Языки представления знаний

Основные данные о работе

Содержание

Введение…………………………………………………………………………………...3

1. Суть проблемы представления знаний………………………………………………..4

2. Слова, предположения и смысл……………………………...………………..............9

Заключение………………………………………………………………………………26

Глоссарий ………………………………………………………………………………..28

Список использованных источников…………………………………………………..29

Приложения………………………………………………………………………………31

Введение

Прогресс компьютерных технологий определил процесс появления новых разнообразных знаковых систем для записи алгоритмов – языков программирования. Смысл появления такого языка – оснащенный набор вычислительных формул дополнительной информации, превращает данный набор в алгоритм.

Большинство используемых сегодня языков программирования, таких как Паскаль, Си, Бейсик, Ада или Фортран были созданы в 60-х – 70-х годах прошлого века. Иными словами, возраст современных языков программирования перевалил за четвертый десяток, что, учитывая темпы развития компьютерной индустрии, является сроком экстремальным.

Современные языки программирования значительно старше Windows, Интернета и персональных компьютеров. Новые языки не переставали регулярно проявляться, но, ни один из них не задержался в практике программирования, чего нельзя сказать про привносимые ими свежие идеи, которые со временем становились частью уже существующих языков. Хорошим примером этого является объектно-ориентированное программирование.

В 60-х – 70-х годах предпринималась попытка создания универсального языка программирования, объединившего бы в себе все последние достижения в этой области (языки Алгол, PL/1, Ада), но на данный момент подобные попытки прекратились и крупные языковые проекты безвозвратно ушли в прошлое вместе с порожденными ими языками.

В настоящее время уже можно сказать, что в этой области всё стабилизировалось, интерес к языкам программирования снизился, а развитие языков программирования продолжится другими путями. Наступил удачный момент для анализа современных языков программирования и выяснения достигнутых практических результатов.

Основная часть

1.     Суть проблемы представления знаний

Проблема представления знаний является тем ключевым пунктом, через который проходят пути к достижению успеха, пожалуй, во всех направлениях исследований по искусственному интеллекту, начиная от проблем понимания естественного языка и кончая проблемами машинного восприятия зрительных образов и речи.

Очевидная первопричина сложности создания машинной модели реального мира кроется в бесконечном многообразии этого мира.

Действительно, представим себе, что такую модель необходимо создать для робота, предназначенного для выполнения неограниченного набора приказов человека и функционирующего в среде неограниченной вариативности. Если попытаться решить задачу «в лоб», путем представления модели мира в виде набора программ, каждая из которых соответствует последовательности возможных действий робота при выполнении одного из приказов, осуществляемых с учетом конкретных условий внешнего мира робота (состояния внешней среды), то возникают по крайней мере две непреодолимые трудности, обусловленные бесконечным многообразием реального мира. (Под условиями внешнего мира понимается не только мир, воссоздаваемый сенсорами робота, но и априорные знания о закономерностях реального мира).

Первая из них связана с необходимостью наличия в памяти ЭВМ неограниченного набора программ, каждая из которых рассчитана на выполнение приказа при определенном состоянии внешней среды.

Вторая трудность порождена необходимостью соотнести данный приказ оператора и состояние внешней среды робота с конкретной программой из этого неограниченного набора, ответственной за выполнение данного приказа в конкретной внешней ситуации, и выбрать эту программу из памяти за приемлемое весьма ограниченное время.

Иными словами, речь идет о машинном «понимании» за ограниченные отрезки времени языка приказов и «языка сенсоров», с помощью которых воспринимаются те особенности внешнего мира, которые важны для выполнения приказа. И если в отношении «понимания» языка приказов можно несколько уменьшить трудности за счет, например, использования приказов однозначного толкования, то в отношении понимания «языка» сенсоров это сделать невозможно.

Приведенные трудности объясняют нереальность создания модели реального мира таким путем. Несмотря на это, такой подход всё же несет одно ценное свойство. По крайней мере, на интуитивном уровне ясно, что каждую из программ, ответственную за выполнение данного приказа, можно построить так, чтобы учесть все необходимые для выполнения приказа особенности внешнего мира робота, причем реального внешнего мира со всем его многообразием и сложностью, что невозможно при использовании известных подходов из-за принципиальной ограниченности средств описания внешнего мира, характерных для этих подходов.

