Некоторые выводы и перспективы

Главный результат проведенного исследования состоит в том, что вообще нашлись довольно достоверно идентифицируемые классы (обобщенные категории). Значит все же зависимости между астропризнаками и принадлежностью респондентов к категориям существуют, но сильными они являются лишь для некоторых категорий, для которых и можно получить достаточно достоверные прогнозы. Для подавляющего же большинства категорий достаточно сильных для практического использования зависимостей между астропризнаками и принадлежностью респондентов к ним не обнаружено.

Сравнение содержательной модели, со случайной показывает (на взгляд авторов вполне убедительно), что в результате проведенного исследования в предметной области были выявлены закономерности, которые и нашли отражение в модели.

Другой вопрос в том, достаточно ли такого знания этих закономерностей и силы этих закономерностей для того, чтобы использовать это знание на практике для прогнозирования?

Вот на это вопрос пока не получено ясного и убедительного ответа. Над этим надо еще работать. В этом направлении прежде всего планируется автоматизировать алгоритм «Голосования моделей» («коллективы решающих правил»), описанный в работах [11, 16], как показавший наиболее достоверные результаты прогнозирования (достаточно достоверные для их применения на практике), однако оказавшийся слишком трудоемким при ручной его реализации, что сдерживает широкое практическое использование этого алгоритма. В настоящее время этот алгоритм уже реализован программно авторами и проходит тестирование.

Второй по важности результат состоит в том что для одних респондентов прогнозы получаются очень достоверными, для других не очень, а для третьих их вообще нельзя назвать прогнозами. По-видимому, это связано с тем, к каким категориям в действительности относятся данные респонденты: к достоверно идентифицируемым или нет.

Но если бы таких зависимостей выявить не удалось, то для нас это не стало бы доказательством их не существования: мы бы лишь сказали, что применяемые нами математические методы и программный инструментарий (система «Эйдос») не позволили выявить этих зависимостей, а сами они может быть существуют, а может быть и нет.

Во всяком случае авторы считают, что любые высказывания о несуществовании чего-либо не являются научными, т.к. невозможно доказать несуществование, принципиально доказуемо только существование.

В данной работе мы оставили в стороне интереснейшие вопросы:

• 1. Какими физическими или иными механизмами (процессами) могут быть обусловлены выявленные зависимости, т. е. каким образом астрономические показатели респондентов на момент рождения (астропризнаки) детерминируют их принадлежность к тем или иным социальным и психофизиологическим категориям.
• 2. На сколько выявленные зависимости совпадают с уже известными в астрологии (если подобные зависимости уже известны).

Первый вопрос — это вопрос об «объяснении» механизма возникновения и действия этих зависимостей и об их содержательной интерпретации. По-видимому, в этом плане в настоящее время мы будем вынуждены ограничиться лишь высказыванием тех или иных гипотез. В любом случае это дело специалистов в области астрономии, социологии, психологии и психофизиологии.

Второй вопрос также выходит за рамки настоящей статьи и нуждается в совместном исследовании специалистов в области астрологии и интеллектуальных методов обработки эмпирических данных.

В любом случае рассматриваемая в статье задача представляют собой «крепкий орешек» для любой системы искусственного интеллекта, прежде всего из-за своей огромной размерности, а также сильной зашумленности и фрагментарности (неполноты) данных. Так что эта задача интересна не только для астрологов, но и для разработчиков интеллектуальных систем, для которых она может рассматриваться как довольно жесткий тест на качество математических моделей и реализующих их программных продуктов, типа репозитария UCI [12].

В перспективе авторы планируют продолжить исследования на больших объемах выборки и с более совершенными наборами категорий и астропризнаков, в частности с различным количеством интервалов (секторов) в описательных шкалах в одной модели. В результате авторы надеются разработать более качественные, надежные и достоверные модели, а затем провести их детальный системно-когнитивный анализ.

Благодарности

Данная статься является примером выполнения совместного исследования авторами, живущими в разных странах за тысячи километров друг от друга, что стало возможным благодаря Internet. Необходимо отметить, что работы выполнены при постоянной поддержке и участии посетителей сайтов www.trounev.net/, http://www.trounev.com/ .

Авторы искренне благодарят всех участников дискуссии.