من تولمين إلى المحولات: كيف أصبحت تعدين الحجج تقنية | أرجومنتري
تعدين الحجج هو مجال الذكاء الاصطناعي الذي يحدد تلقائيًا الادعاءات، والأسباب المقدمة لها، وما إذا كانت كل سبب تدعم أو تهاجم ما ترتبط به. أسس هذا المجال فلسفية أكثر من كونها حسابية. في عام 1958، نشر ستيفن تولمين كتاب "استخدامات الحجج"، الذي انفصل عن المنطق الرسمي من خلال وصف كيفية بناء الحجج اليومية في الواقع — الادعاء، الأسس، الضمان، الدعم، المؤهل، الرد. رفضه المنطقيون الرسميون إلى حد كبير؛ لكن الكتاب وجد جمهوره بين علماء البلاغة والتواصل، ولا يزال مفرداته هي مفردات هذا المجال. قام دوغلاس والتون لاحقًا بتصنيف الأنماط المتكررة للتفكير اليومي كخطط للحجج، كل منها مع أسئلة حاسمة تكشف عن أماكن فشلها. ميز جيمس فريمان بين مهاجمة استنتاج ومهاجمة الاستدلال الذي يؤدي إليه. أصبح تعدين الحجج مهمة حسابية قابلة للقياس فقط في العقد 2010، عندما ظهرت مجموعات بيانات مشروحة — مقالات إقناعية لكريستيان ستاب وإيرينا غوريفيتش، ونصوص دقيقة جدلية لأندرياس بيلدزوس ومانفريد ستيدي. تلتها نماذج عصبية، وأزالت النماذج اللغوية الكبيرة الحاجة إلى مجموعة بيانات مشروحة يدويًا في كل مجال جديد. ما لم يتغير هو أي نصف هو الصعب: العثور على الادعاءات تم حله إلى حد كبير، وقرار ما يرتبط بما، وما إذا كان يدعم أو يهاجم، لا يزال غير محلول.
كتاب فلسفي تم تجاهله من قبل المنطقيين في عام 1958 تبين أنه المواصفة لمهمة تعلم الآلة التي لم يحاولها أحد لمدة خمسين عامًا أخرى.
- نموذج تولمين لعام 1958 — الادعاء، الأسس، الضمان — تم رفضه من قبل المنطقيين الرسميين ومع ذلك أصبح المفردات العملية لتعدين الحجج.
- وصف والتون كيف يجادل الناس فعليًا، وأرفق أسئلة نقدية بكل نمط تظهر أين ينكسر.
- أصبح المجال قابلاً للقياس في العقد 2010، عندما سمحت المجموعات المعلّمة بمقارنة الأنظمة المتنافسة على نفس النصوص.
- أزالت نماذج اللغة الكبيرة عنق الزجاجة في مجموعة البيانات — لم تعد بحاجة إلى آلاف الأمثلة المعلّقة يدويًا لكل مجال.
- أما النصف الصعب فلم يتزحزح. العثور على الادعاءات محلول إلى حد كبير؛ أما تحديد ما يهاجم ماذا فلا.
الكتاب الذي كان من المفترض أن ينهي مسيرة مهنية
عندما نشر ستيفن تولمين استخدامات الحجة في عام 1958، كان الاستقبال من المنطقيين المحترفين عدائيًا. لقد كتب كتابًا عن التفكير الذي رفض أن يكون عن المنطق الرسمي، وقيل له، في الواقع، إنه قد تاه عن الخريطة. وقد روى تولمين لاحقًا أن زميلًا له بدأ يسميه كتابه المضاد للمنطق.
لم ينهي ذلك مسيرته المهنية. ما فعله هو أنه وجد جمهورًا مختلفًا تمامًا. قامت أقسام البلاغة والاتصال - خاصة في الولايات المتحدة - بالتقاط الكتاب وبناء مناهج دراسية عليه، لأن تولمين قد وصف ما يبدو عليه الجدل عندما يقوم شخص حقيقي بتقديمه.
