Filozofia Informacji, Wykład IX - Teoria informacji pragmatycznej

Podobne dokumenty
prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz

Systemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań

Wnioskowanie bayesowskie

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Ontologie, czyli o inteligentnych danych

Metody badań w naukach ekonomicznych

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH

Modelowanie i obliczenia techniczne. dr inż. Paweł Pełczyński

Eksploracja Danych. wykład 4. Sebastian Zając. 10 maja 2017 WMP.SNŚ UKSW. Sebastian Zając (WMP.SNŚ UKSW) Eksploracja Danych 10 maja / 18

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11

Filozofia przyrody, Wykład V - Filozofia Arystotelesa

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Obliczenia inspirowane Naturą

RZECZYWISTOŚĆ SPOŁECZNA: DZIAŁANIA SPOŁECZNE, GRUPA SPOŁECZNA, ZACHOWANIA ZBIOROWE, Jagoda Mrzygłocka-Chojnacka

Metodologia badań naukowych

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

Innowacja pedagogiczna na zajęciach komputerowych w klasach 4e, 4f, 4g. Nazwa innowacji Programowy Zawrót Głowy

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Prawdopodobieństwo i statystyka

Teoria relewancji Sperbera i Wilson. Nowe modele komunikacyjne

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Algorytm. Krótka historia algorytmów

teoria informacji Entropia, informacja, kodowanie Mariusz Różycki 24 sierpnia 2015

Objaśnienie oznaczeń:

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA

STRESZCZENIE. rozprawy doktorskiej pt. Zmienne jakościowe w procesie wyceny wartości rynkowej nieruchomości. Ujęcie statystyczne.

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Filozofia Informacji, Wykład VII - Teoria L. Floridiego. Problem relewancji p

Internet Semantyczny i Logika II

Głównym celem opracowania jest próba określenia znaczenia i wpływu struktury kapitału na działalność przedsiębiorstwa.

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Skalowalność obliczeń równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Recenzja rozprawy doktorskiej mgr Bartosza Rymkiewicza pt. Społeczna odpowiedzialność biznesu a dokonania przedsiębiorstwa

Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady

Trafność egzaminów w kontekście metody EWD

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Filozofia Informacji, Wykład II - Teoria informacji C. E. Shannona.

Cel projektu: Wymogi dotyczące sprawozdania:

Administracja publiczna Wydział Zamiejscowy w Puławach

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Definicje. Algorytm to:

1. Synteza automatów Moore a i Mealy realizujących zadane przekształcenie 2. Transformacja automatu Moore a w automat Mealy i odwrotnie

O REDUKCJI U-INFORMACJI

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Badania eksploracyjne Badania opisowe Badania wyjaśniające (przyczynowe)

Klasyfikacja metodą Bayesa

Metodologia badań psychologicznych

Wstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Statystyka i eksploracja danych

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

Efekty kształcenia dla kierunku Prawno-ekonomicznego

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Systemy Wspomagania Decyzji

Wykład 4. Decyzje menedżerskie

INTUICJE. Zespół norm, wzorców, reguł postępowania, które zna każdy naukowiec zajmujący się daną nauką (Bobrowski 1998)

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów

Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III

Wstęp do logiki. Kto jasno i konsekwentnie myśli, ściśle i z ładem się wyraża,

INFILTRACJA POWIETRZA WSPÓŁCZYNNIK a

Internet Semantyczny. Logika opisowa

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Referat: Krytyczne czytanie w polonistycznej edukacji wczesnoszkolnej

5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE

Za pierwszy niebanalny algorytm uważa się algorytm Euklidesa wyszukiwanie NWD dwóch liczb (400 a 300 rok przed narodzeniem Chrystusa).

Etapy modelowania ekonometrycznego

Informacje przedstawiane w sprawozdaniach z badań w aspekcie miarodajności wyników

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

WIEDZA T1P_W06. K_W01 ma podstawową wiedzę o zarządzaniu jako nauce, jej miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk;

NIEPEWNOŚĆ I RYZYKO PODEJMOWANIA DECYZJI W TEORII ZARZĄDZANIA

Przykładowe sprawozdanie. Jan Pustelnik

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Kierunek Zarządzanie I stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych

Umiejscowienie kierunku w obszarach kształcenia Kierunek kształcenia prawno-ekonomiczny należy do obszaru kształcenia w zakresie nauk społecznych.

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

Filozofia, ISE, Wykład V - Filozofia Eleatów.

KULTURA JAKO ZMIENNA WEWNĘTRZNA. związek efektywności i kultury organizacyjnej

Przepustowość kanału, odczytywanie wiadomości z kanału, poprawa wydajności kanału.

Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna.

Badania naukowe. Tomasz Poskrobko. Metodyka badań naukowych

Logika intuicjonistyczna

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

Propensity score matching (PSM)

Proces informacyjny. Janusz Górczyński

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

WPROWADZENIE DO PROBLEMATYKI PODEJMOWANIA DECYZJI GOSPODARCZYCH

Transkrypt:

Filozofia Informacji, Wykład IX - Teoria informacji pragmatycznej 16 maja 2012

Plan wykładu 1 Uwagi wstępne Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej 2 3 Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera 4 Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego 5 Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ocena efektywności procesu komunikacji - Weaver Wg Warrena Weavera pełna teoria komunikacji powinna być zdolna do opisu trzech poziomów komunikacji, które mają na siebie wzajemny wpływ: Poziom 1 Jak dokładnie mogą być przekazane symbole reprezentujące określone treści (problem stricte techniczny)

