Viele im Leben mussten sich mit Menschen auseinandersetzen, die nur danach strebten, Vorteile zu erlangen. Moralische und andere Aspekte des Lebens sind für sie zweitrangig.

Ansichten, Überzeugungen und Handlungen zielen ausschließlich darauf ab, Ergebnisse zu erzielen, die im praktischen Sinne nützlich sind. Sein Umfeld verurteilt ihn oft dafür.

Unmittelbarkeit und Unvernunft sind in den Augen eines Pragmatikers Dummheit.
Ilya Nikolaevich Shevelev

Pragmatischer Denkstil

Pragmatiker streben danach, das Ziel zu erreichen, indem sie alle Möglichkeiten nutzen, die ihnen jetzt zur Verfügung stehen. Sie werden nicht nach zusätzlichen Informationen, Geldern oder Ressourcen suchen, da dies ein ungerechtfertigter Zeit- und Arbeitsaufwand ist. Probleme werden gelöst, sobald sie auftreten, um nicht vom Hauptziel abgelenkt zu werden - dem Erreichen eines bestimmten, auch kleinen Ergebnisses.

Die ständige Suche nach neuen Methoden, Experimenten und anderen Aktivitäten bedeuten kein Abweichen vom eingeschlagenen Kurs. Dies entspringt nicht dem Wunsch nach Neuem, sondern wird von dem Wunsch diktiert, schnell Ergebnisse zu erzielen. Aus diesem Grund sind sie bereit, auf die Meinung anderer zu hören, in der Hoffnung, den kürzesten Weg zum Ziel zu finden.

Ein solcher Ansatz mag oberflächlich erscheinen. Sie weicht von allgemein anerkannten Normen ab, und Pragmatiker erwecken den Eindruck von widersprüchlichen, prinzipienlosen Menschen. Sie sind der Meinung, dass alles, was um sie herum passiert, wenig von den Fähigkeiten und Wünschen einer Person abhängt. Die Hauptsache für Pragmatiker ist, den günstigen Moment nicht zu verpassen, wenn alles gut läuft. Ihr Glaube an die Unberechenbarkeit und Unkontrollierbarkeit der Welt rechtfertigt die Strategie "Heute wird es so sein und dann den Umständen entsprechend".

Es ist unmöglich, einen Pragmatiker mit Emotionen und Gefühlsäußerungen zu beeinflussen, es sei denn, sie werden zu einem objektiven Hindernis auf dem Weg oder helfen im Gegenteil in dieser Situation. Sie fühlen die Konjunktur perfekt und reagieren schnell auf ihre Veränderungen. Sie kooperieren leicht und beteiligen sich begeistert an Diskussionen über wichtige Themen und an der Entwicklung kollektiver Entscheidungen.

Pessimismus, eine negative Einstellung ist für diese Menschen nicht charakteristisch. Die auftretenden Probleme können sie nicht vom eingeschlagenen Weg abbringen. Sie sind mit einer positiven Einstellung, einem Pragmatiker, mit einfachen Worten, einem unverbesserlichen Optimisten, der versucht, schwierige Umstände zu seinen Gunsten zu wenden, mit der Entscheidung verbunden. Das gefaltete Weltbild erlaubt es nicht, die auftretenden Schwierigkeiten zu dramatisieren und zu ernst zu nehmen.

Verhalten und Denken sind flexibel. Die Kommunikationsfähigkeiten sind gut entwickelt, sie können sich leicht an der Stelle einer anderen Person vorstellen und die Konsequenzen ihrer Handlungen verstehen. Die Meinung eines anderen ist ihnen nicht in dem Maße gleichgültig, in dem ihre Zukunft davon abhängt.

Merkmale des Verhaltens eines Pragmatikers

Pragmatische Menschen erzielen oft Erfolge in Politik und Management. Dies liegt an ihrem Charakter, ihrer Lebenseinstellung und ihrem Denkstil.

Sie zeichnen sich aus durch:

• Suche nach den kürzesten Gewinnwegen;
• schnelle Anpassung an neue Bedingungen;
• Interesse an neuen Methoden, Innovationen;
• Einsatz jeglicher Mittel zur Zielerreichung;
• Kreativität.

Sie sind intelligent, lernen schnell Neues und nutzen jede Gelegenheit, um dem angestrebten Ziel näher zu kommen.

Das Management schätzt Pragmatiker für folgende Eigenschaften:

• Konzentration auf die Erzielung des maximalen Gewinns, der schnellsten Kapitalrendite;
• taktische und strategische Aspekte des Falls vorausdenken;
• die Fähigkeit, andere zu beeinflussen, sie von der Richtigkeit ihrer Ideen zu überzeugen;
• in schwierigen Situationen nicht verloren gehen und nach ungewöhnlichen Auswegen suchen;
• liebt mutige Experimente, führt Innovationen ein.

Nachteile des Pragmatismus

Pragmatiker haben wie alle anderen Menschen nicht nur Stärken, sondern auch Schwächen.

Sie erscheinen als:

• gleichgültigkeit gegenüber den fernen Aussichten des Geschäfts, die in naher Zukunft kein Einkommen bringen werden;
• der Wunsch, um jeden Preis frühe Ergebnisse zu erzielen, ein langes Warten liegt nicht in ihrer Natur;
• die Aufmerksamkeit wird nur auf die materielle Seite der Angelegenheit gerichtet, alles andere spielt keine Rolle;
• von außen scheint es, als wären sie um des Profits willen zu allen Kompromissen bereit;
• Tendenzen zum Maximalismus versuchen sie, von allen verfügbaren Ressourcen den größtmöglichen Ertrag zu erzielen.

Pragmatiker werden sich vor dem Scheitern nicht lange fürchten. Sie werden nach neuen Wegen suchen, wenn die alten Methoden nicht mehr funktionieren. Nachdem sie aus den gemachten Fehlern ihre Schlüsse gezogen haben, werden sie diese in Zukunft nicht wiederholen.
Sie verstehen, dass es viel Arbeit braucht, um ihr Ziel zu erreichen.

Sie werden sich nicht auf die Unterstützung von außen verlassen, sie sind es gewohnt, sich nur auf sich selbst zu verlassen. Sie können helfen, wenn Sie sie darum bitten. Besteht zukünftig die Möglichkeit, die Kosten zu kompensieren, steigen die Chancen des Bewerbers deutlich.

Untätigkeit ist für sie unmöglich, ein Pragmatiker ist eine Person, die mit ihrem Optimismus andere zu Arbeitsleistungen inspirieren kann. Die entwickelte Intuition ermöglicht es Ihnen, aus einer Vielzahl von Optionen eine auszuwählen, die jedoch effektiv ist und schnell Renditen erzielt.

Ein Zyniker, ein Romantiker, ein Lyriker, ein Pragmatiker – absolut jeder träumt davon, dass eines Tages „scharlachrote Segel“ an seinem Lebenshorizont auftauchen werden.
Ole Roy

Pragmatiker und Beziehungen zu anderen

In der Kommunikation mit anderen macht ein pragmatischer Mensch einen guten Eindruck. Er ist offen für Kommunikation, scherzt gerne, streitet nicht, findet leicht Kontakt zu allen Menschen. Im Gespräch verwendet er oft Beispiele aus dem Leben, stereotype Phrasen. Der Ton der Äußerungen ist oft enthusiastisch, enthusiastisch, was manchmal den Eindruck von Heuchelei und Unaufrichtigkeit erweckt.

