Кленси отметил, что одна из важнейших особенностей классификации состоит в том, что эксперт выбирает категорию из ряда возможных решений, которые можно заранее перечислить. Когда мы имеем дело с простыми вещами или явлениями, то для их классификации вполне достаточно бросающихся в глаза свойств объектов. Это позволяет почти мгновенно сопоставлять данные и категории. В более сложных случаях таких лежащих на поверхности свойств может оказаться недостаточно для того, чтобы правильно определить место объекта в иерархической схеме классификации. В этом случае нам остается уповать на тот метод, который Кленси назвал эвристической классификацией. Суть его состоит в установлении неиерархических ассоциативных связей между данными и категориями классификации, которое требует выполнения промежуточных логических заключений, включающих, возможно, и концепции из другой таксономии.
На рис. 11.3 показаны три основных этапа выполнения эвристической классификации: абстрагирование от данных, сопоставление абстрактных категорий данных с абстрактными категориями решений (утолщенная стрелка) и конкретизация решения. Рассмотрим их по очереди.
Рис. 11.3. Структура логических связей при эвристической классификации ([Clancey, 1985])
Абстрагирование от данных. Часто бывает полезно абстрагироваться от данных, характеризующих конкретный случай. Так, при диагностировании заболевания зачастую важ_но не столько то, что у пациента высокая температура (скажем, 39.8°), а то, что она выше нормальной. То есть врач обычно рассуждает в терминах диапазона температур, а не в терминах конкретного ее значения.
Эвристическое сопоставление. Выполнить сопоставление первичных данных в конкретном случае и окончательного диагноза довольно трудно. Гораздо легче сопоставить более абстрактные данные и достаточно широкий класс заболеваний. Например, повышенная температура может служить индикатором лихорадки, наводящей на мысль о инфекционном заражении. Данные "включают" гипотезы, но на относительно высоком уровне абстракции.