Искусственный интеллект

      Оглавление 
 

      Введение

      Искусственный интеллект (ИИ) применяется сегодня  во многих прикладных областях. Практически все они, может быть, и не так быстро, как хотелось бы, но неуклонно и непрерывно развиваются. В последние годы современные ИТ-технологии совершили очень резкий скачок вперед, в основном за счет повышения производительности массовых процессоров и стремительного удешевления памяти (как оперативной, так и "жесткой"). Это привело к появлению приложений, в которых воплощены серьезные теоретические наработки ИИ.

      При этом можно отметить две тенденции. С одной стороны крупнейший в  мире финансист исследований по ИИ (особенно по робототехнике) – это военное научное агентство DARPA¹. Современное оружие немыслимо без подходов ИИ (преимущественно нейронных технологий, нечетких экспертных систем и интеллектуальных решателей), позволяющих с помощью относительно малых ресурсов получать достаточно точные результаты, для нахождения которых классическими методами численной математики потребовались бы мощности суперкомпьютеров. Например, реализация режима автономного полета на небольшой высоте в плохих погодных условиях без использования заранее подготовленной компьютерной базы рельефа требует применения высокоэффективных механизмов синхронизации движения с данными, получаемыми от системы навигации GPS, видеокамер, радаров и других датчиков. В связи с этим состояние определенных направлений в ИИ закрыто от посторонних глаз.

      При создании домашних автономных устройств  подчас возникает больше проблем, чем  при создании военных и космических  роботов. Хотя в жилых домах не бывает перепадов температур в сотни  градусов, а превышение скорости на десятки сантиметров несущественно (что в условиях невесомости может сразу привести к аварии), требование максимальной безопасности значительно осложняет жизнь разработчикам.

      Быстрее всего сегодня развивается рынок автономных домашних пылесосов. Такие модели оборудованы навигационной системой и всевозможными периферийными датчиками. Роботы-пылесосы перемещаются по квартире по случайным траекториям, собирая мусор и объезжая статические предметы, и удирают от движущихся объектов (людей и животных). Кроме того, умные пылесосы способны самостоятельно возвращаться на свое "место жительства" для подзарядки.

      Другой  перспективный рынок – автономные газонокосилки. Например, фирма Electrolux выпускает косилки, способные подзаряжаться  от солнечной батареи, запасаться энергией на ночь и работать практически круглосуточно.

      Более совершенные модели интеллектуальных бытовых устройств помимо уборки мусора способны выполнять множество  дополнительных функций – например, подносить напитки и тапочки. Робот Cye фирмы Probotics, постоянно подключенный к ПК, дистанционно управляется заложенной в компьютер программой. С помощью удобного визуального инструмента пользователь может, используя план комнат, определить для Cye траектории передвижения, доступные и запрещенные области в квартире. Общение с роботом выполняется по протоколу, содержащему 35 команд и 20 ответных сообщений от робота. Немаловажно, что ПО Cye открыто для совершенствования, позволяет расширять базовые возможности системы и создавать на его основе собственные программы управления роботом. В будущих версиях Cye будет поддерживаться навигационная система GPS, и он сможет передвигаться не только по комнатам, но и на приусадебном участке.

      Спрос на подобные устройства растет, и известная  компания NEC уже представила модель Personal Robot R100, которая поступит в продажу в 2001 г. Сейчас модель проходит тестирование в исследовательском центре компании, и журналисты уже могли лицезреть, как робот высотой 44 см и весом 8 кг въезжает в комнату руководительницы проекта Йошихиро Фуджито, вращает телеглазом, распознает ее лицо среди лиц других присутствующих и обращается к ней со словами: "Мама! Вам что-нибудь надо?". В общей сложности робот способен произносить 300 фраз, понимать сотни команд и различать 10 лиц.

      R100 может приносить мелкие вещи, вынимать почту из ящика, включать и выключать телевизор и кондиционер, записывать видеосообщения и передавать их по назначению. Он подключен к ПК и имеет встроенный процессор Intel 486 DX4. На основе этой модели NEC планирует в будущем выпускать робокошек и робособак.

      Сотрудники  лаборатории ИИ Массачусетского  института считают, что робот  – это не просто прислуга. Он обязательно  должен взаимодействовать с окружающим миром и выполнять социально  значимые функции. Исходя из этой посылки, они разрабатывают робота Cog, своим внешним видом и отчасти устройством напоминающего человека. Чтобы придать роботу привычную людям походку, допустимые углы сгибания его рук и ног сделаны примерно равными человеческим. В качестве глаз робота применяются четыре видеокамеры (по две на каждый "глаз"), распознающие оттенки серого и имитирующие режим бинокулярного зрения. В ушных раковинах, работающих по принципу локатора, установлены микрофоны, на конечностях и туловище – датчики давления (имитация осязания).

      Вестибулярный аппарат моделируется тремя гироскопами, расположенными в голове робота. Единственное, что пока не реализовано по аналогии – обоняние.

      Система управления представляет собой сложную  иерархию устройств, от периферийных микроконтроллеров  управления положением ступни до сети цифровой сигнальной системы обработки видео- и аудиоинформации. В большинство узлов Cog встроены процессоры Motorola 68332 16 МГц, на которых выполняется интерпретатор L (версия Common Lisp). Интенсивная обработки информации происходит в сети промышленных 200 МГц процессоров в ОС реального времени QNX.

      Университет Северной Каролины разрабатывает роботов, способных перемещаться в завалах  и спасать людей, оказавшихся  под развалинами в результате различных катастроф. Робот Moccasin II, напоминающий сегментированного червяка, может проползать в туннелях диаметром 20 см и поворачивать на 90 градусов в любых направлениях, анализируя информацию от видеокамеры с подсветкой и датчиков давления, с помощью которых он "ощущает" стены и их изгибы. Moccasin II использует не электрический, а пневматический двигатель (потому что электрические искры могут спровоцировать взрыв скоплений газа) и передвигается как обычный червяк – сжимая и растягивая свое тело. Следующие модели робота можно будет без опаски применять при обследовании крупных технологических конструкций (танкеров, самолетов).

      НАСА  создала робота величиной с небольшой  мячик. Он понимает голосовые команды, снабжен видеокамерой, датчиками  температуры, давления и газовыми анализаторами  и способен самостоятельно путешествовать внутри космических станций, выполняя мониторинг их состояния.

      Американская  Ассоциация по ИИ на Национальной конференции 1999 г. организовала интересный турнир. Согласно его условиям роботы должны были самостоятельно добраться до зала заседаний. Для этого им требовалось выстоять в очереди на регистрацию, подняться по эскалатору, получить цветной баджет на "шею", выйти (или выползти) на сцену, в течение 2 минут рассказать о себе и попробовать ответить на простейшие вопросы. При этом учитывалась степень внешней похожести робота на человека. В первом турнире роботы двух университетских команд, добираясь до конференц-зала, пробовали хитрить – один просил окружающих подсказать ему правильное направление движения, а второй легонько подталкивал людей, обращаясь к ним с просьбой отнести его в зал.

      Стремительное развитие робототехники делает проблему поддержания разговора между  человеком и роботом всё более  актуальной, появляется особый класс  роботов, называемых Виртуальными собеседниками (англ. chatterbot). Это компьютерная программа, которая создана для имитации речевого поведения человека при общении с одним или несколькими пользователями. По отношению к виртуальным собеседникам употребляется также название программа-собеседник.

      Одним из первых виртуальных собеседников была программа Элиза, созданная в 1966 году Джозефом Вейзенбаумом. Элиза пародировала речевое поведение психотерапевта, реализуя технику активного слушания, переспрашивая пользователя и используя фразы типа «Пожалуйста, продолжайте».