Bietet oft einfache Ideen und erläutert sie kurz mit Beispielen aus der eigenen Praxis. Er scheut den Meinungsaustausch nicht, arrangiert eine gemeinsame Diskussion wichtiger Themen. Ernsthafte Debatten gelten als langweilig. Er zieht reale, praktisch umsetzbare Vorschläge einer theoretischen und philosophischen Argumentation vor. In einem angespannten Zustand zu sein, erweckt den Eindruck einer gelangweilten Person, die sich nicht für die diskutierten Themen interessiert.

Die meisten erfolgreichen Politiker und Geschäftsleute, Künstler und Sänger, Manager und Produzenten sind dank nüchternem Kalkül in den Beruf eingetreten. Sie neigen nicht dazu, vom beabsichtigten Weg abzuweichen, sich von sentimentalen Gedanken ablenken zu lassen und Energie für emotionale Handlungen zu verschwenden. Im Leben lassen sie sich nur von kalter Berechnung leiten.

Öffentliche Meinung

Es ist nicht ungewöhnlich, negative Bewertungen über erfolgreiche Menschen zu hören.

Folgende Eigenschaften von Pragmatikern sorgen für Empörung:

1. Zynismus. Der Glaube, dass alles einen monetären Preis hat, man kann alles tun, um positive Ergebnisse zu erzielen, führt zu Ablehnung. Infolgedessen betrachten andere sie als unmoralisch.
2. Mangel an Autorität. Für Pragmatiker, die in allem Profit suchen, zählen nur die eigenen Interessen. Sie können sich die Meinung anderer anhören, aber sie werden sie nur dann berücksichtigen, wenn es in ihrem Interesse ist. In anderen Fällen verlassen sie sich nicht auf die Worte, Autorität und Taten anderer.
3. Selbstsucht. Alle Anstrengungen werden nur eingesetzt, um das Ziel zu erreichen. Auf dem Weg zu ihr werden ihn die Gefühle anderer Menschen und Verluste nicht aufhalten. Die Interessen anderer interessieren nicht, denn die Hauptsache im Leben ist das Ergebnis um jeden Preis.

Es sind diese Eigenschaften, die eine negative Einstellung hervorrufen, die für die Umsetzung des Plans erforderlich ist. Diese Menschen machen vor Hindernissen nicht Halt, Schwierigkeiten mildern nur ihren Charakter. All dies ermöglicht es Ihnen, die begonnene Arbeit zu Ende zu bringen.

Fazit

Jeder kann die besten Eigenschaften des Pragmatismus entwickeln. Dazu müssen Sie sich konkrete Ziele setzen, für die Zukunft planen, das Begonnene zu Ende bringen und nicht Schwierigkeiten erliegen. Es gibt nicht so viele Menschen, die man als reine Pragmatiker bezeichnen kann. In den meisten Fällen sind bei einer Person unterschiedliche Fähigkeiten, Neigungen und Wünsche in unterschiedlicher Ausprägung vorhanden.

Moderne Bedingungen erfordern, dass Menschen planen können, sich an das schnelle Tempo des Lebens anpassen und schnell auf sich ändernde Umstände reagieren können. Ein praktischer Ansatz ermöglicht es Ihnen, erfolgreich zu sein, daher können wir sagen, dass ein Pragmatiker eine Person ist, die zielstrebig ist und Gefühle und Emotionen für ihn nicht wirklich wichtig sind.

Sie werden oft nicht gemocht und sind neidisch auf ihre Durchsetzungskraft und Energie. Übeltäter sind in der Regel willensschwache, willensschwache Personen. Betrachten Sie sich als Pragmatiker oder als deren Kritiker?

Informatik als technische Wissenschaft muss per Definition Pragmatik beinhalten. Dieser Umstand wird bis zu einem gewissen Grad missverstanden, und daher wird viel weniger über die pragmatische Seite der Informatik gesprochen als über ihre Syntax und Semantik. Tatsächlich ist die Informatik durchdrungen von Pragmatik.

Charles Pierce definierte die Maxime des Pragmatismus wie folgt: „Es ist notwendig, alle von einem bestimmten Konzept diktierten Konsequenzen zu berücksichtigen, die der Gegenstand dieses Konzepts haben wird, und diejenigen, die nach demselben Konzept praktische Bedeutung haben können .

Es ist gut formuliert, aber die grundlegenden Konzepte der Pragmatik, die sind Werte. In den technischen Wissenschaften wird oft statt von Werten gesprochen Kriterien oder Normen. Aber in jedem Fall sprechen wir von Konzepten, die die Vorlieben der Menschen ausdrücken. In Übereinstimmung mit ihnen setzen sich die Menschen einige Ziele und verbessern sie. In den pragmatischen Wissenschaften nimmt der zentrale Platz ein Wert-Ziel-Erklärung, Praxis versteht sich als zielgerichtete Tätigkeit. Denken Sie daran, dass das quantitative Maß für jeden Wert ist Klasse. Sie ist das Ergebnis eines entsprechenden Prozesses Messungen. In diesem Zusammenhang ist es angebracht, die wichtigsten Bestimmungen der Theorie der Bewertungsmessung herauszugreifen.

• 2. Um Noten zu messen, müssen ihnen einige numerische oder sprachliche Variablen zugeordnet werden2.
• 3. Bewertung hat immer eine gewisse Dimension, die durch die Art des Wertes bestimmt wird. Anonyme Scores haben keine wissenschaftliche Bedeutung. Es gibt Punkte für Wissen, Fähigkeiten, Schönheit, Ehrlichkeit und so weiter.
• 4. Bewertungsskalen sind nicht universell, wie die weit verbreitete Verwendung von Ordnungsskalen, direkten und proportionalen Bewertungen, gleichen und halben Intervallen, korrelativen paarweisen Bewertungen usw. zeigt.
• 5. Die Arten der Messungen variieren ebenfalls. Unterscheiden Sie direkte, indirekte, kumulative und gemeinsame Messungen. Bei indirekten Messungen wird der Wert einer Größe auf der Grundlage einer bekannten Beziehung zwischen der gewünschten Größe und den Größen bestimmt, deren Werte durch direkte Messungen gefunden werden. Kumulative Messungen umfassen eine Kombination wiederholter Messungen. Gemeinsame Messungen von gegensätzlich benannten Größen sollen eine funktionale Beziehung zwischen ihnen herstellen, d.h. bestimmte Gesetze.
• 6. Das Verstehen des Verfahrens der Notenmessung ist nicht unabhängig vom Inhalt der Theorie, sondern wird von diesem gänzlich bestimmt.

Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wissenschaftsphilosophie ist die Position der Objektivisten sehr stark, die glauben, dass das Messen ein einfacher Akt ist, um das zu fixieren, was ist. Es wird ein bestimmter Standard gewählt, mit dem dann das gemessene Attribut korreliert wird – das ist die ganze Theorie. Es ist nicht nötig, auf die Feinheiten der Theoriebildung einzugehen. Diese Meinung ist immer wieder widerlegt worden, aber die Objektivisten lassen nicht locker. Um nicht unbegründet zu sein, verweisen wir auf ein anschauliches Beispiel. Nicht jeder Wirtschaftswissenschaftler versteht, dass der Preis eines bestimmten Produkts kein fester Wert ist, sondern wesentlich von dem gewählten Optimierungsparameter abhängt. Ist dies das Umsatzvolumen, so wird der Preis ein anderer sein als bei der Maximierung des auf das vorgeschossene Kapital entfallenden Gewinns. Die allgemeine Schlussfolgerung lautet, dass was genau gemessen werden soll und wie, sich aus dem Inhalt der Theorie ergibt.

