frame в nLab

Эта запись посвящена понятию фрейма в теории топосов. Для других понятий см. Фрейм (значения).

Контекст

Теория Топоса

топос теория

Фон

Топосы

Внутренняя логика

Морфизмы топоса

Когомологии и гомотопии

По теории высших категорий

Теоремы

(0,1) (0,1) -Теория категорий

Идея

Понятие фрейма является обобщением понятия категории открытых подмножеств топологического пространства.Кадр подобен категории открытых подмножеств в пространстве, возможно, более общем, чем топологическое пространство: локаль. Это, в свою очередь, эффективно определяется как все, что имеет набор открытых подмножеств, которые ведут себя по существу так же, как и открытые подмножества топологического пространства.

Определение

Определение

Кадр 𝒪 \ mathcal {O} равен

• посеть

• , что имеет

• и который удовлетворяет закону бесконечного распределения :

  x∧ (⋁iyi) ≤⋁i (x∧yi) х \ клин (\ bigvee_i y_i) \ leq \ bigvee_i (x \ клин y_i)

  для всех x, {yi} ix, \ {y_i \} _ i в AA

  (Обратите внимание, что обратное верно в любом случае, поэтому мы имеем равенство.{op} называются языками.

  Недвижимость

  Полезный способ понять фреймы и локали — это простейшие нетривиальные частные случаи (n, 1) -топозов. Итак, начнем с

  .

  с некоторыми замечаниями по этому поводу, и только потом переходить к

  кадров, что должно иметь больше смысла.

  Как (0,1) (0,1) -топ

  Понятие кадра — или, точнее, его формальная двойственность, понятие locale — является частным случаем понятия (n, 1) -топозов для n = 0n = 0: (0,1) -топозов .

  Аксиомы фрейма — не что иное, как аксиомы Жиро о связках топозов, ограниченные (0,1) -категориями:

  с учетом существования конечных пределов и произвольных копределов, бесконечный распределительный закон выражает, что система отсчета имеет универсальные копределы: они устойчивы при откате. (Обратите внимание, что в посете откаты и товары совпадают.)

  Тогда морфизм фреймов — это в точности (прообраз) геометрический морфизм: морфизм, сохраняющий конечные пределы и произвольные копределы.

  Общий

  В терминах теории категорий это означает, что это декартова замкнутая категория, следовательно,

  для каждого объекта x∈𝒪x \ in \ mathcal {O} функтор

  x∧ (-): 𝒪 → 𝒪 х \ клин (-): \ mathcal {O} \ to \ mathcal {O}

  , образующий произведение с xx, имеет правое примыкание

  x⇒ (-): 𝒪 → 𝒪 x \ Rightarrow (-): \ mathcal {O} \ to \ mathcal {O}

  Доказательство

  Это существует по теореме о присоединенном функторе, используя то, что существует только конечное число морфизмов между любыми двумя объектами (один или ни один) и что конечные пределы существуют в 𝒪 \ mathcal {O}.{op}

  И наоборот, любое топологическое пространство имеет каркас открытых подмножеств. (Фактически, одно определение топологического пространства — это набор, снабженный подкадром его набора мощности.)

  Примеры

  Доказательство

  Для любого xx и набора yiy_i автоматически выполняется неравенство ⋁ix∧yi≤x∧⋁iyi \ bigvee_i x \ wedge y_i \ leq x \ wedge \ bigvee_i y_i. Для обратного неравенства отметим, что это тривиально следует в случае ⋁iyi≤x \ bigvee_i y_i \ leq x, поскольку в этом случае yi≤xy_i \ leq x для всех ii, откуда

  x∧⋁iyi = ⋁iyi = ⋁ix∧yi.x \ wedge \ bigvee_i y_i = \ bigvee_i y_i = \ bigvee_i x \ wedge y_i.

