Главная    Конференция     Концепция автоматизированной системы функционально-ориентированного поиска
"ТРИЗ-Конференция - 2007" Список участников и тематика выступлений

КОНЦЕПЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОИСКА

С.А. Колчанов, Россия, М.С. Рубин, Россия, Е.Л. Соколов, Россия

Станислав Аркадьевич Колчанов, специалист по ТРИЗ 4 уровня, начальник информационного отдела НИЦ "Алгоритм". Область профессиональных интересов - информационная поддержка инновационной деятельности, бизнес-разведка по открытым источникам информации, организация научно-технической экспертизы, развитие сети экспертов. С ТРИЗ познакомился в 1992 в МУНТТР (СПб), с 1996 года работает в консультационных проектах на базе технической ТРИЗ.

Михаил Семенович Рубин, Мастер ТРИЗ, ведущий научный сотрудник НИЦ "Алгоритм". В 1977г. окончил Азербайджанский Институт Нефти и Химии по специальности автоматизированные системы управления. Специализация в ТРИЗ - методы прогнозирования, анализа и развития социально-технических систем.

Евгений Львович Соколов. Работаю в НИЦ "Алгоритм" с 1995 года с дипломом МУНТР (Санкт-Петербург) 1996 года. В ТРИЗ занимаюсь проблемой разработки инструментальных средств функционально-ориентированного поиска. Веду исследования по научной проблеме "Автоматизация синтеза технических систем", где имею публикации. Автор 7 изобретений.

Аннотация. Предлагаются принципы построения автоматизированной системы функционально-ориентированного поиска. Отличительным признаком является способ описания обобщенной функции для составления поискового образа. В частности, при формировании семантического образа обобщенного действия предлагается использовать не только глаголы-синонимы, но и глаголы - функционально-параметрические аналоги. Предложен способ формирования и пополнения интеллектуального ядра системы.

Ключевые слова: ТРИЗ, функционально-ориентированный поиск (ФОП), автоматизированные информационные системы, семантический образ обобщенного действия, функциональный аналог, функционально-параметрический подход, решение технических задач.

1. Основные проблемы автоматизации функционально-ориентированного поиска.

Мысль о переносе решений с одного технического объекта на другой появилась в ТРИЗ уже в 70-х годах прошлого века [1]. Одним из направлений развития этой идеи стал функционально-ориентированный поиск (ФОП). В 1980-х годах были сформулированы основные идеи ФОП и была обоснована перспективность подхода: готовое решение из другой области, как правило, уже опробовано и требует меньше затрат при реализации идеи.

В наши годы концепция ФОП выглядит еще более многообещающе в связи с развитием информационных технологий. Огромное количество источников информации на электронных носителях и развитие поисковых инструментов может резко повысить результативность ФОП. В этих условиях все более актуальными становятся идеи автоматизации поисковой работы специалиста ТРИЗ, изложенные в работе [2].

Вместе с тем, технология ФОП, сформированная в 80-90-х годах, была, прежде всего, ориентирована на человека, инженера-изобретателя. В связи с этим многие элементы технологии ФОП не формализованы настолько, чтобы их можно было использовать в электронно-поисковых информационных системах. В задачу представляемой работы входило устранить по мере возможности эти недостатки с целью создания автоматизированной системы ФОП (АС ФОП).

Прежде чем рассматривать проблемы автоматизации ФОП, дадим краткую характеристику этой технологии.

Понятие функционально-ориентированного информационного поиска

Функционально-ориентированный информационный поиск - это метод поиска информации в различных хранилищах, при котором область поиска выбирается на основе сходства функций улучшаемой системы и систем (а также их компонентов), относящихся к этой области [3].

В этом основное отличие данного способа поиска информации от объектно-ориентированных методов.

Цели функционально-ориентированного информационного поиска

Целью функционально-ориентированного информационного поиска является выявление наиболее эффективных технических решений, которые могут быть использованы для устранения ключевых недостатков. Кроме того, этим методом проводят поиск систем, конкурирующих с улучшаемой (или ее компонентами). Полученные данные используют на следующем этапе анализа - при выявлении и объединении альтернативных систем

Многие ключевые недостатки сводятся к проблеме повышения эффективности выполнения некоторой функции. Поэтому часть задач по устранению ключевых недостатков формулируется в виде запроса на выполнение конкретных функций. Первичный запрос формулируют так:

“Такой-то элемент или субъект (Subject) выполняет такое-то действие (Action) над таким-то элементом или объектом (Object). Как обеспечить эффективное выполнение этой функции?”

