необходима для достижения заданной цели, является необходимым средством управления сложными процессами. Конечные программы должны быть рациональными в вычислительном отношении. Выразительность и эффективность являются взаимосвязанными характеристиками оценки языков представления знаний. Многие достаточно выразительные средства представления в одних классах задачах совсем неэффективны в других. Разумный компромисс между эффективностью и выразительностью – сложная задача для разработчиков интеллектуальных систем. По существу, способ представления знания должен обеспечить естественную структуру выражения знания, позволяющую решить проблему. Способ представления должен сделать это знание доступным компьютеру и помочь программисту описать его структуру [264, стр. 58-59]. Учитывая наши выводы о неадекватности исчисления предикатов для решения многих задач ИИ, мы считаем, что разработка новых представлений в виде миварного информационного подхода является закономерным развитием теории ИИ в 21 веке.
Семантические сети как альтернатива исчислению предикатов. Особое внимание необходимо уделить передаче сложных семантических значений. У Дж. Люгера подчеркнуто, что во многих областях ИИ решение задачи требует использования высокоструктурированных взаимосвязанных знаний [264, стр. 63]. Для описания предмета реального мира необходимо не только перечислить его составные части, но и указать способ соединения и взаимодействия этих частей. Структурное представление предметов используется во многих задачах. Кроме того, семантические отношения необходимы для описания причинных связей между событиями. Да, в обоих этих случаях взаимосвязи и взаимоотношения могут быть описаны группой предикатов, но для программиста, имеющего дело со сложными понятиями и стремящегося дать устойчивое описание процессов в программе, необходимо некоторое высокоуровневое представление структуры процесса. Предикатное описание можно представить графически, использую для отображения предикатов, определяющих отношения, дуги или связи графа. Такое описание, называемое семантической сетью, является фундаментальной методикой представления семантического значения. Поскольку отношения явно выражены связями графа, алгоритм рассуждений о предметной области может строить соответствующие ассоциации просто следуя по связям, что значительно эффективнее, чем утомительный и исчерпывающий поиск в базе данных, содержащей описания на языке предикатов [264, стр. 64].
Как видим, принцип адекватности представления знаний здесь очень хорошо работает: при одинаковой выразительности семантических сетей и предикатов эффективность поиска явно лучше для семантических сетей с их явным описанием связей. Таким образом, нам остается согласиться с Дж. Люгером в том, что "теория графов эффективно и естественно выражает сложные семантические знания. Кроме того, она позволяет описывать структурную организацию базы знаний. Семантические сети – это достойная