Mulți în viață au avut de-a face cu oameni care caută doar să obțină beneficii. Aspectele morale și alte aspecte ale vieții au o importanță secundară pentru ei.

Părerile, convingerile și acțiunile sunt direcționate exclusiv către obținerea de rezultate utile în sens practic. Cei din jurul lui îl condamnă adesea pentru asta.

Imediatitatea și lipsa de artă în ochii unui pragmatist este o prostie.
Ilya Nikolaevici Shevelev

Stilul de gândire pragmatic

Pragmaștii se străduiesc să atingă scopul, folosind toate posibilitățile disponibile acum. Nu vor căuta informații suplimentare, fonduri, resurse, deoarece aceasta este o pierdere nejustificată de timp și efort. Problemele se rezolvă pe măsură ce apar, pentru a nu fi distras de scopul principal - obținerea unui rezultat anume, chiar și mic.

Căutarea constantă de noi metode, experimente și alte activități nu indică o abatere de la cursul ales. Aceasta nu vine din dorința de noutate, ci este dictată de dorința de a obține rapid rezultate. De dragul acestui lucru, ei sunt gata să asculte părerea altcuiva, în speranța de a găsi calea cea mai scurtă către obiectiv.

O astfel de abordare poate părea superficială. Diferă de normele general acceptate, iar pragmaticii dau impresia unor oameni inconsecvenți, fără principii. Ei sunt de părere că tot ceea ce se întâmplă în jur depinde puțin de abilitățile și dorințele unei persoane. Principalul lucru pentru pragmați este să nu rateze momentul favorabil când totul merge bine. Credința lor în imprevizibilitatea și incontrolabilitatea lumii justifică strategia „azi va fi așa și apoi în funcție de circumstanțe”.

Este imposibil să influențezi un pragmatist cu emoții și manifestări de sentimente, decât dacă acestea devin un obstacol obiectiv pe drum sau, dimpotrivă, ajută în această situație. Ei simt perfect conjunctura, răspunzând rapid la schimbările acesteia. Ei cooperează cu ușurință, participând cu entuziasm la discuțiile despre probleme importante și la elaborarea deciziilor colective.

Pesimismul, o atitudine negativă nu este caracteristic acestor oameni. Problemele care apar nu le pot opri din calea aleasă. Sunt conectați la decizie cu o atitudine pozitivă, un pragmatist, în cuvinte simple, un optimist incorigibil care caută să întoarcă circumstanțele dificile în favoarea lui. Viziunea îndoită asupra lumii nu permite să supradramatizezi și să ia prea în serios dificultățile care apar.

Comportamentul și gândirea sunt flexibile. Abilitățile de comunicare sunt bine dezvoltate, se pot imagina cu ușurință în locul altei persoane și pot înțelege consecințele acțiunilor lor. Nu sunt indiferenți față de părerea altcuiva exact în măsura în care viitorul lor depinde de aceasta.

Caracteristicile comportamentului unui pragmatist

Oamenii pragmatici obțin adesea succes în politică și management. Acest lucru se datorează caracterului lor, atitudinilor de viață, stilului de gândire.

Ele se caracterizează prin:

• căutarea celor mai scurte căi către profit;
• adaptare rapidă la noile condiții;
• interes pentru noi metode, inovații;
• utilizarea oricăror mijloace pentru atingerea obiectivelor;
• creativitate.

Sunt inteligenți, învață lucruri noi rapid, folosind orice ocazie pentru a se apropia de scopul propus.

Managementul apreciază pragmaștii pentru următoarele calități:

• concentrarea pe obținerea de profit maxim, cea mai rapidă rentabilitate a investiției;
• pregândirea aspectelor tactice și strategice ale cazului;
• capacitatea de a-i influența pe ceilalți, de a-i convinge de corectitudinea ideilor lor;
• nu se pierde în situații dificile, căutând căi non-standard de ieșire din ele;
• iubește experimentele îndrăznețe, introduce inovații.

Contra pragmatismului

La fel ca toți ceilalți oameni, pragmaștii au nu numai puncte forte, ci și puncte slabe.

Ele apar ca:

• indiferență față de perspectivele îndepărtate ale afacerii, care în viitorul apropiat nu vor aduce venituri;
• dorința de a obține rezultate timpurii cu orice preț, o așteptare lungă nu este în natura lor;
• atenția este concentrată doar pe partea materială a materiei, orice altceva nu contează;
• din exterior se pare ca de dragul profitului sunt pregatiti pentru orice compromis;
• tendințele spre maximalism, dintre toate resursele disponibile, încearcă să obțină cel mai mare profit.

Pragmaștii nu își vor face griji pentru eșec pentru mult timp. Vor căuta noi căi dacă metodele vechi nu mai funcționează. După ce au tras singuri concluzii din greșelile făcute, nu le vor mai repeta în viitor.
Ei înțeleg că este nevoie de multă muncă pentru a-și atinge scopul.

Ei nu se vor baza pe suport extern, sunt obișnuiți să se bazeze doar pe ei înșiși. Ei pot ajuta dacă le ceri. Dacă în viitor există posibilitatea de a compensa costurile, atunci șansele solicitantului cresc semnificativ.

Inactivitatea este imposibilă pentru ei, un pragmatist este o persoană care, cu optimismul său, este capabilă să-i inspire pe alții la realizările muncii. Intuiția dezvoltată vă permite să alegeți dintr-o varietate de opțiuni una, dar eficientă și care oferă rapid profit.

Un cinic, un romantic, un textier, un pragmatist - absolut toată lumea visează că într-o zi vor apărea „pânze stacojii” în orizontul vieții lor.
Oleg Roy

Pragmatist și relații cu ceilalți

În comunicarea cu ceilalți, o persoană pragmatică face o impresie bună. Este deschis la comunicare, îi place să glumească, nu se ceartă, găsește ușor contactul cu orice persoană. În conversație, el folosește adesea exemple din viață, fraze stereotipe. Tonul afirmațiilor este adesea entuziast, entuziast, ceea ce dă uneori impresia de ipocrizie și nesinceritate.

Adesea oferă idei simple, explicându-le pe scurt cu exemple din practica personală. Nu se sfiește de la schimbul de opinii, organizează o discuție colectivă a problemelor importante. Dezbaterea serioasă este considerată plictisitoare. Preferă propunerile reale, practic realizabile, decât raționamentele teoretice și filozofice îndelungate. A fi într-o stare tensionată, dă impresia unei persoane plictisite, care nu este interesată de problemele în discuție.

