Что относится к одной из основных задачи когнитивной компьютерной графики
1) Создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление.
2) Визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания.
3) Поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.
Гипертекстовая технология
Гипертекст – текст со вставленными в него словами (командами) разметки, ссылающимися на другие места этого текста, другие документы, картинки и т.д.
Обычный текст представляется как одна длинная строка символов, которая читается в одном направлении. Гипертекстовая технология заключается в том, что текст представляется как многомерный с иерархической структурой.
Одно из основных применений гипертекстовых технологий – разработка Web-документов для публикации в компьютерных сетях, в первую очередь в Internet.
Главный гипертекстовый проект, предложенный Европейским Центром ядерных исследований (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire, CERN), – Всемирная паутина (World Wide Web, WWW).
Основные компоненты технологии World Wide Web:
1) Язык гипертекстовой разметки документов HTML (Hypertext Markup Language).
Под разметкой гипертекста подразумевается использование специальных кодов, легко отделяемых от содержания документа и используемых для реализации гипертекста. Применение этих кодов подчиняется строгим правилам, определяемым спецификацией языка HTML.
2) Универсальный способ адресации ресурсов в сети URL (Universal Resource Locator).
Имена URL включают в себя указания на место нахождения и способ обращения к ресурсу.
4) Универсальный интерфейс шлюзов CGI (Common Gateway Interface).
CGI был специально разработан для расширения возможностей WWW за счет подключения всевозможного внешнего программного обеспечения.
В настоящее время используются более современные технологии разметки: XHTML и XML. XML (eXtensible Markup Language) позиционируется как фундамент для других языков разметки. Для улучшения визуального восприятия широко применяется технология CSS, которая позволяет задавать единые стили оформления для множества web-страниц. Введена система обозначения ресурсов URN (Uniform Resource Name).
URN – единообразное название (имя) ресурса, постоянная последовательность символов, идентифицирующая абстрактный или физический ресурс. URN является частью концепции URI (Uniform Resource Identifier) – единообразных идентификаторов ресурса. Имена URN призваны в будущем заменить URL – единообразные определители местонахождения ресурсов. Но имена URN, в отличие от URL, не включают в себя указания на место нахождения и способ обращения к ресурсу. Стандарт URN специально разработан так, чтобы он мог включать в себя другие пространства имен.
Идея URN возникла из-за существенных недостатков системы URL. Ресурсы во Всемирной паутине и Интернете перемещаются, а ссылки в виде URL остаются, указывая на уже отсутствующие ресурсы. Старые URL также делаются бесполезными при реструктуризации ресурсов, переименовании, удалении, перемещении в другой домен DNS. Для решения этой проблемы была разработана интересная и эффективная система PURL (Persistent Uniform Resource Locator – постоянный URL), ныне уже широко используемая, а также система DOI (Digital Object Identifier – цифровой идентификатор объекта). Но это всё же лишь частичные решения проблемы. Принципиальным же решением должен стать стандарт единообразного именования ресурсов URN.
URN указывает неизменное имя ресурса без указания его местонахождения и способа обращения. В результате URN-имена совершенно постоянны, они не зависят от конкретных серверов и протоколов. Другими словами, URN концептуально обозначает сам ресурс, а не место, где находится какой-то ресурс (а может, уже не находится), как это делает URL.
Для нахождения ресурсов по URN-имени нужна «система разрешения URN-имён» (URN resolution). Тогда человек (или программа), знающий точный URN ресурса, введёт его в систему разрешения и немедленно получит множество конкретных мест, где этот ресурс можно найти. В 2002 году была предложена система DDDS (Dynamic Delegation Discovery System) – система динамического обнаружения ресурсов, которая разрешает имена URN в URL-ссылки на конкретные местонахождения ресурсов. При этом и URN, и URL являются частью одной системы идентификации ресурсов URI.
В нынешнем, устоявшемся состоянии принято разделять компьютерную графику на следующие направления:
- изобразительная компьютерная графика,
- обработка и анализ изображений,
- анализ сцен (перцептивная компьютерная графика),
- компьютерная графика для научных абстракций (когнитивная компьютерная графика – графика, способствующая познанию).
Объекты: синтезированные изображения.
