Определение понятия когнитивный образ формулируется в следующем виде: когнитивный образ - это совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения.

Выделяют две разновидности когнитивных образов: когнитивные образы на основе произвольных графических изображении, т.е. когнитивные образы, графические изображения которых имеют произвольную структуру; когнитивные образы на основе графических изображений с сетевой структурой, называемые когнитивными картами, т.е. когнитивные образы, использующие в качестве графических образов изображения графов.

Задачи, для решения которых предназначены когнитивные образы, классифицируются по двум направлениям. К первому направлению относятся задачи, в которых требуется непосредственно получить новое знание. Задачи второго направления, для решения которых используются когнитивные образы, характеризуются большим объёмом информации и необходимостью её анализа за ограниченный временной интервал.

Когнитивные образы (КО), с помощью которых решаются задачи в различных предметных областях, можно разделить на четыре класса: статические КО, статические анимационные КО, динамические КО, динамические анимационные КО.

Статические когнитивные образы предусматривают отображение набора параметров решаемой задачи с постоянными значениями на когнитивном образе с помощью статического изображения. Примерами таких когнитивных образов могут служить "логические круги" Леонардо Эйлера, с помощью которых в наглядной форме представляются все основные операции над множествами и классами для визуализации силлогистики Аристотеля. Также к классу статических когнитивных образов относятся когнитивные карты.

Статические анимационные когнитивные образы предусматривают отображение набора параметров решаемой задачи с постоянными значениями на когнитивном образе с помощью анимированного изображения. К таким когнитивным образам можно отнести визуализированное описание процесса копирования файлов, которое представляется анимированным перемещением бумажного листа из одной папки в другую, или европейские знаки пешеходных переходов, на которых изображён анимированный идущий человек.

Динамические когнитивные образы позволяют сопоставлять разнообразные статические изображения различным наборам значений параметров решаемой задачи, то есть динамическим параметрам решаемой задачи. Динамическими параметрами являются значения всех измеряемых параметров решаемой задачи, например, измеряемых с помощью различных датчиков. К данному классу когнитивных образов относятся лица Чернова.

Динамические анимационные когнитивные образы позволяют сопоставлять различным наборам значений параметров решаемой задачи (динамическим параметрам) разнообразные анимированные изображения. Например, к данному классу КО относится образ глобуса в браузере, который начинает вращаться при попытке установить соединение, и останавливается в случае успешного соединения. Еще одним примером КО данного класса может служить образ вращающегося глобуса, изменяющего форму и скорость вращения при изменении состояния реактора атомной станции. Одновременно с этим данный когнитивный образ может отображать состояние подсистем реактора за счёт изменения окраски квадратов, образованных пересечениями параллелей и меридианов глобуса.

Следует отметить, что выбор графического изображения при формировании когнитивного образа необходимо осуществлять не только на основе анализа различных графических изображений, но и на основе анализа разных уровней детализации одного и того же графического шаблона. Это означает, что применение определенного графического изображения при формировании когнитивного образа может быть затруднительным до тех пор, пока данное графическое изображение не будет представлено более детально, т.е. будет представлено на другом уровне детализации.

Каждый уровень детализации описывается в виде отдельного слоя абстракции для удобства формального описания когнитивного образа. Слой абстракции верхнего уровня позволяет описать графический образ как единый фрагмент изображения. Следующий слой абстракции описывает графический образ как совокупность фрагментов изображения, на которые можно разбить данный графический образ. Слой абстракции более низкого уровня описывает набор подфрагментов изображения, на которые разбиваются фрагменты, описанные на предыдущем уровне (на более высоком слое абстракции). Графическое изображение должно представляться с разной степенью детализации (на разных уровнях абстракции) для того, чтобы можно было подобрать наиболее подходящий вид или ракурс графического изображения для отображения параметров решаемой задачи.

Как правило, для отображения параметров решаемой задачи используется самый нижний слой абстракции (уровень детализации) описания когнитивного образа, позволяющий задать соответствие между параметрами решаемой задачи и элементарными фрагментами изображения, которые нельзя или не нужно разделять на подфрагменты. Формально задать степень детализации рассмотрения графического изображения, входящего в состав когнитивного образа, позволяет использование оператора абстракции.

