Теории воплощенного познания в задаче формальной репрезентации семантики на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур

Д. Г. Макоева, К. Ф. Край, А. З. Энес

---

Аннотация. Сегодня, когда нас окружают устройства с элементами искусственного интеллекта, очевидно, что удобнее всего ими пользоваться посредством естественно-языковой коммуникации. Для достижения такого уровня общения интеллектуальные системы должны уметь понимать язык на семантическом уровне. Формальное представление семантики на протяжении десятилетий было препятствием на пути развития систем понимания речи. В этой статье мы представляем краткий обзор теорий воплощенного познания, которые, как мы полагаем, дают достоверное объяснение того, каким образом семантическое значение находит свое отображение в нашем мозге, а мультиагентные системы могут стать надежным инструментом для моделирования этих процессов.

Ключевые слова: мультиагентные системы, нейрокогнитивные архитектуры, воплощенное/телесное познание, формальная семантика, репрезентация значения, сенсомоторный опыт

Для цитирования. Макоева Д. Г., Край К. Ф., Энес А. З. Теории воплощенного познания в задаче формальной репрезентации семантики на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 6(116). С. 391–399. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-6-116-391-399

Информация об авторах

Макоева Дана Гисовна, канд. филол. наук, зав. лабораторией «Компьютерная лингвистика», Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360004, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
makoevadana@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5955-2262
Край Карина Фаезовна, мл. науч. сотр. отдела «Компьютерная лингвистика», Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360004, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
kraykarina@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6927-7361
Энес Ахмед Зюльфикар, мл. науч. сотр. отдела «Компьютерная лингвистика», Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360004, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
ahmedenes@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3633-4910

Список литературы

1. Evans V., Green M. Cognitive Linguistics. Edinburgh: Edinburgh University Press, 2006. 857 p.
2. Langacker R. Foundations of Cognitive Grammar. Vol. 1. Stanford: CA: Stanford University Press, 1987. 540 p.
3. Harnad S. The symbol grounding problem. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1990. No. 42. Pp. 335–346. DOI: 10.1016/0167-2789(90)90087-6
4. Hummel J.E. Symbolic versus associative learning. Cognitive Science. 2010. No. 34. Pp. 958–965.
5. Murphy G.L. The big book of concepts. MA: MIT Press, 2002. 568 p.
6. Glenberg A.M. Few believe the world is flat: How embodiment is changing the scientific understanding of cognition. Canadian Journal of Experimental Psychology. 2015. No. 69. Pp. 165–171. DOI: 10.3758/BF03196313
7. Mahon B.Z. The burden of embodied cognition. Canadian Journal of Experimental Psychology. 2015. No. 69. Pp. 172–178.
8. Masson M.E.J. Toward a deeper understanding of embodiment. Canadian Journal of Experimental Psychology. 2015. No. 69. Pp. 159–164. DOI: 10.1037/cep0000055
9. Anderson J.R. The architecture of cognition. MA: Harvard University Press, 1983. 360 p.
10. Collins A.M., Quillian M.R. Retrieval time from semantic memory. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1969. Vol. 8. Pp. 240–147. DOI: 10.1016/S0022-5371(69)80069-1
11. Kintsch W. The role of knowledge in discourse processing: A construction-integration model. Psychological Review. 1988. Vol. 95. Pp. 163–182. DOI: 10.1016/S0166-4115(08)61551-4
12. Landauer T.K., Dumais S.T. A solution to Plato’s problem: The Latent Semantic Analysis theory of acquisition, induction, and representation of knowledge. Psychological Review. 1997. Vol. 104. Pp. 211–240. DOI: 10.1037/0033-295X.104.2.211
13. Fritz G., Dudschig C., Kaup B. Symbol Grounding Without Direct Experience: Do Words Inherit Sensorimotor Activation From Purely Linguistic Context? Cognitive Science. 2018. No. 42(2). Pp. 336–374. DOI: 10.1111/cogs.12549
14. Quillian M.R. Word concepts: A theory and simulation of some basic semantic capabilities. Behavioral Science. 1967. No. 12. Pp. 410–430. DOI: 10.1002/bs.3830120511
15. Lund K., Burgess C. Producing high-dimensional semantic spaces from lexical co-occurrence. Behavior Research Methods, Instrumentation, and Computers. 1996. No. 28. Pp. 201–208. DOI: 10.3758/BF03204766
16. McRae K., Cree G. S., Seidenberg M. S., McNorgan C. Semantic feature production norms for a large set of living and nonliving things. Behavior Research Methods. 2005. No. 37. Pp. 547–559. DOI: 10.3758/BF03192726
17. Smith E.E., Medin D.L. The classical view. Categories and concepts. 1981. Pp. 22–60.
18. Searle J.R. Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences. 1980. No. 3. Pp. 417–424. DOI: 10.1017/S0140525X00005756
19. Barsalou L.W. Perceptual symbol systems. Behavioral and Brain Sciences. 1999. Vol. 22. Pp. 637–660. DOI: 10.1017/S0140525X99002149
20. Johnson-Laird P.N. Mental models: Towards a cognitive science of language, inference, and consciousness. Language. 1983. Pp. 897–903. DOI: 10.2307/414498
21. Zwaan R.A., Madden C.J. Embodied sentence comprehension. Grounding cognition: The role of action and perception in memory, language, and thinking. 2005. Pp. 224–245. DOI: 10.1017/CBO9780511499968.010
22. Hebb D. The organization of behavior. New York: Wiley, 1949. 378 p.
23. Lachmair M., Dudschig C., De Filippis M., de la Vega I., Kaup B. Root versus roof: Automatic activation of location information during word processing. Psychonomic Bulletin & Review. 2011. No. 18. Pp. 1180–1188. DOI: 10.3758/s13423-011-0158-x
24. Нагоев З. В., Нагоева О. В. Обоснование символов и мультиагентные нейрокогнитивные модели семантики естественного языка. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2022. 150 с.
25. Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 232 с.
26. Нагоев З. В. Онтонейроморфогенетическое моделирование // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2013. № 4(54). С. 46–56.
27. Vogt P. Language evolution and robotics: Issues on symbol grounding and language acquisition. Artificial Cognition Systems. 2006. Pp. 89–118.