В . С . Щепин

CMA Small Systems AB

[email protected]

Ключевые слова: искусственный интеллект, модель окружения, фрактальный объект, фрактальная память, машина Тьюринга, структура исследования, диалог, обмен информацией

Целью работы является структуризация прагматики диалогового взаимодействия. Рассмотрены этапы восприятия интеллектом информации о внешней среде, построения модели среды и обмена информацией о внешней среде с другим интеллектом. Структуры окружающей среды и памяти интеллекта фрактальны, то есть допускают бесконечное уточнение и расширение в любой точке. Работа направлена на достижение качественного понимания, что есть знание, для чего оно может быть использовано и где проходит граница между знанием и незнанием. Диалог понимается, как обмен информационными моделями, сформированными в памяти субъектов в процессе исследования внешней среды. Предлагаемая модель может рассматриваться и как модель взаимодействия программиста с компьютером. Результаты работы могут иметь практическое значение для проектирования перспективных структур компьютерной памяти и программного обеспечения, включая языки человеко-машинного взаимодействия.

1. Введение

Схема предлагаемой модели состоит в следующем. Два интеллекта исследуют окружающую среду, составляя ее модели, а затем в диалоге обмениваются результатами своей деятельности. В результате в памяти каждого интеллекта формируется суммарная модель среды, сформированный ими коллективно. Другими словами, происходит "обмен опытом", и суммарный опыт затем может использоваться каждым интеллектом индивидуально.

2. Окружающая среда как фрактальный объект

В процессе исследования или взаимодействия субъекта с окружением окружающая среда предстает в виде взаимосвязанных объектов более низкого уровня, которые в свою очередь могут быть подвергнуты дальнейшей декомпозиции, и такой процесс декомпозиции - бесконечен.

Другими словами, мы представляем себе окружающую среду, как фрактальный объект, в котором любая часть подобна целому в процессе познания - представления объекта в виде взаимосвязанных между собой частей, являющихся также объектами.

Окружающая среда структурируется в процессе познания, говорить об априорной структуре неизвестной части среды неконструктивно – она неизвестна и может быть любой. При этом и любая локальная часть среды может быть исследована лишь частично; среда всегда допускает дальнейшую детализацию структуры в любой точке. Мы ничего априорно не знаем об окружающей среде за исключением того, что она фрактальна.

3. Декомпозиция среды на объекты

3.1. Исследование окружающей среды

В процессе исследования окружающая среда структурируется и информация о ней должна быть записана в память субъекта, чтобы затем использоваться для целенаправленного поведения и быть предметом обмена в процессе общения с другим субъектом в режиме диалога.

Целью является структура представления информации об окружающей среде в памяти интеллекта, для чего необходимо проанализировать процесс исследования интеллектом окружающей среды. Процесс исследования можно разложить на следующие этапы:

• Сканирование воспринимаемой части среды и выделение объектов;
• Установление связей между объектами;
• Занесение в память структуры объектов и их связей;
• Смена "точки стояния" субъекта;
• Повторение предшествующих шагов.

3.2. Объекты как опорные точки в среде

Выделение объектов - это первый этап структуризации среды. Объекты определяются по локальным совокупностям характерных признаков, позволяющих выделить их из среды в процессе восприятия. Объект это не обязательно физическое тело. Разделы доклада или сообщения вполне могут рассматриваться как объекты, представляющие собой декомпозицию темы.

Прагматика отображения объектов в памяти интеллекта сводится к информации, требуемой для вызовов программ действий, необходимых для поиска и распознавания объектов. Информации об объекте, сохраненной в памяти, должно быть достаточно для обнаружения этого объекта в окружающей среде. Это может быть визуальный образ объекта или некоторое описание на ЕЯ, которое может храниться в памяти субъекта.

3.3. Связи между объектами

Связи между объектами конструируются интеллектом в процессе структуризации окружающей среды. Связи между объектами устанавливаются посредством процессов, выполняемых субъектом, таких как "отследить взаимное расположение", "увидеть", "пройти расстояние от одного объекта до другого", "понять логические взаимосвязи между разделами текста". Другими словами, прагматика отображения связей между объектами сводится к действиям субъекта по выявлению этих связей.

Выявление связи это действие интеллекта по установлению отношения между объектами. Связи описываются наборами параметров, которых достаточно для того, чтобы запустить "программу", позволяющую интеллекту распознать конкретную связь между объектами.

Связи могут храниться в памяти интеллекта в виде информации, управляющей его органами восприятия, а также в виде фрагментов текстов на ЕЯ.

Цель этой работы - структурная модель. Будем считать, что и связи между объектами, и сами объекты записываются в единицах (ячейках) памяти интеллекта. Необходимо понять, каким образом ячейки должны быть связаны между собой, какой должна быть структура памяти интеллекта для обеспечения возможности построения модели окружающей среды.

4. Формирование структурной модели среды в памяти интеллекта

4.1. Обход объектов и построение модели в памяти интеллекта

Основное предположение данной работы относительно функционирования памяти интеллекта состоит в том, что в памяти формируется модель окружающей среды и некий "курсор" (мысленный взор) всегда направлен на ту ячейку памяти, которая соответствует объекту внешней среды, куда в данный момент направлено внимание субъекта. При этом происходит либо первоначальное занесение объекта или отношения (связи) в память, либо сопоставление восприятия с ранее записанной в память информацией.

Также предполагается, что 2 интеллекта, участвующие в мысленном эксперименте, являются обученными, и у них уже есть заранее определенные программы распознавания объектов и связей, согласно которым и происходит структуризация среды в процессе их деятельности. Для обоих интеллектов наборы объектов и связей между объектами, которые они могут увидеть в окружающей среде, являются одинаковыми.

Интеллект осуществляет процесс сканирования окружающей среды с целью выделения объектов и установления связей между ними. Наиболее простое предположение заключается в том, что этот процесс происходит по древовидному алгоритму: выделяется первый объект, затем первая связь этого объекта с следующим и так далее. "Видимый горизонт" может быть записан в память, как простая последовательность ячеек, хранящих объекты и связи, либо в виде дерева, если не удалось обойти все видимые объекты по связям без возвратов.

