OberonCore

Вероятно, где-то доступна. В первую голову помещаю как пример (уже хрестоматийный) подхода, когда облик исполнителя детерминируется языком - притом не "невыполнимым непосредственно", как Пролог, а именно самым что ни на есть императивным. Также выделил бы такую мысль: "В действительности я не верю в использование в обучении таких средств и формализмов, которые не годятся для какой-нибудь практической задачи" (с. 44). Важен и упор на простоту формализмов.

Курс написан с гуманитарных позиций - тем и интересен. Прежде всего, как можно видеть, идёт от научной сферы, личностно-социальной специфики и естественно-языкового представления. Также обращается внимание на отдельность символической и предметной форм представления данных в автоинфорсимах, напр.: "Из требования автоматизации иметь при каждом элементе описания метку при его вводе в машину вовсе не вытекает необходимость выводить аналог этой метки в человекочитаемую форму описания." (с. 109). Информационный поиск даёт понятие о том, какие практические задачи приводят к таким классическим видам алгоритмов, как поиск и сортировка, указывает соображения, приводящие к соответствующим структурам данных, облик языков символического интерфейса (конечно, в качественном смысле - в терминах свёртки Фридланда, проведённой на этой странице).
Целесообразно трактуются задачи информатики как дисциплины: "Информатики же давно поняли, что переработка знаний связана не только и не столько с совершенствованием компьютеров, сколько с организацией самих этих знаний" (с. 165). По-своему вводится понятие "интеллектуальной" (корректнее - интеллектной, исходя из трактовки по /Фридланд А.Я., 2005, п. 8.1, с. 240-241/) инфорсимы; вместе с тем в курсе не проводится отграничения в составе информации знаний от данных, как у Фридланда в пп. 3.4, 3.5. В то же время из рассуждений о "понимании" текстов на ЕЯ автоинфорсимой видно, что автор придерживается такой же трактовки информации.
Любопытен сжатый подход к прогязыкам "сверху донизу" вплоть до физической реализации (правда, программирование, как это ещё часто бывает, считается наукой лишь предположительно - см. с. 221 - но что говорить, когда и дискуссии на данной конференции выявляют немало сторонников такого мнения - зато хоть не отрицается формальная, а не "литературная" природа программного творчества ).
Гипертекстовые системы описываются, исходя из главной функции гипертекста - нелинейно организовывать связи материала. В плане требований к языкам важно и замечание относительно новых возможностей машинного документа: "...В учебнике или монографии можно не только описать какое-либо явление, но и представить его динамическую модель. Электронную книгу можно не только читать, но и активно работать с ней, добавляя в неё собственные наблюдения, размышления и результатаы экспериментов" (с. 202-203). Понятно, что для обеспечения этого нужен в первую очередь развитый и удобный язык схематизации знаний, визуализирующий инфраструктуру связей материала.
В заключительной лекции среди других вновь выделяется мысль о том, что информатика существует уже длительный исторический период, развиваясь в соответствии с характером информационной деятельности человечества (перекликается с позицией Белошапки в этой статье).

Систематический курс на базе исполнителей и формальных языков. В Гл.3 последовательно описан механизм трансляции простейших структур данных и построение простейшего компилятора.
При рассмотрении рекурсии указывается, что она позволяет не использовать память исполнителя. Это верно, если иметь в виду только память, используемую сочинителем явно; ведь при рекурсивном вызове процедуры нужно кажый раз сохранять контекст предыдущей копии (что делается неявно как часть команы вызова).

Интересна тем, что автор попытался очертить практически целесообразный для "продвинутого предметника" языковой базис формализации - в части как инструментально-зависимой (типа языка макропрограммирования, или СУБД, или программирования системы машвёрстки), так и автономной (типа Пролога, когда инструмент реализации, напротив, предоставляет специалисту информатизацию языка или его "предметки" или общераспространённой деятельности, типа полиграфического набора или подготовки иллюстраций) - помимо "языков платформы" (интерфейса приложений, управления заданиями и обслуживания, прогязыков общего назначения). Конечно, конкретный выбор представителей может обсуждаться - но видовой состав, полагаю, близок к оптимальному.

С одной стороны, удачно дополняет языковой базис программирования основами русскоязычного объектного ТЯП 1С, с другой - показывает целостный подход к формализации решения задачи, включая как представление знаний (в т.ч. графовое), так и организационно-экономические аспекты. Показательны заголовки многих докэлементов (напр., из Гл.6)...

