<<
>>

ПРОГРАММЫ ФОРМИРОВАНИЯ СУЖДЕНИЙ, РАБОТАЮЩИЕ С ЕСТЕСТВЕННЫМ ЯЗЫКОМ

Описывая такую область, где известно очень немногое и работы часто строятся по принципу "попытаемся и по­смотрим, что получится" (а область, о которой идет речь, именно такова), испытываешь естественное желание без каких-либо обобщений перечислить то, что в этой области сделано. До сих пор мы избегали подобной манеры изложе­ния, но сейчас мы позволим себе некоторую вольность и просто перескажем две работы, которые представляются особенно интересными. Мы не будем забывать о пяти вопросах, интересующих нас все время, в остальных же моментах описание этих работ не будет единообразным.

СИСТЕМА МАКДЕРМОТТА

Существует тонкое, но весьма интересное различие меж­ду программой МакДермотта TOPLE (1974) и другими про­граммами, описываемыми в наших статьях. Обычно систе­мы (например, система понимания детских рассказов) делают основной упор на аппарат умозаключений, необ­ходимый для ответа на вопросы по тексту. Основная задача TOPLE состоит не в выводе умозаключений и не в ответе на вопросы, а в формировании "системы убеждений" (be­lieving). Основной вопрос, интересующий МакДермотта, состоит в следующем: "Каким образом мы приходим к опре­деленному убеждению (начинаем верить во что-то)?" Ин­туитивно представляется, что здесь играет роль авторитет­ность источника и степень соответствия новой информации уже имеющимся убеждениям. МакДермотт исходит из этой общепринятой концепции и пытается ее расширить. Нас работа МакДермотта интересует потому, что рассматривае­мый им процесс требует применения умозаключений.

Дальнейшее изложение почти целиком основывается на описании излюбленного примера МакДермотта. Система TOPLE способна обрабатывать предложения, относящиеся к узкой предметной области — ”микромиру", в котором имеются экспериментатор и обезьяна, находящиеся в одной комнате (ср. микромир системы Т. Винограда SHRDLU). В системе SHRDLU ситуации относятся к "миру кубиков", а в системе TOPLE рассматривается проблема "обезьяна и бананы", описанная МакКарти. Работа МакКарти со­стояла в построении аксиоматики знаний, которые необ­ходимы обезьяне, пытающейся достать подвешенные на потолке и непосредственно недоступные ей бананы. При этом имеется ящик, который можно передвигать, что по­зволяет обезьяне доставать бананы. МакДермотт не рас­сматривал детали этой ситуации, а просто использовал ее как достаточно известный пример.

TOPLE воспринимает предложения в настоящем вре­мени, касающиеся того, что происходит в комнате обезья­ны и пытается "поверить" тому, что ей говорят, проверяя соответствие новых фактов тем, которые ей уже известны. В отличие от строго детерминированного "мира кубиков" (см. часть I статьи Уилкса), TOPLE допускает в своем мире некоторую неопределенность; это касается, например, местоположения предметов в комнате или причин, по ко­торым обезьяна выполнила какое-либо действие. Однако все станет гораздо понятнее, если мы просто приведем некоторые примеры работы системы.

Как и Чарняк, МакДермотт не занимался специально анализом естественного языка, его интересовали только вопросы кореференции и неоднозначности, поэтому он тоже принял решение вводить в систему не предложения англий­ского языка, а их семантические представления. В этих последних допустимы случаи неоднозначности, которые система должна разрешать самостоятельно. Мы будем при­водить английские фразы, соответствующие этим семантиче­ским представлениям.

The banana is under the table, by the ball.

‘Банан находится под столом, рядом с мячом/

Эта фраза обрабатывается как содержащая два утвержде­ния. Первое утверждение нас не интересует, а второе пред­ставляет определенный интерес, поскольку, как отмечает МакДермотт, оно может описывать по меньшей мере две ситуации:

(13) Мяч тоже находится под столом.

(14) Мяч столь велик, что не помещается под столом; он находится около стола.

Очевидно, что ситуация (14) достаточно странная, так как мячи редко бывают такими большими; однако, если заме­нить мяч, скажем, на торшер, то соответствующая ситуация

(15) Торшер находится около стола.

будет вполне нормальной. TOPLE выберет ситуацию (13), поскольку имеет некоторое представление о вероятных размерах предметов в комнате.

Более интересным примером поведения программы будет ее реакция на фразу:

The monkey goes over to the table.

‘Обезьяна подходит к столу.’

TOPLE хочет ’’поверить" этому утверждению. Программа для GO ‘ИДТИ’ сообщает, что выполнение действия GO означает желание и возможность со стороны обезьяны вы­полнить это действие. Второе условие не вызывает трудно­стей, однако программа не знает, почему Спиро (так зовут обезьяну) хочет идти к столу. Подходящей причйной мог бы быть интерес обезьяны к чему-либо, находящемуся в данном месте — к столу, мячу или банану. У TOPLE нет оснований для того, чтобы предположить у Спиро интерес к столу, но Спиро может захотеть играть в мяч или съесть банан. Неопределенность в этом вопросе заставляет TOPLE генерировать два альтернативных варианта желаний и на­мерений Спиро. (Предлагаемое ниже представление отли­чается от представления МакДермотта тем, что последнее сложнее. Однако, поскольку мы не собираемся рассматри­вать и обсуждать это представление, в примере оно суще­ственно упрощено.)

В ситуации 0:

(WANT SPIRO (HOLD SPIRO BAN 1))

‘(ХОТЕТЬ СПИРО (ДЕРЖАТЬ СПИРО БАНАН 1))’ (WANT SPIRO (EAT SPIRO BAN 1))

‘(ХОТЕТЬ СПИРО (СЪЕСТЬ СПИРО БАНАН 1))’ (HUNGRY SPIRO)

‘(ГОЛОДЕН СПИРО)’

(GO SPIRO TAB 1)

‘(ИДТИ СПИРО СТОЛ 1)’

В ситуации 1:

(AT SPIRO ТАВ1)

‘(У СПИРО СТОЛ 1)’

(PICK-UP SPIRO BAN 1)

‘(ПОДНИМАТЬ СПИРО БАНАН 1)’

В ситуации 2:

(HOLD SPIRO BAN 1)

‘(ДЕРЖАТЬ СПИРО БАНАН 1)’

(EAT SPIRO BAN 1)

‘(ЕСТЬ СПИРО БАНАН 1)’

В ситуации 4:

BAN 1 ceases to exist

‘БАНАН 1 перестает существовать’

Или:

В ситуации О':

(WANT SPIRO (HOLD SPIRO BALL 1)) ‘(ХОТЕТЬ СПИРО (ДЕРЖАТЬ СПИРО МЯЧ 1))’ (WANT SPIRO (PLAY SPIRO BALL 1)) ‘(ХОТЕТЬ СПИРО (ИГРАТЬ СПИРО МЯЧ 1))’ (GO SPIRO TAB 1)

‘(ИДТИ СПИРО СТОЛ 1)’

В ситуации 5:

(AT SPIRO TAB 1)

‘(У СПИРО СТОЛ 1)’

В ситуации 6:

(PLAY SPIRO BALL 1)

‘(ИГРАТЬ СПИРО МЯЧ 1)’

(PICK-UP SPIRO BALL 1)

‘(ПОДНИМАТЬ СПИРО МЯЧ 1)’

В ситуации 7:

(HOLD SPIRO BALL 1)

‘(ДЕРЖАТЬ СПИРО МЯЧ 1)’

«В приведенном примере каждая ситуация описывает отдельное состояние мира, каждое последующее состояние является результатом действий в предшествующем состоя­нии. Две последовательности ситуаций взаимно исключают друг друга: ситуации 1 и 5 обе являются продолжениями состояния 0. (Отметим, что состояние 0 имеет два варианта, каждый из вариантов запоминается.) Последовательно­сти генерируются путем моделирования поведения Спиро с помощью целей, соответствующих его желаниям.

