Лекция 2 искуственный интеллект как научное направление

План лекции

1. Человеко-машинные системы с искусственным интеллектом

2. Проблемы искусственного интеллекта

3. Основные направления исследований в системах с искусственным интеллектом.

1. Человеко-машинные системы с искусственным интеллектом

Управление и руководство промышленными, государственными и муниципальными учреждениями связано с ведением различного рода дел. При управлении учреждениями их управляющие, помощники и весь персонал анализируют внутреннюю информацию и данные, корректируют планы в соответствии с целями управления и претворяют в жизнь решения, принимаемые управляющими. Далее ведется контроль, насколько последовательно осуществляется управление и строго ли оно соответствует планам. Обычно в учреждениях существует определенная иерархия, поэтому основные принципы управления базируются на принятых решениях, а конкретные детали планируются, уточняются и претворяются в жизнь в рамках соответствующих полномочий начальниками отделов, цехов и т.п. В данном курсе предлагается одна из основных теорий и некоторые прагматические аспекты построения и применения систем с искусственным интеллектом, используемых для повышения эффективности планирования, управления и других связанных с ними работ.

Искусственный интеллект—одно из самых молодых научных направлений. Прошло немногим более четверти века с момента начала работ в этой области. Но сегодняшний мир и научно-технический прогресс немыслимы без тех результатов, которые дали человечеству и обещают дать в будущем исследования в области искусственного интеллекта.

Причин для столь исключительного положения работ в области искусственного интеллекта несколько. Наиболее важными из них являются следующие:

1. Развитие вычислительной техники вступило в новую фазу—создание ЭВМ пятого и последующих поколений. Отличительной чертой новых ЭВМ является их максимальная приближенность к пользователю, освобождение пользователя от программирования решения задач. Функции программиста передаются ЭВМ, сложность общения с ней не должна превосходить сложности общения с современными бытовыми системами. Для этого необходимо поднять «интеллектуальный» уровень ЭВМ, сделав ее способной к выполнению творческого профессионального труда программиста. В ЭВМ должна быть заложена большая сумма знаний о способах решения задач, специальные процедуры автоматического синтеза программ, а также средства общения с пользователем, максимально приближающие это общение к общению людей.

2. XXI век нередко называют веком новых информационных технологий. В связи с массовым внедрением ЭВМ во все сферы человеческой жизни, развитием локальных, глобальных, национальных и межгосударственных сетей передачи и обработки данных, быстрым ростом хранилищ информации, распределенных в различных местах земного шара и доступных для любой ЭВМ, включенной в соответствующую сеть, осуществляется переход к безбумажной технологии обработки информации. А это влечет за собой изменение стиля человеческого общения в самых разнообразных деловых и бытовых взаимоотношениях.

3. Технология производства в промышленности и сельском хозяйстве меняет свою основную парадигму. До сих пор она ориентировалась на человека как основное звено в трудовом процессе. Роботизация производства заставляет по-новому оценить организацию трудового процесса. В роботизированных производствах нет необходимости в создании «человеческих условий» для производителей, в выполнении требований к агрегатам, климатическим условиям и т. п., которые определяются эргономикой и физиологией человека.

4. В проектировании новых образцов изделий и в научных исследованиях интеллектуальные системы должны сыграть в ближайшие годы революционизирующую роль. Они являются тем инструментом, без которого становится невозможным проектирование сверхсложных для человека изделий и который позволяет ученым в приемлемые сроки решать те научные проблемы, на решение которых не хватает сейчас жизни нескольких поколений.

Можно указать еще ряд причин (повышение эффективности обучения, создание роботов-исследователей, работающих в средах, непригодных для человека и т. п.), но и сказанного достаточно, чтобы почувствовать глобальную значимость того направления, которое называется «искусственный интеллект».

Вряд ли сейчас возможно какое-либо единое определение, полностью описывающее эту научную область. Среди многих точек зрения на нее сегодня доминируют три. Согласно первой исследования в области искусственного интеллекта являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации. Согласно второй точке зрения новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ. Наконец, третья точка зрения, по-видимому, наиболее прагматическая, состоит в том, что в результате работ в области искусственного интеллекта рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Конечно, все эти три точки зрения взаимно связаны. В области искусственного интеллекта развиваются фундаментальные исследования, новая технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.

Искусственный интеллект часто определяют как систему, решающую мыслительные задачи. Но перед нею ставятся и задачи, которые люди обычно не считают интеллектуальными, поскольку при их решении человек сознательно не прибегает к перестройке проблемных ситуаций. К их числу относится, например, задача распознания зрительных образов. Человек узнает человека, которого видел один-два раза, непосредственно в процессе чувственного восприятия. Исходя из этого кажется, что эта задача не является интеллектуальной. Но в процессе узнавания человек не решает мыслительных задач лишь постольку, поскольку программа распознания не находится в сфере осознанного. Но так как в решении таких задач на неосознанном уровне участвует модель среды, хранящаяся в памяти, то эти задачи в сущности являются интеллектуальными. Соответственно и система, которая ее решает, может считаться интеллектуальной. Тем более это относится к «пониманию» машиной фраз на естественном языке, хотя человек в этом не усматривает обычно проблемной ситуации.

В качестве особенностей систем искусственного интеллекта, выдвигаются следующие: 1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе; 2) способность пополнения имеющихся знаний; 3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью; 4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая «понимание» естественного языка; 5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком; 6) способность к адаптации.

На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий.

На начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчас большинство работ направлено на создание «профессионального искусственного интеллекта», т. е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т.п.).