Filozofia Informacji, Wykład X - Teoria informacji a semantyka sytuacyjna

Podobne dokumenty
Filozofia przyrody, Wykład V - Filozofia Arystotelesa

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

Filozofia, Historia, Wykład V - Filozofia Arystotelesa

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do

Internet Semantyczny i Logika II

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny

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

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

Logika dla socjologów Część 4: Elementy semiotyki O pojęciach, nazwach i znakach

Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

Metodologia prowadzenia badań naukowych Semiotyka, Argumentacja

Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych

Filozofia, ISE, Wykład X - Filozofia średniowieczna.

Filozofia, Germanistyka, Wykład IX - Immanuel Kant

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu

Logika dla prawników

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykłady 10b i 11. Semantyka relacyjna dla normalnych modalnych rachunków zdań

Klasyczny rachunek zdań 1/2

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

Filozofia, ISE, Wykład V - Filozofia Eleatów.

Logika dla socjologów Część 3: Elementy teorii zbiorów i relacji

Adam Meissner.

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 1/2

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Filozofia przyrody - Filozofia Eleatów i Demokryta

Internet Semantyczny. Logika opisowa

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny

Wstęp do logiki. Semiotyka

Etapy modelowania ekonometrycznego

Semantyczne teorie informacji

PRAGMATYKA rok akademicki 2015/2016 semestr zimowy. Temat 2: Grice a teoria znaczenia

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 15. Trójwartościowa logika zdań Łukasiewicza

Co to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważn. i najważniejsze teorie semantyczne

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

Język myśli. ang. Language of Thought, Mentalese. Dr hab. Maciej Witek Zakład Filozofii Nauki, Wydział Humanistyczny Uniwersytet Szczeciński

Co to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważn. i najważniejsze teorie semantyczne

Struktury formalne, czyli elementy Teorii Modeli

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Wstęp do logiki. Semiotyka cd.

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych

Klasyczny rachunek predykatów

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią.

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną

Filozofia, Pedagogika, Wykład I - Miejsce filozofii wśród innych nauk

ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną

Logika Matematyczna (1)

Elementy logiki matematycznej

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykład 14. Wprowadzenie do logiki intuicjonistycznej

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS. Krok po kroku

Filozofia, Historia, Wykład IV - Platońska teoria idei

Filozofia, ISE, Wykład VII - Platońska teoria idei cz. 2.

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO - OCENIANIE BIEŻĄCE, SEMESTRALNE I ROCZNE (2015/2016)

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

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań II

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Wykład 2. Relacyjny model danych

Filozofia z elementami logiki Język jako system znaków słownych część 2

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Predykatów I

Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja

INFORMATYKA GEODEZYJNO- KARTOGRAFICZNA. Modelowanie danych. Model związków-encji

Logika I. Wykład 4. Semantyka Klasycznego Rachunku Zdań

KULTURA JAKO ZMIENNA WEWNĘTRZNA. związek efektywności i kultury organizacyjnej

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

Wprowadzenie do logiki Język jako system znaków słownych

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

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

Internet Semantyczny i Logika I

Ontologie, czyli o inteligentnych danych

Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA

5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE

LOGIKA Dedukcja Naturalna

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność

Rozdział VII. Znaczenie logiki dla prawa i pracy prawnika Zadania i odpowiedzi 20

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część X - Algorytmy samostabilizujące.

Modelowanie i obliczenia techniczne. dr inż. Paweł Pełczyński

Kultura logiczna Klasyczny rachunek zdań 2/2

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Logika Matematyczna (1)

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM

Spostrzeganie jako proces kategoryzacji percepcyjnej.

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki

Transkrypt:

Filozofia Informacji, Wykład X - Teoria informacji a semantyka sytuacyjna 3 czerwca 2012

Plan wykładu 1 Idea semantyki sytuacyjnej (Barwise, Perry) 2 Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie 3 Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie

Semantyka sytuacyjna Suszki Semantyka sytuacyjna często w Polsce jest identyfikowana z niefregowską logiką Romana Suszko. W logice tej wprowadza się nowe znaczenie funktora równości (inaczej niż w logice fregowskiej nieidentycznego z równoważnością). Odwołując się do Traktatu... L. Wittgensteina Suszko wprowadził do logiki pojęcie sytuacji jako semantycznego korelatu zdania.

