Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
Семантика сообщения формируется как собственно сообщением, так и воспринимающей это сообщение интеллектуальной системой. Человек в процессе понимания сообщения формирует на его основе некоторые интеллектуальные целостности, – гештальты, идеи, схемы и т.п. Эти выделенные схемы в той или иной мере...
Saved in:
| Published in: | Искусственный интеллект |
|---|---|
| Date: | 2014 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85290 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах / В.В. Сторож // Искусственный интеллект. — 2014. — № 3. — С. 13–27. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859626926319075328 |
|---|---|
| author | Сторож, В.В. |
| author_facet | Сторож, В.В. |
| citation_txt | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах / В.В. Сторож // Искусственный интеллект. — 2014. — № 3. — С. 13–27. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Искусственный интеллект |
| description | Семантика сообщения формируется как собственно сообщением, так и воспринимающей это сообщение
интеллектуальной системой. Человек в процессе понимания сообщения формирует на его основе
некоторые интеллектуальные целостности, – гештальты, идеи, схемы и т.п. Эти выделенные схемы в той
или иной мере соответствуют внутренним схемам, основанным на желаниях и запросах.
Семантика повідомлення формується як власне повідомленням, так і сприймаючій це повідомлення
інтелектуальною системою. Людина в процесі розуміння повідомлення формує на його підставі деякі
інтелектуальні цілісності, – гештальти, ідеї, схеми і т.п. Ці виділені схеми в тій чи іншій мірі відповідають
внутрішнім схемам, що засновані на бажаннях та запитах.
Semantics of the message is formed as the message proper, and intellectual system perceiving this message.
The person in the course of understanding of the message forms on its basis some intellectual integrity, - a
Gestalt, ideas, schemes, etc. These allocated schemes to some extent correspond to the internal schemes
based on desires and inquiries.
|
| first_indexed | 2025-11-29T12:57:33Z |
| format | Article |
| fulltext |
ISSN 1561-5359 «Искусственный интеллект» 2014 № 3 13
1С
УДК 681.3:519.9
В.В. Сторож
Донецкий национальный технический университет, Украина
Украина, 83050, г. Донецк, пр. Богдана Хмельницкого, 84
Принципы реализации семантики
в естественных и искусственных системах
V.V. Storozh
Donetsk National Technical University, Ukraine
Ukraine, 83050, c. Donetsk, Bogdana Khmelnitskogo av.84
Principles of Realization of Semantics
in Natural and Artificial Systems
В.В. Сторож
Донецький національний технічний університет, Україна
Україна, 83050, м. Донецьк, пр. Богдана Хмельницького, 84
Принципи реалізації семантики
в природних та штучних системах
Семантика сообщения формируется как собственно сообщением, так и воспринимающей это сообщение
интеллектуальной системой. Человек в процессе понимания сообщения формирует на его основе
некоторые интеллектуальные целостности, – гештальты, идеи, схемы и т.п. Эти выделенные схемы в той
или иной мере соответствуют внутренним схемам, основанным на желаниях и запросах.
Ключевые слова: смысл и значение, гештальт, схема, интеллектуальная система.
Semantics of the message is formed as the message proper, and intellectual system perceiving this message.
The person in the course of understanding of the message forms on its basis some intellectual integrity, - a
Gestalt, ideas, schemes, etc. These allocated schemes to some extent correspond to the internal schemes
based on desires and inquiries.
Key words: sense and meaning, gestalt, schema, intellectual system.
Семантика повідомлення формується як власне повідомленням, так і сприймаючій це повідомлення
інтелектуальною системою. Людина в процесі розуміння повідомлення формує на його підставі деякі
інтелектуальні цілісності, – гештальти, ідеї, схеми і т.п. Ці виділені схеми в тій чи іншій мірі відповідають
внутрішнім схемам, що засновані на бажаннях та запитах.
Ключові слова: смисл та значення, гештальт, схема, інтелектуальна система.
Введение
Компьютерная обработка текстовой и речевой информации на уровне смысла,
значения, понимания информации весьма примитивна, и ни в какой мере не может
конкурировать с человеком.
Так, несмотря на распространенность компьютерных переводчиков, они могут
осуществлять лишь пословный перевод (и то во многих случаях очень неточный),
зачастую неспособны передать смысл уже на уровне предложения, и совершенно не
понимают смысла текста в целом.
При работе в Интернете и вообще с библиотеками информации часто необходимо
провести поиск информации, скачать, проанализировать полученную информацию и
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 14
1С
в результате получить «выжимку» на 1 – 3 страницы. Как правило, на любой вопрос
мы получаем количество ссылок от тысяч до десятков миллионов. Уже здесь возникают
проблемы избытка информации по выбору нужных нам ссылок. Но пусть мы просмотрели
значительную часть ссылок, отсеяли рекламу, дилетантов и т.д., скачали сами тексты.
Это могут быть тысячи статей и сотни и тысячи книг на не очень понятном английском
языке. Анализ всей этой литературы может занять годы. А требуются не более
нескольких часов, в крайнем случае, дней. Хорошо бы, если бы все указанное сделал
компьютер, но он пока на это не способен.
Представляется, что следующий этап развития компьютерной семантики должен
быть направлен именно на решение указанных выше задач и сравнимых с ними по
трудности. Для этого необходимо решение целого ряда принципиальных вопросов:
1. Понять, чем отличаются процессы построения семантики (смысла, значения
и т.п.) в естественных и искусственных системах;
2. Понять хотя бы на общем уровне, каким образом, с помощью каких
механизмов, инструментов и процессов формируется семантика в естественных и
искусственных системах;
3. Понять, каким образом можно наиболее адекватно моделировать процессы
построения семантики в естественных системах, а затем реализовывать эти модельные
представления в искусственных системах.
Поиску ответов на указанные вопросы и посвящена данная работа.
