Образы и образное мышление: некоторые отношения и структуры



Скачать 155.84 Kb.
Дата15.05.2016
Размер155.84 Kb.
ТипРеферат
ОБРАЗЫ И ОБРАЗНОЕ МЫШЛЕНИЕ: НЕКОТОРЫЕ ОТНОШЕНИЯ И СТРУКТУРЫ
Валькман Ю.Р., д.т.н., профессор

Международный научно-учебный Центр Информационных технологий и систем НАН Украины и МОН Украины

тел.: +38 (044) 550-35-28

е-mail: yur@valkman.kiev.ua
1. ВВЕДЕНИЕ

Моделирование образного мышления давно интересует специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ). В 1998 году в Переславль-Залесском по инициативе Д. А. Поспелова состоялся первый (и, к сожалению, пока единственный) семинар «Отражение образного мышления и интуиции специалиста в системах искусственного интеллекта». Его избранные доклады, в которых затронуты проблемы моделирования образного мышления и интуиции, опубликованы в номерах 1-3 журнала «Новости искусственного интеллекта» за 1998 г. (см. также панельную дискуссию [1]). Во многом наши работы базируются на результатах исследований известных специалистов в данной проблемной области: Д.А.Поспелова Б.А.Кобринского, О.П.Кузнецова, В.Б.Тарасова, И.Б.Фоминых, Л.М.Чайлахяна и др. Все эти работы во многом предопределили направления, содержание и результаты исследований проблемы инженерии образов в ИИ. Общеизвестна чрезвычайная сложность решения этой проблемы. Поэтому мы можем говорить лишь о некоторых ее аспектах и разрабатывать определенные принципы реализации соответствующих компьютерных технологий. Главное направление нашей деятельности – разработка методов построения баз знаний для моделирования образного мышления в вычислительной среде. Но для этого нам надо определить исходное понятие образа [1]. В [2] Д.А.Поспелов подчеркивал, что в контексте имитации образного мышления в искусственных интеллектуальных системах необходимо решить три основные проблемы.



  1. Уточнить понятие «образ». Мы все что-то интуитивно представляем, когда говорим об образах, но на самом деле не можем четко пояснить, что же такое образ.

  2. Выработать понятийную систему ИИ, в рамках которой образ займет соответствующее его важности положение. У нас пока нет понятий базовых образов. Без этого мы просто не сможем ни объясняться, ни вообще что-то делать.

  3. Эта система должна порождать образы из образов или, другими словами, в ней должна быть реализована система операций над образами. Если таковой не будет, то мы опять ничего серьезного не получим».

Заметим, что за прошедшее с тех пор время мы мало продвинулись в решении поставленных Д.А.Поспеловым проблем.

Данная работа является продолжением исследований, результаты которых изложены в [3-11]. В [3] мы рассматривали вопросы учета НЕ-факторов как основу моделирования образного мышления, в [4] анализировали отношения между категориями образ и модель, в [5] ввели и исследовали понятия текстов и контекстов образов, в [6] обсуждали некоторые свойства операций образного мышления, в [7] рассматривали образ как результат отражения, в [8] анализировали общие закономерности образного мышления и трудности их моделирования в вычислительной среде, в [9] обсуждали мультимодальность, мультимедийность, мультиконтекстность, мультимодельность структур представлений образов в базах знаний, в [10] изучали отношения «образы – понятия», а в [11] анализировали процессы преобразования понятий в образы и образов в понятия.

Здесь рассмотрим некоторые свойства и характеристики структур образной информации, опираясь на обзор ряда известных работ в этой области.

2. ОБ ОПРЕДЕЛЕНИИ ПОНЯТИЙ ОБРАЗА И ОБРАЗНОГО МЫШЛЕНИЯ. КВАДРАТ Г. П. ЩЕДРОВИЦКОГО

В настоящее время «кибернетическое» определение [12] образа используется только в работах по проблематике распознавания образов. По сути, оно сводится к определению понятия и непригодно для моделирования процессов образного мышления [3,4,8,9]. В то же время понятие «образ» достаточно много исследовалось в психологии (один из ее разделов так и называется «психология образа»); поэтому естественно обратиться к определениям психологов (см.[13]).

