MAIN DIRECTIONS Of RESEARCHIN COMPUTATIONAL SEMIOTICS.pdf Семиотика изучает знаки и знаковые системы. Знак - это носительинформации, поэтому семиотический подход играет важную роль прианализе разнообразных знаковых систем, которые используются такжев компьютерных процессах передачи и обработки информации. В этойсвязи сегодня всё большее распространение получает новая область ис-следований - компьютерная семиотика, в общем случае связанная с во-просами изучения специфики семиотического моделирования человекомразнообразных информационных (компьютерных) систем [2].Существует немало подходов к изучению особенностей взаимодей-ствия человека с компьютерной системой [5]. Наиболее известными яв-ляются подходы «компьютер как партнер по диалогу» и «компьютер какпосредник». Подход «компьютер как партнер по диалогу» рассматриваетпроцесс взаимодействия между человеком и компьютером как процессобщения, реализующегося через определённую среду - пользователь-ский интерфейс. Компьютерная система предстаёт интеллектуальнымпартнёром, а не инструментом, как в подходе «компьютер как посред-ник», когда компьютер - это лишь канал связи, позволяющий человекуобщаться с другим человеком. Эти два подхода дополняют друг друга,102 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 отражая многоаспектность возникающих между человеком и машинойотношений [6].Человек взаимодействует с компьютером в соответствии с опреде-лённым алгоритмом, который заложен в управляющей программе. В та-кой программе обычно выделяются две подсистемы: та, что обеспечиваетвнешний диалог (то есть диалог между компьютерной системой и поль-зователем), и та, что обеспечивает связь управляющей программы с дру-гими программами внутри компьютерной системы. Совокупность спо-собов организации системы внешнего диалога именуется пользователь-ским интерфейсом, который обычно определяется как составная частьдиалога, направленная непосредственно на человека. Следовательно, прирешении проблемы создания наиболее дружественного интерфейса сле-дует учитывать как характер взаимодействия человека с компьютернойсистемой, так и специфику самого пользователя - его знания, умения,потребности и пр. Иными словами, для создания наиболее качественногопользовательского интерфейса необходимо обладать не только знаниемязыков программирования и информационных технологий, но и знаниемлюдей, особенностей их общения между собой и с компьютерной систе-мой, а также знанием той прикладной сферы, для решения задач которойсоздаётся программный продукт. При этом вопросы семиотического ди-зайна компьютерных систем обсуждаются с разных точек зрения: органи-зационной, философской, политической, психологической, техническойи др.Определением информационно-знаковой природы пользовательскогоинтерфейса занимается эргосемиотика, основной целью которой являет-ся установление базовых принципов создания наиболее эффективных ифункциональных знаковых средств взаимодействия человека с техникой,в том числе и с компьютером [4]. Главными задачами эргосемиотики яв-ляются: изучение пользовательского интерфейса как интерактивной много-уровневой информационной системы через определение основных под-ходов к созданию знаковых средств взаимодействия человека с компью-тером; исследование знаков иконического языка применительно к проек-тированию пользовательского интерфейса, включая особенности распре-деления информации на экране; определение основных подходов к выбору цвета и использованиюцветового кода в процессе разработки пользовательского интерфейса. Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 103Результатом решения поставленных задач в эргосемиотике становит-ся создание базовых требований к проектированию и оценке разнообраз-ных знаковых средств человеко-компьютерного взаимодействия.Прикладные разработки в области компьютерной семиотики ведутсяпреимущественно в рамках двух основных направлений:1) создание искусственных языков, позволяющих в символьно-знаковом виде представлять различные алгоритмы обработки информа-ции (языки программирования, языки для индексирования документов идр.);2) построение алгоритмов для обработки текстов на естественномязыке (машинный перевод, автоматическое индексирование и др.).В рамках компьютерной семиотики изучается особая группа знакови знаковых систем, одним из типичных примеров которых является ком-пьютерная программа - описание алгоритма решения задачи, заданноена определённом языке программирования, которое, в свою очередь, рас-сматривается как процесс порождения знаков (семиозис). Однако это неединственный пример семиотического описания компьютерных систем.