Фреймы для представления знаний
Фреймы для представления знаний читать книгу онлайн
В книге описывается новый подход к решению проблемы представления знаний в системах искусственного интеллекта. В основе его лежит система фреймов — особых структур данных для понятийного представления стереотипных ситуаций в рамках общего контекста знаний о мире. С этих позиций дается описание механизмов человеческого мышления, распознавания образов, восприятия зрительной м слуховой информации, а также проблемы лингвистики, обучения и методы решения задач. Автор книги — известный американский ученый, специалист по искусственному интеллекту.
Книга предназначена для широкого круга научных и инженерно-технических работников, интересующихся созданием искусственного интеллекта. Она может служить хорошим пособием для студентов, специализирующихся в этой области.
Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних чтение данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту [email protected] для удаления материала
Таким образом, фрейм может содержать большое число деталей, которые могут и не подтвердиться данной ситуацией. Задания отсутствия "непрочно" связаны со своими терминалами, поэтому они могут быть легко "вытеснены" другими заданиями, которые лучше подходят к текущей ситуации.
После того как выбран фрейм для представления ситуации, процесс согласования фрейма с данной конкретной ситуацией состоят в нахождении таких заданий для терминалов фрейма, которые совместимы с маркерами терминалов. Процесс согласования частично контролируется информацией, связанной с фреймом (в которую входит и информация относительно того, как действовать в случае появления необычных ситуаций, "сюрпризов"), а частично знанием текущих целей.
Если выбранный фрейм не удается согласовать с реальностью, т. е. если невозможно найти задания для терминалов, которые соответствующим образом согласуются с условиями маркера, то происходит обращение к так называемой сети поиска информации, с помощью которой соединяются между собой системы фреймов. Эта сеть позволяет найти другие способы представления знаний о фактах, аналогиях и другой информации, которую можно использовать для согласования с реальностью.
Теория представления знаний с помощью фреймов, развиваемая М.Минским, претендует на объяснение ряда характерных особенностей человеческого мышления. По мнению автора, она позволяет охватить единой концепцией такие, казалось бы, разные теории, как понимание естественного языка, машинного "восприятия" зрительных образов, поиска решений, планирования, в том числе применительно к задачам управления роботами. Она объединяет многие классические и современные идеи психологии, лингвистики, а также искусственного интеллекта. В частности, эта теория обобщает идеи, высказанные в ряде известных работ по искусственному интеллекту, например в работах А.Ньюэлла, Г.Саймона(1972), в которых знания о мире представляются с помощью пространств подзадач, в работах Р.Шенка(1973), Р.Абельсона(1973), где модель мира представляется пространством "сценариев", наконец, в работах С.Пейперта(1972) и самого М.Минского(1972), в которых предлагается подразделить знания на "микромиры".
В своей теории М.Минский не проводит границы между теорией человеческого мышления и теорией построения "думающей" машины (искусственного интеллекта). Он считает, что и процесс мышления человека основан на наличии в его памяти каким-то образом материализованного огромного набора разнообразных фреймов, с помощью которых человек осознает зрительные образы (фреймы визуальных образов), понимает слова (семантические фреймы), рассуждения, действия (фреймы-сценарии), повествования (фреймы-рассказы) и т.д. Процесс понимания при этом сопровождается выбором из памяти соответствующего фрейма, у которого терминалы уже заполнены заданиями отсутствия, и приспособлением его к текущей ситуации. Если это не удается, то из памяти выбирается новый более подходящий к ситуации фрейм. В случае, когда и этот фрейм не достаточно хорошо согласуется с ситуацией и поиски нового не приводят к удаче, происходит приспособление наиболее отвечающего ситуации фрейма, который был обнаружен в процессе поиска.
2.1. Фрейм - визуальный образ
В качестве простейшего примера, иллюстрирующего представление знаний с помощью фреймов, рассмотрим приведенную в работе М.Минского возможную систему фреймов для элементарного зрительного образа - куба. В соответствии с использованным в работе А.Гузмана(1967) символическим представлением тел правильной формы с помощью "областей" и "связей" между ними можно допустить, что результатом разглядывания куба является структура, подобная показанной на рис.П1а. Эту структуру можно идентифицировать с фреймом куба при разглядывании его с соответствующей позиции. Области A, E и B являются терминалами фрейма, задания для которых соответствуют возможным деталям или обозначениям на видимых с данной позиции гранях куба. Если позиция наблюдения куба перемещается вправо, то грань А исчезает из поля зрения и становится видимой грань С.
Если бы потребовалось провести полный анализ этого нового визуального образа, необходимо было бы:
1) утратить знания о грани А,
2) повторно воспринять (с помощью соответствующих "вычислений") образ грани В,
3) воспринять образ новой грани С.
Однако, поскольку известно, что произошло перемещение позиции наблюдения вправо, можно сохранить знания о грани В в виде задания терминалу левой грани нового фрейма куба, соответствующего новой позиции наблюдения. Кроме того, чтобы сохранить знания и о грани А, можно ввести дополнительный терминал невидимой грани, относящийся к этому новому фрейму, как это показано на рис.П1б.
При возвращении на начальную позицию наблюдения оказывается возможным восстановить визуальный образ куба без каких-либо новых "вычислений". Для этого достаточно "вызвать" из памяти первый фрейм. Очевидно, полезно сохранить знания и о грани С, для чего можно ввести дополнительный терминал этой невидимой грани в первом фрейме (рис.П1б).
Можно продолжить эту процедуру построения системы фреймов, соответствующую перемещению точки наблюдения вокруг куба. Это привело бы к получению более широкой системы фреймов, в которой каждый фрейм соответствует своей позиции наблюдения куба. На рис.П1в показана система фреймов, состоящая из трех фреймов, каждый из которых представляет визуальный образ, получающийся в одной из трех позиций наблюдения. Две из этих позиций соответствуют перемещению вправо и влево на 45° относительно третьей позиции; указатели между фреймами соответствуют перемещениям точки наблюдения. Важно обратить внимание на выявленное в этом примере важное свойство представления ситуации с помощью системы фреймов. Оно состоит в том, что различные фреймы, входящие в систему, используют один и тот же терминал, соответствующий одной и той же физической черте, которая видна из различных позиций наблюдения. Это позволяет заранее сосредоточить в одном месте информацию о свойствах известных объектов независимо от позиций наблюдения, которых, особенно для предметов сложной формы, может быть очень много. В результате экономится память и сокращается процесс восприятия при изменении позиций наблюдения, так как память уже располагает необходимой информацией и время затрачивается лишь на "извлечение" ее из памяти.
Сами же системы фреймов, по-видимому, сформированы в памяти не для визуальных образов каждого возможного предмета, а для обычно используемых "основных форм", которые, вступая в различные комбинации, образуют системы фреймов для новых случаев. Это создает дополнительные возможности экономии памяти. Так же, как и в случае отдельных заранее сформированных терминалов, принадлежащих фрейму, наличие в памяти заранее заготовленного набора систем фреймов ускоряет процесс восприятия, так как новый образ не приходится строить заново, а только извлекать его из памяти и "приспосабливать" к действительности.