Минимальный А2Тцкий план по “Задание на лето-2025”.
Чем [себя] удивлять и радовать будем)))
Тезис-1:
"Говорим — одно, думаем — другое, хотим — третье...
А поступаем — вопреки всему перечисленному выше.
И «живи теперь с этим»?!
Нет! Мы пойдём другим путём!"
Редок тот коммуникатор, кто долетит до середины “семантического ядра”, ибо все эти ихния “ядра” лишь плод фантазий бодрых “семантико-маркетологов”… […]
Сюда же:
«Язык дан для того, чтобы скрывать мысли от окружающих» […]
Сюда же:
телефон — ни разу не “передатчик мыслей на расстояние”, но “передатчик слов” […]
И самоцитирование:
Сюда же:
[…]
Сюда же:
[…]
Сюда же:
[…]
Сюда же:
[…]
Сюда же:
[…]
Сюда же:
[…]
[…]
И ещё. Про “заземление” и за “прагматику”.
Пример разбора по модели “три логики одновременно” — как не только заявить за “онтологический дребезг”, но и аргументированно обосновать оный, вежливо (?) донести его с помощью… простейших промтов:
Тезис-2:
[…]
Тезис-3:
[…]
[…]
Тезис-n:
[…]
Уф! Красотища-то какая! Умеет Анатолий Игоревич подбросить материалу для осмысления! Нескушное лето началось…
Найди информацию об устройстве, которое позволяет пользователю в режиме разговора с третьими лицами анализировать не только речь собеседника, но и вскрывать все возможные импликатуры, скрытые смыслы и всё то, что в культуре называется "себе на уме".
На данный момент не существует устройства, которое бы в реальном времени позволяло пользователю автоматически анализировать речь собеседника и вскрывать все импликатуры, скрытые смыслы и так называемое «себе на уме» в разговоре. Современные технологии распознавания речи и искусственного интеллекта могут транскрибировать речь, распознавать эмоции по голосу и даже делать попытки анализа настроения или намерений, но глубинный анализ скрытых смыслов, культурных контекстов и импликатур пока невозможен в автоматическом режиме.
В научной литературе обсуждается, что взаимопонимание в разговоре (интерсубъективность) достигается не только за счет слов, но и благодаря способности участников ориентироваться на другого человека, учитывать невербальные сигналы, контекст и культурные особенности[1]. Даже при использовании вспомогательных технологий (например, синтезатора речи) успешное взаимопонимание возможно только при телесной и ситуативной ориентированности друг на друга[1]. Это подчеркивает, что анализ скрытых смыслов — сложный когнитивный и социальный процесс, который требует человеческого участия и эмпатии.
Таким образом, на сегодняшний день не существует устройства, способного полностью заменить человека в анализе скрытых смыслов и импликатур в реальном разговоре. Эта задача остается в сфере человеческой интуиции, опыта и культурной компетентности, хотя в будущем развитие искусственного интеллекта может приблизить технологии к решению подобных задач.
- Поищи в статье фрагменты, из которых следует декларация:
"В чём важность? То, что мышление внеязыково, внетекстово на внешне данных языках, а хоть и “родных языках” – это говорилось давно. А тут доказали. Поэтому лингвисты, семантики, семиотики объявляются не главными людьми, у которых надо спрашивать что-то про мышление. Мышление отдельно, общение с окружающей средой и другими агентами – отдельно.".
Если такого места не найдёшь, то укажи такие фрагменты статьи, из которых эта декларация следует — и обязательно приведи цепочку аргументов типа (пишу условно, не буквально, но передаю смысл разворачивания аргументации): в статье указано это [цитата из статьи], это [цитата из статьи] и это [цитата из статьи]. А поскольку есть правило такое [краткая формулировка правила или выводов и других экспериментов], то с учётом перечисленных выше фрагментов комментируемой статьи следует, что "что мышление внеязыково, внетекстово на внешне данных языках, а хоть и “родных языках” – это говорилось давно. А тут доказали. Поэтому лингвисты, семантики, семиотики объявляются не главными людьми, у которых надо спрашивать что-то про мышление. Мышление отдельно, общение с окружающей средой и другими агентами – отдельно. "
Что и требовалось доказать.
- Если же в статье нет аргументов, из которых следует декларация, то ничего не фантазируй, не добавляй от себя, а так и напиши: "аргументов в подтверждение декларации не найдено". Мне нужна твоя проверка легитимности декларации для того, чтобы я обратился к автору декларации с вопросами и потребовал у автора декларации предоставить объяснения в защиту своей позиции.
Поиск фрагментов, подтверждающих или не подтверждающих декларацию о внеязыковом мышлении.
