Мовні вирази і смисли в контексті проблематики філософії штучного інтелекту

Размещено на http://www.allbest.ru/

Львівський національний університет ім. Івана Франка (Україна, Львів)

Мовні вирази і смисли в контексті проблематики філософії штучного інтелекту

Синиця А.С.

кандидат філософських наук, докторант

Мова як соціально обумовлений феномен завжди була одним із важливих предметів філософських досліджень. Адже саме за допомогою мови ми можемо запитувати про вічні цінності, описувати світ довкола нас, виражати свої погляди, розуміти думки інших й осягати сутність поняття істини. Із розвитком комп'ютерних наук, особливо теорії штучного інтелекту, осмислення мовної проблематики стало потребувати вироблення нових теоретико-методологічних підходів. В контексті філософії штучного інтелекту важливо було з'ясувати, чи можна функціональні характеристики людського мозку відтворити за допомогою машинного коду, комп'ютерних програм?; чи може формальна мова бути настільки багатою у своїх виражальних засобах, що стане цілковитим аналогом природної мови?; чи зможуть машини оперуючи формальними символами вирішувати ті проблеми, які люди вирішують за допомогою мислення?; чи буде тотожний інтелект машини людському тощо? Серед дослідників лінгвофілософських проблем теорії штучного інтелекту варто, зокрема, виокремити імена Ф. Джонсон-Лерда [1], Р. Шенка [7], К. Сеґерберґа [8], Т. Вінограда [10], Г. ван Дітмарша, Б. Коої і В. ван дер Гоека [9]. Одне з важливих питань, що потребує детальнішого аналізу, яке ці науковці порушують у своїх працях, проте не достатньо акцентують на ньому увагу, є символьна репрезентація знань. Тому метою статті є вивчення виражальних можливостей синтаксичних конструкцій у питанні репрезентації й фіксації смислів мовних виразів. Для реалізації поставленої мети насамперед потрібно звернути увагу на формальні вимоги до репрезентації знань засобами мови.

Як відомо, мова фіксує певні смисли. На нашу думку, в контексті проблематики філософії штучного інтелекту її доцільно розглядати як спосіб змістової організації знань. Мова володіє певними внутрішніми структурами, які спершу треба виявити, а вже потім змоделювати. Кількість інформації постійно збільшується, а тому мовні системи накопичення й моделювання інформації повинні бути відкритими до змін, вміти оперувати із суперечливим, неповним, неточним, помилковим знанням. Такі системи, не зважаючи на свою формальність, повинні враховувати особливості природної мови, зокрема нечіткість, багатозначність, образність, метафоричність, змінність, гнучкість у питанні передачі експліцитної й імпліцитної інформації, закодованої в мовних виразах. Між формальними, раціональними побудовами, зреалізованими за допомогою комп'ютерних програм, й емоційно забарвленим, невимовним, суб'єктивним і мінливим знанням, що складає основу інтерсуб'єктивної комунікації, з погляду теорії моделювання існує величезна прірва.

На нашу думку, однією з найбільш успішних спроб змоделювати комунікативні аспекти мови була процедурна семантика [див.: 1; 10]. Річ у тім, що її засобами діяльність людини трактують як систему обробки інформації (засвоєння, структурування, систематизацію, зберігання і відтворення), процедуру розуміння описують за допомогою програм, намагаючись поєднати між собою мову, мислення й перцепцію. Дж. Міллер та Ф. Джонсон-Леєрд, досліджуючи особливості дієслів руху в англійській мові виявили, що деяким із семантичних компонентів, що були спільними для всіх дієслів (наприклад, руху, швидкості, напряму тощо) властива перцептивна природа. На їх думку, «когнітивна структура, що зв'язувала ці дієслова між собою, відображає базові механізми, які здійснюють сприйняття руху» [6, с. VI]. Стало зрозумілим, що дослідити зв'язок мови й сприйняття можна лише як результат дослідження внутрішньої концептуальної структури людини, яка покликана фіксувати просторово-часові відношення, причинність тощо. Опис мовного сприйняття світу Дж. Міллер та Ф. Джонсон-Лерд вибудовують на основі таких психологічних предикатів [6, с. 115]: perceive (person, x) - людина сприймає об'єкт перцепції х; intend (person, x) - людина має намір досягти мети х; remember (person, x) - людина пам'ятає х, який є фрагментом змісту пам'яті; know (person, x) - людина знає факт х; feel (person, x) - людина відчуває емоцію х. З допомогою цих предикатів відбувається своєрідний перехід з рівня перцепції на концептуальний рівень. Таким чином відбувається оперування концептами, які можна піддати процедурі формалізації й використовувати у процесі програмування, що фіксує за допомогою формальних символів основні прояви вищої нервової діяльності людини, її когнітивні здібності.