Формально оператор абстракции представляется в следующем виде. Пусть задано Y - множество сущностей, X - множество свойств, A_i^t - сущность, которая принадлежит Y, P_i^t - свойство сущности (i=1, 2, …), принадлежащее множеству свойств X, и A_i^t (P_i,1^t, P_i,2^t, …, P_i,n^t) - сущность A_i^t, принадлежащая множеству сущностей Y, обладающая кортежем свойств P_i,1^t, P_i,2^t, …, P_i,n^t, (n=1, 2,.), где t - момент времени, в который к сущности применяется оператор абстракции. Задан набор таких сущностей <A₁^t1, A₂^t2, …, A_mt^m>. Тогда оператор абстракции, применённый к заданному набору сущностей, в общем виде описывается следующим образом:

La [A₁^t1 (P_1,1^t1,1, P_1,2^t1,2, …, P_1,n^t1,n), A₂^t2 (P_2,1^t2,1, P_2,2^t2,2, …, P_2,n^t2,n), …, A_m^tm (P_m,1^tm,1, P_m,2^tm,2, …, P_m,n^tm,n)] > A_o1^t1 (P_o1,1^t1,1, P_o1,2^t1,2, …, P_o1,p^t1,p), A_o2^t2 (P_o2,1^t2,1, P_o2,2^t2,2, …, P_o2,p^t2,p), …, A_oq^tq (P_oq,1^tq,1, P_oq,2^tq,2, …, P_oq,p^tq,p),

где A_oi^ti - абстрактная сущность,

P_oi,j^ti,j - важное свойство абстрактной сущности,

i>0, j>0,q - количество абстрактных сущностей (1?q?m),

p - количество оставшихся важных свойств абстрактных сущностей (0?p<n),

ti - момент времени, в который к сущности применяется оператор абстракции.

2. Модификация онтологической модели представления знаний

Одной из важнейших задач, относящихся к процессу формирования когнитивного образа, а именно к процессу создания контекстного описания когнитивного образа, является выбор формата представления информации. Формат контекстного описания когнитивного образа должен позволять без затруднений описывать соответствие фрагментов выбранного графического изображения определённым параметрам решаемой задачи и правила изменения фрагментов изображения в зависимости от изменения значений параметров решаемой задачи, за отображение которых отвечают данные фрагменты изображения. Также формат описания когнитивных образов должен предусматривать возможность описания КО с разной степенью детализации, а именно позволять задавать соответствие параметров решаемой задачи фрагментам изображения, относящихся к разным слоям абстракции, описывающим определенные уровни детализации. В настоящее время не существует общепризнанной формальной модели описания когнитивных образов.

Онтологическая модель наиболее приемлема для того, что бы на её основе базировалось представление формального описания когнитивных образов. Однако в онтологической модели не определены механизмы, позволяющие стандартизировать процесс определения типов концептов (вершин), т.е. тот формат, в котором будут описаны определения предметной области, соответствующие формируемым концептам. Данный факт вынуждает экспертов самостоятельно выбирать формат представления понятий при формировании концептов онтологии. В результате применения онтологического подхода для формального описания КО, описания одних и тех же образов, выполненные различными экспертами могут существенно отличаться в силу субъективных взглядов на данные образы. Полученные описания образов не будут универсальными и их сложно будет сопровождать при использовании в разных программных продуктах. Также указанный недостаток влечёт отсутствие общей методологии описания когнитивных образов и, как следствие, возникновение большого количества ошибок при выполнении такого описания. Для устранения описанных недостатков процесса формирования концептов онтологии возможно применение механизмов регламентирования, заимствованных в объектной модели описания знаний о предметной области. Необходимо заимствование только наиболее важных механизмов, использующихся при создании формата объекта, таких как: инкапсуляция, абстракция, наследование и полиморфизм.

Рассмотрим формальное описание модифицированной онтологической модели. Формально модифицированная онтологическая модель определяется тройкой:

O = (X, R, F),

когнитивный образ онтологический подход

где: X = {C_i |i=1, 2, …, n} - непустое множеств концептов (объектов предметной области),

R = {R_j|j=1, 2, …, k} - семейство отношений на множестве X,

F - множество функции интерпретации.

Каждый концепт С определяется следующим образом:

C= (N, T, SV, P, Ch, A),

где: N - имя концепта С, SV - семантическая метка концепта С, P - множество предков концепта С, Р = {C_s|s=1, 2, …, n_s }, Ch - множество потомков концепта С, Сh = {C_m|m=1, 2, …, n_m }, A - список атрибутов концепта С: A = (A₁, A₂, …, A_u).

