Фреймы для представления знаний

Мне представляется, что теоретические исследования, проводимые в области искусственного интеллекта (ИИ) и психологии в целом были недостаточно общими для того, чтобы объяснить либо с практической точки зрения, либо феноменологически эффективность человеческого мышления. Основные структурные элементы, образующие фундамент для развертывания процессов восприятия, хранения информации, мышления и разработки языковых форм общения, должны быть более крупными и иметь более четкую структуру; их фактическое и процедуральное содержание следует более тесно увязывать друг с другом с тем, чтобы получить возможность объяснить феномен силы и "быстродействия" человеческого мышления.

Аналогичной точки зрения придерживаются специалисты научных центров, работающие над решением проблем искусственного интеллекта. Хорошо известно, например, предложение А.Ньюэлла и Г.Саймона(1972) решать проблему представления в терминах "пространств задач" или предложение С. Пейперта и автора этих строк (М.Минский, С.Пейперт, 1972) разбить всю совокупность сведений, необходимых системе ИИ, на "микромиры". Иную форму те же взгляды принимают в работах известных теоретиков, таких как Р.Шенк(1973), Р.Абельсон(1973) и Д.Норман(1973), которые используют более крупные структуры для изучения механизмов понимания естественного языка. В этом проявляется стремление ученых выйти за рамки исследований чисто бихейвористического и формально-логического направлений и отказаться от попыток решать проблему представления с помощью наборов разрозненных простых структур данных. (Бихейворизм (от англ. behavior - поведение) - одно из направлений в психологии, в основе которого лежит утверждение о том, что предметом психологии является поведение, а не сознание. Основной задачей психологов, по мнению основоположника бихейворизма Дж.Уотсона(1914), является установление объективно наблюдаемых отношений в соответствии с известной схемой "стимул - реакция" и сведение к ним всех понятий о внутренних, психических процессах. (см. М.Г.Ярошевский,1976).)

В настоящей работе делается попытка связать воедино результаты некоторых из вышеупомянутых исследований и создать единую и стройную теорию. Отмечаются ее недостатки, поскольку здесь ставится больше вопросов, чем дается на них ответов.

Отправным моментом для данной теории служит тот факт, что человек, пытаясь познать новую для себя ситуацию или по-новому взглянуть на уже привычные вещи, выбирает из своей памяти некоторую структуру данных (образ), называемую нами фреймом, с таким расчетом, чтобы путем изменения в ней отдельных деталей сделать ее пригодной для понимания более широкого класса явлений или процессов.

Фрейм является структурой данных для представления стереотипной ситуации. С каждым фреймом ассоциирована информация разных видов. Одна ее часть указывает, каким образом следует использовать данный фрейм, другая - что предположительно может повлечь за собой его выполнение, третья - что следует предпринять, если эти ожидания не подтвердятся.

Фрейм можно представлять себе в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними. "Верхние уровни" фрейма четко определены, поскольку образованы такими понятиями, которые всегда справедливы по отношению к предполагаемой ситуации. На более низких уровнях имеется много особых вершин-терминалов или "ячеек", которые должны быть заполнены характерными примерами или данными.

Каждым терминалом могут устанавливаться условия, которым должны удовлетворять его задания. Простые условия определяются маркерами, например, в виде требования, чтобы заданием терминала был какой-либо субъект, или предмет подходящих размеров, или указатель на субфрейм определенного типа. (Субфреймы, фреймы и суперфреймы - это иерархически упорядоченные элементы, образующие системы фреймов). Более сложными условиями задаются отношения между понятиями, включенными в различные терминальные вершины.

Группы семантически близких друг к другу фреймов объединены в систему фреймов. Результаты существенных действий представляются в виде трансформаций между фреймами системы. Это дает возможность моделировать такие понятия, как внимание и ценность информации, сделать более экономичными некоторые типы вычислений, а также показать эффективность использования фреймов в системах ИИ.

При зрительном восприятии образов системы фреймов используются следующим образом: различные фреймы соответствуют различным позициям наблюдателя, анализирующего одну и ту же сцену, а трансформации между ними отражают результаты перемещения наблюдателя из одного места в другое. Для систем других типов различия между фреймами могут соответствовать результатам выполнения каких-либо действий, определенным причинно-следственным связям между объектами внешнего мира или разным точкам зрения по одним и тем же вопросам. Одни н те же терминалы могут входить в состав нескольких фреймов системы - это один из центральных моментов теории, позволяющий согласовывать информацию, поступающую из различных источников.