Для ухода от психологической инерции, и таким образом – расширения спектра потенциальных решений далеко за пределы области техники, в которой поставлена задача, необходимо произвести обобщение конкретных функций по объектам и действиям. Для этого обычно конкретные формулировки Objects заменяют абстрактными с указанием их параметров (например, вместо конкретного объекта “вода” указывают “текучее тело”). Конкретную формулировку Action также заменяют более общей. Кроме того, иногда указывают дополнительные требования к выполнению функции, также в обобщенном виде.

Алгоритм функционально-ориентированного информационного поиска наиболее четко изложен в работе Литвина С.С. [4]:

1. Идентификация ключевой проблемы;

2. Формулирование функции для решения ключевой проблемы;

3. Формулирование требуемого уровня параметра функции;

4. Формулирование обобщенной функции;

5. Идентификация лидирующей области техники, в которой реализация этой функции наиболее успешна;

6. Поиск экспертов в данной области;

7. Отбор технологий;

8. Адаптация отобранных технологий (через формулирование и разрешение вторичных проблем).

Если выполнение пп. 1-3 еще имеет устоявшиеся подходы, то результат последующих шагов алгоритма напрямую зависит только от личных качеств или навыков решателя: творческого потенциала, умения работы с экспертами и т.п. Даже весьма инструментальный подход к выявлению лидирующих областей, изложенный в [5], требует серьезных навыков работы с большими объемами информации.

Авторам известна только одна автоматизированная система, с помощью которой можно осуществить некоторые шаги ФОП, а именно – переход от п.2 сразу к п.7. Это продукт AnswerChase [6]. К достоинствам продукта можно отнести хорошую семантическую обработку запроса и результатов поиска, к недостаткам – отсутствие какого-либо расширения пользовательского запроса и обобщения функции, а также работу только на одном (английском) языке.

Внимание авторов данной работы сосредоточено на пп.4-7 приведенного выше алгоритма с учетом того, что основная цель – найти технологию. При этом поиск может проводиться в подходящих БД, в том числе – БД по лидирующим областям, БД экспертов и другие.

2. Уточнение требований к АС ФОП

На сегодняшний день основные проблемы, препятствующие автоматизации ФОП, можно сформулировать следующим образом:

1. При использовании обобщенных формулировок степень обобщения значительно влияет на качество результатов поиска и их применимость к решению поставленной задачи [7]. А именно:

  • С одной стороны сам процесс (и иногда - результат) обобщения дают творческий импульс решателю для формулирования удаленных и потому - достаточно неожиданных областей;
  • С другой стороны использование обобщенных формулировок в запросе при поиске по реальным документам обычно приводит к неутешительному заключению - слишком общий запрос дает огромное количество слаборелевантных результатов.

2. При попытке (не важно - автоматически или вручную) расширять пользовательскую формулировку только синонимами возникают следующие трудности:

  • У решателя не формируется обобщенного представления о функции, следовательно - резко снижается креативность процесса поиска;
  • Некоторые (возможно - многие) существительные не имеют прямых синонимов (взять хотя бы слово "мясо"...);
  • В некоторых областях знаний в качестве синонимов могут использоваться такие слова, которые не учитываются ни в одном словаре синонимов.

3. При организации поиска по хранилищу документов или БД требуются дополнительные инструменты, которые могут:

  • Преобразовывать пользовательский поисковый образ в запрос для данного хранилища с учетом семантики и конкретного языка запросов;
  • Обрабатывать (группировать, реферировать и т.п.) результаты поиска по конкретному хранилищу с учетом семантики.
  • В качестве альтернативы могут использоваться инструменты, предварительно индексирующие хранилище; индекс-файл при этом должен содержать уже готовые формулировки "Subject-Action-Object" и ссылки на конкретные элементы текстов в хранилище.

