Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Когнитивные методы и технологии управления экономикой в условиях неопределенности. Учебно-методическое пособие
.pdf
3.3. Квантовая семантическая модель сознания
и удобство, но реально все-таки мысленная точка с действительностью не имеют ничего общего. А если рассмотреть такие реальности, как микромир, мегамир, физические, химические, биологические или экономические процессы, то как здесь сопоставить
математическую модель и соответствующую ей реальность?
Для этого вводятся новые модели — внутренние модели
ОБЪЕКТА, которые, в отличие от математики, имеют «посредническую» функцию. Внутренняя модель ОБЪЕКТА ограниченной истинности (шкала 3) — это компромисс между истинностью по А. Тарскому и истинностью по Аристотелю. Такие
модели называют предметными, а саму науку создания подобных моделей называют прикладной наукой.
Ответ на вопрос об уровне истинности по Аристотелю для
таких моделей обычно скрывается в формуле «практика —
критерий истины».
Аристотелева истинность проверяется путем многократной
проверки, исследований, наблюдений, постановки экспериментов, в результате которых решается вопрос о том, принимать внутреннюю модель ОБЪЕКТА соответствующей практике, если это подтверждается, скажем, 148 раз, или провести еще серию из 10 экспериментов? А вдруг они покажут, что
на третьем эксперименте из этих 10 появится резкое отличие
между внутренней моделью ОБЪЕКТА и ОБЪЕКТОМ. Тогда
модель пострадает. И это будет служить толчком к созданию
новой, более совершенной модели, которая уже будет призвана
более соответствовать реальности. И так далее до бесконечности. В этом суть науки и научного поиска.
В результате получается своего рода треугольник, включающий:
1) реальность в виде некоторого ОБЪЕКТА, о котором мы
никогда не имеем полной информации, хотя постоянно стремимся к этому;
2) внутренне непротиворечивую математическую теорию
(истинную по А. Тарскому) как язык описания, для которой
соответствие реальному ОБЪЕКТУ не ставится как задача;
3) внутреннюю модель ОБЪЕКТА на языке математической
теории (истинной по А. Тарскому), но максимально возможно
81
Глава 3. Методические основы семантической модели сознания
соответствующую ОБЪЕКТУ по Аристотелю, и это соответствие ставится как специальная задача.
Кроме того, данная схема объясняет еще один феномен, свя-
занный с истинностью знаний.
Предположим, что исследуемый нами ОБЪЕКТ есть экономика. Рассмотрим, от чего зависит истинность знаний (или внутренней модели) об экономике для конкретного человека. Дилетант мало знает об экономике. Студент, который изучает экономику, знает больше, а специалист — еще больше. Но больше
всех знает об экономике ученый-экономист, который всю жизнь
изучал ее, и поэтому больше, чем у него, знаний ни у кого нет.
Тогда получается, что для всех, кто знает меньше об экономике, знания ученого-экономиста являются самыми истинными
на данный момент знаниями. Ведь мы физически не можем
знать больше ученого и считаем, что экономика — это то, что
о ней знает ученый-экономист. Если он скажет, что экономика — это наука о производстве и потреблении, значит, и мы
будем так считать. А если он скажет, что экономика включает
еще, к примеру, и психологию, значит, и мы так будем думать.
Других, более истинных знаний, чем у ученого-экономиста,
у нас все равно нет. Его мнение для нас — истина в последней
инстанции. Мы-то больше его все равно не знаем.
И мы, когда говорим об истинном знании, имеем в виду знание этого ученого-экономиста. В этом смысле для нас экономика как реальная действительность подменятся знанием об экономике ученого-экономиста. Получается так, что вместо реальности мы используем чужое знание об этой реальности.
Чужое знание нам заменяет реальность!
И когда мы говорим, что управляем экономикой, то на самом деле мы управляем чьим-то чужим знанием об экономике.
Этим объясняется тот факт, что в науке существует жесткая
конкурентная борьба именно за положение самого-самого знающего ученого. Ведь именно к ним и только к ним мы обращаемся как к истине в последней инстанции. Вот почему иметь
лавры самого знающего ученого — это всегда ценно и почетно.
Аналогичные примеры можно привести относительно других наук.
