|
546 писать на машинных носителях систем искусственного интеллекта. Такой способ отображения характеристик объекта вполне соответствует референтным принципам его осмысления. Проектируя системы, разработчики озабочены в основном тем, как с помощью структур знаний, используемых для понимания (наиболее распространенная из них — фрейм), вывести смысл понимаемого. Например, П.Уинстон пишет: «Смысл простых предложений в значительной степени может быть описан фреймами действия и фреймами изменения состояния, связанными друг с другом в причинно-следственную сеть» [111, с. 228). И далее:»-Понимание с операционной точки зрения на создание вопросно-ответных систем, вероятно связано с созданием тесно взаимосвязанного множества фреймов» [там же, с. 241]. Самое сложное для разделяющих эту точку зрения разработчиков — определить, какие именно фреймы необходимо ввести в систему, какой фрейм или набор фреймов может понадобиться для понимания входного текста. Другими словами, сложность заключается в определении перечня необходимых и достаточных для уяснения смысла знаний. Неудивительно, что некоторые разработчики высказывают мнение, что при создании систем, выполняющих интеллектоподобные функции, главная проблема состоит не в том, в каком виде представлять знания (фреймы, сценарии, продукции), а в том, какие именно знания следует заложить в систему, чтобы она могла успешно выполнять эти функции [92, с. 131-132]. Поэтому наиболее проницательные из специалистов по «искусственному интеллекту» пытаются уяснить, что принципиально нового привносится знаниями в функционирование систем. Так, в 1982 г. А.Ньюэлл предложил дополнить традиционную для компьютерной науки схему иерархии уровней организации систем «искусственного интеллекта» (включающую уровни «технического устройства», «логической организации данных», «программный») уровнем «знаний» [124]. Содержание уровня знаний этот автор описывает на примере ситуации наблюдения одним субъектом за поведением другого. Наблюдаемый оказывается для наблюдателя системой на уровне знаний потому, что наблюдатель приписывает действующему субъекту некоторые знания о мире и цели вместе с возможными действиями. На основании компонентов уровня знаний наблюдатель может делать предсказания о поведении наблюдаемого. Поскольку в системной иерархии каждый вышестоящий уровень выступает в 547 роли организующего начала по отношению к предшествующему, то, с одной стороны, уровень знаний определяет то, на что должны быть способны символьные структуры программного уровня, непосредственно над которым он находится. С другой стороны, он сам характеризуется радикальной незавершенностью, так как является высшим уровнем в организации систем, а знания используются неформально, т. е. они не связаны формализованными процедурами с операциональными моделями обработки символов на программном уровне. Незавершенность, в частности, проявляется в том, что иногда поведение наблюдаемого субъекта может быть предсказано на основе описания на уровне знаний, однако целый ряд аспектов поведения таким описанием не охватывается и, следовательно, предсказан быть не может. В настоящее время в «искусственном интеллекте» ведутся исследования в направлении конкретной технической реализации уровня знаний. — 451 —
|