Teoria informacji pragmatycznej

Uwagi wstępneTwierdzenia i postulaty E. U. von Weizsackera i Ch. von Weizsacker

Ilościowa teoria Edwarda D. WeinbergeraTeoria informacji pragmatycznej - beim Grabben

Na marginesie: idea sieci pragmatycznej (Web 4.0)

Filozofia Informacji, Wykład IX - Teoria informacjipragmatycznej

Artur Machlarz

17 stycznia 2014

Artur Machlarz Filozofia Informacji, Wykład IX - Teoria informacji pragmatycznej




Plan wykładu1 Uwagi wstępne

Idea teorii informacji pragmatycznejUwagi historyczneOgólne założenia teorii informacji pragmatycznej

2 Twierdzenia i postulaty E. U. von Weizsackera i Ch. von Weizsacker3 Ilościowa teoria Edwarda D. Weinbergera

Uwagi Grassbergera (1991) - pojęcie złożonościUwagi Crutchfielda i Younga (1989) - pojęcie złożonościFormalna definicja pragmatycznej informacjiPodstawowe twierdzeniaModyfikacja przekonańZastosowanie teorii Weinbergera

4 Teoria informacji pragmatycznej - beim GrabbenGaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego

5 Na marginesie: idea sieci pragmatycznej (Web 4.0)Idea sieci semantycznej (Web 3.0)Wizja Pragmatic Web






Ocena efektywności procesu komunikacji - Weaver

Wg Warrena Weavera pełna teoria komunikacji powinna być zdolna doopisu trzech poziomów komunikacji, które mają na siebie wzajemnywpływ:

Poziom 1 Jak dokładnie mogą być przekazane symbole reprezentująceokreślone treści (problem stricte techniczny)

Poziom 2 Jak precyzyjnie mogą być przekazane symbole niosące określoneznaczenie (problem semantyczny)

Poziom 3 Jak efektywna jest otrzymana wiadomość odnośnie modyfikacjizachowania odbiorcy (problem efektywności, czyli problempragmatyczny)

(W. Weaver and C. E. Shannon, The Mathematical Theory ofCommunication, Urbana, Illinois: University of Illinois Press, 1949, ss.

95-96)












95-96)












95-96)







Dwie uwagi do klasyfikacji Weavera:

Podział czynników wpływających na efektywność procesukomunikacji dokonany przez Weavera w zasadzie odpowiadaklasyfikacji zjawisk semiotycznych dokonanej przez Morrisa (1955).Efektywność z klasyfikacji Weavera odpowiada pragmatyce Morrisa.O teorii Shannona zaś często mówi się jako o teorii dotyczącejaspektu syntaktycznego informacji.

Mimo wszystkich ograniczeń teorii Shannona: wg Weavera jest onatakże teorią dla pozostałych trzech poziomów. W omawianychdotąd teoriach informacji semantycznej zakładaliśmy, że tak właśniejest. Jest to założenie, które będzie obowiązywało także womawianych teoriach informacji pragmatycznej.







Dwie uwagi do klasyfikacji Weavera:

Podział czynników wpływających na efektywność procesukomunikacji dokonany przez Weavera w zasadzie odpowiadaklasyfikacji zjawisk semiotycznych dokonanej przez Morrisa (1955).Efektywność z klasyfikacji Weavera odpowiada pragmatyce Morrisa.O teorii Shannona zaś często mówi się jako o teorii dotyczącejaspektu syntaktycznego informacji.

Mimo wszystkich ograniczeń teorii Shannona: wg Weavera jest onatakże teorią dla pozostałych trzech poziomów. W omawianychdotąd teoriach informacji semantycznej zakładaliśmy, że tak właśniejest. Jest to założenie, które będzie obowiązywało także womawianych teoriach informacji pragmatycznej.






Teoria informacji pragmatycznej - idea

Przyjmujemy, że otrzymana wiadomość, zawierająca informację, wywierapewien wpływ na odbiorcę. Wpływ może być trojakiego rodzaju:

modyfikacja stanu wiedzy odbiorcy (von Weizsaecker),

bezpośrednia modyfikacja zachowania odbiorcy (von Weizsaecker),

zmiana wszelkiego rodzaju dyspozycji agenta do działania, którezwiązane są z procesami poznawczymi (beim Graben).