بعد ستين عامًا تقريبًا، إذا طلبت من آلة قراءة نص محضر اجتماع وإخبارك بما تم الجدال حوله، ستستخدم مفردات تولمين للإجابة. هذه هي قصة هذه السلسلة، وهذه التدوينة هي محور القصة: كيف أصبح كتاب فلسفي رفضه المنطقيون هو المواصفة لمهمة تعلم الآلة.
ما الذي غيره تولمين فعلاً
المنطق الرسمي يهتم بالصلاحية: هل يتبع هذا الاستنتاج من هذه المقدمات؟ إنه أداة رائعة ولكنه لا يصف تقريبًا ما يقوله الناس فعليًا. لا أحد يجادل باستخدام القياسات المنطقية.
كانت خطوة تولمين هي طرح سؤال مختلف — ليس هل هذا صحيح ولكن كيف تم بناؤه. لقد قسم حجة حقيقية إلى ستة أجزاء، وثلاثة منها تقوم بالعمل الشاق:
- الادعاء — الموقف الذي يتم تقديمه. ما تطلبه فعليًا من شخص ما أن يقبله.
- الأسباب — الحقائق المقدمة كدعم. الأدلة، البيانات، المثال.
- الضمان — المبدأ الذي يتيح الانتقال من الأسس إلى الادعاء. نادرًا ما يُذكر بصوت عالٍ.
المذكرة هي الشيء المثير للاهتمام، وهي السبب في أن استخراج الحجج صعب بدلاً من كونه مملًا. الجسر غير آمن من الناحية الهيكلية، لذا يجب علينا إغلاقه يحتوي على فرضية مخفية: أن الهياكل غير الآمنة يجب إغلاقها. لا أحد يقول هذه الجملة. الجميع يفترضها. يجب على الآلة التي تقرأ النص إعادة بناء خطوة غير موجودة في النص.
الأجزاء الثلاثة الأخرى — الدعم، المؤهل، الرد — تتعامل مع التحوط والاستثناءات. معًا، تصف الحجة كهيكل بدلاً من سلسلة، وهذه النظرة الهيكلية هي ما جعل كل شيء قابلًا للحساب لاحقًا.
والتون والسؤال الذي يكسر الجدل
إذا كان تولمين قد أعطى المجال تشريحه، فإن دوغلاس والتون قد أعطاه دليلًا ميدانيًا. من خلال العمل في التسعينيات وأوائل الألفية، قام والتون بتصنيف الأنماط المتكررة في التفكير اليومي — الاستئناف إلى رأي الخبراء، الحجة من خلال التشبيه، الحجة من خلال العواقب، الحجة من خلال العلامة — كـ خطط الحجة.
الدليل مفيد. ما يجعله قويًا هو النصف الثاني: كل مخطط يأتي مع أسئلة نقدية، التحديات المحددة التي تكشف عن مكان فشل هذا النمط. بالنسبة لجذب رأي الخبراء: هل هذه الشخص خبير فعلاً في هذا المجال؟ هل يتفق خبراء آخرون؟ هل الادعاء متسق مع الأدلة؟
هذه هي أكثر الأشياء فائدة في كل التقليد لأي شخص يجلس في اجتماع، ولا يكلف شيئًا لتطبيقها. عندما يجادل شخص ما من موقع السلطة، لا يتعين عليك أن تختلف مع الاستنتاج. تسأل السؤال الحاسم الذي يدعوه النمط نفسه. ليس هذا عدوانيًا؛ بل هو ما يطلبه الجدل.
فريمان والتمييز الذي جعله قابلاً للحساب
أضاف عمل جيمس فريمان عام 1991 حول الهيكل الكلي للحجة العنصر الأكثر أهمية للآلات. لقد رسم خطًا صارمًا بين شيئين يسميهما الناس بشكل غير رسمي اختلافًا.
يمكنك مهاجمة الاستنتاج — الجدل بأنه غير صحيح. أو يمكنك مهاجمة الاستدلال — قبول كل حقيقة مقدمة وإنكار أن الاستنتاج يتبع منها. دراستك معيبة و دراستك جيدة لكنها لا تظهر ما تعتقد أنها تظهر هما تحركات مختلفة تمامًا، ومعاملتهما كشيء واحد يفقد معظم المعلومات في خلاف حقيقي.
