개념적 혼합

Conceptual blending

인지언어학에서 개념적 통합이나 시각적 응용이라고도 하는 개념적 혼합은 길레스 포코니에와 마크 터너에 의해 개발된 인식 이론이다. 이 이론에 따르면, 다양한 시나리오에서 나오는 요소와 중요한 관계는 잠재의식적 과정에서 "혼합"되는데, 이는 일상적인 사고와 언어에 유비쿼터스한 것으로 가정된다. 밈학자와 마찬가지로, 그것은 아이디어의 문화적 전달에 대한 단일화된 계정을 만들려는 시도다.[1]

역사

이 이론의 발전은 1993년에 시작되었으며, 대표적인 초기 공식은 온라인 기사인 "개념 통합과 공식 표현"[2]에서 찾아볼 수 있다. 터너와 포코니에는 아서 코이슬러의 1964년 저서 창조행위가 개념적 혼합의 초기 선구자로 인용된다: 코이슬러는 그가 "매트릭스의 분리"라고 불렀던 예술, 과학, 유머에서 창조적 업적에서 공통적인 패턴을 찾아냈다.[3] 다소 다른 용어를 사용한 새로운 버전의 혼합 이론은 터너와 파우코니어의 2002년 책 "The Way We Think"에서 제시되었다.[4] Fauconnier와 Turner 공식에서 개념적 혼합은 조지 라코프와 라파엘 누네즈의 "수학의 이해는 은유적 혼합의 광범위한 네트워크의 숙달이 필요하다"[5]고 저자들이 주장하는 이론적 도구 중 하나이다.

컴퓨터 모델

개념적 혼합은 프레임 기반 이론과 밀접하게 관련되어 있지만, 프레임(또는 프레임과 같은 사물)을 어떻게 결합하는가에 대한 이론이라는 점에서 주로 이러한 이론들을 뛰어넘는다. 개념적 혼합(당시 존재하지 않았던)과 밀접하게 관련이 있는 '뷰 어플리케이션'이라는 프로세스의 초기 연산 모델은 1980년대에 슈라이거가 카네기 멜론 대학과 PARC에서 시행한 것으로, 복잡한[6] 장치와 과학적 추론에 관한 인과적 추론의 영역에 적용되었다.[7] 혼합에 대한 보다 최근의 계산 계정은 수학 같은 분야에서 개발되었다.[8] 일부 이후의 모델은 초기 구현 당시에는 존재하지 않았던 구조 매핑에 기초한다. 최근 내부 환경의 비단조 확대의 AI추론 시스템(그리고 일치로 프레임 기초 이론), 일반적인 틀 수 있는 설명하기 위한 복잡한 인간 개념 조합(그 PET-FISH 문제처럼)및 개념 접목시킨[9]이 시험 및 개발에 둘 다 인지 약품에 의한[10]과 계산 cr.eativi지원서를 [11][12]제출하다

그 이론의 철학적인 지위

그의 저서 문학 마인드[13] (p. 93)에서 개념 혼합 이론가 마크 터너는 다음과 같이 말한다.

개념적 혼합은 우리의 모든 현실의 기본적인 구성에서 사회적, 과학에 이르기까지 일상적 정신의 근본적인 도구다.

개념적 혼합에서 얻은 통찰은 창조적 사고의 산물을 구성하지만, 개념적 혼합 이론은 그 자체가 창조성의 완전한 이론은 아니다. 왜냐하면 그것은 혼합에 대한 투입물이 어디에서 비롯되는지에 대한 문제를 조명하지 않기 때문이다. 즉, 개념적 혼합은 창조적인 제품을 기술하는 용어를 제공하지만 영감의 문제에 대해서는 거의 말할 것이 없다.[citation needed]

네트워크 모델

혼합 특성

Fauconnier와 Turner가 기술한 바와 같이, 정신적 공간은 인간의 추리와 의사소통의 이면에 있는 과정을 구성하는 데 사용되는 작은 개념 컨테이너다. 문맥에 따라 특정한 목적을 위해 사람들이 생각하고 이야기하면서 끊임없이 만들어진다.[14] 통합 네트워크의 기본 형태는 담론이 진행됨에 따라 언제라도 수정할 수 있는 최소 4개의 분리되고 상호 연결된 공간으로 구성된다.[14][15] 파우코니에와 터너는 또한 정신 공간이 일하는 기억 속에서 생성되어 장기 기억 속에 저장된 지식과 연결되어 있다고 제안한다. 정신적 공간에 존재하는 원소들은 뉴런의 해당 집단의 활성화와 닮았다고 한다.[15][16]

네트워크 모델

제안된 다양한 유형의 정신적 공간은 다음과 같다.

