Найди блок, который длиннее того, который ты держишь, и помести его в ящик.

Система должна вычислить, что имется в виду под словами "тот" и "его", а также использовать дедукцию, чтобы решить, какой блок она держит. Я ПОЛАГАЮ, ЧТО ПОД "ЕГО" ВЫ ИМЕ­ЕТЕ В ВИДУ БЛОК, КОТОРЫЙ ДЛИН­НЕЕ ЧЕМ ТОТ, КОТОРЫЙ Я ДЕРЖУ.

Это напечатано нам для сведения. ОК.

Чтобы поднять более длинный синий блок, рука должна поставить на место красный.

Что (теперь) содержится в ящике?

СИНЯЯ ПИРАМИДА И СИНИЙ БЛОК.

На чем стоит эта пирамида?

Ранее система реагировала на слово "пирамида", отвечая "Я не понимаю, ка­кую пирамиду вы имеете в виду". Теперь она предполагает, что мы имеем в виду ту, которую только что упоминали. НА БЛОКЕ.

6. Сколько блоков находится не в ящи­ке?

Отрицания, такие как "не" и "нет", обрабатываются в зависимости от того, стоят ли они в предложениях, или группах, существительных, (напри­мер, "нет ящиков"). ИХ ЧЕТЫРЕ...

35. Есть ли что-нибудь, что больше, чем всякая пирамида, но столь широ­кое, как то, на чем она стоит?

Искусственный интеллект 523

ШРДЛУ (SHRDLU) (продолжение)

Система понимает числительные "каждый", "всякий", "некоторый" и т.д. Здесь "она" относится к группе суще­ствительных в этом же предложении, но на два уровня выше по дереву анали­за. ДА. СИНИЙ БЛОК.

Получается шпиль?

ИЗВИНИТЕ, Я НЕ ЗНАЮ СЛОВА "ШПИЛЬ".

Система немедленно останавливает­ся, если видит слово, которое она не может вычислить.

37. "Шпиль" - это куча, которая со­держит два зеленых куба и пирамиду.

Кавычки указывают, что мы опре­деляем новое слово. Я ПОНИМАЮ.

38. Есть ли сейчас какие-нибудь шпи­ли?

НЕТ.

Новое определение использовано как описание для опознания шпилей.

43. Есть ли что-нибудь справа от крас­ной пирамиды?

ДА. ЕСТЬ ЧЕТЫРЕ ОБЪЕКТА: ЯЩИК, КРАСНЫЙ КУБ, СИНЯЯ ПИРАМИДА И БЛОК, НАЗВАННЫЙ СУПЕРБЛОК.

Если у объекта есть название, оно используется для облегчения его иден­тификации в ответах,.

Спасибо.

ПОЖАЛУЙСТА!

Идиомы можно определять без моди­фикации грамматики.

*Взято из. Boden (1977)

сие прийти, но одновременно он является контрактом, заключенным на условиях молчаливого соглашения. Если этот концерт будет перенесен, скажем во Владивосток, вы скорее всего не сможете выполнить свое обе­щание, но будете утверждать, что хотя это и не предусматривалось согла­шением, но было принято как само собой разумеющееся. Технически вас можно было бы обвинить в "нарушении вашего слова". Мы, люди, делаем это постоянно. И все же машины честны до тошноты (нерушимы в выпол­нении правил), и разработка программы, которая могла бы подражать не­буквальным речевым актам человека,— это весьма сложное интеллекту­альное предприятие.

Рассмотрим следующий диалог (из: Виноград, 1981):

А: Я хочу пить.

В. В холодильнике есть немного воды.

А. Где? Я не вижу.

В: В клетках баклажана.

Разве В лжет? Ну, и да, и нет. Многие согласятся, что хотя В и ввел в заблуждение А, который просто хотел глоток воды, тем не менее утверж­дения В абсолютно правдивы.

У Винограда, очевидно, двоякая цель. Он интересуется техническими аспектами речевых действий, которые должны стать неотъемлемой час-Мышление и интеллект - естественный и искусственный 524

тью понимающей системы ИИ. И кроме того, включение речевых действий в компьютерную программу означает значительное изменение точки зре­ния. Использование речевых действий вводит в игру новые факторы: оно заставляет нас задуматься,— что мы имеем в виду, когда говорим; оно помогает прояснить дихотомию объективного и субъективного; и оно при­дает центральное значение усилиям, направленным на дальнейшее прояс­нение роли контекста.

В процессе разумного общения с человеком ШРДЛУ использует зна­ния о мире, и то же самое делают другие программы, в составе которых предусмотрены те или иные формы человеческого понимания. Среди наи­более известных и наиболее спорных — программа понимания языка, раз­работанная в Йельском университете Роджером Шенком. Исследования Шенка преследовали несколько целей, включая разработку программы, способной понимать письменный текст, кратко излагать его существенные части, переводить его на другой язык и отвечать на вопросы по его сути. Шенк и его коллеги скоро обнаружили, что люди понимают гораздо боль­ше, чем просто ряды слов естественного языка (как делал Виноград — см. выше). Он иллюстрирует этот момент следующим рассказом: "Джон по­шел в ресторан. Он заказал сэндвич. Официант принес его быстро, поэто­му он дал ему большие чаевые". Вопрос: Съел ли Джон сэндвич? Запла­тил ли он за него?

