Пошук по сайту...
Відпочинок для дітей! Табір Райдуга. Чорне море, Крим
Портал Знань Портал безперервного навчання

Портал знань — відкриті навчальні матеріали, дистанційне навчання, дистанційне тестування знань

Навчальні матеріали і Тестування знань


Акція! Сайт, що допоможе дітям...

Лаборатория СЕТ | Исследование, статьи, разработки | Публикации | Проблема представления знаний на основе естественного языка в образовательных системах искусственного интеллекта

Проблема представления знаний на основе естественного языка в образовательных системах искусственного интеллекта

Титенко с.В. Проблема представления знаний на основе естественного языка в образовательных системах искусственного интеллекта // Лаборатория СЕТ. Киев - 2006. http://www.setlab.net/?view=Philosophy_Knowledge

Статья в формате Microsoft Word

Содержание

Содержание

Вступление

1. Знание – основа интеллектуальной системы

2. Искусственный интеллект и естественный язык

2.1. Сущность проблемы обработки естественного языка

2.2. Основная проблема обработки естественного языка

2.3. Распознавание языка

3. Проблема знания и языка в философских течениях
но научных направлениях современности

3.1. Неопозитивизм

3.2. Постпозитивизм

3.3. Структурализм

3.4. Постструктурализм

3.5. Герменевтика

3.6. Когнитивная наука

3.7. Когнитивная лингвистика

3.8. Теория текста

3.9. Дидактика

3.10. Гипертекст и его последующее развитие в
концепции Семантической Паутины

3.11. Итог

4. Выводы относительно представления знаний в образовательной
системе искусственного интеллекта

4.1. Когнитивно-семантический подход к представлению знаний

4.2. Языково-дидактичный подход к представлению знаний

4.3. Проблема синтеза подходов

5. Литература


Вступление

Проблема представления знаний, обязанная своим возникновением процессам, которые происходят в развитии компьютерной техники и исследованиях по искусственному интеллекту (ИИ) в течение последних десятилетий, а именно появлению и достаточно широкому распространению систем, которые называют системами, основанными на знаниях [1]. Это в первую очередь интеллектуальные информационно-поисковые и экспертные системы. Срок «знание» приобретает в ИИ специфическое содержание, связанного с определенной формой представления информации в ЭВМ, однако объектом внимания исследователей ИИ является и знание в обычном смысле. Формирование базы знаний интеллектуальной системы (ИС) предусматривает разработку знаковых структур, которые позволяют фиксировать знание из области, для работы в которой назначается система, и обеспечить выполнение необходимых операций с ними. Построение ИС допускает также те или другие способы получения знаний, которые должны быть представлены в данной системе. Это могут быть способы получения знаний из книг и других текстов, которые используются в данной области, а также в поступи определенным образом организованной коммуникации из профессионалами (экспертами) в сфере, где будет применяться система. Решение такого рода заданий (какие называются заданиями представления и приобретения знаний) оказалось связанным с вопросами о том, как вообще устроенное знание, из чего оно складывается и какие механизмы его функционирования, которые существуют виды знания, какую роль играет неявное знание в коммуникации и мышлении, что являют собой когнитивные структуры индивида и логические механизмы рассуждений, - а также из безличчю других вопросов относительно знания. Поскольку работа по созданию ИС осознается сегодня как в значительной мере робота со знаниями, именно понятие знания занимает значительное место в рефлексии исследователей ИИ над своей деятельностью. Подобно тому, как относительно мышления и интеллекта многие теоретики ИИ не ограничивались лишь собственно вопросами их моделирования в компьютерных системах, но и развивали взгляды на мышление и интеллект как такие, они не ограничиваются сегодня и собственно вопросами построения баз знаний ИС, но нередко рассматривают и более общие проблемы знания. Существуют попытки построения формальной теории знания, которая могла бы быть использована в ИИ и робототехници, общей концепции знания, которое согласуется с практикой ИИ. Иногда построение такого рода теорий рассматривается как дело будущего, которое имеет, однако, большое значение для разработки систем, основанных на знаниях [10, 11]. Попытки исследователей ИИ дать ответ на вопрос о том, что такое знание, какие его составляющие, как оно организовано и каким образом «работает», имеют нередко мало общего с ответами, которые предлагают на эти же вопросы академическая епистемология и социология знания, и испытывают критику со стороны представителей этих дисциплин [17]. Более того, некоторые философы склоняются к мысли, что так как большое количество таких попыток не способно удовлетворить сколь-нибудь требовательные философские вкусы и вряд ли могут быть защищены как общие утверждения о знании или концепций знания, их вообще не стоит принимать во внимание. Однако существующие в ИИ подходы к знанию, концептуальный аппарат и терминология не могут не оказывать влияния на развитие философско-епистемологичних исследований. Уже появились много работ, которые апеллируют к моделям представления знаний в ИС, которые предлагают новый взгляд на структуру человеческих знаний, обусловленный различением знаний и данных в компьютерных системах [9], и мы можем наблюдать, как подобные тенденции усиливаются по мере роста роли компьютера в нашей жизни.

Вместе с распространением достижений в области искусственного интеллекта, усиливаются попытки научных работников использовать уже разработанные технологии ИИ, а также изобретать новые специально для области образования. Применение интеллектуальных разработок для учебы и преподавания приобретает свое собственное исследовательское направление с соответствующими специфическими для этой области проблемами. Создаются научные содружества [21, 22], которые занимаются исследованием образовательных процессов и применением технологий ИИ для создания компьютерных систем учебы. Классически исследования ИИ пытаются объяснить и понять человеческий ум, чтобы смоделировать его работу на компьютере для решения задач в определенной предметной области, зато искусственный интеллект в учебе человека делает еще больший вызов исследователям ИИ, потому что выставляет так сказать двойное требование интеллектуальной системе – во-первых «пониматься» в предметной области и во-вторых «понимать» в учебе человека. Херберт А. Симон отмечает: «Если мы поймем человеческий ум, мы начнем понимать, что мы можем сделать с образовательной технологией» [20]. Таким образом проблема моделирования человеческих рассуждений усиливается еще более сложной проблемой учебы человека.

Как отмечается в [26], ИИ и когнитивная наука должны заниматься всей совокупностью процессов связанных с учебой, которая должна включать моделирование работы учителей и субъектов учебы, объяснения изучения и учебы, как составной человеческой системы обработки информации. Сюда же следует отнести основное задание образования – передачу знаний. Этот процесс и является центром внимания данной работы. Особенное значение приобретает здесь упомянутая технология ИИ - представление знаний. В связи с этим стоит отметить слова Рамеш Джайн, которые подчеркивают значимость естественного языка для процесса репрезентации знаний: «Язык является языком представления знаний» [25]. Действительно, не ввиду достижения в области представления знаний, очевидным остается тот факт, что человеческий язык владеет непревзойденной выразительностью в передаче знаний. Поэтому, желая синтезировать технологии ИИ в представлении знаний и естественную силу человеческого языка для реализации интеллектуальной образовательной системы, в данной работе мы рассмотрим сущности знания, языка и текста, из философской и общенаучной точек зрения.