Образ  это чувственная форма психического явления, имеющая в идеальном плане пространственную организацию и временную динамику. В чувственном образе может быть воплощено любое абстрактное содержание. В этом случае материалом для образа служат не только пространственно-временные представления (зрительные, слуховые, тактильные, мышечные, вестибулярные, вкусовые и обонятельные), но и внутренняя речь (в виде абстрактного понятия или описания его с помощью ключевых слов).

Следовательно, идеи, понятия, концепции и многое другое являются разновидностями образов. В Оксфордском словаре английского языка даже дано следующее определение «Образ... Ментальная репрезентация чего-либо (в особенности видимого объекта) не путем прямого восприятия, а при участии памяти или воображения; мысленная картина или впечатление; идея, понятие...».

Возникает вопрос, не слишком ли мы «размыли» понятие образа, фактически считая образом почти любую форму мысли. Заметим, процесс подобной «фазификации» был начат еще в работах [3,4]. Такая трактовка образа соответствует моделям В.К. Финна [14], Дж. Хокинса [15], А.А. Кулинича, представлениям об интеллектуальной деятельности в целом. Далее мы конкретизируем некоторые образные структуры.

Здесь мы примем в качестве рабочего определение, данное в Википедии «Образное мышление  это мышление в виде образов путём их создания, формирования, поддержки, передачи, оперирования, видоизменения с помощью мыслительных процессов. Оно входит как существенный компонент во все без исключения виды человеческой деятельности. Реализуется с помощью механизма представления. Передаёт знание не об отдельных сторонах (свойствах) реальной действительности, а формирует целостную мысленную картину отдельного участка действительности. Пространственное мышление, ассоциативное мышление, наглядно-образное мышление, визуальное мышление можно рассматривать как разновидности образного».

Для обеспечения возможности моделирования образного мышления в вычислительной среде целесообразно сопоставить его со знаковой формой мышления. В этом отношении, с нашей точки зрения, особый интерес представляет переход от известного треугольника Огдена (объективное содержание – значение  знак) к квадрату, предложенного Г.П. Щедровицким в [13]. Соответствующая схема представлена на рис. 1.




Рис.1. Схема отношений трех классов образов
При этом различные ее элементы (стороны) рассматриваются не как равноценные. Горизонтальные связи в этой схеме изображают отношения, устанавливаемые по законам обычного чувственного отражения. Во-первых, это связи между объектами и их чувственными образами, а во-вторых, между знаковыми формами (которые тоже суть объекты) и их чувственными образами.

Правая вертикальная связь между чувственными образами знаковой формы и объектов носит вторичный, зависимый характер: это отражение в голове связей, установленных в реальности (в левой части схемы). Таким образом, главной  и определяющей связью в этой структуре оказывается левая вертикальная связь. Это связь замещения  между объективным содержанием (не объектами!) и знаковой формой. Именно эта связь замещения составляет суть и сердцевину всего процесса, изображаемого «квадратом», именно она несет в себе все специфические признаки мышления.

Поскольку правая вертикальная связь есть отражение левой, а горизонтальные связи есть лишь условия и средства перехода «слева направо», постольку мы можем разделить «квадрат» на ряд относительно независимых предметов исследования и выделить левую вертикальную связь в особый предмет исследования. Cам Г.П. Щедровицкий называет его «языковым мышлением». При исследовании предмета, изображаемого всем «квадратом», связь языкового мышления должна рассматриваться первой.

Для нас принципиальное значение имеет то, что в этом квадрате, во-первых, разделены образы объектов и образы знаков, во-вторых, определено отношение между ними, в-третьих, выделены их связи с «внешним миром», а в-четвертых, все эти сущности отражены в некоторой структурной целостности.



