Проект когнитивной семантики позволяет по-новому взглянуть на некоторые существующие проблемы ИИ. На сегодня среди важных проблем ИИ можно выделить следующие: а) организация знаний и б) формализация рассуждений. Для организации знаний (построения онтологий) представляет интерес «теория прототипов» Э.Рош. Пересмотр понятия «категория», «различные виды категорий», «категории базового уровня» - все это представляет интерес для организации знаний [8]. Для формализации рассуждений получен важный факт: человек не рассуждает по законам формальной логики. Реализация подобных рассуждений не представляется возможным в реальном времени из-за большого количества последовательных элементарных шагов (строгие математические доказательства много короче рассуждений, формализованных в стиле логики предикатов). Способность человека быстро рассуждать основана на использовании образных схем, роль которых отмечалась еще в книге [7] и которые подробно рассмотрены в концепции Дж. Лакоффа. Хорошо организованная концептуальная система также способствует быстрым рассуждениям. «Разум должен что-то получить от формирования категорий, и это что-то есть вывод. Ясно, что мы не можем знать все о каждом объекте. Но мы можем объединить некоторые их свойства в категорию и из категории предсказать свойства, которые мы не наблюдали» [14].
Можно выделить направления исследований в контексте изложенных идей:
– формализация типологий когнитивных категорий и организация знаний на их основе; - исследование и формализация проблемы гештальта и связи гештальтов с понятиями базового уровня;
– формализация быстрых рассуждений на основе образно-схематических структур [5].
Таким образом, когнитивная семантика описывает, как человек мыслит, классифицирует объекты, на каком уровне он действует наиболее эффективно. Когнитивные модели приобретают фундаментальную значимость благодаря своей способности органично вписываться в рамки доконцептуальной структуры. В те области, для которых в сфере человеческого мышления не обнаруживается доконцептуальной структуры, мы переносим ее аналог, используя естественно-языковую метафору. Теория прототипов позволила переосмыслить понятие «категоризация». Категоризация играет основополагающую роль, как в жизни человека, так и в науке, проектировании ИИ. Изучение процессов категоризации важно, так как приводит к пониманию мышления человека, что именно делает нас людьми. Необходимо отметить, что в машинном обучении классы и категории являются одними из фундаментальных понятий. Так или иначе, любая диагностическая, экспертная система, система распознавания образов, кластерный анализ, обработка текстовых данных базируется на категоризации. Без определения, что такое категория, невозможно построить адекватную систему ИИ.
Список литературы
1. Арнольд В.И. Нужна ли в школе математика / В.И. Арнольд. - М.: МЦНМО, 2001. http://scepsis.ru/library/id_649.html.
2. Вертгеймер, М. Продуктивное мышление / М. Вертгеймер // М.: Прогресс, 1987.
3. Гаврилова, Т.А. Категоризация знаний для создания онтологий / Т.А. Гаврилова, Е.С. Болотникова, Н.А. Гулякина // Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления МКПУ-2011, Т.1. - Таганрог: Изд. ТТИ ЮФУ, 2011. . - с. 62-66.
4. Голицын, Г.А. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции / Г.А. Голицын, И.Б. Фоминых // Новости искусственного интеллекта, 1996, № 4.
5. Кузнецов, О.П. Неклассические парадигмы искусственного интеллекта / О.П. Кузнецов //Теория и системы управления, N5, 1995. С. 3-23.
6. Кузнецов, О.П. Псевдооптические нейронные сети - прямолинейные модели / О.П. Кузнецов //Автоматика и телемеханика, N12, с.160-172.
7. Лакофф, Д. Женщины, огонь и опасные вещи: Что категории языка говорят нам о мышлении; пер. с англ. И.Б. Шатуновского / Дж. Лакофф. - М.: Языки славянской культуры, 2004. - 792.с.
8. Лакофф, Джонсон 1990 -- Лакофф Дж., Джонсон М. Метафоры, которыми мы живем // Теория метафоры. М., 1990. С. 387-415.
9. Пинкер, С. Язык как инстинкт / С. Пинкер. - М.: Едиториал УРСС, 2004.
10. Поспелов, Д.А. Метафора, образ и символ в познании мира / Д.А. Поспелов // Новости искусственного интеллекта, № 1, 1998. - С. 94-14.
11. Скорынин, С.С. Исследования когнитивных структур - путь к новым технологиям / С.С. Скорынин, Т. Л. Михайлова // Будущее технической науки: сборник материалов XVI Международной молодежной научно-технической конференции. 2017. С. 756.
12. Hofstadter, D and Fluid Analogies Research Group / Hofstadter, D // Fluid concepts and creative analogies: computer models of fundamental mechanisms of thought. - Basic Books, 1994.
13. Pinker, S. (1997). How the Mind Works / Pinker, S // New York, NY: W. W. Norton & Company.
14. Sowa, J.F. Conceptual Structures - Information Processingin Mind and Machines. / Sowa, J.F. //Addison-Wesley Publ.Comp.1984.
15. Rosch, E. H. Cognitive Representations of Semantic Categories / Rosch, E. H. // Journal of Experimental Psychology: General, 1975. Vol. 104, № 3. P. 192-233.