Сравнительный анализ результатов 3 страница

вода____________________домик ?

вода________волк________домик 3

вода________волк________домик ?

вода домик 5

вода________волк________домик ?

Варианты делятся на несколько групп, расположенных в порядке возрастания уровня сложности. Внутри каждой группы варианты также расположены в порядке возрастания сложности. Классификация вариантов проведена по двум признакам. Один признак - степень полноты исходной ин­формации, необходимой для решения. Чем выше полнота ис­ходной информации, тем меньше практических действий Должен совершить ребенок, чтобы обнаружить недостающую

Пакет компьютерных игр

информацию, и тем короче требуемая цепочка рассуждений. Второй признак классификации - является ли исходная ин­формация позитивной или негативной. Информация считается позитивной, если видны номера и цвета безопасных домиков, из которых можно выпускать поросят. В этом случае ребенок сразу может нажать нужные клавиши. Исходная информация считается негативной если видны номера и цвета опасных домиков. В этом случае ребенок может определить, какой домик может быть безопасен, не непосредственно, визуально, а путем рассуждений (например, применив метод исключения). Краткая характеристика всех вариантов представлена в таблице.

N варианта степень вид ис- число до- максимальн
  полноты ходной миков, ое число
  исходно и информа- номера и ходов, не-
  ин- ции цвета ко- обходимое
  формац   торых из- для решения
  ИИ   вестны  
полная позитивы 5 (все)
    ая    
полная позитивн 1 безопас-
    ая +не- ный + 3  
    гативная опасных  
полная негативн 3 опасных
    ая    
неполна позитивн 1 безопас-
  я ая +не- ный + 2  
    гативная опасных  
неполна позитивн 1 безопас-
  я ая +не- ный + 1  
    гативная опасный  
неполна позитивн 1 безопас-
  я ая ный  
неполна негативн 2 опасных
  я ая    
неполна я негативн 1 опасный
    ая    
информация отсут-
  ствует      

А.Н.Поддъяков 131

Под ходом понимается вызов двух поросят из домиков.

В вариантах 1-3 ребенок может определить пару нужных клавиш без предварительных проб, либо непосредственно увидев номера и цвета безопасных домиков, либо установив их методом исключения (поскольку номера и цвета всех опасных домиков известны). Вариант 1 не требует каких-либо интеллектуальных усилий от ребенка. Он необходим для освоения игровой ситуации и правил игры. Варианты 2 и 3 предназначены для того, чтобы ребенок научился делать выводы на основе негативной информации и совершал осмысленные ходы на основе предварительного анализа си­туации, а не хаотически перебирал клавиши.

Варианты 4-9 характеризуются отсутствие полной исходной информации. Здесь ребенок уже не может сразу определить нужную клавишу и должен осуществлять пробующие, исследовательские действия, чтобы добыть необходимые све­дения. Проанализировав исходную информацию (если она есть), ребенок выбирает ту или иную пару клавиш. Нажав их, он должен проанализировать полученную информацию и построить следующий ход, достаточно информативный и ре­зультативный. Наиболее сложен в этом отношении вариант 9, в котором вообще не содержится информация о номерах и цветах домиков. Он интересен и взрослым.

Таким образом, в процессе данной игры у детей форми­руются следующие умения: анализировать неполную инфор­мацию об объектах, выдвигать вероятностные гипотезы о связях между ними, строить стратегию практических иссле­довательских действий для проверки этих гипотез в форме поискового комбинаторного перебора, менять стратегию в зависимости от полученной информации.

5. В игре "Волшебники" реализован принцип системного подхода, в соответствии с которым включение элемента одной системы в другую систему трансформирует и сам элемент, и эту вторую систему. Программа предлагает разветвленную сеть различных задач, начиная с доступных дошкольникам и кончая сложными даже для взрослых.

Данная игра относится к типу реверси (реверси - игра на шахматной доске, по которой, в частности, проводятся чем­пионаты мира). Но наша игра разработана со специальной Целью изучения и формирования комбинаторного логического мышления и имеет ряд важных отличий. Одна из ее прин­ципиальных особенностей состоит в том, что игровой ход

132________________________Пакет компьютерных игр

включает воздействие фазу на два объекта. Кроме того, она содержит возможность экспериментирования в условиях не­определенности.

