Когнитивная психология тривоас! Москва, 1996 ббк88 C60

Комментарий эксперта

Док.: ЧТО ВЫ МОЖЕТЕ СКА­ЗАТЬ КОНКРЕТНО О ЛЮДЯХ?

Пац.: ОПРЕДЕЛЕННЫХ ЛЮ- Интересная нить. Надо выяснить, что он ДЯХ думает об этих людях

Док.: КТО ЭТИ ОПРЕДЕЛЕН­НЫЕ ЛЮДИ И ЧТО То, что разговор зашел о преступном мире, ОНИ ДЕЛАЮТ? свидетельствует о наличии системы делю-

^IOPARRY= парирование вопроса, защита от удара, уклонение от ч-л.—Прим, перев.

^пСможете ли вы отгадать, где настоящий пациент? Ответ см. на стр. 537.

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 518

ppp-

Док.: А КАК ВЫ ПОЛАГАЕ­ТЕ?

Пац -НЕ ДОЛЖЕН ЛИ Я БЫТЬ?

Док.: ПОЧЕМУ ВЫ СПРОСИ­ЛИ ПРО ПРЕСТУПНЫЙ МИР?

Пац.: ЧТО ВЫ ЗНАЕТЕ О ПРЕ­СТУПНОМ МИРЕ?

Док • Я НЕ ЗНАЮ ПРО ПРЕ­СТУПНЫЙ МИР НО КОГДА Я УПОМИНАЛ О НЕМ, Я ДУМАЛ, ЧТО У ВАС С НИМ ЕСТЬ КА­КОЙ-ТО КОНТАКТ И ИМЕННО ОБ ЭТОМ ХОТЕЛ БОЛЬШЕ УЗ­НАТЬ

Пац.:СТАРАЙТЕСЬ ИЗБЕГАТЬ ПРЕСТУПНОГО МИРА

зий. Мы не знаем, действует ли он про­тив или этот преступный мир на его сто­роне.

Этот вопрос работает не слишком хоро­шо.

Это вроде уклончивости от моей уклончи­вости. В моей практике это обычно для паранойи. Довольно характерный признак.

Это определенно похоже на паранойю. Это похоже на то, что я Я связываю с жела­нием выкрутиться. Избегает прямых от­ветов или вдается в детали. Подозритель­но относится к моим вопросам. Я уже включен в систему делюзий пациента.

Интервью В

Комментарий эксперта

Док.: Я ПРЕДСТАВЛЯЮ, НА­СКОЛЬКО ВЫ ИСПУГА­НЫ. МОЖЕТЕ ВЫ СКА­ЗАТЬ МНЕ НЕМНОГО О ТОМ, КАК ВАС УГНЕТА­ЮТ?

Пац.:ОНИ ПОСЛАЛИ ВСЕХ ЭТИХ АНГЕЛОВ ИЗ АДА СЮДА И ОНИ БЫ­ЛИ У МЕНЯ ЗА СПИ­НОЙ ПОСЛЕДНИЕ ШЕСТЬ МЕСЯЦЕВ.

Док.:ЧТО ВЫ ИМЕЕТЕ В ВИДУ, КОГДА ГОВОРИ­ТЕ, ЧТО ОНИ ПОСЛА­ЛИ АНГЕЛОВ ИЗ АДА СЮДА?

Было бы важно знать, это действительно правда, или преувеличение, или делюзия? Похоже, он поглощен угрозой жизни и не желает говорить о чем-то еще, кроме уг­розы от ангелов из ада.

Паи,: ИЗ РАЗЛИЧНЫХ СЕК­ТОРОВ ШАЙКИ МОТО­ЦИКЛИСТОВ. МНОГИЕ ИЗ НИХ СВЯЗАНЫ С СЕРВИСОМ.

Док.: ВЫ ХОТИТЕ СКАЗАТЬ, ЧТО ЧУВСТВУЕТЕ СЕ­БЯ В ОПАСНОСТИ ДАЖЕ ЗДЕСЬ В БОЛЬ­НИЦЕ?

Паи,: ДА.

Док.: ЭТО ДОЛЖНО БЫТЬ ДЕЙСТВИТЕЛЬНО УЖАСНО. ВЫ ПРИ­ШЛИ СЮДА В ГОС­ПИТАЛЬ ЗА ПОМО­ЩЬЮ И ВСЕ-ТАКИ ИС­ПУГАНЫ

Пац.: Я ДАЖЕ БОЛЬШЕ НЕ МОГУ ДОВЕРЯТЬ МОЕ­МУ ДОКТОРУ.

Док.:ЧЕМ ВАМ МОЖНО БЫЛО БЫ СЕЙЧАС ПО­МОЧЬ?

Несколько расплывчатая тревожность

Если это правда происходило с ним рань­ше, то это должно быть очень пугающая ситуация для пациента.

Несколько усиливающееся ощущение, что этот человек параноик. Действительно испуган и не может больше рассчитывать на помощь.

