Сообщение Anik » 07 дек 2013, 14:20
Натуральные определения.
Раньше мы выяснили, что понимание возникает одновременно с формированием информационного образа. После того, как возникло новое понимание, мы хотим это понимание как-то обозначить, т.е. сопоставить ему некоторый знак. Эту процедуру мы сейчас и обсудим.
Прежде всего, заметим, что мы ставим знак в соответствие не объекту природы, а его информационному образу. Почему? Допустим, что мы обращаемся к дубу и называем его «дуб». Наше название никак не «приклеивается» к дереву. С другой стороны, как бы мы ни объясняли слепому (от рождения), что такое красный цвет, он нас не поймёт потому, что у него не может возникнуть соответствующего информационного образа и понятия о нём, хотя красный цвет существует независимо от того, воспринимается ли он кем-то или нет.
Сам знак является материальным объектом. При восприятии знака тоже формируется информационный образ (и понятие о нём). Для натурального определения объекта нужно, чтобы в информационном поле (сознании обучаемого или оперативной памяти компьютера) одновременно присутствовали информационные образы определяемого объекта и соответствующего ему знака. В дальнейшем, информационная система сама должна установить некоторое логическое соответствие между этими двумя образами.
Необходимо добиться того, чтобы у обучаемого сначала возник необходимый информационный образ. Как же этого добиться? Можно ли ребёнку, который никогда ещё не обжигался, объяснить словесно, что такое горячо, можно ли ребёнку «путём показа» объяснить, что значит горячо? Пусть читатель сам ответит.
Можно ли искусственной информационной системе давать натуральные определения понятиям, примерно так, как мы это делаем, обучая детей?
Вернёмся снова к программе-драйверу для определения типа кодировки текстового файла. Изначально, была поставлена задача, отличить текстовый файл на русском языке от других типов информации, более того, определить тип его кодировки. Обратим внимание на сам процесс решения этой задачи. Было сделано предположение, что параметр – среднее арифметическое от шестнадцати следующих подряд байтов, в потоке байтов произвольной информации, зависит от содержания самой информации, её «смысла». Затем, был проведён эксперимент, в котором определялось значение этого параметра для различных типов информации. В результате эксперимента было обнаружено, что действительно этот параметр различен для различных кодировок. Далее, программистом была составлена таблица соответствий: кодировка – значение параметра. Затем, параметр, который получался при «просмотре» (анализе с помощью алгоритма) произвольной информации сравнивался с нужными значениями параметра в этой таблице соответствий. По совпадению значений параметра, полученных в результате «просмотра» со значением параметра в таблице, делался вывод о том, что мы имеем необходимый информационный образ, т.е. русский текст в конкретной кодировке. И дальше, переключались кодовые таблицы, если конкретная кодировка не совпадала с базовой для данного компьютера. Описанный тип программирования можно назвать жёстким.
Допустим, что мы хотим написать аналогичную программу для определения типа (формата) графического файла. Мы можем пойти по уже проторенной дорожке, но можно пойти и по другому пути.
Мы знаем, что компьютер всегда «просматривает» поток байтов, считываемых с дискеты, и имеет текущее значение параметра (если работает наш драйвер). Вместо того чтобы самому проводить предварительный эксперимент по составлению таблицы соответствий: параметр – тип графического файла, а затем вставлять эту таблицу в программу, эту часть работы можно переложить на компьютер. Что нужно для этого сделать? Зарезервировать место в памяти для таблицы, которая пока не заполнена. В тот момент, когда пользователь (например, путём нажатия клавиш, т.е. набрав определённую команду) сообщит компьютеру, что сейчас следует определённого типа графический файл (например .BMP, что значит точечный рисунок), компьютер должен заполнить строку таблицы соответствий. Он должен поставить в соответствие текущему значению параметра (среднему арифметическому) – имя типа файла (или его расширение .ВМР, которое объявлено пользователем). Фактически, компьютер заполняет таблицу: информационный образ – имя понятия. Разумеется, мы должны ограничить время определения, и выдать сообщение компьютеру, когда файл данного типа кончится.
В составлении такого типа программы нет никаких принципиальных трудностей.
Теперь, отметим некоторые аналогии в процессе обучения ребёнка и компьютера, с программой рассмотренного типа. Так же как и у компьютера, у ребёнка имеется “чистая” память, которая заполняется при обучении. В момент начала натурального определения мы должны быть уверены в том, что у ребёнка (компьютера) сформировался нужный информационный образ, для этого необходимо, чтобы определяемый объект был представлен органам чувств ребёнка (компьютера). Мы должны сообщить ребёнку (компьютеру) о моменте начала и конца определения. Для ребёнка момент начала определения обозначается указательным местоимением “это …”, конец определения улавливается ситуационно (мы просто, например, замолчали на некоторое время или перестали указывать на объект пальцем). Для компьютера, реализация момента начала и конца определения заложена программистом, а сами эти моменты фиксируется обучающим (пользователем дающим определение). Ребёнку, так же как и компьютеру, мы должны сообщить имя-знак который нужно сопоставить определяемому понятию. После обучения необходимо провести некоторое тестирование, чтобы проверить качество обучения. Мы должны спросить у ребёнка (или компьютера) что это? (Конечно, возможность тестирования тоже должна быть предусмотрена программистом). Если в ряде случаев мы получаем всё время правильные ответы, то процесс определения (обучения) считается законченным.
