6.1. Искусственный интеллект, основные понятия

Искусственный интеллект — один из разделов информатики, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (творческими).

Термин «искусственный интеллект» ( artificial intelligence ) предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием, который состоялся в США и был посвящен решению логических задач.

Современные интеллектуальные информационные технологии — технологии обработки информации и решения задач с помощью вычислительных машин, опирающиеся на достижения в области искусственного интеллекта. Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предмет ной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы знаний, решателя и интеллектуального интерфейса. Типичным представителем систем искусственного интеллекта являются экспертные системы.

Решатель— система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем логического вывода) находить решение задач. Интеллектуальный интерфейс — интерфейс, в который включены средства, позволяющие человеку вести общение с ЭВМ, не используя для ввода специальные программы.

В целом системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого и очень важного класса задач, называемых неформализуемыми (трудно формализуемыми), к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих особенностей (свойств): алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ; задача не может быть определена (задана) в числовой форме (требуется символьное представление); цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; большая размерность пространства решения; динамически изменяющиеся данные и знания. Как правило, трудно формализуемые задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и/или противоречивостью исходных данных и знаний о предметной области.

В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления:

1. Программно-прагматическое («не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало, как человеческий мозг») — занимается созданием программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека. Сюда относятся распознающие и игровые программы, программы для решения логических задач, поиска, классификации и т. п. Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

2. Бионическое («единственный объект, способный мыслить — это человеческий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру») — занимается проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком. В рамках бионического подхода к проблеме искусственного интеллекта сформировалась новая наука нейроинформатика , практическим выходом которой явилась разработка нейрокомпьютера — вычислительной машины VI поколения.

В настоящее время традиционным (классическим) принято считать программнопрагматическое направление, при котором не ставится вопрос об адекватности используемых структур и методов тем, которыми пользуется в аналогичных случаях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения задачи. В рамках этого направления сначала велись поиски моделей и алгоритма человеческого мышления. Ни одна из существующих наук (философия, психология, лингвистика) не смогла предложить такого алгоритма. Тогда специалисты в области искусственного интеллекта предложили собственные модели:

• модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входящих данных к результирующим;

• эвристическое программирование. Эвристика — правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска;

• использование методов математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии исходных аксиом, в 1973 г. был создан язык Пролог.

Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к решению интеллектуальных задач — представление и использование знаний.