Многим в жизни приходилось сталкиваться с людьми, стремящимися только к получению выгоды. Моральные и иные аспекты жизни имеют для них второстепенное значение.

Взгляды, убеждения и поступки направлены исключительно на получение результатов, полезных в практическом смысле. Окружающие его часто за это осуждают.

Непосредственность и бесхитростность в глазах прагматика - глупость.
Илья Николаевич Шевелев

Стиль мышления прагматика

Прагматики стремятся достигнуть цели, используя все имеющиеся сейчас возможности. Они не станут искать дополнительную информацию, средства, ресурсы, ведь это – неоправданная потеря сил и времени. Проблемы решают по мере их возникновения, чтобы не отвлекаться на главную цель – получение конкретного результата, пусть даже небольшого.

Постоянный поиск новых методов, эксперименты и прочие действия не свидетельствуют об отклонении от выбранного курса. Это происходит не из стремления к новизне, а продиктовано желанием поскорее достичь результата. Ради этого они готовы выслушать чужое мнение, в надежде отыскать кратчайший путь к цели.

Подобный подход может казаться поверхностным. Он отличается от общепринятых норм, а прагматики производят впечатление непоследовательных, лишенных принципов людей. Они придерживаются мнения, что все происходящее вокруг мало зависит от способностей и желаний человека. Главное для прагматиков – не упустить благоприятный момент, когда всё удачно складывается. Их убеждение в непредсказуемости и неуправляемости мира, оправдывает стратегию «сегодня будет так, а дальше по обстоятельствам».

Эмоциями и проявлениями чувств на прагматика невозможно повлиять, если только они не становятся объективной преградой на пути или, наоборот, помогают в данной ситуации. Они отлично чувствуют конъюнктуру, быстро реагируя на ее изменения. Легко идут на сотрудничество, с энтузиазмом участвуя в обсуждениях важных вопросов и выработке коллективных решений.

Пессимизм, негативный настрой не свойственен этим людям. Возникающие проблемы не способны свернуть их с выбранного пути. К решению они подключаются с позитивным настроем, прагматик, простыми словами, – неисправимый оптимист, стремящийся сложные обстоятельства обернуть в свою пользу. Сложившее мировоззрение не позволяет излишне драматизировать и слишком серьезно относиться к возникающим сложностям.

Поведение и мышление гибкое. Навыки общения хорошо развиты, легко могут представить себя на месте другого человека и понять последствия своих действий. Им не безразлично чужое мнение ровно в той мере, насколько от него зависит их будущее.

Особенности поведения прагматика

Успехов в политике, управленческой деятельности часто достигают прагматичные люди. Это связано с их характером, жизненными установками, стилем мышления.

Для них характерно:

• поиск кратчайших путей к получению прибыли;
• быстрая адаптация к новым условиям;
• интерес к новым методам, инновациям;
• использование любых средств для достижения целей;
• творческий подход.

Они интеллектуальны, быстро учатся новому, используя все возможности, чтобы приблизиться к намеченной цели.

Руководство ценит прагматиков за следующие качества:

• концентрация на получение максимальной прибыли, скорейшей отдаче от вложенных средств;
• заранее продумывание тактических и стратегических аспектов дела;
• способность влиять на окружающих, убеждать их в правильности своих идей;
• не теряется в сложных ситуациях, ищет нестандартные выходы из них;
• любит смелые эксперименты, внедряет инновации.

Минусы прагматизма

Как и все остальные люди, прагматики имеют не только сильные, но и слабые стороны.

Они проявляются в виде:

• безразличия к отдаленным перспективам дела, которые в ближайшем будущем не принесут дохода;
• стремления любой ценой добиваться скорейших результатов, долгое ожидание не в их характере;
• внимание сконцентрировано только на материальной стороне дела, все остальное не имеет значения;
• со стороны кажется, что ради выгоды они готовы на любые компромиссы;
• склонности к максимализму, из всех имеющихся ресурсов стараются получить наибольшую отдачу.

Прагматики не станут долго переживать из-за неудачи. Они будут искать новые пути, если старые методы уже не работают. Сделав для себя выводы из допущенных ошибок, впредь не повторят их.
Они понимают, что необходимо много работать, чтобы прийти к своей цели.