Результаты показывают, что в очень специализированной обстановке эта модель "неотличима" от реального пациента. Конечно, можно справед­ливо утверждать, что условия этого эксперимента были придуманы, что действительный диагноз паранойи включает множество интервью лицом к лицу с пациентом и что, если бы эксперты знали реальную суть задачи, их интервью были бы другими. Хотя Колби и др. успешно запрограммирова­ли компьютер отвечать довольно похоже на параноидного пациента и эта программа прошла своего рода тест Тюринга, она очень далека от полной модели, способной генерировать и понимать язык.

Несмотря на то, что некоторые из бесед этого компьютера достаточно хороши, чтобы обманывать некоторых людей некоторое время, они не спо­собны обманывать всех людей все время. Они терпят неудачу не из-за недостатка памяти на слова, которая почти неограничена, и не из-за недо­статочной способности генерировать значимые предложения, которая об­ширна, а из-за недостаточного понимания используемого языка.

В начале 50-х многие думали, что компьютеры сильно помогут при переводе с языка на язык. Просто загрузить в компьютер словарные экви­валенты (например, necklace= ожерелье, cioth= сукно, notebook= запис­ная книжка, pink= розовый и т.д.), ввести один язык и получить на выходе другой. Однако, даже если делается перевод один к одному в контексте синтаксической информации, результаты получаются довольно странные. Например, когда пассаж из Библии 'The spirit is willing, but the flesh is

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 520

weak" ("Стремится дух, да плоть слаба") перевели на русский, а затем обратно на английский, то получилось - "Вино было приятным, но мясо протухло". Только представьте себе, что было бы с международными от­ношениями, если бы госдепартамент вздумал использовать подобных элек­тронных переводчиков.

Опыт использования подобных примитивных программ перевода и раз­витие психолингвистики изменили наше представление о языке. В преды­дущем примере русские и английские слова были эквивалентны, и синтак­сис в обоих языках правилен. Но смысл двух предложений получился разным. Операции в нашем естественном языке ограничены различными правилами, определяющими последовательность грамматических компо­нентов и значение всей последовательности. Эти правила содержат слож­ные отношения, которые начинают подвергаться анализу. Компьютерный анализ процессов естественного языка выражается в разработке систем, способных "понимать" язык. Некоторые довольно сложные "понимающие" программы, основанные на концептуальной базе языка, разработали Шенк и др. (Schank, 1972, 1982; Schank and Hunter, 1985; Anderson, 1975; Anderson and Reiser, 1985; Wilks, 1973; Winograd, 1972, 1981, 1985). Эти системы могли анализировать как контекст рассуждения, так и значение слов, а в некоторых случаях и "знания о мире" (Виноград). Анализатор синтаксиса определяет наиболее вероятный анализ и интерпретацию пред­ложения.

У ранних языковых систем знания о мире и способность к выводам были ограничены, поэтому их способность подражать человеческому раз­говору была также ограниченной. В речи людей то, что не говорится, столь же важно для эффективного сообщения, как и то, что говорится. В разумной человеческой деятельности присутствуют все виды умозаключе­ний — и не только при обработке языка, но и при других видах деятельно­сти, таких как зрительное восприятие. Нам не обязательно видеть частич­но скрытый объект полностью, чтобы заключить, что он существует в целом виде. Даже частичных и вторичных признаков достаточно для вклю­чения целой серии ответных реакций: если я иду через лес, зная, что в нем есть ядовитые змеи, то звука шуршащих листьев достаточно, чтобы я замер на месте. Ден и Шенк сделали хороший обзор попытки в области ИИ учесть роль процессов умозаключения в человеческом интеллекте (Dehn and Schenk, 1982).

Еще один аспект понимания привлек внимание исследователей ИИ — это понятие об "убеждениях". 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 но­чи — это наказуемое действие, но будет справедливо заключить, что боль­шинство людей понимают, что то, что дала эта жена своему мужу, вовсе не было выражением любви. Ничего, что этот вывод может быть абсолют­но 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 по­нять выражение "дала мне"), но также некоторое представление о прихо­дах 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 (Carboneil, 1979) с целью продемонстри­ровать политические убеждения американских консерваторов и либера­лов 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 текст: Советский Союз сосредоточил войска на чешской границе.

Диалог с консерватором:

В: Почему Советский Союз делает это?

О: ПОТОМУ ЧТО СОВЕТСКИЙ СОЮЗ ДУМАЕТ, ЧТО, ПОСЫЛАЯ ВОЙС­КА, ОН МОЖЕТ ВЗЯТЬ ПОЛИТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ НАД ЧЕХОСЛО­ВАКИЕЙ.

В: А что делать Соединенным Штатам?

О: СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ ДОЛЖНЫ ПРЕДПРИНЯТЬ ВОЕННОЕ ВМЕ­ШАТЕЛЬСТВО.

Диалог с либералом:

В: Почему Советский Союз делает это?

