широкими функциональными возможностями и высокой степенью автономии. Подобные кибернетические устройства, именуемые, интегральными роботами, разрабатываются как комплексные системы, способные воспринимать и анализировать информацию о внешнем мире, принимать самостоятельные решения и формировать управляющие воздействия для исполнительных органов с целью реализации принятых решений. Очевидно, что модель мира робота должна отражать совокупность объектов и отношений реального мира, существенных для решения некоторого множества задач, на которые нацелен робот.
Сложность решения проблемы представления чрезвычайно велика, и это объясняется в первую очередь недостатком наших знаний о механизмах человеческого мышления. Результаты, полученные при изучении человеческого интеллекта, оказывают все большее влияние на решение проблемы искусственного интеллекта. Последние в свою очередь помогают ученым глубже понять принципы работы человеческого мозга.
Существует несколько направлений исследований в области искусственного интеллекта, отличающихся, в частности, своими подходами к проблеме представления знаний.
Наиболее известные методы машинного представления знания: логистический, теоретико-графовый, а также метод, использующий для описания мира вектор-функции, определенные на нормированных пространствах.
Логистический метод, используемый, например, при построения такой известной системы для решения задач, как STRIPS (P.Файкс, Н.Нильсон, 1973), основан на привлечении языка исчисления предикатов первого порядка для формирования модели внешнего мира, на использовании понятий пространства состояний, а также методов доказательства теорем и эвристических методов как основных механизмов поиска решений. Модель в данном случае представляет собой систему аксиом - предложений языка исчисления предикатов первого порядка, определяющую всю совокупность объектов, характеристик и свойств внешнего мира робота, существенных для его функционирования. В случае относительно простых, статических сред системы аксиом выглядят достаточно компактно, а существующие поисковые процедуры (такие, как метод резолюций и его модификации, эвристика 'анализа целей и средств' и др.) оказываются мощным средством для выработки планов действий. Но как только возникает задача создания машинной модели реальной, динамичной, недетерминированной внешней среды, то логистический подход оказывается несостоятельным вследствие резкого усложнения, как самих конструкций моделей, так и формализованного представления в них смысловых отношений между элементами внешней среды.
Кроме того, с усложнением внешнего мира число формализующих его аксиом лавинообразно растет, что приводит не просто к громоздкости машинной модели окружающей среды, но к ряду принципиальных трудностей. Они связаны, во-первых, с выбором только того подмножества из всего множества аксиом, которое имеет непосредственное отношение к решаемой в данный момент времени задаче, и, во-вторых, с активизацией и выполнением лишь тех дедуктивных процедур, которые существенны для получения конечного результата. Проблема заключается совсем не в том, чтобы из множества выведенных отобрать нужные теоремы, а в том, чтобы не выводить ненужных.
Аналогичные по характеру трудности возникают при использовании теоретико-графового метода, в рамках которого модель внешнего мира представляется в виде графа, узлы которого соответствуют возможным состояниям внешней среды, а дуги - возможным действиям, переводящим систему из одного состояния в другое.
Ограничены возможности описания реального мира и с помощью вектор-функций, определенных на нормированных пространствах, что имеет место в случае методов, использующих основные положения теории автоматического управления (Ф.М.Кулаков,1976).
Одним из возможных путей решения проблемы явился подход, предполагающий использование семантических связей между понятиями, включенными в модель внешнего мира и учет прагматики внешнего мира. Это нашло свое отражение в исследованиях советских ученых, например, П.М.Амосова в области развития М-сетей, Д. А. Поспелова, В. Н. Пушкина и Ю. И. Клыкова по ситуационному управлению, а также ряда зарубежных специалистов, в том числе Р.Шенка по теории семантической зависимости (conceptual dependency), Дж. Уилкса в области семантики предпочтений (preference semantics), Ч. Ригера по теории семантических наложений (conceptual overlays) и др.
