Вот наше решение, шаг за шагом:
1. Используя подсказку, заменим w на v.
Q AZVS DSSC KAS DXZNN DASNN
2. Первое слово из одной буквы, вероятна, A или I; предположим, что это A:
A AZVS DSEC KAS DXZNN DASNN
3. В третьем слове должны быть гласные звуки и вероятно, что это двойные буквы. Это не могут быть UU или II, а также AA (буква A уже использована). Попробуем вариант EE.
A AZVE DEEC KAE DXZNN DAENN
4. Четвертое слово состоит из трех букв и оканчивается на E, это очень похоже на слово THE.
A HZVE DEEC THE DXZNN DHENN
5. Во втором слове нужна гласная, и здесь подходят только I, O, U (буква A уже использована). Только вариант с буквой I дает осмысленное слово.
A HIVE DEEC THE DXINN DHENN
6. Можно найти несколько слов с двойной буквой E из четырех букв (DEER, BEER, SEEN). Грамматика требует, чтобы третье слово было глаголом, поэтому остановимся на SEEN.
A HIVE SEEN THE SXINN SHENN
7. Смысл в полученном предложении отсутствует, поскольку улей (HIVE) не может видеть (SEEN), значит, где-то по дороге мы сделали ошибку. Похоже, что выбор гласной буквы во втором слове был неверен, и приходится вернуться назад, отменив самое первое предположение - первым словом должно быть I. Повторяя все остальные наши рассуждения практически без изменений мы получаем:
I HAVE SEEN THE SXANN SHENN
8. Посмотрим на два последних слова. Двойная буква S в конце не дает осмысленного значения и к тому же уже использована ранее, а вот LL дает осмысленное слово.
I HAVE SEEN THE SXALL SHELL
9. Из грамматических соображений очевидно, что оставшееся слово - прилагательное. Анализируя шаблон S?ALL, находим SMALL.
I HAVE SEEN THE SMALL SHELL
Таким образом, решение найдено. Анализируя процесс решения, мы можем сделать три наблюдения:
• Для решения применялись разнообразные знания: о грамматике, о составе слов, о чередовании согласных и гласных.
• Сделанные предположения регистрировались, потом мы применяли к ним имеющиеся у нас знания и смотрели, что из этого получается.
• Мы подходили к делу наугад, приспосабливаясь к обстановке. Иногда делались выводы от общего к частному (словом из трех букв, оканчивающимся на E будет, вероятно, THE), а иногда от частного к общему (?EE? может соответствовать DEER, BEER, SEEN, но глаголом из них является только SEEN).
Изложенный подход известен как метод информационной доски. Он впервые был предложен Ньюэллом в 1962 году, а позднее был использован Редди и Ерманом в проектах Hearsay и Hearsay II по распознаванию речи [4]. Эффективность метода подтвердилась, и он был использован в других областях, включая интерпретацию сигналов, трехмерное моделирование молекулярных структур, распознавание образов и планирование [5]. Метод показал хорошие результаты в представлении описательных знаний; он более эффективен с точки зрения памяти и времени по сравнению с другими подходами [6].
Информационная доска вполне подходит на роль среды разработки (см. главу 9). Попробуем теперь зафиксировать архитектуру этого метода в виде системы классов и механизмов их взаимодействия.
Архитектура метафоры информационной доски
Энглемор и Морган для пояснения модели информационной доски использовали следующую аналогию с группой людей, собирающей фрагменты головоломки в нужную фигуру:
Вообразим себе комнату с большой доской, рядом с которой находится группа людей, держащих в руках фрагменты изображения. Процесс начинают добровольцы, которые размещают на доске наиболее 'вероятные' фрагменты изображения (предположим, что они прилепляются к доске). Далее каждый участник группы смотрит на оставшиеся у него фрагменты и решает, есть ли такие, которые подходят к уже находящимся на доске. Участник, нашедший соответствие, подходит к доске и прилепляет свой кусок. В результате фрагмент за фрагментом занимают нужное место. При этом не существенно, что один из участников может иметь больше фрагментов, чем другой. Все изображение будет полностью собрано без всякого обмена информацией между членами группы. Каждый участник активизируется самостоятельно и знает, когда ему нужно включиться в процесс. Никакого порядка подхода к доске заранее не устанавливается. Совместное поведение регулируется только информацией на доске. Наблюдение за процессом демонстрирует его последовательность (по одному фрагменту за подход) и произвольность (когда возникает возможность, фрагмент устанавливается). Это существенно отличается от строгой систематичности, например, от прохождения с левого верхнего угла и перебора каждого фрагмента [7].
Из рис. 11-1 видно, что основу метода составляют три элемента: информационная доска, совокупность источников знаний и управляющий этими источниками контроллер [8]. Отметим, что следующее определение прямо соответствует принципам объектного подхода. Согласно Ни: 'Информационная доска нужна для того чтобы хранить данные о ходе и состоянии решаемой задачи, используемые и формируемые источниками знаний. Доска содержит объекты из пространства решений. Эти объекты иерархически группируются по уровням анализа и вместе со своими атрибутами образуют словарь пространства решений' [9].
Энглемор и Морган уточняют: 'необходимые для решения задачи знания о предметной области разделены на несколько независимых источников. Каждый источник знаний старается предложить информацию, полезную для решения за дачи. Текущая информация из каждого источника помещается на доске и модифицируется в соответствии с содержанием знаний. Формой представления источников знаний являются процедуры, наборы правил или логические заключения' [10].
Источники знаний зависят от предметной области. В системах распознавания речи нас могут интересовать агенты, поставляющие знания о фонемах, словах и предложениях. В системах распознавания образов ими могут быть сведения об элементарных структурах изображения, таких, как стыки линий, участки одинаковой плотности, и, на более высоком уровне абстракции, объекты, относящиеся к конкретной сцене (дома, дороги, поля, автомобили и люди).
В общем случае источники знаний соответствуют иерархической структуре объектов, размещаемых на информационной доске. Более того, каждый источник использует объекты одного уровня иерархии в качестве входных данных, а в качестве выхода генерирует или изменяет объекты на другом уровне. Например, в системе распознавания речи источник знаний о словах наблюдает за потоком фонем (низкий уровень абстракции), чтобы обнаружить слово (более высокий уровень абстракции). Источник знаний о предложениях может предположить, что здесь нужен глагол (высокий уровень абстракции) и проверить это предположение, перебрав список возможных слов (низкий уровень абстракции).
Эти два подхода к поиску решения называются соответственно прямой и обратной последовательностью рассуждений.