В игре имеются добрые и злые волшебники, которые могут взаимодействовать между собой и превращать друг друга по определенным логическим правилам. Они расположены на экране в двух параллельных горизонтальных рядах - один под другим. Каждый ряд может содержать от 1 до 5 персонажей, но для осуществления превращений необходимо, чтобы один из рядов включал в себя не менее трех элементов. Численное соотношение и взаимное расположение персонажей задают уровень сложности игры. Игровое действие состоит в обмене местами одного персонажа верхнего ряда и одного персонажа нижнего ряда. Если в результате обмена персонаж оказался между двумя "чужими" (то есть злой между двумя добрыми или добрый между двумя злыми), то он тоже пре­вращается в "чужого". При всех остальных вариантах соседства превращение не происходит. То есть персонаж не изменяется, если он попадает между двумя "своими", или "своим" и "чужим", или в край ряда. Необходимо подчеркнуть, что превращению подвергаются только персонажи - участники обмена, то есть те, кто только что перешел на другое место. Остальные не изменяются даже несмотря на возникшее в ре­зультате обмена неблагоприятное соседство. Рассмотрим пример.

Здесь при обмене среднего доброго на крайнего злого добрый попадает в край ряда и не изменяется, а злой попадает между двумя добрыми и превращается в доброго.

Игровые задания могут быть различными: превратить всех злых персонажей в добрых; перевести персонажи из од­ного расположения в другое, не изменив их численного соот­ношения и т.д.

Можно видеть, что при выборе хода ребенок должен про­анализировать минимум 6 взаимодействующих факторов: 2 фактора - это сами участники обмена и 4 фактора - соседство слева и справа от каждого из них. Эта задача значительно облегчается благодаря наглядности представления факторов и простоте правил их взаимодействия.

Игра имеет 5 вариантов: "Все персонажи видны", "Игра вслепую", "Игра с активным противником", "Игра вслепую с

А.Н.Поддъяков ___________________________________133

активным противником", "Придумай задачу сам". В первых четырех вариантах игровой целью является превращение злых персонажей в добрых. В целом, эти 4 варианта расположены в порядке увеличения сложности, но при этом каж-дый из них содержит и простые, и сложные задания. В пятом варианте ребенок может сам придумывать новые позиции, новые игровые цели и экспериментировать с ними, используя все возможности предшествующих вариантов, а также некоторые дополнительные.

Вариант "Все персонажи видны" содержит 6 заданий с различным соотношение добрых и злых волшебников: от за­дания "3 добрых против 2 злых" до "2 добрых против 5 злых". Первое задание очень простое, а последнее достаточно трудно даже для взрослых, поскольку в нем необходимо вначале спланировать цепочку подготовительных обменов, а лишь затем можно осуществлять превращения.

Вариант "Игра вслепую" содержит задания на исследование ситуации и принятие решения в условиях неопределенности. Все персонажи в заданиях этого варианта закрыты одинаковыми щитами, так что невозможно отличить доброго от злого. После того, как играющий произвел обмен каких-либо двух персонажей, они становятся видны. Тем самым ребенок может исследовать ситуацию. Однако очевидно, что играть в таких условиях надо осторожно, внимательно про­думывая ходы. Иначе можно осуществить нежелательные превращения, которые могут оказаться необратимыми. При­нятие решения требует здесь специальных стратегий. Данный вариант содержит 7 подвариантов: от "8 добрых против 2 злых" до "2 добрых против 8 злых". Последний подвариант особенно сложен, поскольку даже одно ошибочное превра­щение доброго в злого приводит к тому, что выигрыш ста­новится невозможен - для превращения злых нужно минимум ДЭа добрых

Вариант "Игра с активным противником" содержит. 5 подвариантов: от задания "8 добрых против 2 злых" до "4 Добрых против 6 злых". После каждого хода играющего на экране появляется злой персонаж, который делает ход за злых. Этот вариант сложнее предыдущего, поскольку ребенок Должен находить наиболее эффективные обмены, максимально улучшающие положение добрых и ухудшающие положение злых. Любые ошибочные или просто неточные ходы •прающего сразу используются "противником".

134________________________Пакет компьютерных игр

Вариант "Игра вслепую с активным противником" наи­более труден. Он объединяет в себе два предшествующих ва­рианта, причем персонаж, играющий за злых, "видит" сквозь щиты, то есть владеет полной информацией, и после его ходов обмениваемые персонажи не становятся видимыми. Обратной связью для играющего могут служить открываемые им при обмене персонажи, ходы злого и изменение счета на табло, показывающем число добрых и злых персонажей. Уровень сложности заданий определяется численным соотношением добрых и злых персонажей и соотношением их видимой и закрытой части. Первый параметр варьирует от "8 добрых против 2 злых" до "6 добрых против 4 злых", второй -от 50% невидимых до 100%.

В варианте "Придумай задачу сам" играющий может сам строить два ряда персонажей, закрывать часть из них или всех щитами, изменять порядок их расположения на случайный с помощью команды "перетасовать", вызывать активного противника или же персонаж, играющий, наоборот, за добрых, стирать старую позицию и начинать новую. Тем са­мым он получает возможность создавать и исследовать си­туации, выходящие за рамки заданий предшествующих ва­риантов. Например, он может поставить сам себе задачу вы­яснить, какие ситуации являются потенциально выигрыш­ными, а какие - проигрышными даже при безошибочной игре, какова "критическая масса" невидимых персонажей, де­лающая ситуацию проигрышной, и т.д.

Таким образом, данный пакет компьютерных игр позво­ляет предлагать детям разнообразные комбинаторные логи­ческие задачи со взаимодействием факторов, различающиеся по содержанию и уровню сложности, а также предоставляет ребенку возможность самому строить многофакторные си­туации и экспериментировать с ними.

Литература

1. Поддьяков А.Н. Мышление дошкольников в процессе экспериментирования со сложными объектами // Вопр. пси­хологии. N 4. С. 14-24,

2. Функе И., Френш П.А. Решение сложных задач: иссле­дования в Северной Америке и Европе // Иностранная пси­хология. 1995. Т. 3. N 5. С. 42-47.

А.Н.Поддъяков____________________________135

3. Schauble L. Belief revision in children: The role of prior Icnowledge and strategies for generating evidence // Journal of Experimental Child Psychology. 1990. Vol. 49(1). P. 31-57.

ОТ КРИТИКИ КОННЕКЦИОНИЗМА К

ГИБРИДНЫМ СИСТЕМАМ ОБРАБОТКИ

ИНФОРМАЦИИ

ЦепцовВЛ, Институт психологии РАН.и

Коннекционизм, заметные успехи которого были с неко­торой долей непонимания отмечены Федором и Пылишиным во введении к недавно (1995) переведенной на русский язык статье, остался практически незамеченным в отечественной психологии. Это было обусловлено, с одной стороны, мощ­ными теоретическими традициями психологии деятельности, общения и нейролингвистики, которые создавали консерва­тивный фон по отношению к нововведениям, с другой - ката­строфическим отставанием компьютерных наук и соответ­ственно почти полным отсутствием междисциплинарных ис­следований в этой области.

В отечественной психологии время от времени появлялась умозрительная критика кибернетического подхода, киберне­тической метафоры, однако это относилось в большинстве случаев к общим вопросам сопоставления "живой" психологии и "мертвой" машины. В западной психологии уже началась эпоха когнитивной психологии, которая ставила своей задачей изучение процессов обработки информации человеком и для нее, имеющей перед глазами достижения разработчиков искусственного интеллекта, эта разница не было столь уж очевидной - достоинства этой метафоры были рассмотрены Б.М. Величковским (1982, ее. 54-66).

Действительно, когнитивная система человека обрабаты­вает информацию, и так называемая "компьютерная метафора" в отношении психологической системы не так уж далека от реальности. Еще со времен Декарта, "Хомо Механикус" стал одной из полноправных ипостасей человека в физическом мире. Согласно тезису о различении протяженной смертной субстанции (кости, мускулы, нервы и т.д.) и бессмертной непротяженной (мысли), человек в "протяженном" измерении целиком сопоставим с машиной. Посылка, воз-

14*Работы выполнена при финансовом содействии Российского Фонда Фундаментальных Исследований N96-06-803496 и Российского Гуманитарного Научного Фонда N95-06-17491

В.А Цепцое______________________________137

измерении целиком сопоставим с машиной. Посылка, воз­никшая на фоне средневекового уровня развития техники, в эпоху компьютеров приобретает совершенно новые черты.

Что представляет собой собирательный антропоморфиче­ский образ компьютера сегодня?

