В книге описывается новый подход к решению проблемы представления знаний в системах искусственного интеллекта. В основе его лежит система фреймов — особых структур данных для понятийного представления стереотипных ситуаций в рамках общего контекста знаний о мире. С этих позиций дается описание механизмов человеческого мышления, распознавания образов, восприятия зрительной м слуховой информации, а также проблемы лингвистики, обучения и методы решения задач. Автор книги — известный американский ученый, специалист по искусственному интеллекту. Книга предназначена для широкого круга научных и инженерно-технических работников, интересующихся созданием искусственного интеллекта. Она может служить хорошим пособием для студентов, специализирующихся в этой области.
Развитие информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, базирующихся на естественном языке, интерактивных человеко-машинных систем, предназначенных для совместного решения задач управления, проектирования, научных исследований и т.п., то есть развитие так называемых интеллектуальных систем, а также роботов выдвинуло на первый план задачу представления знаний в подобных системах. Необходимо подчеркнуть, что проблема представления знаний является принципиально новой, не встречавшейся ранее при создании различных автоматических и автоматизированных систем переработки информации и управления. В относительно небольшом объеме памяти интеллектуальные системы должны хранить большое число данных о мире задач, решаемых системой в процессе ее функционирования. Решение этой проблемы возможно лишь при специальной организации баз данных, одним из видов которой является фреймовая организация.
М.Минский, книгу которого предваряет это предисловие, является создателем теории фреймов. Он рассматривает два вида фреймов, которые сейчас принято называть статическими (или просто фреймами) и динамическими (сценариями). Фрейм любого вида - это та минимально необходимая структурированная информация, которая однозначно определяет данный класс объектов. Наличие фрейма позволяет откосить объект к тому классу, который им определяется. Простейшими примерами фреймов могут служить характеристические функции множеств в обычной математике. Однако в интеллектуальных системах в подавляющем большинстве случаев приходится иметь дело не с числовой, а с символьной информацией (например, текстами на естественном языке или зрительными изображениями). Для информации подобной природы определение фреймов представляет собой нелегкую проблему. В книге М.Минского описаны некоторые подходы, использование которых многообещающе.
Предлагаемая читателям книга является переводом первой публикации теории фреймов в 1974 г. Книга построена следующим образом.
В главе 1 излагается суть теории фреймов и рассматриваются вопросы, связанные с восприятием человеком зрительных образов. Подробно анализируются вопросы распознавания образов на базе системы фреймов. Обсуждаются трудности, возникающие при изменении места положения субъекта относительно рассматриваемых предметов.
Глава 2 посвящена проблеме понимания смысла в предложениях естественного языка, организации предназначенных для этих целей систем фреймов и сопоставлению ряда точек зрения относительно способов построения программ, понимающих естественный язык.
В главе 3 обсуждаются вопросы обучения и его роль в восприятии новой информации; структура памяти и поиск фреймов, наиболее подходящих для представления некоторой ситуации; методы представления в теории решения задач.
Глава 4 посвящена проблеме организации системы поиска информации и управления подбором значений для терминальных вершин, обсуждению процесса выдвижения гипотез и оценке их правдоподобия, а также вопросам иерархии в системах фреймов.
В главе 5 затрагивается ряд спорных вопросов, связанных с наличием у человека общей картины мира и необходимостью иметь нечто подобное в системах искусственного интеллекта. Автор предлагает использовать в этих целях глобальный пространственный фрейм (GSF), хотя и отмечает ограниченность данной модели.
В приложении дается критика подхода к решению проблемы представления и объяснению механизмов мышления на основе логики предикатов. Указывается, что без привлечения тщательно разработанного семантического (понятийного) аппарата формальная логика не способна стать средством для решения данных задач.
В книгу введено приложение к русскому изданию, написанное Ф.М.Кулаковым, в котором теория М.Минского иллюстрируется примерами практического приложения теории фреймов, взятыми из работ Р.Шенка (1975), Р.Абельсона (1973), Ч.Ригера (1975) и др.
Издавая эту работу в переводе на русский язык, мы надеемся, что специалисты, работающие в области разнообразных человеко-машинных систем в управлении, проектировании и научном эксперименте, получат возможность ознакомиться с идеями фреймовой организации информации, и это знакомство окажется полезным для их практической работы.