1. Знание – основа интеллектуальной системы

Много видов умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятия математикой, ведения рассуждений, на уровне здравого смысла и даже вождения автомобиля, – требуют «интеллекта». В течение последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять подобные задания.

Есть системы, способные диагностировать заболевание, планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальные уравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, понимать ограниченный объем человеческого языка и естественного языкового текста. Можно сказать, что такие системы владеют в, некоторой степени, искусственным интеллектом.

Работа из построения таких систем проводится в области, которая получила название искусственный интеллект (ИИ). При реализации интеллектуальных функций непременно присутствующая информация, которую называют знаниями. Иначе говоря, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

В это время в исследованиях искусственного интеллекта выделились несколько основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задания, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы ИИ. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языка описания знаний, внедряются разные типы знаний. Проблема представления знаний есть одной из основных проблем для системы ИИ, потому что функционирование такой системы опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

2. Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можно было пользоваться при решении заданий, стоит научить систему ИИ оперировать ими. В рамках данного направления разрабатываются способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, которые опираются на знание и особенности, которые имитируют человеческие рассуждения. Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний, и разделить эти два направления можно лишь условно.

3. Общение. В круг заданий этого направления входят: проблема понимания и синтеза связных текстов естественным языком, понимание и синтез языка, теория моделей коммуникаций, между человеком и системой ИИ. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессов, питально-видповидних систем, диалоговых систем и других систем ИИ, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с системой ИИ.

4. Восприятие. Это направление включает разработку методов представления информации о зрительных обидах в базе знаний, создания методов перехода, от зрительных сцен к их текстовому описанию и методам обратного перехода, создания средств, которые порождают зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах ИИ.

5. Учеба. Для развития способности систем ИИ к учебе, то есть к решению заданий, с которыми они раньше не встречались, разрабатываются методы формирования условий заданий по описании проблемной ситуации или за наблюдением за ней, методы перехода от известного решения отдельных заданий (примеров) к решению общего задания, создания приемов разбивки исходного задания, на больше мелких и уже известные для систем ИИ. В этом направлении ИИ сделано еще достаточно мало.

6. Поведение. Поскольку системы ИИ должны действовать в некотором окружающим среде, то необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами ИИ и людьми. Это направление в ИИ также разработано еще очень слабо.

В последние годы срок «знание» все чаще употребляется в информатике. Специалисты подчеркивают, что усовершенствование так называемых интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, которые базируются на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) во многом определяется тем, насколько успешно будут решаться задания представления знаний.

Обратим внимание на некоторые аспекты представления знаний. Не удивительно, что перед теми, кто занимается проблемой представления знаний, появляется вопрос о том, что такое знание, какая его природа и основные характеристики. В связи с этим употребляют, например, попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы выходить в решении заданий представления знаний в компьютерных системах.

Представлению данных свойственный пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память. В теории искусственного интеллекта особенно подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, что позволяет не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.

Использование символического языка, такой, как языки математической логики, позволяет формулировать описание в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных.

Принципиальная мировоззренческая установка складывается в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и так далее ), играя инструментальную роль в познании, является средством об’ективизации накопленного знания, воплощением определенного социально исторического опыту практической и познавательной деятельности.

Проблема представления знаний возникла как одна из проблем искусственного интеллекта. Она связана с переходом исследований в этой области в некоторую новую фазу. Речь идет о создании практически полезных систем (в первую очередь так называемых экспертных систем), применяемых в медицине, геологии, химии. Создание такого рода систем требует интенсивных усилий по формализации знания, накопленного в соответствующей науке.

Со сроком «представление знаний» связывается определенный этап в развитии математического обеспечения ЭВМ. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль своеобразной «еды» для «голодных» программ, то на следующих этапах роль данных неуклонно росла. Их структура усложнялась: от машинного слова, размещенного в одном амбарчике памяти ЭВМ, происходил переход к векторам, массивам, файлам, спискам. Венцом этого развития стали абстрактные типы данных, которые обеспечивают возможность создания такой структуры данных, что наиболее удобная при решении задания. Последовательное развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: способность к интерпретации, наличие классифицированных связей (например, связь между знаниями, которые относятся к элементу множественного числа, и знаниями, об этом множественном числе), которые позволяют хранить информацию, одинаковую для всех элементов множественного числа, записанную одноактный при описании самого множественного числа, наличие ситуативных отношений (одновременности, нахождение в одной точке пространства и тому подобное, эти отношения определяют ситуативную совместимость тех или других знаний, сохраненных в памяти). Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний и ряда других процедур.

Моделирование на ЭВМ понималось как техническая реализация определенной формы знакового моделирования. Однако, рассматривая ЭВМ в гносеологическом плане как посредника в познании, имеет смысл не фиксировать внимание, в первую очередь на «железной части» (hardware) компьютера, а рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимозависимых и к некоторым пределам самостоятельных моделей - как материальных, так и знаковых, то есть идеальных. Такой подход не только отвечает рассмотрению компьютерных систем в современной информатике, но есть и гносеологически оправданным. Много важных философских аспектов проблем, которые возникают в связи с компьютеризацией разных сфер человеческой деятельности, требуют для своего исследования обращения, в первую очередь, к знаковым составляющим компьютерных систем. Это верно и относительно философских аспектов проблем представления знаний.

В последние годы все чаще стал употребляться срок «компьютерное моделирование». Очевидно, имеет смысл помечать им построение любой из составляющих компьютерной системы - будь то знаковая модель или материальная.

Что изменяется в компьютерном моделировании с переходом от уровня представления данных к уровню представления знаний? Какое гносеологическое содержание этих изменений?

С введением срока «знание» появляется свойство «осознавать», то есть «понимать» свои интеллектуальные возможности. В свою очередь, это значит не что другое, как рефлексию.

2. Искусственный интеллект и естественный язык

Можно выделить две основных линии работ из искусственного интеллекта. Первая связана с совершенствованием самих машин, с повышением «интеллектуальности» искусственных систем. Вторая связана с заданием оптимизации совместной работы «искусственного интеллекта» и собственно интеллектуальных возможностей человека. Это задание тесно связано с лингвистикой, психологией.

Обеспечение взаимодействия из ЭВМ естественным языком (ПМ) является важнейшим заданием исследований в искусственном интеллекте. Базы данных, пакеты прикладных программ и экспертные системы, основанные на ИИ, требуют оснащения их гибким интерфейсом для многочисленных пользователей, которые не желают общаться с компьютером искусственным языком. В то время как много фундаментальных проблем в области обработки ПМ еще не решенные, прикладные системы могут оснащаться интерфейсом, который понимает ПМ при определенных ограничениях.

Существуют два вида и, следовательно, две концепции обработки естественного языка:

§ для отдельных предложений;

§ для ведения интерактивного диалога.

2.1. Сущность проблемы обработки естественного языка

Обработка естественного языка - это формулировка и исследование компьютерно-эффективных механизмов для обеспечения коммуникации из ЭВМ на ПМ. Объектами исследований является:

§ собственно естественные языки;

§ использование ПМ как в коммуникации между людьми, так и в коммуникации человека из ЭВМ.

