «алгоритм» и «процедурное знание». Обобщение понятия «алгоритм» и распространение его на любые технологии (промышленные, сельскохозяйственные, медицинские, образовательные и т. д.). Человеческие знания. Явные знания (объективированные в знаковой форме) и неявные (личностные). Процедурные и декларативные знания. Формализация знаний как экономическая проблема народного хозяйства. Необходимость снижения трудоёмкости процесса формализации профессиональных знаний. Два способа формализации знаний: при помощи когнитолога (инженера по знаниям) и автоформализация. Экономические преимущества последней.

Ссылки

1. Автоформализация знаний. Электронный каталог учебных издании, раздел 9.3. Головной информационный центр учебного книгоиздания. Издательство «Высшая школа», 2006—2007

2. Автоформализация профессиональных знаний на экране компьютера с помощью графического редактора. ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ИНФОРМАТИКА. Министерство образования Российской Федерации. ГНИИ ИТТ «Информика» Москва 2000.

3. Изучение свойств системы автоформализации текстов (Лингвистическая модель): лабораторные работы по курсу «Моделирование систем. Искусственный интеллект.»

4. Автоформализация модели деятельности специалиста, работающего с компьютером. Каданцев М. В., Шапцев В. А., Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-20) Секция: «Информационные технологии в образовании». 2007

5. Компьютерная среда автоформализации знаний. Лаборатория Единых Модельных Знаний, Региональный Центр Информатизации Пермского государственного технического университета. 2008

6. Типовая технология автоформализации знаний, используемых в программных комплексах. «Об автоматизированных обучении, инструктаже и проверке знаний». Казанский Государственный Архитектурно-Строительный Университет. 2007

7. Принципы автоформализации профессиональных знаний эксперта-аналитика. Малюк А. А. Информационная безопасность: концептуальные и методологические основы защиты информации. Учеб. пособие для вузов. — М. 2004.

8. Интеграция научно-исследовательской и информационной деятельности посредством внедрения альтернативной информационной технологии — компьютерной автоформализации профессиональных знаний. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО И ИНФОРМАТИЗАЦИЯ НАУКИ. Профессор О. В. Сюнтюренко РФФИ

9. Автоформализация знаний. Развитие содержания обучения информатике 6 педагогическом вузе на основе интеграции синтаксического и семантического подходов к информационным процессам, системам, технологиям. 2008

10. Об автоформализации моделей бизнес-процессов и проективном обучении. В. А. Шапцев, НИИ ИИС ТюмГУ. 2008

11. Автоформализация знаний. Словари и справочники, Русский Гуманитарный Интернет-Университет. M, 2007

12. Самостоятельная формализация (автоформализация) профессиональных знаний … «История развития ЭВМ — Схемотехника».

13. Понятие об автоформализации знаний. А. Г. Гейн, А. И. Сенокосов. Информатика и основы вычислительной техники. Профильный курс для школ и класса с углубленным изучением информатики. 2008

14. Обучение объектно-ориентированному, алгоритмическому и логическому анализу, как обучение автоформализации знаний. А. В. Горячев Двухкомпонентный курс информатики для начальной школы. Издательский дом «Первое сентября». 2008

15. Программно-компьютерная среда для автоформализации инженерных знаний. С. А. ЕВДОКИМОВ, А. В. РЫБАКОВ, ISSN 0042-4633. ВЕСТНИК МАШИНОСТРОЕНИЯ. 1990. № 7

16. В применении к экономике термин «автоформализация» используется, как правило, для описания адаптивной информационной модели предприятия… С. П. ПОЛЕНОК, Ю. А. РАТУШИН, А. В. КЛЕВКО, С. Г. ТКАЧЕНКО. Метазнание и метауровень СР-протокола.

17. 3-й этап: автоформализация знаний. Создание вычислительных средств переходит из рук профессиональных программистов к специалистам прикладных областей (эпоха персонального компьютера). Авилов А. В. Рефлексивное управление. Информатизация деятельности руководителя.

18. Автоформализация знаний — ключевой элемент превращения Сети из гиперкниги в гипермозг, самостоятельно осознающий своё собственное содержание. СЕРГЕЙ ШУМСКИЙ. Нейросетевые агенты в интернете. «Компьютерра» № 4 от 08 февраля 2000 года

19. А. Я. Фридланд Основные ресурсы информатики. Министерство образования Российской Федерации, Тульский государственный педагогический университет им. Л. Н. Толстого. Тула, 2004.

20. Информационные технологии