СИ́МВОЛЬНОЕ МОДЕЛИ́РОВАНИЕ

СИ́МВОЛЬНОЕ МОДЕЛИ́РОВАНИЕ (s-моделирование) [англ. symbol modeling (s-modeling)], раздел информатики, предметом которого является моделирование произвольных объектов в человеко-машинной среде на основе систем визуальных, аудио- и др. символов [см. Символ в информатике (s-символ)]. S-моделирование изучает системы символов и соответствующие им системы кодов [см. Код в информатике (s-код)], методы построения, сохранения, накопления, поиска и передачи с помощью программируемых машин (компьютеров, цифровых камер и др.) s-моделей природных и изобретаемых объектов.

Инструмент интеллектуальной деятельности

S-моделирование служит средством поддержки интеллектуальной деятельности в человеко-машинной среде (s-среде). S-модель объекта изучается как отображение в s-среду, выполненное при заданных ограничениях, соответствующих планируемому применению s-модели (напр., цифровое фото – отображение визуального объекта, сделанное с заданным разрешением; программа решения некоторой задачи – отображение выбранного метода решения, учитывающего заданную совокупность ограничений). При этом не предполагается никаких ограничений на виды и типы заменяемых s-символами объектов: они могут иметь любую физическую сущность, размещение, происхождение и назначение. S-символы одного вида могут заменять s-символы другого (напр., визуальные символы могут заменять аудиосимволы). S-модели объектов, рассчитанные на применение в научной и образовательной деятельности, представлены моделями систем понятий и систем знаний.

Доминирующая роль s-моделей во всех областях интеллектуальной деятельности определяется не только их компактностью и выразительностью, но и тем, что не существует ограничений на типы носителей, применяемых для их хранения. Носителями могут быть память человека, матрица цифровой фотокамеры, память цифрового диктофона и др. Затраты на построение, копирование, передачу, сохранение и накопление s-моделей несопоставимо меньше, чем аналогичные затраты, связанные с несимвольными моделями (например, макетами судов, зданий и др.). Примерами s-моделей могут служить электронные карты, видеоклипы, чертежи машин, записи музыкальных композиций и т. д.

S-моделирование широко применяется для моделирования объектов, изучаемых в физике, химии, науках о Земле, робототехнике, медицине (напр., компьютерная томография) и других областях науки и техники. Служит эффективным средством совершенствования сложных человеко-машинных систем в экономике, военном деле, государственном управлении и др. Способствует развитию систем автоматизированного проектирования (САПР), сокращает сроки изобретения и повышает качество новой техники и технологий. Напр., цифровые 3D-модели физических объектов используются для послойного формирования моделируемых объектов с применением 3D-принтеров, обеспечивающих быстрое и малозатратное изготовление прототипов физических моделей и готовых объектов [деталей и узлов машин, форм для литейного производства, строительных конструкций, имплантантов (фрагментов костей, хрящевых тканей и др.) и др.]. Цифровые модели для 3D-печати могут быть созданы с помощью САПР, 3D-сканера или обычной цифровой камеры и фотограмметрического программного обеспечения.

S-моделирование, являясь средством описания смыслов, представленных системами понятий и знаний, не только сопровождает абстрактное мышление, но и служит инструментом его совершенствования. Компактность и выразительность символьных моделей позволяют эффективно сочетать детализацию и обобщение в процессе рассуждений. S-модели изучаемых объектов – испытанный инструментарий механизма ассоциаций, от продуктивности которого зависят судьбы изобретений и научных открытий.

Основные понятия

Теория s-моделирования является методологической платформой построения связанных между собой систем понятий и знаний, относящихся к предметным областям информатики, физики, математики, биологии и других наук. Построенные системы рассчитаны на применение при проектировании компьютеров, смартфонов и др. программируемых машин (s-машин) и s-среды, а также при информатизации различных видов деятельности (научной, инженерной, экономической и др.).

Научное обеспечение развития s-среды и реализуемых на её основе информационных технологий представлено в виде связанных между собой методологических комплексов решения базовых задач s-моделирования и физико-технического воплощения s-машин и s-среды. Результаты первого комплекса служат основанием разработок систем символов и кодов; языков спецификаций, запросов и программирования; архитектур s-машин и соответствующих им систем машинных команд; ассемблеров, компиляторов и интерпретаторов; операционных систем и библиотек программ; редакторов (текстовых, графических, аудио и видео) и инструментальных систем программирования (см. Инструментальная система в информатике); типов и структур данных, систем управления базами данных (СУБД); систем памяти, накопителей и поисковых систем; сетевых архитектур (см. Компьютерная сеть), протоколов и технологий обмена сообщениями; методов и технологий информационной безопасности.

