Системно-семиотическое решение проблем
информационных технологий

Борматенко Н.В.

Содержание

Статья подводит итоги этапа исследований, которые ведёт рабочая группа под руководством профессора Днепропетровского Национального университета И. Г. Ханина. В статье рассматриваются вопросы практики (ИТ-бизнеса), основанной на технологии (системно-семиотической информационной технологии), которая основана на прикладной теории (системно-семиотической информатике), основанной на фундаментальной теории (онтологической семиотике). Единство означенному диапазону придаёт философская среда, сложившаяся преимущественно под влиянием работ А.Лосева, Г.Шпета, М.Мамардашвили. В свою очередь полученные теоретические и практические результаты рассматриваются как подтверждение правильности выбора этой среды (философии "континуума бытие-сознание") в качестве реальной философии.

Огл. 1.Проблемы информационных технологий.

1.1.Проблемы улучшения потребительских свойств ИТ.

1.1.1.Рассмотрим следующие потребительские свойства ИТ:

удовлетворение потребностей пользователя в данных;

уровень автоматизации обработки данных.

1.1.2.Разделим ИТ-системы на два класса, обрабатывающих:

семантически структурированные данные (базы данных);

семантически неструктурированные данные (текст, аудио, видео и т .д.) .

Под семантической структурой будем понимать структуру данных, отражающую структуру предметной области ИТ-системы. Причём, предметная область - это область интересов пользователя. Важно не подменять её областью автоматизации. Последняя представляет собой существующую систему обработки данных как объект модификации с применением вычислительной техники. Предложенное деление в равной степени касается сетевых и несетевых ИТ, направлений B2C и B2B.

1.1.3.Существующие ИТ-системы на основе структурированных данных (баз данных) обслуживают фиксированный набор текущих информационных потребностей пользователя. Изменение потребностей с течением времени или при переносе ИТ в другое место - это неизбежные и естественные процессы развития или тиражирования систем. Однако, их нормальному течению препятствует необходимость вести постоянную доработку ИТ, часто сравнимую по уровню сложности и затрат с их созданием. Системы этого типа рассчитаны на неизменные условия применения, которые являются, скорее, исключением, чем правилом.

1.1.4.Существующие ИТ на основе неструктурированных данных отличаются неограниченным разнообразием данных. Такие системы могут содержать любые необходимые пользователю данные. В этом случае вопрос в том, как эти данные извлечь и обработать без их предварительной структуризации, которая, решая одну проблему, тут же создаёт другую.

1.1.5.Обе проблемы взаимообусловлены и образуют единую основную обобщённую проблему ИТ (ООПИТ). Существующий ИТ-бизнес не предлагает приемлемых компромиссных решений, способных сочетать высокую степень удовлетворения динамично развивающихся потребностей пользователя с высоким уровнем автоматизации обработки данных, которую обеспечивает структуризация. В этом, по нашему мнению, и состоит основная обобщённая проблема ИТ (ООПИТ).

1.1.6.Из постановки ООПИТ следует, что она сводится к проблеме взаимного влияния трёх составляющих:

данные и их обработка (информационные технологии);

содержание (семантика) данных (предметная область);

потребности пользователя в данных.

Если в роли пользователя - менеджер, то предметная область - это объект управления. Важно, чтобы ИТ в максимальной степени соответствовали характеру как объекта, так и системы управления. Однако, не менее важно обратное: организация бизнеса и управления должны строиться с учётом природы этих отношений. Таким образом, ООПИТ - обоюдная проблема ИТ и организации управления.

Пока логика отношений между обработкой данных, предметной областью и сферой потребностей пользователя остаётся скрытой (не эксплицированной), ООПИТ в каждом частном случае решается эвристическим путём. Это путь достижения компромисса между разработчиками и потребителями ИТ на поведенческом уровне. Он носит ситуативный и временный характер. Во-первых, правильность принятых решений можно подтвердить только статистически. Во-вторых, в другое время или другими людьми были бы, скорее всего, приняты другие решения. Короче, они, скорее, субъективны, чем объективны.

Нет чёткого разграничения сфер компетенции между теми, кто отвечает за объект управления (бизнес), систему управления (менеджмент) и обработку данных (ИТ). Чёткое распределение обязанностей невозможно без чёткого представления об объектах, которых они касаются. Без этого пользователь вынужден вторгаться в область своей некомпетентности - обработку данных и программирование, требуя от разработчика невыполнимых или принуждая его к нерациональным решениям. В свою очередь разработчики, будучи, как правило, мало компетентными в предметной области (проще говоря, дилетантами), навязывают пользователям своё видение организации бизнеса и методов управления.

В итоге, как показывает статистика, значительная часть ИТ-проектов заканчивается неудачей, определённая часть - не находит применения, а из нашедших применение далеко не все эффективны. Это серьёзная проблема не только из-за прямых потерь. В лучшем случае пользователь отбросит или проигнорирует неэффективные или устаревшие методы управления, которые ему предлагают ИТ в одном «пакете» с обработкой данных, в худшем - подчинится им как стандарту, перестав мыслить и действовать творчески и самостоятельно. В результате ИТ могут быть как «двигателем прогресса», так и фактором застоя.

1.1.7.Представим, какими чертами должен обладать ИТ-продукт, полученный в результате решения ООПИТ:

он не должен диктовать пользователю, какую информацию и как обрабатывать, делая вид, что именно этого от него требует пользователь. В действительности пользователь нуждается в выполнении своих часто даже для него самого непредсказуемых запросов. В этом отношении «ручная» обработка данных может оказаться более гибкой, чем машинная;

он не должен фиксировать сегодня, какую информацию и как, нужно будет обрабатывать завтра;

он должен позволять пользователю самому делать то, в чём он заведомо более компетентен, чем разработчики программного обеспечения, то есть в понимании организации бизнеса и методов управления;

с другой стороны, пользователи ИТ не обязаны выходить за пределы своей компетенции, ставить и решать вопросы в терминах технологии обработки данных;

делегируя свои функции профессионалам, специалистам по формализованному описанию организации бизнеса и управления, пользователи должны иметь возможность сохранять за собой контроль над результатами их работы.

В результате выполнения вышеперечисленных требований услуга, предоставляемая ИТ, должна быть настолько качественной, а сервис ненавязчивым, чтобы пользователи не замечали присутствия ИТ в своей деятельности. Вряд ли кто-либо из потребителей отказался бы от подобного продукта. Однако, желаемое и возможное совпадают не всегда. Но в одном нет никаких сомнений: если удастся найти решение ООПИТ, то это переведёт ИТ на качественно ступень их развития.

1.2.Проблема затрат и потерь, связанных с ИТ.

ИТ, которые в результате решения ООПИТ станут более простыми, унифицированными и менее объёмными, легче разрабатывать, отлаживать, сопровождать и развивать. В то же время, абстрагируясь от внешнего назначения ИТ(функциональности), которая перейдёт в сферу компетенции пользователя, разработчик сможет больше внимания уделять производительности и надёжности собственно обработки данных.

На фоне такой альтернативы продолжающийся рост номенклатуры, объёмов и затрат на ИТ уже не выглядит неизбежным и порождает ряд вопросов:

Зачем делать 10, 100, 1000 и т. д. программ, если взамен можно обойтись, допустим, одной, которая будет автоматически учитывать изменения, сделанные пользователем в описаниях областей своей компетенции?

Так ли необходимо в течение жизненного цикла системы подвергать её многократному реинженирингу?

Так ли неизбежны более, чем пятидесятипроцентные, потери при разработке систем?

Как избежать негативного влияния неудачных решений на этапе эксплуатации ИТ, когда вносимые изменения требуют дополнительных затрат, не гарантируя (так же, как и разработка «с нуля»), положительного результата?

Насколько оправдан продолжающийся рост армии программистов, большинство из которых занято выполнением рутинных функций? Нельзя ли направить этот интеллектуальный потенциал на решение задач, более творческих и востребованных?

Как долго ИТ-компании смогут пользоваться низкой себестоимостью разработок ИТ за счёт низкой заработной платы персонала в развивающихся странах?

Как долго развивающиеся экономики согласны мириться с отвлечением своего интеллектуального потенциала на создание ремесленных продуктов на основе заимствованных технологий? Подобная деятельность пока позволяет зарабатывать деньги. Однако, это путь экстенсивного развития, на котором инновационные технологии применяют для получения продуктов преимущественно ремесленного характера.

За этими вопросами стоят расходы и потери ресурсов, неиспользованные возможности, не являющиеся неизбежными. Они ложатся на плечи производителей и потребителей ИТ, а также экономики, национальной и глобальной. Только отсутствием альтернативы можно объяснить, что такое положение можно не замечать и воспринимать как нормальное.

1.3.Инженерные и технологические проблемы ИТ.

Производительная деятельность может опираться:

преимущественно на теории производимых продуктов;

главным образом на эвристические методы, конкуренцию и селекцию, то есть эволюционное развитие продуктов.

В первом случае будем говорить об инженерии и технологии, во втором - о более или менее искусном ремесле.

Вне границ обработки данных информационные технологии нельзя назвать ни инженерией, ни технологиями. Это основная инженерно-технологическая проблема ИТ. В этой части они функционируют и развиваются эвристическим и эволюционным, то есть ремесленным, путём.

Существующие разработки, пытающиеся решить эту проблему (см. ниже), либо не выходят за границы обработки данных, либо не находят реального применения. Называясь технологиями или методологиями, они преимущественно определяют порядок взаимодействия разработчиков c заказчиками ИТ (субъекты, или агенты, деятельности), не особенно углубляясь в отношения предметов деятельности между собой и с внешним окружением.