Наиболее значительной среди появившихся за последние годы была теория фреймов (frames) M. Минского, привлекшая к себе пристальное внимание специалистов в области искусственного интеллекта (Р. Шенк, Р. Абельсон, 1975; Дж. Лаубш, 1975; Дж. Майлопулос, П. Коэн, А. Борджида, Л. Шугар, 1975; Д. А. Поспелов, 1976; Д. А. Поспелов, Е. Н. Ефимов,1977; Н. Н. Перцова,1977 и др.). Впервые теория была опубликована в 1974 г.
В своей теории М. Минский отказался от попыток формировать модель внешнего мира на основе разрозненных, отдельных фактов или понятий. Центральным моментом является его утверждение о том, что любая машинная модель, отражающая сложности реального мира, должна строиться в виде достаточно большой совокупности определенным образом сформированных данных - фреймов, представляющих собой модели стереотипных (часто повторяющиеся) ситуации. Ситуация понимается здесь в обобщенном смысле, т. е. это может быть действие, рассуждение, зрительный образ, повествование и т.д. Фрейм представляет собой не одну конкретную ситуацию, а наиболее характерные, основные моменты ряда близких ситуаций, принадлежащих одному классу. В переводе с английского frame означает скелет, остов, рамка, что лишний раз подчеркивает общность представленных в нем сведений о моделируемом явлении. Графически фрейм можно изобразить в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними. Каждый узел представляет собой определенное понятие, которое - и в этом заключается основной смысл теории - может быть, а может и не быть задано в явном виде. В последнем случае оно может быть конкретизировано в результате процесса согласования данного фрейма с некоторой конкретной ситуацией, имеющей место во внешнем мире. Незаданные в явном виде узлы называются терминалами. Они образуют нижние уровни графовой структуры, тогда как на верхних уровнях располагаются понятия, которые всегда справедливы в отношении представляемой данным фреймом ситуации. Таким образом, совокупность заданных в явном виде узлов - понятий образует основу для 'понимания' любой конкретной ситуации из определенного для данного фрейма класса ситуаций. 'Понимание' происходит путем конкретизации терминалов и согласования возможных для каждого из них понятий с вполне определенной, существующей во внешнем мире обстановкой. Центральным моментом является использование одних и тех же терминалов различными фреймами, что позволяет координировать информацию, собираемую из разных источников. Группы связанных между собой фреймов объединяются в системы, которые могут отражать действия, причинно- следственные связи, изменения понятийной точки зрения и т. д.
В своей теории М. Минский не проводит границы между теорией человеческого мышления и теорией построения 'думающих' машин (искусственного интеллекта). Он полагает, что процессы человеческого мышления базируются на хранящихся в его памяти материализованных, многочисленных запомненных структурах данных - фреймах, с помощью которых человек осознает зрительные образы (фреймы визуальных образов), понимает слова (семантические фреймы), рассуждения, действия (фреймы- сценарии), повествования и т.д. Процесс понимания при этом сопровождается активизацией в памяти соответствующего фрейма и согласованием его терминальных вершин с текущей ситуацией. В случае неудачи из памяти с помощью сети поиска информации, объединяющей системы фреймов, 'выбирается' другой фрейм, терминалы которого, возможно, окажутся между собой в более подходящих отношениях применительно к той же рассматриваемой ситуации.
Процесс последовательной замены одного фрейма другим особенно наглядно проявляется в таких областях человеческого мышления, как понимание естественного языка, рассуждение, вывод по аналогии и др. Это следует из наших интуитивных представлений о процессе мышления, который начинается с наводящих на мысль, но несовершенных образов, прогрессивно заменяемых лучшими, но всё еще несовершенными идеями.
Представление знаний о мире с помощью систем фреймов оказывается весьма плодотворным во многих областях исследований по искусственному интеллекту, начиная от понимания естественного языка и кончая проблемами машинного восприятия слуховых и зрительных образов. Подтверждением тому служат многочисленные работы таких известных специалистов в области искусственного интеллекта, как Р.Шенк, Р.Абельсон, Ч.Ригер, Е.Чарняк, Дж.Уилкс и др., посвященные конкретизации и развитию теории фреймов.