- построение модели объекта и генерация изображения,
- преобразование модели и изображения,
- идентификация объекта и получение требуемой информации.
Объекты: дискретное, числовое представление фотографий.
- повышение качества изображения,
- оценка изображения – определение формы, местоположения, размеров и других параметров требуемых объектов,
- распознавание образов – выделение и классификация свойств объектов (обработка аэрокосмических снимков, ввод чертежей, системы навигации, обнаружения и наведения).
Итак, в основе обработки и анализа изображений лежат методы представления, обработки и анализа изображений плюс, естественно, изобразительная компьютерная графика хотя бы для того, чтобы представить результаты.
Предмет: исследование абстрактных моделей графических объектов и взаимосвязей между ними. Объекты могут быть как синтезированными, так и выделенными на фотоснимках.
Первый шаг в анализе сцены – выделение характерных особенностей, формирующих графический объект(ы).
Примеры: машинное зрение (роботы), анализ рентгеновских снимков с выделением и отслеживанием интересующего объекта, например, сердца.
Итак, в основе анализа сцен (перцептивной компьютерной графики) находятся изобразительная графика + анализ изображений + специализированные средства.
Только формирующееся новое направление, пока недостаточно четко очерченное.
Это компьютерная графика для научных абстракций, способствующая рождению нового научного знания. База – мощные ЭВМ и высокопроизводительные средства визуализации.
Общая последовательность познания заключается в, возможно циклическом, продвижении от гипотезы к модели (объекта, явления) и решению, результатом которого является знание. Модель общей последовательности познания представлена на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1 – Последовательность процесса познания
Человеческое познание использует два основных механизма мышления, за каждым из которых закреплена половина мозга:
- осознанное, логико-вербальное, манипулирует абстрактными последовательностями символов (объектов) + семантика символов + прагматические представления, связанные с символами. Возраст этого механизма, связанного с наличием речи, – до 100 тыс. лет:
- неосознанное, интуитивное, образное, работает с чувственными образами и представлениями о них. Возраст этого механизма – время существования на Земле животного мира.
Первоначально ЭВМ имели малую производительность процессоров и средств компьютерной графики, т.е. по сути дела имели возможность работы только с символами (некоторый упрощенный аналог логического мышления).
С появлением супер-ЭВМ, производительностью в миллиард и более операций в секунду и графических супер-станций, производительностью до сотен миллионов операций в секунду, появилась возможность достаточно эффективного манипулирования образами (картинами).
Важно отметить, что мозг не только умеет работать с двумя способами представления информации, причем с образами он работает иначе и эффективнее чем ЭВМ, но и умеет соотносить эти два способа и совершать (каким-то образом) переходы от одного представления к другому.
В этом контексте основная проблема и задача когнитивной компьютерной графики – создание таких моделей представления знаний, в которых можно было бы однообразно представлять как объекты, характерные для логического (символического, алгебраического) мышления, так и объекты, характерные для образного мышления.
Другие важнейшие задачи:
- визуализация тех знаний, для которых не существует (пока ?) символических описаний,
- поиск путей перехода от образа к формулировке гипотезы о механизмах и процессах, представленных этими (динамическими) образами на экране дисплея.
Появление когнитивной компьютерной графики – сигнал о переходе от эры экстенсивного развития естественного интеллекта к эре интенсивного развития, характеризующегося глубоко проникающей компьютеризацией, рождающей человеко-машинную технологию познания, важным моментом которой является непосредственное, целенаправленное, активирующее воздействие на подсознательные интуитивные механизмы образного мышления.
Одним из ярких и наиболее ранних примеров приложения когнитивной компьютерной графики является работа Ч. Страуса «Неожиданное применение ЭВМ в чистой математике» (ТИИЭР, т. 62, N 4, 1974, с. 96 – 99). В ней показано как для анализа сложных алгебраических кривых используется «n-мерная» доска на основе графического терминала. Пользуясь устройствами ввода, математик может легко получать геометрические изображения результатов направленного изменения параметров исследуемой зависимости. Он может также легко управлять текущими значениями параметров, «углубляя тем самым свое понимание роли вариаций этих параметров». В результате получено «несколько новых теорем и определены направления дальнейших исследований».
