Ограничены возможности описания реального мира и с помощью вектор-функций, определенных на нормированных пространствах, что имеет место в случае методов, использующих основные положения теории автоматического управления (Ф.М.Кулаков,1976).
Одним из возможных путей решения проблемы явился подход, предполагающий использование семантических связей между понятиями, включенными в модель внешнего мира и учет прагматики внешнего мира. Это нашло свое отражение в исследованиях советских ученых, например, П.М.Амосова в области развития М-сетей, Д. А. Поспелова, В. Н. Пушкина и Ю. И. Клыкова по ситуационному управлению, а также ряда зарубежных специалистов, в том числе Р.Шенка по теории семантической зависимости (conceptual dependency), Дж. Уилкса в области семантики предпочтений (preference semantics), Ч. Ригера по теории семантических наложений (conceptual overlays) и др.
Наиболее значительной среди появившихся за последние годы была теория фреймов (frames) M. Минского, привлекшая к себе пристальное внимание специалистов в области искусственного интеллекта (Р. Шенк, Р. Абельсон, 1975; Дж. Лаубш, 1975; Дж. Майлопулос, П. Коэн, А. Борджида, Л. Шугар, 1975; Д. А. Поспелов, 1976; Д. А. Поспелов, Е. Н. Ефимов,1977; Н. Н. Перцова,1977 и др.). Впервые теория была опубликована в 1974 г.
В своей теории М. Минский отказался от попыток формировать модель внешнего мира на основе разрозненных, отдельных фактов или понятий. Центральным моментом является его утверждение о том, что любая машинная модель, отражающая сложности реального мира, должна строиться в виде достаточно большой совокупности определенным образом сформированных данных — фреймов, представляющих собой модели стереотипных (часто повторяющиеся) ситуаций. Ситуация понимается здесь в обобщенном смысле, т. е. это может быть действие, рассуждение, зрительный образ, повествование и т.д. Фрейм представляет собой не одну конкретную ситуацию, а наиболее характерные, основные моменты ряда близких ситуаций, принадлежащих одному классу. В переводе с английского frame означает скелет, остов, рамка, что лишний раз подчеркивает общность представленных в нем сведений о моделируемом явлении. Графически фрейм можно изобразить в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними. Каждый узел представляет собой определенное понятие, которое — и в этом заключается основной смысл теории — может быть, а может и не быть задано в явном виде. В последнем случае оно может быть конкретизировано в результате процесса согласования данного фрейма с некоторой конкретной ситуацией, имеющей место во внешнем мире. Незаданные в явном виде узлы называются терминалами. Они образуют нижние уровни графовой структуры, тогда как на верхних уровнях располагаются понятия, которые всегда справедливы в отношении представляемой данным фреймом ситуации. Таким образом, совокупность заданных в явном виде узлов — понятий образует основу для «понимания» любой конкретной ситуации из определенного для данного фрейма класса ситуаций. «Понимание» происходит путем конкретизации терминалов и согласования возможных для каждого из них понятий с вполне определенной, существующей во внешнем мире обстановкой. Центральным моментом является использование одних и тех же терминалов различными фреймами, что позволяет координировать информацию, собираемую из разных источников. Группы связанных между собой фреймов объединяются в системы, которые могут отражать действия, причинно-следственные связи, изменения понятийной точки зрения и т. д.
В своей теории М. Минский не проводит границы между теорией человеческого мышления и теорией построения «думающих» машин (искусственного интеллекта). Он полагает, что процессы человеческого мышления базируются на хранящихся в его памяти материализованных, многочисленных запомненных структурах данных — фреймах, с помощью которых человек осознает зрительные образы (фреймы визуальных образов), понимает слова (семантические фреймы), рассуждения, действия (фреймы-сценарии), повествования и т.д. Процесс понимания при этом сопровождается активизацией в памяти соответствующего фрейма и согласованием его терминальных вершин с текущей ситуацией. В случае неудачи из памяти с помощью сети поиска информации, объединяющей системы фреймов, «выбирается» другой фрейм, терминалы которого, возможно, окажутся между собой в более подходящих отношениях применительно к той же рассматриваемой ситуации.
Процесс последовательной замены одного фрейма другим особенно наглядно проявляется в таких областях человеческого мышления, как понимание естественного языка, рассуждение, вывод по аналогии и др. Это следует из наших интуитивных представлений о процессе мышления, который начинается с наводящих на мысль, но несовершенных образов, прогрессивно заменяемых лучшими, но всё еще несовершенными идеями.
Представление знаний о мире с помощью систем фреймов оказывается весьма плодотворным во многих областях исследований по искусственному интеллекту, начиная от понимания естественного языка и кончая проблемами машинного восприятия слуховых и зрительных образов. Подтверждением тому служат многочисленные работы таких известных специалистов в области искусственного интеллекта, как Р.Шенк, Р.Абельсон, Ч.Ригер, Е.Чарняк, Дж.Уилкс и др., посвященные конкретизации и развитию теории фреймов.
Весьма обнадеживающим является использование концепции фрейма и применительно к задаче построения информационно-управляющего комплекса манипуляционного робота. Исследования в этом направлении проводятся в Ленинградском научно-исследовательском вычислительном центре АН СССР под руководством В.М.Пономарева и Ф.М.Кулакова.
Вместе с тем следует отметить, что подход М.Минского к решению проблемы представления знаний не лишен недостатков. В частности, человек способен понять не только известные, но и новые ситуации, к чему фреймы пока еще не приспособлены. Видимо, разработка механизмов машинного «понимания» новых фактов на базе системы фреймов точно так же, как и развивающихся во времени действий, еще впереди.
Существует еще целый ряд вопросов, которые не затрагиваются автором в данной книге. Например, проблема принятия решений на базе системы фреймов, в том числе проблема планирования действий робота. Однако это не следует понимать как недостаток данной работы, поскольку автор ставил перед собой цель изложить в ней общие вопросы теории фреймов и дать толкование ее основных положений.
Своеобразное изложение автором материала довольно трудно для восприятия. Именно поэтому книга дополнена настоящим материалом, в котором сделана попытка краткой интерпретации работы М.Минского. Этот материал не претендует на полное отображение всех идей настоящей книги, а имеет более конкретный характер благодаря включению в него примеров некоторых приложений теории фреймов. Примеры взяты из работ Р. Шенка (1975), Р. Абельсона (1973), И. Ригера (1975), а также составлены автором настоящего приложения.
Чтобы сделать изложение материала этого приложения замкнутым, понятным без обращения к переводу книги, в него включены в сжатой форме некоторые фрагменты перевода. Хотелось бы отметить, что весьма сложная форма изложения материала первоисточника в сочетании с еще не устоявшейся терминологией серьезно затрудняли перевод. В связи с этим считаю своим приятным долгом выразить благодарность В. М. Пономареву, Д. А. Поспелову, и В. Л. Стефанюку за ценные советы в процессе работы над книгой.
Глава 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.