@tseren-tserenov , возможно, пригодится…
Объясни — выяви десять критериев для типирования понятия "психология". Составь примерный список типов психологий.
Aisystant:
Хм, я не уверен, что прямо в предоставленном контексте есть готовый список критериев для типирования понятия “психология”. Однако, на основе общего подхода к типизации, можно выделить несколько критериев и типов, которые могут быть полезны.
- Философская основа:
Психология может быть классифицирована по её философской базе.
- Пример: когнитивная психология, бихевиористская психология.
- Методология:
Классификация в зависимости от используемых методов исследования и анализа.
- Пример: экспериментальная психология, клиническая психология.
- Предмет исследования:
Разделение в зависимости от конкретных аспектов психики, которые изучаются.
- Пример: психология личности, психология восприятия.
- Применение:
Типы психологии, определяемые по области их применения.
- Пример: образовательная психология, спортивная психология.
- Целевая аудитория:
Классификация по группе людей, на которую направлены исследования или терапия.
- Пример: детская психология, психология пожилых людей.
- Теоретическая база:
Разделение по теоретическим подходам и моделям.
- Пример: психоанализ, гуманистическая психология.
- Степень формальности:
Классификация по уровню формальности и научной строгости.
- Пример: академическая психология, популярная психология.
Интердисциплинарность:
Типы психологии, которые взаимодействуют с другими науками. - Пример: нейропсихология, психолингвистика.Исторический период:
Классификация по историческим периодам развития.
- Пример: классическая психология, современная психология.
- Формат работы:
Разделение по формату и среде, в которой проводится работа.
- Пример: онлайн-психология, традиционная психотерапия.
Составленный список типов психологий может включать:
Когнитивная психология
Бихевиористская психология
Экспериментальная психология
Клиническая психология
Психология личности
Психология восприятия
Образовательная психология
Спортивная психология
Детская психология
Психология пожилых людей
Психоанализ
Гуманистическая психология
Академическая психология
Популярная психология
Нейропсихология
Психолингвистика
Классическая психология
Современная психология
Онлайн-психология
Традиционная психотерапия
Таким образом, использование критериев для типирования понятий помогает организовать и структурировать знания о психологии.
Материалы:
6.1. Интеллект-стек (А. Левенчук) / 7. Теория понятий
Мы уже понимаем, что описываем мы мир при помощи математических/идеальных/абстрактных/ментальных объектов — понятий, которые мы обозначаем какими-то знаками на носителях информации. Теперь надо разобраться с самими этими понятиями: какие они бывают? Этим в интеллект-стеке занимается трансдисциплина теории понятий, роль практикующего — типолог, ибо заниматься приходится главным образом типами. Есть множество вариантов теории понятий385 https://plato.stanford.edu/entries/concepts/: Классическая теория, где понятия вводятся через родо-видовые определения: «Человек — это двуногое животное без перьев». Увы, «определения — это гробик для умершей мысли», как любил повторять Георгий Петрович Щедровицкий. В современной литературе полно критики такого подхода (определения — это из мира языка, а не мира деятельности). Поэтому с этой классической теорией понятий не работаем, помещаем её в музей истории познания. Теория образцов: понятие — это типичный предмет какого-то класса, и все остальные предметы в чём-то на него похожи. Все фрукты чем-то похожи на яблоко (и меньше на сливу, это показано психологическими экспериментами). Хорошо работает, если типовой объект один, и это физический объект. Но это редкий случай. Теория прототипов: понятие выводится статистически как похожее на какие-то другие понятия-прототипы, хотя и не буквально похожее. Витгенштейн говорил, что «похожесть» тут типа «семейного сходства», когда все члены семьи разные, но всё-таки какая-то похожесть у них есть (и даже часто домашние питомцы в чём-то получаются похожими на своих хозяев). Тоже отлично работает в случае физического мира и простых ситуаций, когда класс достаточно широк, чтобы быть представленным каким-то одним образцом. В принципе, это как раз тот случай определения «похожести», который математика обсуждает в аксиоме унивалентности (и могут быть приведены какие-то доказательства похожести, и эта похожесть определяется как «эквивалентность в каком-то смысле»). Прямые экспериментальные