Teoria informacji pragmatycznej zajmuje się drugim i trzecim rodzajemwpływu na odbiorcę, pierwszym zaś tylko o tyle, o ile stan wiedzy maznaczenie jako czynnik decyzyjny.







































Wizja teorii pragmatycznej w BHC

W teorii BHC pojawia się perspektywa pragmatyczna, ale tylko jakozadanie na przyszłość. Gwoli przypomnienia:

wartość informacyjna w BHC jest odwrotnie proporcjonalna dozakresu zdania

jest jednoznacznie wyznaczona przez system językowy i funkcjęrozkładu prawdopodobieństwa na możliwe opisy stanów rzeczy

pragmatyczny wymiar tej teorii polegałby najprawdopodobniej natym, że w pierwszym rzędzie wzięlibyśmy pod uwagę zdolnośćodbiorcy do dokonywania wnioskowań (tzn. do odkrywanialogicznych konsekwencji otrzymywanych wiadomości).


























“Pragmatyczne” teorie w LIS i IR

Perspektywa użytkownika systemu informacyjnego jest bardzo ważna wteoriach LIS i IR: zarówno w konstruowanych modelach zachowańinformacyjnych jak i fundamentalnej dla tych dziedzin problematykirelewancji informacji. Informacja nie może być relewantna niezależnie odczynnika subiektywnego. Efektywność systemu informacyjnego jestoceniana z zasady przez satysfakcję użytkownika.






Ograniczenia omawianych dotychczas teorii

Ograniczenia omawianych dotąd teorii informacji:

występujące zmienne dotyczą poziomu syntaktycznego albosemantycznego, bez uwzględnienia relnych potrzeb użytkownika,

w teorii Shannona, BHC wartość informacyjną wiadomości traktujesię jako coś inwariantnego względem czasu (to zastrzeżenie niedotyczy Hintikki oraz Dretskego i Floridiego),

zakłada się, że rozkład prawdopodobieństwa jest znany albo możebyć wywnioskowany z obserwacji określonej sytuacji - nie uwzględniasię związku z aktualnymi zainteresowaniami i uprzedniej wiedzyodbiorcy.


























Teoria informacji pragmatycznej - postulaty

Podstawowe postulaty teorii informacji pragmatycznej:1 użytkownik informacji jest logicznie pierwotny względem źródła

informacji;

2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych;3 interakcja ze środowiskiem jest logicznie ważniejsza niż opis

rodzajów reprezentacji informacji;4 trywialna uwaga: wartość informacji pragmatycznej jest zależna od

szerokiego spektrum czynników składających się na kontekst; należyzwrócić szczególną uwagę na zależność od czasu (a przynajmniejchronologii zdarzeń).








informacji;2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych;

3 interakcja ze środowiskiem jest logicznie ważniejsza niż opisrodzajów reprezentacji informacji;

4 trywialna uwaga: wartość informacji pragmatycznej jest zależna odszerokiego spektrum czynników składających się na kontekst; należyzwrócić szczególną uwagę na zależność od czasu (a przynajmniejchronologii zdarzeń).








informacji;2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych;3 interakcja ze środowiskiem jest logicznie ważniejsza niż opis

rodzajów reprezentacji informacji;

4 trywialna uwaga: wartość informacji pragmatycznej jest zależna odszerokiego spektrum czynników składających się na kontekst; należyzwrócić szczególną uwagę na zależność od czasu (a przynajmniejchronologii zdarzeń).








informacji;2 opis procesu jest logicznie ważniejszy niż opis struktury danych;3 interakcja ze środowiskiem jest logicznie ważniejsza niż opis

rodzajów reprezentacji informacji;4 trywialna uwaga: wartość informacji pragmatycznej jest zależna od

szerokiego spektrum czynników składających się na kontekst; należyzwrócić szczególną uwagę na zależność od czasu (a przynajmniejchronologii zdarzeń).






Teoria informacji pragmatycznej - cel

Zadania teorii informacji pragmatycznej:

wsparcie dla teorii decyzji,

wyjaśnienie procesów ewolucyjnych w tzw. modelu quasi-species(aczkolwiek z roszczeniem do uogólnienia wyników na wszelkie formyagentów i ich działań - E. Weinberger),

wsparcie opisu wszelkiego rodzaju aktywności poznawczej.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - trzydezyderaty

Prace von Weizsaeckerów stanowią punkt wyjścia dla omawianych dziśpragmatycznych teorii informacji. Zdaniem Ernsta U. i Christine vonWeizsaecker możliwość zrozumienia informacji pojawia się dopiero wodpowiednio złożonych i dużych systemachZrozumienie, albo - bardziej ogólnie - wpływ na słuchacza, możemanifestować się w:

bezpośredniej reakcji na otrzymaną informację,

wzbogacenia pewnego rodzaju zapasów, które mogą byćwykorzystane później.

