Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов

оказывается истинным во всех случаях, кроме третьего. В третьем случае прав Сумбурук, а бабушка ошибается.

Из сказанного ясно, что при исследовании нечетких силлогизмов (или D- cиллогизмов, как их принято называть) необходимо анализировать области в пространстве параметров ?, ?, ?, в которых будут истинны или ложны те или иные силлогизмы. В частности, для силлогизма бабушки доказывается следующее утверждение, которое естественно было бы назвать Теоремой бармена: «Силлогизм бабушки истинен только в тех точках параметрического пространства, в которых выполняется соотношение ??max[0,2?1/?, 1?(1??)(?+1/?)]». Но, наверное, ни бармен, ни Сумбурук не смогли бы так четко сформулировать нужный для разрешения их спора результат.

Рассуждая о споре в баре, мы незаметно сформулировали метод формального поиска оценок нечетких квантификаторов в схемах рассуждений. Ведь если вернуться к схемам предшествующего раздела, то становится ясным, что метод решения силлогизма бабушки вполне пригоден для поиска ₂ в заключениях этих схем.

Коллекция схем

Среди схем правдоподобных рассуждений встречаются не только те, которые мы расссмотрели и которые основаны на индуктивном выводе, аналогиях или нечетких квантификаторах. Многими исследователями предлагались и иные схемы. Их количество достаточно велико и продолжает расти. В этом разделе мы приведем (практически без комментариев) примеры схем, в основе которых лежат соображения, связанные с теорией вероятностей и аналогией, а также несколько схем, типичных для теории возможностей, активно развивающейся в последние годы ветви теории рассуждений.

Рассмотрим прежде всего схемы рассуждений, опирающиеся на свойства вероятностей, т.е. вероятностные схемы рассуждений.

Рассуждением, основанным, например, на схеме 2, может служить следующее: «С вероятностью, большей 0,7, при переохлаждении двигателя он не заводится с помощью стартера. Вероятность того, что он не заводится, меньше 0,5. Следовательно, вероятность того, что двигатель переохлажден, меньше min (1,1–0,7+0,5), т.е. меньше 0,8». Так же нетрудно придумать примеры и для других схем вероятностных рассуждений.

Рассмотрим две схемы рассуждения с учетом необходимых условий.

Значения q и r необходимости в этих схемах могут оцениваться в каких-то специальных единицах. Можно считать, например, что имеется лингвистическая шкала нечетких квантификаторов необходимости. Тогда q и r будут соответствовать некоторые интервалы или усредненные характеристики этих интервалов. В качестве примера рассуждения с учетом необходимых условий в соответствии со схемой 5 приведем следующее рассуждение: «Если у меня будет дача, то необходимо будет купить велосипед. Дача мне крайне необходима. Тогда покупка велосипеда для меня необходима».

Рассмотрим еще две схемы, в которых наряду с необходимостью учитывается возможность некоторых фактов, явлений или действий. Подобные схемы (как и две предшествующие) характерны для упоминавшейся теории возможностей.

Пример рассуждения, основанного на схеме 7: «Когда поднимается температура в реакторе, чрезвычайно необходимо понизить в нем давление. Возможность повышения температуры в реакторе высока. Следовательно, возможность того, что надо будет снижать давление в реакторе, либо больше нуля, либо больше той возможности, которая приписана событию повышения температуры». Альтернативный характер этого рассуждения обусловлен тем, что q и r при проведении его не были оценены количественно. Это не позволяет сделать окончательный альтернативный вывод в следствии.

Завершим раздел еще тремя схемами рассуждений, в которых учитывается возможная взаимосвязь А и В, а также некоторые соображения из рассуждений по аналогии.

Каждый, кого интересуют схемы правдоподобных рассуждений, может без труда увеличить нашу коллекцию, например, заимствовав их из книги Д. Пойи, приведенной в списке литературы. Нам же необходимо двигаться дальше к тем человеческим схемам рассуждений, в которых активно используются знания, хранящиеся в его памяти, т.е. к рассуждениям, на которые опирается интеллектуальная деятельность человека и ее моделирование в современных интеллектуальных системах.

Глава пятая. ВЫВОД В БАЗЕ ЗНАНИЙ

Приходится порой простые мысли
доказывать всерьез, как теоремы.

О. Сулейменов. От января до апреля

Что такое интеллектуальная система

Проблема моделирования человеческих рассуждений стала чрезвычайно актуальной в конце 70-х годов, когда в области искусственного интеллекта появились практически интересные системы. В последующие несколько лет возникла новая отрасль индустрии – производство интеллектуальных систем.

Причин скачкообразного развития работ по созданию систем искусственного интеллекта было несколько. Главнейшими из них можно считать три: необходимость создания ЭВМ пятого поколения, переход к роботизированным производствам и появление экспертных систем.

Как известно, ЭВМ пятого поколения отличаются от машин предыдущих поколений тем, что в них