Романтический период: компьютер начинает понимать

Период от середины 60-х до середины 70-х я называю "романтическим" в истории исследований искусственного интеллекта. В это время внимание исследователей сосредоточилось в основном на проблеме машинного "понимания", т.е. способности воспринимать естественный язык человека, в частности вести осмысленный диалог. Эти попытки были встречены философами с определенным скепсисом. Они сомневались в том, что по отношению к компьютерной программе вообще можно употреблять слово "понимание".

Система SHRDLU

Кульминационным моментом этой эпохи явилась разработка Виноградом [Winograd, 1972] системы SHRDLU, которая понимала довольно представительное подмножество слов английского языка и делала определенные выводы в ограниченной области (в мире, построенном из деталей детского конструктора). Программа демонстрировала свои возможности восприятия речевых команд, реконструируя созданный ею "мир деталей" и отвечая на вопросы, касающиеся как конфигурации деталей, так и своих действий с ними. Она могла отвечать на вопросы вроде следующих:

"Какого цвета блок, на котором стоит красная пирамида?" и строить план выполнения команды, например: "Поставь синюю пирамиду на зеленый кубик".

Можно было считать, что система SHRDLU понимает фразы на человеческом языке, поскольку она адекватно на них реагировала. "Разумность" такого рода восприятия была названа "процедуральной семантикой". Вывод о разумности программы основывался на идее, что если программа способна в ответ на вопрос выполнить соответствующие действия, то можно считать, что она "поняла" заданный вопрос. Такая точка зрения на проблему машинного "понимания" основывается на воспроизведении в первую очередь поведенческой реакции, а не способностей человеческого мышления.

Другое направление исследований было связано с попытками воспроизвести механизм понимания в менее искусственном и более близком к реальному контексте, например в ситуаиии визита к врачу или посещения ресторана. Шанк и Колби [Schank and Colby, 1973] воспользовались структурой, названной ими сценарием, для объединения разнообразных элементов, представляющих в совокупности реальную ситуацию. Сценарий можно рассматривать как объединение разнообразных целей, решений и обычаев, связанных с определенными событиями. Так, "сценарий посещения ресторана" приводится в действие при возникновении цели "чего бы съесть", удовлетворяется событием "прием пищи" и объединяет промежуточные знания о том, как заказать столик, выбрать блюда в меню, расплатиться, дать на чай и т.п. Такое объединение целей и средств, характерных для определенной ситуации, объясняет, почему определенные действия считаются нормой в одной ситуации и рассматриваются как неадекватные в другой. Например, раздевание в присутствии постороннего является нормой при визите к врачу и рассматривается как неадекватное при посещении ресторана. Такой же подход позволяет включить и некоторые знания, которые мы считаем само собой разумеющимися, — любой под визитом к врачу понимает посещение клиники, а не квартиры врача. В сценарии "визит к врачу" это учитывается включением в качестве места посещения по умолчанию именно клиники.

Сценарий посещения ресторана

Для описания сценария можно использовать разные системы обозначений, но все они должны содержать определенные базовые компоненты: цель, которой должны удовлетворять все действия в этом сценарии, предварительные условия, которые должны быть удовлетворены перед тем, как сценарий можно будет применить, и заключительные условия, характеризующие ситуацию после завершения применения сценария. В системе обозначений также должны быть предусмотрены разделители между отдельными фазами сценария, которые служат для организации некоторых действий. Ниже приведен простой сценарий визита в ресторан.

Цель: поесть без самостоятельного приготовления пищи. Предварительные условия: голоден, есть деньги, ресторан работает. Состояние после завершения: сыт, денег стало меньше.

Действие первое: войти в ресторан. Найти место самостоятельно, если нет никаких других признаков, что на вас обратили внимание, или отсутствует метрдотель. В противном случае позволить метрдотелю найти место.

Действие второе: просмотреть меню, сделать заказ,и поесть. Не забыть, что в ресторане могут быть фирменные блюда.

Действие третье: получить чек. Заплатить официанту/официантке или кассиру. Покинуть заведение.

Обратите внимание на то, что в разных ресторанах существуют отличительные способы выполнения похожих действий, — по-разному отыскивается место за столиком, предлагаются свои фирменные блюда, выполняется расчет за услуги. Такие нюансы также можно зафиксировать в сценарии, что позволит сформировать поведение, адекватное конкретной ситуации. В идеале, в сценарии могут быть зафиксированы разные варианты поведения, в зависимости от выполнения тех или иных условий, специфицированных в компоненте "Предварительные условия".