  В противном случае мы находимся в случае x <⋁iyix \ lt \ bigvee_i y_i, где мы должны показать неравенство

  x∧⋁iyi = x≤⋁ix∧yix \ клин \ bigvee_i y_i = x \ leq \ bigvee_i x \ клин y_i

  Но это неравенство должно выполняться, иначе ⋁ix∧yi

  The Frame Problem (Стэнфордская энциклопедия философии)

  Проблема рамы возникла как узко определенная техническая проблема. в логический искусственный интеллект (AI).Но в приукрашенной и видоизмененной форме он был воспринят философы разума и дали более широкую интерпретацию. Напряженность между его происхождением в лабораториях исследователей ИИ и его обращение философов породило интересный а иногда и жаркие споры в 1980-х и 1990-х годах. Но поскольку узкая техническая проблема в значительной степени решена, недавние обсуждение, как правило, меньше сосредоточено на вопросах интерпретации и больше о последствиях проблемы более широкой рамки для когнитивная наука.Чтобы понять суть проблемы, эта статья начнется с рассмотрения проблемы кадра в ее технический облик. Некоторые из способов, которыми философы после переинтерпретации проблема будет исследована. Статья завершится оценкой значимости кадра проблема сегодня.

  Короче говоря, проблема фрейма в ее узкой технической форме это (McCarthy & Hayes 1969). Используя математическую логику, как это можно писать формулы, описывающие последствия действий без необходимость написания большого количества сопутствующих формул, описывающих обыденные, очевидные последствия этих действий? Давайте посмотрим на пример.Сложность можно проиллюстрировать без полного аппарат формальной логики, но следует иметь в виду, что дьявол кроется в математических деталях. Предположим, мы напишем две формулы, один описывает эффекты рисования объекта, а другой описание эффектов перемещения объекта.

  1. Цвет ( x , c ) сохраняется после Краска ( x , c )
  2. Положение ( x , p ) сохраняется после Перемещение ( x , p )

  Теперь предположим, что у нас есть начальная ситуация, в которой Цвет ( A , Красный ) и Позиция ( A , House ) удерживается.В соответствии с механизм дедуктивной логики, что остается в силе после действия Paint ( A , Синий ), за которым следует action Move ( A , Garden )? Интуитивно мы ожидается Color ( A , Blue ) и Положение ( A , Garden ) для удержания. К несчастью, это не тот случай. Если записать более формально в классическом логика предикатов, использующая подходящий формализм для представления времени и действия, такие как исчисление ситуаций (McCarthy & Hayes 1969), две формулы выше только подтверждают вывод что Позиция ( A , Garden ) удерживается.Это потому что они не исключают возможность того, что цвет изменяется действием Move .

  Самый очевидный способ дополнить такую ​​формализацию, чтобы правильные выводы здравого смысла выпадают — это сложить ряд формул которые явно описывают отсутствие последствий каждого действия. Эти формулы называются аксиомами фрейма . Для нашего примера нам понадобится пара аксиом фрейма.

  3. Цвет ( x , c ) сохраняется после Переместите ( x , p ), если Color ( x , c ) удерживается заранее
  4. Положение ( x , p ) сохраняется после Paint ( x , c ), если Положение ( x , p ) удерживается заранее

  Другими словами, рисование объекта не повлияет на его положение, а перемещение объекта не повлияет на его цвет.С добавлением этих две формулы (записанные более формально в логике предикатов), все можно сделать желаемые выводы. Однако это совсем не удовлетворительное решение. Начиная с , большинство действий не влияют на большинство свойств ситуации в домене, содержащем M действий и N свойства мы, в общем, будем иметь выписать почти аксиомы фрейма МН . Были ли эти формулы предназначены для явного хранения в памяти компьютера или просто часть спецификации дизайнера, это нежелательный груз.

  Таким образом, задача состоит в том, чтобы найти способ уловить отсутствие последствий действия более лаконично в формальной логике. Похоже, что нам нужно какой-то способ объявить общее практическое правило, что действие может быть предполагается, что не изменяет данное свойство ситуации , если только есть доказательства обратного. Это предположение по умолчанию известно как закон инерции здравого смысла . (Техническая) проблема с рамой можно рассматривать как задачу формализации этого закона.

  Основным препятствием для этого является монотонность классическая логика.В классической логике набор выводов, которые могут быть извлекается из набора формул всегда увеличивается с добавление дальнейших формул. Это делает невозможным выражение правило с неограниченным набором исключений и закон здравого смысла инерции — это как раз такое правило. Например, со временем мы могли бы хотите добавить формулу, которая фиксирует исключение из Аксиомы 3, которое возникает, когда мы перемещаем объект в горшок с краской. Но у нас не было мысль об этом исключении раньше не должна мешать нам применять закон инерции здравого смысла и рисование достаточно широкого набора (отменяемые) выводы, чтобы сдвинуться с мертвой точки.