((HUNGR Y SPIRO) в ситуации 0 и (WANT SPIRO (PLAY SPIRO

BALL 1)) в ситуации O' являются главными допущения­ми, которые введены для объяснения поведения обезьяны».

В этом месте программа создает два ”возможных мира": в одном из них Спиро голоден, в другом — Спиро хочет поиграть. Далее каждый "мир" снабжается действиями, ожидаемыми при принятии соответствующего допущения о желаниях Спиро. Теперь системе нужно некоторое под­тверждение одного или другого допущения. Следующая введенная фраза Spiro picks up the banana ‘Спиро подни­мает банан’ и дает системе нужное подтверждение. А именно, эта фраза согласуется с предсказываемым действием в ситуации 1, что оправдывает всю серию ситуаций 0—4. В действительности были упомянуты только действия до ситуации 2; сведения о том, что Спиро съест банан, явля­ются предсказанием системы TOPLE. Вторая последова­тельность ситуации (O', 5—7) будет просто отброшена как нереализованная.

Как и следовало ожидать, система понимания естест­венного языка TOPLE придерживается многих убеждений, которые нельзя считать выведенными из входных текстов, но о которых система "догадалась" самостоятельно; поэтому она должна давать себе отчет в том, по каким причинам она поверила в то, что вошло в ее "систему убеждений". TOPLE отличается от других рассматриваемых нами систем в том отношении, что если новая информация вступает в противоречие с ее догадками, то она способна предложить новые гипотезы, которые объясняют как старую, так и но­вую информацию.

Эту способность обеспечивает механизм TOPLE, который называется "кругом убеждений". Возьмем несколько моди­фицированный вариант одного из искусственных примеров МакДермотта (не имеющих ничего общего с миром обезья­ны и бананов). Пусть мы знаем, что Фред — птица, но он не летает. Чтобы поверить обоим этим утверждениям, мы должны построить гипотезу, объясняющую противоречие. Например, мы можем предположить, что Фред — пингвин. Для подкрепления этой гипотезы мы можем попытаться определить, где живет Фред, надеясь обнаружить, что он живет в Антарктике. Пусть, однако, нам удалось выяснить только то, что он живет в Южном полушарии. Это подкреп­ляет гипотезу, что Фред живет в Антарктике, но ни в коей мере не доказывает ее. Используя "круги убеждений", мы можем описать состояние наших знаний в текущий мо­мент следующим образом. Посмотрим сначала только на одинарные непрерывные стрелки. Они образуют круг, соот­ветствующий нашей исходной ситуации. Стрелки направле­ны от имеющихся утверждений, затрудняющих интерпре­тацию, к гипотетическому, которое разрешает противоре­чие. Но поскольку тот факт, что Фред — пингвин, нами

(IS FRED BIRD)- (ЯВЛЯЕТСЯ ФРЕД ПТИЦА)"

(IS FRED PENGUIN) (FLIGHTLESS FRED)

(ЯВЛЯЕТСЯ ФРЕД ^—---------------------------- -(HE ЛЕТАЕТ ФРЕД).

И ПИНГВИН) (LIVES FRED SOUTHERN-HEMI)

(LIVES FRED ANTARCTICA) (ЖИВЕТ ФРЕД ЮЖН ПОЛУШАРИЕ) (ЖИВЕТ ФРЕД АНТАРКТИКА)'-** ^

(IN ANTARCTICA SOUTHERN-HEMI)

(В АНТАРКТИКА ЮЖНОЕ ПОЛУШАРИЕ)

не доказан, мы пытаемся подтвердить его тем, что Фред жи­вет в Антарктике, что изображено на схеме с помощью круга из двойных стрелок. Но и последнее утверждение ничем не доказано, поэтому мы используем утверждение о том, что Фред живет в Южном полушарии. Круг, образованный пунктирными стрелками, подкрепляет предположение о том, что Фред живет в Антарктике. Каждому кругу припи­сана (хотя и не показана на схеме) программа, которая по­могает, когда для этого появляются основания, подвергать сомнению любой из элементов данного круга. Так, если мы узнаем, что Фред живет в Сиднее, то мы должны подверг­нуть сомнению нашу гипотезу, что он живет в Антарктике. Чтобы найти выход, можно предположить, что либо Фред является страусом, либо он живет в зоопарке, и попытать­ся подкрепить эти гипотезы.

Что здесь особенно интересно, так это открывающаяся возможность измерения степени правдоподобия того или иного факта, которое можно осуществить путем подсчета количества неоправдавшихся предположений, понадобив­шихся программе для перевода некоторого факта из класса неправдоподобных в число правдоподобных. А это в свою очередь интересно потому, что, используя наши знания о мире, например, для установления антецедента местоиме­ния, мы обычно руководствуемся не тем, что один из воз­можный способов приведет к неправдоподобной ситуации, а тем, что один способ дает несколько более правдоподобную ситуацию, чем другой (об установлении кореферентных свя­зей см. часть II статьи Уилкса).

Возвращаясь к нашим пяти вопросам, мы можем сказать, что программа МакДермотта заслуживает внимания в не­скольких аспектах. В отношении того, зачем и когда обра­щаться к умозаключениям (применение умозаключений), программа МакДермотта отличается от других программ, как мы уже говорили, тем, что умозаключения в йей дела­ются для подкрепления тех или иных взглядов, а не для заполнения пропусков в рассказе. А это, как было отме­чено, открывает интересные возможности для установления кореферентных связей. В то же время сфера установления правдоподобия убеждений сама по себе настолько не разра­ботана, что в этом отношении рассматриваемую программу практически не с чем сравнивать. Интересное решение пред­лагается в системе TOPLE для вопроса организации зна­ний.

Когда в систему вводится новое утверждение, то извест­ные факты, с которыми оно должно комбинироваться с целью получения новых умозаключений, могут храниться в одном из двух мест. Наиболее очевидным местом является серия стандартных подпрограмм, помеченных ключевыми предикатами и примерно соответствующих базовым стан­дартным подпрограммам Чарняка. (Это очень приблизи­тельное сравнение, поскольку МакДермотт использует названные подпрограммы еще и для поиска фактов.) На­пример, мы видели работу программы с ключевым преди­катом GO, которая привела к построению двух возможных миров, соответствующих двум предположениям о том, за­чем Спиро пошел к столу. Другим местом, где входное ут­верждение должно искать факты, является множественная "структура мира". Как мы помним, в зависимости от того, за бананом или за мячом пошел Спиро, TOPLE предсказы­вает два возможных продолжения рассказа. Каждое из продолжений опирается на собственный "возможный мир", то есть на отдельную базу данных, но обе эти базы связаны с "реальным миром" в том смысле, что факты, известные в реальном мире, вводятся в каждый из возможных миров. Таким образом, в этот момент актуализированы сразу три базы данных, которые организованы следующим образом (см. схему на с. 295).

Как уже говорилось, поступление следующей фразы (Spiro picked up the banana) подтверждает одно из высказы­ваний того возможного мира, который расположен в ле­вой части нашей схемы, и поэтому именно эта картина мира признается истинным продолжением "реального мира", а альтернативная картина мира отбрасывается. При этом производится ряд умозаключений. Так, выводится, что Спиро пошел к столу, чтобы поднять банан и съесть его.