Задание исследований - создание компьютерно-эффективных моделей коммуникации на ПМ. Именно такая постановка задания отличает обработку ПМ от заданий традиционной лингвистики и других дисциплин, которые изучают ПМ, и позволяет отнести ее к области ИИ. Проблемой обработки ПМ занимаются две дисциплины: лингвистика и когнитивная психология (также следует назвать совокупность названных отраслей: когнитивная лингвистика).

Традиционно лингвисты занимались созданием формальных, общих, структурных моделей ПМ, и потому отдавали преимущество тем из них, которые позволяли вытягивать больше всего языковых закономерностей и делать обобщение. Практически никакое внимание не уделялось вопросу о пригодности моделей с точки зрения компьютерной эффективности их приложения. Таким образом, оказалось, что лингвистические модели, характеризуя свойственно язык, не рассматривали механизмы его порождения и распознавания.

Заданием же когнитивной психологии является моделирование не структуры языка, а его использования. Специалисты в этой области также не придавали большого значения вопросу о компьютерной эффективности.

Различаются общая и прикладная обработка ПМ. Заданием общей обработки ПМ является разработка моделей использования языка человеком, который есть при этом компьютерно-эффективными. Несомненно, общая обработка ПМ требует огромных знаний о реальном мире, и большая часть работ сосредоточена на представлении таких знаний и их приложении при распознавании вступающий в должность сообщения на ПМ. На сегодняшний день ИИ еще не достиг того уровня развития, когда для решения подобных заданий в большом объеме использовались бы знания о реальном мире, и существующие системы можно называть лишь экспериментальными, поскольку они работают с ограниченным количеством тщательным образом отобранных шаблонов на ПМ.

Прикладная обработка ПМ занимается обычно не моделированием, а непосредственно возможностью коммуникации человека из ЭВМ на ПМ. В этом случае не так важно, как введенная фраза будет понятна с точки зрения знаний о реальном мире, а важна выдержка информации о том, чем и как ЭВМ может быть полезной пользователю (примером может служить интерфейс экспертных систем). Кроме понимания ПМ, в таких системах важно также и распознавания ошибок и их коррекция.

2.2. Основная проблема обработки естественного языка

Основной проблемой обработки ПМ является языковая неоднозначность. Существуют самые разнообразные виды неоднозначности: синтаксическая (структурная), значностная неоднозначность, падежная неоднозначность и так далее

Центральная проблема, как для общей, так и для прикладной, обработки ПМ – решения такого рода неоднозначностей - решается с помощью перевода внешнего представления ПМ в какую-то внутреннюю структуру. Для общей обработки ПМ такое превращение требует набора знаний о реальном мире.

Прикладные системы обработки ПМ имеют преимущества перед общими, потому что работают в узких предметных областях. Однако, создание систем, которые имеют возможность общения на ПМ в широких областях, возможно, хотя пока результаты далеки от удовлетворительных.

2.3. Распознавание языка

По мере развития компьютерных систем становится все более очевидным, что использование этих систем намного расширится, если станет возможным использование человеческого языка при работе непосредственно с компьютером, и в частности станет возможным управление машиной обычным голосом в реальном времени, а также введение и вывод информации в виде обычного человеческого языка.

Существующие технологии распознавания языка не имеют пока достаточных возможностей для их широкого использования, но на данном этапе исследований проводится интенсивный поиск возможностей применения коротких многозначных слов (процедур) для облегчения понимания. Распознавание языка в это время нашло реальное приложение в жизни, по-видимому, только в тех случаях, когда используемый словарь сокращен до 10 знаков, например при обработке номеров кредитных карт и других кодов доступа к базированным на компьютерах системам, которые обрабатывают переданные по телефону данные. Так что насущное задание - распознавание, по крайней мере, 20 тысяч слов естественного языка - остается пока недосягаемым. Эти возможности пока недоступны для широкого коммерческого использования. Однако ряд компаний самостоятельно пытается использовать уже существующие в данной отрасли науки знания.

Для успешного распознавания языка стоит решить следующие задания:

§ обработку словаря (фонемный состав)

§ обработку синтаксиса

§ сокращение языка (включая возможное использование твердых сценариев)

§ выбор диктора (включая возраст, пол, родной язык и диалект), тренировки дикторов

§ выбор особенного вида микрофона (принимая во внимание направленность и место расположения микрофона)

§ условия работы системы и получения результата с указанием ошибок.

Существующие сегодня системы распознавания языка основываются на сборе всей доступной (временами даже избыточной) информации, необходимой для распознавания слов. Исследователи считают, что таким способом задание распознавание образца языка, основанное на качестве сигнала, подданного, изменениям, будет достаточным для распознавания, но, однако, в это время даже при распознавании небольших сообщений нормального языка, пока невозможно после получения разнообразных реальных сигналов осуществить прямую трансформацию в лингвистические символы, которые являются желаемым результатом.

Дальше перейдем к рассмотрению естественного языка, знания, в более широкой перспективе. Коснемся философских проблем, связанных с ней. Рассмотрим современные направления науки, которые касаются естественного языка, и в то же время могут быть использованные для формирования концепции для представления знаний в системе искусственного интеллекта для целей образования.

3. Проблема знания, языка, понимания, в философских течениях и научных направлениях современности

В этом разделе рассматриваются вопросы знания, естественного языка и понимания, как с точки зрения общих философских течений, так и с точки зрения некоторых прикладных наук. Мы рассматриваем язык, ее свойство передавать знание и смысл, а также философские концепции, относительно нее, чтобы сформировать определен общий взгляд на ее сущность и возможности. В первой части рассматриваются философские течения современности, такие как неопозитивизм, постпозитивизм, структурализм но др. Дальше рассматриваются некоторые современные научные направления, которые касаются проблем языка и понимания.

3.1. Неопозитивизм

Одним из ведущих течений современной мировой философии, бесспорно, является позитивная философия, которая своим источником имеет классический позитивизм XIX ст., и в наше время представленная неопозитивизмом и постпозитивизмом. Неопозитивизм (или третий позитивизм) возник в 20-х годах XX ст. и развивался как течение, которое претендовало на анализ философско-методологических проблем, выдвинутых в ходе научно-технической революции. Неопозитивизм как направление включает у себя разнообразные логіко-філософські школы. Выделим основные из них.

1. Венский кружок, который сформировался в 1922 г., его представители: М.Шлик (1882-1936), О.Нейрат (1882-1945), Р.Карнап (1891-1970), Г.Рейхенбах (1891-1953), А.Айер (1910-1989) но др. Невзирая на некоторые расхождения во взглядах представителей Венского кружка объединяет общая цель — возвести философию к логического анализа языка науки а также поддать философское и научное знание критическому анализу из позиций принципа верификации, сформулированного М.Шликом. Он выходил из того, что все научное знание является обобщением и уплотнением чувственно «данного» и делал вывод о том, что все действительно научное знание должно быть редуцируемым к чувственно «данного».

