Dua entitas pemrograman neuro-linguistik

Komputer NLP dan NLP psikologis

Neuro-linguistic programming (NLP) adalah bidang ilmu yang awalnya muncul di dua cabang ilmu: Ilmu Komputer dan Psikologi. Dalam Ilmu Komputer, NLP adalah singkatan dari Natural Language Processing, dalam psikologi, pemrograman neuro-linguistik. Ini bukan hal yang persis sama, tetapi setidaknya dekat. Tutup sebagai satu kesatuan yang berseberangan. Memiliki nama dan tugas yang sama untuk mempelajari struktur bahasa, ada sangat sedikit karya yang dikhususkan untuk mempelajari koneksi mereka dan kemungkinan penggunaan teknik secara silang. NLP psikologis, menurut pendapat saya, telah maju lebih jauh dalam studi struktur bahasa daripada stemming dan lemmatization, yang digunakan dalam sebagian besar tugas NLP komputer. Pada artikel ini, saya akan membahas perkembangan utama NLP psikologis untuk NLP komputer, menguraikan cara-cara bagaimana menggunakan NLP psikologis untuk membuat NLP jaringan neural state of the Art. Untuk mengurangi luasnya metode NLP, kami membatasi area ini ke wilayah di mana jaringan saraf digunakan untuk tujuan NLP.

NLP psikologis diperkenalkan oleh Richard Bandler dan John Grinder. Buku paling terkenal tentang NLP adalah buku The Structure of Magic. Tentu saja, maksud saya NLP psikologis, jangan kaget dan jangan khawatir. Penting bahwa judul jilid pertama buku ini adalah: "Buku tentang bahasa dan psikoterapi." Jika kita menghilangkan kata "psikoterapi", kami menemukan banyak informasi tentang bahasa yang cukup berlaku untuk teknologi.

Jaringan saraf adalah model pemikiran yang disederhanakan, setidaknya kami berharap demikian. Pasti ada sesuatu yang sama di antara mereka, setidaknya kata "neuro". Pada saat yang sama, NLP psikologis juga bukan psikoanalisis lengkap. Psikolog serius menyebut NLP "psikologi untuk boneka" - yang tidak diperbolehkan membaca Sigmund Freud, baca Richard Bandler dan John Grinder.

penerapan "psikologi yang disederhanakan" ke "model otak yang disederhanakan" patut dibahas

Saya akan membahas transfer metode dari NLP psikologis ke teknis: sekarang sangat diminati, mereka akan menyukai saya, seseorang akan menulis komentar, gadis-gadis akan mengenali saya "ini adalah blogger teknis yang populer!". Namun, transfer pengembangan teknis NLP ke bidang psikologi dimungkinkan dan, untuk tujuan pengembangan masyarakat, IMHO, lebih penting. Sebenarnya, mereka yang mempelajari Big Data kira-kira terlibat dalam hal ini: menerima data tentang perilaku massa, mereka secara teratur membentuk model psikologis dan sosiologis. Sayangnya, jarang ada yang bisa menerjemahkan temuan ke dalam bahasa psikolog, sosiolog, dan mempopulerkan hasilnya di antara mereka.

Prasuposisi dasar NLP untuk jaringan saraf

Pertama, beberapa abstraksi. Metode akan di bagian bawah.

Salah satu dasar dari NLP psikologis adalah konsep praanggapan dasar: aksioma-aksioma atas dasar pembentukan bidang ini (hampir seperti dalam geometri). Dari sudut pandang ilmu komputer, istilah "presuposisi" dapat menggantikan tempatnya di Embedding, pada awal jaringan Anda. Jika saya punya lebih banyak waktu, saya pasti akan melakukan penelitian apakah kata "prasangka" bukan merupakan batu sandungan dalam teks corpus, apakah itu ada di garis depan.

Dapatkah prasangka NLP dasar berlaku untuk jaringan saraf?

Di bawah ini saya memberikan praanggapan dasar NLP psikologis dan menguraikan artinya untuk jaringan saraf. Setelah membaca ilmu komputer, mereka dapat memahami apa yang harus mereka hadapi dan bagaimana menularkannya melalui hard.layers mereka. Embedded. Interpretasi untuk jaringan saraf bersifat subyektif dan tidak dimaksudkan untuk lengkap.


Di sini kami merancang jaringan saraf. Kami berlatih dialog dengan alam semesta:
- kami mengalami kegagalan: jaringan berfungsi, tetapi buruk. - jawaban dari alam semesta:
"Arti komunikasi adalah jawaban yang kamu terima." Yaitu tugas dalam formulir ini tidak terpecahkan, Anda perlu mengubah sesuatu. - pertanyaan lain:
- apa yang harus diubah? - jawaban dari alam semesta:
“Kemampuan untuk mengubah proses memahami realitas seringkali lebih bermanfaat daripada mengubah konten realitas yang dirasakan.” Yaitu ubah fitur ...

Pendekatan Pemrosesan Teks NLP

Mari kita turun ke bumi, kembali ke tugas utama, untuk itu pembaca yang budiman membaca materi ini. Apa yang ada dalam NLP psikologis untuk bekerja dengan teks?

NLP mengandung banyak konstruksi untuk bekerja dengan teks, yang belum di-algoritma.

pada tahap saat ini, dimungkinkan untuk memanggil 5 model NLP yang cocok untuk digunakan di komputer. Buku ditulis untuk masing-masing desain NLP. Singkatnya, tidak mungkin menjelaskan apa itu metamodel. Pada artikel ini saya akan mencoba memberikan referensi ke sumber dan memperkirakan bahwa ini mungkin untuk komputer NLP.

1. Model bahasa dan metamodel
Deskripsi >>
Deskripsi singkat: metamodel adalah model perubahan tingkat abstraksi dalam suatu bahasa, serta interpretasi sewenang-wenang konsep oleh orang yang berbeda. Misalnya, kata "cinta" dapat dipahami dengan cara yang berbeda: kata "seks" bagi banyak orang adalah sejenis cinta, bagi sebagian orang itu adalah hal yang berbeda. Metamodel bukanlah teori tetapi teknik pertanyaan yang memungkinkan seseorang untuk menerobos konsep-konsep yang tersembunyi di balik kata-kata yang ada di kepala seseorang.

Neuron yang akan menaikkan / menurunkan / menggeser level abstraksi teks akan menjadi revolusi! Dalam produksi, neuron ini dapat melengkapi model dialog yang ada: bot obrolan modern tidak tahu cara bekerja dalam konteks yang dipilih, untuk beradaptasi dengan terminologi manusia. Seseorang di bawah kata "kebahagiaan" mengerti bahwa ini adalah ketika ada banyak cinta, seseorang ketika ada banyak makanan, dan programmer mengerti bahwa kebahagiaan adalah ketika ada komputer dan semua pentium di sekitar. Bagaimana obrolan dapat menentukan arti sebenarnya dari kata "kebahagiaan" untuk lawan bicara?

Ngomong-ngomong, neuron tidak akan menjadi sangat rumit: Anda perlu merakit isi teks, menandainya sesuai dengan tingkat abstraksi dan perpindahan rentang nilai, bermain dengan jaringan yang mirip dengan arsitektur jaringan terjemahan. Kami menerjemahkan kasus spesifik ke abstrak, lalu kembali.

2. Tingkat neurologis (Charles Dilts)
Deskripsi >>
Deskripsi singkat: semua konsep bahasa dibagi menjadi 7 level. Setiap tingkat logis berikutnya - dari misi ke lingkungan - harus sesuai dengan yang sebelumnya. Daftar level dan gambar ada di sini.

Level logis adalah penyempurnaan dari metamodel, memperkenalkan urutan tambahan ke dalam level abstraksi: tidak berbentuk bola dalam ruang hampa, setiap level abstraksi memiliki tujuan dan tugasnya sendiri, levelnya menjadi saling berhubungan.

Ada banyak jaringan berdasarkan level logis. Opsi pertama yang muncul dalam pikiran adalah jaringan yang memisahkan level level yang lebih tinggi dari teks yang berisi deskripsi entitas dalam hal level logis yang dipilih. Misalnya: proses bisnis adalah deskripsi dalam bahasa "tempat / tindakan" tingkat neurologis. Model kompetensi adalah deskripsi dalam bahasa tingkat "kemampuan / peluang". Jaringan yang membangun model kompetensi untuk menggambarkan proses bisnis akan sangat mahal.

Untuk membuat jaringan seperti itu nyata: Anda perlu kotak teks, diberi label oleh level logis, dan kekuatan untuk bekerja dengan arsitektur encoder / decoder.

