Емулятивне моделювання у англомовному дискурсі програмного забезпечення

Размещено на http://www.allbest.ru/

Емулятивне моделювання у англомовному дискурсі програмного забезпечення

Біскуб І.П.

У статті висвітлено відмінності моделювання даних і знань при мовленнєвій взаємодії людини і комп'ютера. Встановлено структурні параметри моделей знань та визначено способи їх вербалізованого представлення у англомовному дискурсі програмного забезпечення. Проаналізовано лінгвістичні засоби реалізації емулятивних моделей у англомовному дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007.

Ключові слова: дані, знання, моделювання, англомовний дискурс програмного забезпечення, вербальна взаємодія людини і машини.

В статье представлены основные различия в моделировании данных и знаний при речевом взаимодействии человека и компьютера. Определены структурные параметры моделей знаний и способов их вербализированного представления в англоязычном дискурсе программного обеспечения. Проанализировано лингвистические средства реализации емулятивных моделей в англоязычном дискурсе текстового редактора Microsoft Word 2007.

Ключевые слова: данные, знания, моделирование, англоязычный дискурс программного обеспечения, вербальное взаимодействие человека и компьютера. мовленнєвий емулятивний англомовний програмний

The article suggests the main differences between data and knowledge modeling in human-computer verbal interaction. The structural parameters of knowledge models and their verbalization techniques are singled out. The linguistic means of emulative modeling in Microsoft Word 2007 discourse have been carefully analyzed.

Key words: data, knowledge, modeling, English software discourse, human-computer verbal interaction.

Відомо, що сучасний етап розвитку інформаційних технологій характеризується переходом від традиційних моделей даних до більш досконалих і складних моделей знань. До традиційних моделей даних належать реляційні, ієрархічні і мережеві моделі представлення інформації, які не передбачають можливості отримання нових функцій і комбінацій елементів, не передбачених розробниками.

Знання і пам'ять індивіда не завжди піддаються чіткій лінгвістичній і логічній експлікації [1, 73]. Психологічні дослідження свідчать, що інформація, пов'язана з матеріальним світом (образна інформація), зберігається у пам'яті як зоровий образ, а абстрактні представлення - у вигляді структурованої послідовності вербальних одиниць [1, 73]. Отже, як наслідок, різнитимуться і формальні моделі цих типів знань.

Відсутність чітких механізмів розмежування даних і знань спричиняє складності і при їх вербалізованому представленні як у базах даних так і в інтерфейсах прикладних програм. Метою цієї статті є встановлення зв'язку між когнітивним моделюванням знань та їх вербалізованим представленням у інтерфейсах прикладних програм з метою оптимізації мовленнєвої комунікації користувача і комп'ютера.

Знання, як і будь-яку інформацію, можна вважати даними. Але знання є «високоорганізованими даними, для яких характерна певна внутрішня структура та розвинуті зв'язки між різними інформаційними одиницями» [2, 36]. Отже, інформаційні системи, які ґрунтуються на знаннях, повинні мати можливість отримувати нові знання на основі вже існуючих.

База знань інтелектуальної інформаційної системи складається з екстенсіональної та інтенсіональної частин. До екстенсіональної частини входять дані, які представлені явно і сприймаються без змін. До інтенсіональної частини входять правила, які дозволяють отримувати нові дані. Вважається, що саме наявність інтенсіональної частини є однією із найважливіших рис, що відрізняють знання від традиційних даних.

У інтерфейсі сучасних комп'ютерних програм екстенсіональні знання представлені у вигляді назв закладинок і функцій на панелі меню. Революційним кроком на шляху до перетворення сучасних прикладних програм на інтелектуальні інформаційні системи стало введення до інтерфейсу користувача діалогових вікон, у яких міститься інструкція, опис, або перелік правил щодо користування тією чи іншою опцією. Діалогові вікна репрезентують інтенсіональну частину дискурсу програмного забезпечення.

Отже, пошук потрібної функції і її виконання у сучасній дискурсивній комунікації між людиною і машиною складається з двох етапів:

1) пошук потрібної функції у стрічці меню (екстенсіональна частина);

2) дедуктивне використання цієї функції шляхом використання правил, наведених у діалогових вікнах (інтенсіональна частина).

