Искусственный интеллект

Часть работ  Эльбруса – микропроцессор Pentium с суперскалярной структурой, которая была заложена Лебедевым в 1972 году и реализована в 1990 году. Параллельно созданию универсальных ЭВМ ученые занимаются созданием компьютеров, действующих по принципу человеческого разума и способных заменить человека. Такие вновь создаваемые системы стали называться системами искусственного интеллекта.

Согласно прогнозам  западных и отечественных ученых современное развитие вычислительной техники с элементами искусственного интеллекта ведет к новой информационной революции, сравнимой по масштабам  с Internet. Системы искусственного интеллекта являются «горячей» точкой в современных исследованиях, так как они предназначены для создания суперкомпьютеров, являющихся стратегическим потенциалом любого государства.

В настоящее  время данные о суперкомпьютерах (WWW.Top 500) публикуются каждые полгода. В 2004 году пальма первенства принадлежала «Симулятору Земли», разработанному японской фирмой NEC и содержащему около 300 микропроцессоров («Симулятор Земли» анализирует климатические условия Земли).

Системы искусственного интеллекта являются актуальной задачей  исследований, так как в этой области  сконцентрировано наибольшее количество ученых разных направлений: медики, биологи, информатики и другие. В процессе разработки новые методы научных  междисциплинных исследований.

Кроме того, в  процессе создания систем искусственного интеллекта обнаруживаются проблемы, выходящие далеко за пределы традиционных направлений информатики, физики, биологии и пр.

Создание машин, имитирующих работу человеческого  мозга, требует новых подходов к  методам исследования, проектирования, разработки и создания современных  вычислительных систем.

В настоящее  время существует 3 концепции создания искусственного интеллекта:

1.                Часть ученых полагает, что интеллект – это умение решать сложные задачи.

2.                Другие считают, что интеллект – способность систем к обучению.

3.                Третьи уверены, что интеллект – это возможность взаимодействовать с внешним миром путем общения – восприятия и осознания воспринятого.

Однако обобщением всех трех концепций является мнение одного из основоположников вычислительной техники Алана Тьюринга, который  полагает, что компьютер или систему  искусственного интеллекта можно считать  разумными, если они способны заставить  нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Примерами таких  систем являются шахматные программы  Blue 2, Blue 3, с которыми сразился чемпион мира Гарри Каспаров.

В настоящее  время существует 3 подхода к моделированию  систем искусственного интеллекта:

1.                Машинный интеллект заключается в строгом задании результатов функционирования.

2.                Создание систем искусственного интеллекта направленно на моделирование внутренней структуры системы.

3.                Комбинированный подход как сочетание двух вышеперечисленных.

Разделение на указанные подходы связано с 2 основными точками зрения на вопрос: как строить системы искусственного интеллекта?

1.                Важнее всего получить результат, т.е. главным является совпадение поведения искусственно созданного интеллекта с реально существующим, при этом не учитывается внутренний механизм формирования поведения, т.е. система искусственного интеллекта представляет собой «черный ящик».

2.                Изучение механизмов естественного мышления и анализ данных о способах разумного поведения могут создать основу для построения систем искусственного интеллекта, т.е. моделирование воспроизведения техническими средствами принципов и конкретных особенностей функционирования является главным.

Таким образом, системы искусственного интеллекта строятся по следующему алгоритму:

1)                анализируются способы разумного поведения, которые записываются математически;

2)               реализуются реальными техническими средствами;

3)               воплощаются в виде реальных систем.

Выделяют 2 основных направления:

Согласно первому направлению рассматривают продукты интеллектуальной деятельности человека и стремятся воспроизвести их средствами вычислительной техники. При этом моделирование систем достигается за счет использования законов формальной логики, теории четких и нечетких множеств, графов, семантических сетей и других моделей. Основные результаты машинного интеллекта заключаются в создании экспертных систем и систем разбора естественного языка.

Согласно второму направлению рассматриваются данные на уровнях физиологических, нейропсихических и психических механизмов для реализации этих механизмов в виде систем искусственного интеллекта. В этом случае ученые стараются их воспроизвести с помощью технических устройств, аппаратной или программной реализации. В дальнейшем рассмотрение систем искусственного интеллекта будет базироваться на математической интерпретации работы нервной системы во главе с мозгом человека и реализации СИИ в виде нейроподобных сетей на базе нейрокомпьютера. Это является одним из перспективных направлений. 

 Основные  понятия СИИ

Разработка интеллектуальных программ существенно отличается от обычного программирования и ведется  путем построения системы искусственного интеллекта (СИИ). Если обычная программа  может быть представлена в парадигме:

Программа = Алгоритм + Данные,

то для СИИ характерна другая парадигма:

СИИ = Знания + Стратегия  обработки знаний. 

Основным отличительным  признаком СИИ является работа со знаниями. Если для, обычных программ представление данных алгоритма определяется на уровне описания языка программирования, то для СИИ представление знаний выливается в проблему, связанную со многими вопросами: что такое знания, какие знания хранить в системе в виде базы знаний (БЗ), в каком виде и сколько, как их использовать, пополнять и т.д.

В отличие от данных знания обладают следующими свойствами:

·                    внутренней интерпретируемостью — вместе с информацией в БЗ представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их;

·                    структурированностью — выполняются декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними;

·                    связанностью — отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними;

·                    активностью — знания предполагают целенаправленное использование информации, способность управлять информационными процессами по решению определенных задач.