  Соответственно, исследователи логического ИИ приложили немало усилий. в развитие множества немонотонных рассуждений формализмы, такие как ограничение (McCarthy 1986), и исследуя их приложение к проблеме фрейма. Ничего из этого не имеет Оказалось, что все просто. Один из самых хлопотных препятствия на пути прогресса были отмечены на так называемой стрельбе из Йельского университета . проблема (Hanks & McDermott 1987), простой сценарий, который дает прийти к нелогичным выводам, если наивно представить немонотонный формализм.Что еще хуже, полное решение требует работать при наличии одновременных действий, действий с недетерминированные эффекты, непрерывное изменение и действия с косвенными разветвления. Несмотря на эти тонкости, ряд решений теперь существует проблема технических рамок, которые подходят для логических Исследования ИИ. Хотя улучшения и расширения продолжают появляться, справедливо сказать, что пыль осела, и что рама проблема, в ее техническом обличье, более или менее решена (Шанахан 1997; Лифшиц 2015).

  Теперь перейдем к проблеме фрейма, поскольку она была интерпретирована заново. разными философами. Первое значимое упоминание о кадре Проблема в философской литературе была сделана Деннетом (1978, 125). По словам Деннета, загадка состоит в том, как «когнитивный существо… со многими представлениями о мире »может обновить эти убеждения, когда он совершает действие, так что они остаются «Примерно верны миру»? В Модульность Mind , Фодор шагает в обувь робототехника и с рамкой проблема в уме, задает тот же вопрос: «Как… программа машины определяет, какие убеждения робот должен переоценить, учитывая, что он приступил к тому или иному курсу действие?» (Фодор 1983, 114).

  На первый взгляд, этот вопрос импрессионистически связан с логическая проблема, волнующая исследователей ИИ. В отличие от Проблема исследователя ИИ, вопрос философа не в этом. выраженный в контекст формальной логики и не касается конкретно отсутствие последствий действий. В более позднем эссе Деннетт признает присвоение термина исследователей ИИ (1987). Тем не менее он продолжает подтвердить свою убежденность в том, что в проблеме фрейма ИИ обнаружил «Новая глубокая эпистемологическая проблема, доступная в принцип, но незамеченный поколениями философов ».

  Лучший способ разобраться в проблеме — представить будучи разработчиком робота, который должен выполнять повседневную задачу, например, заварить чашку чая. Более того, для каркасной задачи чтобы быть аккуратно выделенными, мы должны ограничить наш мысленный эксперимент определенный класс конструкций роботов, а именно те, которые явно используют хранимые, подобные предложениям представления мира, отражающие Методологические положения классического АИ . Исследователи ИИ кто решил проблему оригинальной рамки в ее узком, техническом обличье работали с этим ограничением, поскольку ИИ, основанный на логике, представляет собой разновидность классический AI.Философы, симпатизирующие вычислительная теория разума — кто предположим, что ментальные состояния включают в себя наборы пропозициональные установки и мыслительные процессы являются формами вывода по рассматриваемым предложениям — также, как правило, чувствуют себя как дома по этому рецепту.

  Теперь предположим, что робот должен взять чашку с чаем из буфета. В настоящее местонахождение чашки представлено в виде предложения в ее база данных фактов наряду с теми, которые представляют бесчисленное множество других особенности текущей ситуации, такие как температура окружающей среды, конфигурация его рук, текущая дата, цвет чайника, и так далее.Взяв чашку и вынув ее из шкафа, роботу необходимо обновить эту базу данных. Расположение чашки имеет явно изменилось, так что это тот факт, который требует пересмотра. Но какой другие предложения требуют модификации? Окружающая температура составляет незатронутый. Расположение чайника не изменится. Но если это так бывает, что в чашке лежала ложка, значит ложка новая location, унаследованный от своего контейнера, также должен быть обновлен.

  Эпистемологическая трудность, которую сейчас осознают философы, состоит в следующем.Как робот мог ограничить объем предложений он должен пересмотреть свои действия? В достаточно простом роботе это не похоже на проблема. Конечно, робот может просто изучить всю свою базу данных предложения одно за другим и прорабатываются, требующие модификации. Но если мы представим, что наш робот обладает интеллектом, близким к человеческому, и поэтому обременен огромной базой данных фактов для изучения каждого раз уж он крутит мотор, такая стратегия начинает выглядеть вычислительно трудноразрешимый.

