Пишет Anatoly Levenchuk (ailev)
Если приглядеться, то в этой линии исследований по выявлению и устранению культурно-обусловленных biases можно выделить следующие проблемы:
1. Разница между семантикой и онтологией (семантика — это про язык, "как говорят". Онтология — это про мир, "что есть в мире". Если обсуждаются biases, то это сдвиги того "как говорят" по отношению к тому, "что есть в мире"). Тем самым в данной линии работ выходят на различия представлений лингвистических (семантика, про "понятия", "значения") и онтологических (непротиворечивая структура мира, данная в рамках непротиворечивого описания — обратите внимание на разницу мира и описания!). Многие нам известные лингвисты приходили к выводу, что чисто лингвистических представлений для понимания языка (NLU, natural language understanding) недостаточно, и нужно как-то обращаться к онтологии. Но как именно? Ведь нет более мёртвой вещи, чем жёстко определённая раз и навсегда картина мира — метафизику ведь не зря критикуют, а онтология это её часть. И без онтологических рассуждений обойтись не удаётся.
2. Но если мы и хотим выучить из каких-то текстов картину мира, онтологию, а хоть и в виде "семантического пространства" (разные варианты предварительно выучиваемых embeddngs, и не забываем критику Nando de Freitas в http://ailev.livejournal.com/1240509.html — это именно про "значения", а ведь есть ещё смысл! выучивание значений интересно только как база для определения смысла!), то все проблемы онтологов будут нашими, даже если мы-лингвисты о них не знали. Например, ontology revision (вы можете прихватить какой-то один факт, который приведёт к необходимости переструктурирования всей вашей онтологии). Или одновременное выучивание нескольких онтологий, "исторических" (скажем, "земля плоская") и "современных" ("земля круглая", "земля геоидная"). Или винегрет из онтологий нескольких близких и далёких научных школ (в психологии, например, до сих пор нет хоть какого-то единства по поводу тамошней онтологии — сравните, например, с физикой или химией).
3. Важность слова shared в определении онтологии: в момент появления нового знания оно не онтология, это просто чьи-то личные мысли. Но по мере того, как знание овладевает массами, оно становится онтологией. Большинство современных подходов предполагают выучивание онтологии у масс, т.е. выучиваются только фолк-онтологии, со всеми их biases, ошибками и суевериями. Онтологическая инженерия понимается часто именно как запечатление этой народной онтологии в формальном языке. Но это не позволяет говорить о прямой онтологической инженерии, применении принципов радикального конструктивизма. Меня этот аспект очень трогает, я ведь и сам радикальный конструктивист, поэтому для меня важны и аспекты эпистемологические, и аспекты деятельностные (http://ailev.livejournal.com/661094.html,http://ailev.livejournal.com/860017.html), с ними тоже нужно разбираться.
4. И ещё хотелось бы напомнить "мою космонтику" http://ailev.livejournal.com/1268678.html, где тоже поднимаются проблемы онтологизирования, моделирования в связи с эволюцией и развитием, так что "выучить онтологию" и расслабиться не получится, всё это нужно как-то переводить на life-long learning. Все эти biases плывут во времени, плывут в разных социумах, обучение на материале учебников будет сильно отличаться от обучения на материале коммунистической прессы или статей в arxiv — и это всё тоже нужно как-то разводить, застывшие канонические семантические пространства не будут работать, часть возражений от Nando de Freitas из http://ailev.livejournal.com/1240509.html сюда.