E.U., Ch. von Weizsaecker, Aufbau der Physic, Muenchen 1985, s. 355.






Von Weizsackerowie sformułowali trzy ogólne dezyderaty względemprzyszłych teorii informacji pragmatycznej:

1 pragmatyczna informacja może być oszacowana tylko przezoszacowanie wpływu na odbiorcę,

2 pragmatyczna informacja powinna dążyć do zera w dwóch skrajnychsytucjach: kompletnej nowości i pełnego potwierdzenia,

3 pragmatyczna informacja wykazuje własności nieklasyczne.

E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker, Wiederaufname derbegrifflichen Frage: Was ist Information? (1972), s. 541 n.

























E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - dezyderat I

Informacje są przeznaczone do działania - działają przez swojegoodbiorcę, zmieniają też samego odbiorcę. W szczególności zmieniająoczekiwanie odbiorcy odnośnie prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeńskorelowanych z otrzymaną informacją.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - dezyderat II

Nowość i potwierdzenie (novelty and confirmation) to czynniki,które się wzajemnie uzupełniają. Nowość odnosi się do entropii,potwierdzenie do negentropii (redundancji, G = 1 - H).

pragmatyczna informacja zachowywać się zatem będzie podobnie domiary złożoności zależnej niemonotonicznie od przypadkowościsystemu.

Gernert (1996, 2006) - nowość można mierzyć jako brakpodobieństwa między wiadomości i faktyczną wiedzą jej odbiorcy.Potwierdzenie zaś jako podobieństwo między wiadomością ioczekiwaniem odnośnie celu. Do ewaluacji podobieństwa możnaużyć Shannona teorii informacji.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - dezyderat III

Nieklasyczne cechy pragmatycznej informacji oznaczają, że musimyuwzględnić działanie w warunkach niepewności. Tzn. należy uwzględnićnaturalną sytuację, gdy nie są znane wszystkie możliwe konsekwencjemożliwych decyzji - można tylko oszacować ich prawdopodobieństwo,które podlega rewizji w sytuacji otrzymania relewantnych informacji.





Wniosek

Maksymalną wartość pragmatycznej informacji przypiszemy wiadomości,która jest nośnikiem optymalnej kompozycji nowości i potwierdzenia.Naturalnie - co warto podkreślić - czynniki te są względne do dyspozycjiodbiorcy.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - kolejnezałożenia

Teoria informacji pragmatycznej (w sensie ilościowym) wymaga zatemprzyjęcia przynajmniej dwóch ważnych założeń:

możliwe jest podanie liczbowej miary (cardinal measurement) N -nowości i C - potwierdzenia,

zarówno wiadomość jak i oczekiwania odbiorcy mogą być opisaneformalnie tak, że uda się uchwycić podobieństwo (lub jego brak)między zawartością informacji a dyspozycjami agenta.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - kolejnezałożenia

Teoria informacji pragmatycznej (w sensie ilościowym) wymaga zatemprzyjęcia przynajmniej dwóch ważnych założeń:

możliwe jest podanie liczbowej miary (cardinal measurement) N -nowości i C - potwierdzenia,

zarówno wiadomość jak i oczekiwania odbiorcy mogą być opisaneformalnie tak, że uda się uchwycić podobieństwo (lub jego brak)między zawartością informacji a dyspozycjami agenta.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - trudności

Założenia wymienione wyżej stanowią jednocześnie poważne wyzwaniateorii informacji pragmatycznej:

ustalenie miary nowości przez podanie formalnego opisu ilościowegopodobieństwa między wiadomością i uprzednią wiedzą odbiorcy,

ustalenie miary potwierdzenia przez podanie formalnego opisuilościowego podobieństwa między wiadomością i wymogamiinformacyjnymi odbiorcy.





E. U. von Weizsacker i Ch. von Weizsacker - trudności

Założenia wymienione wyżej stanowią jednocześnie poważne wyzwaniateorii informacji pragmatycznej:

ustalenie miary nowości przez podanie formalnego opisu ilościowegopodobieństwa między wiadomością i uprzednią wiedzą odbiorcy,

ustalenie miary potwierdzenia przez podanie formalnego opisuilościowego podobieństwa między wiadomością i wymogamiinformacyjnymi odbiorcy.