Даже у бытового современного компьютера есть органы восприятия развитые достаточно для того, чтобы различать образы и символы с более высоким разрешением, чем у чело­веческих органов чувств: сканеры, цифровые видеокамеры обеспечивают зрительное восприятие, микрофон - ввод звука, клавиатура - аналог системы тактильных рецепторов. У компьютера есть система декодирования аналоговых сигналов (перцептивных образов, получаемых от устройств ввода) в универсальный внутренний язык электрических импульсов, бегущих по кремниево-металлическим цепям, который в свою очередь преобразуется в "ментальный" язык кодов централь­ного процессора, доступных "пониманию" на вышележащих уровнях виртуальной машины.

Об этой виртуальной машине следует сказать особо. Своим отделением от компьютерного "железа" она обязана в первую очередь работам Ньюела, Саймона (1972) и Пыли-шина (1984). В значительной мере она является аналогом знаний человека и представляет собой совокупность элемен­тарных субстанциональных единиц и набор операций-примитивов, которые могут быть к ним приложимы. Примеры виртуальной машины - это интерпретаторы языка АДА, Си, ЛИСП, Пролога или любого другого языка программи­рования. Компьютер, благодаря виртуальной машине, пони­мает все правильно построенные выражения на том или ином языке, а в расширенном виде выдает сообщения об ошибках, делает подсказки для их исправления. Виртуальная машина выступает посредником-переводчиком между человеком, ко­торый формулирует свои запросы и команды на одном из языков высокого уровня (примеры выше), языком централь­ного процессора (языком низкого уровня), который в свою очередь передает команды периферическим "органам": обычно это дисплей - устройство перевода закодированной ин­формации в изображение. Принтер или плоттер служат для письма и рисования. Благодаря устройствам обработки звука обеспечивается как вывод образцов речи, так и ее синтез.

Итак, современный компьютер представляет собой создание достаточно высокой сложности и заслуживает сравнения

138________От критики коннекционизма к гибридным системам

с человеческой когнитивной системой, что вынуждает психо­логию по-новому рассматривать этого постоянно "эволюционирующего" конкурента человеческой психики. Начиная с 80-х годов стали все чаще появляться работы, в которых компьютер рассматривается как совершенная мо­дель человеческой когнитивной системы, но никак не макро-структурный аналог (Rumelhart, 1979); Abdi,1993). Модель кибернетическая, которая состояла из функциональных блоков ввода, хранения и переработки символьной информации, центральное место которой занимала машина Тьюринга, приводящая систему в состояние соответствующее символу на входе, была подвергнута критике. Эта критика была на­правлена на тех исследователей, которые представляли пси­хологическую систему обработки информации в качестве ли­нейной структуры "ленточного" типа. Такими моделями из­обилуют работы по обработке речи, текста, принятию реше­ний. На наш взгляд, обвинение того или иного автора в том, что из-за его модели проглядывает компьютер, лишь на том основании, что автор представляет переработку сигнала ли­нейно или использует понятия программирования, несостоя­тельно, так как онтологически это неверно. Скорее разра­ботчиков компьютеров следует обвинить в психологической метафоре при конструировании блок-схем для обработки информации внутри своих изделий, ведь очевидно, что вся внешне наблюдаемая психологическая активность человека связанная с обработкой символов (речь, чтение, письмо) ор­ганизована линейно.

Критика работ, которые рассматривали психологические механизмы независимо от того, метафорой каких механиче­ских или электронных устройств они являлись, была методо­логически верно и необыкновенно просто построена коннек-ционистами. Сначала был сформулирован вопрос о том, какая метафора может быть более точной в отношении психики. И вполне естественно, что ответ был: "мозг". То, что долгое время было источником психофизиологической проблемы и разделяло материальный субстрат с психикой, стало в работах коннекционистов объединяющим моментом.

Факты: мозг состоит из нейронов (около 10"), нейроны объединены между собой входными (дендритами) и выход­ными (аксонами) связями, каждый нейрон принимает сигналы и передает их, нейроны организованы послойно. Каждый нейрон работает параллельно остальным, что делает его ка-

В.А..Цепцов______________________________139

чественно отличным интегратором информации по сравне­нию с элементами линейно организованных схем. Все это, как и другие многочисленные свидетельства анатомического строения и физиологических функций мозга, делает его неза­менимым устройством, на фоне которого появляется психика и далее вся сложная система психологических проявлений его функционирования. На основе представления нейрона в ка­честве элементарного прототипа единицы "когнитивной" структуры в коннекиионионизме был сформулирован глав­ный тезис о параллельной распределенной обработке ин­формации (parallel distributed processing - PDF, Rumelhart and McClelland, 1986).