Cei mai mulți dintre politicienii și oamenii de afaceri de succes, artiștii și cântăreții, managerii și producătorii au avut loc în profesie datorită folosirii calculului sobru. Ei nu au tendința de a se abate de la calea intenționată, fiind distrași de gânduri sentimentale și irosind energie pe acțiuni emoționale. În viață, ei sunt ghidați doar de calcul rece.

Opinie publica

Nu este neobișnuit să auzi recenzii negative despre oamenii de succes.

Următoarele trăsături ale pragmaștilor provoacă indignare:

1. Cinism. Convingerea că totul are un preț în bani, poți face orice acțiune pentru a obține rezultate pozitive provoacă respingere. Drept urmare, alții îi consideră imorali.
2. Lipsa de autoritate. Pentru pragmațiștii care caută profit în orice, doar propriile interese sunt importante. Pot asculta părerea altcuiva, dar o vor ține cont doar dacă este în interesul lor. În alte cazuri, ei nu se vor baza pe cuvintele, autoritatea și acțiunile altora.
3. egoism. Toate eforturile sunt aplicate doar pentru atingerea scopului. În drum spre ea, emoțiile altor oameni, pierderile nu îl vor opri. Interesele altora nu interesează, deoarece principalul lucru în viață este rezultatul cu orice preț.

Aceste calități provoacă o atitudine negativă care sunt necesare pentru implementarea planului. Acești oameni nu se opresc la obstacole, dificultățile doar le temperează caracterul. Toate acestea vă permit să duceți până la capăt munca pe care ați început-o.

Concluzie

Oricine poate dezvolta cele mai bune caracteristici ale pragmatismului. Pentru a face acest lucru, trebuie să vă stabiliți obiective specifice, să planificați viitorul, să aduceți ceea ce ați început până la sfârșit, să nu cedeți dificultăților. Nu sunt atât de mulți oameni care să poată fi numiți pragmați puri. În cele mai multe cazuri, diferite abilități, înclinații și dorințe sunt prezente în grade diferite la o persoană.

Condițiile moderne necesită ca oamenii să fie capabili să planifice, să se adapteze la ritmul rapid al vieții și să răspundă rapid la circumstanțe în schimbare. O abordare practică vă permite să reușiți, așa că putem spune că un pragmatist este o persoană care are un scop, iar sentimentele și emoțiile nu contează cu adevărat pentru el.

Sunt adesea antipatici, invidioși pe asertivitatea și energia lor. De regulă, cei răi sunt persoane cu voință slabă, cu voință slabă. Te consideri pragmatist sau criticii lor?

Informatica ca stiinta tehnica trebuie, prin definitie, sa includa pragmatica. Această împrejurare este într-o oarecare măsură greșit înțeleasă și, prin urmare, latura pragmatică a informaticii este mult mai puțin vorbită decât sintaxa și semantica ei. De fapt, informatica este pătrunsă în întregime de pragmatică.

Charles Pierce a definit maxima pragmatismului astfel: „Este necesar să se ia în considerare toate consecințele dictate de un anumit concept pe care subiectul acestui concept le va avea. Mai mult, cele care, conform aceluiași concept, sunt capabile să aibă sens practic. .

Este bine formulat, dar conceptele fundamentale ale pragmaticii, care sunt valorile. În științele tehnice, în loc de valori, oamenii vorbesc adesea despre criterii sau normelor. Dar în orice caz, vorbim despre concepte care exprimă preferințele oamenilor. În conformitate cu acestea, oamenii își stabilesc niște obiective, îmbunătățindu-le. În ştiinţele pragmatice, locul central este ocupat de explicație valoare-țintă, practica este înțeleasă ca activitate cu scop. Amintiți-vă că măsura cantitativă a oricărei valori este nota. Este rezultatul unui proces corespunzător măsurători. În acest sens, este oportun să se evidențieze principalele prevederi ale teoriei măsurării evaluării.

• 2. Măsurarea notelor presupune atribuirea unor variabile numerice sau lingvistice acestora2.
• 3. Evaluarea are întotdeauna o anumită dimensiune, care este determinată de natura valorii. Scorurile anonime nu au sens științific. Există puncte pentru cunoștințe, abilități, frumusețe, onestitate și așa mai departe.
• 4. Scalele de evaluare nu sunt universale, așa cum demonstrează utilizarea pe scară largă a scalelor de ordine, a evaluărilor directe și proporționale, a intervalelor egale și la jumătate, a evaluărilor corelative pe perechi etc.
• 5. Tipurile de măsurători variază și ele. Distingeți măsurătorile directe, indirecte, cumulate și comune. În măsurătorile indirecte, valoarea unei mărimi se determină pe baza unei relații cunoscute între mărimea dorită și mărimile ale căror valori sunt găsite prin măsurători directe. Măsurătorile cumulate implică o combinație de măsurători repetate. Măsurătorile comune ale mărimilor denumite în mod opus sunt concepute pentru a oferi o relație funcțională între ele, de ex. anumite legi.
• 6. Înțelegerea procesului de măsurare a notelor nu este independentă de conținutul teoriei, în plus, este în întregime determinată de aceasta.

Atât în ​​știință, cât și în filosofia științei, poziția obiectiviștilor este foarte puternică, care cred că măsurarea este un simplu act de fixare a ceea ce este. Se alege un anumit standard, cu care se corelează apoi atributul măsurat - asta e toată teoria. Nu este nevoie să intri în complexitatea modului în care sunt construite teoriile. Această opinie a fost respinsă în repetate rânduri, dar obiectiviștii nu se lasă. Pentru a nu fi neîntemeiate, ne vom referi la un exemplu ilustrativ. Nu orice economist înțelege că prețul unui anumit produs nu este o valoare fixă, ci depinde în esență de parametrul de optimizare ales. Dacă acesta este volumul vânzărilor, atunci prețul va fi diferit față de maximizarea profitului atribuibil capitalului avansat. Concluzia generală este că ce anume ar trebui măsurat și cum se determină pe baza conținutului teoriei.

7. Valorile care nu generează obiective sunt lipsite de viață. Având în vedere această împrejurare, devine clar că evaluarea este o caracteristică simultană atât a valorii, cât și a scopului pe care îl generează. Estimările nu sunt autonome față de obiective, sunt obligate să fie închise asupra lor și, prin urmare, trebuie formulate ținând cont de certitudinea obiectivelor.