Czym jest semantyka sytuacyjna? Semantyka sytuacyjna oznacza dla nas: a semantykę, w której korelatami semantycznymi zdań będą sytuacje (z silnym naciskiem na zależność interpretacji od kontekstu użycia wypowiedzi),

Czym jest semantyka sytuacyjna? Semantyka sytuacyjna oznacza dla nas: a semantykę, w której korelatami semantycznymi zdań będą sytuacje (z silnym naciskiem na zależność interpretacji od kontekstu użycia wypowiedzi), b teorię, której istotnym celem jest wyjaśnienie zdolności języka do przenoszenia informacji.

Czym jest semantyka sytuacyjna? Semantyka sytuacyjna oznacza dla nas: a semantykę, w której korelatami semantycznymi zdań będą sytuacje (z silnym naciskiem na zależność interpretacji od kontekstu użycia wypowiedzi), b teorię, której istotnym celem jest wyjaśnienie zdolności języka do przenoszenia informacji.

Czym jest semantyka sytuacyjna? Semantyka sytuacyjna oznacza dla nas: c teorię, która przyjmuje kilka pewników odnośnie (wszelkich) języków (sześć uniwersaliów Barwise a i Perry ego): nadrzędność informacji (priority of information), produktywność języka (productivity of language), wydajność języka (efficiency of language), wieloznaczność języka (ambiguity of language), perspektywiczną względność języka (perspective relativity of language), umysłowe znaczenie języka (mental significance of language).

Czym jest semantyka sytuacyjna? Interesuje nas zatem taka semantyka sytuacyjna, która wyłożona została w: Jon Barwise and John Perry, Situations and Attitudes, 1983. MIT Press,

Semantyka sytuacyjna: dąży do zdefiniowania funkcji semantycznych w taki sposób, żeby wyjaśnić fakt, że znaki mogą być używane jako nośniki informacji o świecie zewnętrznym i o stanach agenta. Punktem wyjścia semantyki sytuacyjnej jest formalny opis sytuacji świata zewnętrznego, do których mogą odnosić się znaki. Ten opis pozwoli bowiem na opis aspektów faktów decydujących o interpretacji wyrażeń. Problem zasadniczy - wyjaśnienie w jaki sposób jedna sytuacja może wskazywać inną sytuację - musi uwzględniać całe potencjalne zróżnicowanie sytuacji i szeroki kontekst interpretacyjny oraz zróżnicowanie systemów językowych.

Uniwersalny charakter semantyki sytuacyjnej Teoria, o której mówimy ma mieć charakter ogólny i uniwersalny: jest teorią pozwalającą na opis wszelkich sytuacji, jest teorią abstrahującą (w pewnych zakresie, o tym za chwilę) od zróżnicowania agentów, jest teorią abstrahującą od zróżnicowania systemów reprezentacji, koncentrując się na inwariantnym charakterze znaczeń. Model przepływu informacji oparty na semantyce sytuacyjnej również będzie opisywał zasady przepływu informacji niezależnie od całego zróżnicowania agentów i form reprezentacji. Problem, który stawiamy to problem o warunki możliwości takiego przepływu (albo znaczenia).

Agent - definicja Agent: część rzeczywistości, która posiada zdolność do percepcji i do działania.

Zachowanie organizmu w środowisku Sytuacje są same w sobie unikalne. Warunkiem uczynienia ich znaczącymi jest: przyzwyczajenie organizmu do zmieniających się warunków;

Zachowanie organizmu w środowisku Sytuacje są same w sobie unikalne. Warunkiem uczynienia ich znaczącymi jest: przyzwyczajenie organizmu do zmieniających się warunków; przyzwyczajenie polega na rozpoznawaniu pewnych stałych elementów w zmieniającym się otoczeniu;

Zachowanie organizmu w środowisku Sytuacje są same w sobie unikalne. Warunkiem uczynienia ich znaczącymi jest: przyzwyczajenie organizmu do zmieniających się warunków; przyzwyczajenie polega na rozpoznawaniu pewnych stałych elementów w zmieniającym się otoczeniu; zadaniem semantyki sytuacyjnej jest zatem opis sytuacji obejmujący zarówno istotną odmienność sytuacji jak i istnienie pewnych inwariantów.

Agent myślący (cognitive agent) - ograniczenie teorii Agent myślący jest zdolny do klasyfikowania sytuacji względem pewnych inwariantów - taka klasyfikacja jest dziełem agenta. Taka zdolność zakłada umiejętność przekroczenia poziomu czysto obserwacyjnego. Dretske ujmuje tą zdolność jako: umiejętność konwersji z wersji analogowej na cyfrową. Agent czyni tym samym przestrzeń percypowaną przestrzenią pojęciową - dyskretną. W innym przypadku nie jest możliwe poznanie pojęciowe.

Konwersja z poziomu analogowego do cyfrowego Rysunek: Przykład: ten agent uczy się klasyfikować ludzi wg dwóch typów (swój; obcy). Uczy się redukować całe spektrum zróżnicowania danych obserwacyjnych do tych dwóch kategorii i na podstawie takiej klasyfikacji działa. Źródło zdjęcia: http://www.szkolenie-psow.ciekawe.info/

Konwersja z poziomu analogowego do cyfrowego Konwersja z poziomu analogowego do cyfrowego sprawia, że coś z pierwotnych danych obserwacyjnych gubimy - świadomie bądź nieświadomie uznajemy za irrelewantne; jest warunkiem poznania na poziomie pojęciowym; jest warunkiem, bez spełnienia którego agent nie może działać na podstawie informacji - poznanie, przetwarzanie informacji jest oparte na informacji w sensie cyfrowym.

Konwersja z poziomu analogowego do cyfrowego Istotnym problemem, którego nie rozstrzygają same definicje, jest wyjaśnienie mechanizmów pozwalających na tego rodzaju digitalizację danych obserwacyjnych:

Konwersja z poziomu analogowego do cyfrowego Istotnym problemem, którego nie rozstrzygają same definicje, jest wyjaśnienie mechanizmów pozwalających na tego rodzaju digitalizację danych obserwacyjnych: dostosowanie organizmu do środowiska życia możemy np. wyjaśnić dostosowaniem systemów behawioralnych i percepcyjnych

Konwersja z poziomu analogowego do cyfrowego Istotnym problemem, którego nie rozstrzygają same definicje, jest wyjaśnienie mechanizmów pozwalających na tego rodzaju digitalizację danych obserwacyjnych: dostosowanie organizmu do środowiska życia możemy np. wyjaśnić dostosowaniem systemów behawioralnych i percepcyjnych w formalnym modelu informacji, jej logiki i logiki jej transmisji, używa się pojęcia ograniczenia (constraint) wyjaśniającego możliwość rozpoznawania pewnych inwariantów.

Agent myślący nie jest agentem racjonalnym Agent myślący (cognitive agent) nie jest agentem racjonalnym: agent myślący - zdolny do konwersji danych z poziomu analogowego do cyfrowego (Dretske) agent racjonalny (przykład definicji) - agent zdolny do określonej rewizji informacyjnych podstaw decyzji na podstawie otrzymanych nowych wiadomości (Harsanyi 1968).

Wiadomości wstępne - podsumowanie Semantyka sytuacyjna pomyślana była jako realistyczne podejście do semantyki. Istnieje cały szereg wypowiedzi, które nie odwołują się do wartości prawdziwościowych jak w logice Fregego, ale do sytuacji. Agent myślący i jego zdolności interpretacyjne są istotne z punktu widzenia semantyki sytuacyjnej. Keith Devlin - włącza semantykę sytuacyjną do teorii informacji. Później w tym modelu skonstruowany jest formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana.

Sytuacja - rzeczywistość składa się z sytuacji. Indywidua mają własności i stoją wobec siebie w relacjach czasowych i przestrzennych: indywidua - a, b, c... relacje - P, Q, R... miejsca w przestrzeni (spatial locations) - l, l, l miejsca w czasie -t, t, t sytuacje - s, s, s wartości prawdziwościowe - 1, 0.

regiony czasu i przestrzeni mogą występować w pewnych podstawowych relacjach: l l - zdarzenia pokrywają się w przestrzeni l l - sytuacja poprzedza inną sytuację t@t - sytuacje pokrywają się w czasie.