82
Глава 4. КЕЙСЫ ПО ПРИМЕНЕНИЮ КМТ
4.1. Семантический толковый словарь
4.1.1. Предпосылки и актуальность создания семантического толкового словаря
Концепция общества, основанного на знания х. Предло-
жение о необходимости создания общества, основного на знаниях, родилось в Японии еще в 60-х гг. ХХ столетия. Отсюда
начинается новая эпоха, которая характеризуется созданием
качественно новой специфической отрасли человеческой деятельности, связанной с интенсивной генерацией знаний в масштабах, сравнимых разве что с масштабами промышленного
производства или торговли. Здесь предвидится возможное появление резкого скачка в технологиях хранения и переработки не просто огромных объемов «машинно-ориентированной»
информации, а одновременно и нового объекта — «человеко-ориентированных» знаний. Соучастниками, соразработчиками
и пользователями этой гигантской системы знаний становятся
не просто отдельные люди, а миллионы людей от провинциального школьника до руководителя транснациональной корпорации или политика. За этим должно последовать резкое
качественное и количественное развитие всех тех областей человеческой деятельности, которые объективно ориентированы
на использование терминов «образование», «бизнес», «политика», «производство», «торговля», «управление».
Современные методы математического моделирования социально-экономических систем достигли высокого уровня эффективности их использования [13]. Но это относится прежде
всего к методам, использующим численные количественные
меры. Однако есть огромное количество характеристик, которые численно не выражаются, а выражаются словами и утверждениями на вербальном уровне. В таком случае их описание
возможно на семантическом уровне. Важность изучения этого семантического направления определяется еще и тем, что
в нем значительная роль отводится интуиции.
83
Глава 4. Кейсы по применению КМТ
Концепция семантического толкового словаря. Как мы
уже неоднократно отмечали, современная инновационная экономика характеризуется наличием высокого уровня неопределенности [32]. Одной из причин неопределенности является
неоднозначность понимания одних и тех же терминов разными людьми, формирующими управленческие решения. Для
устранения неоднозначности понимания терминов используются такие известные методы, как энциклопедии, толковые
словари, тезаурусы и т. д., которые пытаются свести понимание терминов к «общему знаменателю». Однако семантика терминов, как любая структура, имеет стандартный жизненный
цикл: зарождение, интенсивный рост, насыщение, деградация
и упадок. В связи с этим есть смысл поставить задачу не сиюминутной фиксации определения терминов, а отслеживания
всей динамики их жизненного цикла. Для решения такой задачи призвана интеллектуальная система «Семантический
толковый словарь» (СТС), которая предназначена в широком
смысле для информационного обеспечения процессов решения
широкого спектра социально-экономических задач управления экономикой [81].
Интеллектуальная система СТС может быть использована
в широком смысле для информационного обеспечения процессов решения широкого спектра социально-экономических задач управления экономикой.
Известно, что в каждой сфере человеческой деятельности
содержится огромное количество терминов, которые допускают разброс в их понимании. Это относится практически
ко всем терминам, независимо от их частоты использования,
степени общеупотребительности и уровня квалификации тех,
кто их использует.
Само по себе это явление, как правило, на бытовом уровне
не несет каких-либо отрицательных последствий. Однако есть
отрасли, где степень ответственности использования терминов
необычайно высока.
Так, это в полной мере относится к юриспруденции, где совершенно недопустимо разное понимание одних и тех же терминов такими участниками судебного процесса, например,
84
4.1. Семантический толковый словарь
как судья, обвинитель и адвокат. По отзывам юристов именно эта проблема является актуальной сейчас, тем более что
количество законов и законодательных актов лавинообразно
увеличивается. (Кстати, относительно термина законодатель-
ный акт в юридическом словаре сказано: «Законодательный
акт — понятие, вызывающее в науке права различные подходы.
По мнению одних авторов…»)
Аналогичные проблемы характерны и для других видов на-
учной и профессиональной деятельности.
Поэтому неспроста в медицине принята латынь в качестве
международного языка медиков. Видимо, медики первые поняли опасность неоднозначного понимания терминов для лечебной практики.
Образцом однозначности понимания терминов среди современных наук служит математика, где неоднозначность в толковании терминов сведена практически к нулю.
В связи с изложенным представляется весьма актуальной
задача создания СТС, основанного на современных принципах
искусственного интеллекта, когнитивных подходов и цифровых
технологий, в которой разногласия в понимании терминов в области инновационного развития или снимаются полностью, или
минимизируются. Это необходимо еще и потому, что проблема
неоднозначности понимания терминов конвертируется в проблему неоднозначности генерации управленческих решений,
что в бизнесе часто приводит к большим потерям. Кроме того,
данная проблема перманентно ощущается на межязыковых
уровнях в процессе обеспечения адекватности перевода.