Вот ещё статьи из ВМН (Scientific American), входившие в этот сборник и, возможно, представляющие некий интерес:
В основном идёт сквозной пример с суммированием нечётных элементов в целочисленном массиве. Показательно, что для Пролога дан иной пример на суждения - видимо, было более удобно иллюстрировать с учётом непроцедурности языка. В целом всё-таки о таких "невыполнимых непосредственно" ЯПЗ я бы говорил как о языках не программирования, а предпрограммной формализации (уровень 6 по Фридланду, как показано на этой странице) - не знаю, у кого какие ещё мнения...

Здесь интересна иллюстрация контекста процесса и взаимодействия процессов как по разделяемым во время исполнения ресурсам исполнителей, так и по передаче готовых результатов (данных).

Важно, что иллюстрируется структура эргатической системы. Можно видеть, что человек присутствует на верхнем уровне. При этом в процессе применения косавта его может и не быть в контуре (т.н. "безлюдная" технология) - но он обязательно есть в фазе создания (определяя процессы фаз применения и утилизации) и м.б. в фазе утилизации (как в силу сложности собственно утилизирующего труда - особенно если речь идёт о демонтаже матобъектов, так и если необходима творческая работа по повторному использованию материальных частей и/или информатических компонентов в новых системах) - да и в фазе применения может появиться для техобслуживания, переориентации искусственной системы...

Пожалуй, об этом подробнее здесь:
Как раз в этой главе рассматривается моделирование поведения в динамической алгообстановке через автоматы и коллективы автоматов. Также на с.61-63 обсуждается нестрого алгоритмическая формализация - вопрос возникал в связи с метаАРИЗ (я как раз имел в виду, является ли он квазиалгоритмом). Кстати, на Рис. 4 случай Б представляет пример "неподвижной точки оператора", как я это понимаю (о чём говорил в конце этого сообщения).
В принципе можно дать книгу целиком, если интересно (см. оглавление)...