Заметим ещё одну особенность. При обучении (натуральном определении), как правило, бывает недостаточно однократной процедуры определения, но не потому, что обучаемый – бестолковый или имеет плохую память. Если объект природы имеет несколько свойств, а мы пытаемся определить одно из них, то мы должны показать несколько различных объектов, у которых это свойство есть, и несколько объектов, у которых его нет. (Здесь, будет учтен разброс значений параметра для однородных графических файлов). Это напоминает табличное задание функции. В дальнейшем, задача самого обучаемого заключается в том, чтобы сравнить свои ощущения при восприятии определяемых объектов и провести их логический анализ сопоставления. Мы к этой теме ещё вернёмся.
И, наконец, отметим ещё один существенный момент, связанный с внутренним представлением информации в информационной системе, или с индивидуальностью (субъективностью) восприятия. Это важно в связи с вопросом об отношении субъективного и объективного восприятия.
Сравним два подхода к программированию: жесткий и гибкий.
В первом случае мы заранее проводим эксперимент, и имеем какую-то математическую модель, на основании которой алгоритм распознавания получает некоторые параметры анализа общей информации. Затем, мы знаем какие значения параметра (среднее арифметическое, уровень громкости, частотный спектр, и т.п.) соответствуют различным, но конкретным информационным образам потому, что мы сами получали эти параметры в результате предварительного эксперимента. Эти параметры для нас имеют какой-то физический или математический смысл в соответствии с моделью.
Во втором случае, мы, как правило, не знаем, какое значение параметра соответствует каждому конкретному информационному образу, (таблица соответствий заполнялась компьютером самостоятельно). Нам важно, что компьютер может различать между собой представленные информационные образы, но каким образом он это делает, для нас уже не совсем известно. Мы можем не знать значения самой таблицы соответствий (т.е. не знать сами информационные образы). Мы просто указываем в команде, что сейчас следует такого типа файл, и даем ему имя.
Более того, представим себе следующую ситуацию. Один алгоритм А, анализирует информацию, вычисляя среднее арифметическое, а другой В, среднее геометрическое или среднеквадратичное. Оба эти алгоритма способны распознать кодировку. Чем один из них лучше или хуже другого? (Разве только простотой реализации). По концепции гибкого программирования, мы не знаем значений таблицы соответствий, с другой стороны для нас не важен и математический смысл параметра, нам нет разницы в результате отработки какого алгоритма А или В была получена таблица соответствий. Для нас важно, что различным типам информации, соответствуют различные значения параметра и благодаря этому, есть возможность различить между собой сами информационные образы (по сути, сам параметр и есть информационный образ). Кроме того, для нас не столь важно, чтобы параметр вообще имел какой-либо смысл. Допустим, алгоритм обработки информации составлен вообще как случайный набор машинных команд. Важно то, чтобы, применяя этот (пусть неоптимальный) алгоритм, мы бы получали для различных типов информации, разные значения параметра, как результата обработки информации этим алгоритмом.
Примерно такая же ситуация может складываться и при восприятии объектов природы живыми организмами. Вполне возможно, что ощущения связанные с восприятием, скажем, синего цвета у различных людей – различны (на вкус и цвет товарищей нет). Тем не менее, это внутреннее представление или субъективность восприятия не мешает нам сопоставить одному и тому же объекту одно и то же имя. Почему? Потому, что имя даётся информационному образу функционально связанному с материальным объектом (или его свойством) как с прообразом. Отсюда следует, что понятийное мышление отражает объективные представления о природе, отодвигая субъективность восприятия на задний план.
Независимо от того, как различными людьми воспринимается вкус сладкого, имя “сладко” сопоставлено одному и тому же веществу – сахару. Но возможны и другие вещества, обладающие объективным свойством – сладким вкусом.
Сделаем выводы. Мы уточнили, как формируются информационные образы. Мы уже говорили о том, что одновременно с информационным образом, возникает понятие об объекте природы или его свойстве. Таким образом, понятия об объектах природы (понимание природы) возникает без всяких определений или объяснений, оно обусловлено свойствами информационной системы. Такое понимание природы доступно и животным. А вот связь: объект природы -- образ-понятие -- знак-имя понятия, определяется в процессе обучения - натурального определения.
Последний раз редактировалось
Anik 28 ноя 2019, 06:40, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test