4.4. Семантические сети

Рассмотренные элементарные мыслительные операции в сочетании с правилами их введения и удаления тем не менее оставляют нерешенной основную проблему мышления: проблему построения самих умозаключений, т. е. процедуру организации структуры мыслительного процесса. Действительно, как выглядят хотя бы самые общие подходы к решению задач?

Рассмотрим пример, в котором мы имеем среди исходных данных набор фактов, включающих отдельные высказывания (простые или сложные): А. В, L, а также высказывания в виде импликаций: А —> L, А -+ В, F -> С. В -> D, В -+ G. G -> Т. К -> G, L -» В, L -» К. Для про­стоты будем считать, что единственным правилом вывода в этом примере будет правило отделения. Многократно применяя правило отделения, мы можем получить новое знание, например, в виде А -> Т. Действительно, из А —> В получаем В, затем eUhJ?->Gi чаем G, затем из G и G -> Т получаем Т. Формально в математической логике три шага данного вывода записываются как:

А.Л ~* В В.В -><•; C,G ->Г В G Т

В такой записи над чертой записываются посылки, под чертой — следствия. При этом заметим, что в итоге мы построили умозаключение А Т и одновременно получили цепочку рассуждения: А, A^B->G-> Т.

Заметим также, что данная цепочка не является единственно возможным путем для получения результата А -> Т. Этот же вывод из имеющихся данных мы можем получить, построив и другие цепи дока-

71

зательств. Например, цепь № 2: из А, А —> L получаем L, затем из L, L -> В получаем В, далее логический вывод идет так же, как в предыдущем случае. Цепь № 3 напишем в сокращенном виде: Л, К -> G —> Т.

Данный пример удобно представить не только в аналитическом, но и в образном виде, как часть графа или семантической сети (рис. 28). Такого рода представления служат целям структурирования информа­ции. В каждом узле сети собирается вся информация по некоторому объекту или по некоторой ситуации. Эта информация представляется в виде наборов характеристик или атрибутов объекта, а также в виде ссылок, указывающих связи между узлами (объектами).

В общем виде для обозначения структурированной системы дан­ных, касающихся некоторого объекта или «ядра» знаний, касающихся данной области, используется термин фрейм (от англ. frame — каркас, рамка). При этом понятие фрейма является достаточно широким: структура фрейма может быть разной для разных областей знаний и рассуждений. Причем данное условие не является причудой или экзо­тикой — оно отражает принципиальный факт различия природы раз­ных областей знаний. (Едва ли вызовет удивление, что организация блока знаний в физике и в истории права имеет различное строение.)

Заметим, что в нашем примере в процессе логического дедуктив­ного вывода мы не явным образом считали, что все исходные высказы­вания имеют в процессе решения данной задачи одинаковые приори­теты. Вследствие этого все три цепочки логического вывода (все три умозаключения) имели одинаковую вероятность построения. Более того, на основе имеющихся фактов мы с равной вероятностью могли начинать строить вывод, исходя не из фактаЛ, а из фактов В, В — >D или каких-то других. В результате предположения равной вероятности вза­имных связей между фактами в ходе построения логического вывода возникает огромный перебор вариантов, причем с ростом длины выво­да время перебора растет лавинообразно. Для того чтобы уменьшить эту опасность (а полностью избежать ее невозможно), необходимо ис­пользовать системы приоритетов, указывающие разные вероятности связей между разными фактами, или, другими словами, разные веро­ятности ссылок (рис. 28).

Рис. 28. Участок семантической сети в хорошо структурированной области знаний

При этом приоритеты ссылок, естественно, зависят от многих па­раметров, описывающих контекст ситуации. К числу таких парамет­ров относятся различные условия, которые должны быть проверены или как-то определены перед принятием решения. В примере на рис. 28 типичной записью в узле В может быть: «При условии максималь­ный приоритет имеется у ссылки В —» D, при условии максимальный приоритет у ссылки В —> G». В качестве условия могут выступать раз­личные атрибуты объекта, например, такие, как значения физических параметров, временные значения, полученная к текущему моменту информация о состоянии других узлов (объектов) и т.д.