доказательства, что не слишком тренированный в логике мозг людей (быстрое мышление S1) пользуется именно этой теорией прототипов приводят исследователи метафор386 Наиболее ярко это делает в своих работах George Lakoff, George Lakoff - Wikipedia и conceptual blending387 Conceptual blending - Wikipedia. Теоретическая теория (theory theory)388 https://iep.utm.edu/th-th-co/: понятия это какие-то объекты, связанные друг с другом какими-то отношениями. Свойства понятий определяются через отношения, а рассуждения с этими понятиями в явном виде задействуют эти отношения. Теории/модели/дисциплины как «решётки» (lattices) объектов389 Formal concept analysis - Wikipedia, связанных отношениями (причём и отношения тоже тут объекты и тоже связаны отношениями) — вот что определяет понятия. Нейротеории понятий, которые массово сейчас появляются после осознания, что реально понятия обрабатываются нейронной сетью390 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1820226116 (2019), а не какой-то «компьютерной системой, работающей как логическая машина». Какими теориями понятий пользоваться? Если вы работаете в нестрогой части спектра формальности рассуждений, то вам лучше всего подойдёт теория образцов (приводите примеры конкретных объектов, чтобы говорить о чём-то более общем) или теория прототипов (приводите метафору — одну более знакомую ситуацию вместо другой). В естественном языке много средств, хорошо согласующихся с этими теориями. Художественная образная речь, красочные описания работают с этими теориями, они хорошо поддерживаются мозгом, вычисляющим в быстром режиме S1 по Канеману. Если речь идёт о менее подверженном ошибкам режиме медленного осознанного рассуждения S2, что требуется для работы на больших уровнях формальности, то мы должны пользоваться теоретической теорией понятий. И уж если вы воспользовались этой теоретической теорией, то дальше можно задействовать и онтологию, и логику. На других теориях понятий с онтологией и логикой будут проблемы, в них объекты определяются не многоуровнево, нет последовательного уточнения понятия на множестве уровней абстракции, нет какого-то последовательного наведения внимания. Мы говорим при этом, что в голове человека, который способен рассуждать осознанно, сможет работать «машинка типов»: он проводит рассуждения не с одиночными понятиями, а сразу с несколькими понятиями, часто не представленными в предъявляемых ему описаниях мира или явленных при восприятии мира, а берущимися из памяти. Каждому понятию приписывается его «тип», связанный отношением классификации с обсуждаемым понятием, и далее рассуждение проверяется на соответствие типу. В «машинке типов» мы сразу работаем с графами (решётками, иерархиями) отношений, а не с одиночными понятиями. Так что в мышлении при строгих рассуждениях мы прежде всего пользуемся теоретической теорией понятий, а не теорией образцов или прототипов. Основная проблема теории теорий/«машинки типов» в том, что включать эту машинку типов, учить строгому мышлению с её использованием нужно специально. Большинство людей мыслят нестрого, они «гуманитарии», им не нужно следить за безошибочностью и воспроизводимостью своих рассуждений. Как люди выживают без «машинки типов», которая повышает надёжность результатов рассуждений, заранее сигнализируя проблемы? Очень просто: у них большая насмотренность, наслушанность, начувствованность! Они работают в рамках понятизации, но у них отличная память, и они просто вспоминают, что они видели в похожих ситуациях раньше, когда в эти ситуации попадали или они сами, или другие живые люди, или даже герои мультфильмов, которые они смотрели в детстве. И они отвечают теми действиями, которые вспомнили. Это довольно эффективная стратегия! Это и есть «жизненный опыт», «здравый смысл»! Проблема возникает тогда, когда ситуация реально новая и только внешне похожа на старую. Тогда нужно иметь догадки на тему, что в этой ситуации делать — и эти догадки нужно как-то проверять, рассуждать на эту тему, думать. Если работаем в S1, то «нечего думать, трясти надо!»391 Aнекдот про прапорщика и обезьяну: чего тут думать?.... При понимании вопросов типа «Сепулька — это зверь. Есть ли позвоночник у сепульки?» работает прежде всего машинка типов, медленное рассудочное осознанное формальное мышление S2, разбирающееся с типами понятий. Если вы знаете, что у зверей есть позвоночник, то указание для сепульки типа «зверь» вполне достаточно, чтобы сообразить — да, позвоночник у сепульки есть. Если вы в уме не отметили первую