1.4.Логико-теоретические проблемы ИТ.

1.4.1.Логико-теоретические проблемы ИТ начинаются уже с многозначности и неопределённости самого термина «информационные технологии». Могут иметь в виду и компьютерную обработку данных, и «моделирование» процессов, происходящих в производстве и управлении. Это могут быть и процессы обработки данных, и производство программных средств для этого, конструкция системы или её функционирование. ИТ могут ограничить только внутри-машинной частью, а могут распространить и на вне-машинную часть. В этот термин может быть вложено множество различных содержаний. То же можно сказать практически о каждом понятии (система, информация, программа, данные), выходящем за рамки программирования или обработки данных, не говоря уже о таких понятиях, как бизнес-процесс, предметная область, моделирование, онтологии, семантика и т. д.

1.4.2.Глубину проблемы можно показать на примере одного из центральных понятий ИТ, каким является система. Анализируя подавляющее большинство случаев его употребления, можно убедиться, что оно относится к логико-математическому ряду, ортогональному к ряду эмпирических абстракций, в который, в частности, входят физические тела, химические вещества, организмы, машины, социальные и экономические объекты. Содержанием логико-математических понятий являются предельные логико-математические абстракции и отношения вещей. Если предметы ИТ невозможно подвести под понятие машины, организма или какой-то другой эмпирической абстракции, то называя их системами мы просто пытаемся уйти от ответа, с чем же в действительности имеют дело ИТ. В большинстве случаев либо термин «система» можно заменить подходящим синонимом (машина, организм, предприятие и т. п.), либо речь идёт об отношениях между элементами, часть из которых не вполне объективна.

1.4.3.Для ремесленного производства теория не нужна. Оно способно тысячелетиями существовать в устоявшихся формах или развиваться эволюционно на основе эвристик. Однако, переход к технологиям, инженерии, индустрии, вызванный потребностями динамичного развития экономики, без теории вопроса невозможен.

Существующие ИТ напоминают автомобиль, у которого колёса жёстко подвешены к двигателю, а ходовая часть, обеспечивающая гибкое сопряжение привода с условиями движения, не развита. Такие автомобили называют картами. Они требуют специальных условий применения. В ИТ роль привода играет их внутри-машинная часть. Условия движения зависят от характера деятельности пользователя и области его интересов. Слабо развитое сопряжение «привода» с условиями применения, это, по сути, и есть основная проблема ИТ (ООПИТ) в несколько иной формулировке.

1.4.4.Это интуитивно очевидные и, возможно, даже банальные вещи. Вероятно, настолько очевидные, что они перестали интересовать исследователей. Логико-теоретическим основам ИТ уделяется минимальное внимание. Возможно, потому, что попытки решения этой проблемы, предпринимаемые на протяжении десятилетий, остаются безуспешными. Как максимум, наспех вводятся «полуконцептуальные» (термин А.-В. Шера[1]) понятия типа бизнес-процессов. На такой «полуконцептуальной» основе ничего практически значимого построить невозможно. Реальная практика ИТ, касающаяся их вне-машинной части, опирается, в основном, на метод проб и ошибок, работу по образцам, интуицию и опыт разработчиков, то есть эвристики [1].

При этом некоторые исследователи предоставляют практикам решать проблему эвристическими методами, а сами пытаются оптимизировать действия пользователя, применяющего несовершенные средства. Можно создать внедорожник, а можно попытаться научить водителей ездить по бездорожью на примитивных картах. Соответственно, можно совершенствовать реальные механизмы работы ИТ. Но для этого потребуется соответствующая логико-теоретическая база. С другой стороны, можно предложить пользователям усовершенствованные эвристические схемы применения существующих механизмов [2]. И то, и другое имеет право на существование. Важно только не путать, образно говоря, завод, где производят, и школу, где учат.

1.4.5.Чтобы избежать обычной для ИТ подмены понятий, следует отметить, что методологии теориями не являются. Их, в первую очередь, интересует поведение людей, а не свойства вещей. Почему роль методологий в ИТ оказалось преувеличенной? Взаимодействие между обработкой данных и другими составными частями бизнеса носит информационный характер. Его природу невозможно раскрыть, не установив онтологический статус таких вещей, как информация, данные, программы, системы, сообщения. Опыт убеждает, что эта проблема не может быть решена на основе ни естественнонаучного, ни методологического подходов. Методологии, декларируя себя в качестве альтернативы натуралистическому подходу, отвлекают внимание от якобы неразрешимой и поэтому раздражающей проблемы, акцентируя внимание на поведении людей, а не на свойствах вещей.

1.4.6.Вероятно, в частности, поэтому ИТ уходят от решения проблемы онтологии предметов, которыми они оперируют (программ, языков, данных, систем, знаний и т.д.). Термин «онтология» используется нами в его традиционном философском значении бытия. Нелегко понять, что он означает в существующих разработках по ИТ. В качестве синонима для слова «словарь» он вызывает недоумение. Похоже, что в действительности в данном случае происходит очередная весьма характерная для всей вне-машинной проблематики ИТ подмена понятий. Онтологии выступают как нечто внешнее по отношению к ИТ. Но как можно определить нечто по отношению к ИТ, не зная, какое место ИТ занимает в общей картине бытия? Иначе говоря, их собственной онтологии? Не придавая этому должного значения, некоторые исследователи уходят с поля ИТ и ищут решение в смежных областях (мышления, логики, психологии, организации деятельности и т.д.) [3]. Возможно, что подменяя предмет исследования, они рассчитывают решить все проблемы, что называется, одним махом, научив человека и попутно машину обрабатывать тексты на естественных языках, то есть, по сути дела, мыслить [4]. Это стремление вызывает невольные ассоциации с утопиями вроде поисков философского камня или изобретения вечного двигателя. Определённое представление об этом направлении можно получить из в целом серьёзных и небезынтересных работ Дж. Совы[4,5,6].

Огл. 2.Основные направления развития ИТ в свете системно-семиотического подхода.

2.1.Общие положения.

2.1.1.Все известные нам направления развития ИТ, выходящие за внутри-машинные рамки компьютерной обработки данных и программирования, являются эвристическими. Они несравнимы между собой по существу, поскольку эвристика - это догадка. Объяснение или обоснование превратило бы их в следствия несуществующей теории. Либо сделало теорией систему взглядов, на которых построено объяснение. Эвристики можно сравнивать по результатам применения, вернее, по тем предпочтениям, которые им оказывают пользователи или эксперты. Как известно, клиент всегда прав, даже когда ошибается. Естественно, что при этом клиент прислушивается к мнению эксперта, а эксперт - клиента. В итоге место объективной истины занимают рейтинги. Иначе говоря, прагматическая истина.

2.1.2.В основе естественных наук лежит идеократическая картина мира, в центре которой находится абсолютная объективная истина (один из атрибутов бога). Независимо от наличия или отсутствия веры, нельзя не признать, что это очень сильная, продуктивная для создания (но не для функционирования!) науки идея.

Дарвинова теория происхождения видов на основе естественного отбора навеяна особенностями британской политико-экономической системы Нового времени. Методологии обусловлены либеральными ценностями, согласно которым каждый вправе видеть мир так, как он его видит. Методологии можно сравнивать только по рейтингам. Для того, чтобы сравнивать эвристики по существу, необходима общая база эмпирических и логико-математических абстракций. В этой роли пока без выхода, по возможности, за рамки привычных понятий, будет использована системно-семиотическая парадигма (ССП)[5].

2.1.3.ООПИТ возникла не сегодня. С различными (каждый раз новыми) формулировками ту же, по сути, проблему (соотношения внутреннего и внешнего информационных технологий) пытались или продолжают пытаться решать:

различные методы декомпозиции программ (на основе иерархических структур, потоков данных и т. п.);

объектно-ориентированный анализ и проектирование (ООАП);

теория и практика бизнес-процессов;

управление бизнес-процессами и архитектурой предприятий, включая методы реинжениринга;

MS Solution;

направления языков «моделирования» и «онтологий»;

ВЕБ-2;

семантические технологии;

прочие направления.

В ходе подобных экспериментов практика ИТ иногда обогащается отдельными удачными эвристическими решениями. В этой связи можно привести пример представления программ, как одного из типов данных в рамках объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООАП[2]). Отсюда, казалось бы, рукой подать до объединения программ и данных в рамках единой эмпирической абстракции семиотических объектов, то есть сообщений. Однако, ни одно из известных нам эвристических направлений этим не воспользовалось. ООАП применил обнаруженное сходство программ и данных для развития программирования (во внутри-машинных процессах), однако не заметил в нём ключ к онтологии программ, данных и информационных систем [6].

2.2.Направления, основанные на концепции бизнес-процессов.

2.2.1.В рамках данного направления приложения, то есть прикладные программы, противопоставлены сопряженным с ними внешним предметам - бизнес-процессам. На первый взгляд, это то, что нужно для решения ООПИТ.