Конечно, ограниченность машинной памяти не позволит иметь большого количества таких программ, но в случае маловариативных сред и невысоких требований к диапазону функциональных возможностей робота реально получение приемлемых технических решений.

Очевидный путь, позволяющий, по-видимому, несколько уменьшить трудности создания машинной модели реального мира, лежит через кардинальное уменьшение числа входящих в модель программ при сохранении общего объема знаний о мире, содержащихся в этой модели.

Это можно было бы осуществить, если бы удалось определенным образом упорядочить, структурировать программы, образующие модель.

С этой целью, во-первых, полезно найти и выделить в разнообразных возможных действиях общие универсальные фрагменты, с помощью которых можно компоновать эти действия. Очевидно, из т таких универсальных фрагментов в пределе можно скомпоновать (1!+2!+3!+…+ m!) разнообразных действий, если даже ограничить число используемых для описания действия фрагментов величиной m, т.е. имеет место колоссальный выигрыш в использовании памяти, тем больший, чем больше т.

Во-вторых, необходимо стремиться так построить программы, входящие в модель реального мира для робота, чтобы каждая из них была способна формировать широкий набор (в пределе бесконечный) разнообразных действий, варьируемых, например, в зависимости от характера информации, собираемой определенной группой сенсоров, или от модификации приказов.

Одним из возможных новых путей организации машинной модели реального мира является подход, развиваемый М.Минским. В соответствии с этим подходом знания о мире — машинная модель реального мира — должны быть представлены в памяти ЭВМ в виде достаточно большой совокупности определенным образом структурированных данных, представляющих собой стереотипные ситуации. Эти структуры запомненных данных получили название «фреймы». В случае возникновения конкретной ситуации, например, необходимости совершить роботом, управляемым ЭВМ, определённое действие, воспринять с помощью сенсоров, связанных с ЭВМ, какой-то зрительный образ и т.д., из памяти ЭВМ должен быть выбран фрейм, соответствующий данному классу ситуаций и согласован с рассматриваемой конкретной ситуацией из этого класса путем изменения подробностей, т.е. путем конкретизации данных из набора, которые могут удовлетворить выбранный фрейм.

Так как фрейм можно представить себе в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними, то каждый узел должен быть заполнен своим «заданием», представляющим собой те или иные характерные черты ситуации, которой он соответствует. В общем случае во фрейме можно выделить несколько уровней, иерархически связанных друг с другом. Узлы фрейма, принадлежащие к верхним уровням, представляют собой более общие вещи, которые всегда справедливы в отношении предполагаемой ситуации. Эти узлы уже заполнены своими заданиями. Например, узел самого верхнего уровня фрейма обычно заполнен названием ситуации, т. е. названием зрительного образа (это может быть, например, «куб»), названием действия (например, «уборка комнаты»). Узлы нижних уровней по большей части не заполнены своими заданиями. Такие незаполненные узлы называют терминалами. Они должны быть заполнены конкретными данными, представляющими собой их возможные задания в процессе приспособления фрейма к конкретной ситуации, из того класса ситуаций, который представляет данный фрейм. Каждый терминал может устанавливать условия, которым должны отвечать его задания. Простые условия устанавливаются «маркерами», которые могут потребовать, например, чтобы заданием терминала было какое-то лицо, какой-то предмет достаточной величины, какое-то элементарное действие или «указатель» на какой-то другой фрейм, представляющий собой другую, обычно более частную ситуацию и называемый субфреймом. Более сложные условия могут устанавливать связи между заданиями для нескольких терминалов.

Группа фреймов может объединяться в систему фреймов. Результаты характерных действий отражаются с помощью трансформаций между фреймами системы. Они используются, чтобы ускорить вычисления определенных видов при представлении типичных изменений одной и той же ситуации.