فريمان أيضًا فصل بين المقدمات التي تعمل معًا فقط والمقدمات التي يمكن أن تقف بمفردها — الفرق بين حجة تنهار إذا أزلت أحد أركانها وأخرى تضعف فقط. بمجرد أن تحصل على تلك التمييزات، لم تعد الحجة نثرًا. إنها رسم بياني معنون، والرسم البياني المعنون هو شيء يمكن أن يتم تقييمه بواسطة الكمبيوتر.
ثم لم يحدث شيء لمدة عشرين عامًا
كانت النظرية موجودة بحلول أوائل التسعينيات. لم يصل المجال الحاسوبي حتى العقد الثاني من الألفية، والسبب ليس مثيرًا: لم يكن هناك ما يمكن القياس ضده.
يصبح مجال البحث مجالاً بحثياً عندما يمكن مقارنة الأساليب المتنافسة على نفس البيانات. كان ذلك يتطلب من شخص أن يجلس مع آلاف الوثائق ويحدد، يدوياً، أي العبارات كانت ادعاءات، وأيها كانت مقدمات، وأيها دعمت أو هاجمت أي منها. قام كريستيان ستاب وإيرينا غوريفيتش بذلك من أجل المقالات الإقناعية. قام أندرياس بيلدزوس ومانفريد ستيدي ببناء مجموعة من النصوص الجدلية القصيرة خصيصاً لدراسة الهيكل.
تتم تغطية هذا العمل بشكل صحيح في المنشور التالي في هذه السلسلة. ما يهم هنا هو الشكل الذي كشف عنه. بمجرد أن تتمكن من تقييم الأنظمة، يمكنك أن ترى أي الأجزاء صعبة - وكانت الإجابة فورية ولم تتغير حقًا.
السؤال الذي يجب طرحه في اجتماعك القادم
عندما يجادل شخص ما من موقع السلطة - استشاري، معيار، دراسة مسماة - لا تتحدى الاستنتاج. اسأل بدلاً من ذلك سؤال والت: هل هذا خبير في هذا الشيء المحدد، وهل يتفق خبراء آخرون؟ لاحظ كم مرة لم يتحقق أحد.
العثور على المطالبات سهل. كل شيء بعد ذلك ليس كذلك.
تخبرنا المعايير المنشورة قصة متسقة. في مجموعة مقالات الإقناع، يصل تحديد وتصنيف المكونات الجدلية إلى حوالي 73% F1. أما تحديد كيفية ارتباط تلك المكونات ببعضها البعض - ما يرتبط بما، وما إذا كان يدعم أو يهاجم - فيقع بالقرب من 48%. في مجموعة بيانات التعليقات العامة CDCP التي أنشأها جون سوك بارك وكلير كاردى، ينخفض اكتشاف العلاقات إلى حوالي 34%.
تلك الفجوة هي المجال. إنها ليست نتيجة نماذج ضعيفة، وقد نجت من كل تغيير في البنية منذ ذلك الحين. تحسنت عملية الكشف بشكل مستمر. بالكاد تحركت العلاقات.
الأسباب هي هيكلية أكثر منها تقنية، وهي موضوع المنشور الثالث في هذه السلسلة: الخلاف نادر في البيانات، وهو يعتمد على السياق الذي لا تحتوي عليه الجملة، وغالبًا ما تكون الخطوة الربط غير مذكورة — ضمان تولمين، الذي لا يزال مفقودًا، بعد ستين عامًا.
لكن أليس هذا مجرد معالجة اللغة الطبيعية؟
إنه يستخدم نفس الآلات، لذا فإن الاعتراض عادل. الفرق هو في ما يتم استرداده.
تحليل المشاعر يسأل عن شعور النص. التلخيص يسأل عما يقوله. التعرف على الكيانات المسماة يسأل عن من وما يظهر فيه. الثلاثة تتعلق بالمحتوى. استخراج الحجج يسأل عن الهيكل — أي جملة تقوم بعمل جدلي على أي جملة أخرى، وفي أي اتجاه.
