Для ИИ, поддерживающего долгосрочный диалог, запоминание прошлых целей имеет очевидные преимущества. Если можно сохранить учебный план, рабочую цель или жизненное стремление, определённые несколькими месяцами ранее, человеку не нужно каждый раз объяснять всё с самого начала. Прошлые суждения также можно сопоставлять с текущей ситуацией. Однако необходимо различать «помнить что-либо» и «рассматривать это как знание, которое остаётся действительным сейчас».
Цель по своей природе отличается от произошедшего события. Факт того, что «человек сделал это заявление в определённый день», остаётся фактом о прошлом, даже если впоследствии человек изменит своё мнение. Напротив, утверждение вроде «цель этого человека — X» содержит утверждение о текущем состоянии. Если это состояние продолжает использоваться без обновления лишь на основании старого заявления, оно может быть исторически точным, но при этом неточным как знание, представляющее человека сейчас.
Поэтому сохранённой цели наряду с содержанием необходима временная привязка. Вместо того чтобы сохранять только «Я хочу открыть бизнес», система может представить: «В определённый момент, по конкретным причинам и при определённых условиях человек ставил перед собой цель открыть бизнес». Затем, с учётом последующих действий и откликов реальности, она может различать, остаётся ли цель действительной, требует ли повторного подтверждения или была явно изменена самим человеком.
Связь с причинами также имеет значение. Одна и та же цель может означать разное в зависимости от того, стремится ли человек к более свободному способу работы, хочет ли увеличить доход или создать бизнес, решающий конкретную проблему. Если сохранить цель, но утратить её причины, система не сможет понять, что следует повторно проверить на действительность при изменении условий. И наоборот, если зафиксировать причину как абсолютный мотив, возникает другая проблема, когда последующее понимание человека меняется. Причины также необходимо рассматривать как информацию, имеющую временную привязку и степень уверенности.
Обновление здесь не означает удаление прошлой цели. Если при изменении цели стереть прежнюю запись, будет утрачен путь, объясняющий, почему произошло изменение. Для долгосрочного понимания полезна история того, чего человек хотел раньше, какие переживания что изменили и как он думает сейчас. Важно сохранять старую информацию, не смешивая её с текущим состоянием.
Собственный вывод ИИ также необходимо отличать от явного высказывания человека. Даже если ИИ на основании изменений поведения делает вывод, что «интерес к цели, возможно, снижается», это не то же самое, что слова человека: «Я решил отказаться от этой цели». Если сохранять оба утверждения с одинаковой степенью уверенности, вывод впоследствии может быть использован как факт и без необходимости направлять самопонимание человека.
Поэтому представление знаний требует таких различий, как кто сообщил информацию, когда она была сообщена, с какими переживаниями или причинами она связана, подтверждена ли её текущая действительность и является ли она выводом или явным выбором. Нет необходимости сохранять каждую деталь, однако различия, способные изменить последующее суждение, не должны теряться. Сжатие должно не просто уменьшать объём информации, а делать её управляемой, сохраняя необходимые связи.
Во внутреннем представлении эффективности Sai＊aus это меняет положение цели. Цель — не фиксированный вход, с которого начинается рассуждение, а элемент, состояние которого может меняться под воздействием человеческого опыта. Связывая причины, поддерживающие цель, небольшие действия, различия, возвращаемые реальностью, и изменения в человеческом понимании, система может сохранять контекст, необходимый для повторного рассмотрения того, должна ли текущая цель оставаться в силе.
Этот подход не предназначен для того, чтобы ИИ часто менял человеческие цели. Напротив, он предотвращает автоматическое продолжение использования прошлых целей как нынешних намерений, не передавая ИИ полномочия их изменять. Система может указать, что требуется повторная проверка действительности, показать различие между прошлым и настоящим и вернуть человеку окончательное определение смысла. Такая граница позволяет непрерывности памяти и способности человека меняться сосуществовать.
По мере того как ИИ узнаёт о человеке всё больше, точность его знаний уже нельзя измерять только тем, насколько мало он забывает. Он должен точно сохранять прошлые мечты, одновременно различая, остаются ли они действительными сейчас; сохранять изменившиеся цели как историю изменений, а не перезаписывать прошлое; и не смешивать выводы ИИ с человеческим выбором. Знанию, которое понимает человека во времени, необходима структура, рассматривающая человека не как неизменный портрет, а как обновляемое состояние.
Поэтому вопрос «Следует ли сохранять прошлые мечты?» не сводится к бинарному выбору между сохранением и удалением. Они могут оставаться как история, а их действительность может проверяться заново, когда они используются как текущие намерения. Тогда память может стать материалом для понимания того, как человек изменился, а не механизмом, привязывающим его к прошлому. Долгосрочное проектирование знаний ИИ должно одновременно обеспечивать две вещи: не терять прошлое и не фиксировать настоящее в его рамках.
Не ответы. Понимание.