Естественный и искусственный интеллект

     Сейчас  одной из наиболее интересных интеллектуальных задач, имеющих огромное прикладное значение, является обучение распознаванию  образов и ситуаций. Это сулит широкое практическое использование — читающие автоматы, системы, ставящие медицинские диагнозы, проводящие криминалистическую экспертизу и т.п., а также роботы, способные распознавать и анализировать сложные сенсорные ситуации.

     Проблема  обучения распознаванию тесно связана  с другой — проблемой перевода с языка на язык, а также обучения машины языку. Обработав и классифицировав основные грамматические правила и приемы пользования словарем, можно создать вполне удовлетворительный алгоритм для перевода, скажем, научного или делового текста. Для некоторых языков такие системы были созданы еще в конце 60-х годов. Однако чтобы связно перевести большой разговорный текст, необходимо понимать его смысл. Работы над такими программами ведутся уже давно, но до полного успеха еще далеко.

     Что же до моделирования логического  мышления, хорошей задачей здесь  может служить автоматизация  доказательства теорем. Большой интерес  представляла интеллектуальная программа американского математика Хао Ванга. С этой программой машина IBM-704 всего за три минуты вывела 220 относительно простых лемм и теорем, а затем за восемь с половиной минут выдала доказательства еще 130 более сложных теорем, часть их которых еще не была выведена живыми математиками.

     В начале 70-х появились логические экспертные системы, основанные на логических моделях "Если А, то В..." и знаниях, предоставляемых экспертами в той или иной области. В программу закладывали информацию, полученную путем детального опроса экспертов в той или иной области (например, на основании каких признаков врач ставит свой диагноз).

     Такая система могла не только быстро и  эффективно сделать вывод, но и объяснить свои действия, поэтому считалась вполне интеллектуальной.

     Начался бум экспертных систем. Практически  во всех областях человеческих знаний были созданы такие системы — и практически везде они оказались недостаточно эффективны. Реальная жизнь оказалась сложнее инструкций, хороший специалист принимает решение чисто интуитивно.

     К началу 80-х появились системы  нечеткой логики. В отличие от традиционных систем, основанных на двоичных множествах ("да"—"нет", "истинно"—"ложно"), системы нечеткой логики оперируют бесконечным множеством значений (часто, редко, близко, далеко...) и представляют собой систему приближенных вычислений.

      Современный вычислительный интеллект, основанный на "нечеткой" логике, оказался лучше приспособлен к жизни: он успешно адаптируется к изменениям внешней среды, меняя свою логику в зависимости от изменения целей системы. Подобные системы дешевы: "нечеткий" чип стоит сегодня порядка 5 долларов. А в результате стиральная машина сама, определив состав ткани заложенного в барабан белья, выбирает режим стирки, а утюг — оптимальную температуру глажения.

      В 90-е годы для самообучения интеллектуальных систем была создана мощная вычислительная система поиска оптимальных решений — генетический алгоритм. Используя эволюционные модели: естественный отбор, закрепление лучших наследственных признаков, а также метод проб и ошибок — интеллектуальные системы из множества возможных решений задачи находят наилучшее.

     Интеллектуальные  системы последнего поколения представляют собой вычислительный интеллект и используют гибридный подход, при котором в разных частях системы работают разные вычислительные модели, которые активно взаимодействуют между собой. 
 

11.СОВРЕМЕННЫЙ  ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. 

В настоящий момент в создании искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих хоть какое-то отношение к ИИ. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

• Deep Blue — победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым (подробнее см. Человек против компьютера). Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain .
• MYCIN — одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
• 20Q — проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в Интернете на сайте 20q.net.
• Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
• Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее. 

12.СВЯЗЬ  С ДРУГИМИ НАУКАМИ. 

Искусственный интеллект вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образует более общую науку, называемую когнитология. Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия.

Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

Производство  знаний из данных — одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе — на основе нейросетевой технологии, использующие процедуры вербализации нейронных сетей. 

13.НАЧАЛО  РОБОТОТЕХНИКИ. 

     Важнейшим направлением развития систем искусственного интеллекта является робототехника (в США, в отличие от европейцев, делают упор именно на роботов). В чем основное отличие интеллекта робота от интеллекта универсальных вычислительных машин?

     Вспомним  высказывание великого русского физиолога  И.М.Сеченова: "Все бесконечное  разнообразие внешних проявлений мозговой деятельности сводится окончательно лишь к одному явлению — мышечному движению". Другими словами, вся интеллектуальная деятельность человека направлена в конечном счете на активное взаимодействие с внешним миром посредством движений. Точно так же интеллект робота служит, прежде всего, для организации его целенаправленных движений. Основное же назначение чисто компьютерных систем искусственного интеллекта — решение интеллектуальных задач, носящих абстрактный или вспомогательный характер, обычно не связанных ни с восприятием окружающей среды искусственными органами чувств, ни с движениями механизмов.

