Сайт © Геннадия Мирошниченко

genmir2@yandex.ru или poetbrat@yandex.ru

Навигация в наших сайтах осуществляется через тематическое меню:

Общее содержание ресурсов Геннадия Мира

* Содержание Портала genmir.ru * Текущие новости

КАТАЛОГ КНИГ Геннадия Мира

Если автор не указан, то автором является Г. Мирошниченко (Г. Мир)

  Конференция "Человек Будущего. Выход из глобального кризиса". Том 3

Поиск


В Google

В genmir.ru

Содержание некоторых тематических блоков:

* Доска Объявлений

* Текущие новости

* Критериальное

* Содержание литературных страниц ресурсов Геннадия Мира

* Наша музыка

* Наши Конкурсы, Проекты, журналы и альманахи

* Победители наших Конкурсов

* Правила

* Мы готовы создать Вам сайт в составе нашего ресурса

Служебные страницы:

* Рассылки новостей ресурсов Геннадия Мира

* Погода и курс валют

* Пожертвования

* Ссылки

* Наши кнопки

* RSS - новости

* "Критериальность" в портале ВОЗ,

* RSS Портала ВОЗ

* Статьи Г. Мира во Всероссийский Гражданский Конгресс и Civitas

О Конференции  О Человеке  *  Первая программа 2004 года  *  Кодекс Жизни 

Материалы Конференции: ТОМ 1   ТОМ 2  ТОМ 3  ТОМ 4

 

Формализация нейролингвистического  программирования  с помощью алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуитивистской) логики

 В. Н. Щеглов

При обзоре различных методов нейролингвистического программирования (НЛП), широко применяемого на практике при работе с различными коллективами, обращает на себя внимание их подобие с уже известными и хорошо формализованными методами построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики (АМКЛ).  Они детально с подробными примерами и приложениями изложены в книге [1], (см. также http://publ.lib.ru , поиск по и. о. и  фамилии  автора или по соответствующему разделу).

Вкратце отметим здесь основные этапы алгоритма построения АМКЛ. В исходном массиве информации Х (n, m), где n – число переменных (столбцов в таблице Х)  и m – число состояний объекта  (строк в Х), записывается также один (или несколько) столбцов Y, для которых  Y = f(X)., Значения  Y разбиваются на k частей  (обычно  на 2 по медиане), и эти значения дискретной переменной Z кодируются, например,  Z = 0, 1,…  Далее каждое состояние, где задано определенное целевое значение Z, сравнивается  со всей окрестностью не целевых состояний, начиная с ближайших, и постепенно, по мере сравнения этих строк (целевой и множества не целевых)  строятся конъюнкции К обычно нескольких числовых интервалов для существенных переменных (подробнее см. [1], являющиеся простыми импликациями  (истинными формулами) для функции  Z = f((X(n, m)). Аналогичные операции совершаются и в отношении не целевых состояний. Далее вычисляются оценки (число вхождений в исходный массив для каждой К (число строк-состояний, удовлетворяющих К), затем строятся тупиковые дизъюнктивные формы ( т. е. модели для каждой из Z = 0, 1,…  в отдельности): начиная с наибольшей оценки, отбираются К и  объединяются  связкой «или»; предварительно отбрасываются те из К, множества состояний которых («покрытия»)  уже входят в ранее выбранные К.

Сопоставим по мере возможности основные термины или операции, используемые в НЛП, с основными этапами алгоритма АМКЛ.  Эти этапы соответствуют, насколько это возможно при таких сопоставлениях, процессу вычисления АМКЛ. Обратим также внимание в некоторых случаях на неоднозначность терминов НЛП по отношению к терминам (точнее, этапам вычисления) АМКЛ, что, естественно, отображает многообразие и не разработанность в смысле формализации терминов НЛП: здесь каждый исследователь часто вносит свое, субъективное, понимание процесса НЛП. Список терминов НЛП взят в основном из [2]. 

 

Эпистемология: теория АМКЛ.

Нейролингвистическое программирование (НЛП), разговорные постулаты, первая позиция, поведение, раппорт, согласование результатов, сознание, контакт между людьми,  стратегия, убеждения, ассоциация: алгоритм построения АМКЛ.