Uwagi Grassbergera

Niektórzy naukowcy uważają, że wymaganą miarę zawartości treściinformacyjnej można uznać za ekwiwalentną ze złożonością zbiorudanych:

Grassberger (1986, 1991): niski/wysoki poziom wartościinformacji może wynikać bezpośrednio z prawidłowości(regularity) albo z przypadkowości (randomness) w źródleinformacji.






Uwagi Grassbergera - pojęcie złożoności

GRASSBERGER:Złożoność układu stanowi istotną trudność i wyzwanie -

układy złożone są bowiem jednocześnie w pewnym sensieuporządkowane i nieuporządkowane. Nie da się mówić ozłożoności zadania, wzoru, maszyny, algorytmu bez odniesieniado obserwatora czy użytkownika. Jedną z kluczowych własnościsystemów złożonych jest to, że nie istnieje w ich przypadkujeden fundamentalny cel, do realizacji którego służą.






Uwagi Crutchfielda i Younga (1989)

Crutchfield i Young uważają, że oparcie definicji informacjipragmatycznej na pojęciu złożoności wymaga:

1 stworzenia odpowiedniego modelu danych;2 podania procedury ilościowego oszacowania złożoności tego modelu.







Crutchfiled and Young (1989) proponują abstrakcyjne pojęciezłożoności oparte na informacji zawartej w minimalnej ilościrównoważnych klas uzyskiwanych przez redukcję zbioru danychwzględem symetrii.

Taka definicja daje dychotomię między makroopisemdopuszczającym taką redukcję i mikroopisem, który takiej redukcjinie dopuszcza. Oczywiście problemem, który musi się tu pojawić,jest sprawa podstaw rozpoznania takich symetrii.

zmiana zachowania, pragmatyczny aspekt wiadomości, jestodmienny od pojęcia złożoności w tym sensie, ponieważ odbiorcamoże świadomie zignorować takie struktury w wiadomościach, którewydają mu się irrelewantne.
























Nieformalna definicja pragmatycznej informacji

Wartość informacji pragmatycznej w teorii Weinbergera jest oparta naocenie jej przydatności w podejmowaiu “informed decision”. Stądinformację pragmatyczną definiuje się jako:

powodowaną przez informację zmianę w rozkładzieprawdopodobieństwa działań odbiorcy (różnicę między tym cobyło przed otrzymaniem komunikatu i po jego otrzymaniu -odnośnie pewnego zakresu, pewnego uniwersum).






Nieformalna definicja pragmatycznej informacji

Znaczenie informacji (jej wartość) wynika z jej użyteczności wpodejmowaniu “informed decisions”. Istotną implikacją tego twierdzeniajest ilościowa definicja informacji pragmatycznej, która jest miarą wpływuwiadomości na następujące po jej otrzymaniu działania odbiorcy.Zadaniem, które należałoby teraz rozwiązać jest zdefiniowanie miarypozwalającej porównać dwa różne rozkłady prawdopodobieństw.






Model oddziaływania pragmatycznej informacji

Rysunek: Model oddziaływania pragmatycznej informacji






Model - legenda

W modelu Weinbergera występują następujące elementy:

podejmujący decyzję D,

D działa w pewnych określonych stanach s

D musi wybrać coś ze zbioru {a1, a2, a3, ..., aM} - dla uproszczeniaprzyjmujemy, że jest on skończony.

wybór prowadzi do efektu wyjściowego o ∈ O = {o1, o2, o3, ..., oN},z którego to zbioru efektów D preferuje niektóre oi bardziej niż inne.






Model - właściwości D

Przyjmujemy następujące ograniczenia w zdolności D do podejmowaniadecyzji:

1 mapowanie z a na zbiór o nie jest określone2 D ma niedoskonałą informację o tym, które o jest najlepsze3 D nie jest zdolny do przetwarzania dostępnej informacji w sposób

optymalny4 D nie może zagwarantować, że decyzja którą podjął jest tą, która

będzie zrealizowana, choćby ze względu na “szum środowiskowy”(e).






