
- •1.1. Класичний період: гри і доказ теорем
- •1.1.1. Пошук у просторі станів
- •2.1. Комбінаторний вибух
- •2.1.2. Евристичний пошук
- •2.2. Алгоритм a*
- •2.2. Романтичний період: комп'ютер починає розуміти
- •2.2.1. Система shrdlu
- •2.3 Сценарій відвідування ресторану
- •2.2.2. Схеми представлення знань
- •2.4. Кажани і проблема з пінгвінами
- •2.3. Період модернізму: технології і додатки
- •2.3.1. У знаннях сила
- •2.5. Процедуральне чи декларативне знання
- •2.6. Машина логічного виведення і база знань
- •2.3.2. Періоди "зимової сплячки" і "пробудження" в історії штучного інтелекту
2.2.2. Схеми представлення знань
Незалежно від того, наскільки це вторгнення в науку про пізнання було продуктивним для психології, воно сприяло дуже істотному прогресу в інформатиці. Н’юел (Newell) і Саймон (Simon) запропонували схему, відому як набір правил, що породжують, (production rules). (Більш докладно поговоримо про неї в розділі 5.) Згодом породжуючі правила стали основним інструментом при проектуванні експертних системи. Н’юелу і Саймону також належить пріоритет у розробці методики, що одержала найменування аналіз протоколу (protocol analysis). Ця методика полягає в тому, що людині пропонується "думати вголос" у процесі рішення проблеми, а потім зафіксований протокол аналізують і намагаються відшукати в ньому концепції і процедури, що були використані людиною. Цей підхід можна вважати попередником використовуваної сьогодні методики витягу знань. Уже перші дослідження на стику психології й інформатики показали, наскільки складною є проблема представлення знань, але вони також і продемонстрували, що її рішення варто шукати скоріше на шляху емпіричних досліджень, чим філософських дебатів.
У романтичний період було почато безліч досліджень, метою яких було з'ясувати, яким чином і різноманіття зведень про окремі факти, і загальні принципи побудови навколишнього нас світу можна використовувати в комп'ютерній програмі, що орієнтована на побудову логічного міркування, спрямованого на досягнення визначеної мети. Ці дослідження включали використання конструкцій наступних видів (частіше в чистому виді, але іноді й у комбінації):
• правила у формі, "якщо має місце ця умова, то застосуйти цей оператор";
• різного роду мереж, у яких вузли відповідають концепціям, а дуги— відношенням між ними;
• логічних формул, що представляють окремі факти і принципи, включаючи керуючу інформацію про те, коли застосувати ту чи іншу відповідність.
Слід зазначити, що більшість створених у цей період програм носили тільки дослідницький характер. Лише деякі роботи одержали продовження і втілилися в щось, застосовне до реальних задач.
Дуже репрезентативна добірка статей, написаних у першій половині цього періоду, опублікована Мінським [Minsky, 1968]. Кожна з них становить інтерес, але далеко не усі переконливі з погляду досягнень сьогоднішнього дня. Безліч схем представлення знань, яким ми віддаємо перевагу в сучасних розробках, засновані саме на результатах, отриманих у той романтичний період. Наприклад, у роботі Квіліана (Quillian) запропоновані асоціативні і семантичні мережі як графічний формалізм для опису фактів і визначень (докладніше про це — у розділі 6). Без результатів, отриманих у цей час, навряд ли розроблювачі сучасних експертних систем мали у своєму розпорядженні б таку різноманітність функцій і структур.
Найбільш цікаві роботи, опубліковані в другій половині цього періоду, зібрані Уінстоном [Winsion, 1976,b]. Серед них я постійно рекомендую ознайомитися з фундаментальною роботою Мінського про формалізм представлення знань, що получили найменування фреймів. Роботи, виконані в цьому напрямку в 70-і роки в Масачусетскому технологічному інституті, зібрані в двотомнику Уінстона і Брауна [Winston and Brown, 1979]. Тут ви знайдете безліч статей і про ті області штучного інтелекту, що виходять за рамки цієї книги, зокрема про машинне сприйняття природної людської мови, штучної зорі, робототехніці.