Перспективы создания адаптивно-интеллектуальной системы искусственного интеллекта. ЛА и искусственные нейронные сети
Лекции.Орг

Поиск:


Перспективы создания адаптивно-интеллектуальной системы искусственного интеллекта. ЛА и искусственные нейронные сети




Несмотря на все эпистемологические и онтологические сложности, встающие на пути компьютерного моделирования адаптивно-интеллектуальных способностей человеческого сознания, исследования в этом направлении ведутся с начала 40-х гг. прошлого века. Наиболее продвинутым в разработке этой задачи является направление по созданию самоорганизующихся искусственных нейронных сетей (ИНС), см. [45; 75а.]. Основная задача, которую ставят перед собой представители этого научно-технического направления заключается в реализации способность, во-первых, извлекать из поступающих на вход кибернетической системы последовательностей сигналов содержащуюся в них семантическую и прагматическую информацию, запоминать, а затем и использовать её в решении других, возникающих перед системой заданий.

Начеём с рассмотрения общего контекста и главных деталей задачи.

Как уже было сказано, наши знания об организации и функциони-ровании мышления человека пока очень ограничены [9a. С. 82 – 132]. Известно, что биологическим субстратом РМД человека является нейронная сеть, содержащая около 1011 вычислительных элементов, которые участвуют примерно в 1015 связях. Эти последние являются теми путями, по которым передаются (чаще всего напрямую) электрохимические сигналы от одного нейрона (н.) к другим н.

Что касается нейрона, то общая схема его построения известна. Он может быть представилен в виде комплекса следующих частей (рис. 31):

тела н. или сомы (1), в которой накапливается электрохимические заряды, поступающие от других н.;

дендритов – ветвящихся отростков на входе в н., через которые в сому поступают поступают заряды из разных участков нейронной сети;

аксона (3) – длинного нервного волокна, выполняющего роль канала, выводящего из нейрона накопленный в нём электрохимический заряд;

коллатералий (4) – ветвлений аксона;

синапсов (Si) – пластинок (бляшек), с помощью которых коллате-рали крепятся к окончаниям дендритов данного или других нейронов.

Аксон, коллатералии, синапсы и дендриты образуют пути передачи информации от одного нейрона к другим. Вместе с тем каждый нейрон может быть замкнут с помощью такого пути на себя. Таким образом в сети образуются нейронные кольца, см. рис. 30, блок (2). Системы колец путем циркуляции электрохимического потенциала по каждому кольцу обеспечивают хранение, точнее – запоминание информации, в мозгу человека [49. C. 32—33]. Можно предположить, что сложная система нейронных колец и их ансамблей является той биофизической основой, на которой располагается и функционирует знаковая система языка (см. 2.1, ср. также 68а. С. 259 — 302).

Нейроны могут, с одной, стороны, образовывать электрический потенциал покоя. С другой — импульсы, приходящие через синапсы и дендриты, могут изменять электрический потенциал нейрона, возбуждая его. Как только потенциал достигнет заданного для данного нейрона порога, нейрон выдает новый электрический импульс, распространяющийся по аксону и коллатералиям к синапсам других нейронов.

При передаче и переработке информации в нейронной сети важные функции выполняют синапсы, которые могут как возбуждать, так и тормо-зить другие нейроны. Возбуждение или торможение каждого нейрона-приёмника определяется соотношением порога его возбуждения с суммой принятых им возбуждающих и тормозящих сигналов

n

∑ = xiwi , (8.1)

i=1

Здесь x – некоторый входной сигнал, а w – сила его возбуждающего (положительного [+]) или тормозящего (отрицательного [–]) воздействия на принимающий нейрон.

Суммы (8.1), достигшие порога нейрона-приёмника, преобразуются активационной функцией F в выходные сигналы Y. Если указанная сумма не достигает порога нейрона-приёмника, сигнал Y не вырабатывается. Кроме того, процесс активации зависит от того, на какие дендриты нейрона-приёмника поступили возбуждающие и тормозящие сигналы.