1. Проблемы получения значения сообщения
Используем в данной работе по отношению к тексту и речи обобщающий термин
«сообщение». В широком смысле под сообщением можно понимать любую инфор-
мацию: текст, речь, схемы, формулы, и даже произведения искусства. В данной работе
будем рассматривать только те типы сообщений, которые либо непосредственно
выражаются с помощью понятий (текст, речь), либо в значительной мере выразимы
с помощью понятий (схемы, формулы и т.п.). Такое ограничение вызвано тем, что
два указанных типа сообщений существенно различны. Смысл понятийных и частично
формализованных сообщений понимается субъектами более или менее одинаково,
определяется в основном рассматриваемой предметной областью, и при необходи-
мости может быть сформулирован более строго. В то же время произведения искусства
выражаются (за исключением литературы) без использования понятий (например,
музыка и живопись), трактуются различными субъектами существенно различным
образом (т.е. имеют существенно различный смысл), и требуют для своего обоснования
сущностного понимания таких понятий как сознание, душа, смысл жизни, наслаждение,
романтика и т.д. Требуемый для такого восприятия уровень семантики находится, по-
видимому, за горизонтом возможностей компьютерных систем современного типа.
В работах представителей различных дисциплин, – лингвистики [1], когнитив-
ной лингвистики [2], искусственного интеллекта [3-5] делаются выводы о том, что
понимаемое человеком содержание текста и речи, называемое также смыслом, зна-
чением или семантикой, значительно богаче, чем это представляется в формали-
зованных компьютерных моделях.
В самом общем виде схема получения значения сообщения приведена на рис. 1.
В компьютере семантика текста сводится к сумме семантики отдельных слов текста
и их связей. Человек же в процессе интерпретации и понимания текста создает сущест-
венно отличающееся от исходного теста содержание, в результате чего может по-
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 15
1С
явиться ряд принципиально новых понятий, важных для понимания текста и отсут-
ствующих в исходном варианте, новые связи, выводы и т.д. У компьютера «смысл»
есть содержание собственно текста. База данных при этом относительно невелика и
состоит из краткого описания предметной области и правил связывания единиц
текста. У человека извлечение смысла из текста направляется его желаниями и под-
держивается обширной базой знаний (всем жизненным опытом человека). В сущности, из
рис. 1 можно «вытащить» целый ряд более детализированных схем для человека и
компьютера.
Рисунок 1 – Общая схема получения значения
Для разработки следующего уровня компьютерной семантики мало просто
тезиса о различии объемов смысла у человека и компьютера. Необходимо понять
источники этого различия и с их учетом найти инструменты для более адекватного
представления семантики в компьютерных системах. Для решения этой задачи про-
анализируем хорошо известный в логике и когнитивной лингвистике термин «объем
понятия», требования к объему понятия с точки зрения представления реальности,
способы изменения объема понятий и т.п.
Под объемом понятия в данной работе понимается, с одной стороны, величина
области реальности (действительно существующей, или воображаемой), представляемая
понятием, а с другой, – объем содержания как величина и разнообразие описания.
Вопрос об оптимальном отображении реальности с помощью понятий в лингви-
стике и компьютерной семантике, как правило, не рассматривается, а между тем он
исключительно важен. В подтверждение этой точки зрения приведем примеры нали-
чия методов решения сложных задач, в которых решение ищется в виде некоторых
оптимальных по сложности информационных объектов, в какой-то мере аналогич-
ных понятиям. В частности, это метод группового учета аргументов (МГУА), в
котором решение ищется в виде набора полиномов определенной сложности и вида,
методы генетических алгоритмов, в которых решение ищется с помощью модифици-
рованных до оптимального уровня хромосом и т.д. И еще пример непосредственно
из области языков. В русском языке имеются три-четыре понятия, описывающих
Сообщение (речь,
текст)
База знаний
Цели (желания,
предпочтения и
т.п.)
Смысл + неосознаваемое
Смысл (человек)
«Смысл»
(компьютер)
Результат
размышлений
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 16
1С
снег (наст, пороша), а в эскимосском – около 50-ти. Эскимосы выделяют как отдель-
ный элемент реальности и называют, в частности, снег, который олени могут пробить
копытами и кормиться, снег, по которому могут проехать нарты и др. Вследствие
этого у них не возникает проблем ни с передачей информации относительно снега,
ни с ее эффективным использованием. А если бы эскимосы использовали русское
понятие снега, то они не смогли бы различить снег, который могут разгрести олени,
снег, в котором не утонут нарты и т.п., и, скорее всего, погибли бы. Из этого и
аналогичных примеров можно сделать вывод, что и в человеческом языке существует
принцип оптимального по объему и содержанию понятийного представления интересую-
щей предметной области. Подкрепляя эти соображения аналогией с методами МГУА и
генетическими алгоритмами можно утверждать, что для различных предметных
областей и задач оптимальный объем и содержание одних и тех же понятий, вообще
говоря, различны.
Далее рассмотрим некоторые наиболее известные причины и методы «под-
гонки» содержания понятий под требования наиболее точного и оптимального пред-
ставления текущей задачи.
1. Чрезвычайно широко используемым источником получения новых значений
являются сочетания различных частей речи, – например, существительного и прила-
гательного, и вообще различного рода грамматические формы, – дополнения, имен-
ные сказуемые и др. В качестве примера рассмотрим содержание прилагательного
«жесткая» в двух выражениях: жесткая дискуссия и жесткая стыковка. Для указанных
случаев в слове «жесткая» можно выделить как одинаковое, так и различающееся
содержание. Одинаковое – это указание на некоторую чрезвычайность и превышение
средних тенденций при реализации процесса. Различающееся – это способы реали-
зации чрезвычайности. Для стыковки это физический толчок или удар, для дискуссии –
это психологическое противостояние, ультимативные заявления, неприятие противо-
положной точки зрения и т.д. Отметим, что в рассматриваемых случаях содержание
слова «жесткий» раскрывается (детализируется, уточняется и т.п.) существенно раз-
личным образом как на понятийном, так и на схемном уровнях. При этом суть
взаимодействия двух понятий сводится не просто к суммированию их содержаний
(хотя и этот процесс в некоторой степени происходит), а к генерации принципиально
нового, не содержащегося в исходных понятиях содержания! Это тот вид интел-
лектуальной деятельности, с которой превосходно справляется человек, и совершен-
но не справляются современные компьютерные программы.