În special multe coliziuni sunt legate de înțelegerea conținutului acestei dispoziții. De obicei nu este luată în considerare deloc. Se crede că stabilirea obiectivelor, care variază de la o persoană la alta, este incompatibilă cu soliditatea științei, care este determinată de fundația care rămâne neschimbată pentru toate timpurile. Dar o asemenea opinie nu poate fi conciliată cu statutul actual al științelor pragmatice. În fiecare dintre ele, problema nu se limitează la principii imuabile, ci se realizează numai în stabilirea unor obiective, de care depinde valoarea parametrilor măsurați. Este scopul care se dovedește a fi cadrul de referință, în raport cu care parametrii au anumite valori. Cu cât semnificația parametrului este mai mare, cu atât valoarea acestuia este mai mare.

Calitatea software-ului ca valoare.

Până acum, pragmatica a fost caracterizată în termeni cei mai generali. Să ne întoarcem acum direct la informatică, având în vedere calitatea software (PE). Însăși formularea întrebării despre calitatea software-ului mărturisește conținutul său pragmatic.

Strict vorbind, software-ul a fost evaluat într-un fel sau altul încă de la începuturile sale, dar abia de la sfârșitul anilor ’60. acest proces a început să ia forme sistematice. În a doua jumătate a anilor 1970. apar primele monografii1, al căror număr crește apoi constant exponențial. O căutare multifațetă și persistentă este în desfășurare masuri cantitative caracteristici ale software-ului, care face obiectul a numeroase lucrări în domeniul metricilor software. Printre astfel de măsuri, doi lideri apar rapid: în primul rând, numărul de linii de cod și, în al doilea rând, numărul de erori la o mie de linii de cod. Desigur, evaluarea software-ului nu se limitează la ele. În tabel. 4.4 oferă factori de calitate software conform GOST 28195-892.

Tabelul 4.4. Calitatea software-ului

	Factorul de calitate software	Proprietate caracterizată
	Fiabilitate	Caracterizează capacitatea software-ului din anumite domenii de aplicație de a îndeplini funcții specificate în conformitate cu documentele programului în cazul abaterilor din mediul de operare cauzate de defecțiuni hardware, erori în datele de intrare, erori de întreținere și alte efecte destabilizatoare.
	Mentenabilitatea	Descrie aspectele tehnologice care facilitează eliminarea erorilor din software și documentele de politică și menținerea software-ului la zi
	Ușurință în utilizare	Caracterizează proprietățile software-ului care contribuie la dezvoltarea, aplicarea și operarea rapidă a software-ului cu costuri minime de muncă, ținând cont de natura sarcinilor care se rezolvă și de cerințele pentru calificarea personalului de întreținere.
	Eficienţă	Caracterizează gradul de satisfacere a nevoii utilizatorului de prelucrare a datelor, ținând cont de resursele economice, de calcul și umane
	Versatilitate	Caracterizează adaptabilitatea software-ului la noile cerințe funcționale care decurg din modificări ale domeniului de aplicare sau din alte condiții de operare
	Corectitudine	Caracterizează gradul de conformitate a software-ului cu cerințele stabilite în caietul de sarcini, cerințele de prelucrare a datelor și cerințele generale de sistem

Valori software. Valorile lui Halsted, McCabe și Chapin sunt deosebit de populare. Indicatorii lor, precum și mulți alții, permit nu numai să se evalueze complexitatea implementării elementelor individuale ale unui proiect software, să ajusteze indicatorii generali pentru evaluarea duratei și costului proiectului, ci și să evalueze riscurile asociate cu proiectul și să ia deciziile de management necesare. În același timp, trebuie să afirmăm că întregul program de calitate software este plin de numeroase aspecte problematice. Cercetătorii englezi N. Fenten și M. Niel au scris despre ei foarte strălucitor în articolul „Software Metrics: Achievements, Failures and New Directions”.

Autorii au atribuit realizărilor dezvoltarea diferitelor metrici și utilizarea lor cel puțin parțială nu numai de către companiile mari, ci și de către companiile mijlocii. Cu toate acestea, acest proces îmbucurător este întâmpinat cu dificultăți semnificative. Activitatea academică în domeniul creării de metrici software nu își găsește continuarea în industrie, în special pentru că multe dezvoltări științifice nu țin cont de nevoile acesteia. Valorile utilizate în industrie sunt slab motivate și nu sunt utilizate suficient de eficient. În curs, mai ales indicatori simpli care sunt ușor de reținut. Indicatorii mai complexi sunt mai probabil să fie exotici.

H. Fanten și M. Niel au ajuns la concluzia că trebuie să fim extrem de atenți la solicitările practicienilor care prioritizează defectele software-ului. Când se caracterizează un anumit modul software, este necesar să se indice numărul de defecte corespunzător celor trei niveluri ale sale - cel mai mic, mijlociu și cel mai mare, determinând probabilitatea unei posibile defecțiuni.

Cercetătorii americani S. Kaner și W. Bond supun fiecare dintre indicatorii propuși unei analize pragmatice amănunțite, inclusiv celei care a fost promovată atât de larg de T. Demarco, afirmând: „Cunosc un singur indicator care merită să fie pus cap la cap o dată și pentru toți: numărarea defectelor”. În acest sens, este necesar să dați un răspuns destul de sigur la 10 întrebări:

• 1. Care este scopul acestei măsurători?
• 2. Care sunt limitele acestei dimensiuni?
• 3. Ce atribut încercăm să măsurăm?
• 4. Care este scara naturală pentru măsurarea acestei trăsături?
• 5. Care este variabilitatea naturală a unei trăsături?
• 6. Care este metrica (funcția care determină valoarea unei caracteristici)? Ce instrument este folosit pentru a efectua procesul de măsurare?
• 7. Care este scara naturală pentru metrica în cauză?
• 8. Care este scara naturală a instrumentului citit?
• 9. Cum se corelează valorile atributului și metricii?
• 10. Care sunt efectele secundare naturale și previzibile ale instrumentului utilizat?

Toate aceste întrebări au ca scop clarificarea conținutului pragmatic real și nu iluzoriu al unei anumite trăsături. Dar din moment ce, spre deosebire de Demarco, lucrurile nu se termină niciodată cu selectarea unui singur indicator, este necesar să găsim un indicator echilibrat. Conceptul corespunzător este teoria sistemului echilibrat de indicatori de performanță, a fost dezvoltat pentru prima dată în domeniul managementului de către R. Kaplan și D. Norton. De la conducere, i.e. teoria managementului organizațiilor, a fost pe bună dreptate transferată în informatică de A. Abran și L. Bouillone. S. Kaner și W. Bond au devenit coautorii acestui transfer.