Возможно, первоначальная интуиция разработчиков концепции бизнес-процессов состояла именно в том, чтобы определить, от каких внешних вещей зависит обработка данных (приложения). В этом случае она вела их в правильном направлении. Однако, на деле противопоставление приложений и бизнес-процессов приняло парадоксальный характер. Приложения рассматриваются как модели, или «кальки», бизнес-процессов (А.-В. Шеер[1]). Согласно меткому замечанию Ф. Брукса [7], в программах нет ничего, кроме обработки данных. Если калька (приложение) это обработка данных, то и оригинал (бизнес-процессы) тоже не более, чем обработка данных. Предмет один и тот же. Разница в языках, возможно, масштабах и степени детализации описаний. Что бы ни декларировала концепция бизнес-процессов, фактически она отождествляет предметную область с областью автоматизации [7]. При этом предметная область, как область интересов пользователя, нечто отделённое и от пользователя, и от обработки данных, из поля зрения выпадает. Бизнес-процессы оказываются обратной проекцией приложений, их укрупнёнными описаниями, которые читаются проще, чем тексты программ. Жёстко фиксируя определённый набор решений по обработке данных, они неявным образом закрепляют, связывают, превращают в стандарты соответствующие решения по организации бизнеса и менеджмента. Конечно, следы бизнеса и менеджмента присутствуют как в бизнес-процессах, так и в приложениях, однако, в неполном и растворённом в обработке данных, то есть не эксплицированном виде.

2.2.2.В качестве примеров реализации данного направления можно привести разработки:

компании SAP и её партнёра IDS Scheer AG (Германия, филиалы в Украине и России);

компании 1С (Россия, разветвлённая сеть в Украине);

корпорации «Галактика» (Украина).

Подход «от бизнес-процессов» используется также в Интернет-приложениях, таких как дэйтинг, электронная коммерция или порталы компаний. Отличительная черта этих и других примеров - многоуровневое представление одного и того же предмета - процесса обработки данных. Первый уровень, укрупнённое описание на слабо формализованном или неформализованном языке, называется бизнес-процессами. Последний уровень - программное обеспечение, или приложения. Между ними может быть несколько промежуточных уровней на так называемых языках моделирования (например, UML) или языках программирования высокого уровня.

Произошла очередная характерная для ИТ подмена поднятий: вместо проблемы внешней зависимости внутри-машинных ИТ (обработки данных) решают проблему перевода описания обработки данных с одного языка на другой. Там, где видят разные уровни представления одной и той же области, нужно суметь увидеть совершенно разные, хотя и взаимосвязанные области действительности.

2.2.3.Исходными пунктами этой череды компиляций являются описания «ручных» систем обработки данных, сложившихся в «докомпьютерные» времена. Поэтому можно сказать, что подобные технологии изначально основаны на методах реинжениринга. Любая, даже принципиально новая разработка начинается с модификации некоего образца - существующей «ручной» или уже частично автоматизированной системы. Работает следующая схема:

пользователь приходит к осознанию того, что существующая технология не удовлетворяет его информационным потребностям, изменившимся в связи с мутациями организации бизнеса, методов менеджмента, внешнего окружения или в связи с появлением новых возможностей обработки данных;

пользователь формулирует свои требования к ИТ в терминах обработки данных. Иными словами, ему самому неявным способом приходится решать, как организационные и методические изменения бизнеса и менеджмента должны отразиться на технологии обработки данных. Отсутствуют явно заданные языки описания организации бизнеса и информационных потребностей управления. Поэтому пользователь вынужден формулировать свои условия в терминах обработки данных. Тем самым он, не отдавая в этом отчёта, берёт на себя и снимает с информационного технолога главную часть ответственности за рациональное решение проблем обработки данных;

разработчики ИТ в несколько этапов (от бизнес-процессов до приложений) переделывают существующую (реинжениринг) или разрабатывают новую систему обработки данных в соответствии с полученными требованиями, отвечая при этом фактически только за внутри-машинную часть.

Согласно приведенной схеме происходит поэтапный переход от описания обработки данных на языке пользователя к машинному языку программы через языки моделирования и языки программирования высокого уровня. При этом вопрос, почему система обработки данных определена именно таким образом, оказывается вне поля зрения как пользователя, так и информационного технолога, то есть не решается никем [8].

Следует отметить, что при этом ограничение свободы действий пользователя и его зависимость от разработчиков ИТ таковы, что он хорошо подумает прежде, чем что-либо менять в организации и управлении бизнесом:

во-первых, ему приходится формулировать свои требования в терминах обработки данных, а не организации бизнеса и методов менеджмента, что было бы естественным. При этом необходимо знать и учитывать целостный контекст системы, то есть разбираться в информационных технологиях;

во-вторых, требования нужно согласовать с исполнителем;

в-третьих, нужно принять работу и провести испытания, чтобы убедиться, что изменения, по крайней мере, не навредили.

Всё это - дополнительные затраты времени, энергии и денег, делающие ИТ-сервис более навязчивым, чем он может быть. В последнее время всё чаще слышны призывы унифицировать существующие бизнес-процессы в соответствии с имеющимися приложениями, превратив их в стандарты. На деле это приводит к парадоксальной ситуации, при которой бизнес вынужден подстраиваться под возможности обработки данных, которая призвана его обслуживать.

2.2.4.Проблемы «бизнес-процессов» ни для кого не являются секретом. Их пытаются решать в рамках различных подходов:

управление бизнес-процессами;

управление архитектурой предприятий;

онтологии;

семантические технологии.

Однако, все они, вместо поиска компромиссов между организацией бизнеса, менеджмента и обработки данных заняты формализацией и унификацией представлений процессов обработки данных. Она влечёт за собой неявную, развивающуюся методом проб и ошибок унификацию методов организации бизнеса и менеджмента. В результате и сами ИТ, и зависящие от них методы менеджмента и организации бизнеса перестают быть конкурентными преимуществами.

2.3.Семантические технологии.

2.3.1.Из существующих ИТ семантические технологии ближе других подошли к обсуждению и решению ООПИТ. В настоящее время даже приняты стандарты на семантический WEB, хотя при этом общепринятый и объективный взгляд на это направление отсутствует. Похоже, что семантические технологии исходят из того, что современным ИТ недостаёт семантики. Поэтому её в них нужно то ли внести, то ли усилить имеющуюся. Фердинанд де Соссюр, швейцарский лингвист и семиотик, сравнивал знак с листом бумаги, одна поверхность которой - это обозначающее (синтаксис), вторая - обозначаемое (семантика). Их разделение равносильно разрезанию бумажного листа по толщине и так же абсурдно. Ни один знак, ни одно сообщение, программа или база данных не мыслимы без семантики. Реальная проблема состоит не в отделении семантики от синтаксиса, а в разделении и взаимной увязке синтаксиса сообщений в зависимости от их семантики.

2.3.2.Очевидно, что проблема была бы полностью и окончательна решена, если бы ИТ понимали естественный язык. Тогда они могли бы делать всё, что умеет делать человек в области умственного труда, но гораздо лучше. Прежде всего, на несколько порядков быстрее. Работа с «семантикой» в этом случае происходила бы внутри системы, как в кибернетическом «чёрном ящике». Однако, утопии хороши только в качестве ориентира. К тому же, как известно, человеку свойственно ошибаться. При этом человек способен ответить за свои ошибки. И за ошибки машины всё равно пришлось бы отвечать её создателю.

2.3.3.Другое направление предполагает дублирование (аннотирование, индексирование) текстов естественного языка при помощи специальных искусственных языков, которые могут быть похожи на естественные. Эта попытка структурировать тексты, разложить их «по полочкам», приблизить неструктурированные данные к базам данных способна упростить обработку, но при этом только отдельные части и аспекты текстов становятся доступными обработке. Один и тот же пользователь в иных ситуациях или другие пользователи могут по-другому посмотреть на проиндексированный текст. В общем случае это повлечёт за собой не только переиндексацию текста, но и изменение всего арсенала средств обработки данных. Аннотирование не решает ООПИТ. Оно лишь частично упрощает обработку неструктурированного текста.

2.3.4.Языки индексирования могут быть явно (эксплицитно) представлены, как, к примеру, язык онтологий, RDF и OWL в стандартах семантического WEB’а консорциума W3C. Здесь смысловая обработка понимается, как поэтапный перевод текста с естественного языка пользователя на язык онтологий, и далее на языки логики и скрипты вплоть до воспринимаемого машиной языка программирования. В основе такого подхода лежит неявное и, на наш взгляд, ошибочное предположение, что на языках программирования можно описать не только процессы обработки данных, но и всё, что угодно. Здесь, как и в случае концепции бизнес-процессов, налицо попытка представить мир, как обратную проекцию того, что происходит в компьютере. Реальная альтернатива - научиться работать с множествами специализированных партикулярных языков, отказавшись от попыток найти некий единый универсальный глубинный семантический, или онтологический, слой естественного языка. Это, в лучшем случае, очень отдалённая во времени, а в худшем - утопическая цель.[9]

2.3.5.С другой стороны, даже исходя из технических и деловых соображений, аннотирование огромных массивов текстов, выполняемое людьми, невозможно практически. К тому же оно требует единой онтологии (словаря), создание которой нуждается в усилиях, не меньших, чем аннотирование всего контента. А в итоге должна получиться либо онтология естественного языка, что сделало бы не нужным всё данное направление, либо частная, субъективная онтология, сужающая семантические поля контента, навязывающая пользователю путём стандартизации ограниченную, искажённую и инерционную картину действительности [10].

2.3.6.Большая часть разработчиков ИТ идёт другим путём. Для выделения ориентированных на своего пользователя смыслов (семантик) они используют искусственные языки, но, как правило, не описывают их в явном виде с точки зрения морфологии, словаря или грамматики. Элементы таких языков присутствуют в алгоритмах обработки данных по умолчанию. Среди них можно назвать языки персоналий, дат, адресов. При этом из стандартов семантического ВЕБ’а могут быть использованы дополнительные возможности скриптовых языков для аннотирования (индексирования) неструктурированной информации. Это, в основном, те реальные возможности, которые предлагает семантический ВЕБ.

