Классификация по степени универсальности

Вначале каждая новая идея представления знаний рождается, будучи привязанной к конкретной предметной области. Дело в том, что в области ИИ принято публикацию новых идей сопровождать хотя бы одним конкретным практическим примером, демонстрирующим преимущества новинки. Если идея хороша, она находит новые применения в смежных областях, вырастая в проблемно-ориентированный метод. В дальнейшем возникает соблазн сделать систему представления знаний как можно более универсальной для решения самых разнообразных задач. Однако это стремление практически бесполезно, поскольку с ростом универсальности резко падает применимость таких представлений знаний.

Поясним используемую нами терминологию^[1].

Универсальность (данной системы представления знаний в данной предметной области) — доля задач предметной области, которые можно представить.

Таким образом, мы называем универсальным (в данной предметной области) такой способ представления знаний, который позволяет сформулировать все задачи.

Применимость (данной системы представления знаний в данной предметной области) — доля представимых задач предметной области, которые удается решить.

Таким образом, мы называем всюду применимым, или тотальным (в данной предметной области), такой способ представления знаний, который позволяет решить все задачи с учетом реальных количественных ограничений. Понятно, что для достаточно широких предметных областей универсальные и одновременно тотальные системы представления знаний вряд ли возможны. Более того, наблюдения показывают, что между универсальностью и применимостью имеет место обратная зависимость (рис. 1.15)^[2].

Например, универсальный решатель задач GPS (см. п. 1.2.3) допускал возможность поставить перед ним практически любую задачу. Концепция представления мира дискретными состояниями и поиска последовательности преобразований из исходного состояния в целевое удивительно широко применима. Алгоритм поиска на графе применим во всех случаях. Однако за эту универсальность приходится платить сугубой неэффективностью поиска. Практический максимум способностей программы GPS — это решение задачи про обезьяну и банан (см. вставку).

Рис. 1.15. Зависимость между универсальностью и применимостью

Заметим, что на практике ни в базах данных, ни в пакетах прикладных программ, ни в прикладных системах искусственного интеллекта, как правило, не ставится цель достижения универсальности. Обычно ставится цель увеличения применимости, даже ценой снижения универсальности. Причины достаточно просты. Во-первых, от предметной области зависят способы манипулирования знаниями, и, только учитывая особенности предметной области, можно надеяться построить компактное представление знаний, которое даст эффективное решение задач и повысит применимость. Во-вторых, в универсальных системах слабы метазнания (стратегия управления), т. е. знания о том, в каком порядке целесообразно применять конкретные правила, что важно, а на что можно не обращать внимания, решая задачу.

• [1] Данная терминология не является пока общепринятой, это наше предложение.
• [2] Мы изобразили график обратио-пропорциоиалыюй зависимости в качестве примера, поясняющего качественную картину. Его нельзя использовать для количественных оценок.