Если говорить о смысловой информации, содержащейся в речевых сигналах, то пока мало что известно о том, как записываются эти электро-химические сигналы относительно нейронных колец и их ансамблей. Так-же неясно, как происходит ее сравнение с уже имеющимися в мозгу све-дениям и как реализуется нейрофизиологическое суммирование и преобра-зование этих сведений на электрохимическом уровне, не говоря о семан-тическом и прагматическом его сопоставлении с уже записанной в сети информацией. Ещё меньше надёжных ориентиров для построения ком-пьютерных копий отдельных частей нейрона и компонентов нейронных ансамблей. Поэтому, информатикам, программистам и психолингвистам приходится выходить за пределы современных биологических знаний. Т.о. мозг, его блоки, в том числе и КПО, становятся научными метафорами [114a], а их компьютерные аналоги имеют целью лишь смоделировать (точнее – сымитировать) определённые функции нашего сознания.

Несмотря на лакунарный характер сведений о механизмах высшей нервной деятельности человека её исследования показали, что речь идёт о системе, обладающей мощными синергетическими средствами самоорга-низации, самообучения и приспособления к условиям окружающей среды. Именно поэтому бионика, изучающая структуры и жизнедеятельность организмов с точки зрения использования открываемых ею свойств и закономерностей для решения инженерных задач, уже на начальном этапе своего развития стремилась создать функциональные модели нейронных сетей, на которых можно было бы изучать синергетические функции сознания человека. Такой интерес совпал по времени с появлением вычислительной техники, которая обещала стать достаточно сильным исследовательским инструментом для бионических исследований.

Все эти обстоятельства определили появление с конца 40-х и в тече-ние 50-х гг прошлого века сначала теоретических исследований, а затем и инженерных проб в построении искусственных нейронных сетей (ИНС). К сожалению созданные пионерами нейрокибернетики У.Маккаллоком [46а], М.Минским [50], Ф.Розенблаттом [64] Б.Уидроу [116а: 78 – 123] и их со-авторами ИНС оказались неспособными решать даже несложные интеллек-туальные задачи, в том числе и лингвистические. Поэтому интерес к разра-ботке ИНС к 70-м гг. угас, чтобы вновь возродилса только к середине 80-х гг. в связи с появлением многослойных ИНС (75a: 52 – 57). Исходные положения по создания этих ИНС и перспективах их использования были изложены в основополагающей книге П.Чёрчланд и Т.Сейновского [87a], а затем развивались в статьях, публикующихся в выходящем с конца 80-х гг. под редакцией Сейновского журнале “Neural Computation”.

ИНС представляют собой устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодейвующих моделей нейронов, представ-ляющих собой простые процессоры. Каждый нейрон избирательно имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает также избирательно другими нейронам-процессорами. Будучи соединенными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, эти локально простые процессоры вместе способны решать сложные задачи [35a. С. 13]. В идеале ИНС ори-ентированы на использование специального аппаратного обеспечения, т.е. нейрокомпьютеров. Это обеспечивает комплексные параллельные выичс-ления в на связанных между собой многокомпонентных нейронных объе-динениях (так называемых слоях) и даёт возможность быстро решать дос-таточно трудоёмкие задачи. ИНС могут функционировать и на традици-онном программном обеспечении, реализуемом на обычных совместим-ых компьютерах. Однако, вычисления здесь производятся последо-вательно, что сильно сокращает быстродействие системы и делает её использование для решения традиционных задач переработки текстов малоэффективной.

Как уже было сказано, однослойные ИНС, построенные в 40-50-х гг. пионерами нейрокибернетики, оказались неспособными к самообучению и решению болееили менее сложных “интеллектуальных” задач. Позднее оказалось, что обучениеможно реализовать на многослойных ИНС, вклю-чающих минимум два взаимодействующих слоя нейронов [75a. C. 34 – 50].

 



Рис. 31. Схема нейрона


Рис. 30. Схема нейрона

Условные обозначения:

1 – тело нейрона; 2 – нейронное кольцо; 3 – аксон; 4 – коллатералии ;

S – cинапсы

 

Различают два типа многослойных ИНС. У сетей первого типа, назы-ваемых сетями без обратных связей или ИНС прямогораспространения нет памяти, их выход полностью определяется текущими входами и значениями весов, ср. выражение (8.1). Сети второго типа, имеющие сое-динения от выходов к входам (рис. 31), называются сетями с обрат-ными связями (ИНС-ОС). В этих сетях предыдущие значения выхо-дов возвращаются на входы. Поэтому выход в ИНС-ОС определяется как текущим входом, так и предыдущими стимулами, след от которых удерживается в их памяти. Это даёт системе возможность последовате-льно накапливать и обобщать предыдущие правильные решения.

