Системы искусственного интеллекта. Лекция 1. Искусственный интеллект.

Введение.

Целью данного курса является рассмотрение такого понятия как «Искусственный интеллект» (ИИ), а если быть конкретней - основных направлений развития систем искусственного интеллекта (СИИ) и задач, которые данные системы способны решать.

Прежде чем пытаться раскрыть понятие ИИ, необходимо разобраться с вопросом «А что же такое интеллект?»

ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus познание, понимание, рассудок) – это способность мышления, рационального познания. Но данное определение слишком расплывчатое, не дающее конкретного понимания этого слова. Поэтому введем более конкретную для нашего случая фразу, определяющую понятие данного термина:

Интеллект – это способность решать ранее неизвестные задачи.

Если рассматривать в качестве обладателя интеллекта человека, то несложно заметить, что мы непрерывно на протяжении всей своей жизни решаем задачи: от самых маленьких и простых, казалось бы, незаметных, таких как обойти или перескочить лужу, попытаться угнаться за трамваем или подождать следующий, до более глобальных и сложных, таких как спроектировать и построить уникальный космический корабль или провести выгодную военную компанию. Как видно из примеров, задачи бывают достаточно различными, но можно попытаться раскрыть общую модель.

Известно, что задачи возникают при взаимодействии объекта с субъектом.

Объект (в нашем случае) – это нечто, обладающее определенными свойствами и характеристиками.

Субъект – нечто, способное воспринимать свойства и характеристики объекта, и возможно изменять их.

Взаимодействие субъекта с объектом и определяет задачу субъекта.

Понятие "решать" подразумевает нахождение решения, верного в некотором приближении, которое устраняет (разрешает) данную проблемную ситуацию полностью либо частично (приемлемую ее часть), постоянно или временно (на приемлемый срок).

Задачу можно разбить на ряд подзадач:

1. Сбор информации об объекте.

2. Восприятие информации.

3. Анализ информации.

4. Постановка задачи.

5. Поиск решений задачи.

6. Выбор оптимального решения.

7. Осуществление действий, направленных на объект.

Рассмотрим небольшой пример.

Предположим ситуацию: мы управляем транспортным средством и догнали впереди идущий автомобиль, навстречу едет другой автомобиль. Возникает вопрос: Что делать? В данном случае объектом воздействия является не только наш автомобиль, а вся среда целиком, включая встречный и попутный автомобили, на которые мы можем повлиять коренным образом, а также погодные условия и дорогу, которые только лишь информируют нас о среде.

Субъектом данной ситуации являемся мы.

Теперь решаем нашу задачу:

1. Собираем информацию. За сбор информации у нас отвечают органы чувств. В данном случае зрение. Мы примерно определяем скорость и габариты впереди идущего автомобиля, скорость и расстояние до встречного автомобиля, скорость и мощность своего автомобиля, состояние дороги и погодные условия.

2. Следующий этап – восприятие информации. Полученную информацию мы описываем в удобных для нас терминах исходя из своего опыта: Быстро или медленно, далеко или близко, ухабистая дорога или ровная, с поворотом или без, скользко, мокро или сухо и т.д.

3. Далее мы анализируем информацию, определяем наиболее важные показатели объекта.

4. За тем ставим перед собой задачу: определить наши действия в данной ситуации.

5. Выполняя поиск возможных решений задачи в нашем случае, мы получаем три возможных решения: не обгонять впереди идущий автомобиль, обогнать, но только после проезда встречного автомобиля и выполнить маневр обгона, не дожидаясь встречного транспорта.

6. Теперь у нас есть множество решений, из которых мы выбираем оптимальное.

7. Далее остается осуществить выбранный маневр.

Стоит обратить внимание на то, что каждая из рассмотренных подзадач, может быть выделена как отдельная независимая задача с определенным набором входных и выходных параметров. Подобный системный подход существенно упрощает решение сложных, глобальных задач.

Немаловажными являются такие показатели решения задачи, как качество и стоимость.

Качество решения определяет собственно характеристики полученного результата. Простыми словами - выгоду полученного решения.

Стоимость решения определяет затраты на полученный результат. Стоимость может определяться затратами времени, памяти, интеллектуального или физического напряжения, денежными затратами и т.д.

Соотношение Стоимость/Качество - это немаловажный показатель при решении задач. Самым распространенным примером являются покупки. Мы всегда задаем вопрос: стоит ли платить такие большие деньги за этот качественный товар? А может взять чуточку менее качественный, но на много дешевле?