Wszystkie kategorie traktowane są jako inwarianty względem realnych konkretnych sytuacji. Te same indywidua mogą pojawiać się w różnych lokalizacjach i odwrotnie: różne indywidua w tych samych lokalizacjach. Przykład sytuacji: Aladar Pege gra dziś koncert w Sibiu. Proszę o podanie opisu ze wskazaniem na różne kategorie.

Definicje kategorii Indywidua - inwarianty utrzymujące się w ciągach zdarzeń, mające pewne własności, utrzymujące jakieś powiązania z innymi, mogą mieć części. Mogą to być np. zdania, słowa. Własności - np. miejsca itp. Abstrakcyjne sytuacje - np. X gra dziś koncert w Sibiu, wczoraj też grał. Te dwie sytuacje łączy pewien typ sytuacyjny: funkcja n-elementowej relacji n-indywiuów (np. jednego indywiuum) do wartości prawdy (TAK, 1) lub fałszu (NIE, 0). Przykład: σ (szczeka, X ); TAK. Typy sytuacji - są one szczegółowe, związane z konkretnym kontekstem sytuacyjnym.

Definicje kategorii Ciąg zdarzeń (course of events) - szczegółowa funkcja od lokalizacji do typu sytuacji. Jeśli ciąg zdarzeń definiuje tylko jedną jedyną lokację, to mówimy o stanie rzeczy. Przykład: w ciągu zdarzeń e: w Sibiu 2000 l; gra koncert, X; TAK w Sibiu 2000 l (dzień później); otrzymuje nagrodę, X; TAK w Sibiu 2000 l (dzień później); wyjeżdża, X; TAK w Sibiu 2000 l ; gra koncert, X; NIE

Warunki sensowności - agent Warunkiem tego, żeby sytuacja (np. znak językowy) była sensowna jest istnienie prawidłowości wiążących dwie sytuacje: znaczącą i oznaczaną: agent musi być zdolny do klasyfikowania sytuacji, agenci klasyfikują sytuacje w zróżnicowany sposób, akt klasyfikowania sytuacji jest wynikiem wysiłku agenta przystosowującego się do efektywnego działania w środowisku przez rozpoznawanie podobieństw w sytuacjach względem pewnych ustalonych inwariantów.

Czym jest znaczenie? Czym jest znaczenie - próba definicji. Sytuacja s może zawierać informację o s 1 wtw gdy istnieje systematyczna relacja M utrzymująca się między sytuacjami posiadającymi wspólne konfiguracje inwariantów z s i sytuacjami posiadającymi wspólne (inne) konfiguracje inwariantów z s 1. Relacja M pozwala powiedzieć, że s oznacza s 1. Znaczenie konstytuuje zatem relacja M między różnymi typami sytuacji.

Znaczenie - własności Własności zdefiniowanego w powyższy sposób znaczenia: różni agenci (zależnie od stanu wiedzy) rozpoznają różne znaczenia,

Znaczenie - własności Własności zdefiniowanego w powyższy sposób znaczenia: różni agenci (zależnie od stanu wiedzy) rozpoznają różne znaczenia, znaczenie jest inwariantne komunikacyjnie i translacyjnie,

Znaczenie - własności Własności zdefiniowanego w powyższy sposób znaczenia: różni agenci (zależnie od stanu wiedzy) rozpoznają różne znaczenia, znaczenie jest inwariantne komunikacyjnie i translacyjnie, każda specyficzna sytuacja oznacza coś konkretnego (event meaning),

Znaczenie - własności Własności zdefiniowanego w powyższy sposób znaczenia: różni agenci (zależnie od stanu wiedzy) rozpoznają różne znaczenia, znaczenie jest inwariantne komunikacyjnie i translacyjnie, każda specyficzna sytuacja oznacza coś konkretnego (event meaning), pewne x-typy sytuacji mogą oznaczać y-typy sytuacji,

Znaczenie - własności Własności zdefiniowanego w powyższy sposób znaczenia: różni agenci (zależnie od stanu wiedzy) rozpoznają różne znaczenia, znaczenie jest inwariantne komunikacyjnie i translacyjnie, każda specyficzna sytuacja oznacza coś konkretnego (event meaning), pewne x-typy sytuacji mogą oznaczać y-typy sytuacji, relacja M powinna być traktowana jako warunki prawdziwości wyrażenia językowego. Tak zdefiniowane znaczenie warunkuje możliwość transmisji informacji między różnymi typami reprezentacji.