Таким образом, если методические основы ФОП разработаны в достаточной степени, то для создания автоматизированной системы требуется наличие еще нескольких составляющих, которые смогут разрешать перечисленные выше проблемы и противоречия. На самом верхнем уровне рассмотрения необходимые блоки АС ФОП представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Структурная схема АС ФОП
Рис. 1. Структурная схема АС ФОП

В данной постановке задача создания системы сводится к проведению работ по следующим направлениям:

  • Тщательный отбор хранилищ, по которым производится поиск, а также учет структуры документов в этих хранилищах.
  • Создание инструментов автоматизированного формирования поискового образа, учитывая методический базис ФОП.
  • Создание инструментов автоматического преобразования поискового образа в поисковые запросы с учетом специфики отобранных хранилищ.
  • Подбор или разработка инструментов представления результатов поиска, подключение инструментов дополнительного анализа результатов поиска.
  • Разработка инструментов пополнения системы за счет знаний пользователей: введение новых или исключение некорректных формулировок Actions, Objects, новые трактовки и синонимы, специфичные для некоторых узких областей науки и техники.
  • Объединение всех частей под единым интерфейсом, интуитивно понятным пользователю, "воспитанному" на идеологии Windows.

Результаты работ по каждому из перечисленных направлений, должны представлять собой блоки, обладающие минимальной работоспособностью и согласованные между собой по входам/выходам. Следует ожидать, что при этом система будет минимально работоспособной. При этом эффективность работы системы зависит в равной степени и от качества информации в хранилищах, и от качества поисковых инструментов.

2. Общая схема и логика работы АС ФОП.

Итак, структура АС ФОП показанная, на рисунке 1, отображает блоки АС ФОП на самом верхнем уровне. Чтобы дать более подробную характеристику каждому блоку, рассмотрим алгоритм работы пользователя с системой (рисунок 2).

Для начала работы с АС ФОП от пользователя требуется четкое представление функции в формате Subject-Action-Object. Поскольку речь идет о функционально-ориентированном поиске, то считается, что пользователь ставит перед собой задачу найти любые субъекты, выполняющие определенные действия над определенным объектом. Следовательно, система для формирования поискового образа берет пользовательские формулировки Action и Object. Требования к Subject сохраняются как справочная информация, которая может быть использована впоследствии для формирования дополнительных ограничений поиска, при анализе и оценке результатов.

Рисунок 2. Алгоритм работы пользователя с АС ФОП
Рисунок 2. Алгоритм работы пользователя с АС ФОП

Следующий шаг подразумевает корректное обобщение по действию и по объекту, создавая, таким образом, достаточно полный лингвистический образ обобщенной функции. Задача, решаемая на этом шаге: переход от специфичной, иногда даже - ошибочной формулировки пользователя к таким формулировкам, которые в дальнейшем могут применяться в поисковом запросе.

Авторами предлагается свой подход к процессу создания образа обобщенной функции, совмещающий противоречивые требования к обобщению и конкретизации. Данный подход, с одной стороны, предлагает пользователю нетривиальные постановки его поисковой задачи, а с другой стороны позволяет перейти к формализованному поисковому запросу, "работающему" для документов, написанных конкретным языком. Детальное описание процесса формирования образа обобщенной функции, описаны ниже в разделе 3.

Шаг "Дополнительные ограничения для поиска" позволяет учесть некоторую дополнительную информацию, известную пользователю, например: требуемое направление изменения параметра объекта (только увеличение, только снижение), условия выполнения функции, дополнительные требования к Subject и др.

Выполнение перечисленных шагов производится в интерактивном режиме, при этом задействовано интеллектуальное ядро системы, предлагающее пользователю варианты, которые он может принять или отвергнуть, а также дающее возможность добавить свои формулировки. Все новые формулировки, предложенные пользователем в процессе работы с АС ФОП, фиксируются и обрабатываются экспертной системой интеллектуального ядра с целью "самообучения" последнего.

Когда вся исходная информация получена и уточнена, следующие шаги могут быть выполнены в автоматическом режиме. Сформированный поисковый образ предъявляется пользователю и после утверждения преобразуется в поисковые запросы для нескольких заранее отобранных хранилищ или БД. Один поисковый образ порождает несколько поисковых запросов, поскольку требуется учитывать особенности разных хранилищ, разницу в структуре документов и в языках поисковых запросов.