Надеяться на постороннюю поддержку не станут, привыкли рассчитывать только на себя. Могут помочь, если их об этом попросить. Если в будущем есть возможность компенсировать затраты, то шансы просителя значительно увеличиваются.

Бездеятельность невозможна для них, прагматик – это человек, который своим оптимизмом способен подвигнуть окружающих на трудовые свершения. Развитая интуиция позволяет выбрать из множества вариантов один, но эффективный и быстро дающий отдачу.

Циник, романтик, лирик, прагматик – абсолютно все мечтают о том, что когда-нибудь и на их жизненном горизонте появятся «алые паруса».
Олег Рой

Прагматик и взаимоотношения с окружающими

В общении с окружающими прагматичный человек производит приятное впечатление. Он открыт к общению, любит пошутить, не спорит, легко находит контакт с любыми людьми. В разговоре часто использует примеры из жизни, стереотипные фразы. Тон высказываний часто бывает восторженный, увлеченный, что иногда производит впечатление лицемерности и неискренности.

Часто предлагает простые идеи, кратко поясняя их примерами из личной практики. Не чурается обмена мнениями, устраивает коллективное обсуждение важных вопросов. Серьезные дебаты считает скучными. Теоретическим и философским длительным рассуждениям предпочитает реальные, практически реализуемые предложения. Находясь в напряженном состоянии, производит впечатление скучающего человека, которому не интересны обсуждаемые вопросы.

Большинство успешных политиков и бизнесменов, артистов и певцов, менеджеров и продюсеров состоялись в профессии благодаря использованию трезвого расчета. Им не свойственно сбиваться с намеченного пути, отвлекаясь на сентиментальные раздумья и растрачивая сил на эмоциональные поступки. В жизни ими руководит только холодный расчет.

Общественное мнение

Нередко можно услышать негативные отзывы об успешных людях.

Возмущение вызывают следующие черты прагматиков:

1. Цинизм . Убеждение, что все имеет цену в денежном выражении, можно совершать любые поступки для достижения положительных результатов вызывает неприятие. В результате окружающие считают их безнравственными.
2. Отсутствие авторитетов . Для прагматиков, ищущих во всем выгоду, важны только свои интересы. Они могут выслушать чужое мнение, но примут его во внимание только, если оно соответствует их интересам. В иных случаях полагаться на чужие слова, авторитет и поступки они не станут.
3. Эгоизм . Все усилия прикладываются только на достижение поставленной цели. По пути к ней его не остановят чужие эмоции, потери. Интересы окружающих не интересуют, поскольку главное в жизни – результат любой ценой.

Именно эти качества, вызывающие негативное отношение, необходимы для осуществления задуманного. Эти люди не останавливаются перед преградами, сложности лишь закаляют их характер. Все это позволяет довести начатое дело до конца.

Заключение

Развить в себе лучшие черты прагматизма может любой человек. Для этого нужно ставить конкретные цели, планировать будущее, доводить начатое до конца, не пасуя перед трудностями. Людей, которых можно назвать прагматиками в чистом виде, не так уж много. В большинстве случаев в одном человеке в разной мере присутствуют разные способности, склонности и желания.

Современные условия требуют от людей умения планировать, приспосабливаться к стремительному ритму жизни, быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства. Практический подход позволяет добиться успеха, поэтому можно сказать, что прагматик – это человек, который целеустремлен, а чувства и эмоции для него не имеют особого значения.

Их часто недолюбливают, завидуя их напористости и энергии. Как правило, недоброжелатели – слабохарактерные, безвольные личности. А вы себя относите к прагматикам или их критикам?

Информатика в качестве техникологической науки должна по определению включать прагматику. Это обстоятельство в известной степени недопонимается, в связи с чем о прагматической стороне информатики говорят значительно реже, чем о ее синтактике и семантике. В действительности же информатика насквозь пронизана прагматикой.

Максиму прагматизма Чарльз Пирс так определял: "Следует рассмотреть все диктуемые некоторым понятием следствия, которые будет иметь предмет этого понятия. Причем те, что согласно этому же понятию, способны иметь практический смысл. Понятие об этих следствиях и будет составлять полное понятие о предмете".