  • 일반 공간 – 모든 입력 공간에 존재하는 공통 구조 캡처
  • 입력 공간 – 특정 상황 또는 아이디어의 내용 제공
  • 혼합 공간 – 일반 공간의 일반적인 구조뿐만 아니라 선택적 투영을[14] 통해 이 공간에 선택 및 매핑된 입력 공간의 일부 요소 포함

상대편의 교차 공간 매핑은 입력 공간의 일치하는 구조들 사이의 은유적 연결과 같은 다양한 유형의 연결을 나타낸다.[14]

보다 복잡한 통합 네트워크의 일부 사례에서는 입력 및 혼합 공간이 여러 개 있다.[14][15]

블렌딩

혼합 과정은 혼합된 공간에 새로운 구조를 만드는 결과를 낳는다. 어떤 입력 공간에서도 직접적으로 발견되지 않는 이 새로운 구조는 특정한 목표를 달성하기 위해 필요하다. 비상구조는 다음 세 가지 작업을 통해 생성된다.

  • 구성 – 별도의 입력 공간으로부터 요소들을 함께 구성함으로써만 관측 가능한 요소들 간의 관계를 제공한다.
  • 완료 – 입력 공간의 요소와 연관된 추가 의미를 혼합 공간으로 전달
  • 정교함 – 혼합물을 시뮬레이션처럼[14] 동적으로 실행한다는 생각을 나타낸다.

선택적 투영이란 입력 공간의 모든 것이 혼합에 투영되지 않는다는 관측을 말한다.[14]

혼합의 예 - 승려

이 혼합물이 어떻게 작용하는지를 설명하기 위해 Fauconnier와 Turner는 그의 저서 The Act of Creation (1964)에서 원래 아서 코슬러가 논의한 승려의 수수께끼를 제시한다.

어느 날 새벽부터 한 스님이 산을 오르기 시작하여 해질녘에 정상에 도달하여 어느 날 새벽부터 해질 무렵에 도달하는 산기슭으로 다시 걷기 시작할 때까지 며칠 동안 상상을 명상한다. 출발이나 정지, 여행 중 걸음걸이에 대한 추측은 하지 않고, 그가 두 개의 별도 여행에서 당일 같은 시간에 차지하는 길 위에 장소가 있다는 것을 증명한다.

문제를 해결하려면 같은 날 스님이 동시에 산을 오르내리는 시나리오를 상상해야 한다. 비록 이 상황이 허구적이고 실현 가능성이 희박하지만, 그것은 여전히 해결책으로 이어질 수 있다. 이런 새로운 방식으로 서술된 문제를 가지고, 이제 스님이 여행 중에 자신을 만나는 장소와 시간이 있어야 한다는 것을 쉽게 이해할 수 있게 되었다. 이 "만남"은 수수께끼에서 요구하는 길에 장소가 있다는 증거를 제공한다. 스님이 하루는 올라가는 시나리오는 이 경우에 하나의 입력공간으로 표현되는 반면, 스님이 내려가는 날은 두 번째 입력공간이다. 한 입력 공간에 있는 스님과 다른 입력 공간에 있는 스님의 연결은 교차 공간 매핑의 예로 간주된다. 예를 들어, 일반적인 공간은 두 입력에 존재하는 공통 요소인 산길을 포함한다. 혼합된 공간은 통합이 이루어지는 곳이다. 낮과 산의 길과 같은 어떤 요소들은 하나로 합쳐져서 혼합된 공간에 매핑되는 반면, 승려와 같은 다른 요소들은 별도로 투영된다. 투영으로 하루의 시간과 투영 중 스님의 동작 방향을 보존했기 때문에 그 혼합에는 두 명의 스님이 따로 있다. 이 공간에서는 스님과의 만남으로 이어지는 새로운 구조의 '달리기'도 가능하다.[14]

4가지 주요 통합 네트워크 유형

심플렉스

심플렉스 네트워크에서 입력 공간 중 하나는 유기 프레임을 포함하고, 다른 하나는 특정 요소를 포함한다.[15] 이러한 유형의 통합 네트워크에서, 한 입력 공간의 프레임과 관련된 역할은 다른 입력 공간의 요소로서 값과 함께 혼합된 공간에 투영된다. 그리고 나서 그것들은 새로운 구조로 통합된다.[16]

거울

미러 네트워크는 각각의 정신적 공간에 존재하는 공유 조직 프레임에 의해 특징지어진다. 승려 수수께끼는 이 네트워크의 한 예다.

싱글 스코프

단일 범위 네트워크는 서로 다른 조직 프레임을 가진 두 개의 입력 공간으로 구성된다. 이런 상황에서는 혼합된 공간에 하나의 프레임만 투영된다.

더블 스코프

이중 스코프 네트워크에서, 입력 공간에 두 개의 서로 다른 조직 프레임이 있으며, 혼합 공간에는 두 입력 공간으로부터 각 프레임의 일부가 포함되어 있다.[16]

바이탈 관계

활력 관계는 다른 입력 공간의 요소들 사이의 연결 중 일부를 설명한다. 예를 들어, 승려 수수께끼에서는 시간은 혼합된 공간에 압축되어 있는 중요한 관계로 취급되고, 그 결과 스님은 동시에 산을 오르내릴 수 있게 된다. 다른 유형의 중요한 관계들에는 인과관계, 변화, 공간, 정체성, 역할 및 일부가 포함된다.[16]