По своим действиям блок поисковых инструментов в целом представляет собой подобие мета-поисковых машин (см., например, [8] или [9]). Как и в большинстве подобных решений, задача шага "получение результатов поиска" сводится к извлечению из разных источников результатов - релевантных запросу документов из хранилищ (или записей из БД) - и приведение их к единому формату для дальнейшего анализа и представления человеку. Эти действия обычно скрыты от пользователей, для них имеются стандартные решения, самостоятельная разработка инструментов также не вызывает трудностей.

Итак, собранные из разных источников результаты поиска должны быть представлены пользователю для оценки и отбора. Для этого шага также имеется целый спектр решений, с различной глубиной "предварительного анализа и визуализации результатов". Минимальный вариант - форматированный текст, удобный для вывода и беглого просмотра, со ссылкой на источник - демонстрируют большинство поисковых машин Internet. Более сложные варианты подразумевают дополнительную обработку собранных результатов: сортировку, группировку, фильтрацию, формальное автоматическое реферирование, некоторые виды лингвистического анализа. В зависимости от целей системы, результаты такой обработки могут быть представлены в текстовом виде, в виде дерева, двух- или даже трехмерной графической модели.

Для представления результатов ФОП целесообразно использовать инструменты, выводящие блоки информации, сгруппированные по типам объектов, что потребует применения методов лингвистического анализа и интеллектуальной обработки текстовой информации. Чем качественнее будут проанализированы и представлены результаты поиска, тем легче будет пользователю самостоятельно выполнить шаг "Сравнение найденных результатов с искомой функцией" и принять полученные идеи решений как удовлетворительные или внести коррективы в задачу поиска. Некоторые варианты графических представлений при обработке текстовой информации обсуждаются в работе [10].

3. Функционально-параметрический подход к формированию лингвистического образа обобщенной функции.

Для формирования поискового образа, который должен охватить все возможные варианты (а именно такая задача стоит перед ФОП), обычно используется расширение пользовательского запроса синонимами. Например, поисковый образ "КУШАТЬ БУЛКУ" может быть преобразован в "(КУШАТЬ или ПОГЛОЩАТЬ) (БУЛКУ или ХЛЕБОБУЛОЧНЫЕ ИЗДЕЛИЯ)". Для создания такого инструмента расширения пользовательского запроса достаточно подключить словари синонимов к создаваемой системе, и в диалоге с пользователем отбирать подходящие к заданным и Action, и Object синонимы, после чего включить их в поисковый запрос. При скрупулезном выборе синонимов можно получить неплохие результаты, используя только этот подход.

Авторы, тем не менее, опробовали дополнительные варианты расширения пользовательского запроса. Наиболее удачный, на наш взгляд, вариант лег в основу интеллектуального ядра создаваемой системы АС ФОП. Рассмотрим принцип работы ядра на примере расширения формулировки Action, задаваемой пользователем (рисунок 3).

Рисунок 3. Расширение пользовательской формулировки Action
Рисунок 3. Расширение пользовательской формулировки Action

На входе в систему пользователь задает Subject, Action и Object, где Action сформулирована в виде глагола.

В Интеллектуальном ядре системы содержатся указатели физических и химических эффектов, БД глаголов и синонимов к ним, данные о типовых формулировках действия, некорректных формулировках. Кроме того, между глаголами установлены дополнительные связи, исходя из их семантики: имеются глаголы, не являющиеся синонимами, но смысл которых - в изменении одних и тех же параметров объектов. В качестве иллюстрации сказанного приводим выдержку из БД, связанную с действием “измельчать” (см. рисунок 4). При этом можно отдельно выделять действия, направленные на уменьшение, увеличение и стабилизацию параметра.

Рисунок 4. Иллюстрация работы ядра АС ФОП по расширению действия “измельчать”.
Рисунок 4. Иллюстрация работы ядра АС ФОП по расширению действия “измельчать”.

Таким образом, в диалоге с пользователем Интеллектуальное ядро АС ФОП постепенно расширяет пользовательский глагол не только синонимами, но и функционально-параметрическими аналогами. В итоге создается формализованное семантическое описание действия, которое с одной стороны дает представление об обобщенном действии, а с другой стороны может быть использовано в поисковом запросе.