• 1. Valorile fac întotdeauna parte din construcțiile teoretice. Evaluarea lor este în mare măsură determinată de scopul stabilit.
• 2. Criteriul final de eficacitate este succesul funcționării teoriei. În caz de eșec, teoria este revizuită. Acesta este mecanismul de creștere a cunoștințelor științifice în informatică.

Trimiteți-vă munca bună în baza de cunoștințe este simplu. Foloseste formularul de mai jos

Studenții, studenții absolvenți, tinerii oameni de știință care folosesc baza de cunoștințe în studiile și munca lor vă vor fi foarte recunoscători.

Documente similare

Definirea mărcilor comerciale ca denumiri care servesc la individualizarea produselor persoanelor juridice sau ale antreprenorilor individuali. Clasificarea mărcilor: figurative, verbale, combinate, sonore, holograme și tridimensionale.

prezentare, adaugat 20.03.2012


Rolul mărcilor comerciale și varietățile acestora. Specificul vânzării mărfurilor de marcă. Aspecte juridice ale utilizării mărcilor comerciale. Practica reclamei de imagine pe piața rusă. Dreptul exclusiv la o marcă comercială. Marca comercială ca element de publicitate.

lucrare de control, adaugat 14.02.2010


Esența, scopul, tipurile de mărci comerciale. Prezentare generală a caracteristicilor utilizării unei mărci comerciale. Organizarea comerțului internațional autorizat. Comerț cu produse contrafăcute. Măsuri luate atunci când sunt identificate mărfuri care prezintă semne de contrafacere.

lucrare de termen, adăugată 28.11.2014


Stilul corporativ: concept, funcții, elemente principale. Istoricul mărcii comerciale. Valoarea tradițiilor culturale în proiectarea mărcilor comerciale. Fenomenul de ștergere a frontierelor naționale și de stat. Căutați idei figurative și semantice în creativitatea designului.

lucrare de termen, adăugată 04.04.2018


Tipuri și funcții ale mărcilor comerciale. Cerințe de bază pentru o marcă comercială, precum și reguli de utilizare. Protecția juridică a mărcilor comerciale în Republica Belarus. Rolul brandului și branding-ului. Factori care determină nivelul și dinamica prețurilor mondiale.

rezumat, adăugat 21.07.2013


Implicarea și tipurile de jocuri în publicitate. Publicitatea ca mijloc de comunicare. Publicitate sportivă Media și suport de vânzări: Criterii de selectare a obiectelor și a persoanelor. Importanța publicității pentru dezvoltarea mărcilor comerciale în afacerile sportive. Procese de transformare în sportul rusesc.

rezumat, adăugat 23.03.2014


Marca ca element implicat în relațiile comerciale. Soiurile și caracteristicile unei mărci comerciale, impactul psihologic asupra preferințelor și alegerii consumatorilor. Istoria mărcii Apple. Principii de creare a mărcilor de mărfuri.

rezumat, adăugat 24.11.2011


Planificarea de marketing ca parte integrantă a unui plan de afaceri în Rusia. Principalele obiective ale programului de marketing, direcții de evaluare a eficacității acestuia. Problema dezvoltării, formării și promovării mărcilor. Beneficiile și funcțiile mărcilor comerciale.

test, adaugat 28.02.2012

Problema definirii limitelor disciplinei oricărei direcții științifice este relevantă în primul rând în rezolvarea problemelor terminologice și terminografice, inclusiv a sarcinilor de inventariere a termenilor, precum și în predarea disciplinelor relevante.

Determinarea limitelor domeniului subiectului unei astfel de direcții științifice precum „lingvistica computerizată” este una dintre cele mai dificile sarcini, în opinia noastră. De obicei, limitele domeniului subiectului sunt stabilite prin compilarea unei liste de titluri și subtitluri (direcții) care o formează.

Principala dificultate în acest caz constă în faptul că lingvistica computațională este o știință relativ tânără, care a luat naștere la sfârșitul secolului al XX-lea. Această direcție a început să se dezvolte activ în străinătate în anii 60-70 și a fost înțeleasă în primul rând ca utilizarea metodelor statice în lingvistică, de unde și denumirea de „lingvistică computațională” (adică „lingvistică computațională”). În Rusia, termenul înrudit „lingvistică matematică” a devenit larg răspândit în anii ’70. În legătură cu dezvoltarea tehnologiilor informatice și a aplicațiilor lor active în sarcinile lingvistice, acest termen ca denumire a științei a fost transformat, iar știința a primit o definiție mai clară a „lingvisticii computerizate”. Astfel, putem spune că există două abordări în determinarea direcțiilor luate în considerare în acest termen - aceasta este abordarea noastră rusă și străină.

În ceea ce privește viziunea lingviștilor străini cu privire la domeniul lingvisticii computaționale, se poate remarca faptul că Asociația pentru Lingvistică Computațională, care are structuri regionale în mai multe țări ale lumii, desfășoară o mulțime de muncă organizatorică și științifică. Site-ul oficial al acestei organizații oferă o definiție generală - "lingvistica computațională este studiul științific al limbajului dintr-o perspectivă computațională. Lingvistii computaționali sunt interesați să ofere modele computaționale ale diferitelor tipuri de fenomene lingvistice". Această organizație organizează conferințe internaționale despre Corpus Linguistics computer: Investigating language și COLING. Computational Linguistics este publicată trimestrial în SUA. Problemele relevante sunt de obicei reprezentate pe scară largă la diferite conferințe despre inteligența artificială.

Din punctul de vedere al abordării occidentale, direcția principală a lingvisticii computaționale este Procesarea limbajului natural (Automatic processing of natural language and speech). La analiza documentelor (arhivele conferințelor, conținutul site-urilor de bază) ale Asociației COLING pentru Lingvistică Computațională, s-a remarcat că lingviștii occidentali includ următoarele domenii aplicate în domeniul lingvisticii computaționale:

Computational Morphology and Syntax (Morfologie și sintaxă computerizată).

• NLP (Automatic Language and Speech Processing).
• Biblioteci digitale (Digital Libraries).
• Extragerea informațiilor.
• Găsirea informațiilor.
• Knowledge Representation and Semantics (Knowledge Representation and Semantics).
• Traducere automată.
• Procesarea vorbirii (Recunoașterea și sinteza vorbirii).
• Procesarea statistică a limbajului.
• Rezumare (Rezumare și adnotare).