  Таким образом, связанная с этим проблема в AI была названа вычислительным аспектом проблема фреймов (McDermott 1987). Это вопрос о том, как вычислить последствия действия без необходимости вычисления диапазона над неэффектами действия. Решение вычислительного аспекта проблемы фрейма, принятой в большинстве символических программ ИИ, вариант того, что Макдермотт называет стратегией «спящей собаки» (Макдермотт 1987). Идея заключается в том, что не каждая часть данных структура, представляющая текущую ситуацию, должна быть исследована, когда он обновлен, чтобы отразить изменения в мире.Скорее, эти части которые представляют собой измененные грани мира, и остальное просто оставляем как есть (следуя изречению «пусть спящие собаки лежат »). В нашем примере с роботом и чашкой чая мы могли бы применить стратегия спящей собаки, заставляя робота обновлять свои представления о расположение чашки и содержимое шкафа. Но робот не будет беспокоиться о возможной ложке, которая может быть или не быть на или в чашке, так как в цель робота не входила никакая ложка.

  Однако философская проблема этим не исчерпывается. вычислительная проблема. Выдающийся философский вопрос заключается в том, как робот мог когда-либо определить, что он успешно пересмотрел все свои убеждения, соответствующие последствиям его действий. Только тогда это иметь возможность безопасно применять «закон здравого смысла инерция »и предположим, что остальной мир нетронут. Фодор наводящим на размышления сравнивает это с «проблемой Гамлета: когда остановиться мышление »(Fodor 1987, 140). Он утверждает, что проблема фрейма заключается в «Проблема Гамлета с точки зрения инженера».Таким образом, очевидный способ избежать проблемы с рамкой — это апеллируя к понятию релевантности . Только определенные свойства ситуации актуальны в контексте любого конкретного действия, поэтому идет контраргумент, и рассмотрение последствий действия можно удобно ограничить ими.

  Однако апелляция к актуальности бесполезна. Для трудности сейчас состоит в том, чтобы определить, что является актуальным, а что нет, и это зависит от в контексте. Снова рассмотрим действие по извлечению чашки из чашки. буфет.Если работа робота — заваривать чай, важно, чтобы это облегчает наполнение чашки из чайника. Но если задача робота является чистка шкафа, более важным последствием является обнажение поверхности, на которой стояла чашка. Исследователь искусственного интеллекта в классическом стиле может справиться с этой задачей пытаясь указать, какие предложения относятся к какому контексту. Но такие философы, как Уиллер (2005; 2008), опираясь на Дрейфус (1992) видит здесь угрозу бесконечного регресса.Как Дрейфус говорит об этом: «если каждый контекст можно распознать только с точки зрения характеристик выбран как актуальный и интерпретируемый в более широком контексте, работник ИИ сталкивается с регрессом контекстов »(Dreyfus 1992, 289).

  Один из способов уменьшить угрозу бесконечного регресса — обратиться к факт, что, хотя люди умнее современных роботов, они все еще делают ошибки (McDermott 1987). Люди часто не могут предвидеть каждое последствие их действий даже при том, что у них нет ни одного информации, необходимой для вывода этих последствий, поскольку любой новичок шахматист может дать показания.Фодор утверждает, что «проблема фрейма идет очень глубоко; он идет так же глубоко, как анализ рациональности » (Фодор 1987). Но анализ рациональности может вместить ограниченность вычислительных ресурсов, доступных для получения соответствующих выводы (Simon 1957; Russell & Wefald 1991; Sperber & Wilson 1996). Потому что иногда делает поспешные выводы, ограниченная рациональность ошибочна с логической точки зрения, но не более, чем человеческая мышление. Однако, как указывает Фодор, апелляция к человеческим ограничениям чтобы оправдать наложение эвристической границы на вид информация, доступная для процесса вывода, сама по себе не решает проблема эпистемологических фреймов (Fodor 2000, Ch.2; Fodor 2008, гл.4; см. также Chow 2013). Это потому, что он игнорирует проблему о том, как провести эвристическую границу, то есть не отвечает на исходный вопрос о том, как определить, что есть и не имеет отношения к процессу вывода.

  Тем не менее, классический исследователь ИИ, убежденный, что регресс контексты в конечном итоге дойдут до дна, возможно, все же решат продолжить исследование повестка построения систем на основе правил определения актуальности, черпая вдохновение из прошлых успехов классического ИИ.После этого несогласный философ мог указать на то, что прошлое ИИ успехи всегда ограничивались узкими областями, такими как игра в шахматы, или рассуждения в ограниченных микромирах, где множество потенциально релевантных предложения фиксированы и известны заранее. Напротив, человеческий интеллект может справляться с неограниченным, постоянно меняющимся набором контекстов (Dreyfus 1992; Дрейфус 2008; Wheeler 2005; Wheeler 2008; Ритвельд 2012). Кроме того, классический исследователь ИИ уязвим для аргумент от холизма.Ключевым утверждением в работе Фодора является то, что когда он доходит до ограничения последствий действия, как и в бизнесе подтверждения теории в науке, все может иметь значение (Фодор 1983, 105). Нет априори ограничений на свойства текущей ситуации, которая может сыграть роль. Соответственно, в его тезис о модульности, Фодор использует проблему фрейма, чтобы укрепить точку зрения что центральные процессы разума — те, которые вовлечены в фиксирующие убеждения — «инкапсулированы», Это означает, что они могут черпать информацию из любого источника (Fodor 1983; Fodor 2000; Fodor 2008; Дрейфус 1991, 115–121; Дрейфус 1992, 258).Для Fodor это фундаментальный барьер для предоставления вычислительный учет этих процессов.

  Заманчиво рассматривать опасения Фодора как основанные на ошибочном аргумент о том, что процесс должен быть инкапсулирован быть вычислительно управляемым. Нам нужно только рассмотреть эффективность поисковых систем в Интернете, чтобы убедиться в этом, благодаря умным методы индексирования, это не так. Отправьте любую пару кажущихся несвязанные ключевые слова (например, «банан» и «Мандолина») в поисковую систему в Интернете, и за долю во-вторых, он идентифицирует каждую веб-страницу в базе данных из нескольких миллиарда, в котором упоминаются эти два ключевых слова (теперь включая эту страницу, нет сомневаться).Но проблема не в этом. Настоящая проблема, повторюсь Дело в том, что это актуально. Процесс действительно может индексировать во все, что известно системе, например, о бананах и мандолинах, но предполагаемая тайна заключается в том, как это могло когда-либо решить, что из всех вещей, бананы и мандолины имели отношение к его логической задаче в первые место.

  Подводя итог, можно выделить эпистемологический фрейм. проблема, и отличить ее от вычислительного аналога.В эпистемологическая проблема заключается в следующем: как возможно целостное, открытая контекстно-зависимая релевантность, которая фиксируется набором пропозициональные, языковые представления, используемые в классический ИИ? Вычислительный аналог для модели гносеологическая проблема заключается в следующем. Как мог процесс вывода легко быть ограниченным только тем, что имеет значение, учитывая эту актуальность целостный, открытый и контекстно-зависимый?

  Дополнительное измерение к проблеме фреймов раскрывается в (Fodor 1987), где метафизическое обоснование закона здравого смысла инерция подвергается сомнению.Хотя сам Фодор явно не отличить эту проблему от других аспектов более широкой проблемы рамок, при рассмотрении это кажется отдельной философской загадкой. Вот аргумент. Как указано выше, решения логического фрейма проблема, разработанная исследователями ИИ, обычно обращается к некоторой версии закон инерции здравого смысла, согласно которому свойства по умолчанию предполагается, что ситуация не изменится в результате действие. Это предположение якобы оправдывается самим наблюдением что в первую очередь породило проблему логического фрейма, а именно что большинство вещей не меняется, когда выполняется действие или событие происходит.

  По мнению Фодора, это метафизическое оправдание необоснованно. Начнем с того, что некоторые действия меняют очень многое. Те, кто утверждают что рисование объекта практически не влияет на большинство свойств большинство предметов в комнате могут допустить, что взорвется бомба действительно влияет на большинство этих свойств. Но глубже трудности возникают, когда мы спрашиваем, что подразумевается под «наиболее характеристики». Какие предикаты должны быть включены в нашу онтологию для любого из этих утверждений о «большей части собственности» из? Чтобы заострить внимание, Фодор вводит понятие «Холодильникон».Любая частица определяется как холодильник на в заданное время, если и только если при этом включен холодильник Фодора. время. Теперь, кажется, простой акт включения или выключения холодильника Фодора вызывает астрономическое количество случайных изменений. В Вселенная, которая может включать в себя холодильники, неужели большинство действий оставляют большинство вещей без изменений?

  Дело здесь не в логике. Влияние на холодильники включение и выключение холодильника Фодора можно кратко изобразить без каких-либо затруднений (Шанахан 1997, 25).Скорее дело в метафизический. Закон инерции здравого смысла оправдан только в контекст правильной онтологии, правильный выбор объектов и предикаты. Но какова правильная онтология, чтобы сделать закон здравого смысла? инерционной работы? Ясно, что холодильники и тому подобное следует исключить. Но какой метафизический принцип лежит в основе такого решения?

  Эти вопросы и аргументы, ведущие к ним, очень напоминает трактовку индукции Гудманом (Goodman 1954). Гудмана «Новая загадка индукции», обычно называемый парадоксом грю , предлагает нам рассмотреть предикат grue , который является истинным до времени t только для объектов зеленого цвета и после времени t только для объектов синего цвета.Загадка в том, что каждый Экземпляр зеленого изумруда, исследованный раньше времени t также является экземпляр серого изумруда. Итак, индуктивный вывод, что все изумруды grue кажутся не менее законными, чем индуктивные вывод, что все изумруды зеленые. Проблема, конечно, в том, выбор предикатов. Гудман показал, что только индуктивный вывод работает в контексте правильного набора предикатов, а Fodor демонстрирует почти то же самое для закона здравого смысла инерция.

  Интимные отношения разного рода между кадром проблема, а проблема индукции предложена Фетцером (1991), который пишет, что «проблема индукции [заключается] в оправдании некоторых выводы о будущем в отличие от других. Проблема с рамой, аналогично, это одно из обоснований некоторых выводов о будущем как в отличие от других. Вторая проблема — это случай первый.» Этот взгляд на проблему фрейма весьма противоречив, однако (Hayes 1991).

  Проблема узких технических рамок потребовала много работы. в искусственном интеллекте, основанном на логике, в конце 1980-х — начале 1990-х годов, и его более широкие философские последствия вышли на первый план примерно в в то же время.Но важность, которую каждый мыслитель придает проблеме фрейма сегодня обычно будет зависеть от их позиции по другим вопросам.

  В классическом искусственном интеллекте множество рабочих решений для логических рамочная проблема была разработана, и она больше не считается серьезное препятствие даже для тех, кто работает строго по логике парадигма (Шанахан 1997; Рейтер 2001; Шанахан 2003; Лифшиц 2015). Это стоит отмечая, что логически мыслящие исследователи ИИ могут постоянно сохранять свою методологию и, тем не менее, в той степени, в которой они просматривают свои продукты чисто как инженерное дело, может отвергать традиционные когнитивные вера ученого в важность вычислений по сравнению с представления для понимания ума.Более того, поскольку цель классического ИИ — это не компьютеры с интеллектом человеческого уровня, но это просто разработка лучших и более полезных компьютерных программ, он невосприимчив к философским возражениям Фодора, Дрейфуса и подобное, аналогичное, похожее. Важно отметить, что для исследователей ИИ, работающих вне парадигма символической репрезентации в целом — те например, работающие в области робототехники — логический фрейм проблема просто не фигурирует в повседневных исследованиях.

  Хотя можно утверждать, что она возникает даже в настройка коннекциониста (Haselager & Van Rappard 1998; Samuels 2010), проблема рамы наследует большую часть ее философское значение из классического предположения о объяснительная ценность вычислений над представлениями, предположение которое в течение некоторого времени подвергалось яростным атакам (Clark 1997; Wheeler 2005).Несмотря на это, многие философы мысли в компании Фодор и Пилишин до сих пор придерживаются мнения, что человеческий умственный процессы состоят в основном из выводов по набору предложений, и что эти выводы выполняются с помощью некоторой формы вычислений. Для таких философов проблема эпистемологической рамки и ее Вычислительные аналоги остаются реальной угрозой.

  По мнению Уиллера и других, классический ИИ и когнитивная наука опираются на Декартовы предположения, которые необходимо опровергнуть в пользу более Хайдеггерианская позиция до того, как проблема фрейма может быть преодолена (Дрейфус 2008; Wheeler 2005; 2008; Ритвельд 2012).Согласно Уиллеру (2005; 2008), движение робототехники в искусственном интеллекте, возникшее с работа Брукса (1991) служит примером правильного пути. Дрейфус в частичное согласие, но утверждает, что ранние продукты робототехника «изощряется, а не решает проблему с рамой» потому что «роботы Брукса реагируют только на фиксированные изолируемые функции. окружающей среды, а не к контексту или изменяющемуся значению » (Дрейфус 2008, 335). Дрейфус рассматривает нейродинамическую работу Freeman (2000) как лучшее основание для хайдеггерианской теории подход к ИИ, в котором проблема фрейма может быть решена (см. также Шанахан 2010, гл.5; Ритвельд 2012; Бруйнеберг и Ритвельд 2014). Дрейфус впечатлен подходом Фримена, потому что нейродинамическая запись значимости не является ни репрезентацией, ни ассоциация, но (в терминах динамических систем) «репертуар аттракторов », которые классифицируют возможные ответы,« сами аттракторы являются продуктом прошлого опыта » (Дрейфус 2008, 354).

