Алексей Чачко - Искусственный разум

Наконец, сила теории в ее универсальности. С помощью этих правил и этого процесса в самом деле порождаются все синтаксически грамотные фразы русского языка. И английского тоже (конечно, правила там другие, но принцип сохраняется). И венгерского, и суахили, и...

Список языков, на которых опробована идея Н. Хомского, очень велик. Идея требует приспособления, но не дает осечки. Похоже, ученому удалось нащупать способ описания сложных живых структур, не только языка. Биологи сейчас пробуют порождающие грамматики в исследованиях колоний простейших существ и в расшифровке наследственности.

Н. Хомский превратил нечеткость из слабости в могучую силу, показал творческий потенциал нечеткости, сделал очевидным, что ближайшими родственниками нечеткости являются гибкость и многогранность.

Если искать образец нечеткой инструкции, то не найдешь лучше сказочного "Пойди туда, сам не знаю куда, возьми то, сам не знаю что". Эта инструкция, однако, не так уж бессмысленна. В ней точно указан образ действий: "пойди" и "возьми", а не "проснись" и "пой". Намечено и направление похода: "там" не бывал ни злой царь, ни царевна, ни наш герой, ни другие местные жители. Если разведать, где им всем довелось побывать, то останется неохваченным тридевятое царство, тридесятое государство.

Казалось бы, совсем неясно, что надлежит герою взять. Хотя, если разобраться, это должна быть вещь необычная в наших краях, небольшая и не очень тяжелая, чтоб увезти ее с собой на коне, а главное - поражающая злодея. Поражающая непосредственно (ударом по темечку) либо косвенно (увидел ее царь и умер со стыда). Ибо цель злодея - она просвечивает в инструкции - добиться, чтоб наш герой сгинул навеки. Цель героя противоположна - вернуться домой в добром здравии и доставить удивительный предмет.

Математика нечетких объектов вполне справится с этой ситуацией. Компьютер, вооруженный нечетким алгоритмом, не оплошает: найдет, куда идти, решит, что взять, и вернется когда положено. Для облегчения физического труда человечество изобрело тысячи различных машин, а для автоматизации труда умственного придумана пока лишь одна серьезная машина - электронная вычислительная. В этой и предыдущей главах мы осознали ее реальные возможности, оценили пробивную силу четких и охватывающую гибкость размытых алгоритмов. Теперь стали нам по плечу реальные программы Искинта.

Мальчик жаловался, горько плача:

- В пять вопросов трудная задача!

Мама, я решить ее не в силах,

У меня и пальцы все в чернилах,

И в тетради места больше нету,

И число не сходится с ответом!

Дм. Кедрин

Мэри сейчас уже зрелая женщина, ей 39 лет. Да и Энн не столь молода. Но специалисты познакомились с ними в 1963 году, когда Д. Бобров запустил в дело свою интеллектуальную программу.

(РЕШАЕТСЯ ЗАДАЧА)

(МЭРИ ВДВОЕ БОЛЬШЕ ЛЕТ, ЧЕМ БЫЛО ЭНН, КОГДА МЭРИ БЫЛО СТОЛЬКО ЛЕТ, СКОЛЬКО СЕЙЧАС ЭНН. ЕСЛИ МЭРИ 24 ГОДА, ТО СКОЛЬКО ЛЕТ ЭНН. ВОПР)

Программа отпечатала условия задачи и продолжала:

(ЗАМЕНИМ ПОРЯДКОВЫЕ ЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ НА КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ)

(МЭРИ В 2 РАЗА БОЛЬШЕ ЛЕТ, ЧЕМ БЫЛО ЭНН, КОГДА МЭРИ БЫЛО СТОЛЬКО ЛЕТ, СКОЛЬКО СЕЙЧАС ЭНН. ЕСЛИ МЭРИ 24 ГОДА, ТО СКОЛЬКО ЛЕТ ЭНН. ВОПР)

(УТОЧНИМ СМЫСЛЫ СЛОВ)

(МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) В2(РАЗА/БРВ) БОЛЬШЕ ЛЕТ, ЧЕМ БЫЛО (ЭНН/ЧЕЛОВЕК), КОГДА (МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) БЫЛО СТОЛЬКО ЛЕТ, СКОЛЬКО (ЭНН/ ЧЕЛОВЕК) СЕЙЧАС (ПЕРИОД/МЕТКА). ЕСЛИ (МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) 24 ГОДА, ТО (СКОЛЬКО/ ВОПР СЛОВО) ЛЕТ (ЭНН/ЧЕЛОВЕК) (ВОПР ЗНАК) (МЕТКА)