На основе этих идей австрийский философ Р.Карнап разработал модель научного знания, за которой в основе знания лежат абсолютно достоверные протокольные (такие, которые образуют эмпирический базис науки) предложения, которые выражают чувственные переживания субъекта. Все другие предложения науки должны быть верифицированы, то есть возведенные к протокольным. Те предложения, для которых процедура верификации оказывается невозможной, не имеют смысла и должны быть устранены из науки. Традиционная философия, как думал Карнап, лишенная смыслу. Функция философии заключается в том, чтобы с помощью логического анализа очистить язык науки от лишенных смыслу псевдопредложений.

2. Львовско-варшавская школа — одна из школ аналитической философии, представленная такими мыслителями, как К.Айдукевич (1890-1963), Я.Лукасевич (1878-1956), А.Тарский (1902-1984), Т.Котарбиньский (1886-1981) но др. Для этой школы характерное резко негативное отношение к иррационализму, стремление к сближению философских и научных исследований, предоставления философским рассуждением логично точного статуса. Лукасевич считал, что целью логических исследований имеют быть разработка точных методов анализа философских рассуждений. Он выдвинул идею логического плюрализма, суть которого заключается в том, что разнообразные логические системы способны експликувати разнообразные онтологические теории. Лукасевич, Айдукевич и другие представители Львовско-варшавской школы были сторонниками рационализма, специфической чертой которого стал логіко-семантичний анализ языка науки и философии. Это, по мнению сторонников данного течения, способствовало устранению неточностей и двусмысленностей, которыми питаются иррационалистични философские концепции.

В целом Львивске-варшавска школа сделала значительный взнос к теории множественных чисел, логической семантики, к разработке неоклассических систем математической логики.

3. Философия лингвистического анализа воплощенная в учениях Д.Мура (1873- 1958), Л.Витгенштейна (1889-1951), Г.Райла (1900-1976), П.Стросона (нар.1919), М.Даммита (нар.1925) но др. Это течение отказывается от жестких логических требований, считая, что объектом анализа должен выступать естественный язык. Традиционные философские проблемы, по их мнению, могут быть поданы в виде дилемм, которые решаются через лингвистический анализ и уточнение значения слов. В этом оказывается сущность данного философского течения. По мнению Витгенштейна, философия не может вмешиваться в фактическое употребление языка, она может лишь описывать ее. Невзирая на противоречивость взглядов представителей философии лингвистического анализа, основное задание этой философии можно сформулировать так: разработка систематической теории значений языковых выражений, которая является одновременно теорией понимания.

4. Общая семантика основными представителями которой является С. Чейз и С.Хайякаеа. Основная идея этого течения: философия должна объяснять жизнь человека учитывая структуру языка.

Рядом с этими классическими направлениями можно назвать еще целый ряд очень разнородных, а часто и противоречивых неопозитивистских течений. Однако можно выделить то общее, что их объединяет. В отличие от классического позитивизма О.Конта и Г.Спенсера неопозитивисти видели задание философии не в систематизации и обобщении конкретно научного знание, а в деятельности из анализу языковых форм знания. Поэтому предметом неопозитивистской философии стала язык науки как способ выражения знания а также деятельность из анализа этого знания и возможностей его выражения в языке. Рассматривая неопозитивизм в целом как явление философской культуры, следует выделить его основные черты:

1) за образец для методологических построений было взято формально логические конструкции, а орудиями методологических исследований стал методологический анализ языка науки;

2) основное внимание обращалось на анализ структуры научного знания;

3) отделение процесса появления нового знания от процесса его обоснования;

4) обоснование идеологии демаркационизму, то есть разграничение научного и ненаучного знания, эмпирической науки и формальных наук;

5) методом демаркации стала фальсификация, то есть принципиальная спростовуванисть любого утверждения, которое принадлежит к науке.

3.2. Постпозитивизм

В 1960-1970 гг. под воздействием идей Карла Поппера (1902-1994) сложилось течение постпозитивизму. Это множественное число методологических концепций, которые пришли на смену тем, которые склонялись к методологии логического позитивизма. Постпозитивизм является этапом в развитии философии науки. Основные его представители: Т.Кун (нар. 1922), И.Лакатос (1922-1974), С.Тулмин (нар.1922), У.Селларс (нар.1912), П.Фейерабенд (нар. 1924) но др.

Следует выделить специфические черты постпозитивизму:

§ отход от ориентации на символическую логику и обращение к истории науки;

§ постепенный отход от демаркационизму;

§ отказ от комулятивизму в понимании развития знания (теория антикомулятивизму);

§ существенное изменение проблематики методологических исследований.

Характерными для постпозитивизму являются проблемы фальсификации: правдоподобности научных теорий; рациональности; понимание; социология знания.

3.3. Структурализм

В середине XX ст. в европейской философии сформировалось течение, которое достало название структурализм. Его основные представители: К.Леви-стросс (нар. 1908), Ж.Лакан (1901-1981), М.Фуко (1926-1984), Р.Барт (1915-1980) но др. Структурализм — это общее название ряда направлений в социогуманитарном познании XX в., связанных с выявлением структуры, то есть совокупность отношений между элементами целого, что хранят свое постоянство в ходе разных превращений и изменений. Поиск структур происходит в разных сферах культуры.

Структурализм можно условно разделить на две линии: первая — собственно философские идеи самих ученых-структуралистов; вторая — структуралистская идеология, которая распространилась во Франции в 60-70-ые годы. В данном случае язык пойдет о структурализме как философском течении. Объектом исследования структурализма является культура как совокупность знаковых систем важнейшим из которых является язык но сюда принадлежат также наука, искусство, мифология, религия, мода, реклама и тому подобное. Именно на этих объектах структурный анализ дает возможность обнаружить скрытые закономерности, которым бессознательно подчиняется человек.

В связи с этим Лакан проводит мысль о подобии между структурами языка и механизмами действия несознательного. На этом он строит культурологическую концепцию, суть которой заключается в приоритете символического над реальным.

Структурализм как явление философской мысли прошел ряд этапов. Первый характеризуется становлением метода исследования (лингвистический структурализм). Концепции структуралистов, невзирая на все расхождения, имеют общие черты:

1) выделение первичного множественного числа объектов, в которых можно предусмотреть наличие единственной структуры;

2) розчленування объектов (текстов) на элементарные части, в которых типичные отношения связывают разнородные пары элементов;

3) раскрытие отношений превращения между частями, систематизация их и построение абстрактной структуры;

4) выведение из структуры всех теоретически возможных последствий и проверка их на практике.

Для этого этапа характерным является также протест против психологизма и стремления определить структуру языка, отвлекаясь от ее развития.

