В современном мире прогресс
производительности программиста практически достигается только в тех случаях,
когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из
способов достигнуть максимального прогресса в этой области, является
"искусственный интеллект", когда компьютер берет на себя не только
однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам сможет обучаться.
Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта"
открывает перед человечеством новые горизонты развития. Если изучать значение
термина «интеллект»
(intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум,
рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно
искусственный интеллект (artificial intelligence) — ИИ (AI) обычно толкуется
как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта
человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее
полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Интеллектом будем называть способность мозга
решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и
целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и
адаптации к разнообразным обстоятельствам. Объекты окружающей нас среды обладают
свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с
другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в
окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто
существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой
информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и
отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это
отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно
преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели
внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным
обстоятельствам". Для
того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от простой задачи, необходимо ввести термин
"алгоритм" — один из краеугольных терминов кибернетики. Под алгоритмом понимают точное
предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения
любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. В математике и кибернетике класс
задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен
алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при
решении им разнообразных классов задач. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач
определенного типа, будем называть интеллектуальными. Что же касается задач,
алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный
специалист в области ИИ М. Минский, "излишне приписывать им такое
мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после
того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится
таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина
(должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего
представления о сущности самой задачи. Таким образом, мы можем перефразировать
определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм,
который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач. Следует иметь в виду, что существуют
и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н.
Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго
обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим
примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение
А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находятся
люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность
обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в
процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один
из участников — машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом. Забегая вперед, можно сказать, что
именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что
практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме
того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки
интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.). Исходя
из сказанного выше, вытекает основная философская проблема в области ИИ —
возможность или не возможность моделирования мышления человека. В случае если когда-либо
будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все остальные вопросы ИИ
не будут иметь не малейшего смысла. Алгоритмическая универсальность ЭВМ означает, что на них
можно программно реализовывать любые алгоритмы преобразования информации, — будь то вычислительные
алгоритмы, алгоритмы управления, поиска доказательства теорем или композиции
мелодий. При этом мы имеем в виду, что процессы, порождаемые этими алгоритмами,
являются потенциально осуществимыми, т. е. что они осуществимы в результате
конечного числа элементарных операций. Практическая осуществимость алгоритмов
зависит от имеющихся в нашем распоряжении средств, которые могут меняться с
развитием техники. Так, в связи с появлением быстродействующих ЭВМ стали
практически осуществимыми и такие алгоритмы, которые ранее были только
потенциально осуществимыми. Однако свойство алгоритмической универсальности не
ограничивается констатацией того, что для всех известных алгоритмов оказывается
возможной их программная реализация на ЭВМ. Содержание этого свойства имеет и
характер прогноза на будущее: всякий раз, когда в будущем какое-либо
предписание будет признано алгоритмом, то независимо от того, в какой форме и
какими средствами это предписание будет первоначально выражено, его можно будет
задать также в виде машинной программы. Однако не следует думать, что
вычислительные машины и роботы могут в принципе решать любые задачи. Анализ
разнообразных задач привел математиков к замечательному открытию. Было строго
доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый
эффективный алгоритм, решающий все задачи данного типа; в этом смысле
невозможно решение задач такого типа и с помощью вычислительных машин. Этот
факт способствует лучшему пониманию того, что могут делать машины и чего они не
могут сделать. В самом деле, утверждение об алгоритмической неразрешимости
некоторого класса задач является не просто признанием того, что такой алгоритм
нам не известен и никем еще не найден. Такое утверждение представляет собой
одновременно и прогноз на все будущие времена о том, что подобного рода
алгоритм нам не известен и никем не будет указан или, и иными словами, что он
не существует. Как же действует человек при решении таких задач? Похоже, что он
просто-напросто игнорирует их, что, однако не мешает ему жить дальше. Другим
путем является сужение условий универсальности задачи, когда она решается
только для определенного подмножества начальных условий. И еще один путь
заключается в том, что человек методом "научного тыка"
расширяет множество доступных для себя элементарных операций (например, создает
новые материалы, открывает новые месторождения). Следующим философским вопросом ИИ является цель
создания. В принципе все, что мы делаем в практической жизни, обычно направлено
на то, чтобы больше ничего не делать. Однако при достаточно высоком уровне
жизни (большом количестве потенциальной энергии) человека на первые роли
выступает уже не лень (в смысле желания экономить энергию), а поисковые
инстинкты. Допустим, что человек сумел создать интеллект, превышающий свой
собственный (пусть не качеством, так количеством). Что теперь будет с
человечеством? Какую роль будет играть человек? Для чего он теперь нужен? И вообще, нужно ли в принципе
создание ИИ? По-видимому,
самым приемлемым ответом на эти вопросы является концепция "усилителя
интеллекта" (УИ). Здесь
уместна аналогия с руководителям организаций— он не обязан знать язык
программирования Java для принятия решения о
развитии. Каждый занимается своим делом — химик описывает технологический
процесс, программист пишет программу; в конце концов, экономист говорит
руководителю о прибылях. Поэтому, что при такой постановке вопроса он сам сможет сделать правильный выбор. Поскольку предполагается, что
нормальный человек, не будет наносить вред самому себе, и, без особой на то
причины, другим, а УИ теперь является частью данного индивидуума (не
обязательно физическая общность), то автоматически выполняются все 3 закона роботехники. При этом вопросы безопасности смещаются в
область психологии и правоохранения, поскольку
система (обученная) не будет делать ничего такого, чего бы не хотел ее
владелец. Сегодны очень большим направлением систем ИИ
является роботехника. В чем основное отличие
интеллекта робота от интеллекта универсальных вычислительных машин? Для ответа
на этот вопрос уместно вспомнить принадлежащее великому русскому физиологу И.
М. Сеченову высказывание: "… все бесконечное разнообразие внешних
проявлений мозговой деятельности сводится окончательно лишь к одному явлению —
мышечному движению". Другими словами, вся интеллектуальная деятельность
человека направлена в конечном счете на активное взаимодействие с внешним миром
посредством движений. Точно так же элементы интеллекта робота служат прежде
всего для организации его целенаправленных движений. В то же время основное
назначение чисто компьютерных систем ИИ состоит в решении интеллектуальных
задач, носящих абстрактный или вспомогательный характер, которые обычно не
связаны ни с восприятием окружающей среды с помощью искусственных органов
чувств, ни с организацией движений исполнительных механизмов. Первых роботов
трудно назвать интеллектуальными. Только в 60-х годах ХХ века появились очуствленные
роботы, которые управлялись универсальными компьютерами. К примеру в 1969 г. в
Электротехнической лаборатории (Япония) началась разработка проекта
"промышленный интеллектуальный робот". Цель этой разработки —
создание очуствленного манипуляционного робота с
элементами искусственного интеллекта для выполнения сборочно-монтажных работ с
визуальным контролем. Постепенно
характеристики роботов монотонно улучшались, Но до сих пор они еще далеки по
понятливости от человека, хотя некоторые операции уже выполняют на высоком
уровне.
Список литературы:
1. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.
— М.: Радио и связь, 1985. - 376 с.
2. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного М.:
Мир, 1991-568 с.
3. Марков А.А. Моделирование
информационно-вычислительных процессов, М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана,1999. –
360 с.
4. Советов Б.Я., Яковлев С.А.
Моделирование систем. – М.: Высш. Шк.,
1995. – 320 с.
5. Серовайский
С.Я. , Алан Тьюринг. На пути к идеальному компьютеру. Информационные технологии
в высшем образовании. Межд. Научно- практический журнал, том 3, №1, 2006 г. 3-8 стр.
6.
Советов
Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. – М.: Высш. Шк.,
1999. – 224 с.
7. Хейес-Рот Ф., Уотерман
Д., Ленат Д. Построение экспертных систем, М.: Мир,
1987. – 450 с.
8. Уотерман Д. Руководство по экспертным
системам, М.: Мир, 1989.–388 с.
9. Нейлор К. Как построить свою экспертную
систему, М.: Энергоатомиздат, 1991. – 286 с.
10.
Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем, М.: Мир, 1987. – 450
с.
11.
Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования
на языке Пролог.-М.: Мир, 1990.-235с.
12.
Братко И.
Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. - М.: Мир,
1990.-560 с.