 

 

Рис. 31. Многослойная ИНС с обратными связями [75a. C. 55; ср. 63б. C. 32 и сл.]

Способность ИНС-ОС, обобщать предыдущие положительные прецеденты на новые ситуации и извлекать существенные свойства из поступающей информации, выступает в качестве функционального ана-лога кратковременной человеческой памяти. Она является обязатель-ным условием для решения “интеллектуальных” задач, которые преду-сматривают необходимость менять целеполагания, а также стратегию и так-тику решения этих задач, в том числе когнитивных [63] (и даже музыкальных [115a: 213 - 234]), в зависимости от изменений в той внешней среде, в которой функционирует данная ИНС-ОС. Одновременно способность ИНС к запоминанию информации, получаемой из внешнего мира, даёт возможность организовать самообучение системы.

Перспективы применения ИНС-ОС в инженерной лингвистике заманчивы. Однако использование ИНС носит здесь опытный характер, ограничиваясь построением экспериментальных систем преобразования письменного текста в устную речь и наоборот [81a: 276 – 288; 88в: 303 – 306], а также применнием ИНС для морфолого-синтаксического разбора текста, как это попытался показать Д.Е.Шуклин на конечном автомате - [77б: 172 – 179]. Включение в их архитектуру лингвистического автомата ИНС-ОС в качестве интегральных синергетических модулей станет реальным только тогда, когда нейросетевая техника, вооружённая необходимым программным обеспечени-ем, станет наряду с традиционными “он-лайн” ЭВМ массовым инструментом для решения вычислительных задач.

 

*

 

 

СПИСОК ВАЖНЕЙШИХ СОКРАЩЕНИЙ

 

алб. − албанский язык

 

амер. − американский вариант английского языка

 

араб. − арабский язык

 

АПТ − автоматизированная переработка текста

 

АПТПЛ − Актуальные проблемы теоретической и прикладной лингвистики и преподавания иностранных языков: Материалы научной конференции с международным участием. Тольятти: ТГУ, 2005

 

АЧС − алфавитно-частотный словарь

 

БД − база данных

 

белор. − белорусский язык

 

БСЭ − Большая Советская Энциклопедия. 3-е изд. М.: Советская энциклопедия, 1975

 

венг. − венгерский язык

 

ВИЛМ − воспроизводящая инженерно-лингвистическая модель

 

ВИНИТИ − Всесоюзный (Всероссийский) институт научно-технической информации

 

ВЛМ − воспроизводящая лингвистическая модель

 

ВЯ − журн. “Вопрсы языкознания”

 

греч. − греческий язык

 

дв. ед. − двоичная единица информации

 

ЕЯ − естественный язык

 

ЖНП − Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С.Корсакова

 

и.-е. − индоевропейская (форма)

 

ИИ − искусственный интеллект

 

ИИЛ − Изд-во иностранной литературы

 

ИЛ − инженерная лингвистика

 

ИнЛ − сб. Инженерная лингвистика и преподавание иностранных

языков с помощью ТСО. Л.: ЛГПИ им. А.И. Герцена, 1981

 

ИНС – искусственные нейронные сети

 

исп. − испанский язык

 

ит. − итальянский язык

 

казах. − казахский (язык)

 

КПО − коммуникативно-прагматический оператор

 

КС − ключевое существительное

 

Л. − Ленинград

 

ЛА − лингвистический автомат

 

лат. − латинский язык

 

ЛГПИ − Ленинградский государственный педагогический институт им. А.И. Герцена

 

ЛЕ − лексическая единица

 

ЛЗ − лингвистический знак

 

ЛК − лингвистическая компетенция

 

МГЛУ − Минский государственный лингвистический университет

 

МЗ − математический знак

 

МП − машинный перевод

 

нем. − немецкий язык

 

НЛ − сборники: Новое в (зарубежной) лингвистике. М.: ИИЛ

и Прогресс, 1960 и сл.

 

НТИ − сб. Научно-техническая информация. Серия № 2. Информационные

процессы и системы

 

ПЖ − Психологический журнал

 

ПО − предметная область

 

ПТ − патологический текст

 

РГПУ − Российский государственный педагогический университет

им. А.И.Герцена

 

РЗ − речевой знак

 

РМД − речемыслительная деятельность

 

РМКП − речемыслительный коммуникативный процесс

 

рум. − румынский язык

 

СП − семантическое пространство

 

СПар − сб. “Синергетическая парадигма. Синергетика образования”.