Из принципа параллельного сканирования модели и окружающей среды приведенный выше алгоритм исследования среды запишется несколько иначе:

• Найти объект, включая связь с предшествующим объектом.
• Если объекта и/или связи нет в модели – включить их в модель.
• Вернуться к шагу 1

Можно предположить параллельное формирование в памяти структуры визуально-двигательных образов и структуры языковых понятий, (идентификаторов), обозначающих объекты и отношения между ними.

4.2. Требования к модели окружающей среды

4.2.1. Планирование пути . Модель должна обеспечить возможность планирования пути для достижения определенного объекта, уже включенного в модель.

4.2.2. Отслеживание ситуации. Модель должна обеспечивать решение задачи "Ориентирование на местности" или "Возвращение в исходную точку".При перемещении в окружающей среде необходимо отслеживать ситуацию, чтобы в любой момент соотнести наблюдаемые объекты с их отображением в модели и обеспечить возможность возвращения в исходную точку.

4.2.3. Расширение видимого горизонта. При обходе объектов, включенных в модель, повторение сканирования с точек вблизи объектов, может выявить новые объекты. Соответственно модель должна быть расширена в этих точках. Расширения модели привязываются к прежде известным точкам, что позволяет сохранить целостность картины мира.

В структурной модели от объекта должна быть порождена связь типа "расширение горизонта", ведущая к новому фрагменту модели.

Возникает проблема отличить новый объект от ранее включенного в модель, поскольку с "нового горизонта" можно увидеть объекты одного или нескольких предыдущих горизонтов. Такие объекты не должны заново вноситься в модель, в соответствующих точках должны быть проставлены ссылки на описания объектов, включенные в модель ранее. Другими словами, необходимо установить факт, что наблюдаемый объект является известным, если его отображение уже присутствует в модели.

4.2.4. Детализация объектов. Объекты при приближении к ним могут быть детализированы, в них может быть выделена новая структура, то есть новые объекты и связи в той сущности, которая издалека представлялась одним неделимым объектом.

В этом случае в модели от объекта должна быть порождена связь типа "детализация", ведущая к субмодели более низкого уровня.

4.2.5. Распознавание неизвестного окружения. Попадая в неизвестное окружение, ИИ должен поддерживать целостность модели мира, либо сопоставив воспринимаемые объекты уже присутствующим в модели и определив тем самым точку стояния, либо построив в памяти новый фрагмент модели, отложив на будущее присоединение этого фрагмента к ранее построенной модели.

4.3. Структура памяти для формирования модели окружения

4.3.1. Требования к ячейкам памяти. Будем предполагать, что в ячейке памяти ИИ можно хранить информацию об объектах и связях между ними. Как в виде зрительных образов, так и в виде языковых конструкций.

4.3.2. Требования к структуре памяти. Описанный выше процесс взаимодействия ИИ с окружением приводит к необходимости для ИИ иметь память, расширяемую в любой ее точке, чтобы можно было реализовать процессы "расширения горизонта" и "детализации".

Отсюда следует необходимость иерархической структуры памяти, ячейка, описывающая объект должна как бы "раскрываться" на новом уровне, и давать возможность записать в память "новый горизонт" или детализацию внутренней структуры объекта.

При этом структура памяти на всех уровнях одинакова, поскольку всегда запоминаются объекты и связи между ними. Отсюда следует, что память должна быть фрактальной - структура любой части и целого однотипны.

Можно представить структуру памяти ИИ каждого уровня в виде некоей среды, позволяющей формировать произвольный граф объектов и связей. Однако можно обойтись более простой древовидной структурой.

Восприятие объекта или связи между объектами требует активных действий - движения взгляда, например. Восприятие всей зрительной сцены можно представить себе, как последовательность таких действий, запоминающих последовательность объектов, а затем построение ветвлений с установлением связей к другим объектам от уже хранящихся в памяти. Для реализации такого алгоритма должна быть предусмотрена потенциальная возможность построения произвольного количества связей от любого объекта по принципу "расширения горизонта" - здесь это будет выглядеть как расширение области анализа визуальной сцены.

Из такой логики восприятия следует представление о ветвящейсядревовидной структуре памяти ИИ, где первая цепочка объектов и связей записывается в последовательность ячеек, а затем эта последовательность ветвится не предсказуемым заранее образом.

Один и тот же объект или связь не должен при этом несколько раз заноситься в модель. Связи к известным объектам записываются особым образом. В специальной ячейке, отсылающаей к известному объекту, запоминается цепочка действий перемещения "курсора" по построенной модели среды, ведущая к записанному туда ранее объекту.

4.3.3. О модели Фрактальной Машины Тьюринга. На основании требований к структуре памяти ИИ, сформулированных в предыдущем разделе, можно предложить модель Фрактальной Машины Тьюринга, необходимой и достаточной для реализации этих требований с точки зрения структуры. Суть модели состоит в том, что любая ячейка ленты обычной МТ может быть детализирована целой лентой следующего уровня, а курсор может перемещаться не только вдоль лент, но и с уровня на уровень.

4.3.4. Аргументы в пользу древовидной фрактальной структуры памяти. Перечислены ниже:

• Древовидная структура - простейший вариант, достаточный для построения структурной модели исследования окружающей среды.
• Структура нейрона также древовидна.
• Поведение ИИ несложно описать в виде дерева действий - ситуаций.

• Хорошо структурированные компьютерные программы древовидны.

5. Диалог как процесс обмена информацией

5.1. Диалог с точки зрения прагматики

Два интеллекта в процессе диалога обмениваются информацией. Инициатива ведения диалога может принадлежать одной или другой стороне, а также стороны по очереди могут владеть инициативой или быть активными.