Din punctul de vedere al percepției ruse asupra zonei problemei luate în considerare, principala activitate în această direcție este realizată de Asociația Rusă de Lingvistică Computațională COLINT, pe site-ul căreia puteți găsi toate rapoartele științifice prezentate la conferință. pe probleme de lingvistică computaţională. Deși acest site nu oferă o rubricare a sarcinilor problematice, puteți vedea că lingviștii ruși acordă prioritate unor domenii precum:

• Traducere automată;
• Sisteme de căutare și clasificare;
• Lexicografie computerizată;
• Semantică lingvistică computerizată;
• lingvistică corpus;

Modele formale de analiză și recunoaștere a structurilor limbajului.

O analiză a manualelor existente și a cărților de referință nu oferă încă o imagine completă și clară a acestui domeniu practic al lingvisticii.

Marele Dicționar Enciclopedic: Lingvistică, editat de V.N. Yartseva. nu include deloc acest termen în dicționar.

Faimosul lingvist rus Marchuk Yu.N. În primul rând, el definește lingvistica computațională ca „fundamentele lingvistice ale informaticii”, care implică de fapt rezolvarea problemelor legate de dezvoltarea și utilizarea limbajelor artificiale care asigură comunicarea între o persoană și un computer. Dar, în același timp, în lucrarea sa „Fundamentals of Computational Linguistics” Marchuk Yu.N. ia în considerare în mod constant modelarea pe calculator a limbajului natural, și anume, morfologia, sintaxa, reprezentarea semanticii și pragmaticii în medii informatice. În plus, lucrarea menționează sarcini aplicate precum organizarea dicționarelor de mașini, bănci de date terminologice și chiar discută elementele de bază ale terminologiei.

Potrivit lingvistului rus, profesor la Universitatea de Stat din Moscova Baranov A.N. Termenul „lingvistică computațională” se referă la o arie largă de utilizare a instrumentelor informatice - programe, tehnologii informatice de organizare și prelucrare a datelor - pentru a modela funcționarea unei limbi în anumite condiții, situații, zone problematice etc., precum și domeniul de aplicare al modelelor de limbaj informatic nu numai în lingvistică, ci și în disciplinele conexe". În lucrarea sa, Baranov A.N. identifică unele domenii ale lingvisticii computaționale ca fiind de bază - acestea sunt modelarea comunicării, modelarea structurii parcelelor, tehnologiile hipertext pentru reprezentarea textului, lexicografia computerizată. , traducere automată, sisteme de procesare limbaj natural.

Problema definirii limitelor disciplinei se confruntă și dezvoltatorii de curricule pentru discipline academice din domeniul lingvisticii aplicate și computaționale. În aceste scopuri, au fost analizate programele de învățământ de lingvistică computațională ale unor universități rusești precum Universitatea de Stat din Moscova, Universitatea Lingvistică de Stat din Moscova, Universitatea de Stat Rusă.

Dezvoltatorii programului de curs MSLU se concentrează pe modelarea computerizată a limbajului natural în rezolvarea problemelor de inteligență artificială, principiile fundamentale ale modelării limbajului, i.e. direcții care sunt asociate cu modelarea comunicării om-calculator.

Dezvoltatorii programului de curs de la Universitatea de Stat din Moscova identifică sarcini și domenii precum problemele suportului lingvistic pentru sistemele informatice automatizate moderne, procesarea automată a limbajului natural și crearea de dicționar și procesoare de cuvinte.

Principalele domenii acoperite în cursul de lingvistică computațională la Universitatea de Stat din Rusia sunt: ​​regăsirea informațiilor, traducerea automată, terminologia, terminologia, terminologia, lexicografia computerizată, recunoașterea și sinteza vorbirii, problemele de învățare a limbilor asistate de calculator. Programul acestei universități este cel mai apropiat de programul Universității Tehnice de Stat Ulyanovsk.

Analiza de mai sus arată că, în practică, aproape tot ceea ce este legat de utilizarea computerelor în lingvistică este adesea denumit lingvistică computațională, motiv pentru care problemele sunt confundate cu soluțiile practice. Astfel, atunci când se definesc limitele domeniului de subiect al lingvisticii computaționale, este necesar să se distingă mai clar 2 puncte de vedere:

1. PRELUCRAREA AUTOMATĂ A LIMBAJULUI (Language Processing), care va cuprinde sarcinile de analiză și modelare a structurii limbajului și anume:

• analiza grafematică/fonemică a limbii;
• analiza morfologică;
• analiza lexicală și gramaticală a limbii;
• parsing, sau parsing;
• analiza si modelarea structurii semantice;
• sarcina de a sintetiza elemente de limbaj, incl. generarea de text;
• statistici lingvistice automate.

2. INSTRUCȚIUNI APLICATE DE LINGVISTICĂ INFORMATICĂ, și anume:

• Traducere automată;
• recunoașterea și sinteza vorbirii;
• dezvoltarea și utilizarea de limbaje artificiale, inclusiv limbaje de programare, limbaje de sisteme informatice;
• lexicografie și terminologie pe calculator;
• fundamentele lingvistice ale regăsirii informațiilor;
• indexarea, abstractizarea și clasificarea automată a textelor;
• analiza automata a continutului si autorizarea textelor;
• tehnologii hipertext pentru prezentarea textului;
• lingvistica corpusului;
• Linguodidactica computerizată.

Această distincție nu pretinde a fi completă, dar oferă o imagine mai precisă a domeniului acestei științe complexe și poate fi folosită ca bază pentru elaborarea unui dicționar terminologic sau a unui program de lucru pentru cursul „Lingvistică computerizată”.

LITERATURĂ

1. Baranov A.N. Introducere în lingvistica aplicată. - M.: Editorial URSS, 2001. - 360 p.
2. Grinev S.V. Introducere în lexicografia terminologică. - M., 1986.-106s.
3. Marchuk Yu.N. Fundamentele lingvisticii computaționale: manual. - M., 1999. - 225 p.
4. Sosnina E.P. Introducere în lingvistica aplicată: manual. - Ulianovsk: UlGTU, 2000. - 46 p.
5. Yartseva V.N. Lingvistică. Dicționar enciclopedic mare. - Ed. a II-a. - Y41 M.: Marea Enciclopedie Rusă, 1998. - 685 p.
6. http://www.aclweb.org
7. http://www.dialog-21.ru

LA. DIN. Shchepin

CMA Small Systems AB

[email protected]

Cuvinte cheie: inteligență artificială, model de mediu, obiect fractal, memorie fractală, mașină Turing, structură de cercetare, dialog, schimb de informații

Scopul lucrării este de a structura pragmatica interacțiunii dialogului. Sunt luate în considerare etapele percepției de către intelect a informațiilor despre mediul extern, construcția unui model al mediului și schimbul de informații despre mediul extern cu alte intelecturi. Structurile mediului și memoria intelectului sunt fractale, adică permit rafinament și expansiune infinită în orice punct. Lucrarea are ca scop obținerea unei înțelegeri calitative a ceea ce este cunoașterea, la ce poate fi folosită și unde se află granița dintre cunoaștere și ignoranță. Dialogul este înțeles ca un schimb de modele de informații formate în memoria subiecților aflați în procesul de studiere a mediului extern. Modelul propus poate fi considerat și ca un model de interacțiune între un programator și un computer. Rezultatele lucrării pot fi de importanță practică pentru proiectarea structurilor avansate de memorie și software de calculator, inclusiv limbaje de interacțiune om-mașină.