С появлением и развитием средств электронной вычислительной техники исключительно интенсивно начало развиваться направление компьютерного синтеза изображений.
Интерес к синтезу изображений объясняется высокой информативностью картинки по сравнению с прочими способами восприятия. Информация, содержащаяся в изображении, представлена в наиболее концентрированной форме, и эта информация, как правило, более доступна для анализа: для её восприятия получателю достаточно иметь относительно небольшой объём специальных знаний.
Компьютерной графикой (КГ) называют область информатики, изучающую методы и средства обработки изображений с помощью программно-аппаратных средств.
Визуализировать полученное посредством компьютера изображение можно различными технологическими способами. Например, выводить картинку на экран, используя свечение люминофора, или выполнять распечатку путём переноса красителя на твёрдую основу.
Основная задача специалиста, создающего рекламное изображение, независимо от технических средств, которыми он пользуется, – создание объекта визуальной коммуникации. Под визуальной коммуникацией понимается информационный процесс, при котором подготовленное автором изображение передается зрителю по каналу зрения и, будучи переданным, через накопленные ранее воспоминания и ассоциации, вызывает у зрителя сознательно или подсознательно определённые мысли и эмоции.
Смысловая нагрузка изображения, передаваемые данные и способ их представления для визуальных коммуникаций различного рода могут сильно отличаться. Исходя из этого в компьютерной графике существует несколько относительно самостоятельных направлений, среди которых традиционно выделяют такие как:
- деловая или коммерческая графика;
В качестве другого классификационного признака можно принять наличие прикладной функции у произведений компьютерной графики. Под прикладной функцией понимается возможность непосредственного удовлетворения какой-либо практической потребности. В современной практике наличие прикладной функции у произведения компьютерной графики встречается довольно часто. Это приводит к подчинённости создания изображения какому-либо другому процессу или явлению, сопровождающему его восприятие зрителем. (Например, при создании рекламного баннера для веб-страницы следует учесть особенности восприятия экранного изображения и изготовления графики для web; при создании макета печатной рекламы – требования и ограничения, накладываемые технологией полиграфического производства, законом о рекламе и пр.).
Таким образом, в соответствии с прикладными функциями и особенностями производства и восприятия изображений, компьютерную графику можно условно подразделить:
- на графику для полиграфии (создание изображений для печати – переноса на бумагу, ткань, плёнку и другие твердые носители полиграфическим способом);
- презентационную графику (создание изображений для демонстрации на экране);
- веб-графику (создание изображений для публикации и передачи в глобальных сетях).
Компьютерная графика благодаря преимуществам, которые даёт её использование, быстро нашла применение в большинстве областей, являющихся активными потребителями изображений.
Компьютерная графика активно применяется:
- в области книжной графики и полиграфического оформления – подавляющее большинство изданий использует иллюстрации, созданные средствами компьютерной графики или оцифрованные традиционные изображения, что позволяет автоматизировать процесс подготовки издания. При выпуске книг, газет, журналов и иной периодики возникает масса задач по созданию, редактированию, вёрстке и т. п., решение которых усугубляется крайне сжатыми сроками подготовки графических работ, практически не оставляющими альтернативы средствам компьютерной графики.
- в промышленности–приёмы компьютерной графики широко распространены при работе дизайнеров над внешним видом новых промышленных изделий, при разработке упаковки для них. Модели трёхмерной компьютерной графики позволяют без производства дорогостоящих макетов получить реалистическое изображение изделия и подготовить его презентацию до изготовления даже самого первого образца.
- в бизнесе–средства компьютерной графики применяются при разработке фирменного корпоративного стиля, в представлении маркетинговой информации, в рекламном деле. С их помощью можно оперативно изготовить или внести изменения в образцы документов; создать рекламное изображение, используя приёмы коррекции или коллажа.
- в деятельности электронных средств массовой информации,таких как телевидение, где в настоящее время уже невозможно обойтись без применения компьютерной графики. На телевидении средствами КГ оформляются статические и динамические (анимированные) заставки передач, фоновые изображения для видеомонтажа, демонстрирующиеся в передачах новостей фотопортреты, схемы, карты, диаграммы.