2. Еще один чрезвычайно распространенный метод получения новых значений,
это использование фигур речи (тропы), к наиболее распространенным и изученным
из которых относятся аналогии и метафоры. В работах Дж. Лакоффа и его последо-
вателей [6], [7] детально рассмотрено влияние метафор на процессы человеческого
мышления и генерацию нового содержания. Лакофф ввел представление о структур-
ной метафоре [6, c. 35]: это случаи, когда содержание одного концепта (понятия)
структурируется на частичном (как правило) базовом содержании (которое можно
представить также как схему) другого концепта. Рассмотрим пример такой метафоры:
пусть некто назван нами «Солнышко!». Солнышко – это метафора. Мы используем
не весь объем понятия «солнце» (небесное светило, день и ночь, тепло и т.д.), а лишь
ту часть, которая связана с одним из вариантов непосредственного восприятия солнца:
яркий утренний свет, свежесть, радость, таинственность. И лишь затем на эту базу
или схему проецируем черты конкретного человека.
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 17
1С
Существуют и более сложные виды метафор или аналогий. Например, если мы
сравним фирму с живым организмом, то далее можем заимствовать такие характери-
стики организма, как воспроизводство, развитие, безопасность и др. Такая метафора
как бы задает нам уже готовый трафарет для моделирования (выполняет роль модели-
конфигуратора по терминологии В.А. Лефевра и Г.П. Щедровицкого).
Метафоры и аналогии имеют то же назначение, что и словосочетания и граммати-
ческие формы: генерация нового смысла, нового значения, нового знания. Принципиаль-
ным во всех этих случаях является тот факт, что в тексте или речи эти новые
смыслы, значения и знания присутствуют в сильно сокращенном и «зашифрован-
ном» виде, скорее как ключи, используемые для генерации этих новых знаний, чем
как непосредственно сами знания. Для получения же знаний (смыслов, значений)
необходима интеллектуальная деятельность субъекта, развертывающая зашифрованное в
сообщении знание. Ну, и, в общем-то, как хорошо известно, такая дешифрация может
быть осуществлена не единственным образом, и зависит от знаний и предпочтений
субъекта.
3. Существует большое количество понятий, содержание которых зависит от раз-
вития общества, науки и техники, уровня познания, и вообще от эволюции Вселенной и
жизни. В качестве примера рассмотрим влияние эволюции на содержание таких по-
нятий, как интеллект и информация. В эволюции живого можно выделить порядка
десятка «больших скачков» [8], на каждом из которых существенно менялись прин-
ципы обработки информации, а соответственно менялось само содержание понятий
информации и интеллекта: самовоспроизводящиеся молекулярные циклы, вирусы,
бактерии, простейшие, насекомые, рептилии, млекопитающие, человек. На рис. 2 дано
упрощенное представление об изменении состава (содержания) понятий в процессе
эволюции.
При рассмотрении рис. 2 очевидным является тот факт, что простейшие и насе-
комые, например, не используют языки понятийного уровня, не используют сим-
вольных представлений, и вследствие этого не обладают мышлением и сознанием.
По этой причине для описания интеллекта на их уровне не требуется использования
представлений о понятийном языке, символах и т.п. И наоборот, для описания
человеческого интеллекта требуется использование понятийного языка и мышления.
Из этих рассуждений следуют два ключевых вывода:
– доказательство наличия интеллекта у какой-либо системы вовсе не доказывает,
что этот интеллект сравним с человеческим. Есть задачи принципиально недостижи-
мые для интеллекта более низких уровней. Так, и самолет, и телега являются средством
передвижения, но при использовании телеги в принципе невозможно достичь Америки;
– не существует разумного обоснования для существования единого понятия
интеллекта (а также информации): понятие интеллекта для нижних уровней эволюции
не позволяет объяснить свойства интеллекта высших уровней, и, наоборот, содер-
жание понятия «интеллект» для высших уровней эволюции является существенно
избыточным для описания низших уровней эволюции.
Таким образом, само по себе понятие «интеллект» указывает скорее не на
конкретное содержание, а на обобщающий функциональный принцип, типа «средства
передвижения» (точнее, устройства по обработке информации). После указания
функционального принципа, необходимо, вообще говоря, конкретизировать описание.
Но мы этого в явном виде не делаем, ограничиваясь неформализуемым (обычно)
уточнением в результате учета контекста. Но часто контекста недостаточно для
конкретизации, или мы его неправильно интерпретируем.
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 18
1С
Вот где источник трудностей, парадоксов и проблем при изучении понятий
информации, интеллекта и мышления. Какой же компьютер справится с анализом
сообщений, содержащих эти понятия, когда и человек-то зачастую неспособен это
адекватно сделать. Выход представляется тот же самый, что использовали эскимосы
относительно понятия «снег» (правда, безотносительно к эволюции): для всех
понятий, описывающих эволюцию или развитие, необходимо выделить качественно
различающиеся этапы, и для каждого из этих этапов создать частные понятия,
которые объясняются и описываются через термины, присущие данному этапу
эволюции или развития.
Рисунок 2 – Усложнение понятия интеллекта в процессе эволюции
4) Существует также многозначность смыслов сообщения [1]. Один из источников
многозначности – это использование шуток, юмора, намеков, иносказаний, притч и т.п.
