نشانه شناسی یا سمبولیسم (Symbolism) در سینما به استفاده از نمادها، نشانه ها و نمادهای بصری برای انتقال مفاهیم عمیق تر و معنایی به تماشاگران اشاره دارد. این نمادها و نشانه ها می توانند به شکل های مختلفی در داستان ها و صحنه های سینمایی ظاهر شوند و به کمک آنها تعبیرهای متفاوتی از داستان و شخصیت ها به وجود آید. برخی از موارد معروف نشانه شناسی در سینما عبارتند از: 1. رنگها : استفاده از رنگها به عنوان نمادهایی که احساسات و ایده های خاصی را نمایش می دهند. به عنوان مثال، استفاده از رنگهای تیره و آبی برای ایجاد احساس تنهایی و افسردگی، یا رنگهای روشن و قرمز برای نمایش احساسات قدرت و هیجان. 2. نمادها و آیکون ها : مانند استفاده از کلیدها، قفل ها، پرچم ها، گل ها، شعله ها و ... به عنوان نشانه هایی که معنای عمیقی را نمایش می دهند. 3. محیط و مکان : محیط ها و مکان ها می توانند نمادهایی برای وضعیت روحی شخصیت ها یا مفهوم هایی چون برابری، خطر، امید و غیره باشند. 4. شخصیات : برخی شخصیت ها به عنوان نمادهایی برای مفاهیم خاصی نقش می بازند. به عنوان مثال، قهرمانان معمولاً نمایندگان از خیر و عدالت هستند، در حالی که شخصیت های آنتاگونیست معمولاً نمایندگان از بدی و ناعدالتی هستند. 5. سبک و فرم : استفاده از سبک های خاص سینمایی مانند فریم بلند، نوردهی متفاوت، زوایای دوربین، و ... نیز می توانند به عنوان نشانه هایی برای انتقال مفاهیمی به کار روند. به طور کلی، نشانه شناسی در سینما برای افزودن عمق و لایه بندی به داستان و کمک به تماشاگران برای درک بهتر مفاهیم و احساساتی است که سازندگان فیلم می خواهند انتقال دهند. این تکنیک ها نه تنها در سینما بلکه در هر نوع داستان سرایی دیگری نیز استفاده می شوند تا داستان ها را زنده و پرمعنا کنند.
مقدمه مفهومی درباره واژه نمادی در علوم کامپیوتر به رویکردی اطلاق می شود که در آن محاسبات و پردازش ها بر پایه نمادها و نشانه های انتزاعی انجام می شود. این مفهوم در مقابل روش های عددی و آماری قرار گرفته و در حوزه های مختلفی کاربرد دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در هوش مصنوعی: سیستم های مبتنی بر دانش. در ریاضیات: محاسبات نمادین. در کامپایلرها: پردازش کد منبع. در پردازش زبان: تحلیل گرامر. در پایگاه داده: نمایش مفاهیم. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT 1. سیستم های خبره در هوش مصنوعی. 2. نرم افزارهای ریاضی مانند Mathematica. 3. کامپایلرها و مفسرهای زبان. 4. پردازش زبان طبیعی. 5. نمایش دانش در پایگاه داده های معنایی. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در هوش مصنوعی، استدلال منطقی را ممکن می سازد. در ریاضیات محاسباتی، حل معادلات را انجام می دهد. در پردازش زبان، تحلیل ساختار را مدیریت می کند. در کامپایلرها، ترجمه کد را انجام می دهد. در سیستم های دانش بنیان، نمایش اطلاعات را فراهم می کند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم محاسبات نمادی از دهه 1950 با زبان Lisp مطرح شد. در دهه 1970 با سیستم های خبره رشد کرد. امروزه در هوش مصنوعی نمادین و سیستم های پردازش زبان پیشرفته تر شده است. تفکیک آن از واژگان مشابه نمادی نباید با ’’عددی’’ اشتباه گرفته شود که با مقادیر کمّی کار می کند. همچنین با ’’متنی’’ متفاوت است که فقط با رشته ها سروکار دارد. با ’’معنایی’’ نیز تفاوت دارد که بر معنا تأکید می کند. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Lisp: با لیست های نمادین. در Prolog: با قواعد و حقایق. در Python: با کتابخانه هایی مانند SymPy. در Mathematica: با محاسبات نمادین. در Ruby: با کلاس Symbol. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک باور غلط این است که روش های نمادی همیشه بهتر از عددی هستند. چالش اصلی در مقیاس پذیری سیستم های نمادی در مسائل پیچیده است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی روش های نمادی ابزار قدرتمندی در بسیاری از حوزه های علوم کامپیوتر هستند. درک عمیق از این مفهوم برای کار در زمینه هایی مانند هوش مصنوعی و پردازش زبان ضروری است.