Активность в диалоге означает следующее. Активная сторона фактически исследует модель окружения, построенную другой стороной. Это происходит по тому же алгоритму, что и исследование окружающей среды, описанное выше, вследствие того, что внутренняя модель окружающей среды, сформированная ИИ, является также фрактальным объектом. Задавая вопросы, участник диалога выявляет объекты и связи, отображенные в модели другой стороны. При этом процесс диалога структурно аналогичен процессу исследования окружения.

5.2. Этапы диалога

Рассмотрим этапы диалога в свете аналогии с этапами исследования:

1. Выделение общей для обоих субъектам известной части модели окружения. По существу это выбор темы диалога. Задавая вопросы об объектах и связях, присутствующих в его модели, активный субъект находитструктурно совпадающее множество объектов и связей в модели другого участника диалога. Это может напоминать решение задачи Распознавания Неизвестного Окружения.
2. Поиск в модели пассивного субъекта фрагмента модели части окружения, неизвестной активному участнику диалога. Алгоритм такого поиска сводится к обходу известных объектов совпавшей части модели и исследование возможностей детализации объектов или появления «нового горизонта», на тех объектах, которые не имеют подобных продолжений в модели активного участника диалога. Исследование выполняется посредством соответствующих вопросов.
3. "Копирование" знаний в модель окружающей среды активного субъекта. Активный участник может выбрать наиболее интересующий его объект, содержащий новую информацию, переместить "курсор" в своей модели к этому объекту, переместить «курсор» другого участника диалога к тому же самому объекту и начать достройку своей модели в режиме диалога, задавая вопросы о новых объектах и связях между ними. При этом могут быть заданы вопросы типа:

• Какие объекты есть?
• Как связан каждый объект с исходной точкой?
• Как связаны объекты между собой?

6. Выводы

1) Принципиальным свойством интеллекта является способность накапливать информацию о внешней среде и упорядочивать на основе этой информации свои действия, свое поведение в среде.

2) Структура памяти интеллекта соответствует структуре возможностей исследования окружающей среды интеллектом. Она должна быть фрактальной и скорее всего древовидной.

3) С точки зрения прагматики процесс исследования окружающей среды субъектом и исследование памяти другого субъекта в процессе диалога между субъектами имеют сходную структуру.

4) В качестве одного из субъектов диалога может рассматриваться ИИ (компьютер). В этом случае структурное построение компьютерной памяти по принципу Фрактальной Машины Тьюринга может оказаться весьма эффективным, так как соответствует структуре памяти человека.

5) Парадигмы информационных технологий могут основываться на моделях Искусственного Интеллекта, а не только на концепциях типа объектно-ориентированного программирования, представлениях об автоматизации обработки документов на рабочем столе или на идеях создания виртуальной реальности путем имитации реальности объективной. В частности, навигационные механизмы часто используются в системах программного обеспечения. Исследуя навигационные абстрактные модели, ИИ, как научная дисциплина, может внести вклад в практику создания программных систем.

6) Существует практически полезная реализация концепций этой работы. Это компьютерная "записная книжка" или можно сказать персональная информационная система, представляющая собой бесконечно расширяемую древовидную структуру текстовых строк. Она оказалась удобной для написания текстов путем поэтапного построения и последующей детализации структры заголовков и подзаголовков (с довольно частой их переструктуризацией). Она оказалась удобной для написания программ, которые сразу получались хорошо структурированными. При этом реализация, как и концепция, весьма просты, что и явилось поводом для появления на свет данного сообщения.

Structured model of dialog"s pragmatics based on fractal

Intelligence-environment model

V. S. Shchepin

Key words: artificial intelligence, environment model, fractal object, fractal memory, Turing machine, structure of investigation, dialog, information exchange.

The aim of this paper is to investigate the structure of pragmatics in dialog interactions. The following logical scheme was chosen: An Intelligence must first of all percept an environment then build an internal model of this environment and then be capable to exchange information from the model with another Intelligence, natural or artificial. How it could be done? This is a problem. The first suggestion is that environment is fractal i.e. it"s decomposition may be infinite at any point. The second suggestion is that an Intelligence memory should be fractal too. Fractal memory is needed to reflect a fractal reality of an environment.

During his activity in the environment the Intelligence must structure the environment in his memory. A structured model of environment should include objects and object’s relationships descriptions. The object’s description must contain information sufficient for object’s recognition by the Intelligence. The objects relationship’s description must contain information needed for checking the relationship in the environment. In fact relationships between environment’s objects are established by some actions of the Intelligence. In a process of the dialog between two Intelligences two structured environment models are first compared for common fragments and then extended by the unique fragments from both sides ensuring an exchange of experience. An environment is considered as static for simplicity.

The study of these questions may give us a qualitative understanding of what is knowledge, how it can be used and where is a boundary between known and unknown. The structured model proposed by this paper can serve for example as a model of interaction between a programmer and a computer. Hence the ideas expressed here may be useful for a computer memory and computer software perspective design including more powerful languages and operating systems for man-computer and for computer-computer interactions.

Всем приходилось сталкиваться с людьми, которые очень ясно представляют, чего именно хотят, к чему стремятся, и что нужно для того, чтобы получить или добиться желаемого. То есть, они всегда и во всём действуют по чёткому плану, идя к намеченной цели, которую ясно представляют. Такие люди не говорят: я сам не знаю, чего я хочу! Они всегда очень хорошо это знают! И обычно достигают целей, не останавливаясь и не сворачивая. Таких людей называют прагматиками . Таким образом прагматики – успешные люди, получающие всё, что им нужно.

Глядя на них со стороны порой кажется, что это обычные везунчики: ну как им всё удаётся? Ну почему обстоятельства складываются в их пользу? Как они ухитряются всегда оказываться там, где нужно? Почему они не знают, ну, или почти не знают поражений и не терпят неудач? Что в них особенного?!

Так кто же такой этот самый прагматик? И что такое есть прагматизм?

Прагматики – люди немного не такие, как все, хотя, по сути, ничего необычного в них нет. Они не наделены даром ясновидения, гипнотическими способностями, не умеют читать мысли других людей. Но, тем не менее, прагматики – успешные люди. Почему? А потому, что обладают особым складом ума. Аналитическим.