Второй источник связан с тем, что мы не просто читаем текст (в частности, худо-
жественный), а соотносим его со всем личным опытом, переживаниями, стремле-
ниями, идеями и т.п. В результате в процессе чтения мы получаем несколько парал-
лельно развивающихся и взаимосвязанных уровней смысла [1], причем именно высшие
уровни являются наиболее важными, индивидуальными и могут быть совершенно
различными у разных людей, читающих один и тот же текст. Отметим, что в отличие
от компьютера человек легко (и часто с удовольствием) работает с многовариантными,
многозначными и неопределенными смыслами, причем, не выбирая одно значение
(и отбрасывая остальные), а одновременно «ведет» различные смыслы во время
понимания и размышления.
2 Принципы формирования смысла и значения
С формальной стороны суть формирования значения заключается в том, что
сообщению каким-то образом ставится в соответствие нечто другое, имеющее отноше-
ние к пониманию, интеллекту и мышлению. В связи с этим возникает ряд вопросов:
– что именно ставится в соответствие?
– каковы критерии выбора соответствия (законы перевода системы символов в
нечто другое), и откуда, собственно, возникают сами эти критерии?
– как на физическом уровне реализуется установление соответствия?
– для каких минимальных единиц сообщения устанавливается соответствие
(посимвольно, между понятиями, между предложениями и т.д.)?
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 19
1С
Д. Хофштадтер [9, c. 51] предложил конструктивные соображения по ответу на
первый вопрос: «между значением в формальных системах и значением в языке есть
важное различие. Различие это заключается в том, что, выучив значение какого-либо
слова, мы составляем затем новые предложения, основанные на этом значении. В оп-
ределенном смысле значение становится активным, так как оно порождает новые
правила создания предложений… В формальной системе значение должно оставать-
ся пассивным; мы можем прочитывать каждую строчку в зависимости от значения
символов, ее составляющих, но нам не позволено создавать новые теоремы, основываясь
на значениях, которые мы придаем этим символам». Принимая трактовку Хофштадтера,
сформулируем ее в более явном виде:
– в формальной системе получение значения заключается в установлении соот-
ветствия между двумя системами символов. Сам процесс установления соответствия
заключается в том, что из исходной системы символов (сообщения) по определен-
ным заранее правилам получается второй набор символов (значение);
– человек воспринимает исходное сообщение как некий набор значений. Но этот
набор не окончательный, он продуцирует некоторые активные процессы, которые
приводят к генерации дополнительного и отличного от исходного значения (этот
тезис полностью совпадает с результатами данной работы, изложенными в п. 1).
Более конкретно вопросы генерации нового значения рассмотрим далее.
Важные соображения по принципам формирования смысла на базе образов и
концептов приводятся Ю.Р. Валькманом. Так, в работе [3] он приходит к выводу о
целостности образа, невозможности его описания с помощью перечня характери-
стик: «Сейчас уже понято, что образ далеко не всегда «распродается» на признаки,
существенные характеристики. А если и делится на них, то непонятно, по какому
основанию, на основе каких критериев». Он также приходит к выводу о невозмож-
ности сведения смысла сообщения к сумме составляющих смыслов (что полностью
совпадает с выводами, полученными в первой части данной работы, но с помощью
аргументации иного типа) [4]: «Под смыслом применительно к вербальному образу
(тексту) и, в частности, к минимальной единице этого текста понимается целостное
содержание какого-либо высказывания, не сводимое к значениям составляющих его
частей и элементов, но само определяющее эти значения».
Последующий анализ принципов формирования значения, проводимый в данной
работе, существенно опирается на результаты, полученные в процитированных работах
Д. Хофштадтера и Ю.Р. Валькмана.
Итак, что же именно ставится в соответствие в процессе понимания сообщения?
Согласно полученным в п. 1 выводам, для каждого крупного этапа эволюции должно
быть разработано свое понимание информации и интеллекта, а, равно как и производных
от них понятий, в частности, смысла, значения и др. При этом для всех этапов эволюции,
а также для искусственного интеллекта процесс анализа сообщения можно выразить
одной общей схемой-последовательностью (рис. 3.):
Содержание приведенной на рис. 3 схемы существенно разнится для разных
ситуаций. Кратко рассмотрим наиболее характерные из них.
Для машины Тьюринга сообщением является часть ленты вычисляющего устройст-
ва, на которой в двоичном коде записана входная информация [10, c.24-26]. Критерии
анализа представляют собой «таблицу команд» или программу, записанную на другой
ленте (как устройстве памяти), либо другом участке той же ленты. Анализ сообщения
реализуется в исполнительном устройстве путем использования таблицы команд. И ре-
зультат анализа есть информация, записанная на еще одном участке ленты. Эту ин-
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 20
1С
формацию можно также охарактеризовать как интерпретацию или значение сообщения.
Характерной особенностью машины Тьюринга является взаимная независимость
сообщения от программы его анализа. В то же время результат анализа (значение)
определяется не только текстом сообщения, но и используемой для анализа данного
сообщения программой. Иначе говоря, значение сообщения в компьютере, вообще
говоря, не просто не единственно, а может быть каким угодно. Это и не удивитель-
но, поскольку в самом определении компьютерного значения есть лишь одно огра-
ничивающее требование: наличие соответствия между заданной системой символов
(сообщением), и любой другой системой.
Рисунок 3 – Общая схема анализа сообщения
Рассмотрим другой важный случай: клетка живого организма как инструмент
получения значения из сообщения, в какой-то степени аналогичный мозгу и компью-
теру. В качестве сообщения служит геном, а в качестве значения или смысла – жизне-
деятельность клетки, реализуемая через процессы. К отличительным чертам этого способа
обработки информации по сравнению с человеческим мозгом и компьютером относятся
следующие:
– не используется символьное и вообще любое носителенезависимое представ-
ление информации;
– нет выделенного собственно информационного представления результата анализа
сообщения (генома), информация тесно взаимосвязана с механизмами реализации.
