Logical Semantics and Commonsense Knowledge: Where Did we Go Wrong, and How to Go Forward, Again

We argue that logical semantics might have faltered due to its failure in distinguishing between two fundamentally very different types of concepts: ontological concepts, that should be types in a strongly-typed ontology, and logical concepts, that are predicates corresponding to properties of and relations between objects of various ontological types. We will then show that accounting for these differences amounts to the integration of lexical and compositional semantics in one coherent framework, and to an embedding in our logical semantics of a strongly-typed ontology that reflects our commonsense view of the world and the way we talk about it in ordinary language. We will show that in such a framework a number of challenges in natural language semantics can be adequately and systematically treated

Machine Learning: When and Where the Horses Went Astray?

Machine Learning is usually defined as a subfield of AI, which is busy with information extraction from raw data sets. Despite of its common acceptance and widespread recognition, this definition is wrong and groundless. Meaningful information does not belong to the data that bear it. It belongs to the observers of the data and it is a shared agreement and a convention among them. Therefore, this private information cannot be extracted from the data by any means. Therefore, all further attempts of Machine Learning apologists to justify their funny business are inappropriate.Comment: The paper is accepted to be published in the Machine Learning serie of the InTec

Ohjeistus luonnollisen kielen käytettävyyden suunnitteluun vuorovaikutusjärjestelmässä

Tutkimuksessa muodostetaan ohjeistus luonnollisella kielellä käytävän vuorovaikutusjärjestelmän käytettävyyden suunnitteluun. Vuorovaikutusjärjestelmän toiminta perustuu menetelmiin, joiden tuloksena saadaan aikaiseksi ihmisen ja koneen välinen dialogi. Luonnolliseen kieleen perustuvalla dialogilla käyttäjä pyrkii suorittamaan mahdollisimman hyvin ennalta suunniteluja tehtäviä. Tutkimuksen teoreettisen viitekehyksen muodostavat käytettävyys ja vuorovaikutus. Vuorovaikutteisuutta tutkitaan käytettävyyden keinoin, ja se antaa myös määritelmän toimivalle vuorovaikutukselle. Vuorovaikutusta tarkastellaan tutkimuksessa ainoastaan dialogissa käytettyä kieltä ja kontekstia. Tarkoitus ei kuitenkaan ole pyrkiä täydelliseen kieleen, vaan käytettävyydeltään hyvään ja johdonmukaiseen dialogiin. Tutkimuksen päätutkimusmenetelmä on suunnittelutieteellinen tutkimus, jonka tavoite on saada aikaiseksi jotain uutta. Tämän tutkimuksen tavoite on eri menetelmien avulla rakentaa mallinnettavissa oleva ohjeistus, joka huomioi luonnolliseen kieleen perustuvan vuorovaikutuksen kokonaisvaltaisesti. Koska tutkimuksen ydinkategoriat ovat ihmisen ja koneen välisen viestinnän osa-alueet vuorovaikutuksessa, käytetään tutkimuksessa myös käyttäjälähtöisen suunnittelun menetelmää. Lopputuloksena saadaan aktiviteeteista muodostuva ohjeistus käytettävyydeltään hyvälle luonnollisen kieleen perustuvalle vuorovaikutusjärjestelmälle.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format

Entities and their genera: Slicing up the world the medieval way--and does it matter to formal ontology?

Genera, typically hand-in-hand with their branching species, are essential elements of vocabulary-based information constructs, in particular scientific taxonomies. Should they also feature in formal ontologies, the highest of such constructs? I argue in this article that the answer is “Yes” and that the question posed in its title also has a Yes-answer: The way medieval ontologists sliced up the world into genera does matter to formal ontology. More specifically, the way Dietrich of Freiberg, a Latin scholastic, conceived and applied strictly generic criteria to slice up the world into its entities can provide some guidelines to the field of formal ontology with respect to not only its contents, but also its scope. In particular, Dietrich's information criterion plays here a central role