Картина "реального мира", включающая информацию о расположении стола, банана и мяча

Картина мира, основанная на предположении, что Спиро хочет съесть банан (ситуации 0 — 4)

Картина мира, основанная на предположении, что Спиро хочет поиграть в мяч (ситуации 0'; 5-7)

Эта множественная структура мира выполняет в системе МакДермотта примерно ту же роль, что демоны в системе Чарняка, а именно — позволяет системе TOPLE предска­зывать то, что может случиться, и узнавать подтверждения предсказаний, когда они встречаются. Однако с формальной точки зрения два названных механизма отнюдь не являются эквивалентными. Прежде всего, множественные миры не подсказывают ясного решения в том случае, когда ситуа­ция допускает несколько альтернативных вариантов и при этом выбор варианта не влияет на дальнейший ход действия. Например, если человек сдает купленную вещь обратно в магазин, он может получить деньги, или специальный чек, или однотипную вещь, или другую вещь, но той же стои­мости. Нетрудно представить себе единый демон, включаю­щий все эти варианты. TOPLE же в этом случае, по-видимо­му, должна построить четыре разных мира. Кажется разум­ным видоизменить множественную структуру мира TOPLE таким образом, чтобы в ней допускались переменные и один и тот же мир мог бы допускать вариативность. Конечно, введение переменных нарушает первоначальный замысел МакДермотта, в связи с чем потребуются и дальнейшие пере­делки, необходимые для введения некоторого аналога демо­нов. Это возвращает нас к старому вопросу о том, в какой момент следует прекращать расширение одного формализма и заменять его другим формализмом.

В то же время множественная структура мира удобнее, чем демоны, при моделировании серии последовательных действий. И наконец, системы МакДермотта и Чарняка сходны в том отношении, что обе они не могут производить нужные обобщения в случаях, подобных описанной выше ситуации с использованием зонта.

СИСТЕМА РИГЕРА

Работу Ригера можно было бы считать интересной уже потому, что это первая попытка применения теории кон­цептуальных зависимостей Шенка к проблемам умозаклю­чений и знания. Однако, как представляется, по существу работа Ригера очень мало связана с теорией концептуаль­ных зависимостей, что видно хотя бы из того, что в своих более поздних публикациях Ригер почти не упоминает эту теорию. С другой стороны, эта работа весьма значительна сама по себе, поэтому ее, по-видимому, можно рассматри­вать и независимо от теории концептуальных зависимостей.

Программа Ригера, которой он не дал названия, имеет своей основной задачей вывод умозаключений на основе входных текстов. Как и в системах Чарняка и МакДермотта, в системе Ригера на вход подаются не фразы естественного языка, а их формальные представления (на языке концеп­туальных зависимостей).

Ригер пытается охватить такой широкий круг проб­лем, что на одном коротком примере очень трудно показать все существенные черты его программы. Все же типичным для работы Ригера примером можно считать фразу такого типа:

John hit Магу ‘Джон ударил Мери/

Из этой входной фразы программа выведет умозаключения типа следующих:

(16) John probably used his hand.

|/Джон, возможно, использовал свою руку/

(17) Mary was probably hurt.

‘Мери, возможно, была ранена/

(18) John probably wanted to hurt Mary.

‘Джон, возможно, хотел ранить Мери/

(19) John might have been angry with Mary.

‘Возможно, до этого Джон рассердился на Мери/

(20) John and Mary are near each other.

‘Джон и Мери находятся близко друг к другу.’

Mary now wants to feel better.

‘Сейчас Мери хочет поправиться/

John probably wants Mary to feel better.

‘Джон, возможно, хочет, чтобы Мери поправилась.’

Этот пример типичен в следующих отношениях, (а) Умо­заключения строятся на основе одной фразы. Ригер рас­сматривает также несколько примеров текстов длиной в 3—4 фразы, подавляющее же большинство его примеров состоит из 1—2 фраз. (Ь) Во фразах говорится о простых действиях, вроде действия ’’ударить", в них не рассмат­риваются более сложные события, такие, как "день рож­дения" или ’’покупка вещей в магазине", (с) Программа производит много сложных умозаключений, часть которых представляется несколько сомнительной — ср. последнее умозаключение в приведенном выше примере. Программа построила это умозаключение, поскольку она полагает, во-первых, что желание Мери поправиться является ре­зультатом того, что Джон ее ударил, и, во-вторых, что Джон хочет, чтобы произошли все следствия, вытекающие из его действия. Возможно, это конкретное умозаключение Ригер сочтет ошибочным, однако его общая позиция со­стоит в том, что программы, которые выводят ’’лишние" умозаключения, предпочтительнее программ, которые мо­гут вывести слишком мало умозаключений.

Попытка прямого описания набора программ, входящих в систему (а задача системы состоит не только в простом построении умозаключений, но и в автоматическом пони­мании рассказов, в ведении диалога, в разрешении лекси­ческой многозначности и проблем референции, в ответах йа вопросы, относящиеся не столько к содержанию рас­сказов, сколько к модели мира, введенной в систему), неизбежно привела бы к введению большого количества деталей и мало дала бы по существу. Вместо этого мы охарактеризуем систему в рамках ответов на наши пять вопросов. Мы отвлекаемся от многих черт системы и рас­сматриваем лишь те ее аспекты, которые представляются наиболее интересными с теоретической точки зрения. Наше описание является скорее теорией Чарняка на базе про­граммы Ригера (если понимать различие между теорией и программой так, как было предложено выше), чем тео­рией самого Ригера.

СЕМАНТИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ. Как уже го­ворилось, Ригер использует теорию концептуальных за­висимостей, которая, несомненно, относится к теориям семантических представлений.

ПРИМЕНЕНИЕ УМОЗАКЛЮЧЕНИЙ. Большая часть интересных, хотя порой и спорных, решений в системе Ригера относится к этому разделу. Например, в важном вопросе о том, какое количество умозаключений должно делаться по ходу прочтения текста, Ригер придерживается крайней точки зрения, считая, что их количество должно быть огромным. Конечно, никто в сущности не представ­ляет, каким может оказаться нужное количество умоза­ключений, и потому сказать, что их количество должно быть огромным,— все равно, что не сказать почти ничего. Од­нако, принимая во внимание приводимые Ригером примеры умозаключений, которые, по его мнению, необходимы, а также его общую позицию относительно статуса умоза­ключений, можно считать, что предполагаемое в его ра­ботах количество умозаключений на несколько порядков выше того, с которым могли бы согласиться МакДермотт или Чарняк. Например, Ригер считает, что умозаключения рефлекторны, и человек, услышав фразу, производит их почти бессознательно. Цель таких "неуправляемых" умо­заключений состоит в установлении соотношений между только что услышанным и известным ранее. Согласно Ри- геру, входные фразы как бы задают точки в "пространстве умозаключений", а цель неуправляемых умозаключений — произвести расширение сфер вокруг этих точек в про­странстве умозаключений таким образом, чтобы эти сферы пересеклись с другими, существовавшими ранее. Для сравнения отметим, что модели Чарняка и МакДермотта производят умозаключения только для заполнения специ­фических лакун, поскольку оба эти автора исходят из предположения, согласно которому неуправляемый вывод умозаключений выльется в огромное число операций и пересечение сфер не будет достигнуто за разумное время. Другим способом иллюстрации различия между двумя рассматриваемыми точками зрения может служить пример того, какие умозаключения Ригер считает разумным про­изводить во время обработки входного текста.

Входная фраза: John told Mary that Bill wants a book.

‘Джон сказал Мери, что Билл хочет книгу.*

Умозаключения: Bill wants to possess a book.

‘Билл хочет получить книгу/

John believes that Bill wants a book. ‘Джон считает, что Билл хочет книгу/ Mary now knows that Bill wants a book. ‘Сейчас Мери знает, что Билл хочет книгу/ Bill probably wants to read a book. ‘Вероятно, Билл хочет прочесть книгу/ Bill might want to know the concepts contained in the book.

‘Возможно, Билл хочет знать содержание книги/

Bill might get himself a book. ‘Возможно, Билл получил книгу/ John might give Bill a book.

‘Возможно, Джон дает Биллу книгу/ Mary might give Bill a book.

‘Возможно, Мери дает Биллу книгу.’ John may want Mary to give Bill a book. ‘Возможно, Джон хочет, чтобы Мери дала Биллу книгу/

John and Mary may have been together recently.

