СЕМИОТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМНОЙ ОБЛАСТИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

АННОТАЦИЯ

Рассмотрены вопросы семиотического моделирования проблемной области интеллектуальных робототехнических и мехатронных систем, включающие множество базовых элементов, синтаксические правила, система аксиом, семантические правила. Приведены характеристики семиотической модели.

ABSTRACT

The article deals with the issues of semiotic modeling of the problem area of ​​intelligent robotic and mechatronic systems, including many basic elements, syntactic rules, a system of axioms, semantic rules. The characteristics of the semiotic model are given.

Ключевые слова: интеллектуальный робототехническая система искусственный интеллект, интеллектуальный задача, семиотические модель, формальный система, семантические правила.

Keywords: intelligent robotic system, artificial intelligence, intellectual task, semiotic model, formal system, semantic rules.

Знания о проблемной области в интеллектуальных робототехнических системах (ИРС) служат главным образом для планирования поведения и принятия решений о целенаправленных действиях ИРС. Поэтому знания, представляемые в модуле "искусственный интеллект", должны отражать текущие ситуации в проблемной области, которые воспринимаются сенсорными устройствами [1]. Структурные и функциональные возможности ИРС, свойства и закономерности внешней среды, закономерности взаимодействий ИРС с внешней средой, а также знания в области искусственного интеллекта отражаются в модулях решения интеллектных задач. Наличие знаний о проблемной области отличает робототехнические системы третьего поколения от робототехнических систем первого и второго поколений [1,2].

Для представления знаний о проблемной области наиболее подходящей знаковой системой является семиотическая модель представлена в виде восьмерки включающие множество базовых элементов, синтаксические правило, система аксиом, семантические правила

СМ=<T, P, A, П,  ,, , >,                                                    (1)

в которой Т - множество базовых элементов, Р - синтаксические правила, А-система аксиом, П - семантические правила;  ,, ,  – соответственно правила изменения Т, Р, А и П. Главной частью семиотической модели является интерпретированная формальная система или формальная модель в виде четверки

ФМ= <Т, Р, А, П>,                                                                    (2)

изменения которой происходят на основе правил  ,, , , отражающих свойство «открытости» (изменчивости) проблемной области. Первая пара <Т, Р> компонент в (1) и (2) образует язык семиотической модели. Т является конечным или счетным множеством попарно различных элементов любой природы, обладающих свойствами синтаксиса, семантики и прагматики [3]. Оно выступает в роли и словам языка, из элементов (знаков) которой будут строиться все остальные производные знаки и знаковые выражения. Для множества Т достаточно существования двух конструктивных (завершающихся через конечное число шагов) процедур, , ; применение  к элементам множества Т дает ответ на вопрос: одинаковы ли два сравниваемых элемента или нет; применение  дает ответ на вопрос: принадлежит ли данный элемент к Т или не принадлежит. Набор синтаксических правил Р служит для образования из элементов множества Т синтаксически правильных совокупностей (выражений). Для Р должна существовать конструктивная процедура , которая однозначно определяет синтаксическую правильность или неправильность заданной совокупности базовых элементов. Системой аксиом может служить любое произвольное выделенное множество синтаксически правильных совокупностей. На А не накладываются никаких специальных ограничений. В частности, оно может совпадать со всем множеством синтаксически правильных совокупностей. Следует подчеркнуть, что в школьном курсе с понятием аксиома связаны соображения очевидности, истинности и верности, независимо от обстоятельств того, что определяется этим словом. В формальной системе ничего этого нет. Аксиомы - это просто произвольно выделенные правильные совокупности базовых элементов [2,3].

Набор семантических правил (правил вывода) П служит, если это возможно, для расширения множества аксиом, добавляя к ним новые синтаксически и семантически правильные совокупности, называемые выводимыми формулами (теоремами). В общем случае правила вывода П представляют собой объединение проблемно-зависимых правил  (правил из проблемной области) и проблемно-независимых правил   (правил из области искусственного интеллекта) – синтаксически правильные совокупности. Аналогично, компоненты А, ,  могут состоять из проблемно-зависимых и проблемно-независимых частей. Система аксиом и выводимые формулы, образуемые как результат применения семантических правил ИЛИ (И) правил изменения аксиом, образуют множество семантически правильных формул (совокупностей). Семантические правила и правила изменения аксиом применяются, если соблюдаются условия неприменимости к любому подмножеству семантически правильных совокупностей. В формальной модели правила применения правил Р и П не заданы, это делает порядок применения правил произвольным, а полные выводимые множества семантически (или синтаксически) правильных совокупностей - инвариантными к порядку применения правил П (или Р). Процедуры порождения синтаксически правильных совокупностей на основе Р и процедуры порождения семантически правильных совокупностей на основе П работают независимо. В отдельных случаях так можно задать синтаксические правила, что в результате их применения всегда будут образовываться семантически правильные совокупности [4,5].

Формальная модель (2) при применении произвольных процедур порождения представляет собой "автономный генератор'' правильных совокупностей и является поэтому компактной формой задания множеств знаков и знаковых совокупностей.

