Guest
Конгресс Секция Форум “Сознание: от постановки проблем к математическим моделям“ Быльева Д. С. СПбПУ, Санкт-Петербург, Россия Bylieva_ds@ Формула языка Стремление превратить язык в математически четкую формулу имеет давнюю историю. Слова, представляющие собой числа, представляют собой прекрасную возможность для оперирования, и исключают или делают очевидными любые ошибки. Г. Лейбниц предлагал приписывать термину в позиции субъекта высказывания пару произвольных, не имеющих общего делителя натуральных чисел, которые ставились в соответствие паре чисел предиката так, что они образовывали правильные дроби в случае истинного высказывания, составленного из таких субъекта и предиката. В сложном понятии «характером» будет произведение чисел, обозначающих составные признаки. Например, если сопоставить термин «животное» с числом 2, а термин «разумное» – с числом 3, то термину «человек» будет соответствовать произведение 2 х 3 = 6 [1]. То есть, присваивая понятиям численное значение, возможно оперировать ими, что сделает мысль исчисляемой (“calculus ratiocination”). Математический логически точный язык должен был бы по мнению философов сделать невозможными или очевидными любые заблуждения. Лихтенберг писал: «я уже давно мечтаю о том, чтобы существовал такой язык, на котором невозможно было бы сказать ложь, или, как минимум, в котором любая погрешность против истины была бы также и грамматической» [2]. Технологии обработки естественного языка, позволившие искусственному интеллекту (ИИ) переводить и составлять осмысленные тексты базируются на предварительно созданной на основании базе текстов многомерной системе, где каждое слово представлено как последовательность множества чисел. Упрощая многомерную систему, становится возможным производить математические действия со словами. Наиболее очевидным становится поиск слов, близких по значению, которые оказываются близки (по косинусному расстоянию) и в векторной форме. Так, ближайшими к вектору слова «cat» (кошка) оказываются векторы слов «dog» (собака) и«pet» (домашнее животное) [3] Эксперименты со сложением и вычитанием векторов слов подчас позволяют получить осмысленные результаты. Разности между векторами названий столиц и стран схожи, также как и разность между схожими грамматическими формами слова. При сложении vec(«Россия») и vec(«река») получаем значение близкое к vec(«река Волга»), а складывая vec(«Германия») и vec(«столица») получается vec(«Берлин»). Таким образом последние достижения искусственного интеллекта в области естественного языка заключаются не только в способности отвечать на вопросы, сдавать экзамены, писать программы и дипломные работы, но и в математизации языка, превращения слов в числа, в которых закладываются их синтаксические и грамматические особенности. Несмотря на то, что ряд получаемых математических значений при выполнении действий со словами выглядит обескураживающим, успешность практического использования ИИ многомерных представлений для генерации и перевода может свидетельствовать о необходимости более глубоко изучения «формулы языка», созданной ИИ. Литература 1. Кузнецов В.Г. Интенсиональная силлогистика Г. В. Лейбница и ее роль в истории логики // Вестник Московского университета. Серия 7. Философия. 2017. № 4. P. 3–18. 2. Нордманн А. Языковое мышление и мышление языка у Георга Кристофа Лихтенберга: «где … любая погрешность против истины была бы также и грамматической» // Семиотические исследования. 2021. №. 4. P. 29–38. 3. Capone L. Which Theory of Language for Deep Neural Networks? Speech and Cognition in Humans and Machines // Technology and Language. 2021. №. 2(4). P. 29–60.