М.: Прогресс-Традиция, 2007

 

СПб − Санкт-Петербург

 

СПбГГУ − Санкт-Петербургский государственный университет

 

СПбН − газета “Санкт-Петербургские новости” “”

 

СРЗ − синтаксический речевой знак

 

с/с − словосочетание

 

ССЗ − семантико-синтаксическое замыкание

 

ССк − синтаксическая скрепа

 

Сер. − серия

СТРАПТ − Сб. Статистика речи и автоматическая переработка

текстов. Л.: ЛГПИ им. А.И.Герцена, 1988

 

с/у − словоупотребление

 

с/ф − словоформа

 

СФ − синтаксическая формула

 

СЯЗ − синтаксический языковой знак

 

ТГУ − Тольяттинский государственный университет

 

тур. − турецкий язык

 

узб. − узбекский язык

 

укр. − украинский язык

 

финск. − финский язык

 

хетт. − хеттский язык

 

чеш. − чешский язык

 

ЧС − частотный словарь

 

швед. − шведский язык

 

ЭВМ − электронно-вычислительная машина

 

ЯЗ − языковой знак

 

AI − Artificial Intelligence (‘Искусственный интеллект’)

 

Сn − коннотат

 

Dn – денотат

 

Ds – десигнат

 

Festschrift – Festschrift in honour of Professor Rajmund G. Piotrowski / JQL. Vol. 10, № 3, 2003; Vol. 11, № 1-2, 2004

 

FICLRE – First International Conference on Language Resourse &Evaluation. Granada, Spain, 28 - 30 May 1998. Vol. I-II. Proceedings/ A.Rubio, N.Gallardo, R.Castro y A.Tejada Eds. Granada: Copisteria "La Gioconda", 1998

 

JQL – Journal of Quantitative Linguistics

NC – Neural Computation

 

QL – Quantitative Linguistik. Ein internationales Handbuch - Quantitative Linguistics. An International Handbook/ Hgg. von - ed by R.Köhler,·G.Altmann,·R. Piotrowski. Berlin · N.Y.: Walter de Gruyter, 2000

 

Semiotik – Semiotik/ Semiotics. Ein Handbuch zu den zeichentheoretischen Grundlagen von Natur und Kultur/ A Handbook on the Sign-Theoretic Foundations of Nature and Culture. Hgg. von/ed. by R.Posner, K.Robering, Th.Sebeok. 1. Teilband/ Vol. 1. Berlin · N.Y.: Walter de Gruyter, 1997

 

SPECOM’96 – SPECOM’96. International Workshop SPEECH and COMPUTER. St.-Petersburg, RUSSIA, 28-31 October 1996. Proceedings organized by: St.-Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences, Herzen State Pedagogical University of Russia. St.-Petersburg: без изд., 1996

 

SPECOM’98 – SPECOM’98. International Workshop SPEECH and COMPUTER. St.-Petersburg, RUSSIA, 26-29 October 1998. Proceedings organized by St.-Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences (SPIIRAS) in cooperation with Herzen State Pedagogical University of Russia. St.-Petersburg: Европейский дом, 1998

 

SPECOM’2004 – SPECOM’2004 Proceedings. 9th International Conference SPEECH and COMPUTER. 20-22 September 2004. St.-Petersburg, RUSSIA. Organizer: St.Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences. Speech Informatics Group. St.-Petersburg: “Anatolya” Publishers, 2004

 

SPECOM’2006 – SPECOM’2006 Proceedings. XI International Conference SPEECH and COMPUTER. 25-29 June 2006. St.-Petersburg, RUSSIA. Organizer: St.Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences. Speech Informatics Group. St.-Petersburg: “Anatolya” Publishers, 2006

 

SL – Statistica linguistica (con l’aggiunta di due appendici). Bologna: Riccardo Patron, 1971

 

Sprachstatistik – Sprachstatistik mit zahlreichen Skizzen, Tabellen und Schemata im Text. Übersetzt von einem Kollektiv unter Leitung von Lothar Hoffmann. [Redaktionskollegium der sowietischen Ausgabe: P.M.Alexejev, W.M.Kalinin, R.G.Piotrowski (verantwortlicher Redakteur)]. MÜnchen/Salzburg: Wilhelm Fink Verlag, 1975

 

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Автоматическая переработка текста и восточные языки/ Пиотровский Р.Г., . Андрезен В.Г, Квятковский В.А., Коваль С.А., Коган Л.Е., Минвалеев Р.С., Товмач Ю.В., Шумовский В.Т. // НТИ, 1993, N 4