TSM-комплекс средств описания s-моделей 

TSM-комплекс средств описания s-моделей (сокр. англ. Textual Symbol Modeling) – расширяемый набор средств унифицированного текстового описания s-моделей. Включает средства одноуровневой записи формул (без применения редакторов формул), выделения частей гипермедийных (см. Мультимедиа) описаний s-моделей и замены выбранными сокращениями часто повторяющихся фрагментов. Одноуровневые TSM‑описания соответствуют стилю, принятому в языках программирования. Для выполнения описаний достаточно стандартной клавиатуры и набора шрифтов, имеющихся в составе текстовых редакторов Word (пакета MS Office), Pages (пакета iWork), Writer (пакетов LibreOffice или OpenOffice), или др.

Предусмотрены средства выделения определений, замечаний, примеров, имён понятий и отдельных частей описания [напр., □ <фрагмент описания> □ ≈ определение (символ ≈ заменяет слово «означает»); ◊ <фрагмент описания> ◊ ≈ замечание; О <фрагмент описания> О ≈ пример].

Символы, коды, сигналы

□ S-символ (англ. s-symbol) – заменитель природного или изобретённого объекта, обозначающий этот объект и являющийся элементом определённой системы построения символьных сообщений (текстов, нотных записей или др.) в s-среде, рассчитанных на восприятие человеком или роботом. □

□ S-код (англ. s-code) является заменителем s-символа или символьного сообщения, используемым для их представления в s-машинах и предназначенным для построения, сохранения, передачи и интерпретации символьных сообщений в s-среде. □

О В таблице показаны графические символы планет солнечной системы, применяемые астрономами при изготовлении электронных документов, и соответствующие им коды стандарта Юникод (англ. The Unicode Standard). О

Графические символы планет солнечной системы

□ S-сигнал (англ. s-signal) – физически реализованное (в виде композиций значений электрического напряжения, частоты или др.) представление s-кода, рассчитанное на распознавание и интерпретацию аппаратным средством s-машины (микропроцессором, видеоконтроллером или др.). □

Типизация моделируемых объектов

□ Тип X ≈ множество X, элементы которого имеют фиксированные набор атрибутов и семейство допустимых операций. Может иметь подтипы, называемые специализациями типа X, и надтипы, называемые обобщениями типа X. □

□ Специализация типа X – порождение подтипа X[::rule] (здесь сдвоенное двоеточие «::» — символ специализации) с семейством связей, расширенным добавлением связи rule. Выделяет подмножество X [::rule] множества X. Специализацией называют и результат X[::rule] этого порождения (X > X [::rule]). □

Специализация типа, заданная последовательностью добавленных связей X[::(rule1)::rule2], – специализация типа X[::rule1] по связи rule2. Число специализирующих связей в последовательности не ограничено. При этом имена связей, предшествующие последнему, заключены в круглые скобки, а перед открывающей скобкой каждой пары скобок – сдвоенное двоеточие.

□ Обобщение типа Z – это порождение его надтипа Z[#rule] путём ослабления (здесь # – символ ослабления) связи rule из семейства связей, соответствующей типу Z. Исключение связи считают её предельным ослаблением. □

Сообщение

□ S-сообщение (англ. s-message) – конечная упорядоченная совокупность s-символов, рассчитанная на распознавание и интерпретацию получателем-человеком, или её s-код, удовлетворяющий требованиям решения базовых задач s-(представления, преобразования, распознавания, конструирования, интерпретации, обмена, сохранения, накопления, поиска и защиты) в s-среде. □

О S-модели систем понятий и систем знаний, в которых представлены результаты изучения некоторых сущностей (объектов исследований); программы, определяющие поведение s-машин; веб-страницы [см. Веб (Всемирная паутина)] и файлы документов – всё это s-сообщения. О

В s-среде люди с помощью s-машин формируют s-сообщения, представляя их на языках запросов, программирования и др.; выполняют различные преобразования [О из аналоговой формы в цифровую и обратно; из несжатой в сжатую и обратно; из одной формы представления документа в другую (О *.doc в *.pdf О) О]; распознают, используют s-сообщения для конструирования новых s-сообщений (программ, документов и др.); интерпретируют на моделях систем понятий (которые хранятся в памяти интерпретатора также в форме s-сообщений); обмениваются s-сообщениями [используя при этом программно-аппаратно реализованные системы правил (сетевые протоколы, см. Компьютерная сеть); сохраняют и накапливают s-сообщения (создавая электронные библиотеки, энциклопедии и др. информационные ресурсы), занимаются решением задач поиска и защиты s-сообщений.

Модель системы понятий

□ S-модель ca системы понятий – это пара <memsc ≈ память модели sc системы sC понятий>, <rel(memsc) ≈ семейство связей, заданных на memsc> (где sc – помета). □

□ Определение системы понятий – описание её s-модели, сопровождаемое указанием области применимости.

Описание представлено в форме сообщения, рассчитанного:

• на интерпретацию научным сообществом;
• представление, сохранение, распространение, накопление и поиск в s-среде. □

 

Определение системы понятий должно удовлетворять необходимым требованиям конструктивности:

• представление в виде пары <определение области применимости>, <s-модель системы понятий>;
• в систему понятий, считающуюся определённой, не должны входить понятия, не имеющие определений (и при этом не относящиеся к понятиям-аксиомам).

 

□ Определение области применимости модели – описание типов:

• корреспондента (кому адресовано определение);
• цели, в процессе достижения которой определение имеет смысл (классы задач, при изучении которых определение может быть полезно);
• стадии, на которой целесообразно использовать определение (концепция, методология решения и т. д.). □

 

Область применимости модели может принадлежать совокупности областей, в которых исследуются природные объекты, или к совокупности областей, в которых изучаются изобретаемые объекты.

О Элементарным примером системы понятий с разрешимыми задачными связями между элементами памяти является система понятий треугольник, в которой стороны a, b, c, периметр p и т. д. – элементы памяти; а связи p = a + b + c и др. – элементы семейства связей. О

О tr ≈ tr[::angle=π/2]: тип tr системы понятий прямоугольный треугольник – специализация типа tr треугольник путём добавления связи angle=π/2 (выделяет из множества треугольников подмножество тех, у которых величина одного из углов равна π/2). О

О message[::(interface=h→m)::means=tauch] – это специализация типа message[::interface=h→m], определяющего множество сообщений, соответствующих интерфейсу (см. Интерфейс в информатике) человек – s-машина, по связи means=touch, выделяющей множество сообщений, вводимых в s-машину посредством прикосновений (О пальцами рук к клавишам клавиатуры или сенсорному экрану О). 

O modeling ≈ symbol modeling[#tools] – моделирование (modeling) можно рассматривать как обобщение типа символьное моделирование (symbol modeling) исключением связи tools (средства моделирования). O

Информация

□ S-информация (англ. s-information) – результат интерпретации сообщения на модели системы понятий. Для извлечения информации из сообщения необходимо иметь: принятое сообщение, представленное в форме, рассчитанной на распознавание и интерпретацию получателем сообщения; хранящиеся в памяти модели систем понятий, среди которых – необходимая для интерпретации принятого сообщения; механизмы поиска необходимой модели, интерпретации сообщения, представления результата интерпретации в виде сообщения и записи его в память. □

O Экранное представление веб-страницы, рассчитанное на восприятие человеком, – результат интерпретации сообщения, полученного браузером от веб-сервера [см. Веб (Всемирная паутина)]. O

Модель системы знаний

□ S-модель системы знаний – триада <ca ≈ s-модель системы Sc понятий>, <setlng ≈ s-модель совокупности языков сообщений, интерпретируемых на ca>, <setintr ≈ s-модель совокупности интерпретаторов на ca сообщений, составленных на языках из setlng>. □

Интерпретация сообщения на модели ca:

1. построение выходного сообщения (извлечение информации) по заданному входному (сообщения представлены на языках из совокупности setlng);

2. анализ выходного сообщения (требуются ли изменения в модели ca);

3. если требуется, то изменение модели ca; если нет – завершение.

O Онлайн-сервис построения маршрутов (http://meganavigator.com/) основан на системе навигационных знаний. O

S-моделирование задач

Представление связей между понятиями в виде разрешимых задач – необходимое условие построения количественных s-моделей систем понятий.

□ S-задача – это четвёрка {Formul, Rulsys, Alg, Prog}, где Formul – постановка задачи; Rulsys – множество систем обязательных и ориентирующих правил решения задачи, поставленных в соответствие Formul; Alg – объединение множеств алгоритмов, каждое из которых соответствует одному элементу из Rulsys; Prog – объединение множеств программ, каждое из которых поставлено в соответствие одному из элементов Alg. Постановка задачи Formul – пара {Mem, Rel}, где Mem – множество понятий задачи, на котором задано разбиение Mem= Inp Out (Inp Out= 0) и совокупность Rel связей между понятиями, определяющая бинарное отношение Rel< Inp*Out. Множество Mem называют памятью задачи, а Inp и Out – её входом и выходом, значения которых предполагается соответственно задавать и искать. □

Для каждого элемента из Rulsys, Alg и Prog задано описание применения. Описания применения элементов Rulsys включают спецификацию типа решателя задачи (автономная s-машина, сетевая кооперация s-машин, кооперация человек–s-машина и др.); требование к информационной безопасности и др. Описания применения элементов из Alg включают данные о допустимых режимах работы решателя задачи (автоматический локальный, автоматический распределенный, интерактивный локальный и др.), о требованиях к полученному результату и др. Описания применения программ включают данные о языках реализации, операционных системах и др.

◊ Каждая программа сопровождается ссылками на наборы тестовых примеров. ◊

В общем случае множества Rulsys, Alg и Prog могут быть пустыми: числа их элементов зависят от степени изученности задачи.

□ S-алгоритм – система правил решения задачи (соответствующая одному из элементов Rulsys), позволяющая за конечное число шагов поставить в однозначное соответствие заданному набору данных, принадлежащему Inp, результирующий набор, принадлежащий Out. □

□ S-программа – реализованный (на языке программирования высокого уровня, машинно-ориентированном языке и/или в системе машинных команд) s-алгоритм, представленный в форме сообщения, определяющего поведение s-машинного решателя задачи с заданными свойствами. Существует в символьном, кодовом и сигнальном воплощениях, связанных отношениями трансляции.□

□ S-данные – s-сообщение, необходимое для решения некоторой задачи или совокупности задач, представленное в форме, рассчитанной на распознавание, преобразование и интерпретацию решателем (программой или человеком). Специализация s-сообщения (s-message) по параметру получатель s-сообщения (s-recipient), значением которого является решатель s-задачи (s-solver): s-data ≈ s-message[::s-recipient=s-solver] (см. Данные). □

Конструирование s-задач

Связи по памяти между s-задачами определяются тремя типами функций, каждая из которых является функцией двух аргументов и позволяет поставить в соответствие паре s-задач некоторую третью s-задачу, образованную из этой пары.

□ S-задача a связана с s-задачей b по памяти, если существует хотя бы одна пара элементов {elem Mema, elem Memb}, принадлежащих памяти Mema s-задачи a и памяти Memb s-задачи b, относительно которой определено общее означивание (элементы имеют одно и то же множество значений). Если S и H – множества s-задач и D≤ S*S и каждой паре (si, sj) элементов из D ставится в соответствие определённый элемент из H, то задана функция связи по памяти h = conn(si, sj). При этом D называют областью определения функции conn и обозначают Dconn. Множество R={h: elem H; h=conn(si, sj); si: elem Dconn, sj: elem Dconn} называют областью значений функции conn. □

Тип связи зависит от содержимого пересечения по памяти: составлена ли связь из элементов выхода одной и входа другой задачи; из элементов выходов задач или из элементов их входов; или же связь получена путём комбинации предыдущих способов. Элементарная задачная конструкция – задачная пара. Любая задачная конструкция, в свою очередь, может быть использована как составляющая ещё более сложной задачной конструкции.

□ Cистема pS знаний о задачных конструктивных объектах (называемых также p-объектами) – это триада <pA, lng, intr>, где pA – задачная область, lng – язык спецификации p-объектов, intr – интерпретатор спецификаций искомых p-объектов на pA. Если P – множество всех p-объектов, а A < P – его непустое подмножество, при этом в A (содержащем не менее двух элементов) не существует ни одного элемента, который не был бы связан по памяти хотя бы с одним элементом из A, то s-модель pa задачной области pA – это p-объект, который задаётся парой <память memA множества задач A задачной области pA>, <семейство rul(memA) связей, заданных на memA>. Непустое множество memA элементов памяти разбито на три подмножества: входов inpA задач, выходов outA задач и подмножество orA, каждый из элементов которого является и входом, и выходом некоторых задач. Любое одно из этих подмножеств может быть пустым; могут быть одновременно пустыми inpA и outA. □

В отличие от памяти задачи, состоящей из входа и выхода, память задачной области содержит подмножество or элементов памяти, каждый из которых может быть или задан (как входной), или вычислен (как выходной). Такие элементы памяти называют обратимыми, а or– подмножеством обратимых элементов. Подмножество inp называют подмножеством задаваемых, а подмножество out подмножеством вычисляемых элементов.

S-модель pa задачной области pA служит для интерпретации составленных на языке lng спецификаций искомых задач. Интерпретация заключается в постановке в соответствие некоторому подмножеству (или паре подмножеств) памяти memA некоторой подобласти задачной области pA, названной разрешающей структурой. Интерпретация спецификации искомого p-объекта на pA – конструктивное доказательство существования разрешающей структуры.

□ Задачный граф – представление задачной области, рассчитанное на реализацию процесса p-конструирования и формализацию задачных знаний. Множество вершин графа, составленное из задачных объектов, называется задачным базисом графа и обозначается p-basis. Ребро задачного графа – это пара вершин с непустым пересечением по памяти. Нагрузка ребра определяется множеством всех пар элементов памяти, входящих в это пересечение. Каждая вершина графа имеет память. Память вершины – это память задачи (или задачной области), которую представляет вершина. □

□ Составная задача comp – подобласть задачной области pA, которая содержит не менее двух элементов из множества задач A и на памяти которой задано разбиение: mem_comp = inp_comp U out_comp; inp_comp^out_comp = 0, определяющее вход inp_comp и выход out_comp составной задачи. Составной задаче поставлен в соответствие ориентированный граф, вершинами которого являются задачи. Каждая вершина помечена именем задачи. Рёбра графа – это пары задач с непустыми пересечениями по памяти. □

В зависимости от состава вершин определены следующие типы задачных графов: U-граф имеет множество вершин только из простых задач; в C-графе хотя бы одна вершина представлена составной задачей и нет вершин, представляющих собой задачную область; в G-графе – не менее одной вершины представлено задачной областью (остальные могут быть простыми и составными задачами).

Разрешающие структуры на задачных графах

G-графы служат средством формализации знаний о p-объектах. Система знаний об s-задачах обеспечивает процессы p-(специализации, конкретизации и конструирования).

◊ Возможность существования в задачном графе одного или нескольких узлов, являющихся задачными областями, имеет принципиальное значение для формализации задачных знаний. ◊

Искомая конструкция задаётся спецификацией задачи, содержащей описание её памяти, ограничений на число задачных узлов (и, если необходимо, ограничений, связанных с размером задачи, точностью результата и др.). Заданное описание интерпретируется на задачном графе, который служит представлением интересующей конструктора задачной области. Средством интерпретации спецификаций задач служит механизм конструирования на задачном графе.

Интерпретация на U-графе в процессе задачного конструирования заключается в постановке в соответствие подмножеству (или паре подмножеств) элементов его памяти такого подграфа, память которого находилась бы в заданном отношении к введённому подмножеству (или паре подмножеств). Интерпретации на C-графе и G-графе аналогичны интерпретации на U-графе.

□ Задача t представима на задачном графе graph, если её вход inp_t содержится в подмножестве Giv_graph U Or _graph, а выход out_t – в подмножестве Comput_graph U Or_graph памяти задачного графа; при этом существует не менее одной задачи из базиса графа, вход которой содержится в inp_t или совпадает с ним. □

□ Разрешающей структурой solv_t на графе graph, поставленной в соответствие некоторой задаче t, называется подграф c минимальным числом задачных вершин, на котором задача t представима. □

Интерпретация задачного узла U-графа (или С-графа) в процессе поиска разрешающей структуры заключается в соотнесении означенности входа и выхода.

Правила интерпретации задачного узла:

•         если полностью означен вход, то полностью означен и выход;

•         если означенным полагается хотя бы один элемент выхода, то означенным полагается полностью вход.

Механизм построения разрешающих структур ставит в соответствие спецификации исходной задачи подграф на задачном графе путём реализации трёх типов поведения в соответствии с тремя типами запросов на конструирование.