Каждый атрибут А рассматриваемой модели имеет следующей вид:

A_q = (N_q, T_q, SV_q, K_q, V_q),

где: N_q - имя атрибута А_q, T_q - тип атрибута А_q, который может являться простым типом или пользовательским, SV_q - семантическая метка атрибута А_q, K_q - ключ атрибута, V_q - значение атрибута. T - тип концепта С: T = (No_T, A_T, M_T, P_T), где No_T - имя типа концепта; A_T - список типов атрибутов типа концепта A_T = (A_T¹, A_T², …, A_T^j, …, A_Tⁿ), где отдельный тип атрибута имеет вид: A_T^j = (NS_T^j, TP_T^j, Na_T^j), здесь NS_T^j - спецификатор области видимости типа атрибута: NS_T^j = {public, protected, private}, TP_T^j, - формат типа атрибута: TP = {int, double, …, O₁, O₂, … }, Na - имя типа атрибута;

M_T - список методов типа концепта M_T = (M_T¹, M_T², …, M_T^j, …, M_T^m), где отдельный метод имеет вид: M_T^j = (Nm_T^j, T_T^j, N_T^j, V_T^j, F_T^j), здесь Nm_T^j - имя метода типа концепта; T_T^j - тип возвращаемого методом параметра; N_T^j - имя возвращаемого параметра; V_T^j - список параметров, к которым у метода существует возможность доступа (значение полей экземпляра формат которых определяется типами атрибутов A_T, входные параметры метода), F_T^j - реализация метода. Здесь список параметров, к которым у метода существует возможность доступа V_T^j = (V_T^j_,1, V_T^j_,2, …, V_T^j_,j, …, V_T^j_,y), где отдельное описание параметра имеет вид: V_T^j_,j = (TP_T^j_,j, Nv_T^j_,j), где TP_T^j_,j - тип параметра, Nv_T^j_,j - имя параметра.

Приведенная модификация направлена на стандартизацию процесса построения онтологии, что позволит создавать идентичные по структуре формальные онтологические описания. Например, для создания правил описания конкретного понятия, ставящегося в соответствие формируемому концепту, эксперту предоставляется возможность использования всего набора правил, задающих формат описания схожего по смыслу понятия, и возможность дополнить заимствованный набор правил новыми правилами, задающими уникальные особенности описываемого понятия. Согласно рассматриваемому формату модифицированной онтологии был построен тип концепта динамический анимационный когнитивный образ, который может быть использован в качестве формата формального описания различных разновидностей когнитивных образов, т.к. любой произвольный когнитивный образ является частным случаем динамического анимационного когнитивного образа. Подробно рассмотрим данный формат.

3. Формальное описание когнитивных образов

На первом этапе создания формального описания когнитивного образа необходимо явно выделить параметры решаемой задачи: O = <P₁, …, P_n, P_n+1, …,P_n+m, P_n+m+1, …, P_Q>, где O - решаемая задача, P_i - параметры решаемой задачи, Q - количество параметров решаемой задачи, параметрам P₁, …, P_n соответствуют значения параметров n входных переменных формального описания задачи, параметрам P_n+1, …, P_n+m - значения параметров m внутренних текущих переменных, параметрам P_n+m+1, …, P_Q - значения k выходных переменных.

Далее представлен тип концепта - динамический анимационный когнитивный образ, определяющий формат формального описания динамического анимационного когнитивного образа: CI = < { Xⁱ }^{i [1, K]} >, где CI - тип концепта - динамический анимационный когнитивный образ; Xⁱ - тип концепта - слайд (кадр когнитивного образа), 1?i?K; K - кол-во полей типа концепт - слайд (кол-во кадров, необходимых для отображения динамического анимационного когнитивного образа).

Каждый концепт - слайд (кадр.) когнитивного образа имеет вид: Xⁱ = < {X_jⁱ}_{j [1, N],} Sh₀ⁱ, T₀ⁱ>, где X_ji - тип концепта - характеристика, экземпляр данного типа отвечает за отображение j-го параметра решаемой задачи на i-ом кадре, 1?j?N, 1?i?K; N - количество полей типа концепт - характеристик (количество характеристик содержащихся в i-ом кадре); Sh₀ⁱ - тип концепта - шаблон (хранит фрагмент изображения слайда, которому не сопоставлены параметры решаемой задачи); T₀ⁱ - тип концепта - временной интервал (время визуальной доступности пользователю i-го кадра).