фразу как отнесение сепульки к типу, или просто это отнесение сепульки к типу не удержали во внимании до второй фразы в этом коротком тексте, то вы будете в недоумении — как отвечать про наличие или отсутствие позвоночника в абсолютно неизвестном объекте?! Скажем, вам сообщили: «Лидер — это роль. Какая роль у лидера?». Если у вас нет в голове машинки типов, то вы начнёте что-то сочинять бытовое про лидера: что он ведёт за собой людей, что лидер должен быть образцом для действий других людей. Если машинка типов у вас в голове есть, то вы должны прийти в недоумение: «лидер — это роль». В этот момент лидер у вас помечен типом «роль». Следующая фраза — «какая роль у роли»? Ибо если лидер помечен у вас в сознании как роль, то вы удерживаете это и до второй фразы, и проверяете на соответствие типу. Вопрос «какая роль у роли» должен страшно напрячь, ибо его осмысленность мала. Машинка типов, которая встроена в голову, вскрывает множество нелепостей в тексте. Чтобы обсуждать машинку типов, вам потребуется всё предыдущее содержание интеллект-стека: вы должны будете иметь достаточный набор понятий, чтобы черпать оттуда типизацию и находить ошибки в типах через кинестетическое ощущение «дребезга» (понятизация), вы должны будете удерживать внимание (собранность), вы должны уметь как-то именовать понятия (семантика), вы должны понимать, как всё это моделируется математически (математика) и представляется в физическом мире на разных носителях информации, как передаётся между вычислителями (физика и в ней теория информации). И дальше мы будем пытаться обсуждать уже не отдельные понятия, но их отношения.
1.1. Моделирование и Собранность (П. Медведева, В. Агроскин, А. Лубенченко) / 6.1. Понятия моделирования и организация моделей
Итак, основы того, что мы изучаем, заложили классические лингвисты, изучавшие естественные языки, и классические философы, изучавшие абстрактные концепции, начиная с религиозных. Потом к делу подключились классические логики, заложив основы философской логики, потом возникла семиотика – наука об абстрактной концепции «язык вообще». А вот далее весьма практический (прагматический) интерес к этой области возник у специалистов по компьютерным наукам, они подключили к делу математику, и онтологическое моделирование стало методикой строгого формального моделирования структур данных. Хотя предметом этих рассуждений все время оставался «реальный мир», единого понимания его не смогли достичь ни философы, ни лингвисты, ни компьютерные онтологи. Сейчас мы продолжим двигаться в сторону формализации моделей, на основе того, что мы узнали в предыдущих разделах курса, и обсудим рецепты «хорошего» моделирования, которые стоит использовать для получения качественных моделей. Мы обсуждали ранее, что «категории» - это такой способ говорить о всех предметах с определёнными признаками, без учёта их индивидуальности. Мы выяснили, что можно представлять себе как категории практически всё, что не является индивидуальным физическим объектом (предметом, индивидом), от простых обобщённых наборов предметов типа «Шуруповёрт» (шуруповёрт вообще, все шуруповёрты мира), и до абстрактных концепций и идей, типа «красота» (все индивиды, которые считаются красивыми) или «справедливости» (все происходившие или будущие ситуации, в которых проявляется справедливость). Сейчас мы введём два синонима для термина категория, которые будут гораздо чаще встречаться вам в литературе по моделированию или онтологиям. Это термины класс и тип. Они используются многими онтологами взаимозаменяемо. Но в некоторых стандартизированных онтологиях (мы помним, что настоящая онтология должна быть стандартом - разделяемый каким-то сообществом набором объектов, точнее, их названий, понятий) термином тип обозначаются только определённые стандартные классы, мы к этому вернемся позже. Ещё один термин для того же самого – «таксон» (это из биологии). Замечание для интересующихся математикой Если вы помните математику, вам может быть знакомо ещё одно название этого же абстрактного объекта – множество. Основы теории множеств (Теория множеств — Википедия) – не слишком сложный раздел математики, а их понимание очень помогает разобраться в онтологическом моделировании. Однако если вы займетесь изучением теории множеств – вы выясните, что там в профессиональном языке термин «класс» зарезервирован за специальным математическим объектом, не совпадающим с «множеством». Классы — это объекты ментального пространства. Они выделяются мышлением, существуют только в нашей голове, или в виде знаков в экзокортексе (на бумаге либо в компьютерах). Там же мы ими и оперируем. Повторим с использованием новых терминов наши примеры. «Шуруповёрт Makita» - это класс (или тип) «Шуруповёрт» - это класс (или тип)