В случае зрительного образа различные фреймы системы описывают картину с различных точек наблюдения, а трансформация одного фрейма в другой отражает результаты перемещения из одного места в другое. Для фреймов невизуальных видов различия между фреймами системы могут отражать действия, причинно-следственные связи и изменения понятийной точки зрения. Различные фреймы системы используют одни и те же терминалы. Это важное обстоятельство, благодаря которому, в частности, экономится объем памяти ЭВМ, используемой для построения модели реального мира. Характерной чертой описываемого подхода является возможность использования различных видов прогнозов, ожиданий, предположений. В соответствии с этим терминалы фрейма, выбираемого для представления ситуации, обычно уже заполнены заданиями, которые наиболее вероятны в данной ситуации. Эти задания называются «заданиями отсутствия».

Таким образом, фрейм может содержать большое число деталей, которые могут и не подтвердиться данной ситуацией. Задания отсутствия «непрочно» связаны со своими терминалами, поэтому они могут быть легко «вытеснены» другими заданиями, которые лучше подходят к текущей ситуации.

После того как выбран фрейм для представления ситуации, процесс согласования фрейма с данной конкретной ситуацией состоит в нахождении таких заданий для терминалов фрейма, которые совместимы с маркерами терминалов. Процесс согласования частично контролируется информацией, связанной с фреймом (в которую входит и информация относительно того, как действовать в случае появления необычных ситуаций, «сюрпризов»), а частично знанием текущих целей.

Если выбранный фрейм не удается согласовать с реальностью, т. е. если невозможно найти задания для терминалов, которые соответствующим образом согласуются с условиями маркера, то происходит обращение к так называемой сети поиска информации, с помощью которой соединяются между собой системы фреймов. Эта сеть позволяет найти другие способы представления знаний о фактах, аналогиях и другой информации, которую можно использовать для согласования с реальностью.

Теория представления знаний с помощью фреймов, развиваемая М.Минским, претендует на объяснение ряда характерных особенностей человеческого мышления. По мнению автора, она позволяет охватить единой концепцией такие, казалось бы, разные теории, как понимание естественного языка, машинного «восприятия» зрительных образов, поиска решений, планирования, в том числе применительно к задачам управления роботами. Она объединяет многие классические и современные идеи психологии, лингвистики, а также искусственного интеллекта. В частности, эта теория обобщает идеи, высказанные в ряде известных работ по искусственному интеллекту, например в работах А.Ньюэлла, Г.Саймона(1972), в которых знания о мире представляются с помощью пространств подзадач, в работах Р.Шенка(1973), Р.Абельсона(1973), где модель мира представляется пространством «сценариев», наконец, в работах С.Пейперта(1972) и самого М.Минского(1972), в которых предлагается подразделить знания на «микромиры».

В своей теории М.Минский не проводит границы между теорией человеческого мышления и теорией построения «думающей» машины (искусственного интеллекта). Он считает, что и процесс мышления человека основан на наличии в его памяти каким-то образом материализованного огромного набора разнообразных фреймов, с помощью которых человек осознает зрительные образы (фреймы визуальных образов), понимает слова (семантические фреймы), рассуждения, действия (фреймы-сценарии), повествования (фреймы-рассказы) и т.д. Процесс понимания при этом сопровождается выбором из памяти соответствующего фрейма, у которого терминалы уже заполнены заданиями отсутствия, и приспособлением его к текущей ситуации. Если это не удается, то из памяти выбирается новый более подходящий к ситуации фрейм. В случае, когда и этот фрейм не достаточно хорошо согласуется с ситуацией и поиски нового не приводят к удаче, происходит приспособление наиболее отвечающего ситуации фрейма, который был обнаружен в процессе поиска.

2. Слова, предположения и смысл

Это происходит, во-первых, потому, что оба высказывания «одинаково бессмысленны», и, во-вторых, потому что процессы, связанные с анализом предложений, должны во многом отличаться от процессов, связанных с пониманием смысла.

Нет сомнения в существовании особых механизмов, связанных с грамматическим разбором предложений. Поскольку смысл высказывания в равной мере «закодирован» как в позиционных и структурных отношениях между словами, так и в выборе самих слов, то должны существовать и механизмы, связанные с анализом этих отношений и участвующие в формировании структур, которые призваны более четко представлять смысл этого высказывания. Почему при выработке такой структуры слова в высказывании (А) производят большее впечатление и смысл их более понятен, чем в высказывании (В), если не касаться вопроса о том, следует ли называть эту структуру семантической или синтаксической? Потому что порядок слов в (А) и отношения между ними заданы с учетом (грамматических) условностей и правил, которыми люди обычно пользуются, чтобы побудить других конкретизировать определенными значениями задания терминалов своих понятийных структур. Это полностью согласуется с грамматическими теориями. Порождающая грамматика могла бы служить в качестве совокупного описания внешнего проявления этих правил (или связанных с ними процессов), а операции в трансформационных грамматиках достаточно близки к нашим трансформациям фреймов.