- в мультипликации средствами КГ облегчается огромный объём рутинной работы по построению изображений, соответствующих промежуточным фазам движения персонажей. В программах трёхмерной графики выполняется моделирование ландшафтов и близкая к реальности имитация объектов.
- в области научных исследований – имитационное моделирование на компьютере, позволяющее воссоздать в видимой форме то, что иногда в принципе нельзя увидеть глазами: распределение поля температур на поверхности другой планеты, напряжений внутри слитка металла, строения сложной органической молекулы и т. д.
- в сфере обучения средствами компьютерной графики реализуется дидактический принцип наглядности – изготавливаются наглядные материалы различного уровня сложности (печатная и мультимедийная продукция). Кроме того, специальные программы на ПК позволяют создавать тренажеры, способные моделировать не только неподвижный мир, но и изменяющуюся среду, в которой движется автомобиль, самолёт и т. п.
- в области средств массовых коммуникаций (Интернет, сетевые компьютерные игры). Данные сферы деятельности ориентированы исключительно на продукцию специалистов, работающих на компьютере. Популярный свободный открытый доступ в Интернет вызвал радикальное изменение в приёмах поиска и получения информации, а стремительное развитие всемирной сети и средств медиа требует невиданного ранее объёма работ в области web-графики.
The article deals with the display of multidimensional experimental data. We consider in detail the way of data visualization, which is called Chernoff faces. For this method as the experimental data were collected psychological data of students from various universities (National Research Tomsk Polytechnic University, Siberian State Medical University, Tomsk State Pedagogical University, Tomsk Institute of Business). Analysis of the results showed that using this method can distinguish different groups of students. Based on the obtained images, we identified the students into three conditional categories - "positive" students with the best performance, "negative" students, with the worst performers, as well as "neutral" or in other words. These data may provide an opportunity to improve the effectiveness of the organization of psychological assistance to individual groups of students, as to each group would need to apply a single approach.
1. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Интеллектуальные информационные технологии. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. - 304 с. 6.
2. Берестнева О. Г., Дубинина И. А., Уразаев А. М. Психологическое тестирование. - Томск: Изд-во Томского политехн. ун-та, 2005. - 139 с.
3. Вагин В. Н., Головина Е. Ю., Загорянская А. А., Фомина М. В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. - М.: Физматлит, 2004. - 703 с. 5.
4. Дюк В., Эмануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. - СПб.: Питер, 2003. - 528 с. 7.
7. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с. 4.
8. Шаропин К. А., Берестнева О. Г., Шкатова Г. И. Визуализация результатов экспериментальных исследований // Известия Томского политехнического университета, 2010. - Т. 316, № 5. - С. 172-176.
Стремление человека выразить мысль, передать идею в форме графического изображения старо как мир. Выбор того или иного средства визуализации зависит от поставленной задачи (например, нужно определить структуру данных или же динамику процесса) и от характера набора данных.
Как известно, когнитивная компьютерная графика - это графика, которая помогает с помощью некоего изображения получить новое, т.е. еще не существующее даже в голове специалиста знание или, по крайней мере, способствовать интеллектуальному процессу получения этого знания [5].
Когнитивная графика - это совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения [6].
Методы когнитивной графики используются в искусственном интеллекте в системах, способных превращать текстовые описания задач в их образные представления, и при генерации текстовых описаний картин, возникающих во входных и выходных блоках интеллектуальных систем, а также в человеко-машинных системах, предназначенных для решения сложных, плохо формализуемых задач.
Д. А. Поспелов сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики [6]:
- Создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление.
- Визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания.
- Поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.
С возрастанием количества накапливаемых данных, даже при использовании сколь угодно мощных и разносторонних алгоритмов Data Mining, становится все сложнее "переваривать" и интерпретировать полученные результаты. А как известно, одно из положений Data Mining - поиск практически полезных закономерностей. Закономерность может стать практически полезной, только если ее можно осмыслить и понять.
Одну и ту же информацию можно представить при помощи различных средств. Для того чтобы средство визуализации могло выполнять свое основное назначение - представлять информацию в простом и доступном для человеческого восприятия виде - необходимо придерживаться законов соответствия выбранного решения содержанию отображаемой информации и ее функциональному назначению. Иными словами, нужно сделать так, чтобы при взгляде на визуальное представление информации можно было сразу выявить закономерности в исходных данных и принимать на их основе решения. "Лица Чернова" - это один из наиболее искусно разработанных средств визуализации [9].