Я тщательно проанализировал всю статью Андрея Карпати «The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks» на предмет фрагментов, которые могли бы прямо или косвенно поддерживать декларацию о внеязыковом мышлении, а также о снижении роли лингвистов в понимании мышления.
Прямой декларации о том, что “мышление внеязыково, внетекстово” и что лингвисты теряют свою главенствующую роль, в статье нет. Статья сосредоточена на демонстрации способностей Рекуррентных Нейронных Сетей (RNN) генерировать текст, а не на философских или лингвистических выводах о природе человеческого мышления.
Однако, можно найти косвенные аргументы, которые, при определенной интерпретации, могут побудить к такой декларации, хотя сама статья таких выводов не делает. Эти аргументы основываются на том, как RNNs учатся сложным структурам без явного программирования лингвистических или семантических правил:
Цепочка аргументов, которые могли бы быть использованы для поддержки декларации (хотя статья их так не формулирует):
RNNs обучаются сложным структурам из “сырых” данных без явных лингвистических правил.
Оригинал: “The beauty of this is that nobody hardcoded that it’s useful to keep track of whether we’re inside a quote, a URL, or a markdown environment. The RNN, when trained on raw data, figured out for itself that this was useful information to track. One of its cells gradually tuned itself during training to become a “quote tracking cell” because this helps it perform the ultimate task better.”
Русский перевод: “Прелесть этого в том, что никто не задавал жестко, что полезно отслеживать, находимся ли мы внутри кавычек, URL или окружения Markdown. RNN, обученная на необработанных данных, сама выяснила, что эта информация полезна для отслеживания. Одна из ее ячеек постепенно настроилась во время обучения, чтобы стать «ячейкой отслеживания кавычек», потому что это помогает ей лучше выполнять конечную задачу.”
Значение этого фрагмента: RNNs учатся высокоуровневым абстракциям и контекстуальным правилам (например, структура URL, правила Markdown, правила расстановки кавычек) автоматически, просто путем предсказания следующего символа. Они не получают готовых лингвистических правил. Это означает, что “понимание” этих правил происходит имплицитно, а не через явное оперирование лингвистическими категориями, как это делают лингвисты или специалисты по семантике.
RNNs по сути являются “программами”, которые оптимизируются, а не просто функциями.
Цитата 2 (из раздела “Recurrent Neural Networks”):
Оригинал: “The API of an RNN is simple: It takes an input vector x and spews out an output vector y. The RNN also has an internal state h that changes at every step. In this light, if training vanilla neural nets is optimizing functions, training recurrent nets is optimizing programs.”
Русский перевод: “API RNN прост: она принимает входной вектор x и выдает выходной вектор y. RNN также имеет внутреннее состояние h, которое изменяется на каждом шаге. В этом свете, если обучение обычных нейронных сетей — это оптимизация функций, то обучение рекуррентных сетей — это оптимизация программ.”
Значение этого фрагмента: Автор метафорически (но и с математической подоплекой) заявляет, что RNN учатся “программам”. Это предполагает, что их внутренняя работа ближе к алгоритмическому мышлению, чем к простому отображению входных данных на выходные, что может быть воспринято как нечто, выходящее за рамки чисто языковых структур. Если “мышление” (как способность генерировать сложные, контекстуально осмысленные последовательности) может быть сведено к оптимизации программ, которые сами выводят свои правила, то это может подразумевать, что оно не обязательно привязано к явным языковым формам.
RNNs демонстрируют способность к обобщению и “разумному” поведению, но их ошибки не лингвистического характера.
Цитата 3 (из раздела “Linux Source Code” - о типичных ошибках):
Оригинал: “A common error is that it can’t keep track of variable names: It often uses undefined variables (e.g. rw above), declares variables it never uses (e.g. int error), or returns non-existing variables. Also notice that in the second function the model compares tty == tty , which is vacuously true. On the other hand, at least the variable tty exists in the scope this time! In the last function, notice that the code does not return anything, which happens to be correct since the function signature is void.”
Русский перевод: “Распространенная ошибка заключается в том, что она не может отслеживать имена переменных: она часто использует неопределенные переменные (например, rw выше), объявляет переменные, которые никогда не используются (например, int error), или возвращает несуществующие переменные. Также обратите внимание, что во второй функции модель сравнивает tty == tty, что является тавтологией. С другой стороны, по крайней мере, переменная tty существует в этой области видимости! В последней функции обратите внимание, что код ничего не возвращает, что является правильным, поскольку сигнатура функции — void.”