Przykłady różnych rodzajów funkcji znaczeniowej (Barwise, Perry) Przykłady relacji między znakiem i znaczeniem (Barwise, Perry): Rysunek: Dym oznacza ogień - znaczenie naturalne, oparte na prawie przyrody ale jednocześnie na pewnej wiedzy agenta; nie wymaga pośrednictwa znaków konwencjonalnych

Przykłady różnych rodzajów funkcji znaczeniowej (Barwise, Perry) Przykłady relacji między znakiem i znaczeniem (Barwise, Perry): Rysunek: Czy X kiedykolwiek dotknął Y? Tak, X pocałował Y.X pocałował Y oznacza, że X dotknął Y

Przykłady różnych rodzajów funkcji znaczeniowej (Barwise, Perry) Przykłady relacji między znakiem i znaczeniem (Barwise, Perry): Rysunek: Dzwonek oznacza koniec lekcji: pewien typ dźwięku w pewne dni jest systematycznie skorelowany z pewnym typem sytuacji - relacja konwencjonalna

Przykłady różnych rodzajów funkcji znaczeniowej (Barwise, Perry) Przykłady relacji między znakiem i znaczeniem (Barwise, Perry): Rysunek: Słowo ciasteczko oznacza ciasteczko - jest to relacja konwencjonalna, w różnych sytuacjach może dochodzić do jej zaburzenia; słowo ciasteczko jest inwariantem sytuacyjnym - występuje w różnych sytuacjach. Uczymy się rozpoznawać ten inwariant w różnych sytuacjach (przykład dziecka - płacze, reaguje jednak odpowiednio, gdy opiekun pyta a może chcesz ciasteczko? ).

Formalna analiza przykładu Znaczenie jest konstytuowane przez relację między wyrażeniem a opisywaną przez nie sytuacją: u [jem ciasteczko] σ: (wyrażenie u jest prawdziwe wtw gdy jest wspierane przez sytuację σ); innymi słowy: istnieją lokalizacja l i indywiduum a, takie że: w u; w l, a mówi; TAK w σ; w l; a je ciasteczko; TAK. Użyte w konkretnej sytuacji wyrażenie językowe ogranicza opisywaną sytuację do jednej z możliwych interpretacji.

- podstawowe własności. Podsumowanie. nie jest czymś generowanym przez odbiorcę, ale czymś istniejącym w świecie zewnętrznym, co może zostać odnalezione albo nie.

- podstawowe własności. Podsumowanie. nie jest czymś generowanym przez odbiorcę, ale czymś istniejącym w świecie zewnętrznym, co może zostać odnalezione albo nie. Symbole i zdania służą tylko ekstrakcji informacji, wyrażeniu jej - informacja jednak wyprzedza wyrażenia językowe, jest czymś logicznie pierwotnym.

- podstawowe własności. Podsumowanie. nie jest czymś generowanym przez odbiorcę, ale czymś istniejącym w świecie zewnętrznym, co może zostać odnalezione albo nie. Symbole i zdania służą tylko ekstrakcji informacji, wyrażeniu jej - informacja jednak wyprzedza wyrażenia językowe, jest czymś logicznie pierwotnym. Problem opisu informacji prowadzi nas do ontologii - tzn. problemy opisu obiektów będących nośnikami informacji.

- podstawowe własności. Podsumowanie. nie jest czymś generowanym przez odbiorcę, ale czymś istniejącym w świecie zewnętrznym, co może zostać odnalezione albo nie. Symbole i zdania służą tylko ekstrakcji informacji, wyrażeniu jej - informacja jednak wyprzedza wyrażenia językowe, jest czymś logicznie pierwotnym. Problem opisu informacji prowadzi nas do ontologii - tzn. problemy opisu obiektów będących nośnikami informacji. Semantyka sytuacyjna w teorii informacji będzie ontologią jednostek informacji, tzw. infonów. Będzie teorią infonów i ich logicznej struktury - żeby ją stworzyć potrzebujemy ontologii opisującej strukturę rzeczywistości skorelowanej ze strukturą infonów.

