Марвин Минский - Фреймы для представления знаний

Таким образом, человеку вряд ли часто требуются точные количественные данные: дифференциальные измерения вполне подходят для близлежащих предметов, тогда как более общие суждения достаточны для тех объектов, которые находятся на значительных расстояниях друг от друга. Для большинства практических целей достаточно установить небольшое число связей между соседними предметами. Число их не должно увеличиваться быстрее, чем растет число предметов; если два предмета находятся у противоположных стен комнаты, этот факт следует представить во фрейме "комната" верхнего уровня и этой информации человеку обычно вполне достаточно; если два предмета расположены вблизи друг друга, это отмечается в менее крупном фрейме, который содержит и другие данные о связях между этими двумя объектами. Таким образом, 6удет правильно полагать, что человеку трудно вспоминать взаимное расположение предметов, информация о которых содержится в разных фреймах, поскольку это требует поиска дополнительных данных, которых нет в памяти, а это всегда сложно и утомительно.

Против схемы GSF имеется ряд существенных возражений. В самой природе перспективы заложено, что любой близлежащий элемент будет заслонять ряд более удаленных элементов; в тех случаях, когда невидимой будет граница объекта, картина станет еще менее ясной, ибо нельзя будет сказать точно, какие части удаленного предмета от нас заслонены. (Поэтому идея видовых перечней не совсем хороша, если, впрочем, обратиться к вопросам человеческого воображения, то проблемы здесь будут те же самые.) Чтобы улучшить свойство предвидения, присущее системе, видовые перечни можно преобразовать в видовые структуры с целью представления специальных отношений, более сложных, чем пары вида "ближе - дальше". Я полагаю, что измерительные возможности данной системы можно значительно улучшить, используя "символьную интерполяцию". Если рассмотреть совместно или последовательно видовые перечни двух (или более) близких друг другу позиций, то можно отыскать компромиссный вариант для согласующихся в отдельности прогнозов. Использую движение (изменение точки наблюдения), человек, таким образом, может значительно точнее определять невидимые границы предметов.

Эта идея интерполяции или - в своей простейшей форме - суперпозиции во многих случаях позволяет улучшить общую применимость используемых стратегий. Усреднение или иное комбинирование прогнозов приводит к получению лучших, нежели можно того ожидать, результатов. Следовательно, расчеты для манипуляций образом тела (которые, видимо, требуют проведения сложных векторных и матричных преобразований) могут выполняться путем суммирования ожиданий или прогнозов, исходящих от достаточно близких к требуемым "стереотипных положений". Заманчиво распространить это правило на абстрактные виды деятельности, например на процессы, которые могут многократно использовать символьные представления.

Поиск и извлечение информации из памяти - еще одна область, где важны, по крайней мере, на первый взгляд, количественные методы. Здесь нужны механизмы для управления допустимым диапазоном изменения заданий терминалов. Что лучше: принцип "полного согласования", использование некоторого порога пригодности или что-либо еще? Ни одна стратегия в отдельности не принесет желаемых результатов. Рассмотрим следующее высказывание:

"Возьмите этот самый большой красный кирпич". Чтобы уяснить смысл слова "самый большой", надо сопоставить различные по своим размерам тела. Если для подобных целей разработать одну неизменную процедуру, она сможет правильно работать лишь в простых ситуациях. Поэтому следует обратиться к цели решения стоящей перед нами задачи. Если кого-то интересует масса, то следует принять, что самый большой - это самый тяжелый. Если человек придерживает окно и для этого ему нужен шест, тогда самый большой - это самый длинный.

Положение может сильно осложниться, если выбор •предмета не будет оговорен в тексте:

"Возьмите какой-нибудь большой красный кирпич". В этом случае следует использовать те же принципы; разделить мир на классы, уместные в данной ситуации, затем взять из этого класса то понятие, которое наиболее подходит к слову "большой". Обычно слово "большой" означает "самый большой", но это правило не применимо в том контексте, где употребляется слово "громадный". В последнем случае следует, определив цель высказывания, произвести выбор соответствующего метода группировки понятий и далее действовать аналогичным образом. Количественные признаки и здесь могут найти себе применение, но они, естественно, будут подчиненными, второстепенными, ибо в противном случае можно упустить наиболее важные аспекты рассматриваемой проблемы. Д.Макдермотт (1974) рассматривает многие вопросы, касающиеся дискретных представлений пространственных структур.

В данной работе приведено довольно много различных аргументов против использования количественных моделей. Каждый из них в отдельности не слишком весом, и поэтому мне, видимо, следует остановиться на тех общих положениях, которые лежат в основе негативного в целом отношения, к количественным моделям. Исходный тезис таков: выходные данные такого механизма независимо от того, являются ли они цифровыми, аналоговыми, физическими (несимвольными) или статистическими, слишком бесструктурны и неинформативны, чтобы на их основе можно было проводить дальнейший анализ. Данные в виде чисел позволяют принимать решения о немедленном выполнении каких-то действий или мускульных сокращений, о выделении и объединении стимулирующих признаков и т. д. Но поскольку каждое такое данное по природе своей является оценкой, а не резюме, то для целей планирования и проведения дальнейших рассуждении все они непригодны. В числовом показателе нельзя отразить те соображения, на основании которых он был получен. Поэтому, хотя количественные результаты полезны для достижения непосредственных целей, они во многом ограничивают возможности дальнейшего и более глубокого развития систем.

Это, конечно, не означает, что люди не должны и не пользуются такими методами. Учитывая, однако, те препятствия, которые они создают для проведения дальнейших рассуждений, мы можем сказать, что количественные методы будут концентрироваться и использоваться функциональными элементами типа терминалов. В более общем плане они могли бы обусловливать деятельность, наиболее близкую к бихейвористическим концепциям, и это могло бы в какой-то мере объяснить традиционный интерес ученых этого направления к количественным методам исследований. Опасность заключается в том, что основанные на них теории, пригодные для расчета вероятностных характеристик, составления расписаний и др., видимо, не способны объяснить сложную познавательную деятельность. В качестве психологических теорий они, по-видимому, не могут не быть ошибочными.