7. Werte, die keine Ziele generieren, sind leblos. Angesichts dieses Umstands wird deutlich, dass Bewertung ein gleichzeitiges Merkmal sowohl des Werts als auch des von ihm generierten Ziels ist. Schätzungen sind nicht unabhängig von den Zielen, sie müssen auf diese geschlossen werden und müssen daher unter Berücksichtigung der Zielsicherheit formuliert werden.

Besonders viele Kollisionen hängen mit dem Verständnis des Inhalts dieser Vorschrift zusammen. Es wird in der Regel gar nicht berücksichtigt. Es wird angenommen, dass die von Person zu Person unterschiedliche Zielsetzung unvereinbar ist mit der Solidität der Wissenschaft, die von der für alle Zeiten unveränderten Grundlage bestimmt wird. Aber eine solche Meinung ist mit dem tatsächlichen Stand der pragmatischen Wissenschaften nicht zu vereinbaren. In jedem von ihnen beschränkt sich die Angelegenheit nicht auf unveränderliche Prinzipien, sondern wird nur durch das Setzen von Zielen verwirklicht, von denen der Wert der gemessenen Parameter abhängt. Es ist das Ziel, das sich als Bezugsrahmen herausstellt, relativ zu dem die Parameter bestimmte Werte haben. Je höher die Signifikanz des Parameters ist, desto größer ist sein Wert.

Softwarequalität als Wert.

Bisher wurde die Pragmatik in den allgemeinsten Begriffen charakterisiert. Wenden wir uns nun direkt der Informatik zu, wenn wir die Qualität betrachten Software (AN). Schon die Formulierung der Frage nach der Softwarequalität zeugt von ihrem pragmatischen Gehalt.

Genau genommen wurde Software seit ihren Anfängen auf die eine oder andere Weise evaluiert, aber erst seit den späten 1960er Jahren. dieser Prozess begann systematische Formen anzunehmen. In der zweiten Hälfte der 1970er Jahre. die ersten Monographien erscheinen1, deren Zahl dann stetig exponentiell zunimmt. Eine facettenreiche und beharrliche Suche ist im Gange quantitative Maßnahmen Eigenschaften von Software, die Gegenstand zahlreicher Arbeiten auf dem Gebiet der Softwaremetrik ist. Unter diesen Kennzahlen kristallisieren sich schnell zwei Spitzenwerte heraus: erstens die Anzahl der Codezeilen und zweitens die Anzahl der Fehler pro tausend Codezeilen. Natürlich ist die Software-Evaluierung nicht auf sie beschränkt. Im Tisch. 4.4 liefert Software-Qualitätsfaktoren gemäß GOST 28195-892.

Tabelle 4.4. Softwarequalität

	Software-Qualitätsfaktor	Charakteristische Eigenschaft
	Verlässlichkeit	Sie charakterisiert die Fähigkeit von Software in bestimmten Anwendungsbereichen, spezifizierte Funktionen gemäß Programmdokumenten bei Abweichungen in der Betriebsumgebung auszuführen, die durch Hardwareausfälle, fehlerhafte Eingabedaten, Wartungsfehler und andere destabilisierende Effekte verursacht werden.
	Wartbarkeit	Beschreibt technologische Aspekte, die es einfach machen, Fehler in Software und Policendokumenten zu beseitigen und Software auf dem neuesten Stand zu halten
	Benutzerfreundlichkeit	Es charakterisiert die Eigenschaften der Software, die zur schnellen Entwicklung, Anwendung und zum Betrieb der Software mit minimalem Arbeitsaufwand beitragen, unter Berücksichtigung der Art der zu lösenden Aufgaben und der Anforderungen an die Qualifikation des Wartungspersonals
	Effizienz	Charakterisiert den Grad der Befriedigung des Bedarfs des Benutzers an der Datenverarbeitung unter Berücksichtigung der wirtschaftlichen, rechentechnischen und personellen Ressourcen
	Vielseitigkeit	Kennzeichnet die Anpassungsfähigkeit der Software an neue funktionale Anforderungen, die sich aus Änderungen des Umfangs oder anderer Betriebsbedingungen ergeben
	Richtigkeit	Charakterisiert den Grad der Übereinstimmung der Software mit den in der Leistungsbeschreibung festgelegten Anforderungen, Datenverarbeitungsanforderungen und allgemeinen Systemanforderungen

Software-Metriken. Besonders beliebt sind die Metriken von Halsted, McCabe und Chapin. Ihre Indikatoren sowie viele andere ermöglichen nicht nur die Bewertung der Komplexität der Implementierung einzelner Elemente eines Softwareprojekts, die Anpassung der Gesamtindikatoren zur Bewertung der Dauer und Kosten des Projekts, sondern auch die Bewertung der damit verbundenen Risiken das Projekt und treffen die notwendigen Managemententscheidungen. Gleichzeitig müssen wir feststellen, dass das gesamte Softwarequalitätsprogramm mit zahlreichen problematischen Aspekten gespickt ist. Die englischen Forscher N. Fenten und M. Niel haben in dem Artikel "Software Metrics: Achievements, Failures and New Directions" sehr hell darüber geschrieben.

Die Autoren führen die Entwicklung verschiedener Metriken und deren zumindest teilweise Nutzung nicht nur durch große, sondern auch durch mittelständische Unternehmen auf die Errungenschaften zurück. Dieser erfreuliche Prozess stößt jedoch auf erhebliche Schwierigkeiten. Die akademische Tätigkeit im Bereich der Erstellung von Softwaremetriken findet keine Fortsetzung in der Industrie, insbesondere weil viele wissenschaftliche Entwicklungen deren Bedürfnisse nicht berücksichtigen. Die in der Branche verwendeten Metriken sind wenig motiviert und werden nicht effektiv genug eingesetzt. Im Kurs meist einfache Kennziffern, die man sich leicht merken kann. Komplexere Indikatoren sind eher exotisch.

H. Fanten und M. Niel kamen zu dem Schluss, dass man den Anfragen von Praktikern, die Softwarefehlern Priorität einräumen, äußerst aufmerksam begegnen sollte. Bei der Charakterisierung eines bestimmten Softwaremoduls muss die Anzahl der Fehler angegeben werden, die seinen drei Ebenen entsprechen - der niedrigsten, mittleren und höchsten, um die Wahrscheinlichkeit eines möglichen Ausfalls zu bestimmen.

Die amerikanischen Forscher S. Kaner und W. Bond unterziehen jeden der vorgeschlagenen Indikatoren einer gründlichen pragmatischen Analyse, einschließlich des von T. Demarco so weit verbreiteten, und erklären: „Ich kenne nur einen Indikator, der es verdient, einmal zusammengestellt zu werden für alle: Mängel zählen". In diesem Zusammenhang ist es notwendig, 10 Fragen recht zuversichtlich zu beantworten:

• 1. Was ist der Zweck dieser Messung?
• 2. Wo liegen die Grenzen dieser Dimension?
• 3. Welches Attribut versuchen wir zu messen?
• 4. Was ist der natürliche Maßstab zur Messung dieses Merkmals?
• 5. Was ist die natürliche Variabilität eines Merkmals?
• 6. Was ist die Metrik (Funktion, die den Wert eines Features bestimmt)? Mit welchem ​​Tool wird der Messvorgang durchgeführt?
• 7. Was ist die natürliche Skala für die betreffende Metrik?
• 8. Was ist die natürliche Tonleiter des Instruments, das gelesen wird?
• 9. Wie korrelieren die Werte des Attributs und der Metrik?
• 10. Was sind die natürlichen und vorhersehbaren Nebenwirkungen des verwendeten Tools?