Model - właściwości D

to całe niezdeterminowanie i nieokreśloność rozważamy przyjmując,że efektem decyzji D jest wybór z możliwości o poszczególnychprawdopodobieństwach q = (q1, q2, q3, ..., qN)

D otrzymuje zatem wiadomość m, która jest wyjściem pewnegoprocesu. Posiadając tą wiadomość (nowe dane) D najlepsze co możezrobić to zrobić update rozkładu prawdopodobieństw do:Pm = (P1|m,P2|m, ...,PN |m), w taki sposób, żeprawdopodobieństwo lepszego efektu wzrasta.






Model - podsumowanie

W modelu przyjętym przez Weinbergera kluczową rolę odgrywa nie tyleumiejętność odbiorcy wiadomości do dokonywania adekwatnychrozróżnień między potencjalnie otrzymywanymi wiadomościami, alepodejmowanie decyzji przez D. D w tym modelu jest pojęciem ogólnym:może odnosić się zarówno do zwierząt, systemów sztucznych, ludzi, grupludzi itp. To co jest istotne, to zamierzone i celowe działanie podjęte podwpływem informacji.






Model - przykład (niezbyt skomplikowany)

System otrzymuje informację, identyfikuje cel a potem system określaaktualną sytuację i decyduje o modyfikacjach. Elementy informacyjne iinne przeddecyzyjne danego systemu (np. nawigacyjne) są źródłamiwiadomości, które może otrzymać i działać pod ich wpływem częśćdecyzyjna.

Dążenie do podjęcia celowego działania decyduje o asymetrii międzyPm i q. Przyjmujemy, że nowy rozkład prawdopodobieństwa jestlepszą podstawą działania niż stary.

Implicite też wprowadzamy takie ograniczenie, że nowa informacjarewiduje rozkład prawdopodobieństwa i nie wprowadza nowychmożliwości.






Formalna definicja pragmatycznej informacji

Mamy zatem co następuje:

Pragmatyczna informacja IM(P, q) ze zbioru wiadomościM jest zyskiem informacyjnym w przejściu od q do Pmuśrednionym na wszystkie wiadomości m ∈M. Formalnie:

PM(P, q) =∑i,m

Pi|mφmlog2(Pi|mqi

) =∑i,m

Pi,m(Pi,mφmqi

), gdzie φ

jest brzegowym prawdopodobieństwem, że wiadomość m zostaławysłana a Pi,m jest prawdopodobieńswem współwystąpienia:wysłania wiadomości m i tego, że wynik oi został zrealizowany.






Podstawowe twierdzenia

Tw. 1 Pragmatyczna informacja może być określona jako wzajemnainformacja M oraz O.

Tw. 2 Pragmatyczna informacja zbioru wiadomości jest zawsze ograniczonywartością jego entropii w sensie Shannona.

Tw. 3 IM(P, q) jest inwariantna względem transformacji wyników.






Podstawowe twierdzenia

Tw. 5 Maksymalną wartośc informacja pragmatyczna otrzymuje wiadomośćwywołująca abs. pewność, niezależnie od Shannona entropii zbioru.

Tw. 7 Wartość informacyjna rośnie wraz z ilością dedukcji, na którepozwala wiadomość.

Tw. 8 Pragmatyczna niezależność zbiorów wiadomości nie oznacza, żewszystkie pary elementów z tych zbiorów są zdarzeniaminiezależnymi w sensie prawdopodobieństwa. Jest też możliwe, żezbiory wiadomości są pragmatycznie zależne a pary dowolnychelementów tych zbiorów są probabilistycznie niezależne.






Modyfikacja przekonań

Pragmatyczna informacja może także zależeć od ewolucyjnego rozwoju,jeśli miara stanu procesu jest używana do aktualizacji rozkładuprawdopodobieństwa. Jest to szczególny przypadek, w którym wartość wróżnych momentach jest jedyną otrzymaną informacją. Np. zakładamy,że prawdopodobieństwo w momencie t2 po obserwacji procesu w stanie kw tym momencie będzie takie samo, jak prawdopodobieństwo wmomencie t1 (po obserwacji stanu k). Pragmatyczna informacjaobserwacji w momencie t2 będzie zatem wynosiła:∑

kPk(t2)log2(

Pk (t2)Pk (t1)

).






