Содержание
Вызовы экономики цифровой эпохи
Настоящее описание является общим представлением проекта создания Сети Фабрик Знаний (СеФаЗа). СеФаЗа не является конечной целью,а лишь только обеспечивает фундаментальную инфраструктуру для функционирования Цифровой Экономики (ЦЭ) в масштабах национальных, региональных и глобальных экономических систем.
Концепт Информация
Основной экономический рычаг ЦЭ определяется эффективностью процессов обработки информации. Информация является универсальным ресурсом, который включен и используется во всех экономических операциях. Как любой другой ресурс (актив) информация может производится, доставляться и потребляться с использованием разных методов.
Различные методы производства определяют различные значения ее спецификации (Качество Информации, Семантический тип, Стоимость, возможность многократного использования, пр.). Значения свойств спецификации Информации эволюцинируют в рамках ее жизненного цикла — проектирования, создания, эксплуатации и выбытия. Соответственно эволюционирует ее Ценность, то есть Выгоды, Риски и Ресурсы от ее использования.
Проблема Информации
Ценность информации определяется в контексте ее потребления, как любая другая услуга. Качество экземпляра информации является динамической характеристикой, эволюцинируя в направлении ее токсичности, увеличения рисков, связаных с ее использованием для анализа, синтеза, принятия решений. В рамках традиционной экономики процессы производства и логистики информации влечет высокую трудоемкость, существенно замедляет бизнес-процессы (до 100%), увеличивает стоимость товаров и услуг, не позволяет использовать потенциал физической инфраструктуры и активов.
Одна из проблем информации заключается в отсутствии единой нотации для описания семантики объектов знаний и деятельности(агентов, процессов, организационных объектов, изделий, товаров, денег, энергии, логистики, выгод, рисков, заинтересованных сторон и пр.) и их взамодействия. Следствием, проблемы является высокая трудоемкость, связанная с переделами информации особенно при масштабных межотраслевых, межорганизационных и трансграничных обменах.
Решение проблемы
Решение состоит в обеспечении управления качеством информации, которое снижает уровни участие людей в процессах обработки информации. Современная практика предоставляют такую методологию в виде онтологической нотации, то есть проектирования и создания информации такого качества, которое обеспечивает его автоматическую обработку. Когнитивная модель Факторов Влияния Онтологии на увеличение Интероперабельности людей и Приложений выглядит следующим образом:
- (1) Чем выше уровень структурной выразительности Онтологии < (2)Тем ниже Уровень сложности интерпретации данных
- Чем ниже Уровень сложности интепретации данных > (3)Тем больше Уровень объемов обработанных данных
- Действия (2) и (3) повышают (4) Уровень качества информации
- Чем выше Уровень качества информации > Тем выше Ценность информации
- Чем выше Ценность информации > Тем больше Потребителей информации
- Чем больше Потребителей информации > Тем больше Цена информации
- Чем больше Цена информации > Тем больше Производителей информации (Фабрик Знаний)
- Чем больше Производителей иформации < Тем ниже цена
Мировая рыночная ситуация
В настоящий момент в мире формируется моделе-центричная, распределенная модель производства, распределения и потребления знаний в форматах формальных онтологий. Сформировались специализированые центры по ее производству:
- W3C консорциум по разработке единой онтологической нотации для описания знаний
- buildingSmart ресурс производства цифровых стандартов исскуственных объектов, созданных человеком:в области строительных объектов разного рода: зданий и сооружений, объектов транспортной инфраструктуры (цифровые дороги, мосты, тонели, порты), цифровые транспортные средства, объекты умной энергетики, цифровые объекты финансов и финтеха, образования, тороговли и пр.
- OGC консорциум по разработке онтологий знаний, связанных с объектами природы геодезия, картография, геология , климат и пр.
- OMG группа по разработке цифровых стандартов в области деятельности (процессы, проекты, принятие решений и пр.)
Рыночная ситуация ЕАЭС
Общая ситуация на пространстве государств-участников характеризуется следующим:
- все государства стремяться занять позиции в наступающей цифровой реальности
- практически полностью отсутствует необходимая для этого цифровая онтологическая инфраструктура
Другими словами спрос и предложение находятся в состоянии привлекательном для захвата рынка. Одновременно, задача создания цифровых стандартов в области трансграничной торговли и сотрудничества является чрезвычайно сложной и требует соответствующей технологии. В тоже время масштаб и многогранность бизнес концепции СеФаЗа обеспечивает все возможности конфигурации модели распределения Выгод для всех Заинтересованых Сторон Союза, что чречвычайно важно для успеха.
Далее в разделах документа представлены процессы трансформация ключевых понятий мотивации заинтересованных сторон в отношении выгод, рисков и наличия необходимых ресурсов. Освещены новые типы возникающих общих угроз, таких как монополизация доступа к цифровым знаниям и цифровая ассиметрия. Представлена модель распределенной сети Фабрик организации промышленного проектирования, производства, сборки и потребления цифровых знаний цифровой экономики на основе методов ИНЖИНИРИНГА ЗНАНИЙ и УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ.
Модель мотивации цифрового рынка
(ЦЭ) — цифровая экономика (Экономика данных, Семантическая Экономика) невозможна без цифровой инфраструктуры. Цифровая инфраструктура это многослойная система взаимодейстствующих цифровых и физических систем. В документе представлена общая модель только одного из слоев связанного с ИНЖИНИРИНГОМ ЗНАНИЙ — проектированием, производством и эксплуатацией элементов логической инфраструктуры ЦЭ (ЛИЦЭ).
Эффективность инфраструктуры является технологически зависимой. В описании модели приводятся аргументы в пользу применения потенциала стека семантических технологий и формальных онтологий в частности, как практически оправданных. Визуализация концептуальной карты модели ЛИЦЭ представлена на рисунке ниже.
Информационное преимущество
В основу модели положен Терминологический Ящик (Tbox), то есть определены только межконцептуальные отношения. Экземпляры концептов не являются предметом модели:
Семантика и Онтологии (далее СиО) обеспечивают Выгоды, с которыми связаны соответствующие Риски. Выгоды и Риски возникают как следствия затрат Ресурсов
Выгоды использования СиО включают потенциалы Интероперабельность, Цифровые факты и Цифровые знания. Совокупность всех Выгод от СиО определена как Информационное преимущество экономики или ее экономического агента
Выгоды, Риски и Ресурсы определяют Мотивацию , как разделяемую структуру использования СиО
Мотивация является областью, в рамках которой формируется модель отношений Мотивация — Заинтересованные Стороны, формально — как многие ко многим
Таксономия Заинтересованных Сторон, включает, но не исчерпывается следующим перечнем: Регуляторы ЦЭ, Инфраструктурные системы и организации (транспорт, банки, энергетика), Архитекторы СиО, Эксперты предметных и общих областей, Вендоры, Производители и Потребители разного рода (в том числе Образование и Исследования)
Модель проектирования, производства и эксплуатации элементов Онтологий и Семантики для построения инфраструктуры логического слоя Цифровой экономики определяется процессами взаимодействия Заинтересованных Сторон в контексте получения Выгод, оптимизации Рисков и Ресурсов :
- Регуляторы ЦЭ, заинтересованы в создании и управлении преимуществами ведения экономической деятельности на пространстве своей юрисдикции. Именно Онтологии и Семантика являются фундаментальной технологией обеспечения цифрового Информационного преимущества экономики (ИПЭ). Ключевыми факторами влияния ИПЭ являются ее операционные (Интероперабельность людей и приложений) и стратегические рычаги (доступ к Цифровым фактам и Цифровым знаниям). В силу своих задач Регуляторы могут выступать , в том числе и в опосредованной форме, одновременно или последовательно Инвесторами и Заказчиками в отношении элементов цифровых онтологий и семантики , таких как открытые цифровые стандарты
- Эксперты предметных областей, Архитекторы СиО, одновременно выполняя роль ресурса обладают знаниями и компетенциями в проектировании и производстве элементов Онтологий и Семантики. Их мотивация состоит в передаче результатов интеллектуальной деятельности за вознаграждение в рамках модели отношений Заказчик-Исполнитель
- Вендоры (разработчики приложений для экономических агентов в цепочках добавленной стоимости) получают Выгоду от того, что разрабатываемые ими приложения приобретают конкурентное преимущество: они могут автоматизировано взаимодействовать с приложениями других вендоров сертифицированных для работы в сегментах ЦЭ
- Производители и Потребители разного рода, взаимодействующие в рамках цепочек добавленной стоимости, используя Приложения, поставляемые Вендорами, получают конкурентное преимущество, связанное со значительным снижением трудоемкости и стоимости их операций, возможностью экономически-целесобразной поставки “цифровых двойников” их продукции и услуг
Информационное преимущество достигается за счет снижения издержек доступа к безпрецендентным объемам данных и знаний, обладающих онтологической чистотой и отсутствием дефицита. В силу высокого качества хранения информации, технологии преобразования и представления онтологий обеспечивают минимальные затраты на формирование выводов и рекомендаций. Регуляторы и прочие Заинтересованные стороны, имеющие доступ к онтологически сформированным хранилищам фактов (структурированный опыт) получают преимущества модели опережающей междисциплинарной идентификации разного рода профилей экономических агентов разного рода, проактивного формирования предложения и спроса, рынка потребностей труда и образования. Что, в совокупности, обеспечивает принятия решений на основе межотраслевых экономических фактов и знаний(Экономика данных)
Заключение по разделу
Семантические технологии и онтологии являются фундаментальным элементом инфраструктуры цифровой экономики. Проектирование, Производство и Эксплуатация элементов СиО формирует разнообразие Выгод и связанной с ними Мотивации, обеспечивая фундаментальные основы для эволюции экономики. Успех реализации стратегии развития инфраструктуры цифровой экономики и ее устойчивость определяется возможностями наблюдения и контроля уровня сбалансированности распределения Выгод, Рисков, Ресурсов между всеми Заинтересованными Сторонами. Регуляторы обеспечивают этот баланс через существенное влияния на цифровую инфраструктуру
Концепт цифровая монополия
Формирование цифровой экономики несет ряд новых вызовов, наиболее острым из которых является создание предпосылок для монополизации цифровых знаний узкими группами и цифровое неравенство. Здесь предлагается общая концепция Модели факторов снижения конкуренции и монополизации доступа к цифровым знаниям на рынках цифровой экономики, как первый шаг к осмыслению и поиска инструментов регулирования:
- ИТ монополии увеличивают Объем данных о потребителях их продуктов >
- полученные объемы обеспечивают рост качества анализа данных и логического вывода монополий >
- Качество выводов увеличивает Качество продуктов >
- Качество продуктов увеличивает (привлекает) Число потребителей >
- Число потребителей увеличивает Объем данных
Таким образом возникает замкнутый цикл, который на каждом обороте приводит к все более высокому уровню монополизации знаний и ограничению конкуренции. Появление новых игроков становится все более невероятным. В такой ситуации Регуляторы рынка должны переходить к другим критериям ограничения конкуренции соответствующим контексту цифовой эпохи.Такими критериями могут быть:
- Ограничения на объемы хранимых Фактов
- Ограничения на объемы знаний
- Качественные ограничения на ограничения доступа к Фактам и Знаниям
Модель распределенной сети Фабрик Цифровых Знаний
Целостность данных и знаний обеспечивает ключевые экономические эффекты ЦЭ — снижение операционных трудозатрат, автоматическое принятие решений, минимизацию издержек хранения и представления информации. Это информационное преимущество обеспечивается за счет фактора семантической идентификации и интеропреабельности людей и приложений.
Проектирование, производство и эксплуатация цифровой инфраструктуры является сложной задачей, решение которой состоит в создании и поддержании целостной междисциплинарной и межотраслевой модели знаний масштаба экономики.
Именно маштаб задачи является определяющим при выборе способа решения: создание сети взаимодействующих, пространственно-распределенных специализированных СеФаЗа. Основания специализация могут варьироваться. В документе представлен один из возможных вариантов специализации учасников сети.
Цель сети фабрик
Основной целью сети СеФаЗа является обеспечение экономически эффективной интеропреабельности для всех типов Заинтересованных Сторон, регуляторов и агентов цифровой экономики.
Решение такой задачи начинается и требует применение всеми участниками единой нотации (языка описаний) знаний. В свою очередь эта нотация, как инструментарий, должна обеспечивать Онтологическую Выразительность, которая определяется как выполнение условий:
- обеспечения онтологической чистоты
- отсутствия дефицита конструкций
Обеспечение Онтологической чистоты предполагает наличие в языке моделирования механизмов ограничений и контроля, таких эффектов как : Избыточность, Неразличимость и Неоднозначность.
Фабрика языка моделирования
В центре предлагаемой сети СеФаЗа находится Фабрика Языка Моделирования (ФЯМ), ее основной задачей является обеспечение Онтологической Выразительности для согласованной Нотации Распределенной Сети (НРС) которую далее используют все другие фабрики сети
Фабрика Мета Онтологий
Следующей в сети (условно , так как сама сеть это граф) фабрик возникает Фабрика Мета Онтологий (ФМО). Задачей этой фабрики является снабжение всех участников сети возможностью использования предельно общих онтологий (универсалий). Фабрика специализируется на концептуализации объектов цифровой экономики свойства которых не имеют различий в контексте предметных областей и областей решения задач. Концепты разрабатываются на НРС
Фабрика Онтологий Методов
Задачами сегмента сети по производству методов является создание онтологий для методов решения разного рода задач, таких как процессное управление, требования, ценообразование, производство, проектное управление, управление цепями поставок, методы визуализации и цифрового взаимодействия и пр… Онтологическим корнем этих фабрик является концепт Деятельность, который наследуется от концептов ФМО. Такие Фабрики Онтологий Методов взаимодействуют с ФМО, используя соответствующие сервисы
Фабрика Пространственных Онтологий
Фабрики Пространственных Онтологий (ФПО) являются центром по производству и обеспечению эксплуатации онтологий, связанных с описанием природных и исскуственно созданных пространственных сущностей. Описание онтологий выполняется на НРС, что обеспечивает интеропреабельность.
Фабрики Онтологий Предметных Областей
Фабрики Онтологий Предметных Областей (ФОПО) разрабатывают и поддерживают онтологии предметных областей, таких как Энергетика, Транспорт, Медицина, Финансы, Троговля, Строительство, Образование и пр. Их задачей является описание, как правило, статических объектных моделей в структуре классы предметой области, их свойства, ограничения на свойства, модели отношений между классами. ФОПО взаимодействуют с другими фабриками сети через свои сервисы
Фабрики Сборок Приложений
Фабрики Сборок Приложений (ФСП) являюся элементами сети, которые находятся на границе этой сети и предоставляют продукты и услуги непосредственно для Заинтересованных Сторон цифровой экономики. Продуктами и услугами являются Сервисы, Приложения и Доступ к цифровым хранилищам Фактов и Знаний. Заитересованные Стороны ЦЭ — Регуляторы, Потребители, Производители, Операторы сетей поставок, Научные и Образовательные организации и пр.
Заключение по разделу
Сеть фабрик знаний представляет замкнутый, распределенный цикл производства и потребления цифровых знаний, обеспечивающий Информационное Преимущество экономики. При этом сеть открыта к взаимодействию с международными ресурсами подобного рода (WC3, OMG, OGC, buildngSmart и пр.).
Создания сети создаст пространство мотивации и позволит объединить знания ведущих отраслевых и междисциплинарных экспертов для создания целостной, непротиворечивой модели цифровых знаний масштаба экономики.
Введение в Инжиниринг Знаний
КОНЦЕПТ ПРЕДПРИЯТИЕ/ОРГАНИЗАЦИЯ
Человеческое сообщество структурировано и управляется Предприятиям/Организациями, которые могут быть структурированы как динамические композиции Индивидов и других организаций.
Цель Предприятия — получение Выгод каждого из его членов, как следствия доставки эффектов предприятия до его Потребителя.Продукты предприятия доставляют эффекты и являются результатом коллективной деятельности ее членов, которая осуществима только при наличии продуктивных отношений участников и необходимой материальной инфраструктуры.
Индивидуальная работа требует наличия Индивидуальных Знаний, которые являются частью композицииЗнания Предприятия. Производство Коллективного результата (Продукта) является следствием применения всехЗнаний Предприятия, которые используют ее члены.
Изменения ускоряются и требуют соответствия Знаний Предприятия эволюционирующему Спросу Потребителей в форме быстрых, компетентных решений и точных ответов. Это невозможно без ежедневного управления Знаниями, как фундаментальным активом имеющим сквозное применение во всех операциях организации. Как актив Знание нуждается в поддержке Уровня готовности для его многократного использования при производстве Продукта. Управление Знаниями это Управление Активами в большей части нематериальной природы и, как таковое включает полный цикл управления активами
| ПРОЦЕСС | ВХОД ПРОЦЕССА | ВЫХОД ПРОЦЕССА |
|---|---|---|
| Определение Прагматики Знаний | Заинтересованные Стороны — Выгоды | Матрица ЗС-Выгоды |
| Определение Требований | Заинтересованные Стороны | Матрица ЗС-Требования |
| Идентификация Знаний | Источники знаний | Классификация источников |
| Извлечение Знаний | Источники знаний | Онтологии |
| Хранение Знаний | Онтологии | База Знаний |
| Проектирование приложений | Требования ЗС | Интерфейсы к Базам Знаний/Фактов |
| Эксплуатация приложений | Требования ЗС | Продукты и Эффекты |
| Эксплуатация приложений | Требования ЗС | Рефакторинг приложений |
| Наблюдение и Оценивание | Базы Знаний/Фактов | Рефакторинг Баз Знаний/Фактов |
| Утилизация Знаний | Требования ЗС | Архивация Баз Знаний/Фактов |
А.Резюме раздела
УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ
Управление Знаниями
это Управление Активами нематериальной природы
ЭТИМОЛОГИЯ ЗНАКОВЫХ СИСТЕМ
Знания — вездесущий ресурс повсеместно используемый человеком в деятельности. Как любой другой Ресурс-Актив знания могут производится, хранится, доставляться и потребляться с использованием разных методов/инструментов/технологий, что ведет к различной трудоемкости их производства и спецификации результатов (Качество Информации, Интероперабельность, Стоимость, возможность многократного использования, пр.). Фундаментальным фактором эффективности Знаний является Знаковая Системаприменяемая при управлении жизненным циклом: извлечением, проектированием, созданием, хранением, эксплуатацией и выбытием Знаний.
| СПОСОБ ОПИСАНИЯ | СПОСОБ ХРАНЕНИЯ | ОСНОВНОЙ КАНАЛ ВОСПРИЯТИЯ | УСЛОВИЕ ИНТЕРПРЕТАЦИИ | МАСШТАБИРУЕМОСТЬ ЗНАНИЙ |
|---|---|---|---|---|
| Устная речь | Биологический носитель Мозг.png | Орган слуха | Знание Знаковой Системы устной речи | Минимальна |
| Рукописная речь | Тетрадь | Зрение | Знание Знаковой Системы письменной речи | Выше чем устной речи |
| Книгопечать | Книга | Зрение | Знание Знаковой Системы книжной речи | Выше чем рукописей |
| Символьное программирование | Цифровой носитель | Зрение | Знание Знаковой Системы языка символьного представления + Цифровой интерпретатор | Ниже чем книг |
| Формальные онтологии | Цифровой носитель | Зрение | Знание Знаковой системы описательной логики | На порядки выше |
Сегодня под понятиями Управление Знаниями можно встретить самые различные подходы, которые классифицируются по
- сканирование книгопечатных и их рубрикация с использованием библиотечных методов книгопечатанья, хранение в БД и поиск по рубрикаторам
- хранение медийных документов и их рубрикация с использованием библиотечных методов книгопечатанья, хранение в БД и поиск по рубрикаторам
- извлечение концептов из документов предыдущей эпохи, компонентный анализ, проектирование компонентной структуры знаний аксиома-объект-отношения/свойства, создание баз знаний, создание приложений и баз данных
Б.Резюме раздела
ЗНАКОВАЯ СИСТЕМА
Знаковая Система, применяемая в процессах Инжиниринга Знаний является определяющим фактором уровня эффективности применения Компонентов Знаний при выполнении деловых операций. Синтетическим показателем качества управления знаниями является их Интеропреабельность — способность компонента знания входить в отношения с другими компонетами без дополнительной трудоемкости. Уровни интероперабельности, которые способны обеспечить Формальные онтологии на порядки выше Книгопечати.
Современный запрос состоит в переработке огромных объемов знаний и обеспечение интероперабельности знаний здесь и сейчасдля их использования в принятии решений. Старые библиотечные методы и функциональность их Знаковых Системы не в состоянии обеспечить необходимую Ценность и приемлемые Риски в случае их использования как основы в управлении знаниями.
СЕМАНТИКА ЗНАКА
Классические концепты знаковых моделей (Saussure, Peirce, Morris) представляют язык как систему взамодействующих систем:
- системы Синтаксис
- системы Семантика
- системы Прагматика
Каждая из систем представлена своей “классификацией мира” исходя из объема решаемых задач. Предмет грамматики это внутренние отношения Знаков-Слов в рамках грамматических конструкций без учета значений знаков. Предмет семантики это отношения Знака и Сущности, которую этот знак описывает, и наконец, Прагматика имеет своим предметом отношения Знака и его Пользователя (потребителя)
К примеру, в Табл. 1 приведены различия частеречной (синтаксической) и смысловой (семантической) классификации:
| КОНЦЕПТ | СИНТАКСИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ | СЕМАНТИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ |
|---|---|---|
| Старение | Существительное | Процесс |
| Цунами | Существительное | Явление |
| Красный | Прилагательное | Цвет |
| Задача | Существительное | Действие |
| Вес | Существительное | Свойство |
| Здесь | Местоимение | Пространство |
| Любить | Глагол | Чувство |
| Выполнять | Глагол | Действие |
| Отказ | Существительное | Событие |
| Насос | Существительное | Механизм |
| Полдень | Существительное | Время |
Таким образом можно видеть, что синтаксическая классификация по большей части независима от семантической. Как правило наоборот, семантика накладывает ограничения на установления синтаксических отношений слов.
При этом также можно заметить, что синтаксическая классификация также содержит свое “понятийное структурирование”:
| СИНТАКСИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ | СЕМАНТИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ |
|---|---|
| Существительное | Имя сущности |
| Прилагательное | Значение признака |
| Глагол | Действия, Процессы |
| Наречия | Характеристика действия |
Однако, как можно видеть из Табл.1 одна и таже грамматическая часть естественного языка может представлять различные категории смысла, то есть не только многозначна (Угодить и Заключать |Тюрьма|, одновременно Угодить |понравиться| и Заключать |делать вывод|), но и дифицитна в контексте применения семантических моделей для получения прагматических результатов.
Прагматика вопроса состоит в острой необходимости применения семантики как метода и инструмента цифровой технологии. Также как и в случае коммуникаций на естественных языках, семантика востребована в мире коммуникаций людей-компьютеров, компьютеров-компьютеров, сервисов и приложений, в локальных и сетевых решениях.
Г.Резюме раздела
СЕМАНТИКА
Семантика это то, что касается значения смысла языковых единиц и конструкций из них. Задачей методов цифровой семантики является автоматическая идентификации смыслов цифровых сообщений в коммуникациях любого рода.Идентификация смысла в контексте сообщения гарантирует качество автоматически принятого решения. Редакторы онтологий поддерживающие согласованные нотации, являются инструментами, функционального стека технологий для создания и эксплуатации цифровых семантических моделей предприятий.
ТРЕБОВАНИЯ К ЯЗЫКУ ОПИСАНИЯ ЗНАНИЙ
Функциональность языковой системы является определяющим свойством для обеспечения многочисленных эффектов ее использования. Несмотря на то, что существует количество языков RDF, DAML+OIL, OWL и его модификации, KIF, CycL, OCML, KMI, LOOM, PowerLoom, Ontolingua, F-Logic и пр., продолжаются поиски и разработки в стремлении реализовать потенциал онтологических подходов. К таким языкам предъявляются множество различных требований, к примеру, такое важное как их Онтологическая Выразительность:
Как это видно из графа онтологическая выразительность обеспечивается, по крайней мере, соответствием двум противоречивым требованиям:
- Требованием отсутствия какого-либо дефицита элементов языка для выражения необходимых суждений
- Требованием онтологической чистоты нотации, которое верифицируется соответствием критериям:
- отсутствие избыточности
- отсутствием неразличимости
- отсутствием неоднозначности
В.Резюме раздела
ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ ВЫРАЗИТЕЛЬНОСТЬ
Требования к ВЫРАЗИТЕЛЬНОСТИ языка описания знаний сформулированы с целью элиминирования недостатковЕстественных языков в многосторонних коммуникациях:
Человек<->Компьютер, Компьютер<->Компьютер, Человек<->Человек, что в основном и обеспечиваетИнтероперабельность Знаний
КНИГОПЕЧАТЬ vs ЦИФРОПЕЧАТЬ
Анализ динамики экономических методов/инструментов времен дописьменной культуры, рукописной культуры, письменной культуры (книгопечатание), электронной культуры (цифровые знания) достаточно убедительным образом демонстрирует то как, сначала фонетический алфавит, а затем книгопечатание изменили модели деятельности, мировоззрения и самовыражения и, как это сопровождалось драматическими изменениями в экономических и социальных системах.