 

2. Алексеев П.М. Методика квантитативной типологии текста. Л.: ЛГПИ, 1983

 

3. Андреев М.П., Аминев Г.А. Энтропийные показатели речи при шизофрении и органических заболеваниях мозга// ЖНП, Т. 68, вып. 3, 1968

 

4. Анисимов А. В. Информатика. Творчество. Рекурсия. Киев: Наукова думка, 1988

 

5. Аполлонская Т.А., Соколова С.В. Уровневое построение алгоритма машинного перевода// ИнЛ, 1981

 

6. Арзикулов Х. Пиотровская К.Р. Информатика и переработка текста средствами вычислительной техники. Учебное пособие. Самарканд: СамГУ, 1986

 

7. Байтанаева Д.А. Статистико-информационная типология тюркского текста. Алма-Ата: Изд. "Наука" Казах. ССР, 1978

 

8. Бар-Селла З. Литературный котлован. Проект "Писатель Шолохов" М.: Российский гос. гуманитарный университет, 2005

 

9. Бехтерева Н. Магия мозга и лабиринты жизни. СПб: Нотабене, 1999

 

10. Богданов А.А. Тектология. Всеобщая организационная наука. М.: Экономика, 1989

 

11. Богодист В.И. Измерение смысловой информации лингви-стических единиц французского текста. Автореф. дисс… канд…. наук. Л: ЛГПИ, 1974

 

12. Богодист В.И., Георгиев Х., Пестунова В.Н., Пиотровский Р.Г., Райтар С.В. Как измерить смысловую информацию//Филологические науки, 1975, N 4

 

12а. Борщёв В.Б. Система LINGUIST List – основной лингвистический ресурс// НТИ. Сер. № 2, 2008, № 6

 

13. Вандриес Ж. Язык. Лингвистическое введение в историю. Пер. с франц. М.: Гос. соц.-эконом. изд-во, 1937

 

14. Вейценбаум Дж. Возможность вычислительных машин и человеческий разум: От суждений к вычислениям. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1982

 

15. Венцов А.В., Касевич В.Б. Проблема восприятия речи. СПб.: Изд. СПб. Ун-та, 1994

 

16. Вертлиб, А.И., Жидовинов А.Ф., Петров А.Н., Пиотровский Р.Г., Туркин В.Н., Чайковская И.И. Некоторые вопросы разработки лингвистического обеспечения системы понимания речи для диспетчерского тренажера Управления воздушным движением// Структурная и прикладная лингвистика. Межвузовский сборник. Вып. 2. Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1983

 

17. Волновые процессы в общественном развитии/ Василькова В.В., Яковлев И.П., Барыгин И.Н. , Глухих В.А., Шураева Т.В.. Новосибирск: Изд-во Новосибирского ун-та, 1992

 

18. Гарипов Р.К. Рецензия на книгу Р.Г.Пиотровского// НТИ. Сер. № 2, 2008, № 3

 

19. Гвоздев Д.Н. Формирование у ребенка грамматического строя русского языка. Ч. 2. М.: Изд-во АПН, 1949

 

20. Георгиев В. Исследования по сравнительно-историческому языко-знанию (Родственные отношения индоевропейских языков). М.: ИИЛ, 1958

 

21. Глезерман Т.Б. Психофизиологические основы нарушения мышления при афазии: Афазия и интеллект. М.: Наука, 1986

 

22. Горбунов Е. Ю. Тезаурусное моделирование английских грамматических терминов морфологии и морфосинтаксиса. Автореф. дисс… канд…. наук.СПб: РГПУ им. А.И. Герцена, 2007

 

22а. Горбунов Ю.И. Синергетика – новая парадигма в лингвистике [Рец. на кн. Р.Г.Пиотровского]// НТИ. . Серия 2, 2007, № 8

 

22б. Грицанов А.А. (Главный научный редактор…). Новейший философский словарь. Постмодернизм. Минск: Современный литератор, 2007

 

22в. Гришунин С.И. Возможна ли современная наука без интуиции. Модели творческой интуиции в контексте науки, философии и прогнозирования. Изд. 2-е, исправленное. М.: URSS, 2007

 

22г. Гузев В.Г., А.А.Бурыкин. Общие строевые особенности агглютинативных языков//Acta linguistica petropolitana. Труды института лингвистических исследований. Т. III, ч. 1. СПб: Нестор-История, 2007

 

23. Гумбольдт В. фон. Избранные труды по языкознанию. Пер. с нем. Г.В. Рамишвили. М.: Прогресс, 1984.