1. Introducere

Schema modelului propus este următoarea. Două inteligențe explorează mediul, compilând modelele acestuia și apoi schimbă rezultatele activităților lor într-un dialog. Ca urmare, modelul total al mediului format de ei colectiv se formează în memoria fiecărui intelect. Cu alte cuvinte, există un „schimb de experiență”, iar experiența totală poate fi apoi folosită de fiecare intelect în mod individual.

2. Mediul ca obiect fractal

În procesul de cercetare sau interacțiune a subiectului cu mediul, mediul apare sub forma unor obiecte interconectate de un nivel inferior, care la rândul lor pot fi supuse unei descompunere ulterioară, iar un astfel de proces de descompunere este nesfârșit.

Cu alte cuvinte, ne imaginăm mediul ca un obiect fractal în care orice parte este similară întregului în procesul de cunoaștere - reprezentarea obiectului sub forma unor părți interconectate care sunt și ele obiecte.

Mediul este structurat în procesul de cunoaștere, nu este constructiv să vorbim despre structura a priori a unei părți necunoscute a mediului - este necunoscut și poate fi oricare. Mai mult, orice parte locală a mediului poate fi studiată doar parțial; mediul permite întotdeauna detalii suplimentare ale structurii în orice punct. Nu știm nimic a priori despre mediu, cu excepția faptului că este fractal.

3. Descompunerea mediului în obiecte

3.1. Cercetarea mediului

În procesul cercetării, mediul este structurat, iar informațiile despre acesta trebuie înregistrate în memoria subiectului pentru a fi utilizate pentru un comportament intenționat și a fi subiect de schimb în procesul de comunicare cu un alt subiect în mod dialog.

Scopul este structura reprezentării informațiilor despre mediu în memoria intelectului, pentru care este necesară analizarea procesului de studiere a mediului de către intelect. Procesul de cercetare poate fi împărțit în următoarele etape:

• Scanarea părții percepute a mediului și selectarea obiectelor;
• Stabilirea de legături între obiecte;
• Introducerea în memorie a structurii obiectelor și a relațiilor lor;
• Schimbarea „punctului de picioare” al subiectului;
• Repetați pașii anteriori.

3.2. Obiectele ca puncte de ancorare în mediu

Selecția obiectelor este prima etapă în structurarea mediului. Obiectele sunt determinate de seturi locale de trăsături caracteristice care le permit să fie distinse de mediu în procesul de percepție. Un obiect nu este neapărat un corp fizic. Secțiunile unui raport sau mesaj pot fi considerate obiecte reprezentând o descompunere a unui subiect.

Pragmatica afișării obiectelor în memoria intelectului se reduce la informațiile necesare apelării programelor de acțiune necesare pentru căutarea și recunoașterea obiectelor. Informațiile despre obiectul stocat în memorie ar trebui să fie suficiente pentru a detecta acest obiect în mediu. Aceasta poate fi o imagine vizuală a obiectului sau o descriere în NL, care poate fi stocată în memoria subiectului.

3.3. Legături între obiecte

Relațiile dintre obiecte sunt construite de intelect în procesul de structurare a mediului. Legăturile dintre obiecte se stabilesc prin procese efectuate de subiect, precum „urmărirea poziţiei relative”, „vezi”, „a parcurge distanţa de la un obiect la altul”, „înţelegerea relaţiilor logice dintre secţiunile textului”. Cu alte cuvinte, pragmatica afișării legăturilor dintre obiecte se reduce la acțiunile subiectului de a identifica aceste legături.

Dezvăluirea unei conexiuni este acțiunea intelectului de a stabili o relație între obiecte. Legăturile sunt descrise de seturi de parametri, care sunt suficiente pentru a rula un „program” care permite intelectului să recunoască o legătură specifică între obiecte.

Conexiunile pot fi stocate în memoria intelectului sub formă de informații care îi controlează organele de percepție, precum și sub formă de fragmente de texte în NL.

Scopul acestei lucrări este un model structural. Vom presupune că atât conexiunile dintre obiecte, cât și obiectele în sine sunt înregistrate în unități (celule) ale memoriei intelectului. Este necesar să înțelegem cum ar trebui să fie interconectate celulele, care ar trebui să fie structura de memorie a intelectului pentru a asigura posibilitatea construirii unui model al mediului.

4. Formarea unui model structural al mediului în memoria intelectului

4.1. Ocolirea obiectelor și construirea unui model în memoria inteligenței

Presupunerea principală a acestei lucrări privind funcționarea memoriei intelectului este aceea că în memorie se formează un model al mediului și un anumit „cursor” (ochiul minții) este întotdeauna îndreptat către celula memoriei care corespunde obiectului de mediul extern, unde este îndreptată în prezent atenția subiectului. În acest caz, are loc fie intrarea inițială a unui obiect sau a unei relații (conexiuni) în memorie, fie o comparație a percepției cu informațiile înregistrate anterior în memorie.

De asemenea, se presupune că cele 2 intelecte care participă la experimentul de gândire sunt antrenate și au deja programe predeterminate de recunoaștere a obiectelor și relațiilor, conform cărora mediul este structurat în cursul activității lor. Pentru ambele inteligențe, seturile de obiecte și relațiile dintre obiectele pe care le pot vedea în mediu sunt aceleași.

Intelectul realizează procesul de scanare a mediului pentru a selecta obiecte și a stabili legături între ele. Cea mai simplă presupunere este că acest proces urmează un algoritm de tip arbore: este selectat primul obiect, apoi prima conexiune a acestui obiect cu următorul și așa mai departe. „Orizontul vizibil” poate fi stocat în memorie ca o simplă secvență de celule care stochează obiecte și legături, sau ca un arbore dacă nu a fost posibilă ocolirea tuturor obiectelor vizibile prin legături fără a reveni.

Din principiul scanării paralele a modelului și a mediului, algoritmul de mai sus pentru studierea mediului va fi scris oarecum diferit:

• Găsiți un obiect, inclusiv linkul către obiectul anterior.
• Dacă obiectul și/sau conexiunea nu se află în model, includeți-le în model.
• Înapoi la pasul 1

Se poate presupune că structura imaginilor vizual-motorii și structura conceptelor lingvistice (identificatorii) care denotă obiectele și relațiile dintre acestea se formează în paralel în memorie.

4.2. Cerințe ale modelului de mediu

4.2.1. Planificarea traseului. Modelul trebuie să ofere capacitatea de a planifica o cale pentru a ajunge la un anumit obiect deja inclus în model.

4.2.2. Urmărirea situației. Modelul trebuie să ofere o soluție la problema „Orientarea pe sol” sau „Întoarcerea la punctul de plecare”. La deplasarea în mediu este necesară monitorizarea situației pentru a corela obiectele observate cu afișarea lor în model. oricând și să ofere posibilitatea revenirii la punctul de plecare.

4.2.3. Extinderea orizontului vizibil. Când traversați obiecte incluse în model, repetarea scanării din punctele din apropierea obiectelor poate dezvălui noi obiecte. În consecință, modelul trebuie extins în aceste puncte. Extensiile de model sunt legate de puncte cunoscute anterior, ceea ce vă permite să mențineți integritatea imaginii lumii.

Într-un model structural, o legătură de tipul „extensie orizontului” ar trebui să fie generată de la obiect, conducând la un nou fragment al modelului.

Există o problemă de a distinge noul obiect de cel inclus anterior în model, deoarece din „noul orizont” se pot vedea obiectele unuia sau mai multor orizonturi anterioare. Astfel de obiecte nu trebuie reintroduse în model; referirile la descrierile obiectelor incluse în model mai devreme ar trebui făcute în punctele corespunzătoare. Cu alte cuvinte, este necesar să se stabilească faptul că obiectul observat este cunoscut dacă reprezentarea lui este deja prezentă în model.

4.2.4. Detalierea obiectelor. Obiectele, la abordarea lor, pot fi detaliate, se poate distinge în ele o nouă structură, adică noi obiecte și conexiuni în acea esență, care de departe părea a fi un singur obiect indivizibil.

În acest caz, în model ar trebui generată o conexiune de tip „detaliu” din obiect, conducând la un submodel de nivel inferior.

4.2.5. Recunoașterea unui mediu necunoscut. Intrând într-un mediu necunoscut, IA trebuie să mențină integritatea modelului lumii, fie prin compararea obiectelor percepute cu cele deja prezente în model și prin aceasta determinând punctul de sprijin, fie prin construirea unui nou fragment al modelului în memorie. , amânând pentru viitor atașarea acestui fragment la modelul construit anterior.

4.3. Structura memoriei pentru formarea modelului de mediu

4.3.1. Cerințe pentru celulele de memorie. Vom presupune că celula de memorie AI poate stoca informații despre obiecte și relațiile dintre ele. Atât sub formă de imagini vizuale, cât și sub formă de construcții ale limbajului.

4.3.2. cerințele structurii memoriei. Procesul de interacțiune a AI cu mediul descris mai sus duce la necesitatea ca AI să aibă o memorie care să fie extinsă în orice punct al acesteia, astfel încât procesele de „extindere a orizontului” și „detaliere” să poată fi implementate.

Aceasta implică necesitatea unei structuri ierarhice a memoriei, o celulă care descrie un obiect ar trebui, așa cum spunea, să se „deschidă” la un nou nivel și să facă posibilă scrierea în memorie a unui „nou orizont” sau a unui detaliu al interiorului. structura obiectului.

În același timp, structura memoriei la toate nivelurile este aceeași, deoarece obiectele și relațiile dintre ele sunt întotdeauna amintite. Rezultă că memoria trebuie să fie fractală - structura oricărei părți și întregul sunt de același tip.

Este posibil să vă imaginați structura de memorie AI a fiecărui nivel ca un fel de mediu care vă permite să formați un grafic arbitrar de obiecte și relații. Cu toate acestea, vă puteți descurca cu o structură de arbore mai simplă.

Percepția unui obiect sau a unei conexiuni între obiecte necesită acțiuni active - mișcări ale ochilor, de exemplu. Percepția întregii scene vizuale poate fi imaginată ca o succesiune de astfel de acțiuni care amintesc succesiunea obiectelor, iar apoi construcția de ramuri cu stabilirea de legături cu alte obiecte din cele deja stocate în memorie. Pentru a implementa un astfel de algoritm, ar trebui furnizată posibilitatea potențială de a construi un număr arbitrar de legături de la orice obiect conform principiului „extinderii orizontului” - aici va arăta ca o extindere a zonei de analiză a scenei vizuale.

Din această logică a percepției decurge ideea unei structuri arbore ramificate a memoriei AI, în care primul lanț de obiecte și relații este scris într-o secvență de celule, iar apoi această secvență se ramifică într-un mod imprevizibil.

Același obiect sau conexiune nu trebuie introdusă în model de mai multe ori. Legăturile către obiecte cunoscute sunt scrise într-un mod special. Într-o celulă specială care se referă la un obiect cunoscut, lanțul de acțiuni de deplasare a „cursorului” de-a lungul modelului de mediu construit este stocat, conducând la obiectul înregistrat acolo mai devreme.

4.3.3. Pe modelul Fractal Turing Machine. Pe baza cerințelor pentru structura memoriei AI formulate în secțiunea anterioară, putem propune un model de Fractal Turing Machine, necesar și suficient pentru implementarea acestor cerințe din punct de vedere al structurii. Esența modelului este că orice celulă a unei benzi MT obișnuite poate fi detaliată de o bandă întreagă de nivelul următor, iar cursorul se poate deplasa nu numai de-a lungul benzilor, ci și de la un nivel la altul.

4.3.4. Argumente în favoarea unei structuri fractale arborescente a memoriei. Enumerate mai jos:

• Structura arborescentă este cea mai simplă opțiune, suficientă pentru construirea unui model structural pentru studierea mediului.
• Structura neuronului este, de asemenea, asemănătoare unui arbore.
• Comportamentul AI este ușor de descris sub forma unui arbore de acțiuni - situații.

• Programele de calculator bine structurate sunt de tip arbore.