Пока не появилась альтернатива, эвристическое направление является единственно возможным. Здесь семантические технологии смыкаются с ВЕБ-2 и пробивают себе дорогу методом проб и ошибок, опираясь на интуицию, опыт и эвристическое мышление разработчиков. Технологии здесь заканчиваются там, где приходится выстраивать отношения между происходящим в машине и пользователем с его областью интересов.

Таким образом, реальный, а не гипотетический семантический WEB ничем принципиально не отличается от других информационных технологий, кроме стремления шире применять эвристические методы для более глубокой обработки неструктурированной информации, либо предварительно её структурируя и тем самым уменьшая семантическую многозначность, либо используя семантически однозначные синтаксические структуры естественного языка [11].

Огл. 3.Системно-семиотическое решение Основной Обобщённой Проблемы ИТ.

3.1.Общие положения.

Детальное изложение и обоснование предлагаемого системно-семиотического решения ООПИТ в рамках данного обсуждения невозможно и нецелесообразно. Оно потребовало бы слишком много места и времени и повторило бы содержание наших предыдущих работ [3,8,9]. Отчасти логика и методы системно-семиотического подхода раскрыты в процессе описания проблем ИТ и анализа существующих направлений их решения [12]. То, чего одни направления не замечают, а другие не могут выразить, сформулировано в явном виде с позиций системно-семиотической альтернативы. Поэтому ограничимся формулированием в обобщённом виде принципиальных особенностей системно-семиотического подхода, который является:

нестандартным, точнее, неожиданным. Рассматриваемая проблема стала для ИТ, по сути, не то «вечной», не то несуществующей. Испытанные естественнонаучный, методологический или междисциплинарный подходы не привели к ожидаемым результатам. Поэтому возникла необходимость в новой, системно-семиотической парадигме (ССП) [13]. По сути дела, ССП предлагает вернуться к нерешённым вопросам ИТ и определиться с онтологией (бытиём) программ, данных, систем и т.д.;

теоретически обоснованным в отличие от многочисленных эвристических постановок и решений. Очередное эвристическое решение (назовём результаты таких решений в отличие от теорий артефактами [14]) не способно ничего изменить. Это не более, чем очередная риторика в череде риторик, которым приписываются определённые рейтинги. Поэтому выбран другой путь и на основе СПП разработаны основные положения:

семиотики как фундаментальной науки естественнонаучного типа;

информатики, как прикладной семиотической теории;

теории систем, как особых темпоральных объектов.

По нашему мнению, эвристики невозможно полностью исключить ни из какого рода деятельности. Поэтому ССП всего лишь повышает уровень регламентации, обеспечиваемый теорией, во вне-машинной части ИТ до уровня, характерного для внутри-машинной части;

онтологическим [15]. Существующие методологии устанавливают правила, которым должны подчиняться отношения между субъектами деятельности (заказчиками и разработчиками) ИТ. Некоторые направления занимаются скорее познавательными (когнитивными) процессами, протекающими с применением ИТ, чем собственно ИТ [16]. В отличие от них искомое решение регламентирует связи между вещами, образующими ИТ и «ткань» бизнеса и менеджмента. Это, в частности, означает, что более эвристические, чем теоретические, исследования в области мышления, логики, психологии, принятия решений и т.п. рассматриваются системно-семиотическим направлением, как смежные по отношению к ИТ. Они не решают проблем ИТ, хотя ИТ могут использовать их результаты. Можно посмотреть и с другой стороны. Тогда получится, что когнитивная деятельность использует ИТ. В любом случае это хоть и взаимосвязанные, но различные по предмету и методам сферы. Системно-семиотическая декомпозиция, разделяя обработку данных (ИТ), пользовательскую систему и предметную область, делает это положение наглядным;

конструктивным, поскольку определяет составные части ИТ и устанавливает чёткие правила отношений между ними и их окружением. При этом определить предмет в нашем понимании означает установить его границы в пространстве и времени, внутреннее строение и внешние связи. Речь не идёт о формальном словесном определении. Предмет должен быть включён в существующую объективную картину действительности, а изменённая картина должна получить практическое подтверждение в деятельности. Только после этого предмет приобретает объективность, то есть становится объектом;

продуктивным в практическом отношении, порождающим не единичные и случайные образцы, подобно эвристикам, а упорядоченные множества взаимосвязанных классов системно-семиотических технологий на регулярной основе, по установленным правилам;

коммерчески привлекательным, способным:

улучшить потребительские свойства ИТ-продуктов;

повысить их технологичность на этапе производства;

сократить затраты на создание и применение.

3.3.Логико-теоретическое решение.

3.2.1.Системно-семиотический подход рассматривает ООПИТ, как проблему отношений между объектом (областью интересов пользователя, предметной областью) и системой управления (менеджментом, пользовательской системой). Это известная кибернетическая схема. Далее системно-семиотический подход выделяет из неё обработку данных как самостоятельную позицию. Это может быть «ручная», компьютерная или любая другая обработка. В итоге необходимо найти, каким закономерностям подчиняется устройство и связи указанных компонент, чтобы оптимизировать их с точки зрения пользовательских, производственных и коммерческих характеристик.

3.2.2.Если оставаться на привычных естественнонаучных или методологических позициях, обособление обработки данных может показаться, как минимум, банальным и бессодержательным. Действительно, разве организация машино-счётных станций или вычислительных центров не была в своё время неудачной попыткой рассматривать обработку данных как особую сферу деятельности? Однако, оно приобретает совершенно другой смысл, если учесть, что указанная декомпозиция производится не в привычном физическом, а в расширенном семиотическом пространстве, которое вводится в научный и практический оборот совместно с системно-семиотической парадигмой (ССП) [17].

3.2.3.Семиотическое пространство - не риторическая фигура речи. Это ключевой момент на пути решения проблем ИТ. ССП вводит ряд эмпирических абстракций объектов, отличных от физических. Соответственно, такие семиотические объекты потребовали расширенного комплексного динамического пространства. Новые эмпирические абстракции придают объективный статус таким ранее не определённым предметам, как сообщения, данные, программы, системы, знания. На этой основе строится архитектура данных, программ и систем, оптимальная с нескольких точек зрения:

удовлетворение потребностей пользователя;

степень автоматизации обработки данных;

соответствие возможностям вычислительной системы (техники и программного обеспечения).

3.2.4.Предлагая новую парадигму, мы отдаём отчёт в том, что парадигмы не могут и не должны легко приниматься на веру. Как правило, они проходят через фильтры естественного неприятия и жёсткой, но конструктивной критики. Положение осложняется тем, что парадигма не вытекает из существующей логики, а сама создаёт новую логику. Хотя новая парадигма должна быть преемственной по отношению к старым, проверенным практикой. Новая парадигма поначалу не может не выглядеть странной, а будучи принятой, становится очевидной. В качестве примера можно привести ньютоновскую парадигму природы [18].

3.2.5.Десятки и сотни примеров сколь угодно успешного практического применения сами по себе также не способны убедить в правильности новой парадигмы. Пока она не укоренилась, в них будут склонны видеть, прежде всего, привычные разрозненные результаты применения эвристик (артефакты). Для того, чтобы полностью включить новую парадигму в научно-технический и практический оборот, она должна продемонстрировать соответствие трём фундаментальным философским абстракциям [10] одновременно:

платоновому «воплощению понятого». За каждым понятием (системы, программы, данных и т. д.) должны прослеживаться определённые множества вещей и отношений реального мира;

декартовому «когито». Это означает, что манипулируя по определённым правилам системой понятий, можно предсказывать результаты аналогичных манипуляций с вещами реального мира;

марксовому «практика как критерий истины». В отличие от эвристических методов связь с практикой носит не только статистический характер. Соблюдение первых двух принципов раскрывает логику этих связей.

Подобная проверка - не одноразовый процесс. Она требует участия исследователей и практиков различных специальностей. Вместе с тем не только логика, но и практические шаги по этому пути убеждают в правильности системно-семиотического выбора.

3.2.6.Уже сегодня ССП позволяет получать ИТ-продукты, конкурентоспособные в потребительском, производственном и коммерческом отношениях. Однако, этим её потенциал не исчерпывается. Перед философами, теоретиками (семиотиками, кибернетиками, лингвистами, математиками) и практиками (управленцами, системными аналитиками, инженерами-семиотиками, программистами, маркетологами, экономистами, бизнесменами) ССП открывает широкое поле для совместной работы. Однако, на этом пути есть риски и препятствия, тормозящие движение. По ряду причин эвристическое и методологическое мышление в сфере ИТ распространилось настолько широко и укоренилось настолько прочно, что бывшему когда-то вне конкуренции, а сейчас подзабытому теоретическому подходу приходится напоминать о себе и доказывать своё право на существование.

Такое положение можно объяснить. Малоуспешные попытки теоретического объяснения нефизических явлений предпринимались в течение столетий. При этом в силу философских причин, которые в свою очередь коренятся в этническом, социальном и культурном генезисе [11,12,13], теоретический подход, как правило, ассоциировался с естественнонаучным. Следует отметить, что ССП сохраняет преемственность по отношению к наукам о природе, однако она выходит за их рамки.