3.4. Постструктурализм

Структурализм нуждается в синтезе с другими науками. Это удалось реализовать постструктурализму, который попробовал преодолеть недостатки структурализма. Постструктурализм (неоструктурализм) — это общее название ряда подходов в философии и социогуманитарном познании, что сложились в основном во Франции. Главными его представителями является: Ж.Деррида (нар.1930), Ж.Делез (нар. 1926), Ж.Бодрийяр (нар. 1929), Х.Блум (нар. 1930), Же.-Ф.Ліотар (нар. 1924) но др. Постструктурализм не образует организационного единства и не имеет общей программы, потому ознакомимся с ним через концепции некоторых ученых. Сегодня самым известным и самым популярным философом и литературоведом Франции является Ж.Деррида и его учение о деконструктивизм. Деррида решительно порывает с философской традицией. В его трудах синтезируются самые разнообразные тексты — философские, литературные, лингвистические, социологические, психологические. Тексты, которые возникают при этом, являются чем-то средним между теорией и вымыслом, философией и литературой, лингвистикой и риторикой. Деррида ставит вопрос об исчерпаемости ресурсов ума в тех формах, в которых они использовались ведущими направлениями классической и современной философии. Главными объектами критического анализа у него становятся тексты западно европейской метафизика. Условия преодоления метафизики Деррида видит в деконструкции особенной стратегии относительно текста, который включает у себя одновременно и его деструкцию, и его реконструкцию.

3.5. Герменевтика

И, наконец, еще одно философское течение, которое следует розгаснути в связи с проблемой знания, языка, понимания, — это герменевтика. С одной стороны, герменевтика — это теория понимания, учения, о понимании и интерпретации документов, которые содержат в себе смысловые связки, учение о предпосылках и средствах такого понимания. В таком виде она была разработана в рамках историко-филологической науки XVIII ст., хоть корнем своим достигает седой давности. С другой стороны, герменевтика рассматривается как течение современной философии, основными представителями которого является X. -г. Гадамер (нар. 1900), К.Апель (нар. 1922), П.Рикер (нар. 1913) но др.

Дильтей развивал герменевтику как методологическую основу гуманитарного знания. Возможность трансформации герменевтики в философию была заложена феноменологией Гуссерля, и его взнос в этот процесс является двойным. С одной стороны, именно поздняя феноменология с ее критикой объективизма порождает герменевтичну проблему не только опосредствовано, но и непосредственно, поскольку она затрагивает вопрос о том, как дильтеевский метод может быть объективным и в науках о природе.

Исходным пунктом герменевтики как философского течения есть онтологический характер герменевтичного круга, который выражает специфическую черту процесса понимания, связанную с его циклическим характером. Эта идея есть центральной в философском учении Гадамера. Он не возводит герменевтику к разработке методологии понимания текстов, а определяет ее как философию понимания. Предметом понимания, по мнению Гадамера, является не смысл, вложенный в текст автором, а то предметное содержание, с осмыслением которого связан данный текст. За Гадамером, герменевтика является философией «толкования»: от толкования текстов к толкованию человеческого бытия, знания, о мире и бытии в нем.

Если Гадамер разрабатывает в герменевтике онтологический бок, то французский философ П.Рикер — гносеологический. Любое понимание, по его мнению, опосредствованное знаками и символами. Под символом Рикер понимает любую структуру значений, где один смысл есть прямым, первичным, а другой — непрямым, побочным, вторичным, который можно воспринять лишь опосредствовано, через первичный смысл. В последние годы он признает трактовку герменевтики как интерпретации символов узкого, ограниченного и переходит к анализу целостных культурных текстов как объекту интерпретации.

Философская герменевтика выполняет не только методологическую функцию, но и коммуникативную. Это по большей части оказывается в «метагерменевтици» немецкого философа Ю.Хабермаса (нар. 1929). Он выходит из того, что чистая герменевтика недооценивает тот факт, что в обществе, кроме культурной области жизни, еще и экономическая, социальная, политическая. Хабермас делает вывод, что необходимо корректировать герменевтику, и предлагает теорию коммуникативного действия. Главным методом коммуникации, из его точки зрения, является язык. В результате коммуникативного поведения, считает Хабермас, складывается опосредствованная, нормативная среда, стойкие межличностные отношения, стойкие личностные структуры и тому подобное. Теория коммуникативного действия — это один из аспектов социальной философии.

3.6. Когнитивная наука

«Когнитивная наука» - исследование ума (иntellиgence) и умных систем, при котором умное поведение рассматривается как что-то наподобие вычисления. От предыдущих подходов к когниции [5] ее отличает степень проникновения идей и техник «вычисления». Последний срок берется не в чисто арифметическом содержании, а как аналог операций, осуществляемых компьютером [24].

Ясно, что такая дисциплина должна быть комплексной. Например, ее можно представить как «федерацию» наук, не связанных строгими уставными отношениями. В эту «федерацию» входят: искусственный интеллект (или «прикладная философия»), языкознание, психология и неврология [13] (другой вариант административного подола: физиология, психолингвистика и математика [23]). Искусственный интеллект нацеленный на имитацию человеческого интеллекта с помощью компьютера в решении заданий вообще. «Когнитивная лингвистика« - филиал когнитивной психологии, которая использует арсенал переработки языковой информации для построения моделей, которые имитируют внешние проявления человеческого поведения при решении интеллектуальных заданий. Наконец неврология или теория мозга, должна возводить поведение человека и животных к схемам взаимодействия элементов нервной системы.

Общий знаменатель такой комплексной когнитивной науки - построение моделей познания и интеллекта, с перспективой воплощения их на компьютере. Следовательно, предметом исследования является: человеческая когниция (то есть взаимодействие систем восприятия, репрезентирования и продуцирование информации) и ее «технологическое представление» [23].

Когнитивная психология 1960-х гг. - и в этом ее заслуга перед другими когнитивистскими дисциплинами - продемонстрировала возможности информационно-поискового подхода к человеческому ментальности, возможности нового научного метаязыка. Понятие обработки информации, заимствованное из теории информации где оно применялось к физическим системам передачи сообщений, было применено к человеку. Общая идея трансформировалась в следующее положение: организмы используют внутренние представления (репрезентации) и осуществляют «вычислительные» операции над этими представлениями. Когниция теперь - объект регулируемого (за правилами) манипулирования репрезентациями, в полной аналогии с современными компьютерами.

Этот теоретический эксперимент, который обнаружил гибкость нового научного метаязыка в описании психических процессов, создал предпосылки для когнитивистского подхода к объекту и результатам исследований в смежных дисциплинах. И, конечно же, в лингвистике поскольку во всем комплексе наук о человеке сталкиваются, в первую очередь, с отношениями между языком и другими человеческими видами деятельности и процессами. Язык даже в большей степени, чем культура и общество, дает когнитивистам ключ к человеческому поведению [19].

3.7. Когнитивная лингвистика

Когнитивная лингвистика самое распространенное (особенно в Европе) название направления лингвистических исследований, которые сложились во второй половине 1970-х годов и, что имели в дальнейшем значительное количество последователей. В США, где это направление зародилось, его чаще называют «когнитивная грамматика«, что объясняется расширительным пониманием срока «грамматика» в англоязычной лингвистике, тогда как в Украине и России нередко употребится термин «когнитивная семантика«, что указывает на один из источников данного исследовательского начинания.

Главная отличительная черта когнитивной лингвистики в ее современном виде заключается не в создании постулата нового предмета исследования в рамках науки о языке и даже не в введении в исследовательское обращение нового инструментария и/або процедур, а в чисто методологическому изменению познавательных установок (эвристик).

