Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов

Если при выводе на семантической сети фрагмент Fr₂ добавляется в базу знаний без выбрасывания Fr₁, то говорят о процедурах пополнения знаний. Человек в своей жизнедеятельности часто выполняет подобные процедуры, используя те знания о закономерностях внешнего мира, которые ему известны. Если, например, имеется текст «Поезд подошел к перрону. Через несколько минут Андрей уже обнимал Татьяну. Такси быстро домчало их до дома, и Татьяна почувствовала, что длительное путешествие ушло в прошлое», то человеку весьма нетрудно пополнить его событиями, которые в явном виде в этом тексте отсутствуют. Ясно, например, что между событием, описанным в первом предложении, и тем, которое зафиксировано как второе, имеется пропуск. Второе событие произойдет, если Андрей и Татьяна окажутся в одном месте. Один из них должен был войти в вагон или другой – выйти из вагона. (При чтении текста последовательно пока неясно, кто приехал и кто ожидал на перроне.) Поэтому восстановление пропущенных событий напоминает вывод с некоторыми оценками правдоподобия. Третье событие, зафиксированное в тексте, не может непосредственно следовать за вторым. Для его реализации надо, чтобы Андрей и Татьяна сели в такси, а если предположить, что Андрей обнимал Татьяну на перроне (что весьма правдоподобно), то надо было еще дойти до места посадки в такси. Наконец, четвертое событие, связанное с ощущением, охватившим Татьяну, увеличивает правдоподобность того, что из путешествия вернулась именно Татьяна, а не Андрей (хотя стопроцентно этого утверждать на основании текста нельзя). Кроме того, либо время четвертого события совпадает с временем третьего события, либо четвертое событие происходит позже третьего, когда Татьяна уже вышла из такси, а возможно, и вошла в свой дом.

Читатель должен почувствовать, что пополнение знаний – процедура весьма непростая. Приведенный простенький пример уже продемонстрировал необходимость в альтернативном выборе при пополнении, а также в правдоподобных рассуждениях.

Но самое главное – этот альтернативный выбор может оказаться источником всевозможных неверных выводов при дальнейшей работе с базой знаний.

Остановимся лишь на одном случае такой опасности, который среди специалистов по интеллектуальным системам получил название эффекта немонотонных рассуждений. Поясним его на популярном примере. До того, как европейцы узнали, что в Таиланде водятся белые слоны (так называемые королевские слоны), они были уверены, что все слоны серые. Это означало, что в модели знаний о слонах имел место фрагмент, показанный на рис. 36, а. В этом фрагменте R есть отношение, a Q – отношение «быть серого цвета». Если Тони – имя некоторого конкретного слона, то из информации, отраженной в данном фрагменте знаний, следует, что «Тони имеет серый цвет». Но при условии, что слон Клайд является королевским, для него такой вывод будет неверным. Это означает, что при появлении нового знания о том, что «Клайд – королевский слон», ранее сделанный относительно него вывод «Клайд имеет серый цвет» становится ложным. В этом и состоит немонотонность вывода.

Рис. 36.

В обычной логике вывод всегда бывает монотонным. Если из множества утверждений {F_i} следует утверждение F*, то как бы ни расширилось множество {F_i}, истинность утверждения F* не может измениться. А у нас имеется прямо противоположная ситуация. Появление нового утверждения «Клайд – королевский слон» отменяет истинность утверждения «Клайд имеет серый цвет».

На рис. 36, б показана семантическая сеть, в которой учтен новый факт, касающийся королевских слонов. Дуга R соответствует отношению «не принадлежит к классу», а дуга Q’ – отношению «быть белого цвета».

Возможность неоднозначного доопределения сетей, хранящихся в памяти, приводит к тому, что после доопределения выводиться могут различные утверждения, зависящие от сделанного пополнения. Поэтому проблема пополнения непроста. Поэтому переход к построению выводов, опирающихся на знания (а именно они активно используются в современных интеллектуальных системах), вызывает к жизни многие новые и не совсем привычные для традиционных логиков проблемы.

Спрашивай – Отвечаем

Одним из нетрадиционных видов человеческих рассуждений (нетрадиционных для классической логики, а не для человека) является поиск ответа на вопрос. Развитие баз знаний стимулировало интерес к тому, как могут формулироваться запросы к хранящейся в них информации и как могут формироваться ответы на эти вопросы. Другими словами, внимание логиков стали привлекать процедуры построения вопросно-ответных отношений.