3. ОБ ОТНОШЕНИЯХ «ОБРАЗЫ ПОНЯТИЯ». «ОБЛАКО ЗНАНИЙ» В. К. ФИННА

Особый интерес представляет анализ отношений между категориями «образ» и «понятие»; поскольку на понятиях строятся суждения и силлогизмы в логике. Для моделирования процессов образного мышления пока нет аналогичного аппарата исчисления (образов), ибо мы не можем определить образ как базовую (минимальную, элементарную) структуру для построения соответствующих операций и отношений. Такой сравнительный анализ категории образа и понятия (совмещая и противопоставляя их) мы уже проводили в [10,11].

В [14] В.К. Финн построил формальную модель понятия как некоторую организацию знаний, являющуюся уточнением идеи в гуманитарных науках. По сложившейся традиции, как в разговорном языке, так и языке науки термины «идея» и «понятие» четко не отделяются один от другого. В классической логике под понятием имеют в виду мыслимое содержание, представленное совокупностью существенных признаков, которое относится к некоторой совокупности предметов, называемой объемом понятия. Понятийное мышление может быть лишь результатом реконструкции идей, преобразованных в понятия. Последнее обстоятельство обусловлено созданием организованной интеллектуальной системы с аргументацией и развитыми логическими средствами, представляющими взаимодействие познавательных процедур, достаточных для порождения и выражения сходства изучаемых явлений и формулирования причинно-следственных связей между фактами. Естественно ввести в качестве неопределяемого отношения «отношение релевантности знаний».

Пусть Q  терм, обозначающий множество высказываний, релевантных этому терму и друг другу. Это множество высказываний назовем идеей. Таким образом, идея I(Q)  это все то, что можно сказать о терме Q. Говоря метафорически, идея  это неупорядоченное «облако» знаний, окружающих терм Q. В этом «облаке» есть знания, непосредственно релевантные Q (ближайшие или базисные знания), и есть знания, удаленные от Q  релевантные некоторым знаниям, таким что существует последовательность знаний, последний элемент которой релевантен Q. Не каждая идея I(Q) может быть преобразована в понятие, т. е. в упорядоченное знание, допускающее обзор, ибо в гуманитарных дисциплинах широко используются фундаментальные по своему значению идеи, которые не имеют точных определений и даже однозначной характеризации, а, следовательно, и точного понимания. Мы предлагаем под термом Q понимать полностью (четко) определенное (в терминах логики) понятие, а множество («облако») идей в окрестности этого понятия называть образом I(Q). И идея понимается как терм, окруженный релевантным знанием. Видимо, до некоторой степени, можно сопоставить Q и I(Q) с «текстом» и «контекстом» образа, введенными нами в [5].

На рис.2 представлена условная схема такого облака. Далее В.К. Финн вводит два отношения релевантности высказываний (между собой и с термом), уровни доверия и строит интересную модель, которую в своих последующих исследованиях образного мышления мы попытаемся использовать.


Рис. 2. Облако знаний В.К. Финна

4. О МОДЕЛИ «ПАМЯТЬ  ПРЕДСКАЗАНИЕ» ДЖ. ХОКИНСА

В работе [15] Дж. Хокинс предложил модель «ПАМЯТЬ  ПРЕДСКАЗАНИЕ» в качестве обобщенной модели естественного интеллекта. Эта модель представляет для нас особый интерес, так как, с одной стороны, Хокинс претендует на создание модели мозга, а с другой стороны, он проводит свои исследования с целью разработки прикладных интеллектуальных систем. По его мнению, основой интеллекта является неокортекс. Принципы действия неокортекса и компьютера различны. Вместо вычисления решений и программирования поведения кора головного мозга использует память. С нашей точки зрения, в модели Хокинса частично отражаются процессы образного мышления. Он приводит четыре особенности памяти неокортекса, которые коренным образом отличают ее от памяти компьютера. Так неокортекс:



  • запоминает последовательности элементов, а не отдельные элементы окружающего мира;

  • вспоминает последовательности автоассоциативно;

  • запоминает последовательности в инвариантной форме;

  • сохраняет последовательности иерархически.

Все эти четыре основных особенности памяти неокортекса явно или неявно рассматривались различными исследователями (в других терминах) как специфические свойства образного мышления (см., например, наши работы [3-11]).