      Предполагается, что идеальная программа-собеседник должна пройти Тест Тьюринга². Проводятся ежегодные конкурсы программ-собеседников (в основном англоязычных). Один из самых известных — конкурс Лебнера.

      Данная  проблема с каждым днём становится всё более и более актуальной в связи с высокими темпами развития технологий, возрастающими потребностями в общении человека и машины.

      1. Анализ текста

      Лингвисты давно изучают, как устроен текст, и, прежде всего, предложение, играющее роль кирпичика, из совокупности которых складывается текст. Но лишь с появлением компьютеров эти исследования приобрели новое направление. Группа американских лингвистов выдвинула дерзкую идею, получившую название Джорджтаунский проект, — автоматизировать процесс перевода текстов с одного языка на другой, используя для этого ЭВМ. Идея заинтересовала лингвистов многих стран и активизировала работы в области анализа текстов.

      В ходе этих работ надо было ответить, прежде всего, на вопрос: "Существуют ли строгие формальные правила, по которым строится структура предложения и структура текста?" Если о структуре предложения лингвисты накопили много материала, то структура текста ими не изучалась.

      В результате проведенных исследований стало ясно, что за каждым текстом (в том числе и за отдельным предложением, являющимся своего рода мини-текстом) скрывается не одна, а несколько формальных структур, которые можно разделить на три уровня:

      - синтаксический

      - семантический

      - прагматический.

      Интерес к компьютерному анализу текста проявился с желанием добиться качественного машинного перевода. Со временем проблема машинного перевода переросла в отдельную научно-техническую проблему и фактически обрела черты отдельного научного направления с одноименным названием. Это направление возникло на стыке таких наук, как математика, кибернетика, лингвистика и программирование. Параллельно с этой проблемой учёных не покидала мечта о создании полноценного искусственного интеллекта. Активно начинались разработки так называемых виртуальных собеседников, способных поддерживать естественный диалог с человеком.

      Данное выше виртуальным собеседникам определение не совсем точно. Дело в том, что цели конкретных диалогов между людьми различаются. Можно просто «поболтать», а можно обсудить важную проблему. Реализация последнего типа диалога представляет дополнительную проблему: научить программу мыслить. Поэтому функциональность большинства современных программ ограничивается возможностью ведения незатейливой беседы.

      Программы, способные понимать отдельные высказывания пользователя, образуют класс программ с естественно-языковым интерфейсом. Смотрите, например, Вопросно-ответная система.

      Создание  виртуальных собеседников граничит с проблемой общего искусственного интеллекта, то есть единой системы (программы, машины), моделирующей интеллектуальную деятельность человека.

      Виртуальные собеседники работают с «живым»  языком. Обработка естественного языка, особенного разговорного стиля, — острая проблема искусственного интеллекта. И конечно, современные программы-собеседники — лишь попытки имитировать разумный диалог с машиной.

      Как любая интеллектуальная система, виртуальный  собеседник имеет базу знаний. В простейшем случае она представляет собой наборы возможных вопросов пользователя и соответствующих им ответов. Наиболее распространённые методы выбора ответа в этом случае следующие:

• Реакция на ключевые слова: Данный метод был использован в Элизе. Например, если фраза пользователя содержала слова «отец», «мать», «сын» и другие, Элиза могла ответить: «Расскажите больше о вашей семье».
• Совпадение фразы: Имеется ввиду похожесть фразы пользователя с теми, что содержатся в базе знаний. Может учитываться также порядок слов.
• Совпадение контекста: Часто в руководствах к программам-собеседникам просят не использовать фразы, насыщенные местоимениями, типа: «А что это такое?» Для корректного ответа некоторые программы могут проанализировать предыдущие фразы пользователя и выбрать подходящий ответ.

      Своеобразной  мини-проблемой являются идентификация  форм слова и синонимов.