Cтраница 4
Трудность, присущая методу наименьшего принуждения, связана с возникновением тупиковых ситуаций. В случае когда решатель задач не имеет больше возможности принять решение, про которое он знает, что оно корректно, он должен выдвинуть некоторое предположение с тем, чтобы продолжить решение задачи. Мы предположили, что количество сделанных предположений является мерой неполноты знаний и что тем не менее, базы знаний будут всегда неполными. Эта тема была продолжена при обсуждении случая восемь, где был рассмотрен метод возврата, ориентированный на зависимости, как средство, позволяющее эффективно пересматривать сделанные предположения в ходе правдоподобных рассуждений. [46]
В первой из этих задач решающий задачу может исследовать прямые аналогии, как это делалось в случае Гордона при попытках решить задачу раздаточного устройства. Другими словами, решатель задачи смог бы заинтересоваться возможностями лошади в качестве модели для транспортного средства, которое само себя движет. [47]
В связи с этим возникает необходимость в опробовании нескольких возможных путей и оценке на каждом этапе вероятности достижения конечной цели. Управляющая структура систем - решателей задач определяет общую стратегию выбора таких путей. Опасность комбинаторного взрыва исключает применение стратегии поиска полным перебором для большинства систем на основе знаний. В большинстве ситуаций при обработке знаний часто невозможно найти правила, гарантирующие успех. Вместе с тем нередко удается установить правила, обеспечивающие увеличение вероятности успеха. Эти правила называют эвристическими, а поиск, при проведении которого они применяются, называется эвристическим программированием. Этот термин не имеет четкого определения из-за трудностей разграничения точных и интуитивных методов решения творческих задач. [48]
Он сводится к разработке универсального решателя задач ( УНР), который автоматически строил бы программу для любого объекта на основании его математического описания. На этом пути достигнуты некоторые успехи, но практически ощутимых результатов пока нет. Таким образом, на современном этапе об использовании УНР говорить не приходится. [49]
Важная основополагающая концептуальная работа была выполнена Алланом Ньюэллом и Гербертом Саймоном ( университет Карнеги-Меллона), которые предложили схему процессов, лежащих в основе решения проблем человеком. Предложенная ими программа называлась универсальным решателем задач ( GPS - General Problem Solving), и была первой ИИ, использующей нечто напоминающее правила. [50]
Ясно, что, когда решающий задачу отказывается от текущей задачи, она перестает действовать как план для дальнейших преобразований. Очевидно также, что когда решатель задачи успешно выполняет преобразования, в результате которых новое описание удовлетворяет ограничениям, наложенным предшествующим описанием, и одновременно продвигает решающую последовательность к решению исходной задачи, новое описание, как правило, заменяет предшествующее в качестве текущей задачи и плана. [51]