Alle diese Fragen zielen darauf ab, den wirklichen und nicht den illusorischen pragmatischen Inhalt eines bestimmten Merkmals zu klären. Da es aber im Gegensatz zu Demarco nie bei der Auswahl nur eines Indikators bleibt, gilt es, einen ausgewogenen Indikator zu finden. Das entsprechende Konzept ist Theorie des ausgewogenen Systems von Leistungsindikatoren, wurde erstmals auf dem Gebiet des Managements von R. Kaplan und D. Norton entwickelt. Vom Management, d.h. Theorie des Managements von Organisationen, wurde sie zu Recht von A. Abran und L. Bouillone auf die Informatik übertragen. S. Kaner und W. Bond wurden Co-Autoren dieser Übertragung.

• 1. Werte sind immer Teil theoretischer Konstruktionen. Ihre Einschätzung wird maßgeblich durch das gesetzte Ziel bestimmt.
• 2. Das letzte Kriterium der Wirksamkeit ist der Erfolg des Funktionierens der Theorie. Bei Nichtbestehen wird die Theorie überarbeitet. Dies ist der Mechanismus des Wachstums wissenschaftlicher Erkenntnisse in der Informatik.

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Die Problematik der Abgrenzung des Fachgebiets einer beliebigen Wissenschaftsrichtung ist vor allem bei der Lösung terminologischer und terminographischer Probleme einschließlich der Aufgaben der Begriffsinventarisierung sowie in der Lehre der einschlägigen Disziplinen relevant.

Die Abgrenzung des Fachgebietes einer solchen Wissenschaftsrichtung wie „Computerlinguistik“ ist unserer Meinung nach eine der schwierigsten Aufgaben. Typischerweise werden die Grenzen des Fachgebiets festgelegt, indem eine Liste von Überschriften und Unterüberschriften (Richtungen) erstellt wird, die es bilden.

Die Hauptschwierigkeit liegt in diesem Fall darin, dass die Computerlinguistik eine relativ junge Wissenschaft ist, die Ende des 20. Jahrhunderts entstand. Diese Richtung wurde in den 60-70er Jahren im Ausland aktiv entwickelt und in erster Linie als Anwendung statischer Methoden in der Linguistik verstanden, daher der Name "Computerlinguistik" (dh "Computerlinguistik"). In Russland verbreitete sich in den 70er Jahren der verwandte Begriff „Mathematische Linguistik“. Im Zusammenhang mit der Entwicklung von Computertechnologien und deren aktiver Anwendung in sprachlichen Aufgabenstellungen hat sich dieser Wissenschaftsbegriff gewandelt und die Wissenschaft hat eine klarere Definition von "Computerlinguistik" erhalten. Wir können also sagen, dass es zwei Ansätze gibt, um die unter diesem Begriff betrachteten Richtungen zu bestimmen - das ist unser russischer Ansatz und der ausländische.

Was die Sicht ausländischer Linguisten auf das Fachgebiet Computerlinguistik betrifft, so ist festzuhalten, dass die Association for Computerlinguistics, die in mehreren Ländern der Welt über regionale Strukturen verfügt, viel organisatorische und wissenschaftliche Arbeit leistet. Die offizielle Website dieser Organisation gibt eine allgemeine Definition: „Computerlinguistik ist das wissenschaftliche Studium der Sprache aus einer Computerperspektive. Computerlinguisten sind daran interessiert, Computermodelle verschiedener Arten von Sprachphänomenen bereitzustellen“. Diese Organisation organisiert internationale Konferenzen zur Computerkorpuslinguistik: Untersuchung von Sprache und COLING. Computerlinguistik erscheint vierteljährlich in den USA. Relevante Themen sind in der Regel auch auf diversen Konferenzen zum Thema Künstliche Intelligenz breit vertreten.

Aus Sicht des westlichen Ansatzes ist die Hauptrichtung der Computerlinguistik Natural Language Processing (Automatische Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprache). Bei der Analyse von Dokumenten (Konferenzarchive, Inhalte von Basisseiten) der COLING Association for Computational Linguistics wurde festgestellt, dass westliche Linguisten folgende Anwendungsgebiete im Bereich der Computerlinguistik umfassen:

Computermorphologie und -syntax (Computermorphologie und -syntax).

• NLP (Automatische Sprach- und Sprachverarbeitung).
• Digitale Bibliotheken (Digitale Bibliotheken).
• Informationsextraktion.
• Informationsrückgewinnung.
• Wissensrepräsentation und Semantik (Wissensrepräsentation und Semantik).
• Maschinenübersetzung.
• Sprachverarbeitung (Spracherkennung und -synthese).
• Statistische Sprachverarbeitung.
• Zusammenfassung (Zusammenfassung und Annotation).

Aus Sicht der russischen Wahrnehmung des betrachteten Problembereichs wird die Hauptarbeit in dieser Richtung von der Russischen Vereinigung für Computerlinguistik COLINT geleistet, auf deren Website Sie alle auf der Konferenz vorgestellten wissenschaftlichen Berichte finden können zu Problemen der Computerlinguistik. Obwohl diese Seite keine Rubrik problematischer Aufgaben bietet, können Sie sehen, dass russische Linguisten folgende Bereiche priorisieren:

• Maschinelle Übersetzung;
• Such- und Klassifikationssysteme;
• Computerlexikographie;
• Linguistische Computersemantik;
• Korpuslinguistik;

Formale Modelle der Analyse und Erkennung von Sprachstrukturen.

Eine Analyse bestehender Lehrbücher und Nachschlagewerke ergibt noch kein vollständiges und klares Bild dieses praktischen Bereichs der Linguistik.

Großes enzyklopädisches Wörterbuch: Linguistik, herausgegeben von V. N. Yartseva. nimmt diesen Begriff überhaupt nicht in das Wörterbuch auf.

Der berühmte russische Linguist Marchuk Yu.N. Zunächst definiert er Computerlinguistik als „die sprachlichen Grundlagen der Informatik“, bei der es eigentlich um die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Entwicklung und Verwendung künstlicher Sprachen geht, die die Kommunikation zwischen Mensch und Computer ermöglichen. Aber gleichzeitig in seiner Arbeit "Grundlagen der Computerlinguistik" Marchuk Yu.N. berücksichtigt konsequent die Computermodellierung natürlicher Sprache, nämlich Morphologie, Syntax, Repräsentation von Semantik und Pragmatik in Computerumgebungen. Darüber hinaus erwähnt der Beitrag angewandte Aufgaben wie die Organisation von Maschinenwörterbüchern, terminologischen Datenbanken und geht sogar auf die Grundlagen der Terminologie ein.

Laut dem russischen Linguisten, Professor der Moskauer Staatlichen Universität Baranov A.N. Der Begriff "Computerlinguistik" bezeichnet ein weites Gebiet der Verwendung von Computerwerkzeugen - Programme, Computertechnologien zur Organisation und Verarbeitung von Daten - zur Modellierung der Funktionsweise einer Sprache unter bestimmten Bedingungen, Situationen, Problembereichen usw. sowie den Umfang von Computersprachmodellen nicht nur in der Linguistik, sondern auch in verwandten Disziplinen". In seiner Arbeit identifiziert Baranov A.N. einige Bereiche der Computerlinguistik als grundlegend - dies sind Kommunikationsmodellierung, Plotstrukturmodellierung, Hypertext-Technologien zur Textdarstellung, Computerlexikographie , maschinelle Übersetzung, Verarbeitungssysteme natürliche Sprache.

