Схемы представления знаний
Независимо от того, насколько это вторжение в науку о познании было продуктивным для психологии, оно способствовало весьма существенному прогрессу в информатике. Ньюэлл (Newell) и Саймон (Simon) предложили схему, известную как набор порождающих правил (production rules). (Подобно мы поговорим о ней в главе 5.) Со временем порождающие правила стали основным инструментом при проектировании экспертных системы. Ньюэллу и Саймону также принадлежит приоритет в разработке методики, получившей наименование анализ протокола (protocol analysis). Эта методика заключается в том, что человеку предлагается "думать вслух" в процессе решения проблемы, а затем зафиксированный протокол анализируют и пытаются отыскать в нем концепции и процедуры, которые были использованы человеком. Этот подход можно считать предшественником используемой сегодня методики извлечения знаний. Уже первые исследования на стыке психологии и информатики показали, насколько сложной является проблема представления знаний, но они также и продемонстрировали, что ее решения следует искать скорее на пути эмпирических исследований, чем философских дебатов.
В романтический период было предпринято множество исследований, целью которых было выяснить, каким образом и многообразие сведений об отдельных фактах, и общие принципы построения окружающего нас мира можно использовать в компьютерной программе, которая ориентирована на построение логического рассуждения, направленного на достижение определенной цели. Эти исследования включали использование конструкций следующих видов (чаще в чистом виде, но иногда и в комбинации):
Следует отметить, что большинство созданных в этот период программ носили только исследовательский характер.
Лишь немногие работы получили продолжение и воплотились в нечто, приложимое к реальным задачам.
Весьма репрезентативная подборка статей, написанных в первой половине этого периода, опубликована Минским [Minsky, I968J. Любая из них представляет интерес, но далеко не все убедительны с точки зрения достижений сегодняшнего дня. Тем не менее множество схем представления знаний, которым мы отдаем предпочтение в современных разработках, основаны именно на результатах, полученных в тот романтический период. Например, в работе Квилиана (Quillian) предложены ассоциативные и семантические сети в качестве графического формализма для описания фактов и определений (подробнее об этом— в главе 6). Без результатов, полученных в это время, вряд ли разработчики современных экспертных систем располагали бы таким разнообразием функций и структур.
Наиболее интересные работы, опубликованные во второй половине этого периода, собраны Уинстоном [Winston, 1976,b]. Среди них я настоятельно рекомендую ознакомиться с фундаментальной работой Минского о формализме представления знаний, получившем наименование фреймов. Работы, выполненные в этом направлении в 70-е годы в Массачусетсском технологическом институте, собраны в двухтомнике Уинстона и Брауна [Winston and Brown, 1979]. Здесь вы найдете множество статей и о тех областях искусственного интеллекта, которые выходят за рамки этой книги, в частности о машинном восприятии естественного человеческого языка, искусственном зрении, робототехнике.
2.4. Летучие мыши и проблема с пингвинами
Семантические цепи представляют собой средство представления знаний, базирующееся на формализме теории графов. В таксономическом графе на рис. 2.4 представлены наши познания о птицах, перепончатокрылых млекопитающих и даже специфических видах рыб— летающих. Однако птицы являются куда более типичными представителями летающих животных, чем, скажем, летучие мыши (перепончатокрылые млекопитающие), которые, в свою очередь, более распространены, чем летающие рыбы.
Этот факт никак не отражается на простом графе.
Аналогично, простой граф "умалчивает" и о другом факте. Несмотря на то что подавляющее большинство птиц способно летать, этого нельзя сказать о пингвинах. Как же отразить на графе исключение из общего правила. Некоторые из возможных ответов вы найдете в главе 6.
Рис. 2.4. Простой таксономический граф, не учитывающий исключений
Конечно, вряд ли исследования в области машинного "понимания" будут завершены. Сейчас мы даже не знаем, при каких условиях можно сделать заключение, что машина все понимает. Но если мы не можем со всей уверенностью четко сформулировать, что представляет собой фундамент машинного понимания, можно, по крайней мере, перечислить его необходимые составляющие.
Первая — это способность представлять знания об окружающем мире и формулировать суждения, основываясь на таких представлениях. В экспертных системах эта способность демонстрируется на практике с учетом того, что в таких системах представляются знания о конкретной предметной области, соответственно и порождаемые ими суждения относятся только к этой области. Как и программа Винограда, экспертная система выглядит весьма ограниченной в смысле объема знаний, а вероятность получить достоверное с нашей точки зрения суждение обратна объему знаний, вовлеченных в вывод суждения.
Другим признаком "понимающей" машины является способность находить эквивалентность или аналогию между разными представлениями в одинаковых ситуациях. Здесь, конечно, счет далеко не в пользу экспертных систем, поскольку в таких системах ввод информации выполняется в совершенно определенной, жесткой форме, полностью соответствующей запасенным в системе знаниям. Любое отклонение от ожидаемой схемы может привести к практически непредсказуемым последствиям.
И последнее— понимание предполагает способность обучаться каким-либо нетривиальным способом. В частности, новая информация должна интегрироваться в уже имеющееся знание и, возможно, модифицировать его.
Такие способности редко демонстрируются в современных экспертных системах, хотя в последние годы и наметился определенный прогресс в области машинного обучения (подробнее об этом читайте в главе 20).
Нужно отметить, что современные экспертные системы еще слабо соответствуют многим из этих критериев, но вывод о том, что они не обладают "пониманием" хотя бы в отдельной предметной области, также спорен. В своей области каждая из современных экспертных систем "понимает", т.е. способна решать проблемы, ненамного хуже, чем человек [Davis, 1989]. Ряд хорошо описанных систем решает свои задачи на таком же уровне, что и человек-эксперт, хотя и не демонстрирует "понимания" того вида, которым так были озабочены исследователи в описываемый романтический период. Дэвис настаивает на том, что не существует связи на уровне необходимости между частным процессом решения проблемы и самим решением. Другими словами, все, что нам требуется от экспертной системы, — это получить ответ, более или менее близкий к тому, который дает эксперт-человек, или помочь человеку дать правильный ответ. Нам отнюдь не требуется, чтобы система в процессе получения ответа повторяла ту же последовательность рассуждений, что и человек, или точно таким же способом организовала свои знания о предметной области.
Однако в главе 11 и далее мы увидим, что попытки использовать экспертную систему для преподавания наталкивают на мысль о необходимости пересмотреть эту точку зрения. Результаты последних исследований в области совершенствования экспертных систем подталкивают нас все ближе к расплывчатым целям машинного "понимания". Эти же результаты породили и новый взгляд на процесс решения проблем человеком и предоставили в наше распоряжение значительно более широкий набор концепций, пригодных для анализа активности как человека, так и машины при решении проблем.