Что же можно сказать об искусственном интеллекте как отрасли информатики? Видимо, его назначение - уточнять средства и методы деятельности искусственных систем в неопределённой обстановке. В этом смысле данная отрасль находится "на передовой" информатики, предлагая информатически строгие модели уточнения инфорсимами текущей обстановки и выработки целесообразного поведения в ней, насколько это возможно. А насколько это возможно? Тут стоит вспомнить инженерную психологию - см. выдержку из одной классической работы:
Вот тут мы видим напоминание, что человек передаёт машине то, что сам понял в труде (включая, естественно труд умственный, в т.ч. над осознанием себя). В сочетании с Поспеловым лишний раз указывает, что "безлюдные трудовые системы" - не означает, что системы, не предназначенные для человека.
Тут, между прочим, и о природе необходимости в непрерывном профессиональном (и отчасти в общем) образовании - и между прочим, в формировании "способности двигаться вместе с ускоряющимся НТП" важная роль принадлежит общей информатике и конкретно теме ИИ - уже как метода формализованной, целесообразной деятельности самого человека по "самостоятельному освоению новых достижений".
Что имеется в виду? То, что известно социологам и психологам - и даже, помнится, стало входить в вузовский курс психологии и педагогики - что человек, чтобы развиваться самостоятельно, должен усвоить некий "расширенный код", т.е. минимальную систему представления знаний (языковой и понятийный базис), позволяющий наращивать сам себя усилиями дееспособного сознания. Короче, о том же говорилось словами Козьмы Пруткова: "некоторые вещи непонятны нам не потому, что понятия наши слабы, но потому, что они не входят в круг наших понятий". Вот "расширенный код" как раз даёт возможность, как бы ни были "текущие понятия слабы", расширить "круг наших понятий" до "сильного" в некотором смысле (причём часто и этот смысл, и процесс расширения человеком неосознаваемы до поры - просто он поставил себе цель, и вроде бы целенаправленные усилия не дают результата - а потом раз - и оказывается, что он усвоил что-то). Об этом примерно говорил Илья, обсуждая "базовые техники", по-моему.
Притом возможно, что результат имеет смысл даже для другой области - об этом хорошо сказал Марк Твен в своих "Записных книжках" (запись "Когда книга устаёт") - если сочинение произведения не движется, часто стоит отложить его (но не "снимая с повестки дня" цель его написать), заниматься другими делами - и через какое-то время часто оказывается, что можно продолжать дальше - "резервуар знаний" для этого произведения "наполнился" фактами жизни и их осмыслением в контексте цели произведения. Примерно о том же в отношении технического творчества говорил и Грабин (в выдержки, данные на конференции, не вошло, суть - хотя создание искусственной системы есть такой же творческий труд, его нормирование по времени и рациональная организация позволяют с высокой вероятностью ожидать требуемого результата за приемлемое время при самой разнообразной динамике процесса на протяжении этого времени).
В общем, "без труда не вытащишь и рыбку из пруда" - но это с одной стороны - а с другой нужно иметь подходящие орудия труда - в данном контексте языковой базис не просто достаточный, но и удобный (когнитивно-эргономичный). Это я опять к вопросу визуализации знаний
Тут другой вопрос возникает - так что же, машины не могут целеполагать и с позиций сегодняшнего дня? Могут - но в пределах части знаний о целеполагании, отчуждённых человеком и заложенных в "интеллектную" автоинфорсиму. Этот комплекс знаний рационален - и потому неполон относительно возможностей человеческого сознания (уместно вспомнить о высказывании Хофштадтера, вошедшем в выдержку из Поспелова выше как эпиграф к Гл.3 - и о цитате из Стругацких там же в Разд. Несколько заключительных слов). Как формируется этот комплекс - удобно видеть на примере ещё одной статьи из ВМН:
Здесь мы видим также целостный подход к решаемой проблеме. У меня вообще есть такое ощущение на уровне гипотезы, что формализовать информатически можно только отдельно взятую целостно поставленную задачу.
Машина может, опираясь на ёмкую память и соответствующие комплексы алгоритмов, ставить цели для достижения - и результаты будут зависеть от глубины памяти и детерминироваться свойствами этих алгоритмов (как о том пишет Поспелов в Гл.2). Кстати, показательно и замечание о редукции поведения по принципу наименьшего взаимодействия как искусственных, так и естественных коллективов - не в этом ли житейская правда и "голливудских историй", и порой реальных событий, в которых человек-одиночка или малая спаянная группа "трёх мушкетёров" могут одержать верх над крупными оргсистемами, порой весьма "могущественными", но в которых поведение людей м.б. на уровне "винтиков" и/или "тростников, ветром колеблемых"?..

Я обычно говорю о декларативном программировании как о параметризации базового алгоритма - машины.
Т.е. это средство того же порядка, что и применение некоторой библиотеки.

У меня примерно такое же понимание этой области.

Вот интересно, что Вы скажете по поводу "мобильных объектов", которые MS использует в CSLA (видел недавно в одной книжке - уточнённые данные ниже). Там их можно передавать как "по ссылке", так и "по значению", причём в каком-то из случаев (или в обоих?) пересылается код объекта...

Лотка Р. C# и CSLA.NET Framework. Разработка бизнес-объектов. - М.:Вильямс, 2010.
О мобильных объектах в одноимённом пункте на с. 55-64.

И м.б. понята как та же самая "внешняя схема", спецификация сложной программы, "нейтрально" описываемой на процедурном прогязыке?

Турский - Методология программирования
http://gen.lib.rus.ec/search?req=%D0%A2%D1%83%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9+%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F+%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F&nametype=orig

Спасибо! Очень хорошая книжка!

Вы знаете, технических механизмов можно придумать очень много - и самых наизощрённейших. Тут удивить системщиков чем-то новым, что там придумала МС - трудно.
Вопрос в том, какой класс реальных проблем этим решается - и решается ли он самым экономичным путём.
Один из косвенных критериев экономичности - трудозатраты на воспроизведение применяемого средства своими силами не превышают... для "разностороннего" средства - 0.5 чел*год, для отдельного механизма 1,5 чел*мес. Если больше - то лично я связывать проект с таким средством не стану.

А данные показатели - они опытным путем получены?

Это лично мои внутренние "пороги", когда я принимаю менеджерское решение, что применять.

