О КОНЦЕПЦИИ СЕМАНТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. ЧАСТЬ 1. МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕОРИЯ ПОЗНАНИЯ
В.Ш. Гумиров1, А.В. Гумиров2, Д.И. Свириденко3
1Eyeline СНГ, Новосибирск, Россия
2Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
3Институт философии и права Сибирского отделения российской академии наук, Центр искусственного интеллекта Новосибирского национального исследовательского государственного университета, Новосибирск, Россия
dsviridenko47@gmail.com
Ключевые слова: Информатика, математическая логика, язык исчисления предикатов, теория конструктивных моделей, семантика, методология, теория программирования, No-code и Low-code, исполнимые спецификации, задача, критерий решенности задачи, контекст решения задачи, семантическое моделирование, онтология, искусственный интеллект
Страницы: 207-239
Аннотация
Настоящая статья открывает цикл работ, посвященный целостному, «объемному» представлению концепции семантического моделирования, включая ее методологические, логико-математические и технологические аспекты, с упором на практические приложения и взаимосвязь концепции с такими разделами ИТ-индустрии как практика программирования и искусственный интеллект. Именно по этой причине центральное место в данном цикле статей будет занимать описание и обсуждение организационно-технологической схемы практического применения положений концепции. И здесь хотелось бы сделать некоторое пояснение. Исследование по семантическому моделированию были начаты в конце 70-х - начале 80-х годов прошлого столетия и активно ведутся в настоящее время. Основная тема изысканий - создание и развитие положений методологически и теоретически обоснованной технологии автоматического решения интеллектуальных задач как технологии доверенного искусственного интеллекта и применение этой технологии и ее инструментария для решения практических задач. Главные методологические и теоретические усилия этих исследований направлены на создание, изучение и развитие такого декларативного логико-математического формализма описания задач, процедурная семантика которого допускала бы автоматическое извлечение алгоритма решения задачи из ее декларативной спецификации и последующее исполнение этого алгоритма компьютером. Описание полученных здесь методологических и теоретических результатов и представляет предмет настоящей статьи. Естественно потребовать, чтобы результаты, полученные в данном направлении, должны найти свое применение на практике, что и найдет свое отражение во второй статье цикла, посвященной описанию созданной и развиваемой авторами данного цикла статей технологии семантического моделирования. А поскольку представляет несомненный интерес проблема дальнейшего совершенствования созданной технологии путем, в том числе, применения некоторых инструментов современного искусственного интеллекта (ИИ), в частности, больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ, то освящению этого вопроса будет посвящена третья статья цикла. При этом следует отметить, что первые две статьи цикла будут все-таки ориентированы на пояснение возможностей концепции семантического моделирования применительно к такому разделу ИТ-индустрии как практическое программирование. Дело в том, что в последнее время в информатике активно обсуждается тема глубокой автоматизации процесса «ручного» программирования и, в частности, этапа кодирования. Особенно эта тема стала популярной в связи с появлением больших языковых моделей. Оказалось, что концепция семантического программирования также вполне успешно может быть использована для решения данной проблемы. Именно по этой причине обсуждению этой возможности и посвящены будут первые две статьи упомянутого выше цикла. Связь же концепции семантического моделирования и искусственного интеллекта составит предмет третьей работы цикла.
DOI: 10.15372/PS20250617 |