Е. Саарінен, характеризуючи особливості процедурного підходу, відзначає: «Слід звернути увагу на психологічну орієнтацію даного підходу. З самого початку допускається, що вирішальні семантичні чинники - це концептуальна структура та механізми функціонування людської свідомості. Прихильник теоретико-модельної семантики з цим, звичайно, ніколи не погодиться, - і це знаходить відображення не тільки у відповідній цій позиції семантичній теорії, але й у виборі релевантних «дотеоретичних» фактів» [3, с. 129]. Але саме такий підхід, на нашу думку, і дає можливість наблизитися до розуміння тих процесів, які відбуваються в свідомості людини, точніше змоделювати процес утворення значення. Інша річ, наскільки коректно підбираються факти для побудови відповідної моделі.

Ментальні моделі поділяються на фізичні й концептуальні. Перші репрезентують світ, що навколо нас, другі - фіксують більш абстрактні відношення й феномени. Фізичні моделі поділяються на прості реляційні моделі, просторові, часові, кінематичні (наявний темпоральний компонент), динамічні (наявний темпоральний і каузальний компонент) й образи. Серед концептуальних моделей Ф. Джонсон-Лерд відповідно розрізняє одновалентні (про окремі об'єкти чи їх властивості), реляційні, метамовні («дискурс про дискурс») й теоретико-множинні (щодо символів, що позначають множини).

Підхід, який відстоює Ф. Джонсон-Лерд, особливу увагу акцентує на тих процедурах, які лежать в основі формування ментальних моделей. Необхідність виокремлення важливості саме процедур, а не конкретних результатів мисленнєвої діяльності, викликана особливостями комп'ютерного програмування засобів нашої природної мови. Таким чином відношення мови до світу здійснюється не через аналіз відповідних референтів, а через дослідження тих абстрактних процедур, які лежать в основі вживання певного слова в певному контексті. Адже значення слова змінюється залежно від того, чи йдеться про звичайний контекст повідомлення, чи йдеться про запитання, схвалення певної дії, іронію, метафору тощо. У нас є певні слова з фіксованим значенням, але воно може значно змінюватися під час розмови, а тому потрібно залучати релевантні процедури, щоб правильно його ідентифікувати. Таких процедур декілька: 1) процедура, що дає змогу кожен раз вибудовувати нову ментальну модель для нової інформації, що не зафіксована в попередній моделі; 2) процедура додавання до тверджень, в яких згадується деяка сутність, властивість чи відношення схожих сутностей, властивостей і відношень; 3) процедура поєднання моделей між собою, за умови наявності у висловлюванні взаємозв'язку між сутностями, що входять до їх складу;

процедура перевірки, що дає змогу вияснити, чи при наявності в певній моделі сутностей, що наявні у висловлюванні, у цій моделі також буде дотримано вимог щодо наявності властивостей і відношень; 5) процедура, яка додає до моделі ті властивості чи відношення, які приписані в судженні, що дещо роз'яснює наявний стан справ; 6) процедура, яка, за умови встановлення істинності висловлювання щодо певної моделі, перевіряє, чи не можна це висловлювання вивести із уже наявних, щоб не дублювати інформацію семантичного змісту;

процедура, яка за умови встановлення хибності висловлювання щодо наявної моделі, перевірить, чи є хибною модель, чи дане висловлювання [1, с. 240-241].

Дані абстрактні процедури, що використовуються при побудові ментальної моделі, можна застосовувати кожен раз, в окремих одиничних випадках. Вони є зручними у процесі розробки програмного забезпечення. Наприклад, сам Ф. Джонсон-Лерд прагнув адаптувати ці процедури для розробки програми, що б відповідала за просторову орієнтацію, уміла розрізняти праве і ліве. Для цього потрібно було вибудовувати структуру, виходячи із певної зафіксованої точки, задати систему координат і певну семантику, яка б інтерпретувала на основі заданих процедур, зокрема, й такі просторові терміни, як праве і ліве. Така програма має кожен раз вибудовувати нову структуру, якщо у висловлюванні з'являється термін не включений у попередню ментальну модель. Ця програма повинна уміти зіставляти ментальні моделі між собою тощо. Значення пропозицій, що формують ментальні моделі, повинні враховувати пресупозиції, наміри комуніканта, спосіб виконання дії, містити каузальне відношення тощо. Для того, щоб змінити значення основних (ядерних) понять може вводитися оператор заперечення, включатися в значення дієслова інструментальний компонент, інкорпоруватися об'єкт дії і т.д. [6, с. 666-667].