В работах коннекционистов элемент сети нередко иден­тифицируется с нейроном, как это делают представители сформировавшихся в отдельное направление нейронаук. Порой это приводит к смешению подходов, однако коннекцио-низм это прежде всего абстрактная модель, которая вводит абстрактное понятие единицы (unit), называемой иногда клеткой, иногда ячейкой, иногда процессором, и связи (connection), которая представляет собой информационный канал ограниченной пропускной способности.

Важным достоинством коннекционизма стало плодотворное взаимодействие психологов и разработчиков систем ис­кусственного интеллекта, что позволило осуществлять бы­стрый переход от теоретических моделей к виртуальным се­тям, которые моделировались на компьютерах, и эмпириче­ским данным, получаемым на основе применения коннекцио-нистских алгоритмов в психологическом эксперименте. Эту схему легко увидеть в работе по верификации модели ШОРТЛИСТ (SHORTLIST), которая позволила сравнить теоретические выкладки относительно процесса распознавания слов в устном высказывании: I) посредством соревнования множественно активированных лексических гипотез и 2) чувствительностью к просодической структуре предложения (McQueen, Morris, Cutler, 1994).

Первая материальная реализация сетевой модели вос­приятия - Перцептрон была создана всего четыре десятилетия назад и названа создателем Марк I (Rosenblatt, 1961). Она состояла из 400 элементов (20 X 20) и занимала пространство почти в две комнаты. Современный серийный сканер - аналог воспринимающей изображение сетчатки - имеет физическое разрешение 800 X 800 точек на дюйм, то есть, на

140________От критики коннекционизма к гибридным системам

площади приблизительно в 6.25 кв.см, размещено 640000 воспринимающих элементов, выполняющих работу, похо­жую на перцептрон Розенблатт.

Элементарная коннекционистская модель (Рис.1) состоит из конечного числа элементарных процессорных единиц (входной слой из I элементов, выходной слой из J элементов), которые объединены связями с изменяемой за счет того, что каждый элемент может изменять пропускную способность канала, интенсивностью, называемою обычно весом. Связи элементов представляют в виде матриц весов: М и W. Каждый входной элемент связан с каждым выходным элементом: М = KxI,W = JxK . Архитектура наиболее простой сети включает только два слоя - входной и выходной, однако такая сеть не может, например, обучаться нелинейно. Введение промежуточного скрытого слоя (К) позволяет устранить этот недостаток. Любой стимул в этой модели соотнесен с вектором активации входных элементов сети (I), множество связей объединено в матрицу, и ответу сети также соответствует вектор активации элементов (J).

Рис. 1. Архитектура сети с промежуточным скрытым слоем

ВЛ.Цепцое_______________________________________Ш_

Цель коннекционистской сети (это понятие очень важно, так как позволяет уже на этом этапе ввести не функциональ­ную, а интенциональную трактовку поведения живой си­стемы) в том, чтобы ассоциировать вектор входа с вектором выхода или трансформировать стимул в ответ. Простым примером ассоциативной работы будет установление конфи­гурации параметров связей (заполнение матрицы, которая, условно, была пуста, значениями весов), другими словами, между элементами сетевой структуры устанавливается ассо­циативная связь, выраженная матрицей весов, а в матрице количество строк соответствует множеству элементов первого слоя (входного), и количество колонок - множеству эле­ментов второго слоя (выходного).

Основная задача сети, подобной перцептрону, - обучиться правильно реагировать на стимул, то есть поставить вектор входа в соответствие с вектором выхода. Для этого сеть должна "видеть" или "знать" ответ, который необходимо вы­звать, а также получать информацию об ошибках, из чего следует, что эта сеть предполагает наличие вышележащего управляющего уровня. Обучение осуществляется каждым "нейроном" независимо (правило локального научения), и он меняет пропускную способность своего "синапса", если дает ошибочный ответ. Если "нейрон" (в абстрактном представ­лении - активный элемент) на выходе не активирован в тот момент, когда должен быть активирован, он увеличивает пропускную способность "синапса" (входного канала эле­мента). Основные проблемы, которые рассматриваются при изучении обучения сетей, - поиск алгоритмов обучения за минимальное число проб, поиск архитектур с минимальной сложностью. Среди правил научения можно отметить правило Видроу-Хофф (Widrow-Hoff, 1960) или правило Дельта (Rumelhart, McClelland, 1986).

