Логико-философские основания проблемы представления знаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 09.00.07, кандидат философских наук Мешкова, Людмила Николаевна

• Мешкова, Людмила Николаевна
• кандидат философских наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат философских наук Мешкова, Людмила Николаевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СЕМАНТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

1. Теория значения в поздней Философии Л. Витгенштейна и проблемы искусственного интеллекта.

2. Когнитивное моделирование и прототипический подход к проблеме категоризации

3. Идеи прототипичности и формы представления знаний в концепции Р.Шенка

ГЛАВА 2. СЕМАНТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ОБОСНОВАНИЯ

ЗНАНИЯ

1. Утверждения знания и проблема достоверности

2. Возможности зпистемической логики в анализе представления знаний

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Логико-философские основания проблемы представления знаний»

Б настоящее время исследования в области искусственного интеллекта, охватываемые комплексом различных дисциплин под общим названием "когнитивная наука", проводятся с широким привлечением гуманитарных наук. Проблемы, решаемые в теории ИИ, тесно переплелись с традиционными проблемами языка, мышления и сознаний.

Для того, чтобы понять причины этого процесса, а также чтобы выяснить, какие именно проблемы искусственного интеллекта имеют логияо-филоеофекий аспект, выделим пели и задачи, стоящие перед теорией йй и когнитивной наукой.

Под искуссжветвш интеллектом СИИ) обычно понимают

раздел компыотерологии (computer science), разрабатывающий "разумные" компьютерные системы, то есть системы, проявляющие характеристики разумности, приписываемые человеческому поведению: понимание естественного языка, обучение, рассуждение, решение задач и т.п. Таким образом, целью этого направления является создание автоматизированных систем, выполняющих те же функции, что и творческая личность, во всяком случае, в их простейших проявлениях. Построение таких систем основывается на моделировании познавательных способностей человека. Необходимо отметить, что в основе Ий лежит сильное допущение принципиальной возможности моделирования механизмов человеческой обработки информации на ЭВМ. Главным объектом изучения в искусственном ; ¿нтеялекте, в когнитивной науке выступает знание, а главные проблемы связаны с представлением, обработкой и получением знаний. Ведь от того, как представлено знание, будет зависеть характер ставящихся задач и способ их решения.

Следует учитывать, что в йй знание приобретает однозначный к специфический смысл, несколько отличный от обыденного пониман: :я знания. Обычно под знанием понимают результат познаватель-н;-й деятельности, отражение оъъектмвных характеристик действи-тел'кости е сознании человека'1, которому традиционно приписы-= ют такие черты, как рефлексивность, логическая обоснован-ность. возможность однозначной истинностной оценки. В то же ^ремя б современной эпистемологии сформировались позиции, где гтрицается абсолютность этих характеристик у знания. Выделяются различные типы и формы знания (явное и неявное, вербальное и невербальное и др.). Несомненно, что теоретики НИ опираются на зписте;-:. логические концепции знания, но при его определении выделяют прежде всего технологический аспект, придавая знанию достаточно узкий смысл.

В доказательств1с этого приведем два таких определения. Г работе японского автора С.Осуги знание определяется следующим образом:

Знаниями принято называть хранимую 1е ЭВМ) информацию, Ф .~л:г/ рванную в соответствии с определенными структурными ; : л а! и, к о та р ую ЭВМ МО ж ет автономно использовать при решении проблем по таким алгоритмам, как логические выводы."

Д. А. П.: .пелов* характеризует знание как содержащуюся в : -«ллектуальнюй системе СИС) информацию, отвечающую следующим пяти особенностям: . Внутренняя интерпретируемость. Каждая информационная .;п!ц-- ■ лжна иметь уникальное имя, по которому ИС находит ее, г такж ■ ■тзечает на запросы, в которых это имя упомянуто.

2,. Структурированность. Информационные единицы должны падать гибкой структурой. Для них должна выполняться рекурсивная ьлежимость одних информационны?: единиц в другие, то

1 ''ил А-скнй энциклопедийсай словарь. М., 1989 !''■.-:;.■ сственный интеллект: Справочник. Б 3-х кн. М., 1990. . - - угле ;-тл: зать возможность произвольного установления' дельными 1 шфсрмационными единицами отношений типа ть - целое", "род - вид" или элемент - класс . 7. Связность. В информационной базе между информационными должна быть предусмотрена возможность установления рода .'Тношений: Функциональных, каузальных, еемантичес-гн ощени и структуризации и др.

Семантическая метрика. На множестве информационных •д.; ни ц в некоторых случаях полезно задавать отношение, . :-:терпзуюшее ситуационную близость информационны:': единиц, -. л-;-ние релевантности для информационных единиц. Такое :; ленпе дает возможнсть выделять в информационной базе ры: тип"вые .итуации. Каждая типовая ситуация, каждое . :тяти-" имеют множество своих конкретных представителей. Г'. . икр "лого представителя подчиняется у человека закону ■ гы п. "явления-- нуть его в том, что в качестве конкретного . .■ ; гльптеля типовой ситуации всегда возникает тот, который в : г. гс человека встречался наиболее часто. 5. Активность. В ИС, как и у человека, актуализации тех :ых деГ: гвий способствуют знания, имеющиеся в системе. е ■-"■.■■ фактов или описание событий, установление е■-"': :ке-". таг: источником активности системы. именно этих пяти характеристик отличает знания от п --- ."-начальной формы представления информации в 5'существ- и принципиальное отличие койпьютерных; ■» оперирующих со знаниями, от традиционные: компьютерных заклз -¡аег-ся з том, что они 1) ориентированы на . ".-.- .: :: чел- веку, не имеюшему специальной подготовки в вычпглительной техники; 2) обеспечивают весь процесс • : :дач:; - .:■.чикая с возникновений информационной потребности V человека: 3) обеспечивают совместное решение задачи человеком и компьютером. Системы программного обеспечения-- основными структурными элементами которых являются база знаний и механизм логических выводов, получили название систем. Основанных на знаниях. Е первую очередь к ним относятся ■экспертные системы.

Однако следует признать, что не существуют пока базы ::: . .:. в ;торых в полной мере были бы реализованы приведенные шлше характеристики знания. Поэтому ставится задача рас с' рзться, каким образом знание структурируется, какие тнгшения ,1 виды связей существуют между единицами знания. Если . : :■ с доставляющих базы знаний исследован достаточно полно, значительные трудности возникают как раз в ходе поиска тветствующих им структур представления. Должны ли, например, ■тли"-гать 2я структуры представления синтаксических знаний от г/: представления прагматических и семантических знаний? Какими структурами оперирует человек в процессе понимания языка и .сак их можно представить в машине? Какова основная единица дгтавления знания: пропозиция, понятие или что-то иное? И ;алеко не полный перечень встающих здесь вопросов. Над решением этих вопросов объединились усилия не только ¡он: IX технических дисциплин, но и лингвистов, психологов. ,':.: :■;.;апологов, и философов» и логиков. Разрабатываются и дла: ?.ются различные модели когнитивных структур. наш взгляд, для более полной характеристики проблемной "л:, ти, для того, чтобы понять, что достигнуто, а что еще I ястоит сделать. следует остановиться на описании основных : :пов представления знаний и моделях представления.

В ИИ представление знаний определяют как выражение на н-котором формальном языке, называемом языком представления знаний, свойств различных объектов и закономерностей, важных для решения прикладных задач и организации взаимодействия пользователя с ЭВМ. Основными типами знаний являются леjc/73ратинные - знания фактов и закономерностей и процедурные -знания для принятия решений (правила и алгоритмы). ПерЕые - это ■знания типа "А есть В". они описывают структуру данных о внешнем мире и характерны для баз данных и сетевых моделей. Вторые, правила - знания вида "ЕСЛИ - ТО", они описывают механизмы, способные выполнять некоторые операции (логический вывод, поиск по аналогии, концептуальный анализ и т.д.), ист льзуя декларативные знания в качестве базы данных. Кроме к;::.;, иногда выделяют так называемые метазнания (знания о г-н.-:;нмях) . Понятие "метазнания" указывает на знания, касающиеся п " об использования знаний, и знания, касающиеся свойств ний. Это понятие необходимо для управления базой знаний, логическим выводом, обучением и т.п. бычно модель представления знаний включает базу знаний и базу данных (БД), В отличие от баз данных, содержащих гокупность сведений и фактоь о качественных и количественных ;■:■■ рактерпстиках конкретных объектов, базы знаний содержат нцептуальные, понятийные знания, выраженные на естественном языке в термина:-: предметной области.

Воз модели представления знаний можно разбить на два типа: . и -¡еекие и эвристические. К эвристическим относят сетевые, i . ймг-вые и r.-¿ дукц'I1 иные модели. Кратко охарактеризуем их.