‘Возможно, Джон и Мери недавно были вместе/

Из всех этих умозаключений другие исследователи при­знали бы разумным вывод только первого умозаключения. (Иначе говоря, существуют условия, в которых может быть выведено каждое из них. Например, если нам известно, что у Мери есть несколько экземпляров книги, о которой идет речь, то можно считать желательным предпоследнее умозаключение. Но это скорее исключение, чем общее правило.) Другие темы, рассматриваемые Ригером и от­носящиеся к применению умозаключений,— это соотно­шение между референцией и умозаключениями (см. часть II статьи Уилкса) и классификация умозаключений. Умоза­ключения классифицируются с точки зрения типа знаний, которые хочет получить тот, кто их производит. (Если читателю непонятно, почему эта тема отнесена к разделу "применение умозаключений", то он получит необходимые разъяснения позже.)

Не представляется возможным рассматривать все типы умозаключений, предлагаемые Ригером (ему самому на это потребовалось около 150 страниц). Поэтому мы огра­ничимся простым перечислением тех типов умозаключений, которые достаточно очевидны. (За исключением первого типа умозаключений, все остальное — цитаты из Ригера.)

1. Конкретизирующие умозаключения. На языке концептуальных зависимостей представление дей­ствий включает пробелы, которые заполняются текущей информацией (или конкретизируются). Например, именно умозаключение такого типа отвечает за то, что из фразы John hit Магу выводится информация о том, что Джон использовал свою руку (16).

2. Умозаключения, устанавливающие причину: каковы вероятные причины действия или состоя­ния (см. пример 19).

3. Умозаключения, устанавливающие результа- т ы : каковы вероятные результаты действия или состояния (пример 17).

4. Умозаключения, устанавливающие мотивы: по­чему деятель хотел (хотел бы) совершить действие (пример 18).

5. Умозаключения, устанавливающие возможности: ка­ким должно быть состояние "мира" для того, чтобы про­изошло данное действие (пример 20).

6. Умозаключения, устанавливающие функции: почему люди хотят владеть предметами.

7. Умозаключения, прогнозирующие воз­можности: если человек хочет, чтобы имело место некоторое состояние мира, то является ли это состояние результатом какого-либо прогнозируемого действия.

8. Умозаключения, устанавливающие отсутствие возможностей: если человек не может совершить желаемое действие, можно ли объяснить это отсутствием некоторого предшествующего состояния мира.

9. Умозаключения, устанавливающие контрмеры: если некоторое действие вызывает (вызовет) нежелательный результат, что может сделать человек для полного или частичного предотвращения действия.

10. Умозаключения, прогнозирующие дей­ствия: если известны потребности и желания человека, какие действия он может произвести для достижения своих потребностей.

11. Умозаключения, прогнозирующие расширение знаний: если известно, что человек располагает опре­деленными знаниями, то какими еще знаниями он может располагать.

12. Нормативные умозаключения: если известно, что считается нормальным, установить, насколько досто­верна некоторая информация при отсутствии точной ин­формации.

13. Умозаключения, устанавливающие продолжи­тельность состояний: предсказать примерную продолжительность состояния или действия.

14. Умозаключения, устанавливающие свойства: если известны некоторые свойства сущности и ситуации, в которых эта сущность имеет место, какие дополнительные свойства данной сущности можно предсказать.

15. Ситуационные умозаключения: какую до­полнительную информацию о некоторой известной ситуации можно представить себе (или вывести).

16. Умозаключения, устанавливающие намерения говорящего: для чего говорящий это сказал; что можно вывести, зная то, как он это сказал.

Так, типичным примером умозаключения типа 7 (то есть умозаключения, прогнозирующего возможности) будет следующий:

Andy blew on the hot meat.

‘Энди подул на горячее мясо.’

Мы предполагаем, что Энди намеревается съесть мясо на том основании, что дуют на мясо для того, чтобы оно ос­тыло, а определенная температура пищи — это обычная предпосылка (или, по терминологии Ригера, "условие, создающее возможность") приема пищи. Итак, из желания Энди добиться требуемого состояния мы делаем вывод о том действии, которое он хочет произвести.

Но для чего нам нужна такая классификация? Ее на­значение — помочь ограничить число умозаключений, вы­водимых системой. Дело в том, что Ригер и другие авторы, работы которых рассматриваются в этой статье, считают, что большую часть выводов программа должна производить во время обработки входного текста, а не во время обра­ботки запроса. В то же время, поскольку в принципе из фразы текста можно вывести бесконечное количество умозак­лючений, мы должны, по меньшей мере, выделить два класса умозаключений: те, которые система будет выводить немед­ленно, и те, которые будут выводиться только при поступ­лении соответствующего запроса. (Именно здесь и встает вопрос о применении умозаключений.) Но вопрос о том, какие умозаключения следует выводить немедленно, ре­шается в соответствии с реальными задачами системы (как она должна преобразовать входной текст). Поэтому мало просто разделить умозаключения на две группы, скорее мы должны произвести более тонкую классификацию, в результате которой система сумеет определять границы, в которых следует выводить умозаключения при обработке входных текстов, изменяя эти границы в случае необхо­димости. Для этого и нужна классификация умозаклю­чений.

Именно таким способом и использует Ригер свою клас­сификацию, но, учитывая, что, согласно его мнению, ис­следователь не должен сильно ограничивать число выво­димых системой умозаключений (вспомним расширение сфер умозаключений), его соображения об использовании типов умозаключений не кажутся слишком убедительными и, следовательно, его классификацию нельзя считать осо­бенно полезной. Более того, сам он, по крайней мере до сих пор, использовал лишь четыре из предложенных им шестнадцати типов умозаключений. То, что он посвящает столько времени классификации и при этом не дает убеди­тельных примеров ее использования, нельзя не признать серьезным недостатком его работы.

ОРГАНИЗАЦИЯ. Предложения Ригера в этой области можно объяснить в тех терминах, которыми мы пользова­лись при описании работы Чарняка. Нужная для вывода умозаключений информация сгруппирована в пучки (ко­торые Ригер называет молекулами умозаключений), соот­ветствующие базовым подпрограммам Чарняка. Единицам поиска фактов соответствуют у Ригера "нормальные моле­кулы" (с той разницей, что в системе Ригера эти единицы используются гораздо реже, чем у Чарняка, поскольку Ригер стремится вывести большинство умозаключений во время обработки входного текста). У Ригера нет образо­ваний, соответствующих демонам Чарняка,— более того, он критикует идею демонов, считая, что лучше немедленно производить все умозаключения, чем ждать указаний на необходимость введения демонов. Иногда это представ­ляется правдоподобным; например, из того, что Джек голоден, следует, что он, возможно, поест. Если же ис­пользовать стратегию демонов, то следует включить демон, который попытается найти подтверждения того, что Джек ест. В этом случае допустимы обе стратегии, однако в других случаях отсутствие в системе Ригера демонов (или их эквивалентов) вызывает серьезные трудности. Напри­мер, если Дженет трясет копилку, демоны предусматривают возможности как наличия, так и отсутствия в ней денег. А каким образом введет оба такие утверждения система Ригера? Отметим, что МакДермотт решает эту задачу, используя альтернативные возможные миры, которые функ­ционально в данном случае аналогичны демонам, Ригер же не имеет никаких средств для отражения альтернативных миров.

МЕХАНИЗМ УМОЗАКЛЮЧЕНИЙ. Молекулы умо­заключений, которые, как указывалось, выполняют боль­шую часть вывода умозаключений, являются на самом деле программами на LISP’e. Некоторые факты, такие, как основное назначение предмета (например, основное назна­чение телефона — передача информации), представлены в форме данных. Тем не менее большая часть фактов пред­ставлена в форме программ, и Ригер является сторонником процессуального представления.

