Loogika Ja Teave

Sisenemise navigeerimine

• Sissesõidu sisu
• Bibliograafia
• Akadeemilised tööriistad
• Sõprade PDF-i eelvaade
• Teave autori ja tsitaadi kohta
• Tagasi üles

Loogika ja teave

Esmakordselt avaldatud 3. veebruaril 2014; sisuline redaktsioon ke 30. mai 2018

Kõige loogilisem on loogika tagajärgede uurimine ja teave on kaup. Arvestades seda, keskendub loogika ja teabe vaheline seos laias laastus kavandatavate loogiliste toimingute või toimingute informatiivsetele tagajärgedele. Teabe mõiste kui loogilise uuringu objekti selgesõnaline lisamine on hiljutine areng. Just käesoleva sajandi alguseks sulandus suur hulk olemasolevaid tehnilisi ja filosoofilisi teoseid (koos eelkäijatega, mis on pärit 1930ndatest) ja sulandus uutesse loodavatesse loogika- ja teabeväljadesse (vt Dunn 2001). See kanne on korraldatud pigem temaatiliselt kui kronoloogiliselt. Me vaatleme peamisi teabe uurimise loogilisi lähenemisviise, aga ka loogika enda teadlikke arusaamu. Lähtume kolme omavahel seotud ja üksteist täiendava lähenemisviisi kaudu:teave vahemikuna, teave korrelatsioonina ja teave koodina.

Tuum intuitsioonina, mis motiveerib teabevahemikku, on see, et informatsioonilist olekut võib iseloomustada mitmesuguste võimaluste või konfiguratsioonidega, mis ühilduvad selles olekus saadaoleva teabega. Uue teabe hankimine vastab selle vahemiku vähenemisele, vähendades seeläbi ebakindlust asjade tegeliku konfiguratsiooni osas. Selle arusaamaga osutub episteemilise modaaloogika võimaliku maailma semantika seadmine tasuliseks teabe erinevate semantiliste aspektide uurimisel. Silmapaistev nähtus on teabe värskendamine, mis võib toimuda nii individuaalses kui ka sotsiaalses keskkonnas mõjurite ja nende keskkonna vastasmõju tõttu erinevat tüüpi episteemiliste toimingute kaudu. Näeme, et episteemiline tegevus on mis tahes toiming, mis hõlbustab teabe liikumist,seega naaseme kogu aeg episteemiliste toimingute juurde.

Teabe kui korrelatsiooni hoiak keskendub teabevoogudele, kuna see on litsentseeritud süstemaatiliselt korreleeruvate komponentide moodustatud struktureeritud süsteemides. Näiteks: puutüve rõngaste arv võib teile anda teavet puu sündimise aja kohta vastavalt looduse teatud seaduspärasustele, mis „ühendavad” puude mineviku ja oleviku. Selle hoiaku keskseteks teemadeks on teabe leidlikkus, paiknemine ja juurdepääsetavus struktureeritud teabekeskkondades.

Kolmanda hoiaku, teabe koodina, põhiprobleemiks on infotükkide süntaksitaoline struktuur (nende kodeerimine) ning järeldamis- ja arvutamisprotsessid, mis on selle struktuuri alusel (muu hulgas) litsentseeritud. Kõige loomulikum loogiline seade nende informatiivsete aspektide uurimiseks on algebraline tõestusteooria, mida toetab hulk alamstrukturaalseid loogikaid. Alamstruktuuriline loogika on alati olnud informatiivse analüüsi loomulik kodu ja hiljutised arengud selles piirkonnas rikastavad teabe kui koodi suunda.

Need kolm seisukohta ei ole mingil juhul kokkusobimatud, kuid ka need ei ole tingimata üksteise suhtes taandatavad. Seda laiendatakse sissekandes hiljem ja illustreeritakse veel mõningaid uurimisteemasid, kuid selleks, et saada ülevaade sellest, kuidas kolm seisukohta saavad koos elada, võtke arvesse mitmest osast koosnev struktureeritud infosüsteem. Esiteks võimaldavad korrelatsioonid osade vahel loomulikult "infovoogu" teabe kui korrelatsiooni positsiooni tähenduses. Teiseks pakuvad need ka lokaalseid võimalusi, kuna ühelt poolt kättesaadav kohalik teave ühildub süsteemi teatud globaalsete olekutega. Kolmandaks, teabe kombinatoorseid, süntaksitaolisi, tõestusteoreetilisi aspekte saab sellesse seadesse viia mitmel viisil. Üks neist käsitleb korrelatsioonilist infovoogu omamoodi kombinatoorse süsteemina, mille abil kohalikud infoseisundid ühendatakse süntaktilistel viisidel, sobilikuks substrukturaalse loogika konkreetsele tõlgendusele. Samuti võiks modelleerimisele selgesõnaliselt lisada kooditaolise struktuuri, näiteks määrates lokaalsed deduktiivarvutused süsteemi komponentidele või kohalikele olekutele. Alustame siiski teabest kui ulatusest

• 1. Teave vahemikuna

  • 1.1 Episteemiline loogika
  • 1.2 Dünaamiline episteemiline loogika, teabe muutus
  • 1.3 Kvantitatiivsed lähenemisviisid

• 2. Teave korrelatsioonina: situatsiooniteooria

  • 2.1 Olukorrad ja toetav teave
  • 2.2 Teabevoog ja piirangud
  • 2.3 Hajutatud infosüsteemid ja kanaliteooria

• 3. Teave koodina

  • 3.1 Kategooriateabe teooria
  • 3.2 Alamstruktuuriline loogika ja infovoog
  • 3.3 Seotud lähenemisviisid

• 4. Lähenemisviiside seosed

  • 4.1 Vahemikud ja korrelatsioonid
  • 4.2 Kood ja seosed
  • 4.3 Kood ja vahemikud

• 5. Eriteemad

  • 5.1 Infostruktuurid ja samaväärsus
  • 5.2 Negatiivne teave
• 6. Järeldus
• Bibliograafia
• Akadeemilised tööriistad
• Muud Interneti-ressursid
• Seotud kirjed

1. Teave vahemikuna

Teabe kui vahemiku mõistmine on pärit Bar-Hillelist ja Carnapi semantilise teabe teooriast, Bar-Hillel ja Carnap (1952). Just siin antakse pöördvahemiku põhimõttele esimene liigendus seoses väite informatiivse sisuga. Pöördvahemiku põhimõte väidab, et ühelt poolt väites sisalduva teabe ja teiselt poolt selle väite tõenäosuse vahel on pöördvõrdeline seos. See tähendab, et mida rohkem väidet sisaldab teavet, seda vähem tõenäoline, et väide vastab tõele. Samamoodi: mida tõenäolisem on väite tõesus, seda vähem on selles teavet.

Väite tõesuse tõenäosus seostub võimaliku maailma semantika kaudu teabe ulatusega. Mis tahes tingimusliku pakkumise puhul toetavad seda mõned võimalused (need, kus see on tõsi) ja teised ei toeta (need, kus see on vale). Seega toetab ettepanekut mitmesugused võimalused, nn teabevahemik. Oletame nüüd, et tõenäosusjaotus jaotub võimaluste ruumis, ja lihtsuse huvides oletame, et jaotus on ühtlane. Sel juhul, mida rohkem on väiteid toetavaid maailmu, seda tõenäolisem on lause tõde ja pöördvõrdelise seose põhimõttel on seda vähem teavet. Ehkki teave ulatusena on pärit kvantitatiivsest infoteooriast, ei saa selle rolli teabe kaasaegses kvalitatiivses loogikas lüüa.

Vaatleme Johan Van Benthemi (2011) tõttu järgmist näidet. Kohviku kelner saab teie laua jaoks tellimuse - espresso ja sooda. Kui kelner jõuab teie laua juurde, küsib ta “kelle jaoks on sooda?”. Pärast seda, kui olete talle öelnud, et sooda on teie jaoks ja ta andis teile oma sooda, ei pea kelner espresso kohta küsima, ta võib selle lihtsalt teie kohvikupartnerile anda. Selle põhjuseks on asjaolu, et kelnerilt saadud teave, mis ütles talle, et tellisite sooda, võimaldab tal kõigi võimaluste hulgast kõrvaldada teatud avatud võimalused, nii et ainult üks on jäänud - teie sõber tellis espresso.

Teabe loogika eristab regulaarselt rasket ja pehmet teavet. Terminoloogia on pisut ekslik, kuna see eristamine iseenesest ei erine eri tüüpi teabe vahel. Pigem on see eri tüüpi teabe salvestamise vahel. Raske teave on faktiline ja parandamatu. Tihti võetakse teadmistele vastamiseks rasket teavet. Vastupidiselt raskele teabele on pehme teave mitte tingimata faktiline, seega uue teabe olemasolul muudetav. Pehme teave vastab selle ümbervaatatavuse tõttu väga täpselt uskumusele. Mõisted teadmine ja usk on tavapärased, kuid infovoogude kontekstis on raske / pehme teabe lugemine mugav, kuna see toob teabe nähtused esiplaanile. Vähemalt on terminoloogia üha populaarsemaks muutunud, nii et on oluline teha selgeks vahet, kas infosalvestusliigid on erinevad teabe tüüpide vahel. Ehkki nii raske kui ka pehme teave on meie episteemilise ja doksastilise edu jaoks olulised, keskendume selles jaotises peamiselt raske teabe liikumise loogikale.

Jaotises 1.1 näeme, kuidas on nii, et klassikaline episteemiline loogika illustreerib raske teabe liikumist infos kui vahemiku raamistikku. Jaotises 1.2 laiendame oma käsiraamatut raske teabe saamise loogikast kuni sellise raske teabe hankimist hõlbustavate toimingute loogikani, dünaamilise episteemilise loogikani. Jao 1.2 lõpus selgitame privaatse teabe olulist nähtust, enne kui uurime, kuidas on see, et mitmesuguse kvantitatiivse raamistiku alla on koondatud teave.

