Рассмотрим следующий пример из Дена и
Шенка:

Вчера я вернулся домой после 2 часов ночи.
Ну, приятель, и дала мне жена.

Я не стал бы утверждать под присягой, что приход домой в 2 часа но-
чи - это наказуемое действие, но будет справедливо заключить, что боль-
шинство людей понимают, что то, что дала эта жена своему мужу, вовсе
не было выражением любви. Ничего, что этот вывод может быть абсолют-
но неверен. (Например, этот муж мог работать в своей лаборатории и
только что открыть средство от рака, которое принесло бы его семье славу
и деньги: или он мог прийти домой слишком рано!) Мы говорим о том, что
большинство людей понимают из этой простой истории, и чего не понима-

Искусственный интеллект
521

ют большинство компьютерных программ. Чтобы программа поняла эту
историю, нужна не только обширная память для идиом (а иначе как по-
нять выражение "дала мне"), но также некоторое представление о прихо-
дах и уходах мужей и о том, каковы убеждения и отношения жен к таким
выходкам.

Некоторые ученые предприняли попытку разработать компьютерные
программы, отражающие политические убеждения. Одна такая программа
была разработана Карбонеллом (Carbonell, 1979) с целью продемонстри-
ровать политические убеждения американских консерваторов и либера-
лов в отношении целей Соединенных Штатов, Советского Союза и стран
Третьего мира и оценку ими этих целей. В примере показан диалог с
"консервативной" и с "либеральной" программами.

Входной теист: Советский Союз сосредоточил войска на чешской
границе.

Диалог с консерватором:

В: Почему Советский Союз делает это?

О: ПОТОМУ ЧТО СОВЕТСКИЙ СОЮЗ ДУМАЕТ, ЧТО, ПОСЫЛАЯ ВОЙС-
КА. ОН МОЖЕТ ВЗЯТЬ ПОЛИТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ НАД ЧЕХОСЛО-
ВАКИЕЙ.

В: А что делагь Соединенным Штатам?

О: СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ ДОЛЖНЫ ПРЕДПРИНЯТЬ ВОЕННОЕ ВМЕ-
ШАТЕЛЬСТВО.

Диалог с либералом:

В: Почему Советский Союз делает это1

О: ПОТОМУ ЧТО СОВЕТСКИЙ СОЮЗ ХОЧЕТ УВЕЛИЧИТЬ СВОЕ ПОЛИ-
ТИЧЕСКОЕ ВЛИЯНИЕ НА ЧЕХОСЛОВАКИЮ.
В: А что делать Соединенным Штатам?
О: СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ ДОЛЖНЫ ОСУДИТЬ СОВЕТСКИЕ ДЕЙСТВИЯ

В ООН.

Конечно, можно утверждать, что ответы этой программы стереотипны
и что мнения и либералов, и консерваторов сильно варьируют; однако,
важно, что эти программы и другие, созданные Флауверсом, МакГвайром
и Бирнбаумом (Flowers, McGuire, and Birnbaum, 1982). отражают опреде-
ленный реальный прогресс в разработке "понимающих" машин.

Программа Винограда ШРДЛУ (см. текст в рамке на с. 523 - 524)
открыла новые горизонты в ранних исследованиях ИИ, поскольку это была
рабочая диалоговая программа, предусматривающая разумное взаимодей-
ствие человека и машины (например, определение отношений между иг-
рушечными блоками). Однако, ШРДЛУ была несовершенна. Впоследствии
Виноград включил в свою разработку основные речевые действия (Win-
ograd, 1981, 1985). Речевые действия - это такие вербальные высказыва-
ния, которые обычно происходят в социальном контексте. Принять в рас-
чет "сферу человеческого действия и взаимодействия", выразив ее рече-
вых актах, значило открыть новый взгляд в области ИИ. Предположим,
вас попросили сходить на концерт, предназначенный для местной аудито-
рии. Вы отвечаете: "Да, я был бы рад пойти". Ваш ответ означает согла-

Мышление и интеллект - естественный и искусственный
522

рамма поняла эту
J (а иначе как по-
давление о прихо-
]ения жен к таким

ать компьютерные
:а такая программа
|ыо продемонстри-
ваторов и либера-
ого Союза и стран
показан диалог с

войска на чешской
I-

|ПОСЫЛАЯ ВОЙС-
)НАДЧЕХОСЛО-

> ВОЕННОЕ ВМЕ-

) СВОЕ ПОЛИ-

ИЕДЕЙСТВИЯ

1 стереотипны
ууют; однако.
|,МакГвайром
эют опреде-

|с. 523 - 524)
Ьльку это была
юе взаимодей-
|ий между иг-
| Впоследствии
-йствия (Win-
высказывз-
янять в рас-
азив ее рече-
Предположим,
;тной аудито-
начает согла-

ШРДЛУ (SHRDLU)

2. Возьми пирамиду.

Во время своей работы в МТИ и в рамках
проекта понимания естественного языка
Терри Виноград из Стенфордского универ-
ситета разработал программу, которую он
назвал SHRDLU. Вы понимаете естествен-
ный язык, не особенно о нем раздумывая.
Если бы вы задумались о нем больше, ваше
понимание, возможно, споткнулось бы,-
точно так, как вы стали бы спотыкаться
при ходьбе, если бы раздумывали над каж-
дым движением. Как же тогда можно сде-
лать робота для "ходьбы", или "мышле-
ния", или понимания естественного язы-
ка? Виноград не знает ни того, ни другого,
но продолжает над этим работать; его на-
стоящий проект называется "Язык пред-
ставления знаний" (KRL), a SHRDLU была
одной из первых программ, при помощи ко-
торой робот мог отвечать на вопросы, ис-
полнять команды и воспринимать инфор-
мацию на английском языке. Он не мог
видеть, но мог "определять положение"
предметов в заданных X-Y координатах. Он
мог "передвигать" предметы. Вот диалог
между Виноградом (жирный шрифт) и
SHRDLU (большими буквами), снабжен-
ный комментариями Маргрет Боден (кур-
сив).

