Описание проблемы
В части " Как мы понимаем, какие значения слов правильные, а какие нет?" Главы 4 курса МиС написано, что при использовании теории прототипов мы
- выбираем наиболее представительный (видимо, в данном языковом сообществе) 4D прототип концепции
- далее, ориентируемся на близость встречающихся нам объектов к данному прототипу
В качестве примера приведена концепция “птицы” и её прототип - голубь.
Далее, приводится затруднение теории прототипов при работе с составными концепциями и приводится пример концепции “домашняя рыбка” при условии, что ранее мы установили в виде прототипа “домашнего животного” протитип “коккер-спаниель” и для концепции “рыбка” - “селёдку”. Получается, у нас выходит мохнатая рыба или что-то столь же непонятное.
Идея
Как мне кажется, проблема закралась в отсутствие спецификации, конкретно - функциональной спецификации, понятия “близость” в контексте выбора концепций, схожих с прототипом.
Поскольку мы не поинтересовались, например, по каким важным функциональным признакам “голубь” оказался самой птицастой птицей, то может оказаться непотятно, подразумевали ли респонденты способность летать как важную для “птиц”. В каком смысле, к примеру, “курица не птица”? Птицы ли тогда киви и страус? А летучая мышь, это что?
Та же самая проблема - отсутствие функциональных критериев оценки близости - лежит и в корне неудачной композиции для “домашней рыбки”. Если мы выяснили бы, что “коккер-спаниель” выбран как типичное “домашнее животное”, потому что
- его можно содержать дома, без значительного ущерба для последнего
- это содержание не предполагает наличие степени кандидата биологических наук
- по карману не черезмерно богатому человеку
- на это животное приятно смотреть и взаимодействовать с ним
А “селёдка” - типичная “рыба”, поскольку имеет хвост, чешую и живёт в воде.
Вооружённые таким функциональным описанием, мы можем уже, как мне кажется, представить себе нечто с чешуей и хвостом, что можно без существенных проблем содержать в определённом объёме воды, удобно размещённом в типовой квартире, и радующее владельца своим видом.
Если всё-таки мохнатость окажется в списке требований, мы сможем, по крайней мере, найти единственное противоречие в описании, которое не позволяет нам составить “домашнюю рыбку” и показать его респондентам - то ли они имели в виду?
А что с теорией образцов?
Теория образцов, как пример few-shot learning, предполагает некое предобучение (которое явно в тексте не упоминается). Такое предобучение, в рамках изложенной выше идеи, позволяет создать набор функциональных классификаторов, которые могут хорошо покрывать кластер свойств для предъявленного множества типичных объектов, которые свойства отличаются от объектов вне этого множества. Далее мы используем эти классификаторы, чтобы решать, попадают ли другие объекты в тот же кластер, или слишком далеко.
А что делать-то, или конструктивные предложения
Описать явно процедуру - что мы имеем некий набор функциональных признаков (которые могут располагаться по-разному на спектре формальности) которые мы используем для определения близости концепции к прототипу (либо кластеру образцов). Так будет гораздо менее загадочно, а часть проблем (вроде мохнатой селёдки) немедленно формализуется.