Компьютерная лингвистика для всех - Мифы, Алгоритмы, Язык

Где-то в мозге человека запечатлеваются образы и ощущения, возникающие на его жизненном пути. Образы соединяются между собой общими ассоциативными связями, отражающими тот или иной аспект близости образов. Процессы ассоциативного мышления сводятся к проблемам поиска в этом пространстве и его пополнения новыми образами. Поэты говорят о сближении дальних образов, технические специалисты — о траекториях в смысловом пространстве, психологи — о годологическом пространстве (от греческого hodos — путь) личности, в котором отражаются цели и переходы между целями. Топологическую психологию начал развивать в начале нашего века немецкий психолог К. Левин. Поведение человека при таком подходе представляется как движение по промежуточным целям для достижения результата. Следует особо отметить, что мозг не просто отыскивает пути в пространстве образов, но находит оптимальные по тем или иным параметрам решения. Мозг успешно решает оптимизационную задачу. Все наблюдали, как упорно, несмотря на предупреждающие надписи "По газонам не ходить", люди протаптывают тропинки, делают в заборах дырки, проявляют завидную изобретательность, чтобы найти кратчайший путь. Подобные задачи оптимизации хорошо известны в математике. Предположим, на карте местности требуется определить наиболее удобный маршрут, соединяющий два населенных пункта. Известна степень энергетических и других затрат на путь между любыми двумя соседними пунктами (веса). Затраты вдоль всего пути состоят из суммы затрат на каждый отрезок, соединяющий пару соседних пунктов (рис. 8). Это хорошо

— ------------=

(76) " Искандер Ф. Сандро из Чегема // Знамя.- 1988. — Э 9. — С. 72.

— ------------=

* Рис. 8. Маршрут АСЕК имеет минимальную стои мость пути от А до К, равную 6

известная задача об отыскании кратчайшего расстояния для одного источника. Известно несколько десятков вариантов ее алгоритмического решения. В более общем случае речь идет о нахождении такого пути между двумя пунктями некоторой сети, на котором минимизируется заданная целевая функция, определяемая вдоль пути. Выбор функции диктуется прикладной областью. Веса локальных отрезков могут быть многопараметрическими и даже динамически изменяемыми. Метод решения такой задачи носит название динамического программирования (подобный способ используется при управлении ракетой-перехватчиком, автоматической проводкой судов, оптимизациеи экономических и технологических процессов). Каким-то образом мозг умеет с большой эффективностью справляться с этой задачей. Существует параллельный локальный метод для решения подобных задач. При этом в каждом пункте сети независимо выполняются прстые оптимизирующие операции, затрагивающие только его непосредственных соседей, Но в результате повторения таких тактов работы всей сети находится глобальный оптимальный маршрут (77).

— ------------=

(77) См.: Анисимов Л, В. Локальный алгоритм для задачи о кратчайшем пути из одиого источника // Кибернетика.- 1986. — Э 3. — С, 57–60.

— ------------=