 

23a. Гумилёв Л.Н. Конец и вновь начало. Популярные лекции по народоведению. М.: АСТ: АСТ Москва, 2008

 

24. Гуя Я. Прародина финно-угров и разделение финно-угорской этнической общности// Основы финно-угорского языкознания (вопросы происхождения финно-угорских языков). М.: Наука, 1974.

 

Двуязычное аннотирование и реферирование/ Пиотровский Р.Г., Беляева Л.Н. Попескул А.Н. Шингарева Е.Н.//Итого науки и техники. Серия "Информатика". Том 7: Автоматизация индексирования и реферирования документов. М.: ВИНИТИ, 1983

 

26. Демьянова Д.С. Частотный словарь немецкого подъязыка автоматизации//Статистика речи и автоматический анализ текста-1972. Л.: Наука, 1973

 

27. Дрейфус Г. Чего не могут вычислительные машины. Критика искусственного разума. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1978

 

28. Дьяконов И.М. Семито-хамитские языки, М.: Наука, 1965

 

29. Дьячков М.В. Общие закономерности пиджинизации и креолизации языков (на материале англо-, франко- и португальско-креольских языков). Автореф. дисс… д-ра…. филол. наук. М.: Ин-т языкознания АН СССР, 1986

 

30. Ельмслев Л. Пролегомены к теории языка. Пер. с англ.// НЛ, Вып. I, 1960

 

31. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Пер. с англ. М.: Мир, 1976

 

31а. Зайцева Н. Ю. Семиотика романских терминологических систем в их сопоставлении с английскими и русскими: Автореф. дис. ... докт. филол. наук. СПб., 2003

 

32. Зубов А.А., Зубова И.И. Информационные технологии в лингвистике. М.: Academia, 2004

 

33. Зубов А.А., Зубова И.И. Основы искусственного интеллекта для лингвистов. М.: Логос, 2007

 

33а. Ивкина А. В. Особенности образования и перевода терминов в англий-ском, французском и русском языках (на материале предметной области «Телекоммуникация» и подобласти «Телефония»). Автореф. дис. канд…наук.СПб: РГПУ им. А.И. Герцена, 2004

 

34. Индивидуальный мозг. Структурные основы индивидуальных особенностей поведения/ Берг А.И., Гецова В.М. ,.Гуляева Н.В и др. Под ред. П.В. Симонова. М.: Наука, 1993

 

34а. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. Пер. с англ. М.: Вильямс, 2001

 

35. Каменева Е.Н. Теоретические вопросы психопатологии и патогенеза шизофрении. М.: Медицина, 1970

 

35а. Карлова Е.А. Вопросы креолистики// Актуальные проблемы компьютерной лингвистики. Минск: МГЛУ, 2005

 

36. Климович Н.И. Сопоставительный частотный словарь. Подъязык тактики. (Русский и английский языки). М.: Военный Краснознамённый университет, 1986

 

36а. Колгушкин А.Н. Лингвистика в военном деле: разработка и использование частотных словарей военной лексики. М.: Воениздат, 1970

 

36б. Колесникова В.В. Лингвистические вопросы автоматического распознавания смысла английских научно-технических текстов: Автореф. дисс… канд…. филол. наук. Л.: Ин-т языкознания АН СССР, ЛО, 1974.

 

37. Кольцова М.М. О формирования высшей нервной деятельности ребенка. Л.: Медгиз, 1958

 

38. Кондратьева Ю.Н., Соколова С.В. Принципы организации алгоритмов машинного перевода// СТРАПТ, 1988

 

39. Корягин С.В. А.С.Серафимович – автор “Тихого Дона”. Сер. “Генеалогия и семейная история донского казачества”. Вып. 63. М.:

Русаки, 2006

 

40. Крылова И.А. Происхождение креольских маркеров лица, падежа, отрицения, времени, вида и модальности// Исследования молодых учёных. Сборник статей аспирантов. Беларусь – Россия. Минск: МГЛУ, 2006

 

41. Кун Т.С. Структура научных революций. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1977

 

42. Лекции о работе больших полушарий головного мозга. Павлов И.П. Лекция 18. Полн. собр. соч. М.- Л.: Изд-во АН СССР, 1949. Т. 4