تتمتع هذه التمييز بميزة عملية. يمكن صياغة جملة بشكل سلبي بينما تدعم الادعاء المرتبطة به: ضغط الجدول الزمني يزيد من المخاطر يعزز حجة أن المشروع محفوف بالمخاطر. أي نظام يقوم بالتقييم بناءً على النغمة يحصل على ذلك بشكل عكسي، في كل مرة. الحجة المعلوماتية التي تستخرجها عملية التنقيب عن الحجج ليست في الكلمات. إنها في العلاقات بينها.
ما الذي غيرته النماذج الكبيرة، وما الذي لم تغيره
الفصل الأحدث هو الذي يعرفه الجميع. يمكن لنماذج اللغة العامة أداء مهام استخراج الحجج دون الحاجة إلى التدريب على مجموعة بيانات مشروحة أولاً، مما يزيل أكبر عقبة عملية كانت تواجه هذا المجال: الحاجة إلى آلاف الأمثلة المعلّمة يدويًا لكل مجال جديد.
هذه انقطاع حقيقي، وهو ما جعل استخراج الحجج قابلاً للاستخدام على النصوص التجارية العادية بدلاً من الاقتصار على مجموعات المقالات المنسقة. يتم تغطيته في المنشور الرابع.
ما لم تفعله هو سد الفجوة. المشاكل الهيكلية لا تزال هيكلية. النموذج الذي قرأ الإنترنت بالكامل لا يزال عليه أن يقرر ما إذا كانت هذه الاعتراضات موجهة إلى ذلك السبب أو إلى الاستنتاج وراءه، والنص لا يزال لا يوضح ذلك.
ما الذي تقترحه ستين عامًا من هذا حول حججك الخاصة
- الاختلاف هو المكان الذي تعيش فيه الخلافات عادة. شخصان يتفقان على كل حقيقة ومع ذلك يختلفان يتنازعان حول مبدأ غير مُصرح به. سمّه وستصبح المحادثة أقصر.
- الهجوم على الاستنتاج ليس هو نفسه الهجوم على الحقائق. تحديد أيهما تقوم به — بصوت عالٍ — ينقذ الشخص الآخر من الدفاع عن الشيء الخطأ.
- كل استئناف للسلطة يأتي مع سؤاله الخاص للاختبار. كتب والتون هذه الأسئلة. استخدامهم ليس عداءً؛ بل هو النمط الذي يعمل كما هو مقصود.
- البنية هي ما يبقى. بعد ستة أشهر، لا يتذكر أحد الصياغة. ما يحتاجون إليه هو أي اعتراض تم طرحه وما إذا كان هناك من أجاب عليه.
كتاب ضد المنطق
كان نقاد تولمين محقين في شيء واحد: استخدامات الحجة لم يكن حقًا كتابًا عن المنطق الرسمي. كان كتابًا عن كيفية تفكير الناس عندما تكون المخاطر حقيقية والمقدمات قابلة للنقاش ولا يوجد وقت للاستدلال.
اتضح أن هذه كانت المشكلة الأصعب والأكثر فائدة. كل نظام يقرأ نصًا اليوم ويخبرك بما تم الادعاء به، وعلى أي أسس، وما الذي تم الجدال ضده يعمل بناءً على وصفه. ليس سيئًا لكتاب ضد المنطق.
سلسلة استخراج الحجج
خمسة منشورات حول كيفية تعلم الآلات قراءة الحجج - من أين جاء هذا المجال، ولماذا تعتبر مشكلاته الصعبة صعبة، وكيف نطبقها.
عقد من مجموعات البيانات المعلّمة يدويًا التي حولت استخراج الحجج من فكرة إلى مهمة قابلة للقياس.
الخلاف نادر في البيانات ويعتمد على السياق الذي لا تحتويه الجملة.
أزالت نماذج عدم الاعتماد على البيانات الزائدة عن الحاجة عنق الزجاجة في مجموعة البيانات وتركت المشكلات الهيكلية بالضبط حيث كانت.
تطبيقه: فئات الحجج، ادعاء رئيسي واحد لكل فئة، ولماذا الثقة هي إشارة تصنيف خاطئة.
المصادر والمزيد من القراءة
نموذج الادعاء/الأسس/التبرير — المفردات التي لا يزال يستخدمها المجال بأسره.
فهرس أنماط التفكير المتكررة والأسئلة النقدية التي تختبر كل واحدة منها.
الهجوم على الاستنتاج مقابل الهجوم على الاستدلال إليه — التمييز الذي جعل هيكل الحجة قابلاً للحساب.
المسح القياسي للمجال الحاسوبي، تعريفات مهامه ومشاكله المفتوحة.
المجموعة المعلّقة التي جعلت استخراج الحجج قابلاً للقياس، ومصدر أرقام F1 للمكونات والعلاقات المذكورة هنا.
مجموعة بيانات CDCP، حيث تبلغ دقة اكتشاف العلاقات حوالي 34% F1.
الأسئلة المتكررة
ما هو استخراج الحجج؟
تعدين الحجج هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يحدد تلقائيًا الهيكل الجدلي داخل النصوص العادية: أي الجمل تقدم ادعاءات، وأيها تقدم أسبابًا، وما إذا كان كل سبب يدعم أو يهاجم الادعاء المرتبط به. الناتج هو خريطة منظمة بدلاً من ملخص.
من أسس استخراج الحجج؟
لا يوجد مؤسس واحد. الأساس النظري هو نموذج ستيفن تولمين لهيكل الحجة عام 1958، الذي تم توسيعه بواسطة مخططات الحجة لدوجلاس والتون وحساب جيمس فريمان لهياكل الحجة الكبرى. تشكل المجال الحاسوبي في العقد 2010 عندما جعلت المجموعات المعلّقة قياسها ممكنًا.
لماذا كانت كتابات تولمين مثيرة للجدل؟
لأنها كانت كتابًا عن التفكير الذي رفض أن يكون عن المنطق الرسمي. جادل تولمين بأن الصلاحية هي السؤال الخاطئ للحجة اليومية، ووصف الهيكل بدلاً من ذلك. رفضه المنطقيون المحترفون إلى حد كبير؛ بينما اعتمده علماء البلاغة والتواصل وبنوا مناهج دراسية عليه.
ما هو الضمان في نموذج تولمين؟
الضمان هو المبدأ الذي يتيح الانتقال من أرضك إلى ادعائك. في "الجسر غير آمن، لذا يجب علينا إغلاقه"، الضمان هو أن الهياكل غير الآمنة يجب أن تُغلق. نادرًا ما يتم ذكر الضمانات بصوت عالٍ، وهذا هو السبب بالضبط في أن استخراج الحجج تلقائيًا يكون صعبًا.
ما هي مخططات الحجة لدى والتون؟
أنماط التفكير اليومية المتكررة - الاستناد إلى رأي الخبراء، الحجة من خلال التشبيه، الحجة من خلال العواقب - كل منها مرتبط بأسئلة نقدية تكشف عن أماكن فشل هذا النمط. الأسئلة النقدية هي النصف العملي المفيد: فهي تمنحك وسيلة لاختبار حجة دون إنكار نتيجتها ببساطة.
لماذا يعتبر اكتشاف العلاقات أصعب من العثور على الادعاءات؟
لأن العلاقات تعتمد على السياق الذي لا تحتوي عليه الجملة، فإن الخطوة الربط عادة ما تكون غير مذكورة، والاختلاف نادر في البيانات المعلّمة. تظهر المعايير المنشورة اكتشاف المكونات بنسبة حوالي 73% F1 مقابل اكتشاف العلاقات بنسبة قريبة من 48% على نفس المجموعة، وحوالي 34% على المجموعات الأكثر صعوبة.
هل حلت نماذج اللغة الكبيرة مشكلة استخراج الحجج؟
لقد أزالوا أكبر عائق عملي - الحاجة إلى مجموعة بيانات مشروحة يدويًا في كل مجال جديد - مما جعل التكنولوجيا قابلة للاستخدام على النصوص التجارية العادية. لم يغلقوا الفجوة الهيكلية. لا يزال تحديد ما يرتبط بما، وفي أي اتجاه، هو الجزء الصعب.
Argumentree Team
Decision Science
The Argumentree team explores the science of better decisions—from ancient philosophy to modern AI.
شاهد النظرية مطبقة
الصق نصًا واحصل على شجرة منظمة للمؤيدين والمعارضين — الادعاءات، والأسباب وراءها، وما يعارضها.