СОДЕРЖАНИЕ. По существу, ответа нет.

СИСТЕМЫ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕ ФРЕЙМЫ

Большая часть современных работ по теме, рассматри­ваемой в этой главе, использует терминологию и идеи, которые восходят к работе Минского о фреймах (Minsky, 1975). Это — сложная работа, но ее ведущая мысль весьма проста: единицы знаний, используемые программой пони­мания текста, должны быть гораздо крупнее, чем те еди­ницы, которые использовались в описанных выше системах. Мы будем рассматривать теорию фреймов Минского как относящуюся к организации, а не к четырем остальным интересующим нас вопросам. Тем не менее следует отме­тить, что работа Минского затрагивает много других про- 0лем, о которых мы даже не будем упоминать.

Отправным пунктом работы Минского является вовсе не естественный язык, а задача объяснения способности видеть. Проблема, с которой имеет дело Минский (как и всякий, кто работает с цифровой ЭВМ последовательного действия (то есть с машиной, осуществляющей в определен­ный момент только одну операцию)), состоит в том, чтобы смоделировать способность человека, входящего в комнату или куда-либо еще, охватить все единым взглядом. Если люди действительно видят именно таким образом, это может служить аргументом в пользу того, что их восприя­тие не "последовательно", а скорее "параллельно", то есть они воспринимают одновременно много разных частей одной сцены. Минский предположил, что способность видеть все единым взглядом иллюзорна, а на самом деле вйдение — протяженный во времени процесс. Но ему над­лежало объяснить, каким образом оно осуществляется так гладко и быстро. Согласно Минскому, перед тем, как войти, например, в комнату, мы обычно имеем представ­ление о том, что мы увидим. Если комната нам знакома, наше предварительное знание включает разного рода де­тали, например расположение мебели, покрытие пола и т. п. Если предположить, что все эти части соединены воедино в нашем представлении, то, входя в комнату, мы должны только проверить, произошли ли в комнате из­менения по сравнению с нашим исходным представлением. Этот фрагмент знаний Минский называет фреймом. Но даже если мы входим в незнакомую комнату, мы все же имеем много информации о том, что ожидать. По меньшей мере тип двери скажет нам, что она ведет в комнату, а не в зал и не на улицу. Более того, обычно у нас имеется представление о типе комнаты — будь то жилая комната, комната в учреждении или класс, и в каждом из этих случаев соответствующий фрейм скажет нам, что именно нам следует ожидать, поэтому осмотр комнаты требует только сравнения данной конкретной комнаты с обычной комнатой этого типа. Таким образом, фрейм —это струк­тура данных, представляющих стереотипную визуальную ситуацию. При переходе к естественному языку нам сле­дует только отбросить слово "визуальный".

При таком подходе к нашим знаниям о комнате нам необходимы определенные средства для представления этих знаний. Если речь идет об известной нам комнате, нам нужно задать имеющиеся в ней предметы. Каждый предмет будем представлять единицей, называемой "терминалом" фрейма. Терминал описывает предмет, задавая его специ­фические черты. В случае стереотипной комнаты, например типичной комнаты в учреждении, терминалы будут описы­вать скорее не конкретные, а прототипические предметы, например "стандартный канцелярский стол". Терминалы задают типичные свойства предметов. Минский считает, что в действительности люди сводят конкретные предметы к их прототипам, в результате чего у них и формируются их собственные представления о стандартных предметах (как бы вводятся переменные с незаполненными значе­ниями). Однако на самом деле теория Минского практи­чески не зависит от того, описывает ли терминал неоп­ределенный, "смазанный" образ канцелярского стола, ко­торый мы просто опознали, войдя в комнату, или опреде­ленный стандартный образ, который необходимо дополнить специфическими деталями конкретного стола.

Кроме терминалов, нам нужна информация об отноше­ниях между объектами и о способах использования фрейма. Более того, нужны указатели, соединяющие данный фрейм с другими, описывающими ту же самую сущность (напри­мер, комнату), но с иных точек зрения. Так, входя в ком­нату, мы не видим стены, находящейся за нашей спиной, и потому, как считает Минский, описание этой стены в фрейме нашего "видения" должно отсутствовать. В то же время должны быть родственные фреймы, включающие описание этой стены. Для того чтобы избежать дублирова­ния информации в родственных фреймах, принято согла­шение о том, что фреймы могут иметь общие терминалы. Так, если у нас представлены четыре фрейма (каждый из них описывает вид комнаты, ориентированный на одну из стен), то во всех четырех будут даны описания пред­метов, находящихся в центре комнаты, а каждая стена будет фигурировать в трех фреймах. Разрешая использо­вание фреймами общих терминалов, мы освобождаемся от необходимости вновь описывать уже описанные предметы (см. схему на с. 306).

Мы начали рассмотрение фреймов с их применения к описанию зрительных образов, поскольку это наиболее наглядный пример. Если обратимся к проблемам, касаю­щимся естественного языка, то фреймы становятся более сложными. Прежде всего в этом случае Минский предла­гает уже не единый тип фрейма, а четыре их типа, при­близительно соответствующих синтаксическому представ­лению, семантическому представлению, представлению сте­реотипных событий и представлению свойств коммуника­тивной ситуации. Первые два типа представлений достаточно понятны. Последний, четвертый тип, относится к способам

’Ач..........

/'Невидимая" ; задняя стена

подачи информации в рассказах, диалогах или научных трудах. Например, в рассказах обычно наличествует одно или несколько действующих лиц, сюжет, некоторая веду­щая мысль. Во фрейме рассказа должны быть, следова­тельно, отражены принятые способы его построения. Существует много опытов подобного описания (с этой точки зрения можно взглянуть и на литературоведение), однако до сей поры еще не было предложено ничего, что могло бы внести достаточную для наших целей ясность в рассматриваемый вопрос.

Наиболее интересными из перечисленных типов фреймов представляются фреймы третьего типа, описывающие сте­реотипные события, или, как называет их Минский, ”фреймы сценариев". Минский не говорит ничего конкретного о таких фреймах, однако один из его примеров дает пред­ставление о его замысле. Это набросок фрейма, описыва­ющего празднование дня рождения. Такой фрейм можно использовать для автоматического понимания простых рассказов типа тех, которые были рассмотрены выше. В частности, информация о том, что на день рождения принято дарить подарки, необходима для понимания таких рассказов, как, например, следующий:

Jane was invited to Jack’s birthday party. She wondered if he would like a kite.

m

‘Джейн пригласили на день рождения Джека. Она думала, понравится ли Джеку змей.’

Предложенный Минским набросок фрейма имеет вид:

ОДЕЖДА Лучше праздничная

ПОДАРОК Должен понравиться хозяину

Должен быть куплен и красиво упакован

ИГРЫ...... Прятки; жмурки

УКРАШЕНИЯ .... Воздушные шары, ленты, цвет­

ная бумага

ПРАЗДНИЧНАЯ ЕДА Торт, мороженое, газированная

вода, бутерброды с сосисками

ТОРТ Свечи, задувание, пожелания,

пение, песни о дне рождения МОРОЖЕНОЕ .... Стандартное ассорти (из трех

цветов)

Это описание удовлетворяет предложенному выше об­щему виду фрейма: единицы левого столбца соответствуют терминалам, а единицы правого столбца задают значения переменных для каждого терминала. Однако сам Минский в той же работе утверждает, что задание терминалов и вопросы, при этом встающие, вызывают очень много труд­ностей. Затем он предлагает иную по сравнению с приве­денной выше форму того же фрейма:

Y должен купить Р для Х‘а... Выбрать Р!

Х‘у должен нравиться Р Понравится ли Х‘у Р?

Купить Р с............................................. Где купить Р? Подвоп-

Достать деньги для покупки Р ... Где достать . росы для

деньги? I ФРейма

v тт подарок"

Y должен одеться Что должен г

надеть Y?

