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
"Посмотреть налево, посмотреть направо". Но если сообщить системе данные о скоростях, тупиковых переулках, вероятностях обгона на повороте и др., доказательство становится необозримым и потому невозможным. Нам следует представить и сделать понятным системе слово "обычно". В конечном счете, потребуется понять компромисс между гибелью и деятельностью, ибо нельзя ничего сделать, будучи парализованным страхом.
ЕДИНООБРАЗИЕ. Даже сформулировав ограничения на использование релевантной информации, в логистических системах нам все равно придется столкнуться с проблемой её правильного использования. В таких системах все аксиомы обязательно должны быть "разрешенными", ибо с их помощью вырабатываются новые заключения. Любая дополнительная аксиома ведет к появлению новых теорем, и поэтому ни одну из аксиом потерять нельзя. Вся сложность в том, что нет явного способа указать системе, какие выводы следует делать, а какие - не следует. Если мы зададим достаточно аксиом, чтобы на их основе вывести все требуемые нам следствия, то, кроме того, мы докажем значительно большее число других вещей. Если, однако, попытаться изменить это положение, задав ряд аксиом о релевантности данных, то это приведет лишь к росту числа нежелательных теорем: к старым добавятся такие теоремы, которые будут содержать утверждения относительно их нерелевантности.
Логиков обычно интересуют сами процедуры доказательств, они не обращают внимания на возможный рост дедуктивных систем и поэтому могут получать те утверждения, которые их интересуют. При развитии интеллекта ситуация будет иной. Субъект должен научиться определять, во-первых, какие из признаков в каждой ситуации основные, а какие нет, и, во-вторых, какие виды дедукции не должны восприниматься слишком серьезно. Обычная реакция на рассказы лгунишки смех, из чего следует сделать вывод, что отклонять следует не его исходную посылку-аксиому, а его дедуктивные построения. В этой связи возникает следующая проблема.
ЗНАНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕДУРАМИ. Отделение аксиом от процесса вывода делает невозможным использование классифицированных знаний об имеющихся в системе утверждениях или фактах. Мы также не можем включить в нее знания об управлении процессом дедукции. Проблема состоит в том, чтобы аксиоматизировать наши представления об аппроксимации и близости объектов друг к другу. Человеку привычно свойство транзитивности, скажем:
(А около B) /\ (B около С) => (А около С),
но неограниченное применение такого правила приведет к тому, что все предметы окажутся расположенными по соседству друг с другом. Можно применить нечто вроде технической шутки:
(А (около)1 В) /\ (В (около)1 С) => (А (около)2 С),
допустив при этом, скажем, только пять степеней для понятия "около": около, (около)2, .... (около)5. Можно изобрести какие-то аналоговые величины или параметры. Но в логистической системе нельзя ограничиться применением, например, трех правил транзитивности подряд, если на то нет серьезных оснований. Я не знаю пока, как же следует разрешить эту проблему, и, по имеющимся сведениям, никто еще не предложил в этом плане чего-либо делающего ему честь. Хочу лишь отметить тот факт, что, поскольку логистический подход достаточно распространен, никто непредвзято не исследовал подобный тип процедурных ограничений.
КОМБИНАТОРНЫЕ ПРОБЛЕМЫ. Логическим системам, на мой взгляд, не удастся избежать комбинаторного взрыва в том случае, если будет найдена возможность представления более обширных знаний. Хотя время от времени мы получаем сведения об успешной работе подобных систем в ограниченных микромирах, следует иметь в виду, что для исследований по искусственному интеллекту это обычная ситуация: система высокого качества, решающая трудные головоломки, часто оказывается непригодной для работы в более крупных проблемных областях.
СОВМЕСТИМОСТЬ И ПОЛНОТА, В процессе своей умственной деятельности человек критически оценивает имеющиеся у него планы и перечни целей, пересматривая свои знания и правила их использования. Некоторые из этих действий можно непосредственно внести в саму программу доказательства теорем и использовать их для последующего самоанализа, но человек в действительности хочет представлять их себе более естественным образом, в виде свода декларативных правил. Почему же тогда ученые стремятся, чтобы именно логистические системы выполняли эту работу? Действительная причина заключается в том, что такие системы весьма просты и элегантны; если бы они еще были и эффективны, было бы просто замечательно. Чаще указывают на другую причину, неверную по своей сути, именно, что подобные системы математически строги, поскольку они обладают свойствами: