Основные определения искусственного интеллекта

Введение.

ЛЕКЦИЯ 1

Настоящее учебное пособие предназначено, прежде всего, для неспециалистов в области искусственного интеллекта. Такой выбор направленности книги объясняется очень широким интересом специалистов в различных областях знаний к методам и средствам искусственного интеллекта. С другой стороны, в обширной литературе, посвященной искусственному интеллекту сложно найти издание, выполняющее роль учебника в этой области знаний. Кроме того, бурное развитие направлений искусственного интеллекта требует постоянного обновления знаний в этой области, что как раз и позволяют рамки учебного пособия.

Автором предпринята попытка дать наиболее общие понятия из теории и практики искусственного интеллекта на уровне учебного материала. Понимание математического содержания книги не требует специального математического образования, так как вторая глава содержит все математические основы необходимые для освоения других разделов книги. Большое внимание в книге уделено историческим предпосылкам возникновения искусственного интеллекта, это позволяет объяснить постановку многих проблем, решаемых в настоящее время этой наукой и определить искусственный интеллект, как развивающуюся и имеющую исторические корни науку, существовавшую достаточно давно, но получившей своё название совсем недавно. Кроме того, этот исторический материал сам по себе интересен с познавательной точки зрения. Каждая глава заканчивается контрольными вопросами и заданиями. Ответы на вопросы и выполнение заданий гарантирует овладение основами искусственного интеллекта и успешную сдачу экзамена по лекционному курсу. Это учебное пособие было написана на основе лекций по искусственному интеллекту, читаемых автором студентам 5-го курса Московского института электроники и математики по специальности “Электронные вычислительные машины” и студентам 4-го курса Российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства по специальности «Прикладная информатика».

Глава 1. Основные определения, история проблемы, современные направления развития.

Люди называют себя Homo sapiens (человек разумный), поскольку для них мыслительные способности имеют очень важное значение. В течение тысяч лет человек пытается понять, как он думает, т.е. разобраться в том, как именно ему, сравнительно небольшому материальному объекту, удается ощущать, понимать, предсказывать и управлять миром, намного более значительным по своим размерам и гораздо более сложным по сравнению с ним. В области. искусственного интеллекта (ИИ) решается еще более ответственная задача: специалисты в этой области пытаются не только понять природу интеллекта, но и создать интеллектуальные сущности.

Искусственный интеллект — это одна из новейших областей науки. Первые работы в этой области начались вскоре после Второй мировой войны, а само ее название было предложено в 1956 году. В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая такими специальными задачами, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических произведений и диагностика заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи и поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека. В этом смысле искусственный интеллект является поистине универсальной научной областью, но однозначного определения этого научного направления в настоящее время не существует. В дословном переводе с английского термин “artificial intelligence” означает “искусственные методы разумно рассуждать” и поэтому понятие “искусственный интеллект”(ИИ), подразумевающее шокирующий подтекст замены человеческого интеллекта искусственным, не совсем точно отражает первоначальное содержание этого научного направления.

В табл. 1. приведены определения искусственного интеллекта, взятые из восьми научных работ. Эти определения можно классифицировать по двум основным категориям. Формулировки, приведенные в верхней части таблицы, касаются мыслительных процессов и способов рассуждения, а в нижней части таблицы находятся формулировки, касающиеся поведения.

Таблица 1 Некоторые определения искусственного интеллекта, распределенные по четырем категориям

Системы, которые думают подобно людям	Системы, которые думают рационально
“Новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать,.. машин, обладающих разумом, в полном и буквальном смысле этого слова”.	“Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей”.
“[Автоматизация] действий, которые мы ассоциируем с человеческим мышлением, т.е. таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение …”.	“Изучение таких вычислений, которые позволяю чувствовать, рассуждать и действовать”.
Системы, которые действуют подобно людям	Системы, которые действуют рационально
“Искусство создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми”.	“Вычислительный интеллект — это наука о проектировании интеллектуальных агентов”.
“Наука о том, как научить компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят”.	“Искусственный интеллект... — это наука, посвященная изучению интеллектуального поведения артефактов”. Артефакт — искусственный объект.

В определениях, приведенных слева, успех измеряется в терминах достоверного воспроизведения способностей человека, а формулировки, находящиеся справа, характеризуют конечные достижения в области интеллектуальности, которую многие авторы предпочитают называть рациональностыо. Система является рациональной, если она “все действия выполняет правильно”, при условии, что система обладает знаниями о том, что является правильным.

История развития искусственного интеллекта показывает, что интенсивные исследования проводились по всем четырем направлениям. Вполне можно предположить, что между теми учеными, которые в основном исходят из способностей людей, и теми, кто занимается главным образом решением проблемы рациональности, существуют определенные разногласия. Подход, ориентированный на изучение человека, должен представлять собой эмпирическую научную область, развитие которой происходит по принципу выдвижения гипотез о механизме человеческого мышления и их экспериментального подтверждения. С другой стороны, подход, основанный на понятии рациональности, представляет собой сочетание математики и техники. Необходимо указать, что проводя различие между человеческим и рациональным поведением, отнюдь не имеется в виду то, что люди обязательно действуют “нерационально” в том смысле этого слова, который характеризуется как “неустойчивость” или “неразумность”. Просто следует всегда помнить о том, что люди не идеальны, например, не все они становятся шахматными гроссмейстерами, даже если досконально изучили правила игры в шахматы, и, к сожалению, далеко не каждый получает высшие оценки на экзаменах. Ниже четыре указанных подхода рассматриваются более подробно.

Проверка того, способен ли компьютер действовать подобно человеку: подход, основанный на использовании теста Тьюринга.

Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом, был разработан в качестве удовлетворительного функционального определения интел-лекта. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. Компьютер успешно пройдет этот тест, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. В разделе 1.2. подробно обсуждается этот тест и рассматривается вопрос о том, действительно ли можно считать интеллектуальным компьютер, который успешно прошел подобный тест. На данный момент просто отметим, что решение задачи по составлению программы для компьютера для того, чтобы он прошел этот тест, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен обладать перечисленными ниже возможностями:

• средства обработки текстов на естественных языках, позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке;

• средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает;

• средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений;

•средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

В тесте Тьюринга сознательно исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется физическая имитация человека. Но в так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты неполном виде (пропустить их “через штриховку”). Чтобы пройти полный тест Тьюринга, компьютер должен обладать перечисленными ниже способностями:

• м ашинное зрение для восприятия объектов.

• средства робототехники для манипулирования объектами и перемещения в пространстве.

Шесть направлений исследований, перечисленных в данном разделе, составляют основную часть искусственного интеллекта, а Тьюринг заслуживает нашей благодарности за то, что предложил такой тест, который не потерял своей значимости и через 50 лет. Тем не менее исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта. В частности, проблему “искусственного полета” удалось успешно решить лишь после того, как братья Райт и другие исследователи перестали имитировать птиц и приступили к изучению аэродинамики. В научных и технических работах по воздухоплаванию цель этой области знаний не определяется как “создание машин, которые в своем полете настолько напоминают голубей, что даже могут обмануть настоящих птиц”.

Как мыслить по-человечески: подход, основанный на когнитивном моделировании. Прежде чем утверждать, что какая-то конкретная программа мыслит, как человек, требуется иметь некоторый способ определения того, как же мыслят люди. Необходимо проникнуть в сам фактически происходящий процесс работы человеческого разума. Для этого могут использоваться два способа: интроспекция (попытка проследить за ходом собственных мыслей) и психологические эксперименты. Только после создания достаточно точной теории мышления появится возможность представить формулы этой теории в виде компьютерной программы. И если входные и выходные данные программы, а также распределение выполняемых ею действий во времени будут точно соответствовать поведению человека, это может свидетельствовать о том, что некоторые механизмы данной программы могут также действовать в человеческом мозгу. В междисциплинарной области когнитологии совместно используются компьютерные модели, взятые из искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии, для разработки точных и обоснованных теорий работы человеческого мозга. На начальных стадиях развития искусственного интеллекта часто возникала путаница между описанными выше подходами, например, иногда приходилось сталкиваться с такими утверждениями некоторых авторов, что предложенный ими алгоритм хорошо справляется с определенной задачей и поэтому является хорошей моделью способностей человека, или наоборот. Современные авторы излагают результаты своих исследований в этих двух областях отдельно; такое разделение позволяет развиваться быстрее как искусственному интеллекту, так и когнитологии. Но эти две научные области продолжают обогащать друг друга, особенно в таких направлениях, как зрительное восприятие и понимание естественного языка. В последнее время особенно значительные успехи достигнуты в области зрительного восприятия благодаря использованию интегрированного подхода, в котором применяются и нейрофизиологические экспериментальные данные и вычислительные модели.