Modyfikacja przekonań

Alternatywnie można zastosować zaobserwowany stan i procesu wpoprzednim czasie, żeby ocenić prawdopodobieństwo stanu k wnastępującym czasie. Zakładając, że obie obserwacje można poczynić wprzyszłości, pragmatyczna informacja związana z nauczeniem się stanu k,przy danej obserwacji stanu i będzie liczona tak:∑

i,kPi,k(t1, t2)log2(

Pi,k (t1,t2)Pi (t1)Pi (t2)

)

przy granicznej sytuacji kompletnej nowości:∑k

Pk(t)log2(Pk (t)Pk (0)

)






Zastosowanie - uproszczony model ewolucji (Weinberger

Ewolucja może zostać scharakteryzowana jako aktywnośćgromadzenia informacji.w uproszczonym modelu wygląda to tak: środowisko efektywniedecyduje o trafności fenotypu powiązanego z każdym danymgenotypem, gdzie trafność fenotypu jest określona przez wskaźnikreprodukcji (model darwinowski). Odnośnie genotypy sąwiadomościami, które niosą informacje określające cechy kolejnychgeneracji.Pragmatyczna informacja jest odpowiednią miarą oceny szybkości zjaką zachodzą określone procesy. W każdym momencie t środowiskootrzymuje wiadomości o trafności poszczególnych replikatorów przezilość kopii genomu tego replikatora. Przed otrzymaniem wiadomości(i jej przetwarzania) wstępne prawdopodobieństwo wyborureplikatora typu i losowo z systemu wynosi: qi = xi (0).Prawdopodobieństwo wyboru replikatora typu i w następującymczasie t wynosi Pi = xi (t).






Zastosowanie - analiza procesów kognitywnych

Procesy kognitywne mogą być opisane w następujący sposób:

procesy kognitywne to kombinacje operatorów należących doszczególnych klas operatorów elementarnych;

każdy z operatorów charakteryzuje pewien elementarny aktpoznawczy (uczenie się, obserwacja, wartościowanie, wnioskowanieitp.);

istnieją szczególne sytuacje, w których kombinacja operatorów jestprzemienna; jest to jednak nietypowa sytuacja: zazwyczaj kolejnykrok czyni użytek z poprzedniego i kombinacja dwóch operatorówjest nieprzemienna.



























Nieprzemienność operatorów jest ściśle związana z naturą informacji wsensie pragmatycznym.

Dane, które agent posiadł i które znajdują reprezentację w jegomodelu świata mają wartość jako informacja pragmatyczna, jeśliuprzednio istniejący model reprezentacji musi zostać w związku ztymi danymi zrewidowany. Informacja pragmatyczna mierzy postępw efektywności działania agenta w związku z nowymi danymi.

Nie tylko procesy poznawcze, ale także inne działania, w którychinformacja jest otrzymywana, przetwarzana i przekazywana a jestprzy tym nieprzemienna, podpada pod powyższy opis pragmatycznejinformacji.







Nieprzemienność operatorów jest ściśle związana z naturą informacji wsensie pragmatycznym.

Dane, które agent posiadł i które znajdują reprezentację w jegomodelu świata mają wartość jako informacja pragmatyczna, jeśliuprzednio istniejący model reprezentacji musi zostać w związku ztymi danymi zrewidowany. Informacja pragmatyczna mierzy postępw efektywności działania agenta w związku z nowymi danymi.

Nie tylko procesy poznawcze, ale także inne działania, w którychinformacja jest otrzymywana, przetwarzana i przekazywana a jestprzy tym nieprzemienna, podpada pod powyższy opis pragmatycznejinformacji.






Źródła

Najważniejszy artykuł:

Weinberger, Edward D. (2002), A Theory of Pragmatic Informationand Its Application to the Quasispecies Model of BiologicalEvolution, “BioSystems” 66 (3), 105–119.





Gaerdenforsa dynamiczna semantyka dla modelu Bayesowskiego

beim Graben - modyfikacja przekonań

Inna interesująca próba interpretacji ilościowej zjawiska informacjipragmatycznej pochodzi od Petera beim Grabena:

Próba ta jest interpretacją modelu Bayesowskiegomodyfikacji przekonań.






beim Graben - cel

Punkt wyjścia teorii beim Grabena:

Znaczenie wiadomości to jej wpływ na stan agenta;

Pragmatyczna informacja może być potraktowana jako wartośćliczbowa określająca przeciętną wartość potrzebną do przejścia odjednego stanu wiedzy do drugiego;

Zadaniem teorii jest ustalenie wartości określającej rewizjęprawdopodobieństwa ustalonego przed otrzymaniem sygnału.

