Десять «горячих точек» в исследованиях по искусственному интеллекту - [3]

С середины 80-х годов начали выполняться первые проекты, связанные с созданием энциклопедических баз знаний и развитием их теории. Без накопления новых результатов в этом направлении процесс совершенствования интеллектуальных систем и снятия барьера непонимания между ними и пользователями-людьми будет вряд ли возможным.

4. Поиск релевантных знаний.

Базы знаний в интеллектуальных системах используются в самых различных процедурах, связанных с вводом знаний, преобразованием и использованием их для поиска решений. Все эти процедуры требуют наличия механизмов, которые позволяли бы по тексту запроса к базе знаний найти в базе именно те знания, которые понадобятся для получения ответа.

В отличие от баз данных, для которых механизмы поиска ответов на запросы достаточно хорошо изучены (хотя и тут еще имеется немало нерешенных задач, являющихся для специалистов «твердыми орешками»), соответствующие проблемы для баз знаний пока еще далеки от каких-либо эффективных решений. Известно, что основным механизмом реализации процедур поиска в базах знаний служит поиск по образцу, являющийся своеобразным видом ассоциативного поиска.

Процедуры поиска по образцу имеют высокую сложность с экспоненциальной оценкой. Но с этим приходится мириться, так как пока не найдено какой-либо иной универсальной процедуры, позволяющей отыскивать нужные знания. Но основной проблемой остается поиск ответа на вопрос: «Как сформировать образец по тексту поступившего запроса?».

Сложность этой проблемы можно проиллюстрировать на следующем (весьма простом) примере. Пусть в систему введен текст: «Петя залез на стул, открыл дверцу заветного шкафа, достал конфеты и быстро, торопясь, съел несколько штук. …Вечером мать, доставая конфеты для чая, посмотрела на Петю и сказала: „Странно. Конфет стало меньше“. Петя густо покраснел».

Предположим, что интеллектуальная система должна ответить на вопрос: «Почему Петя покраснел?» На основании какой информации она сможет это сделать? Как мы сами отвечаем на подобные вопросы?

Проблема поиска релевантной некоторому тексту информации пока остается нерешенной. В этой области пока больше вопросов, чем ответов. В ближайшие годы новые поколения ученых должны внести в решение этой проблемы свою лепту. Возможно, что появление энциклопедических баз знаний облегчит эту задачу.

5. Понимание текстов

Что значит понять текст? Ответ на этот вопрос, приемлемый в равной степени для лингвиста, психолога или философа, отсутствует. Феномен понимания во многом еще остается загадочным. В интеллектуальных системах имеется способ уточнить интерпретацию этого термина. Можно, например, считать, что система понимает введенный в нее текст, если с точки зрения некоторого человека (или группы экспертов) она правильно отвечает на все вопросы, связанные с информацией, отраженной в тексте.

Такая интерпретация связана с классификацией типов вопросов, которые, в свою очередь, определяют уровни понимания текста. На первом уровне все вопросы прямо связаны с предложенным текстом и ответы на них в явном виде содержатся в этом тексте. Если использовать вышеприведенный текст про Петю, съевшего конфеты, который был приведен выше, то вопросами первого уровня могли бы быть, например, следующие: «Куда залез Петя? или «Что сказала мать?». Вопросы второго уровня требуют специального логически получаемого расширения текста. Ибо ответы на них в явном виде в тексте отсутствует. Пример такого вопроса: «Почему конфет стало меньше?». Ответ на такой вопрос опирается на некоторую схему рассуждения. Третий уровень понимания связан с расширением текста за счет привлечения релевантных знаний. Пример такого вопроса был приведен при обсуждении соответствующей проблемы. Но возможны и более высокие уровни понимания. Например, уровни, связанные с тем, что текст понимается не буквально, а метафорически. Особым случаем понимания текста является вычленение из него прагматической составляющей, некоторого руководства к действию. Такая интерпретация процесса понимания тесно связана с задачей планирования поведения на основе текстового описания условий и целей.

6. Синтез текстов.

С проблемами поиска релевантного знания и понимания текстов весьма тесно соприкасается еще одна проблема, привлекающая сейчас внимание специалистов, работающих в ИИ. Она связана с разгадкой механизмов, лежащих в основе процедур порождения текстов на заданную тему. Без ответов на возникающие тут вопросы нельзя организовать полноценный обмен информацией между людьми и системами искусственного интеллекта. Ибо механизм генерации целенаправленного текста вместе с механизмом анализа и понимания текстов образует основу процесса коммуникации – главного процесса в организации человеческого поведения и реализации всех видов его деятельности.

Как и процесс понимания, процесс синтеза текстов имеет многоуровневую структуру. После зарождения мотивов его генерации и осознания целей, которые предполагается достигнуть в акте общения, наступает этап порождения когнитивной структуры текста. Этот этап реализуется на уровне внутренних представлений системы о мире, хранящихся в базе знаний. Знания, релевантные целям, которые направляют процесс «строительства» текста, отбираются некоторым планировщиком на знаниях и собираются во внутреннюю структуру текста. После этого на уровне лингвистической компоновки текста другой планировщик превращает эту структуру в линейный текст на естественном языке. Этот текст еще лишен того, что в психолингвистике называют читабельностью. Он еще слишком связан с машинными представлениями. Куски плохо пригнаны друг к другу, отсутствует гладкость переходов и ясность изложения целей. Эти недостатки «глубинного текста» исправляются на третьем уровне генерации, который реализуется стилистическим планировщиком.