Соловьев 2012 / СИИ 2012 / Посибия СИИ / СИИ пособие / Введение

Введение

Стремительное по историческим меркам развитие вычислительной техники началось во второй половине XX-го века с громоздких и медленных электронно-вычислительных машин, помогавших человеку выполнять сложные и трудоемкие, многократно повторяющиеся вычисления. На сегодняшний день трудно назвать область деятельности, которую в той или иной степени не коснулась бы компьютеризация. Резкое увеличение скорости и объема памяти компьютеров, разнообразие внешних устройств, возможность представить информацию любого вида в цифровой форме привело к тому, что в последние десятилетия создание систем, обладающих искусственным интеллектом, из абстрактно-философской проблемы перешло в практическую плоскость и вызвало появление нового научного направления - искусственного интеллекта.

Прежде чем начать изучение систем искусственного интеллекта необходимо попытаться определить сам термин «искусственный интеллект» (ИИ), для того чтобы выделить круг проблем и областей приложения, рассматриваемых этой наукой. Можно сказать, что искусственный интеллект – это область компьютерной науки, занимающаяся автоматизацией разумного или интеллектуального поведения. Тогда системы искусственного интеллекта – это компьютерные аппаратно-программные системы, способные решать интеллектуальные задачи.

Основной недостаток приведенных определений заключается в использовании таких понятий, как «интеллектуальные задачи» и «разумное поведение», которые, в свою очередь, тоже требуют определения. Причем именно определение термина «разумное поведение» и позволяет очертить круг задач, рассматриваемых в данной науке. Таким образом, проблема определения искусственного интеллекта сводится к определению интеллекта или разумного поведения вообще, что само по себе является скорее философской проблемой.

Необходимо учесть, что интеллект представляет собой исключительно сложное явление, которое невозможно полноценно описать с помощью одной теории. Ученые, исследующие интеллект, вынуждены строить иерархию подходов, описывающих разные уровни интеллекта, от нейронных сетей до систем понимания естественного языка, причем все эти подходы объединяет то, что они представляют некие процессы обработки информации. Таким образом, любые интеллектуальные системы обязательно занимаются обработкой информации, но далеко не каждую систему, обрабатывающую информацию, можно назвать интеллектуальной.

Как известно, в такой строгой науке как математика определение любого понятия производится с использованием других более общих понятий. Учитывая, что понятие разум или интеллект является уже является достаточно общим, его определение через какие-то другие понятия представляется трудновыполнимой задачей.

С практической точки зрения вполне допустимо вместо общего определения интеллекта привести некоторый набор признаков, наличие которых у некоторого объекта позволяет говорить о его способности к разумной деятельности. Исторически считалось, что только человек обладает высокоразвитым разумом, способным к абстрактному мышлению, выполнению сложных математических операций и построению логических цепочек, а также к интуиции и творчеству. Предполагалось, что наличие этих способностей и определяет наличие интеллекта. Однако, хотя на сегодняшний день большинство из этих действий вполне удовлетворительно выполняют компьютеры, нельзя сказать, что такие компьютеры уже обладают искусственным интеллектом.

Еще в 1950 году британский математик Аллан Тьюринг предложил определять наличие интеллекта с помощью теста, в котором участвуют компьютер с «интеллектуальным» программным обеспечением, человек-имитатор и человек-эксперт. Все они находятся в разных помещениях и связываются друг с другом посредством терминалов. Эксперт на основании диалога на произвольную тему должен решить: с кем он беседует – с человеком или компьютером. Тьюринг утверждал, что если эксперт не сможет отличить компьютер от человека, то этот компьютер можно считать разумным. Довольно быстро специалистами был написан ряд программ, способных вести диалог на конкретную тему: о погоде, о семье и т.п., т.е. в какой-то мере удовлетворяющих тесту Тьюринга.

Этот тест имеет ряд принципиальных особенностей:

• дает представление об интеллекте как о реакции на некоторый набор вопросов или, в более широком плане, воздействий;

• исключает рассмотрение природы интеллекта, т.е. необходимость наличия каких-либо конкретных структур, внутренних процессов и самосознания;

• препятствует предвзятости эксперта в пользу человека или компьютера, фокусируя внимание на содержании вопросов и ответов.

Следует отметить, что похожая методика тестирования используется при проверке современных экспертных систем.

Основное возражение против принципиальной возможности построения интеллектуальной программы сводится к тому, что компьютеры могут выполнять только заранее заданные действия, а создать набор правил поведения в любых ситуациях принципиально невозможно. Действительно, гибкость, позволяющая биологическим объектам приемлемым образом реагировать на практически бесконечное разнообразие ситуаций, является отличительной чертой разумного поведения. Однако современные программы в области ИИ обладают модульной структурой, причем модули активизируются и изменяются в зависимости от конкретной ситуации. Например, робот, движущийся к заданной цели по пересеченной местности, выбирает траекторию движения в зависимости от расположения препятствий согласно информации, полученной от различных датчиков.

В последнее время ученые пришли к выводу, что интеллект – это, в первую очередь, способ обработки информации. В таком случае, не только человек, но и другие живые существа вполне способны проявлять интеллектуальное поведение. Нобелевский лауреат Герберт Саймон говорил, что изменчивость поведения, присущее живым существам, определяется скорее сложностью окружающей их среды, а не сложностью их внутренних «программ». В самом деле, стремящийся как можно быстрее вернуться в колонию муравей, как система, проявляющая разумное поведение по достижению поставленной цели, очень прост. Наблюдаемая сложность его движения в большей степени отражает сложность поверхности, по которой муравей вынужден ползти. Отсюда можно сделать важный вывод о том, что для развития интеллекта необходимо взаимодействие с достаточно богатой окружающей средой.