Все эти свойства знаний в конечном итоге должны обеспечить возможность СИИ моделировать рассуждения  человека при решении прикладных задач. Со знаниями тесно связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний). В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизма вывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений.

Для организации  взаимодействия с СИИ в ней  должны быть средства общения с пользователем, т. е. интерфейс. Интерфейс обеспечивает работу с БЗ и механизмом вывода на языке достаточно высокого уровня, приближенном к профессиональному  языку специалистов в той прикладной области, к которой относится  СИИ. Кроме того, в функции интерфейса входит поддержка диалога пользователя с системой, что дает пользователю возможность получать объяснения действий системы, участвовать в поиске решения  задачи, пополнять и корректировать базу знаний. Таким образом, основными  частями систем, основанных на знаниях, являются:

 
1. База знаний.  
2. Механизм вывода.  
3. Интерфейс с пользователем.

Каждая из этих частей может быть устроена по-разному  в различных системах, отличия  эти могут быть в деталях и  в принципах. Однако для всех СИИ характерномоделирование человеческих рассуждений. СИИ создаются для того, чтобы овеществлять в рамках  программно-технической системы знания и умения, которыми обладают люди, чтобы решать задачи, относящиеся к области творческой деятельности человека. Знания, на которые опирается человек, решая ту или иную задачу, существенно разнородны.

Это прежде всего:

·                    понятийные знания (набор понятий и их взаимосвязи);

·                    конструктивные знания (знания о структуре и взаимодействии частей различных объектов);

·                    процедурные знания (методы, алгоритмы и программы решения различных задач);

·                    фактографические знания (количественные и качественные характеристики объектов, явлений и их элементов).

Особенность систем представления знаний заключается  в том, что они моделируют деятельность человека, осуществляемую часто в  неформальном виде. Модели представления  знаний имеют дело с информацией, получаемой от экспертов, которая часто  носит качественный и противоречивый характер. Для обработки с помощью ЭВМ такая информация должна быть приведена к однозначному формализованному виду. Методологией формализованного представления знаний является логика. 

Закдючение  

Любая наука  отличается от других предметом  своего исследования. В зависимости от предмета формулируются цели и задачи, а также методы и средства их решения. Если говорить о такой науке, как искусственный интеллект, то в самом ее названии выделен объект исследования - интеллект, и основная ее задача - создание некоторого подобия «живого» интеллекта искусственными средствами. Искусственные средства известны были сразу - ЭВМ, включая всякие периферийные устройства, с помощью которых могут создаваться искусственные аналоги всего того, что может относиться к классу интеллектуального. Остается понять, что относить к  классу интеллектуального, т.е. какие мыслительные процессы, выполняемые человеком, можно считать интеллектуальными, а какие нет. Выше мы уже видели, что после долгих  размышлений и колебаний к классу интеллектуальных, в конце концов, отнесли все задачи, алгоритм решения которых заранее неизвестен. Это и задачи распознавания образов, и машинный перевод с одного языка на другой, и принятие решений в зависимости от меняющихся ситуаций и многие другие. Все это стимулировало новые научные исследования, целью которых было определить особенности интеллектуальной деятельности человека. Было показано, что в основе интеллектуального поведения человека лежит целый ряд метапроцедур, действие которых инвариантно относительно конкретно решаемых задач и областей деятельности.

В первую очередь, это метапроцедуры  целенаправленного поиска, подобные целенаправленному поиску в лабиринте возможностей , ассоциативный поиск и ассоциативное рассуждение и др.

Поиск в лабиринте  возможностей (лабиринтная гипотеза мышления) привел к появлению целого научного направления - эвристического программирования. Если лабиринт неизвестен, а должен порождаться, исходя из условий, конкретно формирующихся  в данной предметной области, то необходимо определить такие метапроцедуры, которые позволили бы  решить задачу. Так возникло новое  научное направление - ситуационное моделирование  (Поспелов Д.А., Клыков Ю.М., Загадская Л.С., Болотова Л.С.). Это направление выделило еще ряд метапроцедур: классификация  ситуаций по признакам и по структурам, процедуры порождения новых классов понятий, отношений и ситуаций и т.п.

Следующим важным шагом в развитии ИИ было осознание необходимости внутреннего представления проблемной ситуации, что привело к  выделению метапроцедур, оперирующих с совокупностью знаний из той предметной области, к которой принадлежит задача. Это так называемая модельная  гипотеза. Основные метапроцедуры здесь: представление знаний, их пополнение и модификация, рассуждения, поиск релевантной (соответствующей) информации в совокупности имеющихся знаний и др.

Все перечисленные  метапроцедуры в совокупности со знаниями о предметной области составили в конце концов ядро искусственного интеллекта. Теперь мы можем определить основные понятия, с которыми будем оперировать дальше. 

Предметная область (ПО) – выделенная узкая сфера деятельности человека, относящаяся к данной задаче.

Модель предметной области (МПО) – совокупность (система) знаний, необходимых для автоматического синтеза алгоритма решения задачи в данной области.

Искусственный интеллект (ИИ) (artificial intelligence - AI) – совокупность метапроцедур - представления знаний, рассуждений, поиска релевантной информации  в среде имеющихся знаний, их пополнение, корректировка и т.п., - имитирующих деятельность человека.

Система искусственного интеллекта (СИИ) - аппаратный и информационно-программный комплекс, действие которого аналогично действию механизмов мышления человека и неотличимо от решений, которые принимались бы человеком-экспертом, т.е. профессионалом в данной предметной области.

Из этих определений  следует, что любую систему ИИ отличают следующие особенности: