«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОУ ВПО «СИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ, НАУКИ И ИННОВАЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ ...»

Интеллектуализацией. Она обусловлена характерными ограничениями в области информатики традиционных информационных технологий, автономных, локальных и распределенных искусственных систем. Сейчас наблюдается рост востребованности и в образовательной сфере, в технологиях и системах, имитирующих элементы человеческого интеллекта человека. В частности, в интеллектуальных информационных технологиях, технологиях понимания устной речи и естественного языка, технологиях эмоциональных виртуальных персонажей компьютерных игр и роботических технологиях искусственного интеллекта слабой и сильной стратегий (обеспечивающих в интеллектуальных машинах соответственно имитацию процессов человеческого познания и распознавание когнитивных психических состояний), а также интеллектуальных искусственных системах и интеллектуальных сетях (intelleigent networks) и смышленых (разумных, умных) (smart grids) сетях новых поколений. Возможность их создания обусловлена, прежде всего, достигнутыми успехами в молекулярной биоэлектронике, биологии, биологии мозга, иммунных системах, эндокринных системах и генетике, позитивными результатами моделирования процессов самоорганизации, мышления, познания (cognition), эволюции психики и способов ее проявления, активностей психической деятельности (прежде всего, эмоциональных состояний, повышающих или понижающих жизнедеятельность, и обобщений многих эмоций — чувств), разумного поведения, символьного искусственного интеллекта и интеллектуальных вычислений (computational intelligence, вычислительного интеллекта). Кстати, еще м. Минский (m.minsky) отмечал, что функционирование психики в большей степени связано с принципами самоорганизации при взаимодействии автономных процессов, а не с реализацией символьных выводов. Интеллектуальные вычисления связаны с применением, в частности таких технологий информатики как нейронные сети, вероятностные методы, фазиматематика и эволюционные вычисления (в их числе, генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционное программирование и эволюционные стратегии).

Авторы доклада рассматривают и анализируют возможные инновации, базирующиеся на ключевых тенденциях развития техники, в части организации, управления и реализации образовательных процессов в технических вузах в условиях перехода на многоуровневую подготовку специалистов.

©Г.А. Сырецкий, А.И. Родионов, Сырецкий Г.А.

СГГА, НГТУ, Новосибирск РОЕВОЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ИНЖЕНЕРНОЙ ПОДГОТОВКЕ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ Поддержка образовательной системы, ориентированной на подготовку инженеров, и различные виды деятельности людей на промышленных предприятиях довольно часто связаны с решением оптимизационных задач в многоэкстремальных пространствах, задач управления, моделирования и прогнозирования. Во многих случаях существующие методы их решений не дают удовлетворительных результатов в силу ряда причин, обсуждаемых в докладе.

Исследователями фауны давно замечено, что в природе появляются скопления (flocking) некоторых видов живых существ, демонстрирующие интеллектуальное поведение, несмотря на наличие у них небольшого числа примитивных способностей. В технической литературе такое поведение ассоциируется с понятием «роевым интеллект» (swarm intelligence). В частности, он проявляется в колониях бактерий и муравьев (муравейниках), роях медоносных пчел, косяках рыб, стаях птиц, стадах и табунах животных, а также в социальных сфере – это, например, в толпах (crowds) демонстрантов и спортивных командах (groups) баскетболистов и футболистов. Толпа людей может быть умной, проявлять положительную синергию только в том случае, когда индивиды несут ответственность за свои действия и самостоятельно принимают согласованные решения.

В докладе приводится множество примеров роевых структур, включая заимствованные с сайта википедии (http://en.wikipedia.org/wiki/):

Подобные структуры встречаются и в неживой природе, например, в космосе в виде скопления звезд.

Происхождение роевого интеллекта (коллективного интеллекта) неразрывно связано с поиском ответов на ряд важных вопросов, в том числе как из примитивных действий отдельных особей складывается непростое поведение скопления в достаточно сложно организованной среде, быстро и эффективно могут реагировать на возникающие проблемы, организуется их четкое скоординированное движение, преодолеваются разногласия ради блага всего роя, а также удается прийти без вожака к согласованному решению коллективных задач с неявно выраженными у них конечными целями.

Результаты наблюдений и исследований биологов свидетельствуют о возникновении роевого поведения (swarm behaviour) при отсутствии централизованного управления, но при обладании особями простейших типов коммуникаций (прямых (непосредственных контактов) и опосредованных) со своими соседями и информацией только о локальной обстановке. Например, опосредованная коммуникация посредством меток (stigmergy, стигмеджей):

оставление и осязание следов с разными запахами различной концентрации с учетом текущей роли и действий каждой особи.

Считается, что роение (swarming) есть самоорганизация однотипных сущностей с децентрализованной стратегией коллективного управления.

Однако в живой природе имеет место и стратегия так называемого децентрализованного стайного управления, обеспечивающего наивысшую степень живучести системы. Например, такое управление имеет место при решении некоторых задач военного назначения и проявляется в поведении хищных животных (гиен, волков и др.). Во время охоты действия отдельных хищников по добычи животной пищи строятся не на прямом информационном обмене между ними, а на основании косвенной информации об изменениях состояния окружающей среды, обусловленных действиями других сородичей для достижения совместными усилиями общей цели стаи.

Неоспорим тот факт, что на основе результатов изучения и моделирования социального поведения скоплений людей, представителей фауны и стратегий децентрализованного управления можно эффективно решать множество сложных задач в различных сферах человеческой деятельности, в том числе, с ориентацией на оптимизацию в многоэкстремальных пространствах.

Предпосылками к этому стали результаты исследований клеточных автоматов и коллективного поведения детерминированных и стохастических дискретных автоматов, а также ряд достижений в области создания и изучения функционирования роботов и группового взаимодействия мобильных роботов, решающих децентрализовано единую крупную целевую задачу.

В современной трактовке поведение живых существ часто рассматривается как социальное поведение агентов в мультиагентной системе.

Наибольшее внимание в системах роевого интеллекта уделяется, прежде всего, такому заимствованному природному механизму как муравьиному алгоритму (Ant Colony Algorithm), оптимизационному муравьиному алгоритму (Ant Colony Optimization, ACO). В докладе обсуждается алгоритм оптимизации с роевыми частицами (Particle Swarm Optimization, PSO). Он обладает рядом преимуществ при решении NP-трудной задачи о коммивояжере, для построения оптимальных нечетких моделей (например, Мамдани и Такаги-Сугэно) и идентификации нечетких моделей на основе доступных данных. Кстати, результат сравнения генетического и муравьиного алгоритмов с точки зрения скорости адаптации к изменению внешних условий свидетельствует о преимуществе последнего.

Далее в докладе рассматриваются и анализируются такие модификации муравьиного алгоритма как Elitist Ant System, Ant Colony System и Max-min Ant System.

В заключительной части доклада обсуждаются конкретные задачи подготовки инженерных кадров и промышленности, ориентированные на изучение и применение алгоритмов роевого интеллекта.

©Г.А. Сырецкий, Падве В.А.

СГГА, Новосибирск ПЛЮСЫ И МИНУСЫ ЭЛЕКТРОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ЛЕКЦИЯХ И ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЯХ Электронные технологии стремительно вошли в учебный процесс нашего вуза. Выпускающие и специальные кафедры институтов академии лидируют в использовании электронно-вычислительной техники. К ним относится и кафедра «Прикладной информатики», работающая в этом направлении с момента своего основания в 1963 году, т.е. без малого полвека.

В настоящее время материальная база кафедры укреплена современными персональными компьютерами, интерактивными досками, переносными электронными средствами, позволяющими организовывать чтение лекций и презентации докладов и выступлений практически в любом помещении.

Преподавательская деятельность в таких обстоятельствах имеет свои плюсы и минусы.

Положительным фактором, облегчающим труд преподавателя, является возможность излагать материал более динамично, избегать промахов, шире использовать иллюстративный материал, демонстрировать важные моменты в динамике. Естественно, что подготовка к такой технологии ведения занятий требует больших усилий от преподавателей и привлечение квалифицированных специалистов по электронным технологиям к подготовке презентаций. Таковы плюсы.

Перейдём к минусам. Их можно разделить на организационные и методико-педагогические.

Организационные минусы появляются тогда, когда используются такие переносные электронные средства, как ноутбуки, проекторы и все необходимые в таких случаях аксессуары. Во-первых, всё оборудование надо принять у инженеров кафедры по расписку. Это – время. Даже тогда, когда вся техника функционирует без сбоев, что требует дополнительного времени обеспечения высокой надёжности, обычная настройка всего комплекса занимает около 10-и минут дорогого академического времени. После занятий преподаватель уже тратит своё личное время на свёртывание оборудования и сдачу его на кафедру.

Добавим сюда время на открывание и закрывание аудиторий. По моим оценкам перечисленные организационные потери только академического времени составляют до 10%.

Необходимо расширить количество аудиторий, имеющих стационарное оборудование для электронных презентаций, и организовать их инженерно техническое обеспечение и обслуживание.

При проведении лекций на большом экране должна высвечиваться постановка вопроса (исходные условия) и конечная цель. А вот путь к этой цели преподаватель должен пройти у доски с фломастером, так как «нет ничего практичнее хорошей теории». Студенческая аудитория не может непрерывно «пялиться» на экран. Внимание ослабевает. Смена ситуации, т.е. экран, доска и непрерывная речь преподавателя, перемежающаяся вопросами к аудитории – вот оптимальная организация лекционного процесса.

Проведение лабораторных занятий в компьютерном классе, оснащённом интерактивной доской, даёт возможность демонстрировать работу электронных пакетов, особенности опций, приложений и т.п. сразу для всей аудитории. Имея аналогичное математическое обеспечение на своих PC, студенты лучше усваивают материал и быстрее осваивают новые технологии. Интерактивная доска находится в рабочем состоянии на протяжении всего урока и студенты могут подходить к ней и выяснять детали и подробности самостоятельно, если преподаватель в это время оказывает кому-нибудь персональную консультацию.

Таковы итоги опыта первых лет широкого использования электронных технологий. Несомненна полезность и более высокая эффективность электронных технологий в образовательном процессе.

© В.А. Падве,