Это очень сильные люди, добивающиеся поставленных целей. Действия прагматиков осмысленны, логичны. В любом начинании прагматик имеет чёткую стратегию. Он не признаёт ничьих авторитетов, имеет собственную точку зрения, основанную на трезвом рассуждении. Прагматик не разменивается на ненужные и бесполезные мелочи, безжалостно отбрасывая их в сторону. Прагматик рассчитывает на себя, никогда не перекладывая на других ответственность, самостоятельно добивается всего, к чему стремится. Не спрячется за чьей-то спиной.

Стоит непременно отметить: выгода нужна прагматику не обязательно материальная. Моральное удовлетворение вполне может стать целью такого человека, которое он непременно испытает. Прагматики ценят такой важный ресурс, как время, обращаясь с ним уважительно. Дела чётко планируют, придерживаясь потом намеченных планов, никогда не бросая начатого на половине. И в этом одна из составляющих успеха людей прагматического склада.

Прагматичные люди – не мечтатели, наоборот. Скорее, материалисты, далёкие от сентиментальности. Прагматики требовательны к себе, и окружающим, обязательны, ответственны. Благодаря трезвому взгляду на мир, без розовых очков, прагматики обычно не бывают разочарованы.

Что касается отношения прагматика к материальным благам, такие люди очень ценят финансовую свободу. Обычно хорошо зарабатывают. Прагматики нередко становятся успешными бизнесменами. В этом им очень помогает способность к холодному, трезвому расчёту. Прагматики готовы вкладывать усилия или финансы лишь будучи уверены, что получат в разы больше вложенного.

Звучит цинично, но это не совсем так. Прагматики часто готовы искренне заботиться о близких людях, помогая материально и духовно, но лишь если получат такое же отношение к себе в ответ. И обычно, чувствуя это на подсознательном уровне, не ошибаются.

Такие люди обычно не меркантильны. Они не мелочны, нет в них мелкого торгашества, скряжничества, жлобства. Прагматик глава семьи не станет изводить домашних, упрекая в неуёмном расточительстве. Но в их действиях присутствует определённая, и немалая доля эгоизма: ни один прагматик никогда не станет помогать тем, кто не оценит помощи и не будет благодарен. Хорошо это, или плохо? Однозначно ответить сложно. К тому же они недоверчивы и сомневаются в словах, поступках других людей. Окружающие часто считают их циниками и это тоже в определённой степени верно.

Когда появился прагматизм? Прагматизм в философии.

Прагматизмом называется раздел философии, основа которого представляет собой практический подход к некоторым догмам истины, смыслу событий и явлений. Основоположником считается (XIX в.).

Именно он впервые дал чёткое определение прагматизму. Также ему посвящены труды таких учёных, как Уильям Джеймс , Джордж Сатаяна , Джон Дьюи . К основным направлениям относятся фаллибилизм, верификационизм, радикальный эмпиризм, антиреализм, инструментализм, но есть и другие.

Толкование термина «прагматизм» заключается в отвергании объективности законов философии, признавая аспекты, явления, которые способны принести пользу при проведении исследований.

В 60-х годах двадцатого века образовалась новая самостоятельная школа философии. Её учение основывалось на толковании прагматизма согласно представлениям мыслителей, являющихся основателями. Последователи этой школы отвергли фундаментальные постулаты логического эмпиризма и неопозитивизма. Представители — Уилфрид Селларс , Уиллард Куайн . Их точку зрения в дальнейшем чётко сформулировал и развил Ричард Рорти . Учение прагматизма приняло два направления: аналитика и релятивизм . Существует ещё третье неоклассическое направление, в качестве его представителя следует упомянуть Сьюзен Хаак .

Несмотря на то, что окружающие чаще относятся к прагматикам настороженно, считая их холодными и бездушными, многие люди хотят обладать прагматическим складом характера в лучшем смысле слова. Но не все осознают возможность воспитать прагматические черты в себе самостоятельно. Каким же образом?

1. Определиться с целью . Разумеется, она должна быть реальной, а не фантастической. Затем решить для себя, что и как нужно предпринять, осуществляя поставленную задачу. И идти к её достижению, не думая о возможной неудаче и не отвлекаться на всё то, что не имеет непосредственного отношения и способно помешать.
2. Планировать жизненные перспективы не только на ближайшее, но и отдалённое будущее. Прагматики не мечтают, они стараются найти возможность осуществить желания, и обычно находят. Почти все мечты так или иначе можно воплотить в нечто вполне реальное, а значит, достижимое.
3. Начав какое-то дело ни в коем случае не бросать на половине, непременно довести до конца. Любая сложная задача решаема. И после выполнения появится чувство удовлетворения и уверенности.
4. Разработать стратегию действий и всегда её придерживаться . У всех были и есть неосуществлённые желания. Чётко поняв для себя, что именно хочется больше всего, можно начать составлять примерную схему действий, чтобы осуществить собственные чаяния. Если для этого потребуются финансовые расходы, прикинуть, как и сколько придётся затратить. Может потребоваться помощь близких, знакомых. И тут тоже важно представлять, к кому когда можно будет обращаться, чтобы получить её наверняка. Нужно чётко знать, какие навыки или способности нужны для достижения цели, и что может оказаться препятствием для этого.
5. и не тратить его попусту.
6. Постоянно чему то новому, читать больше книг для личного роста .

Подобной модели поведения надо придерживаться всегда и во всём, таким образом можно будет стать организованным и прагматичным человеком.

Проблема определения границ предметной области какого-либо научного направления в первую очередь актуальна при решении терминологических и терминографических задач, в том числе в задачах инвентаризации терминов , а также при преподавании соответствующих дисциплин.

Определение границ предметной области такого научного направления как "Компьютерная лингвистика" является одной из самых сложных, на наш взгляд, задач. Обычно границы предметной области устанавливаются путем составления перечня образующих ее рубрик и подрубрик (направлений) .

Основная сложность в данном случае заключается в том, что компьютерная лингвистика сравнительно молодая наука, зародившаяся в конце 20 века. Данное направление стало активно разрабатываться за рубежом в 60-70 гг., и под ним в первую очередь понималось использование статических методов в языкознании, отсюда и название "Computational Linguistics" (т.е. "Вычислительная лингвистика"). В России родственный термин "Математическая лингвистика" получил распространение в 70-х годах. В связи с развитием компьютерных технологий и их активным приложениям в лингвистических задачах, этот термин как название науки трансформировался, и наука получила более четкое определение "Компьютерная лингвистика". Таким образом, можно сказать, что существует два подхода в определении направлений, рассматриваемых под этим термином - это наш российский подход и зарубежный.

Что касается взгляда зарубежных языковедов на предметную область компьютерной лингвистики, можно отметить, что большую организационную и научную работу проводит Ассоциация компьютерной лингвистики, которая имеет региональные структуры в нескольких странах мира . На официальном сайте этой организации дается общее определение - "computational linguistics is the scientific study of language from a computational perspective. Computational linguists are interested in providing computational models of various kinds of linguistic phenomena". Эта организация проводит международные конференции по компь Corpus Linguistics: Investigating language strucютерной лингвистике COLING. В США ежеквартально выходит журнал "Computational Linguistics". Соответствующая проблематика обычно бывает также широко представлена также на различных конференциях по искусственному интеллекту.

С точки зрения западного подхода основным направлением компьютерной лингвистики является Natural Language Processing (Автоматическая обработка естественного языка и речи). При анализе документов (архивов конференций, содержания базовых сайтов) Ассоциации Компьютерной лингвистики COLING было отмечено, что западные лингвисты включают следующие прикладные направления в область компьютерной лингвистики:

Computational Morphology and Syntax (Компьютерная морфология и синтаксис).

• NLP (Автоматическая обработка языка и речи).
• Digital Libraries (Электронные библиотеки).
• Information Extraction (Извлечение информации).
• Information Retrieval (Информационный поиск).
• Knowledge Representation and Semantics (Представление знаний и семантика).
• Machine Translation (Машинный перевод).
• Speech Processing (Распознавание и синтез речи).
• Statistical Language Processing (Статистическая обработка языка).
• Summarization (Реферирование и аннотирование).

С точки зрения российского восприятия рассматриваемой проблемной области, то основную работу в этом направлении проводит российская ассоциация компьютерной лингвистики КОЛИНТ , на сайте которой можно ознакомиться со всеми научными докладами, представленными на конференции по проблемам компьютерной лингвистики. Хотя на этом сайте не представлено рубрикации проблемных задач, можно заметить, что российские лингвисты приоритетно выделяют такие направления как:

• Машинный перевод;
• Системы поиска и классификации;
• Компьютерная лексикография;
• Лингвистическая компьютерная семантика;
• Корпусная лингвистика;

Формальные модели анализа и распознавания языковых структур.

Анализ существующих учебных пособий и справочников пока не дает полной и четкой картины об этом практическом направлении языкознания.

Большой энциклопедический словарь: Языкознание под редакцией Ярцевой В.Н. вообще не включает этот термин в словник.

Известный российский лингвист Марчук Ю.Н. в первую очередь определяет компьютерную лингвистику как "лингвистические основы информатики", что собственно предполагает решение задач, связанных с разработкой и использованием искусственных языков, обеспечивающих общение человека с компьютером. Но одновременно в своей работе "Основы компьютерной лингвистики" Марчук Ю.Н. последовательно рассматривает компьютерное моделирование естественного языка, а именно, морфологии, синтаксиса, представление семантики и прагматики в компьютерных средах. Кроме того, в работе упоминаются такие прикладные задачи как организация машинных словарей, банков терминологических данных, и даже рассматриваются основы терминологии.

По мнению российского языковеда, профессора МГУ Баранова А.Н. под термином "Компьютерная лингвистика" понимается широкая область использования компьютерных инструментов - программ, компьютерных технологий организации и обработки данных - для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сферах и т.д., а также сфера применения компьютерных моделей языка в не только лингвистике, но и в смежных с ней дисциплинах". В своей работе Баранов А.Н. выделяет некоторые направления компьютерной лингвистики как базовые - это моделирование общения, моделирование структуры сюжета, гипертекстовые технологии представления текста, компьютерную лексикографию, машинный перевод, системы обработки естественного языка.

Проблема определения границ предметной области также стоит перед разработчиками программ учебных дисциплин в области прикладной и компьютерной лингвистики. Для этих целей были проанализированы учебные программы по компьютерной лингвистике таких российских университетов, как Московский Государственный Университет, Московский Государственный Лингвистический Университет, Российский Государственный Университет.

Разработчики программы курса МГЛУ основное внимание уделяют компьютерному моделированию естественного языка в решении задач искусственного интеллекта, фундаментальным принципам моделирования языка, т.е. направлениям, которые связаны с моделированием общения человека и компьютера.

Разработчики программы курса в МГУ выделяют такие задачи и направления, как проблемы лингвистического обеспечения современных автоматизированных информационных систем, автоматическую обработку естественного языка, создание словарных и текстовых процессоров.

Основными направлениями, рассматриваемыми в курсе компьютерной лингвистики в РГУ являются: информационный поиск, машинный перевод, терминология, терминоведение, терминография, компьютерная лексикография, распознавание и синтез речи, проблемы обучения языку с помощью компьютера. Программа этого университета наиболее близка программе Ульяновского государственного технического университета.

Приведенный анализ показывает, что на практике часто к компьютерной лингвистике относят практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании, в связи с чем и происходит путаница задач с практическими решениями. Таким образом, при определении границ предметной области компьютерной лингвистики необходимо более четко разграничивать 2 точки зрения:

1. АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЯЗЫКА (Language Processing), что будет включать задачи анализа и моделирования языковой структуры, а именно:

• графематический/фонематический анализ языка;
• морфологический анализ;
• лексико-грамматический анализ языка;
• синтаксический анализ, или парсинг;
• анализ и моделирование семантической структуры;
• задача синтеза языковых элементов, в т.ч. генерация текстов;
• автоматическая лингвостатистика.

2. ПРИКЛАДНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ, а именно:

• машинный перевод;
• распознавание и синтез речи;
• разработка и использование искусственных языков, в том числе языков программирования, языков информационных систем;
• компьютерная лексикография и терминография;
• лингвистические основы информационного поиска;
• автоматическое индексирование, реферирование и классификация текстов;
• автоматический контент-анализ и авторизация текстов;
• гипертекстовые технологии представления текста;
• корпусная лингвистика;
• компьютерная лингводидактика.

Данное разграничение не претендует на полноту, но дает более определенную картину о предметной области этой комплексной науки, и может использоваться как база для разработки терминологического словаря или рабочей программы курса "Компьютерная лингвистика".

ЛИТЕРАТУРА

1. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику. - М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 360 с.
2. Гринев С.В. Введение в терминологическую лексикографию. - М.,1986.-106с.
3. Марчук Ю.Н. Основы компьютерной лингвистики: Учебное пособие. - М., 1999. - 225 с.
4. Соснина Е.П. Введение в прикладную лингвистику: Учебное пособие. - Ульяновск: УлГТУ, 2000. - 46 с.
5. Ярцева В.Н. Языкознание. Большой энциклопедический словарь. - 2-е изд. - Я41 М.: Большая Российская энциклопедия, 1998. - 685 с.
6. http://www.aclweb.org
7. http://www.dialog-21.ru

Когнитивная лингвистика тесно связана с коммуникативной прагматикой и теориями дискурса. В отношении к этим темам она резко отличается от структурной лингвистики. Если для структурной лингвистики достаточно было постулировать существование языка как некоей абстрактной сети взаимозависимостей, то для когнитивной лингвистики в центре внимания оказывается не только язык в неразрывном единстве его формы и субстанции, но и более высокое единство – единство языка и человека, действующего в реальном мире, мыслящего и познающего, общающегося с себе подобными.

Структурная лингвистика, статическая по своей сущности, в познании языка шла от таких языковых объектов, как слово и его грамматическая форма, предложение, текст; языковая прагматика, опирающаяся на когнитивную лингвистику, отправляется от человека, его потребностей, мотивов, целей, намерений и ожиданий, от его практических и коммуникативных действий, от коммуникативных ситуаций, в которых он участвует либо как инициатор и лидер, либо как исполнитель «второй» роли.

Такие дисциплины, как анализ дискурса и развивающийся внутри него анализ разговора (т.е. спонтанной устной речи) ориентируются на установки деятельностной парадигмы. Для представителей этой парадигмы язык не самоценен и не изучается в самом себе и для себя. Он онтологически и эпистемически включён в человеческую деятельность, являясь и одним из важнейших её инструментов, и одним из ценнейших её продуктов. Таким образом, коммуникативный подход к языку можно определить как подход антропологический.

Введение в лингвистику антропологического подхода к языку активизировало интерес к личностным и социальным сторонам деятельности говорящего. Стало ясно, что реализация и интерпретация определённых стратегий речевого общения не могут осуществляться без учёта многообразных личностных и социокультурных аспектов коммуникативного процесса. С позиций современных подходов дискурс – это сложное коммуникативное явление, включающее, кроме текстов, еще и экстралингвистические факторы (знания о мире, мнения, установки, цели адресата), необходимые для понимания текста.

Как же учитываются в коммуникативной прагматике когнитивные процессы? В естественном языковом общении – при огромном и бесконечном разнообразии определяющих его факторов – число возможных «ходов» просто не может быть исчислено. Сложнейшая задача их исчисления упрощается лишь за счёт выявления некоторых рекуррентных, наиболее типичных структур, вызывающих определённые когнитивные реакции. Многие исследователи выделяют два основных аспекта в когнитивном анализе дискурса – структуры представления знаний и способы его концептуальной организации.

Таким образом, для коммуникативной прагматики, как и для когнитивной психологии и для искусственного интеллекта, столь же важна тема репрезентации знаний. Всякое коммуникативное действие в рамках спонтанного или организованного дискурса представляет собой реализацию тех или иных коммуникативно-когнитивных структур. Такими когнитивными структурами являются фреймовые модели, содержащие информацию социокультурного характера, или знания о том, что Витгенштейн называл «языковыми играми».

Для понимания текстов – как письменных, так и устных – имеет значение то, как «автор» послания и реципиент «моделируют» знания о мире. Общение оказывается возможным только при наличии в сознании каждого говорящего, в его картине мира неких смысловых, информационных «сгущений» («фреймов», «ментальных моделей», «сценариев», «моделей ситуации»). Ещё в 30-тых годах XX в. Ф.Бартлетт дал определение понятию «схемы информации», схемы, представленной в памяти. Это понятие также вошло в когнитивную психологию. Как уже говорилось, в компьютерной лингвистике используют понятия «сценарий», «фрейм», в лингвистике и социологии также используется понятие фрейма. Фреймы способствуют адекватной когнитивной обработке типичных ситуаций, связности текста, обеспечивают контекстные ожидания, дают возможность прогнозирования предстоящих событий на основе ранее встречавшихся. Коммуникативно-когнитивная прагматика, таким образом, предлагает некоторые способы изучения того, что делает тексты цельными и связными для воспринимающего.