Иллюстрация — Различие уровня интероперабельности печатной книги и цифровой формальной онтологии
В настоящее время в моделях деятельности Цифропечать расширяет и замещает Книгопечать демонстрируя высокие уровни интероперабельности ЦИФРОВОЙ ЗНАКОВОЙ СИСТЕМЫ (ЦЗС). Экономические системы используют Интероперабельность ЦЗС, как фактор Информационного Преимущества в процессах конкуренции на рынках. Ясное понимание рычагов модели восприятия в коммуникациях ЦЭС является основой дизайна эффективных корпоративных продуктов способных удовлетворить спрос агентов экономических/социальных систем.
Д.Резюме раздела
ТРАНСФОРМИРУЮЩАЯ ЦИФРОПЕЧАТЬ
Сегодня Цифропечать замещает Книгопечать, трансформируя при этом не только Модели Деятельности Предприятий, но и Человека, через изменение баланса органов чувств: зрения-слуха-тактильности-обоняния-осязания. Новая эпоха генерирует ЦИФРОВУЮ ЗНАКОВУЮ СИСТЕМУ призванную трансформировать человеческое мышление в операциях восприятия-воспроизведения-созидания-повторного применения объектов новой картины мира и специализации индивидуальных мировозрений/самовыражений для их кооперации в моделях деятельности цифровой эпохи
Иллюстрация — Сравнение эффектов печатной книги и цифровой формальной онтологии
ПРОГРАММИРОВАНИЕ vs ОНТОЛОГИИ
В описании Этимология Знаковых Систем цифровые знаковые системы представлены двумя направлениями:
- языки функционального программирования разного рода
- и Формальные Онтологии, как языки явных логических описаний
В рамках программной инженерии большая часть программного обеспечения разрабатывалось и разрабатывается без описания сущностей на «уровне явных открытых знаний», уделяя больше внимания технологически аспектам, стилям и языкам программирования, управлению памятью, программной инженерии…
Формальные Онтологии, напротив, не могут быть разработаны без их верификации и экспертизы соответствия существующим знаниям в областях применения, поскольку задача онтологии состоит в том, чтобы собрать в непротиворечивое целое самые точки зрения различных Заинтересованных Сторон и связать их воедино для фукционирования в реальном взаимодействии мультиаспектного мира бизнеса: бизнес архитектур и ИТ архитектур, бюджетирования, управление проектами и процессами, управление активами, управление контентом, моделирование данных, управление требованиями …
Еще недавно доминирующие подходы оправдывали и строили границы дисциплин и методов: бизнес-архитектура имеет существенные отличия от моделирования данных, а моделирование данных отличается от их обработки, архитектура предприятия отличается от управления требованиями к ней, проектами, бюджетами, документаций и т.д… У каждой из этих областей и соответственно приложений и сервисов устаналивались четкие границы того, что они делают, а с чем не должны иметь дело.
Онтологии играют центральную роль в представлении, модуляции и распространении этих знаний. методология. Онтологическая инженерия — это не мешанина методов, взятых из всех этих областей; по самой своей природе инженерия онтологий действительно затрагивает все аспекты применения
Е.Резюме раздела
ПРИЛОЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ЗНАНИЙ
Онтологии сделали реальностью возможность цифровых Сервисов и Приложений реализуемых на открытой, разделяемой Цифровой Модели Знаний и эволюционирующей Моделью Поведения ее Агентов — Заинтересованных Сторон реализующих свои Выгоды в парадигме разделяемых междисциплинарных методов
Семантическая сила
Семантическая сила это уровень строгости описания модели знаний реальности, который определяет объем и качество вывода и следствий которые могут быть произведены из этой модели. Для определения требуемого уровня семантической сложности необходимо соотнести уместность применения вывода в контексте деятельности, так как достижение более высоких уровней семантической силы потребует больших затрат ресурсов.
Ниже приведена шкала применяемых методов и инструментов обеспечивающих уровни описания знаний.
Ключевые вопросы концепта
- Как в диапазоне Строгость — Уместность определить адекватный уровень строгости знаний для конкретного вида деятельности?
- Как достичь выбранного уровня семантической силы для создаваемой базы знаний?
- Разобщенность с другими — Интеграция с собой (дистантные формы образование). Как сохранить подлинность эффектов образования?
- новые методы и технологии управления вниманием обучаемого