В соответствии с такой когнитивистской интерпретацией смысла усилия западных исследователей направлены главным образом на отображение характеристик объектов предметной области в виде стабильных структур знаний, которые можно записать на машинных носителях «понимающих систем». Такой способ отображения характеристик объекта вполне соответствует референтным принципам его осмысления. Проектируя системы, разработчики озабочены в основном тем, как с помощью структур знаний, используемых для понимания (наиболее распространенная из них – фрейм), вывести смысл понимаемого. Например, П. Уинстон пишет: «Смысл простых предложений в значительной степени может быть описан фреймами действия и фреймами изменения состояния, связанными друг с другом в причинно-следственную сеть» [6, с. 228]. И далее: «Понимание с операционной точки зрения на создание вопросно-ответных систем, вероятно связано с созданием тесно взаимосвязанного множества фреймов» [там же, с. 241].

Самое сложное для разделяющих эту точку зрения разработчиков – определить, какие именно фреймы необходимо ввести в систему, какой фрейм или набор фреймов может понадобиться для понимания входного текста. Другими словами, сложность заключается в определении перечня необходимых и достаточных для понимания знаний. Неудивительно, что некоторые разработчики высказывают мнение, что при создании систем, выполняющих интеллектоподобные функции, главная проблема состоит не в том, в каком виде представлять знания (фреймы, сценарии, продукции), а в том, какие именно знания следует заложить в систему, чтобы она могла успешно выполнять эти функции [2, с. 131–132]. Поэтому наиболее проницательные из специалистов по «искусственному интеллекту» пытаются уяснить, что принципиально нового привносится знаниями в функционирование систем.

Так, в 1982 г. А. Ньюэлл предложил дополнить традиционную для компьютерной науки схему иерархии уровней организации систем «искусственного интеллекта» (включающую уровни «технического устройства», «логической организации данных», «программный») уровнем «знаний» [10]. Содержание уровня знаний этот автор описывает на примере ситуации наблюдения одним субъектом за поведением другого. Наблюдаемый оказывается для наблюдателя системой на уровне знаний потому, что наблюдатель приписывает действующему субъекту некоторые знания о мире и цели вместе с возможными действиями. На основании компонентов уровня знаний наблюдатель может делать предсказания о поведении наблюдаемого. Поскольку в системной иерархии каждый вышестоящий уровень выступает в роли организующего начала по отношению к предшествующему, то, с одной стороны, уровень знаний определяет то, на что должны быть способны символьные структуры программного уровня, непосредственно над которым он находится; с другой стороны, он сам характеризуется радикальной незавершенностью, так как является высшим уровнем в организации систем, а знания используются неформально, т. е. не связаны формализованными процедурами с операциональными моделями обработки символов на программном уровне. Незавершенность, в частности, проявляется в том, что иногда поведение наблюдаемого субъекта может быть предсказано на основе описания на уровне знаний, однако целый ряд аспектов поведения таким описанием не охватывается и, следовательно, предсказан быть не может.

В настоящее время в «искусственном интеллекте» ведутся исследования в направлении конкретной технической реализации уровня знаний.

Одну из самых продуктивных и интересных, но вместе с тем слабо подкрепленных психологической теорией попыток такого рода предпринял У. Кинч [9, с. 301–312]. Занимаясь проблемой понимания текста, он разработал двухкомпонентную модель репрезентации его содержания в памяти компьютера. Эта модель состоит из пропозиционной основы (связной понятийной структуры, выражающей содержание написанного) и ситуационной модели, выстраиваемой «понимающей системой» посредством актуализации своих знаний об описываемой в тексте предметной области. Задача понимания, по Кинчу, состоит в том, чтобы преобразовать входной текст в концептуальное представление его смысла – список утверждений, представленных в табличной форме. «Быть понятым» в этой модели означает, что программа понимающего устройства построила такой род репрезентации смысла текста, который иллюстрируется в приводимых в статье таблицах. На наш взгляд, эта модель обладает существенным недостатком: абстрактная пропозиционная семантическая репрезентация, как шаблон прикладываемая к разным текстам, нечувствительна к психологической структуре деятельности читателя, так как игнорирует индивидуальные способы осмысления (символизации) элементов текста, в конечном счете и определяющие специфику понимания.