Искусственный разум - [48]

Машина, чтобы быть достойным и желанным партнером в диалоге, обязана знать о психологическом времени, отличать его от физического, уметь его сосчитать и, что еще важнее, уметь добиться максимальной насыщенности времени своего собеседника - человека.

Итак, время - реальное и мысленное - входит, вплетается в семантическую сеть. От временных помет сеть, увы, не становится более ажурной; заключения, связанные со временем, тоже не столь прозрачны, как те, что разделяли "трамвай" и "желание". И пульс нашей сети становится неровным, и реакции замедляются.

А впереди главное - события. До сих пор семантическая сеть вмещала только понятия, логику и время. Эта тройка хорошо рисует неподвижные картинки: семья расположилась в комнате и смотрит телевизор; хирург делает операцию, склонился над больным, в руке скальпель; поршни двигателя внутреннего сгорания заняли положение, соответствующее третьему такту его работы. Наша сеть справляется с ситуациями, но робеет пока перед событиями.

Жена встала и отправилась на кухню, хирург ввел скальпель в разрез, двигатель стал тарахтеть дальше. Все пошло, поехало, завертелось. Если остановить любой из процессов на мгновение, откроется новая ситуация, и еще одна, и еще. Событие можно разложить на последовательность ситуаций, веселых картинок, комиксов, кадров кинофильма.

Событие можно хранить в семантической сети как набор ситуаций. ДУНЯ пользуется именно этим приемом. Ход приготовления пирожков расчленен на кадры: замес теста, раскатка, нарезка, лепка, посадка, выпечка...

Обстоятельно, но громоздко. Весьма вероятно, что наборы действий, которые часто выполняет человек, занимают особое место в его памяти, но навряд ли там хранятся все подробности и все отягчения, которые встречаются в жизни. Скорее в памяти находятся скелеты событий, чем их полные описи.

Семантическая сеть труднее всего схватывает события; это обстоятельство и предопределило решение специалистов по Искинту. Попробуем делать скелеты или сценарии событий, станем помещать в память ЭВМ маленькие, короткие, трафаретные истории. Чтобы разбираться в жизни, необходимо знать множество, вероятно, тысячи разных сценариев: и про домашние дела, и про работу, и про отдых; необходимо хранить в памяти многие тысячи скелетов, излагающих нормальное, ничем не замутненное развитие событий.

Представьте себе, что на электростанции произошли две маленькие истории:

I. Оператор принял смену.

Он проверил значение температуры пара. Она оказалась недопустимо высокой. Оператор уменьшил подачу топлива.

II. Оператор принял смену.

Вскоре он себя плохо почувствовал. Он проверил значение своей температуры. Температура оказалась недопустимо высокой. Оператор уменьшил подачу топлива. История I - нормальный сценарий, не содержащий никаких сюрпризов. Не такова история II. В ней, видимо, слиты два сценария: "Работа оператора" и "Здоровье человека", причем слиты неуместно.

Отсюда мораль: сливать сценарии надо с пониманием или, говоря на машинном языке, надлежит соблюдать условия слияния. Эти условия, согласитесь, тонкое дело, и специалистам по Искинту еще предстоит помучиться с их формулировкой.

Сценарии могут работать самостоятельно, а могут войти в семантическую сеть на правах автономных областей. Именно так используют сценарии автор и его сотрудники, разрабатывая в Киевском институте автоматики программу АРГО. Наш АРГО дает советы человеку - оператору, управляющему электростанцией, ее котлами и турбинами. Семантическая сеть АРГО учитывает все успехи, достигнутые в разработке сетей такого рода. Чтобы найти эвристики для АРГО, как позитивные, так и негативные, мы исследовали решения, принимаемые опытными операторами электростанций. А чтобы сделать диалог быстрым и точным - в условиях производства пустые разговоры ведут к аварии, - придумали энергичный сценарий диалога.

Если на энергоблоке все в порядке, АРГО занят только контролем основных показателей; сценарий извлекает из семантической сети допустимые их значения и сравнивает со значениями действительными.

Но вот случилось отклонение, скажем, температура пара поднялась выше допустимого предела. Сценарий немедленно меняет режим работы АРГО: теперь происходит поиск возможных причин отклонения и из семантической сети выращивается дерево оценки ситуации.

В таком дереве еще много неясностей ("вопросительных знаков"). Машина запрашивает у оператора данные, не измеряемые датчиками, и ограничения, не выраженные явно. Оператор отвечает на вопросы машины, вводя в нее результаты прослушивания и осмотра агрегатов. Программа реконструирует дерево, число "вопросительных знаков" сокращается. Два-три шага в диалоге человека с машиной - и действительная причина отклонения найдена. Оператор подтверждает, что он согласен с этой причиной, не видит при данных обстоятельствах никакой другой.

Программа переходит к построению плана ликвидации отклонения. Снова сценарий меняет режим работы АРГО. Теперь начальным пунктом движения становится найденная причина. Дороги, по которым происходит движение, уж иные, чем в случае поиска причин отклонения, и результат иной - построено дерево планов с "вопросительными знаками" на некоторых ветвях. Далее следует корректировка дерева планов, подсказанная опытом человека. Несколько шагов диалога - и план готов.