Сформулировано неплохо, но не выделены основополагающие концепты прагматики, каковыми являются ценности. В техникологических науках вместо ценностей часто говорят о критериях или нормах. Но в любом случае речь идет о концептах, выражающих предпочтения людей. В соответствии с ними люди ставят перед собой некоторые цели, совершенствуя их. В прагматических науках центральное место занимает ценностно-целевое объяснение, а практика понимается как целеполагающая деятельность. Напомним, что количественной мерой любой ценности выступает оценка. Она является результатом соответствующего процесса измерения. В этой связи уместно выделить основные положения теории измерения оценок.

• 2. Измерение оценок предполагает приписывание им некоторых численных или лингвистических переменных2.
• 3. Оценка всегда имеет некоторую размерность, которая определяется природой ценности. Безымянные баллы не обладают научным смыслом. Существуют баллы знаний, умений, красоты, честности и т.д.
• 4. Шкалы оценок не являются универсальными, о чем свидетельствует широкое использование шкал порядка, прямых и пропорциональных оценок, равных и половинных интервалов, соотносительных попарных оценок и др.
• 5. Виды измерений также варьируются. Различают прямые, косвенные, совокупные и совместные измерения. При косвенных измерениях значение величины определяют на основании известной зависимости между искомой величиной и величинами, значения которых находят прямыми измерениями. Совокупные измерения предполагают сочетание результатов повторных измерений. Совместные измерения разноименных величин призваны обеспечить нахождение функциональной зависимости между ними, т.е. определенных законов.
• 6. Понимание процесса измерения оценок не является независимым от содержания теории, более того, оно всецело определяется ею.

Как в науке, так и в философии науки весьма сильны позиции объективистов, которые думают, что измерение является простым актом фиксации того, что есть. Избирается определенный эталон, с которым затем соотносится измеряемый признак, - вот и вся теория. Нет никакой необходимости обращаться к тонкостям устройства теорий. Это мнение неоднократно опровергалось, но объективисты не унимаются. Чтобы не быть голословными, сошлемся на показательный пример. Далеко не каждый экономист понимает, что цена определенного товара не является фиксированной величиной, а существенно зависит от избранного параметра оптимизации. Если таковым является объем продаж, то цена будет другой, чем при максимизации прибыли, приходящейся на авансированный капитал. Общий вывод таков: что именно следует измерять и каким образом, определяется исходя из содержания теории.

7. Ценности, которые не генерируют цели, безжизненны. С учетом этого обстоятельства становится понятно, что оценка является одновременной характеристикой как ценности, так и генерируемой ею цели. Оценки не автономны от целей, они непременно замыкаются на них, а следовательно, должны формулироваться с учетом определенности целей.

Особенно много коллизий связано с пониманием содержания данного положения. Оно, как правило, вообще не принимается во внимание. Считается, что постановка цели, варьирующаяся от одного человека к другому, несовместима с основательностью науки, обусловливаемой неизменным на все времена фундаментом. Но такое мнение невозможно согласовать с действительным статусом прагматических наук. В каждой из них дело не ограничивается незыблемыми принципами, а реализуется не иначе, как в постановке целей, от которых зависит величина измеряемых параметров. Именно цель оказывается той системой отсчета, относительно которой параметры обладают определенными величинами. Чем выше значимость параметра, тем больше его величина.

Качество программного обеспечения как ценность.

До сих пор прагматика характеризовалась в самых общих чертах. Обратимся теперь непосредственно к информатике, рассматривая качество программного обеспечения (ПО). Сама постановка вопроса о качестве ПО свидетельствует о его прагматическом содержании.

Строго говоря, программное обеспечение тем или иным образом стало оцениваться уже с момента его возникновения, но лишь с конца 1960-х гг. этот процесс начал приобретать систематические формы. Во второй половине 1970-х гг. появляются первые монографии1, число которых затем устойчиво возрастает в экспоненциальной прогрессии. Ведется многоплановый и упорный поиск количественных мер признаков ПО, чему посвящены многочисленные работы в области метрики программного обеспечения. Среди таких мер быстро выдвигаются два лидера: во-первых, количество строк кода и, во-вторых, число ошибок на тысячу строк кода. Разумеется, к ним не сводится оценка программного обеспечения. В табл. 4.4 приводятся факторы качества ПО согласно ГОСТ 28195-892.