О: ПОТОМУ ЧТО СОВЕТСКИЙ СОЮЗ ХОЧЕТ УВЕЛИЧИТЬ СВОЕ ПОЛИ­ТИЧЕСКОЕ 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 опреде­ленный 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 взаимодей­ствие человека и машины (например, определение отношений между иг­рушечными блоками). Однако, ШРДЛУ была несовершенна. Впоследствии Виноград включил в свою разработку основные речевые действия (Win-ograd, 1981, 1985). Речевые действия — это такие вербальные высказыва­ния, которые обычно происходят в социальном контексте. Принять в рас­чет "сферу человеческого действия и взаимодействия", выразив ее рече­вых актах, значило открыть новый взгляд в области ИИ. Предположим, вас попросили сходить на концерт, предназначенный для местной аудито­рии. Вы отвечаете: "Да, я был бы рад пойти". Ваш ответ означает согла-

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 522

ШРДЛУ (SHRDLU)

Во время своей работы в МТИ и в рамках проекта понимания естественного языка Терри Виноград из Стенфордского универ­ситета разработал программу, которую он назвал SHRDLU. Вы понимаете естествен­ный 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 каж­дым движением. Как же тогда можно сде­лать робота для "ходьбы", или "мышле­ния", или понимания естественного язы­ка? Виноград не знает ни того, ни другого, но продолжает над этим работать; его на­стоящий проект называется "Язык пред­ставления знаний" (KRL), a SHRDLU была одной из первых программ, при помощи ко­торой робот мог отвечать на вопросы, ис­полнять команды и воспринимать инфор­мацию 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), снабжен­ный комментариями Маргрет Воден (кур­сив).

ОК.

Я НЕ ПОНИМАЮ, КАКУЮ ПИРАМИДУ ВЫ ИМЕЕТЕ ВВИДУ.

В сцене есть три пирамиды, поэто­му программа не делает ничего.

3. 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.

СИНЯЯ ПИРАМИДА И СИНИЙ БЛОК.

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.

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,.

44. 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):

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.

Какие цели вероятнее всего преследует данное действующее

лицо?

Какие темы вероятнее всего сосуществуют с данной?

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

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.

Решение задач и искусственный интеллект

Литература по решению задач в рамках ИИ возможно более обширна, чем по любому другому психологическому процессу. Одна из причин, почему многие специалисты по ИИ интересуются решением задач, состоит в том, что этот термин, грубо говоря, синонимичен мышлению, которое в его сложном виде является исключительно человеческим атрибутом. Этот факт, а также то, что машины с ИИ вообще способны выполнять процедуры решения задач, привело к широкому развитию методов и теории в этой области.

Вычисления были одним из первых примеров использования машин для решения задач. В 1642 году Паскаль (тогда ему было 19) продемонст­рировал, что при помощи изобретенного им механического вычислителя некоторые математические задачи можно решать точнее и быстрее, чем люди делают вручную. В контексте современного ИИ решение задач озна­чает гораздо больше, чем математические вычисления; оно охватывает широкий диапазон от решения сложных головоломок до доказательства теорем, заучивания успешных операций и различных игр.

В основе многих работ в сфере ИИ лежит важное различение между двумя методами решения задач. Один метод называется алгоритмическим, а другой — эвристическим. Алгоритмы обычно определяются как проце­дуры, гарантирующие решение задач данного типа; эвристика есть набор эмпирических правил или стратегий, которые в итоге действуют подобно правилу большого пальца. Различие между этими методами можно проил­люстрировать на примере шахматной задачи. Шахматы для компьюте­ра — это игра, в которой во всякий данный момент существует ограничен­ное количество ходов для каждого игрока. И на каждый из возможных ходов противник может ответить также ограниченным набором ходов. Для практических целей количество этих перестановок конечно — т.е. игра должна закончиться выигрышем (поражением) или вничью. На Рис. 15.12 показана часть еще более разветвленного дерева ходов, возможных в шах­матной партии. Конечно, нельзя изобразить возможные ходы для всей партии, ибо такая диаграмма содержит около 10¹²⁰ различных путей. Что­бы представить себе это огромное число возможных ходов в шахматной игре, вообразите пространство, необходимое для отображения всех этих перестановок. Если все возможные пути закодировать в виде мельчайших точек, они бы многократно заполнили все библиотеки мира! Тем не менее, алгоритмический поиск, при котором исследуются все варианты, неизбеж­но привел бы к ряду вариантов игры с выигрышем, проигрышем или ничь­ей. Не только люди, но даже и самые сложные компьютеры из всех, кото­рые только можно вообразить, неспособны воспользоваться этим мето-

дом Вместо него и люди, и компьютеры используют эвристические мето­ды поиска, при которых становится важной стратегия игры — например, атака на ферзя, контроль за центром доски, блокирование главных фигур противника, обмен с получением преимущества в позиции или фигурах и т д К обсуждению алгоритмического и эвристического поиска мы вернем­ся при рассмотрении универсального решателя задач, но сначала пого­ворим еще о компьютерных шахматах