Образно говоря, живой организм представляет собой большой набор «читателей»
(в человеческом организме несколько десятков триллионов клеток), извлекающих из
одного и того же текста (генома) различные значения в зависимости от фенотипа,
типа ткани, возраста организма, и, в какой-то мере, внешней среды. В клетке, в
отличие от компьютера, сообщение (геном) и систему его анализа уже нельзя считать
независимыми. В частности, хорошо известно, что внешние по отношению к геному
процессы могут менять «силу» генов, вплоть до их «включения» или «выключения».
В связи с этим в сообществе исследователей возникла дискуссия: а где находится
информация, предписывающая деятельность клетки: только в геноме или в клетке в
целом? Д. Хофштадтер наглядно выразил эту ситуацию [9, c. 192]: «у нас имеются
два противоречивых взгляда на природу информации в генотипе. Один из них
утверждает, что, поскольку такое большое количество информации содержится вне
ДНК, мы должны рассматривать ДНК не более как очень сложный набор пусковых
механизмов, что-то вроде кнопок на музыкальном автомате; другой взгляд – что вся
информация содержится в ДНК, только в очень неявной форме». Представляется, что
две крайние позиции, выраженные в цитате, не являются противоречащими, если под
неявной формой представления информации понимать ее сжатое, зашифрованное
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 21
1С
представление. В этом случае для извлечения зашифрованной информации требуется
некоторая дополнительная информация. И чем сильнее сжата информация в сообщении,
тем больше требуется внешней информации (эта внешняя информация содержится в
устройстве анализа сообщений). Информация может быть понята, получить значение и
смысл, только путем интерпретации ее в соответствующем устройстве, предназначен-
ном для обработки именно этого типа информации [11, c. 52].
Получение значения в человеческом мозгу опирается на целый ряд инфор-
мационных сущностей, отсутствующих при работе генного механизма клетки. Эти
информационные сущности описываются такими понятиями, как символ, язык, концепт,
гештальт, понимание, мышление, сознание и др. Для полного представления о по-
нимании сообщения требуется также знание нейрофизиологии: каким образом те
или иные информационные сущности представлены и обрабатываются на нейро-
физиологическом уровне, какими участками мозга, как эти участки мозга взаимодейст-
вуют между собой и т.п. По-видимому, такое полное представление о понимании
может быть получено в обозримое время, но объем теоретических и эксперименталь-
ных работ, которые должны быть проведены для этого, достаточно велик. В данной
работе предлагается существенно более простая схема, основное назначение которой –
упорядочение представлений о ключевых этапах результатов работы мозга (а не
нейрофизиологической основы) в процессе понимания сообщения (рис. 4).
Рисунок 4 – Схема формирования смысла и значения у человека
Человек способен воспринимать информацию не только в непосредственной
(ощущения, образы), но и в символьной форме. Суть использования символов заклю-
чается в том, что они заменяют собой другие, вообще говоря, значительно более
сложные сущности. Таким образом, в процессе восприятия символьного сообщения
происходит преобразование относительно простой символьной формы в существенно
более сложное когнитивное и нейрофизиологическое (название зависит от того, какой
уровень представления мы рассматриваем) представление. Вопрос в том, насколько
оно более сложное? В рамках современной компьютерной идеологии обычно ограничи-
ваются уровнем понятий и их качеств и отношений. Данные нейрофизиологии свиде-
тельствуют, что такой (или близкий к этому) уровень понимания символьных со-
общений действительно существует. Но это только начало процесса понимания! В когни-
тивной лингвистике общепринято считать процесс понимания более сложным [1], [2], с
этим согласен и ряд специалистов по искусственному интеллекту, в частности [3], [4],
[9], а также п.1 данной работы. К слову сказать, существует тяжелое психическое
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 22
1С
заболевание, приводящее к умственной неполноценности, называемое аутизмом.
Существенным для этого заболевания является именно буквальное понимание слов,
и непонимание смысла сообщения в целом [12].
Таким образом, после первого этапа «буквального» (более строго – по-по-
нятийного) понимания идет второй этап, включающий в себя создание смысла и/или
значения сообщения. В процессе создания этого более точного уровня смысла возможно
появление новых идей, понятий, целей персонажей и др., отсутствующих в исходном
сообщении. Часть механизмов создания и представления смысла рассмотрена в п.1.
данной работы. Но существует еще один мощный механизм создания нового смысла:
избирательное восприятие различных частей сообщения. Избирательность может быть
обусловлена целым рядом факторов: различным уровнем доверия к разным источни-
кам (не заслуживающий доверия источник просто не воспринимается, или трактует-
ся с точностью до наоборот), предпочтение к отдельным названиям, идеям и т.д., в
результате чего из сообщения «вырезаются» только значимые для субъекта восприятия
участки. С точки зрения избирательности содержания, ситуация аналогична «чтению»
генома на клеточном уровне. Образно говоря, при таком подходе понимание со-
общения больше напоминает игру на флейте (регулировка с помощью клапанов
потоков воздуха и воспроизводимых звуков), чем движение по шоссе.
Заметим, что, вообще говоря, существует два основных режима восприятия со-
общений: 1) режим «запроса», при котором информация в сообщении, да и сами
сообщения, воспринимается избирательно. Для компьютера к этому режиму отно-
сятся, в частности, запрос в базы данных или знаний, поиск в Интернет (при этом
весь объем информации в Интернет можно рассматривать как одно очень большое
сообщение) и др.; 2) режим полного, неизбирательного восприятия. Как аргументи-
руется выше, человек всегда в той или иной мере работает в режиме «запроса». В то
же время современная компьютерная лингвистика ориентирована преимущественно
(а в большинстве случаев – полностью) на режим полного чтения.
После этого предварительного рассмотрения особенностей интерпретации
сообщения в различных когнитивных системах перейдем к рассмотрению вопроса, а
что же соответствует в когнитивной системе сообщению, и что есть понимание?
