Фреймы для представления знаний - Марвин Минский

Посмотрим, в чем заключается цель подобных действий. Если можно было бы произвести поиск на всем дереве перебора, то мы смогли бы использовать найденную в каждом узле оценку S для принятия решения о том, какой следующий ход лучше всего сделать. Если, однако, оценка S дается просто в виде числа, то на этой основе невозможно будет провести значительные рассуждения, требуемые для анализа существующей ситуации.

Если значение S(B) невелико, то можно предположить, что В — неудачная позиция. Но если мы хотим, чтобы генератор ходов не повторял своих прежних ошибок, сообщение S должно включать некоторую дополнительную информацию относительно того, чем нас не удовлетворяет позиция В или как поступить в данном случае. Нам фактически требуется итоговое объяснение того, что обнаружено в процессе поиска; поскольку мы работаем с деревом перебора, нам требуется также рекурсивное суммирование подобных резюме.

Рассмотрим проблему, названную нами «расхождением резюме». Если резюме для ситуации А содержит (в общем случае) любое явное описание для В и С, то существует опасность того, что любая схема рекурсивного описания будет повторять дерево ходов; это приведет к столь же длительному поиску итогового сообщения, как и поиску самого решения. Чтобы этого не произошло, можно воспользоваться довольно простым способом — ограничить размеры самого резюме. В этом случае следует позаботиться о том, чтобы избежать сильного уменьшения информативности сообщений. Во фреймах-описаниях важные черты и отношения, находящиеся на верхних уровнях, могут служить в качестве резюме, а вспомогательные описания становятся доступными лишь по необходимости. Вопрос о том, какая часть проанализированного дерева должна оставаться в долговременной памяти, а какая отбрасываться после того, как сделан очередной ход, зависит от других аспектов использования участником игры всего накопленного им опыта.

Какие принципы должны лежать в основе образования резюме? И в этом вопросе концепция фреймов демонстрирует свою гибкость. Вместо того чтобы попытаться ограничить сообщения какими-то жесткими форматами, мы можем построить набор «резюме»-фреймов для каждого данного случая; любой фрейм будет вызываться, когда его терминалы подходят к описаниям ситуаций более низких уровней, а маркеры согласуются с текущими целями. Таким образом, каждый из этих фреймов выполняет свою работу только тогда, когда он соответствует текущей ситуации. Например, у человека могут быть самые разные фреймы типа «шахматной вилки». Если конь занимает такую позицию, что угрожает одновременно и шахом, и взятием ладьи, то активируется фрейм вилки, соответствующий следующему условию: при любом из двух возможных ходов теряется та фигура, которая не изменит своей позиции. Как только будет активирован этот фрейм, он может дать конкретную рекомендацию, вероятно, следующего содержания: генератор ходов того игрока, который попадает под вилку, должен выяснить, не может ли какой-нибудь ранее сделанный ход обеспечить защиту того поля, откуда исходит угроза вилки.

3.8. Фреймы в качестве парадигм

«До тех пор, пока не была создана эта парадигма схоластов (средневековая теория „первого толчка“), маятники как таковые не были известны людям, а ученые видели в них только качающиеся камни. Существование маятников было открыто благодаря изменению парадигмы, очень напоминающему переключение гештальта.

Следует ли нам описывать то, что отличает взгляды Галилея от воззрений Аристотеля или Лавуазье от Пристли с позиций трансформации зрительных образов? Действительно ли они видели разные вещи, когда смотрели на одни и те же предметы? Имеются ли у нас какие-то основания утверждать, что они проводили свои исследования, находясь в разных мирах?

Я отчетливо предвижу трудности, которые могут возникнуть в том случае, если предположить, что когда Аристотель и Галилей смотрели на качающийся камень, первый видел в этом лишь несвободное падение тела, а второй — маятник. Тем не менее, я убежден, что нам следует научиться находить смысл в утверждениях, подобных данному утверждению».

Согласно предложенной Т. Куном эволюционной модели наука развивается с помощью установленных описательных схем. Крупные открытия являются результатом новых парадигм, новых способов описания вещей, которые приводят к новым методам и методикам. В конце концов, изменяется содержание научного знания.

