Кретов
Вадим Семёнович

Памяти действительного члена РАЕН, доктора технических наук, профессора КРЕТОВА ВАДИМА СЕМЁНОВИЧА (21.02.1938–03.12.2021) Полковник И.В. Аблов Полковник в отставке В.В. Бондаренко, канд. техн. наук Полковник в отставке А.Ю. Крупский, канд. техн. наук, ст. науч. сотруд. Н.М. Котов Начало научной деятельности Кретова Вадима Семёновича пришлось на конец 60-х годов прошлого столетия. В это время в нашей стране шло активное формирование новых научных направлений в области компьютерных наук. Одно из таких направлений было связано с попыткой повсеместного внедрения электронных вычислительных машин, что привело к осознанию того, что имеется широкий класс задач, для решения которых существующие математические методы либо непригодны, либо малоэффективны. На практике же с решением таких задач на приемлемом уровне качества справляется человек или коллектив. По аналогии с бионикой, целью которой является использование при создании технических устройств того, что реализовала природа в растениях и животных, возникла идея использования знаний, накопленных психологами и представителями других специальностей при исследовании интеллекта человека. В выступлениях одного из ведущих специалистов в области теории мышления прошлого столетия профессора Пушкина В.Н. и его учеников по вопросам теории мышления доминировало представление о процессе принятия решения как о процедуре построения лабиринта, приводящего к отысканию решения. Созданный в МЭИ (с привлечением специалистов из Института общей и педагогической психологии) и просуществовавший в течение 10 лет во главе с доктором технических наук Поспеловым Д.А. семинар по обсуждению новых подходов к решению задач управления сложными системами позволил впервые сформулировать принципы нового, отличного от лабиринтного представления процесса мышления модельного метода решения управленческих задач человеком. Результаты работы семинара к концу 60-х годов XX века подвели прочную базу под концепцию модельного управления, активно развивавшуюся Поспеловым Д.А. Появление в 1972 году совместной монографии Поспелова Д.А. и Пушкина В.Н. «Мышление и автоматы», поддержавшей, в конечном итоге, модельную концепцию, завершило начальный этап развития нового подхода. Само название сформулированной теории эволюционировало несколько раз: ситуационное моделирование, ситуационное управление, семиотическое управление, семиотическое моделирование, логико-лингвистическое управление []. В 27 ЦНИИ (далее – Институт) молодой энергичный ученый Кретов В.С. (самый молодой начальник отдела в первой половине 70-х XX века) организовал проведение лекций и семинаров по этому новому научному направлению с привлечением к участию в них авторов и ведущих специалистов в данной области: Поспелова Д.А., Клыкова Ю.И., Пономарева В.Ф. и др. Принципиальная новизна логико-лингвистического подхода была в ее гениальной простоте. Для моделирования кибернетических систем предлагался не очередной математический монстр, понятный лишь автору и его ближайшему окружению, а набор вполне прозрачных нотаций для описания объектов системы управления и связей между ними. Впервые отчетливо прозвучала мысль, что существуют задачи, где строгая математика бессильна, но где логика, обогащенная лингвистическими моделями, может дать результативное и ясное описание. Клыков Ю.И. (аспирант Поспелова Д.А.), опираясь на известный в то время язык RХ-кодов, разработал специальный модельный язык, названный им позже языком синтагматических цепей. Этот язык на долгие годы стал основным языком описания ситуаций и принятия решений в ситуационном управлении. Модели в RХ-кодах по сути были «советскими семантическим сетями», так как отображали объекты {Х} и отношения между ними {R}. Появились эти модели на 10 лет раньше, чем семантические сети на Западе. В Институте появились первые публикации по использованию аппарата RХ-кодов []. Кретов В.С. установил контакты с представителями МИФИ с целью получения актуальных версий транслятора языка РЕФАЛ – языка рекурсивных функций, разработанного задолго до аналогичного языка ЛИСП выдающимся советским кибернетиком Турчиным В.Ф. (автор концепции мета системного перехода, объясняющего эволюцию мира от простейших одноклеточных организмов до возникновения мышления с кибернетической точки зрения), который предполагалось использовать для обработки моделей в RХ-кодах. В созданном во главе с Гайковичем Ю.В. 7 управлении Института в отделе Кретова В.С. за работу с РЕФАЛ-ом отвечала Лямова Н.А. Эксперименты с транслятором продолжались до появления промышленной версии языка ЛИСП. Идеи логико-лингвистического подхода продуктивно работали в тех задачах управления, для которых допустимо представление в виде хорошо структурированного описания исходной ситуации и взаимосвязи этого описания со структурой целевой ситуации. Моделирование взаимосвязи между исходной и целевой ситуацией легко поддается для задач, для которых основу механизма трансформации ситуаций составляют дислокационные операции. Примером таких задач могут служить задачи диспетчерского управление рыбным морским портом (Пономарев В.