|
Представления об абстрактно-символьной природе внутренних репрезентаций были наиболее полно разработаны Аланом Ньюэллом. Подобные представления были необходимы, чтобы полностью использовать потенциал компьютерной метафоры и показать, что знания и следствия из них (умозаключения) могут в буквальном смысле слова вычисляться. Единицей знания при этом (см. также 5.3.1, 7.1.3 и 8.1.1) считается пропозиция — логическое суждение (утверждение), которое может быть либо истинным, либо ложным. В логике и лингвистике существуют разные подходы к описанию пропозиций. Традиционный подход близок к описанию структуры предложения и состоит в выделении в составе пропозиции субъекта, предиката (отношения, свойства) и объекта. Этот подход, однако, проблематичен, так как субъект и объект легко могут меняться местами без изменения истинности утверждения: «Россия продала Аляску Америке» и «Аляска была продана Россией Америке». Поэтому более современным, отвечающим духу математической логики подходом является трактовка предиката как логической функции, или отношения, в которое могут подставляться различные аргументы (объекты отношения). В зависимости от характера предиката (отношения) пропозиция может допускать различное количество аргументов. Примером одноместного предиката служит выражение твердый (карандаш), двуместного — на (книга, стол), трехместного — подарить (Маша, Летя, яблоко) и т.д. В качестве аргументов таких выражений могут выступать не только существительные, имена собственные и местоимения, но и целые пропозиции, в связи с чем говорят о предикатах второго порядка. Например, предикат установления причинно-следственной связи, cause, способен рекурсивно объединять серию более элементарных пропозиций: cause [подарить (Маша, Петя, яблоко), благодарить (Петя, Маша)]. живое существо птица Мурка
Рис. 2.7. Пример простейшей семантической сети. На базе пропозициональных репрезентаций возможно выполнение вычислений, для которых используется пропозициональная логика, называемая также исчислением предикатов. Подчеркивание роли пропозиционального описания знания, таким образом, тесно связано с поставленной еще Лейбницем (см. 1.1.2) задачей автоматического вывода и моделирования умозаключений. Существует большое количество производных от пропозиций средств моделирования, наиболее известными из которых являются семантические сети. Они представляют собой пространственные структуры, включающие узлы (понятия, объекты, аргументы) и связи между ними (отношения, функции, предикаты). Пример фрагмента простейшей семантической сети показан на рис. 2.7 С помощью подобных сетей возможно моделирование процессов категоризации и простых умозаключений (см. 6.2.1 и 8.2.1). Так, если два понятия «лебедь» и «щука» объединены иерархически более высоким узлом «живое существо», то возможен перенос части свойств, приписанных данному узлу, с одного понятия на другое. Иными словами, интерпретация и репрезентация понятий в символьном подходе прямо зависят от процессов категоризации: как только понятие относится к некоторой более — 108 —
|