1.1 Episteemiline loogika

Selles osas uurime, kuidas on võimalik, et infovõimalustele vastavate võimaluste kõrvaldamine on lähtepunkt teadmiste ja uskumuste loogika uurimisele, mis kuuluvad episteemilise loogika alla. Enne mitme agendi episteemilise loogika uurimist alustame klassikalisest ühe agendi episteemilisest loogikast. Mõlemal juhul, kuna me keskendume teadmiste loogikale, mitte uskumuse loogikale, on saadud teave kõva teave.

Mõelge kelneri näitest üksikasjalikumalt. Enne kõva teabe saamist, et sooda teile sobib (ja näite huvides eeldame, et ootamine tegeleb siin raske teabega), modelleerib kelneri teadmistebaas maailmapaari (edaspidi teave). (x) ja (y) selliselt, et (x) tellisite sooda ja teie sõber espresso ning (y) tellisite espresso ja teie sõber sooda. Pärast kõva teabe saamist, et sooda on teie jaoks, kustutatakse (y) kelneri teadmistebaasist, jättes ainult (x). Sellisena vastab võimaluste vahemiku vähendamine kelnerile teabe saamisele. Mõelge tõesusele, et agent (alpha) teab, et (phi), kirjutatud (K _ { alpha} phi):

) tag {1} x \ Vdash K _ { alpha} phi \ text {iff for all} y \ text {st (selline))} R _ { alpha} xy, y \ Vdash \ phi)

Juurdepääsetavuse seos (R _ { alpha}) on ekvivalentsusside, mis ühendab (x) kõiki teabe olekuid (y) nii, et (y) on eristamatu (x), antud (alpha) raske teave selles olekus (x). See tähendab, et arvestades seda, mida kelner selles seisundis teab. Niisiis, kui (x) oli kelneri teabe olek enne sooda tellimist, siis oleks (y) lisanud teabe, mille tellisite espresso jaoks, kuna iga võimalus oli kelneri jaoks sama hea kui teine teavitati teisiti. Tööl on siin kaudne eeldus, et mõne osariigi ((z)) ütlus, kus tellisite nii sooda kui ka espresso, ei kuulu kelnerite teabevahemikku. St kelner teab, et (z) pole võimalus. Kui olete sellest teada saanud,teie espresso tellimist toetavad teabeseisundid on kelneri teadmistele vastava teabe hulgast välja jäetud.

Modaalloogika laiendab modaaloperaatoritega, näiteks (K _ { alpha}) pakutavaid valemeid. Kui (mathbf {K}) on kõigi Kripke mudelite komplekt, on meil järgmised:

) alusta {joonda} silt {A1} & \ mathbf {K} Vdash K _ { alpha} phi \ kiil K _ { alpha} (phi \ rightarrow \ psi) paremnool K _ { alpha} psi \\ \ silt {A2} & \ mathbf {K} Vdash \ phi \ Rightarrow \ mathbf {K} Vdash K _ { alpha} phi \ end {joondada})

Kõva teabe osas väidab (A1), et raske teave on (teadaolevate) tähenduste korral suletud. Kuna esimeses konjunktis öeldakse, et kõik olekud, millele pääseb juurde (alpha), on (phi) olekud, omavad (alpha) rasket teavet, mida (phi), seega (alpha) valdab ka rasket teavet, mis (psi). (A2) väidab, et kui (phi) kuulub kõigi mudelite komplekti, siis (alpha) omab seda rasket teavet, mida (phi). Teisisõnu, (A2) väidab, et agent on teada kõiki tautoloogiaid / talletab neid, ja (A1) väidab, et (alpha) teab kõigi väidete loogilisi tagajärgi, mida (alpha) teab (olgu need siis teada) tautoloogiad või muul viisil). See tähendab, et aksioomid väidavad, et agent on loogiline kõiketeadev või ideaalne mõttekäik, agensite omadus, mille juurde me alljärgnevates osades üksikasjalikumalt tagasi pöördume. ^[1]

Siiani uuritud raamistik puudutab ühe agendi episteemilist loogikat, kuid arutluskäik ja teabevoog on väga sageli mitme agendi asjaajamine. Mõelge veel kord kelnerite näitele. Oluline on see, et kelner on võimeline teostama asjakohase mõttekäigu, mis vastab teabe olekute vahemiku piirangule, kuna olete talle espresso kohta teatanud. See tähendab, et teabevahetust hõlbustab mitme agendi verbaalne interaktsioon, mis võimaldas loogilisi põhjendusi läbi viia.

Just sel hetkel tõstatab multiagentide episteemiline loogika uusi küsimusi rühmas sisalduva teabe osas. “Kõigil domeenis (G) on rasket teavet, mis (phi)” (kus (G) on esindajate rühm piiratud esindajate hulgast (G *)), mis on kirjutatud kui (E_G \ phi. E_G) määratletakse iga (G \ subseteq G ^ *) jaoks järgmisel viisil:

) tag {2} E_G \ phi = \ bigwedge _ { alpha \ in G} K _ { alpha} phi)

Grupiteadmised erinevad oluliselt üldteadadest (Lewis 1969; Fagin jt 1995). Üldteave on selle rühma tingimus, kus kõik teavad, et kõik teavad, et kõik teavad … seda (phi). Teisisõnu, üldteave puudutab iga grupi agendi valduses olevat rasket teavet selle rühma teiste liikmete valduses oleva raske teabe kohta. See, et kõigil (G) inimestel on kõva teavet, et (phi) ei tähenda, et (phi) on üldteada. Grupiteadmiste olemasolul võib igal rühmal oleval esindajal olla sama kõva teave (saavutades seega grupiteadmised), ilma et ilmtingimata peaks olema raske teavet kõva teabe kohta, mida teised rühma esindajad omavad. Nagu märkisid van Ditmarsh, van der Hoek ja Kooi (2008: 30),"Operaatori (E) iteratsioonide arv muudab praktikas tegeliku erinevuse". (C_G \ phi) - üldteada, et (phi) liikmetele (G), määratletakse järgmiselt:

) silt {3} C_G \ phi = \ bigwedge_ {n = 0} ^ { infty} E ^ n_G \ phi)

(E) ja (C) erinevuse hindamiseks kaaluge järgmist "spiooninäidet" (algselt Barwise 1988 koos ümbriku üksikasjadega, mille põhjustas Johan van Benthem).

Pidulikul õhtusöögil on rühm konkureerivaid spioone. Kõigi nende ülesandeks on hankida restorani seest mingit salajast teavet. Lisaks on nende seas teada, et nad soovivad teavet. Seda palju arvestades võrrelge järgmist:

• Iga spioon teab, et teave on ümbrikus ühel teisel tabelil, kuid nad ei tea, et teised spioonid teavad seda (st see pole üldteada).
• Spioonide seas on üldteada, et teave on ümbrikus.

On ilmne, et need kaks stsenaariumi kutsuvad spioonid esile väga erinevat tüüpi käitumise. Esimene oleks suhteliselt peen, viimane dramaatiliselt vähem. Lisateavet leiate Vanderschraafist ja Sillari (2009).

S5-põhise episteemilise loogika veelgi täpsem kasutus on Zhou (2016). Zhou näitab, et aine episteemiliste olekute modelleerimiseks agendi enda vaatenurgast võib kasutada S5-põhist episteemilist loogikat. Seetõttu viitab Zhou sellisele episteemilisele loogikale kui sisemiselt episteemilisele. Seejärel kasutab Zhou agendi sisemise teadmistebaasi ja tema välise teabekeskkonna vahelise suhte modelleerimiseks mitme väärtusega loogikat.

1.2 Dünaamiline episteemiline loogika, teabe muutus

Vaadake dünaamilise episteemilise loogika täielikku kirjet. Nagu eespool märgitud, on selle jaotise algusest pärit kelnerite näide nii teadaannete kui ka episteemiliste toimingute kaudu saadava teabe kohta sama oluline kui infostruktuuride kohta. Selles jaotises tutvustame, kuidas on võimalik multiagendi episteemilise loogika väljendusjõudu laiendada nii, et see haaraks episteemilisi toiminguid.

Rasket infovoogu, see tähendab kahe või enama agendi teadmisseisundite vahelist infovoogu saab hõlbustada rohkem kui ühe episteemilise toiminguga. Kaks kanoonilist näidet on teadaanded ja tähelepanekud. Kui „teadaanne” piirdub tõese ja avaliku teadaandega, on selle tulemus vastuvõtva agendi teadmistebaasis sarnane vaatluse tulemusega (eeldusel, et esindaja usub teate sisu). Avalik teadaanne, et (phi) piirab agendi teadmistebaasi mudeli teabe olekutega, kus (phi) on tõene, seega on „teata (phi)“episteemiline olekutrafo mõttes, et see muudab rühma esindajate episteemilisi seisundeid (vt van Ditmarsh, van der Hoek ja Kooi 2008: 74). ^[2]

Dünaamiline episteemiline loogika laiendab dünaamiliste episteemiliste loogikate keelt dünaamiliste operaatoritega. Eelkõige laiendab avalik teadaande loogika (PAL) episteemilise loogika keelt dünaamilise teadaande operaatori) (phi)] abil, kus) (phi] psi) loetakse “pärast teadaannet (phi), on nii, et (psi)”. PAL peamised redutseerimise aksioomid on järgmised:

) alusta {alignat} {2} tag {RA1} &) phi] p & \ text {iff} & \ phi \ rightarrow p \ text {(kus (p) on aatom)} \ \ silt {RA2} &) phi] neg \ psi & \ tekst {iff} & \ phi \ parempoolne \ neg) phi] psi \\ \ silt {RA3} &) phi] (psi \ kiil \ chi) & \ tekst {iff} &) phi] psi \ kiil) phi] chi \\ \ silt {RA4} &) phi]) psi] chi & \ text {iff} &) phi \ kiil) phi] psi] chi \\ \ silt {RA5} ja) phi] K _ { alpha} psi & \ tekst {iff} & \ phi \ parempoolne nool K _ { alpha} (phi \ paremnool) phi] psi) lõpp {joondus})

RA1 – RA5 lüüakse kuulutuse operaatori atribuudid, ühendades enne teadaannet tõesed ja pärast teadaannet tõesed. Aksioome nimetatakse redutseerimise aksioomideks, kuna vasak-parempoolne suund vähendab kas kuulutuste operaatorite arvu või valemi keerukust nende rakendusalas. Põhjalikuma arutelu leiate teemast Pacuit (2011). RA1 väidab, et teadaanded on tõesed. RA5 täpsustab kuulutuste operaatori episteemilisi olekuid muutvaid omadusi. Selles öeldakse, et (alpha) teab seda (psi) pärast teadaannet, et (phi) iff (phi) tähendab, et (alpha) teab, et (psi) vastab tõele pärast seda, kui (phi) on teada kõigis (phi) olekutes. Tingimusega „pärast (phi) on teada antud” tuleb arvestada asjaoluga, et (psi) võib pärast teadet muuta selle tõeväärtust. Dünaamilise kuulutuse operaatori ja teadmiste operaatori vahelist interaktsiooni kirjeldab RA5 täielikult (vt van Benthem, van Eijck ja Kooi 2006).

Nii nagu ühise agendi episteemilise loogika lisamine üldiste teadmiste operaatori (C) laiendab mitme agendi episteemilise loogika ekspressiivseid võimalusi, lisab (C) PAL-le tulemuseks väljendusrikkama avaliku teadaande loogika üldiste teadmistega (PAC). Avalike teadaannete ja üldiste teadmiste vaheline täpne seos on loogika PAC-i teadaande ja üldteada reegli kohaselt järgmine:

) silt {4} tekst {From} chi \ rightarrow) phi] psi \ text {and} (chi \ wedge \ phi) rightarrow E_G \ chi, \ text {infer} chi \ rightarrow) phi] C_G \ psi.)

Jällegi on PAC raske teabe dünaamiline loogika. Pehmet teavet käsitlev episteemiline loogika kuulub uskumuste revideerimise teooria alla (van Benthem 2004; Segerberg 1998). Tuletage meelde, et kõva ja pehme teave ei ole iseenesest eristatavad teabe tüübid, vaid tegemist on eraldiseisva teabe salvestusviisiga. Kõvakettaruumi salvestatud teave on parandamatu, seevastu pehmele salvestatud teave on parandatav. Pehmet teavet modelleerivad PAL variandid täiendavad nende mudeleid infolehtede usutavuse järjekordadega (Baltag ja Smets 2008). Neid järjestusi tuntakse eelistusmudelitena mittemonotoonilises loogikas ja uskumuste muutmise teoorias. Loogikat saab muuta dünaamiliseks tänu sellele, et järjekorrad muutuvad uue teabe taustal (mis on pehme teabe märk, mitte kõva teave). Selliseid usutavuse järjekorda võib modelleerida kvalitatiivselt osaliste tellimuste kaudu jne või kvantitatiivselt modelleerida tõenäosusmõõtmiste abil. Sellised kvantitatiivsed mõõdud loovad ühenduse semantilise teabe kvantitatiivsete lähenemisviiside laiema perega, mida uurime allpool. Allo (2017) värsked tööd seovad dünaamilise episteemilise loogika pehme teabe mittemonotoonilise loogikaga. See on intuitiivne samm. Pehme teave on teave, mis on salvestatud revideeritaval viisil, seega muudab mittemonotoonilistes argumentides esitatud järelduste muudetav olemus mittemonotoonilise loogika loomuliku sobivuse. Sellel teemal vaata ka van Benthemi (2011) peatükki 13.7. Sellised kvantitatiivsed mõõdud loovad ühenduse semantilise teabe kvantitatiivsete lähenemisviiside laiema perega, mida uurime allpool. Allo (2017) värsked tööd seovad dünaamilise episteemilise loogika pehme teabe mittemonotoonilise loogikaga. See on intuitiivne samm. Pehme teave on teave, mis on salvestatud revideeritaval viisil, seega muudab mittemonotoonilistes argumentides esitatud järelduste muudetav olemus mittemonotoonilise loogika loomuliku sobivuse. Sellel teemal vaata ka van Benthemi (2011) peatükki 13.7. Sellised kvantitatiivsed mõõdud loovad ühenduse semantilise teabe kvantitatiivsete lähenemisviiside laiema perega, mida uurime allpool. Allo (2017) värsked tööd seovad dünaamilise episteemilise loogika pehme teabe mittemonotoonilise loogikaga. See on intuitiivne samm. Pehme teave on teave, mis on salvestatud revideeritaval viisil, seega muudab mittemonotoonilistes argumentides esitatud järelduste muudetav olemus mittemonotoonilise loogika loomuliku sobivuse. Sellel teemal vaata ka van Benthemi (2011) peatükki 13.7.seetõttu muudab mittemonotooniliste argumentide järelduste muudetav olemus mittemonotoonilise loogika loomuliku sobivuse. Sellel teemal vaata ka van Benthemi (2011) peatükki 13.7.seetõttu muudab mittemonotooniliste argumentide järelduste muudetav olemus mittemonotoonilise loogika loomuliku sobivuse. Sellel teemal vaata ka van Benthemi (2011) peatükki 13.7.

Isiklik teave. Privaatne teave on meie sotsiaalse suhtluse sama oluline aspekt. Mõelge stsenaariumidele, kus teadustaja on privaatsest suhtlusest teadlik, samal ajal kui teised grupi liikmed seda ei tee, näiteks e-kirjad pimekoopia kaudu. Mõelge ka stsenaariumidele, kus saatja ei ole privaatsest suhtlusest teadlik, näiteks jälitustoiming. Dünaamilise episteemilise loogika süsteem (DEL) modelleerib sündmusi, mis lülitavad sisse privaatse (ja avaliku) teabe, modelleerides esindajate teavet antud kommunikatiivse stsenaariumi korral toimuvate sündmuste kohta (vt Baltag jt 2008; van Ditmarsh jt 2008); ja Pacuit 2011). Kõigist ülaltoodud teemadest suurepärase ülevaate ja integreerimise leiate van Benthemi (2016) värskest tööst, kus autor arutleb loogilise dünaamika mitmete omavahel seotud tasemete, ühe värskendustasandi,ja veel üks esindatus. Seda ja sellega seotud lähenemisviise laiendava paberikogumi leiate artiklist Baltag ja Smets (2014)

Modaalse teabe teooria lähenemisviis mitme agendi teabevoogudele on palju uuritud. Semantikat ei teostata alati relatsioonilises mõttes (st Kripke raami abil), vaid sageli algebraliselt (modaalloogika algebralise lähenemise üksikasju vt Blackburn jt 2001). Lisateavet nii algebraliste kui ka tüübiteoreetiliste lähenemisviiside kohta leiate lisadokumendi abstraktsed lähenemised infostruktuurile algebralise ja muude lähenemisviiside kohta modaalse teabe teooriale.

1.3 Kvantitatiivsed lähenemisviisid

Kvantitatiivsed lähenemisviisid teabele kui vahemikule pärinevad ka pöördvõrdelise seose põhimõttest. Korrates - motivatsiooniks on see, et mida vähem tõenäoline on loogilises keeles väljendatud väite tõesus konkreetse domeeni suhtes, seda suurem on vastava valemi poolt kodeeritud teabe hulk. See on vastupidiselt teabevahetuse mõõtmetele matemaatilises kommunikatsiooniteoorias (Shannon 1953 [1950]), kus sellised mõõdud saadakse pöördvõrdelise seose kaudu, kui vastuvõtja eeldab (R) signaali vastuvõtmist mõnest allikast (S).

Teise klassikalise teabeteooria oluline aspekt on see, et see on täiesti staatiline teooria - see puudutab konkreetsete valemite infosisu ja mõõtmeid, mitte aga mingil moel infovoogu.

Klassikalise infoteooria formaalsed üksikasjad lülitavad sisse tõenäosusarvutuse. Need üksikasjad võib siin kõrvale jätta, kuna ilmselge kontseptuaalse punkti mõte on see, et loogiliste tõdede tõe tõenäosus on 1 ja seetõttu on teabemõõt 0. Bar-Hillel ja Carnap ei pidanud seda loogiliste tõdede või järelduste tähendamiseks, olid ilma teabesaagita, ainult et nende semantilise teabe teooria ei olnud mõeldud sellise omaduse hõivamiseks. Nad lõid termini psühholoogiline teave asjaomase vara kohta. Lisateavet vt Floridi (2013).

Jaakko Hintikka tegi pinna- ja sügavusteabe teooriaga kvantitatiivse katse deduktsioonide teabesaagi täpsustamiseks (Hintikka 1970, 1973). Pinna- ja sügavusteabe teooria laiendab Bar-Hilleli ja Carnapi semantilise teabe teooriat monaadse predikaatkalkulatsioonist kuni täieliku polüadilise predikaatkalkulatsioonini. See iseenesest on märkimisväärne saavutus, kuid ehkki tehniliselt jahmatav, on selle lähenemisviisi tõsiseks piiranguks asjaolu, et ainult killu osa esimese järgu loogika piires tehtud vähendustest annab teabe, mis ei ole null. Ülejäänud järeldused täielikus polüadilises predikaatkalkulatsioonis, samuti kõik monaadilise predikaatkalkulatsiooni ja propositsioonilise kalkulatsiooni mõõtmed 0, (vt Sequoiah-Grayson 2008).

Klassikalise semantilise teabe teooria puhul on ilmne vastupidine olukord see, et loogiliste vastuolude korral, mille tõe tõenäosus on 0, saadakse maksimaalne informatsioonimõõt 1. Kirjanduses viidatakse kui Bar-Hillel-Carnapi semantilisele paradoksile, kõige rohkem välja töötatud kvantitatiivne lähenemisviis selle käsitlemiseks on tugevalt semantilise teabe teooria (Floridi 2004). Tugevalt semantilise teabe kontseptuaalne motivatsioon on see, et avaldusele teabe andmiseks peab see aitama meil võimalike maailmade hulka kitsendada. See tähendab, et see peab aitama meid niinimetatud tegeliku maailma otsimisel (Sequoiah-Grayson 2007). Sellist situatiivsuse nõuet informatiivsuse osas rikuvad nii loogilised tõed kui ka loogilised vastuolud, mis mõlemad mõõdavad 0 tugevalt semantilise teabe teooria kohta. Lisateavet vt Floridi (2013). Vt ka Brady (2016) hiljutist tööd teabe kvantitatiivse arvepidamise ja analüütilise seose kohta. Uue lähenemisviisi teabe kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete mõõtmete ühendamiseks leiate Harrison-Trainor et al. (2018)

2. Teave korrelatsioonina: situatsiooniteooria

Teabe korrelatsioonilises võtmes vaadeldakse seda, kuidas süstemaatiliste ühenduste olemasolu struktureeritud teabekeskkonna osade vahel võimaldab ühel osal edastada teavet teise kohta. Näiteks: arvuti ekraanil kuvatav pikslimuster annab teavet (mitte tingimata täieliku) klahvide jada kohta, mida dokumendi kirjutaja vajutas, ja isegi osalise ülevaate selgest tähistatud taevast sõber otsib praegu teile teavet tema võimalike asukohtade kohta Maal praegu. Keskendumine struktureeritud keskkondadele ja teabe ühedusele käib käsikäes teabe kui korrelatsiooni lähenemise kolmanda peateemaga, nimelt teabe paiknemisega, stselle sõltuvus konkreetsest seadistusest, millel informatiivne signaal toimub. Võtke taas tähistaevast kui näidet: sama tähemuster erinevatel ajahetkedel ja ruumis asuvates kohtades edastab üldiselt erinevat teavet teie sõbra asukoha kohta.

Ajalooliselt oli korrelatiivse teabe esimene paradigmaatiline seade Shannoni kommunikatsiooniteos (1948), mida me juba viimases osas mainisime. Shannon pidas kahe müraga kanali kaudu ühendatud infosaidi, lähte ja vastuvõtja moodustatud sidesüsteemi. Ta andis veenvaid ja äärmiselt kasulikke vastuseid küsimustele, mis on seotud kommunikatsioonikoodide konstrueerimisega, mis aitavad maksimeerida kommunikatsiooni efektiivsust (edastatava teabe bittide osas), minimeerides samal ajal kanalimürast põhjustatud vigade võimalust. Nagu me varem ütlesime, oli Shannoni mure puhtalt kvantitatiivne. Loogiline lähenemisviis teabele kui korrelatsioonile põhineb Shannoni ideedel, kuid on seotud teabevoo kvalitatiivsete aspektidega, nagu need, mida me varem esile tõime:millist teavet „kauge” saidi kohta (ruumi, aja, perspektiivi jms osas) saab välja tõmmata teabest, mis on „proksimaalsel” saidil otse kättesaadav?

Olukorra teooria (Barwise ja Perry 1983; Devlin 1991) on seni peamine loogiline raamistik, mis on teinud neist ideedest lähtekoha teabe analüüsimisel. Selle päritolu ja mõned selle kesksed arusaamad on Fred Dretske (1981) algatatud meele naturalisatsiooni ja teadmiste võimaldamise projektis, mis mõjutas peatselt situatsioonisemantika tekkimist looduskeele kontekstis (vt Kratzer 2011)..

Tehniliselt on olukorrateoorias kahesuguseid arenguid:

1. Detailide ontoloogial põhinevad setteoreetilised ja mudelteoreetilised raamistikud, mis sobivad informatiivsete nähtuste modelleerimiseks konkreetsetes rakendustes.
2. Teabe liikumise matemaatiline teooria, mille võimaldavad seaduslikud kanalid, mis ühendavad terviku osi. See teooria suhtub teabe kui korrelatsiooni abstraktsemasse seisukohta, mis on rakendatav (põhimõtteliselt) igasuguste süsteemide suhtes, mida saab üksteisega seotud osades lagundada.

Kolmes järgmises alajaotuses uuritakse mõningaid selle traditsiooni põhimõisteid: teabeteabe saite situatsiooniteoorias (nn olukorrad), situatsioonivahelistel korrelatsioonidel põhineva teabevoo põhimõtet ning klassifikaatorite ja kanalite matemaatilist teooriat, mida mainitakse (b).

2.1 Olukorrad ja toetav teave

Punktis (a) sisalduvad ontoloogiad hõlmavad laias spektris olemeid. Need on mõeldud peegeldama konkreetset viisi, kuidas agent võib süsteemi üles ehitada. Siin võib süsteemiks olla maailm või selle osa või aspekt, samas kui agendiks (või agendi liikiks) võib olla loomaliik, seade, teoreetik jne. Põhiüksuste loend sisaldab üksikisikuid, suhteid (mis kaasnevad nendega seotud rollidega), ajalised ja ruumilised asukohad ning mitmesugused muud asjad. Nende hulgas on eristatavad olukorrad ja infonid.

Ligikaudu öeldes on olukorrad süsteemi väga struktureeritud osad, näiteks klassitund, teatud vaatevinklist vaadatud stseen, sõda jne. Olukorrad on teabe põhilised toetajad. Infonid on seevastu informatiivsed probleemid, mida olukorrad võivad toetada või mitte. Lihtsaim teabeprobleem on see, kas mõned üksused (a_1, \ ldots, a_n) seisavad (või ei seisa) suhetes ((R)) rollide (r_1, \ ldots, r_n) mängimisel, vastavalt. Sellist põhiinfot tähistatakse tavaliselt kui

) sirge R, r_1: a_1, \ ldots, r_n: a_n, i \ rrangle.)

kus (i) on 1 või 0 vastavalt sellele, kas emissioon on positiivne või negatiivne.

Infonid ei ole tõe olemuslikud kandjad ja need pole ka väited. Need on lihtsalt informatiivsed probleemid, mida konkreetsed olukorrad võivad toetada või mitte. Kirjutame (s \ mudelid \ sigma) tähendamaks, et olukord (s) toetab infonit (sigma). Infonni toetavaks näiteks on edukas tehing, mille käigus Maarja ostis kohalikul turul tüki juustu

) sigma = \ llangle ostis, mis: juustu, kes: Mary, 1 \ rrangle.)

See olukord ei toeta infoni

) korduvalt ostetud, mida: juustu, kes: Maarjat, 0 \ rranglemist]

sest Maarja ostis juustu. Samuti ei toeta olukord infoni

) llangle maandus, kes: Armstrong, kus: Moon, 1 \ rrangle,)

kuna Armstrong pole üldse osa kõnealusest olukorrast.

Esindaja diskrimineerimine või olukorra individualiseerimine ei tähenda, et agendil on selle kohta täielikku teavet: kui mõtleme, kas kohalik turg on avatud, oleme individuaalseks teinud olukorra, mille kohta meil tegelikult puudub igasugune teave. Üksikasjalikku arutelu olukorralaadsete entiteetide olemuse ja nende seotuse kohta teiste ontoloogiliste kategooriatega, näiteks modaalloogikas kasutatavate võimalike maailmadega, leiate tekstorist (2012).

Lisaks isikutele, suhetele, asukohtadele, olukordadele ja põhiinfodele on tavaliselt ka mitmesuguseid parameetrilisi ja abstraktseid entiteete. Näiteks on olemas tüüpi abstraktsiooni mehhanism. Selle kohaselt, kui (y) on parameeter olukordadele, siis

[T_y = [y \ keskel \ mudeleid \ kohe sisse ostetud, mida: juustu, kes: x, 1 \ rrangle])

on olukord, kus keegi ostab juustu. Ontoloogias on mõned põhitüübid ja paljud muud abstraktsiooni teel saadud tüübid, nagu äsja kirjeldatud.

Ontoloogiaüksuste kogum sisaldab ka ettepanekuid ja piiranguid. Need on võtmetähtsusega infosisu aluspõhimõtete sõnastamisel situatsiooniteoorias, mis tutvustatakse järgmisena.

2.2 Teabevoog ja piirangud

Järgmised on tüüpilised väited infovoo kohta, mida on uuritud olukorrateoorias:

• [ E1] Fakt, et punkt radari ekraanil liigub ülespoole, näitab, et lend A123 liigub põhja poole.
• [ E2] Mustriliste jalajälgede (P) olemasolu Zhuchengis näitab, et piirkonnas elas miljoneid aastaid tagasi dinosaurus.

Üldisel skeemil on vorm

[IC] See (s: T) näitab, et (p)

kus (s: T) on märge "(s) tüüpi (T)" jaoks. Idee on see, et teabe kandjatena tegutsevad konkreetsed maailmaosad (betoonpunkt radaris või jalajäljed Zhuchengis) ja et nad teevad seda teatud tüüpi olemuse tõttu (punkt liigub üles või teatud mustriga jalajäljed). See, mida kõik need konkreetsed juhtumid näitavad, on fakt maailma teise korrelatsiooni kohta. Allpool arutatavate küsimuste jaoks piisab, kui kaaluda juhtumeid, kus märgitud fakt - (p) - vormi [IC] formuleerimisel on vormis (s ': T'), nagu radarinäites..