Ф), управление обжигом цементного клинкера и т. п., (Загадская Е.С. ныне Болотова Е.С. и др.). Однако при определении порядка выполнения операций в этих задачах потребовало разработки эвристических алгоритмов поисково-лабиринтного типа. Все это принципиально ограничивало применение логико-лингвистического подхода к задачам, решаемым в 7-ом управлении Института. На фоне исследований возможности применения логико-лингвистического подхода к решению задач 7-го управления оказалось практически незамеченным еще одно достижение Кретова В.С. В начале 70-х он изучил только что вышедшую в издательстве «МИР» книгу Хант Э., Марин Дж., Стоун Ф. «Моделирование процесса формирования понятий на вычислительной машине» []. В книге фактически впервые на русском языке был опубликован метод обнаружения закономерностей (МОЗ), впоследствии получивший наименование ID3 (Iterative Dichotomizer). Алгоритм, реализующий метод, в книге был представлен на языке программирования, в котором широко используются рекурсивные процедуры. Вадим Семёнович придумал итерационный алгоритм реализации данного метода, а также способ сведения задачи регрессии к набору частных задач классификации, Это и было опубликовано в учебном пособии Военной академии им. Ф.Э. Дзержинского []. Метод обнаружения закономерностей ID3, относимый также к методам машинного обучения (Machine Learning), предполагал интерактивную реализацию, тогда как доступных средств диалогового решения задач на ЭВМ еще не было, преобладала пакетная обработка. Этим, по-видимому, объясняется невостребованностью данного алгоритма. Во второй половине 80-х XX века после масштабной реорганизации Института часть сотрудников отдела Кретова В.С. получила служебное повышение во вновь созданных подразделениях. В частности, Бондаренко В.В. оказался в отделе Тинчурина Р.З. (заместитель начальника отдела Сухорутченко В.В.), на который возлагались задачи, связанные с оценкой военно-стратегической обстановки. Поначалу, работа отдела оценки обстановки велась на основе изучения диссертаций Тинчурина Р.З., Князева Б.С., материалов НИР «Горизонт» (руководитель Лузянин В.П.) и др., а также проводилась глубокая модернизация программного комплекса, созданного в рамках комплексной научно-исследовательской работы (далее – КНИР) «Факел». Идеологически все эти работы строились на выявлении количественных прямых признаков, то есть таких, проявление которых непосредственно указывает на те или иные качественные изменения обстановки. Опыт и некая культура ,приобретенные при работе под руководством Кретова В.С. с логико-лингвистическими моделями, натолкнули Бондаренко В.В. на мысль о создании «экспертной системы» оценки обстановки по комбинации косвенных признаков, получаемых заблаговременно, до проявления прямых признаков. Консультации с Кретовым В.С. позволили быстро создать прототип инструментальных средств создания «экспертных систем» оценки обстановки – ЭС «Буран». В рамках выполнения КНИР «Выбор», «Выбор-90» и «Выбор-МО» была разработана солидная система многоаспектной оценки обстановки, которая позволяла: формировать базы знаний (БЗ) путем накопления и автоматической обработки экспертной информации о зависимости результатов принятых решений от исходных ситуаций, представленных в виде описания прецедентных пар («описание ситуации – оценка обстановки»); осуществлять автоматическую корректировку логических правил в БЗ, обусловленной уточнением экспертной информации; автоматически выявлять противоречия и некорректности экспертной информации и выдавать их эксперту в виде, удобном для анализа, проводимого с целью их устранения; вырабатывать обоснованные оценки обстановки на основе как полной, так и неполной информации текущей ситуации; формировать объяснения результатов логического вывода. ЭС «Буран» в классическом смысле экспертной системой не являлась, а представляла первую в Минобороны России систему искусственного интеллекта, основанную на механизме машинного обучения. Примером таких систем в настоящее время могут служить нейронные сети, получившие широкое распространение. Отнесение системы «Буран» к классу ЭС просто дань тогдашней моде. Таким образом, в выполнение одной из наиболее престижных в свое время КНИР, руководимой на разных этапах Беловым В.П., Сухорутченко В.В., наряду с исполнителями: Бондаренко В.В., Фатеевым С.Н., Трашиным Ф.В. свой весомый вклад внес Кретов В.С. В 1989 году по распоряжению Начальника Генерального штаба Вооруженных Сил в Институте был создан постоянно действующий семинар «Искусственный интеллект в АСУВ». Руководителем семинара стал доктор технических наук, профессор Белов В.П., его заместителями Кретов В.С. и Тронин Ю.Н., секретарь семинара Бондаренко В.В. С некоторыми трудами семинара можно ознакомиться в библиотеке института (инв. 47212). В том же году редакцией переиздаваемой Военной энциклопедии Кретову В.С. было предложено подготовить статью в Энциклопедию «Искусственный интеллект в военном деле». Такая статья была подготовлена, но на закате советского периода планируемого переиздания не произошло. Из-за отсутствия оригинала в данной статье мы приводим восстановленные по черновикам, подготовленные Кретовым В.С. материалы для Военной энциклопедии. «Искусственный интеллект в военном деле – условное обозначение области исследований по созданию автономно действующих образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ) (в том числе боевых роботов), а также кибернетических систем, моделирующих некоторые стороны интеллектуальной деятельности должностных лиц штабов и командных пунктов по управлению войсками (силами). Такие системы, реализованные с использованием аппаратно-программных средств, принято называть системами искусственного интеллекта (СИИ). Их отличительной чертой является наличие в них модели внешнего мира или предметной области, в которой они функционируют. В СИИ выделяются следующие основные функции, характерные для интеллектуальной деятельности человека: распознавание и синтез слитной речи, «понимание» изображения и естественного языка, выработка решений в условиях неполноты и неопределенности информации об обстановке. Основными элементами СИИ являются базы знаний, в которых содержатся вся необходимая для решения задач в выбранной предметной области информация (факты, процедуры использования и обработки фактов). Для реализации СИИ используются как ЭВМ с традиционной архитектурой, так и машины обработки символьной информации, которые созданы в последние годы и более приспособлены для решения задач искусственного интеллекта. Решения, выработанные в СИИ, в замкнутых системах (например, в беспилотных системах управления любого типа) автоматически передаются на исполнительные устройства, непосредственно воздействующие на внешнюю среду. В разомкнутых системах (в таких как системы оценки обстановки и выработки рекомендаций по управлению войсками (силами)) решения СИИ отображаются на специальных устройствах и воспринимаются человеком в качестве рекомендаций, при этом окончательные решения принимаются человеком. По принципу действия разомкнутые СИИ делятся на интеллектуальные информационно-расчетные, интеллектуальные информационно-поисковые и экспертные системы. В настоящее время наибольшее распространение получили экспертные системы, использующие знания и логику рассуждений высококвалифицированных специалистов (экспертов) для решения задач. Характерными особенностями задач, решаемых с помощью СИИ военного назначения, являются слабая структуризация, существенная неполнота, неопределенность и возможная противоречивость исходного описания предметной области; необходимость выработки решений по результатам совместной обработки разнородной информации (текстов на естественных языках, цифровых данных, изображений) с различной степенью достоверности и различным уровнем агрегирования; необходимость принятия ответственных решений в стрессовых ситуациях и в условиях наличия крайне ограниченного времени на их подготовку. Использование СИИ в военном деле позволяет повысить оперативность и качество решения задач оценки обстановки, планирования операций и подготовки решений в ходе их проведения; повысить оперативность и качество управления функционирования автоматизированной системы управления войсками (силами) за счет автоматизации ввода и вывода речевой и графической информации; создавать образцы ВВСТ с элементами искусственного интеллекта; боевые без экипажные роботы и робототехнические системы, которые по своим тактико-техническим характеристикам превосходят аналогичные по назначению традиционные образцы ВВСТ, а также могут действовать в экстремальных условиях, когда использование экипажных образцов невозможно в силу физиологических ограничений или сопряжено с неоправданными потерями личного состава». Здесь следует подчеркнуть, что область научных интересов Кретова В.С. не ограничивалась только вопросами создания и применения систем искусственного интеллекта в военном деле. Под его руководством был разработан комплекс стохастических моделей составных частей автоматизированных систем стратегического назначения (далее – АС СН), агрегирование получаемых с их использованием результатов путем применения метода группового учета аргументов [], комплексирование агрегатов частных моделей в единую модель сложной территориально-распределенной АС СН (исполнители Кавтырев В.С., Гаврилов В.В., Вакуленко А.В.). Это обеспечило в ходе военно-научного сопровождения проведение оценки вероятностно-временных характеристик АС СН, что способствовало улучшению отдельных конструкторских решений и качественному проведению Государственных испытаний системы. За время службы в Институте, в том числе за успешное решение задач военно-научного сопровождения процесса разработки и создания АС ВН, Кретов В.