Как мыслить рационально: подход, основанный на использовании “законов мышления”. Греческий философ Аристотель был одним из первых, кто попытался определить законы “правильного мышления”, т.е. процессы формирования неопровержимых рассуждений. Его силлогизмы стали образцом для создания процедур доказательства, которые всегда позволяют прийти к правильным заключениям, если даны правильные предпосылки, например “Сократ — человек; все люди смертны; следовательно, Сократ смертен”. В основе этих исследований лежало предположение, что такие законы мышления управляют работой ума; на их основе развилось научное направление, получившее название логика.

В ХIХ столетии ученые, работавшие в области логики, создали точную систему логических обозначений для утверждений о предметах любого рода, которые встречаются в мире, и об отношениях между ними. (Сравните ее с обычной системой арифметических обозначений, которая предназначена в основном для формирования утверждений о равенстве и неравенстве чисел.) К 1965 году были уже разработаны программы, которые могли в принципе решить любую разрешимую проблему, описанную в системе логических обозначений. Исследователи в области искусственного интеллекта, придерживающиеся так называемых традиций логицизма, надеются, что им удастся создать интеллектуальные системы на основе подобных программ. Но при осуществлении указанного подхода возникают два серьезных препятствия.

Во-первых, довольно сложно взять любые неформальные знания и выразить их в формальных терминах, требуемых для системы логических обозначений, особенно если эти знания не являются полностью достоверными.

Во-вторых, возможность сравнительно легко решить проблему “в принципе” отнюдь не означает, что это действительно удастся сделать на практике. Даже такие задачи, в основе которых лежит несколько десятков фактов, могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если не используются определенные методы управления тем, какие этапы проведения рассуждений должны быть опробованы в первую очередь. Хотя с обоими этими препятствиями приходится сталкиваться при любой попытке создания вычислительных систем для автоматизации процесса проведения рассуждений, они были впервые обнаружены в рамках традиций логицизма.

Как действовать рационально: подход, основанный на использовании рационального агента.

Агентом считается все, что действует (слово агент произошло от из латинского слова аgеrе — действовать). Но предполагается, что компьютерные агенты обладают некоторыми другими атрибутами, которые отличают их от обычных “программ”, такими как способность функционировать под автономным управлением, воспринимать свою среду, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям и обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими.

Рациональным агентом называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата или, в условиях неопределенности, наилучшего ожидаемого результата. В подходе к созданию искусственного интеллекта на основе “законов мышления” акцент был сделан на формировании правильных логических выводов. Безусловно, иногда формирование правильных логических выводов становится и частью функционирования рационального агента, поскольку один из способов рациональной организации своих действий состоит в том, чтобы логическим путем прийти к заключению, что данное конкретное действие позволяет достичь указанных целей, а затем действовать в соответствии с принятым решением. С другой стороны, правильный логический вывод не исчерпывает понятия рациональности, поскольку часто возникают ситуации, в которых невозможно однозначно выбрать какие-либо правильные действия, но все равно надо что-то делать. Кроме того, существуют способы рациональной организации действий, в отношении которых нельзя утверждать, что в них используется логический вывод. Например, отдергивание пальца от горячей печи — это рефлекторное действие, которое обычно является более успешным по сравнению с более медленным движением, сделанным после тщательного обдумывания всех обстоятельств.

Таким образом, все навыки, требуемые для прохождения теста Тьюринга, позволяют также осуществлять рациональные действия. Итак, прежде всего, необходимо иметь возможность представлять знания и проводить на основании них рассуждения, поскольку это позволяет вырабатывать приемлемые решения в самых различных ситуациях. Необходимо обладать способностью формировать понятные предложения на естественном языке, поскольку в сложный социум принимают только тех, кто способен правильно высказывать свои мысли. Необходимо учиться не только ради приобретения эрудиции, но и в связи с тем, что лучшее представление о том, как устроен мир, позволяет вырабатывать более эффективные стратегии действий в этом мире. Нужно обладать способностью к зрительному восприятию не только потому, что процесс визуального наблюдения позволяет получать удовольствие, но и потому, что зрение подсказывает, чего можно достичь с помощью определенного действия, например тот, кто сумеет быстрее всех разглядеть лакомый кусочек, получит шанс подобраться к нему раньше других. По этим причинам подход к исследованию искусственного интеллекта как области проектирования рациональных агентов имеет, по меньшей мере, два преимущества.

Во-первых, этот подход является более общим по сравнению с подходом, основанном на использовании “законов мышления”, поскольку правильный логический вывод — это просто один из нескольких возможных механизмов достижения рациональности.

