Владимир Цай - Кто в армии служил...

Если заменить конкретные слова естественного языка символами, то факты можно представить в форме «X – с», а знания – в форме «(X – с) – > (X – d)». Назовем эти формы, соответственно, формальными фактом и знанием.

Логический механизм вывода позволяет формально из известных фактов и знаний выводить новые факты. Используя введенные выше обозначения, простейший механизм вывода можно представить следующим образом: из известных факта «X– с» и знания «(X– с) – > (X– d)» следует (выводится) факт «X – d».

Работу правила вывода на конкретных фактах и знаниях демонстрирует следующий пример. Человек знает, что «все люди ошибаются», или, другими словами, есть знание «Если Некто – человек, то этот Некто ошибается». Также у него есть знакомый по фамилии Иванов, то есть имеет место факт «Иванов – человек». Если подставить в первое предложение Иванов вместо Некто, получим «Если Иванов – человек, то Иванов ошибается». Работа правила вывода заключается в том, что оно позволяет констатировать, что «Иванов ошибается». Важно понять, что в логике этот факт без механизма вывода не выводится. Предположим, что имеет место еще один факт – «Шарик – собака». Подставив Шарик вместо Некто, мы не выведем заключения «Шарик ошибается», поскольку «Шарик – не человек». Можно, конечно, решить, что Шарик не ошибается. Возможно, и так.

Назовем факт выводимым (доказуемым), если он может быть выведен в теории с помощью логического правила вывода. С другой стороны, факты должны подтверждаться наблюдениями. Назовем факт достоверным, если подавляющее большинство людей либо наблюдали этот факт, либо признают свидетельства очевидцев (факт имеет место быть в модели). Факты, одновременно и достоверные в модели, и выводимые в соответствующей этой модели теории, назовем относительно истинными. Достоверность не влечет за собой выводимость, и обратно – выводимость не означает достоверность. Абсолютная истина недостижима, но для практических целей всегда можно прийти к соглашению об относительной истинности. Теорию, в которой выводятся все достоверные факты соответствующей модели, назовем относительно истинной, или адекватной.

Человек всегда обнаруживает новые факты в окружающем мире. Если такие факты повторяются и находят другие подтверждения, то они принимаются достоверными. Теперь необходимо попытаться вывести (доказать) их в рамках принятой теории. Для этого необходимо, во-первых, найти истинные в данной теории факты, которые неизменно связаны с новыми фактами и потому могут трактоваться как причина, во-вторых, индуктивно сформулировать причинно-следственное отношение в виде элементарного знания, содержащего в качестве причины истинные факты, а в качестве следствия – новые факты. Если это удается, то теория расширяется добавлением нового знания, и новые факты становятся истинными относительно данной теории.

Если не удается доказать новые факты в рамках принятой теории (новое знание противоречит совокупности знаний этой теории), то необходимо скорректировать знания так, чтобы новая теория сохраняла непротиворечивость и при добавлении нового знания, и таким образом истинность теории будет восстановлена. В истории развития человеческого интеллекта это происходит постоянно.

Если бы знания и механизм вывода были столь однозначны, как представлено выше, мир был бы на 100 % детерминирован. Очевидно, это не так, и определенная степень свободы всегда имеет место в развивающейся Вселенной. Для учета этой свободы будем считать, что каждому ее знанию соответствует вероятность (некоторое число от 0 до 1) успешности применения к нему механизма вывода. Например, знание «Такие-то условия ведут к дождю» с вероятностью 0,7 приведет к тому, что только в 7 случаях из 10 механизм вывода сработает, и в таких-то условиях будет дождь.

Вероятность характеризует среднее число успешных «использований» знания. В действительности значение успешных «использований» изменяется в зависимости от многих обстоятельств, в результате чего значения успешных применений, которые наблюдает каждый человек, отличаются друг от друга. В одном месте наблюдается 7 случаев дождя, в другом может быть 6 или 8.

Каждому факту или знанию будем приписывать некоторое число от 0 до 1, характеризующее степень нашей веры в то, что эти факт или знание соответствует действительности. Назовем это число достоверностью. На значение достоверности влияют как собственные наблюдения и выводы, так и свидетельства и мнения других людей (родители, учителя, ученые и др.). Значение достоверности общезначимых утверждений (фактов или знаний) определяется простым голосованием.

Будем считать, что в адекватной модели среднее значение достоверности знания соответствует (является достаточно близким по значению) вероятности применения этого знания в реальной Вселенной. Другими словами, факты, выводимые из знания, имеющего некоторую достоверность, в реальности будут следовать с вероятностью, равной этой достоверности.

Система искусственного интеллекта с встроенной логикой может на основании введенных фактов и знаний, выводит другие факты и знания (подобно тому, как это описано выше).

На практике эта идея активно внедрялась в виде так называемых экспертных систем. В классическом понимании экспертная система – это комплекс программ с встроенной логикой, который на основе введенных в него знаний может производить экспертизу (давать ответы на запросы) по конкретным фактам.

Для ввода знаний обычно разрабатывался язык представления знаний, соответствующий встроенной логике, но понятный для профессионалов, работающих в данной предметной области. В основе языка лежат конструкции типа представленных выше (факт в виде утверждения, знание в форме «если…, то…»). Представление знаний являлось самым узким местом в создании реальных экспертных систем – невозможно извлечь из эксперта все его знания, поэтому, в лучшем случае, такие системы были, мягко говоря, «наивными». Это и предопределило их судьбу – систем, которые работали хотя бы на среднем уровня врача, юриста, ремонтника и др. создано не было.

Основная причина заключается в том, что создатели этих систем выбирали предметные области (диагностика, ремонт и т. д.), в которых знания формируются длительное время естественным образом и систематизировать их на естественном языке не представляется возможным в принципе. Другое дело – искусственные системы, такие как кодексы законов и правил.

Видеокамеры

Видеокамеры – это устройства, позволявшие наблюдать, записывать или передавать все происходящее в пределах видимости. Сначала с помощью видеокамер снимали кино. Камеры были громоздкие, сложные и дорогие. Ими пользовались профессиональные операторы.