1. Логическая модель. Логическая модель используется для ¡: р'." дставления знаний в системе логики предикатов первого ; ;дха и П' лучения заключений с помощью правил вывода. В этой модели лежит формальная система, задаваемая творкой вида М- :Т. Р, А, В>. Множество Т есть множество в:::: лемент :е различной природы. Для множества Т существует ц ду] П ~ спределения принадлежности или непринадлежности г". : г . л;., но г элемента к этому множеству за конечное число г в Множеств: Р - множество синтаксических правил. С их :Цью из элементов Т образуют си нт а к с ичееки правильные купностн. " помощью процедуры ГКР) за конечное число шагов . .л: получить ответ на вопрос, является ли совокупность X ' " лчески правильной. 3 множеетзе синтаксически правильных улл стай выделяется множество А. Это аксиомы. Как и для : /гл :тавляющих формальной системы, должна существовать

Е ц ".у; П'А'. . :■ помощью которой для любой синтаксически р.л вокупносТЙ можне определить ее принадлежность к

А. Множеетзе В множество правил вывода. Применяя их :■■-" = ментам А. можно получать новые синтаксически правильные . . " г л. к к >т рым сн эва можно применять правила из Б. Так формируется множество выводимы:-: в данной формальной системе ллн Если имеется процедура ПСЕ)« с помошью которой можно определить для любой синтаксически правильной совокупности, является ли она выводимой, то соответствующая формальная наззается разрешимой. Это показывает, что именно вывода яются наиболее сложной составляющей формальной системы. Б логическом представлении исчисление ; з может комбинироваться с такими сравнительно эффек-лвнлми механизмами вывода, как резолюции.

Формальная система представляет собой генератор порождения знаний, образующих множество выводимых в данной системе свойство логических моделей делает их притя-ьными для использования в базах знаний. Оно позволяет в базе лишь те знания, которые образуют множество А, а г :л: ные знания получать из них по правилам вывода.

ГВОМ г; ?•■:•:■: ;:;:х моделей« использующих язык логики : ; г-т;:1:-;- я обоснованность вывод: г , " отвляемыг-: в системе . т - т ■■■. ~ незави:имс г того, используется или нет логика предикатов для представления знаний, она составляет теоретический Фундамент в систематике описания, а по своему дн: Й : всех представлений знаний. в сложных предметных областях т: " : ггоко; 1кимп И недостаточно наглядными в

• : V.: й "ласти или соответствующих ■■-.нт:л. "ша-шя, п:' едставленные с помощью логической . . .-;■-:: "г ■ ■: ^ . стуг ::г --аннь:ми: например, для сбора всей "т.-.ту (конкретизации) приходится 1:1 г ■ все ми-'Жестг-: логических формул некой БД. . --гич-т : в этом плане являются сетевое и мм вое представления.

Сетевые модели. Изначально семантическая сеть была [,. п. -дставления структуры долговременной впоследствии стала одним из основных . . знаний в инженерии знаний. Семантическая в . - и резать модель мира, которому принад-ма. Такой тип представления направлен в ие мира проблем, чем правил, относящихся 1:г . Семантическая сеть представляет собой В своей простейшей форме она представляет й, точки пересечения которой называются лзми). Каждая вершина мыслится как тределенный концепт. Любая вершина может быть : I количеством других узлов. Извлеченная из своего сдельная вершина может быть изображена в виде определенным образом разветвленного графа, что позваляет отразить иерархию связей в семантической сети. Сети указывают на простейшие типы отношений между концептами, такие, как "А есть В" (A IS а В), или "А имеет В" (A HAS Б), или "А находится в отношении к В". "А связано с В" (ARB), что графически может быть отражено дугой, связывающей А и В. Сети получили название семантических именно потому, что отношения между концептами :■ 6л а дают определенным значением, связь осуществляется на основе смысловой зависимости между концептами. Сетевое представление трактуют как графическую версию исчисления предикатов, где одна вершина (.предикат) с помощью дуг связывается с другими вершинами (аргументами предиката). Но семантическая сеть представляет не только набор (соединение) формул. Она также описывает их взаимосвязи и погружение их в контекст области рассуждений.

Отмечается, что основанное на семантических сетях представление знаний может заменить представление, базирующееся на логике предикатов. В отличие от логического представления еет.ьое дает сгруппированную вокруг конкретизации информацию. Сетевые пространства могут быть с успехом применены для представления гипотетических миров, контекстов при планировании, для кодирования различных уровней абстракции и т.д.

