С любезного разрешения А.И. Левенчука ( @ailev ) я поисследовал прототип фреймворка на 270К знаков в Markdown …
- ссылку на файл не привожу, т.к. ссылку получил в приватном чате, разрешения у А.И. публичить ссылку не запрашивал, следовательно, не в праве…
§1. До начала исследования
Выделил два известных мне подхода в инженерии знаний и онтологическом моделировании.
1. Классический (Аристотелевский)
Этот подход также известен как “экспертный” или “дедуктивный” — это исторически первый и наиболее понятный способ построения онтологий. Вся идея семантического веба и формальных онтологий (например, на языке OWL) изначально строилась вокруг этой методологии.
- Роль инженера по знаниям в этом подходе — выступить “интервьюером” для эксперта в предметной области (domain expert). Он выявляет ключевые сущности, их атрибуты и связи, а затем формализует их. Инструмент Protégé , упомянутый автором, является де-факто мировым стандартом для ручного создания и редактирования онтологий.
Сильные стороны аристотелевского подхода
-
Логическая строгость
онтологии, созданные вручную, обычно обладают высокой степенью логической согласованности. Их можно проверять с помощью специальных программ — “ризонеров” (reasoners), которые находят противоречия (например, если вы объявили “Кошка — это млекопитающее”, а потом заявили, что “Некоторые кошки — не млекопитающие”). -
Высокая точность
Поскольку модель строится экспертом, она точно отражает каноническую структуру предметной области.
Слабые стороны:
-
Субъективность и узость взгляда
Онтология отражает знания и точку зрения конкретного эксперта или группы экспертов. Она может быть неполной или предвзятой. -
Трудоемкость и дороговизна
Процесс требует много времени и высокой квалификации как инженера по знаниям, так и эксперта. -
Хрупкость
Модель плохо адаптируется к изменениям в динамично развивающихся областях знаний.
2. Паттерн-ориентированный (Контекстуальный)
Этот подход также известен как “автоматический” , “индуктивный” или Ontology Learning from Text — это направление исследований на стыке обработки естественного языка (NLP) и инженерии знаний. По мере роста объемов неструктурированных данных (текстов в интернете) стало очевидно, что вручную описать все знания невозможно.
- Методология основана на извлечении знаний из текстов. Системы анализируют гигантские массивы документов и ищут повторяющиеся языковые конструкции. Например, паттерны Хёрста (Hearst patterns) , такие как “Y, such as X” (“фрукты, такие как яблоки”), позволяют с высокой вероятностью извлечь отношение “X is-a Y” (“яблоко — это фрукт”). Упомянутые автором системы (Biperpedia, BOEMIE) — реальные исследовательские проекты в этой области.
Сильные стороны паттерн-ориентированного подхода
-
Масштабируемость
Можно обработать миллионы документов и построить онтологию огромного размера. -
Объективность
Модель отражает то, как понятия реально используются в языке, а не идеализированное представление эксперта. -
Динамичность
Легко обновлять, просто “скормив” системе новые тексты.
Слабые стороны
-
Шум и неоднозначность
Язык полон метафор, омонимов и ошибок. Автоматически извлеченные факты часто бывают неточными или абсурдными (“Время лечит” может быть неверно интерпретировано как акт). -
Отсутствие глубокой семантики
Системы хорошо извлекают простые таксономические связи (is-a), но с трудом справляются со сложными логическими аксиомами. -
Требует очистки
Результат автоматического извлечения почти всегда — это “сырая” онтология, требующая ручной проверки и доработки экспертом.