Теперь можно дать наиболее полное определение интеллекта.

Интеллект - это способность самостоятельно, эффективно (верно, с возможно меньшими затратами ресурсов) находить качественные (верные, простые, требующие как можно меньших затрат ресурсов) решения (в том числе новые, ранее неизвестные) разнообразных сложных "задач", в том числе новых, ранее неизвестных (в идеале - любых возможных "задач").

Искусственный интеллект – это раздел информатики, включающий разработку методов моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ отдельных функций творческой деятельности человека, решение проблемы представления знаний в ЭВМ и построение баз знаний, создание экспертных систем, разработку интеллектуальных роботов и т.д..

Интеллект характеризуется уровнем и величиной (величинами).

Интеллект обычно подразделяют на 4 уровня:

• Интеллект уровня 0 - это способность субъекта решать известные "задачи" известными, неизменными методами. Характеризуется скоростью нахождения решений и качеством известных методов (решений). Примеры: инстинкт, программа, алгоритм, прошивка ПЗУ. Сложность построения искусственного интеллекта уровня 0 определяется только сложностью целевого класса задач. Системы ИИ уровня 0 для классов простых задач обычно не считаются интеллектуальными.

• Интеллект уровня 1 - это способность субъекта улучшать, оптимизировать известные решения задач известных классов. Это способность обучаться, совершенствоваться эволюционным путем. Характеризуется обучаемостью - скоростью обучения и эффективностью - количественным увеличением величины интеллекта уровня 0. Прямые измерения величины интеллекта уровня 1 затруднены. Примеры: адаптация живых организмов; генетические алгоритмы. Рассмотрение класса задач оптимизации приводит к возможности эмуляции интеллекта уровня 1 системами, с интеллектом уровня 0. Пример: программные пакеты, решающие задачи оптимизации математического программирования. Системы ИИ уровня 1 обычно называют интеллектуальными.

• Интеллект уровня 2 - это способность субъекта находить новые решения задач известных классов. Его реализация во многом зависит от внешних условий, от того, существуют ли, в принципе, новые, более эффективные решения этих классов задач. Находит себе новые применения по мере возрастания величины интеллекта уровня 0. Трудноизмерим. Возможны численные описания через частоту его применения и эффективность (насколько новые решения лучше известных?). Представляет собой революционный путь совершенствования. Близкие понятия: креативность, относительная новизна, изобретательность. Интеллект уровня 2 иногда проявляется у высших животных при решении простых задач. При решении сложных классов задач проявляется далеко не у всех людей.

• Интеллект уровня 3 - это способность субъекта находить (создавать) решения для ранее неизвестных классов задач. Способность решать любые новые задачи. Важнейшая составляющая - это способность к обнаружению новых задач и формулировки их условий. Трудноизмерим. Возможно описание через измерение новизны классов задач (необходим учет топологии и метрики пространства классов задач). Наличие интеллекта уровня 3 есть безграничность интеллекта, потенциальная бесконечность возможных классов разрешимых задач, потенциальная бесконечность самосовершенствования объекта. Дополнительное качественное отличие: если для предыдущих уровней, все сводилось к увеличению интеллекта уровня 0, то для интеллекта уровня 3 это маловажно. Освоение новых классов задач на много порядков лучше (эффективнее, ценнее, выгоднее, интереснее...), чем совершенствование способностей по решению старых задач. Объект с интеллектом уровня 3 может существенно уступать каким-либо другим объектам с интеллектом уровня 0 на каком-либо (или даже на любом) отдельном классе известных задач. Близкие понятия: абсолютная новизна, научное открытие, изобретение, гениальность. Следует полагать, что системы ИИ уровня 3 не могут быть разработаны в обозримом будущем и этот уровень интеллектуальной деятельности останется для человека, точнее для лучших (гениальных) представителей человечества.

Интеллект необходим для функционирования в сложной среде, для достижения объектом своих целей (в первую очередь для гомеостаза, выживания, продолжение рода).

Интеллект не требует наличия сознания. Сознание - это производная интеллекта. Можно считать, что интеллект заключен (и) в бессознательном.

Общепринятая концепция обучения требует от учащихся наличия интеллекта лишь 0-го и, отчасти, 1-го уровня. Современная система среднего и, де-факто, высшего образования направлена на развитие только 0-го уровня интеллекта. Важнейшей задачей человечества является переориентация обучения на развитие 2-го и 3-го уровня интеллекта.