Уся ця інформація представлена вербально у вигляді слів, словосполучень і речень, що вимагають прочитання і відповідного реагування людиною. У інтерфейсі програмного забезпечення містяться відомості про різноманітні поняття, процеси, об'єкти, що розглядаються нами як конкретні інформаційні одиниці. Вербальний опис інформаційної одиниці розглядається нами як деяка модель (узагальнення, абстракція) реальної сутності, що існує в об'єктивному світі. Це означає, що дана модель описує певні (не усі) риси реальної сутності. В ідеалі, вербальна модель повинна описувати найважливіші параметри і зв'язки сутності, яку вона моделює.

У реальному світі існують стійкі і динамічні зв'язки, які пов'язують предмети, процеси і явища. Відповідні зв'язки повинні знайти своє відтворення у інтерфейсах програмного забезпечення і бути вербалізованими таким чином, щоби людина мала змогу вільно їх інтерпретувати. Зрозуміло, що в межах конкретного програмного продукту, який є вузькоспеціальним (наприклад, текстовий редактор), неможливо змоделювати і відобразити усі існуючі поняття, якими оперує користувач при роботі з текстом. Однак, фреймова структура людських знань і наявність типових стереотипних зв'язків між ними дозволяють виокремити деякі найзагальніші і найчастотніші поняття і операції над ними, для того щоб змоделювати віртуальну «свідомість» комп'ютерної програми, яка буде виступати співрозмовником людини при розгортанні дискурсивної комунікації.

У такий спосіб розробляється загальна модель віртуальної свідомості для імітування конкретного виду діяльності, а у її межах генеруються і структуруються конкретні комунікативні моделі ймовірної взаємодії користувача і комп'ютера, що розглядаються нами у попередньому розділі.

Виявлені загальні закономірності спілкування людини і машини використовуються як інваріантний компонент типової моделі комунікації, що реалізується у однотипних продуктах програмного забезпечення. Наприклад, окрім Microsoft Word, існує багато різноманітних програм для роботи з текстом, таких як Word Pad, Note Pad, Free Office, та ін. У кожній з них передбачений інваріантний набір функцій для роботи з текстом. Для позначення цих функцій використовується також стандартний набір мовних засобів, таких як Create, Open, Save, Save as, Print, Preview, Page Layout, Close, Send та ін.

Водночас, у кожній конкретній програмі передбачений варіативний компонент, у якому містяться знання щодо індивідуальних особливостей тієї чи іншої програми, а також механізмів для їх використання. Для позначення функцій, що входять до варіативного компоненту використовується цілий ряд мовних засобів, добір яких залежить від комунікативних стратегій спілкування з користувачем і формується шляхом моделювання його комунікативно-когнітивної поведінки.

Процес моделювання комунікативної ситуації за допомогою лінгвістичних засобів базується на когнітивній процедурі категоризації дійсності, оскільки передбачає мапування мовних одиниць на концептуальні структури. Концептуальні структури є конвенціональними сутностями, які дозволяють узагальнювати і структурувати знання, спираючись на асоціативність і стереотипність когнітивної діяльності людини.

Концептуальні структури є ефективним і зручним способом моделювання знань у комп'ютерних системах, оскільки вини виступають у якості «формалізованих» концептів. Машина, як відомо, не може оперувати концептами при обробці знань. Концепт - це прерогатива когнітивної діяльності людини. Тому ми вважаємо за доцільне при вивченні механізмів комп'ютерного моделювання знань оперувати поняттям «концептуальна структура», яке розуміємо як матеріальну модель того чи іншого концепту, виражену вербально, що використовується для комп'ютерного кодування знань.

Моделювання концептуальних структур у той чи інший спосіб спирається на процеси когнітивної і лінгвістичної категоризації світу. Отже при генеруванні концептуальних структур для онтологічної підтримки вербальної комунікації між людиною і машиною постає потреба у формальному описі концептуальних і семантичних категорій [4]. Дослідження сучасних когнітивістів засвідчують, що у багатьох випадках лексичні значення одиниць мови безпосередньо накладаються на концептуальні категорії [3]. У таких випадках йдеться про мовно-понятійні категорії, що є онтологічними за своєю суттю [5].

Мовні засоби, що входять до цих категорій репрезентуються за допомогою функціонально-семантичних полів. Однак такий підхід не є продуктивним з точки зору комп'ютерного моделювання знань, оскільки на сучасному етапі не існує чітких механізмів для формалізації семантики слів. Тому вважаємо за доцільне будувати комунікативні моделі вербальної взаємодії людини і машини шляхом виділення загальних концептуальних структур, необхідних для моделювання комунікативної ситуації і визначення оптимальних механізмів їх вербального опису.

Для розробки інваріантної і варіативної складових комунікації, що реалізовуватимуться у дискурсі програмного забезпечення, застосовується ряд відношень (зв'язків), які є спільними для багатьох предметних областей і відтворюються пропозиціональними лінгвістичними моделями. Логічні схеми, що ґрунтуються на цих відношеннях, прийнято називати псевдофізичними логіками [2, 37]. Відомі, зокрема, просторова логіка, часова логіка, аспектуальна логіка, каузальна логіка, та ін. Використання псевдофізичних логік дає можливість системі генерувати віртуальний комунікативно-когнітивний простір, у якому відбувається взаємодія користувача і комп'ютерної системи, а також створювати можливість для необмеженої вербальної комунікації з людиною.

При моделюванні віртуального комунікативно-когнітивного простору задіюються механізми передбачення (prediction) і бажаного очікування (anticipation) [6, 752]. Передбачення і очікування є одними з найважливіших когнітивних процесів, за допомогою яких відбувається реагування суб'єкта у динамічному комунікативному просторі. Д. Райдер і О.В. Фаворов вважають передбачення фундаментальною здатністю суб'єкта до адаптації у нестабільному контексті [7]. У дискурсі програмного забезпечення когнітивна процедура передбачення реалізуєтся за допомогою категоризації репрезентативних і перцептивних властивостей концептуальних структур, що представлені у вигляді моделей комунікативних ситуацій. Це дозволяє здійснювати попереднє планування ймовірних станів комп'ютерної системи і реакцій користувача.

Однак, поведінка користувача і його рефлекторні реакції не завжди є лінійними, тому завжди існує ймовірність декількох можливих реакцій. Отже, користувач, як і комп'ютер, постійно стикається з проблемою вибору із декількох можливих варіантів комунікативної поведінки. Саме тому виникає потреба у моделюванні бажаного очікування, яке Р. Росен визначає як «наявність у адресанта очікуваної моделі поведінки адресата» [8, 339]. У нашому випадку, це означає «теперішню» наявність у інтерфейсі комп'ютерної програми моделей й мовних засобів для вираження «майбутніх» комунікативних кроків користувача.

Слід також звернути увагу на те, що при комунікативному моделюванні у дискурсі програмного забезпечення слід передбачити не лише бажані варіанти поведінки людини, а й змоделювати бажані комунікативні ситуації (контексти).

Будь-які схеми когнітивної категоризації, покладені в основу комунікативного моделювання, передбачають наявність стимулів, які викликають певні реакції. Отже, суб'єкти комунікації (людина і машина) мають можливість продемонструвати свою категоризаційну здатність шляхом дискримінації власної поведінки. У зв'язку з цим ми розглядаємо сучасні версії програмного забезпечення з інтегрованими графічними інтерфейсами як системи когнітивної антиципації, оскільки вони містять концептуальні і вербальні моделі комунікації і демонструють здатність до диференціації власної функціональної поведінки залежно від реакції користувача.

Важливим кроком до розуміння механізмів категоризації і моделювання знань у дискурсі програмного забезпечення є усвідомлення того, що функціонування комп'ютерної системи не є проявом поняття «поведінка», тобто поведінкою у повному сенсі цього слова. Системні операції і мовні засоби, що використовуються у інтерфейсах для їх позначення, виступають у якості модераторів поведінки людини. Тобто, система, не демонструючи власної поведінки, здатна контролювати поведінку користувача.

Досліджуючи механізми використання комунікативних моделей у дискурсі програмного забезпечення, ми дійшли висновку, що процедура моделювання базується на двох категоризаційних процесах: емуляції і симуляції, які продуктивно використовуються у когнітології, логіці, кібернетиці, робототехніці.

У електронному словнику комп'ютерних термінів FOLDOC (The Free On-line Dictionary of Computing) [FOLDOC] знаходимо наступні визначення цих понять:

Emulation: when one system performs in exactly the same way as another.

Simulation: Attempting to predict aspects of the behavior of some system by creating an approximate model of it [9].

Отже, можемо зробити висновок, що емуляція і симуляція є інструментами моделювання, що базуються на механізмах когнітивної категоризації знань. Вони здатні моделювати динамічну поведінку комп'ютерної системи з метою підготовки і реалізації конкретних дій, спрямованих на забезпечення результативної взаємодії з користувачем. Категоризаційна суть емуляції і симуляції полягає генеруванні дискримінаційних моделей діяльності, які дозволяють здійснювати вибір між можливими і альтернативними варіантами поведінки.

У дискурсі програмного забезпечення емуляція і симуляція виконують ряд спільних функцій, спрямованих на:

1) моделювання темпоральних аспектів взаємодії користувача і комп'ютера (стимул - реакція, запит - відповідь);

2) моделювання вербального, графічного, звукового аспектів комунікації;

3) модифікацію і оновлення параметрів роботи системи згідно з потребами користувача;

4) адаптацію роботи системи у зв'язку з появою нових завдань і умов роботи.

Однак при використанні цих категоризаціних процедур існують також певні відмінності, пов'язані з тим, що:

1) при емуляції моделюється імпліцитна інформації, при симуляції - експліцитна;

2) емуляція передбачає категоризацію фізичної і ментальної діяльності людини, у той час як симуляція спрямована на категоризацію інформації про об'єкти, процеси і явища реального світу;

У випадку з користувачем, його мозок емулює тіло, а симулює зовнішній світ. Процеси емуляції і симуляції мають багато спільного. Так, усе, що стосується емуляції, може бути змодельовано за допомогою симуляції, за винятком предметів, явищ і процесів, що відбуваються за межами тіла людини.

У дискурсі програмного забезпечення актуалізуються обидва типи категоріального моделювання, які ми визначаємо як емулятивне моделювання і симулятивне моделювання. Відповідно, існують мовні засоби вираження емулятивних і симулятивних моделей.

При емулятивному моделюванні відбувається імітація мисленнєвої діяльності і функціонального потенціалу частин тіла людини. Значна роль при доборі мовних засобів емуляції відводиться персоніфікації і метафоризації. Зрозуміло, що ані системний блок, ані монітор сучасного комп'ютера не мають подібності до тіла людини, а засоби вводу і виводу інформації суттєво відрізняються від органів сприйняття людини. Однак серед лінгвістичних одиниць, що вживаються для забезпечення взаємодії користувача і комп'ютера значне місце належить лексемам і фраземам на позначення частин тіла, і процесів життєдіяльності, мисленнєвої і перцептивної активності людини. Мовні засоби для емулятивного моделювання у дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007 наведені у таб.1.

Таблиця 1. Мовні засоби для емулятивного моделювання

Кожен із наведених у таблиці засобів сам по собі є моделлю, оскільки за допомогою метафоричного проектування імітує процеси і атрибути людської життєдіяльності. Такі лінгвістичні моделі у дискурсі програмного забезпечення не потребують додаткового уточнення, характеризуються легкістю сприйняття і широкою семантичною і синтаксичною валентністю. Так, дієслівна лексема Edit є надзвичайно продуктивною емулятивною моделлю і вживається у назвах 27 команд, серед яких :

· конструкції типу V + O_dir , наприклад Edit Data (Field, Footer, Greeting Line, Header, Hyperlink, Individual Documents, Mail Merge List. Picture, Points, Shape, Text, Wrap Points, etc.);

· конструкції типу V + O_dir + Attr. _, наприклад Edit Links to Files;

· адвербіальні конструкції типу V + Adv., наприклад Edit in 2-D.