3.2.7.Системно-семиотический подход обязан своим появлением семиотике. Однако, в то же время под давлением эмпирического материала он требует внесения существенных изменений в эту науку. Существующая семиотика является преимущественно гуманитарной наукой. Её предметы - это, прежде всего, естественный язык, литература, искусство (семиотика семиосферы). Подобно философии, прозе, поэзии, музыке и т. п. она, безусловно, способна обогатить и развить внутренний мир, усилить творческий потенциал личности. Такая семиотика также служит источником идей для теорий и эвристик. Следует отметить тенденцию рассматривать семиотику, как универсальную или междисциплинарную науку. Действительно, знаки присутствуют везде. Впрочем, так же, как и физические тела, что, тем не менее, не делает физику наукой наук. Эта аналогия позволяет взглянуть на семиотику более реалистично, не завышая связанных с ней ожиданий. Прежде чем физика превратилась в науку, её место занимала метафизика, пытавшаяся сразу получить окончательные ответы на все вопросы. По аналогии существующую семиотику можно было бы назвать метасемиотикой [19].

С развитием ИТ приходит осознание того, что гуманитарная семиотика не приспособлена для решения инженерных и технологических проблем и что нужна другая семиотика, названная семиотикой инфосферы (Ю.С. Степанов[14]). Разработанные нами основные положения такой семиотики, объектами которой выступают программы, данные документация, искусственные языки описания и прочее получили наименование системно-семиотической парадигмы (ССП) [9]. Термин «парадигма» подчёркивает, с одной стороны, фундаментальный характер, а с другой, новизну и уникальность предлагаемого решения.

3.2.8.Слово «система» в названии системно-семиотического подхода также несёт не совсем привычную нагрузку. Мы пришли к выводу, что этот термин больше всего подходит к временнЫм, или темпоральным вещественным образованиям, развёрнутым как в пространстве, так и во времени. В этом ССП близка к мнению тех исследователей, которые связывают понятие системы, прежде всего, с понятием процесса[15].

3.2.9.Чтобы начертить общий план здания, которое строится на базе ССП, проведём аналогию между сферами материального и интеллектуального производства. Пусть машиностроению соответствует производство программного обеспечения. Технология машиностроения базируется на прикладной механике, теории механизмов и машин (прикладные теории), которые в свою очередь основаны на физике (фундаментальная наука).

В сфере интеллектуального производства в роли фундаментальной дисциплины ССП видит семиотику, а в роли прикладной теории - информатику. При этом семиотика, которая применяется к смежным областям (мышление, искусственный интеллект, естественный язык, управление, проектирование и т. п.) является в отличие от семиотики инфосферы гуманитарной наукой.

Семиотика, основанная на ССП, применяется непосредственно к информатике, как к своей прикладной теории, с целью определить:

сущность программ, данных, языков, баз данных и знаний и т. д.;

семантику, прагматику и синтаксис программ, данных и знаний;

их роли в системе отношений объекта управления, менеджмента и обработки данных;

ядра (инварианты) каждой составляющей системы отношений;

правила построения вариаций относительно ядер.

3.2.10.Один из главных моментов, который отличает системно-семиотическое направление от существующих, характеризуется ключевыми словами «ядро», или «инвариант». Они предполагают поиск неизменных сущностей, лежащих в основаниях систем, программ, баз данных и знаний. А также законов, управляющих взаимодействием этих сущностей и происходящими вокруг ними изменениями (вариациями). Это отличает системно-семиотические решения от ситуационных эвристических схем прикладного характера, которые в этом контексте можно назвать вариациями на неизвестные темы. Вариации есть, а инвариантов нет!

3.2.11.ССП стремится к ослаблению зависимости программного кода и структур данных от внешнего окружения. Вместе с тем необходимо отметить, что структуры данных не могут не зависеть от языков описания:

предметной области;

системы обработки данных;

информационных потребностей пользователя.

Поэтому речь ни в коем случае не идёт об абсолютной независимости, а только о разумной степени её ослабления. В противном случае ССП можно было бы с полным правом назвать утопией, сравнив с поисками философского камня, постройкой вечного двигателя, созданием «онтологии» естественного языка или мыслящей машины.

3.2.12.Необходимо отметить, что в основе реляционных, иерархических, сетевых, объектно-ориентированных и других баз данных, кроме языков описания данных, лежат определённые языки описания предметной области и потребностей пользователя. Правда, не известно, что это за языки. Они есть, но не выявлены, эксплицитно не определены. Существуют, но в скрытом виде [20].

3.2.13.Утверждение о зависимости структур данных от указанных трёх языков можно назвать первым принципом системно-семиотической архитектуры информационных систем. Согласно второму принципу, структуры данных (а, следовательно, и ядро программного кода) зависят только от структур (грамматик) этих языков и не зависят от их лексики (словарей). Мы считаем, что эти принципы, даже не будучи сформулированными, соблюдаются по умолчанию, но только опытными разработчиками систем и на интуитивном уровне. В итоге в структурах баз данных и программах, чаще всего, перемешана лексика всех трёх языков. Например, в наименованиях баз данных, таблиц, полей, отношений, переменных памяти. Поэтому изменение в одной части (например, в предметной области) требует непредсказуемых изменений в остальных частях (в пользовательской части, в обработке данных). Избыточная неоправданная сложность:

усложняет информационные системы, ограничивает их возможности фиксированным набором и делает неспособными к саморазвитию.

ведёт к снижению надёжности и увеличению затрат на всём протяжении жизненного цикла информационных систем;

является главным препятствием на пути создания адаптируемых, самообучающихся и прочих «интеллектуальных» систем.

Системно-семиотическая парадигма позволяет выявить и описать такое положение. Более того, она даёт возможность его исправить.

3.4.Инженерно-технологическое решение.

3.4.1.Инженерно-технологическое решение ООПИТ со стороны пользователя-управленца выглядит как системно-семиотический метод организации бизнеса и управления с применением ИТ. Системно-семиотический подход определённым образом регламентирует общую структуру бизнеса. Он выделяет обработку данных из состава бизнеса, что позволяет управленцу полностью сосредоточиться на вопросах организации объекта и оптимизации методов управления. Как он это будет делать, какие методы принятия решений и, соответственно, обработки данных применять, как при этом мыслить, правильно или нет, и что такое правильно, является отдельными темами, выходящими за рамки ИТ. ССП предоставляет пользователю необходимые для решения этой задачи лингвистические и программные средства. На практике в качестве отправной точки всегда можно взять существующее положение дел. Главное, что как на начальном этапе, так и в последующем, изменения не потребуют существенной доработки внутри-машинной части ИТ.

3.4.2.Главной является цель разделить бизнес как целое на минимально зависящие друг от друга составляющие, одной из которой является внутри-машинная часть ИТ, или ИТ в узком смысле слова. Разумеется, с сохранением всех реальных связей между этими частями. После того, как определены связи внутри-машинной части ИТ с условиями её применения, они становятся доступными для оптимизации. Достижение этой цели равносильно решению ООПИТ. Действительно, минимизация зависимости обработки данных от объекта и системы управления означает максимальную для пользователя свободу выбора способов организации и методов управления без оглядки на интеллектуальные и материальные активы, которые в противном случае могут играть роль балласта.

3.4.3.С другой стороны, конечно, системно-семиотическая система обработки данных (СОД) рассчитана на обработку структурированной информации. Можно назвать это «оцифровкой» на прикладном уровне. Однако, в общем случае никакая база данных не способна отобразить всё семантическое разнообразие неформатированной информации, в частности, текста. Противоречие устраняется тем, что системно-семиотическая СОД способна работать с широкими семантическими спектрами. Напомним, что это достигается благодаря минимальной зависимости структуры данных от семантики (предметной области) и прагматики (происхождения и назначения) информации. Только очень простые и специализированные тексты можно адекватно представить с помощью единичной структуры. Однако, множество (спектр) структур способно отобразить семантику текста любой сложности. Причём, делать это можно в процессе развития предметной области и потребностей пользователя. Тем самым ССП показывает, что нет отдельно проблем автоматизации обработки структурированной и неструктурированной информации. Существует только основная обобщённая проблема ИТ.

3.4.4.При этом для того, кто занимается имитацией познавательных способностей человека, пытается провести аналогии между ними и обработкой данных, ССП открывает новые возможности. Вместо поиска универсальных глубинных логических структур естественного языка существует другой путь: создание инвариантов - грамматик специальных искусственных языков описания. Как уже отмечалось, такие языки не обязательно изобретать специально. Они возникают стихийно фактически в каждой деятельности, в каждой компьютерной программе в неразделённом и неявном виде. Прежде, чем углубляться в сомнительные поиски универсальных глубинных основ всего и вся, имеет смысл навести в этом вопросе хотя бы элементарный порядок.

3.4.5.Разумеется, вечных двигателей не бывает, а законы сохранения касаются всего, а не только вещества и энергии. Поэтому ССП не избавляет от индексирования, то есть семантической «оцифровки» текстов или непосредственно предметных областей. Однако, в рамках ССП это компетенция пользователя, соответствующая его знаниям специфики собственной деятельности и области интересов. СОД накладывает на него весьма либеральные ограничения (не выходить за рамки грамматик выбранных языков), позволяя при этом постепенно уточнять весь спектр и его отдельные элементы.

3.4.6.С позиции разработчиков ИТ об ССП следует говорить как о системно-семиотическом методе декомпозиции компьютерных программ и информационных систем, а также об их системно-семиотической архитектуре. В основе декомпозиции лежит принцип разделения синтаксиса сообщений (программ, данных, языков) в соответствии с их семантикой.