Informatiivse signalisatsiooni kontrollimiseks vajalikud tingimused) (mathbf {IC})] tähenduses sõltuvad seadusesarnaste piirangute olemasolust, nagu näiteks loodusseadused, vajalikest seadustest, nagu näiteks matemaatika, või konventsioonidest, tänu millele (osaliselt) võib üks olukord olla teabe kandja teise kohta. Piirangud täpsustavad korrelatsioone, mis esinevad erinevat tüüpi olukordade vahel, järgmises tähenduses: kui piirangu all on kaht tüüpi (T) ja (T ') (T \ parempoolne nool T'), siis iga situatsioon (s) tüüpi (T) on olemas asjakohaselt ühendatud olukord (s ') tüüp (T'). Radari näites tabab asjakohase korrelatsiooni piirang GoingUpward (Rightarrow) GoingNorth,mis ütleb, et iga olukord, kus radari punkt liigub ülespoole, on seotud teise olukorraga, kus lennuk liigub põhja poole. Just selle piirangu olemasolu võimaldab konkreetsel olukorral, kus punkt liigub, näidata midagi ühendatud tasapinna olukorra kohta.

Selle taustal saab olukorrateoorias infosignaalide kinnitamise põhimõtte sõnastada järgmiselt:

[IS kinnitamine] (s: T) näitab, et (s ': T'), kui (T \ parempoolne nool T ') ja (s) on asjakohaselt ühendatud (s').

Seos (parempoolne nool) on transitiivne. See tagab, et Dretske'i Xeroxi põhimõte kehtib selles teabe edastamise kontol, see tähendab, et teabe edastamise ahelate kaudu ei saa semantiline teave kaduda.

[Xeroxi põhimõte]: Kui (s_1: T_1) näitab, et (s_2: T_2) ja (s_2: T_2) tähistab seda, et (s_3: T_3), siis (s_1: T_1) näitab, et (s_3: T_3).

Põhimõte [IS kinnitamine] käsitleb teavet, mida agent võib põhimõtteliselt hankida. Juurdepääs mõnele sellisele teabele blokeeritakse näiteks juhul, kui agent on unustanud kahe tüüpi olukordade vahelise seose. Lisaks pole enamik korrelatsioone absoluutsed, nad lubavad erandeid. Seega, selleks, et [E1] -s kirjeldatud signalisatsioon oleks tõepoolest informatiivne, peab olema täidetud lisatingimus, et radarisüsteem töötab korralikult. [IS-kinnituse] tingimuslikud versioonidSeda põhimõtet võib kasutada selleks, et rõhutada, et vedaja olukord peab vastama teatavatele tausttingimustele. Agent ei suuda nendes taustingimustes toimuvaid muutusi jälgida, mis võib põhjustada vigu. Seega, kui radar on katki, võib ekraanil olev punkt liikuda ülespoole, kui lennuk liigub lõunasse. Kui lennujuht ei suuda probleemi tuvastada, st kui ta ei saa aru, et taustaolud on muutunud, võib ta anda piloodile absurdseid juhiseid. Nüüd on juhised seotud tegevustega. Tegevuste käsitlemiseks situatsiooniteoreetilisest vaatepunktist viitame lugejale Iisraeli ja Perry (1991).

2.3 Hajutatud infosüsteemid ja kanaliteooria

Eelmises jaotises visandatud infovoo põhimõiste võib tõsta abstraktsema konteksti juurde, kus teabe toetajad ei ole tingimata olukorrad kui maailma konkreetsed osad, vaid pigem mis tahes üksused, mis, nagu ka olukordade puhul, suudavad klassifitseerida teatavat tüüpi kuuluvateks või mitte. Järgmisena kirjeldatav hajutatud süsteemide matemaatiline teooria (Barwise ja Seligman 1997) võtab selle abstraktse lähenemise, uurides teabe edastamist hajutatud süsteemides üldiselt.

Selles raamistikus hajutatud süsteemi mudel on tegelikult omamoodi hajutatud süsteemi mudel, seega radari-lennukisüsteemi mudel, mida me siin jooksva näitena kasutame, on tegelikult radari ja lennuki süsteemide mudel (mitmuses). Sellise mudeli püstitamine eeldab süsteemi arhitektuuri kirjeldamist selle osade osas ja viisi, kuidas need tervikuks kokku panna. Kui see on tehtud, saab edasi vaadata, kuidas see arhitektuur võimaldab teabe liikumist selle osade vahel.

Süsteemi osa (jällegi tegelikult omalaadne) modelleeritakse öeldes, kuidas selle konkreetsed eksemplarid klassifitseeritakse vastavalt teatud tüübile. Teisisõnu, iga süsteemi osa jaoks on üks klassifikatsioon

) mathbf {A} = \ langle esinemisjuhud, tüübid, \ mudelid \ ümarad,)

kus (mudelid) on binaarsed seosed, nii et (a \ mudelid T), kui eksemplar (a) on tüüpi (T). Radarinäite lihtsustatud analüüsimisel võiks olla vähemalt kolm klassifikatsiooni, üks monitoriekraanile, teine lendavale lennukile ja teine kogu seiresüsteemi jaoks:

) alusta {joondamine} mathbf {Ekraanid} & = \ langle Monitor-ekraanid, tüübid \: \: \ \ \: konfiguratsioonid, \ models_M \ rangle \\ \ mathbf {Planes} & = \ langle Flying \: Planes, Tüübid \: \: lendavad \: lennukid, \ mudelid_P \ rangle \\ \ mathbf {MonitSit} & = \ langle Monitoring \: olukorrad, tüübid \: \: seire \: olukorrad, \ models_M \ rangle \ end { joonda})

Süsteemi osade kokkupaneku modelleerimiseks on vaja klassifikatsioonide vahelise seose "osaline" üldist versiooni. Mõelge järelevalvesüsteemide juhtumile. Et mõlemal neist on üks osa ekraan, tähendab see, et on olemas funktsioon, mis määrab MonitSit klassifikatsiooni igale eksemplarile ekraanide eksemplari. Teisest küljest on kõik ekraani klassifitseerimise viisid (ekraanide tüübid) vastavad intuitiivselt viisidele, kuidas saaks kogu skriinimissüsteemi klassifitseerida: kui ekraan on osa järelevalvesüsteemist ja ekraan näiteks vilgub, siis on kogu seireolukord intuitiivselt üks tüüpi 'tema ekraan vilgub'. Sellest lähtuvalt saab kahe suvalise klassifikatsiooni (mathbf {A}, \ mathbf {C}) vahelise üldistatud seose modelleerida kahe funktsiooni kaudu

) alusta {joonda} f ^ { kiil} &: Types_A \ paremnool Types_C \\ f ^ { vee} &: Instances_C \ rightarrow Instances_A, \ end {align})

millest esimene võtab igat tüüpi (mathbf {A}) oma vastese (mathbf {C}) ja teine võtab iga ((mathbf {) eksemplari (c) C}) selle (mathbf {A}) komponenti. ^[3]

Kui (f: \ mathbf {A} parempoolne \ mathbf {C}) on otsetee kahe ülaltoodud funktsiooni olemasolu kohta (funktsioonide paari (f) nimetatakse infomorfismiks), siis suvaliselt jaotatud süsteem koosneb mitmesugustest infomorfismidega seotud klassifikatsioonidest. Meie jaoks piisab siin kolme liigituse (mathbf {A}, \ mathbf {B}, \ mathbf {C}) kaalumisest koos kahe infomorfismiga

) alustage {joondama} f &: \ mathbf {A} paremnool \ mathbf {C} \ g &: \ mathbf {B} paremnool \ mathbf {C}. \ lõpeta {joondus})

Siis koosneks paarist lihtne viis radari jälgimissüsteemi modelleerimiseks

) alustage {joondamine} f &: \ mathbf {Ekraanid} paremnool \ mathbf {MonitSit} \ g &: \ mathbf {Lennukid} paremnool \ mathbf {MonitSit}. \ lõpeta {joondus})

Tavaline koodomeer sellistel juhtudel ((mathbf {C}) üldiselt ja näites MonitSit) toimib süsteemi kahte osa ühendava kanali tuumana. Tuum määrab kindlaks kahe osa vahelise korrelatsiooni, võimaldades seega jaotises 2.2 käsitletud teabe liikumist. See saavutatakse kahte tüüpi linkide kaudu. Ühest küljest võib arvata, et (mathbf {A}) ja (b) saidilt (mathbf {B}) pärinevad kaks juhtumit (a) on ühendatud kanali kaudu, kui need on sama eksemplari komponendid (mathbf {C}), nii et (mathbf {C}) eksemplarid toimivad ühendustena komponentide vahel. Seega ühendatakse radari näites konkreetne ekraan kindla lennukiga, kui nad kuuluvad samasse jälgimisolukorda.

Teisest küljest oletagem, et (mathbf {C}) kõik esinemisjuhud kontrollivad teatud seoseid tüüpide vahel, mis juhtuvad olema tüüpide vastaseid alates (mathbf {A}) ja (mathbf {B}). Siis seob selline seos süsteemi osade korrelatsiooni piirangutega. Radari näites sisaldab põhiklassifikatsiooni MonitSit teooria selliseid piiranguid nagu PlainMovingNorth (Rightarrow) DotGoingUp. See jälgimisolukordade regulaarsus, mis toimib ühendusena radariekraanide ja lennukite vahel, näitab viisi, kuidas radariekraanid ja jälgitavad lennukid on üksteisega korrelatsioonis. Kõik see annab järgmise teabe edastamise versiooni.

Kanalil põhinev signaalimine: oletame, et nii

) alustage {joondama} f &: \ mathbf {A} paremnool \ mathbf {C} \ g &: \ mathbf {B} paremnool \ mathbf {C}. \ lõpeta {joondus})

Siis (a) tüüpi (T) eksemplar (mathbf {A}) näitab, et (b) on (T ') tüüpi (mathbf {C}) kui (a) ja (b) on ühendatud eksemplari abil (mathbf {C}) ja seosega (f ^ { kiil} (T) parempoolne nool g ^ { kiil } (T ')) tõlgendatud tüüpide vahel on kõik (mathbf {C}) eksemplarid rahuldatud.

Nüüd iga klassifikatsiooni (mathbf {A}) jaoks kogu

[L_A = {T \ Parempoolne nool T '\ keskel \ tekst {kõik eksemplarid} mathbf {A} tekst {tüüpi} T \ tekst {on ka tüüpi} T' })

mis on moodustatud kõigist klassifikatsiooni globaalsetest piirangutest, võib pidada loogikaks, mis on loomupärane (mathbf {A}) jaoks. Siis hajutatud süsteem, mis koosneb erinevatest klassifikaatoritest ja infomorfismidest, sisaldab selle iga osa külge piirangute loogikat, ^[4] ja võib formuleerida keerukamaid küsimusi süsteemis toimuva teabe liikumise kohta.

Oletagem näiteks, et infomorfism (f: \ mathbf {A} rightarrow \ mathbf {C}) on uuritava hajutatud süsteemi osa. Seejärel teisendab (f) loomulikult (L _ { mathbf {A}}) kõik globaalsed piirangud (T \ Rightarrow T ') (f ^ { kiilu} (T) parempoolse noole f ^ { kiil} (T ')), mida saab alati näidata (L _ { mathbf {C}}) elemendina. See tähendab, et saab arutada (mathbf {A}) piires ja seejärel teha usaldusväärseid järeldusi (mathbf {C}) kohta. Teisest küljest saab näidata, et (f ^ { kiilu}) all olevate piltide kasutamine (mathbf {C}) globaalsete piirangute tõlkimiseks ei taga alati, et tulemus on globaalne piirang (mathbf {A}). Seejärel on soovitav määratleda lisatingimused, mille korral pöördtõlke usaldusväärsust saab tagada või vähemalt parandada. Mõnes mõttes,need küsimused on kvalitatiivselt lähedal murele, mis Shannonil algselt oli müra ja töökindluse kohta.

Veel üks teema, mida võiksite modelleerida, on süsteemi arutluskäik agendi vaatenurgast, kellel on süsteemi osade kohta ainult osalised teadmised. Jooksva näite jaoks mõelge lennukikontrollerile, kes on töötanud ainult ACME monitoridega ja ei tea elektroonikast midagi. Loogikat, mida selline agent võib kasutada süsteemi (tegelikult osa ekraanide) osa (mathbf {A}) põhjendamisekskontrolleri puhul) koosneb üldjuhul mõningatest piirangutest, mis ei pruugi isegi olla globaalsed, kuid mille rahuldab ainult osa eksemplaride alamhulk (ACME jälgib). Agenti loogika võib olla ebatäielik selles mõttes, et see võib puududa mõned klassifitseerimise globaalsed piirangud (näiteks need, mis hõlmavad monitori sisemisi komponente). Agenti loogika võib olla ka valesti selles mõttes, et agendi (näiteks võõraste kaubamärkide jälgijad) teadlikkusest võib juhtuda juhtumeid, mis võltsivad mõnd agendi piirangut (mis kehtivad kõigi ACME monitoride kohta). Kohalikku loogikat (L) asukohas (mathbf {A}) saab "liigutada" mööda infomorfismi (f: \ mathbf {A} parempoolne \ mathbf {C}) eeldataval viisil, mis see tähendab, et selle piiranguid teisendatakse (f ^ { kiil}) kaudu, selle esinemisjuhte aga (f ^ { vee}) kaudu. Nende mõistetega seotud kanaliteoorias uuritud looduslikud küsimused hõlmavad kohaliku loogika mõnede soovitavate omaduste, näiteks usaldusväärsuse säilitamist (või mitte) tõlkimisel.

Kanaliteooria hiljutises arengus (Seligman 2014) kasutatakse lokaalse loogika üldisemat määratlust, milles mitte kõik loogika eksemplarid ei pea vastama kõigile selle piirangutele. Seda kanaliteooria versiooni kasutatakse kahel olulisel viisil. Esiteks, kasutades lokaalset loogikat olukordade esinemiseks ja loodusliku tõlgendusega, mis infon siis peaks olema, valmistatakse situatsiooniteooria põhimasinate rekonstrueerimine (vaevalt esitatud lõikudes 2.1 ja 2.2). Teiseks näidatakse, et see kanaliteooria versioon suudab toime tulla tõenäosuslike piirangutega. Ligikaudne idee on see, et iga klassifikatsioonipaar koos tõenäosusmõõduga eksemplaride komplektil kutsub esile laiendatud klassifikatsiooni samade tüüpide komplektiga ning juhul, kui piirang kehtib ainult siis ja ainult siis, kui vastasnäidete komplekti mõõt on 0. Pange tähele, et see vastanäidete komplekt ei pruugi olla tühi. Tõenäosuslike piirangute omamine on oluline samm kanaliteooria ametliku seostamise suunas Shannoni kommunikatsiooniteooriaga.

Siin visandatud kanalite teooria ulatuslikuks arendamiseks ning mitmeteks rakenduste poole suunatud uuringuteks vt Barwise ja Seligman (1997). Vt van Benthemi (2000) uuringut tingimuste kohta, kus infomorfismide korral säilitatakse piirangute rahuldatavus, ja Allo (2009) selle raamistiku rakendamiseks kognitiivsete seisundite ja kognitiivsete kaupade eristamise analüüsi jaoks. Lõpuks tuleb mainida, et klassifitseerimise mõiste on kirjanduses olnud juba mõned aastad, pärast seda, kui teda on iseseisvalt uuritud ja tutvustatud selliste nimede all nagu Chu space (Pratt 1995) või Formal Contexts (Ganter ja Wille 1999).

3. Teave koodina

Teabe arvutamiseks tuleb seda käsitleda vastava arvutusmehhanismi abil ja sellise töötlemise jaoks peab teave olema kodeeritud. Teave koodina on hoiak, mis võtab seda kodeerimise tingimust väga tõsiselt. Tulemuseks on infovoo peeneteraliste mudelite väljatöötamine, mis lülitavad sisse kodeerimise enda süntaktilised omadused.

Et näha, kuidas see nii on, kaaluge uuesti juhtumeid, mis hõlmavad vaatluste kaudu teabe liikumist. Sellised tähelepanekud on informatiivsed, kuna me ei ole selle tavapärases, jumalasarnases tähenduses kõiketeadvad. Peame minema ja jälgima, et kass oleks näiteks matil, just seetõttu, et me pole automaatselt teadlikud universumi igast faktist. Järeldused toimivad analoogsel viisil. Mahaarvamised on meie jaoks informatiivsed just seetõttu, et me pole loogiliselt kõiketeadjad. Peame asjade üle järele mõtlema, mõnikord liiga pikalt, sest me ei ole automaatselt teadlikud loogilistest tagajärgedest, mis on selle teabe kogumil, millega me arutleme.

Selgesõnaliselt teabega täieliku ringi arutlemiseks tuleb seda käsitleda, kui sellisel juhul on selline käsitlemine tunnetuslik toiming. Seega on kõnealune teave mingil viisil kodeeritud, seega on teave koodina infovoo täpsemate mudelite väljatöötamise aluseks, mis lülitavad sisse kodeerimise enda süntaktilised omadused ja mitmesuguse teabe aluseks olevate toimingute omadused - kaasatud töötlemiskontekstid.

Sellised infotöötluskontekstid ei piirdu inimtegevuse mõjurite otseste järelduste tegemisega, vaid hõlmavad automatiseeritud mõttekäiku ja teoreemide tõestamist, aga ka masinpõhiseid arvutusprotseduure üldiselt. Viimati nimetatud infotöötlusstsenaariumide omaduste modelleerimise lähenemisviisid kuuluvad algoritmilise teabe teooria alla.

Jaotises 3.1 uurime peamist lähenemisviisi teabe töötlemise omaduste modelleerimisele teabe kui koodiraamistiku kaudu kategoorilise teabe teooria kaudu. Jaotises 3.2 uurime üldisemat lähenemist teabe modelleerimisele koodina, mille kategooriateabe teooria on näide, teabe modelleerimisel koodina allstruktuurilise loogika kaudu. Jaos 3.3 tutvustame paljude muude tähelepanuväärsete teabe liikumise loogika näidete üksikasju, mis on ajendatud teabest kui koodilähenemisest.

3.1 Kategooriateabe teooria

Kategooriateabe teooria on peeneteralise teabevoo teooria, mille mudelid põhinevad Lambek Calculi toetatud kategooriliste grammatikatel, tulenevalt Lambekist (1958, 1961). Kategooriateabe teooria motivatsioon on pakkuda loogiline raamistik deduktiivse arutluskäigu aluseks olevate väga kognitiivsete protseduuride omaduste modelleerimiseks.

Kategooriateabe teooria kontseptuaalne päritolu on kirjas van Benthemis (1995: 186). Van Benthemi mõiste "protseduuriline" sünonüümina "dünaamilisele" mõistmine:

[I] Selgub, et eriti Lambek'i kalkulatsioon lubab ise protseduurilist ümbertõlgendamist ja seega võivad kategoorilised arvutused kirjeldada kognitiivseid protseduure täpselt sama palju kui süntaktilisi või semantilisi struktuure, mis andsid algset motivatsiooni.

