Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта. Олег Варламов

делать, спускаясь этаж за этажом с вершины горы до ее основания и переходя на другую гору через долины… Современные методы семантической обработки позволяют сделать, условно говоря, только двух- трехэтажную по высоте модель такой горной смысловой языковой системы. Вот и получаем принципиальное ограничение: надо наращивать в высоту по уровням абстракции наши языковые модели, а мы остановились на втором этаже семантики и даже не собираемся двигаться далее. Спасибо онтологиям?

      Вывод: для адекватной работы с естественным языком нужны более сложные модели, принципиально новые и на несколько порядков более сложные модели на основе многомерных баз данных с поддержкой самых разнообразных отношений. Возможно, что понадобится даже работа с бесконечными плоскостями описания сущностей и т.п. В настоящее время таким требованиям отвечает только миварный подход с многомерным информационным пространством и динамически изменяющейся структурой. Реализация языковых моделей на больших вычислительных кластерах (или ГРИД-системах) на основе миварного подхода должна приблизить нас к созданию автоматической системы, понимающей и разговаривающей с людьми на естественном языке. Напомним, что эта задача сравнима по сложности с созданием самого ИИ.

      Возможно, что создание таких языковых моделей, вернее символьных моделей в миварном пространстве, позволит создать электронных двойников людей для вечной жизни, которые предсказаны многими фантастами. Впрочем, эти проблемы возникнут потом, а сейчас надо приступать к реализации построения символьных языковых моделей в миварном информационном пространстве, некоторым прототипом которых являются разработки Активных миварных интернет-энциклопедий, которые к описанию фактов в ВИКИ-педии будут добавлять новые отношения, связи, взаимодействия и т.д. Более подробно эти вопросы рассмотрены при описании миварной энциклопедии и миварной модели человеческого мышления.

      Опять получаем, что именно миварный подход является принципиально новым и ключевым фундаментальным направлением для решения многих, практически всех описанных в этой работе, проблем в научной области ИИ.

      2.3. Представление знаний в ИИ. Семантические сети как альтернатива исчислению предикатов

      Существует Гипотеза о физической символьной системе Ньюэлла и Саймона, из которой следует, что интеллектуальная деятельность как человека, так и машины осуществляется на основе следующих средств [264, стр. 58]:

      1. Символьные шаблоны, предназначенные для описания важнейших аспектов области определения задачи.

      2. Операции с этими шаблонами, позволяющие генерировать потенциальные решения проблем.

      3. Поиск с целью выбора решения из числа всех возможных.

      Дж. Люгер утверждает, что эта гипотеза лежит в основе попыток создания умных машин и неявно различает понятия шаблонов, сформированных путем упорядочивания символов, и среды, в которой они реализованы. Если уровень интеллекта определяется исключительно структурой системы символов, то любая среда, которая успешно реализует