Vor dem Problem der Abgrenzung des Fachgebiets stehen auch die Entwickler von Curricula für wissenschaftliche Disziplinen im Bereich der Angewandten und Computerlinguistik. Zu diesem Zweck wurden Lehrpläne in Computerlinguistik von russischen Universitäten wie der Moskauer Staatlichen Universität, der Moskauer Staatlichen Linguistischen Universität und der Russischen Staatlichen Universität analysiert.

Die Entwickler des MSLU-Kursprogramms konzentrieren sich auf die Computermodellierung natürlicher Sprache bei der Lösung von Problemen der künstlichen Intelligenz, die grundlegenden Prinzipien der Sprachmodellierung, d.h. Richtungen, die mit der Modellierung der Mensch-Computer-Kommunikation verbunden sind.

Die Entwickler des Kursprogramms an der Moskauer Staatsuniversität nennen als Aufgaben und Bereiche die Probleme der sprachlichen Unterstützung moderner automatisierter Informationssysteme, der automatischen Verarbeitung natürlicher Sprache sowie der Erstellung von Wörterbüchern und Textverarbeitungsprogrammen.

Die Hauptbereiche des Studiengangs Computerlinguistik an der Russischen Staatsuniversität sind: Information Retrieval, maschinelle Übersetzung, Terminologie, Terminologie, Terminographie, Computerlexikographie, Spracherkennung und -synthese, computergestützte Sprachlernprobleme. Das Programm dieser Universität ist dem Programm der Staatlichen Technischen Universität Uljanowsk am nächsten.

Die obige Analyse zeigt, dass in der Praxis fast alles, was mit dem Einsatz von Computern in der Linguistik zu tun hat, oft als Computerlinguistik bezeichnet wird, weshalb Probleme mit praktischen Lösungen verwechselt werden. Bei der Abgrenzung des Fachgebiets der Computerlinguistik gilt es also, klarer abzugrenzen 2 Standpunkte:

1. AUTOMATISCHE SPRACHENVERARBEITUNG (Sprachverarbeitung), die die Aufgaben der Analyse und Modellierung der Sprachstruktur umfasst, nämlich:

• graphematische/phonemische Analyse der Sprache;
• Morphologische Analyse;
• lexikalische und grammatikalische Analyse der Sprache;
• parsen oder parsen;
• Analyse und Modellierung der semantischen Struktur;
• die Aufgabe, Sprachelemente zu synthetisieren, inkl. Textgenerierung;
• Automatische Sprachstatistik.

2. ANGEWANDTE RICHTUNGEN DER COMPUTERLINGUISTIK, nämlich:

• Maschinelle Übersetzung;
• Spracherkennung und -synthese;
• Entwicklung und Verwendung künstlicher Sprachen, einschließlich Programmiersprachen, Sprachen für Informationssysteme;
• Computerlexikographie und Terminographie;
• sprachliche Grundlagen der Informationsbeschaffung;
• automatisches Indexieren, Abstrahieren und Klassifizieren von Texten;
• automatische Inhaltsanalyse und Autorisierung von Texten;
• Hypertext-Technologien für die Textdarstellung;
• Korpuslinguistik;
• Computersprachdidaktik.

Diese Unterscheidung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, gibt aber ein konkreteres Bild des Fachgebiets dieser komplexen Wissenschaft und kann als Grundlage für die Entwicklung eines terminologischen Wörterbuchs oder Arbeitsprogramms für die Lehrveranstaltung „Computerlinguistik“ verwendet werden.

LITERATUR

1. Baranov A. N. Einführung in die Angewandte Linguistik. - M.: Editorial URSS, 2001. - 360 S.
2. Grinev S.V. Einführung in die terminologische Lexikographie. - M., 1986.-106s.
3. Marchuk Yu.N. Grundlagen der Computerlinguistik: Lehrbuch. - M., 1999. - 225 S.
4. Sosnina E.P. Einführung in die Angewandte Linguistik: Lehrbuch. - Uljanowsk: UlGTU, 2000. - 46 p.
5. Yartseva V. N. Linguistik. Großes enzyklopädisches Wörterbuch. - 2. Aufl. - Y41 M.: Große russische Enzyklopädie, 1998. - 685 p.
6. http://www.aclweb.org
7. http://www.dialog-21.ru

BEIM. Mit. Schchepin

CMA Small Systems AB

[E-Mail geschützt]

Stichworte: Künstliche Intelligenz, Umgebungsmodell, Fraktales Objekt, Fraktales Gedächtnis, Turingmaschine, Forschungsstruktur, Dialog, Informationsaustausch

Ziel der Arbeit ist es, die Pragmatik der dialogischen Interaktion zu strukturieren. Betrachtet werden die Stadien der Wahrnehmung von Informationen über die äußere Umwelt durch den Intellekt, die Konstruktion eines Umweltmodells und der Austausch von Informationen über die äußere Umwelt mit anderen Intellektuellen. Die Strukturen der Umwelt und des Gedächtnisses des Intellekts sind fraktal, das heißt, sie erlauben an jedem Punkt unendliche Verfeinerung und Erweiterung. Ziel der Arbeit ist ein qualitatives Verständnis dessen, was Wissen ist, wofür es genutzt werden kann und wo die Grenze zwischen Wissen und Nichtwissen liegt. Dialog wird als Austausch von Informationsmodellen verstanden, die im Gedächtnis von Subjekten im Prozess des Studiums der äußeren Umgebung gebildet werden. Das vorgeschlagene Modell kann auch als Interaktionsmodell zwischen einem Programmierer und einem Computer betrachtet werden. Die Ergebnisse der Arbeit können von praktischer Bedeutung für den Entwurf fortschrittlicher Strukturen von Computerspeichern und Software sein, einschließlich Sprachen für die Mensch-Maschine-Interaktion.

1. Einführung

Das Schema des vorgeschlagenen Modells ist wie folgt. Zwei Intellektuelle erforschen die Umwelt, stellen ihre Modelle zusammen und tauschen dann die Ergebnisse ihrer Aktivitäten im Dialog aus. Als Ergebnis bildet sich im Gedächtnis jedes Intellekts das von ihnen kollektiv gebildete Gesamtmodell der Umwelt. Mit anderen Worten, es findet ein „Erfahrungsaustausch“ statt, und die Gesamterfahrung kann dann von jedem Intellekt individuell genutzt werden.

2. Umgebung als fraktales Objekt

Im Prozess der Forschung oder Interaktion des Subjekts mit der Umwelt erscheint die Umwelt in Form von miteinander verbundenen Objekten einer niedrigeren Ebene, die wiederum einer weiteren Zerlegung unterzogen werden können, und ein solcher Zerlegungsprozess ist endlos.

Mit anderen Worten, wir stellen uns die Umgebung als ein fraktales Objekt vor, in dem jeder Teil dem Ganzen im Erkenntnisprozess ähnlich ist – die Repräsentation des Objekts in Form von miteinander verbundenen Teilen, die ebenfalls Objekte sind.