3. Фреймы. Стремление разработать представление, соеди-н:ющ:е з себе достоинства различных моделей, привело к моделям iL. . в. Фреймовые модели представления знаний возникли под влиянием предложенной М.Минским концепции фрейма как особого юл когнитивной структуры. Фрейм - это структура данных, пред-на н-.-.енная для представления некоторой стандартной ситуации. С кажД1 IM фреймом ассоциируется разнообразная информация. ■li- Й1-: вое представление относят к объектному представлению, Класс объектов может определяться одним типичным

Л1

Съектом. Если нужен доступ к информации по одному из этих ъс-ктов, то обращаются к соответствующему фрейму и уже внутри нег' находят свойства и факты относительно рассматриваемого -■¡'ъекта. Свойства описываемого фреймом понятия или объекта ".до: гея в слотах, которые представляют собой пару, включающую имя слота (свойство, признак) и значение, определяемое нретной ситуацией. Фрейм, таким образом, будет состоять из руппы таких слотов.

Грейм может быть представлен в виде следующей общей схемы: f ~ {<УХ, ёг> , <У2, » . . . , } , где £ - имя фрейма, VI - имя слота, - значение аполннтель; слота.

Например* Фрейм "Деловая поездка" может выглядеть так: ДЕЛОВАЯ ПОЕЗДКА = {<Кто, х>, <Куда, у>, -Когда, г:--,

Цель.^--, С кем, Ь>, <Вид транспорта, ё>} * Б качестве значений слотов могут выступать имена других ;:ейм> з , что обеспечивает связь между фреймами.

Т-: им соответствует описанию процедуры, а означенный фрейм Фрейм пример) соответствует вызову процедуры. Отличие йн в от описаний процедур состоит в том. что Фреймы могут ыдагься не по имени - а по соответствию текущей ситуации, . т-рук вписывает данный фрейм. С каждым слотом Фрейма связаны .:;: ания условий, которые должны быть соблюдены для означивания з. Все Фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую . т.му, з которой органически объединены декларативные и пр ц.дурные знания. с имущества семантических сетей и фреймовых моделей .ключаютоя, с одной Стороны, в их экономичности, позволяющей .крутить время автоматизированного поиска информации, а е и :торо11Ы, в их удобстве для описания определенны:-: областей знания й соответствующих фрагментов реальности, изучаемых в данных областях, когда выделяются основные с точки ния решаемых задач объекты предметной области и системы то же время для этих типов моделей существуют тельные проблемы с организацией вывода, поскольку связанные с этими представлениями правила вывода лишены Формальной строгости правил вывода логики предикатов. Поэтому существляемые здесь рассуждения относят к правдоподобным. Но . условии подведения под них достаточно строгих логических и математических оснований фреймовые модели многими оцениваются как перспективные.

Че :■ т .;:: : тит. , чт<. фреймовая модель является конкретным языком представления знаний, а некой идеологической концепцией, реализуемой по-разному в различных . Напр; легла в ;снову языков ИКЬ, КНЬ, которые

17 . у ■ зриент::р[ ванных ЯЗЫКОВ.

7-\ г г - .свг : : представления являются скрипты Ш г- : . ы. мм разберем возможности данного посба представления знании.

-1 Процедурные модели. В м оделях этого типа используются ::::: ;: сетевых моделей. Из логических а, геобе I идея правил вывода (вида "ЕСЛИ - ТО">, е-ыва;-:т "я продукциями, а из сетевых моделей -;;Г: " . .:.:е семантической сети. В результате :. .:•'.и; : .зода к фрагментам сетевого описания ■ ; : - .;.: ч семантической сети и исключения из нее : Таким образом, в продукционных моделях . •; .; . .:••» явно выделена и описывается иными д. чтивная информация. Сильные стороны сис-; : га создания и понимания отдельных правил;

-мт-.ыа. логического вывода; простота пополнения и

1. Слабые стороны: неясность взаимных отношений пра

- утъ оценки целостного образа знаний; крайне тгзкая сть обработки; отличие от человеческой структуры : !;":: отсутствие гибкости в логическом выводе. мотренные модели представления знаний во многом близки . бой. По сути. они обладают одинаковой возможностью и представлять знания. Разница состоит лишь в том, удобно и естественно представлять те или иные знания предикатных формул, семантических сетей, фреймов или ". Разумеется, в ИС вовсе не обязательно должна быть '-.на только какая-нибудь одна модель представления "в чистом виде". Сочетание различных моделей может '"твовать созданию более эффективных систем.