Онтологические (и по сопричастности метафизические) проблемы, конечно, будут вылезать не только из работ по human biases, не только из необходимости обеспечивать рассуждения (логический вывод) в понимании естественного языка, не только из связанных с решением инженерных задач работ. Для меня, например, связь текстов-описаний и реального физического мира (например, фотографий — буквально, "картины мира") это тоже часть выхода на онтологии. Вот, например, https://github.com/paarthneekhara/text-to-image — Text To Image Synthesis Using Thought Vectors. Посмотрите, какая интересная архитектура, где по описаниям генерируются картинки:
Есть буквы, складывающиеся в слова, которые складываются в мысли (предложения). Эти мысли представляются как находящиеся в семантическом пространстве (значений). Это семантическое пространство отображается как-то на физическое пространство (данное в виде изображений физического мира). Эти соотношения как-то выучиваются. Эпистемология, ответ на вопрос "как узнал": выучил! А дальше в ответ на описание можно выдать целевую картинку мира. Дьявол, но это ведь "творение мира" — инженерный ход! Текстовое описание необязательно ведь будет совпадать со встреченным в учебной выборке. А сгенерированная по представленному мной тексту-пожеланию-спецификации картинка может считаться моделью физического целевого мира. Так что приведённая на картинке архитектура генерации изображений по текстам в какой-то мере деятельностная, инженерная. Сгенерированное изображение, сгенерированную модель/описание/картину мира можно затем использовать непосредственно для преобразования мира, для творения в прямом (онтологическом, а не лингвистическом) смысле слова.
1. Скажите, пожалуйста, разработчик технологии text-to-image - это Деятель, Эпистемолог, Онтолог, Инженер, Исследователь, Другое?
Вопрос и в целом про любую технологию (не обязательно эпистемологическую через научение), и в частности про приведённый пример.
Вы пишите - "творение мира text-to-image" - инженерный ход. А делание наличным... эмм... "куста" (text-to-image), приносящего бог знает какие плоды - это позиция кого? Не родителя же
2. И второй вопрос. Внутри text-to-image сидит моделирование? Хоть в какой нибудь части? Я често не вижу моделирования внутри функционирующего text-to-image, но, мне кажется, по причине своей неграмотности и не понимая смысла, вкладываемого вами в понятие моделирования.
Спасибо
Внутри text-to-image, конечно, сидит моделирование. У меня в учебнике http://techinvestlab.ru/systems_engineering_thinking/ есть глава про моделирование, там приведено традиционное (не моё! я тут не изобретаю что такое "моделирование", не наделяю это слово какими-то новыми значениями!) определение моделирования. Рекомендую начать с этой главы (а лучше с самого учебника в целом), а затем заглянцевать текстами типа http://ailev.livejournal.com/1272169.html
Можно ли считать методологию SADT одним из практических подходов для построение онтологического описания для конкретной сферы деятельности, позволяющего достичь общего понимания (преодоление кривизны частных онтологий)?
Насчёт разбиения знаний на документированное на естественном языке и казуального — тоже бы не согласился. Если казуальное (трансакционное), то не знание, а просто информация. Знания — это такая информация, которая может быть использована в нескольких проектах, а не казуально. Опять же, многие тут путать будут два слова: казуально и каузально, поэтому я слова "казуальный" избегаю, а использую в одном случае "каузальный" (например, акаузальный язык имитационного моделирования Modelica) и трансакционный (как рекомендовано в ISO 15926).
Ведь объект, это то по чему "можно постучать", а основным элементом SADT модели является SA - блок, определяющий активность в системе.
ArchiMate решает другую задачу - задачу проектирования конкретных элементов будущей системы - сервисов и способов их реализации.
То, что вы пишете про ArchiMate, только часть правды. Дизайн-цель Архимейта — как раз представить графическое изображение архитектуры, которое в одной диаграмме может представлять интересные для разных стейкхолдеров объекты. Почему в мире использование IDEF0 практикуется сегодня по большей части пенсионерами, которые не хотят учить новое, а молодёжь тяготеет к использованию ArchiMate и указанным в его спецификации частным языкам (BPMN, BMM и т.д.).
А вот на базе из цветочков, расположенных по центру, получаются такие хорошие результаты, чтобы уже вызвать "вау-эффект".
Но в целом конечно мне нравится, как раз за разом работы по DL громят скептиков (и классических онтологов тоже, в том числе ).
greger_sergey
27 августа 2016, 19:27:22