Системно-семиотические структуры данных образуются путём наложения трёх структур:

предметной области (бизнес в узком смысле, производство,объект управления);

информационных потребностей пользователя (зависят от системы управления);

системы программирования (возможностей обработки данных).

Они являются результатом компромисса между противоречивыми требованиями и поэтому:

способны изменяться вслед за изменениями организации бизнеса (предметной области) и методов менеджмента, определяющих информационные потребности пользователя;

их удобно обрабатывать, поскольку они отвечают возможностям системы обработки данных.

3.4.7.Для существующих ИТ расширение предметной области (объекта управления), изменение методов управления (информационных потребностей пользователя), объединение с другими ИТ (интеграция) часто имеют катастрофические последствия, состоящие в сломе имеющейся и создании практически новой системы. Напротив, системно-семиотическая технология основана на инвариантах. Изменения не затрагивают структуру ядра системы, а только его содержимое. При этом новые «вариации» включаются в систему аддитивно, по заранее известным правилам, тоже не затрагивая ядро. В результате системно-технологические продукты легко поддаются интеграции, их удобно создавать и развивать по частям по мере возможности и необходимости. При этом не в ущерб целостности систем.

3.4.8.Из ССП вытекает, что ИТ-продукты в целом представляют собой семиотические объекты. При этом внутри-машинная часть является результатом сечения этих объектов физической плоскостью. Соответственно, будет логичным, если разработчики ИТ разделятся на следующие профессиональные группы:

инженеры-семиотики, разрабатывающие грамматики языков описания составных частей и окружения ИТ и помогающие пользователям осуществлять словарное наполнение языков (базы знаний). Это напоминает такую находящуюся в процессе становления профессию, как инженеры по знаниям, но с существенно уточнёнными задачами;

специалисты по внутри-машинной, физической части ИТ (системотехники, программисты, архитекторы вычислительных систем и т. п.). Характер деятельности этих специалистов тоже должен измениться. В настоящее время львиную долю времени у них отнимает изучение, копирование и модификация существующих образцов обработки данных для тех или иных видов деятельности, общение с пользователями и заказчиками. ССП позволит им сосредоточиться на оптимизации универсальных (в пределах грамматик языков описаний) структур данных и программ их обработки. ССП освобождает их какой-либо другой функциональности, кроме обработки данных;

«архитекторы», отвечающие за взаимодействие внутри-машинной части ИТ с внешним окружением (предметной и пользовательской областями). Эта категория специалистов должна также, соответственно, обеспечивать эффективное взаимодействие инженеров-семиотиков и программистов.

Можно сказать, что ССП завершает оформление затянувшегося этапа процесса разделения труда в сфере интеллектуальной деятельности.

3.4.9.ССП существенно приближает процесс производства ИТ к индустриальному. Это меняет условия управления этим процессом. Более предсказуемый продукт означает большую предсказуемость и управляемость участников разработки. Трудно что-то делать, а тем более управлять чьими-то действиями, когда пишут и говорят одно, а в действительности происходит нечто другое. Так, в частности, как мы пытались показать, обстоят дела с бизнес-процессами или семантическими технологиями.

3.5.Коммерческое решение.

3.5.1.Рассматривая принципиально новую парадигму с такими масштабами, на которые претендует ССП, невозможно ограничиться каким-либо одним из следующих уровней:

определённой философии. Напомним, что исследования, конкурирующие с ССП, основаны, большей частью, на натуралистическом (естественнонаучном), методологическом или феноменологическом мировоззрениях. ССП исходит из более общей философской позиции отношения бытия и сознания;

теории (физики, семиотики инфосферы, теории систем, как темпоральных объектов и т. д.);

информационной технологии, как теоретически (объективно) обоснованных методов производства и применения средств ИТ. В этой части напомним, что ИТ являются технологиями только в своей внутри-машинной части. В остальном - это ремесло и искусство;

практики создания и применения средств ИТ.

3.5.2.ССП могла появиться и способна развиваться только с учётом всех перечисленных уровней одновременно [21]. Действительно, семиотика как самостоятельная фундаментальная наука, имеющая собственные объекты, возможна только при определённой философии, которая признаёт, что граница, пролегающая между сферами бытия и сознания, не является застывшей, установленной раз и навсегда Ньютоном, Эйнштейном или кем-то ещё. С других философских позиций невозможно объяснить, что ССП не есть натурализм, вульгарный материализм или симплификация (упрощенчество).

В свою очередь схема деятельности, за которой не стоит теория, является всего лишь удачной эвристикой. Мы предлагаем не применять к таким схемам термин «технология». В случае изменения условий применения такая эвристическая схема может быть отброшена и навсегда утрачена при первой же неудаче, вызванной незнанием лежащих в её основе закономерностей.

Что касается практики, то без вне-машинной технологии ИТ соотношение в ней индустриальной и ремесленной составляющей обречено как угодно долго оставаться без изменений. Вместе с ним остаются нереализованными резервы:

повышения производительности труда;

повышения качества продукции;

сокращения потерь;

преодоления технологического барьера сложности, препятствующего созданию изделий принципиально новых типов.

3.5.3.Однако, есть ещё один важнейший в современных условиях уровень. Происходящее на нём гораздо больше влияет на жизнеспособность парадигм и прочих новых идей, чем происходящее на философском, теоретическом, технологическом и практическом уровнях, вместе взятое. Речь идёт о коммерческом уровне и ответе на вопрос, способен ли ССП зарабатывать деньги? Здесь решающе значение имеет рынок, который в данном месте и в данный момент может оказаться совершенно невосприимчив к философской и научной истине, технологичности и даже практической целесообразности [22].

Следует отметить, что необходимость рассматривать парадигму одновременно на нескольких уровнях существенно осложняет развитие её публичности, от которого зависит развитие на всех уровнях. Нелегко иметь интересы и знания, касающиеся всех уровней. Ещё трудней достичь взаимопонимания между исследователями на всех уровнях.

3.5.4.Исследователи фиксируют со стороны рынка противоречивые сигналы. Некоторые (Пол Страссман, Николас Карр[16]) считают, что ИТ достигли своего потолка, пределов совершенства. Между спросом и предложением установились стабильные отношения, и никаких прорывов здесь ожидать не приходится. Согласно им информационные технологии уподобились системам отопления или освещения и от того, какими они будут (обычными, семантическими или системно-семиотическими), эффективность бизнеса зависит мало.

3.5.5.Другие исследователи отмечают глубокую неудовлетворённость потребителей существующими ИТ-средствами, а производителей - технологиями их производства. С этих позиций такие явления, как семантические технологии или ВЕБ-2, - это не только рекламная кампания производителей ИТ-средств, но и насущная необходимость преодоления существующих недостатков. Естественно, что системно-семиотический подход, который одним из первых четверть века назад оценил перспективность применения семиотических методов в информационных технологиях[17], разделяет это мнение.

ССП является в этом отношении даже более последовательным и радикальным. Из него следует, что развитие ИТ до сих пор касалось только их физической составляющей и практически не затронуло информационную, точнее семиотическую. Открывая эту новую страницу в развитии ИТ, ССП даёт шанс оправдать ожидания, возлагаемые на семантические информационные технологии или ВЕБ-2.

Согласно измеренным тенденциям рынка эти ожидания составят в 2010г. 4,3% годового объёма продаж ИТ [18]. По нашему мнению, эта цифра гораздо выше, так как системно-семиотические или семантические технологии - это принципиально новое качество всех ИТ, а не некая их разновидность. Причём, улучшая потребительские свойства ИТ, расширяя и углубляя их возможности, это качество одновременно ведёт к упрощению и удешевлению ИТ. Поэтому все новые разработки (а прирост ПО в 2010г. должен составить $337 млрд. [18]) и все заменяемые в связи моральным и физическим износом средства ИТ будут наделяться этим качеством, как только такая возможность станет доступной.

3.5.6.В качестве первоочередных шагов на пути коммерциализации системно-семиотической технологии необходимо:

создать опытные образцы программно-методического обеспечения системно-семиотической технологии (ССТ);

произвести «обкатку» ССТ на ряде реальных примеров с созданием реальных баз знаний и данных;

произвести маркетинговые исследования и разработать маркетинговую стратегию;

создать промышленные образцы ССТ;

защитить ССТ как объект интеллектуальной собственности;

развить публичность ССТ, её методов, логических и теоретических основ, авторов разработки;

реализовать принятую в отношении ССТ маркетинговую стратегию.

3.5.7.Основная обобщённая проблема ИТ в равной степени касается сетевых и несетевых технологий, B2C и B2B. Однако, каждое из направлений имеет особенности, обусловленные историей развития и спецификой внутри-машинной реализации, которые не могут не влиять на процессы коммерциализации.

Что касается физических лиц - пользователей Интернета (B2C), решение проблемы (возможность более глубокой обработки семантически неограниченной информации), безусловно, востребовано пользователями Интернета. Об этом, в частности, свидетельствуют предпринимаемые усилия по разработке проектов ВЕБ-2 и семантического ВЕБа. Здесь ССТ может реализовать свою конкурентоспособность в следующих направлениях:

создание систем оптимизации функционирования сайтов;

создание адаптируемых сайтов;

создание сайтов, способных к самооптимизации, самонастройке и самообучению;

создание информационных систем на основе внутренних сетей или Интернет-порталов для управления экономическими объектами, в том числе, на основе аутсорсинга.