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ocena efektywności procesu komunikacji - Weaver Wg Warrena Weavera pełna teoria komunikacji powinna być zdolna do opisu trzech poziomów komunikacji, które mają na siebie wzajemny wpływ: Poziom 1 Jak dokładnie mogą być przekazane symbole reprezentujące określone treści (problem stricte techniczny) Poziom 2 Jak precyzyjnie mogą być przekazane symbole niosące określone znaczenie (problem semantyczny)

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ocena efektywności procesu komunikacji - Weaver Wg Warrena Weavera pełna teoria komunikacji powinna być zdolna do opisu trzech poziomów komunikacji, które mają na siebie wzajemny wpływ: Poziom 1 Jak dokładnie mogą być przekazane symbole reprezentujące określone treści (problem stricte techniczny) Poziom 2 Jak precyzyjnie mogą być przekazane symbole niosące określone znaczenie (problem semantyczny) Poziom 3 Jak efektywna jest otrzymana wiadomość odnośnie modyfikacji zachowania odbiorcy (problem efektywności, czyli problem pragmatyczny) (W. Weaver and C. E. Shannon, The Mathematical Theory of Communication, Urbana, Illinois: University of Illinois Press, 1949, ss. 95-96)

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ocena efektywności procesu komunikacji - Weaver Dwie uwagi do klasyfikacji Weavera: Podział czynników wpływających na efektywność procesu komunikacji dokonany przez Weavera w zasadzie odpowiada klasyfikacji zjawisk semiotycznych dokonanej przez Morrisa (1955). Efektywność z klasyfikacji Weavera odpowiada pragmatyce Morrisa. O teorii Shannona zaś często mówi się jako o teorii dotyczącej aspektu syntaktycznego informacji.

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ocena efektywności procesu komunikacji - Weaver Dwie uwagi do klasyfikacji Weavera: Podział czynników wpływających na efektywność procesu komunikacji dokonany przez Weavera w zasadzie odpowiada klasyfikacji zjawisk semiotycznych dokonanej przez Morrisa (1955). Efektywność z klasyfikacji Weavera odpowiada pragmatyce Morrisa. O teorii Shannona zaś często mówi się jako o teorii dotyczącej aspektu syntaktycznego informacji. Mimo wszystkich ograniczeń teorii Shannona: wg Weavera jest ona także teorią dla pozostałych trzech poziomów. W omawianych dotąd teoriach informacji semantycznej zakładaliśmy, że tak właśnie jest. Jest to założenie, które będzie obowiązywało także w omawianych teoriach informacji pragmatycznej.

Teoria informacji pragmatycznej - idea Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Przyjmujemy, że otrzymana wiadomość, zawierająca informację, wywiera pewien wpływ na odbiorcę. Wpływ może być trojakiego rodzaju: modyfikacja stanu wiedzy odbiorcy (von Weizsaecker),

Teoria informacji pragmatycznej - idea Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Przyjmujemy, że otrzymana wiadomość, zawierająca informację, wywiera pewien wpływ na odbiorcę. Wpływ może być trojakiego rodzaju: modyfikacja stanu wiedzy odbiorcy (von Weizsaecker), bezpośrednia modyfikacja zachowania odbiorcy (von Weizsaecker),

Teoria informacji pragmatycznej - idea Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Przyjmujemy, że otrzymana wiadomość, zawierająca informację, wywiera pewien wpływ na odbiorcę. Wpływ może być trojakiego rodzaju: modyfikacja stanu wiedzy odbiorcy (von Weizsaecker), bezpośrednia modyfikacja zachowania odbiorcy (von Weizsaecker), zmiana wszelkiego rodzaju dyspozycji agenta do działania, które związane są z procesami poznawczymi (beim Graben).

Teoria informacji pragmatycznej - idea Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Przyjmujemy, że otrzymana wiadomość, zawierająca informację, wywiera pewien wpływ na odbiorcę. Wpływ może być trojakiego rodzaju: modyfikacja stanu wiedzy odbiorcy (von Weizsaecker), bezpośrednia modyfikacja zachowania odbiorcy (von Weizsaecker), zmiana wszelkiego rodzaju dyspozycji agenta do działania, które związane są z procesami poznawczymi (beim Graben). Teoria informacji pragmatycznej zajmuje się drugim i trzecim rodzajem wpływu na odbiorcę, pierwszym zaś tylko o tyle, o ile stan wiedzy ma znaczenie jako czynnik decyzyjny.

Wizja teorii pragmatycznej w BHC Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej W teorii BHC pojawia się perspektywa pragmatyczna, ale tylko jako zadanie na przyszłość. Gwoli przypomnienia: wartość informacyjna w BHC jest odwrotnie proporcjonalna do zakresu zdania

Wizja teorii pragmatycznej w BHC Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej W teorii BHC pojawia się perspektywa pragmatyczna, ale tylko jako zadanie na przyszłość. Gwoli przypomnienia: wartość informacyjna w BHC jest odwrotnie proporcjonalna do zakresu zdania jest jednoznacznie wyznaczona przez system językowy i funkcję rozkładu prawdopodobieństwa na możliwe opisy stanów rzeczy

Wizja teorii pragmatycznej w BHC Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej W teorii BHC pojawia się perspektywa pragmatyczna, ale tylko jako zadanie na przyszłość. Gwoli przypomnienia: wartość informacyjna w BHC jest odwrotnie proporcjonalna do zakresu zdania jest jednoznacznie wyznaczona przez system językowy i funkcję rozkładu prawdopodobieństwa na możliwe opisy stanów rzeczy pragmatyczny wymiar tej teorii polegałby najprawdopodobniej na tym, że w pierwszym rzędzie wzięlibyśmy pod uwagę zdolność odbiorcy do dokonywania wnioskowań (tzn. do odkrywania logicznych konsekwencji otrzymywanych wiadomości).