- podstawowe własności. Podsumowanie. nie jest czymś generowanym przez odbiorcę, ale czymś istniejącym w świecie zewnętrznym, co może zostać odnalezione albo nie. Symbole i zdania służą tylko ekstrakcji informacji, wyrażeniu jej - informacja jednak wyprzedza wyrażenia językowe, jest czymś logicznie pierwotnym. Problem opisu informacji prowadzi nas do ontologii - tzn. problemy opisu obiektów będących nośnikami informacji. Semantyka sytuacyjna w teorii informacji będzie ontologią jednostek informacji, tzw. infonów. Będzie teorią infonów i ich logicznej struktury - żeby ją stworzyć potrzebujemy ontologii opisującej strukturę rzeczywistości skorelowanej ze strukturą infonów. informacja nie może być skorelowana z żadnym z konkretnych systemów reprezentacji, z żadnym określonym językiem

- (bardzo) ogólna definicja Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie - (bardzo) ogólna definicja przedmioty a 1,..., a n są/nie są w relacji P. P jest tu pewną własnością, która odnosi się do n lub więcej przedmiotów pewnego rodzaju a a 1,..., a n są przedmiotami, które są odpowiednie jako argumenty relacji P.

- (bardzo) ogólna definicja Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie - (bardzo) ogólna definicja przedmioty a 1,..., a n są/nie są w relacji P. P jest tu pewną własnością, która odnosi się do n lub więcej przedmiotów pewnego rodzaju a a 1,..., a n są przedmiotami, które są odpowiednie jako argumenty relacji P. Uwaga: ta definicja odnosi się do informacji w pojęciowym sensie (a przynajmniej do takich agentów, którzy przystosowują się do środowiska wytwarzając behawioralne mechanizmy redukcji form analogowych do cyfrowych w sensie Dretskego)

Infon - definicja Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Infon - podstawowy, elementarny nośnik informacji. Pojęcie wprowadzone przez K. Devlina. Infon jest sytuacją zawierającą informację o innej sytuacji. Nie ograniczamy możliwych rodzajów nośnika.

Infon - definicja Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Infon - podstawowy, elementarny nośnik informacji. Pojęcie wprowadzone przez K. Devlina. Infon jest sytuacją zawierającą informację o innej sytuacji. Nie ograniczamy możliwych rodzajów nośnika. Sytuacja może wspierać infon (support), gdy jest taka, jak mówi infon: s = φ - sytuacja wspiera infon relacja = jest tu rozumiana analogicznie do relacji między modelem i zdaniem w rachunku pierwszego rzędu. Infon σ jest faktem (jest prawdziwy) wtw świat jest taki, jak mówi.

Infon - dwie uwagi Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Infony zatem są relatywne do sytuacji. Infony nie są znakami w sensie językowym i nie są tym samym relatywne językowo. To uniezależnia wartości informacyjne od konkretnych systemów językowych. Z takim relatywizmem mieliśmy do czynienia w BHC.

Typy Idea semantyki sytuacyjnej (Barwise, Perry) Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Każdy przedmiot może być przyporządkowany przynajmniej jednego typowi: TIM - typ lokalizacji czasowej IND - typ indywiduum SIT - typ sytuacji REL n - typ n-argumentowej relacji x : T - przedmiot x jest typu T.

Parametry Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Każdy z tych typów zawiera nieskończoną ilość podstawowych parametrów (tzn. zmiennych przebiegających zbiory przedmiotów pewnego typu): a - parametry indywiduów s - parametry sytuacji t - parametry lokalizacji czasowej.

Typy i parametry - wykorzystanie Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Dzięki pojęciu typu i parametru możemy wprowadzić pewne zmienne do sytuacji (tzn. uogólnić je): [s s = φ] - typ sytuacji wspierający infon. Dowolna sytuacja należy do tego typu, jeśli wspiera infon φ. [x s 1 = człowiek, x, Sibiu, 2000, TAK ] - typ takich przedmiotów x, które są ludźmi, dla których sytuacja s 1 wspiera infon. Ten infon nie zawiera tylko przedmiotów, ale zawiera także zmienne (parametric infon)

Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Architektura przepływu informacji - przykład Rysunek: Kierujący pojazdem...

Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Architektura przepływu informacji - przykład Załóżmy, że jako kierowcy/kursanci agenci A, B, C są zdolni do podjęcia informed decision. Interesuje nas zatem tylko poziom cyfrowy. Agenci: potrafią wydobywać odpowiednie informacje ze środowiska, potrafią także użyć wydobytych informacji do wyprowadzenia nowych informacji przy użyciu określonych mechanizmów: rozumowań opartych na powiązaniach między sytuacjami.