Представляется, что это два разных вопроса – соответствие сообщению шире по
своему объему процесса понимания. Для описания соответствия сообщения у чело-
века необходимо использовать сразу несколько уровней или слоев:
− соответствие на нейрофизиологическом уровне, т.е., какие именно структу-
ры мозга как физического тела участвуют в отображении содержания сообщения;
− соответствие на процессном уровне, т.е., какие процессы (временная и про-
странственная структура, взаимодействие, отношения причинности с другими про-
цессами и т.д.) соответствуют содержанию сообщения;
− соответствие на информационном уровне, т.е., что именно в сообщении и
каким образом соответствует элементам некоторой обобщенной базы знаний, нахо-
дящейся в мозгу субъекта восприятия сообщения?
Обычно перечисленные уровни исследуются независимо, в крайнем случае,
попарно. Но очевидно, что полностью понять процессы понимания можно лишь
путем одновременного изучения всех трех уровней как некоей единой системы.
Последний уровень соответствия (информационное соответствие) можно назвать
также смыслом или значением. В лингвистике принято считать смысл внутренним,
не формализуемым, или частично формализуемым свойством психики [2]. Выразим
ту же мысль в несколько иной трактовке, более пригодной для развития и моделирования.
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 23
1С
Смыслу сообщения соответствует все богатство информационной, процессной и
нейрофизиологической реализации. Он является «воплощенным» (по англ. embodied),
также как мышление и сознание. Смысл обладает (для одного и того же субъекта)
более или менее одинаковым содержанием, и может быть формализован лишь
частично. Значение – это та часть смысла, которая может быть формализована.
Значение всегда уже смысла. Поскольку формализация может быть осуществлена
различными способами (полнота, инструмент, цели и т.д.), то любое сообщение
может иметь множество значений, даже для одного и того же субъекта. Логическое
мышление реализуется на уровне значений. И если логические выводы входят в
противоречие со смыслом, то возможно обратное влияние значения на смысл
(упрощенно говоря, происходит диалог левого и правого полушарий). В процессе
общения мы обмениваемся значениями, пытаясь затем довести их до смысла в
процессе понимания, но часто делаем это с заметной степенью неадекватности.
Именно об этой принципиальной неполноте общения писал Ф.Н. Тютчев:
Как сердцу высказать себя?
Другому как понять тебя?
Поймет ли он, чем ты живешь?
Мысль изреченная есть ложь…
Понимание следует трактовать как процесс выделения ключевых составляющих
смысла сообщения. Как смысл, так и понимание могут изменяться (обогащаться,
уточняться и т.д.) в процессе размышлений над сообщением или его частью. Поскольку
понимание концентрируется на немногих, ключевых идеях сообщения, то оно легче
подвержено формализации, чем смысл. Но в случае неудовлетворительности понимания
(по любой причине), уточнение и увеличение адекватности мы можем реализовать лишь
«погружаясь» в смысл и вытаскивая из него в качестве ключевых новые, более адекват-
ные представления.
Рассмотрим механизмы выбора при генерации смысла сообщения. Для наглядности
используем режим поиска нужной информации человеком (соответствует режиму запроса
для компьютера). Характерным для человека является то, что он в состоянии отыскать
необходимую информацию, представленную в совершенно различной форме, в частности:
− другими понятиями, эти понятия могут быть синонимами; терминами, описываю-
щими аналогичное явление в других науках; обобщениями данного термина; членами
одного и того же ряда и др.;
− информацию, выраженную с помощью тропов (метафор, аналогий и др.);
− выбирать необходимую информацию, разбросанную по разным частям со-
общения, или даже по разным сообщениям, и строить на основе этой информации
компактное, целостное представление;
– сопоставлять информацию, представленную в виде текста, схем, графиков,
формул, рисунков и др.
Объяснить эти способности человека можно, только если предположить у него
наличие следующих способностей:
1) Человек легко и свободно преобразовывает информацию, представленную
в самой различной форме, к одному и тому же виду;
2) Человек знает, что он ищет, и имеет компактную, целостную форму пред-
ставления этого знания. Мы называем эту целостную форму представления знаний
гештальтом, образом или схемой.
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 24
1С
В процессе поиска нужной информации человек извлекает из сообщения
нужную информацию в виде схемы и сравнивает полученную схему со схемой,
возникшей на основе запроса. При удовлетворительной степени сходства схем он
работает с извлеченной из текста схемой далее, в противном случае ищет далее.
Для реализации следующего уровня компьютерной семантики необходимо
понимать, что схема принципиально несводима к перечню ее элементов. Это верно
уже на уровне технических устройств. Так, для составления списка элементов
радиотехнической схемы требуется совсем немного времени, и нет необходимости в
специальном образовании. В то же время для получения понимания того, как
работает схема, требуется гораздо больше времени, и соответствующее образование.
При этом специалист способен увидеть общность схем, представленных совершенно
различными элементами, и с различной топологией связей. Что уж тогда говорить о
гораздо более сложных мысленных схемах, к тому же лишь частично формализован-
ных. Из представленных доводов следует вывод, что современные компьютерные
методы работы с текстами (в частности, поиск в Интернет), основанные на поиске
заданной группы слов, лишь в очень небольшой степени отражают специфику работы с
информацией человека, и не могут быть положены в основу прорывных методов
компьютерного анализа текстов.
Что же представляет собой схема (гештальт, мысль, целостность) интеллек-
туального запроса в плане физической реализации и как ее моделировать?
Из субъективного опыта мы знаем, что такого рода схема представляет собой
некоторый относительно устойчивый психический процесс. Относительно – потому
что в процессе понимания и мышления идея может видоизменяться, обрастать
новыми подробностями, трактовками, нюансами и т.п. Устойчивый – потому что в
процессе размышлений остается неизменным некоторое ядро запроса или идеи.
