Научная статья на тему 'О способах представления теоретических терминов в информационных системах'

О способах представления теоретических терминов в информационных системах Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
78
16
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Белова Н. В.

В статье рассматриваются два основных подхода к представлению знания и теоретических терминов: в форме объекта и с учетом диалектических моментов, связанных с личностной формой существования знания. Представление теоретических терминов в информационных системах связывается с их семантической зависимостью в рамках отдельной теории. Рассматриваются новейшие подходы к решению проблемы концептуальной организации знания и возможным когнитивным механизмом его обработки

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «О способах представления теоретических терминов в информационных системах»

УДК 681.518

Белова Н. В.

О СПОСОБАХ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ТЕРМИНОВ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

В статье рассматриваются два основных подхода к представлению знания и теоретических терминов: в форме объекта и с учетом диалектических моментов, связанных с личностной формой существования знания. Представление теоретических терминов в информационны системах связывается с их семантической зависимостью в рамках отдельной теории. Рассматриваются новейшие подходы к решению проблемы концептуальной организации знания и возможным когнитивным механизмом его обработки._

В языке науки объекты, системы объектов, их свойства, отношения и т.п.. могут быть представлены при помощи теоретических конструктов -терминов. Смысл последних выявляется путем определения того мысленного концепта, который ими обозначен. Но в науке, как нам представляется, такое определение базируется на «контексте» теории, в которой термин появляется. Мы имеем в виду не только полное фактическое содержание термина, выражаемое в понятии (связанное с совокупностью знаний, организованных в теорию), но и полное логическое его содержание (выводимое из основного содержания без использования всех данных нелогического характера).

Таким образом, при представлении теоретических терминов в информационных системах не следует понятия теории рассматривать как семантически независимые. Они не только определяют некоторые классы предметов, заключенная в их содержании информация может дополнять определения других понятий этой же теории [1].

При введении в информационную систему требуется, во-первых, перечислить основные объекты теории; во-вторых, выявить и зафиксировать основные свойства, которыми обладают эти объекты; в-третьих, задать аксиомы (исходный список теорем).

Для представления объектов теории потребуется вводить их символы в качестве исходных терминов. Свойства объектов, как известно, выражаются в языке при помощи предикатов. Для представления предикатов теории потребуется, по крайней мере, два вида семантических правил. Во-первых, правила референции к классам сущностей. Во-вторых, правила, соотносящие предикат с определенным аспектом (аспектами) объектов, обобщенных в понятии. Технически такое представление теоретических знаний выполнимо при построении т.н. баз знаний, представляющих более высокий уровень организации баз данных, при котором знания являются не просто совокупностью фактов (факты понимаются здесь как ситуации действительности, выражаемые в предложениях теории) , а структурой, определенным образом упорядочивающей множество фактов. Знания как информация о предметной области некоторой теории (т.е. определенное ее отображение) представимы при помощи множества предложений, описывающих предмет теории : А,В,С,..., А1, В1,С1,...,... Ап, Вп, Сп ... .

Для того, чтобы предложения составляли связанную систему утверждений, кажется приемлемым начинать построение базы знаний с предварительного описания предметной области. Это можно осуществлять посредством описания терминов - правильных частей высказываний. Термины а.Ь,с,... должны быть описаны как принадлежащие к определенной предметной области.

Поскольку термины могут быть как простыми, так и сложными (простые термины не могут содержать в качестве своих частей другие термины), следует учитывать возможность утраты идентификации в результате образования сложных терминов- из простых. В этом случае необходимо также давать описание или вводить правила замены одного термина другим. При представлении предметной области число однородных объектов принимается как бесконечное, а их множество рассматривается как определенное единство, наделенное свойствами всего класса. Одновременно устанавливается

принадлежность терминов к одной семантической категории, результатом чего является ограничение области их определения.

Общепринятым является разделение всех терминов на дескриптивные и логические. Нас в данном случае интересует представление дескриптивных терминов.

Представление имен (как единичных, так и общих) наиболее естественно связывать с введением предметных символов. По существу, предметный символ выполняет роль имени единичного предмета или некоторого класса предметов. Поскольку предметы, входящие в класс, обладают какими-либо общими свойствами, то каждый элемент а из множества предметов а1, а2,..., ап (являющихся предметным значением общего имени) обладает свойством "а1=а1, или ... , или а1=ап".

Предметно - функциональные выражения представляют количественные характеристики предметов и могут быть репрезентированы функциями и их значениями.

Все вышесказанное имеет отношение к представлению знания (и теоретических понятий) в форме объекта. На наш взгляд, весьма перспективно обращение к личностным аспектам знания, поскольку в личностном знании находит свое выражение традиция, в том числе, и научная. Репрезентация знаний в экспертных системах формирует потребность в учете многих аспектов личностного знания, что предполагает поиск новых форм представления знания.

Экспертные системы /ЭС/ - общее имя с довольно нечеткой областью предметного значения, именующее множество систем конструирования и анализа знаний, ориентированных на фиксированную предметную область. Таким образом, ЭС представляет собой частный случай информационной системы. Ее построение также предполагает формализацию исходных данных и представление специальных знаний на формализованном языке. Работа многих исследователей в этой области, а также интенсивная разработка чисто технических аспектов ЭС показали, что деятельность по созданию ЭС должна быть ориентирована, скорее, на рационализацию знания и разработку методов рационализации знания, прежде всего, методов структурирования и классификации знания, методов представления определенных типов знания о некоторых областях действительности. Именно разработка последних, на наш взгляд, может обеспечить успешное решение проблем искусственного интеллекта. Именно в этом направлении в полной мере могут быть применены результаты, полученные в логике и методологии науки, а также на стыке логики и других наук, таких как когнитология, включающая исследования по философии, логике, лингвистике, психологии и кибернетике.