С. награжден орденами «Знак Почёта» (1981 г.), «За службу Родине в ВС СССР» 3-ей степени (1993 г.) и многими медалями. После службы в Институте доктор технических наук профессор Кретов В.С. продолжил активную научную и педагогическую работу. Подготовил трех кандидатов технических наук, стал соавтором монографии «Глобальная безопасность: инновационные методы анализа конфликтов» [], автором более 240 научных трудов и статей. Вся последующая деятельность до 2010 года была направлена на дальнейшее развитие научного обоснования подходов к построению ситуационных центров и деятельности их аналитических подразделений []. Результатом такой работы стало создание информационно-аналитической системы (ИАС) «Ангара» [], предназначенной для повышения полноты и оперативности информационного обслуживания пользователей ситуационных центров и аналитических подразделений за счет автоматического формирования банка данных на основе информации из сети «Интернет» и других источников, а также поиска информации в сформированных банках данных и их аналитической обработки, где большое внимание уделялось реализации мониторинговых функций. Причем центральное место среди мониторинговых функций занимал мониторинг информации о различных событиях (в том числе, террористических актах) с использованием электронных карт. Это связано с тем, что пользователь (да еще и в условиях стресса) испытывает трудности в извлечении знаний из текстов сообщений. Кретов В.С. исследовал возможность автоматизации этой деятельности, учитывая необходимость извлечения знаний не только из текстов, но и из графической информации []. Вернувших в стены родного института уже в качестве ведущего научного сотрудника отдела с 2011 года Кретов В.С. активно принимал участие в работах, проводимых по направлению деятельности, связанной с интеллектуальной обработкой данных в интересах обеспечения деятельности ситуационных центров Минобороны России. С учетом предшествующего огромного опыта работы в интересах МИД России, понимания задач, решаемых Минобороны России, Кретов В.С. уделял большое внимание поиску работоспособных технологий прогнозирования развития ситуаций на основе мониторинга неструктурированной информации []. Большое внимание им уделялось продолжению работ по мониторингу сетей «Интернет» (прежде всего, социальных сетей) как в интересах решения задач качественной оценки информационной обстановки (автоматизация процесса социологического мониторинга общественного мнения []), так и в части обеспечения информационной безопасности пользователей социальных сетей [], выявления признаков террористической деятельности []. Обоснование применения технологий обработки текстов для решения всех вышеперечисленных задач позволяло параллельно исследовать вопросы повышения качества военно-научной деятельности за счет анализа текстовых документов, в том числе в интересах выявления плагиата в материалах ограниченного распространения []. Возвращение Кретова В.С. в институт стало одним из первых шагов по восстановлению институтского научно-технического задела по применению технологий искусственного интеллекта. Благодаря его деятельности, не просто стал восстанавливаться интерес к этому направлению исследований, но и стали возвращаться в институт другие сотрудники, которые ранее занимались аналогичными исследованиями, Быстров И.И., Калинин Ю.П., Бондаренко В.В., а вслед за ними также и специалисты, проводившие аналогичную работу в Российской Академии наук: Хорошилов Ал-р. А., Максимов Н.В., Добров Б.В. И в том, что весь этот коллектив продолжает работать в современных нелегких условиях, во многом личная заслуга Кретова В.С. Кретов В.С. на протяжении всей своей жизни исследовал самые современные методы решения задач, лично вникал в особенности применения информационных технологий не только как теоретик, но и как практик. Любые новшества компьютерных технологий исследовал своими руками, искал новые методы решения хорошо знакомых ему задач. В последние годы Вадим Семёнович совместно со своим многолетним соратником Котовым Н.М. уделял большое внимание исследованию возможностей применения нейросетевых технологий в решении задач мониторинга большого объема неструктурированной текстовой информации []. Подводя итог краткому изложению проблем в области создания и применения СИИ, которые приходилось решать лично Кретову В.С. и под его непосредственным руководством, можно с уверенностью утверждать о его выдающемся вкладе в дело автоматизации (в первую очередь в область обороны и безопасности страны) процессов решения задач, которые принято относить к интеллектуальной сфере деятельности человека. Кретов В.С. в течение всей своей жизни проявлял себя как очень творческий, одухотворенный человек. Один из лучших примеров военной интеллигенции, имеющий и глубокие знания, и силу для реализации этих знаний.