Из всех зрительных навыков у человека сильнее всего развита способность к восприятию лиц других людей. Особый участок коры головного мозга узнает лицо, определяет направление взгляда и т.д. Другие части мозга (миндалевидное тело и островковая доля) анализируют выражение лица, а участок в префронтальной зоне лобной доли и система мозга, отвечающая за чувство удовольствия, оценивают его красоту. Лица Чернова (Chernoff Faces) - это схема визуального представления мультивариативных данных в виде человеческого лица. Каждая часть лица: нос, глаза, рот - представляет собой значение определенной переменной, назначенной для этой части [7].
Основная идея в том, что для человека очень естественно смотреть на лица, ведь все люди делают это каждый день. Поэтому анализ данных получается «натуралистичным». Легко делать сравнения и легко выявлять отклонения. Даже блондинки смогут производить мультивариативный анализ значительного количества данных.
Для каждого наблюдения рисуется отдельное "лицо", где относительные значения выбранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина носа, угол между бровями, ширина лица). Таким образом, наблюдатель может идентифицировать уникальные для каждой конфигурации значений наглядные характеристики объектов.
Итак, каждое лицо - это массив из 18 элементов, каждый из которых принимает значение от 0 до 1. Значению соответствует внешний вид соответствующей части лица. Параметры исследуемых объектов приводятся к этим значениям. Экстремумы реальных данных будут приняты как 0 и 1. Все остальное - лежащим в этом промежутке. По полученному массиву конструируется лицо по следующим параметрам:
1.Размер глаза.
2. Размер зрачка.
3. Позиция зрачка.
4. Наклон глаза.
5. Горизонтальная позиция глаза.
6. Вертикальная позиция глаза.
7. Изгиб брови.
8. Плотность брови.
9. Горизонтальная позиция брови.
10. Вертикальная позиция брови.
11. Верхняя граница волос.
12. Нижняя граница волос.
13. Обвод лица.
14. Темнота волос.
15. Наклон штриховки волос.
16. Нос.
17. Размер рта.
18. Изгиб рта.
В 1981 году Бернард Флури и Ганс Ридвил (Bernhard Flury and Hans Riedwyl) улучшили концепцию и добавили «Лицам Чернова» асимметрию, что позволило количество переменных увеличить вдвое - до 36 [1].
Сложность заключается в правильном сопоставлении исследуемых переменных с частями лица. При ошибке важные закономерности могут остаться незамеченными.
Флури в [9] приводит пример удачного анализа с помощью лиц. Он проанализировал 100 реальных и 100 поддельных банкнот по параметрам размера границ, отступов и диагоналей (рис.1).
Рис. 1. Анализ банкнот при помощи метода «лица Чернова»
Поддельные банкноты четко выделились в отдельную группу.
В последнее время появились работы по использованию асимметрии в «Лицах Чернова» для оценки динамики состояния многомерных объектов. В [3] рассматривается применение данного подхода для сравнения состояния пациентов до и после лечения (рис.2). Левая сторона лица построена по значениям параметров «до лечения», а правая - «после лечения».
Рис.2. Анализ состояния пациентов при помощи метода «лица Чернова»
Пиктографики применяются, как правило, в двух случаях: 1) когда нужно выявить характерные зависимости или группы наблюдений и 2) когда необходимо исследовать предположительно сложные взаимосвязи между несколькими переменными. В первом случае пиктографики используются для классификации наблюдений аналогично кластерному анализу [1, 6].
Авторами была исследована возможность применения пиктографиков «Лица Чернова» в задачах анализа социально-психологических данных на примере анализа мотивационной сферы студентов. Экспериментальные данные представляют собой результаты психологического тестирования (тест «Мотивация учебной деятельности» [2]) студентов пяти вузов (Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Сибирский государственный медицинский университет, Томский государственный педагогический университет, Томский институт бизнеса).
