Аннотация: Достижения в исследовании и реализации искусственного интеллекта относятся в основном к формализуемым областям и задачам. В тех же областях, где формализация затруднена, достижения искусственного интеллекта незначительны. К таким областям относятся понимание, эмоции, переживания, смысл. Ситуация, помимо сложности самой проблемы, усугубляется междисциплинарным характером исследований. И в каждой дисциплине феномен понимания раскрывается лишь частично, в разной технике и через свою специфическую систему понятий. Для полного раскрытия феномена понимания необходимы согласование исследований и модельных представлений в целом ряде дисциплин: общей, когнитивной и компьютерной лингвистике, философии, психологии, нейрофизиологии. В работе предлагается методология моделирования в случае междисциплинарного характера исследований, основанная на технике моделирования сложных систем с помощью набора взаимосвязанных моделей. На основании литературных данных рассмотрены трактовки феномена понимания в общей и компьютерной лингвистике. Выделены основные термины, используемые для раскрытия феномена понимания и отдельных его этапов. На основании проведенного рассмотрения разработаны концептуальные модели генерации, передачи и понимания текста и речи человеком и компьютером. Показано, что человек в процессе понимания опирается на значение и смысл, тогда как компьютер только на значение. Опора на смысл приводит к несоизмеримо более высокому уровню понимания. Это объясняется тем, что смысл содержит в себе все виды знаний, наличествующих у человека: неявных, образных, эмоциональных, оценочных и т.п. В результате более полного учета знаний человека об окружении и самом себе получаемая интерпретация (понимание) текста является гораздо более точной, чем при компьютерном понимании, где используется только общая для субъектов общения часть знаний. В свою очередь, повышение точности представлений, или модельных представлений, позволяет человеку гораздо более эффективно достигать своих целей. Сделан важный вывод, что современные компьютерные системы в принципе не способны понимать по-настоящему, и для создания по-настоящему понимающих компьютерных систем требуется качественный скачок прежде всего в теории. Создание концептуальной модели понимания позволяет сделать и более обоснованные выводы о характере мышления у человека. Формальные силлогизмы, рассматриваемые в логике, играют в нем сравнительно небольшую роль, и наоборот, очень большую роль играют аспекты, связанные со смыслом, и неформализованным представлением информации.

Keywords: понимание текста человеком, компьютерная лингвистика, концептуальные модели феномена понимания

ACM Classification Keywords I.2.7 Natural Language Processing - Language models and Language parsing and understanding

Link:

О МОДЕЛИРОВАНИИ ПОНИМАНИЯ

Владимир Сторож

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-28/ibs-28-p02.pdf