Т.Кун предпочитает применять свою весьма эффективную схему нового описания на уровне крупных научных революций; мне кажется, что эта идея применима и к проблемам повседневного мышления. Действительно, последнее процитированное предложение Т.Куна подтверждает ту его точку зрения, что в визуальном восприятии парадигмы должны играть не метафорическую, а, скорее, самостоятельную роль, а это именно то, что мы предлагаем в нашей концепции фреймов.

Когда обычно наши воззрения не пригодны, когда не удается отыскать в своей памяти эффективные системы фреймов, нам следует построить новые системы, которые позволят правильно отразить новые реалии. По всей видимости, обычным следует считать способ построения новой системы из двух или более старых систем с последующим редактированием или «доводкой» ее до такого совершенства, когда она во всем будет соответствовать имеющимся обстоятельствам. Но каким образом можно это сделать? Заманчиво сформулировать эту задачу так: построить систему фреймов с наперед заданными свойствами. Подобная постановка задачи может упростить решение, поскольку позволяет разбить его на два этапа: вначале формулировка требований, затем само решение проблемы.

Этот путь, однако, несвойственен процессу человеческого мышления, ибо требования никогда не формулируются все сразу, а новая система не строится по заранее и полностью построенному сценарию. В действительности неудовлетворенные требования осознаются нами последовательно в процессе видоизменения непригодного для нас представления в виде тех или иных недостатков или «дефектов».

Мне кажется правильной мысль С.Пейперта (1972) о том, что способность к диагностике и модификации своих собственных процедур — это важный элемент человеческого интеллекта. (Об этом смотрите работу М.Минского и С.Пейперта (1972)).

«Доводка», фундаментально важный его компонент, обладает своими особыми методами и процедурами. Каждый нормальный человек имеет возможность пользоваться ими в полной мере; в противном случае он не научился бы ни видеть, ни говорить. Обратимся теперь к работам И. Голдштейн (1973) и Дж.Суссмана (1973), в которых рассматриваются вопросы явного использования знаний о доводке при обучении символьным представлениям. В этих работах строятся новые процедуры, которые должны удовлетворять многочисленным требованиям с помощью простых и вместе с тем мощных методов. Перечислим некоторые из них:

1. Первую попытку сделайте с помощью простого объединения процедур, каждая из которых позволяет достигнуть одну определенную цель.

2. Если что-то получается не так как, нужно, попытайтесь представить один из дефектов как особый (и нежелательный) тип взаимодействия двух процедур.

3. Примените тот «метод доводки», который согласно информации, имеющейся в памяти, дает хорошие результаты при исправлении этого особого вида взаимодействия.

4. Составьте резюме по итогам выполненных операций и включите его в хранящуюся в памяти «библиотеку методов доводки».

Эти методы могут показаться несколько наивными, однако в тех случаях, когда новая проблема не слишком отличается от старых, имеются значительные шансы на успех, особенно при правильном подборе процедур — кандидатов на совместную работу. Коли же новая проблема резко отличается от всех предыдущих, то не следует ожидать, что вообще должна существовать такая теория обучения, которая будет хорошо работать в этих условиях. Без структурированного познавательного плана, без «почти промахов» П.Уинстона(1970) и без хорошей подготовки к решению проблем данного типа нельзя ожидать появления совершенно новых парадигм, как бы остро мы в них ни нуждались.

Что представляют собой «виды взаимодействий» и «методы доводки»? Самым простым для них, видимо, следует считать тот случай, когда результат достижения первой цели оказывает влияние на некоторые условия, необходимые для достижения второй цели. В этом случае можно предложить использовать эту предпосылку в качестве нового условия; известны, однако, такие ситуации, в которых применение только этой методики не приведет к успеху, ибо это новое условие несовместимо с первой целью.

Если задать вопрос о наиболее важных задачах в области искусственного или естественного интеллекта, то, на мой взгляд, среди них следует отметить, во-первых, проблему взаимодействия между рассмотренными выше идеями и, во-вторых, использование многочисленных вариантов представления для изучения одной и той же ситуации с нескольких точек зрения. Проведение исследований в этих направлениях потребует новых идей относительно взаимодействий между трансформируемыми элементами. Здесь проявляется определенная ограниченность представления о системе фреймов, взятой в изолированном виде. Образование новых представлений на базе старых является сложным процессом, в рамках нашей теории эта задача может быть решена лишь с помощью сложного предварительного ввода данных (конечно, если ее вообще можно решить). Более того, требуется особое искусство при разработке методов решения данной задачи, которую я считаю одной из основных в теории интеллекта.