Рис. 96

Мы можем использовать агентов «И» для многих типов распознавания, но эта концепция также имеет серьезные ограничения. Если попытаться опознать таким образом стул, мы, скорее всего, потерпим неудачу, настаивая на том, что стул есть нечто с четырьмя ножками, сиденьем и спинкой. Ведь мы почти никогда не видим всех четырех ножек стула одновременно, обычно минимум одна ножка не видна. Кроме того, если кто-то сидит на стуле, сиденья тоже видно не будет. В реальной жизни схема опознания окажется неэффективной без наличия идеальных свидетельств. Более разумная схема не требует соблюдения всех условий определения; вместо того она будет «взвешивать доказательства» наличия или присутствия стула. Например, мы могли бы создать агента, который становился бы активным при обнаружении пяти или более из шести описанных признаков стула

Рис. 97

Эта схема также может приводить к ошибкам. Она станет игнорировать стулья при условии, что многие признаки не видны. Она будет отождествлять стулья с другими предметами, если перечисленные признаки присутствуют, но расположены иначе – например, если все четыре ножки прикреплены к одной и той же стороне «сиденья». Обыкновенно недостаточно просто убедиться в наличии всех необходимых частей, нужно также проверить их размеры и соотношения, или наш «узнаватель» не отличит стул от кушетки и даже от груды палок. Неспособность выявлять соотношения обыгрывается, кстати, в особой категории абсурдных шуток:

У чего восемь ног и оно летает?

Это струнный квартет в зарубежном туре.

19.7. Изучение признаков

19.7. Изучение признаков

В схеме «взвешивания доказательств» имеются важные особенности. Наше исходное побуждение состояло в том, чтобы просто подсчитать количество доказательств того, что объект является стулом. Но не все признаки имеют равную ценность, поэтому следует улучшить нашу схему, придав различную «весомость» разным свидетельствам.

Рис. 98

Как можно помешать «узнавателю» принять стул за стол, который тоже имеет на вид четыре ножки и сиденье? Один из способов состоит в том, чтобы попытаться изменить «весомости». Но если у нас уже есть «узнаватель» стола, мы можем использовать его выводы в качестве доказательства наличия стула, присвоив его показателям отрицательное значение! Как определить, какие «весомости» присваивать каждой функции? В 1959 году Фрэнк Розенблатт изобрел гениальную машину оценки признаков, названную «Перцептрон». Эта машина применяла процедуру, позволявшую выводить характеристики «весомостей», когда наставник сообщал ей, какие именно различия неприемлемы.