Возникновение когнитивной лингвистики - это один из эпизодов общего методологического сдвига, который начался в лингвистике с конца у 1950-х годов, которое сводится к снятию запрещения на введение в рассмотрение «далеких от поверхности», недоступных непосредственному наблюдению теоретических (модельных) конструктив. Составными частями этого фундаментального сдвига были возникновения генеративной грамматики Н.Хомского с ее понятием «глубинной структуры» (какие бы не были последующие трансформации теории Хомского и какими бы непростыми не были бы ее отношения, в частности, к когнитивной лингвистике), бурное развитие лингвистической семантики возникновение лингвистической прагматики, теории текста а также современной теории граматикализации с ее интересом к закономерностям поведения языковых единиц в реальном дискурсе. Во всех этих исследовательских начинаниях на первый план (хотя и по-разному) выходит идея объяснения языковых фактов причем если в генеративний теории как объяснения предлагаются в первую очередь некоторые глубинные закономерности языковой способности человека, что подлежат открытию (и в этом заключается главное отличие генеративизму от других программ объяснительного анализа языка), то другие объяснительные программы выходят из того, что языковые факты могут быть, по крайней мере частично, объясненные фактами неязыковой природы, притом необязательно наблюдаемыми. Если, например, для языковой прагматики такими фактами являются принципы человеческой деятельности в социальном контексте (а принятыми объяснительными конструктами - цели, намерения, условия деятельности и тому подобное), то в когнитивной лингвистике как модельные конструкти выступают когнитивные структуры и процессы в сознании человека: фрейм (М.Минский, к потребностям лингвистики это понятие было адаптированная Ч.Филлмором), идеализирует когнитивная модель (Дж.Лакофф) или ментальные пространства (Ж.Фоконье); 2Ѕ-мірний набросок (Р.Джекендофф); семантико-граматичні суперкатегории вроде конфигурационной структуры, динамика сил, распределение внимания, «цепция» и так далее (Л.Талми); комплексные многоаспектные языковые конструкции - в специальном значении этого срока, предложенном в «конструкционной грамматике» Ч.Филлмора и П.Кэя; когнитивные операции типа правил концептуального вывода (Р.Шенк, Ч.Ригер) или же особенного уровня изучения интеллектуальных систем, - постулеваного А.Ньюеллом «уровня знаний», отличающегося от символьного уровня.

К началу 1990-х годов когнитивная лингвистика являла собой совокупность индивидуальных исследовательских программ, слабо связанных или вовсе не связанных между собой. Их легко перечислить: это исследовательские программы Дж.Лакоффа (нередко выступающего с соавторами), Р.Ленакера (Лангакера), Л.Талми, У.Чейфа, Р.Джекендоффа, Ч.Филлмора (все США). С ними сближается еще ряд программ лингвистических исследований, авторы которых в той или другой мере разделяют установки когнитивной лингвистики, хотя и не входят в число известных когнитивистив: Т.ван Дейк (Нидерланды), Дж.Хейман (Канада), Т.Гивон (США). Значимые для когнитивной лингвистики результаты были опубликованы Д.Герертсом (Голландия), Е.Свитсер, Т.Региром, А.Гольдберг (все США). В то же время в 1990-ые годы постепенно очерчивается круг тех языковых явлений, которые в той или иной мере и в той или другой форме затрагиваются всеми или большинством исследовательских программ, а также совокупность полученных результатов, между которыми несомненно можно установить связь. Когнитивная лингвистика, сначала совмещаемая лишь познавательными установками и исходной гипотезой об объяснительной силе обращения к умственным категориям, постепенно находит свой предмет, свою внутреннюю структуру и свой категориальный аппарат. В это время можно с уверенностью утверждать, что внутри когнитивной лингвистики представлены следующие разделы.

1. Исследование процессов производства и понимания естественного языка. Исторически это наиболее ранний раздел, который сформировался во многом с участием специалистов по компьютерному моделированию понимания и порождения текстов. Из ведущих лингвистов когнитивного профиля наиболее значимые результаты в этой области имеет У.Чейф, что разработал категории текущего сознания и активации, а также ряд производных, от них понятий.

2. Исследование принципов языковой категоризации. Им уделил значительное внимание Дж.Лакофф, что развивал идеи Элеоноры Рош. Последняя показала неадекватность традиционных (восходящих еще к Аристотеля) представлений о категориях как множественных числах с четкими границями, которым какой-то объект может или принадлежать, или не принадлежать, причем все члены некоторой категории имеют одинаковый статус. Эксперименты показывают, что в действительности граници категорий размыты, а сами категории имеют внутреннюю структуру: некоторые их элементы представляют категорию лучше, чем другие, то есть есть прототиповими ее членами. Например, прототиповий птица - это для англоязычной картины мира зорянка, а для русскоязычной - воробей, тогда как пингвин или страус находятся на периферии категории. Понятие прототипа имеет очень широкую применимость: оно использовалось для интерпретации соотношения фонемы и алофона, для описания морфологических и синтаксических процессов, опираясь на его, можно предложить интуитивно приемлемое разграничение понятия языка и диалекта и др. Внутри категории члены могут быть связаны разными отношениями, которые также были изучены. Более того, сами категории тоже неодинаковы: было показано, что среди них привилегированы, которым отвечают так называемые концепты базового уровня категоризации. Названия, которые отвечают этому уровню, более желающее используются, легче вспоминаются, раньше усваиваются детьми, обычно лингвистически больше простые, имеют большую культурную значимость и владеют еще рядом примечательных свойств: такой, например, концепт ‘собака’ в сравнении с вищележачим концептом ‘животное’ и нижчележачим концептом ‘пудель’.

3. Исследование типов понятийных структур и их языковых соответствий. Эти работы также были начаты в рамках искусственного интеллекта (Р.Абельсоном, Р.Шенком, М.Минским - авторами таких популярных категорий, как фрейм и сценарий), однако впоследствии адаптированные для потребностей лингвистического исследования Ч.Филлмором. В исследованиях подобного типа когнитивная лингвистика взаимодействует с социологией и культурологией.

4. Исследование когнитивно-семантических суперкатегорий связано, в первую очередь, из Л.Талми, что делает попытку определить набор иерархически упорядоченных образоформуючих систем - категорий, с помощью которых естественный язык осуществляет концептуальную структуризацию представлений о действительности (это категории когнитивного состояния, конфигурационной структуры, динамики сил, что уже вспоминалась, распределению внимания но др., каждая из которых имеет свою сложную структуру). Подобный круг проблем немного по-другому рассматривается в работах Дж.Лакоффа и Р.Ленекера.

5. Исследование пространственных отношений и типов концептуализации движения в языке. Это и точка, в которой пересекаются почти все основные программы когнитивной лингвистики. Лакоффом было разработанное понятие образной схемы (иmage-schеma) и рассмотрены некоторые важные типы схем (вместилище, частина-циле, путь, связь) и их языковые соответствия; среди образоформуючих схем Талми больше всего обстоятельно разработанная категория конфигурационной структуры в рамках которой рассматриваются такие грамматически зафиксированы понятийные категории, как количество, розподиленисть, длина, ограниченность, членение пространства, и ин.; обстоятельно рассматривается пространственное сознание в многочисленных публикациях Джекендоффа и Ленекера.

6. Исследование телесного базиса человеческого сознания и языка. В их основе лежит идея так называемого концептуального воплощения (conceptual embodиment), в соответствии с которой устройство понятийного мира человека (и семантики естественного языка), включая по крайней мере некоторые из наиболее абстрактных его фрагментов, обусловленный биологической природой человека и его опытом взаимодействия с физическим и социальным миром. Считается, что большое число понятийных и языковых категорий в окончательном итоге сводятся к особенностям устройства и функционирования человеческого тела - например, его асимметрии, которая проявляется в наличии у человека «верха» и «низа», «переда» и «зада», «правого» и «левого» с их разной ролью в движении (лицом вперед в норме), восприятии, контакте, с почвой, физиологичных отправлениях, социальных ритуалах и др. Понятийные представления о теле выступают посредническим звеном между телесной природой человека и ее языком. Важная роль приписывается также самому осознанию поверхности тела как граници между «внутренним» и «внешним» мирами, связанным между собой некоторыми каналами (отсюда метафоры вместилища и канала). Разработка соответствующего круга представлений ведется с конца 1970-х годов в первую очередь такими исследователями, как Дж.Лакофф, М.Джонсон, Ф.Варела Э.Рош; в отечественной лингвистике подобные представления формулируются в терминах антропоцентричности языка (Ю.Д.Апресян). Доктрина концептуального воплощения считается совместимой с общим представлением о наличии у ума телесного носителя (отсюда ее апелляции к современной нейронауки), но на практике оперирует с семиотическими фактами.

7. Исследование метафорических и метонимии отношений в языке. Это - «фирменное блюдо» Дж.Лакоффа, что превратило традиционную проблематику в одну из самих популярных исследовательских сфер в лингвистике и ряду смежных наук. Теория, которая была сформулирована в книге Метафоры, которыми мы живем, опубликованной Лакоффом вместе с философом М.Джонсоном в 1980, трактует метафору как инструмент осмысления новых понятийных сфер в сроках сфер, которые стоят ближе к из непосредственного опыта человека: поривн. буквальное геометрическое использование определения высокий в словосочетании высокий человек, высокое дерево и его метафорические переносы на сферу механической (высокая скорость), термо- (высокая температура) и електро- (высокое напряжение) динамика, этика (высокая мораль, высокая ответственность), эстетика (высокое искусство), права (высокий суд), социальных отношений (высокий пост), трудовой деятельности (высокое мастерство) и так далее Сводка разнообразных семантических отношений к достаточно элементарных (когда-то всего пространственных) схем, более того, во многих случаях к схемам из заданного и уже исследованного списка (уже в 1989 для английского языка Лакоффом с коллегами был составлен Базовый список метафор, большинство из которых представлено, например, и в русском языке), а также выявления коррелята, естественных для концептуальной сферы-источника последствий определенной ее организации, в другой концептуальной сфере, оказалось достаточно производительным, и где-то даже захватывающим и при этом полностью респектабельным занятием - по сути дела, оригинальным исследовательским методом когнитивной лингвистики.

Приведенный список, понятно, не вычерпывает все результаты когнитивной лингвистики, но свидетельствует о том, что в ней в это время сформировалось некоторое представление о задании исследования и решении этих заданий.

На когнитивную лингвистику делали влияли или влияют работы ряда представителей более широкой области - когнитивной науки психологов Э.Рош, Д.Слобина, С.Палмера; философов М.Джонсона, Д.Деннета, Дж.Серля, П.Черчланда; специалистов по искусственному интеллекту; нейрофизиологов П.Черчланд и А.Дамасио.

Исторически когнитивная лингвистика выступала как альтернатива генеративизму Н.Хомского. В настоящее время острота противостояния во многом снизила (не в последнюю очередь в результате реванша генеративизму в 1980-1990-х годах, что снял из порядка дневного вопроса о научно социальный приоритет) и даже наметились пути синтеза, однако обращение когнитивной лингвистики к нелингвистическим объяснительным конструктив, понятно, как и раньше разделяет эти два направления теоретической лингвистики и привлекает тех, кто принципиально не воспринимает теорию Хомского.

Основными центрами когнитивной лингвистики является отделение Калифорнийского университета в Беркли и Сан-Диего, а также Центр когнитивной науки Университета штата, Нью-Йорк в Буффало. В Европе когнитивная лингвистика успешно развивается в первую очередь в Голландии и Германии. Проводятся регулярные международные конференции. В России в русле когнитивной лингвистики работают А.Н.Баранив, А.Е. и А.А.Кибрик, И.М.Кобозева, Е.С.Кубрякова, Е.В.Рахилина и др., исследователи; кроме того, срок «когнитивная лингвистика» является популярным лозунгом, используемым широким кругом языковедов.

3.8. Теория текста

Функциональный аспект в изучении языка, ориентация на коммуникативный процесс неминуемо привели к выявлению коммуникативной единицы высшего порядка, с помощью которой осуществляется языковое общение. Такой единицей является текст что мыслится в первую очередь как единица динамическая, организованная в условиях реальной коммуникации и, следовательно, что владеет екстра- и истралингвистичними параметрами [3].

Для языковой организации текста определяющими оказываются внешние, коммуникативные факторы. И потому порождение текста и его функционирование прагматично ориентированы, то есть текст создается при возникновении определенной цилеустановки и функционирует в определенных коммуникативных условиях.

Коммуникативные условия, или конкретные языковые ситуации, поддаются типологизации, таким образом, и тексты, ориентированные на определены коммуникативные условия, также должны иметь типологические признаки. Установлением этих признаков и занимается в первую очередь теория текста - научная дисциплина, которая получила выход в социолингвистику, психолингвистику, информатику, функциональную стилистику, теорию перевода и другие дисциплины, связанные с изучением языковой деятельности как процесса и языкового произведения как результата этой деятельности.

Среди филологических дисциплин, в частности книгознавчего профилю, теория текста занимает одну из главных позиций. Это объясняется тем, что текст как объект исследования появляется здесь как информативная единица в "действии", то есть такая, которая владеет прагматичными и функциональными качествами.

Теория текста сложилась как научная дисциплина в 2-й половине XX ст. на пересекании ряда наук - информатика, психология, лингвистика, риторика, прагматики, семиотика, герменевтика, книговедения, социология. Невзирая на большое количество междисциплинарных пересеканий, в это время теория текста имеет собственный онтологический статус. Теория текста охватывает любые знаковые последовательности, однако основным ее объектом является текст вербальный, потому при характеристике и описании текста важные даны, накопленные лингвистикой.

Одно то, что теория текста сложилась как дисциплина промежуточного типа, на базе ряда как фундаментальных, так и прикладных наук, говорит о многомерности самого объекта (тексту) и многоаспектности его изучения. Предметом данной науки являются признаки и характеристики (как структурные, так и функциональные) текста как коммуникативной единицы высшего уровня, как цельного языкового творения. Коммуникативность текста понимается как степень его направленности к читателю. Интерес к тексту как к языковому творению оказался у лингвистов, начиная еще с 20-30 г. XX ст., усилился он в 50-ые годы XX ст., в связи с обращением к изучению языка в функциональном аспекте, когда язык стал рассматриваться не как статическая система знаков, а как система динамическая. Тогда и появилось срок-понятие "языковая деятельность" в практике общения.

