Примеры того, как использовать высказывания с оценкой знаний, будут вскоре приведены. Но вначале необходимо провести определенную работу, чтобы найти способ выяснения истинностных значений самих высказываний с оценкой знаний. Обратите внимание на то, что высказывание В4,4 имеет постоянное истинностное значение, а значения высказыванийизменяются по мере того, как агент больше узнает об этом мире. Например, высказываниевначале является ложным, а затем становится истинным, как только появляется возможность определить, что высказываниеявляется истинным, т.е. после того, как агент переходит в квадрат [4,4] и обнаруживает ветерок. С тех пор оно продолжает оставаться истинным. Таким образом, справедливо следующее уравнение:

(7.6)

Аналогичное уравнение может быть составлено для высказывания Теперь, после того как агент узнал, в каких квадратах чувствуется ветерок, он может заняться обнаружением ям. В отсутствии ямы в некотором квадрате можно быть уверенным тогда и только тогда, когда в отношении одного из соседних квадратов известно, что в нем не чувствуется ветерок. Например, имеет место следующее уравнение:

(7.7)

Задача определения того, что в некотором квадрате есть яма, является более сложной — для этого в одном из соседних квадратов должен чувствоваться ветерок, который нельзя приписать наличию других ям, как показывает следующее уравнение:

(7.8)

Хотя логические схемы для определения наличия или отсутствия ям являются довольно сложными, в них имеется лишь постоянное количество логических элементов в расчете на каждый квадрат. Это свойство является существенным, если мы занимаемся созданием агентов на основе логической схемы, предназначенных для решения задач, масштабы которых могут увеличиваться в разумных пределах. А фактически это — свойство самого мира вампуса; среда называется проявляющей свойство локальности, если истинность каждого интересующего нас высказывания можно определить, рассматривая лишь постоянное количество других высказываний. Обоснованность классификации по признаку локальности очень сильно зависит от того, насколько точно определена "физическая структура" данной среды. Например, область определения задачи игры в минного тральщика (Minesweeper) (упр. 7.11) является нелокальной, поскольку, чтобы узнать, есть ли мина в данном квадрате, может потребоваться проверить квадраты, находящиеся от него на произвольном расстоянии. Поэтому агенты на основе логических схем не всегда практически применимы для нелокальных областей определения.