Глава 1. Введение в интеллектуальные информационные системы. Языки представления знаний

История развития систем искусственного интеллекта

Идея создания искусственного подобия человека для решения сложных задач и моделирования человеческого разума витала в воздухе еще в древнейшие времена. Так, в древнем Египте была создана «оживающая» механическая статуя бога Амона. У Гомера в «Иллиаде» бог Гефест ковал человекоподобные существа-автоматы. В литературе эта идея обыгрывалась многократно, например, Буратино папы Карло. Впервые идею создания искусственного подобия человека выразил Р. Луллий (ок.1235-ок.1315), который еще в XIV в. пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий.

В XVIII в. Г.Лейбниц (1646 - 1716) и Р.Декарт (1596 - 1650) независимо друг от друга развили эту идею, предложив универсальные языки классификации всех наук. Эти идеи легли в основу теоретических разработок в области создания искусственного интеллекта.

Рождение искусственного интеллекта как научного направления произошло только после создания ЭВМ в 40-х годах ХХ века. В то же время Норберт Винер создал свои основополагающие работы по новой науке – кибернетике.

Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Стэндфордском университете (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач.

Вскоре после признания искусственного интеллекта отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и кибернетика «черного ящика».

Основная идея нейрокибернетики состоит в том, что единственный объект, способный мыслить - это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким - то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до ) связанных между собой нервных клеток - нейронов. Усилия нейрокибернетиков были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями. Первые нейросети были созданы Розенблатом и Мак - Коллаком в 56-65 гг. это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими тогда, получило название персептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию.

В 80-х в Японии был создан первый нейрокомпьютер. Основная область применения нейрокомпьютеров - распознавание образов.

К этому времени ограничения по памяти и быстродействию били сняты. Появились транспьютеры - параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. Транспьютерная технология - это только один из десятка новых подходов к аппаратной реализации нейросетей, которые модулируют иерархическую структуру мозга человека.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

• аппаратный - создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

• программный - создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

• гибридный - комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные платы расширения (сопроцессоры), часть - программные средства.

В основу кибернетики "черного ящика" лег принцип, противоположный нейрокибернетике. Кибернетика «черного ящика» полагает: не имеет значения как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг.

Сторонники этого направления мотивировали свой подход тем, что человек не должен слепо следовать природе в своих научных и технологических поисках (успех колеса очевиден, но его нет в природе; самолет не машет крыльями). К тому же не было объяснения, как протекают интеллектуальные процессы у человека, как устроена память и как человек познает окружающий мир. Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

Оба направления развивались практически независимо, существенно различаясь как в методологии, так и в технологии. И только в настоящее время стати заметны тенденции к объединению этих частей вновь в единое целое.

Таким образом, исследования в области искусственного интеллекта сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. К ним относятся задачи принятия решений, распознавания образов и понимания человеческого языка.

Основная задача интеллектуальных технологий сегодня - это обработка знаний. Чаще всего интеллектуальные системы применяются для решения сложных задач, где основная сложность решения связана с использованием слабо формализованных знаний специалистов-практиков и где логическая (или смысловая) обработка информации превалирует над вычислительной. Например, понимание естественного языка, поддержка принятия решения в сложных ситуациях, постановка диагноза и рекомендации по методам лечения, анализ визуальной информации, управление диспетчерскими пультами и др.

Анализируя тенденции в целом, следует отметить устойчивый рост продаж инструментальных средств для разработки интеллектуальных систем, доминирующую роль среди которых играют инструментальные средства для создания ЭС (более 70% от общего объема).

Начиная с середины 80-х гг. происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам.