#нейросимвольные_системы — Public Fediverse posts

Размышления на тему задач стоящих перед ИТ-специалистами и опрос

Это статья написана дипломированным инженером-конструктором (по первому образованию), разработчиком систем автоматизированного проектирования (САПР) и (по известным причинам) вынужденно ставшим сертифицированным специалистом по системам офисного документооборота. С развитием интернета и всеобщей массовой коммуникации сфера интересов разработчиков сместилась в область запросов потребителей развлекательного контента. И это весьма прискорбно. А тут ещё ИИ (Ai) подоспел, и все окончательно забыли о действительно полезных задачах автоматизации инженерного проектирования. Справедливости ради стоит отметить, что есть ещё задачи бизнеса, тоже весьма популярные в определённых кругах. А также математическое моделирование, инженерная графика, различные узкоспециализированные приложения. Конечно, кино и котиков любят многие, к счастью, правда, не все готовы тратить на это львиную долю драгоценного времени. Кстати посчитайте, как-нибудь на досуге продолжительность человеческой жизни в часах. Возможно, вы будете неприятно удивлены. Лично я не такой уж противник того, что нынче называют нейросетевыми технологиями и ассоциируют с каким-то искусственным интеллектом. При использовании без претензий на панацею от всего ранее не реализованного, почему бы и нет – штука полезная и облегчает многое. Но не генерацией текстов, видео и картинок, или распознаванием образов и принятием управленческих решений ограничиваются потребности общества. Когда восхищаются возможностями роботов, забывают, что это не только электронные мозги, но сложнейший и точнейший механизм. Возможно, тех, кому нужно решать более приземлённые задачи, не так уж и много, но они есть. Всё чем пользуются зависающие в социальных сетях или игроманы - создано умом инженеров самых разных специальностей (в том числе ИТ-специалистов).

https://habr.com/ru/articles/1030336/

#детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Semantic Spec Compilation (SSC): взгляд на компиляцию человеко-ориентированных Markdown-спецификаций

Современная разработка программного обеспечения по-прежнему сталкивается с устойчивым разрывом между тем, как человек описывает намерение системы, и тем, как это намерение затем становится машинно-исполняемой логикой. Требования, проектные решения, ограничения, бизнес-правила и примеры ожидаемого поведения чаще всего существуют отдельно от исходного кода. Даже при достаточно дисциплинированном процессе разработки документация со временем может терять связь с реализацией, тогда как код остаётся исполняемым, но не всегда выражает предметный смысл системы в явном и проверяемом виде. Классическим ответом на эту проблему стали формальные методы и формальные языки спецификаций. Они позволяют описывать систему строго, проверяемо и пригодно для анализа. Однако такая строгость требует от разработчика специальной подготовки и готовности работать в заранее заданной формальной системе. В повседневной инженерной практике значительная часть знания о системе сначала фиксируется не в коде, а в текстовых требованиях, заметках, таблицах, примерах, обсуждениях и проектных пояснениях. Перевод этого материала в формальный язык требует отдельного усилия и потому далеко не всегда становится частью реального рабочего процесса. Другой ответ связан с развитием больших языковых моделей. Они сделали практически значимым сценарий, при котором код может быть получен непосредственно из естественно-языкового описания. Такой подход полезен как средство поддержки разработчика, ускорения прототипирования и получения черновых реализаций. Однако в роли компилятора он остаётся проблемным. Вероятностная модель может дать работоспособный фрагмент кода, но такой результат трудно рассматривать как воспроизводимый, проверяемый и объяснимый переход от спецификации к реализации.

https://habr.com/ru/articles/1029380/

#markdown #исполняемые_спецификации #семантическая_компиляция #каноническая_модель #детерминированная_валидация #промежуточное_представление #большие_языковые_модели #нейросимвольные_системы

Semantic Spec Compilation (SSC): взгляд на компиляцию человеко-ориентированных Markdown-спецификаций

Современная разработка программного обеспечения по-прежнему сталкивается с устойчивым разрывом между тем, как человек описывает намерение системы, и тем, как это намерение затем становится машинно-исполняемой логикой. Требования, проектные решения, ограничения, бизнес-правила и примеры ожидаемого поведения чаще всего существуют отдельно от исходного кода. Даже при достаточно дисциплинированном процессе разработки документация со временем может терять связь с реализацией, тогда как код остаётся исполняемым, но не всегда выражает предметный смысл системы в явном и проверяемом виде. Классическим ответом на эту проблему стали формальные методы и формальные языки спецификаций. Они позволяют описывать систему строго, проверяемо и пригодно для анализа. Однако такая строгость требует от разработчика специальной подготовки и готовности работать в заранее заданной формальной системе. В повседневной инженерной практике значительная часть знания о системе сначала фиксируется не в коде, а в текстовых требованиях, заметках, таблицах, примерах, обсуждениях и проектных пояснениях. Перевод этого материала в формальный язык требует отдельного усилия и потому далеко не всегда становится частью реального рабочего процесса. Другой ответ связан с развитием больших языковых моделей. Они сделали практически значимым сценарий, при котором код может быть получен непосредственно из естественно-языкового описания. Такой подход полезен как средство поддержки разработчика, ускорения прототипирования и получения черновых реализаций. Однако в роли компилятора он остаётся проблемным. Вероятностная модель может дать работоспособный фрагмент кода, но такой результат трудно рассматривать как воспроизводимый, проверяемый и объяснимый переход от спецификации к реализации.

https://habr.com/ru/articles/1029380/

#markdown #исполняемые_спецификации #семантическая_компиляция #каноническая_модель #детерминированная_валидация #промежуточное_представление #большие_языковые_модели #нейросимвольные_системы

Semantic Spec Compilation (SSC): взгляд на компиляцию человеко-ориентированных Markdown-спецификаций

Современная разработка программного обеспечения по-прежнему сталкивается с устойчивым разрывом между тем, как человек описывает намерение системы, и тем, как это намерение затем становится машинно-исполняемой логикой. Требования, проектные решения, ограничения, бизнес-правила и примеры ожидаемого поведения чаще всего существуют отдельно от исходного кода. Даже при достаточно дисциплинированном процессе разработки документация со временем может терять связь с реализацией, тогда как код остаётся исполняемым, но не всегда выражает предметный смысл системы в явном и проверяемом виде. Классическим ответом на эту проблему стали формальные методы и формальные языки спецификаций. Они позволяют описывать систему строго, проверяемо и пригодно для анализа. Однако такая строгость требует от разработчика специальной подготовки и готовности работать в заранее заданной формальной системе. В повседневной инженерной практике значительная часть знания о системе сначала фиксируется не в коде, а в текстовых требованиях, заметках, таблицах, примерах, обсуждениях и проектных пояснениях. Перевод этого материала в формальный язык требует отдельного усилия и потому далеко не всегда становится частью реального рабочего процесса. Другой ответ связан с развитием больших языковых моделей. Они сделали практически значимым сценарий, при котором код может быть получен непосредственно из естественно-языкового описания. Такой подход полезен как средство поддержки разработчика, ускорения прототипирования и получения черновых реализаций. Однако в роли компилятора он остаётся проблемным. Вероятностная модель может дать работоспособный фрагмент кода, но такой результат трудно рассматривать как воспроизводимый, проверяемый и объяснимый переход от спецификации к реализации.

https://habr.com/ru/articles/1029380/

#markdown #исполняемые_спецификации #семантическая_компиляция #каноническая_модель #детерминированная_валидация #промежуточное_представление #большие_языковые_модели #нейросимвольные_системы

Semantic Spec Compilation (SSC): взгляд на компиляцию человеко-ориентированных Markdown-спецификаций

Современная разработка программного обеспечения по-прежнему сталкивается с устойчивым разрывом между тем, как человек описывает намерение системы, и тем, как это намерение затем становится машинно-исполняемой логикой. Требования, проектные решения, ограничения, бизнес-правила и примеры ожидаемого поведения чаще всего существуют отдельно от исходного кода. Даже при достаточно дисциплинированном процессе разработки документация со временем может терять связь с реализацией, тогда как код остаётся исполняемым, но не всегда выражает предметный смысл системы в явном и проверяемом виде. Классическим ответом на эту проблему стали формальные методы и формальные языки спецификаций. Они позволяют описывать систему строго, проверяемо и пригодно для анализа. Однако такая строгость требует от разработчика специальной подготовки и готовности работать в заранее заданной формальной системе. В повседневной инженерной практике значительная часть знания о системе сначала фиксируется не в коде, а в текстовых требованиях, заметках, таблицах, примерах, обсуждениях и проектных пояснениях. Перевод этого материала в формальный язык требует отдельного усилия и потому далеко не всегда становится частью реального рабочего процесса. Другой ответ связан с развитием больших языковых моделей. Они сделали практически значимым сценарий, при котором код может быть получен непосредственно из естественно-языкового описания. Такой подход полезен как средство поддержки разработчика, ускорения прототипирования и получения черновых реализаций. Однако в роли компилятора он остаётся проблемным. Вероятностная модель может дать работоспособный фрагмент кода, но такой результат трудно рассматривать как воспроизводимый, проверяемый и объяснимый переход от спецификации к реализации.

https://habr.com/ru/articles/1029380/

#markdown #исполняемые_спецификации #семантическая_компиляция #каноническая_модель #детерминированная_валидация #промежуточное_представление #большие_языковые_модели #нейросимвольные_системы

Поиск решений управляемый данными. Направления развития

Это заключительная статья серии. Экспертная система, состоящая из информационных блоков и словаря, реализованная на принципах технологии поиска решений управляемого данными, позволяет накапливать и сохранять прикладные знания. Наполнение системы знаниями целиком и полностью доступно прикладным специалистам. Появляется возможность реализации прикладных задач в самых разных предметных областях с минимальным привлечением ИТ-специалистов, и практически без традиционного программирования. Опираясь на сохранённые знания, узкие прикладные специалисты могут автоматизировать свои насущные задачи. Радикально снижаются затраты на разработку и одновременно получается качественный, масштабируемый и легко сопровождаемый продукт.

https://habr.com/ru/articles/1028230/

#детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Поиск решений управляемый данными. Клиент-серверная архитектура и WEB

Поиск решений управляемый данными предполагает постоянное взаимодействие с пользователем. База знаний должна позволять одновременно обслуживать несколько клиентских мест. В статье рассматриваются принципиальные вопросы различных вариантов организации взаимодействия пользователей с экспертной системой (локально, в локальной сети, через интернет). В статье не рассматриваются вопросы технической реализации типа: REST/SPA‑подход или long polling / WebSocket / server‑side session / event sourcing.

https://habr.com/ru/articles/1028206/

#детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Поиск решений управляемый данными. Тестирование и документирование

В предыдущих статьях были рассмотрены вопросы представления предметных знаний простыми и понятными для прикладных специалистов формами информационных блоков. Использование терминологического словаря предметной области в качестве естественного языка для представления знаний значительно облегчает процесс подготовки информационного наполнения системы. Так же были подробно описаны механизмы управляющие поиском решений. Эта статья о том, как технология поиска решений, основанная на информационных блоках, способствует упрощению тестирования прикладных приложений и обеспечивает документирование получаемых решений. В качестве иллюстративных материалов использованы фрагменты реальных приложений. Эти приложения относятся к таким прикладным областям, в которых нейросетевые технологии могут найти лишь ограниченное применение. В задачах конструкторско-технологической и медицинской направленности требуются точные, обоснованные и воспроизводимые решения.

https://habr.com/ru/articles/1027826/

#детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Поиск решений управляемый данными. Детали механизма

В предыдущих статьях цикла были рассмотрены информационные блоки и словарь, являющиеся фундаментом технологии поиска решений управляемого данными. Ключевая особенность технологии – динамическое построение алгоритмов из самодостаточных фрагментов формализованной предметной информации. В этой статье будут детально рассмотрены механизмы, управляющие процессом динамического связывания информационных блоков для достижения конечной цели – получения грамотно обоснованного прикладного решения. Ниже приведено техническое описание основных деталей алгоритма поиска решений управляемого данными. В конце статьи приведены блок-схема и псевдокод возможной программной реализации этой информационной технологии. Важно отметить, что изложение не привязано к каким-то конкретным математическим методам и технологическим решениям работы с данными: Марковский подход, RL (reinforcement learning), простая статистика частот, ML‑модели, …. Примеры будут носить абстрактный характер. Детальный разбор перегрузит изложение и уведёт в сторону от основных идей.

https://habr.com/ru/articles/993320/

#детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Поиск решений управляемый данными. Терминологический словарь

Ранее в статье " Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов " рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это механизм динамического связывания отдельных фрагментов решения в виде информационных блоков в последовательности для определения запрошенных параметров. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы общаться с системой на естественном языке необходим терминологический словарь предметной области. В статье рассматривается роль терминологического словаря в процессе поиска решений, требования к составу словаря и содержанию словарных статей. Именно словарь позволяет описывать фрагменты решения на естественном языке и создавать прикладные приложения с минимальным привлечением специалистов по информационным технологиям. Отдельное внимание уделяется важности указания иерархических связей терминов, которые по своей сути являются параметрами решаемой задачи. Терминологический словарь - важный компонент экспертной системы, к созданию которого предполагается привлекать прикладных специалистов узкого профиля. ПРИМЕЧАНИЕ. В качестве примера выбрана реальная задача из медицинской практики связанная с назначением антирабической помощи. Антирабическая помощь необходима для исключения заболевания бешенством после контакта с домашним или диким животным. Бешенство смертельно опасное заболевание. От правильности врачебных назначений зависит жизнь обратившегося за медицинской помощью. Имеется инструкция, регламентирующая действия по оказанию антирабической помощи, которая и является первоисточником базы знаний. Несмотря, на кажущуюся простоту выбор лечения (профилактики) требует чёткого анализа ситуации и учёта многих факторов. Экспертная система в диалоге управляемом данными не позволит ничего пропустить и предложит безошибочное решение.

https://habr.com/ru/articles/987218/

#нейросети #детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Поиск решений управляемый данными. Информационный блок

В предыдущей статье " Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов " рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы это работало - требуется фрагментировать знания предметной области в виде функций с заданными областями допустимых значений входящих в них параметров. В данной статье рассматривается вопрос о представлении предметных знаний в виде общедоступных документов, позволяющих интерпретировать их, как вышеозначенные функции и затем использовать в качестве компонентов базы знаний. Всё нижеследующее, хорошо всем известно, но в контексте поиска управляемого данными обретает новый смысл и функциональность. ПРИМЕЧАНИЕ. В качестве примера выбрана реальная задача из медицинской практики связанная с назначением антирабической помощи. Антирабическая помощь необходима для исключения заболевания бешенством после контакта с домашним или диким животным. Бешенство смертельно опасное заболевание. От правильности врачебных назначений зависит жизнь обратившегося за медицинской помощью. Имеется инструкция, регламентирующая действия по оказанию антирабической помощи, которая и является первоисточником базы знаний. Несмотря, на кажущуюся простоту выбор лечения (профилактики) требует чёткого анализа ситуации и учёта многих факторов. Экспертная система в диалоге управляемом данными не позволит ничего пропустить и предложит безошибочное решение.

https://habr.com/ru/articles/985248/

#нейросети #детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений

Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов

Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала "развалить" всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое - с точки зрения математики выглядит, конечно, красиво, но с точки зрения простой логики идея спорная. Это статья о том, что такое инженерное мышление и, как правильная формализация предметных знаний способствует реализации экспертных систем с применением простой логики.

https://habr.com/ru/articles/985092/

#нейросети #детерминированные_алгоритмы #ml #ai #нейросимвольные_системы #гибридные_системы #экспертные_системы #поиск_решений