Pragmatyczne teorie w LIS i IR Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Perspektywa użytkownika systemu informacyjnego jest bardzo ważna w teoriach LIS i IR: zarówno w konstruowanych modelach zachowań informacyjnych jak i fundamentalnej dla tych dziedzin problematyki relewancji informacji. Informacja nie może być relewantna niezależnie od czynnika subiektywnego. Efektywność systemu informacyjnego jest oceniana z zasady przez satysfakcję użytkownika.

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ograniczenia omawianych dotychczas teorii Ograniczenia omawianych dotąd teorii informacji: występujące zmienne dotyczą poziomu syntaktycznego albo semantycznego, bez uwzględnienia relnych potrzeb użytkownika,

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ograniczenia omawianych dotychczas teorii Ograniczenia omawianych dotąd teorii informacji: występujące zmienne dotyczą poziomu syntaktycznego albo semantycznego, bez uwzględnienia relnych potrzeb użytkownika, w teorii Shannona, BHC wartość informacyjną wiadomości traktuje się jako coś inwariantnego względem czasu (to zastrzeżenie nie dotyczy Hintikki oraz Dretskego i Floridiego),

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Ograniczenia omawianych dotychczas teorii Ograniczenia omawianych dotąd teorii informacji: występujące zmienne dotyczą poziomu syntaktycznego albo semantycznego, bez uwzględnienia relnych potrzeb użytkownika, w teorii Shannona, BHC wartość informacyjną wiadomości traktuje się jako coś inwariantnego względem czasu (to zastrzeżenie nie dotyczy Hintikki oraz Dretskego i Floridiego), zakłada się, że rozkład prawdopodobieństwa jest znany albo może być wywnioskowany z obserwacji określonej sytuacji - nie uwzględnia się związku z aktualnymi zainteresowaniami i uprzedniej wiedzy odbiorcy.

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Teoria informacji pragmatycznej - postulaty Podstawowe postulaty teorii informacji pragmatycznej: 1 użytkownik informacji jest logicznie pierwotny względem źródła informacji;

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Teoria informacji pragmatycznej - postulaty Podstawowe postulaty teorii informacji pragmatycznej: 1 użytkownik informacji jest logicznie pierwotny względem źródła informacji; 2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych;

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Teoria informacji pragmatycznej - postulaty Podstawowe postulaty teorii informacji pragmatycznej: 1 użytkownik informacji jest logicznie pierwotny względem źródła informacji; 2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych; 3 interakcja ze środowiskiem jest logicznie ważniejsza niż opis rodzajów reprezentacji informacji;

Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Teoria informacji pragmatycznej - postulaty Podstawowe postulaty teorii informacji pragmatycznej: 1 użytkownik informacji jest logicznie pierwotny względem źródła informacji; 2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych; 3 interakcja ze środowiskiem jest logicznie ważniejsza niż opis rodzajów reprezentacji informacji; 4 trywialna uwaga: wartość informacji pragmatycznej jest zależna od szerokiego spektrum czynników składających się na kontekst; należy zwrócić szczególną uwagę na zależność od czasu (a przynajmniej chronologii zdarzeń).

Teoria informacji pragmatycznej - cel Idea teorii informacji pragmatycznej Uwagi historyczne Ogólne założenia teorii informacji pragmatycznej Zadania teorii informacji pragmatycznej: wsparcie dla teorii decyzji, wyjaśnienie procesów ewolucyjnych w tzw. modelu quasi-species (aczkolwiek z roszczeniem do uogólnienia wyników na wszelkie formy agentów i ich działań - E. Weinberger), wsparcie opisu wszelkiego rodzaju aktywności poznawczej.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - trzy dezyderaty Prace von Weizsaeckerów stanowią punkt wyjścia dla omawianych dziś pragmatycznych teorii informacji. Zdaniem Ernsta U. i Christine von Weizsaecker możliwość zrozumienia informacji pojawia się dopiero w odpowiednio złożonych i dużych systemach Zrozumienie, albo - bardziej ogólnie - wpływ na słuchacza, może manifestować się w: bezpośredniej reakcji na otrzymaną informację, wzbogacenia pewnego rodzaju zapasów, które mogą być wykorzystane później. E.U., Ch. von Weizsaecker, Aufbau der Physic, Muenchen 1985, s. 355.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - trzy dezyderaty Von Weizsäckerowie sformułowali trzy ogólne dezyderaty względem przyszłych teorii informacji pragmatycznej: 1 pragmatyczna informacja może być oszacowana tylko przez oszacowanie wpływu na odbiorcę,

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - trzy dezyderaty Von Weizsäckerowie sformułowali trzy ogólne dezyderaty względem przyszłych teorii informacji pragmatycznej: 1 pragmatyczna informacja może być oszacowana tylko przez oszacowanie wpływu na odbiorcę, 2 pragmatyczna informacja powinna dążyć do zera w dwóch skrajnych sytucjach: kompletnej nowości i pełnego potwierdzenia,