Плотность концептуального пространства
1.1. Моделирование и Собранность (П. Медведева, В. Агроскин, А. Лубенченко) / 5. О языках и знаках
У идей (концепций) есть более или менее типовые интерпретации. Некоторые идеи легко обозначить знаками и проиллюстрировать, выбрав их воплощения в типичных индивидах. Например, идею «стола» можно проиллюстрировать несколькими типовыми вариантами стола. Но, скорее всего, вы просто представите себе свой стол, за которым вы чаще всего сидите. Поиск типичных интерпретаций действует и для более длинных языковых выражений. Когда вы слышите «компьютер упал со стола», вы представляете именно свой ноутбук, падающий с вашего стола. Это характерные для вас референции, так как вы каждый день видите именно этот ноутбук и этот стол. Если кто-то другой видит другие ноутбук и стол, то и представит он себе иных характерных представителей этих идей, с учетом контекста и опыта. Мы все представим себе разные ноутбуки и разные столы, но ни у кого из нас не возникнет мысль о стакане с кока-колой, улетающем в космос! Знаки для некоторых идей люди понимают более одинаково, чем другие. Когда мы говорим «стол» или «телефон лежит на столе» - люди представляют себе более похожие вещи, чем когда мы говорим «справедливость» или «справедливый обмен». Есть идеи, для которых число вариантов референции знаков (интерпретации, поиска воплощения) очень велико, и некоторые из них очень сильно отличаются друг от друга. Возьмите концепцию «любовь», — она довольно сложная и абстрактная. Бывает «любовь к женщине», «братская любовь», «родительская любовь», «любовь к своей стране», «любовь к человечеству», «любовь к своей профессии», и много чего ещё. Если же вас попросить представить себе ситуацию в жизни, иллюстрирующую «любовь» - разброс будет ещё больше. Скорее всего вы представите себе совсем не то, что ваш сосед или коллега. Но, скорее всего, всё, что вы представите —будут ситуации, которые лежат в одном спектре обстоятельств и ощущений, и не лежат в каком-то другом. В этом спектре будет мало проявлений насилия (хотя…), или, например, равнодушия. Чтобы охарактеризовать эти различия – есть теория плотности концептуального пространства. Постарайтесь представить себе «пространство языковых знаков» и наложенное на него «пространство объектов», воплощающих идеи, выражаемые этими знаками. Где-то в этом пространстве будут равномерно густо расположены знаки и соответствующие им однородные объекты. Такие понятия мы называем определёнными, с плотным концептуальным пространством. Например, все столы будут «столы», все ноутбуки будут «ноутбуки», и для каждой конкретной подкатегории столов (например, «офисного стола» или «ломберного стола) будут легко представимые объекты, входящие именно в эту подкатегорию. В других областях этого пространства рядом с одним знаком будет множество очень непохожих объектов, ситуаций. Один знак («любовь» или «справедливость», например) оказывается как-бы размазан по множеству ситуаций, воплощающих множество идей, а не одну только идею «любви». Мы будем говорить, что это понятия с разреженным концептуальным пространством. Самой простой причиной разреженность концептуального пространства является омонимия (когда одно и то же слово имеет разные значения). Если у нас есть просто многозначное слово – для уточнения его значения достаточно отсылки к словарной статье, как со словом «проект». Однако это не единственная возможная причина. Для многих понятий с разреженным концептуальным пространством простое словарное разъяснение термина не помогает представить единственного типового представителя, воплощающего все черты соответствующего концепта с исчерпывающей полнотой. Концептуальное пространство понятия «проект», что в инженерном, что в менеджерском значении, является не слишком плотным: проекты в разных областях, в разных отраслях, в разных фирмах бывают очень различными. Разговаривая о «проекте» два менеджера из разных отраслей или стран могут всё равно представлять себе совсем разные вещи. Можно заметить, что всё-таки в инженерном контексте концептуальное пространство «проекта» относительно плотнее, чем в менеджерском. Хотя и не все инженеры, и не все менеджеры с этим согласятся! Компьютерная лингвистика смогла формализовать понятие плотности концептуального