Когда я говорю вам "Я был в Венеции прошлым летом", вы можете в свою очередь задать мне много вопросов более или менее по существу: Потратил ли я сколько-то денег? Летел ли я самолетом? Или плыл на корабле? Говорил ли я с кем-нибудь? Видел ли я других людей в Венеции? Говорят ли они по-итальянски? Носят ли они одежду? Есть ли у них ног­ти? Сколько? Чтобы "разумная" машина понимала язык, она должна уметь при обработке языка делать разумные выводы, как это делают обычные люди Основная идея Шенка близка принципу обработки "сверху-вниз", широко обсуждающемуся в этой книге.

Одной из трудностей, встретившихся при разработке программы обра­ботки языка, была неоднозначность естественных языков. Шенк (Schank, 1981) приводит следующий пример:

Я ударил Фреда в нос. Я ударил Фреда в парке.

Чтобы правильно проанализировать эти предложения, нужно знать гораз­до больше, чем только синтаксические и семантические правила. Чита­тель должен что-то знать о том, где может находиться человек, а также другую концептуальную информацию о человеческом поведении и общую информацию о мире.

Разработанная Шенком программа содержит много систем и подсис­тем, из которых мы рассмотрим здесь только наиболее существенные. Сердце программы составляет система умозаключений, скриптов, планов, тем и целей, считающихся неотъемлемой частью человеческого понима­ния языка. Мы рассмотрим каждую из них.

Умозаключения. При обработке естественного языка мы обычно от­слеживаем, где расположены люди и объекты, что они ощущают, в каком состоянии они находятся, что они знают, каковы их убеждения.

Искусственный интеллект 525

Скрипты¹². Скрипт — это "общепринятая" последовательность причин­ных связей. В естественном языке мы не проговариваем детально и точно последовательность причинных событий, но (обычно) даем достаточно де­талей, так чтобы другой человек со сходным жизненным опытом мог по­нять последовательность событий. В случае с Джоном из вышеприведен­ного эпизода в ресторане говорящие предполагают, что собеседник выве­дет связь между событиями (в данном случае — чаевые, еда и плата), даже если конкретная причинная связь не представлена.

Планы. Чтобы понять большинство событий, важно знать мотивы и на­мерения участвующих людей. Для этого нужно знать виды их характеров.

Цели. Цели — это довольно специализированные планы, в которых пре­следуется определенный результат или исход. Планы могут включать воп­росы о причине выбора конкретной цели, о том, с чем она может конфлик­товать, и о том, при каких обстоятельствах от нее придется отказаться. Над целями доминируют структуры более высокого порядка, которые на­зываются темы.

Темы. Умозаключения, основанные на темах, направлены на выяснение вопросов:

Какие цели вероятнее всего преследует данное действующее

лицо?

Какие темы вероятнее всего сосуществуют с данной?

Существуют ли противоречия в темах?

Сколько из обнаруженных противоречий можно разрешить?

Откуда происходит данная тема?

*Взято из: Schank (1981).

Вначале Шенк и его коллеги стремились только к программе, которая бы читала, понимала и могла отвечать на несколько вопросов о простом сюжете — в общем, умела бы то, что умеет делать маленький ребенок. Но то, что начиналось как элементарный поиск, вылилось в огромный слож­ный лабиринт взаимосвязанных систем, анализ функциональных свойств языка, теорию памяти, рассмотрение структуры знания и философское высказывание о природе мысли. В своей статье, посвященной ИИ, мышле­нию и самопониманию, Шенк заключает:

"Искусственный интеллект является частью общего стремления понять мышление. Мы считаем, что он вносит важный вклад в эти усилия и что они и есть цель нашей науки. Программы, которые мы пишем,— это эксперимент, а не результат. Наш интерес — это интеллект, а не артефакт. По мере нашего прогресса полученные результаты откроют путь ав-томатическим партнерам, которые, возможно, станут необходимой частью повседневной жизни. Однако это не будет нашим настоящим

¹²Иначе — стереотипы, штампы поведения.— Прим. ред. Мышление и интеллект - естественный и искусственный 526

результатом. Настоящим результатом будет новое понимание нас самих, понимание, которое в конечном счете гораздо более ценно, чем любая программа" (Schank, 1985, р.155).

Важность этой работы в том, что она способствует созданию специфи­кации правил языковой структуры так, чтобы их можно было искусствен­но смоделировать с высокой степенью верности. Если система ИИ терпит неудачу, значит мы не смогли понять свойства языка.