При описании единичного речевого действия во внимание принимаются не только общие типичные схемы практической и коммуникативной деятельности, но и типичные схемы организации внутреннего мира говорящего, иначе говоря, представленный в его картине мира (социально и этнокультурно обусловленной, но индивидуальной по способу существования) набор познавательных структур. В основе порождения и понимания речи лежат не только абстрактные знания о стереотипных событиях и ситуациях – как в ментальных моделях, сценариях и фреймах, – но и личностные знания носителей языка, аккумулирующие их предшествовавший индивидуальный опыт, установки и намерения, чувства и эмоции. Т. ван Дейк формулирует это таким образом, что люди действуют не столько в реальном мире и говорят не столько о нем, сколько о субъективных моделях явлений и ситуаций действительности. В связи с этим можно привести цитату из книги известного отечественного лингвиста и филолога Б. Гаспарова: «Уникальность жизненно-языкового опыта каждого из нас все время относит нас друг от друга» (Б. Гаспаров. Язык, память, образ: Лингвистика языкового существования. М., 1996. С. 16).

Тем не менее мы всегда как-то понимаем друг друга – правильно или нет; направленность на понимание есть фундаментальное условие человеческого общения. При этом успешное понимание осуществляется не только тогда, когда люди пытаются понять значение слов и словосочетаний в высказывании, но и прежде всего тогда, когда они сосредоточены на интенции собеседника, на том, что он хочет выразить, какое речевое действие производит.

Первая попытка взглянуть на речь сквозь призму действий носителя языка выражена в теории речевых актов, в формировании которой большую роль сыграли взгляды таких учёных, как Дж. Остин, Дж. Серль, П. Грайс.

В теории речевых актов, впервые сформулированной Дж. Остином, основной единицей является «речевой акт» – квант речи, соединяющий единичное намерение («иллокуцию»), завершённый минимальный отрезок речи и достигаемый результат. Фундамент этого тезиса – представление о том, что минимальной единицей человеческой коммуникации является не предложение или другое выражение, а действие – совершение определенных актов, таких как констатация, вопрос, приказ, описание, объяснение, извинение, благодарность, поздравление.

Идеи Дж. Остина были развиты в работе Дж. Серля «Speech Acts», в которой говорение рассматривается как совершение определенных действий. Речь, по Серлю, имеет перформативный характер, целью ее является либо изменение в окружающей среде говорящего, либо в образе мыслей собеседника. «Иллокуционное намерение» говорящего – это то, что пытается передать последний при помощи языка, и соответственно, суть процесса коммуникации заключается в разгадывании этого намерения. Для объяснения понимания/непонимания в процессе общения был предложен термин – «успешный иллокуционный акт», суть которого в достижении определенного результата, ради которого он был задуман и осуществлен.

Исследователю коммуникации необходимо знать, что именно способствует правильному восприятию слушающим интенции говорящего, – а это во многом все то, что остается за пределами вербального выражения и тем не менее оказывается неотъемлемой частью высказывания. Это остающееся «за кадром» содержание относится и к индивидуальному опыту участвующих в коммуникации индивидов, и к тому знаниевому «фону», который их объединяет или, наоборот, разъединяет.

Общепризнан тот факт, что для различных типов языковых сообществ и социально-культурных слоёв общества характерно своеобразие использования языка. В процессе овладения контекстом произведения речи участники речевого события должны иметь общие фоновые знания как языкового, так и исторического, культурного, социального характера. И.В. Гюббенет определяет фоновые знания как социально-культурный фон, характеризующий воспринимаемую речь. В.С.Виноградов выделяет национальный аспект фоновых знаний, без исследования которых невозможно достижения полного и правильного понимания при обмене информацией. Для успешности коммуникации имеет значение схожесть менталитета, которая позволяет добиться минимальных изменений знаний в процессе общения. Исследователю коммуникации, таким образом, необходимо учитывать «фоновые знания», которые представляют собой обоюдное знание реалий говорящим и слушающим, что является основой языкового общения.

В настоящее время в исследовании дискурса выделяются шесть основных направлений: теория речевых актов, интеракциональная социолингвистика, этнография коммуникации, прагматика, конверсационный анализ и вариационный анализ. Источниками формирования моделей понимания и методов анализа дискурса в перечисленных подходах (при всём множестве различий между ними) стали достижения таких дисциплин, как лингвистика, антропология, социология, философия, теория коммуникация, социальная психология и искусственный интеллект.

Несмотря на различия в этих подходах, в них наблюдается нечто общее и объединяющее, что одновременно является общим во всех когнитивно-ориентированных лингвистических исследованиях. Это – антропоцентричность языка, точнее – заложенных в языке практических, теоретических и культурных знаний, опыта, освоенных, осмысленных и прямо или косвенно вербализованных носителями языка, и восстановимых в конечном счете – в результате семантического и концептуального анализа – в виде языковой картины мира.

Цикл Колба – одна из моделей обучения, основанная на поэтапном формировании умственных действий.

Ее автором является специалист по психологии обучения взрослых Дэвид Колб (David A. Kolb). По его мнению, процесс обучения представляет собой цикл или своеобразную спираль. Это своего рода цикл накопления личного опыта, в дальнейшем – обдумывания и размышления, и в итоге – действия.

Основные 4 этапа модели Колба таковы:

1) Непосредственный, конкретный опыт (concrete experience) – любой человек должен уже иметь некоторый опыт в той области или сфере, которой хочет обучиться.

2) Наблюдение и рефлексия или мыслительные наблюдения (observation and reflection) – данный этап предполагает обдумывание и анализирование человеком имеющегося у него опыта, знаний.

3) Формирование абстрактных концепций и моделей или абстрактная концептуализация (forming abstract concepts) – на этом этапе происходит выстраивание некой модели, описывающей полученную информацию, опыт. Генерируются идеи, выстраиваются взаимосвязи, добавляется новая информация относительного того, как все работает, устроено.

4) Активное экспериментирование (testing in new situations) – последний этап предполагает экспериментирование и проверку на применимость созданной модели, концепции. Результатом этого этапа является непосредственный новый опыт. Далее круг замыкается.

