वह किताब जो एक करियर का अंत करने वाली थी

जब स्टीफन टौल्मिन ने 1958 में The Uses of Argument प्रकाशित किया, तो पेशेवर तर्कशास्त्रियों से प्रतिक्रिया शत्रुतापूर्ण थी। उन्होंने तर्क करने के बारे में एक किताब लिखी थी जो औपचारिक तर्कशास्त्र के बारे में नहीं थी, और उन्हें प्रभावी रूप से बताया गया कि वह मानचित्र से भटक गए हैं। टौल्मिन ने बाद में बताया कि एक सहयोगी ने इसे उनकी एंटी-लॉजिक किताब कहना शुरू कर दिया।

इसने उसके करियर का अंत नहीं किया। बल्कि, इसने एक पूरी तरह से अलग दर्शक वर्ग को खोज निकाला। रेटोरिक और संचार के विभाग — विशेष रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका में — ने इस पुस्तक को उठाया और इसके आधार पर पाठ्यक्रम बनाए, क्योंकि टौल्मिन ने ऐसा कुछ किया था जो औपचारिक तर्क ने कभी करने की कोशिश नहीं की। उसने यह वर्णन किया था कि जब एक असली व्यक्ति तर्क करता है, तो वह कैसा दिखता है।

साठ साल बाद, यदि आप एक मशीन से एक बैठक की ट्रांसक्रिप्ट पढ़ने और यह बताने के लिए कहते हैं कि क्या तर्क किया गया, तो यह उत्तर देने के लिए टौल्मिन की शब्दावली का उपयोग करेगी। यही इस श्रृंखला की कहानी है, और यह पोस्ट इसका सार है: कैसे एक दर्शन की किताब जिसे तर्कशास्त्रियों ने अस्वीकार किया, एक मशीन-लर्निंग कार्य के लिए विशिष्टता बन गई।

टौल्मिन ने वास्तव में क्या बदला

औपचारिक तर्क वैधता से संबंधित है: इन पूर्वधारणाओं के आधार पर, क्या यह निष्कर्ष निकलता है? यह एक उत्कृष्ट उपकरण है और यह लगभग कुछ भी नहीं बताता है जो लोग वास्तव में कहते हैं। कोई भी सिलॉजिज्म में तर्क नहीं करता।

टौल्मिन का कदम एक अलग सवाल पूछना था — न कि क्या यह मान्य है बल्कि यह कैसे बनाया गया है। उसने एक वास्तविक तर्क को छह भागों में तोड़ा, और उनमें से तीन मुख्य काम करते हैं:

• दावा — वह स्थिति जो प्रस्तुत की जा रही है। आप वास्तव में किसी से क्या स्वीकार करने के लिए कह रहे हैं।
• आधार — समर्थन में प्रस्तुत किए गए तथ्य। साक्ष्य, डेटा, उदाहरण।
• वारंट — यह सिद्धांत है जो आधार से दावे की ओर बढ़ने की अनुमति देता है। लगभग कभी भी ज़ोर से नहीं कहा जाता।

वारंट दिलचस्प है, और यही कारण है कि तर्क खनन कठिन है न कि थकाऊ। पुल संरचनात्मक रूप से असुरक्षित है, इसलिए हमें इसे बंद कर देना चाहिए में एक छिपा हुआ पूर्वधारणा है: कि असुरक्षित संरचनाओं को बंद कर देना चाहिए। कोई भी वह वाक्य नहीं कहता। सभी इसे मान लेते हैं। पाठ को पढ़ने वाली मशीन को एक ऐसा कदम पुनर्निर्माण करना होगा जो पाठ में नहीं है।

अन्य तीन भाग — बैकिंग, क्वालिफायर, और रिबटल — हेजिंग और अपवादों को संभालते हैं। मिलकर ये एक तर्क का वर्णन एक संरचना के रूप में करते हैं न कि एक श्रृंखला के रूप में, और यही संरचनात्मक दृष्टिकोण है जिसने बाद में पूरे मामले को संगणनीय बनाया।

वाल्टन और वह सवाल जो तर्क को तोड़ता है

यदि टौल्मिन ने क्षेत्र को उसकी संरचना दी, तो डगलस वाल्टन ने इसे एक क्षेत्र मार्गदर्शिका दी। 1990 और 2000 के दशक में काम करते हुए, वाल्टन ने रोजमर्रा की तर्कशक्ति के पुनरावृत्त पैटर्नों को सूचीबद्ध किया — विशेषज्ञ राय पर अपील, उपमा से तर्क, परिणामों से तर्क, संकेत से तर्क — जिन्हें तर्क योजना कहा गया।

सूची उपयोगी है। इसे शक्तिशाली बनाने वाली बात इसका दूसरा भाग है: प्रत्येक योजना के साथ महत्वपूर्ण प्रश्न होते हैं, जो उन विशिष्ट चुनौतियों को उजागर करते हैं जहाँ वह पैटर्न विफल होता है। विशेषज्ञ की राय के लिए अपील: क्या यह व्यक्ति वास्तव में इस क्षेत्र में एक विशेषज्ञ है? क्या अन्य विशेषज्ञ सहमत हैं? क्या यह दावा सबूतों के साथ संगत है?

यह पूरे परंपरा में किसी भी बैठक में बैठे व्यक्ति के लिए सबसे उपयोगी चीज है, और इसे लागू करने में कुछ भी खर्च नहीं होता। जब कोई प्राधिकरण से तर्क करता है, तो आपको निष्कर्ष से असहमत होने की आवश्यकता नहीं है। आप वह महत्वपूर्ण प्रश्न पूछते हैं जिसे पैटर्न स्वयं आमंत्रित करता है। यह आक्रामक नहीं है; यह वही है जो तर्क मांग रहा है।

फ्रीमैन और वह भेद जिसने इसे गणनीय बनाया

जेम्स फ्रीमैन का 1991 का काम तर्क मैक्रोस्ट्रक्चर पर मशीनों के लिए सबसे महत्वपूर्ण टुकड़ा जोड़ता है। उन्होंने दो चीजों के बीच एक स्पष्ट रेखा खींची, जिन्हें लोग सामान्यतः असहमति कहते हैं।

आप एक निष्कर्ष पर हमला कर सकते हैं - तर्क करें कि यह गलत है। या आप निष्कर्ष पर हमला कर सकते हैं - प्रस्तुत किए गए हर तथ्य को स्वीकार करें और यह इनकार करें कि निष्कर्ष उनसे निकलता है। आपका अध्ययन दोषपूर्ण है और आपका अध्ययन ठीक है लेकिन यह वह नहीं दिखाता जो आप सोचते हैं पूरी तरह से अलग कदम हैं, और इन्हें एक ही मानने से वास्तविक असहमति में अधिकांश जानकारी खो जाती है।

फ्रीमैन ने उन तर्कों को भी अलग किया जो केवल एक साथ काम करते हैं और उन तर्कों को जो स्वतंत्र रूप से खड़े होते हैं — एक ऐसे तर्क के बीच जो एक पैर हटाने पर ढह जाता है और एक ऐसा जो केवल कमजोर हो जाता है। जब आपके पास ये भेद होते हैं, तो एक तर्क अब गद्य नहीं होता। यह एक लेबल वाला ग्राफ होता है, और एक लेबल वाला ग्राफ ऐसा कुछ है जिस पर एक कंप्यूटर स्कोर कर सकता है।

फिर बीस सालों तक कुछ नहीं हुआ

यह सिद्धांत 1990 के दशक की शुरुआत तक स्थापित हो चुका था। गणनात्मक क्षेत्र 2010 के दशक में आया, और इसका कारण असाधारण नहीं है: मापने के लिए कुछ नहीं था।

एक शोध क्षेत्र तब बनता है जब प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोणों की तुलना एक ही डेटा पर की जा सके। इसके लिए किसी को हजारों दस्तावेजों के साथ बैठकर यह हाथ से चिह्नित करना आवश्यक था कि कौन से हिस्से दावे थे, कौन से पूर्वधारणाएँ थीं, और कौन किसका समर्थन या हमला कर रहा था। क्रिश्चियन स्टैब और इरीना गुरेविच ने इसे प्रेरक निबंधों के लिए किया। एंड्रियास पेल्डज़स और मैनफ्रेड स्टेडे ने संरचना का अध्ययन करने के लिए विशेष रूप से छोटे तर्कात्मक पाठों का एक कॉर्पस बनाया।

वह काम इस श्रृंखला के अगले पोस्ट में सही तरीके से कवर किया गया है। यहाँ जो महत्वपूर्ण है वह है जो आकार प्रकट हुआ। एक बार जब आप सिस्टम को स्कोर कर सकते हैं, तो आप देख सकते हैं कि कौन से हिस्से कठिन हैं — और उत्तर तुरंत था और वास्तव में कभी नहीं बदला।

दावे ढूंढना आसान है। उसके बाद सब कुछ आसान नहीं है।

प्रकाशित बेंचमार्क एक सुसंगत कहानी बताते हैं। प्रेरक निबंध कॉर्पस पर, तर्कसंगत घटकों की पहचान और लेबलिंग लगभग 73% F1 तक पहुँचती है। यह तय करना कि वे घटक एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं — क्या किससे जुड़ता है, और क्या यह समर्थन करता है या हमला करता है — लगभग 48% पर है। जोन्सुक पार्क और क्लेयर कार्डी द्वारा बनाए गए सार्वजनिक टिप्पणी डेटा के CDCP कॉर्पस पर, संबंध पहचान लगभग 34% तक गिर जाती है।

वह अंतर क्षेत्र है। यह कमजोर मॉडलों का एक आर्टिफैक्ट नहीं है, और यह तब से हर आर्किटेक्चर परिवर्तन को सहन कर चुका है। पहचान में लगातार सुधार हुआ। संबंधों में मुश्किल से कोई बदलाव आया।

कारण संरचनात्मक हैं न कि तकनीकी, और ये इस श्रृंखला में तीसरे पोस्ट का विषय हैं: डेटा में असहमति दुर्लभ है, यह उस संदर्भ पर निर्भर करता है जो वाक्य में नहीं है, और संबंध बनाने वाला कदम आमतौर पर अप्रकट होता है — टौल्मिन का वारंट, जो अभी भी गायब है, साठ साल बाद।

लेकिन क्या यह सिर्फ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण नहीं है?

यह वही मशीनरी का उपयोग करता है, इसलिए आपत्ति उचित है। अंतर इस बात में है कि क्या पुनर्प्राप्त किया जा रहा है।

भावना विश्लेषण पूछता है कि एक पाठ कैसा महसूस करता है। संक्षेपण पूछता है कि यह क्या कहता है। नामित-इकाई पहचान पूछता है कि इसमें कौन और क्या दिखाई देता है। तीनों सामग्री के बारे में हैं। तर्क खनन संरचना के बारे में पूछता है — कौन सा वाक्य किस अन्य वाक्य पर तर्कात्मक कार्य कर रहा है, और किस दिशा में।

वह भेद एक व्यावहारिक लाभ रखता है। एक वाक्य को नकारात्मक रूप से व्यक्त किया जा सकता है जबकि यह उस दावे का समर्थन करता है जिससे यह जुड़ा है: समय सीमा का दबाव जोखिम को बढ़ाता है एक तर्क को मजबूत करता है कि परियोजना जोखिम भरी है। कोई भी प्रणाली जो स्वर द्वारा स्कोर करती है, हर बार इसे उल्टा करती है। जानकारी तर्क खनन जो पुनः प्राप्त होती है, वह शब्दों में नहीं है। यह उनके बीच के संबंधों में है।

बड़े मॉडलों ने क्या बदला, और क्या नहीं बदला

हाल का अध्याय वही है जिसे सभी जानते हैं। सामान्य उद्देश्य भाषा मॉडल बिना पहले एक एनोटेटेड कॉर्पस पर प्रशिक्षित हुए तर्क-खनन कार्य कर सकते हैं, जो क्षेत्र के लिए अब तक की सबसे बड़ी व्यावहारिक बाधा को हटा देता है: हर नए क्षेत्र के लिए हजारों हाथ से लेबल किए गए उदाहरणों की आवश्यकता।

यह एक वास्तविक विघटन है, और यही कारण है कि तर्क खनन को केवल क्यूरेटेड निबंध संग्रहों पर नहीं, बल्कि सामान्य व्यावसायिक पाठ पर उपयोगी बनाया गया। यह चौथे पोस्ट में शामिल है।

यह जो नहीं किया वह है अंतर को बंद करना। संरचनात्मक समस्याएँ अभी भी संरचनात्मक हैं। एक मॉडल जिसने पूरे इंटरनेट को पढ़ा है, उसे अभी भी यह तय करना है कि यह आपत्ति उस कारण की ओर थी या इसके पीछे के निष्कर्ष की ओर, और पाठ अभी भी यह नहीं कहता।

इससे आपके अपने तर्कों के बारे में क्या सुझाव मिलता है, यह साठ वर्षों का अनुभव है।

• वारंट वह जगह है जहाँ असहमति आमतौर पर होती है। दो लोग जो हर तथ्य पर सहमत हैं और फिर भी असहमत हैं, एक अप्रकट सिद्धांत पर विवाद कर रहे हैं। इसे नाम दें और बातचीत छोटी हो जाती है।
• निष्कर्ष पर हमला करना तथ्यों पर हमले के समान नहीं है। यह तय करना कि आप क्या कर रहे हैं — ज़ोर से — दूसरे व्यक्ति को गलत चीज़ का बचाव करने से बचाता है।
• प्राधिकरण के प्रति हर अपील के साथ अपना एक परीक्षण प्रश्न होता है। वाल्टन ने उन्हें लिख लिया। उनका उपयोग करना शत्रुता नहीं है; यह पैटर्न का काम करना है जैसा कि इरादा था।
• संरचना वही है जो जीवित रहती है। छह महीने बाद कोई भी शब्दों को नहीं याद करता। उन्हें जो चाहिए वह यह है कि कौन सा आपत्ति उठाई गई थी और क्या किसी ने इसका उत्तर दिया था।

एंटी-लॉजिक बुक

टौल्मिन के आलोचक एक बात में सही थे: The Uses of Argument वास्तव में औपचारिक तर्कशास्त्र के बारे में एक किताब नहीं थी। यह एक किताब थी कि लोग कैसे तर्क करते हैं जब दांव वास्तविक होते हैं और पूर्वधारणाएँ विवादास्पद होती हैं और किसी के पास एक सिलॉजिज्म के लिए समय नहीं होता।

यह कठिन समस्या साबित हुई और अधिक उपयोगी भी। आज हर प्रणाली जो एक प्रतिलेख पढ़ती है और आपको बताती है कि क्या दावा किया गया, किस आधार पर, और इसके खिलाफ क्या तर्क दिया गया, उसकी व्याख्या से काम कर रही है। एक एंटी-लॉजिक पुस्तक के लिए बुरा नहीं।

तर्क खनन श्रृंखला

पाँच पोस्ट इस बारे में कि मशीनों ने तर्क पढ़ना कैसे सीखा — यह क्षेत्र कहाँ से आया, इसके कठिन समस्याएँ कठिन क्यों हैं, और हम इसे कैसे लागू करते हैं।