1. Подними большой красный блок.

ОК.

Система отвечает "ОК", когда она
выполняет команду. Чтобы, взять крас-
ный блок, она должна освободить его,
найдя место для зеленого блока и убрав
его. (На Рисунке изображено начальное
состояние.)

Я НЕ ПОНИМАЮ, КАКУЮ ПИРАМИДУ
ВЫ ИМЕЕТЕ ВВИДУ.

В сцене есть три пирамиды, nodmo
му программа не делает ничего.

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

Система должна вычислить, что
имется и виду not) слонами "тот" и
"его", а такж.е исполь.юнать дедукцит,
чтобы решить, какой блок она держит.
Я ПОЛАГАЮ, ЧТО ПОД "ЕГО" ВЫ ИМЕ
ЕТЕ В ВИДУ БЛОК, КОТОРЫЙ ДЛИН-
НЕЕ ЧЕМ ТОТ, КОТОРЫЙ Я ДЕРЖУ.

Это напечатано нам для сведения.
ОК.

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

4. Что (теперь) содержится и ящике?

СИНЯЯ ПИРАМИДА И СИНИЙ БЛОК.

5. На чем стоит эта пирамида?

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

6. Сколько блоков находится не в ящи-
ке?

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

35. Есть ли что-нибудь, что больше,
чем всякая пирамида, но столь широ-
кое, 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 суще-
ствительных в этом же предложении,
но на два уровня выше по дерену анали-

ДА, СИНИЙ БЛОК.

36. Получается шпиль?

ИЗВИНИТЕ, Я НЕ ЗНАЮ СЛОВА
"ШПИЛЬ".

Система немедленно останавливает-
ся, если видит слово, которое она не
может вычислить.

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

Кавычки оказывают, что мы опре-
деляем новое слово.
Я ПОНИМАЮ.

НЕТ.

Новое определение использовано как
описание для опознания шпилей.

43. Есть ли что-нибудь справа от крас-
ной пирамиды?

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

Если у объекта есть название, оно
используется для облегчения его иден-
тификации в ответах.

44. Спасибо.

ПОЖАЛУЙСТА!

Идиомы можно определять без моди-
фикации грамматики.

38. Есть ли сейчас какие-нибудь шпи-
ли?

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 обе-
щание, но будете утверждать, что хотя это и не предусматривалось согла-
шением, 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 выпол-
нении правил), и разработка программы, которая могла бы подражать не-
буквальным речевым актам человека,- это весьма сложное интеллекту-
альное предприятие.

Рассмотрим следующий диалог (из: Виноград, 1981):

Я хочу пить.

В холодильнике есть немного воды.

Где? Я не вижу.

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 утверж-
дения 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 зре-
ния. 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 при-
дает центральное значение усилиям, направленным на дальнейшее прояс-
нение роли контекста.

В процессе разумного общения с человеком ШРДЛУ использует зна-
ния о мире, и то же самое делают другие программы, в составе которых
предусмотрены те или иные формы человеческого понимания. Среди наи-
более известных и наиболее спорных - программа понимания языка, раз-
работанная 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 боль-
ше, чем просто ряды слов естественного языка (как делал Виноград - см.
выше). Он иллюстрирует этот момент следующим рассказом: "Джон по-
шел в ресторан. Он заказал сэндвич. Официант принес его быстро, поэто-
му он дал ему большие чаевые". Вопрос: Съел ли Джон сэндвич? Запла-
тил 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 но 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 ног-
ти? 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 обра-
ботки 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 гораз-
до больше, чем только синтаксические и семантические правила. Чита-
тель 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 подсис-
тем, из которых мы рассмотрим здесь только наиболее существенные.
Сердце программы составляет система умозаключений, скриптов, планов,
тем и целей, считающихся неотъемлемой частью человеческого понима-
ния языка. Мы рассмотрим каждую из них.

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

Искусственный интеллект
525

Скрипты2. Скрипт - это "общепринятая" последовательность причин-
ных связей. В естественном языке мы не проговариваем детально и точно
последовательность причинных событий, но (обычно) даем достаточно де-
талей, так чтобы другой человек со сходным жизненным опытом мог по-
нять последовательность событий. В случае с Джоном из вышеприведен-
ного эпизода в ресторане говорящие предполагают, что собеседник выве-
дет 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 на-
мерения участвующих людей. Для этого нужно знать виды их характеров.

Цели. Цели - это довольно специализированные планы, в которых пре-
следуется определенный результат или исход. Планы могут включать воп-
росы о причине выбора конкретной цели, о том, с чем она может конфлик-
товать, и о том, при каких обстоятельствах от нее придется отказаться.
Над целями доминируют структуры более высокого порядка, которые на-
зываются 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 слож-
ный лабиринт взаимосвязанных систем, анализ функциональных свойств
языка, теорию памяти, рассмотрение структуры знания и философское
высказывание о природе мысли. В своей статье, посвященной ИИ. мышле-
нию и самопониманию, Шенк заключает:

"Искусственный интеллект является частью общего стремления
понять мышление.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97