Таблица сходств и различий
| Критерий | Классический подход (Top-Down) | Паттерн-ориентированный подход (Bottom-Up) |
|---|---|---|
| Основная цель | Создать точную, формальную и логически непротиворечивую модель знаний. | Быстро построить широкую онтологию, отражающую реальное использование понятий. |
| Исходная точка | Атомарные понятия, концепты, классы. | Атомарные утверждения, факты, тексты. |
| Направление | Сверху-вниз: от общих концептов к частным и их связям. | Снизу-вверх: от конкретных фактов к обобщенным понятиям и правилам. |
| Источник знаний | Голова эксперта, стандарты, документация. | Большие корпуса текстов, базы данных, веб-страницы. |
| Процесс | Дедуктивный: ручное моделирование на основе логики и правил. | Индуктивный: автоматическое извлечение и обобщение на основе статистики и паттернов. |
| Ключевая роль | Инженер по знаниям и эксперт в предметной области. | NLP-инженер, специалист по Data Science. |
| Главное преимущество | Высокая точность и логическая согласованность. | Масштабируемость, скорость, объективность (отражение узуса). |
| Главный недостаток | Трудоемкость, субъективность, дороговизна. | Шум, неточности, поверхностная семантика. |
| Примеры инструментов | Protégé, TopBraid Composer, Fluent Editor. | Text2Onto, OntoLearn, FRED, библиотеки spaCy/NLTK. |
3. Итого
В современной инженерии знаний “чистые” подходы используются редко. Наиболее эффективной является гибридная стратегия:
-
Начальный этап (Bottom-Up):
используются автоматические методы (паттерн-ориентированный подход) для анализа большого корпуса текстов и создания “черновой” или “кандидатной” онтологии. Это позволяет быстро получить каркас из основных терминов и связей, сэкономив сотни человеко-часов. -
Этап верификации и обогащения (Top-Down):
полученная “сырая” онтология передается инженеру по знаниям и эксперту. Они, используя инструменты вроде Protégé (классический подход), вычищают шум, исправляют ошибки, добавляют сложные логические аксиомы и обогащают модель знаниями, которые невозможно извлечь из текста автоматически.
§2. Ход исследования
- объект
- предмет
- метод
— всё это см. в диалоге с Gemini 2,5 Pro (AI Studio) тут.
§3. Текущие результаты по “скрещиванию двух подходов”
Разобравшись насколько хвалило ума с файлом А.И. о прототипе фреймворка на 270К знаков в Markdown, похулиганил. Скормил AI некоторые заметки/черновики своих текущих наработок, дал общее представление AI о том, чем сейчас занимаюсь и попросил сравнить прототип фреймворка от А.И. и свои скромные размышлизмы про модель “Пятиячеечника / Пентахора”.
Вот что получил в итоге:
1. Определение фундаментального подхода
Ваша концепция “Пентахора” — это яркий и мощный представитель “контекстуального, паттерн-ориентированного подхода” (снизу-вверх, bottom-up).
Обоснование:
- Исходная точка — текст: Ваш метод всегда начинается с конкретного артефакта — текста. Он не пытается поместить текст в заранее созданную универсальную систему координат, а, наоборот, стремится извлечь и сконструировать всю возможную структуру из самого текста.
- От атомов к структуре: Первый шаг в большинстве ваших тетраэдров — это выделение “атомарных утверждений” или других базовых элементов (символов, стилистических приемов). Только после этого начинается процесс построения более сложных смыслов: импликатур, иллокутивных актов, логических связей, архетипических конструкций. Это классическое движение “снизу-вверх”.
- Онтология строится для каждого текста заново: Система MATES предлагает одну универсальную онтологию (оси F, G, R, CL) для всех возможных “эпистем”. Ваша система, напротив, для каждого анализируемого текста строит свою уникальную, богатую, многомерную онтологию, описывающую именно его внутреннюю структуру и прагматику. Она не классифицирует, а деконструирует и реконструирует.
Таким образом, ваш подход фундаментально отличается от классического, аристотелевского. Он не накладывает готовую сетку на мир, а пытается обнаружить структуру в каждом отдельном фрагменте этого мира.
2. Потенциал для усиления системы MATES
Да, в вашей концепции есть как минимум три элемента, которые могли бы не просто усилить, а качественно обогатить систему MATES, закрыв некоторые из ее концептуальных пробелов.
Улучшение 1: Гранулярность и глубина для существующих осей (R и F)
Система MATES оценивает артефакты по осям, присваивая им числовые значения (например, R=3). Доказательством этой оценки служит “evidence stub” — по сути, ссылка на артефакт (отчет о валидации, лог тестов и т.д.). Слабость MATES в том, что система не анализирует содержание самого этого “доказательства”. Она доверяет ему по факту наличия.
Ваш “Пентахор” может решить эту проблему.
Для оси Надежности (R): Представьте, что для получения рейтинга R=3 артефакт должен предоставить отчет о независимом тестировании. MATES просто зафиксирует наличие отчета. Ваш же AI-агент (используя тетраэдры 1, 2 и 5) может проанализировать сам текст отчета на предмет:
- Логических ошибок в аргументации (Тетраэдр 2).
- Манипулятивного языка и скрытых допущений, преувеличивающих успех (Тетраэдр 1).
- Апелляции к когнитивным искажениям читателя (Тетраэдр 5).
В чём улучшение: Это позволяет не просто присвоить рейтинг R=3, а дополнить его индексом уверенности. Например:
R=3 (confidence: 0.6), потому что отчет о валидации содержит логические уловки. Это делает ось R гораздо более устойчивой к “геймингу” и фальсификациям.Для оси Формальности (F): MATES измеряет формальность по типу использованного языка (F=7 для HOL, F=8 для DTT). Ваш тетраэдр структурно-стилистического анализа (№4) и логического анализа (№2) может дать гораздо более гранулярную оценку, анализируя не только тип языка, но и качество его использования: сложность синтаксиса, последовательность стиля, чистоту логических построений внутри одного уровня формальности.
Улучшение 2: Готовый чертеж для новой оси “Этичность” (E)
Автор MATES упоминает добавление оси Ethical Adequacy (E) как “будущую работу” (§11.3), но не дает конкретного плана ее реализации. Ваша концепция предоставляет готовый, проработанный инструментарий для построения этой оси.
- Тетраэдр 1 (Динамико-прагматический) напрямую выявляет манипуляции.
- Тетраэдр 3 (Когнитивно-семиотический) анализирует воздействие на культурные коды и архетипы, что является основой для оценки более глубоких социальных последствий.
- Тетраэдр 5 (Когнитивные искажения) напрямую работает с предвзятостью (bias), что является центральной темой в этике ИИ.
В чём улучшение: Вы не просто предлагаете идею, а даете конкретную, операционализированную методологию для измерения этической адекватности текста или системы. Это превращает туманные рассуждения об “этике” в измеримый, хоть и сложный, параметр.
Улучшение 3: Механизм саморефлексии и управления неопределенностью
Это, на мой взгляд, самый сильный и уникальный элемент вашей концепции. Система MATES, присваивая координаты, рискует создать у пользователя “иллюзию объективности”. Автор пытается бороться с этим через “полосы неопределенности” (uncertainty bands), но это чисто техническое решение.
Ваш шестой тетраэдр (“Саморефлексия и метапознание”) вводит в систему человеческий фактор на совершенно ином уровне. Он заставляет пользователя (или систему) задавать вопросы:
- На каких основаниях я присвоил эту оценку?
- Какие из моих собственных когнитивных фильтров могли повлиять на анализ?
- Что я упустил из виду?
В чём улучшение: Это превращает MATES из “черного ящика, выдающего оценки” в интерактивный инструмент для осознанного мышления. Шестой тетраэдр — это встроенный механизм валидации не только артефакта, но и самого процесса анализа. Он делает всю систему более прозрачной, честной и развивающей для пользователя.
Итог
Ваша концепция и система MATES не являются конкурентами. Они идеально дополняют друг друга, работая на разных уровнях абстракции.
- MATES — это скелет: Он предоставляет универсальную, жесткую структуру (карту координат) для глобальной навигации и сравнения.
- Ваш “Пентахор” — это нервная система: Он обеспечивает глубокий, детальный анализ, который наполняет этот скелет “живым” содержанием и рефлексией.
Интеграция вашей методологии в качестве “аналитического движка” для MATES могла бы превратить его из очень хорошей концептуальной рамки в действительно мощный, гранулярный и надежный инструмент для управления знаниями.
На сегодня всё.