Сравнивая два предложенных варианта, отметим, что первый напоминает статическое описание того, что про­исходит на праздновании дня рождения, а второй выглядит скорее как набор инструкций, которые должен выполнить тот, кто впервые собирается на день рождения. Отметим, например, что во втором варианте не упоминаются укра­шения. Можно вообразить другую серию инструкций, для именинника (в качестве отдельного фрейма: как следует принимать гостей), и в этом фрейме будет упомянуто о выборе украшений.

ДАЛЬНЕЙШИЕ РАЗРАБОТКИ ФРЕЙМОВ

Сам Минский нигде не говорит о различии между двумя вариантами фреймов, однако многие его последователи отдают предпочтение второму варианту перед первым. Так, в двух недавних работах (Schank — Abelson, 1975 и Charniak, 1975b) описываются формальные объекты, весьма напоминающие сценарные фреймы Мин­ского. В обеих работах фреймы представлены в форме инструкций относительно способа выполнения некоторого действия. В работе Шенка и Абельсона эти формальные объекты называются сценариями (scripts), как и в предшест­вующих работах Абельсона, о которых мы не имеем воз­можности здесь говорить. Предложенный ими сценарий касается поведения посетителя ресторана. Чарняк, вслед за Минским, называет соответствующие представления информации сценарными фреймами. Рассматриваемая Чар- няком предметная область — посещение магазина (уни­версама). Представляется, однако, что различие между предложениями Шенка — Абельсона, с одной стороны, и Чарняка, с другой стороны, чисто терминологическое, а содержательно между этими двумя представлениями ощу­тимого различия нет.

Как и у Минского, сценарный фрейм (далее — просто фрейм) — это структура данных относительно некоторой темы, такой, как покупка товаров в магазине, принятие душа или использование копилки. Каждый фрейм состоит прежде всего из набора утверждений о теме фрейма, назы­ваемых "утверждениями фрейма" (далее УФ). УФ примерно соответствуют терминалам Минского, особенно если рас­сматривать терминалы как вопросы к теме фрейма. (Во­просы можно считать способом выражения утверждений, ив Minsky, 1975 нет никаких указаний на противное.) УФ записаны на подходящем для программной реализации семантическом языке, но в наших примерах мы пользуемся обычным английским языком.

Основным средством понимания фразы рассказа явля­ется ее соотнесение с одним или более УФ. Например, от­дельным УФ во фрейме "посещение магазина" будет такоез

(21) SHOPPER obtain use of BASKET. ‘ПОКУПАТЕЛЬ берет КОРЗИНУ.’

(SHOPPER, BASKET и в принципе любая часть УФ, написанная заглавными буквами, являются переменными. Эти переменные имеют ограничения; так, ПОКУПАТЕЛЬ — это, вероятно, человек, и по меньшей мере — одушевленное существо, а КОРЗИНА относится к классу корзин, а не, скажем, карманов.) Это УФ будет соотнесено со второй фразой следующего текста:

(22) Jack was going to get some things at the supermar­ket. The basket he took was the last one left. ‘Джек собирался кое-что купить в магазине. Корзина, которую он взял, была последней.’

Здесь мы предполагаем, что часть второй фразы будет представлена следующим образом:

(23) Jack 1 obtain use of basket 1.

‘Джек 1 берет корзину 1.’

(Напомним, что и (21) и (23) на самом деле записаны на общем семантическом языке.) Сведения о том, что (23) появилось при сопоставлении (22) с (21), задаются в форме специального указателя от соответствующей фразы текста к УФ.

Фрейм посещения магазина имеет ряд других УФ, связанных с (21), например, таких:

(24) (21) usually occurs before (25).

‘(21) обычно происходит раньше, чем (25).*

(25) SHOPPER obtains PURCHASE-ITEMS. ‘ПОКУПАТЕЛЬ берет ТОВАРЫ.’

Каждая модификация (например (24)) определенного УФ считается верной для всех утверждений рассказа (УР), соотнесенных с УФ (например (23)), если нет очевидных указаний на противоположное. Поэтому с помощью (24) мы можем заключить, что ко времени события (22) Джек еще не закончил покупку товаров. Другие модификации

(21) укажут, что, вероятно, Джек был в магазине, когда он брал корзину, и что он взял ее для использования в магазине.

Переменная SHOPPER в (21) появляется также в (25), и, вообще говоря, одна переменная может использоваться во многих УФ. Поэтому сферой действия переменных должен быть по меньшей мере тот фрейм, в котором они появляются. Если УР соотносится с УФ, переменная УФ становится связанной. Естественно, что за этими случаями связанности (конкретизации) надо следить. Например, отсутствие подобного наблюдения приведет к тому, что система не заметит странности такого рассказа:

Jack went to the supermarket. He got a cart and started up and down the aisles. Bill took the goods to the check­out counter and left.

‘Джек пошел в магазин. Он взял тележку и стал ка­тать ее взад и вперед по проходу. Билл отнес товары к кассиру у выхода и ушел.’

Вероятно, не следует в процессе наблюдения за такого рода случаями связанности действительно менять фрейм. Вместо этого можно оставлять фрейм нетронутым, а связанные переменные хранить в особой структуре, называемой об­разом фрейма (сокращенно ОФ). У фреймов, описывающих определенные действия, например покупку товаров, будут образованы отдельные ОФ для каждой реализации этого действия. Так, если два человека одновременно находятся в одном магазине или один человек посещает два магазина, то в обоих случаях такой ситуации будут соответствовать два ОФ, что позволит различать соответствующие случаи посещения магазинов.

Большая часть информации будет храниться в виде связанных переменных (покупатель, товар, магазин, те­лежка и т. п.). Однако информация о связанных перемен­ных не исчерпывает всей той информации, которой мы хотели бы располагать в ОФ; например, нам, возможно, понадобится указатель от ОФ к некоторым, если не ко всем УР, которым сопоставлены УФ. Более интересен тот факт, что в ОФ фреймов, описывающих действия, указы­вается, на какой стадии развития ситуации находится действие для каждой фразы рассказа. Так, например, мы сочтем странным следующий рассказ:

Jack drove to the supermarket. He got what he nee­ded, and took it to his car. He then got a shopping cart. ‘Джек приехал на машине в магазин. Он купил то, что ему было нужно, и отнес покупки в машину. Затем он взял тележку для покупок.’

Как мы уже сказали, УФ модифицируются с помощью утверждений, выстраивающих события ва времени, по­этому для того чтобы заметить странность рассказа, не­обходимо иметь в ОФ один или несколько указателей к УФ, с помощью которых определяется, какое из событий в уже проанализированной части рассказа является самым поздним по времени.

Чтобы читатель получил более наглядное представ­ление о том, какой вид будет иметь подобный фрейм, мы приведем один пример, однако при его рассмотрении сле­дует иметь в виду следующее: во-первых, это лишь не­большой фрагмент общего фрейма, описывающего покупку товаров в магазине, и, во-вторых, в этом фрагменте, воз­можно, содержится много неточностей.

