Задача - понимание
Cтраница 1
Задача понимания, таким образом, в том, чтобы ощутить себя в идеальной одновременности с людьми давно ушедших эпох, пережить возможности их бытия как свои собственные, а тем самым обнаружить нереализованные потенции собственного бытия. [1]
Тем не менее задача понимания речи является, вероятно, наиболее трудной из всех, которые до сих пор были успешно решены специалистами по искусственному интеллекту. Многие исследователи полагают, что основные идеи, воплощенные в системе HEARSAY-II, сыграют свою роль в будущих экспертных системах ( [66]; гл. В число главных особенностей системы HEARSAY-II входит использование многих взаимодействующих между собой специалистов, решение задач на разных уровнях абстракции ( от абстрактных и агрегированных до точных и локализованных), постепенное развитие частичных решений, при котором с учетом обстоятельств используются ключевые данные или обширные знания. В двух проектах была поставлена цель - основываясь на этих свойствах системы HEARSAY-II, создать универсальные схемы для построения экспертных систем. [2]
Эти особенности исходно были вызваны к жизни сложностью задачи понимания речи, однако в дальнейшем оказалось, что и для ряда других приложений также нужны подобные средства. I ориентирована на решение принципиально трудной проблемы, обладающей такими свойствами, для учета которых необходимы специальные архитектурные решения. Среди таких свойств - ненадежные знания или данные, большое пространство поиска возможных решений, отсутствие методов для точной оценки частичных решений, невозможность указать одну фиксированную последовательность действий, приводящую к эффективному решению задачи, взаимодействие между решениями для отдельных подзадач исходной задачи, необходимость в вероятностном угадывании отдельных решений для последующего анализа, отсутствие достаточно сильной модели решения задач, которая позволила бы эффективно выбрать единственную линию рассуждения, необходимость в специальных представлениях знаний, повышающих эффективность применения знаний. [3]
Задачу извлечения знаний из текстов иногда формулируют как задачу понимания и выделения смысла текста. Эта область инженерии знаний тесно взаимодействует с компьютерной лингвистикой и таким направлением исскуственного интеллекта, как обработка естественного языка. [4]
Задачу извлечения знаний из текстов можно сформулировать как задачу понимания и выделения смысла текста. [5]
Вместе с тем культура означает и многообразие человеческого опыта, что делает настоятельной задачу понимания принципов самобытности и взаимодействия куль тур на разных уровнях - этническом, национальном и цивилизационном, соотношения между преобладающей культурой и субкультурами. Социология культуры выявляет специфику ответа разных обществ на вызов современности, соотношение общемировых и локальных процессов в современном мире. [6]
Это лишь один из примеров примитивного уровня гуманитарных интересов кибернетиков, повышение которого необходимо, если ставить всерьез задачу понимания с позиций кибернетики действительной сложности психической жизни человека. [7]
 |
Психика с точки зрения теории фреймов. [8] |
Проблема представления знаний1 является ключевой во всех направлениях исследований по искусственному интеллекту, начиная от задач распознавания образов и до задачи понимания естественного языка. Первопричина сложности создания машинной модели мира кроется в многообразии этого мира. Одну из наиболее психологически обоснованных и практически ценных моделей предложил Map-вин Мински. [9]
Мы имеем, таким образом, следующее положение: задача и исходящие из нее целевые представления, оказывается, доступны ребенку на относительно ранних ступенях его развития; именно в силу принципиального тождества задач понимания и сообщения у ребенка и взрослого у детей чрезвычайно рано развиваются функциональные эквиваленты понятий, но при тождестве задачи, при эквивалентности функционального момента самые формы мышления, функционирующие в процессе решения этой задачи, у ребенка и взрослого глубоко различны по своем составу, по строению, по способу деятельности. [10]
Система HEARSAY-II обрабатывает запросы к базе данных, выраженные в устной форме. Особенности организационной структуры системы предопределены сложностью задачи понимания устной речи. [11]
Авторы называют утверждения, явно отсутствующие во входном сообщении, умозаключениями. В этой терминологии можно сказать, что задача понимания состоит в построении умозаключений. В качестве примера Шенк рассматривает такой текст: Джон выглянул в окно и увидел, что огромный камень несется в его направлении. [12]
По мере роста и усложнения программы человеку становится все труднее держать под контролем все, что происходит внутри нее. Сама программа во все большей степени должна брать на себя задачу понимания своего поведения, документирования и оправдания и даже модификации самой себя. Отчасти это соответствует более широкому взгляду на то, что называется компетентностью. Специалисты - это не просто люди, которые решают задачи. Они способны, кроме того, объяснять, обучаться, реорганизовывать, переформулировать, оценивая в то же время прогресс, которого они достигают на этом пути. [14]
Второе преимущество логических методов состоит в возможности использования семантики, которая допускает разную трактовку в зависимости от целей логических представлений. Декларативная семантика может применяться в том случае, когда требуется решить задачу понимания ПО, а процедурная семантика обеспечивает применение использования вычислительных машин для доказательства выводимости утверждений из логически заданных закономерностей о данной ПО. [15]
Страницы: 1 2