3.5.8.Направление ВЕБ-2 открыто декларирует свой эвристический характер, то есть признает, что действует методом проб и ошибок, по образцам, не собираясь ограничивать себя какими-либо основополагающими принципами. Здесь ССТ может для начала адаптировать на общей теоретической основе, привести к общему знаменателю и далее развивать на регулярной основе эвристические достижения ВЕБ-2 в части распознавания и обработки персоналий, дат, географических и других реалий. В отличие от ВЕБ-2 это будет делаться с помощью явно определённых языков описания и универсальных (в пределах грамматик языков описания) структур данных и программного обеспечения. Опять-таки, в отличие от ВЕБ-2 это будет достигнуто с применением универсальных программных средств, способных к дальнейшему развитию функциональности взамен множества узкоспециализированных решений. Напомним, что эффект достигается благодаря решениям, касающимся вне-машинной стороны ИТ. Техника и программное обеспечение играют при этом хотя и важную, но всё же вспомогательную речь.

3.5.9.В случае бизнеса, как клиента (B2B), технологические решения проблемы (механизмы данных и программ, баз знаний) аналогичны, но имеются определённые маркетинговые особенности. В отсутствие реальной альтернативы подходу, основанному на понятии бизнес-процессов, платёжеспособный рынок ИТ поделен между крупными компаниями, такими как Oracle, IDS Scheer AG, SAP, 1С, которые вкладывают значительные ресурсы в исследования, обоснование, разработку, сопровождение и развитие своих технологий. Тех технологий, которые подменяют проблему отношения между бизнесом и обработкой данных проблемой отношений между уровнями описания процессов обработки данных. Поэтому, если они и добиваются успеха, то благодаря эвристикам и вопреки своим теоретическим построениям.

Несмотря на это, в отсутствие приемлемой альтернативы, благодаря успехам внутри-машинных технологий и вследствие умелой рекламной политики им принадлежит львиная доля рынка в сегменте крупных компаний и организаций. Поэтому продвижение ССП на рынок информационно-управляющих систем целесообразно начинать с массы мелких и средних компаний, которые, как правило, хотя и используют компьютерную технику, но не применяют информационные системы из-за их высокой стоимости и сомнительной эффективности.

Огл. 4.Выводы.

4.1.Сформулирована основная проблема текущего этапа развития информационных технологий (ИТ), состоящая в противоречии, согласно которому структуризация информации относительно её использования и содержания:

улучшает условия обработки данных,

одновременно снижая возможность удовлетворения объективно изменчивых информационных потребностей пользователя.

4.2.Предложено решение основной проблемы ИТ, полученное на материале самих ИТ, включающем такие эмпирические объекты, как программы, данные, знания, предметные области, и соответствующие им понятия. Для этого пришлось вернуться к непопулярным вопросам, интерес к которым давно и заметно ослабел. В результате удалось избежать очередного повторения получивших широкое распространение малоперспективных, хотя иногда эффектных, попыток переноса поисков решения на гуманитарную почву естественного языка, человеческого мышления, поведения и деятельности.

4.3.Предлагаемое решение основной проблемы ИТ получено путём установления закономерностей, которым подчиняется взаимодействие внутри-машинной (программное и техническое обеспечение, данные) и вне-машинной (область интересов, информационные потребности пользователя) частей ИТ, что потребовало преодоления распространённого представления, согласно которому внутри-машинная часть моделирует вне-машинную, именуемую бизнес-процессами.

4.4.В основе предложенного решения основной проблемы ИТ лежит системно-семиотическая парадигма (ССП). В ней категории традиционной гуманитарной семиотики преломлены через эмпирический материал информационных технологий. ССП вводит в обращение эмпирические абстракции семиотических вещей - сообщений, разновидностями или составными частями которых являются программы, данные, знания. ССП вводит в обращение также эмпирическую абстракцию темпоральной вещи (системы) и устанавливает отношения между этими абстракциями.

4.5.В основе ССП лежит реальная философия, согласно которой действительность представляет собой единство (континуум) бытия и сознания и в их динамичном развитии и взаимодействии. Тогда можно говорить, что ССП расширяет существующие границы бытия, изменяя при этом привычное физическое пространство. С натуралистических, методологических или феноменологических философских позиций, ССП можно рассматривать как удобную логическую модель, не требуя от неё ничего, кроме практической результативности.

4.6.С точки зрения ССП информационные технологии нуждаются в информатике как прикладной дисциплине, основанной на семиотике, являющейся самостоятельной фундаментальной наукой.

4.7. Решение основной проблемы ИТ обеспечивается системно-семиотической технологией (ССТ), в основе которой лежит метод декомпозиции информационно-технологических объектов, разделяющий их:

во-первых, на систему обработки, сферу применения и объект применения данных;

во-вторых, на инвариантные и переменные части.

4.8.В рамках ССТ можно изменять или расширять предметные области и информационные потребности пользователей программных продуктов. Это не потребует изменения структур данных и программного кода инвариантной части (ядра). При этом изменение переменной части осуществляется по заранее известным правилам и находится полностью в компетенции пользователя.

4.9.Системно-семиотические программные продукты способны обрабатывать широкий спектр структурированных данных, соответствующих множествам предметных областей и множествам точек зрения пользователей на одну предметную область.

4.10.ССТ не ставит перед собой утопическую задачу однозначного представления семантики текста на естественном языке. Вряд ли этого можно требовать даже от человека. Зато ССТ предоставляет возможности и средства и для постепенного приближения к полноте и точности такого представления.

4.11.Маркетинговые исследования обнаруживают тенденцию устойчивого роста спроса на программные продукты, обладающие свойствами, напоминающие те, которые реализует ССП. В настоящее время эта потребность лишь в незначительной мере удовлетворяется за счёт эвристических методов. ССТ способна удовлетворить её полностью на основе индустриальных методов, обеспечивающих более высокое, качество, надёжность и экономические показатели продукции.

4.12.Практически любой достаточно сложный программный продукт, сетевой или несетевой, типа B2B или B2C, целесообразно создавать как системно-семиотический. Это открывает перед ССТ неограниченные коммерческие возможности. Вместе с тем это всего лишь поверхностный взгляд. Проблема гораздо масштабнее, сложнее и глубже.

ССП переносит центр тяжести развития ИТ с внутри-машинной на вне-машинную часть. Возникает необходимость исследований и разработок в области языков описания предметных областей и информационных потребностей пользователей. А вместе с тем вследствие ответного влияния и соответствующих структур данных и программных средств их обработки. При этом потребуется помощь математиков, участие маркетологов, менеджеров, инвесторов. Да и философам есть над чем подумать. В частности, в какой степени реальный философский климат в обществе влияет на выбор направлений исследований и технологического развития. Иногда даже вопреки очевидным практическим преимуществам.

Литература

1. Шеер А.-В., Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы М.: Весть-МетаТехнология -1999. - 152с.
2. Буч Г., Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++/ 2-е изд. Пер. с англ. - М.: «Издательство Бином», 2000 - 560с.
3. Ханин И. Г., Н. В. Борматенко. Системно-семиотическое проектирование информационных технологий как развитие идей объектно-ориентированного подхода//Математичне та програмне забезпечення iнтелектуальних систем. Мiжнародна науково-практична конференцiя. 1-19 листопада. 2004р. Днiпропетровськ. Збiрка праць. Днiпропетровськ. 2005.
4. John F. Sowa. A dynamic theory of ontology. Published in Formal Ontology in Information Systems, edited by B. Bennett & C. Fellbaum, IOS Press, Amsterdam, 2006.
5. John F. Sowa. Ontology, metadata, and semiotics. Published in B. Ganter & G. W. Mineau, eds., Conceptual Structures: Logical, Linguistic, and Computational Issues, Lecture Notes in AI #1867, Springer-Verlag, Berlin, 2000, pp. 55-81.
6. John F. Sowa. Architectures for intelligent systems. http://researchweb.watson.ibm.com/journal/sj41-3.html
7. Брукс Фредерик, Мифический человеко - месяц или Как создаются программные системы/М.: Символ+, 2006-304с.
8. Ханин И. Г., Поляков М. В., Борматенко Н. В., Развитие логических и правовых основ инновационных процессов в сфере информационных технологий как инновационная задача национального значения//Экономика: проблемы теории и практики. Сборник научных трудов. Випуск 217. Том II. ДНУ, Днепропетровск: 2006.
9. Ханин И. Г., Поляков М.В., Борматенко Н. В., Системно-семиотическая парадигма для информационных и интеллектуальных технологий. //Питання прикладної математики та математичного моделювання. Збiрник праць. Днiпропетровськ. Видавництво Днiпропетровського нацiонального унiверситету. 2006
10. Мамардашвили М. К., Сознание как философская проблема/АН СССР. Институт философии. Вопросы философии. № 10, 1990.
11. Капустин В.С., ОСТОРОЖНО ИННОВАЦИИ//Материалы Между-народной конференции "ПУТЬ В БУДУЩЕЕ - НАУКА, ГЛОБАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ, МЕЧТЫ И НАДЕЖДЫ". 26-28 ноября, 2007 Институт прикла-дной математики им. М.В. Келдыша РАН, Москва. (http://spkurdyumov.narod.ru/kapustin33.htm)
12. Ханин И., Поляков М., Борматенко Н., Влияние социальной, культурной и этнической динамики на конкурентоспособность экономики// Есть ли у России несырьевое будущее? Тезисы выступлений участников VI Международной Кондратьевской конференции. Москва, 13 - 14 ноября 2007 г. Москва - МФК - 2007.
13. Ханин И., Поляков М., Борматенко Н., Инновационное развитие в контексте социальной, культурной и этнической динамики//XII международная научно-практическая конференция «Проблемы и перспективы инновационного развития экономики». 10-15 сентября 2007г. г. Скадовск (http://www.incon-conference.org.ua/download/files/Hanin_Igor_dok.pdf)
14. Степанов Ю.С., Мир семиотики. Предисловие. //Семиотика: Антология: Сборник работ (сост. Степанов Ю.С.) Изд. 2-е, испр., доп.Семиотика: Антология: Сборник работ (составитель Ю.С. Степанов). Изд. 2-е, испр., доп. М.: Академический проект. 2001.
15. Беляев И. П., Капустян В. М. Процессы и концепты. - М., 1997.
16. Николас Карр. Блеск и нищета информационных технологий. Почему ИТ не являются конкурентным преимуществом? «Секрет фирмы». 2005г.
17. Борматенко Н. В., Системно-семиотический подход к разработке концепции программного обеспечения. /Деп. в ЦНИТЭИ ПССАиСУ. № ДР 2002пр-Д82, М.:1982. - 47с.
18. Davis M., The business value of semantic technology. A TopConnextion Research Initiative//Semantic technologies for E-Government. September 8-9, 2004. MITRE-1 Building. McLean, VA.