3. Metaprogram
Deskripsi >>
Deskripsi singkat: metaprogram adalah filter utama persepsi manusia. Mereka disebut program oleh psikolog, bukan programmer. Seseorang tidak berpikir "sama sekali": ia berkonsentrasi pada sesuatu, memilih "filter" di mana ia merasakan sesuatu ini, kemudian ia memproses menurut algoritma informasi yang ia terima melalui filter dan menghasilkan beberapa tindakan keluaran dan kontrol. Dalam NLP, 7-10 filter persepsi utama dan metaprogram dibedakan. Daftar metaprogram yang berbeda untuk budaya yang berbeda, bagian dari masyarakat, dapat bervariasi dari waktu ke waktu.

Neuron yang akan menarik kesimpulan tidak secara umum, tetapi dalam konteks objek tertentu menggunakan filter persepsi, bisa menjadi dasar dari kecerdasan "kuat". Seperangkat jaringan, yang masing-masing dilatih untuk bekerja pada salah satu program metap, dan sebuah komite yang memilih mana yang akan diterapkan pada kenyataan, akan memungkinkan jaringan IMHO untuk menjadi lebih otonom dan mungkin mendapatkan semacam kemampuan beradaptasi di dunia fisik.


Seperti yang Anda lihat, membangun masing-masing jaringan ini adalah tugas lembaga. Untuk setiap metaprogram akan ada grid skala ResNet50 yang dilatih di ImageNet. Jaringan ini telah dibuat oleh korporasi selama beberapa tahun. Dan ini bukan daftar metaprogram lengkap untuk hanya satu budaya! Tetapi efeknya bisa luar biasa: Anda lihat, setelah mengumpulkan 20-30 jaringan ini menjadi sebuah ansambel, kami mendapatkan sesuatu yang sangat pintar.

4. Promosi
Deskripsi >>
Deskripsi singkat: promosi adalah teknik berdasarkan permainan dengan filter persepsi. Mengubah filter persepsi lawan bicara, kita memasuki bidang emosional, mendapatkan akses ke rencana kesadaran yang tidak logis dan efek psikologis yang menarik.

Promosi pada dasarnya adalah penggunaan keterampilan metaprogramming. Dan ya, jika kita hanya membayangkan bahwa kita membuat jaringan untuk paragraf sebelumnya, maka aplikasinya dapat membuat zaman dan benar-benar epik ...

5. Helix ganda dan tiga kali lipat
Deskripsi >>
Deskripsi singkat: meskipun fakta bahwa triple helix adalah sebuah teknik, struktur bicara yang jelas berdiri di belakangnya - penyatuan pernyataan logis yang disoroti dengan nada memberikan akses ke rencana emosional dan tidak logis seseorang.

Triple helix dapat dimodelkan dan / atau setidaknya diidentifikasi dalam ucapan. Itu tidak akan menjadi revolusi. Tapi itu akan berguna untuk memahami struktur materi di pers. Dan bahkan lebih baik untuk sistem yang menghasilkan teks: berbagai gaya sastra tidak mungkin tanpa spiral ganda dan tiga.

Prospek mengembangkan jaringan untuk model psikologis NLP

Minat dalam pengembangan skala yang diuraikan di bagian sebelumnya dapat berupa antara pemain besar atau penggemar amatir. Untuk Angkatan Darat, memperkuat otak robot Fedor melalui jaringan saraf yang dibuat menggunakan model NLP bisa sangat menarik. Ada juga prospek mengembangkan model yang meningkatkan BERT dan XLNet - bekerja dengan metamodel dan tingkat logika dapat membantu menciptakan bot obrolan paling keren yang dapat mengobrol tentang topik apa pun dengan siapa pun.

Untuk organisasi komersial yang peduli tentang pengakuan parameter faktur untuk otomatisasi akuntansi untuk mata uang fiat, ini kurang menarik. Tugas meningkatkan jumlah token pada akun yang dikelola di komputer pemilik sebenarnya dengan bantuan jaringan saraf tidak terpecahkan.

Referensi:

1. Grinder John Bandler Richard, Struktur Sihir
2. Charles Dilts, Change of Belief. Tingkat Psikoteknologi NLP-Master
3. Bendler Richard, From the Frogs - to Princes
4. Carl Jung. BUKU MERAH
5. Sigmund Freud, I and It

Dan masih banyak lagi buku ...