Из: Deep Learning и задача понимания естественного языка

[Cybersoph]

В начале было слово и слово это было ДЕФИНИЦИЯ!

Человек мыслит мыслями (полезная тавтология).
Автор мысли хочет поделиться ею с другими.
В отсутствие телепатии автор, чтобы передать свою мысль другим реципиентам, вынужден закодировать её на каком-либо языке и изложить этот код (информацию) вербально ли, эпистолярно ли, жестово ли другим своим сородичам.
Адресат, получивший шифровку, если он вырос в той же культурологической среде и знает шифры кодирования авторской мысли, легко декодирует зашифрованное языковым средством авторскую мысль. При этом он извлечёт СМЫСЛ, являющийся результатом восстановления авторской мысли.
Таким образом Смысл - это есть понятая путем декодирования авторская Мысль.

[Cybersoph]

В начале было слово и слово это было ДЕФИНИЦИЯ!

Человек мыслит мыслями (полезная тавтология).
Автор мысли хочет поделиться ею с другими.
В отсутствие телепатии автор, чтобы передать свою мысль другим реципиентам, вынужден закодировать её на каком-либо языке и изложить этот код (информацию) вербально ли, эпистолярно ли, жестово ли другим своим сородичам.
Адресат, получивший шифровку, если он вырос в той же культурологической среде и знает шифры кодирования авторской мысли, легко декодирует зашифрованное языковым средством авторскую мысль. При этом он извлечёт СМЫСЛ, являющийся результатом восстановления авторской мысли.
Таким образом Смысл - это есть понятая путем декодирования авторская Мысль.

Если же стоит задача, чтобы машина могла извлекать Смысл текста на естественном языке, то есть, ПОНИМАТЬ мысли их автора, нужно сделать совсем немного - научить комп дешифровальному делу.
А благодаря чему человек декодирует естественно-язычную информацию?
Правильно! Благодаря своим Знаниям. Нет знаний - нет понимания ни смысла, ни контекста языкового сообщения.
Так что же мы ждём? Вперёд к овладению машиной Знаний!
Однако, здесь приходится спотыкаться. ЭВМ не умеет обрабатывать Знания, она умеет оперировать лишь Данными. Компьютер заточен исключительно на DATA processing, да и нет таких специальных машинных форматов Знаний, как это имеется сейчас для Данных.
Как же быть? Знаний нет, а Данные импотентны в расшифровке естественно-язычных сообщений.
Здесь несколько пробных версий с неоднозначностью в искомом результате:
1- попробовать состряпать Знания на основе Данных и через обработку последних выйти на уровень оперирования Знаниями, чтобы уже с их помощью извлекать Смысл текста и понимать таким образом Мысли автора. (Этот путь мне нравится!)
2- совершенствовать "нейросетки", чтобы неизвестно когда и как они вдруг начали "понимать" смысл текста. (Мне совершенно не нравится.)
3- ждать появления нового типа машин - не вычислительных, с совершенно новым видом процессора, способным оперировать именно Знаниями. (нравится, но не верится).