Вопросы, касающиеся знания

Было бы невозможно изложить конструкцию устройства, решающего задачи на уровне эксперта, будь то человек или вычислительная машина, не рассмотрев основные вопросы, относящиеся к используемым в "устройстве" знаниям. Проникновение в суть этих вопросов, а также выработка достаточно полезных ответов порождают в каком-то смысле инженерию знаний.

Какое знание находит применение?

Требуются ли для решения определенной задачи специализированные идеи, или она поддается решению с применением обще приложимых идей? Если обще приложимые идеи работают, то что это такое? Во всяком случае, какие из них наиболее эффективны?

В какой форме следует представлять знания?

Некоторые виды знания носят процедурный характер. То или иное множество понятий, пожалуй, лучше всего может быть охвачено с помощью совокупности продукций. Другие виды знаний являются фактическими и относятся к некоторому спектру возможных методов представления, от простых таблиц до весьма изощренных систем фреймов. Допускающее прямой вызов явное обращение к каждой процедуре имеет преимущества. Иногда вся система может представляться в виде некоторой мощной метафоры, которая облегчает решение задачи благодаря резко выраженным свойствам аналогий. Изучение их близко к рассмотрению случаев в юридической школе.

Как много требуется знаний?

Если известно, какого типа знания необходимы для данной задачи, то возникает следующий стратегический вопрос, а как много? Сорок фактов, четыреста или четыре тысячи? Может ли дюжина основных методов охватить большинство случаев? Здесь наблюдается тенденция к сильной переоценке. Что-то вроде феномена "раз-два-три-бес- конечность". После того как мы убеждаемся, что задача сложна, мы поспешно предполагаем, что она чрезвычайно сложна. Однако мы уже имели случай убедиться, насколько мало знаний требуется для квалифицированного решения задачи на геометрическую аналогию. По крайней мере для этой задачи "бесконечность" оказывается небольшой.

Одна из причин появления такого вопроса о количестве знаний связана с требованием о разумном распределении ресурсов между различными совокупностями знаний. Другая состоит в том, что представление о размерах задачи придает храбрости, поскольку, даже если этот размер оказывается большим, узнать плохую новость все-таки лучше, чем подозревать, что ситуация хуже, чем она есть на самом деле.

Какое же именно знание нам необходимо?

В конечном итоге нам нужно знание в том смысле, который содержится в этом слове. В задаче на геометрическую аналогию нам необходим метод определения соотношений СЛЕВА и СВЕРХУ, в интегральном исчислении нам необходима таблица основных форм, в теории электромагнитного поля нам необходимы уравнения Максвелла и устройства распознавания специальной геометрии, в генетике нам нужен закон Менделя и метод подсчета комбинаций. Основная задача при изучении предмета состоит в накоплении таких знаний. Будет ли это интригующей задачей или малоувлекательной рутиной, зависит от того, понимаем ли мы, что вопросы что и сколько одинаково важны.

Необходимо помнить, что понимание фактов и процедур, относящихся к данной предметной области, не то же самое, что простое запоминание. Четкий и ясный перечень знаний, необходимых для данной области,- это не то же самое, что простое заучивание формул. Формулы представляют собой как бы скомпилированное знание. Точно так же как скомпилированные машинные программы, запомненные формулы дают очень мало в смысле доступа к источникам, естественным результатом чего является отсутствие реакции даже на самое слабое неожиданное изменение. Или, не обращаясь к аналогии с вычислительной машиной, формулы - это сущности, необратимым образом выделенные из общей методики, благодаря их достоинству давать быстрое резюме ситуации.

Сегодняшние системы квалифицированного решения задач опасно соблазнительны

Теперь мы приступим к рассмотрению того, какой ответ вопросы, касающиеся знаний, получили в контексте двух программ, которые вышли на уровень экспертов в своей области. Однако эти примеры следует рассматривать, отдавая себе отчет в следующем:

• В действительности имеется в виду гораздо большая работа, чем это может показаться по нашему краткому описанию. Годы были потрачены коллективом ученых, прежде чем основные стратегии были превращены в работающую полезную систему.
• Успех в создании квалифицированных устройств решения задач зависит от кооперации квалифицированных людей. Выделение в явной форме того, что им известно, и того, как они работают, требует длительных и утомительных коллективных обсуждений и анализа интроспективной информации, собираемой от согласных на кооперацию людей.
• Системы продукций - это лишь один инструмент. Примеры настоящей главы таковы, что может быть использована простая методика продукций, но остается неясным, насколько часто это будет так в других случаях. Безусловно, можно указать на ряд ограничений.