Ресурсное состояние: состояние компьютера (быстродействие, память и пр.).

Конгруэнтность: отсутствие помех вычислению АМКЛ.

Способность: различие компьютеров по быстродействию или памяти, улучшение работы алгоритма АМКЛ в этом смысле.

Предпочитаемая система: АМКЛ или их интуиционистские модификации.

Ведущая система, репрезентация, рамка "как будто": введение тестового массива (Х, У) или заранее подготовленных строк,  исходный массив данных,  процесс построения (Х,  У).

Фильтры восприятия: Х, У (опыт, идеи и т. п.).

Присоединение к будущему: введение новых одинаковых строк в массив (Х, У), (повторение числа одинаковых состояний объекта, повторение опытов.

Неосознаваемое: нерегистрируемые (скрытые) переменные.

 Состояние: строка из Х.

Поверхностная структура: избыточные переменные, которые вводятся исследователем в  Х.

Подстройка: введение в Х новых переменных, характеризующих сходные объекты.

Позиция восприятия: несколько целей У (наличие массива У).

Дискретный: обычно цель исследования У задается дискретной (обычно булевы значения 0,  1), дискретными могут быть и переменные Х.

Ключи доступа: стадии алгоритма.

Критерий хорошо сформулированного результата: вычисление тупиковой дизъюнктивной формы (т. е. АМКЛ).

Нейрологические уровни, объединенное поле, репрезентативная система: массив Х.

Модель мира, карта реальности: строка из (Х, У). Мы как бы записываем состояние всего мира в определенный момент времени (или в каком либо ином отношении). Весь массив данных – это динамика этого мира. Частный случай – массив, в котором записаны в реальном  времени (последовательно, строка за строкой) состояния некоторого множества людей.

Линия времени: введение "относительного времени", это время равно нулю для каждой исследуемой целевой строки, которая сравнивается с расширяющейся в этом относительном времени окрестности (множества) не целевых строк. Способ подбора наиболее близких не целевых "прототипов", чтобы уменьшить влияние нерегистрируемых (медленно изменяющихся) Х.

Метамодель:   алгебраическая модель конструктивной (интуиционистской) логики  (АМКЛ),  которая  выявляет (и отбрасывает)   те  части исходного массива данных, которые делают  неясным смысл  соответствующих строк. Метамодель проясняет  этот смысл и сопоставляет его с имеющимся опытом  и также дает возможность сравнения результатов с априорными данными.

Намерение, отражение: У.

Модальный оператор необходимости: логическая связка (импликация) "если…, то…" в АМКЛ.

Аптайм: процесс перехода от одной переменной к другой (в различных разделах алгоритма по-разному).

Различение: основная операция сжатия интервалов (предикатов), с помощью которых вычисляются непротиворечивые К.

Ведение: сжатие интервала для какой-либо переменной, входящей (в будущем) в К (это сжатие осуществляется каждый раз при обращении к очередной строке сравнения).

Искажение: нет точного ограничения целевого Х каким-либо числом из не целевой строки  (например, Х меньше или равно какому либо числу из целевой строки). Обычно это явление наблюдается при слишком малом массиве данных.

Части субличности: существенное изменение Х, У во времени, например, эволюция объекта или быстрый переход на иные взаимоотношения между переменными.

Неспецифические глаголы или существительные: несущественные (удаляемые) в итоге переменные.

Перекрестное соединение: выбор лишь одного переменного из двух (или нескольких) переменных в алгоритме построения определенного К.

Пунктуационная двусмысленность: построение К (соединение отдельных интервалов с помощью связки "и".

Деление: по ходу алгоритма получаем непротиворечивые интервалы для отдельных переменных, дающее множество К по каждой строке массива данных. Далее вычисляется сокращенное минимальное множество К, дополняющих друг друга (покрывающим в итоге все строки массива), АМКЛ. При анализе модели возможен и обратный ход рассмотрения этих операций.

Универсальные классификаторы: К.

Комплексная эквивалентность: некоторые одинаковые К (при построении тупиковой формы оставляется лишь одна из них, если она необходима для покрытия всех строк Х, У. 

Карта реальности, сенсорно-основанное описание, синэстезия: множество всех К (для каждой строки массива) с их контекстами.

Логический уровень: К находится на более высоком логическом уровне, если она включает в себя (как множество номеров строк) одно или несколько К, полученных из соответствующих целевых строк. Определенный интервал из Х, включенный в К, находится на более низком логическом уровне  и т. д.

Мета: объект вычислений, находящийся на более высоком логическом уровне.

Паттерн: К, оценка которой больше 1.

Пресуппозиции: те выводы К, которые тривиальны или полагаются само собою разумеющимися.

Синтаксическая двусмысленность: вхождение одного и того же переменного в различные К.

Транс: заключительная часть вычислений, в результате которых строится итоговая непротиворечивая К.

Предикаты, субмодальности: К, отдельные интервалы, входящие в К.

Диссоциированный: в разных случаях в каждую К обычно не входят некоторые Х;  в итоговую АМКЛ могут не входить некоторое ограниченное число Х.

Внутренние образы информации, обобщение: К.

Возврат: проверка истинности конъюнкций переменных на промежуточных этапах алгоритма (в итоге при отсутствии противоречий получаем К).

Даунтайм: упорядочение всех К по убыванию их оценок.

Гибкость: возможность выбрать для интерпретации (например, для контакта между людьми) любую К из АМКЛ.

Якорение: вычисление АМКЛ относительно заданных значений У. Каждая конкретная АМКЛ влечет только свое значение У.

Калибровка: распознавание образов (цели) с помощью К целевых и не целевых  с их оценками ("голосование признаков").

Идентичность: для двух или более массивов входных данных получаются одинаковые АМКЛ.

Метафора: вычисление АМКЛ близкого в каком-либо отношении объекта.

Разрыв: остановка вычисления АМКЛ на каком-либо этапе.

Тройное описание: 1) построение АМКЛ, 2) дальнейшее расширение входа Х (результаты У еще неизвестны, задача распознавания образов), 3) содержательная интерпретация результатов.

Вторая позиция: контекст для К.

Рамка: набор контекстов АМКЛ.

Рефрейинг: изменение содержательной части контекста (например, нахождение новых априорных соответствующих фактов.

Мета-осознание, Милтон-модель, наложение: интерпретация АМКЛ с помощью априорных данных.

Экология: достаточно убедительная содержательная интерпретация АМКЛ.

Глубинная структура: лингвистическая форма записи АМКЛ.

Аналоговый: непрерывное изменение переменных, входящих в АМКЛ, которая преобразована в Эрмитову модель, см. [1].

 

По-видимому, НЛП есть по сути дела неформализованная версия одной из форм интуитивистского исчисления предикатов, в частности –  вычисления АМКЛ. На практике, прежде всего, эту модель (АМКЛ) можно использовать, например,  для обобщения опыта наиболее удачливых представителей бизнеса, наиболее удачных военных операций и т. п., и, соответственно, для обучению этому опыту новичков. Следует отметить, что в будущем, при большом быстродействии и памяти  компьютеров,  Х и У могут отображать реальный (может, несколько формализованный)  язык общения людей, и тогда само составление массивов данных значительно упроститься. Сейчас же, по-видимому, следует идти по пути создания контекстно-независимых языков для разных конкретных сфер деятельности. Ускорение и улучшение профессионального и научного обучения – это одна из наиболее заметных целей использования АМКЛ в этом смысле в обозримом  будущем. 

 2006

Литература

 

1.       В.  Н.  Щеглов. Творческое сознание: интуиционизм, алгоритмы и модели. Тула, "Гриф и К", 2004, 201 с. (см. также http://publ.lib.ru , поиск по и. о. и  фамилии  автора или по соответствующему разделу).

2.       Джозеф О'Коннор, Джон Сеймор. Введение в нейролингвистическое программирование.  Новейшая  психология личного мастерства (прислано из проекта Psyhology Online Russia).

 

 

29.11.2013

Для публикации на сайте принимаются работы авторские, позитивные, жизнеутверждающие. Автор сайта за сохранение авторских прав публикуемых материалов ответственности не несёт, но со своей стороны просит авторов указывать себя и делать ссылки на цитируемые материалы. Автор сайта просит всех, кто так или иначе использует то, что тут предложено, ссылаться на автора материалов и на сайт как на источник при их копировании.