 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
каждом узле сети собирается вся информация по некоторому объекту (ситуации). Эта информация
представляется в виде наборов характеристик или атрибутов объекта, а также в виде ссылок,
указывающих связи между узлами (объектами).
Рис. 9. Участок С. с. в хорошо структурированной области знаний
В общем виде для обозначения структурированной системы данных, касающихся некоторого
объекта, или «ядра», знаний к.-л. области, используется термин фрейм (от англ. frame — каркас, рамка).
При этом понятие фрейма достаточно широкое: структура фрейма м. б. разной для разных областей
знаний и рассуждений, что отражает глубокие различия природы разных областей знаний. (Очевидно,
организация знаний в физике и в истории права имеет различное строение.)
Отдельный вопрос касается того, при помощи каких методов можно установить, какие понятия
действительно близки (далеки) в пространстве С. с. данного «ядра» знаний (фрейма). Сама задача
требует построения метрики пространства семантической памяти. В основе математических методов
(факторный анализ и многомерное шкалирование), используемых для этих целей, лежит формирование
матриц сходств понятий. Испытуемые (эксперты) на основании своих интуитивных правил оценивают
попарное сходство между исходными объектами.
В итоге становится возможным ввести некоторую метрику, количественно описывающую
близость исходных объектов в многомерном пространстве семантической памяти. В этом пространстве
объекты будут представлены точками, расстояния между которыми определяются в соответствии со
степенью их близости в памяти испытуемых.
В вышеприведенном примере не явным образом считалось, что все исходные высказывания
имеют в процессе решения задачи одинаковые приоритеты. Вследствие этого все 3 цепи логического
вывода (умозаключения) имели одинаковую вероятность построения. Более того, на основе имеющихся
фактов с равной вероятностью можно начинать строить вывод, исходя не из факта A, а из фактов B, B ->
D или к.-л. др. В результате предположения равной вероятности взаимных связей между фактами в ходе
построения логического вывода возникает огромный перебор вариантов, причем с ростом длины
вывода время перебора растет лавинообразно. Для уменьшения этой опасности (а полностью избежать
ее невозможно) необходимо использовать системы приоритетов, указывающие разные вероятности
связей между разными фактами или, др. словами, разные вероятности ссылок.
При этом приоритеты ссылок, естественно, зависят от параметров, описывающих контекст. К
числу таких параметров относятся различные условия, которые должны быть проверены до принятия
решения. В примере на рис. 9 типичной записью в узле B
м. б.: «при условии a
максимальный
приоритет имеется у ссылки B
-> D,
при условии b
максимальный приоритет у ссылки B
-> G». В
качестве условия могут выступать различные атрибуты объекта, напр. значения физических
параметров, временные значения, полученная к текущему моменту информация о состоянии др. узлов
(объектов) и т. д.
Структуре С. с. внутренне присуще свойство постоянной реорганизации. Действительно, в
зависимости от ситуации список атрибутов каждого узла памяти должен меняться, кроме того, должны
меняться приоритеты атрибутов. В одних условиях мы опираемся на одни свойства объектов, в др. — на
другие — и на этом эффекте основано разнообразие мыслительной деятельности человека. (В. М.
Кроль.)
СЕМАНТИЧЕСКИЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛ — см. Метод семантического дифференциала.
СЕМАНТИЧЕСКИЙ ТРЕУГОЛЬНИК (англ. semantic triangle) — схематическое изображение
для представления о том, что у каждого знака есть, по крайней мере, 2 типа значений (денотативное и
сигнификативное). Вершины С. т. образуют сам знак (или его внешняя форма) и 2 его значения. С этим
представлением связана также мысль о том, что у всех знаков есть, по меньшей мере, 2 семантические
функции: номинативная (идентифицирующая) и сигнификативная. Термины, обозначающие типы
«значений», образуют весьма пестрый ряд: Пирс различает «объект» и «интерпретанту» знака; Фреге —
«значение» и «смысл» имени; Моррис и Черч — «денотат» и «десигнат»; Огден и Ричардс —
