Говорил ли я с кем-нибудь? Видел ли я других людей в Венеции?
Говорят ли они по-итальянски? Носят ли они одежду? Есть ли у них ног-
ти? Сколько? Чтобы "разумная" машина понимала язык, она должна уметь
при обработке языка делать разумные выводы, как это делают обычные
люди. Основная идея Шенка близка принципу обработки "сверху-вниз",
широко обсуждающемуся в этой книге.

Одной из трудностей, встретившихся при разработке программы обра-
ботки языка, была неоднозначность естественных языков. Шенк (Schank,
1981) приводит следующий пример:

Я ударил Фреда в нос.
Я ударил Фреда в парке.

Чтобы правильно проанализировать эти предложения, нужно знать гораз-
до больше, чем только синтаксические и семантические правила. Чита-
тель должен что-то знать о том, где может находиться человек, а также
другую концептуальную информацию о человеческом поведении и общую
информацию о мире.

Разработанная Шенком программа содержит много систем и подсис-
тем, из которых мы рассмотрим здесь только наиболее существенные.
Сердце программы составляет система умозаключений, скриптов, планов,
тем и целей, считающихся неотъемлемой частью человеческого понима-
ния языка. Мы рассмотрим каждую из них.

Умозаключения. При обработке естественного языка мы обычно от-
слеживаем, где расположены люди и объекты, что они ощущают, в каком
состоянии они находятся, что они знают, каковы их убеждения.

Искусственный интеллект
525

Скрипты2. Скрипт - это "общепринятая" последовательность причин-
ных связей. В естественном языке мы не проговариваем детально и точно
последовательность причинных событий, но (обычно) даем достаточно де-
талей, так чтобы другой человек со сходным жизненным опытом мог по-
нять последовательность событий. В случае с Джоном из вышеприведен-
ного эпизода в ресторане говорящие предполагают, что собеседник выве-
дет связь между событиями (в данном случае - чаевые, еда и плата),
даже если конкретная причинная связь не представлена.

Планы. Чтобы понять большинство событий, важно знать мотивы и на-
мерения участвующих людей. Для этого нужно знать виды их характеров.

Цели. Цели - это довольно специализированные планы, в которых пре-
следуется определенный результат или исход. Планы могут включать воп-
росы о причине выбора конкретной цели, о том, с чем она может конфлик-
товать, и о том, при каких обстоятельствах от нее придется отказаться.
Над целями доминируют структуры более высокого порядка, которые на-
зываются темы.

Темы. Умозаключения, основанные на темах, направлены на выяснение
вопросов:

Какие цели вероятнее всего преследует данное действующее

лицо?

Какие темы вероятнее всего сосуществуют с данной?

Существуют ли противоречия в темах?

Сколько из обнаруженных противоречий можно разрешить?

Откуда происходит данная тема?

Взято из: Schank (1981).

Вначале Шенк и его коллеги стремились только к программе, которая
бы читала, понимала и могла отвечать на несколько вопросов о простом
сюжете - в общем, умела бы то, что умеет делать маленький ребенок. Но
то, что начиналось как элементарный поиск, вылилось в огромный слож-
ный лабиринт взаимосвязанных систем, анализ функциональных свойств
языка, теорию памяти, рассмотрение структуры знания и философское
высказывание о природе мысли. В своей статье, посвященной ИИ. мышле-
нию и самопониманию, Шенк заключает:

"Искусственный интеллект является частью общего стремления
понять мышление. Мы считаем, что он вносит важный вклад в
эти усилия и что они и есть цель нашей науки. Программы,
которые мы пишем,- это эксперимент, а не результат. Наш
интерес - это интеллект, а не артефакт. По мере нашего прогресса
полученные результаты откроют путь ав-томатическим
партнерам, которые, возможно, станут необходимой частью
повседневной жизни. Однако это не будет нашим настоящим

Иначе - стереотипы, штампы поведения.- Прим. ред.
Мышление и интеллект - естественный и искусственный
526

результатом. Настоящим результатом будет новое понимание
нас самих, понимание, которое в конечном счете гораздо более
ценно, чем любая, программа" (Schank, 1985, р.155).

Важность этой работы в том, что она способствует созданию специфи-
кации правил языковой структуры так, чтобы их можно было искусствен-
но смоделировать с высокой степенью верности. Если система ИИ терпит
неудачу, значит мы не смогли понять свойства языка.

Решение задач и искусственный интеллект

Литература по решению задач в рамках ИИ возможно более обширна, чем
по любому другому психологическому процессу. Одна из причин, почему
многие специалисты по ИИ интересуются решением задач, состоит в том,
что этот термин, грубо говоря, синонимичен мышлению, которое в его
сложном виде является исключительно человеческим атрибутом. Этот факт,
а также то, что машины с ИИ вообще способны выполнять процедуры
решения задач, привело к широкому развитию методов и теории в этой
области.

Вычисления были одним из первых примеров использования машин
для решения задач. В 1642 году Паскаль (тогда ему было 19) продемонст-
рировал, что при помощи изобретенного им механического вычислители
некоторые математические задачи можно решать точнее и быстрее, чем
люди делают вручную. В контексте современного ИИ решение заоач очн;!-
чает гораздо больше, чем математические вычисления; оно охватывает
широкий диапазон от решения сложных головоломок до доказатгльстия
теорем, заучивания успешных операций и различных игр.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239