Исследования проблемы представления знаний проводятся в /г к ах описанных моделей, развивая и обогащая их. Как уг.а.-ЫБ&лось, для решений многочисленных вопросов, связанных с : ■ :рсблем;й, усилия специалистов разных областей объединила : ;гнитивная наука. Это диктовалось прежде всего пониманием Т"го, что разум - настолько сложный объект познания, что . 'ни. егс не может быть ограничено рамками одной дисциплины. " "ъ ктами когнитивной науки являются информация, а главное -. "V ■ ':'•'"• .: переработка информации, причем не только человеком, ;; компьютером. При этом часто человеку приписывается . г;- ос бне :-ть. подобно компьютеру, оперировать символьными . .темами и производить разные операции над символами, .: эбность срабатывать и перерабатывать информацию. • тзетственно, принимается, что компьютер представляет собой . х. нпче-сук модель рационального мышления, а его деятельность :. : ■ -тавима с деятельностью человеческого мозга. Этот пслуч:-:л название компьютерная метафора". Сопоставление

--г. человека с компьютером могло принимать как более сильную форму, так и более слабую. В одном случае между ними ставили равенства. В другом - моделирование процесса вычисления даннъ:.-.- на компьютере рассматривалось как один из источников те-" " протекании мышления и других мыслительных Феноменов в г лове человека. смотря на свою ограниченность, этот подход оказался ьм плодотворным в прикладном отношении. Именно на его осно-были разработаны все известные модели представления знаний, сейчас все больше признается условность компьютерной . г.ф гы. Происходит переориентация на более полный учет Ценностей человеческой логики и мышления, на исследование : в единстве с эмоциями, навыками, деятельностью. Исслев>: зможнс ти представления не только пропозициональных : . но также и образных, и так называемых "Фоновых знаний". льшеЙ критике подвергается тезис о возможности четкого и д:; ачногс разграничения на объективный мир физических й и субъективный ментальный мир мыслей и чувств. В связи . :м теоретики ИИ обращаются к философским разработкам мь: " зеловека, мышления, языка , проводимых Э , Гуссерлем, X , :ггером, Г.Гадамером, Л.Витгенштейном. дней стороны, эти философские концепции использовались д:.-: критики тезиса ИИ, касающегося возможности представить % ьным о "разом все познавательные механизмы человека. Такая пред тавлена, например, в работах X.Дрейфуса3. .: : -¡и: " стношен: ¡1 по этому вопросу занимает известный

Х.Дрейфус. Чего не могут вычислительные машины. Критика гс разума. И. 1978; X - Л. Дрейфус, С. И. Дрейфус. Создание разума : гЕа;■.:;.-■ к зга: искусственна интеллект, возвращаясь к исходным г: К "ииттная наука и интеллектуальная технология. Рефератив. сб. М., 1Э31. сст;::: ИИ Т. Би но Град4. Казалось бы, он выражает большой поводу чрезмерны:-: ожиданий от союза ИИ и когнитивных у г. Пр I; этом он ссылается на взгляды М. Хайде ггера. Однако его имеет отнюдь не негативную направленность - он -/понтирует исследователей на более глубокий подход в их ;ализе природы человеческого разума и специфики человеческого знания. И сами теоретические разработки Т.Винограда и Ф.Флореса хническому преломлению идей М.Хайдеггера и У.Матураны : основу компьютерной системы нового типа "Координатор". С другой стороны, тот же Х.Л.Дрейфус отмечает сходство ; Г: М.Минскогс и ноэмы Э.Гуссерля. В отечественной литера-I! ^следования связей герменевтики, феноменологии и проблем нашли отражение в работах Б.В. Петрова, В.М. Сергеева6 . "рим: чате льне- и то. что в энциклопедию по искусственному :.телл; кту6 включены развернутая статья по герменевтике и .териалы по эпистемологии. д лжны подчеркнуть, что при указанном новом подходе к когнитивных структур, моделей представления знаний ц. блемой ;-:Новмт -л анализ взаимосвязи языка и знания, г.: язык отвечает за организацию и передачу знаний, а :.ч языковых выражений можно трактовать как особую :-:"видп с::, зн:;:;::Й. Таким образом, язык оказывается связанным ■ у;"; у ■ о.;-. с-нава тельной деятельности, а поэтому при

