2-го человека: сильный – слабый, приятный – неприятный, опасный – безопасный, страшный – не страшный, дружественный – враждебный, удобный – неудобный (размерность 6).
3-го человека: приятный – неприятный, опасный – безопасный (размерность 2).
Представляет интерес, что Осгудовские признаки почти не представлены в большинстве наборов. В связи с этим было решено проверить, можно ли предсказать значения произвольно выбранных признаков при помощи набора Осгуда (ошибка обучения в экспериментах допускалась ±0.49 балла). Практически во всех случаях нейронные сети обучались с приемлемой ошибкой обучения, но ошибка обобщения в экспериментах со скользящим контролем (нейронные сети обучались по всем словам, кроме 2-х – 3-х, а потом тестировались на этих словах) часто была недопустимо велика (5-9 баллов).
После этого проводились следующие эксперименты: нейронная сеть обучалась предсказывать значения параметров по уже определенному минимальному набору признаков на одной половине слов, далее она тестировалась на словах из другой половины. При этом для большинства слов нейронные сети давали удовлетворительные прогнозы по всем параметрам (с точностью до 3 баллов), но почти во всех случаях обнаруживались одно - два слова, для которых сразу по нескольким признакам ошибка нейронных сетей была очень велика.
Итак, для каждого человека обнаруживается многообразие сравнительно малой размерности, в небольшой окрестности которого лежат почти все слова.
При осмыслении этого возникает гипотеза, связанная с тем, что отношение человека к большинству вещей, событий и т.д. не индивидуально, а сформировано культурой, в которой этот человек рос, его окружением и поэтому зависит от сравнительно небольшого числа признаков. В связи с этим и могли появиться многообразия малой размерности, в небольшой окрестности которых лежат почти все слова. Назовем их ман–многообразиями (от немецкого неопределенного местоимения man (некто)). Вероятно, для каждой определенной культуры имеется небольшое количество различных ман-многообразий, специфичных для нее. В ходе воспитания человек присваивает одно из типичных ман–многообразий. Например, определяющий набор признаков 3-го человека представляется основным набором признаков и для животных: опасность и приятность имеют прямой химический аналог и соответствуют уровню адреналина, эндорфинов и энкефалинов.
Обнаружено, что у большинства людей есть слова, которые неожиданно "выпадают" из ман-многообразий, ‑ отстоят от них довольно далеко. Вероятно, это слова, с которыми у человека связаны какие-либо сильные переживания, ощущения, что приводит к появлению "индивидуальности" оценки или же слова, свое истинное отношение к которым человек пытается скрыть. Есть еще один тип таких точек, специфичных для каждой отдельной культуры (или субкультуры), особое отношение к которым сформировано самой культурой (например, в России – Великая Отечественная, в мусульманских странах – бог). Интерпретация "индивидуальных точек" может дать полезную психодиагностическую информацию, а анализ особенных точек культуры - культурологическую. Возможно проведение культурологических исследований путем сравнения особенностей и закономерностей для различных культур.
Уже первые опыты показывают, что набор индивидуальных точек дает яркий и узнаваемый портрет личности, а общекультурные особенности пока не были изучены, так как требуют более масштабных исследований.
В перспективе результаты работы могут быть использованы во многих областях, где требуется информация о психологии и психическом здоровье человека, могут быть применены для создания компьютерных психодиагностических методик, выявляющих и анализирующих индивидуальные особенности и скрытые напряжения и т.п.
1. Language, meaning and culture: the selected papers of C. E. Osgood / ed. by Charles. E. Osgood and Oliver C. S. Tzeng. New York (etc.) : Praeger, 1990 XIII, 402 S.
2. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: изд. СССР-США СП "ParaGraph", 1990. - 160с. (English Translation: AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, рp.1-134).
3. Le Cun Y., Denker J.S., Solla S.A. Optimal Brain Damage / Advances in Neural Information Processing Systems 2. - Morgan Kaufmann, 1990. - pp.598-605.
4. McMillan C., Mozer M.C., Smolensky P. The Connectionist Scientist Game: Rule Extraction and Refinement in a Neural Network / Proc. XIII Annual Conf. of the Cognitive Science Society, Hillsdale, NJ, USA, 1991. Erlbaum Press, 1991.
5. Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искуственных нейронных сетей // Методы нейроинформатики. Красноярск: Изд-во КГТУ, 1998.
6. Gorban A.N., Mirkes Ye.M., Tsaregorodtsev V.G. Generation of explicit knowledge from empirical data through pruning of trainable neural networks / Int. Joint Conf. on Neural Networks, Washington, DC, USA, 1999.
7. Tsaregorodtsev V.G., Nazimova D.I., Nozhenkova L.F. Neural Identification of the Zonal Classes and Siberian Forest Formations Based on Climatic Parameters / Proc. Int. Symposium "Biodiversity and Dynamics of Ecosystems in North Eurasia", Novosibirsk, Aug. 2000. Vol.4. Part 1. - pp.37-39.
8. Горбань П.А. Нейросетевая реализация метода семантического дифференциала и анализ выборов американских президентов, основанный на технологии производства явных знаний из данных // Материалы XXXVII Международной научной студенческой конференции "Cтудент и научно-технический прогресс": Информационные технологии. Новосибирск, НГУ, 1999
Горбань Павел Александрович (1982 г.р.) –
Студент 4 курса математического факультета КрасГУ.
Область научных интересов: нейроинформатика, теория групп.