Значение этого фрагмента: Модель, несмотря на свою способность генерировать синтаксически правильный код (т.е. соблюдать языковые правила программирования), допускает логические ошибки (неиспользуемые переменные, сравнение переменной с самой собой). Эти ошибки не являются лингвистическими в строгом смысле (например, грамматическими или орфографическими), а скорее “логическими” или “семантическими” в контексте функциональности программы. Если “мышление” способно совершать такие логические ошибки, будучи при этом синтаксически корректным, это может быть интерпретировано как доказательство того, что “мышление” (или то, что имитирует модель) оперирует на уровне, который превышает чисто языковую структуру.
Вывод из цепочки аргументов:
В статье указано, что RNNs “сами выясняют” полезную для отслеживания информацию из необработанных данных, без явного программирования лингвистических правил (Цитата 1). Это подразумевает, что они могут формировать внутренние представления и “понимания”, которые не зависят от предварительно заданных лингвистических категорий. Более того, автор утверждает, что обучение RNNs — это “оптимизация программ” (Цитата 2), что предполагает, что их внутренняя логика выходит за рамки простого сопоставления языка. Наконец, хотя RNNs демонстрируют впечатляющие языковые способности (генерируя почти безупречный синтаксис), они допускают “логические” или “семантические” ошибки (Цитата 3), которые не являются чисто лингвистическими нарушениями.
На основе этих фрагментов, можно интерпретировать статью как подтверждение того, что “мышление” (в смысле способности генерировать сложное, осмысленное поведение и текст) может быть неразрывно связано с языком на внешнем уровне, но его внутренняя логика и механизмы обучения не обязательно следуют эксплицитным лингвистическим правилам или категориям, сформулированным людьми. Таким образом, если “мышление” может быть реализовано через такие “программы”, которые сами выводят свои контекстуальные правила, то лингвисты, семантики и семиотики могут быть не единственными и не главными экспертами, к которым следует обращаться за пониманием механизмов мышления. Мышление (внутренние алгоритмы) может быть “отдельно” от внешнего общения.
Важно: Сама статья не делает этой декларации явно. Приведенная цепочка аргументов является интерпретацией содержания статьи, которая может быть использована для обоснования указанной декларации, но не является прямым ее утверждением автором.
Найди место в данной статье, где автор оговаривает, что его предварительные выводы нуждаются в перепроверке и почему автор считает, что к текущим результатам его эксперимента не следует относиться как к 100% факту. Приведи цитату (фрагмент) из оригинальной статьи, дай русский перевод этого фрагмента и объясни его значение/значения.
В статье есть несколько мест, где автор выражает осторожность или указывает на ограничения своих выводов. Одно из таких мест находится в разделе, посвященном визуализации предсказаний и «срабатываний» нейронов РНС, где автор оговаривает, что некоторые выводы не следует воспринимать как 100% факт из-за сложности внутренних механизмов сети.
Вот соответствующий фрагмент:
Оригинальный фрагмент:
“Of course, a lot of these conclusions are slightly hand-wavy as the hidden state of the RNN is a huge, high-dimensional and largely distributed representation.” [1]
Русский перевод:
«Конечно, многие из этих выводов несколько расплывчаты, поскольку скрытое состояние РНС представляет собой огромное, многомерное и в значительной степени распределенное представление».
Объяснение значения:
Этот фрагмент появляется в разделе, где автор демонстрирует, как отдельные нейроны в рекуррентной нейронной сети (РНС) учатся отслеживать конкретные паттерны, такие как URL-адреса или окружения Markdown. Несмотря на то, что эти визуализации дают убедительное представление о том, как РНС развивают внутренние признаки без явного программирования, автор признает, что выводы, сделанные на их основе, являются «несколько расплывчатыми» (hand-wavy).
Это означает, что эти выводы не являются абсолютно точными, окончательными или полностью доказуемыми. Причина такой осторожности заключается в природе скрытого состояния РНС: оно представляет собой «огромное, многомерное и в значительной степени распределенное представление». Из-за этой сложности трудно точно определить изолированные функции для отдельных нейронов или сделать совершенно ясные, однозначные выводы об их ролях. Таким образом, автор призывает к осторожности, подразумевая, что эти интерпретации скорее являются обоснованными предположениями или правдоподобными объяснениями, чем абсолютными фактами, и поэтому не должны восприниматься как 100% достоверные.
Резюме по тезису-2:
С осторожностью типа «да, но не всегда, и не везде, и с оговорками. Без категоричности».
Стал бы я сам приводить этот тезис в качестве “сильного аргумента”? — Нет.
А как “дополнительный аргумент”? — Не, тоже не стал бы. Чтобы избежать дискуссии и упрёков в “передёргивании” (см. “А2Тцкую теорему”).