На рис 1. представлен результат работы формальной модели, соответствующий определенному этапу применения правил Р и П, на рис 2. и рис 3. - изменения мощностей составляющих формальных и семиотических моделей по времени на разных этапах их использования для случая, когда Т - конечное множество. Как видно из рисунков, для формальной модели характерно постоянство мощностей компонент и монотонный характер роста числа синтаксически и семантически правильных совокупностей. В семантических моделях общего вица (1) на разных станах ее использования мощности множеств Т, Р, А, П могут меняться по различным законам, определяемым правилами  ,, , , что влечет за собой и изменения мощностей синтаксически или (и) семантически правильных совокупностей. Если в формальной модели вида (2) считать, что базовые элементы из множества Т не обладают семантикой и прагматикой, то она становится моделью синтаксического типа и носит название "формальная система". Примерами формальных систем служат исчисления высказываний, исчисления предикатов и др.

Формальные системы являются математическими объектами математической логики. Для моделирования сложных систем интерес представляет интерпретированная формальная система, т.е. формальная модель (2), для которой считается заданной некоторая интерпретирующая система вида

I= <Z, D, H, V>,

где Z - множество интерпретируемых значений, т.е. объектов (предметов, свойств: отношений, действий) проблемной области; D - правила многозначного отображения Т->Z, задающие всевозможные варианты интерпретации базовых элементов из Т; Н – правила однозначного отображения Т->Z, являющиеся конкретной реализацией правил D или задаваемые извне; V - правила интерпретации, позволяющие приписывать любой синтаксически правильной совокупности базовых элементов некоторое интерпретирующее значение (факты, события, явления, закономерности проблемной области), если заданы интерпретирующие значения (объекты проблемной области) для всех базовых элементов, входящих в эту совокупность [6,7].

Благодаря интерпретации, базовые элементы из Т в (2) и образуемые на их базе совокупности элементов приобретают семантику, а если конкретизировать отношения лица, участвующего в разработке модели и системы интерпретации Т, то и прагматику.

Формальные системы вполне подходят для моделирования автономно действующих объектов управления, не получающих никакой новой информации от внешней среды. Автоматические манипуляторы с жесткой программой управления (роботы - 0 - поколения) представляются формальной системой, автономно действующей на основе заложенных в нее "вечных" аксиом и правил вывода [8].

Робототехнические системы первого и второго поколения, снабженные сенсорным устройством, могут быть представлены формальной системой с переменной системой аксиом

ФС~=<, P, A, П, >,                                                           (3)

где  - множество базовых элементов без интерпретации, <, P, А, П> –формальная система; правила изменения аксиом, которые осуществляют либо без учета (для робототехнических систем I поколения), либо на основе текущей информации (для робототехнических систем П поколения).

Для моделирования системы «интеллектуальная робототехническая система - внешняя среда» следует пользоваться семиотической моделью в виде (1).

Наличие в ней правил изменения семантических правил ,  и правил изменения системы аксиом  обеспечивает в моделях свойства адаптивности, что наряду с правилами , Xр изменения языка позволит адекватно отражать проблемную область «ИРС – внешняя среда» на разных этапах обучения и эксплуатации ИРС [2,8].

Для упрощения процедур интерпретации и общения с ИРС в качестве базовых элементов множества Т целесообразно сначала использовать слова или словосочетания ограниченного естественного языка, обозначающие однозначно конкретные объекты (например, предметы, свойства, отношения, операции) или классы объектов (понятия) из проблемной области, а затем их закодировать в форме, удобной для представления и использования в модуле «искусственный интеллект».

Список литературы:

1. Макаров И.М. Интеллектуальные системы автоматического управления –М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 576 с.
2. Макаров И.М. Лохин В.М. и другие., Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления М.: Наука 2006. 333 с.
3. Юсупбеков Н.Р., Юсупбеков А.Н., и другие., Интеллектуалные системы управления и принятие решений // Ташкент: Издателство Националной энциклопедии Узбекистана, 2015. стр – 572.
4. Назаров Х. Н. Интеллектуальные многокоординатные мехатронные модули робототехнических систем. Монография, Тошкент изд “Машхур-Пресс” 2019 стр. -143.
5. Nazarov Kh N., Matyokubov N. R., Rakhimov T.O., Pulatov R.A., The concept of constructing set-theoretic models of structures of intelligent multi-axis mechatronic robot modules. Bulletin of TUIT: Management and Communication Technologies 2021.Volume 4 №1 Page No 1-12. https://uzjournals.edu.uz/tuitmct/vol4/iss1/1.
6. Nazarov Kh.N., Rakhimov T.O., The synthesis method formal description for the physical principles of operation of robotic systems mechatronic modules. Scientific-Technical Journal 2020. Volume 24., №4. pp 18-22. https://uzjournals.edu.uz/ferpi/vol24/iss6/3
7. Nazarov, Kh.N., Matyokubov, N.R., Rakhimov T.O., Features of intelligent models in the theory of robotic and mechatronic systems, Chemical Technology, Control and Management: Vol. 2020. Iss. 5, Article 14. pp 72-76.DOI: https://doi.org/10.34920/2020.5-6.72-76
8. Nazarov Kh. N., Rakhimov T.O. Principle of construction of intellectual multicordinate mechatrone module with power moment sensitivity. Journal of Modern Technology and Engineering Vol.5, No.2, 2020, Page No 181-187.