Основная отличительная черта коннекционистских моделей обучения в том, что в них процесс обучения управляется Данными (стимулами), то есть изменение стимула влечет за собой переучивание сети. В классической когнитивной пси­хологии научение происходит с привлечением знаний, зало­женных в символической форме, например, ментальных ре­презентаций или концептов, и на основе формализмов, которые нередко имеют вид общих правил. То есть, например, следуя логике научения с позиций теории деятельности, про-

142________От критики коннекционшма к гибридным системам

цесс операционализации идет от высотах сознательных форм действий к свернутым операциям.

На более сложных коннекционистских моделях, которые позволяют учитывать нелинейные эффекты, изучается про­цесс возвратного сообщения (back-propagation, см. подробнее Rumelhart, Hinton, Williams, 1986). Для таких моделей харак­терно наличие в промежутке между слоем элементов входа и слоем элементов выхода одного или более промежуточных слоев (на Рис. 1. слой элементов К), которые исполняют роль модификаторов связей. Смысл возвратного сообщения в том, что при вычислении ошибки между желаемым ответом и от­ветом, полученным в элементе выходного слоя, меняется про­пускная способность связи в элементе выходного слоя, и од­новременно возвращается значение сделанного изменения в обратном виде на элементы промежуточного слоя, которые в свою очередь меняют пропускную способность собственных связей, что позволяет изменять вес связей нелинейно.

В целом работы коннекционистов сложны для восприятия даже тех психологов, которые легко ориентируются в статис­тике традиционной когнитивной психологии. Эта сложность -следствие, на наш взгляд, того, что сама плоскость сечения психологической системы сдвинута настолько, что человек, понимающий вычислительную природу семантического про­странства, структуры ментальных репрезентаций или кон­структов сознания, не может перенести эту плоскость на­столько, чтобы узлы семантической сети стали элементами подобными коннекционистским элементам. Эта особенность коннекционизма и вызвала критику Фодора и Пылишина (199S), на которой мы не будем останавливаться, отсылая чи­тателя к статье, отметим лишь, что статья вызвала широкий отклик и породила немало методологических дискуссий, в ходе которых аргументы авторов понемногу теряли свою из­начальную стройность и вес.

Чалмерс (Chalmers, 1993) подверг критике ряд положений вышеназванной статьи, доказав, что эмпирические данные, полученные исследователями коннекционистского подхода, обладают системностью. Большой объем замечаний Фодора и Пылишина не слишком хорошо соотносится с теми аспектами коннекционизма, которые они выбрали в качестве мишени. Как будто сторонники коннекционизма утверждают, что если пылинки сложить в кирпичики, кирпичики сложить в стены, а стены накрыть крышей, то получится здание, в то

В.А..Цепцов_________________________________143

время как сторонники традиционного подхода ставят им в упрек то, что из этого все равно не получится, к примеру, Нотр Дам. Ограничение коннекционистского подхода рамками локальной сети и анализ его вне условий развития облегчили авторам задачу, однако, как отмечает Смоленский (Smolensky, 1988), эта критика отражает не слишком верный взгляд на коннекционизм. По его мнению, субсимволическая парадигма коннекционизма позволяет ему занять важное место в формировании когнитивной психологии, которая будет иметь прочную методологическую связку с науками о мозге. Анализ когнитивных процессов на субсимволическом и субконцептуальном уровнях позволяет рассматривать когнитивную систему как вычислительную систему. Конечно, позиция Смоленского выглядит настолько твердой, что порой в ней можно видеть попытку трактовать коннекционизм как альтернативу существующей когнитивной психологии. Маринов (Marinov, 1993), в своей статье оспаривая это "нападение", отметил, что проведенное им сравнение эффек­тивности научения искусственных нейронных сетей, исполь­зующих алгоритм возвратного сообщения, с алгоритмами деревьев индуктивного вывода не привели к появлению ре­зультатов, позволяющих заявлять о преимуществе какого-то из подходов.