Он не мог
видеть, но мог "определять положение"
предметов в заданных X-Y координатах. Он
мог "передвигать" предметы. Вот диалог
между Виноградом (жирный шрифт) и
SHRDLU (большими буквами), снабжен-
ный комментариями Маргрет Боден (кур-
сив).

1. Подними большой красный блок.

ОК.

Система отвечает "ОК", когда она
выполняет команду. Чтобы, взять крас-
ный блок, она должна освободить его,
найдя место для зеленого блока и убрав
его. (На Рисунке изображено начальное
состояние.)

Я НЕ ПОНИМАЮ, КАКУЮ ПИРАМИДУ
ВЫ ИМЕЕТЕ ВВИДУ.

В сцене есть три пирамиды, nodmo
му программа не делает ничего.

3. Найди блок, который длиннее того,
который ты держишь, и помести его в
ящик.

Система должна вычислить, что
имется и виду not) слонами "тот" и
"его", а такж.е исполь.юнать дедукцит,
чтобы решить, какой блок она держит.
Я ПОЛАГАЮ, ЧТО ПОД "ЕГО" ВЫ ИМЕ
ЕТЕ В ВИДУ БЛОК, КОТОРЫЙ ДЛИН-
НЕЕ ЧЕМ ТОТ, КОТОРЫЙ Я ДЕРЖУ.

Это напечатано нам для сведения.
ОК.

Чтобы поднять более длинный синий
блок, рука должна поставить на место
красный.

4. Что (теперь) содержится и ящике?

СИНЯЯ ПИРАМИДА И СИНИЙ БЛОК.

5. На чем стоит эта пирамида?

Ранее система реагировала на слово
"пирамида", отвечая "Я не понимаю, на.
кую пирамиду вы имеете в виду". Теперь
она предполагает, что мы имеем в ниду
ту, которую только что упоминали.
НА БЛОКЕ.

6. Сколько блоков находится не в ящи-
ке?

Отрицания, такие как "не" и "нет",
обрабатываются и зависимости от
того, стоят ли они в предложениях
или группах существительных (напри-
мер, "нет ящиков").
ИХ ЧЕТЫРЕ...

35. Есть ли что-нибудь, что больше,
чем всякая пирамида, но столь широ-
кое, как то, на чем она стоит?

Искусственный интеллект
523

ШРДЛУ (SHRDLU) (продолжение)

Система понимает числительные
"каждый", "всякий", "некоторый" и т.д.
Здесь "она" относится к группе суще-
ствительных в этом же предложении,
но на два уровня выше по дерену анали-

ДА, СИНИЙ БЛОК.

36. Получается шпиль?

ИЗВИНИТЕ, Я НЕ ЗНАЮ СЛОВА
"ШПИЛЬ".

Система немедленно останавливает-
ся, если видит слово, которое она не
может вычислить.

37. "Шпиль" - это куча, которая со-
держит два зеленых куба и пирамиду.

Кавычки оказывают, что мы опре-
деляем новое слово.
Я ПОНИМАЮ.

НЕТ.

Новое определение использовано как
описание для опознания шпилей.

43. Есть ли что-нибудь справа от крас-
ной пирамиды?

ДА. ЕСТЬ ЧЕТЫРЕ ОБЪЕКТА: ЯЩИК,
КРАСНЫЙ КУБ, СИНЯЯ ПИРАМИДА И
БЛОК, НАЗВАННЫЙ СУПЕРБЛОК.

Если у объекта есть название, оно
используется для облегчения его иден-
тификации в ответах.

44. Спасибо.

ПОЖАЛУЙСТА!

Идиомы можно определять без моди-
фикации грамматики.

38. Есть ли сейчас какие-нибудь шпи-
ли?

сие прийти, но одновременно он является контрактом, заключенным на
условиях молчаливого соглашения. Если этот концерт будет перенесен,
скажем во Владивосток, вы скорее всего не сможете выполнить свое обе-
щание, но будете утверждать, что хотя это и не предусматривалось согла-
шением, но было принято как само собой разумеющееся. Технически вас
можно было бы обвинить в "нарушении вашего слова". Мы, люди, делаем
это постоянно. И все же машины честны до тошноты (нерушимы в выпол-
нении правил), и разработка программы, которая могла бы подражать не-
буквальным речевым актам человека,- это весьма сложное интеллекту-
альное предприятие.

Рассмотрим следующий диалог (из: Виноград, 1981):

Я хочу пить.

В холодильнике есть немного воды.

Где? Я не вижу.

В клетках баклажана.

Разве В лжет? Ну, и да, и нет. Многие согласятся, что хотя В и ввел в
заблуждение А, который просто хотел глоток воды, тем не менее утверж-
дения В абсолютно правдивы.

У Винограда, очевидно, двоякая цель. Он интересуется техническими
аспектами речевых действий, которые должны стать неотъемлемой час-

Мышление и интеллект - естественный и искусственный
524

тью понимающей системы ИИ. И кроме того, включение речевых действий
в компьютерную программу означает значительное изменение точки зре-
ния. Использование речевых действий вводит в игру новые факторы: оно
заставляет нас задуматься,- что мы имеем в виду, когда говорим; оно
помогает прояснить дихотомию объективного и субъективного; и оно при-
дает центральное значение усилиям, направленным на дальнейшее прояс-
нение роли контекста.

В процессе разумного общения с человеком ШРДЛУ использует зна-
ния о мире, и то же самое делают другие программы, в составе которых
предусмотрены те или иные формы человеческого понимания. Среди наи-
более известных и наиболее спорных - программа понимания языка, раз-
работанная в Йельском университете Роджером Шенком. Исследования
Шенка преследовали несколько целей, включая разработку программы,
способной понимать письменный текст, кратко излагать его существенные
части, переводить его на другой язык и отвечать на вопросы по его сути.
Шенк и его коллеги скоро обнаружили, что люди понимают гораздо боль-
ше, чем просто ряды слов естественного языка (как делал Виноград - см.
выше). Он иллюстрирует этот момент следующим рассказом: "Джон по-
шел в ресторан. Он заказал сэндвич. Официант принес его быстро, поэто-
му он дал ему большие чаевые". Вопрос: Съел ли Джон сэндвич? Запла-
тил ли он за него?

Когда я говорю вам "Я был в Венеции прошлым летом", вы можете в
свою очередь задать мне много вопросов более или менее но существу:

Потратил ли я сколько-то денег? Летел ли я самолетом? Или плыл на
корабле?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239