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - trzy dezyderaty Von Weizsäckerowie sformułowali trzy ogólne dezyderaty względem przyszłych teorii informacji pragmatycznej: 1 pragmatyczna informacja może być oszacowana tylko przez oszacowanie wpływu na odbiorcę, 2 pragmatyczna informacja powinna dążyć do zera w dwóch skrajnych sytucjach: kompletnej nowości i pełnego potwierdzenia, 3 pragmatyczna informacja wykazuje własności nieklasyczne. E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker, Wiederaufname der begrifflichen Frage: Was ist Information? (1972), s. 541 n.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - dezyderat I Informacje są przeznaczone do działania - działają przez swojego odbiorcę, zmieniają też samego odbiorcę. W szczególności zmieniają oczekiwanie odbiorcy odnośnie prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń skorelowanych z otrzymaną informacją.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - dezyderat II Nowość i potwierdzenie (novelty and confirmation) to czynniki, które się wzajemnie uzupełniają. Nowość odnosi się do entropii, potwierdzenie do negentropii (redundancji, G = 1 - H). pragmatyczna informacja zachowywać się zatem będzie podobnie do miary złożoności zależnej niemonotonicznie od przypadkowości systemu. Gernert (1996, 2006) - nowość można mierzyć jako brak podobieństwa między wiadomości i faktyczną wiedzą jej odbiorcy. Potwierdzenie zaś jako podobieństwo między wiadomością i oczekiwaniem odnośnie celu. Do ewaluacji podobieństwa można użyć Shannona teorii informacji.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - dezyderat III Nieklasyczne cechy pragmatycznej informacji oznaczają, że musimy uwzględnić działanie w warunkach niepewności. Tzn. należy uwzględnić naturalną sytuację, gdy nie są znane wszystkie możliwe konsekwencje możliwych decyzji - można tylko oszacować ich prawdopodobieństwo, które podlega rewizji w sytuacji otrzymania relewantnych informacji.

Wniosek Maksymalną wartość pragmatycznej informacji przypiszemy wiadomości, która jest nośnikiem optymalnej kompozycji nowości i potwierdzenia. Naturalnie - co warto podkreślić - czynniki te są względne do dyspozycji odbiorcy.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - kolejne założenia Teoria informacji pragmatycznej (w sensie ilościowym) wymaga zatem przyjęcia przynajmniej dwóch ważnych założeń: możliwe jest podanie liczbowej miary (cardinal measurement) N - nowości i C - potwierdzenia,

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - kolejne założenia Teoria informacji pragmatycznej (w sensie ilościowym) wymaga zatem przyjęcia przynajmniej dwóch ważnych założeń: możliwe jest podanie liczbowej miary (cardinal measurement) N - nowości i C - potwierdzenia, zarówno wiadomość jak i oczekiwania odbiorcy mogą być opisane formalnie tak, że uda się uchwycić podobieństwo (lub jego brak) między zawartością informacji a dyspozycjami agenta.

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - trudności Założenia wymienione wyżej stanowią jednocześnie poważne wyzwania teorii informacji pragmatycznej: ustalenie miary nowości przez podanie formalnego opisu ilościowego podobieństwa między wiadomością i uprzednią wiedzą odbiorcy,

E. U. von Weizsäcker i Ch. von Weizsäcker - trudności Założenia wymienione wyżej stanowią jednocześnie poważne wyzwania teorii informacji pragmatycznej: ustalenie miary nowości przez podanie formalnego opisu ilościowego podobieństwa między wiadomością i uprzednią wiedzą odbiorcy, ustalenie miary potwierdzenia przez podanie formalnego opisu ilościowego podobieństwa między wiadomością i wymogami informacyjnymi odbiorcy.

Uwagi Grassbergera Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Niektórzy naukowcy uważają, że wymaganą miarę zawartości treści informacyjnej można uznać za ekwiwalentną ze złożonością zbioru danych: Grassberger (1986, 1991): niski/wysoki poziom wartości informacji może wynikać bezpośrednio z prawidłowości (regularity) albo z przypadkowości (randomness) w źródle informacji.

Uwagi Grassbergera - pojęcie złożoności Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera GRASSBERGER: Złożoność układu stanowi istotną trudność i wyzwanie - układy złożone są bowiem jednocześnie w pewnym sensie uporządkowane i nieuporządkowane. Nie da się mówić o złożoności zadania, wzoru, maszyny, algorytmu bez odniesienia do obserwatora czy użytkownika. Jedną z kluczowych własności systemów złożonych jest to, że nie istnieje w ich przypadku jeden fundamentalny cel, do realizacji którego służą.

Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Crutchfield i Young uważają, że oparcie definicji informacji pragmatycznej na pojęciu złożoności wymaga: 1 stworzenia odpowiedniego modelu danych; 2 podania procedury ilościowego oszacowania złożoności tego modelu.

Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Crutchfiled and Young (1989) proponują abstrakcyjne pojęcie złożoności oparte na informacji zawartej w minimalnej ilości równoważnych klas uzyskiwanych przez redukcję zbioru danych względem symetrii.

Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Crutchfiled and Young (1989) proponują abstrakcyjne pojęcie złożoności oparte na informacji zawartej w minimalnej ilości równoważnych klas uzyskiwanych przez redukcję zbioru danych względem symetrii. Taka definicja daje dychotomię między makroopisem dopuszczającym taką redukcję i mikroopisem, który takiej redukcji nie dopuszcza. Oczywiście problemem, który musi się tu pojawić, jest sprawa podstaw rozpoznania takich symetrii.

Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Crutchfiled and Young (1989) proponują abstrakcyjne pojęcie złożoności oparte na informacji zawartej w minimalnej ilości równoważnych klas uzyskiwanych przez redukcję zbioru danych względem symetrii. Taka definicja daje dychotomię między makroopisem dopuszczającym taką redukcję i mikroopisem, który takiej redukcji nie dopuszcza. Oczywiście problemem, który musi się tu pojawić, jest sprawa podstaw rozpoznania takich symetrii. zmiana zachowania, pragmatyczny aspekt wiadomości, jest odmienny od pojęcia złożoności w tym sensie, ponieważ odbiorca może świadomie zignorować takie struktury w wiadomościach, które wydają mu się irrelewantne.

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Nieformalna definicja pragmatycznej informacji Wartość informacji pragmatycznej w teorii Weinbergera jest oparta na ocenie jej przydatności w podejmowaiu informed decision. Stąd informację pragmatyczną definiuje się jako: powodowaną przez informację zmianę w rozkładzie prawdopodobieństwa działań odbiorcy (różnicę między tym co było przed otrzymaniem komunikatu i po jego otrzymaniu - odnośnie pewnego zakresu, pewnego uniwersum).

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Nieformalna definicja pragmatycznej informacji Znaczenie informacji (jej wartość) wynika z jej użyteczności w podejmowaniu informed decisions. Istotną implikacją tego twierdzenia jest ilościowa definicja informacji pragmatycznej, która jest miarą wpływu wiadomości na następujące po jej otrzymaniu działania odbiorcy. Zadaniem, które należałoby teraz rozwiązać jest zdefiniowanie miary pozwalającej porównać dwa różne rozkłady prawdopodobieństw.

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Model oddziaływania pragmatycznej informacji Rysunek: Model oddziaływania pragmatycznej informacji

Model - legenda Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera W modelu Weinbergera występują następujące elementy: podejmujący decyzję D, D działa w pewnych określonych stanach s D musi wybrać coś ze zbioru {a 1, a 2, a 3,..., a M } - dla uproszczenia przyjmujemy, że jest on skończony. wybór prowadzi do efektu wyjściowego o O = {o 1, o 2, o 3,..., o N }, z którego to zbioru efektów D preferuje niektóre o i bardziej niż inne.

Model - właściwości D Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Przyjmujemy następujące ograniczenia w zdolności D do podejmowania decyzji: 1 mapowanie z a na zbiór o nie jest określone 2 D ma niedoskonałą informację o tym, które o jest najlepsze 3 D nie jest zdolny do przetwarzania dostępnej informacji w sposób optymalny 4 D nie może zagwarantować, że decyzja którą podjął jest tą, która będzie zrealizowana, choćby ze względu na szum środowiskowy (e).

Model - właściwości D Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera to całe niezdeterminowanie i nieokreśloność rozważamy przyjmując, że efektem decyzji D jest wybór z możliwości o poszczególnych prawdopodobieństwach q = (q 1, q 2, q 3,..., q N ) D otrzymuje zatem wiadomość m, która jest wyjściem pewnego procesu. Posiadając tą wiadomość (nowe dane) D najlepsze co może zrobić to zrobić update rozkładu prawdopodobieństw do: P m = (P 1 m, P 2 m,..., P N m), w taki sposób, że prawdopodobieństwo lepszego efektu wzrasta.

Model - podsumowanie Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera W modelu przyjętym przez Weinbergera kluczową rolę odgrywa nie tyle umiejętność odbiorcy wiadomości do dokonywania adekwatnych rozróżnień między potencjalnie otrzymywanymi wiadomościami, ale podejmowanie decyzji przez D. D w tym modelu jest pojęciem ogólnym: może odnosić się zarówno do zwierząt, systemów sztucznych, ludzi, grup ludzi itp. To co jest istotne, to zamierzone i celowe działanie podjęte pod wpływem informacji.

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Model - przykład (niezbyt skomplikowany) System otrzymuje informację, identyfikuje cel a potem system określa aktualną sytuację i decyduje o modyfikacjach. Elementy informacyjne i inne przeddecyzyjne danego systemu (np. nawigacyjne) są źródłami wiadomości, które może otrzymać i działać pod ich wpływem część decyzyjna. Dążenie do podjęcia celowego działania decyduje o asymetrii między P m i q. Przyjmujemy, że nowy rozkład prawdopodobieństwa jest lepszą podstawą działania niż stary. Implicite też wprowadzamy takie ograniczenie, że nowa informacja rewiduje rozkład prawdopodobieństwa i nie wprowadza nowych możliwości.

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Formalna definicja pragmatycznej informacji Mamy zatem co następuje: Pragmatyczna informacja I M (P, q) ze zbioru wiadomości M jest zyskiem informacyjnym w przejściu od q do P m uśrednionym na wszystkie wiadomości m M. Formalnie: P M (P, q) = P i m φ m log 2 ( P i m q i ) = P i,m ( Pi,m φ mq i ), gdzie φ i,m i,m jest brzegowym prawdopodobieństwem, że wiadomość m została wysłana a P i,m jest prawdopodobieńswem współwystąpienia: wysłania wiadomości m i tego, że wynik o i został zrealizowany.

Podstawowe twierdzenia Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Tw. 1 Pragmatyczna informacja może być określona jako wzajemna informacja M oraz O. Tw. 2 Pragmatyczna informacja zbioru wiadomości jest zawsze ograniczony wartością jego entropii w sensie Shannona. Tw. 3 I M (P, q) jest inwariantna względem transformacji wyników.

Podstawowe twierdzenia Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Tw. 5 Maksymalną wartośc informacja pragmatyczna otrzymuje wiadomość wywołująca abs. pewność, niezależnie od Shannona entropii zbioru. Tw. 7 Wartość informacyjna rośnie wraz z ilością dedukcji, na które pozwala wiadomość. Tw. 8 Pragmatyczna niezależność zbiorów wiadomości nie oznacza, że wszystkie pary elementów z tych zbiorów są zdarzeniami niezależnymi w sensie prawdopodobieństwa. Jest też możliwe, że zbiory wiadomości są pragmatycznie zależne a pary dowolnych elementów tych zbiorów są probabilistycznie niezależne.

Modyfikacja przekonań Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Pragmatyczna informacja może także zależeć od ewolucyjnego rozwoju, jeśli miara stanu procesu jest używana do aktualizacji rozkładu prawdopodobieństwa. Jest to szczególny przypadek, w którym wartość w różnych momentach jest jedyną otrzymaną informacją. Np. zakładamy, że prawdopodobieństwo w momencie t 2 po obserwacji procesu w stanie k w tym momencie będzie takie samo, jak prawdopodobieństwo w momencie t 1 (po obserwacji stanu k). Pragmatyczna informacja obserwacji w momencie t 2 będzie zatem wynosiła: P k (t 2 )log 2 ( P k (t 2) P k (t ). 1) k

Modyfikacja przekonań Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Alternatywnie można zastosować zaobserwowany stan i procesu w poprzednim czasie, żeby ocenić prawdopodobieństwo stanu k w następującym czasie. Zakładając, że obie obserwacje można poczynić w przyszłości, pragmatyczna informacja związana z nauczeniem się stanu k, przy danej obserwacji stanu i będzie liczona tak: P i,k (t 1, t 2 )log 2 ( P i,k (t 1,t 2) P i (t 1)P i (t ) 2) i,k przy granicznej sytuacji kompletnej nowości: P k (t)log 2 ( P k (t) P k (0) ) k

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Zastosowanie - uproszczony model ewolucji (Weinberger Ewolucja może zostać scharakteryzowana jako aktywność gromadzenia informacji. w uproszczonym modelu wygląda to tak: środowisko efektywnie decyduje o trafności fenotypu powiązanego z każdym danym genotypem, gdzie trafność fenotypu jest określona przez wskaźnik reprodukcji (model darwinowski). Odnośnie genotypy są wiadomościami, które niosą informacje określające cechy kolejnych generacji. Pragmatyczna informacja jest odpowiednią miarą oceny szybkości z jaką zachodzą określone procesy. W każdym momencie t środowisko otrzymuje wiadomości o trafności poszczególnych replikatorów przez ilość kopii genomu tego replikatora. Przed otrzymaniem wiadomości (i jej przetwarzania) wstępne prawdopodobieństwo wyboru replikatora typu i losowo z systemu wynosi: q i = x i (0). Prawdopodobieństwo wyboru replikatora typu i w następującym czasie t wynosi P i = x i (t).

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Zastosowanie - analiza procesów kognitywnych Procesy kognitywne mogą być opisane w następujący sposób: procesy kognitywne to kombinacje operatorów należących do szczególnych klas operatorów elementarnych;

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Zastosowanie - analiza procesów kognitywnych Procesy kognitywne mogą być opisane w następujący sposób: procesy kognitywne to kombinacje operatorów należących do szczególnych klas operatorów elementarnych; każdy z operatorów charakteryzuje pewien elementarny akt poznawczy (uczenie się, obserwacja, wartościowanie, wnioskowanie itp.);

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Zastosowanie - analiza procesów kognitywnych Procesy kognitywne mogą być opisane w następujący sposób: procesy kognitywne to kombinacje operatorów należących do szczególnych klas operatorów elementarnych; każdy z operatorów charakteryzuje pewien elementarny akt poznawczy (uczenie się, obserwacja, wartościowanie, wnioskowanie itp.); istnieją szczególne sytuacje, w których kombinacja operatorów jest przemienna; jest to jednak nietypowa sytuacja: zazwyczaj kolejny krok czyni użytek z poprzedniego i kombinacja dwóch operatorów jest nieprzemienna.

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Zastosowanie - analiza procesów kognitywnych Nieprzemienność operatorów jest ściśle związana z naturą informacji w sensie pragmatycznym. Dane, które agent posiadł i które znajdują reprezentację w jego modelu świata mają wartość jako informacja pragmatyczna, jeśli uprzednio istniejący model reprezentacji musi zostać w związku z tymi danymi zrewidowany. Informacja pragmatyczna mierzy postęp w efektywności działania agenta w związku z nowymi danymi.

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Zastosowanie - analiza procesów kognitywnych Nieprzemienność operatorów jest ściśle związana z naturą informacji w sensie pragmatycznym. Dane, które agent posiadł i które znajdują reprezentację w jego modelu świata mają wartość jako informacja pragmatyczna, jeśli uprzednio istniejący model reprezentacji musi zostać w związku z tymi danymi zrewidowany. Informacja pragmatyczna mierzy postęp w efektywności działania agenta w związku z nowymi danymi. Nie tylko procesy poznawcze, ale także inne działania, w których informacja jest otrzymywana, przetwarzana i przekazywana a jest przy tym nieprzemienna, podpada pod powyższy opis pragmatycznej informacji.

Źródła Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożoności Uwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożoności Formalna definicja pragmatycznej informacji Podstawowe twierdzenia Modyfikacja przekonań Zastosowanie teorii Weinbergera Najważniejszy artykuł: Weinberger, Edward D. (2002), A Theory of Pragmatic Information and Its Application to the Quasispecies Model of Biological Evolution, BioSystems 66 (3), 105 119.

beim Graben - modyfikacja przekonań Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Inna interesująca próba interpretacji ilościowej zjawiska informacji pragmatycznej pochodzi od Petera beim Grabena: Próba ta jest interpretacją modelu Bayesowskiego modyfikacji przekonań.

beim Graben - cel Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Punkt wyjścia teorii beim Grabena: Znaczenie wiadomości to jej wpływ na stan agenta;

beim Graben - cel Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Punkt wyjścia teorii beim Grabena: Znaczenie wiadomości to jej wpływ na stan agenta; Pragmatyczna informacja może być potraktowana jako wartość liczbowa określająca przeciętną wartość potrzebną do przejścia od jednego stanu wiedzy do drugiego;

beim Graben - cel Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Punkt wyjścia teorii beim Grabena: Znaczenie wiadomości to jej wpływ na stan agenta; Pragmatyczna informacja może być potraktowana jako wartość liczbowa określająca przeciętną wartość potrzebną do przejścia od jednego stanu wiedzy do drugiego; Zadaniem teorii jest ustalenie wartości określającej rewizję prawdopodobieństwa ustalonego przed otrzymaniem sygnału.

beim Graben - cel Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Punkt wyjścia teorii beim Grabena: Znaczenie wiadomości to jej wpływ na stan agenta; Pragmatyczna informacja może być potraktowana jako wartość liczbowa określająca przeciętną wartość potrzebną do przejścia od jednego stanu wiedzy do drugiego; Zadaniem teorii jest ustalenie wartości określającej rewizję prawdopodobieństwa ustalonego przed otrzymaniem sygnału. Zadanie to jest w teorii beim Grabena realizowane przy zastosowaniu modelu Bayesowskiego.

beim Graben - ramy teoretyczne Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Definicja pragmatycznej informacji musi uwzględniać kontekst: określonego agenta, jego/jej przekonania, cele oraz odniesienie czasowe. Agent działa w pewnym określonym stanie i ma określoną reprezentację stanu świata.

beim Graben - ramy teoretyczne Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Definicja pragmatycznej informacji musi uwzględniać kontekst: określonego agenta, jego/jej przekonania, cele oraz odniesienie czasowe. Agent działa w pewnym określonym stanie i ma określoną reprezentację stanu świata. Ramę teoretyczną dla tej teorii stanowi statystyczna teoria decyzji.

beim Graben - ramy teoretyczne Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Definicja pragmatycznej informacji musi uwzględniać kontekst: określonego agenta, jego/jej przekonania, cele oraz odniesienie czasowe. Agent działa w pewnym określonym stanie i ma określoną reprezentację stanu świata. Ramę teoretyczną dla tej teorii stanowi statystyczna teoria decyzji. W ramach tej teorii opisywane są możliwe decyzje i działania agenta w szczególnym stanie wiedzy.

beim Graben - funkcja użyteczności Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Możliwe decyzje są ewaluowane zgodnie z funkcją użyteczności: u : X Y R, taką, że u(x, y) jest użytecznością z decyzji y w stanie x. X jest tutaj przestrzenią stanów agenta, x X określonym stanem wiedzy z określonym prawdopodobieństwem p(x) a Y jest zbiorem decyzji.

beim Graben - ramy teoretyczne Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Istotnym problemem jest interpretacja i formalny opis funkcji użyteczności dla racjonalnie i spójnie działających agentów. Da się ten problem rozwiązać w ramach teorii informacji: najlepsza funkcja użyteczności to linearna funkcja zawartości informacyjnej stanu wiedzy agenta. Beim Graben przyjmuje, że oczekiwana użyteczność zbioru alternatywnych decyzji jest równa Shannonowskiej entropii.

Ocena użyteczności Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Van Rooij (2004, 2006) zastosował to spostrzeżenie w lingwistyce do oceny relewancji pytań: użyteczność konkrentej odpowiedzi q 1 na pytanie Q 1 jest dana przez ocenę różnicy między aptioryczną dystrybucją prawdopodobieństw w zbiorze możliwych odpowiedzi na kolejne pytanie i rozkładem warunkowym z uwzględnieniem odpowiedzi q 1. Zgodnie ze wzorem Kullbacka-Leibera: K(p, p 0 ) = p(a i )log 2 ( p(ai ) p 0(A i ) ) A i X Podobne rozwiązanie tego problemu podał Weinberger podając funkcję miary pragmatycznej informacji zbioru wiadomości przez informację wzajemną między wiadomościami i decyzjami agenta po otrzymaniu wiadomości.

Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego beim Graben - semantyka dla modelu Bayesowskiego Statystyczna teoria decyzji opisuje zachowanie agenta w szczególnym stanie wiedzy, który może się zmienić pod wpływem otrzymywanych wiadomości.

Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego beim Graben - semantyka dla modelu Bayesowskiego Statystyczna teoria decyzji opisuje zachowanie agenta w szczególnym stanie wiedzy, który może się zmienić pod wpływem otrzymywanych wiadomości. znaczenie zdania nie leży tylko w warunkach jego prawdziwości, ale raczej w tym, jak się zmienia reprezentacja informacji u interpretatora. Użycie zdania przenosi nas z jednego stanu informacyjnego do innego.

Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego beim Graben - semantyka dla modelu Bayesowskiego Zbiór X - przestrzeń możliwych stanów epistemicznych konkretnego agenta x, y, z X - stany przekonań (stany epistemiczne) U, V A Mor(X ) - operatory epistemiczne, dane obserwowalne. Jest to zbiór dyskretny. Mor(X) to funkcja przekształcająca zb. X na X (jest to klasa morfizmów zbioru X ). A, B P A - zdania (sądy).

Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego beim Graben - semantyka dla modelu Bayesowskiego Możemy rozważać model określony, w ramach którego zdanie A P jest zaakceptowane lub nie - z całą pewnością, w stanie x X. Możemy też rozważać model, w którym przypisujemy określone prawdopodobieństwa stanowi x: { 0 if P(x) x p x (P) = 1 if P(x) = x jest prawdopodobieństwem, że zdanie P jest zaakceptowane w stanie x. W ten sposób do modelu wprowadza się stan niepewności.

beim Graben - model Bayesowski Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego W Bayesowskim modelu przekonań wprowadzamy pojęcie warunkowania prawdopodobieństw stanów. Tzn. prawdopodobieństwa różnych stanów zmieniają się wraz z obserwacjami innych stanów zależnych. To pozwala na interpretację zależnego od kontekstu i nowych informacji systemu informacyjnego w jego całej poznawczej dynamice. Dyspozycje i preferencje agenta zmieniają się wraz z różnymi pragmatycznymi warunkami.

Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego beim Graben - semantyka dla modelu Bayesowskiego Znaczeniem wiadomości jest wpływ na stan przekonań agenta. Wiadomości działają jak operatory na przestrzeni przekonań agenta. Przy podejściu Bayesowskim, gdzie stan przekonań jest charakteryzowany przez rozkład prawdopodobieństw na zbiorze zdań, otrzymane zdanie A przekształca apriorycznie ustalone prawdopodobieństwo p na a posteriori rozkład p A. Wpływ takiej wiadomości może być oceniony przez jej informacyjny zysk: K(p A, p) = p A (P)log 2 ( p A(P) p(p) ) P P

Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego beim Graben - miara informacji pragmatycznej Zatem miarą pragmatycznej informacji będzie: { K(pA, p) if p(a) > x S p (A) = 0 if p(a) = 0 W definicji tej mierzona jest zawartość informacyjna zdania A w stanie p konkretnego agenta. Wartość ta jest zależna od kontekstu.

Źródła Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego Dobre omówienie w pracy: Peter beim Graben, Pragmatic Information in Dynamic Semantics, Mind and Matter Vol. 4(2), pp. 169 193 Polecam także Dieter Gernert, Pragmatic Information: Historical Exposition and General Overview, Mind and Matter Vol. 4(2), pp. 141 167

Czym jest sieć semantyczna Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web Kiedy korzystasz z aplikacji, powinieneś mieć możliwość umieszczenia w niej danych, które możesz odpowiednio konfigurować. Powinieneś mieć możliwość poinformowania swojego komputera idę na tę imprezę. A gdy to mówisz, to maszyna rozumie tę informację. Semantyczna Sieć (...) to nie tylko sieć dokumentów, ale także informacji, danych, treści. Semantyczna Sieć danych, powinna zawierać możliwie dużo aplikacji, które komunikują się ze sobą. Po raz pierwszy powstanie jeden powszechny format danych dla wszystkich aplikacji, baz danych i stron WWW A więc Semantyczna Sieć Web opiera się na integracji informacji. Tim Berners-Lee, http://www.internetstandard.pl/

Standardy RDF i OWL Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web RDF - standardowy język reprezentacji wiedzy używany w internecie. Wyrażenia składają się z trzech elementów: oznaczenia opisywanego zasobu (URI), własności (określonej w OWL) i wartości (nazwy lub URI). OWL - reprezentacja jakiegoś fragmentu wiedzy/świata wyrażona w języku RDF. Ontologie zapisane w OWL zawierają różnego rodzaju zależności między swoimi elementami, zawierają reprezentacje obiektów różnego poziomu oraz relacji.

RDF i OWL - przykład opisu FOAF Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web Rysunek: przykład opisu FOAF

Rzeczywistość sieci semantycznej Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web Dlaczego Web 3.0 ponosi porażkę? Jednym w wymienianych powodów są trudności w szerszym rozpowszechnieniu jednolitego opisu danych, trudności w zastosowaniem praktycznym ze względu na jego stopień złożoności. Inne powody: praktycznie niemożliwe jest opisanie danych w taki sposób, żeby mogły być używane przez dowolne aplikacje; zagubienie czynnika pragmatycznego, który pojawiał się w wizji Tima Bernersa-Lee.

Idea Web 4.0 Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web Agent, który jest zdolny do rozpoznawania różnych modeli reprezentacji danych i posługiwania się różnymi systemami komunikacyjnymi, dostarcza dostępne w sieci dane. Użytkownicy jedynie instruują agentów odnośnie zasad przetwarzania informacji w istotny dla konkretnego użytkownika sposób (zgodny z jego aktualnymi potrzebami). Zadaniem sieci pragmatycznej jest dostarczanie relewantnych informacji, które dla użytkownika mają praktyczne konsekwencje. Przekształcenie dostępnych danych w tego rodzaju informacje może być bardzo różne: tabela, analiza statystyczna, logiczna itp. i przedstawienie w postaci raportu.

Idea sieci semantycznej (Web 3.0) Wizja Pragmatic Web Dziękuję za uwagę i zapraszam do stawiania pytań! e-mail: artur.machlarz@uni.opole.pl www: http://www.uni.opole.pl/ machlarz