Вот ещё о новых работах:

Алгазинов Э.К., Сирота А.А. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем. - М.:Диалог-МИФИ, 2009.
Методы системного анализа, графязыки концептуального и информационного моделирования, математические и А-схемы сложных динамических систем, гибридные автоматы (с аналоговыми частными траекториями и дискретной сменой траектории), технология имитомоделирования, планирование и техника эксперимента, примеры моделирования (случайные процессы и поля, каналы передачи данных, СМО, РЭБ).
Даётся общий подход к описанию искусственных систем как агрегатных схем. Для имитационного моделирования - общие принципы, проведение в MATLAB+Simulink+Stateflow, обзор других средств.
Существенно, что вводится язык описания архитектуры исполнителей, продолжающий СТО-направление, упомянутое
в этом пункте.

Винокуров Н.А., Ворожцов А.В. Теория и практика программирования. - в 2-х кн. - М.:Физматкнига, 2008.
Сквозной систематический курс с обсуждением общетеоретических вопросов (датаматика, алгоритмика, формальные исполнители), основных парадигм программирования, их математических основ и языковых средств. Как основной прогязык используется Си. Упор делается на понятиях "интерфейс", "библиотека", "повторное использование кода", "виртуализация", абстрагировании и формализации.

Книга 1: Исполнители и вычисления (алгоритмы, языки и метаязыки, машины Тьюринга и Маркова, распознавание языков абстрактными исполнителями и др.). Доп. темы (теорема Гёделя, функциональное прог-е на примере Лисп, продукционное прг-е на примере Haskell, виртуализация и др.).
Книга 2: Прогязык Си (основы, работа в компиляторе, методы прг-я). Доп. темы (структуры данных и алгоритмы, проектирование надёжного ПО).

Возможно, представляет интерес именно как попытка дать углублённый (в каких-то отношениях) и в то же время сжатый курс програмирования. Также прослеживается подход на базе языков.

Также выдержка из любопытного учебника:


Даёт практический подход к архитектуре косавтов без излишних упрощений.
В Гл.1 формулируются основные принципы системного обучения, приложимые, конечно, не только к изучению инфортехники. В частности: "В идеале понимание принципов раюоты компьютера должно приводить к полной ненужности "рецептов": используя свои знания и опыт, человек сам приобретает способность формулировать для себя такие "рецепты"." (с.17).
Эксперимент 2.5.4 - конечно, из разряда "негарантоспособного программирования" , но интересно как иллюстрация самомодификации программ.
Эксперимент 3.6.2 показывает "в малом", как оцениваются временные характеристики работы оборудования (в т.ч. для учёта в программах РВ).
На с.182 в примечании лишний раз напоминается, что деньги - эквивалент труда, и неоплаченный ими труд совершенно необязательно даёт результат худший, чем при денежной оплате; финансовый механизм - основной, но не единственный в экономике - тем более, когда социально-психологические условия порождают перманентное "пузыряние"...
Иллюстрации к моделированию дают пример "когнитивного стиля"... как и модельные разработки автора.


Кстати, программы из книги, наверное, можно рассматривать и как материал для "рефакторинга на доказательность и гарантоспособность"... в частности, любопытно, как на Обероне реализовать функции, представленные ассемблерными вставками.

А вот диска у меня нет... м.б. у кого-то найдётся?

Ясное дело Я имел в виду - если Вы вдруг знакомы - насколько это всё та же дурь. А так полностью согласен - прежде всего с тем, что главный критерий применимости средств - трудоёмкость пользования (причём, ессно, трудоёмкость внедрения м.б. относительно велика - но если использование массовое и внедряемое средство позволяет сократить трудозатраты в использующих процессах - игра стоит свеч).

Не новая, но возможно интересная работа:
Опять-таки целостный подход по принципу "большой тройки" МФЗ, введённой в этом подпункте, т.е. включающий как стандарт языка, так и применение (начиная с базовых алгоритмов, подобно Вирту), и принципы реализации. Выбран путь целостного изложения, аналогичный предложенному в этом сообщении - использовать язык для реализации языка/семейства ЯПЗ (правда, в данном случае - только самого ЛИСПа). Можно рассматривать как "эквивалент Свердлова для ЛИСПа"

Возможно, любопытна попытка методологически определить структурное программирование. Возможно, упор на нечёткую логику и нестрогую математику сегодня не столь актуален в связи с теорией проверки моделей; равно и методы "мозгового штурма" уже занимают всего лишь место в ряду с современной ТРИЗ, как она определена в этой работе. Ряд базовых положений монографии не устарел и имеет значение для формализации знаний в современных условиях. Вероятностно-автоматное моделирование, очевидно, нашло своё развитие в switch-технологии и в гибридно-автоматном подходе (см. работу Алгазинова и Сироты, упомянутую в этом сообщении). Целостная и формальная структуризация систем приводит, допустим, к А-схемному моделированию. Наверное, как введение для начинающих в эти источники м.б. полезно, поскольку изложено кратко и вполне целостно.

Интересная книга, вроде здесь не видел:

http://www.libkruz.com/books/9500.html
Мозговой М.В. Алгоритмы, языки, автоматы, компиляторы. - СПб.:Наука и техника, 2006.

Тоже на тему автоматного программирования, с разбором математики и примерами на реализацию языков. Рассматривается приложение для построения автоматных графов с возможностями автоматизации перестроения под разные автоматы (недетерминированный-детерминированный); наверно, м.б. интересно для учебных целей.
В Гл.11 обсуждается по сути верифицируемость информоделей в понятиях, какие существовали до метода проверки модели. Наверное, характерно, что анализируемые тексты записаны на Си-диез, а обсуждение собственно информатической модели заканчивается утверждением (с. 293): "Впрочем, если приведённую программу рассматривать не как абстрактный алгоритм (?), а как реальную программу на C#, имеющую дело с ограниченными переменными, результат работы предсказать как раз несложно; всё закончится переполнением <переменной> num." (ср. с Ю.Г. Карповым - там тоже уточняется, что области значений величин д.б. ограничены - в интересах предотвращения "взрыва состояний" - только выводы предлагается делать не "предсказанием", а расчётом). Ну а дальше уже начинается изложение т. зр. на "Возможности вычислительных машин и человеческий разум", альтернативной Фридланду (и где-то Вейценбауму). При этом довольно интересно, наверное, описание отличий между математическим и информатическим моделированием (и соответствующими формализмами). Однако более общие утверждения, по-моему, справедливы лишь в отвлечении от цели системы (что и происходит у Мозгового) - да, "нечто довольно простое м.б. устроено запредельно сложно" и вести себя непредсказуемо, но для интеллекта это анализируется всегда относительно цели. Была у Уолфрэма цель изучать клеточные автоматы - он и создал в числе прочих автоматы, характеризующиеся недетерминированным поведением - но значит ли это, что он создал искусственный интеллект? Впрочем, Мозговой этого и не утверждает - просто указывает на утверждение Черча-Тьюринга. Возможно, интеллект-система - это не та, чьё поведение невозможно предсказать по формулам, а только имитационным путём, а та, которая имеет цель функционирования (вполне возможно, скрытую от любого наблюдателя), на достижение которой это функционирование направлено при любых обстоятельствах. При этом в принципиально неопределённой обстановке цель интелсимы динамична, изменяема - вспомним какую-нибудь ситуацию, когда "в жизни появляется место для подвига" - разные люди поведут себя по-разному...
Модель Эверетта где-то о том же, что и обсуждаемая Карповым структура Крипке - о смене алгообстановок при исполнении - тут "миры", там "поведения".

Указывается на ограниченность воспроизведения интеллекта искусственными системами аналогично т. зр. Фридланда (в конце п. Вот такие пироги).
Интересно описание поисков представления семпространства на с.46...56. При этом видим, как от геометрических представлений Осгуда (в терминах длины-ширины-высоты) перешли к топологическим Павлюка (на графах классификации); при этом строгий формализм отнюдь не потерял в наглядности.
Применённые в Гл. Синтаксис любви для визуализации логических структур ЕЯ-предложений диаграммы визуализации правил трансформации в чём-то сходны с диаграммами Венна. Любопытна история их создания (в начале п. Синтаксический символизм) - опять показывает наглядно-материальную, конструктивную природу плодотворного творчества "на формальные темы", утверждаемую и в /Акимов О.Е., 2003, с. 335...338, 344...345/.

Там не хватает стр. 60, 61. Если кто найдет - дайте знать.

Книжка действительно хорошая. Стр. 60-61 - там начинается глава "Детерминизация недетерминированного конечного автоматата (теория)" - могу отсканить и выложить скан. А в файнридере сами уж распознаете и в пдф переведете.

Ждём!