Вместе с тем есть еще одно чрезвычайное обстоятельство
в пользу необходимости создания токового словаря нового типа.
В 1965 году новый революционный вклад в решение проблемы
управления сложными объектами в условиях неопределенности был внесен профессором Калифорнийского университета
Л. А. Заде. Как он сам кратко сформулировал идею своего подхода, «…действительная проблема состоит в разработке систем
вычислений со словами, способных справиться с предложениями большей сложности, которые выражают знания о реальном
мире», и далее «…исходной моделью для вычислений со слова-
85
Глава 4. Кейсы по применению КМТ
ми, нечеткой логики и мягких вычислений является человеческий разум» [4].
Из этих цитат следует, что инструментальной основой для
использования мягкой математики и, в частности, центрального ее понятия — лингвистическая переменная на основе
функции принадлежности — используются нечисловые объекты — слова, которые приобретают новый смысл не только как
средство общения, но и как новый предмет для математического исследования и анализа. Слова становятся частью математической модели, а при более целостном рассмотрении — самостоятельной математической моделью.
Данное обстоятельство представляется настолько важным,
что из этого вытекает принцип организации сложных систем,
известный как принцип несовместимости Л. Заде [23]: при росте сложности системы уменьшается возможность ее точного
описания вплоть до некоторого порога, за которым точность
и релевантность (смысловая связанность) информации становятся несовместимыми, взаимно исключающими характеристиками.
Поэтому значимость СТС трудно переоценить.
В данном проекте для решения задачи унификации (минимизации неоднозначности толкования) терминов предлагается
использовать интеллектуальную когнитивную технологию, основанную на проведении семантического анализа терминов.
Назначение и цели создания СТС. СТС предназначена для
интеллектуальной унификации терминов и определений, входящих в базу информации как хранилища семантической
структуры русского языка [81], и создается с целью создания
единой системы ведения терминов и определений широкого
профиля.
Задачи, решаемые СТС для достижения заданной цели:
1) преодоления разнообразия в толкования терминов и определений, входящих в научно-производственный и социальный
оборот, на основе процессов их унификации;
2) создания логической структуры массива терминов и определений в соответствии с критериями полноты, точности, достоверности, своевременности, согласованности и др.;
86
4.1. Семантический толковый словарь
3) информационной поддержки инновационных процессов в экономике России в части оперативного предоставления
пользователям унифицированных терминов и определений,
входящих в базу данных СТС;
4) семантического анализа терминов и определений широкого профиля [42];
5) обеспечения пользователей качественной информацией
в соответствии с заданной тематикой;
6) выявления предположительной области существования
новых знаний на основе семантического анализа терминов
и определений заданной научной инновационной тематики
в интересах выявления наиболее и наименее значимых направлений инновационного развития экономики [13].
4.1.2. Этапы эволюции терминов
Эволюцию практически любого термина можно условно
разбить на два больших этапа [43].
Первый этап. Пусть некоторый термин появился в некото-
рой информационной среде (научной, бытовой, политической
и т. д.) с подачи некоего автора и начинает жить в этой среде
как малоизвестное слово. Это слово начинает цитироваться
в устной речи, публикациях, СМИ и т. д., т. е. термин начинает
использоваться другими людьми. Здесь играет очень важную
роль именно количество таких использований. Если термин
используется редко, то о нем могут забыть, и он может исчезнуть из речевого оборота. Но если он цитируется часто, то здесь
возможна ситуация, когда смысл, заложенный первоначально
автором, деформируется, меняет свое первоначальное понимание. Это происходит вследствие того, что каждый последующий пользователь данного термина еще до конца не понял
его первоначальный смысл и поэтому вносит новые аспекты
в его понимание. Ведь термин-то новый, он еще не «набрал»
минимального уровня однозначного понимания. Нет его пока,
естественно, и в словарях. Поэтому этот этап жизни нового
термина можно назвать широкодиапазонным (или высокоэнтропийным). Этот означает, что нормированный на единицу
87
Глава 4. Кейсы по применению КМТ
энтропийный показатель (или просто энтропия) семантического ядра термина имеет максимально возможное значение.