В тексте заключена мовнорозумова деятельность пишучего (вещателя) субъекта, рассчитанная на соответствующую деятельность читателя (слушателя), на его восприятие. Так рождается взаимозависимая триада: автор (производитель текста) - текст (материальное воплощение мовнорозумовой деятельности) - читатель (интерпретатор). Таким образом, текст оказывается одновременно и результатом деятельности (автора) и материалом для деятельности (интерпретатора).

Любой текст рассчитан на чье-то восприятие: летописец пишет для потомков, из - для коллег, с целью передать свои наблюдения и выводы; даже такой вид текста, как дневник, тоже создается для кого-то - пусть только "для себя". Но "для себя" - это тоже определенный адрес. Отсюда и двоспрямованисть тексту: на автора-творца (может быть, и коллективного) и на воспринимающего читателя. Такая двоспрямованисть рожает множество проблем при попытке охарактеризовать текст всесторонне.

В теории текста еще много дискуссионных вопросов, нерешенных проблем, например, вопроса о минимальной длине текста ( можно ли считать текстом, в частности, одну коммуникативную реплику?). Не установилось и применение самого срока, названия дисциплины. Изучение текста осуществляется под разными названиями: кроме срока "теория текста", существуют сроки "лингвистика текста", "структура текста", "герменевтика", "грамматика текста".

Наличие разных сроков - это не только свидетельство неустоявшейся терминологической практики, но и отражение того, что сам феномен текста предусматривает многоаспектность его изучения. "Необходимость комплексного изучения текста не является методическим требованием, она является выражением существа самого объекта" [8].

Текст можно рассматривать с точки зрения заключенной в нем информации (текст - это в первую очередь информационное единство); с точки зрения психология его создание, как творческий акт автора, вызванный определенной целью (текст - это продукт мовнорозумовой деятельности субъекта); текст можно рассматривать из позиций прагматичных (текст - это материал для восприятия, интерпретации); наконец, текст можно характеризовать со стороны его структуры языковой организации, его стилистика (в настоящий момент появляется все более работ такого плана, например, стилистика текста, синтаксис текста, грамматика текста; шире - лингвистика текста).

Для издательских работников, в частности редакторов, важный в первую очередь в качестве целевого прагматичный аспект текста, потому при всесторонней характеристике текста особенный акцент делается на вопрос о том, как повысить информационную ценность текста, какие приемы для этого можно рекомендовать, как улучшить литературную форму текста.

Исследователей текста (например, П. Хартманна, С. Якобсона, Г. Ейгера, В. Звегинцева, М. Гвенцадзе, О. Каменску и др.) интересует в первую очередь типология текстов, и потому в качестве первоочередного ставится задание разработки самих принципов классификации текстов [6].

Проблема выделения текстовых типов оказывается актуальной не только сама по себе, но и потому, что выдвигает тезис о различении языковой и коммуникативной компетенции. Языковая компетенция допускает способность построения и понимания грамматически правильных предложений. Тогда как компетенция коммуникативна являет собой способность понимания и правильного построения разных типов текста с учетом специфики конкретной языковой ситуации [4].

Предоставляя большого значения типологии текста (как теоретическое, так и практическое), ученые признают, что достаточно полная и единственная классификация текстов, которая отвечала бы всем требованиям, еще не создана. А раз так, то, очевидно, целесообразнее всего начать с уточнения самого понятия "типа текста" и тех критериев, которые должны быть положены в основу типологизации. Интересно отметить, что выделить типы текстов интуитивным путем намного легче, чем подвести под их классификацию теоретическую базу. Дело в том, что "образцы текстов" полностью социально осознанный: да, даже читатель-неспециалист различит текст художественный и нехудожественный; текст официального письма и дружественного послания; текст сообщения по радио и текст рекламы и так далее

Усложняется задание разработки типологии текстов и тем, что не существует общепринятой терминологии в теории текста. Без четкой дифференциации употребятся термины "тип текста", "класс текстов", "вид текста", "жанр текста", "тип дискурса", "тип языка", "форма текста" и даже "сорт текста" [4].

Расхождения наблюдаются и в выборе критериев типологизации. Последнее объясняется природой самого текста, его многоаспектностью: тот же текст может быть отнесен к разным типологическим группам при учете разных его аспектов, когда в основу классификации кладут разные признаки, которые объективно существуют в тексте. Выбор исходной точки отсчета, в этом случае классификационного критерия, может меняться, и потому могут смещаться и группы текстов в разных классификациях. Идеальная типология текстов должна отбить разные аспекты данного объекта - как коммуникативно функциональный так и структурно семиотический. Для этого скорее всего подойдет смешанный критерий, когда учитывается совокупность екстра- и интратекстуальних дифференциал

Комментарии посетителей (1)
[ Показать комментарии ]

Добавьте собственный комментарий
Автор

Коментрий

Віталій
20.12.2013
Не хочеться коментувати такі складні статті, ЦЕ ДЛЯ ФАХІВЦІВ, але як на моє розуміння є пропозиція, додати до певного курсу в гуманітарних навчальних закладах(ВШ) для певного "подразника", на чому базуються сучасні технології масового зомбування, щоби відрізняли поняття "знання" і "інформація", що є їжею для "голодного розуму". Мабуть не є таємницею, що юристи і економісти по різному пояснюють поняття: Життя, Інтелект, так само і знання про штучність в моделюванні певних розвиткових систем, "далеких" від живого Слова Вчителя, Слова Батьків...
Количество заходов на данную страницу (на русском) : 7385
Приєднуйтесь!
Страницы, близкие по смыслу
Образовательные интернет-системы и моделирование знаний
Дистанционное обучение призвано обеспечить достижение современных требований к учебному процессу, воплотить принципы открытости учебы и учебы через всю жизнь. Современные образовательные тенденции требуют большой гибкости и динамической в организации учебного процесса. Развитие экономики и отраслей народного хозяйства создает потребность в профессиональных кадрах новых специальностей. Даже классические специальности требуют модернизации процесса учебы в условиях стремительного развития науки и техники. Таким образом возникает потребность в создании систем учебы нового поколения, характерными чертами которых станет: ориентация на индивидуальные особенности ученика; гибкость; открытость для модификации и расширения; простота подготовки исходного материала.
Публикации Лаборатории. Искусственный интеллект в образовании. Дистанционное обучение
Предлагаем вашему вниманию некоторые из наших публикаций по тематике дистанционная учеба, модели представления знаний, искусственный интеллект, в образовании.
©2006-2017 Лабораторія СЕТ, Сергій Титенко
При використанні матеріалів посилання, гіперпосилання для web-ресурсів, на www.setlab.net обов'язкове
Зв'язок: lab@setlab.net 
Лабораторія СЕТ powered by FreshKnowledge
Студія Інновацій — Розробляємо розумні сайти
Rambler's Top100 НТУУ "КПІ"
Друзі і партнери
Український рейтинг TOP.TOPUA.NET