비판

개념 혼합 이론에 대한 주요 비판은 레이먼드 W. 깁스 주니어(2000년)에 의해 제안되었는데, 그는 이론이 어떤 행동을 예측하는 데 필요한 시험 가능한 가설의 부족을 지적했다. 그는 혼합 이론은 하나의 이론으로 취급될 수 없고 오히려 하나의 틀로 취급될 수 있다고 설명해왔다. 그러나 시험할 근본 가설이 하나 없기 때문에 여러 가지 가설들을 대신 시험해 보아야 하는데 이는 이론에 문제가 될 수 있다. 또한 Gibbs는 이러한 과정의 제품 분석에서 언어 프로세스에 대한 정보를 추론하는 것은 올바른 접근법이 아닐 수 있다고 제안했다. 나아가 그는 다른 언어 이론들이 다양한 인지 현상을 설명하는 데 동등하게 효과적이라고 제안했다.[17] 이러한 비판은 파우코니에 의해 직접 답변되었다. [18]

그 이론은 또한 불필요한 복잡성으로 비판되어 왔다. 최소 네트워크 모델은 최소 4개의 정신적 공간을 필요로 하지만, David Ritchie(2004)는 제안된 혼합의 많은 부분이 더 간단한 통합 프로세스에 의해 설명될 수 있다고 주장한다. 그는 또한 불교 승려와 같은 몇몇 혼합의 예들이 다른 해석을 할 수 있다는 것을 보여주었다. [1]

참고 항목

메모들

  1. ^ a b Ritchie, L. David (2004). "Lost in "conceptual space": Metaphors of conceptual integration". Metaphor and Symbol. 19: 31–50. doi:10.1207/S15327868MS1901_2. S2CID 144183373. Retrieved 2020-06-14.
  2. ^ Wayback Machine에 보관된 개념적 통합 및 공식 표현식 및 2006-05-16
  3. ^ 마크 터너, 길레스 포코니에: 우리가 생각하는 방식. 개념적 혼합과 마음의 숨겨진 복잡성. 뉴욕: Basic Books 2002, 페이지 37
  4. ^ Fauconnier, Gilles; Turner, Mark (2008), The Way We Think: Conceptual Blending and the Mind's Hidden Complexities, Basic Books.
  5. ^ Lakoff, George; Núñez, Rafael (2003), Where mathematics comes from, Basic Books, p. 48, ISBN 0-465-03770-4
  6. ^ Srager, J. (1987) 이론은 무지시 학습에서 뷰 애플리케이션을 통해 변화한다. 기계 학습 2(3), 247–276.
  7. ^ 슈라이저, J. (1990) 상식적 인식과 이론 형성의 심리. Srager & Langley (Eds.) 과학적 발견과 이론 형성의 컴퓨터 모델. 산 마테오, CA: 모건 카우프만.
  8. ^ 구헤, 마르쿠스, 앨리슨 피세, 알란 스마일, 마리카멘 마르티네스, 마틴 슈미드브, 헬마르 구스트, 카이-우웨 쿤베르거, 울프 크룸맥(2011년). 기초 수학의 개념적 혼합에 대한 계산적 계정. 인지 시스템 연구 제12권, 2011년 9월-4일, 페이지 249-265 복합 인식에 관한 특별호
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  10. ^ Lieto, A.; Perrone, F.; Pozzato, G.L.; Chiodino, E. (2019). "Beyond subgoaling: A dynamic knowledge generation framework for creative problem solving in cognitive architectures". Cognitive Systems Research. 58: 305–316. doi:10.1016/j.cogsys.2019.08.005. hdl:2318/1726157. S2CID 201127492.
  11. ^ Lieto, A.; Pozzato, G.L. (2019). "Applying a description logic of typicality as a generative tool for concept combination in computational creativity". Intelligenza Artificiale. 13: 93–106. doi:10.3233/IA-180016. hdl:2318/1726158.
  12. ^ Chiodino, E.; Di Luccio, D.; Lieto, A.; Messina, A.; Rubinetti, D.; Pozzato, G.L. (2020). "A Knowledge-based System for the Dynamic Generation and Classification of Novel Contents in Multimedia Broadcasting, Proceedings of ECAI 2020, 24th European Conference on Artificial Intelligence, 2020". {{cite journal}}: Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  13. ^ Turner, Mark (1997), The literary mind, Oxford University Press.
  14. ^ a b c d e f g h Fauconnier, Gilles; Turner, Mark (1998). "Conceptual Integration Networks". Cognitive Science. 22 (2): 133–187. doi:10.1207/s15516709cog2202_1.
  15. ^ a b c d Fauconnier, Gilles; Turner, Mark (2003). "Conceptual Blending, Form and Meaning". Recherches en Communication. 19. doi:10.14428/rec.v19i19.48413.
  16. ^ a b c d Birdsell, J. Brian (2014). "Fauconnier's theory of mental spaces and conceptual blending". The Bloomsbury Companion to Cognitive Linguistics: 72–90.
  17. ^ Gibbs, W. Raymond (2000). "Making good psychology out of blending theory". Cognitive Linguistics. 11: 347±358.
  18. ^ Fauconnier, Gilles (2021). "Semantics and Cognition" (PDF). Revista Diadorim. 22 (3). Retrieved 2021-07-18.

외부 링크