Введение   Главы  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24   Приложения  1  2  

Рис. 2.4. Простой таксономический граф, не учитывающий исключений



Рис. 2.4. Простой таксономический граф, не учитывающий исключений

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.




- Начало - - Назад - - Вперед -