Фреймы для представления знаний

Я не собираюсь утверждать, что мышление во многом может самостоятельно развиваться без чего-либо подобного рассуждениям. Мы, без сомнения, нуждаемся и используем элементы силлогистической дедукции, однако их применение должно подчиняться процессам "согласования" и "конкретизации", вызванным к жизни другими функциональными потребностями. К традиционной формальной логике следует подходить как к техническому инструменту для уточнения всего, что может быть выведено из некоторого множества данных или для подтверждения того, что данное следствие можно получить совершенно определенным образом; формальная логика совершенно непригодна для обсуждения того, какая информация требуется и что должно выводиться при обычных обстоятельствах. Подобно абстрактной теории синтаксиса формальная логика нуждается в мощной процедуральной семантике, без которой она попросту бессильна в сложных проблемных ситуациях.

Не следует категорически утверждать, что принцип совместимости, столь важный для математической логики, оказал губительное влияние на исследования в области моделирования мышления. Однако в общем плане он привел к роковой концепции о потенциальных возможностях машин вообще. На "логическом" уровне были заблокированы попытки представления обычных знаний, ибо все работы предполагали поиск набора таких истин, которые бы не зависели от контекста и были почти всегда сами по себе справедливы. На уровне моделирования интеллекта был задержан процесс осознания того факта, что мышление всегда начинается с наводящих на мысль, но несовершенных планов и образов, которые (если это вообще имеет место) постепенно совершенствуются и заменяются лучшими вариантами.

Ф. М. Кулаков Приложение к русскому изданию

Предлагаемая советскому читателю книга известного американского ученого Марвина Минского посвящена одной из наиболее важных и сложных проблем, обсуждаемых ныне в рамках исследований по "искусственному интеллекту", - проблеме представления знаний в памяти ЭВМ. Суть ее заключается в том, что любое "осмысленное" поведение искусственной системы в условиях реального внешнего мира требует наличия у этой системы специально организованной модели этого мира. Данные ряда фундаментальных наук и в первую очередь психологии, генетики, цитологии позволяют утверждать, что способность к информационному моделированию, к внутреннему воссозданию окружающей обстановки является основополагающей и необходимой в жизни и деятельности не только человека, но и животных. Создание искусственного интеллекта является целью бурно развивающегося нового научного направления, вся история которого свидетельствует в пользу правильности модельного подхода к решению данной проблемы. Особую значимость приобретают вопросы представления знаний о свойствах, характеристиках и закономерностях реальных внешних сред для построения робототехнических систем, обладающих 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.