Центральной проблемой является представление когнитивных процессов как формальных. Ее решение предполагает предварительно ответить на вопросы о том, как можно организовать знание в интеллектуальной системе, каковы возможные когнитивные механизмы обработки знаний.

По-видимому, выбор возможного способа организации знания может быть связан с его концептуальной организацией. Каковы возможные подходы к решению проблемы концептуальной организации знания? В работах П. Джонсон -Лэарда предлагаются т.н. "ментальные модели [2]" знания -некоторые аналоговые репрезентации реальности, включающие личностное знание (репрезентации, отличные от семантической репрезентации текста). Р. Шенком и Р. Эйбелсоном предлагаются "скрипты" - "сценарии[3]м, понимаемые как организованные блоки информации о типичных событиях. Т. А. ван Дейком разрабатываются "модели ситуации [4]", понимаемые как личностные структуры знания, М. Минским были предложены Фреймы [5], определяемые как структурированные сети, т. е. комплексы сложных знаний, не учитывающие личностный компонент.

Разработка теории фреймов идет достаточно широко. Наиболее актуально выглядит ее развитие в так называемой «модульной структуре Дж.

Мэйлони [6], соединяющей внутренние и внешние когнитивные структуры. По мысли Мэйлони, модуль есть структура данных ограниченного объёма, выражающая некоторые убеждения; модули объединяются в схемы, обладающие способностью координировать информацию.

Сходную реализацию идея фрейма получила в т.н. семантическом подходе Ч. Филлмора. По Филлмору, фрейм представляет особую организацию знания, составляющую необходимое условие нашей способности к пониманию семантически связанных групп слов. Это должно означать, что в основе значений, близко связанных групп слов лежит некоторое знание. Можно сказать, что группы слов могут быть организованы в концептуальные системы, т.е. быть объединены на базе какого-либо концепта. Как отмечает Ч. Филлмор, «такие группы слов удерживает вместе то, что они мотивируются, определяются и взаимно структурируются особыми унифицированными конструкциями знания или связанными схематизациями опыта, для которых можно, использовать общий термин ФРЕЙМ [7]" . В более узком смысле фреймы - это комплексы знаний, выделяемые не произвольно, а на базе возможной информации, описывающей ряд объектов.

Несмотря на то, что различие в понимании концепта и фрейма в данном подходе не всегда четко проводится, когнитивная модель Ч. Филлмора имеет существенные достоинства. Так, предполагаемое построение семантики фреймов на базе гибких стратегических операций, когда рассматривается множество соотносительных фреймов как альтернативных видений предметов и ситуаций действительности, обеспечивает достаточную комплексность описания.

В анализе социальных теорий наиболее перспективным, с нашей точки зрения, выглядит применение моделей в духе Ван Дейка. Модели ситуации (ситуация понимается как некоторый фрагмент мира: она включает события,факты, действия в их взаимной связи) базируются на знаниях индивида и включают его личностное мирообъяснение и мироощущение. Иначе говоря, модель представляет когнитивный коррелят ситуации, как пишет Ван Дейк, она "включает личное знание, которым люди располагают относительно подобной ситуации, и это знание представляет результат предыдущего опыта [8]". У индивида имеется определенная схема модели, которая наполняется конкретной информацией в различных ситуациях, и именно в это время она из схемы превращается в ситуационную модель. Ситуационная модель как форма представления личного опыта есть некоторая структура знания, но структура личностная. Она есть когнитивный коррелят ситуации.

Модели могут включать знания о ситуациях, имеющие личностный характер, а могут содержать информацию, разделяемую большими группами людей, в том числе и устойчивыми группами, такими, например, как нации (и другие этносы), классами и т.п. Каковы, по Ван Дейку, структура и функции ситуационных моделей?

Модели могут репрезентировать реальные ситуации на различных уровнях общности. Схематический каркас ситуации инвариантен. Терминальные узлы схемы заполняются множеством пропозиций, которые могут быть обобщены в макропропозиции. Последние являются средством иерархической организации знания.

Схема модели может содержать в своих терминальных категориях значительный объем информации, который не всегда может быть выражен в отдельном тексте, затем схема наполняется в зависимости от конкретной ситуации.

Следует отметить, что модельный (а также "сценарный" и "фреймовый") подход порождают проблему критериев выделения уровней структур (схем) в силу известной неопределенности методологических установок. По-видимому, дальнейшее его эффективное использование лежит в плоскости установления определенных методологических принципов и подходов, среди которых наиболее приемлемыми, с нашей точки зрения являются методология анализа

деятельности, разработанная К. Марксом, и развиваемый на ее основе деятельностный подход.

Перечень ссылок

1. Белова Н. В. Евклид: «Начала». Дескриптивные термины и содержание теории //Антична спадщина i сучасна (|нлосо(|ня- Мар1уполь, 1996,- С. 15-17

2. Johnson-Laird Р. N. Mental models -London: Cambridge Univ. Press. 1983.

3. SchankR, C. Abelson R. P.-Script,Plans,Joals and understanding- 1977.

4. Ван Дейк Т. А. Эпизодические модели в обработке дискурса -язык, познание, коммуникация. - М.; Прогресс. 1989.-С. 68-110.

5. Минский М. Структура для представления знания // Психология машинного

зрения. - М.: Мир. 1978. -С. 249-338.

6. Moloney J. Ch 163-194. In praise of narrow minds: The frame problem //Aspects

of artificial intelligence / Dorilrecht. 1988. -P. 163-194.

7. Филлмор Ч. Фреймы и семантика понимания. - Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIII. - М.: Прогресс. 1988,- С. 54.

8. Ван Дейк Т. А. Эпизодические модели в обработке дискурса.- С. 69.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.