ОТВЕТЫ НА ВОПРОСЫ И НАПРАВЛЕННЫЕ УМОЗАКЛЮЧЕНИЯ
И, наконец, системе, неспособной делать ненаправленные умозаключения, по-видимому, будет исключительно трудно отвечать на вопросы по достаточно сложным текстам. Рассмотрим такой текст:
Janet wanted to trade her colored pencils for Jack’s paints.
Jack was painting a picture of an airoplane. Janet said to him, "Those paints make your airoplane look bad."‘Дженет хотела обменять свои цветные карандаши на краски Джека. Джек рисовал самолет. Дженет сказала ему: "Из-за этих красок твой самолет получается некрасивым".’
Отметим, что система с направленными умозаключениями во время обработки входного текста не усомнится в том, что слова Дженет — чистейшая правда. Но предположим, что мы спросим систему о том, верит ли сама Дженет своим словам. Каким образом сможет система ответить на этот вопрос отрицательно? Пусть мы задаем правило, согласно которому предполагается, что человек верит в то, что говорит, если только у нас нет оснований для противоположного мнения. Но как показать, что у Дженет были причины не верить в то, что она сказала? Число причин, по которым человек может лгать, столь велико, что не следует и пытаться искать каждую из них в приведенном тексте. Гораздо более предпочтительным представляется противоположный путь, при котором мы начинаем с самого текста и выводим из него умозаключение о том, что Дженет имеет основания для лжи. Но если в данном случае информацию о возможности лжи можно вывести из части текста, непосредственно предшествующей словам Дженет, то в другом, реальном случае подобная информация может находиться достаточно далеко от тех утверждений, которые следует признать ложными,— и снова встает вопрос о том, каким образом может система, не имеющая ненаправленных умозаключений, выработать информацию такого рода.