Zadanie to jest w teorii beim Grabena realizowane przy zastosowaniumodelu Bayesowskiego.






beim Graben - cel











beim Graben - cel











beim Graben - cel











beim Graben - ramy teoretyczne

Definicja pragmatycznej informacji musi uwzględniać kontekst:określonego agenta, jego/jej przekonania, cele oraz odniesienieczasowe. Agent działa w pewnym określonym stanie i ma określonąreprezentację stanu świata.

Ramę teoretyczną dla tej teorii stanowi statystyczna teoria decyzji.

W ramach tej teorii opisywane są możliwe decyzje i działania agentaw szczególnym stanie wiedzy.
























beim Graben - funkcja użyteczności

Możliwe decyzje są ewaluowane zgodnie z funkcją użyteczności:

u : X × Y → R,

taką, że u(x , y) jest użytecznością z decyzji y w stanie x. X jest tutajprzestrzenią stanów agenta, x ∈ X określonym stanem wiedzy zokreślonym prawdopodobieństwem p(x) a Y jest zbiorem decyzji.







Istotnym problemem jest interpretacja i formalny opis funkcjiużyteczności dla racjonalnie i spójnie działających agentów. Da się tenproblem rozwiązać w ramach teorii informacji:

najlepsza funkcja użyteczności to linearna funkcja zawartościinformacyjnej stanu wiedzy agenta. Beim Graben przyjmuje, żeoczekiwana użyteczność zbioru alternatywnych decyzji jestrówna Shannonowskiej entropii.






Ocena użyteczności

Van Rooij (2004, 2006) zastosował to spostrzeżenie w lingwistyce dooceny relewancji pytań: użyteczność konkrentej odpowiedzi q1 na pytanieQ1 jest dana przez ocenę różnicy między aptioryczną dystrybucjąprawdopodobieństw w zbiorze możliwych odpowiedzi na kolejne pytanie irozkładem warunkowym z uwzględnieniem odpowiedzi q1. Zgodnie zewzorem Kullbacka-Leibera:

K (p, p0) =∑Ai∈X

p(Ai )log2(p(Ai )p0(Ai )

)

Podobne rozwiązanie tego problemu podał Weinberger podając funkcjęmiary pragmatycznej informacji zbioru wiadomości przez informacjęwzajemną między wiadomościami i decyzjami agenta po otrzymaniuwiadomości.






beim Graben - semantyka dla modelu Bayesowskiego

Statystyczna teoria decyzji opisuje zachowanie agenta wszczególnym stanie wiedzy, który może się zmienić pod wpływemotrzymywanych wiadomości.

znaczenie zdania nie leży tylko w warunkach jego prawdziwości, aleraczej w tym, jak się zmienia reprezentacja informacji uinterpretatora. Użycie zdania przenosi nas z jednego stanuinformacyjnego do innego.







Statystyczna teoria decyzji opisuje zachowanie agenta wszczególnym stanie wiedzy, który może się zmienić pod wpływemotrzymywanych wiadomości.

znaczenie zdania nie leży tylko w warunkach jego prawdziwości, aleraczej w tym, jak się zmienia reprezentacja informacji uinterpretatora. Użycie zdania przenosi nas z jednego stanuinformacyjnego do innego.







Zbiór X - przestrzeń możliwych stanów epistemicznych konkretnegoagenta

x , y , z ∈ X - stany przekonań (stany epistemiczne)

U,V ∈ A ⊆ Mor(X ) - operatory epistemiczne, dane obserwowalne.Jest to zbiór dyskretny. Mor(X) to funkcja przekształcająca zb. Xna X (jest to klasa morfizmów zbioru X ).

A,B ∈ P ⊆ A - zdania (sądy).







Możemy rozważać model określony, w ramach którego zdanie A ∈ P jestzaakceptowane lub nie - z całą pewnością, w stanie x ∈ X . Możemy teżrozważać model, w którym przypisujemy określone prawdopodobieństwastanowi x :

px(P) =

{0 if P(x) 6= x1 if P(x) = x

jest prawdopodobieństwem, że zdanie P jest zaakceptowane w stanie x.W ten sposób do modelu wprowadza się stan niepewności.






beim Graben - model Bayesowski

W Bayesowskim modelu przekonań wprowadzamy pojęcie warunkowaniaprawdopodobieństw stanów. Tzn. prawdopodobieństwa różnych stanówzmieniają się wraz z obserwacjami innych stanów zależnych. To pozwalana interpretację zależnego od kontekstu i nowych informacji systemuinformacyjnego w jego całej poznawczej dynamice. Dyspozycje ipreferencje agenta zmieniają się wraz z różnymi pragmatycznymiwarunkami.