Описанное выше ядро создано и опробовано авторами для работы с глаголами действия. Первоначально связь глаголы-параметры-глаголы устанавливалась с помощью экспертов, далее дополнялась, используя указатели эффектов, энциклопедии, справочники и пр. В настоящее время разрабатывается часть интеллектуального ядра для аналогичной работы с объектами, проводится отбор, оценка и подготовка источников информации, по которым следует проводить ФОП.

Хочется привести также несколько дополнительных соображений, касающихся создаваемого ядра и работы с ним:

1. Разрабатывая ядро, авторы не претендовали на абсолютную его полноту и чистоту, скорее - стремились создать основу и предусмотреть способы ее пополнения и уточнения в процессе эксплуатации. Такое обучение системы будет происходить за счет знаний самих пользователей, которые могут дополнять списки синонимов, параметров и связей между ними. При условии активной эксплуатации большим количеством пользователей со знанием ТРИЗ, ядро такой системы может достаточно быстро наполниться. После чего существенные пополнения могут требоваться только при подключении новых, узкоспециализированных источников информации, которые редко являются объектами для ФОП.

2. Сверхэффекты при работе с ядром АС ФОП заключаются в следующем:

  • Уже на этапе оценки предложенных системой списков глаголов и объектов пользователь имеет возможность сформулировать решения, не следующее из анализа просто синонимов.
  • Выдаваемая АС ФОП информация о корректности исходных формулировок, о вариантах, наиболее часто используемых другими будет полезна для пользователя и как творческий стимул, и с точки зрения обучения.
  • 4. Заключение

    1. Создано и апробировано интеллектуальное ядро АС ФОП в части работы пользователя с глаголами действия. Расширение пользовательской формулировки Action глаголами, связанными параметрической связью, но не являющимися синонимами, дает положительные результаты при поиске.

    2. Авторами ведутся работы по наполнению и проверке ядра для учета пользовательских формулировок Objects, отбору информационных источников и настройке системы на работу с ними.

    3. Создаваемая система рассчитана на специалистов по ТРИЗ, ее адекватное наполнение и функционирование может быть обеспечено только в "местах скопления" таких специалистов за счет постоянного поступления новых поисковых запросов, которые используются АС ФОП для пополнения и коррекции ядра системы.

    Литература [к началу]

    1. Кенгерли Т.А. Перенос технических решений в изобретательском творчестве. Баку: Общественная лаборатория методики изобретательства при ЦС ВОИР Материалы к семинару преподавателей методики изобретательства, 1973, (http://www.metodolog.ru/00635/00635.html)

    2. М.Вербицкий. "Семантический ТРИЗ", 2005 г. (http://www.trizland.ru/trizba.php?id=186)

    3. Innovative Technology of Designд Методический справочник (Guide), НИЦ "Алгоритм", 1998

    4. S.Litvin. «New TRIZ-based Tool – Function-Oriented Search». ETRIA Conference TRIZ Future 2004. November 2-5, 2004, Florence, Italy

    5. Аксельрод Б.М. Проблемно-ориентированный поиск по действию с использованием патентных баз данных: новый поисково-решательный инструмент. МА ТРИЗ, Труды международной конференции "Три поколения ТРИЗ", Санкт-Петербург, 13-18 октября 2006 года.

    6. AnswerChase, Inc. Annapolis MaryLand (2001) (http://www.AnswerChase.com)

    7. Химюк А.Я. Функционально-ориентированный информационный поиск. в сб.статей "Инновации как планомерный процесс", НЦ "ЦРП ВАО г.Москвы":2006г. (http://www.metodolog.ru/00832/00832.html)

    8. Рускоязычная метапоисковая машина Метабот: www.metabot.ru

    9. Ангоязычная метапоисковая машина Metacrawler: www.metacrawler.com

    10. С.А.Шумский, А.Я.Яровой "Структурирование и визуализация массивов текстовой информации" Труды VI конференции "Нейрокомпьютеры и их применение", Москва 2000 г.(http://soft.neurok.ru/pub/metod.shtml)


Главная    Конференция     Концепция автоматизированной системы функционально-ориентированного поиска