Фреймы для представления знаний
Добавить в закладки К обложке
- Предисловие к русскому изданию - Страница 1
- Глава первая.Фреймы - Страница 3
- 1.1. Локальная и общая теории зрительного восприятия - Страница 5
- 1.2. Параллелизм - Страница 6
- 1.3. Искусственный интеллект и процессы решения задач человеком - Страница 7
- 1.4. Отслеживание образа куба - Страница 8
- 1.5. Носит ли зрительное восприятие символьную форму - Страница 10
- 1.6. Видение комнаты - Страница 12
- 1.7. Анализ сцен и субфреймы - Страница 13
- 1.8. Перспективы и перемена точек наблюдений - Страница 14
- 1.9. Заслонения - Страница 16
- 1.10. Образы и системы фреймов - Страница 17
- 1.11. Априорное означивание - Страница 18
- 1.12. Системы фреймов и конкретные мыслительные операции Пиаже - Страница 19
- Глава вторая. Язык, понимание и сценарии - Страница 21
- 2.2. Рассуждение - Страница 23
- 2.3. Смысловая структура рассуждений - Страница 25
- 2.4. Перевод - Страница 27
- 2.5. Активная и пассивная формы интеллектуальной деятельности - Страница 28
- 2.6. Сценарии - Страница 30
- 2.7. Более сложные сценарии - Страница 32
- 2.8. Вопросы, системы и концептуальные случаи - Страница 35
- Глава третья. Обучение, память и парадигмы - Страница 37
- 3.1. Требования к памяти - Страница 38
- 3.2. Сопоставление образцов - Страница 39
- 3.3. Оправдание - Страница 40
- 3.4. Суждения и сети подобия - Страница 41
- 3.5. Группы, классы и географические аналогии - Страница 43
- 3.6. Аналогии и альтернативные описания - Страница 45
- 3.7. Резюме. Использование фреймов в эвристическом поиске - Страница 47
- 3.8. Фреймы в качестве парадигм - Страница 49
- Глава четвертая. Управление - Страница 51
- 4.2. Фреймы и процесс согласования (по С.Фальману (1974)) - Страница 53
- Глава пятая. Пространственные образы - Страница 55
- 5.2. Глобальная система пространственных фреймов - Страница 56
- 5.3. Совершенствование системы - Страница 57
- 5.4. Эволюция - Страница 58
- 5.5. Вопросы измерений и количественных оценок - Страница 60
- Приложение. Критика логистического подхода - Страница 63
- Ф. М. Кулаков Приложение к русскому изданию - Страница 67
- Глава 1. Суть проблемы представления знаний - Страница 70
- Глава 2. Характерные особенности фрейм-подхода к проблеме представления знаний - Страница 71
- 2.1. Фрейм - визуальный образ - Страница 73
- 2.2. Фрейм-сценарий - Страница 74
- Глава 3. Способ формализации фреймов - Страница 77
- 3.1. Примеры формализованного представления фреймов-сценариев - Страница 78
- 3.2. Механизмы "приспособления" фрейма к реальной ситуации - Страница 79
- Список литературы - Страница 81
- Список литературы, добавленной при переводе - Страница 83
Он предлагает поручить компьютеру вести упорядоченное сопоставление находящихся в памяти моделей во время его "холостого хода" и при выявлении между ними существенных различий вводить соответствующие указатели.
Та же информация может быть получена и в процессе согласования какой-либо реальной ситуации с хранимыми в памяти данными, ибо следующие одна за другой попытки дают результаты далеко не во всем отличные друг от друга, а различия эти всегда можно зафиксировать. Таким образом, в процессе обычного использования содержащихся в памяти данных можно получать дополнительные сведения и использовать их для расширения сети подобия. Если процедура образования новых указателей чувствительна к записи различий, относящихся к достижению цели, то результат будет еще более ценным, ибо появится возможность реализации механизма обучения на основе собственного опыта.
Можно ли на практике создать сети подобия? На первый взгляд кажется, что это может привести к неограниченному росту требуемого объема памяти. И в самом деле, если имеется N фреймов и К типов различий, то общее число указателей может достигнуть величин KNN и следует опасаться того, что:
1) если N велико, скажем, равно 107, то NN будет слишком велико и объем требуемой памяти, по крайней мере, для людей, может оказаться попросту нереальным;
2) для устранения какого-то различия или согласования фрейма может потребоваться такое большое число указателей, что система окажется малоэффективной ввиду ее плохих избирательных свойств;
3) само К может быть весьма велико в том случае, когда параметры системы вариативны.
Фактически же ни одна из этих проблем не представляется достаточно серьезной, если рассматривать их по отношению к возможностям человеческой памяти. По современным представлениям (правда, еще недостаточно обоснованным) скорость накопления информации в долговременной памяти человека такова, что вопрос о ее насыщении затрагивать вообще не следует.
Реальность состоит в том, что нам не только не грозит опасность насыщения, но, как это ни парадоксально, связей может просто не хватить! Более того, нельзя рассчитать, во-первых, что мы получим достаточно времени, чтобы установить все требуемые связи, и, во-вторых, что каждое нуждающееся в указателе различие будет в действительности им обладать. Ниже мы рассмотрим вопрос о том, как следует хотя бы частично обойти эту проблему.