(ПЕРЕЙДЕМ К ПРОСТЫМ ПРЕДЛОЖЕНИЯМ)

(ВОЗРАСТ (МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) В 2(РАЗА/БРВ) ВОЗРАСТ (ЭНН/ЧЕЛОВЕК) Y ЛЕТ НАЗАД (ПЕРИОД/МЕТКА))

(Y ЛЕТ НАЗАД ВОЗРАСТ (МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) РАВЕН ВОЗРАСТУ (ЭНН/ЧЕЛОВЕК) ТЕПЕРЬ (ПЕРИОД/МЕТКА))

(СКОЛЬКО/ВОПР СЛОВО) СЕЙЧАС (ЭНН/ЧЕЛОВЕК) ЛЕТ (ВОПР ЗНАК/МЕТКА)

(СОСТАВИМ УРАВНЕНИЯ) (РАВЕН X (ЭНН/ЧЕЛОВЕК) ВОЗРАСТ) (РАВЕН 24 (МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) ВОЗРАСТ) (РАВЕН ((ЭНН/ЧЕЛОВЕК) ВОЗРАСТ) ((МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) ВОЗРАСТ) МИНУС Y)

(РАВЕН ((МЭРИ/ЧЕЛОВЕК) ВОЗРАСТ) УМНОЖИТЬ НА 2(( (ЭНН/ЧЕЛОВЕК) ВОЗРАСТ) МИНУС Y))

(РЕЗУЛЬТАТ) (ЭНН 18 ЛЕТ)

Итак, машина нашла возраст Энн. Что же здесь удивительного? Задача, которая стояла перед ней, была несложной, детской задачей, ее без труда решит третьеклассник. А ЭВМ способна разрешить гораздо более серьезные проблемы.

Удивительное здесь в постановке задачи, а не в ее решении. Удивительное в том, что машина разобралась в условиях, а не в том, что вычислила ответ.

Условия задачи про Энн и Мэри изложены непривычно для машины, неформально, свободно, на естественном языке, да еще с примесью загадочности. Каждый из нас, людей, призадумается, прежде чем расставить по местам все эти "сейчас" и "было..., когда", "вдвое больше" и "столько..., сколько", прежде чем уловить суть дела в хороводе имен: Мэри... Энн... Мэри... Энн...

Машина, снабженная программой Д. Боброва, понимает естественный язык и умеет распутать хитросплетения в условиях задачи. Присмотримся к тому, как она это делает.

Прежде всего ЭВМ заменяет порядковые числительные количественными, то есть слова числами. В нашей задаче потребовалась одна такая замена: повествовательное "вдвое" уступило место арифметическому "в 2 раза". Легко понять, как это произошло. В памяти ЭВМ хранится список замен: вдвое -> в 2 раза, втрое -> в 3 раза, пятикратно -> в 5 раз, удвоить -> увеличить в 2 раза и т. д. Машина просто прошлась по списку замен, хранящемуся в ее памяти, и обнаружила подходящую замену.

Второй этап понимания условий задачи много труднее первого. "Уточним смыслы слов" - отважно предложила ЭВМ. А как она их собирается уточнять?

Опираясь на шаблоны. Текст условий разных арифметических задач обязательно содержит одинаковые, стандартные, неизменные от задачки к задачке словосочетания. Вот пример такого словосочетания-шаблона: "в О раза (раз) ▫, чем". Претендентами на место кружка могут быть в шаблоне числа, а на место квадратика - некоторые слова: "больше" или "меньше", "быстрее" или "медленнее", "чаще" или "реже", "легче" или "тяжелее". Мы легко узнаем наш шаблон в словосочетаниях: "встречался с Леной в 3 раза реже, чем хотелось бы" и "поезда ходят в 1,7 раза медленнее, чем в Японии". Он же, этот шаблон, таится в условиях бобровской задачи: "Мэри в 2 раза больше лет, чем было Энн..."

ЭВМ ничего не знает о шаблоне. Она просматривает текст условий задачи слово за словом, слева направо. Все слова ей чужие и непонятные до тех пор, пока не обнаруживается сравнительная конструкция.

Но вот шаблон найден, и забрезжил свет в непроглядной тьме! Машина тут же принимается искать, что с чем сравнивается, выуживает из текста задачи объекты сравнения; первый из них должен находиться в тексте где-то слева от шаблона, а второй - справа от шаблона.