 

43. Леонгард К. Акцентуированные личности. Пер. с нем. Киев: Вища школа, 1981

 

43а. Лингвистика для роботов и автоматизированное управление воздушным движением/ Вертлиб А.И., Жидовинов А.Ф., Петров А.Н., Пиотровский Р.Г. , Туркин В.С., Чайковская И.И./ ИнЛ, 1981

 

44. Лосев А.Ф. Терминологическая многозначность в существующих теориях знака и символа// Языковая практика и теория. М.: Изд-во Московского ун-та, 1978

 

45. Луканин А.В. Лингвистическая синергетика и нейросетевой подход (по поводу книги Р.Г.Пиотровского// НТИ. Сер. № 2, 2008, № 3

 

46. Лурия А.Р. Основные проблемы нейролингвистики. М.: Изд-во Московского ун-та, 1975

 

46а. Маккаллок У.С., Питтс У. Логическое исчислениеидей, относящихся к нервной деятельности. Автоматы. Пер.с англ. М.:Издательство иностранной литературы, 1956

 

47. Марусенко М.А.,Бессонов Б.А., Богданов Л.М. Аникин М.А., Мясоедова Н.Е. В поисках потерянного автора. Этюды атрибуции. СПб: Филологический факультет СПбГУ, 2001

 

47а. Меграбян А.А. О природе индивидуального сознания. Ереван: Армгосиздат, 1978

 

48. Мельников Г.П. Системология и языковые аспекты кибернетики. М.: Советское радио, 1978

 

49. Механизмы памяти. Руководство по физиологии/ Составители Ашмарин И. П., Бородин Ю.С., Бундзен П.В., Вартанян Г.А. и др. Отв. редактор Г.А.Вартанян. Л.: 1987

 

50. Минский М.Л., Пейперт С. Персептроны. Пер. с англ. М.: Мир, 1971

 

51. Моррис Ч. Основания теории знаков. Пер. с англ. // Семиотика/

сост. Ю.С.Степанов. М.: Радуга, 1983

 

52. Москальчук Г.Г. Структура текста как синергетический процесс. М.: УРСС, 2003

 

53. Налимов В.В., Дрогалина С.А. Вероятностная модель бессознательного: Бессознательное как проявление семантической вселенной// ПЖ, 1984. Т. 5, № 6

 

54. Невельский П.Б., Розенбаум М.Д. Угадывание профессионального текста специалистами и неспециалистами// Статистика речи и автоматический анализ текста −1971. Л.: Наука, 1971

 

55. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. Пер. с англ. М.: Мир, 1979

 

56. Орлов Ю.К. Статистическое моделирование речевых потоков// Вопросы кибернетики. Вып. 41. Статистика речи и автоматический анализ текста. М.-Л.: АН СССР. Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика", 1978

 

56а. Патологии речемыслительной деятельности и их лексико-статистические и информационные корреляты/ Пиотровский Р.Г.,Романов Ю.В., Спивак Д.Л., Гурко Ю.А., Ковалёва О.Н., Пиотровская К.Р. АПТПЛ, 2005

57. Пашковский В.Э., Пиотровская В.Р., Пиотровский Р.Г. Психиатричес-кая лингвистика. СПб.: Наука, 1994 (2-е изд. Исправленное и дополненное. М.:URSS, 2008)

 

58. Перельман А.А. Очерки расстройства мышления. (Клиника, психо-патология, патофизиология). Томск: Изд-во Томского ун-та, 1957

 

59. Пешковский А.М. Русский синтаксис в научном освещении. 7 изд. М.: Учпедгиз, 1956

 

60. Пиотровская К.Р. Обучающий лингвистический автомат. Учебное пособие по курсу “Основы квантитативной лингводидактики”. СПб: ИНТЕРЛАЙН, 2002

 

61. Пиотровский Р.Г. Лингвистическая синергетика: исходные положения, первые результаты, перспективы. СПб: Филологический факультет СПбГУ, 2006

 

61а. Пиотровский Р.Г. Доказательно-экспериментальная парадигма современного языкознания// Тольятти: АПТПЛ, ТГУ, 2007

 





Дата добавления: 2016-11-03; просмотров: 365 | Нарушение авторских прав | Изречения для студентов


Читайте также:

Рекомендуемый контект:


Поиск на сайте:



© 2015-2020 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.051 с.