СИСТЕМЫ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.

Введение.

Широкое применение ЭВМ в автоматизации информационных процессов определило новый этап развития информатики, интеллектуализацию процесса обработки информации. Этому в частности способствовало развитие информационного поиска и информационных систем. Информатизация всех сторон деятельности общества и повсеместное использование вычислительной техники активизировали развитие одной из важных проблем методологического комплекса информатики – проблему искусственного интеллекта (ИИ). В большинстве развитых стран это направление получило широкое развитие. Её результатами стали масштабные оригинальные разработки в области информационных технологий, в том числе различные проекты ЭВМ пятого поколения, оперирующие не только данными, но и знаниями. В Японии эта программа была поставлена на практическую основу и полученные результаты привели в Японии к созданию национального стандарта систем нечёткой обработки и других систем искусственного интеллекта (СИИ), в частности и нейронных сетей.

В Массачусетском институте создана и работает лаборатория ИИ. Первый этап становления нейронных сетей длился с 1943 по 1958 годы. В 1943 году была предложена идея использовать нейронную сеть в качестве вычислительной машины. В 1949 году впервые введено правило обучения сети на основе самообучения. В 1958 году Розенблаттом был разработан перцептрон как первая модель общения/обучения с учителем. В нашей стране до недавнего времени теория ИИ и в особенности нейронных сетей, а также содержание технологий, их использующих, носили острый дискуссионный характер. В основе скептицизма ряда крупных отечественных учёных, влияющих на направления развития науки, лежит неудача создания так называемой «мыслящей машины», на роль которой претендовал перцептрон Розенблатта, то есть невозможность воспроизведения функции мышления и создания на этой основе «мыслящей машины». За рубежом эта неудача лишь на 10 лет отодвинула развитие теории ИИ, но начиная с 80-х годов пошло активное развитие и внедрение информационных технологий, основанных на ИИ. Сюда можно отнести экспертные нейросетевые системы, генетические алгоритмы, системы распознавания образов и нечёткого вывода, мультиактивные системы и т. д. По-прежнему появляются публикации отечественных учёных, объявляющие ИИ тупиковым направлением или лженаукой. Несмотря на подобный скептицизм, который в какой-то степени можно объяснить тем, что полноценной математической теории СИИ и нейросетевых систем всё-таки не существует на сегодняшний день, развитие науки идёт естественным путём. Нейронные сети (НС) разрабатываются, используются, полноценно работают за рубежом уже десятилетия, внедряются в системы, обрабатывающие информацию в реальном времени. Список научных публикаций на эту тему возрастает катастрофически, особенно в Китае.

В нашей стране полномасштабные исследования ИИ начались лишь в 1989 году, после того как была принята научно-техническая программа фундаментальных и прикладных исследований интеллектуальных систем (ИС). Тогда же впервые в мире нашими учёными было дано определение ИИ как совокупности технических средств и ПО, объединённых информационным процессом, работающим во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способные на основе сведений и знаний, и при наличии мотивации синтезировать цель, вырабатывать решения о действии, находить рациональные способы достижения цели.

В дальнейшем в 1992-1998 годах исследования в рамках данной программы были продолжены в соответствии с программой университета России. В 1991 году в России был создан научный центр нейрокомпьютеров. Позднее были созданы 2 научных центра: на базе МГТУ и …

Первый отечественный нейрокомпьютер на универсальной отечественной элементной базе был разработан в 1992 году. В 1994 году был создан специализированный нейрокомпьютер для обработки нейросигналов. В 1995 году создан отечественный нейрочип на базе базового матричного кристалла (БМК) «Исполин-60Т». В 1999 году совместно со Scan Engineering Telecom был разработан нейрокомпьютер на базе ПЛИС Xilinx большой интеграции. В последнее время отечественными учёными производится 64-разрядный нейропроцессор Л1879ВМ1/М2 (Neuro Matrix ®NM6403/6404) на 2 современных архитектурах VLIW (Very Long Instruction Word) 256-разрядной и SIMD (ОКМД архитектура).

В настоящее время мировыми научными центрами СИИ являются в США университеты Стендфорд и Бентли, Массачусетский университет и Bell Labs. В Японии университет в Токио и Sony Science Laboratories. В России это Ассоциация ИИ, включая институт ИИ в Переславле-Залесском и институт проблем управления, МЭИ и МГТУ им. Баумана в Москве, институт нейрокибернетики в Ростове и академгородок в Новосибирске. Во Франции это университет в Марселе. В Китае их много.

Состояние проблемы ИИ на сегодняшний день таково:

1. Основной методологической предпосылкой, сдерживающей формирование учения о ИИ является отрицание аналогии типа «вычислительная машина есть своего рода мозг», так как единство информационных процессов в системах различной природы не означает их абсолютного тождества. Оно существует лишь в части содержания этих процессов, механизмы же их осуществления в системах различной природы. Это справедливо прежде всего для традиционной Фон Неймановской ЭВМ, в которой логический базис И, ИЛИ, НЕ и следующий из них более сложный логический базис никак не связан с логическим базисом решаемых задач и требует наложения на него достаточно сложной системы программирования. А логический базис вычислительной системы типа нейроЭВМ соответствует логическому базису большинства решаемых задач. Однако и в традиционных ЭВМ развитие концепции инженерии знаний, представляющей накопление не просто данных, а знаний, обрабатываемых на основе логико-лингвистических моделей, позволяет создавать новые знания, что привело к созданию экспертных систем (ЭС), оболочки которых уже десятилетиями являются высокотехнологичным товаром во всём мире. В дальнейшем развитием этого направления является создание мультиагентных систем, представляющих собой, в первом приближении, систему множества агентов ЭС, функционирующих по своим целевым функциям, но позволяющим решать общую задачу более эффективно. Это перспективная модель социо-технической среды без пирамидальной структуры, поскольку все агенты в мультиагентной системе равноправны и не управляются из центра, с равной коммуникацией, массовым обменом информацией, творческим мышлением и генерацией новых идей.

2. Отсутствие обоснования возможности полного воспроизведения (моделирования) процессов мышления человека, даже на эмоциональном уровне, не свидетельствует о научной несостоятельности концепции ИИ, что подтверждает достижения практики.

3. Опасения учёных в связи с развитием ИИ для человека связанных с его психоэмоциональным состоянием, техногенными катастрофами, замедление используемого человеком интеллекта. Отчасти такой скептицизм ряда учёных исчерпан, несмотря на разработки новых архитектур функционирования, а также сложностей перехода к нейроЭВМ.