(26) Goal: SHOPPER owns PURCHASE-ITEMS

‘Цель: ПОКУПАТЕЛЬ владеет ТОВАРАМИ’

SHOPPER decide if to use basket, if so set up cart-carry Fl

‘ПОКУПАТЕЛЬ решает, нужна ли ему кор­зина, если да, вызвать фрейм F1 ’’тележка"’

a) SHOPPER obtain BASKET * cart-carry ‘ПОКУПАТЕЛЬ берет КОРЗИНУ *”тележка“’

SHOPPER obtain PURCHASE-ITEMS ‘ПОКУПАТЕЛЬ берет ТОВАРЫ’

1

method-suggested ‘предлагаемый способ’

Do for all ITEM € PURCHASE-ITEMS ‘Выполнить для каждой ВЕЩИ-ТОВАРА’

SHOPPER choose ITEM € PURCHASE-ITEMS- COLLECTED

‘ПОКУПАТЕЛЬ выбирает ВЕЩЬ С ТОВАР- -ОТБИРАЕМЫЙ’

SHOPPER at ITEM ‘ПОКУПАТЕЛЬ у ВЕЩИ’

si de-condition COLLECTED at ITEM also ‘побочное условие, накладываемое также на ВЕЩЬ: ОТБИРАЕМАЯ’

method-suggested ‘предлагаемый способ’

b) —cart-carry (SHOPPER, BASKET, COLLE­CTED, ITEM)

‘тележка (ПОКУПАТЕЛЬ, КОРЗИНА, ОТБИРАЕМЫЙ, ВЕЩЬ)’

SHOPPER hold ITEM ‘ПОКУПАТЕЛЬ держит ВЕЩЬ’

с) ITEM in BASKET *cart-carry ‘ВЕЩЬ в КОРЗИНЕ *”тележка“’ COLLECTED - COLLECTED + ITEM ‘ОТБИРАЕМОЕ ОТБИРАЕМОЕ + ВЕЩЬ’

End ‘ Конец’

SHOPPER at CHECK-OUT-COUNTER ‘ПОКУПАТЕЛЬ у КАССИРА’

SHOPPER pay for PURCHASE-ITEMS ‘ПОКУПАТЕЛЬ платит за ТОВАРЫ’ SHOPPER leave SUPERMARKET ‘ПОКУПАТЕЛЬ покидает МАГАЗИН’

Мы не будем объяснять названия, которые в общих чертах понятны сами по себе, однако в двух местах мы хотим внести уточнения. Первое касается того, что фрейм вызы­вает ”подфрейм“ (”cart-carry“, строка (Ь)), который объяс­няет, как следует использовать в магазине тележку. Более того, строки (а) и (с) снабжены особыми пометами, показы­вающими, что они также являются утверждениями фрейма ’’тележка", в связи с чем они (/) применяются только тогда, когда фрейм ’’тележка" активизируется и (it) значительная часть их содержания определяется их местом в структуре этого фрейма (например, именно во фрейме ’’тележка" объяснено, почему товары следует складывать в тележку).

ФРЕЙМЫ VS. ДЕМОНЫ

Чтобы продемонстрировать некоторые достоинства фрей­мов, сравним их с демонами, которые были описаны выше. Одно преимущество фреймов перед демонами можно было заметить ранее. Речь идет о проблеме обращения с фак­тами типа фактов о зонте, которые потребовали построения особой схемы (12). Читатель может вернуться к этой схеме и убедиться самостоятельно, что она естественно покрывает­ся моделью, основанной на фреймах (ср. особенно ’’ис­пользование зонта").

Однако фреймы обладают и другими преимуществами перед демонами. Чтобы их раскрыть, укажем на аналогию между демоном и УФ. Аналогия сводится к тому, что УФ выполняют именно ту функцию, которую призваны были выполнять демоны: они оценивают существенность фразы в данном контексте. Так, для приведенной ниже последо­вательности фраз оценка существенности каждой из них может быть определена на основании того, что они отвечают некоторым УФ, но не на основании того, что они отвечают некоторым демонам.

Jack got a cart.

‘Джек взял тележку.*

Jack picked up a carton of milk.

‘Джек взял пакет молока.*

Jack walked further down the aisle.

‘Джек пошел дальше по проходу.*

Jack walked to the front of the store. He put the groce­ries on the counter.

‘Джек пошел к выходу. Он положил бакалейные товары на прилавок.’

В этом сравнении интересно то, что демон содержит мини­мум 3—4 утверждения, тогда как УФ всегда состоят из одного утверждения. УФ обладают высокой компактностью, по крайней мере сравнительно с демонами. Причину этого заметить нетрудно. Демоны, будучи независимыми друг от друга фактами, должны сами связывать свои перемен­ные, и большая часть демона имеет целью проверку пра­вильности связывания переменных (например, единица демона BASKET ‘корзина’ должна быть сопоставлена с единицей, обозначающей корзину, а не пакет молока). Та же проверка осуществляется и для фрейма, но, по­скольку переменные обычно проходят через весь фрейм, а не принадлежат отдельным УФ, эта проверка осуществ­ляется более экономными средствами. Более того, струк­тура фрейма в неявном виде содержит все умозаключения из каждого УФ, тогда как для демона эти умозаключения должны быть сформулированы эксплицитно. Таким об­разом, вторым преимуществом фрейма является экономия памяти, позволяющая вводить больше фактов.

Сравнение УФ и демонов выявляет и третий аспект, в котором, как представляется, УФ превосходят демоны. Многие критикуют модель, использующую демоны, за то, что каждое упоминание в тексте некоторой темы активи­зирует все связанные с ней демоны, хотя в действительности каждый раз используется лишь небольшая их часть. Такой подход может вызвать возражения по одной из двух при­чин. Одна состоит в том, что наличие множества потенци­ально допустимых демонов затрудняет выбор тех, которые действительно следует применять в данном случае. Но эта трудность возникает и при использовании фреймов, по­скольку число демонов и УФ сравнимы.

Вторая причина недовольства большим количеством активизируемых демонов касается времени, затрачиваемого на их применение. Если предположить, что вызов демона практически не занимает времени, то никакой проблемы не будет. Однако на самом деле эта процедура все же за­нимает время, и поэтому трудно оправдать вызов демона, который впоследствии не используется. Фреймовый под­ход предлагает возможный способ решения этой проблемы, поскольку вместо того чтобы вызывать все демоны, связан­ные с темой, нужно только построить по фрейму один его образ. Это позволит сэкономить время, но создаст и опре­деленные неудобства. В особенности это касается вопроса поиска: поиск демона производится по индексу и является простым, тогда как просмотр фрейма с целью нахождения нужного утверждения — процесс более длительный, если не предложено никакой упрощающей этот поиск проце­дуры. Итак, при фреймовом подходе по сравнению с де­монами требуется большее время на поиск внутри фрейма, но не требуется вызова неиспользуемых фреймов, как это происходит с демонами, что заставляет отдать предпочтение фреймовому подходу.

В заключение отметим, что во фреймах, которые при­водились выше, не встает вопроса о временных отноше­ниях между УФ. О демонах этого сказать нельзя. (Мы вскользь упоминули об этом, отметив, что "допустимые миры" МакДермотта лучше отражают временные отно­шения, чем демоны.) Мы видели, что во фреймах могут использоваться указатели, позволяющие программе выде­лять события, которые находятся вне временной последо­вательности. Что может служить эквивалентом этих ука­зателей в модели, использующей демоны? Прежде всего, где будут храниться такие указатели? Соотносить каждый демон с временным указателем — путь самый неэлегант­ный, но не ясно, какой другой путь можно еще предло­жить. Кроме того, где будет храниться сама информация о временных отношениях? Отметим, что эта информация имеет гораздо более сложный вид, чем простая цепочка или даже решетка, отражающая временную соотнесен­ность. Некоторые временные отношения обязательны (то есть другой порядок действий невозможен), другие — пред­почтительны (то есть другой порядок действий нежела­телен), а третьи — регулярны (то есть другой порядок действий не принят) (См. Charniak, 1975а). В модели, использующей фреймы, информация о времени может храниться наряду с другой информацией в самом фрейме. Но как хранить эту информацию в модели, использующей демоны, совершенно неясно. Мы не говорим, что это во­обще невозможно, однако хранение информации о времени как бы нарушает естественные свойства такой модели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По-видимому, фреймы превосходят демоны, но мы от­нюдь не хотим вводить читателя в заблуждение и утверж­дать, что фреймы позволяют ответить на все вопросы, поставленные в нашей первой статье. Остановлюсь на некоторых трудностях, связанных с фреймовым подходом (выше мы о них даже не упоминали).