пространства с помощью математической статистики. Для этого берут тексты (документы, книги) одного или нескольких семантических сообществ (то есть тексты одной или нескольких предметных областей), и кодируют каждое вхождение слова, термина координатами в многомерном пространстве так, чтобы находящимся рядом словам (или словам в одном документе) соответствовали близкие точки. В получившемся пространстве, как-то заполненном этими точками, некоторые точки, соответствующие одному слову, располагаются очень кучно, и это значит, что все говорят об этом предмете примерно одинаково, в одном и том же контексте. А если разрежено — значит, понятие не очень-то определенное. Например, если взять все русские тексты без разбору (художественные, менеджерские, инженерные, медицинские, …), то точки для слова «проект» будут попадать в одну из двух относительно плотных областей (соответствующих менеджерскому и инженерному употреблениям), а также будут относительно размазаны по всему прочему пространству, отражая «обычное», неспециальное, употребление этого слова в разных других смыслах. Нам необходимо хорошо представлять себе плотность концептуального пространства в различных предметных областях и для разных ролей, с которыми мы сталкиваемся (как сами исполняя эти роли, так и работая с другими агентами в этих ролях). Даже работая с понятиями в концептуальном пространстве с высокой плотностью, всё равно необходимо тщательно выбирать точные термины (знаки), но там более-менее есть, из чего выбирать. Когда же мы сталкиваемся с разреженным концептуальным пространством – нам необходимо гораздо больше времени посвящать точному выделению объектов, пониманию стоящих за ними идей, подбору знаков (наименований) с точной референцией. Наши объяснения становятся более многословными, возникает необходимость в более точных языках. Без понимания этого коммуникация в разреженном концептуальном пространстве всегда будет под угрозой срыва.
1.1. Моделирование и Собранность (П. Медведева, В. Агроскин, А. Лубенченко) / 6.2. Типы онтологии ШСМ (4D экстенсионализм BORO)
Итак, мы узнали, что важнейшими приёмами организации мышления (моделирования мира, онтологической работы) являются: Организация имеющихся знаний в виде больших иерархических классификаторов Эта работа иногда называется «управление знаниями», или «управление справочными данными», или «управление мастер-данными». Использование для организации самих классификаторов механизмов классов классов. Определение классов для классификации интересующих нас физических объектов. Пополнение деревьев классов для включения туда новых классов, оказавшихся необходимыми. Запись знаний о физических объектах в виде деревьев разбиений (breakdown structures). Построение вспомогательных деревьев по иным необходимым отношениям. Чтобы не запутаться в этом, полезно бывает договориться – какие классы есть у вас в самом верху этой иерархии, на нескольких верхних уровнях (желательно), в самой верхнеуровневой онтологии (foundational ontology или upper ontology или top-level ontology). Эти классы обычно отражают определенный “философский” взгляд на мир. Иногда полезно даже зафиксировать какое-то количество классов еще ниже – в онтологии предметной области. Мы договоримся называть зафиксированные в онтологии верхнего уровня классы типами. В этом же смысле используют термин «тип» во многих стандартных онтологиях, например, в BORO или в ISO 15926. Типы – это те же классы, расположенные на верхнем уровне онтологии и стандартизированные решением сообщества, её поддерживающего и развивающего. Обычно типы определяются именно как классы классов, то есть развиваемая под ними онтология связана с ними отношением членства, классификации (а не специализации). Определение набора вернеуровневых типов в стандартной онтологии и требование их придерживаться – работают как методические инструкции: вы создаете свою специальную онтологию для более узкой предметной области, находясь в рамках ограничений, заданных системой типов. Каждый выделенный вниманием объект неизбежно имеет какой-то тип в foundational ontology – например, является либо объектом, либо отношением. Если вы знаете, что у вас в онтологии могут быть только триплеты – бинарные отношения между двумя объектами – вы не будете определять необходимые вам отношения между тремя и более объектами иначе, чем через триплеты. Соответствие системе типов обеспечивает минимальную совместимость разных предметных онтологий, разрабатываемых под одним зонтиком foundational ontology