Джон Маккарти
В это же время Маккарти вместе с Хэйесом занимался проблемами эпист! мологических и эвристических аспектов задач искусственного интеллекта Они предположили, что изучать проблемы общности гораздо проще в рай ках эпистемологического подхода. Разница состоит в том, что при эписшмологическом подходе требуется полный набор фактов, гарантирующий, что некоторая стратегия достигает цели, в то время как эвристический подход предполагает поиск приемлемой стратегии исходя из наличных фактов.
Основная идея работы состояла в создании базы данных “здравого смысла” общего назначения. Информацию “здравого смысла”, имеющуюся у людей, предполагалось записать в логической форме и включить в базу данных. Любая программа целенаправленного поиска могла бы обратиться к ней за фактами, необходимыми для того, чтобы решить, как достигнуть поставленной цели. Наиболее значимыми фактами базы данных должны были быть факты с результатами действий робота, пытающегося перемещать объекты с одного места на другое.
Изучение этой проблемы привело к созданию в 1960 году “исчисления ситуаций”, целью которого было нахождение способа описания результатов действий вне зависимости от проблемной области. Однако ситуационное вычисление было применимо только в том случае, когда рассуждения о дискретных событиях, результатом каждого из которых является новая общая ситуация, имеют смысл. Непрерывные события и события, происходящие одновременно, теорией не охватывались. Оказалось, что, к сожалению, практически невозможно использовать ситуационное исчисление даже для довольно ограниченных задач. Использование универсальных программ для доказательства теорем приводило к слишком медленной работе программы, потому что в 1969 году программы для доказательства теорем не имели средств управления поиском. Все это привело к созданию системы STRIPS, в которой использовались только логические рассуждения в рамках конкретной ситуации. Формализм системы STRIPS был более ограниченным, чем исчисление ситуаций в полном объеме. Чтобы избежать противоречий, необходимо было аккуратно выбирать факты, входившие в число аксиом. Эти противоречия могли возникать при невозможности удалить высказывание, которое не являлось бы истинным в результате действия происшедшей ситуации.
Другим теоретическим достижением Джона Маккарти являлся метод ограничений для немонотонных рассуждений. Немонотонность значительно расширила возможности выражения универсальных знаний о результатах событий в ситуационном исчислении. Она также дала метод решения проблемы фрейма, которая, по мнению Маккарти, была еще одним препятствием для достижения общности.