Каждая характеристика X_jⁱ имеет вид: X_jⁱ = <F_jⁱ (P_jⁱ¹, P_jⁱ²,…, P_j^im, t_jⁱ), V_jⁱ, Sh_jⁱ, Pos_jⁱ>, где (1?j?N, 1?i?K, 1?im?Q), F - прототип функции интерпретации с набором параметров решаемой задачи P_jⁱ¹, P_jⁱ²,…, P_j^im, (функция интерпретации предназначена для задания соответствия параметров решаемой задачи фрагменту графического изображения),результатом работы функции интерпретации является фрагмент изображения когнитивного образа; im - количество отображаемых параметров решаемой задачи (1?im?Q); t_jⁱ - период времени, в течение которого данный фрагмент визуально доступен лицу, принимающему решения; V_jⁱ - тип концепта - представление (задает набор свойств изображения, которые могут изменяться характеристикой); Sh_jⁱ - тип концепта - шаблон (хранит фрагмент изображения слайда, которому сопоставлены параметры решаемой задачи); Pos_jⁱ - тип концепта - позиция шаблона изображения; Pos_jⁱ = <PosX_jⁱ, PosY_jⁱ, PosZ_jⁱ>, где PosX_jⁱ - тип концепта - позиция по горизонтальной оси, PosY_jⁱ - тип концепта - позиция по вертикальной оси, PosZ_jⁱ - тип концепта - позиция по оси глубины, (1?j?N, 1?i?K).

Поскольку существуют различные варианты отображения изменения значений параметров решаемой задачи, то тип концепта - представления V_jⁱ определяется следующим образом: V_jⁱ = {L_jⁱ, Cs_jⁱ, Ts_jⁱ, Tp_jⁱ}, где (1?j?N, 1?i?K) L_jⁱ - тип концепта - дефрагментации, (экземпляр концепта-дефрагментации описывает представление характеристики в виде совокупности из R характеристик, путем разбиения шаблона изображения характеристики на R подфрагментов: L_jⁱ=<{X_j,rⁱ}_{r [1, R]} >, где R - количество подфрагментов, на которое разбивается шаблон изображения рассматриваемой характеристики.

Cs_jⁱ - тип концепта - цвет фрагмента изображения имеет три составляющие цвета: красный, зеленый, синий и определяется следующей тройкой:

Cs_jⁱ=<R_jⁱ, G_jⁱ, B_jⁱ>,

где: 0 ? R_jⁱ ?255 - тип концепта - красная составляющая цвета фрагмента когнитивного образа, 0?G_jⁱ?255 - тип концепта - зелёная составляющая цвета фрагмента когнитивного образа, 0?B_jⁱ?255 - тип концепта - синяя составляющая цвета фрагмента когнитивного образа, (1? j ? N, 1 ? i ? K). Ts_jⁱ - тип концепта - изменение формы фрагмента изображения. Данный параметр определяется следующим образом:

Ts_jⁱ = <Tsx_jⁱ, Tsy_jⁱ, Tsz_jⁱ>,

где: - 100?Tsx_jⁱ?100 - тип концепта - процентное соотношение сжатия или растяжения образа по горизонтальной оси; - 100?Tsy_jⁱ?100 - тип концепта - процентное соотношение сжатия или растяжения образа по вертикальной оси; - 100?Tsz_jⁱ?100 - тип концепта - процентное соотношение сжатия или растяжения образа по оси глубины, (1 ? j ? N, 1 ? i ? K). Tp_jⁱ - тип концепта - изменение местоположения фрагмента изображения. Параметр имеет вид: Tp_jⁱ = <Tpx_jⁱ, Tpy_jⁱ, Tpz_jⁱ>, где: Tpx_jⁱ - тип концепта - смещение фрагмента когнитивного образа по горизонтальной оси; Tpy_jⁱ - тип концепта - смещение фрагмента когнитивного образа по вертикальной оси; Tpz_jⁱ - тип концепта - смещение фрагмента когнитивного образа по оси глубины, (1? j? N, 1? i?K).

Рис.1. Графическое представление формата формального описания когнитивных образов

Заключение