Следует, однако, уточнить, насколько самостоятельно используется грамматика при работе человеческой мысли. Вероятно, неприятие высказываний (вследствие конструкций, не соответствующих правилам грамматики, или просто непонятных) указывает на более сложный характер причин, обусловливающих семантический отказ выработать какое-либо представление. Ниже приводятся доводы в пользу того, что противопоставление грамматики и смысла может осветить две крайности из этого круга вопросов, но в то же время завуалировать все остальные его важные проблемы.

Мы, конечно же, не можем считать, что любой «логической» бессмысленности неизбежно сопутствует и бессмысленность психологическая. В самом деле, высказывание (А) может породить определенный психический образ! Центральным в этом образе, как я понимаю, является фрейм сна, для которого система задает определенную кровать с «лежащим» на ней фреймом, представляющим мягкую, бесформенную полупрозрачную массу зеленого цвета. Во фрейме сна имеется терминал для задания характера сна (сейчас, видимо, беспокойного), а слово «неистово» кажется здесь несколько неподходящим, так как этот фрейм предпочитает не признавать в своем действии чего-либо намеренно спланированного или заранее предусмотренного. Еще больше смущает слово «идеи», поскольку в качестве субъекта мыслится какое-нибудь лицо или, по крайней мере, что-то живое. В рамках рассматриваемой структуры фрейма разрешить эти противоречия не удается.

Сказать что-либо подобное о высказывании (В) попросту нельзя, поскольку в нем нет ни одного существенного фрагмента, который можно было бы сопоставить с одним из возможных субфреймов.

Поэтому ни один более высокий по иерархии фрейм не получит каких-либо данных для согласования своих терминалов и, следовательно, ни один из фреймов верхнего уровня типа «смысл» или типа «предложение» не в состоянии сообщить о том, имеет ли высказывание (В) правильную грамматическую форму и (или) заложен ли в нем какой-нибудь смысл. Я полагаю, что сочетание этой «гибкой» теории с градацией отбора данных для заполнения заданий отсутствия может быть положено в основу разработки такой системы, которая скорее будет несостоятельной для предложений с «плохой» грамматикой, нежели для предложений, где ее попросту нет. Если более мелкие фрагменты, т.е. фразы и части предложений достаточно хорошо удовлетворяют субфреймам, то даже несмотря на неполную согласованность данных на верхних уровнях могут быть построены образы, приемлемые для определенных видов понимания. Таким образом, мы получили качественную теорию грамматического разбора:

если данные удовлетворяют верхним уровням и не удовлетворяют некоторым терминалам более низких уровней, то на входе — бессмысленное предложение; если же картина обратная, то высказывание может иметь смысл, но оно облечено в грамматически неправильную форму.

Я не собираюсь утверждать, что восприятие предложений обязательно должно сопровождаться зрительными образами. Некоторые люди не пытаются представить себе цвет мяча в предложении «он ударил по мячу». Но, в конечном итоге, все согласятся, что в рамках вызванного из памяти сценария используются, если не такие характеристики, как цвет или размер, то цели, отношения и другие существенные элементы. Вне рамок зрительного восприятия терминалы и их задания отсутствия могут представлять цели и функции, а не только цвета, размеры и формы.

