Техника - молодёжи 1981-07, страница 7

предоставляя машине реализацию семиотической модели, как бы «рывком» повышает эффективность применения вычислительной техники в управлении и планировании.

Первая. ЭВМ научается «понимать» ограниченной профессиональной лексикой естественный язык -в виде текстов или речи и соответственно реагировать на сообщения

Вторая. ЭВМ становится способной решать проблемы управления по их описаниям и исходным данным, когда рабочею программу машина состав ляет автоматичеоки из набора при кладных программных модулей.

Третья. Появляются условия для создания интерактивных систем систем «человек — машина», когда пользователь общается с машиной на языке стандартных приказов.

Посмотрим, как действуют систе мы, «освоившие» новый стиль пост роения и использования.

Система «Поэт», дающая справки о текущем состоянии производствен но-экономических показателей, рабо тает но принципу «понимания» текста. Запрос делается на языке дело вой экономической прозы. Он аналн зируется и преобразуется в язык внутреннего представления знаний. Внутреннее представление сформиро вано в виде семантической (абстракт ной и конкретной) сети предмет ной области. По сути, абстрактная сеть это сложный фрейм, а конкретная экземпляр этого фрейма

Понятия выстраинаются в иерар хию, образуя при обобщении суперпонятия. а при детализации подпонятия. События используются для представления действий в моделируе мой предметной области В резуль тате анализа текста то или иное событие вычленяется, активизируя соот ветствующий фрейм цепи.

Предположим, вы посылаете запрос: «Сколько каменного угля перевезено железнодорожным транспор том из А в В в течение года?» Он активизирует фрейм «перевезти». И начинает заполнять слоты: что? чем? сколько? откуда? куда? за какое время? В нашем примере при семантическом анализе все слоты фрейма заполняются, кроме слота «сколько?». Для ответа на этот вопрос система обращается к базе данных, находит ответ и формирует его на том же языке деловой эконом и ческой информации, которым оперирует пользователь.

Примером системы, решающей задачи по их описаниям и исходным данным, является «Приз». Пользователь может формулировать свою за дачу для ЭВМ на обычном языке. Из введенного текста система вычленяет необходимые объекты, отобра жает их на семантическую сеть, хра нящуюся в памяти, и ищет путь, ведущий от исходных вершин к целе вой, подобно тому как мы вычисли

ли значение квадратного трехчлена. При этом может получиться несколь ко планов решения задачи, из которых надо выбрать только один. Такой конкретный план или выбирает по своему усмотрению пользователь, или определяется автоматически по какому-либо критерию.

Существуют и универсальные сис темы искусственного интеллекта Они решают как упомянутые задачи, так и проблемы построения человеко-машинных систем, основанных на дна логовом принципе.

Видимо, одной из первых унинер сальных диалоговых информацион но-логичееких систем была Дилос зарекомендованшая себя как инпру мент для диалогового планирования и для эффективного использования в

задачи, уточнением ее условий управ ляет человек. Во втором случае, когда управляет машина, в системах, по сути чела, используются идеи про граммированного обучения, когда происходит автоматизированное «ос ноение» языка общения или языка программирования, конструирования алгоритма для решения задачи но ее условию и некоторые другие. Разумеется, очень полезно сочетание обоих режимов диалога, особенно если пользователь только входит в kv рс дела.

К одной из самых перспективных и важных проблем искусственного интеллекта относят создание средств по разработке программного обеспечения интеллектуальных систем. Примером осуществления такого под-

Система «Поэт».

лении большими коммло. iми. Осо бую ценность «Дилсч'у ждйст то, что он способен выдавать промежу точные результаты вычислений.

Все операции выполняются набором процедур, сгруппированных вче гыре основных программных блока Лингвистический преобразует дело вую прозу и язык директив на внут ренний, на котором работают инфор мационно-поисковый, вычислительный и логический блоки. Причем послед ний, будучи основным, является ведущим по отношению к первым двум: именно он управляет анализом модификаций моделей внешнего ми ра, составлением планов решения задач, выдачей ответов на такие запросы пользователей, для которых не достаточно обычного информационного поиска.

Виды диалога в человеко-машинных системах бывают разные- его может вести или пользователь, или машина. В первом, наиболее распространенном случае ходом решения

Система «Дилос*».

IP'.m -л.. ,i nM'WIMlUiill ДАНИ'-1 ПРОГРАММЫ

хода могут служить многоцелевые вопросно-ответные системы «Мивос» и «Посох».

Мы можем считать, что к настоя тему времени есть определенные успехи в теоретических исследованиях и накоплен первый опыт в реализа ции систем искусственного интеллекта

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Безусловно, два современных науч ны.х направления, имеющих дело с задачами содержательного, смыслового характера и использующих рациональный метод исследования, не могли не объединить своих усилий и возможностей. Важность взаимопроникновения идей системного анализа (по одному образному выражению, он представляет собой просвещенный здравый смысл, на службу которому поставлены математические модели) и искусственного интеллекта (а он, прибегая к такому же образному

4