Название этапа	Сущность	Результат
Полученный опыт	Человек пробует сделать что-либо из того, чему учится, на практике, причем так, как умеет сейчас, вне зависимости от того, являются ли его навыки достаточными.	Понимание необходимости дальнейшего обучения (не получилось или получилось не слишком хорошо) либо вывод о том, что и так все хорошо Очевидно, что в последнем случае дальнейшие шаги не нужны.
Рефлексия	Анализ плюсов и минусов приобретенного опыта, выводы о том, что было сделано удачно, а что можно было бы сделать лучше или по-другому.	Подготовленность к необходимости изменений и обучению, в ряде случаев – полное или частичное знание того, как действовать правильно.
Теория	Получение теоретических знаний о том, как действовать правильно в связке с приобретенным опытом и его анализом.	Получены правильные алгоритмы действий на будущее.
Закрепление на практике	Отработка теории, перевод знаний в умения и навыки, корректировка со стороны руководителя.	Полностью или частично отработаны и закреплены необходимые навыки.

Основным опасным моментом цикла Колба может стать демотивация и снижение самооценки индивида в том случае, когда полученный опыт будет откровенно неудачным. Поэтому, если вы решили применять цикл Колба в работе с сотрудниками, запаситесь терпением и заранее продумайте, как будете действовать в подобной ситуации. При использовании этого метода вам потребуются все ваше искусство обратной связи, знание правил критики.

Колб (1984) заметил, что разные люди отдают явное предпочтение разному поведению – практическим действиям либо теоретизированию. Тогда он предположил, что большую часть времени мы обучаемся одним из четырех способов:

• конкретный опыт (Concrete Experience);
• рефлексивное наблюдение (Reflection);
• абстрактное моделирование (Abstract Conceptualisation);
• активное экспериментирование (Active Experimentation).

Английские психологи П. Хоней и А. Мамфорд (P. Honey, A. Mumford) описали различные стили обучения , а также разработали тест для выявления предпочитаемого стиля обучения (Honey Mumford Preferred Learning Style Test).

Выделили следующие четыре стиля обучения :

• «активисты» – самостоятельные пробы и ошибки: активно делать новое и новое,
• «мыслители» – придумать своё перед выполнением: размеренный отстраненный анализ множества информации,
• «теоретики» – логически структурировать происходящее: создание последовательности целей и алгоритмов,
• «прагматики» – пробовать новые идеи для решения реальных задач: быстрая практическая польза.

Активист обожает узнавать что-то новое, получать новый опыт, он хочет сам все испытать и во всем сам поучаствовать. Ему нравится быть в центре событий и внимания, и он предпочитает занимать активную позицию, а не оставаться сторонним наблюдателем. Задачи решает наскоком.

Мыслитель предпочитает сначала понаблюдать, поразмышлять, понять новое до конца, а уже потом действовать. Он склонен заново анализировать увиденное, испытанное и пройденное. Любит находить собственное решение, не любит, когда его торопят, и предпочитает иметь запас времени, чтобы найти решение в свой срок.

Теоретику присущи развитое логическое мышление и методичность, он предпочитает шаг за шагом продвигаться к решению проблемы, задает много вопросов. Для него характерна некоторая отстраненность и аналитический склад ума. Любит задачи, требующие интеллектуальных усилий, недоверчиво относится к интуиции и нестандартному мышлению, отдавая предпочтение построению моделей и систем. Шаг за шага приближается к решению задачи.

Прагматику не нужна теория, ему нужно только подходящее для текущей задачи решение. Прагматик стремится найти практические решения, быстро все попробовать и перейти к действию. Не склонен углубляться в теорию. Любит экспериментировать, искать новые идеи, которые можно сразу опробовать в реальных условиях. Действует быстро и уверенно, подходит ко всему по-деловому, приземленно и с азартом берется за решение возникающих проблем.

Необходимо отметить, что люди не выбирают на сознательном уровне, с какого этапа начинать. Они являются заложниками своего подхода (модели поведения).

Для того чтобы определить, к какому типу относится человек, Э. Кемерон и М.Грин предлагают ответить на следующий вопрос:

«Если бы вы писали книгу о переменах и хотели передать будущим читателям максимум знаний, вам бы понадобилось:

• провести эксперимент (активист);
• достаточное количество вопросов для размышления (мыслитель);
• тщательно исследовать различные модели (теоретик);
• иллюстрировать ваши мысли примерами и включить полезные инструменты, техники и приложения (прагматик)».

Ниже примерно приведена одна из самых распространенных структур интерактивного урока , построенного согласно принципам Колба:

1. Мотивация и объявление новой темы
2. Закрепление (повторение) пройденного – 20 % времени от общей длительности урока;
3. Изучение нового материала – 50 % времени от общей длительности урока;
4. Оценивание – 10 % времени от общей длительности урока;
5. Подведение итогов урока (дебрифинг, рефлексия) – 10 % времени от общей длительности урока.

Временное распределение в данной схеме можно рассматривать условным, учитель может по своему усмотрению и в зависимости от особенностей урока продлевать или укорачивать те или иные этапы урока, однако желательно, чтобы все перечисленные качественные этапы урока сохранялись.

Предпочитаемый учащимся стиль обучения определяется с помощью специальных опросников, но сориентироваться поможет и предварительное интервью (собеседование). При его проведении нужно обращать внимание на характер вопросов относительно предстоящего тренинга, которые задают его будущие участники (табл. 1 ).

Табл. 1. Типы обучающихся и их предпочтения

Процесс совершенствования навыков, повышения профессионального мастерства никогда не прекращается: его можно представить в виде бесконечной спирали развития компетентности (рис. 4).

Спираль развития компетентности

Специалист в сфере управленческого консультирования Рег Реванс сформулировал своего рода закон успешной бизнес-адаптации : «Компания (и сотрудники) будет процветать до тех пор, пока темп обучения в ней будет выше (или равен) темпу изменения внешней среды».

Есть мнение, что модель Д. Колба является перепевом классической теории поэтапного формирования умственных действий, разработанной отечественным психологом П.Я. Гальпериным с сотрудниками ещё в начале 1950-х гг. Впоследствии данная теория получила развитие работами специалистов по дидактике – в первую очередь, Н.Ф. Талызиной (Талызина Н.Ф., Теоретические проблемы программированного обучения. Изд-во МГУ, 1969).