ВВЕДЕНИЕ
Научные исследования в области автоматизации процесса ответа на вопрос всегда были непосредственно связаны с исследованиями в других областях. Так, программа Вудса LSNLIS отвечает на вопросы, относящиеся к характеристикам лунных пород (см.
Woods, 1972). Разработанная Виноградом система SHRDLU отвечает на вопросы о том, как обращаться с кубиками, находящимися на столе (см. Winograd, 1972). Система MYCIN Шортлифа, отвечая на заданные ей вопросы, помогает врачам диагностировать болезни и выписывать лекарства (см. Shortliffe, 1974). Система SAM, созданная Шенком (см. Sc hank et al., 1975), читает небольшие рассказы и отвечает на разнообразные вопросы по прочитанному материалу. Хотя все эти системы и программы ориентированы на вопросно- ответный диалог, каждая из них моделирует его по-своему.Каждая из перечисленных программ имела свои индивидуальные особенности, в связи с которыми ей вплотную пришлось столкнуться с проблемой автоматизации ответа на вопрос. Так, программа Вудса предназначалась для ученых в качестве надежной информационнопоисковой программы, тогда как Виноград использовал ответы на вопросы, чтобы продемонстрировать интеллектуальные возможности компьютера в понимании мира кубиков. Шортлиф хотел разработать программу, которую могли бы использовать врачи, обращающиеся к базе знаний системы за различными объяснениями, тогда как Шенка интересовало то, как используются самые общие знания о мире при автоматической переработке текстов на естественных языках. Мои собственные научные исследования в области вопросно-ответных диалоговых систем были связаны с системой SAM и другими концептуальными системами понимания текстов на естественном языке, для которых умение отвечать на вопросы является демонстрацией понимания (см. Lehnert, 1975а; Lehnert, 1976; Schank and Abelson, 1976).
Wendy Lehnert. Problems in question answering.— In: „Cognitive Constraints on Communication" (eds.
by L. Vaina and J. Hintikka), 1984.© 1984 by D. Reidel Publishing Company.
Вот пример рассказа, который был введен в систему SAM:
ВХОД В SAM: Джон поехал в Нью-Йорк на автобусе. По дороге он разговорился с некоей пожилой леди. Перед тем как выйти из автобуса, он поблагодарил водителя. Он поехал в метро в ресторан ,,Леон“. В метро его обчистили. Он вышел из метро и вошел в ,,Леон“. Он заказал порцию супа с лапшой. Когда принесли счет, он обнаружил, что ему нечем расплачиваться. Хозяин сказал ему, чтобы он пошел мыть тарелки на кухню. Когда он вышел из ресторана, он поехал на автобусе в Нью-Хейвен.
После того как система SAM обработала данный текст, имел место следующий диалог. На вход в SAM были поданы вопросы, ответы на которые давала система.
В1: С какой целью Джон поехал в Нью-Йорк?
01: Джон поехал в Нью-Йорк, потому что он хотел пойти в ,,Леон“.
В2: Каким образом Джон, добрался до ,,Леона“?
02: Джон поехал в Йью-Йорк на автобусе, а затем он поехал в ,,Леон“ в метро.
ВЗ: Случилось ли что-нибудь в автобусе?
03: В моей памяти об этом нет никаких сведений.
В4: Случилось ли что-нибудь необычное в метро?
04: Вор обчистил карманы Джона.
В5: Что заказал Джон?
05: Джон заказал суп с лапшой.
В6: Случилось ли что-нибудь необычное в ресторане?
06: Джон обнаружил, что не может оплатить счет, и
поэтому он должен был идти мыть тарелки.
В7: Почему Джон не мог оплатить счет в ресторане?
07: Потому что у него не было денег.
В8: Почему у Джона не было денег?
08: Потому что вор обчистил карманы Джона.
В9: Каким образом смог Джон доехать на автобусе в Нью- Хейвен?
09: Вероятно, у него был билет.
Если вы попытаетесь создать программу, отвечающую на вопросы того же рода, что и SAM, то перед вами встанут различные сложные проблемы, отражающие реальные сложные ситуации, с которыми сталкивается при ответе на вопрос человек. В настоящей работе будут затронуты некоторые проблемы, связанные с тем, как понимает человек заданные ему вопросы и каким образом дает на них ответы.
Интеллектуальные процессы, лежащие в основе вопросно-ответной (В/О) деятельности, занимают весьма обширное место в сфере человеческого познания. Самые заметные из них являются составной частью социального взаимодействия и вербального поведения ведущих диалог людей. Наиболее скрытые процессы имеют отношение к форме представления и организации информации в памяти. Некоторые из процессов, описываемые в этой работе, были реализованы в компьютерных программах типа SAM. Я буду каждый раз указывать, какие фрагменты В/О диалога были смоделированы в вычислительной программе. Поскольку мой интерес к автоматизации В/О-процессов возник из занятий моделированием В/О деятельности человека, нет необходимости различать процедуры, применяемые вычислительным устройством, и процедуры, используемые человеком; я придерживаюсь того мнения, что искусственный интеллект различных устройств должен определяться и описываться через интеллект человека, а разработки в области интеллектуальной деятельности машин должны явиться следствием работ по моделированию деятельности человека.Полное содержание В/О-диалога может быть рассмотрено на трех уровнях. На самом высоком уровне В/О-диалоги представляют собой разновидность социального взаимодействия между людьми или среди людей. На следующем уровне создание В/О-диалога предполагает обработку текста на естественном языке. Под этим я прежде всего имею в виду способность понимать и порождать фразы на естественном языке, письменном или устном. Наконец, на третьем, самом низком, уровне мы можем подойти к ответам и вопросам с точки зрения организации памяти и поиска хранящейся в ней информации. Многое можно сказать о семантической характеристике вопросов и ответов, но только если рассматривать их на всех трех уровнях.
Представленный в работе анализ вопросов и ответов иерархично организован в соответствии с этими тремя уровнями. Далее мы будем говорить о них как об уровнях социального взаимодействия, языковой обработки и поиска в памяти.
II.