Таблица 4.4. Качество программного обеспечения

	Фактор качества ПО	Характеризуемое свойство
	Надежность	Характеризует способность ПО в конкретных областях применения выполнять заданные функции в соответствии с программными документами в условиях возникновения отклонений в среде функционирования, вызванных сбоями технических средств, ошибками во входных данных, ошибками обслуживания и другими дестабилизирующими воздействиями
	Сопровождаемость	Характеризует технологические аспекты, обеспечивающие простоту устранения ошибок в ПО и программных документах и поддержания ПО в актуальном состоянии
	Удобство применения	Характеризует свойства ПО, способствующие быстрому освоению, применению и эксплуатации ПО с минимальными трудозатратами с учетом характера решаемых задач и требований к квалификации обслуживающего персонала
	Эффективность	Характеризует степень удовлетворения потребности пользователя в обработке данных с учетом экономических, вычислительных и людских ресурсов
	Универсальность	Характеризует адаптируемость ПО к новым функциональным требованиям, возникающим вследствие изменения области применения или других условий функционирования
	Корректность	Характеризует степень соответствия ПО требованиям, установленным в техническом задании, требованиям к обработке данных и общесистемным требованиям

Метрики программного обеспечения. Особенно популярны метрики Холстеда, Мак-Кейба и Чепина. Их показатели, равно как и многие другие, позволяют не только произвести оценку трудоемкости реализации отдельных элементов программного проекта, скорректировать общие показатели оценки длительности и стоимости проекта, но и оценить связанные с проектом риски и принять необходимые управленческие решения. В то же время приходится констатировать, что вся программа качества ПО изобилует многочисленными проблемными аспектами. О них очень ярко написали английские исследователи Н. Фэнтен и М. Ниэл в статье "Метрики программного обеспечения: достижения, неудачи и новые направления".

К достижениям авторы отнесли разработку разнообразных метрик и их хотя бы частичное использование не только крупными, но и средними компаниями. Однако этот отрадный процесс встречается со значительными трудностями. Академическая активность в области создания метрик программного обеспечения не находит своего продолжения в промышленности, в частности из-за того, что многие научные разработки не учитывают ее потребности. Применяемые в промышленности метрики слабо мотивированы и используются недостаточно эффективно. В ходу в основном простые показатели, которые легко запоминаются. Более сложные показатели относятся скорее к сфере экзотики.

H. Фэнтен и М. Ниэл пришли к выводу, что следует крайне внимательно относиться к запросам практиков, уделяющих первостепенное внимание дефектам программного обеспечения. При характеристике того или иного модуля ПО необходимо указывать число дефектов, соответствующих трем его уровням - низшему, среднему и высшему, определяя вероятность возможного отказа.

Американские исследователи С. Канер и У. Бонд подвергают тщательному прагматическому анализу каждый из предлагаемых показателей, в том числе и тот, который так широко пропагандировал Т. Демарко, утверждая: "Я знаю лишь один показатель, который заслуживает собирания воедино раз и навсегда: подсчет дефектов". В этой связи необходимо дать вполне уверенный ответ на 10 вопросов:

• 1. Какова цель данного измерения?
• 2. Каковы границы данного измерения?
• 3. Какой признак мы пытаемся измерить?
• 4. Какова естественная шкала измерения данного признака?
• 5. Какова естественная изменчивость признака?
• 6. Какова метрика (функция, определяющая ценность признака)? Какой инструмент используется для осуществления процесса измерения?
• 7. Какова естественная шкала для рассматриваемой метрики?
• 8. Какова естественная шкала инструмента, с которого снимаются показания?
• 9. Как соотносятся ценности признака и метрики?
• 10. Каковы естественные и предсказуемые побочные эффекты используемого инструмента?