Во-вторых, он является более перспективным для научной разработки по сравнению с подходами, основанными на изучении человеческого поведения или человеческого мышления, поскольку стандарт рациональности четко определен и полностью обобщен. Человеческое поведение, с другой стороны, хорошо приспособлено лишь для одной определенной среды и отчасти является продуктом сложного и в основном неизученного эволюционного процесса, который, как оказалось, отнюдь не позволяет формировать существа, идеальные во всех отношениях.

Рассмотренные выше определения искусственного интеллекта рассматривают его с позиций оценки поведения созданных систем, не затрагивая вопроса содержания и реализации отдельных блоков системы и всей системы в целом. При этом ставится задача установления подобия человеческим рассуждениям или действиям, либо выполнения рациональных рассуждений и действий. Можно предложить другое определение ИИ, обозначающее конечную цель создания систем ИИ.

Искусственный интеллект – это научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратно-программного моделирования всех видов человеческой деятельности, с результативностью не ниже, а даже выше человеческой.

В этом случае СИИ является программно-аппаратным артефактом, разумно рассуждающим и выполняющим осмысленные действия. Тогда классификацию СИИ можно провести исходя из способа создания артефакта, принципов работы с информацией и средств реализации этих принципов (рис 1).

На самом деле речь идёт о моделировании разумной деятельности человеческого мозга, развития живых организмов и деятельности разумных сообществ, исходя из их биологической структуры и функций (бионическое направление ИИ) и на понятийном уровне, исходя из результатов их работы (прагматическое направление ИИ), а также симбиоза этих двух подходов

Рис.1. Классификация систем искусственного интеллекта

Различие в этих двух основных направлениях ИИ заключается в разных объектах исследований: в одном случае строение и структура человеческого мозга, психофизиологические процессы, происходящие в нём и законы развития и эволюции живых организмов, а также мотивы поведения отдельных субъектов в человеческих коллективах, в другом - методы и способы оперирования знаниями, приводящими к результатам адекватным результатам деятельности мозга. Общим для этих направлений является цель - создание аппаратной, программной или аппаратно-программной системы, решающей слабо формализуемые или совсем не формализуемые задачи, обладающие возможностями обучения и объяснения процесса решения. Проблемами создания систем ИИ бионического направления занимается быстро развивающаяся наука “нейрокибернетика”, рассмотрение основного содержания, которой выходит за рамки данной книги, а для создания любой системы ИИ прагматического направления необходимо создать понятийный аппарат, основанный на онтологии предметной области и позволяющий описывать задачи любой степени формализации.

Интеллектуальные программы основаны на точке зрения, что для каждой задачи, присущей творческой деятельности человека, можно найти способ ее решения на ЭВМ, который будучи реализован в виде программы, дает результат либо подобный результату полученному человеком, либо даже лучше.

Рис.2. Интеллектуальные программы

Знания – истинное высказывание о чем-то или о ком-то, которое имеет 2 значения: истина и ложь (но это понятия относительные). Знания неоднозначны.

Работа со знаниями

· Извлечение знаний

· Приобретение знаний от профессионалов

· Представление знаний

· Манипулирование знаниями

· Объяснение на знаниях

Работа со знаниями основана на утверждении, что всякая предметная (проблемная) область в человеческой деятельности может быть описана в виде совокупности сведений о структуре этой области, основных ее характеристиках, процессах протекающих в ней, а так же способах решения возникающих в ней задач.

Рис.3. Работа со знаниями

Рис.4. Интеллектуальное программирование

Когнитивная графика – это направление в машинной графике, которое связывает представление, возникающих на экране дисплея с сознательным процессом, происходящим в мозгу человека при решении задач на основе образного мышления.

В основе интеллектуального программирования лежит создание инструментария, ориентированного на поддержку разработки интеллектуальных программных систем.

Рис.5.Интеллектуальные программные системы

САПР – система автоматизированного проектирования

АСНИ – автоматизированная система научных исследований

Рис.6. Общая структура интеллектуальной программной системы

Сенсоры - программно-аппаратная реализация свойства системы чувствовать окружающий реальный мир.

Эффекторы - программно-аппаратная реализация свойства системы влиять на окружающий реальный мир.

Таблица 2. Соответствия блоков универсальной системы различным видам интеллектуальных программных систем

+ блок входит в систему

- блок не входит в систему

+/- блок входит или не входит в систему зависит от характера решаемых задач и степени технического совершенства системы.

Дата добавления: 2015-06-27