Kategooriateabe teooria eesmärk on modelleerida kognitiivseid protseduure, mis moodustavad deduktiivse põhjenduse. Vaatleme analoogiana järgmist näidet. Koju jõuate IKEAst kokku monteerimata lauaga, mis on endiselt lahtiselt pakitud oma karpi. Nüüd on küsimus selles, kas teil on oma laud? Noh, on olemas mõte, milles teete, ja mõte, milles te seda ei tee. Teil on oma laud selles mõttes, et teil on kõik laua ehitamiseks või genereerimiseks vajalikud tükid, kuid see ei tähenda, et teil oleks laud selles mõttes, et saate seda kasutada. See tähendab, et teil pole tabelit mingil kasulikul kujul, teil on lihtsalt laua tükid. Nende lauadetailide viimine nende kasulikku vormi, nimelt lauale, võib tõesti olla pikk ja vaevaline protsess …

Analoogia ülaltoodud tabelinäite ja deduktiivsete mõttekäikude vahel on selline. Sageli öeldakse, et deduktiivse argumendi järelduses kodeeritud (või „sisalduvas” või „väljendatud”) teave kodeeritakse ruumides. Niisiis, kui teil on teavet, mis on kodeeritud mõne deduktiivse arutluskäigu kohta, kas teil on järelduses kodeeritud teavet? Nii nagu lauadetailide puhul, ei oma ka teie järelduses kodeeritud teavet mingil kasulikul kujul, alles siis, kui olete ruumid moodustavad „infotükid” õigesti kokku pannud. Kui soovite omada ruumide poolt kodeeritud infokilde, on teil kindlasti osa järeldustest kodeeritud teabe ehitamiseks või genereerimiseks vajalikust infost. Nagu laudatükkide puhul,Järeldusega kodeeritud teabe saamine ruumide poolt kodeeritud infost võib olla pikk ja vaevaline protsess. Teil on vaja ka juhenditeavet, mis ütleb teile, kuidas ruumide kodeeritud teavet õigesti ühendada. Seda teabe genereerimist deduktiivsete järelduste kaudu võib mõelda ka teabe liikumisele kaudsetest andmete otsesest talletamisest mõttekandja silmis ning kategoorilise teabe teooriat motiveerivad seda salvestuse ülekandmist hõlbustavad kognitiivsed protseduurid. Seda teabe genereerimist deduktiivsete järelduste kaudu võib mõelda ka teabe liikumisele kaudsetest andmete otsesest talletamisest mõttekandja silmis ning kategoorilise teabe teooriat motiveerivad seda salvestuse ülekandmist hõlbustavad kognitiivsed protseduurid. Seda teabe genereerimist deduktiivsete järelduste kaudu võib mõelda ka teabe liikumisele kaudsetest andmete otsesest talletamisest mõttekandja silmis ning kategoorilise teabe teooriat motiveerivad seda salvestuse ülekandmist hõlbustavad kognitiivsed protseduurid.

Kategooriateabe teooria on dünaamilise infotöötluse teooria, mis põhineb liitmis- / ühtesulamis- ((otimes)) ja tipitud funktsiooni ((paremäär, \ vasakääris)) toimingutel kategoorilisest grammatikast. Kontseptuaalseks motivatsiooniks on agendi meeles oleva teabe mõistmine, kuna agent põhjendab deduktiivselt andmebaasiks olemist samamoodi nagu loodusliku keele leksikon on andmebaas (vt Sequoiah-Grayson (2013), (2016)). Sel juhul mõistetakse grammatikat töötlemispiirangute kogumina, mis on seatud infovoo tagamiseks, või väljundina hästi vormistatud stringe. Värsked uuringud tõendite kui sündmuste kohta väga sarnasest kontseptuaalsest lähtepunktist võivad pärineda Stefaneas ja Vandoulakis (tulemas).

Kategooriateabe teooria on maitses tugevalt algebraline. Fusioon '(otimes)' vastab binaarse kompositsiooni operaatorile '.' Ja '(vdash)' osalisele järjekorrale '(le)' (vt Dunn 1993). Ühendamis- ja funktsioonitoimingud on üksteisega seotud tuttavate jääktingimuste kaudu:

) alusta {joonda} silt {5} A \ otimes B \ vdash C & \ text {iff} B \ vdash A \ rightarrow C \\ \ tag {6} A \ otimes B \ vdash C & \ text { iff} A \ vdash C \ vasaknool B \ end {joonduma})

Üldiselt piirduvad suunafunktsioonide rakendused grammatiliste struktuuride algebralise analüüsiga, kus kommuteeritud leksikaalsete üksuste tulemuseks on mitte-hästi vormistatud stringid.

Vaatamata selle algebralisele olemusele saab toimingutele anda nende hindamistingimused “informatiivsete” Kripke-kaadrite abil (Kripke 1963, 1965). Teaberaam (Restall 1994) (mathbf {F}) on kolmekordne (langle S, \ sqsubseteq, \ bullet \ rangle). (S) on teabe olekute kogum (x, y, z \ ldots). (sqsubseteq) on osaline teabe arendamise / kaasamise järjekord, nii et (x \ sqsubseteq y) tähendab, et (y) kantav teave on (x) kantava teabe edasiarendus.) ja (täpp) on toiming teabe olekute ühendamiseks. Teisisõnu on meil domeen koos kombineeritud toiminguga. Teabekombinatsiooni toimimine ja teabe kaasamise osaline järjekord on omavahel seotud järgmiselt:

) silt {7} x \ sqsubseteq y \ tekst {iff} x \ täpp y \ sqsubseteq y)

Lugemine (x \ Vdash A) kui olek (x) sisaldab tüüpi (A) teavet, on meil järgmine teave:

) alusta {joondamine} silt {8} x \ Vdash A \ otimes B & \ text {iff mõne jaoks} y, z, \ in \ mathbf {F} text {st} y \ bullet z \ sqsubseteq x, y \ Vdash A \ text {and} z \ Vdash B. \\ \ tag {9} x \ Vdash A \ rightarrow B & \ text {iff for all} y, z \ in \ mathbf {F} text { st} x \ täpp y \ sqsubseteq z, \ tekst {kui} y \ Vdash A \ tekst {siis} z \ Vdash B. \\ \ silt {10} x \ Vdash B \ vasaknoor A & \ tekst {iff for all } y, z \ in \ mathbf {F} text {st} y \ bullet x \ sqsubseteq z, \ text {if} y \ Vdash A \ text {then} z \ Vdash B. \ end {joondada})

Süntaktilisel tasemel loeme (X \ vdash A), kuna töötlemine (X) tekitab A-tüüpi teabe. Sel juhul mõistame (vdash) kui infotöötlusmehhanismi, nagu soovitab Wansing (1993: 16), nii et (vdash) ei kodeeri mitte ainult infotöötlusprotseduuri väljundit, vaid ka protseduur ise. See, millest see töötlemine koosneb, sõltub töötlemispiirangutest, mille oma andmebaasis seadisime. Need töötlemispiirangud kehtestatakse selleks, et tagada töötlemise enda väljund või, teisisõnu, teabe liikumise säilitamiseks. Selliseid töötlemispiiranguid fikseerib mitmesuguste struktuurireeglite olemasolu või puudumine ning struktuurieeskirjad on alamstrukturaalse loogika äri.

3.2 Alamstruktuuriline loogika ja infovoog

Kategooriateabe teooria sadestatakse, andes Lambek'i kalkulatsioonidele informatiivse semantika. Abstraktsiooni sobival tasemel peetakse Lambeki kalkuleid väga ekspressiivseks alamstruktuuriloogikaks. Pole üllatav, et andes üldise allstruktuurilise loogika jaoks informatiivse semantika, saame loogikaperekonna, mis illustreerib teavet koodilähenemisena. Seda loogilist perekonda korraldab ekspressiivne jõud, kusjuures kõne all oleva loogika väljendusjõud on haaratud erinevate struktuurireeglite olemasolust.

Struktuurieeskiri on üldises vormis:

) silt {11} X \ vasakpoolne Y)

Võime lugeda (11), kuna kogu teave, mis on loodud töötlemisel saidil (X), genereeritakse ka töötlemisel (Y). Seetõttu on punkti 11 pikk vorm järgmine:

) silt {12} frac {X \ vdash A} {Y \ vdash A})

Seega on X (X) struktureeritud teabekogu ehk andmestruktuur, nagu Gabbay (1996: 423) ütleb, kus teabe tegelik paigutus mängib üliolulist rolli. Struktuurieeskirjadega määratakse kindlaks (X) kodeeritud teabe struktuur ja sellisena avaldatakse mõju töödeldava teabe detailsusele.

Mõelge nõrgenemisele, mis on struktuurireeglitest kõige tuttavam (millele järgneb selle vastav raamitingimus:

) alusta {joondus} silt {nõrgenemine} & A \ Vasakpoolne A \ otimes B \& x \ täpp y \ sqsubseteq z \ parempoolne nool x \ sqsubseteq z \ lõpeta {joonda})

Nõrgeneva kohaloleku korral kaotame teabe, millist teavet tegelikult järeldati. Just seetõttu on Nõrgenemise tagasilükkamine asjakohase loogika märk, kus motivatsiooniks on järelduse tuletamiseks oluliste teabekogude säilitamine. Nõrgendamise tagasilükkamisega tõsteme esile teatavat tüüpi informatiivset taksonoomiat selles mõttes, et teame, milliseid teabekehasid kasutati. Et säilitada rohkem struktuurseid detaile kui lihtsalt seda, milliseid teabekogu kasutatakse, peame kaaluma edasiste struktuurieeskirjade tagasilükkamist.

Oletame, et tahame salvestada mitte ainult seda, millist teavet tükis järeldati, vaid ka seda, kui sageli neid kasutati. Sel juhul lükkaksime kontraktsiooni tagasi:

) alusta {joondus} silt {kokkutõmbumine} & A \ otimes A \ Vasakpoolne A \& x \ täpp x \ sqsubseteq x \ lõpeta {joonda})

Kokkutõmbumine võimaldab mitut teavet ilma piiranguteta korduvalt kasutada. Nii et kui mõne infotöötluse teostamise „informatiivsete kulude“üle arvestuse pidamine on murettekitav, lükatakse leping tagasi. Kontraktsiooni tagasilükkamine on lineaarse loogika märk, mis olid mõeldud just selliste töötlemiskulude modelleerimiseks (vt Troelstra 1992).

Kui soovime säilitada infokoguste kasutamise järjekorda, lükkame ümber kommutatsiooni struktuurireegli:

) alusta {joondamine} silt {kommutatsioon} & A \ otimes B \ Vasakpool nool B \ otimes A \& x \ bullet y \ sqsubseteq z \ rightarrow y \ bullet x \ sqsubseteq z \ end {align})

Teabekorraldus on eriti murettekitav ajalises olukorras (arvestage tegevusega - kompositsioon) ja loomuliku keele semantikaga (Lambek 1958), kus esmakordselt ilmusid pendeldamiseta loogika. Kommutatsioon on ka tuttavamal tugeval kujul:

) alusta {joondus} silt {Tugev kommutatsioon} & (A \ otimes B) otimes D \ Vasakäär (A \ otimes D) otimes B \& \ eksisteerib u (x \ bullet z \ sqsubseteq u \ kiil u \ bullet y \ sqsubseteq w) rightarrow \& \ qquad \ eksisteerib u (x \ bullet y \ sqsubseteq u \ kiil u \ bullet z \ sqsubseteq w) end {joonda})

Kommutatsiooni tugev vorm tuleneb selle kombinatsioonist assotsieerimise struktuurireeglitega: ^[5]

) alusta {joonda} silt {Ühiskond} ja A \ otimes (B \ otimes C) Vasakpool (A \ otimes B) otimes C \& \ eksisteerib u (x \ bullet y \ sqsubseteq u \ kiil u täpp z \ sqsubseteq w) parempoolne \& \ qquad \ eksisteerib u (y \ täpp z \ sqsubseteq u \ kiil x \ täpp u \ sqsubseteq w) lõpp {joondus})

Seose tagasilükkamine säilitab teabe kombinatsiooni täpsed täpsed omadused. Mitteassotsiatiivne loogika võeti algselt kasutusele keelesüntaksi kombinatoorsete omaduste kajastamiseks (vt Lambek 1961).

Kommutatsiooni juuresolekul variseb kahekordne implikatsioonipaar ((paremnool, \ vasaknool)) üheks implikatsiooniks ((parempoolne nool)). Kõigi struktuurireeglite juuresolekul kukub termotuumasüntees (otimes) Boole-ühendiks (kiil). Sel juhul varisevad punktides (5) ja (6) kirjeldatud jääkide muutmise tingimused ühesuunaliseks funktsiooniks.

Säilitatavate struktuurireeglite valik sõltub ilmselgelt sellest, milliseid informatiivseid nähtusi modelleeritakse, seega on tööl tugev pluralism. Nõustudes nõrgeneva väitega, räägime sellest, millised andmed olid protsessi jaoks olulised, kuid me ei ütle midagi selle paljususe (sel juhul lükkaksime kokku kontraktsiooni), korralduse (sel juhul lükkaksime ümber kommuteerimise) või tegelike mustrite kohta kasutamise kohta (sellisel juhul lükkaksime seostamise tagasi). Seostamist, kommuteerimist ja kokkutõmbamist lubades on taksonoomia lukus. Võib-olla ei tea me kasutatud andmete järjestust ega paljusust, kuid me teame, millised tüübid ja täpselt millised tüübid olid eduka töötlemise jaoks olulised. Sellise väidetava loogika infopõhise tõlgenduse kanooniline tänapäevane ekspositsioon on Mares (2004). Selline tõlgendus võimaldab asjakohast loogikat kodeerivaid vastuolusid elegantselt käsitleda. Eristades tõetingimusi ja teabetingimusi, võimaldame tõlgendada põhimõtet (x \ Vdash A \ kiil \ neg A), kuna (x) kannab teavet, mis (A) ja mitte (A (A). Tõe- ja teabetingimuste erinevuse uurimiseks kvantifitseeritud asjakohase loogika piires vt Mares (2009). Tõe- ja teabetingimuste erinevuse uurimiseks kvantifitseeritud asjakohase loogika piires vt Mares (2009). Tõe- ja teabetingimuste erinevuse uurimiseks kvantifitseeritud asjakohase loogika piires vt Mares (2009).

Sellises etapis on asjad endiselt üsna staatilised. Nihutades oma tähelepanu staatilistelt teabekehadelt nende kehade manipuleerimisele, lükkame tagasi Nõrgendamisest kaugemale ulatuvad struktuurireeglid, jõudes lõpuks kategoorilise teabe teooria juurde, kuna seda kodeerib kõige nõrgem alamstrukturaalne loogika. Seega, mida nõrgemaks me läheme, seda protseduurilisema maitsega kaasnevad loogikad. Dünaamilisest / protseduurilisest vaatenurgast võiks lineaarset loogikat pidada “pooleks punktiks” staatilise klassikalise loogika ja täielikult protseduurilise kategoorilise teabe teooria vahel. Lineaarse loogika ja muude formaalsete raamistike vahelise seose üksikasjaliku kirjelduse kohta infovoo modelleerimise kontekstis leiate Abramsky (2008).

Dunni (2015) hiljutine oluline töö seob substrukturaalse loogika ja struktuurireeglid koos informatiivse asjakohasusega järgmisel viisil. Dunn teeb vahet programmide ja andmete vahel, kusjuures esimene on dünaamiline ja teine staatiline. Me võime mõelda programmidele kui vormi (A \ parempoolse noole B) tingimuslikele avaldustele ja andmetele kui aatomi pakkumistele (A, B) jne. Arvestades neid kahte tüüpi teabeartikleid, on meil kolm võimalikku kombinatsiooni, programm andmekombinatsioonile, programmist programmikombinatsioonile ja andmetest andmekombinatsioonile. Programmi-andmete kombinatsiooni korral jääb kommuteerimine nõrgenemiseks ja seostamiseks ebaõnnestuda ning kontraktsiooni ei rakendata. Programmide ja programmide ühendamine hoiab kommuteerimise ajal nõrgenemist ebaõnnestumisena. Nagu näitas väljaanne Sequoiah-Grayson (2016),programmide ja programmide kombinatsiooni kokkutõmbumine on keerulisem. Andmete ja andmete kombinatsiooni täpsed omadused jäävad huvitavaks avatud probleemiks. Seos informatiivse olulisusega luuakse, tõlgendades osalist tellimussuhet (sqsubseteq) teabe olulisusena ise. Sel juhul loetakse (x \ sqsubseteq y), kuna teave x on teabe y jaoks asjakohane. Mil määral see täpselt seisneb, sõltub teabe olulisus asjaomase andmetöötluse täpsest kontekstist. Sequoiah-Grayson (2016) laiendab raamistikku agendi poolt teostatava teabe töötlemise kontekstidele, kuna agent seda selgesõnaliselt põhjendab. Arvestades, et teabe olekute kombinatsioon (x \ täpp y) võib paikneda osalise tellimuse seose vasakus servas,laiend on ülevaade episteemiliste toimingute episteemilisest olulisusest. Värskemate artiklite kogumiku kohta, kus uuriti teavet koodilähenemisena, vt Bimbo (2016).

3.3 Seotud lähenemisviisid

Teave koodil põhineva lähenemisviisina on infovoolavuse väga loomulik vaatenurk, seetõttu on olemas mitmeid seotud raamistikke, mis seda näitlikustavad.

Üks selline lähenemisviis teabe kui koodi analüüsimisele on sellise analüüsi läbiviimine erinevate ettepanekuloogikate arvutusliku keerukuse osas. Selline lähenemisviis võib pakkuda välja pakkumisloogika hierarhia, mis on kõik polünoomilises aja jooksul otsustatav, kusjuures selle hierarhia ülesehitamiseks on vaja suureneda arvutuslikke ressursse, mida on vaja erinevate loogikate tõendite jaoks. D'Agostino ja Floridi (2009) viivad just läbi sellise analüüsi, mille keskne väide on, et seda hierarhiat võib kasutada väidetava deduktiivse põhjenduse kasvava informatiivsuse taseme esindamiseks.

Gabbay (1993, 1996) märgistatud deduktiivsete süsteemide raamistik illustreerib teavet koodmeetodina, väga sarnaselt jaotise 3.1 informatiivseks muudetud alamstruktuuriloogikaga. Andmeüksus (pange tähele, et Gabbay viitab andmetena nii aatomi kui ka tinglikule teabele, erinevalt ülaltoodud jaotises Dunnist ja Sequoiah-Graysonist) on esitatud kujul paar kujul: (x: A), kus (A) on deklaratiivse teabe tükk ja (x) on märgis (A. X) on teabe esitus, mida on vaja kasutada (A) kodeeritud teabe toimimiseks või muutmiseks. Oletame, et meil on ka andmepaar (y: A \ paremnool B). Võime rakendada rakendust (x) väärtusele (y), tulemuseks on alt = "sep mehe ikoon" /> Kuidas seda kirjet tsiteerida.

Vaadake selle sissekande PDF-versiooni SEP-i sõprade veebisaidil.

Otsige seda sisenemisteema Interneti-filosoofia ontoloogiaprojekti (InPhO) alt.

Selle kande täiustatud bibliograafia PhilPapersis koos linkidega selle andmebaasi.

Muud Interneti-ressursid

• Goguen, J., 2004, “Information Integration in Institutions”, veebikäsikiri.
• Jacobs, B., 2012 Coalgebra tutvustus. Olekute ja vaatluste matemaatika poole, veebikäsikiri, versioon 2.0.