Всё, что отображается на мониторе компьютера, имеет знаковую приро-ду. Любой графический символ (курсор, пиктограмма и пр.), помимо пла-на выражения и плана содержания, подразумевает также совокупностьсинтаксических, семантических и прагматических правил оперированияэтим знаком. Например, знак курсора в виде стрелки, будучи подвиж-ным знаком, воспроизводимым на дисплее компьютера и отмечающим(идентифицирующим) его рабочую точку, предполагает определённыйнабор правил своего использования. Среди синтаксических правил, опи-сывающих способы его взаимодействия с другими знаками, выделяютсяследующие: при наведении курсора на гиперссылку план выражения это-го знака меняется - преобразуется в знак руки с указательным пальцем.Семантическим правилом в данном случае будет условие, при которомизменившийся план выражения знака означает возможность перехода кдругой знаковой системе. Тогда прагматическое правило использованияэтого знака предполагает, что такой переход возможен при условии на-жатия пользователем на левую клавишу мыши.Рассмотрение этого и многих других примеров описания конкретныхправил оперирования знаками на мониторе компьютера позволяет типи-зировать многообразные формы их выражения [1]. Одним из самых рас-пространённых и широко используемых элементов пользовательского ин-терфейса, разрабатываемого в современных компьютерных программах,является пиктограмма - знак, передающий информацию посредством104 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 рисунка или совокупности рисунков. Пиктограммы классифицируютсяв зависимости от того, как графический символ соотносится с обозна-чаемым им объектом или явлением: пиктограммы как изображения обо-значаемых объектов (знаки дискеты, принтера, динамика и др.); пикто-граммы как указатели выполняемых действий (знаки ножниц, малярнойкисти, закруглённой стрелки влево и др.); пиктограммы как результатывыполнения операций (знаки изменения начертания шрифта, способоввыравнивания текста и др.).С семиотической точки зрения пиктограмма, отображаемая на экранекомпьютера в виде иконки, которая указывает, например, на знак прин-тера, является в данном случае именем знака. Содержание данного знака(выражаемая им информация) может быть описано с помощью таблицы,которая бы включала все необходимые сведения о принтере, а щелчокмышью по обозначаемой им иконке приводит к подключению конкретно-го принтера (денотат или обозначаемый объект).В компьютерной семиотике допускается несколько способов опи-сания знаков - как систем, артефактов, поведения и знания. Знаки каксистемы предстают в процессе описания и/или разработки различныхкомпьютерных программ, мультимедийных приложений и т.д. Результа-том этого процесса становится понимание какой-либо знаковой системыкак особого артефакта (знаки как артефакты), рассматриваемого в праг-матическом аспекте человеческой деятельности. Использование разноо-бразных компьютерных знаков, прежде всего, предполагает их организа-ционный анализ и оценку технологических решений их дизайна (знакикак поведение). Исследование информационного потенциала знаков (пла-на их содержания) реализуется в рамках когнитивных наук - когнитивнойлингвистике, психологии и др., - позволяя создавать наиболее эффектив-ные в функциональном отношении знаки (знаки как знание). Эти аспек-ты понимания знаков тесно связаны друг с другом отображает основныеспособы определения и классификации всего многообразия компьютер-ных знаков, рассматриваемых относительно выполняемых ими функцийв человеко-компьютерном взаимодействии. Системное описание знаков,в частности, предполагает их рассмотрение в отношениях друг к другу итому, что они обозначают. Любой язык программирования, представляясобой формализованную систему записей, предназначенных для автома-тической переработки информации, имеет уровневое строение:1) алфавитный уровень представляет собой множество элементар-ных, но несамостоятельных единиц, используемых для записи информа-ции; Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 1052) уровень имен составляют символьно-знаковые цепочки (компью-терный аналог слов);3) уровень операторов включает в себя синтаксические конструкции,содержащие предписания для совершения определённой последователь-ности действий;4) уровень текста (или программы) содержит целостную, то естьсинтаксически и семантически завершённую, последовательность пред-писаний.Примечательно, что в современных языках программирования уве-личивается естественно-языковая компонента, которая основывается налексике естественного языка и, следовательно, является открытой. В за-висимости от характера передаваемой на языках программирования ин-формации выделяют следующие классы языков: информационно-управляющие языки (Бейсик, Паскаль и др.) - си-стемы, которые созданы для записи команд, идущих от человека к ком-пьютеру; используемый в данном случае единый алгоритмический языквключает системы правил и знаков (символов) для записи команд; проблемно-ориентированные языки (Лисп, Пролог и др.) - системы,созданные не столько для построения результата, сколько для описанияего желаемых свойств; использование таких языков программированияпозволяет формулировать задачи на автоматическое программирование,а также синтез алгоритмов и искусственного интеллекта.