Одна трудность касается выработки формальных ус­ловий активизации фрейма (то есть условий, при которых начинается построение образа фрейма). Самым простым условием было бы наличие в тексте соответствующего ключевого слова (например, supermarket ‘универсам’). Однако очевидно, что это условие неудовлетворительно. Во-первых, часто упоминание слова в тексте не требует вызова фрейма, например, если мы описываем район и перечисляем все его магазины, включая универсам, то соответствующий фрейм не должен активизироваться. С другой стороны, активизация фрейма может понадо­биться, даже если ключевое слово и не названо. Например:

As Jack walked down the aisle he picked up a can of tunafish and put it in his basket.

‘Когда Джек шел по проходу, он взял банку тунца и положил ее в корзину.’

Вопрос о том, как быть в такой ситуации, остается от­крытым.

Еще одна трудность, и значительно более существенная, состоит в том, что фреймы описывают только стереотипные ситуации. Такие ситуации стоят за любым текстом, однако каждый текст, чтобы не быть скучным, должен включать нечто, находящееся за пределами этого стереотипа. Мы не говорили о том, как использовать фреймы при пони­мании необычных поворотов, которыми полны как любые рассказы, так и сама жизнь.

Список подобных трудностей можно продолжать еще долго, но обратимся в заключение к проблеме, которая влияет на все системы, описанные в этой статье,— проблеме содержания. Возможно, читатель заметил, что каждый раз, когда мы пытаемся ответить на пять вопросов, последний вопрос остается без ответа. Ни один из авторов систем не предложил формальную процедуру выделения информации, нужной для понимания даже простейших рассказов. Это объясняется многими причинами, но основные из них две. Во-первых, проблема содержания исключительно сложна. Чарняк в работе (С h а г п і а к, 1974) попытался проанализировать информацию, необходимую для пони­мания последней фразы рассказа (16) в нашей первой статье (Не will make you take it back Юн заставит тебя взять его [мяч] обратно’). Его весьма неполный анализ занял около 100 страниц. Во-вторых, нельзя преуспеть в раз­решении этой проблемы, если не располагать (хотя бы в общем виде) формальным языком для представления со­держания, в противном случае можно написать лишь еще один текст на естественном языке, что мало приблизит нас к цели. Следовательно, мы сможем пытаться формализо­вать некоторый обозримый фрагмент знаний о мире, не­обходимый для понимания естественного языка, не ранее, чем мы обретем некоторую уверенность в пригодности используемого нами языка представления знаний.

Тем не менее дело не так безнадежно, как может по­казаться из предшествующего абзаца. Наши знания в рассматриваемой области увеличиваются, хотя цель все еще далека. Сравним фреймовый подход хотя бы с системой Рафаэл a SIR (см. часть I этой статьи). Система Рафаэла была очень ограниченной, что в то время было неизбежно. Система SIR работала с примерами такого типа: A man has two hands. A hand has five fingers. How many fingers does a man have? ‘У человека две руки. На руке пять пальцев. Сколько пальцев у человека?’ Неясно, как можно было бы расширить SIR, чтобы она понимала назначение кор­зины в магазине. Новые системы понимают естественный язык в объеме, который для ранних систем был нереальным, а это уже достижение.

ЛИТЕРАТУРА

Charniak, Е. Toward a Model of Children’s Story Comprehen­sion.— In: ’’Memoranda from the Artificial Intelligence Laboratory", Massachusetts Institute of Technology. TR 266, 1972.

Charniak, E. He will make you take it back: A study in the Pragmatics of Language.— In: ’’Memoranda from the Istituto per gli Studi Semantici e Cognitivi", 3. Switzerland, Castagnola, 1974.

Charniak, E. (1975 a). A Partial Taxonomy of Knowledge about Actions.— In: ’’Advanced papers for the Fourth International Joint Conference in Artificial Intelligence", USSR, Tbilisi, 1975 (MIT, Camb­ridge, Mass., 1975).

Charni ak, E. (1975b). Organization and Inference in a Frame-like System of Common Sense Knowledge.— In:’’Position papers for the Work­shop on Theoretical Issues in Natural Language Processing, Massachusetts Institute of Technology", 1975 (BBN, Cambridge, Mass., 1975).

Minsky, M. A Framework for Representing Knowledge.— In: ’’The Psychology of Computer Vision" (Winston) (ed.). New York, McGraw- Hill, 1975, p. 211—277.

Schank, R. and A b e 1 s о n, R. Scripts, Plans and Knowledge.— In: ’’Advanced papers for the Fourth International Joint Conference in Artificial Intelligence", USSR, Tbilisi, 1975 (MIT, Cambridge, Mass., 1975).

АНАЛИЗ ПРЕДЛОЖЕНИЙ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА (ЧАСТЬ II)[60]

В этой статье мы продолжим рассмотрение систем, ориентированных на представление структур предложений естественного языка и анализ предложений с целью об­наружения этих структур. В конце статьи мы сопоставим системы, рассмотренные в этой и других работах, по ряду оснований.

Следует иметь в виду, что мы используем термин "ана­лиз" (parsing) не только в стандартном смысле, принятом в математической и вычислительной лингвистике (где ана­лиз понимается как процесс, абсолютно нейтральный к содержанию, к практической ценности или степени нетри­виальное™ структур, приписываемых предложениям ес­тественного языка). Так, в первой нашей статье мы иллю­стрировали общее понятие анализа на примере грамматики непосредственных составляющих, но читатель уже понял наш вывод о том, что для получения результатов, пред­ставляющих хоть какой-нибудь интерес, требуются го­раздо более богатые структуры представления смысла и знаний, чем те, которые порождаются НС-грамматиками. Таким образом, термин "анализ" в последующем изложении обозначает процесс, который отнюдь не является нейт­ральным к тому, что Ю. Чарняк в своей первой статье назвал содержанием представлений. Адекватным резуль­татом анализа, как мы полагаем, могут считаться такие представления, которые проливают свет на явление, на­званное в нашей первой статье системной неоднозначно­стью языка, включающей лексическую, структурную (глу­бинно-падежную) и местоименно-референционную неодно­значность.

<< | >>
Источник: В.А. ЗВЕГИНЦЕВ. НОВОЕ В ЗАРУБЕЖНОЙ ЛИНГВИСТИКЕ. ВЫПУСК XII. ПРИКЛАДНАЯ ЛИНГВИСТИКА. МОСКВА «РАДУГА» - 1983. 1983

Еще по теме ПРОГРАММЫ ФОРМИРОВАНИЯ СУЖДЕНИЙ, РАБОТАЮЩИЕ С ЕСТЕСТВЕННЫМ ЯЗЫКОМ:

  1. РАЗВИТИЕ НОТОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ
  2. Науки о природе и науки о культуре
  3. Глава 3. Европа и славянский мир
  4. Направления, приемы и цели антисоциалистической пропаганды
  5. Античная философия
  6. Сознание и познание
  7. Ответственность позиции и целостность теории.
  8. ОБ ИДЕЙНЫХ И СТИЛИСТИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМАХ И МОТИВАХ ЛИТЕРАТУРНЫХ ПЕРЕДЕЛОК И ПОДДЕЛОК
  9. О СВЯЗИ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ЛИТЕРАТУРНОГО ЯЗЫКА И СТИЛЕЙ ХУДОЖЕСТВЕННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
  10. О ПРЕДМЕТЕ ИСТОРИИ РУССКОГО ЛИТЕРАТУРНОГО ЯЗЫКА
  11. 1.4.1. Особенности дискурсивной личности учителя-словесника
  12. Математика, естествознание и логика (0:0 От Марк[с]а)
  13. Эволюция и основные характеристики аналитической философии
  14. Роман А.С. Пушкина «Евгений Онегин»
  15. ИЗ ИСТОРИИ ИЗУЧЕНИЯ РУССКОЙ ФОНЕТИКИ
  16. Опыт формирования системы безопасности холдинга