Читать онлайн «Фреймы для представления знаний». Страница 17

П.Уинстон(1970) предложил способ создания системы поиска информации, в которой могли бы быть представлены классы и обеспечен ряд дополнительных возможностей. Указатели поиска информации в такой системе можно приспособить для выражения целевых условий и результатов действий, а также для определения принадлежности понятий к определенным классам. Поскольку эта идея известна еще далеко не всем, я попытаюсь объяснить ее на примере, взятом из работы П.Уинстона(1970).

Что означает ожидать увидеть стул? Обычно то, что он состоит из четырех ножек, нескольких перекладин, сидения и спинки, находящихся друг с другом в определенных отношениях. Например, ножки должны опираться на пол и находиться ниже, а спинка выше сидения; само сидение должно располагаться горизонтально, спинка - вертикально и т. д. Предположим теперь, что система зрительного восприятия не смогла обнаружить спинку: все есть (четыре ножки, ровная поверхность - сидение), а спинки нет. "Различие" между тем, что мы видим, и тем, что мы ожидали увидеть, состоит в отсутствии требуемого числа спинок, а это свидетельствует скорее о наличии не стула, а скамьи или стола.

П.Уинстон считает целесообразным снабдить каждое описание, находящееся в памяти, указателями к другим описаниям, причем каждому указателю должен соответствовать свой маркер отличия между связанными нм парами понятий. Если в процессе согласования фрейма встретятся какие-либо затруднения, то они должны согласовываться с указателями, выходящими из данного Фрейма; это может снабдить систему предложениями по выбору более подходящего фрейма. П.Уинстон назвал образующуюся при этом структуру сетью подобия.

Он предлагает поручить компьютеру вести упорядоченное сопоставление находящихся в памяти моделей во время его "холостого хода" и при выявлении между ними существенных различий вводить соответствующие указатели.

Та же информация может быть получена и в процессе согласования какой-либо реальной ситуации с хранимыми в памяти данными, ибо следующие одна за другой попытки дают результаты далеко не во всем отличные друг от друга, а различия эти всегда можно зафиксировать. Таким образом, в процессе обычного использования содержащихся в памяти данных можно получать дополнительные сведения и использовать их для расширения сети подобия. Если процедура образования новых указателей чувствительна к записи различий, относящихся к достижению цели, то результат будет еще более ценным, ибо появится возможность реализации механизма обучения на основе собственного опыта.

Можно ли на практике создать сети подобия? На первый взгляд кажется, что это может привести к неограниченному росту требуемого объема памяти. И в самом деле, если имеется N фреймов и К типов различий, то общее число указателей может достигнуть величин KNN и следует опасаться того, что:

1) если N велико, скажем, равно 107, то NN будет слишком велико и объем требуемой памяти, по крайней мере, для людей, может оказаться попросту нереальным;

2) для устранения какого-то различия или согласования фрейма может потребоваться такое большое число указателей, что система окажется малоэффективной ввиду ее плохих избирательных свойств;

3) само К может быть весьма велико в том случае, когда параметры системы вариативны.

Фактически же ни одна из этих проблем не представляется достаточно серьезной, если рассматривать их по отношению к возможностям человеческой памяти. По современным представлениям (правда, еще недостаточно обоснованным) скорость накопления информации в долговременной памяти человека такова, что вопрос о ее насыщении затрагивать вообще не следует.

Реальность состоит в том, что нам не только не грозит опасность насыщения, но, как это ни парадоксально, связей может просто не хватить! Более того, нельзя рассчитать, во-первых, что мы получим достаточно времени, чтобы установить все требуемые связи, и, во-вторых, что каждое нуждающееся в указателе различие будет в действительности им обладать. Ниже мы рассмотрим вопрос о том, как следует хотя бы частично обойти эту проблему.

Чтобы организовать более "полное" функционирование сети подобия, рассмотрим следующую аналогию. В городе каждый человек может посетить любого другого жителя; однако мы не строим пути между всевозможными парами домов, а объединяем группы домов в "кварталы". Мы не соединяем один квартал с другим своей собственной дорогой, ибо знаем, что должны существовать улицы "совместного пользования". Мы не связываем дорогами один город с другим, а прокладываем магистрали между наиболее крупными областными (или другими) центрами. В пределах такой организации каждый ее член непосредственно соединен с другими на своем собственном "уровне", в первую очередь с теми, кто по смыслу наиболее им близок; кроме того, каждый индивидуум связан, по крайней мере, с небольшим числом ключевых членов групп более высоких уровней. Таким образом, между любыми двумя элементами сети существует (если вообще существует!) весьма короткий путь, состоящий из небольшого числа последовательных связей.

При решении задач поиска "• подобных структурах используется иерархия связей, похожая чем-то на ту, что заложена в каждом почтовом адресе. Любой человек обладает определенными сведениями о каких-то обобщенных понятиях, например, он знает, где в его стране расположены наиболее крупные города. Населению крупного города обычно известны многие пригородные центры, а их жителям - близлежащие деревни. Ни одному из нас неизвестны все возможные в городе пути между любыми двумя домами, но зато человек может без труда запомнить самый короткий путь к своему другу, живущему в другом городе; этот путь будет лучше (короче), нежели тот, который согласно общему правилу должен проходить через главный населенный пункт его района. Для решения таких проблем используются адресные книги, с помощью которых выбираются стандартные маршруты между основными узлами в сети. Индивидуальные маршруты могут пролегать в обход главных узлов через хорошо знакомые-пункты. И поскольку наши разветвленные службы транспорта успешно справляются со своими задачами, те же стандартные маршруты обеспечивают сравнительно небольшое число пересадок при движении из одного произвольного пункта в другой.

На каждом уровне имеются свои центры или капитолии. Они составляют основу групп следующих иерархических уровней. Например, между городами Нью-Хейвен и Сан-Хосе нет беспосадочной авиалинии, поскольку более рационально использовать магистральную воздушную трассу между Нью-Йорком и Сан-Франциско. Оба этих крупных города являются капитолиями на данном уровне объединения.

По мере роста сети следует ожидать, что появится необходимость в объединении тех элементов, на которые направлены наши указатели подобия. Решения относительно того, что считать главными отличительными признаками, а что второстепенными, будут оказывать значительное влияние на возможности всей системы в целом. Эти решения, накапливаясь, формируют концепты наших представлений об окружающем мире.

Таким образом, дивергенции и конвергенции указателей подобия, которые носят неслучайный характер и связаны с каждым D-различием, объединяют наш концептуальный мир вокруг d-групп и d-капитолиев. Отметим, что идеальным является вариант, когда в одной группе сосредоточены такие капитолии, для которых не существует ни одного более общего для них всех атрибута. В этом случае перекрестные "сходства" являются следствиями локальных соединений в нашей сети подобия. Они, несомненно, достаточны для объяснения того, каким образом мы можем предполагать, что же такое стул или игра, хотя не всегда при этом способны "логически" определить это понятие как элемент в некоторой иерархии классов. Для отражения в сети четких определений не требуется явная согласованность концептуальных групп, однако, она может понадобиться для преодоления затруднений при ориентированном на различия поиске путей, ведущих к поставленной цели.