Die Umwelt wird im Erkenntnisprozess strukturiert, es ist nicht konstruktiv, über die a priori Struktur eines unbekannten Teils der Umwelt zu sprechen – sie ist unbekannt und kann beliebig sein. Darüber hinaus kann jeder lokale Teil der Umgebung nur teilweise untersucht werden; die Umgebung erlaubt immer eine weitere Detaillierung der Struktur an jeder Stelle. Wir wissen a priori nichts über die Umwelt, außer dass sie fraktal ist.

3. Zerlegung der Umwelt in Objekte

3.1. Umweltforschung

Im Forschungsprozess wird die Umwelt strukturiert und Informationen darüber müssen im Gedächtnis des Subjekts gespeichert werden, um für zielgerichtetes Verhalten verwendet zu werden und Gegenstand des Austauschs im Prozess der Kommunikation mit einem anderen Subjekt im Dialogmodus zu sein.

Das Ziel ist die Struktur der Darstellung von Informationen über die Umwelt im Gedächtnis des Intellekts, wofür es notwendig ist, den Prozess des Studiums der Umwelt durch den Intellekt zu analysieren. Der Forschungsprozess lässt sich in folgende Schritte gliedern:

• Scannen des wahrgenommenen Teils der Umgebung und Auswahl von Objekten;
• Herstellen von Verknüpfungen zwischen Objekten;
• Die Struktur von Objekten und ihre Beziehungen ins Gedächtnis eingeben;
• Änderung des "Standpunkts" des Subjekts;
• Wiederholen Sie die vorherigen Schritte.

3.2. Objekte als Ankerpunkte in der Umgebung

Die Auswahl der Objekte ist die erste Stufe der Strukturierung der Umgebung. Objekte werden durch lokale Mengen charakteristischer Merkmale bestimmt, die es ermöglichen, sie im Prozess der Wahrnehmung von der Umgebung zu unterscheiden. Ein Objekt ist nicht unbedingt ein physischer Körper. Abschnitte eines Berichts oder einer Nachricht können gut als Objekte betrachtet werden, die eine Zerlegung eines Themas darstellen.

Die Pragmatik des Anzeigens von Objekten im Gedächtnis des Intellekts wird auf die Informationen reduziert, die zum Aufrufen der für das Suchen und Erkennen von Objekten erforderlichen Aktionsprogramme erforderlich sind. Die im Speicher gespeicherten Informationen über das Objekt sollten ausreichen, um dieses Objekt in der Umgebung zu erkennen. Dies kann ein visuelles Bild des Objekts oder eine Beschreibung in NL sein, die im Gedächtnis des Subjekts gespeichert werden kann.

3.3. Verknüpfungen zwischen Objekten

Beziehungen zwischen Objekten werden vom Intellekt im Prozess der Strukturierung der Umwelt konstruiert. Beziehungen zwischen Objekten werden durch Prozesse hergestellt, die vom Subjekt durchgeführt werden, wie z. B. "die relative Position verfolgen", "sehen", "die Entfernung von einem Objekt zum anderen gehen", "die logischen Beziehungen zwischen Textabschnitten verstehen". Mit anderen Worten, die Pragmatik des Anzeigens von Verknüpfungen zwischen Objekten wird auf die Aktionen des Subjekts reduziert, um diese Verknüpfungen zu identifizieren.

Das Aufdecken einer Verbindung ist die Aktion des Intellekts, um eine Beziehung zwischen Objekten herzustellen. Verknüpfungen werden durch Sätze von Parametern beschrieben, die ausreichen, um ein "Programm" auszuführen, das es dem Intellekt ermöglicht, eine bestimmte Verknüpfung zwischen Objekten zu erkennen.

Zusammenhänge können im Gedächtnis des Intellekts in Form von Informationen gespeichert werden, die seine Wahrnehmungsorgane steuern, sowie in Form von Textfragmenten in NL.

Das Ziel dieser Arbeit ist ein Strukturmodell. Wir gehen davon aus, dass sowohl die Verbindungen zwischen Objekten als auch die Objekte selbst in Einheiten (Zellen) des Gedächtnisses des Intellekts aufgezeichnet sind. Es ist notwendig zu verstehen, wie die Zellen miteinander verbunden sein sollten, was die Gedächtnisstruktur des Intellekts sein sollte, um die Möglichkeit zu gewährleisten, ein Modell der Umgebung zu erstellen.

4. Bildung eines Strukturmodells der Umwelt im Gedächtnis des Intellekts

4.1. Umgehen von Objekten und Erstellen eines Modells im Gedächtnis der Intelligenz

Die Hauptannahme dieser Arbeit bezüglich der Funktionsweise des intellektuellen Gedächtnisses ist, dass im Gedächtnis ein Modell der Umgebung gebildet wird und ein bestimmter „Cursor“ (geistiges Auge) immer auf die Gedächtniszelle gerichtet ist, die dem Objekt entspricht die äußere Umgebung, auf die die Aufmerksamkeit des Subjekts derzeit gerichtet ist. In diesem Fall erfolgt entweder der anfängliche Eintrag eines Objekts oder einer Beziehung (Verbindung) in das Gedächtnis oder ein Vergleich der Wahrnehmung mit zuvor im Gedächtnis aufgezeichneten Informationen.

Es wird auch davon ausgegangen, dass die 2 am Gedankenexperiment beteiligten Intellektuellen geschult sind und bereits über vorgegebene Programme zum Erkennen von Objekten und Zusammenhängen verfügen, nach denen sich die Umwelt im Zuge ihrer Aktivitäten strukturiert. Für beide Intelligenzen sind die Mengen von Objekten und Beziehungen zwischen Objekten, die sie in der Umgebung sehen können, gleich.

Der Intellekt führt den Prozess des Scannens der Umgebung durch, um Objekte auszuwählen und Verbindungen zwischen ihnen herzustellen. Die einfachste Annahme ist, dass dieser Prozess einem baumartigen Algorithmus folgt: Das erste Objekt wird ausgewählt, dann die erste Verbindung dieses Objekts mit dem nächsten und so weiter. Der "sichtbare Horizont" kann im Speicher als einfache Folge von Zellen gespeichert werden, die Objekte und Verknüpfungen speichern, oder als Baum, wenn es nicht möglich war, alle sichtbaren Objekte durch Verknüpfungen zu umgehen, ohne zurückzukehren.

Ausgehend vom Prinzip des parallelen Scannens des Modells und der Umgebung wird der obige Algorithmus zum Untersuchen der Umgebung etwas anders geschrieben:

• Suchen Sie ein Objekt, einschließlich des Links zum vorherigen Objekt.
• Wenn das Objekt und/oder die Verbindung nicht im Modell enthalten sind, schließen Sie sie in das Modell ein.
• Zurück zu Schritt 1

Es kann davon ausgegangen werden, dass die Struktur der visuell-motorischen Bilder und die Struktur der sprachlichen Konzepte (Identifikatoren), die Objekte und Beziehungen zwischen ihnen bezeichnen, parallel im Gedächtnis gebildet werden.

4.2. Anforderungen an Umgebungsmodelle

4.2.1. Wegeplanung. Das Modell muss die Möglichkeit bieten, einen Weg zu planen, um ein bestimmtes Objekt zu erreichen, das bereits im Modell enthalten ist.

4.2.2. Situationsverfolgung. Das Modell muss eine Lösung für das Problem "Orientierung am Boden" oder "Rückkehr zum Ausgangspunkt" liefern. Bei der Bewegung in der Umgebung ist eine Beobachtung der Situation notwendig, um die beobachteten Objekte mit ihrer Darstellung im Modell zu korrelieren jederzeit möglich und bieten die Möglichkeit, zum Ausgangspunkt zurückzukehren.