Typy powiązań między sytuacjami Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Jakiego rodzaju powiązania między sytuacjami mogą występować (i stać się podstawą wnioskowań): prawa naturalne, prawa logiczne, konwencje (tak jak na przykładzie obrazu sygnalizacji świetlnej na skrzyżowaniu), ustalenia między jednostkami (odnoszące się do pojedynczych zdarzeń), wszelkiego rodzaju inne regularności. Wszelkiego typu regularne powiązania między sytuacjami Devlin nazywa ograniczeniami (constraints).

Ograniczenia - przykłady Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Dym oznacza ogień: Ograniczenie jest naturalnym powiązaniem C dwóch typów sytuacji: S S S = [s dymi się, t, 1 ] S = [s pali się,t, 1 ]

Ograniczenia - przykłady Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Dym oznacza dym. Ograniczenie jest konwencjonalnym powiązaniem C dwóch typów sytuacji: S S S = [s dymi się, t, 1 ] S = [s ( mówiąc,a, t, 1 wypowiada, a, dym, t, 1 )]

Ograniczenia - przykłady Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Wróćmy do naszego przykładu i sprawdźmy dzięki jakim ograniczeniom możemy podjąć informed decision : Rysunek: Kierujący pojazdem...

- wyjaśnienie definicji Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie P z ogólnej definicji podanej na początku można teraz wyrazić jako zdanie: s(s = y ( Jest-zdjęciem, x, y, t; 1 Ma-złamaną-nogę, y, t; 1 )[f ]) f - anchor zbioru podstawowych parametrów, jest to funkcja przypisująca każdemu parametrowi jednego infonu przedmiot określonego typu. W tym przypadku funkcja ta przyporządkowuje do x konkretną osobę lub zwierzę oraz określony moment do czasu t. P jest zatem zdaniem mówiącym, że pewien stan rzeczy i inny stan rzeczy są rzeczywiste.

Zasada xero Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Podstawowe (intuicyjne) prawo - zasada xero: Jeśli istnieje ograniczenie C takie, że s niesie informację, że b jest F (względnie do C) i istnieje ograniczenie C takie, że fakt, że b jest F niesie infomrację, że Q (względnie do C ), to istnieje ograniczenie C takie, że s niesie informację, że Q (względnie do C ).

Inne zasady - wnioski Czym jest informacja? Infon - definicja i własności Typy i parametry Architektura przepływu informacji. Pojęcie ograniczenia Jeszcze raz o informacji ogólnie - podsumowanie Inne intuicyjne zasady - wnioski: informatywność jest zależna od ograniczeń; różne fakty, przedmioty, własności itd mogą wskazywać na jedną i tą samą zawartość informacyjną względnie do tego samego albo różnego ograniczenia.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Przepływ informacji w systemach rozproszonych W modelu Barwise a i Seligmana zakłada się, że przepływ informacji da się wyjaśnić przyjmując, że transmisja informacji zachodzi w systemach rozproszonych: tzn. systemach, w których występują zarówno prawidłowości jak i cechy przypadkowe ze względu na całość systemu. Istotne dla transmisji informacji są lokalne reguły oraz prawidłowości na wyższym poziomie. Problemu stworzenia takiego modelu nie byłoby, gdybyśmy przyjęli, że mamy do czynienia z systemem, w którym zachodzą prawidłowości tylko jednego rodzaju: na przykład, gdybyśmy mogli uznać, że wszystkie prawidłowości mają charakter przyrodniczych konieczności.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe zasady przepływu informacji 1 Przepływ informacji jest efektem regularności w systemie rozproszonym.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe zasady przepływu informacji 1 Przepływ informacji jest efektem regularności w systemie rozproszonym. 2 Przepływ informacji dotyczy zarówno typów jak i ich części.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe zasady przepływu informacji 1 Przepływ informacji jest efektem regularności w systemie rozproszonym. 2 Przepływ informacji dotyczy zarówno typów jak i ich części. 3 Na mocy regularności wśród połączeń informacje o pewnych komponentach systemu niosą informacje o innych komponentach.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe zasady przepływu informacji 1 Przepływ informacji jest efektem regularności w systemie rozproszonym. 2 Przepływ informacji dotyczy zarówno typów jak i ich części. 3 Na mocy regularności wśród połączeń informacje o pewnych komponentach systemu niosą informacje o innych komponentach. 4 Regularności w danym systemie rozproszonym są względne do ich analizy w kategoriach kanału informacyjnego.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe elementy modelu - Klasyfikacja Klasyfikacja A = A, Σ A = A składa się ze zbioru A przedmiotów, które podlegają klasyfikacji (tokenów A), zbioru Σ A przedmiotów używanych do klasyfikacji tokenów (typy A) i binarnej relacji = A między A oraz Σ A, która mówi jaki token jest klasyfikowany pod jaki typ.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe elementy modelu - Infomorfizm Infomorfizm jest relacją między klasyfikacjami: Jeśli A = A, Σ A = A i C = C, Σ C = C, to infomorfizm jest parą funkcji f = ˇf, ˆf spełniających dla wszystkich tokenów c należących do C i wszystkich typów α z A warunek: ˇf (c) = A α wtw c = C ˆf (α)