1. Для заданных подмножеств x и y (x □ y = 0) памяти mem_t­-graph, тогда существует разрешающая структура solv _xy (здесь xy – помета) с минимальным числом задачных вершин, вход которой определён посредством x, а выход – посредством y, когда найдётся подграф G, множество вершин которого включает хотя бы одну вершину с разрешимой задачей, а объединение выходов вершин подграфа G содержит подмножество y (или совпадает с ним).

2. Для подмножества x, заданного на памяти mem_t-­graph задачного графа, тогда найдётся разрешающая структура solv_x (x – помета), вход которой определён подмножеством x, а выход является непустым подмножеством памяти графа, включающим максимальное число элементов, которые могут быть определены при заданном x, когда x □ Comput = 0 (Comput < mem_t­-graph) и найдётся хотя бы одна вершина с разрешимой задачей.

3. Для подмножества y, заданного на mem_t-­graph, тогда найдётся разрешающая структура solvy с минимальным числом задачных вершин, выход которой содержит y, а вход составлен из элементов, принадлежащих Giv, когда y □ Giv = 0.

Для каждого из трёх типов запросов получено конструктивное доказательство существования разрешающей структуры соответствующего типа. После того как найдена разрешающая структура, становится осуществимым процесс её конкретизации в соответствии со спецификацией условий применения исходной задачи.

Классы базовых задач s-моделирования

На основании изучения свойств и закономерностей s-моделирования определены классы базовых задач s-моделирования.

S-представление

Представление моделей произвольных объектов, рассчитанных на восприятие человеком и s-машинами, связано с изобретением языков s-сообщений, удовлетворяющих определённым требованиям. В этом классе изучаются системы символов и кодов, используемые соответственно в человеко- и s-машинно-ориентированных языках. К первым относим языки спецификации, программирования, запросов, ко вторым – системы s-машинных команд. Этот класс включает также задачи представления s-данных. В него входят задачи представления моделей систем понятий, на которых интерпретируются сообщения. На верхнем уровне задачной иерархии этого класса находится представление моделей систем знаний.

S-преобразование

Преобразование типов и форм представления s-моделей позволяет устанавливать соответствия между моделями. Задачи преобразования типов (О речевой в текстовый и обратно и др. О) и форм (О аналоговой в цифровую и обратно; несжатой в сжатую и обратно; одной формы представления документа в другую: *.doc в *.pdf  О) – необходимое дополнение к задачам представления моделей.

S-распознавание

Распознавание сообщения предполагает необходимость его представления в формате, известном получателю. При выполнении этого условия для распознавания сообщения решаются задачи сопоставления с моделями-образцами либо сопоставления свойств распознаваемой модели со свойствами моделей-образцов.

S-конструирование

Задачи конструирования моделей систем понятий, языков, систем знаний, интерпретаторов сообщений на моделях систем понятий; моделей задач, программирования, взаимодействия в s-среде; моделей архитектур s-машин, s-сетей, сервис-ориентированных архитектур; моделей сообщений и средств их построения, документов и документооборота. На верхнем уровне иерархии этого класса находятся задачи конструирования моделей s-среды и технологий s-моделирования.

S-интерпретация

Интерпретация s-сообщений предполагает существование принятого сообщения, модели системы понятий, на которой оно должно интерпретироваться, и механизма интерпретации.

 О Для микропроцессора s-машины сообщениями, подлежащими интерпретации, служат коды s-машинных команд и данных. О

S-обмен

В этом классе изучаются задачи взаимодействия в s-среде (человек – машина; машина – машина) с типизацией: отправителей и получателей; средств отправки, передачи и получения сообщений; сред передачи сообщений. Изобретаются системы правил обмена сообщениями (s-сетевые протоколы); архитектуры s-сетей, сервис-ориентированные архитектуры; системы документооборота.

S-(сохранение, накопление и поиск)

Этот класс включает связанные между собой задачи сохранения, накопления и поиска. Изучаются и типизируются: память и накопители, механизмы управления ими; формы сохранения и накопления; носители, методы сохранения, накопления и поиска; базы данных и библиотеки программ. Изучаются модели предмета поиска (по образцу, по признакам, по описанию свойств) и методов поиска.

S-защита

Задачи этого класса включают: предотвращение и обнаружение уязвимостей; контроль доступа; защиту от вторжений, вредоносных программ, перехвата сообщений и несанкционированного применения.