Все эти вопросы направлены на выяснение действительного, а не иллюзорного прагматического содержания того или иного признака. Но поскольку вопреки Демарко дело никогда не заканчивается выделением всего лишь одного показателя, то необходимо найти сбалансированный показатель. Соответствующая концепция, а именно теория сбалансированной системы показателей эффективности, впервые была разработана в области менеджмента Р. Капланом и Д. Нортоном. Из менеджмента, т.е. теории управления организациями, она правомерно была перенесена в информатику А. Абраном и Л. Бульоне. С. Канер и У. Бонд стали соавторами этого переноса.

• 1. Ценности всегда входят в состав теоретических построений. Их оценка в значительной степени определяется задаваемой целью.
• 2. Окончательным критерием эффективности выступает успешность функционирования теории. В случае неудачи теория пересматривается. Таков механизм роста научного знания в информатике.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Определение товарных знаков как обозначений, служащих для индивидуализации продукции юридических лиц или индивидуальных предпринимателей. Классификация товарных знаков: изобразительные, словесные, комбинированные, звуковые, голограммы и трехмерные.

презентация , добавлен 20.03.2012


Роль товарных знаков и их разновидности. Специфика реализации марочных товаров. Правовые аспекты использования товарных знаков. Практика имиджевой рекламы на российском рынке. Исключительное право на товарный знак. Товарный знак как элемент рекламы.

контрольная работа , добавлен 14.02.2010


Сущность, назначение, виды товарных знаков. Обзор особенностей использования товарного знака. Организация международной лицензионной торговли. Торговля контрафактной продукцией. Меры, принимаемые при выявлении товаров, обладающих признаками контрафактных.

курсовая работа , добавлен 28.11.2014


Фирменный стиль: понятие, функции, основные элементы. История товарного знака. Значение культурных традиций в проектировании товарных знаков. Феномен стирания национальных и государственных границ. Поиск образно-смысловых идей в дизайнерском творчестве.

курсовая работа , добавлен 04.04.2018


Виды и функции товарных знаков. Основные требования, предъявляемые к товарному знаку, а также правила использования. Правовая охрана товарных знаков в Республике Беларусь. Роль брэнда и брэндинга. Факторы, определяющие уровень и динамику мировых цен.

реферат , добавлен 21.07.2013


Вовлечение и виды игр в рекламе. Реклама как средство общения. Носители спортивной рекламы и поддержка продаж: критерии выбора объектов и лиц. Значение рекламы для развития товарных знаков в спортивном бизнесе. Процессы преобразования в российском спорте.

реферат , добавлен 23.03.2014


Товарный знак как элемент, участвующий в торговых отношениях. Разновидности и особенности товарного знака, его психологическое воздействие на предпочтение и выбор потребителя. История торгового знака фирмы Apple. Принципы создания товарных брендов.

реферат , добавлен 24.11.2011


Планирование маркетинга как составная часть бизнес-плана в России. Основные цели маркетинговой программы, направления оценки ее эффективности. Проблема разработки, формирования и продвижения товарных марок. Преимущества и функции товарных знаков.

контрольная работа , добавлен 28.02.2012

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

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

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

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

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

Computational Morphology and Syntax (Компьютерная морфология и синтаксис).

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

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

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

Формальные модели анализа и распознавания языковых структур.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2. ПРИКЛАДНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ, а именно:

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

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

ЛИТЕРАТУРА

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

В . С . Щепин

CMA Small Systems AB

[email protected]

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

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

1. Введение

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

2. Окружающая среда как фрактальный объект

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

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

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

3. Декомпозиция среды на объекты

3.1. Исследование окружающей среды

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

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

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

3.2. Объекты как опорные точки в среде

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

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

3.3. Связи между объектами

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

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

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

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

4. Формирование структурной модели среды в памяти интеллекта

4.1. Обход объектов и построение модели в памяти интеллекта

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

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

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

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

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

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

4.2. Требования к модели окружающей среды

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

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

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

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

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

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

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

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

4.3. Структура памяти для формирования модели окружения

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

• Хорошо структурированные компьютерные программы древовидны.

5. Диалог как процесс обмена информацией

5.1. Диалог с точки зрения прагматики

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

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

5.2. Этапы диалога

Рассмотрим этапы диалога в свете аналогии с этапами исследования:

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

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

6. Выводы

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

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

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

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

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

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

Structured model of dialog"s pragmatics based on fractal

Intelligence-environment model

V. S. Shchepin

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

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

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

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