     Первых  роботов трудно было назвать интеллектуальными. Только в 60-х годах появились "чувствующие" роботы, которые управлялись универсальными компьютерами. В 1969 году в Японии начались работы над проектом промышленного интеллектуального робота. Целью было создание манипуляционного робота с элементами искусственного интеллекта для выполнения сборочно-монтажных работ с визуальным контролем.

     Манипулятор робота был оснащен тактильными  датчиками, имел шесть степеней свободы  и управлялся мини-ЭВМ NEAC-3100. Электронная вычислительная машина формировала требуемое движение, а отрабатывала его следящая электрогидравлическая система.

     Зрительное  восприятие обеспечивали две телевизионные  камеры с красно-зелено-синими фильтрами  — для распознавания цвета. Поле зрения телевизионной камеры было разбито на 4000 ячеек. Сначала она грубо определяла область, где находился интересующий робота предмет. Затем эта область вновь делилась на 4 тысячи ячеек — для детального изучения. Если предмет не помещался в окошко, оно автоматически перемещалось — так человек скользит взглядом по предмету. Японский робот был способен распознавать простые предметы, ограниченные плоскостями и цилиндрическими поверхностями, при специальном освещении.

     Постепенно  характеристики роботов улучшались. Но до сих пор они еще далеки по понятливости от человека, хотя некоторые  операции уже выполняют на уровне жонглеров. К примеру, удерживают на лезвии ножа шарик для настольного  тенниса. 

14.ИДЕМ ВПЕРЕД! 

     Сейчас  многие исходные идеи создания искусственного интеллекта уже воплощены в технологии, которые вошли в нашу обыденную жизнь. Системы искусственного интеллекта уже трудятся и в таких сферах, как распознавание образов, компьютерные системы с речевым интерфейсом, ориентация в сложных ситуациях, медицинские экспертные системы, создание систем поддержки принятия решений, управление организациями, реинжиниринг, банковский, страховой бизнес. Причем границы искусственного интеллекта как междисциплинарной области исследований, впитавшей в себя достижения различных наук, техники, постоянно меняются.

     Происходит  смещение акцентов от правил обработки  знаний к объектам и агентам. Агенты — это виртуальные компьютерные единицы (или реальные — например, роботы), которые выполняют соответствующие  интеллектуальные функции, вплоть до постановки задачи. Эти агенты становятся своеобразными  помощниками человека, работающего с компьютером.

     Еще одно интересное направление заключается в социальном подходе к искусственному интеллекту, переходе от технологии отдельных объектов и агентов к технологиям их коллективной работы, к созданию виртуальных организаций, сообщества многоагентских систем. Иначе говоря, вновь повторяется естественный путь развития интеллекта, который, как известно, социален по своей природе, то есть формируется в процессе общения людей между собой. Подобные разработки особенно популярны на Западе.

     Не  находя полного объяснения поведению  тех или иных животных, ученые строят модели, имитирующие их поведение. С  помощью генетических алгоритмов и нейронных сетей они создают системы, основанные на коллективе достаточно простых интеллектуальных агентов, взаимодействие которых порождает поведение гораздо более сложное, чем поведение каждого из них в отдельности. Это — не искусственный интеллект, а "искусственная жизнь", поскольку муравейник нельзя назвать интеллектуальным.

     Естественно, что при таких перспективах не мог не возникнуть вопрос: а что  же тогда останется на долю естественного  интеллекта, не случится ли так, что  он будет вытеснен своим искусственным братом?

     По  мнению профессора О.П.Кузнецова, заведующего  лабораторией дискретных систем управления Института проблем управления Российской Академии Наук, искусственный интеллект в принципе не может быть копией человеческого интеллекта. Мозг человека работает лучше и быстрее любой интеллектуальной системы, не используя при этом изощренных алгоритмов, необходимых для работы компьютерных систем.

     Каким образом думает сам человек? В  терминологии нейрогенетики есть ключевое понятие — нейросеть. Именно совокупность нейросетей образует отделы нервной системы человека, которые, в свою очередь, определяют всю деятельность, придают существу разум, интеллект.

     Искусственные нейронные сети состоят из элементов, функциональные возможности которых  аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона — нервной клетки. Нейроны организуются по способу, который может соответствовать анатомии мозга. Они выстраиваются в цепи, соединяются. Искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу. Они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.