Інші продуктивні емулятивні моделі репрезентуються лексемами Add (15 назв команд), Align (25 назв команд), Close (13 назв команд), Delete (16 назв команд), Go to (10 назв команд) та ін., справжнім рекордсменом серед яких виступає лексема Insert (51 назва команд).

У дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007 засобами емулятивного моделювання виступають також окремі концепти і їх вербалізатори, пов'язані з узагальненням і обробкою різних типів інформації людиною. До таких концептів належать:

SHAPE (обробка графічної інформації) - Add Shape, Add Shape Above (After, Before, Below), Change Shape, Edit Shape, Shape Effects, Shape Fill, Shape Quick Styles;

STYLE (тематичне і ситуативне групування об'єктів, параметрів, характеристик) - Bibliography Style, Change Styles, Quick Style, Delete Style, Edit Cell Styles, Modify Style, New Style, Normal Style, Style Inspector, Style Separator, Style Gallery;

THEME (узгодження кольорів, форм, компонентів інтерфейсу) - Create New Theme Colors, Create New Theme Fonts, More Themes on Microsoft Office Online, Theme Colors, Theme Effects, Theme Fonts;

SIZE (відносний розмір об'єктів на екрані монітору) - Decrease Text Size, Increase Size, Picture Size;

LIST (сукупність впорядкованих об'єктів на екрані) - Decrease List Level, Define new List Style;

HOME (основний, перший) - Home Page;

MENU (набір стандартних об'єктів, функцій, властивостей) - Menu Commands, Menu Mode;

OPTION (варіант, параметр, характеристика) - More Data Table Options, more Primary Horizontal Axis Options.

Внутрішні імпліцитні знання, на яких базуються емулятивні моделі, не є статичними. Вони зазнають динамічних змін у свідомості кожного індивідуального користувача. Так, високим ступенем індивідуалізації характеризується така емулятивні модель як SIZE. У кожного користувача існують свої уявлення про такі поняття як increase size і decrease size, тому при реагуванні на запропоновану назву функції великої ваги набуває комунікативний контекст та інтенція людини.

Порівнюючи високий комунікативно-когнітивний потенціал природної мови взагалі і лінгвістичних засобів, що вживаються у дискурсі програмного забезпечення для забезпечення емулятивним моделюванням, слід зауважити, що згадане моделювання належить до комунікативних інструментів нищого порядку, і передбачає обмеження семантичного і прагматичного забарвлення одиниць мови, і покликане забезпечити прямий зв'язок між перцепцією і дією. Водночас, емулятивне моделювання є чіткішим і більш однонаправленим ніж концептуальна категоризація, що використовується при симулятивному моделюванні.

Забезпечуючи діяльнісний аспект комунікації між користувачем і комп'ютером, емулятивне моделювання базується на «репрезентаційній категоризації» [4], яка покладена в основу когнітивних процесів дескриптивізації і директивізації, тобто генерування описів і директив.

У дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007 репрезентативні категоріальні примітиви (basic-level representational categories), що застосовуються при емулятивному моделюванні. Вони включають такі семантичні підкатегорії як Add, Break, Change, Close, Copy, Create, Delete, Draw, Find, Go to, Hide, Insert, Mark, Open, Print, Publish, Remove, Rotate, Save, Select, Show, View.

Усі зазначені дескриптивно-директивні підкатегорії у дискурсі програмного забезпечення експлікуються за допомогою дієслівних лексем і використовуються для позначення назв команд, виконання яких вимагає однієї дії, що чітко предписується семантикою дієслова. Виокремлені дескриптивно-директивні категорії входять до ядерної частини дискурсу будь-якої прикладної програми, що, у свою чергу засвідчує виняткову важливість і актуальність емулятивного моделювання для встановлення стандартів і уніфікації дискурсивної комунікації між людиною і машиною.

Серед дослідників когнітивної категоризації існує думка, що репрезентативні категоріальні примітиви, які виражаються за допомогою дієслівних лексем, входять до складу так званих «моторних категорій» [6, 755]. Однак, моторні категорії, окрім ядерних семантичних примітивів, включають також діяльнісні варіативи, до яких належать ситуативно і контекстуально детерміновані елементи, що дозволяють реалізовувати атрибутивні, адвербіальні, причинно-наслідкові та інші типи категоріальних значень.

У дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007 діяльнісні варіативи вживаються з метою детермінування специфічних функцій і команд для роботи з текстом, а також з метою забезпечення функціональної індивідуалізації конкретного користувача програмного продукту, тобто налаштування роботи системи згідно з індивідуальними вимогами користувача, наприклад:

· Детермінуання специфічних функцій програмного продукту - Expand, Extend, Justify, Save As (Other Format, Template, Web Page, Current Theme, Mail Attachments,), Shrink, Track, Translate, Update та ін.;

· Функціональна індивідуалізація користувача - Edit, Fit, Format, Group, Tilt, Set та ін.

Серед засобів емулятивного моделювання слід окремо виділити ряд функцій, спрямованих на відміну виконання тієї чи іншої функції. Людині властиво змінювати власну думку і відміняти власні дії. Самі ця когнітивні властивість також відтворюється за допомогою емілятивного моделювання. Концептуально-семантична категорія «дія - протидія» у дискурсі текстового редактора Microsoft Word 2007 вербалізується за допомогою спеціальних морфологічних засобів:

· заперечувальний префікс un- для позначення відміни команди, наприклад Undo (стосується відміни усіх останніх команд), Group - Ungroup, Link - Unlink;

· ітеративний префікс re- для позначення:

а) повторного виконання команди, наприклад Recount, Redo, Regroup Recolor, Reconvert;

б) повернення до попереднього стану функції, наприклад Reset, Redefine, Resize, Restart, Restore.

Отже, широкий концептуально-категоріальний потенціал емулятивного моделювання знань у дискурсі програмного забезпечення дає змогу вважати його потужним інструментом для забезпечення вербальної дискурсивної комунікації користувача і комп'ютера. Емулятивне моделювання, що базується на когнітивно-репрезентаційній категоризації світу, є продуктивним механізмом генерування потенційної «свідомості» комп'ютерної системи у вигляді лінгвістично-змодельованих знань, необхідної для забезпечення результативної взаємодії людини і машини.

Виконуючи функцію імпліцитного моделювання динамічних процесів, що детермінуються свідомістю людини, емулятивні моделі мають здатність інтегруватись у більш абстрактні репрезентаційні процеси, які переносять плани і передбачення людини у світ зовнішньої реальності. Перспективними у цьому ракурсі видаються поівняльні дослідження емулятивних і симулятивних моделей з метою мультимодальної комунікації користувача з комп'ютером.

Література

1. Белова А.Д. Лингвистические аспекты аргументации. Изд. 2-е, переработанное и дополненное. - К.: Логос, 2003 - 304 с.

2. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. - К.: Видавничий дім «КМ Академія», 2002. - 336с.: іл.. - Бібліогр.: 339 - 351

3. Bowerman M., Choi S. Shaping meanings for language: universal and language specific in the acquisition of spatial semantic categories // M. Bowerman and S.C. Levinson, eds. Language Acquisition and Conceptual Development. - Cambridge: CUP, 2001. - P. 475-511

4. Clark E.V. Language and representations // D. Gentner and S. E. Goldin-Meadow, eds. Language in Mind: Advances in the Study of Language and Thought. - Bradford, Cambridge, MA: MIT Press, 2003. - P. 17-24

5. Malt B.C., Sloman S.A., Gennari S.P., Shi M., Wang Y. Knowing vs. naming: similarity and the linguistic categorization of artifacts // Journal of Memory and Language. - 1999. - 40. - P. 230-262

6. Poirier P., Hardy-Vallee B., Depasquale J-F. Embodied categorization // Handbook of Categorization in Cognitive Science. Ed. By H. Cohen and C. Lefebvre. - Elsevier LTD, 2005. - P. 739-765

7. Ryder D., Favorov O.V. The new associationizm: a neural explanation of the predictive powers of celabral cortex // Brain and Mind. - 2001. - 2. - P. 161-194

8. Rosen R. Anticipatory Systems. Philosophical, Mathematical and Methodological Foundations. - New York: Pergamon Press, 1985. - 396 p.

9. Free On-Line Dictionary of Computing, Denis Howe, editor - http://foldoc.org

Размещено на Allbest.ru