  Одним из философских наследников проблемы фреймов является то, что она рисовала внимание к группе вопросов, связанных с холизмом, или так называемым информационная распаковка.Напомним, что процесс не инкапсулирован (иногда Фодор использует термин «изотропный»), если априори не существует границы того, какая информация имеет к нему отношение. В недавних работах Фодор использует термин «рамка проблема »в контексте всех информационно неинкапсулированных процессы, а не только те, которые связаны с выводом последствий изменений (Fodor 2000, Ch.2; Fodor 2006, Ch.4). Понятно, что идеализированная рациональность информационна. в этом смысле неинкапсулированный. Также было высказано предположение, что изотропия разрушает так называемые теория теория народной психологии (Heal 1996).(Для Heal это оказывает поддержку сопернику. теория моделирования, но Вилкерсон (2001) утверждает, что инкапсуляция информации — это проблема для обоих объяснений народной психологии.) Рассуждения по аналогии, как говорит Фодор, являются примером «изотропии в чистом виде: процесс, который зависит именно от передачи информации среди когнитивных областей, ранее считавшихся нерелевантно »(Fodor 1983, 105). Возможно, способность к аналогии и метафориче мышление — талант творчески преодолевать границы между разными областями понимания — это источник когнитивные способности человека (Lakoff & Johnson 1980; Mithen 1996).Так информационная распаковка аналогичных рассуждений потенциально очень проблематичен, особенно для модульных теорий разума, в которых модули рассматриваются как (контекстно-нечувствительные) специалисты (Каррутерс 2003; 2006).

  Дрейфус утверждает, что эта «крайняя версия рамы проблема »не в меньшей степени является следствием декартовых предположений классического ИИ и когнитивной науки, чем менее требовательные родственники (Дрейфус 2008, 361). Он придерживается мнения, что подходящее Хайдеггеровское понимание разума — основа для растворения рамок. проблема и здесь, и что наши «предыстории» знакомы с тем, как вещи в мире ведут себя »в таких случаях достаточно, чтобы позволяют нам «сделать шаг назад и выяснить, что актуально и как».Дрейфус не объясняет, как, учитывая целостность, открытый, контекстно-зависимый характер релевантности, это выяснение достигнуто. Но Уиллер, от такого же хайдеггерианца позиция, утверждает, что способ решения «Межконтекстная» проблема фрейма, как он это называет, связана с динамическая система, в которой «причинный вклад каждого системная составляющая частично определяет, а частично определяется посредством причинного вклада большого числа других системных компоненты »(Wheeler 2008, 341).Помещено связанное предложение вперед Шанаханом и Баарсом (2005; см. также Шанахан 2010, гл.6), основана на теории глобального рабочего пространства (Baars 1988), согласно которой мозг включает в себя решение проблемы информационного инкапсуляция путем создания экземпляра архитектуры, в которой а) ответственность за определение релевантности не централизована, но распределяется между параллельными специализированными процессами, и б) серийно разворачивание состояния глобального рабочего пространства объединяет соответствующие вклады из нескольких доменов.

  — HTML: язык разметки гипертекста

  Устарело: Эта функция больше не рекомендуется. Хотя некоторые браузеры могут по-прежнему поддерживать его, возможно, он уже был удален из соответствующих веб-стандартов, может быть удален или может быть сохранен только в целях совместимости. Избегайте его использования и, если возможно, обновите существующий код; см. таблицу совместимости внизу этой страницы, чтобы принять решение. Имейте в виду, что эта функция может перестать работать в любой момент.

  Элемент HTML определяет конкретную область, в которой может отображаться другой документ HTML. Фрейм должен использоваться в пределах .

  Использование элемента не рекомендуется из-за определенных недостатков, таких как проблемы с производительностью и недоступность для пользователей с программами чтения с экрана. Вместо элемента может быть предпочтительнее