[userpic]

Глубокое лингвистоидное обучение или опять про скрипку Энгельбарта

ailev в Openmeta (оригинал в ЖЖ)

Пример нейролингвистического анализа одной минуты речи Donald Trump (https://youtu.be/_aFo_BV-UzI):

Основной вывод ролика: речь Трампа удивительно проста, понятна четвероклассникам. У остальных кандидатов в президенты речь понятна только старшеклассникам.
Тем не менее, у всех кандидатов в президенты сложность обсуждаемых проблем явно выходит за рамки средней школы.
Интересно было бы иметь раздельные метрики сложности формы и содержания. В инженерии сложность делят на essential (неустранимая сложность, которую нельзя убрать предложением конструкции/design получше) и accidental (сложность, которая привносится плохой формой выражения -- плохим проектированием, http://c2.com/cgi/wiki?AccidentalComplexity).
Если мы берём глубинную структуру языка (понимая её не по Хомскому, а как кодируемая в языковой модели нашей нейросети на глубинных её слоях, низком уровне абстракции), то в ней содержится essential сложность.
Её выражение в поверхностной модели (понимая её не по Хомскому, а как кодируемую в языковой модели нашей нейросети в поверхностных слоях -- на высоком уровне абстракции, оформляющееся уже в словах и предложениях) привносит accidental сложность.
Accidental сложность нужно удавливать, предлагая хорошую лингвистическую форму, сохраняющую содержание с его essential неустранимой уже дальше без потери смысла сложностью. Эта лингвистическая форма может быть поделена на две части:
-- то, что не требует пересоздания языка и изменения убеждений. Сегодня уже можно представить какую-то программу улучшения коммуникации, которая будет "переводить с русского на русский" (в том числе проводить понятизацию -- http://ailev.livejournal.com/631742.html, разве что инструментарий этой работы я бы полностью поменял, ведь сегодня уже есть нейролингвистическая работа в искусственных нейронных сетях).
-- то, что требует обновления языка и изменения убеждений (см. дискуссию в http://c2.com/cgi/wiki?EssentialDifficulty). Это творение нового языка и просвещение окружающих. Мне кажется, что это тоже может быть предметом нейролингвистической работы.
Вообще, нейролингвистика "не по Хомскому" становится базисной, к ней возвращается исконное значение "нейро" (мокрая нейросеть в голове человека) и многие тексты NLP (neurolinguistic programming) с их "глубинными" и "поверхностными" структурами можно читать и сегодня. Хотя и будут всякие мелкие проблемы с пониманием всех этих "пунктуаций", которые остались в текстах Гриндера.
Ну, и в этом новом понимании нейролингвистики я бы говорил про нейролингвистическое обучение (NLL), хотя слово "лингвистика" после этого существенно сужает предметную область. Если раньше "всё есть текст" (т.е. невербальная коммуникация была тоже текстом, с пунктуацией его структуры-синтаксиса и мультимодальными словами-предложениями, т.е. языкоидами), то парадигма обучения не требует обязательного представления мультимодального восприятия как лингвистического с синтаксисом, семантикой, прагматикой. Синтаксиса там по факту нет, хотя семантика и прагматика пока в обсуждении остаются.
Глубокое лингвистоидное (не лингвистическое, но на лингвистическое похоже) обучение, работает с мультимодальными языкоидами. Deep learning как раз ведь и означает обучение в глубокой нейроструктуре, так что "нейро" становится избыточным и относится теперь и к мокрым нейронным сеткам, и к сухим.
Можно теперь вернуться к начальным строкам и заметить, что я тут только что сильно усложнил язык, внёс accidental complexity со всем этим новоязом. С другой стороны, как ещё выразить новое содержание, как не новыми словами, не породив для нового содержания новый, компактно выражающий его язык? Не переводя кажущуюся essential complexity в accidental complexity использованием этого нового языка, а затем убирая эту accidental complexity? Ведь все инженеры так делают!
Цена этого -- замена инструментария, переучивание наших мокрых нейронных сетей на новый язык, который мы тут в openmeta сейчас придумываем, модифицируя старинный (70-е годы прошлого века! сорок лет назад!) язык нейролингвистического программирования под новые научные и инженерные реалии.
И тут мы опять возвращаемся к проблеме мотивации усиления человеческих способностей, проблеме "скрипки Энгельбарта" (http://ailev.livejournal.com/1158826.html): со скрипкой музицировать лучше, чем без скрипки, но никто не хочет учиться играть на скрипке! На точном языке киберпсихической инженерии обсуждать киберпсихику лучше, но никто не хочет учиться новому языку!

6 комментариев

сначала старые сначала новые