4 Ей! град Т., Флорес Ф. О понимании компьютеров и познания //Язык и интеллект. Сб. Й., 1396. с " tj-oe В.В. Идеи современной феноменологии и герменевтики в

1 зеком представлении знаний //Вопросы языкознания. 1990. Л 6; 1 . " " :г ык :: i: кусственный интеллект: рубежи 30-х годов //Язык и интеллект. Сб. М., 1396; и др. з Е.М. 'Искусственный интеллект: опыт философского осмысления уду;; искусственного интеллекта. М., 1991. ctificial intelligence. Vol. 1-2. New York etc.:

Wiley, C-; . 1987. л: ' х Л' л л организации знания следует выделять ту то ."о т лл- отводится языку, то, какие семантические .л : .к х .: гея. Особое же место в исследовании этих анихае*- здание таких теорий и таких семантик, в . • :•• эсущеотвля т я попытка смоделировать и объяснить рле по"нагл.-.¡тельные механизмы, в связи с чем эти семантики и:-| г в себя пределенные прагматические аспекты. тут мы видим много неразработанных вопросов. Это л с ¿осмотрен:;философии Л. Витгенштейна под у нил лг 'ламы представления знаний. Определенные ее [, свя ;ик!;)с когнитивной проблематикой, освещались в ".Ал"-лул :. И.С.Козловой, А.Ф.Грязнова. Однако, очень изучен б с л. : с о связи философии позднего периода Витг нштейна с проблематикой ИИ. В основном концепция Л .л1: л: 1 пользуется критиками ИИ. Нам же представлявязана с проблемой представления знаний, пр: являет .-я прежде всего е осуществляемом здесь гтандартком анализе естественного языка, в особой трактовке значения выражений. Перенесение в свое время точных методов на .анализ естественного языка было великим ленным ш гам и в дальнейшем использовалось в -л: лл. нанил. Н: нынешний этап решения данной проблемы подх да к аналилу языка. Язык при таком подходе ~ как целостность, как "механизм", а это и дает :;:л; :т! ■" р. глться к изучению концепции языка б поздней ;; :и Л .Витгенштейна. Кроме того, некоторые теории : па. ни я . :лгвных процессов продолжают линию концепции . :л. : "зн:. клн как употреблении", концепцию "семейных л". 3 таких теориях происходит отход от обычной ; . Г: ;-.антики ;; происходит построение семантических стлвны:-: моделей, связанных с теоретико-познаватель-д -т льностью. Поэтому нам кажется интересным рассмотреть :тори: подобные концепции через призму философии

3; {тгеыштейна. сюгеризуя исследуемую проблемную область, нужно еще следующее. Признается, что проблема представления оно связана с таким понятием, как метаязык, так как семантических метаязыков и является задачей представ-ний. Семантический метаязык - неотъемлемый инструмент л :ния языка в его когнитивном и коммуникативном : т ы.-., Он пред. тавляет собой необходимую составную часть 1делирования, применяемого к языку. Мы считаем, что семантическим метаязыком является теория "■ :: оптуальных "зависимостей" Р.Шенка. взаимоотношений языка и познавательных процессов еще дним вопросом: как соотносится знание с '■■! -1. верой, д сто верностью и в каких ситуациях правомерно г; знании. Важность этого аспекта обусловлена тем, что характеристик: представленных знаний, как истинность, вер :: ;ть, будет зависеть характер получаемых из этих ■:::и : ¡водов. Это стало актуально в связи с развитием - с, систем, где знания представляются в виде эвристик и .:.; ■ ■ гея правдоподобные умозаключения, в результате чего инность заключения определяется с некоторой степенью 3 ср"ятности. классической эпистемологической традиции главной . . р1 ютикой знания является именно его истинность. Поэтому : влении знаний осуществлялась парадигма ЗНАНИЕ+ВЫВОД, :с.и1[ гие или непринятие некоторых знаний в БЗ определялось или ложностью данных знаний в некоторой формальной

1S f e которую погружена проблемная область. Соответствен-ueHTfальной операцией в ЕЗ являлся "вывод на знаниях"-Однако в современной методологии компьютерных наук отсутствует явная аппеляция к истинности при анализе и хар 1::геристике знания. Как отмечается, например, И. Ю. Алексеевой , это обусловлено в значительной степени тем, что актирование БЗ требует рассматривать знания прежде всего в план1- ere :труктур«о-Функциональных характеристик, а не в плане гношения знания к его объекту. Кроме того, при представлении знаний в И С, например, в экспертной системе, целый ряд Г [■"■ . уемь;:: положений не является истинным. Помимо удостоверен.:. положений и - представляемого фрагмента знания в БЗ системы :;■:■: д.-:т г" л;г.е правдоподс бные утверждения, гипотезы, эвристики.