1. Рассказывая собеседнику о каком-нибудь происшествии, мы выдаем порции информации последовательно. Это происходит не только потому, что разговорная речь сама по себе является последовательным процессом. Любой рассказ – письменный, устный или рисованный в картинках – всегда носит серийный характер. Это объясняется тем, что образная память о событиях сохраняется в мозге в серийной форме и может быть извлечена оттуда тоже в серийной форме. Собственно, невозможно думать о чем-то сложном вне рамок серии событий или мыслей.

2. Автоассоциативная система способна воспроизвести полную последовательность на основе неполной или искаженной входной информации. Хотя глаза увидят только часть целого, перед вами возникнет полный образ. Причем он будет настолько отчетливым и ярким, что вы вряд ли будете отдавать себе отчет в том, что это всего лишь предположение.

Мозг способен дополнять и временные образы. Припомните незначительную подробность из давно минувших событий, и вам на ум придет вся соответствующая последовательность.

3. Память компьютера устроена так, чтобы сохранять информацию в максимально неизменном виде. Именно инвариантная форма хранится в нашем мозге, и именно с ней впоследствии сравниваются новые входные сигналы. Запоминание, припоминание и распознавание – все это происходит на уровне инвариантных форм. На рис.3 представлена схема формирования инвариантных репрезентаций образной информации. Здесь уместно вспомнить и о целостности структуры образа (гештальте М. Вертгеймера).

4. Иерархические структуры давно являются признанными в качестве основных структур представления сложных процессов, явлений, объектов (см. работы Г. Саймона).


5. О КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЗОВ.

УРОВНИ В СТРУКТУРЕ ОБРАЗА
На основании вышеизложенного, а также в результате анализа многочисленных публикаций можно сделать вывод о невозможности построения полного классификатора разновидностей образов. Здесь рассмотрим и построим лишь некоторые классификаторы.

Основная функция образного мышления – создание образов и оперирование ими в процессе решения задач. Реализация этой функции обеспечивается специальным механизмом представления,направленным на видоизменение, преобразование уже имеющихся образов и создание новых образов, отличных от исходных. Представление в зависимости от условий, в которых оно формируется, протекает или проявляется, имеет разные уровни осуществления.

В психологии понимание механизма создания различных образов обычно базируется на отнесении их к различным психическим функциям (восприятию, представлению, воображению).

Поэтому психологи часто выделяют три класса образов: образ восприятия – отражение в идеальном плане внешнего объекта (сцены), воздействующего на органы чувств, образ представления  отражение (вспоминание) объекта без его наличия (сенсорного контакта с ним) и образ воображения  вымышленный образ, данный в представлении, но не имеющий аналогов в реальной действительности, и поэтому никогда ранее не воспринимавшийся.

Различие их усматривается обычно в динамике соотношения чувственных и понятийных компонентов, в преобладании единичного или общего. На рис.1 представлена схема отношений этих трех классов образов. Заметим, фактически, выделяется три уровня, соответствующие трем уровням абстракции (сравните с уровнями, отраженными на рис.3). Очевидно, для каждого уровня операции мышления обладают соответствующей спецификой.



Рис.3. Формирование инвариантных репрезентаций при осязании, слуховом и зрительном восприятии
Основой создания образов и оперирования ими признаются четко обособляемые деятельности двух типов  продуктивная и репродуктивная. Выражением этого является принятая в психологии классификация на образы памяти и образы воображения, которые в свою очередь делятся на воссоздающие и собственно творческие. Создание нового в образной форме приписывается только специфике воображения.

Далее мы детально рассмотрим операции на различных уровнях абстрактности-конкретности и трансформации образов при переходе с уровня на уровень.



