Модель мышления и понимания в автоматической обработке запросов пользователя © А.С. Тощев Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань atoschev@kpfu.tu 4. Четвертая линия. Решение архитектурных Аннотация проблем инфраструктуры Описан механизм машинного понимания Каждая линия поддержки представлена для обработки и решения проблем на специалистами. В среднем команда, обслуживающая естественном языке, поставленных и одного заказчика насчитывает 60 человек. сформулированных пользователями. Обоснован теоретический подход, 1.1 Проблема базирующейся на теории мышления Мински. Предложены архитектура и Основной тенденцией в развитии области программная реализация системы, удаленной поддержки инфраструктуры является использующей выработанный алгоритм. попытки удешевить и улучшить стоимость предоставления услуг. 1 Введение Компании, работающие на этом рынке, вкладывают большие деньги в автоматизацию. В настоящее время в области IT набрало Кроме того современное развитие науки и техники, большую популярность системы удаленной а точнее вычислительных мощностей позволяет поддержки информационной инфраструктуры, так автоматизацию даже самых ресурсоемких называемой «Аутсорсинг». Ввиду развития рынка процессов. компаниям становится невыгодно держать свой штат службы поддержки, и они отдают свою Дальнейшим развитием области является замена инфраструктуру сторонней компании. человеческих специалистов на автоматические системы. Многие ведущие компании ведут После анализа статистической информации разработки в этом направлении. Например, обработки инцидентов было выяснено[1], что компания HP. Данная компания имеет свои большинство проблем, которые решает удаленная системы по регистрации подобных инцидентов и служба поддержки, носят весьма тривиальный сейчас ведется работа над автоматизацией системы. характер: Кроме компании HP подобную систему • Установить приложение разрабатывает Wolfram Alpha [2], данная система • Переустановить приложение может понимать и отвечать на вопросы • Решить проблему с доступом к тому или пользователя. Например, если спросить ее «2 + 2», иному ресурсу то она ответит «4». Это лишь один тривиальный Данные проблемы решают специалисты пример. технической поддержки. Обычно техническая поддержка делится на несколько линий: 2 Постановка задачи 1. Первая линия. Решение уже известных, Задачами данного исследования являются задокументированных проблем, работа напрямую с разработать архитектуру системы, практически пользователем реализующую модель мышления для обработки и 2. Вторая линия. Решение ранее неизвестных решения запросов на естественном языке, проблем созданных пользователями в системах типа Служба технической поддержки; 3. Третья линия. Решение сложных и нетривиальных проблем • разработать модели и методы обучения системы; Труды 16-й Всероссийской научной конференции • протестировать эффективность работы «Электронные библиотеки: перспективные методы и системы в сравнении со специалистами-людьми; технологии, электронные коллекции» — RCDL-2014, • разработать адаптивную архитектуру, Дубна, Россия, 13-16 октября 2014 г. демонстрирующую способность системы адекватно 224 реагировать на свое состояние, например, определять степень нагрузки и распределять ресурсы. • Подсчет статистических результатов работы комплекса Каждый из Критиков распознает разные типы 3 Модель мышления проблем. Когда Критик фиксирует достаточное Для решения проблемы автоматической количество внешних воздействий, он активирует обработки инцидентов (проблем), возникающих в Образ мышления, который будет полезен и области поддержки информационной наиболее адекватен в данной ситуации. Селекторы инфраструктуры было решено отталкиваться от отвечают за выделение ресурсов памяти. С точки человеческого понимания. зрения программного комплекса Селекторы отвечают за выбор данных. Человеческое понимание тесно связано с мыслительной деятельностью и является одной из Модель Мински описывает человеческое его функций [3]. Существует множество моделей мышление, нами эта модель была дополнена и мышления, например, модель Рассела и Норвига [4], адаптирована для задачи обработки и решения модель Мински шести уровней мышления [5] запросов на естественном языке, созданных (с. 381–432). Нами была выбрана последняя, так как пользователями в системах типа Служба она лучше подходит для реализации как технической поддержки. компьютерной системы. Модель Мински состоит из 3.1 Реализация Модели мышления шести уровней мышления и триплета Критик – Селектор – Образ мышления. Каждый последующий На базе доработанной модели были создана уровень инкапсулирует предыдущий. архитектура приложения с расширением исходной модели и реализована система, работающая по дан- ной архитектуре. Шесть уровней мышления были реализованы отдельным компонентом «Цикл мышления», который запускает и контролирует все действия системы (Критики, Образы мышления), а также общий контекст системы и контекст текущих задач, инкапсулируя необходимую информацию. В функции «Цикла мышления» входит определение целей работы системы. Критики были реализованы нами как программные функции (вероятностные предикаты), которые в качестве одного из параметров возвращают вероятность, с которой данная функция Примерами человеческого поведения в рамках может обработать входящие данные, тем самым модели Мински являются следующие. среди всех Критиков выбирается и используется Уровень инстинктивных реакций: человек наиболее вероятный. После выбора, активации и услышал звук и повернул голову. Уровень работы Критика он в качестве результата формирует обученных реакций: человек увидел быстро объект Селектор. Селекторы возвращают данные из приближающийся автомобиль, он запомнил эту текущего контекста запроса. Образ мышления ситуацию и теперь знает, что нужно отойти в реализован как компонент, который может сторону. Уровень рассуждений: чтобы понять, что модифицировать текущий контекст, изменяя данные нужно предложить покупателю на встрече, продавец в нем. рассмотрела несколько альтернатив и выбрала При реализации уровней мышления нами была лучшую. Уровень рефлексии: человек размышляет дана новая интерпретация значения уровней, над тем, что он недавно сделал для того, чтобы стать предложенных Мински с точки зрения более высококвалифицированным профессионалом. поставленной задачи обработки и решения запросов Уровень саморефлексии: нежелание опаздывать на естественном языке, созданных пользователями в заставляет человека заранее продумывать его планы. системах типа Служба технической поддержки. Уровень самосознательной рефлексии: человек продумывает, что он сделает, опираясь на сравнение На уровне инстинктивных реакций система со своими идеалами. Каждый последующий уровень совершает базовую обработку «инстинктивно», воспринимает сигналы предыдущего и используя встроенные шаблоны, но не логические контролирует его. рассуждения. Другой важной составляющей модели Мински На уровень обученных реакций система является триплет Критик – Селектор – Образ переходит, если решение на первом уровне найти не мышления. удалось. На этом уровне активируется Критик 225 классификации проблем, который обрабатывает Alpha для поиска синонимов, чтобы найти входящий запрос, строя семантическую сеть. концепции из базы знаний. Например, программное Третий уровень включает все логические обеспечение, софт, программа ссылаются на одну (вероятностные) рассуждения системы. концепцию. Четвертый уровень – уровень рассуждений – Для сравнения со специфическими системами производит постановку целей для системы и использовалась HP Open View [6]. Названная контролирует два предыдущих уровня. Механизм система включает комплекс программ для целей имеет иерархическую структуру, во главе обработки входящих запросов на естественном которой стоит базовая цель «Помочь языке, но не умеет понимать запрос, а направлена на пользователю». Подцелями базовой цели могут регистрацию запросов при помощи человека- быть «Понять запрос», «Понять проблемы», «Найти специалиста. Кроме того, решение проблемы, решение». Также четвертый уровень контролирует сгенерированной пользователем, также выполняется время выполнения входящего запроса и, если оно человеком. В качестве автоматизации система время превышает определённый предел, производит предлагает блок «Самообслуживание», когда перераспределение ресурсов. пользователь может выбрать из списка необходимое ему действие (возможный запрос), а система На пятом уровне происходят инициализация автоматически выполнит его на компьютере контекста запросов и коммуникации с пользователя (в нашей системе это отнесено к пользователем. первому уровню – уровню инстинктивных реакций). Шестой уровень контролирует общее состояние системы, ресурсов, проблемы функционирования 5 Результаты аппаратного комплекса и выставляет общий статус системы. Если все запросы укладываются в Для тестирования системы была составлена отведенное время, то выставляется положительный выборка типичных запросов из системы обработки статус, иначе выставляется отрицательный статус. заявок. По результатам тестирования удалось По общему статусу можно определить, необходимо добиться 61% успешности обработок заявок. ли внешнее вмешательство в работу системы: замена компонентов, увеличение ресурсов. Литература Обмен информацией между уровнями идет [1] Результаты анализа инцидентов ОАО «ICL посредством разработанной нами концепции КПО-ВС» http://tu-project.com/for-business/ контекстов. В системе предусматривается два класса [2] Вольфрам Альфа. контекстов: краткосрочный и долгосрочный. https://www.wolframalpha.com/ Краткосрочные контексты существуют во время [3] Соотношение мышления и понимания. – URL: выполнения запросов и не пересекаются друг с http://litpsy.ru/obshhaya-psixologiya/psixologiya- другом. Долгосрочный контекст существует на poznaniya/sootnoshenie-myshleniya-i- более высоких уровнях и объединяет знания ponimaniya/ системы. [4] Рассел С., Норвиг П. Искусственный Как сказано выше, на втором уровне запрос интеллект. Современный подход. – Вильямс, преобразуется в семантическую сеть из концепций. 2007. – 1408 с. Важно отметить, что в системе только две [5] Мински М. Машина эмоций. – Саймон & предустановленных концепции – это объект и действие. Всем остальным концепциям система Шустер Пейпербэкс, 2007. – 400 с. обучается посредством взаимодействия с тренером. [6] Пекар М. Фогнет: руководство по HP Обучение также проходит через все 6 уровней OpenView – Фогбукс, 2008. – 251 с. модели, после чего новая концепция записывается в Thinking Model базу знаний. С точки зрения технических особенностей нужно and Machine Understanding отметить, что для хранения данных выбрана in Automated User Request нереляционная база данных, так как она оптимизирована для представления семантических Processing сетей и объектов. Alexander S. Toschev 4 Сравнение с подобными системами A mechanism of machine understanding in processing and resolving of problems generated and Для сравнения использовалась система Wolfram formulated by users in natural language is considered. Alpha [2]. Она имеет более общий характер и в The theory described is based on the Minsky thinking отличие от созданной нами системы сможет model. An architecture and software implementation of ответить только на общие, но не специфичные the computer system based on the described algorithm вопросы. Кроме того, наша система при построении are presented. семантической сети запроса использует Wolfram 226