Пояснюючи специфіку написання якісних комп'ютерних програм Т. Віноград зауважував, що «ми повинні розуміти, якою є мова і як вона працює. Її потрібно розглядати не як набір математичних правил і символів, а як систему призначену для передачі думок у процесі комунікації між мовцем і слухачем, й ми хочемо проаналізувати як досягається така комунікація. Її можна розглянути як процес перекладу структур «понять» у свідомості мовця, на ряд звуків чи написаних знаків, й навпаки, перетворення їх на поняття в свідомості слухача» [10, с. 18]. І хоча природнім носіям мови деякі мовні здібності видаються надзвичайно простими, навчити комп'ютер усвідомлювати ті процеси, що відбуваються з нами повсякчас надзвичайно складно. Процес опрацювання інформації комп'ютером має враховувати не лише семантичне значення висловлювань, а й соціальний контекст комунікації й уже наявної інформації, що міститься в пам'яті комп'ютера. Зрештою машина має розуміти передумови діалогу, його мету й специфіку.

Р Шенк стверджував, що свідченням розуміння програмою тексту має стати вміння відповідати на різнотипні запитання по його змісту [7]. Наприклад, можемо виділити інформаційні, провокаційні, ввічливі запитання, прохання тощо. Щоб репрезентувати значення висловлювань природної мови, Р Шенк апелює до понятійних структур: «Застосування буде достатньо простим, якщо якесь слово у висловлюванні прямо вказує, що перед нами актуалізація великої поняттєвої структури» [4, с. 43]. Наприклад, якщо ми кажемо слово «викрадення», то вже маємо приблизне уявлення про ті сценарії, за якими воно б могло відбуватися (наявність заручника, злочинців, вимагання викупу, протизаконна, ризикована діяльність, можливість спротиву тощо). Однак усі ці сценарії є потенційно можливими, для того ж, щоб реконструювати картину правильно, дуже часто доводиться оперувати із неточним, неповним знанням. Тому у нагоді стають засоби немонотонної логіки, яка є модифікацією абстрактної епістемічної логіки щодо проблеми зміни знань. З допомогою цієї логіки можна вибудовувати динамічні структури, що враховують перманентні зміни ментальних моделей. На сьогодні навіть існує окремий напрям логічних досліджень - так звана логіка перегляду переконань (зміни переконань, динаміки переконань). З одного боку, потреба у такій логіці викликана стрімким розвитком комп'ютерних наук, потребою оновлення баз даних, з другого боку, самі логіко-філософські рефлексії навколо питання динаміки зміни людських знань призвели до становлення основних ідей цієї логіки.

Динаміку зміни переконань вивчають у межах концепцій AGM та DDL. У першій із них [5], що описує процес зміни наших переконань, всі переконання репрезентовані у вигляді набору речень. Ці речення фіксують найзагальніші, найважливіші переконання на даний момент. AGM ґрунтується на трьох основних пізнавальних операціях - розширенні, скороченні та перегляді. Операція розширення передбачає включення нової операції до уже наявної. Таке включення буде успішним, якщо в новій моделі будуть представлені нове й попередні знання. Операція скорочення застосовується тоді, коли в певній системі знань наявні переконання, що дублюють одне одного, не містять нової інформації є зайвими для пояснення деякого положення тощо. Операція перегляду полягає у додаванні нової інформації до уже наявної й відстеженні суперечливої інформації. Якщо наявна інформація суперечить новій, то вона повинна бути переглянутою у відповідності до нових умов. За певних умов її навіть потрібно вилучити.

Н. Козаченко серед основних моментів критики підходу AGM називає такі: 1) статичність і однозначність функціонального представлення операторів зміни; 2) використання метамови, що унеможливлює цілковиту формалізацію цієї теорії [2, с. 377-378]. Усунути недоліки AGM моделі зміни переконань була покликана динамічна доксастична логіка (DDL), яку розробляв К. Сеґерберґ

. Синтаксис DDL точніше враховує особливості зміни знань, семантика DDL розробляється на основі семантики можливих світів. Крім того, зміна знань може відбуватися на основі врахування різноманітних прагматичних аспектів комунікації - завдяки взаємодії суб'єктів, їх вербальній і невербальній комунікації, впливу громадськості, новим фактам, які можуть мати безпосереднє місце в житті суб'єкта чи бути результатом громадського обговорення.