Б связи :■ . тим на смену парадигме ЗНАНИЕ-i-ВЫВОД приходит , .длг:-:\. ЗНДНИЕ+АРГУМЕНТАЦИ5Г. При новой парадигме принятие прннлти': знаний в базу определяется совместимостью их с и::;: ; в ба: знаниями, аргументированностью новых знаний мл, которые дс этого хранились в БЗ. Основной же операцией в БЗ становится поиск аргументов, релевантных тому положению, истема должна доказать или опровергнуть. Таким " ;:, >босн ванне в имеющемся множестве знаний заменяет выв^-диме гть в некоторой формальной системе.

И: : :::>: .: анног вытекает необходимость изучения знания с •¿ енпя ег обоснованности, аргументированности, -тн. Г :ноценный же анализ этой проблемы требует, на - ~л ., как филел; фско-эпистемологического, так и логико-■ма;-:тического рассмотрения. г лемкегс остановиться на освещении описанных литературе. Философское осмысление проблем ИИ (в том

Г. ., :; -.,.' л'Еенного интеллекта. М., 1991. С. 128-130. - л ■-■ . : ]; дставлен! 1Я знаний ) осуществлялось с разных позиций. г;п и эпистемологический анализ данных

- . 1К , н:.пр;и - . е работах И.Ю.Алексеевой, С.М .Шалютина, .Й.Шемакина и А.А.Романова. исследований, посвященных непосредственно философии зу проблемы представления знаний (и в компьтере, и у В1-- . , следует выделить работы В.В.Петрова, С.Н.Петровой, О. Б.Бондалетовой, В.И.Герасимова, В.Б.Касевича, В.К.Финна, М.Коломбетти. Б.Маршала.

Обший обзор современного состояния когнитивной науки и теории ИИ. в том числе и их связь с философскими аспектами языка и мышления дан в работах Е.С.Кубряковой, В.3.Демьянкова, Ю.Г.Панкоаоа. Л.Г.Лузиной®. вс просу вклада логики в разработку проблем ИИ существуют такие работы как отечественных, так и зарубежных сгт,;-Е, где прозведены комплексные исследования этого вопроса5.

Г мимо этого, следует отметить статьи и книги, посвященные сдельным проблемам в логике, но тем не менее имеющим -ределенный выход на проблемы ИИ. Среди них можно выделить :ты Е.Е.Петрова, В.Н.Переверзева, В.К.Финна, Н.Н.Непейводы, В.А.Смирнова, Е.Жиля и П.Гоше. В работах Е.Д.Смирновой, Е.Г.Шульгиной, И.А.Герасимовой, Э.Ле Пора, Я.Хинтикки, Г.Рант -„лы, Э.Сааринена затрагиваются вопросы семантических

3 Словарь когнитивных терминов. М., 1996; Язык и структуры гт; 'едставления знаний: С б. науч. -аналитич, обзоров. М., 1992; Структуры представления знаний в языке: Сб. науч.-аналитич. обзоров. М., 1994.

9 Логика и компьютер. Моделирование рассуждений и проверка правильности программ. К., 1990.

Лее: 14 ■ ский подход к искусственному интеллекту: от классической логики к л:пп. . му программированию: Пер. с Франц. М., 1990.

1 спектс в некоторых проблем, также имеющих отношение к проблеме представления знаний

Итак, цель нашего исследования будет состоять в выявлении Фил :■ ; л л л и логико-семантических аспектов проблемы представлен;;" ланий, моделей представления, способов обработки и обос-н:вакия знания в связи с постановкой этих вопросов в теории ИИ. Задачи исследования определены целью и состоят в том, чтобы выявить и проанализировать такого типа семантики, где язлл рактуется как особая деятельность, связанная с механизмом л :: '.лля, показать роль подобных семантик в моделировании представления знаний; проаиал! 1зировать философские взгляды Л.Витгенштейна с л " иции задач ИИ; в связи с этим показать связь идей м>: ;• сел: под:-: дев к моделированию познавательных процессов с г л к-: ■ л а нт и че с л ими идеями Л. Витгенштейна; показать, как может осуществляться связь семантики с л .дал: л деятельностью (на примере когнитивной семантики Гл; Л ) , выявить принципы построения когнитивной семантики

Р :: I :ть ее лначение для решения проблем, связанных с с. д.: г а в.с с ни ем знаний; выявить способы репрезентации значений как составной ли г: 1мяти в первую очередь, на примере процессуальной семантики); п. ¡нализпр.: зать концепту а л ьный аппарат рассматриваемых ,.'" . ллллть ;лр гматнческне аспекты, включенные в семантику . г .л;: .л подхода:-: К представлению знаний; . греть представление знаний в аспекте обоснования с . те: 11 мантические подходы к обоснованию знаний и на кллькил 2!- них показать зависимость структурирования сп емы знаний от их истинности, достоверности; проанализировать и показать возможности неклассических систем и нестандартных логических семантик (типа готических решении задач п;: едставления знаний . Методологической основой исследования является аппарат в. . сной логики, эпистемологии, когкитологии, семиотики, компьютерных наук. Автор опирается на логико-философские идеи Л.Тл:тп; -шггейна, аналитической философии. Новизна диссертации заключается: е выделении и исследовании различных подходов к пред-нан! касающихся философского обоснования представ-лени знаний, анализа связи естественного языка и представ- гений, также решающих такие вопросы познавательной деятельности, как обоснование, категоризация и др.;

• и.-:: . :г; : семантических аспектов в основе каждого из этих подходов к представлению знаний; с выявлении г " ли идей Л. Витгенштейна в сложившихся ;,; . г. лиро^анию представления знаний; выявлении роли прототипической органи--.: :]:;й примере прототипического подхода к категори гик - Дж. Лакоффа и применения идеи ; . и: г :дставления знаний, разработанных : .:редстеЕле-: знаний в связи с задачами ИИ; послед:ванни т:го, как в результате решения задач, м-.делир ■:: -.нием когнитивных процессов и представле-г расширение понятия семантики, которое I ■ ■!! . ■ кой логике, и как учитываются определение . пекты при таких семантических подходах; из у I нии таких семантических аспектов обоснования ;,■■ . рждений знания с проблемой достоверности, пользования логике-семантических средств при : -V .: •••.::: ти процесса обоснования знания и в выявлении роли : п ,:тов б представлении знаний и ИИ.

Р де исследования были выявлены следующие результаты, " выносятся на защиту: характер задач, ставящихся и решаемых в связи с пред-•зниеМ знаний, влияет на изменение и расширение стандарт-го, классического понятия семантики. Б сферу семантики теперь ".ключаЮтся связи языка и ментальных репрезентаций. Это влечет, 5 свою очередь, учет в семантике целого ряда прагматических факторов: деятельностный аспект языка, ситуации употребления и т.п. Примерами таких семантик служат когнитивная и процессуальная семантики; анализ и выявление философских оснований определенных ;;.дходов к моделированию знания, к способам его организации и обоснования существенно опирается на понятийный аппарат и положения поздней философии Л.Витгенштейна ("семейное сходство", "следование правилу" и др.); основные положения когнитивной и процессуальной семантик связаны с решением ряда вопросов представления знания и, прежде всего. I?способами организации знаний. Это касается, например, таких пснятий, как "когнитивная модель" в когнитивной семантике а "скрипты" в процессуальной семантике; рассмотрение проблемы представления знаний в аспекте - снования знаний помогает точнее выявить структуру знания, динамику его развития, важно и то, что выработка методов <: беснования утверждений знания помогает увеличить степень д.:.' сто верности правдоподобных рассуждений ; утверждения знания, рассмотренные с позиции проблемы представления знаний, связаны, Б первую очередь, с их доказанностью, обоснованностью, а не с истинностью;

- при решении задач представления знаний в ИИ мы должны не только прибегать к привычным способам использования логики и ее средств (применений логических языков для представления знаний, формального аппарата рассуждений и т.п.), но также разрабатывать и использовать более богатые (нестандартные) логические системы и их семантику для анализа ряда вопросов, поставленных представлением знаний. Примером тому служит автозпистемическая система В.Ранталы, где исследуется и моделируется процесс обоснования знания.

Диссертация состоит из введения, двух глав, заключения и списка литературы.