Применение механизма сценариев можно рассматривать в свете проблемы представления знаний на более высоком уровне, чем в случае процедуральной семантики. Описание понятия на уровне отдельной фразы нельзя "поднять" на более высокий уровень, когда нужно принимать во внимание эпизод в целом вместе с множеством мотиваций, подразумеваемых, но никогда (или редко) не формулируемых человеком вслух. Некоторые исследователи пришли к выводу, что зависимость от контекста является главным препятствием в решении проблемы компьютерного понимания естественного языка. В результате были начаты исследования в направлении, где предпочтение отдается не формальным моделям языка и сопряженных с его восприятием мыслительных процессов, независимых от конкретной предметной области, а относительно неформальным, контекстным способам рассуждений.

Другие исследователи (например, [Newell and Simon, 1972] и [Anderson, 1976]) попробовали на несложных задачах (простенькие головоломки, игры в слова и тесты, оценивающие способность к запоминанию) смоделировать присущий человеку подход к решению проблем. Они стремились сделать так, чтобы знания и стратегия поведения программы как можно больше походили на знания и стратегию поведения человека в аналогичной ситуации. Оценка успешности моделирования производилась путем сравнения поведения человека и программы при решении одной и той же задачи.

Но такое компаративное изучение сталкивается с фундаментальной проблемой — не существует прямого метода показать, что человек и программа искусственного интеллекта делают одни и те же вещи одинаковым способом. В результате используется косвенная аргументация. Например, демонстрируется, что человек и программа делают аналогичные ошибки, если встречаются с проблемой повышенной сложности и ошибочными данными, или что распределение времени на выполнение одинаковых этапов решения задачи у человека и программы имеет одинаковый характер при решении аналогичных задач различных классов. Общепринятой стала точка зрения, что простое совпадение ответов на одинаковые вопросы — недостаточное доказательство совпадения способов рассуждений, поскольку существует множество отличающихся стратегий и способов использования имеющихся знаний, которые можно применить для решения одной и той же проблемы

Схемы представления знаний

Независимо от того, насколько это вторжение в науку о познании было продуктивным для психологии, оно способствовало весьма существенному прогрессу в информатике. Ньюэлл (Newell) и Саймон (Simon) предложили схему, известную как набор порождающих правил (production rules). (Подобно мы поговорим о ней в главе 5.) Со временем порождающие правила стали основным инструментом при проектировании экспертных системы. Ньюэллу и Саймону также принадлежит приоритет в разработке методики, получившей наименование анализ протокола (protocol analysis). Эта методика заключается в том, что человеку предлагается "думать вслух" в процессе решения проблемы, а затем зафиксированный протокол анализируют и пытаются отыскать в нем концепции и процедуры, которые были использованы человеком. Этот подход можно считать предшественником используемой сегодня методики извлечения знаний. Уже первые исследования на стыке психологии и информатики показали, насколько сложной является проблема представления знаний, но они также и продемонстрировали, что ее решения следует искать скорее на пути эмпирических исследований, чем философских дебатов.

В романтический период было предпринято множество исследований, целью которых было выяснить, каким образом и многообразие сведений об отдельных фактах, и общие принципы построения окружающего нас мира можно использовать в компьютерной программе, которая ориентирована на построение логического рассуждения, направленного на достижение определенной цели. Эти исследования включали использование конструкций следующих видов (чаще в чистом виде, но иногда и в комбинации):

правил в форме, "если имеет место это условие, то примени этот оператор";

разного рода сетей, в которых узлы соответствуют концепциям, а дуги — отношениям между ними;

логических формул, представляющих отдельные факты и принципы, включая управляющую информацию о том, когда применить то или иное соответствие.

Следует отметить, что большинство созданных в этот период программ носили только исследовательский характер. Лишь немногие работы получили продолжение и воплотились в нечто, приложимое к реальным задачам.

Весьма репрезентативная подборка статей, написанных в первой половине этого периода, опубликована Минским [Minsky, I968J. Любая из них представляет интерес, но далеко не все убедительны с точки зрения достижений сегодняшнего дня. Тем не менее множество схем представления знаний, которым мы отдаем предпочтение в современных разработках, основаны именно на результатах, полученных в тот романтический период. Например, в работе Квилиана (Quillian) предложены ассоциативные и семантические сети в качестве графического формализма для описания фактов и определений (подробнее об этом— в главе 6). Без результатов, полученных в это время, вряд ли разработчики современных экспертных систем располагали бы таким разнообразием функций и структур.

Наиболее интересные работы, опубликованные во второй половине этого периода, собраны Уинстоном [Winston, 1976,b]. Среди них я настоятельно рекомендую ознакомиться с фундаментальной работой Минского о формализме представления знаний, получившем наименование фреймов. Работы, выполненные в этом направлении в 70-е годы в Массачусетсском технологическом институте, собраны в двухтомнике Уинстона и Брауна [Winston and Brown, 1979]. Здесь вы найдете множество статей и о тех областях искусственного интеллекта, которые выходят за рамки этой книги, в частности о машинном восприятии естественного человеческого языка, искусственном зрении, робототехнике.