Рассуждение

Лингвистическая деятельность человека требует от него использования образований более крупных, чем те, которые могут быть описаны с помощью грамматических правил, а это в еще большей степени затрудняет понимание вопросов, связанных с разграничением синтаксиса и семантики. Рассмотрим следующую басню (У.Чейф, 1972):

«Жили-были волк и ягненок. Однажды увидел волк, что ягненок пьет воду из реки, и появилось у него желание съесть ягненка. Решил он найти себе хоть какое-то оправдание и, несмотря на то, что сам находился выше по течению, обвинил ягненка в том, что тот взбалтывает воду и не дает ему пить…»

Чтобы понять этот отрывок, надо ясно представить себе, что волк лжет! Чтобы понять ключевую фразу «несмотря на то, что...», надо знать, что жидкость не может двигаться вверх по течению, а это, в свою очередь, требует от нас понимания самих слов «вверх по течению». В рамках декларативной, основанной на исчислении предикатов логической системы фразу «выше по течению» можно задать в виде некоторой формулы, например:

[А находится выше по течению, чем В] \/ [Событие Т.B А поток мутный] => [Существует [Событие U.В В поток мутный]] /\ [U позже Т].

Однако более полное определение было бы гораздо сложнее. Например, как записать тот факт, что потоки воды, перемещая какие-либо предметы, обычно не изменяют их расположения относительно друг друга? Логик мог бы попытаться доказать его, исходя из достаточно сложной совокупности «локальных» аксиом и соответствующих правил индуктивного вывода. Представим эти знания с помощью особой структуры данных, которая автоматически переориентирует связи пространственных описаний с терминалов одного фрейма на терминалы другого в рамках одной и той же системы фреймов. И хотя это может рассматриваться как некоторый вид логики, здесь используются определенные механизмы такие же, как и для пространственного мышления.

Во многих случаях нам приходится иметь дело с изменяющимися во времени ситуациями или причинно-следственными отношениями. Так, концепции «течение реки» может соответствовать система фреймов, аналогичная той, что показана на рис.2-1, где S1, S2 и S3 обозначают отдельные абстрактные участки реки. Если волк в соответствии с ранее рассмотренной схемой находится слева, а ягненок от него — справа, то S1, S2 и S3 «двигаются» мимо них также слева направо. Наше воображение именно так представляет себе эту картину, а для ее изменения требуются некоторые умственные усилия. Допустим, что участки реки S1, S2 или S3 видны только тогда, когда они располагаются прямо против волка или ягненка. Если последний взбалтывал воду на участке S3, то система фреймов укажет на то, что, поскольку этот участок перестанет быть видимым и не будет находиться вблизи волка, его претензии к ягненку безосновательны. Более подробная система могла бы иметь промежуточные фреймы, но ни для одного из них участок реки возле волка не был бы загрязнен.

Существует еще много нюансов, в которых следует разобраться. Что означает слово «взбалтывал» и почему это мешало волку пить? В обычных условиях с помощью элементов S могут быть представлены просто какие-то плавающие предметы, однако здесь S3 взаимодействует со словом «взбалтывал» и в результате получается нечто противоречащее действию «пить». Или такой вопрос: было ли доказано, что взбалтывание воды в реке обусловливает присутствие грязи в воде на участке S3, или же это указывается в одном из заранее заготовленных значений данного действия?

Р.Шенк считает достаточным наличие ограниченного набора «основных концептуализаций» и типов связей между ними для того, чтобы с их помощью представлять смысл сложных высказываний. Я затрудняюсь сказать, насколько правилен этот подход, например, можно ли с его помощью описать такое явление, как «поток».

Теория Р.Шенка включает в себя идею «концептуальных атрибутов», которые напоминают некоторые из наших терминалов фреймов, однако в ней сделана попытка представить результаты действий не с помощью отношений между парами фреймов, а в виде явных абстракций. Это порождает свои проблемы; например, было бы интересно узнать, достаточно ли одной (или даже нескольких) абстрактной концепции «причинам для работы системы „убеждений“ или нет. Явно недостаточной выглядит попытка представить причинную связь с помощью некоторого условия или действия, необходимого для того, чтобы произошло какое-то событие. Не вдаваясь более в детали, я полагаю, что как только в рамках теории Р.Шенка будут разработаны некоторые проверки выполнимости действий, она станет мощным средством для представления знаний.