4.2.3. Erweiterung des sichtbaren Horizonts. Beim Durchqueren von Objekten, die im Modell enthalten sind, kann das Wiederholen des Scans von Punkten in der Nähe der Objekte neue Objekte aufdecken. Dementsprechend muss das Modell an diesen Stellen erweitert werden. Modellerweiterungen sind an zuvor bekannte Punkte gebunden, wodurch Sie die Integrität des Bildes der Welt bewahren können.

In einem Strukturmodell soll aus dem Objekt ein Link vom Typ "Horizonterweiterung" erzeugt werden, der zu einem neuen Fragment des Modells führt.

Es gibt ein Problem, das neue Objekt von den zuvor in das Modell aufgenommenen zu unterscheiden, da Sie vom "neuen Horizont" aus die Objekte eines oder mehrerer früherer Horizonte sehen können. Solche Objekte sollten nicht wieder in das Modell eingeführt werden, sondern es sollte an den entsprechenden Stellen auf die zuvor im Modell enthaltenen Beschreibungen von Objekten verwiesen werden. Mit anderen Worten, es muss festgestellt werden, dass das beobachtete Objekt bekannt ist, wenn seine Repräsentation bereits im Modell vorhanden ist.

4.2.4. Detaillierung von Objekten. Objekte können, wenn man sich ihnen nähert, detailliert werden, eine neue Struktur kann in ihnen unterschieden werden, dh neue Objekte und Verbindungen in jener Essenz, die von weitem wie ein unteilbares Objekt schien.

In diesem Fall soll im Modell aus dem Objekt eine Verbindung vom Typ „Detail“ erzeugt werden, die zu einem untergeordneten Teilmodell führt.

4.2.5. Erkennung einer unbekannten Umgebung. Beim Betreten einer unbekannten Umgebung muss die KI die Integrität des Weltmodells aufrechterhalten, indem sie entweder die wahrgenommenen Objekte mit den bereits im Modell vorhandenen Objekten vergleicht und dadurch den Standpunkt bestimmt, oder indem sie ein neues Fragment des Modells im Speicher erstellt , die Befestigung dieses Fragments an dem zuvor gebauten Modell für die Zukunft verschieben.

4.3. Speicherstruktur zur Bildung des Umgebungsmodells

4.3.1. Anforderungen an Speicherzellen. Wir gehen davon aus, dass die KI-Gedächtniszelle Informationen über Objekte und Beziehungen zwischen ihnen speichern kann. Sowohl in Form von visuellen Bildern als auch in Form von Sprachkonstruktionen.

4.3.2. Anforderungen an die Speicherstruktur. Der oben beschriebene Prozess der Interaktion der KI mit der Umwelt führt dazu, dass die KI über ein an jeder Stelle erweiterbares Gedächtnis verfügen muss, um die Prozesse der „Horizonterweiterung“ und der „Detaillierung“ umsetzen zu können.

Dies impliziert die Notwendigkeit einer hierarchischen Struktur des Gedächtnisses, eine Zelle, die ein Objekt beschreibt, sollte sich gleichsam auf einer neuen Ebene "eröffnen" und es ermöglichen, einen "neuen Horizont" oder ein Detail des Inneren in das Gedächtnis zu schreiben Struktur des Objekts.

Gleichzeitig ist die Struktur des Gedächtnisses auf allen Ebenen gleich, da Objekte und Beziehungen zwischen ihnen immer erinnert werden. Daraus folgt, dass die Erinnerung fraktal sein muss – die Struktur jedes Teils und des Ganzen sind vom gleichen Typ.

Es ist möglich, sich die KI-Speicherstruktur jeder Ebene als eine Art Umgebung vorzustellen, die es Ihnen ermöglicht, einen beliebigen Graphen von Objekten und Beziehungen zu bilden. Sie können jedoch mit einer einfacheren Baumstruktur auskommen.

Die Wahrnehmung eines Objekts oder einer Verbindung zwischen Objekten erfordert aktive Handlungen – zum Beispiel Augenbewegungen. Die Wahrnehmung der gesamten visuellen Szene kann man sich als eine Abfolge solcher Aktionen vorstellen, die sich an die Abfolge von Objekten erinnern, und dann die Konstruktion von Verzweigungen mit der Herstellung von Verbindungen zu anderen Objekten von den bereits gespeicherten Objekten. Um einen solchen Algorithmus zu implementieren, sollte die potentielle Möglichkeit geschaffen werden, beliebig viele Verknüpfungen von beliebigen Objekten nach dem Prinzip der „Horizonterweiterung“ zu konstruieren – hier wird es wie eine Erweiterung des Bereichs der visuellen Szenenanalyse aussehen.

Aus dieser Wahrnehmungslogik folgt die Idee einer verzweigten baumartigen Struktur des KI-Speichers, bei der die erste Kette von Objekten und Beziehungen in eine Abfolge von Zellen geschrieben wird und sich diese Abfolge dann auf unvorhersehbare Weise verzweigt.

Dasselbe Objekt oder dieselbe Verbindung sollte nicht mehrmals in das Modell eingegeben werden. Links zu bekannten Objekten werden auf besondere Weise geschrieben. In einer speziellen Zelle, die sich auf ein bekanntes Objekt bezieht, wird die Aktionskette der Bewegung des "Cursors" entlang des konstruierten Umgebungsmodells gespeichert, die zu dem zuvor dort aufgezeichneten Objekt führt.

4.3.3. Nach dem Vorbild der fraktalen Turing-Maschine. Basierend auf den im vorherigen Abschnitt formulierten Anforderungen an die KI-Speicherstruktur können wir ein Modell der Fractal Turing Machine vorschlagen, das notwendig und ausreichend ist, um diese Anforderungen strukturell umzusetzen. Die Essenz des Modells besteht darin, dass jede Zelle eines normalen MT-Bands durch ein ganzes Band der nächsten Ebene detailliert werden kann und der Cursor sich nicht nur entlang der Bänder bewegen kann, sondern auch von Ebene zu Ebene.

4.3.4. Argumente für eine baumartige fraktale Struktur der Erinnerung. Nachfolgend aufgeführten:

• Die baumartige Struktur ist die einfachste Option, die ausreicht, um ein Strukturmodell zum Studium der Umgebung zu konstruieren.
• Die Struktur des Neurons ist ebenfalls baumartig.
• KI-Verhalten lässt sich leicht in Form eines Baums von Aktionen - Situationen - beschreiben.

• Gut strukturierte Computerprogramme sind baumartig.

5. Dialog als Prozess des Informationsaustauschs

5.1. Dialog in pragmatischer Hinsicht

Zwei Intellektuelle tauschen Informationen im Prozess des Dialogs aus. Die Initiative zur Dialogführung kann auf der einen oder anderen Seite liegen, und die Parteien wiederum können die Initiative haben oder aktiv werden.

Aktivität im Dialog bedeutet Folgendes. Die aktive Seite untersucht tatsächlich das von der anderen Seite erstellte Umgebungsmodell. Dies geschieht nach demselben Algorithmus wie die oben beschriebene Umgebungserkundung, da das von der KI generierte interne Umgebungsmodell ebenfalls ein fraktales Objekt ist. Der Dialogteilnehmer legt durch Nachfragen die im Modell der Gegenseite dargestellten Objekte und Zusammenhänge offen. Gleichzeitig ähnelt der Prozess des Dialogs strukturell dem Prozess der Umwelterkundung.