lдля разных ролей разными онтологами. Для оценки нейтральности онтологии и её пригодности к совместному использованию важно понимать для каждого объекта внимания, какой тип он имеет в модели верхнего уровня. Если вы присваиваете объектам типы, когда выделяете их в мире, и понимаете, какие типы и почему присвоены объектам, которые выделил кто-то другой (иногда это просто, иногда — не очень) – шансы на совместное использование онтологии растут. Если типы явно неуказаны, и не получается однозначно определить их из контекста – шансы падают. Типизация объектов облегчает однозначную референцию и дальнейшее понимание: какие операции разрешены с объектом, а какие нет, в какие отношения он может вступать, а в какие нет. Мы обсуждали, что, если имя объекта «живет» само по себе, без употребления во фразе, его референцию определить трудно, знак перестает быть понятен. Указание типа – это минимальная осмысленная фраза (фраза «А это Б»), с неё начинается понимание объекта – для чего он выделен, как используется. Мы говорили о разных теориях (теории прототипов и теории образцов) – попытках объяснить, как вообще выделяются категории, как мышление создаёт высокоуровневые абстрактные концепции. Дисциплинированное мышление онтолога, умеющего создавать хорошие модели, более соответствует другой теории, так называемой теоретической теории понятий (‘theory theory’). Эта теория постулирует, что человек никогда не мыслит (не моделирует) просто путём наблюдения за окружающим миром (фоном). Любое выделение объектов из фона, выделение отношений, осмысление их – всегда основано на какой-то предварительно сложившейся у него теории относительно мира, объектов в нём, других людей, их взаимодействий, причин и следствий и т.п. Такие теории начинают формироваться в младенчестве, они уточняются, расширяются, улучшаются (или деградируют, увы). Но без какой-то теории человек просто не может смотреть на мир и моделировать его. Можно считать, что теории - это уже сформировавшиеся на данный момент модели, поэтому мышление как моделирование всегда происходит на основе каких-то существующих моделей, проверяя их, модернизируя, развивая, отвергая старые модели в пользу новых. Модели-теории непрерывно эволюционируют, развиваются. Хорошее моделирование обеспечивает соответствие моделей-теорий реальному миру и даёт базу для их дальнейшего изменения. Теперь понятно, почему отнесение к типу из онтологии верхнего уровня, строгая типизация объектов и отношений – это хорошая практика моделирования, объясняемая именно в рамках теоретической теории. Система зафиксированных верхнеуровневых типов и есть та самая теория устройства мира, на которую опирается мышление онтолога при создании моделей прикладного уровня. Когда мы моделируем на естественном языке, пишем тексты – нам часто не хватает слов для точного различения объектов, как только мы начинаем разбираться с ними хоть немного формализованно. Мы уже обсуждали связанные с этим проблемы референции и плотности концептуального пространства. Поэтому мы иногда будем описывать наши модели уже не совсем чистым русским языком, а с использованием формализованных конструкций прямо в тексте: после использованного слова указывать класс или тип подразумеваемого объекта, отделённый значками :: (два двоеточия). Строительство::предметная_область и строительство::практика - это два разных объекта. В строительство::предметная_область входит огромное количество понятий (концептов). Строительство::практика описывается с помощью этих понятий (а также с помощью понятий из других предметных областей). Можно сказать, что строительство::практика - это один из элементов строительство::предметная_область . Однако кладовщик на складе гипермаркета стройматериалов использует множество концептов из строительство::предметная_область, но его работа кладовщика::практика не является частью строительство::практика. Обсуждавшееся нами ранее многозначное слово «проект» может уточняться точно так же: проект::описание – это из работы инженеров, проект::деятельность – это про проектное управление. Наконец, если говорить о совсем высокоуровневых типах, то с помощью явного указания типа мы можем избавиться от постоянного использования местоимения «мой»! Мы можем писать, что кухонный стол::индивид входит в стол::класс, и мысль будет вполне понятна, мы имеем в виду конкретный физический стол на кухне. У него нет инвентарного номера, поэтому придумать ему собственное наименование было бы трудно, а так – фраза становится строго типизированной.