Работа Дж.Уилкса(1973а) по «семантике предпочтений» тоже, видимо богата идеями относительно того, как создавать структуры, подобные фреймам, из более простых элементов. Его предложения в отношении предпочтений объединяют в себе особые пути, при помощи которых можно было бы представлять задания отсутствия и процедуры, согласованные с более крупными фрагментами рассуждений. Я полагаю, что система Дж.Уилкса интересна еще и тем, что она отчетливо показывает нам способы, с помощью которых можно проводить некоторые полезные неформальные рассуждения, а также раскрывает механизм псевдодедукции, основанный на шаблонном принципе построения всей системы и на текущих процессах без привлечения тщательно разработанной формальной логической системы или без излишней заботы о непротиворечивости в рассуждениях.

Смысловая структура рассуждений

Анализ предложений с помощью «глубинных падежей», разрабатываемых, например, С.Филмором(1968) и М.Селс-Мурсиа(1972), проводится с помощью структур, чем-то напоминающих фреймы. Сгруппированные главным образом вокруг глагола части предложения используются для того, чтобы заполнить конкретными данными пробелы в подобной фрейму структуре этого глагола с учетом различных вариантов возможного включения предлогов в это предложение. Для анализа предложений имеет смысл использовать именно те структуры, доминирующее положение в которых принадлежит глаголам, поскольку именно это и происходит на практике.

Однако при более обширном анализе, выходящем за рамки отдельного предложения, такие структуры часто теряют свою самостоятельность и включаются в более крупные фрагменты рассуждений. Темой какого-либо отрывка из повествования в равной мере могут быть картина или действие, характеристика персонажа или то, что он делает. Таким образом, при понимании рассуждения синтез глагольной структуры с конкретным заданием ее падежей может быть необходимым, но лишь преходящим этапом. По мере понимания предложения отдельные субструктуры следует объединять в расширяющих фреймах-картинах для того, чтобы построить на их основе еще более крупную картину. Действие, основное в некотором предложении, может, например, стать вспомогательным для характеристики одного из героев всего рассказа.

Я не предлагаю придерживаться концепции, утверждающей, скажем, что глаголы описывают локальные (в рамках отдельных предложений) структуры, а существительные — структуры глобальные, состоящие из отдельных параграфов или пунктов, хотя в первом приближении она могла бы оказаться полезной. Любая концепция может быть построена с помощью различных лингвистических представлений. Но обсуждаемая нами проблема не сводится к проблеме существительных или глаголов. Важно понимать, что преходящие семантические структуры, построенные во время синтаксического анализа (т.е. те структуры, которые лингвисты именуют «глубинными структурами» предложений), не идентичны более крупным (и более «глубоким») структурам, образующимся по мере того, как к ним подключаются связанные друг с другом лингвистические объекты.

Мне бы не хотелось, чтобы подобный акцент на имеющие лишь местное значение (или предметные) суперфреймы приводил к мысли о том, что между лингвистическими и нелингвистическими представлениями имеются коренные отличия. При более детальном рассмотрении этого вопроса станет, по-видимому, ясно, что существенная часть понимания и проведения рассуждений на основе здравого смысла во многом напоминает преобразования лингвистических структур и манипуляции ими. Фреймы, связанные со смыслом слов, будь то существительные, глаголы или другие части речи, несомненно, являются центрами концентрированного представления знаний о том, как связаны между собой различные предметы и явления, каким образом они используются и как они друг с другом взаимодействуют. Можно получить значительные преимущества в том случае, если бы удалось создать механизмы, в которых эти одинаковые структуры применялись бы как для реализации процессов мышления, так и для понимания естественного языка.

Представим себе ориентированный на фреймы сценарий, который представляет собой структуру для понимания смысла повествований. В начале чтения какого-нибудь рассказа о нем известно очень мало, фактически только то, что это рассказ, но даже и этих скудных сведений на первых порах оказывается достаточно. Обычный фрейм рассказа в общем случае включает в себя пробелы, которые надо заполнить сведениями об окружающей обстановке, главных героях, основном событии, морали и т. д. И в самом деле, в любом правильно построенном повествовании вначале идет речь о действующих лицах и той среде, в которой будет развиваться действие; так, в басне о волке и ягненке сразу же говорится о двух непримиримых субъектах, находящихся у реки (это и есть окружающая обстановка), а затем указаны мотивы для соответствующего поведения волка. Слова «найти хоть какое-то оправдание» подготавливают нас к тому, что волк, видимо, сделает какие-то ложные утверждения.