Данный процесс продолжается до наступления некоторого
«момента истины», когда все появившиеся варианты толкования термина вдруг сужаются до некоторого «обобщенного»
термина, или центра, сформировавшийся смысл которого уже
«впитал» в себе все предыдущие варианты и этим самым примирил все бывшие ранее между ними разногласия. Этот переход осуществляется при значении энтропийного показателя
семантического ядра, равного 0,38. Это означает, что неопределенность, связанная с первоначально стихийным использованием термина, должна скачкообразно уменьшиться.
С этого момента начинается второй этап жизни термина.
Величина энтропии разброса его семантического ядра истинности уже не может быть больше 0,38. Это его состояние достаточно устойчивое, так как все самые сильные «раскачивающие» семантическое ядро варианты термина уже были реализованы на первом этапе. Теперь его жизнь будет протекать
не в широком диапазоне противоречивых разногласий, а в узком диапазоне нюансов и оттенков мнений.
Как мы видим, жизнь термина довольно сложна. И при
практическом использовании термина необходимо понимать,
на каком этапе он в данный момент живет.
Хотелось бы, чтобы это однозначно и безо всяких вариантов
понимали все: и авторы терминов, и их пользователи. Но вся
проблема состоит именно в том, что если авторов единицы,
то пользователей — миллионы. Причем все говорят на разных
языках. А миллионы людей не будут для каждого термина выяснять, на каком этапе жизненного цикла он находится. Отсюда следует, что этим должны заниматься компьютеры. Именно компьютерная программа семантического анализа должна
брать на себя эту проблему.
Но кроме терминов существуют еще и их более сложные образования, имеющие в своем составе уже комбинации терминов. Причем это не просто комбинации как набор терминов,
здесь генерируется совершенно новый смысл, выражающийся в форме гипотез, теорий, концепций и т. д. А это уже новый
88
4.1. Семантический толковый словарь
качественный уровень серьезных семантических конструкций. Они также должны пройти «тест» на принадлежность
к соответствующему этапу жизненного цикла.
В итоге таких тестирующих процедур в зависимости от ве-
личины энтропии Н семантического ядра выявятся термины
трех категорий:
1) относительно малоистинные (0,38 < Н < 1);
2) относительно достаточно истинные (0 < Н < 0,38);
3) абсолютно истинные (Н≈0).
Слово «относительно» здесь используется во временном
смысле для тех терминов, которые подвержены изменениям
во времени. Все течет, все изменяется. Поэтому термин, который сегодня достоверен, а завтра вдруг непредвиденно в силу
появления «расшатывающего» его энтропию нового смысла
может снова стать недостоверным.
А вот абсолютно истинные термины, на основе которых
формируются абсолютные знания, не испытывают изменений
во времени. Обычно это связано с математическими знаниями. Например, таблица умножения. Маловероятно, что таблица умножения изменится через 100 или 1000 лет. Поэтому эти
знания, а следовательно, и соответствующие им термины останутся в категории абсолютных. Другими примерами могут
служить такие математические конструкции, как определения
прямой, плоскости, синуса, интеграла и т. д. Собственно удобство математики и состоит в том, что ее язык — это язык абсолютный в смысле инвариантности во времени. Другие языки,
как правило, лишены этого достоинства.
В то же время есть термины, которые вообще имеют ярко
выраженную индивидуальную трактовку и не могут свестись
к «общему знаменателю» в части единого понимания семантического ядра. Это: любовь, человек, судьба и т. д. В качестве
примера приведем данные о семантическом ядре термина лю-
бовь. Эти данные получены в результате анкетирования боль-
шой группы студентов. Ключевые слова, входящие в термин
любовь, представлены в табл. 4.1.
89
Глава 4. Кейсы по применению КМТ
Таблица 4.1
Данные по ключевым словам и частоте их встречаемости
в определении термина любовь
№ п/п
Ключевые слова, входящие в определение
термина любовь
1 чувство 52
2 привязанность 25
3 человек 24
4 сильное 15
5 друг к другу 10
6 женщина 8
7 мужчина 8
8 отношение 8
9 симпатия 7
10 что-либо 7
11 люди 6
12 близость 5
13 забота 5
14 испытать 5
15 кто-либо 5
16 любимые 4
17 между 4
... ............... .......
135 энергия 1
136 явление 1
Частота
повторения
По этим данным построим график (рис. 4.1) частоты рас-
пределения этих ключевых слов, входящих в термин любовь
в масштабе log-log.
90
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]