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe elementy modelu - Kanał informacyjny Kanał informacyjny składa się z indeksowalnej rodziny infomorfizmów C = {f i : A i C} ( i I ) z pewnym wspólnym uniwersum. Kanał informacyjny wyraża zatem regularne własności na poziomie całego systemu.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Podstawowe elementy modelu Agent musi mieć wiedzę o pewnych lokalnych prawidłowościach, ale musi też mieć wiedzę o prawidłowościach wyższego rzędu - dotyczących całego systemu. W przeciwnym razie nie mógłby przeprowadzać wnioskowań wyprowadzając wnioski z jednej części systemu na inną część systemu.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Zasada pomiaru informatywności Zdanie opisuje pewną sytuację. Im większa ilość dopuszczonych alternatywnych sytuacji względem sytuacji, o której informację niesie sygnał, tym mniejsza informatywność a większa semantyczna niepewność.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Teoria informacji na bazie semantyki sytuacyjnej Wartość informacji semantycznej niesionej przez σ(γ(σ)) jest określona w teorii Floridiego przez pole powierzchni między przebiegiem funkcji ι(σ) w przedziale wyznaczonym przez wskaźnik θ(σ) - czyli stopień potwierdzenia formuły przez sytuację) a osią x: γ(σ) = θ 0 ι(σ)dx Im większe wyznaczone pole przez przebieg funkcji ι(σ), tym większa niepewność.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Teoria informacji na bazie semantyki sytuacyjnej Rysunek: Wartość informacyjna dla czynnika θ(σ) = 0,25. Ilustracja za: L. Floridi, Semantic Conceptions of Information, w: Stanford Encyclopedia of Philosophy, http://plato.stanford.edu/entries/information-semantic/

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Zasada pomiaru informatywności Miara informatywności jest w teorii Floridiego związana z większą bądź mniejszą precyzją w opisie określonej sytuacji: im większa ilość dopuszczonych alternatywnych sytuacji względem sytuacji, o której informację niesie sygnał, tym mniejsza informatywność przekazu. Wskaźnik oznaczający stopień potwierdzenia danej formuły osiąga w przypadku tautologii wartość maksymalną: 1 dowolna sytuacja jest bowiem jej potwierdzeniem. W przypadku sytuacji dokładnie odpowiadających treści formuły, wskaźnik ten ma wartość 0: żadna inna sytuacja nie jest wtedy odniesieniem treści formuły. Informatywność formuły jest zatem tym większa im mniej sytuacji może ją potwierdzać. Stopień informatywności Floridi oblicza jako dopełnienie do wartości maksymalnej 1.

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Literatura Literatura: Manuel Bremer, Daniel Cohnitz, Information and Information Flow. An Introduction., Frankfurt 2004, cz. 4 i cz. 5. Keith Devlin, Logic and Information, Cambridge 1995, Jon Barwise and John Perry, Situations and Attitudes, 1983. MIT Press

Formalny model przepływu informacji Barwise a i Seligmana Teoria Luciano Floridiego - przypomnienie Dziękuję za uwagę i zapraszam do stawiania pytań! e-mail: artur.machlarz@uni.opole.pl www: http://www.uni.opole.pl/ machlarz