На сегодняшний день выделяется научно-практическое направление,занимающееся изучением вопросов представления знаний в интеллекту-альных информационных (преимущественно компьютерных) системах спозиций семиотики, - это прикладная семиотика, методы которой стро-ятся на аналогиях между системами человеческого познания (когнитив-ными моделями) и системами представления знаний в искусственноминтеллекте (формальными моделями). При этом широкое использованиеполучает метод семиотического моделирования, позволяющий описыватьдинамику почти любой знаковой системы - биологической, социальнойили искусственной - с учётом изменения знаний об окружающей действи-тельности и её законах. В широком смысле моделирование представляетсобой не что иное, как исследование каких-либо объектов или явленийс помощью построения и изучения их моделей, которые используютсядля определения или уточнения требуемых характеристик, а также длярационализации способов построения вновь конструируемых объектов.По сути, моделирование находится в основании любого научного метода106 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 - как теоретического (информационно-знаковые модели), так и эмпири-ческого (материально-физические модели).Чем более точная информация о специфике той или иной знаковойсистемы нам требуется, тем более точные методы исследования необхо-димо использовать. Одним из таких методов является формализация -отображение результатов мышления, описание фактов в точных (какправило, квантифицированных, то есть количественно выраженных)терминах и утверждениях. Соответственно, степень точности описанияобъектов или явлений действительности определяется уровнем их фор-мализации. Необходимость использования формализации объясняетсятем, что форма сообщения (или способ представления знаковой системы)должна соответствовать его содержанию (информации или значению).Иными словами, план выражения должен соответствовать плану содер-жания. Решением проблем формализации занимается, в частности, вы-числительная семиотика - междисциплинарная область исследований,использующих логико-математические методы анализа естественногоязыка как знаковой системы. Использование математических расчётовпо формулам, описывающим возможное поведение изучаемого объекта(или материальной системы), характерно для имитационного моделиро-вания - разновидности семиотического моделирования, позволяющегоколичественно исследовать конкретный объект, реальные экспериментынад которым проблематичны или невозможны в силу физических, вре-менных или других ограничений.Прикладные аспекты компьютерной семиотики раскрываются в се-миотическом моделировании человеческого мышления, в частности, спомощью интеллектуальных информационных (компьютерных) систем[3]. Искусственный интеллект представляет собой междисциплинар-ную область научных исследований (главным образом, в информатике,вычислительной технике, математической логике, нейрофизиологии,психологии и лингвистике), которые направлены на разработку методовмоделирования базовых механизмов человеческого мышления, способ-ного решать также и нестандартные задачи. В результате строятся базызнаний, создаются экспертные системы, а также разрабатываются так на-зываемые интеллектуальные роботы.Среди основных проблемных областей, относящихся к сфере искус-ственного интеллекта, выделяются:1) представление знаний - разработка средств для фиксации (какправило, через формализацию) знаний из разных предметных областей впамяти интеллектуальной системы, аккумуляция и обобщение знаний, а Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 107также информация о методах их использования в процессе решения про-фессиональных задач;2) обучение интеллектуальных систем - создание особых программно-технических характеристик, позволяющих решать творческие задачи изконкретных предметных областей с собственными базами знаний;3) базы знаний и экспертные системы - конструирование знаковыхсистем, способных обеспечивать передачу предметных знаний от опыт-ных специалистов менее подготовленным;4) диалог с компьютером на естественном языке - разработкааппаратно-программных средств, позволяющих обмениваться с компью-терной системой информацией на естественном языке;5) моделирование рассуждений - исследование и формализация про-цедур логического вывода, а также создание компьютерных программдля реализации этих процедур;6) планирование поведения - нахождение процедур, способных авто-матически предлагать самый короткий путь к достижению цели, а такжеразработка алгоритмов, которые бы управляли поведением роботов;7) когнитивная компьютерная графика - конструирование системвизуализации данных, позволяющих активизировать наглядно-образныемеханизмы мышления человека для поиска решения сложных проблем.В искусственном интеллекте различаются, по крайней мере, три типаинформационных (компьютерных) систем: база знаний, экспертная си-стема и информационно-поисковая система.База знаний - это система данных, разработанная для оперированиязнаниями из определённой предметной области и допускающая автома-тическую обработку информации в соответствии с вновь вводимыми дан-ными. Знания о предметной области делятся на декларативные (содер-жат описания свойств объектов или явлений) и процедурные (описываютпоследовательность выполнения действий для получения информации).Для описания знаний могут быть использованы следующие модели пред-ставления информации: логическая модель, семантические сети, продук-ционная и фреймовая модели. Логическая модель является формальнойсистемой построения знаний в виде текста, где каждому предложениюсоответствует определённое знание, записанное в виде формулы. Семан-тические сети представляют собой такой способ отображения информа-ции, при котором любые знания представляются в виде совокупности по-нятий из некоторой предметной области, а также существующих междуними связей. Продукционная модель предстаёт комбинацией логическоймодели и семантической сети. Во фреймовой модели жёстко задаётся108 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 структура информационных единиц - фреймов, которые являются мини-мально возможными способами описания какого-либо объекта или явле-ния. Фреймы состоят из слотов, каждый из которых имеет свое имя и зна-чение. Базы знаний отличаются от баз данных главным образом тем, чтопервые способны к изменениям благодаря возможности поиска и анализаинформации. Иными словами, благодаря компьютерным системам про-исходит обработка и анализ имеющихся данных, что позволяет получитьновые сведения и тем самым расширить базу знаний.Базы знаний, которые дополнены системами поиска и логическоговывода, называются экспертными системами - они применяются в ка-честве посредника между профессионалом-экспертом и обыкновеннымпользователем, которому требуется информация из соответствующейпредметной области знаний. В состав стандартной экспертной системывключены следующие информационные компоненты: база знаний, блокприобретения знаний, решатель (система логического вывода), блок объ-яснений и диалоговый компонент. По типу решаемых задач экспертныесистемы делятся на интерпретирующие (выявляющие смысл вводимыхв них данных), диагностирующие (выполняющие отнесение объектовили явлений к определённому классу и фиксирующие отклонения от нор-мы), проектирующие (составляющие спецификации на конструированиеустройств с заранее заданными характеристиками), планирующие (соз-дающие планы действий в соответствии с заданной моделью поведенияобъекта или системы) и обучающие (диагностирующие и объясняющиеошибки, возникающие в процессе изучения определённой предметнойобласти знаний). Экспертные системы бывают также автономными илиинтегрированными - в зависимости от степени их интеграции. Автоном-ная экспертная система работает в режиме консультаций только по соот-ветствующей предметной области знаний. Интегрированная экспертнаясистема содержит подсистемы прикладного значения, а также встроен-ные подсистемы из других интеллектуальных систем.Информационно-поисковые системы, как правило, включают в себятри основных компонента: базу знаний (определяет предметную область),поисковую систему (определяет тип решаемых задач) и интеллектуаль-ный интерфейс (организует взаимодействие пользователя с системой).Такова простейшая структура информационно-поисковых систем, од-нако их компьютерная реализация предполагает введение дополнитель-ных элементов. Так, современные информационно-поисковые системы(Google, Yandex и др.) содержат также подсистему искусственного интел-лекта - что позволяет называть их интеллектуальными. Кроме того, база Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 109знаний состоит, по меньшей мере, из двух компонентов (словари и базаиндексированных текстов), а поисковая система - из индексатора текстаи лингвистического процессора.Таким образом, основные направления исследований в компьютернойсемиотике касаются вопросов создания наиболее дружественных интер-фейсов, разработки искусственных языков, позволяющих в символьно-знаковом виде представлять различные алгоритмы обработки инфор-мации, построения алгоритмов для обработки текстов на естественномязыке, а также семиотического моделирования человеческого мышленияс помощью разнообразных интеллектуальных информационных (ком-пьютерных) систем.

Скачать электронную версию публикации