"В.Н.Щеглов. Искусственный интеллект и когнитивная герменевтика " - читать интересную книгу автора

более высокого порядка).
В публикации [6] и в последующих по смыслу статьях (см. [3] )
представлена модель извлечения "эмоциональной" составляющей текста по
принципу возрастания смысла, по движению смысла снизу вверх во времени по
единицам сюжета ("молекул истории"). При этом считается, что некоторые
единицы сюжета могут комбинироваться вместе и быть во времени условными
предпосылками других единиц.
В этом отношении следует заметить, что программа АМКЛ может
использоваться в своеобразном рекурсивном режиме во времени. Так,
первоначально вычисляют модель (набор К) по исходному массиву Х1 (исходному
фрагменту исследуемого текста), где в качестве целевой функции У является
булева переменная Z1: наличие или отсутствие некоторой эмоциональной
составляющей в каждой ситуации (в строке массива, предложении),
эмоциональной составляющей, наиболее интересной для исследователя. Затем
выбирается во времени новый фрагмент Х2, где Z2 = К1 (т. е. выбирается в
качестве цели наиболее интересная эмоциональная ситуация в первой модели),
затем выбирается Х3 и т. д. Таким образом, здесь осуществляется продвижение
заданного "сюжета" во времени: выявляется, например, что некоторые К1
являются условными предпосылками К2 и т. д. Так здесь реализуется итоговая
(объединенная) модель эмоциональной составляющей структуры всего текста по
принципу возрастания смысла (выявление исходных эмоциональных событий К1 и
превращение их во времени в новом массиве в К2 и т. д.).
Практически аналогичный подход представлен в вычислительной системе
Relatus [7], приспособленной к исследованию международной политики. Эта
система обнаруживает прецеденты в историческом смысле. Как и ранее [5]
первоначально при исследовании ранних фрагментов текста целью Z является
наличие или отсутствие заданного прецедента в каждой ситуации массива Х.
Далее, продвигаясь рекурсивным путем (см. выше) признаки К этих
первоначальных прецедентов уточняются (вычисляется "ограничивающая
интерпретирующая референция"). При каждом очередном заходе (рекурсии)
переписывается приблизительное содержание предложений в исследованных ранее
фрагментах текстов ("семантическая инверсия"), что позволяет находить
сходные места этих последовательно во времени следуемых фрагментов текста.
Весь этот анализ можно производить с разных точек зрения (т. е. уже на
первом этапе можно вводить и иные цели Z). Все эти операции выполнимы и в
среде АМКЛ.
Ситуационный подход [8] основывается на необходимости учитывать
контекст всех выводов ("коллективное фоновое знание"). Считается, что
никакое свободное от контекста представление сознания не является возможным.
(См. выше описание алгоритма построения АМКЛ. Здесь следует дополнительно
заметить, что импликации К остаются истинными и после присоединения к ним
контекста в виде повышения ранга соответствующей конъюнкции К: контекст
берется из покрытия, в котором любое увеличение ранга К остается истинным).
Герменевтика, как теория понимания смыслов, может предложить
разработчикам ИИ методы и критерии, способствующие пониманию как
естественных языков и их роли в представлении знаний о социальном мире, так
и лучшему пониманию (интерпретации) выводов, в частности, вычисляемых с
помощью программы построения алгебраических моделей конструктивной
(интуиционистской) логики при их использовании в области естественных наук.
1. В. Н. Щеглов. Творческое сознание: интуиционизм, алгоритмы и