О языковых аспектах

из "Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий "

В основе первого (человеческого направления) лежат идеи А. Н. Леонтьева [54] о психологии образа. В частности, в человеко-машинных системах (в которых человек используется в качестве ЛПР или эксперта) для известного множества предметов изучаются функции восприятия предмета (В), отнесение его к определенному классу, т. е. понимание предмета (П) и формирование результата в виде текста (Ф). [c.39]
Второе (машинное направление) связано с процедурами принятия решений, в которых также реализуются функции формирования предписаний (рекомендаций). Здесь изучаются математические и технические возможности формального представления этих функций. [c.39]
В процессе восприятия осуществляется анализ- и оценка этой информации в целях ее понимания — формирования оцененного смысла. При этом в условиях ограниченного времени человеком прежде всего опознается предмет, а затем анализируются признаки образа. [c.40]
В последние годы ведется дискуссия о том, как следует описывать результаты восприятия, а именно, должно это описание быть аналоговым или дискретным. Выделяются два типа информации структурная и параметрическая. Структурная информация относится к организации и классификации представлений и включает, в частности, такие отношения, как фигура — фон, целое — часть параметрическая информация — к таким характеристикам предметов, как цвет, форма, размеры, ориентация в пространстве и т. п. При. этом структурная информация описывает только отражение предметов в сознании, а параметрическая — и сами предметы, и их отражения в сознании [155]. [c.40]
Рассмотрим некоторые грани понимания [145]. [c.41]
Кроме упомянутых функциональных классов в естественных языках существуют и другие, например модальности ( смочь , хотеть ), оценки ( верно , достаточно ) и пр. Словосочетания, используемые в представлении знаний или формулировках предписаний, могут состоять из комбинации элементов этих классов модификаторов, квалифика-торов и понятий (очень хороший результат), модификаторов, квантификаторов и понятий (довольно редкий случай), квантификаторов и императивов (пройти несколько шагов) и т. д. [c.43]
Мощным инструментом упорядоченного формирования данных, содержащихся в информации о состоянии и изменении среды и системы, представленных как в виде текста, так -и другими способами, является введенная М. Минским [62] концепция фрейма — структуры данных для представления стереотипной информации. Фрейм имеет вид сети, нетерминальные узлы которой представляют такие общие сведения, которые всегда справедливы для данной ситуации, а терминальные узлы заполняются конкретными и частыми сведениями. В процессе представления семантической информации, связанной с представлением состояний, событий, падежей, логических и языковых кванторов, осуществляется формирование расплывчатых понятий, характеризующих качество (например, цвет) или динамику (например, идущий ), а также условия, в которых осуществляется динамика ( ровное место , крутой склон и т. д.).. [c.43]
Рассмотренные выше фреймы принадлежат к классам описательных (характеризующих состояние) и ролевых, которыми описываются поведенческие процессы через их роли в других процессах. Этот достаточно эффективный способ представления знаний для понимания их ЭВМ не адекватен, по-видимому, процессам представления знаний человеком, поскольку (как утверждает, например, никем не опровергнутое положение психологии) структура представления знаний в человеческом мозге имеет более общий характер, чем сумма отдельных элементов знаний. Изучение процессов восприятия, понимания и формирования предписаний человеком и ЭВМ относится к одной группе рассматриваемых вопросов. [c.45]
В работе человека-оператора, например, актуальной является задача оценки реакции на сигнал, представляющий собой стимул, набор численных данных или изображение, переданные партнером. Такая задача — определение степени искажения сигнала — на основе положений теории расплывчатых множеств рассмотрена в [168]. Аналогичный подход может быть использован при разработке систем организационного управления (оценка численных данных). [c.46]
Другой подход основан на представлении данных в виде текста. В этом подходе используется свойство неопределенности символа (элементов языка, отображающих объекты, субъекты, явления). Подобные неопределенности могут в соответствии с [43] быть представленными в виде расплывчатых категорий. Система подобных категорий для языка пока не исследована. Значительный практический интерес представляет анализ использования тех или иных качественных категорий (например, значений лингвистических переменных) в текстах, описывающих конкретные ситуации в межличностных коммуникативных процессах. Примерами таких процессов являются взаимоотношения ЛПР со смежниками (заказчиками, поставщиками и т. д.). Сущность подобного подхода состоит в исследовании соотношения объектов и предикатов. Особенности коммуникативной процедуры, с помощью которой может быть определено состояние эмоционального напряжения каждого из объектов F , с которыми ЛПР находится во взаимоотношении Г/, приведены в 5.3. Проблемы анализа состояния эмоционального напряжения на основе психолингвистических исследований речи рассмотрены в [66]. [c.46]
В конкретной системе могут быть объекты, с которыми FO находятся как в первой системе отношений, так и во второй, при этом проявляются различия между личной и деловой языковой интер акцией. [c.47]
Устойчивые свойства Й+ объектов F , упомянутые в 1.2, проявляются, по-видимому, в широком диапазоне первичных отношений Г1, а переменные свойства Q — в отношениях Гп с объектами определенного типа (стереотипами). [c.47]
Исследования по первым трем из перечисленных проблем в настоящее время ведутся. Так, процедура использования психофизиологических показателей для улучшения условий и результатов труда человека-оператора рассматривается в системе [11]. Описание системы приведено в гл. 5. [c.47]
Наибольшую трудность, по-видимому, представляет исследование влияния психофизиологических характеристик ЛПР на элементы совокупности, определяющей проблему принятия решений (1.1). [c.48]
Закончить этот параграф можно высказыванием Э. Ханта [91] Если понимание языка машиной выходит за пределы физических возможностей наших ЭВМ,-то как же тогда понимает человек Разумеется этого мы не знаем. Хотя одним соображением может быть, что человеческая память работает совсем, на иных принципах, чем иные ЭВМ . В то же время далее отмечено, что на основе недавних исследований, проведенных Министерством обороны США, был сделан вывод, что к 1984 г. возникнет разумная возможность создания мыслительной системы, которая будет отвечать на команды, отданные на естественном языке, обсуждением нетривиальных тем . [c.48]

Вернуться к основной статье