Was ist Verstehen (von natürlichsprachlichen Texten) und wie können wir es testen oder messen?

Was ist die Definition des Verständnisses von (geschriebener) natürlicher Sprache und wie können wir dieses Verständnis testen oder messen? Was versteht man unter symbolischem Wissen, sei es in irgendeiner Form verschlüsselt? Bei dieser Frage geht es um symbolisches Wissen, nicht um Ästhetik und Kunst.

Das Verstehen natürlicher Sprache ist ein vernachlässigter Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache in der Informatik. Zur Herstellung von künstlicher allgemeiner Intelligenz ( AGI ) sind genaue Definitionen und Verständnistests notwendig – z Stück) sollte lernen und sich selbst modifizieren, aber eine solche Entwicklung ist nur möglich, wenn AGI die Qualität/Tauglichkeit der neuen Selbstmodifikation einschätzen kann – ob diese Selbstmodifikation besser ist als die bestehende Version von AGI und ob diese Selbstmodifikation sein kann angewandt? Offensichtlich - wenn wir maschinelles Lernen und AGI auf das Verständnis der natürlichen Sprache anwenden wollen, dann sollten wir in der Lage sein, das Verständnis zu testen und zu messen.

Es gibt Artikel https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-41649-6_11 über das spezifische Verständnis, aber er ist irgendwie engstirnig auf die jeweilige QA-Aufgabe. Vielleicht hat die Kognitionswissenschaft bessere Tests?

Als Referenz - es befinden sich einige AGI-Systeme "kognitiver Architekturen" in der Entwicklung (Wikipedia hat eine Liste davon) - wie OpenCog, NARS, Soar und einige andere.

Also - wenn wir Verständnis definieren und messen können, wie Maschinen Wissen verstehen, dann können wir AGI näher kommen.

Die Philosophie ist seit langem die Ideenquelle für Mathematik und Informatik. ZB sind Gödels Unvollständigkeitstheoreme mehr oder weniger nur eine mathematische Kodierung des Lügnerparadoxons. Wenn wir Verstehen philosophisch definieren können, dann können wir diesen Begriff auch gezielt in der Informatik und der künstlichen Intelligenz verwenden.