[1] Нет правил без исключения. Объектно-ориентированный анализ и проектирование (ООАП)[2,3] пытался заменить или дополнить математическую абстракцию алгоритма применительно к программе. Правда, не на эмпирическую абстракцию, а на логическую абстракцию объекта. Поэтому дело ограничилось ещё одним типом данных.

[2] Механизмы могут быть, в том числе, семиотическими.

[3] Это выглядит так, как если бы специалистов в области телефонии волновала, прежде всего, правильность мышления абонентов телефонных сетей.

[4] Особенно странно подобные притязания выглядят на фоне нежелания или неумения ответить на более простые и назревшие вопросы о сущности и роли информации, программ, данных, систем и т. п. в ИТ. Всё равно, что, проигрывая по очкам, надеяться выиграть нокаутом.

[5] Обсуждение проблем ИТ также велось через призму системно-семиотического подхода, хотя сама эта "призма" оставалась пока невидимой.

[6] Этот пример показывает, что методологии отражают на субъектном уровне теорию вопроса, если она имеется. В случае программирования это теория алгоритмов и программ. В отсутствие теории они бессильны и даже не пытаются поставить очевидные вопросы.

[7] У бухгалтерских, складских, производственных, финансовых и т.д. программ разные области автоматизации, но при этом у них у всех один и тот же объект управления - бизнес. Но для бизнес-процессов - это всё разные области. Объект автоматизации для ИТ - это обработка данных. Это говорит о том, что на самом деле бизнес-процессы описывают не бизнес как объект управления, а объект автоматизации, то есть обработку данных для бизнеса.

[8] Точно так же он игнорируется исследователями, которых больше заботит, как нужно мыслить, принимать решения и управлять, чем налаживание механизмов взаимодействия между системами: управляемой (бизнес), управляющей (менеджмент) и обработки данных (ИТ). Между тем, имея такую базу, как технологии обработки данных, оптимально встроенные в бизнес, проще размышлять о технологии принятия технологии обработки данных, оптимально встроенные в бизнес, проще размышлять о технологии принятия решений, управления и т.д.

[9] Это направление, в частности, предполагает, что весь существующий и последующий контент WEB'а нуждается в аннотировании. Если предположить, что это будет делаться автоматически, то необходимо, чтобы технологии понимали естественный язык. Но в таком случае данное направление стало бы просто ненужным.

[10] Термин "онтология" в смысле "словарь", получивший распространение в ИТ, использован нами вынуждено и нуждается в разъяснении. Обычно онтология означает бытиё. Проблемами наличного бытия занимается наука, особенно фундаментальная, создавая для этого специальные языки и их словари. Физика описывает бытиё физических тел, химия - вещества, биология - организмов, экономика и организация - хозяйственных систем. Создание "онтологии" естественного языка равносильно появлению универсальной и окончательной науки. Надежду на это нельзя расценить иначе как очередную утопию. В действительности речь может идти о замене естественного языка в той или иной ситуации специальными партикулярными языками, правилах их разделения и взаимодействия. Что же касается онтологии естественного языка в философском смысле, то язык принадлежит не только бытию, но и сознанию, будучи, таким образом, предметом, прежде всего, философии и гуманитарных исследований. Превращение его в объект, некое подобие формального и партикулярного языка - задача ненужная и невыполнимая. Что-то сродни модным в Средние века поискам философского камня, эликсира бессмертия или вечного двигателя.

[11] Если судить по названию, то системно-семиотические и семантические технологии - это одно и то же. Действительно, семантика - главный и основной раздел семиотики. Однако, понимание семантики у этих направлений совершенно разное. Семантические технологии не дают конструктивного определения семантики, однако, из их описания можно понять, что семантика появляется или усиливается в результате аннотирования текста. Согласно ССП никакой текст, никакое сообщение, никакой знак немыслимы без семантики, и проблема состоит не в её отсутствии или слабости, а в том, что одни и те же носители (синтаксисы) сообщений (программ, данных) связаны с множествами, часто практически бесконечными, значений (семантик). Аннотирование подчёркивает, выделяет только одну из них. Поэтому, чтобы решить ООПИТ, системно-семиотический подход последовательно стремится сделать синтаксис максимально однозначным семантически. Прежде всего, необходимо исключить обычное для существующих ИТ переплетение синтаксиса программ и данных, семантики которых не имеют между собой ничего общего. Концепция бизнес-процессов и семантических технологий исходят из противоположной посылки о подобии между процессами в компьютере и области назначения информационных технологий. Однако, их связь имеет причинно-следственный характер и не является отношением подобия.

[12] Действительно, проблематика ИТ и работа по её разрешению рассмотрены через призму ССП. И если картина оказалась убедительной, то благодаря ССП. Однако, восстановление этого логического инструмента только по результатам его применения - задача нетривиальная.

[13] Существующие философские и гуманитарные подходы напрямую к практическим вещам напоминают донаучную эпоху, прекрасные и романтичные времена поисков философского камня, эликсиров бессмертия, вечных двигателей. Системно-семиотическому подходу ближе атмосфера эпохи становления естественнонаучного знания. Тогда исследователи занялись более прозаическими вещами вроде скучных абстракций твёрдого тела или идеальной жидкости. Созданного потенциала хватило на несколько столетий интенсивного развития. Сейчас, по нашему мнению, созрели условия для очередного шага.

[14] Термин артефакт многозначен. Здесь он противопоставлен теории. Теория, даже имеющая бесчисленное множество подтверждений, может быть опровергнута (сфальсифицирована) одним единственным фактом. Для того, чтобы логическая конструкция типа артефакта получила право на существование, достаточно её связать хотя бы с одним фактом успешного применения.

[15] Во избежание недоразумений заметим, что термин "онтология" берётся в его традиционном значении бытия. Бытия сообщений, программ, данных, знаний, систем и т.п.

[16] А.Ф. Лосев в "Диалектике мифа", говоря о подобных смещениях, приводит забавный пример. "Допустим", говорит он, "акушерка, принимавшая роды у моей матери, упустила меня, и я ударился головкой о пол. Повлияло бы это на мою философию? Безусловно! Но означало бы это, что моя философия есть гинекология? Конечно, нет!" (Лосев А. Ф., Диалектика мифа. В сб. "А. Ф. Лосев. Из ранних произведений". М., изд. "Правда", 1990).

[17] Для краткости охарактеризуем понятие парадигмы как некий скелет, определяющую схему, ядро теории, открывающей самостоятельное направление исследований.

[18] "Ситуация похожа на ту, которая сложилась в механике перед тем, как Ньютон сформулировал свои законы и ввел понятия, которые стали общепринятыми (интересно отметить, что молодой Ньютон очень интересовался созданием универсального языка описания природы , и сейчас на новом витке общество стоит перед такой же проблемой)". (Отоцкий Л., Стратегия ИТ на новое столетие //Открытые системы, 2000, №03. http://www.osp.ru/os/2000/03/076.htm)

[19] Похоже, и прежние грабли на месте, и количество желающих наступить на них не уменьшилось.

[20] То, что у исследователей не возникает потребности в их экспликации, является самостоятельной и интересной комплексной философской и социально-психологической проблемой. Возможные причины такого положения рассматриваются в работах [11,1,2,13].

[21] Речь идёт о строго упорядоченном по различным уровням и взаимосвязанном представлении ССП. Этот стиль существенно отличается от распространённой в области ИТ манеры, состоящей в эклектическом смешении философских и научных сентенций, методологических и психологических положений, эвристик и афоризмов житейской мудрости, конструктивных и технологических схем. Хотя подобное смешение является вполне закономерным. Это подготовительный этап, направленный на поиск принципиальной схемы (парадигмы), способной установить порядок, кристаллизовать аморфную распадающуюся на фрагменты массу эмпирического материала и разнообразных форм его осознания. Важно не принять эту cмесь за постоянно действующую норму.

[22] Отношения между обществом, в частности, рынком и научно-техническим прогрессом носят более сложный и неоднозначный характер, чем об этом принято думать. Но это особая тема, затронутая, в частности в работах [11,12 ,13]

 

«18+» © 2001-2019 «Философия концептуального плюрализма». Все права защищены.
Администрация не ответственна за оценки и мнения сторонних авторов.

Рейтинг@Mail.ru