Cтраница 2
Дифференциация общественных наук делала все более трудным целостное, холистское понимание общества, функцию которого обычно брала на себя философия. Разрастание объема знаний об обществе, интенсивное развитие различных политологических, социально-психологических, социологических и культуроведческих дисциплин сделало задачу целостного понимания общества все более многомерной, а попытки редукции ( сведения) общественной жизни к единому детерминирующему началу эвристически ограниченными или несостоятельными. Так, были ограничены претензии экономического детерминизма, усматривавшего в способе производства ведущий объясняющий фактор, действующий на все сферы жизни общества. Сократилась сфера влияния социо-логизаторского подхода, сторонники которого рассматривали духовные процессы как функцию социального положения различных слоев населения. [16]
Дальнейшие перспективы развития экспертных систем связываются с приобретением знаний непосредственно из текстов на естественном языке. Модель такого способа приобретения знаний приведена на рис. 8.6. В данном случае требуется читать обычные печатные тексты ( книги, статьи и т.п.) и извлекать из них знания, т.е. понимать текст, схемы, графики и т.п. Сложность задачи понимания состоит не только в обработке естественного языка, но и в необходимости воссоздать по тексту модель некоторой проблемной области. Эти требования пока превосходят возможности существующих программ понимания, несмотря на то, что в данном случае речь идет об анализе текстов, ограниченных достаточно узкой областью экспертизы. Следует отметить, что приведенные выше методы ( модели) приобретения знаний различаются с точки зрения их независимости от эксперта. Методы приведены в порядке возрастания этой независимости, т.е. в порядке увеличивающейся степени автоматизации процесса приобретения знаний. [17]
Основную группу пользователей отчетности сегментов составляют финансовые аналитики. Они работают по найму потенциальных инвесторов, партнеров и кредиторов и должны предоставить заказчикам информацию о прогнозе развития конкретных сегментов, о сравнении прибыльности по отдельным сегментам, о риске вложения капитала в данный сегмент. В качестве самостоятельной перед аналитиками ста - вится задача понимания предприятия, т.е. понимания того, как выделяются сегменты и каков прогноз их развития. [18]
В искусственном интеллекте приложением-прототипом абдукции является задача диагностики. В этом случае абдукция используется для обнаружения в соответствии с некоторой известной теорией системы причины наблюдаемого неправильного поведения системы. Из других возможных приложений абдукции наиболее важными являются следующие: задача наблюдения, основанного на моделях; задача распознавания плана, в которой с помощью абдукции по наблюдаемым действиям агента делается попытка обнаружить цели его деятельности; задача понимания естественного языка, в которой по сравнению с задачей диагностики требуется рассматривать наиболее полное множество абдуктивных объяснений; временной вывод и планирование; задача накопления и усвоения знаний, в которой в базу знаний добавляются абдуктивные объяснения, описывающие новые для нее явления; задачи вывода по умолчанию. [19]
Что касается развития Жизни - понятно. На ранних этапах эволюции требовалось лишь правильно реагировать на внешние воздействия. Задача понимания законов действительности, их формализации для передачи из поколения в поколение возникла лишь с появлением социальных животных и языка. Мыслить логически - роскошь, доступная лишь тем, кто сумел выжить в миллиардолетней борьбе за существование. [20]
В подобном алгоритме нуждается не только почта. Он нужен прежде всего компьютеру для организации своих действий на основе любой и любым образом написанной текстовой информации, введенной в него. Необходимость действия требует прежде всего понимания компьютером полученной им информации. Решением задачи понимания и занимается распознавание образов, где образом является значение знака, а исходной информацией - его графическое изображение. [21]
Одним из частных решений автоматизированного ввода для автономной ПЭВМ являются автоматы, читающие текст с документов - сканнеры. Сканнер может рассматриваться как дополнительное периферийное устройство ПЭВМ. Вторым решением может быть речевой ввод-вывод информации. Впервые для ПЭВМ эта задача была поставлена в японском проекте 5-го поколения ЭВМ. Более сложной является задача понимания ПЭВМ речи. [22]