Це було типове порушення зворотного зв'язку. Рефлексія ж має на увазі аналіз отриманої картини. Математика - наука абстрактна. Будь-яку предметну область, з яким працює математик, він описує за допомогою моделей, структура і складність яких залежить від конкретних поставлених задач. Аналіз функціонування власної моделі або моделі “усієї навколишньої дійсності” (у рамках поставленої задачі), контроль над її станом, прогнозування стану - є ні що інше, як реалізація рефлексії. Рефлексія - є якийсь метауровень. З застосуванням мов високого рівня, таких як мова Пролог, що дозволяє формулювати мети і будувати логічні висновки досяжності цих цілей, задача реалізації рефлексії вже може бути частково вирішена. З їхньою допомогою можна побудувати якусь метаструктуру, надбудову, якийсь метауровень, що дозволяє оцінювати поводження попередніх. Однак, при розгляді терміна “глибока рефлексія” або “багаторівнева рефлексія” устає проблема побудови моделей самою системою. Тут на допомогу можуть приходять абстрактні типи даних. Вони дозволяють оперувати структурами даних будь-якої кінцевої складності. У такий спосіб можна вважати, що системи штучного інтелекту можуть містити модель рефлексії (математика оперує тільки моделями).
Це може бути відповіддю на питання “ чиМожна машину змусити розуміти, що вона розуміє?”, але не на питання про обов'язкове включення рефлексії. Спробуємо відповісти від противного: а чи можна відкинути рефлексію, чи можна вважати інтелектуальну систему повноцінної без уміння оцінювати, “розуміти” свої дії? Думаю, що не можна. Більш того, рефлексію варто вважати одним з головних інструментів побудови поводження систем. Як ні забавно це звучить, але говорячи самоконтролю і саморозуміння, можна говрить про деяку етику поводження системи.
Математическо-технические
аспекти реалізації систем штучного інтелекту
З кінця 40-х років вчені усе більшого числа університетських і промислових дослідницьких лабораторій кинулися до зухвалої мети: побудова комп'ютерів, що діють таким чином, що за результатами роботи їх неможливо бути б відрізнити від людського розуму.
Терпляче просуваючи вперед у своїй нелегкій праці, дослідники, що працюють в області штучного інтелекту (ИИ), знайшли, що вступили в сутичку з досить заплутаними проблемами, що далеко виходять за межі традиційної інформатики. Виявилося, що насамперед необхідно зрозуміти механізми процесу навчання, природу мови і почуттєвого сприйняття. З'ясувалося, що для створення машин, що імітують роботу людського мозку, потрібно розібратися в тім, як діють мільярди його взаємозалежних нейронів. І тоді багато дослідників прийшли до висновку, що мабуть сама важка проблема, що коштує перед сучасною наукою - пізнання процесів функціонування людського розуму, а не просто імітація його роботи. Що безпосередньо торкалося фундаментальні теоретичні проблеми психологічної науки. Справді, ученим важко навіть прийти до єдиної точки зору щодо самого предмета їхніх досліджень - інтелекту. Тут, як у притчі про сліпи, пытавшихся описувати слона, намагається дотримувати свого заповітного визначення.
Деякі вважають, що інтелект - уміння вирішувати складні задачі; інші розглядають його як здатність до навчання, узагальненню й аналогіям; треті - як можливість взаємодії з зовнішнім світом шляхом спілкування, сприйняття й усвідомлення сприйнятого. Проте багато дослідників ИИ схильні прийняти тест машинного інтелекту, запропонований на початку 50-х років видатним англійським математиком і фахівцем з обчислювальної техніки Аланом Тьюрингом. Комп'ютер можна вважати розумним,- затверджував Тьюринг,- якщо він здатний змусити нас повірити, що ми маємо справу не з машиною, а з людиною.
Забезпечення взаємодії з ЕОМ природною мовою (ЕЯ) є найважливішою задачею досліджень по штучному інтелекті (ИИ). Бази даних, пакети прикладних програм і експертні системи, засновані на ИИ, вимагають оснащення їх гнучким інтерфейсом для численних користувачів, що не бажають спілкуватися з комп'ютером штучною мовою. У той час як багато фундаментальних роблем в області обробки ЕЯ (Natural Language Processing, NLP) ще не вирішені, прикладні системи можуть оснащуватися інтерфейсом, що розуміє ЕЯ при певних обмеженнях.
Існують два види і, отже, дві концепції обробки природної мови:
для окремих пропозицій;
для ведення інтерактивного діалогу.
Природа обробки природної мови
Обробка природної мови - це формулювання і дослідження компьютерно-эффективных механізмів для забезпечення комунікації з ЕОМ на ЕЯ. Об'єктами досліджень є:
власне природні мови;
використання ЕЯ як у комунікації між людьми, так і в комунікації людини з ЕОМ.
Задача досліджень - створення компьютерно-эффективных моделей комунікації на ЕЯ. Саме така постановка задачі відрізняє NLP від задач традиційної лінгвістики й інших дисциплін, що вивчають ЕЯ, і дозволяє віднести неї до області ИИ. Проблемою NLP займаються дві дисципліни: лінгвістика і когнітивна психологія.
Традиційно лінгвісти займалися створенням формальних, загальних, структурних моделей ЕЯ, і тому віддавали перевагу тим з них, що дозволяли витягати якнайбільше язикових закономірностей і робити узагальнення. Практично ніякої уваги не приділялося питанню про придатність моделей з погляду комп'ютерної ефективності їхнього застосування. Таким чином, виявилося, що лінгвістичні моделі, характеризуючи власне мову, не розглядали механізми його породження і розпізнавання. Гарним прикладом тому служить граматика, що породжує, Хомского, що виявилася абсолютно непридатної на практиці як основу для комп'ютерного розпізнавання ЕЯ.
Задачею же когнітивної психології є моделювання не структури мови, а його використання. Фахівці в цій області також не додавали великого значення питанню про комп'ютерну ефективність.
Розрізняються загальна і прикладна NLP. Задачею загальної NLP є розробка моделей використання мови людиною, що є при цьому компьютерно-эффективными. Основою для цього є загальне розуміння текстів, як це мається на увазі в роботах Чарняка, Шенка, Карбонелла й ін. Безсумнівно, загальна NLP вимагає величезних знань про реальний світ, і велика частина робіт зосереджена на представленні таких знань і їхньому застосуванні при розпізнаванні повідомлення, що надходить, на ЕЯ. На сьогоднішній