На основі динамічної доксатичної логіки було побудовано динамічну епістемічну логіку (DEL) [9]. Автори цієї логіки відзначають, що одним із ключових понять, яке намагалися дослідити в різних наукових теоріях, є поняття інформації. Її сутність досліджують у межах «... епістемології, філософії науки, теорії ймовірності, статистики, теорії ігор, інформаційної теорії, ситуативної теорії, комп'ютерних наук і штучного інтелекту. Кожна з них з'ясовує окремі аспекти інформації» [9, с. 5]. Для дослідження інформації з погляду методології DEL важливим видається розрізнення між нашими знаннями (knowledge) і переконаннями (beliefs). Знанням ми вважаємо те інформативне висловлювання, яке не ставимо під сумнів, яке видається нам належним чином аргументованим, обґрунтованим і доведеним. Переконання - це ті інформативні висловлювання, в яких ми не настільки впевнені, й можемо їх змінити в результаті надходження нової інформації. Звісно, переглянути ми можемо не лише переконання, а й знання, щодо яких також не можна бути достеменно певним, на що чітко вказує відома у філософії проблема Ґетьє.

Таким чином на сучасному етапі розвитку наукових знань дослідження в сфері синтаксису мови зорієнтовані на проблеми теорії штучного інтелекту. Нові синтаксичні моделі є більш динамічними, гнучкими в плані формалізації засобів природної мови, ніж попередні, й краще наслідують механізми людської пам'яті (запам'ятовування, зберігання, відтворення і забування інформації) і логічне мислення. В синтаксичних моделях прагнуть зафіксувати сам процес отримання нової інформації, якомога точніше виразити смисл повідомлень, значення мовних виразів. Звісно, і надалі точаться дискусії (на кшталт відомої «китайської кімнати»), але ті результати, які отримані лише за кілька десятиліть розвитку теорії штучного інтелекту переконують що досягти поставлених цілей в плані адекватної репрезентації людських знань є цілком можливо.

Список використаних джерел

мова синтаксичний доксастичний логіка

1. Джонсон-Лэрд Ф. Процедурная семантика и психология значения / Ф. Джонсон-Лэрд; [пер. с англ. И.М. Кобозевой] // Новое в зарубежной лингвистике. - М.: Прогресс, 1988. - Вып.23. - 234-257.

2. Козаченко Н.П. Динамика познавательных действий: AGM и DDL / Н.П. Козаченко // Актуальні проблеми духовності: зб. наукових праць. - 2008. - Вип.9. - С. 373-390.

3. Сааринен Э. О метатеории и методологии семантики / Э. Сааринен; [пер. с англ. А.Л. Блинова] // Новое в зарубежной лингвистике. - М.: Прогресс, 1986. - Вып.18. - C.121-138.

4. Шенк Р. К интеграции семантик и прагматики / Р. Шенк, Л. Бирнбаум, Дж. Мей; [пер. с англ. Г.Ю. Левина] // Новое в зарубежной лингвистике. - М.: Прогресс, 1989. - Вып. 24. - С. 32-47.

5. Alchourron C.E. On the Logic of Theory Change: Partial Meet Contraction and Revision Functions / C.E. Alchourron, P. Gдrdenfors, Makinson // Journal of Symbolic Logic. - 1985. - № 50. - P. 510-530.

6. Miller G.A. Language and perception / G.A. Miller, P.N. Johnson-Laird. - Cambridge, Mass.: Belknap Press of Harvard University Press, 1976. - VIII, 760 p.

7. Schank R.C. Reading and Understanding: Teaching from the Perspective of Artificial Intelligence / R.C. Schank. - New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 1982. - 196 p.

8. Segerberg K. Belief Revision from the Point of View of Doxastic Logic / K. Segerberg // Bulletin of the IGPL. - 1995. - Vol. 3. - P. 534-553.

9. Van Ditmarsch H., Kooi B., Van Der Hoek W. Dynamik Epistemic Logic // Synthese Library. - Berlin: Springer, 2007. - Vol. 337. - 282 p.

10. Winograd T. Procedures as a Representation for Data in a Computer Program for Understanding Natural Language T. Winograd. - Cambridge: MIT, 1971. - 462 p.

Размещено на Allbest.ru