Видимо, более подходящим с практической точки зрения определением системы с ИИ будет следующее: интеллектуальная система – это система, способная совершать целенаправленные действия в изменчивой окружающей среде.

С практической точки зрения основные задачи систем ИИ состоят в том, что бы сделать процессы обработки информации с использованием вычислительной техники более эффективными, а также помочь ученым в понимании принципов, лежащих в основе интеллекта.

Перед разработчиками систем ИИ стоят две фундаментальные проблемы:

• представление знаний, т.е. разработка эффективных способов описания свойств и отношений между объектами в некоторой предметной области;

• поиск, т.е. нахождение в пространстве состояний решаемой задачи оптимального в некотором смысле пути к поставленной цели.

В той или иной степени эти задачи приходится решать в любой области, из тех которые принято относить к искусственному интеллекту. Более того, именно возникновение таких проблем при разработке некоторой системы и позволят отнести ее к разряду систем искусственного интеллекта.

Одними из первых систем, отнесенных к ИИ, являются программы автоматического рассуждения и доказательства теорем. Привлекательность таких систем заключается в одновременной строгости и общности логических построений. Самые разнообразные задачи можно попытаться решить, представив их исходную информацию в виде набора логических аксиом и правил вывода, а цель – в виде теорем, которые нужно доказать. К сожалению, быстро выяснилось, что действительно сложные, имеющие практическое значение, логические системы, управляемые чисто формальными синтаксическими методами поиска, в процессе работы генерируют огромное количество доказуемых теорем, в подавляющем большинстве не относящихся к делу.

Современные программы автоматических рассуждений работают в интерактивном режиме, предоставляя человеку в процессе работы разбивать сложную задачу на ряд более простых подзадач и формулировать эвристические правила, существенно ограничивающие область поиска решения данной проблемы.

К ранним системам ИИ относятся и программы ведения логических игр, например, шашки, шахматы, крестики-нолики, пятнашки или игра в пятнадцать. С одной стороны, эти игры, несомненно, являются интеллектуальными, с другой – все они имеют ярко выраженный структурированный характер, т.к. ведутся с использованием ясных правил, на ограниченном пространстве, в пошаговом режиме и с полной информацией о сложившейся позиции на каждом шаге. Такие игры как шашки и шахматы могут порождать практически бесконечные пространства состояний, для поиска в которых требуются мощные эвристические методы. Их разработка остается серьезной проблемой и на сегодняшний день, хотя, как известно, шахматные компьютерные программы успешно конкурируют с чемпионом мира.

Отдельно следует отметить более сложные с точки зрения ИИ игры, имеющие вероятностный характер, например, различные карточные игры, нарды, а также мультиагентные системы, моделирующие игры в реальном времени, например, компьютерный футбол, по которому регулярно проводятся международные соревнования.

Экспертные системы представляют собой одно из используемых на практике достижений ИИ. Стратегия экспертных систем основана на знаниях человека-эксперта, представленных в форме, которая позволяет компьютеру применить их при решении похожих проблем в специализированной предметной области. Основными трудностями при разработке экспертных систем являются: проблема адекватной передачи знаний от эксперта к системе, недостаток гибкости при выборе стратегии подхода к проблеме, трудности всестороннего тестирования и ограниченность обучения на опыте.

Принципиальным отличием экспертных систем от человека является тот факт, что с увеличение объема имеющейся информации человек, как правило, быстрее находит решение, а скорость работы экспертной системы в аналогичной ситуации падает. Последнее заставляет усомниться в разумности таких систем.

Еще одно важное направление ИИ – понимание естественного языка, т.к. способность применять и понимать естественный язык является фундаментальным аспектом человеческого интеллекта. Хотя в настоящее время компьютерные программы достигли заметных успехов в понимании и переводе простых предложений на ограниченных контекстах, но разработка системы, использующей языки с гибкостью и общностью, характерной для человеческой речи, все еще остается за пределами современных методологий.

Дело в том, что понимание естественного языка включает в себя гораздо больше, чем просто синтаксический разбор предложений и поиск соответствующих значений в словаре, т.е. фактически подстрочный перевод. Собственно понимание базируется на обширном знании о предмете беседы, идиоматических выражениях, используемых в данной области, что позволяет понимать недомолвки и многозначные выражения, характерные для естественной речи.

В последнее десятилетие заметных успехов удалось добиться в таком разделе ИИ, как робототехника и планирование. Исследования в этой области начались с попыток создать роботов, способных достигать поставленной цели в изменяющейся окружающей среде. Планирование предполагает, что робот, умеющий выполнять ряд элементарных действий и оснащенный датчиками о внешней среде, должен найти такую последовательность этих действий, которая приведет к достижению поставленной перед ним достаточно общей цели.

Помимо проблем, связанных с анализом поступающей от различных датчиков информации об изменениях во внешней среде, существенную сложность представляют разработка методов адекватного описания внешней среды и оптимальное разбиение общей сложной задачи на более простые частные подзадачи. На сегодняшний день исследования в области планирования вышли за пределы робототехники и включают в себя координацию любых сложных систем задач и целей.

Моделирование человеческого сознания средствами ИИ является мощным средством познания для физиологов, психологов, лингвистов, социологов и философов, изучающих как непосредственно структуру и механизмы работы мозга, так и весь спектр проблем мышления.

9