Развитие и перспективы

Многовековой процесс изобретения символов (жестовых, графических и др.) и построенных из них сообщений, представление и накопление символьных сообщений во внешней среде является ключевым средством формирования и развития разумного человека. Создание звуковых, жестовых и других средств s-моделирования смыслов, вызванное потребностями сообщать об опасности, размещении объектов охоты и других объектах наблюдения, способствовало совершенствованию механизмов познания, взаимопонимания и обучения. Важным этапом в развитии s-моделирования стало формирование языков сообщений на основе звуковых и жестовых символов.

На определённом этапе задумались об s-моделях, допускающих их хранение, копирование и передачу. Важным событием в развитии s-моделирования стали двумерные графические модели (в виде рисунков) при уже освоенном изготовлении трёхмерных (в виде лепных и резных фигурок). Особая роль принадлежит графическим моделям, обозначающим некоторые ситуации, свойства предметов и другие объекты, не имеющие видимых прообразов в окружающей среде.

Переход от примитивных рисунков с натуры к изображениям того, что выдаёт сознание, приблизил изобретение графических схем. Это повлияло на развитие жесто-звуковых средств построения сообщений и способствовало возникновению речи, ставшей важным средством создания и передачи сообщений. Стремление повысить эффективность пояснений, сопровождающих показ, приводило к совершенствованию понятийного аппарата и средств его речевого воплощения.

Потребность в количественных оценках при обмене (охотничьей добычей, плодами земледелия, орудиями охоты и труда, изделиями ремесленников и т. д.) привела к изобретению счёта и соответствующих систем жестовых, а затем и графических символов. Сначала количественные оценки, видимо, выражались с помощью жестовых символов (показом пальцев рук и др.). Когда жестовых символов стало не хватать, начали изобретать графические. Формирование понятия числа и идея экономии символов привели к изобретению систем счисления. Одной из них (двоичной) суждено было сыграть ключевую роль в изобретении цифровой программируемой машины и цифровом кодировании s-моделей, реализуемых с помощью программируемых машин.

Развитие s-моделей в виде графических схем и одновременное совершенствование речи привели к графической модели речи. Появилась письменность. Она стала не только важным этапом в становлении s-моделирования, но и мощным инструментом развития интеллектуальной деятельности. Теперь описания объектов моделирования и связей между ними могли быть представлены композициями рисунков, схем и текстов.

С созданием возможности фиксировать наблюдения, рассуждения и планы в виде s-моделей сообщений, которые можно хранить и передавать, актуальными стали задачи изобретения носителей сообщений, инструментов для рисования и письма, красящих средств и др. Это были первые задачи на пути построения s-среды.

Важный этап в графическом моделировании связан с моделями схематических изображений (прародителей чертежей) – основы проектирования. Представление проектируемого трёхмерного объекта в трёх двумерных проекциях, на которых показаны размеры и наименования деталей, сыграло решающую роль в развитии инженерного дела.

Компьютерная эпоха стала эпохой ускоренного развития s-моделирования.

Символьное моделирование как научная дисциплина

В 1989 в монографии В. Д. Ильина «Система порождения программ» было дано определение s-моделирования как научной дисциплины: «Символьное моделирование – научная дисциплина, изучающая процесс построения символьных моделей объектов произвольной природы».

«Объектами символьного моделирования могут быть и процесс формальных рассуждений (в математике), и процесс изобретения (как творческого акта, существующего во всех научных областях, в том числе и в математике, и не поддающегося полной формализации).» (с. 170 в электронной версии книги, с. 264–265 – в бумажной). В 2009 г. была опубликована монография с изложением теоретических основ s-моделирования (А. В. Ильин, В. Д. Ильин. Основы теории s-моделирования, М.: ИПИ РАН, 2009).

Актуальная проблема

Одной из постоянно актуальных проблем s-моделирования является реализация в s-среде накопленного человечеством арсенала знаний и умений. Для её решения природный сенсорный комплекс (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус) человека дополняется в s-среде изобретёнными сенсорами, рассчитанными на восприятие визуальных, аудио, тактильных и запаховых символов. Это необходимо для того, чтобы человек с интеллектуальными способностями мог не только пользоваться существующими технологиями s-моделирования сущностей, но и участвовать в изобретении новых информационных технологий.