Znaczeniem wiadomości jest wpływ na stan przekonań agenta.Wiadomości działają jak operatory na przestrzeni przekonań agenta. Przypodejściu Bayesowskim, gdzie stan przekonań jest charakteryzowanyprzez rozkład prawdopodobieństw na zbiorze zdań, otrzymane zdanie Aprzekształca apriorycznie ustalone prawdopodobieństwo p na a posteriorirozkład pA. Wpływ takiej wiadomości może być oceniony przez jejinformacyjny zysk:

K (pA, p) =∑P∈P

pA(P)log2(pA(P)p(P) )






beim Graben - miara informacji pragmatycznej

Zatem miarą pragmatycznej informacji będzie:

Sp(A) ={

K (pA, p) if p(A) > x0 if p(A) = 0

W definicji tej mierzona jest zawartość informacyjna zdania A w stanie pkonkretnego agenta. Wartość ta jest zależna od kontekstu.






Źródła

Dobre omówienie w pracy:

Peter beim Graben, Pragmatic Information in Dynamic Semantics,“Mind and Matter” Vol. 4(2), pp. 169–193

Polecam także

Dieter Gernert, Pragmatic Information: Historical Exposition andGeneral Overview, “Mind and Matter” Vol. 4(2), pp. 141–167





Idea sieci semantycznej (Web 3.0)Wizja Pragmatic Web

Czym jest sieć semantyczna

Kiedy korzystasz z aplikacji, powinieneś mieć możliwośćumieszczenia w niej danych, które możesz odpowiedniokonfigurować. Powinieneś mieć możliwość poinformowaniaswojego komputera ”idę na tę imprezę”. A gdy to mówisz, tomaszyna rozumie tę informację. Semantyczna Sieć (...) to nietylko sieć dokumentów, ale także informacji, danych, treści.Semantyczna Sieć danych, powinna zawierać możliwie dużoaplikacji, które komunikują się ze sobą. Po raz pierwszypowstanie jeden powszechny format danych dla wszystkichaplikacji, baz danych i stron WWW A więc SemantycznaSieć Web opiera się na integracji informacji.

Tim Berners-Lee, http://www.internetstandard.pl/






Standardy RDF i OWL

RDF - standardowy język reprezentacji wiedzy używany w internecie.Wyrażenia składają się z trzech elementów: oznaczenia opisywanegozasobu (URI), własności (określonej w OWL) i wartości (nazwy lub URI).

OWL - reprezentacja jakiegoś fragmentu wiedzy/świata wyrażona wjęzyku RDF. Ontologie zapisane w OWL zawierają różnego rodzajuzależności między swoimi elementami, zawierają reprezentacje obiektówróżnego poziomu oraz relacji.






RDF i OWL - przykład opisu FOAF

Rysunek: przykład opisu FOAF






Rzeczywistość sieci semantycznej

Dlaczego Web 3.0 ponosi porażkę?

Jednym w wymienianych powodów są trudności w szerszymrozpowszechnieniu jednolitego opisu danych, trudności wzastosowaniem praktycznym ze względu na jego stopień złożoności.

Inne powody: praktycznie niemożliwe jest opisanie danych w takisposób, żeby mogły być używane przez dowolne aplikacje;

zagubienie czynnika pragmatycznego, który pojawiał się w wizjiTima Bernersa-Lee.






Idea Web 4.0

Agent, który jest zdolny do rozpoznawania różnych modeli reprezentacjidanych i posługiwania się różnymi systemami komunikacyjnymi,dostarcza dostępne w sieci dane. Użytkownicy jedynie instruują agentówodnośnie zasad przetwarzania informacji w istotny dla konkretnegoużytkownika sposób (zgodny z jego aktualnymi potrzebami).

Zadaniem sieci pragmatycznej jest dostarczanie relewantnych informacji,które dla użytkownika mają praktyczne konsekwencje. Przekształceniedostępnych danych w tego rodzaju informacje może być bardzo różne:tabela, analiza statystyczna, logiczna itp. i przedstawienie w postaciraportu.






Dziękuję za uwagę i zapraszam do stawiania pytań!

Artur Machlarz

e-mail: [email protected]: http://www.uni.opole.pl/∼machlarz


Education

Teoria informacji pragmatycznej