Результаты тестирования представляют собой значения семи основных шкал мотивационного профиля (П - поддержание жизнеобеспечения, К - потребность в комфорте, С - социальный статус, О - общение, Д - деловая активность, ДР - творческая активность, ОД - общественная полезность) и дополнительных шкал, отражающих соотношение астенической и стенической составляющей в обычном состоянии и состоянии фрустрации, а также соотношение «реальной» и «идеальной» мотивации. Подробное описание этих показателей представлено в [2].
Ниже представлено несколько вариантов графического отображения мотивационной сферы студентов с помощью «лиц Чернова», построенных в пакете Statistica.
На рис.3 представлены «лица», построенные по семи основным шкалам мотивационной сферы, на рис.4 - по семи основным и двум дополнительным шкалам, на рис.5 - по семи основным и четырем дополнительным. На каждом рисунке имеется также информация о взаимном соответствии характеристик «лица» и показателей мотивационной сферы.
Рис. 3. «Лица Чернова», построенные по семи основным мотивационным шкалам
Как видно из рис. 3, на основе данного набора показателей получены практически одинаковые графические отображения. Поэтому для решения задачи выявления различий в мотивационной сфере студентов на основе пиктографиков "лица Чернова» были реализованы еще два варианта - на основе 9 показателей мотивационной сферы (рис. 4), на основе 11 показателей (рис. 5) и на основе 15 показателей (рис. 6).
Рис. 4. «Лица Чернова», построенные по семи основным мотивационным шкалам и двум дополнительным
Рис. 5. «Лица Чернова», построенные по семи основным мотивационным шкалам и четырем дополнительным
Рис. 6. «Лица Чернова», построенные по семи основным мотивационным шкалам и восьми дополнительным
Заметим, что метод «Лиц Чернова» довольно сложен, а его использование требует проведения большого числа экспериментов по сопоставлению черт лица с исходными данными. Вместе с тем он является одним из наиболее эффективных методов когнитивной графики при выявлении скрытых закономерностей в разнотипных социально-психологических данных.
Когнитивная графика — это совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения.
Методы когнитивной графики используются в искусственном интеллекте в системах, способных превращать текстовые описания задач в их образные представления, и при генерации текстовых описаний картин, возникающих во входных и выходных блоках интеллектуальных систем, а также в человеко-машинных системах, предназначенных для решения сложных, плохо формализуемых задач.
Поспелов сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики:
- создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление,
- визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания,
- поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.
, например, может быть решена без привлечения математического аппарата. Введём систему координат и построим два графика, уравнениями которых являются выражения, входящие в систему. Решение системы задается точкой пересечения прямых.
Литература
- Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / ред. Поспелов Д.А.. — М: Наука, 1991. — С. 192.
- Компьютерная графика
- Педагогические технологии
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Когнитивная графика" в других словарях:
Когнитивная схема — Когнитивная карта (от лат. cognitio знание, познание) образ знакомого пространственного окружения. Когнитивные карты создаются и видоизменяются в результате активного взаимодействия субъекта с окружающим миром. При этом могут формироваться… … Википедия
Когнитивная карта — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. Когнитивная карта (от лат. cognitio знание, познание) образ зна … Википедия
ДРАКОН — Эта статья предлагается к удалению. Пояснение причин и соответствующее обсуждение вы можете найти на странице Википедия:К удалению/28 сентября 2012. Пока процесс обсуждения не завершён, статью мож … Википедия
Когнитивистика — (когнитивная наука) (лат. cognitio познание) междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта. В… … Википедия
Познание (в психологии) — Когнитивность (лат. cognitio, «познание, изучение, осознание») термин, используемый в нескольких, довольно сильно друг от друга отличающихся контекстах, обозначающий способность к умственному восприятию и переработке внешней информации. В… … Википедия
Когнитивность — В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете … Википедия
Лингвистика — Лингвистика … Википедия
Человеко-компьютерное взаимодействие — Эта статья или раздел нуждается в переработке. Пожалуйста, улучшите статью в соответствии с правилами написания статей … Википедия
Лингви́стика — Теоретическая лингвистика Фонетика Фонология Морфология Синтаксис Семантика Лексическая семантика Прагматика … Википедия
Языкове́дение — Лингвистика Теоретическая лингвистика Фонетика Фонология Морфология Синтаксис Семантика Лексическая семантика Прагматика … Википедия
Полезное
Читайте также: