Роль математико-статистических данных и ЭВМ в географии

встретится. Например, анализируя видовой состав смешанных и широколиственных лесов средней полосы европейской части России, географ ожидает встретить ель, березу, дуб, липу, клен, но не пальмы или мангры, перебор которых для анализа противоречит здравому смыслу.

Процедуру получения выводов путем анализа фреймов или "продукций" называют прямой стратегией. В том случае если человек выдвигает гипотезы (а делает это он, как правило, с охотой), а ЭВМ их проверяет (что проще для машины), то мы переходим к обратной стратегии. Используются и смешанные стратегии, когда машина выдает ряд вариантов решения, а экспертная система именно так и поступает, выбрав из них какое-нибудь одно, оно анализируется с помощью обратной стратегии. Естественно, что этот путь будет неоднозначным, причем могут добавляться новые значения и т. д.

Блок накопления метазнаний проверяет непротиворечивость вновь поступающих сведений имевшимся правилам. Достигается это путем проверки семантической непротиворечивости, а также автоматическим тестированием. Проверка семантической непротиворечивости определяет согласование вносимых изменений правилам базы знаний, а автоматическое тестирование проверяет нововведения на большом количестве задач, чтобы оценить, сколь положительно они влияют на работу экспертной системы. Иногда в случае конфликтных ситуаций требуется пересмотр правил. Здесь применяются различные степени доверия для потенциальных решений, чтобы они не противоречили здравой логике, хотя сделать это не всегда просто.

В этом деле целесообразна характеристика не отдельных явлений, а их классов, когда конкретная ситуация сравнивается с типичными примерами. Допустим, географ, классифицируя типы берегов (риасовый, шхерный, фьордовый), как бы сравнивает их с идеальными моделями: фьорды - узкие, глубоко вдающиеся в сушу клинья и т. д. Но экспертная система не ограничивается алгоритмической классификацией и учитывает семантику. Классифицируя географические объекты "Москва", "Бишкек", "Брянск", человек легко сгруппирует их в города, но Москву в сочетании с Волгой и Леной отнесет к рекам, то же должна уметь эвристическая программа.

Более того, иногда требуется и не совсем "логичное" заключение. Например, анализируя уровни социально-экономического развития стран по ряду формальных критериев, в том числе таким, как национальный доход на душу населения, число автомашин на 1 тыс. жителей и др., Кувейт должен быть отнесен к числу ведущих стран, но эксперт-географ, сильно занизив его оценку, не выглядит странным. Так же должна поступать и экспертная система, выводя одни правила из других и приходя к заключениям, получить которые из формальной логики невозможно.

Еще один характерный момент для экспертной системы. Так как правила, создаваемые одним географом, чаще всего сильно отличаются от того, как это делает другой специалист, то экспертная система как бы становится "вторым я" того или иного ученого, копируя его стиль работы.

Система объяснений используется для того, чтобы разъяснить пользователю, как экспертная система пришла к тому или иному конкретному выводу. Причем в процессе работы пользователь может задавать дополнительные вопросы о получении промежуточных результатов, уточнять цели, инспектировать правила с точки зрения их согласования между собой и соответствия поставленным целям и др.

Как правило, система объяснений делает трассировку хода проведения рассуждений в обратном порядке от того места, к которому относится вопрос, или от конечного результата. Каждый шаг рассуждения подкрепляется выводами из правил базы знаний. Экспертная система объясняет также, почему она не пошла другим путем - какие правила базы знаний этот путь заблокировали. Объяснения экспертной системы помогают пользователю совершенствовать базу знаний, показывая слабые места, ведущие к неправильным выводам.

Система общения пользователя с экспертной системой должна быть максимально удобна для человека. В настоящее же время "хозяин ЭВМ вынужден разговаривать со своим слугой на языке слуги". В этом плане особенно привлекателен проект разработки ЭВМ пятого поколения, которые будут в состоянии воспринимать естественный язык, например ограниченный английский, графические изображения, карты, фотоснимки и др.

Экспертные системы могут сильно отличаться своей конфигурацией в зависимости от целей их создания, имеющихся технических средств, объема данных и знаний. Причем важной является возможность комбинирования экспертных систем с математическими моделями, служащими для алгоритмических вычислений. Такие системы принято называть интегрированными.

В обобщающих работах по экспертным системам выделяют несколько их типов: интерпретирующие - позволяющие на основе наблюденных фактов делать описания и выводы; прогнозирующие - выводящие следствия из совокупности состояний исследуемых явлений, например прогноз погоды, урожайность сельскохозяйственных культур и др.; диагностики, прежде всего в медицине; проектирования - в строительстве; планирования; мониторинга; ремонта; обучения и др.

Более широко экспертные системы применяются в следующих областях: прежде всего для совершенствования эксплуатации географических информационных систем при управлении базами данных, в процессе принятия управленческих решений, некоторых картографических вопросов. Применение экспертных систем позволяет сделать географические информационные системы более эффективными и легче используемыми, обучать малоопытных пользователей работе с ними, совершенствовать поиск информации в больших массивах данных и др. Имеется опыт соответствующих работ с использованием материалов дистанционного зондирования; для нужд картографии, в том числе для автоматизации процесса генерализации; целей мониторинга ландшафтов, пожаров и др.

Важны классификационные аспекты географии, и здесь роль экспертных систем в решении не поддающихся математической формализации и сложных для логического анализа задач может быть велика, например, в случае типизации географических ситуаций, применения метода ситуационного управления (предложенного Д. А. Поспеловым), и в частности в географии при разработках геоситуационного направления.

Типология геоситуаций необходима для выработки правил, фактов и связей в соответствующих базах знаний, формируемых на основе знаний экспертов. Построенные на базе типов геоситуаций сценарии позволяют в каждом конкретном случае не обращаться к перебору нескольких вариантов, а, идентифицировав тип, анализировать структуру соответствующих географических образований по отношению к характеристикам их типа. В дальнейшем экспертные системы смогут определять структуру геоситуаций и рекомендовать мероприятия для их целенаправленных трансформаций или консервации, например с целью выработки рекомендаций по охране окружающей среды и т. д.

Одно из интересных приложений экспертных систем может состоять в их применении не только для обучения отдельным географическим дисциплинам с использованием опыта наиболее известных преподавателей (безгранично расширив их аудиторию), но и служить в качестве "интеллектуального интерфейса" для связи, например, с вычислительными пакетами программ, с которыми пользователь мало знаком, т. е. быть своеобразным гидом.

Наконец, несколько слов о технических средствах. Естественно, что чем совершеннее будет техника, тем удобнее ее будет использовать для создания экспертных систем, однако в жизни немало примеров, когда эффект от использования дорогостоящей аппаратуры недостаточен.

С распространением экспертных систем в географии специалисты получат возможность использовать технику для уточнения, распространения, пропаганды, а главное - получения новых индивидуальных знаний, сопоставлять между собой конечные и промежуточные выводы при несовпадающих мнениях. Кстати, географы, обходившиеся в своей работе без математических методов и расчетов на ЭВМ, смогут использовать вычислительные машины без применения алгоритмических подходов. Роль специальных знаний еще более поднимется, а их передача от "учителя к ученику" станет более легкой, улучшится сохранность накопленных знаний и возможность их дальнейшего пополнения и совершенствования. Для географов особенно важно, что наиболее ценной и дорогостоящей частью в экспертных системах оказываются географические знания. В целом же экспертные системы могут рассматриваться как одно из самых мощных средств географических исследований в ближайшей перспективе.

Заключение

Таким образом, можно сделать вывод, что география уже с 50-х годов идет рука об руку с математикой и использует математические методы. Хотя на протяжении истории развития наук происходило изменение дистанции между этими науками, все же география не может обойтись без математики её методов. Математика даёт более строгую, научно доказанную информацию, делает картину мира более чёткой. Без неё география была бы чисто описательной и эмпирической наукой.

Поскольку данных с каждым годом становится всё больше, и системы, требующие изучения, усложняются, то без ЭВМ сложно представить процесс обработки данных. Так ЭВМ прочно вошли в географические науки, и упрощают жизнь картографам, геологам, синоптикам, топографам, почвоведам, экономическим и социальным географам, а так же страноведам.

Список литературы:

1. Анучин В.А. Теоретические основы географии. М: Мысль. 1972

2. Берлянт А.М. Картография и геоинформатика. - М: ВИНИТИ. 1991г.

3. Гармиз И.В. Геоинформационные технологии: принципы, международный опыт, перспективы развития. ВНИИек. мин. сырья. – М: 1989 г.

4. Гохман В.М., Гуревич Б.Л., Саушкин Ю.Г. Проблемы метагеографии // Математика в экономической географии. Вопросы географии. М: Мысль. 1968

5. Джеймс