5.2. Phasen des Dialogs

Betrachten Sie die Phasen des Dialogs im Lichte der Analogie mit den Phasen der Forschung:

1. Identifizierung des bekannten Teils des Umgebungsmodells, der beiden Subjekten gemeinsam ist. Im Wesentlichen ist dies die Wahl des Themas des Dialogs. Das aktive Subjekt stellt Fragen zu den in seinem Modell vorhandenen Objekten und Beziehungen und findet eine strukturell passende Menge von Objekten und Beziehungen im Modell eines anderen Dialogteilnehmers. Dies mag an die Lösung des Problems der Erkennung unbekannter Umgebungen erinnern.
2. Suchen Sie im Modell des passiven Subjekts nach einem Fragment des Modells eines Teils der Umgebung, der dem aktiven Dialogteilnehmer unbekannt ist. Der Algorithmus einer solchen Suche reduziert sich darauf, die bekannten Objekte des abgeglichenen Teils des Modells zu umgehen und die Möglichkeiten der Detaillierung von Objekten oder der Entstehung eines „neuen Horizonts“ auf jene Objekte zu untersuchen, die keine solchen Fortsetzungen im Modell haben der aktive Teilnehmer am Dialog. Die Recherche erfolgt durch entsprechende Fragen.
3. „Kopieren“ von Wissen in das Umgebungsmodell des aktiven Subjekts. Der aktive Teilnehmer kann das interessanteste Objekt mit neuen Informationen auswählen, den "Cursor" in seinem Modell auf dieses Objekt bewegen, den "Cursor" eines anderen Dialogteilnehmers auf dasselbe Objekt bewegen und im Dialogmodus mit der Fertigstellung seines Modells beginnen , stellen Fragen zu neuen Objekten und Verbindungen zwischen ihnen. Dabei können Fragen gestellt werden wie:

• Welche Objekte gibt es?
• In welcher Beziehung steht jedes Objekt zum Ursprung?
• Wie stehen die Objekte zueinander?

6. Schlussfolgerungen

1) Die grundlegende Eigenschaft des Intellekts ist die Fähigkeit, Informationen über die äußere Umgebung zu sammeln und auf der Grundlage dieser Informationen die eigenen Handlungen und das eigene Verhalten in der Umgebung zu organisieren.

2) Die Struktur des Gedächtnisses des Intellekts entspricht der Struktur der Möglichkeiten, die Umwelt durch den Intellekt zu studieren. Es sollte fraktal und höchstwahrscheinlich baumartig sein.

3) Aus pragmatischer Sicht haben der Prozess der Erkundung der Umwelt durch das Subjekt und das Studium der Erinnerung eines anderen Subjekts im Prozess des Dialogs zwischen Subjekten eine ähnliche Struktur.

4) KI (Computer) kann als eines der Themen des Dialogs betrachtet werden. In diesem Fall kann der strukturelle Aufbau des Computerspeichers nach dem Prinzip der Fraktal-Turing-Maschine sehr effektiv sein, da er dem Aufbau des menschlichen Gedächtnisses entspricht.

5) Paradigmen der Informationstechnologie können auf Modellen der künstlichen Intelligenz basieren und nicht nur auf Konzepten wie objektorientierter Programmierung, Ideen zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung auf dem Desktop oder auf Ideen zur Schaffung virtueller Realität durch Simulation der objektiven Realität. Insbesondere Navigationsmechanismen werden häufig in Softwaresystemen verwendet. Durch die Erforschung abstrakter Navigationsmodelle kann die KI als wissenschaftliche Disziplin zur praktischen Entwicklung von Softwaresystemen beitragen.

6) Es gibt eine praktisch sinnvolle Umsetzung der Konzepte dieser Arbeit. Dies ist ein Computer-"Notizbuch" oder, könnte man sagen, ein persönliches Informationssystem, das eine unendlich erweiterbare Baumstruktur von Textzeilen ist. Es erwies sich als bequem für das Schreiben von Texten, indem die Struktur von Überschriften und Unterüberschriften (mit ihren ziemlich häufigen Umstrukturierungen) schrittweise aufgebaut und dann detailliert wurde. Es erwies sich als praktisch zum Schreiben von Programmen, die sich sofort als gut strukturiert herausstellten. Gleichzeitig ist die Umsetzung, wie auch das Konzept, sehr einfach, was der Grund für die Geburt dieser Botschaft war.

Strukturiertes Modell der Pragmatik des Dialogs basierend auf Fraktalen

Intelligenz-Umwelt-Modell

V. S. Schchepin

Schlüsselwörter: Künstliche Intelligenz, Umweltmodell, Fraktales Objekt, Fraktales Gedächtnis, Turingmaschine, Untersuchungsstruktur, Dialog, Informationsaustausch.

Ziel dieser Arbeit ist es, die Struktur der Pragmatik in dialogischen Interaktionen zu untersuchen. Dabei wurde folgendes logisches Schema gewählt: Eine Intelligenz muss zunächst eine Umgebung wahrnehmen, dann ein internes Modell dieser Umgebung aufbauen und dann in der Lage sein, Informationen aus dem Modell mit einer anderen natürlichen oder künstlichen Intelligenz auszutauschen. Wie könnte es gemacht werden? Das ist ein Problem. Der erste Vorschlag ist, dass die Umgebung fraktal ist, d.h. Die Zerlegung kann an jedem Punkt unendlich sein. Der zweite Vorschlag ist, dass ein Intelligenzgedächtnis ebenfalls fraktal sein sollte. Ein fraktales Gedächtnis wird benötigt, um eine fraktale Realität einer Umgebung widerzuspiegeln.

Während seiner Aktivität in der Umwelt muss die Intelligenz die Umwelt in seinem Gedächtnis strukturieren. Ein strukturiertes Umgebungsmodell sollte Beschreibungen von Objekten und Objektbeziehungen enthalten. Die Beschreibung des Objekts muss Informationen enthalten, die für die Erkennung des Objekts durch den Geheimdienst ausreichen. Die Beschreibung der Objektbeziehung muss Informationen enthalten, die zum Überprüfen der Beziehung in der Umgebung benötigt werden. Tatsächlich werden Beziehungen zwischen den Objekten der Umgebung durch einige Aktionen der Intelligenz hergestellt. In einem Prozess des Dialogs zwischen zwei Intelligenzen werden zwei strukturierte Umgebungsmodelle zunächst auf gemeinsame Fragmente verglichen und dann um die einzigartigen Fragmente beider Seiten erweitert, um einen Erfahrungsaustausch zu gewährleisten. Eine Umgebung wird der Einfachheit halber als statisch betrachtet.

Das Studium dieser Fragen kann uns ein qualitatives Verständnis davon vermitteln, was Wissen ist, wie es verwendet werden kann und wo eine Grenze zwischen Bekanntem und Unbekanntem verläuft. Das in diesem Beitrag vorgeschlagene strukturierte Modell kann beispielsweise als Interaktionsmodell zwischen einem Programmierer und einem Computer dienen. Daher können die hier zum Ausdruck gebrachten Ideen für ein Computerspeicher- und Computersoftware-Perspektivdesign nützlich sein, einschließlich leistungsfähigerer Sprachen und Betriebssysteme für Mensch-Computer- und Computer-Computer-Interaktionen.