5. Dialogul ca proces de schimb de informații

5.1. Dialog în termeni de pragmatică

Două intelecturi fac schimb de informații în procesul dialogului. Inițiativa de a conduce un dialog poate aparține unei părți sau alteia, iar părțile la rândul lor pot avea inițiativa sau pot fi active.

Activitatea din dialog înseamnă următoarele. Partea activă explorează de fapt modelul de mediu construit de cealaltă parte. Acest lucru se întâmplă conform aceluiași algoritm ca și explorarea mediului descris mai sus, datorită faptului că modelul de mediu intern generat de IA este, de asemenea, un obiect fractal. Punând întrebări, participantul la dialog dezvăluie obiectele și relațiile afișate în modelul celeilalte părți. În același timp, procesul de dialog este structural similar cu procesul de explorare a mediului.

5.2. Etapele dialogului

Luați în considerare etapele dialogului în lumina analogiei cu etapele cercetării:

1. Identificarea părții cunoscute a modelului de mediu comun ambilor subiecți. În esență, aceasta este alegerea subiectului dialogului. Punând întrebări despre obiectele și relațiile prezente în modelul său, subiectul activ găsește un set de obiecte și relații care se potrivesc structural în modelul altui participant la dialog. Acest lucru poate aminti de rezolvarea problemei de recunoaștere a mediului necunoscut.
2. Căutați în modelul subiectului pasiv un fragment din modelul unei părți a mediului necunoscut participantului activ la dialog. Algoritmul unei astfel de căutări se reduce la ocolirea obiectelor cunoscute ale părții potrivite a modelului și la explorarea posibilităților de detaliere a obiectelor sau apariția unui „nou orizont” asupra acelor obiecte care nu au astfel de continuări în modelul modelului. participant activ la dialog. Cercetarea se realizează prin întrebări adecvate.
3. „Copiarea” cunoștințelor în modelul de mediu al subiectului activ. Participantul activ poate selecta cel mai interesant obiect care conține informații noi, poate muta „cursorul” din modelul său la acest obiect, poate muta „cursorul” altui participant la dialog pe același obiect și poate începe să finalizeze construcția modelului său în modul dialog. , punând întrebări despre obiecte noi și conexiunile dintre ele. Acest lucru poate pune întrebări precum:

• Ce obiecte sunt acolo?
• Cum este legat fiecare obiect de origine?
• Cum sunt legate obiectele între ele?

6. Concluzii

1) Proprietatea fundamentală a intelectului este capacitatea de a acumula informații despre mediul extern și de a organiza, pe baza acestor informații, acțiunile cuiva, comportamentul în mediu.

2) Structura memoriei intelectului corespunde structurii posibilităţilor de studiere a mediului de către intelect. Ar trebui să fie fractal și cel mai probabil ca un copac.

3) Din punct de vedere al pragmaticii, procesul de explorare a mediului de către subiect și studiul memoriei altui subiect în procesul de dialog între subiecți au o structură similară.

4) AI (calculatorul) poate fi considerat ca unul dintre subiectele dialogului. În acest caz, construcția structurală a memoriei computerului conform principiului Fractal Turing Machine poate fi foarte eficientă, deoarece corespunde structurii memoriei umane.

5) Paradigmele tehnologiei informației se pot baza pe modele de inteligență artificială, și nu numai pe concepte precum programarea orientată pe obiecte, idei despre automatizarea procesării documentelor pe desktop sau pe ideile de creare a realității virtuale prin simularea realității obiective. În special, mecanismele de navigare sunt adesea folosite în sistemele software. Explorând modele abstracte de navigație, AI, ca disciplină științifică, poate contribui la practicarea construirii de sisteme software.

6) Există o implementare practic utilă a conceptelor acestei lucrări. Acesta este un „notebook” de calculator sau, s-ar putea spune, un sistem de informații personale, care este o structură arborescentă infinit extensibilă de linii de text. S-a dovedit a fi convenabil pentru scrierea textelor prin construirea treptată și apoi detalierea structurii titlurilor și subtitlurilor (cu restructurarea lor destul de frecventă). S-a dovedit a fi convenabil pentru scrierea de programe care s-au dovedit imediat a fi bine structurate. În același timp, implementarea, la fel ca și conceptul, este foarte simplă, ceea ce a fost motivul nașterii acestui mesaj.

Model structurat al pragmaticii dialogului bazat pe fractal

model inteligenta-mediu

V. S. Șcepin

Cuvinte cheie: inteligență artificială, model de mediu, obiect fractal, memorie fractală, mașină Turing, structura investigației, dialog, schimb de informații.

Scopul acestei lucrări este de a investiga structura pragmaticii în interacțiunile de dialog. S-a ales următoarea schemă logică: O Inteligență trebuie în primul rând să perceapă un mediu apoi să construiască un model intern al acestui mediu și apoi să fie capabilă să schimbe informații din model cu o altă Inteligență, naturală sau artificială. Cum s-ar putea face? Aceasta este o problemă. Prima sugestie este că mediul este fractal, adică descompunerea ei poate fi infinită în orice moment. A doua sugestie este că o memorie de inteligență ar trebui să fie și ea fractală. Memoria fractală este necesară pentru a reflecta o realitate fractală a unui mediu.

În timpul activității sale în mediu, Inteligența trebuie să structureze mediul în memoria sa. Un model structurat de mediu ar trebui să includă descrieri ale obiectelor și ale relațiilor dintre obiecte. Descrierea obiectului trebuie să conțină informații suficiente pentru recunoașterea obiectului de către Inteligență. Descrierea relatiei obiectelor trebuie sa contina informatii necesare pentru verificarea relatiei in mediu. De fapt, relațiile dintre obiectele mediului sunt stabilite prin unele acțiuni ale Inteligenței. Într-un proces de dialog între două Inteligențe, două modele de mediu structurate sunt mai întâi comparate pentru fragmente comune și apoi extinse cu fragmente unice de ambele părți asigurând un schimb de experiență. Un mediu este considerat static pentru simplitate.

Studiul acestor întrebări ne poate oferi o înțelegere calitativă a ceea ce este cunoașterea, cum poate fi folosită și unde este granița dintre cunoscut și necunoscut. Modelul structurat propus de această lucrare poate servi de exemplu ca model de interacțiune între un programator și un computer. Prin urmare, ideile exprimate aici pot fi utile pentru o memorie de computer și un proiect de perspectivă software de calculator, inclusiv limbaje și sisteme de operare mai puternice pentru interacțiunile om-calculator și pentru interacțiunile computer-calculator.