Глава 24.

Заключение

• 24.1. Загадка искусственного интеллекта

• 24.2. Представление знаний

• 24.3. Языки программирования систем искусственного интеллекта

• 24.4. Решение практических проблем

• 24.5. Архитектура экспертных систем

• Рекомендуемая литература

В этой главе мы еще раз вспомним темы, рассмотренные в данной книге, и порекомендуем, что нужно прочесть тем, кто пожелает еще глубже изучить их. Обзор организован таким образом, что в нем в сжатом виде будет суммирован материал, разбросанный по разным разделам. В ходе изложения тех или иных тем вам встретятся ссылки на предыдущие главы, но я старался не злоупотреблять ими. В этой главе представлены некоторые прогнозы дальнейших путей развития исследований в области искусственного интеллекта и, в частности, экспертных систем, которые могут послужить материалом для последующей очной или заочной дискуссии. Эти прогнозы представляют мое личное мнение, если только не оговорено обратное, и читатели вольны отнестись к ним с известной долей скептицизма.

 

24.1. Загадка искусственного интеллекта

Тема искусственного интеллекта всегда была в информатике "страной плохишей", населенной массой "неправильных" проблем, не поддающихся решению традиционными способами. Эта область привлекла внимание прежде всего разносторонних специалистов, которых не испугало ее открытое, лишенное всякой организации пространство, — людей, которых влечет задача узнать, как мы мыслим. Такие исследователи, как Марвин Минский (Marvin Minsky), Джон Мак-Карти (John McCarthy), Герберт Саймон (Herbert Simon), Пат Хейес (Pat Hayes), Дональд Мичи (Donald Michie) и Бернард Мельтцер (Bernard Meltzer), стали первопроходцами для тех, кто следовал за ними по пути, пролегающем через информатику, психологию и математическую логику.

Я предлагаю вам задуматься над вопоосами: "Зачем при построении экспертных систем нам вообще нужны технологии, используемые в задачах искусственного интеллекта? Почему нас не устраивают традиционные информационные технологии, такие как матемагическое моделирование? Или, другими словами, тот факт, что экспертные системы начали развиваться в русле задач искусственного интеллекта, является случайностью либо в этом была своя логика?"

Не вдаваясь в длительные рассуждения, можно ответить, что нет ничего плохого в использовании для построения экспертных систем подходящих традиционных технологий, если это приводит к желаемому результату. Например, генерация гипотез в системе DENDRAL (см. главу 20) основана на алгоритме перечисления вершин плоского графа, а в системе MYCIN (см. главу 3) использован статистический подход для выбора способа лечения на основе анализа чувствительности организма к тем или иным лекарственным препаратам. Использование методов поиска или языков программирования, характерных для систем искусственного интеллекта, не запрещает инженерам по знаниям применять методики, заимствованные из прикладной математики, исследования операций или других подходящих дисциплин. Для некоторой части рассматриваемой проблемы решение может быть получено чисто алгоритмически или математически, и было бы непозволительной роскошью отказываться от таких методов, если они способствуют достижению нужного результата.

Более пространный ответ (который я также постараюсь изложить покороче) состоит в том, что экспертные системы не смогли бы получить столь широкого распространения в настоящее время, если бы в свое время в их развитие не внесли существенный вклад идеи искусственного интеллекта. То, что предлагает искусственный интеллект, — это множество концепций, технологий и архитектур, пригодных для решения комплексных проблем в тех случаях, когда чисто арифметические или математические решения либо неизвестны, либо малоэффективны. За последние 30 лет появился ряд работ, в которых предпринималась попытка приспособить к проблематике экспертных систем теоретические и практические результаты, полученные в соответствующих областях математики, информатики или общественных наук. Однако, как правило, оказывалось, что перенос результатов из других дисциплин сопряжен с появлением новых нетривиальных проблем представления информации и управления процессом.

В предыдущих главах мы акцентировали ваше внимание на тех концепциях искусственного интеллекта, которые положены в основание технологии проектирования экспертных систем. Ниже мы кратко перечислим их.

• Большой круг проблем, начиная от решения головоломок и заканчивая обучением новым понятиям, может быть сведен к проблеме поиска, если только мы сможем достаточно точно ее сформулировать.

• Если мы имеем дело с проблемами, изоморфными абстрактным проблемами (такими, как поиск в лабиринте, оптимизация маршрута и т.п.), о которых известно, что они требуют экспоненциально возрастающих ресурсов, то такой поиск может эффективно выполняться на основе знаний в том смысле, что он направляется знаниями о предметной области.

• Представление знаний является не менее важным фактором конструкции экспертной систем, чем механизм логического вывода, поскольку именно представление знаний определяет характеристики пространства поиска, на котором работает механизм вывода.

В ряде глав данной книги мы рассмотрели и технологии искусственного интеллекта, используемые в практике построения экспертных систем. Перечислим их.

• Широкий набор языков программирования высокого уровня, которые применяются для представления знаний разного рода, таких как эмпирические ассоциации и иерархии концептов.

• Интерактивные стратегии извлечения знаний, их преобразования и представления, управление применением знаний в процессе решения проблем.

• Методологии проектирования, обеспечивающие создание таких экспертных систем, которые "прозрачны" как для пользователя, так и для инженеров по знаниям, сопровождающих систему в процессе эксплуатации.

Эти технологии оформлены в виде блоков-компонентов, из которых формируется архитектура экспертной системы. В настоящей книге вы познакомились со следующими методами.

• Методы комбинирования различных парадигм представления знаний, которые позволяют выявить сильные стороны компонентов и компенсировать слабые.

• Методы послойной организации вычислительной структуры, позволяющие структурно разделить знания о предметной области и методике решения в рамках единой интегрированной системы.

• Инструментальные средства расширения функциональных возможностей решателя задач, позволяющие подключить к нему программы обучения и трассировки процесса.

Мы еще вернемся в данном обзоре к этим структурным компонентам экспертных систем. Но нужно подчеркнуть, что извлечь реальную пользу из перечисленных компонентов можно только на основе изложенных ранее базовых концепций. Даже такие ранние системы, как MYCIN и DENDRAL, успех которых удивил всех в свое время, появились не сами по себе, а явились закономерным результатом исследований в области искусственного интеллекта.

Хотя в этот успех внесли свой вклад и традиционные дисциплины (например, исследование операций и стратегий поиска), решающим фактором все-таки оказались идеи искусственного интеллекта. В настоящее время уже общим местом стало утверждение, что по определению предметом интереса области искусственного интеллекта являются те информационные проблемы, которые не могут быть решены с помощью традиционных технологий. Я думаю, что так оно останется и в обозримом будущем.