6. СТРАТЫ Л.Ю. ЖИЛЯКОВОЙ И МОДЕЛИ АССОЦИАТИВНОГО МЫШЛЕНИЯ

Продолжая анализ и построение многоуровневой структуры образной информации, целесообразно рассмотреть концепцию построения стратифицированной модели знаний Л. Ю. Жиляковой [16]. Знания в модели не хранятся монолитно. В качестве компонентов предлагаемой модели предметной области выступают страты, описывающие отдельные «срезы», аспекты предметной области. Сущности, общие для нескольких страт, будут содержаться в каждой из них, причем, столько раз, во сколько множеств-ассоциаций они входят. Таким образом, при отборе информации фильтрация может производиться по двум ортогональным направлениям: по стратам и по ассоциациям. Связи между стратами также могут задаваться различными способами: это либо отношения, существующие между объектами, принадлежащими разным стратам, либо принадлежность этих объектов общим множествам ассоциаций. По таким связям возможен переход из слоя в слой.

В другой работе [17] Л. Ю. Жилякова рассматривает ассоциативную модель знаний (важнейшая составная компонента стратифицированной модели знаний). Основной особенностью этой модели является задание ассоциативных связей в виде множеств: каждому свойству соответствует множество объектов, этим свойством обладающих. Структура модели такова, что каждый объект многократно копируется и распределяется во все множества, соответствующие его свойствам. Вводятся численные меры силы ассоциаций, расстояний между понятиями.

Нам представляется, именно такая модель может использоваться для синтеза и анализа структур образной информации. Предположим, условно, что некоторые образы представлены в формате фреймов. На рис.4 приведен пример ассоциации во фреймовом представлении знаний.




Рис. 4. Пример ассоциации в фреймовом представлении знании

7. ОБРАЗНЫЕ РЯДЫ Б.А. КОБРИНСКОГО И БАЗЫ ЗНАНИЙ ОБРАЗНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Заметим, что с нашей точки зрения ассоциации на базе образной информации и на основе признаков понятий в вербальных выражениях, существенно различны. Поэтому при построении баз знаний образной природы необходима интеграция различных понятийных представлений. На рис.5 представлена условная архитектура такого интегрированного представления. Очевидно, для любого объекта целесообразно выделить три класса представления (взаимосвязанных понятийных структур): вербальную (логогенные сети), образную (имагенные сети) и формальную (формальные сети).





Рис. 5. Условная архитектура интегрированного представления образных структур в базе знаний
В [18] Б.А. Кобринский подчеркивает, что принципиально важная особенность интеллектуальных систем, заключающаяся в возможности отражения в базе знаний вариантов описываемого «предмета» или явления, должна касаться и визуальных (зрительных) образов.

При этом включение в базы знаний, наряду с логико-лингвистическими понятиями, визуальных образов (рисунков, картин, фотографий, в том числе представленных в элементарной форме), рассматриваемых как своего рода символы, может быть тем путем, который позволит отражать невербализуемые ментальные представления и использовать их в принятии решений путем обработки непосредственно «сенсорных» образов. Так Б.А. Кобринский считает, что визуальные образные ряды можно построить как фреймоподобные структуры, где фрейму соответствует традиционное представление определенного образа (типичный представитель образного ряда, архетип или фрейм класса), а слоты представлены разнообразными различающимися образами данного типа («индивидуумами»), отличающимися по отдельным невербализуемым или трудно вербализуемым характеристикам, в том числе по цветовой гамме картины в целом или отдельных ее фрагментов, словесное описание которых может приводить к неисправимым искажениям.

Синтез и анализ образных рядов (ассоциаций по различным признакам) в базе знаний мы считаем важнейшей компонентой. Без реализации этих операций в компьютерных технологиях трудно говорить о моделировании образного мышления.

8. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе представлены некоторые модели отношений и структуры образной информации. Конечно, в обзоре моделей образного мышления еще необходимо указать квазиголографическую модель О.П. Кузнецова [19], модель кластера понятий А.А. Кулинича [20], а также модели, построенные другими учеными.



На пути к реализации образного мышления в вычислительной среде мы нуждаемся в дальнейшем уточнении понятия образ, в построении концепции баз знаний образной природы и в разработке технологии моделирования образного мышления.

Литература

  1. Панельная дискуссия// Новости искусственного интеллекта. – 1998. – №1. – С.115-136.

  2. Поспелов Д.А. Метафора образ и символ в познании мира// Новости искусственного интеллекта. – 1998. – № 1. – С.94-114.

  3. Валькман Ю.Р. НЕ-факторы – основа образного мышления // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Труды II-го Международного научно-практического семинара (Коломна, 15-17 мая 2003 г.). – М.: Физматлит, 2003. – С.26-33.

  4. Валькман Ю.Р. Категории «образ» и «модель» в когнитивных процессах // Труды Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы-2003» (ICAIS’03) (Дивноморск, 3-10 сентября 2003 г.). – М.: Физматлит, 2003. – Т.2. – C.318-323.

  5. Валькман Ю.Р. Контексты в процессах образного мышления: определения, отношения, операции// Тезисы докладов I-й Российской конференции по когнитивной науке (Казань, 9-12 октября 2004 г.). – Казань, 2004.

  6. Валькман Ю.Р., Быков В.С. О моделировании образного мышления в компьютерных технологиях: операции мышления// Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы-2005» (IEEE AIS’05) и Интеллектуальные САПР-2005» (CAD-2005) (Дивноморск, 3-10 сентября 2005 г.). Т.1. – М.: Физматлит, 2005.

  7. Валькман Ю.Р., Быков В.С., Рыхальский А.Ю. О моделировании образного мышления в компьютерных технологиях: образ как результат отражения// Труды Международных научно-технических конференций IEEE AIS’05 и CAD-2005 (Дивноморск, 3-10 сентября 2005 г.). Т.2. – М.: Физматлит, 2005.

  8. Валькман Ю.Р., Быков В.С. О моделировании образного мышления в компьютерных технологиях: общие закономерности мышления// Знания–Диалог–Решение. Труды международной конференции (KDS-2005 Болгария, Варна, 2005 г.). – София: IITA, 2005. – Т.2. – С.37-45.

  9. Валькман Ю.Р. Мультимодальность, мультимедийность, мультиконтекстность, мультимодельность представлений понятий в базах знаний// Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Труды IV-й Международной научно-практической конференции (Коломна, 28-30 мая 2007 г.). – М.: Физматлит, 2007. – Т.1. – С.76-83.

  10. Валькман Ю.Р. Анализ понятия образ: отношения «образы – понятия»// Труды 11-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2008, Дубна, 28 сентября – 3 октября 2008 г.). – М.: УРСС, 2008. – Т.1. – С.369-377.

  11. Валькман Ю.Р. О моделировании образного мышления: от образа к понятию и от понятия к образу// Интеллектуальные системы. Труды Международной конференции (Дивноморское, 2008 г.) М.: Физматлит, 2008.

  12. Словарь по кибернетике. – Киев: Главный редактор М. П. Бажана, 1989.

  13. Щедровицкий Г.П. О взаимоотношении формальной логики и неопозитивистской «логики науки»// Диалектический материализм и современный позитивизм. – М.,1961.

  14. Финн В. К. Интеллектуальные системы и общество. – М.: КомКнига, 2006.

  15. Хокинс Д., Блейксли С. Об интеллекте. – М.: Вильямс, 2007.

  16. Жилякова Л.Ю. Концепции построения стратифицированной модели знаний// Интеллектуальный анализ информации. Труды 5-й Международной конференции (Киев, Просвiта, 2005 г.).

  17. Жилякова Л.Ю. Принципы построения ассоциативной модели знаний// Интеллектуальный анализ информации. Труды 8-й международной конференции (Киев, Просвiта, 2008 г.).

  18. Кобринский Б.А. Образные ряды и их отображение в базе знаний// Труды 11-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2008, Дубна, 28 сентября – 3 октября 2008 г.). – М.: УРСС, 2008. – Т.1. – С.393-400.

  19. Кузнецов О.П., Марковский Ф.В., Шипилина Л.Б. Голографические механизмы обработки образной информации. – М.: Научное издание ИПУ РАН, 2007.

  20. Кулинич А.А. Модель активизации мышления субъекта в системах когнитивного моделирования. // Труды 8-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Коломна, 7-12 октября 2002 г.). – М.: Физматлит, 2002. – Т.2. – С.575-584.



Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2019
обратиться к администрации

    Главная страница