Идея, мысль, возникающая у нас, является уникальным, разовым объектом
длительностью свыше 100 мсек (время осознания), и основанная на более быстрых
процессах (1 – 10 мсек), характерных для работы отдельного нейрона или небольшой
группы близко расположенных нейронов. Вследствие того, что мысль как целост-
ность, как глобальный квазиустойчивый процесс основана на более простых процес-
сах, представляется логичным ввести представление о процессах второго и более
высоких порядков как способе организации мышления в мозгу.
К ключевым принципам реализации процессов второго порядка необходимо
отнести следующие:
– наличие коллективных эффектов в среде процессов первого порядка, и
возникновение обратных стабилизирующих связей именно между коллективами
процессов первого порядка;
– иерархический характер обработки информации в человеческом мозгу.
Для того чтобы детализировать далее указанные принципы, необходимо оп-
ределить среду реализации процессов второго порядка.
В качестве первой из сред выступает головной мозг, в котором эти процессы
реализуются как «воплощенные». Для их описания требуется детальное знание строения
мозга, нейронов, синапсов, процессов, иерархической организации, ритмических волн и
многое другое. Представляется, что это сложная задача, и она может быть решена
только большим коллективом исследователей в течение значительного времени (до
нескольких десятков лет).
Ко второму типу сред следует отнести все системы обработки информации, в
которых информация находится в формализованном виде, безразличном к виду
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 25
1С
материального носителя, т.е. компьютерные системы обработки информации. По
определению модели как упрощенного описания объекта все формальные методы
вместе с физическими средствами их реализации, т.е. компьютерами, являются
моделями по отношению к мозгу. Поэтому, строго говоря, для компьютеров мы
должны говорить не о процессах второго порядка, а о модельном представлении
процессов второго порядка, т.е. о модельном представлении работы мозга. Тем не
менее, при использовании достаточно адекватных моделей мы в результате работы
компьютера должны получить те же результаты, которые получит мозг, если ре-
зультаты его работы формализовать.
Существует целый ряд интеллектуальных объектов, используемых при высоко-
уровневом анализе информации: фреймы, классы (в программировании), автоматы по
фон Нейману, искусственные нейроны и др. Все эти интеллектуальные объекты могут
быть использованы в качестве основы для построения моделей процессов второго
порядка. При этом с точки зрения компьютерной реализации они должны представлять
собой некие динамические программные объекты, включающие в себя возможности: а)
создания новых объектов типа экземпляра класса с учетом входной информации, знаний
и целей субъекта; б) включения во вновь созданный объект уже существующих
объектов, в частности, базовых описаний концептов, схем, фреймов, графов; в) рас-
смотрение в интеллектуальных операциях новых или модифицированных объектов как
неких целостностей с точки зрения семантики и др.
Выводы
В компьютере семантика текста и речи сводится к сумме семантики отдельных
слов и их связей. Человек же в процессе интерпретации и понимания текста создает
существенно отличающееся от исходного текста содержание. Существует целый ряд
факторов, участвующих в генерации смысла: части речи и грамматические формы;
фигуры речи или тропы, в частности, метафора и аналогия; проблемы определения
объема понятий, описывающих эволюцию и развитие; многозначность смысла
сообщения.
Понятие интеллекта – это не единое понятие, а обобщающий функциональный
принцип, обозначающий объект по обработке информации. В связи с этим для
понятия «интеллект», так же, как и для других понятий, описывающих эволюцию и
развитие, необходимо выделить наиболее крупные этапы эволюции, и содержание
понятий определять для каждого этапа эволюции. Естественно, что каждое из такого
рода понятий будет развиваться и обогащаться вполне определенным образом.
Объем и содержание понятия конструируются таким образом, чтобы оптималь-
ным образом отображать реальность, включая как внешний мир, так и внутренние
переживания.
В сообщении информация находится в неактивном, зашифрованном виде. Для
ее активизации необходимо устройство по извлечению и активизации информации
(тело клетки, мозг, компьютер и др.). Чем больше своей внутренней информации содер-
жит такое устройство, и чем она более сложно организована, тем больше информации
может быть извлечено из сообщения, и тем больше спектр ее возможных значений.
Смыслу сообщения соответствует все богатство информационной, процессной
и нейрофизиологической реализации. Он является «воплощенным» (по англ. embodied),
также как мышление и сознание. Значение – это та часть смысла, которая может
быть формализована.
Сторож В.В.
«Искусственный интеллект» 2014 № 3 26
1С
Человек мыслит посредством целостных психических сущностей, называемых
идеями, гештальтами, образами, схемами и т.д. В процессе понимания сообщения из
него выделяются схемы, по возможности соответствующие внутренним схемам,
основанных на желаниях и запросах.
Мысль как физическая сущность представляет собой процессы второго и более
порядков по отношению к нейронам. К ключевым принципам организации таких
процессов являются следующие: они основаны на более быстрых процессах, происходя-
щих в отдельных нейронах или небольших их группах; наличие обратных связей
между коллективами процессов первого порядка; иерархический характер обработки
информации.
Список литературы
1. Богин Г.И. Обретение способности понимать: Введение в герменевтику / Богин Г.И. – Тверь, 2001. –
731 с.
2. Попова З.Д. Когнитивная лингвистика / З.Д. Попова, И.А. Стернин. – М. : АСТ: Восток-Запад –
2007. – 314 с.
3. Валькман Ю.Р. Целостность образов: О моделировании смысла и понимания / Ю.Р. Валькман //
Information Technologies & Knowledge – 2012. – V. 6., № 1. – P.14-25.
4. Валькман Ю.Р. О языке образного мышления / Ю.Р. Валькман, Л.Р. Исмагилова // Материалы
конф. «Диалог-2004».
5. Сторож В.В. Семантика и онтологии в естественных и искусственных системах / В.В. Сторож //
Open Semantic Technologies for Intelligent Systems – OSTIS-2014 – Минск : БГУИР, 2014. – С. 415-422.
6. Лакофф Дж. Метафоры, которыми мы живем / Дж. Лакофф, М. Джонсон – М. : Эдиториал УРСС –
2004. – 256 с.
7. Lakoff G. The invariance hypothesis: is abstract reason based on image-shemas? / G. Lakoff // Cognitive
Linguistics – 1990. – V. 1, № 1. – P. 40-71.
8. Сторож В.В. Принципы эволюции интеллекта / В.В. Сторож // Искусственный интеллект – 2007. –
№ 1. – С. 296-310.
9. Хофштадтер Д.Р. Гедель, Эшер, Бах: Эта бесконечная гирлянда / Хофштадтер Д.Р. – М. : Бахрах-М –
2001. – 752 с.
10. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? М.: Физматлит – 1960 . – 112 с.
11. Корогодин В.И. Информация как основа жизни / В.И. Корогодин, В.Л. Корогодина – Дубна :
Феникс, 2000. – 208 с.
12. Glezerman T.B. Autism and the Brain: Neurophenomenological Interpretation / Glezerman T.B. – New
York : Springer – 2013. – 304 p.
References
1. Bogin G.I. Obretenie sposobnosti ponimat: Vvedenie v germenevtiku – Tver – 2001. – 731 p.
2. Popova Z.D., Sternin I.A. Kognitivnaya lingvistica – M.: AST: Vostok-Zapad – 2007. – 314 p.
3. Valkman Y.R. Zelostnost obrazov: O modelirovanii smisla I ponimaniya // Information Technologies &
Knowledge – 2012. – V.6., N 1. – P.14-25.
4. Valkman Y.R. Ismagilova L.R. O yazike obraznogo mishleniya / Proc. of conf “Dialog-2004”.
5. Storozh V.V. Semantica I ontologii v estestvennih I iskustvennih sistemah – In Open Semantic
Technologies for Intelligent Systems – OSTIS-2014 – Minsk.: BGUIR, 2014. – p.415-422.
6. Lakoff G., Johnsen M. Metaphors we live by – Chicago: The university of Chicago press – 1980. – 193 p.
7. Lakoff G. The invariance hypothesis: is abstract reason based on image-shemas? // Cognitive Linguistics –
1990. – V.1, N 1. – P.40-71.
8. Storozh V.V. Prinzipi evoluzii intellecta // Iscusstvenniy intellect – 2007. – N 1. – P.296-310.
9. Hofstadter D.R. Godel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid – New York.: Basic Books – 1979. – 752 p.
10. Turing A.M. Computing Machinery and Intelligence // Mind – V.49. – P.433-460.
11. Korogodin V.I., Korogodina V.L. Informaziya kak osnova zhizni – Dubna.: Fenix – 2000. – 208 p.
12. Glezerman T.B. Autism and the Brain: Neurophenomenological Interpretation – New York.: Springer –
2013. – 304 p.
Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах
«Штучний інтелект» 2014 № 3 27
1С
RESUME
V.V. Storozh
Principles of Realization of Semantics
in Natural and Artificial Systems
In work it is shown that the person in the processes of interpretation and
understanding of the text creates maintenance essentially different from the initial text.
Mechanisms of generation of this new maintenance are considered.
The concept of intelligence is not uniform concept, but the generalizing functional
principle, designating object on processing of the information.
The sense of the message there correspond all riches information, process and
neurophysiological to realization. It is “embodied”, also as mind and consciousness.
Meaning is that part of sense which can be formalized.
The person minds by means of holistic mental entity, named ideas, gestalt, pattern,
schemes. In the processes of understanding of the message from it the schemes whenever
possible corresponding to internal schemes, based on desires and inquiries are allocated.
Статья поступила в редакцию 12.05.2014.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85290 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-29T12:57:33Z |
| publishDate | 2014 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Сторож, В.В. 2015-07-24T11:38:52Z 2015-07-24T11:38:52Z 2014 Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах / В.В. Сторож // Искусственный интеллект. — 2014. — № 3. — С. 13–27. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85290 681.3:519.9 Семантика сообщения формируется как собственно сообщением, так и воспринимающей это сообщение интеллектуальной системой. Человек в процессе понимания сообщения формирует на его основе некоторые интеллектуальные целостности, – гештальты, идеи, схемы и т.п. Эти выделенные схемы в той или иной мере соответствуют внутренним схемам, основанным на желаниях и запросах. Семантика повідомлення формується як власне повідомленням, так і сприймаючій це повідомлення інтелектуальною системою. Людина в процесі розуміння повідомлення формує на його підставі деякі інтелектуальні цілісності, – гештальти, ідеї, схеми і т.п. Ці виділені схеми в тій чи іншій мірі відповідають внутрішнім схемам, що засновані на бажаннях та запитах. Semantics of the message is formed as the message proper, and intellectual system perceiving this message. The person in the course of understanding of the message forms on its basis some intellectual integrity, - a Gestalt, ideas, schemes, etc. These allocated schemes to some extent correspond to the internal schemes based on desires and inquiries. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Искусственный интеллект Концептуальные проблемы создания систем искусственного интеллекта Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах Принципи реалізації семантики в природних та штучних системах Principles of realization of semantics in natural and artificial systems Article published earlier |
| spellingShingle | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах Сторож, В.В. Концептуальные проблемы создания систем искусственного интеллекта |
| title | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах |
| title_alt | Принципи реалізації семантики в природних та штучних системах Principles of realization of semantics in natural and artificial systems |
| title_full | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах |
| title_fullStr | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах |
| title_full_unstemmed | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах |
| title_short | Принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах |
| title_sort | принципы реализации семантики в естественных и искусственных системах |
| topic | Концептуальные проблемы создания систем искусственного интеллекта |
| topic_facet | Концептуальные проблемы создания систем искусственного интеллекта |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85290 |
| work_keys_str_mv | AT storožvv principyrealizaciisemantikivestestvennyhiiskusstvennyhsistemah AT storožvv principirealízacíísemantikivprirodnihtaštučnihsistemah AT storožvv principlesofrealizationofsemanticsinnaturalandartificialsystems |