Аспирант Юдин Т.С.

Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко

Построение и исследование когнитивных архитектур для задач искусственного интеллекта

Исследование когнитивных архитектур актуально тем, что оно развивает основную задачу искусственного интеллекта и когнитивной науки, цель которой создать искусственного агента с возможностями, которые аналогичны человеческим. Исследование конкретной архитектуры можно условно разделить на две части. Первая направлена на моделирование инвариантных аспектов человеческого познания, во второй в рамках принятых утверждений непосредственно разрабатывается интеллектуальный агент. Когнитивная архитектура определяет базовую инфраструктуру для интеллектуальной системы, охватывает те аспекты когнитивного агента, которые постоянны во времени и разных областях применения. Обычно эти аспекты включают в себя следующие элементы:

· Краткосрочная и долгосрочная памяти, которые хранят информацию об убеждениях, целях и знаниях агента;

· Представление элементов, которые содержатся в этих памятях, и их организация в крупномасштабных интеллектуальных структурах;

· Функциональные процессы, которые оперируют этими структурами, в том числе производительные механизмы, которые их используют, и механизмы обучения, которые их изменяют.

Такой подход позволяет интерпретировать разные убеждения, цели и знания на базе одной когнитивной архитектуры. В какой-то степени когнитивные архитектуры представляют собой антитезис экспертным системам, которые обеспечивают квалифицированное поведение в узконаправленных контекстах. В отличие от них, архитектурное исследование направлено на покрытие целого множества разнообразных задач и областей. Важно понимать, что в нашем случае разумное поведение должно быть обеспечено на уровне системы, а не на уровне компонентов методов, предназначенных для решения специализированных задач.

Любая интеллектуальная система предназначена для осуществления определенных видов деятельности, которые в совокупности и составляют ее функциональные возможности. Способность распознавания и принятия решений – это основные возможности, которыми должна обладать качественная архитектура, этого набора вполне достаточно, чтобы покрыть весь спектр интеллектуальных свойств жизнедеятельности человека.

Центральный вопрос, который обязательно встанет перед разработчиком когнитивной архитектуры – это как дать агентам доступ к различным источникам знаний. Например, знания об окружающей среде приходит через восприятие, знания о последствиях текущей ситуации приходит через планирование, обоснование и прогнозирование, знание от других агентов должно приходить по внутреннему каналу связи. В общем, система должна предусматривать как можно большее количество таких источников, это поможет более четко информировать поведение когнитивного агента.

Другой ключевой вопрос, будет ли архитектура поддерживать свои возможности напрямую, через встроенные процессы, или же поддержка будет выстраиваться в терминах существующих и полученных знаний.

Интеллектуальный агент должен осуществлять некий контакт между окружающей средой и собственными знаниями, чтобы ситуации или события рассматривались как случаи известных или знакомых моделей. Однако распознавание не должно касаться только статических ситуаций. Можно привести массу примеров как в реальном мышлении мы часто ориентируемся на динамические события.

Распознавание тесно связано с классификацией, которая сопоставляет объекты, ситуации и события известным понятиям и категориям. Для поддержки когнитивной архитектурой этих возможностей, нужно обеспечить способ представления паттернов и ситуаций в памяти. Архитектура должна включать некий распознавательный процесс, который бы идентифицировал к какому паттерну отнести ту или иную ситуацию, а также, по возможности, измерять степень соответствия. Для полной картины в системе должны быть реализованы средства для узнавания новых понятий и категорий из опыта и самообучения, изменения уже существующих заготовок.

Чтобы работать в среде, интеллектуальной системе также понадобиться способность принимать решения, выбирать между альтернативами. Для этих функций когнитивная архитектура должна обеспечить способ предоставления альтернативных вариантов и действий, будь то внешние или внутренние когнитивные операции. Это предоставление можно реализовать в два этапа. На первом этапе система отбирает всевозможные допустимые варианты выбора в сложившейся ситуации, используя сохраненные в памяти паттерны и знания. На втором этапе происходит выбор между отобранными альтернативами путем вычисления качественных оценок. В идеале когнитивная архитектура должна постоянно улучшать свои решения на основе обучения.

Интеллектуальный агент не должен воспринимать ситуацию в рамках отдельных объектов и событий, а смотреть на нее комплексно. Оценка ситуации требует объединить восприятие информации о разных сущностях и событиях из разных источников, чтобы составить более полную модель текущей среды.

Когнитивная архитектура способна исследовать и прогнозировать ситуации и события. Принимая решения для достижения поставленных целей, система обязана генерировать свои планы действия, при обучении должна происходить перепланировка этих самых действий. Решение проблем тесно связано с рассуждениями, для поддержки этой функции когнитивная архитектура должна иметь механизм представления связей между убеждениями. Общим формализмом для кодирования таких взаимосвязей может быть логика первого порядка, но также широко используются другие обозначения, начиная от порождающих правил в нейронных сетях до байесовских сетей.

Когнитивные архитектуры должны поддерживать механизмы для преобразования знаний в форму, способную обмениваться информацией с другими знаниями. В идеале обмен информации должен протекать в виде диалога, аналогичного разговорному диалогу в естественной среде.

Особое внимание уделяется запоминанию – способности кодировать и запоминать результаты когнитивных процессов в памяти для воспроизведения или доступа к ним в будущем. Структура данных для этой функциональности является таким же фундаментальным вопросом как моменты с воспроизведением, организацией и использованием знаний.

Как и любая научная теория, когнитивные архитектуры требуют оценки. Однако, поскольку архитектурное исследование проходит на уровне системы, возникает больше проблем, чем при оценке компонентов структур знаний и методов. Способность объяснять психологические явления является важным аспектом, по которому можно оценивать когнитивные архитектуры. Кроме этого, важно продемонстрировать, что архитектура поддерживает ту же качественную устойчивость, что и человек.

Как видно, построение качественной когнитивной архитектуры – это комплексный процесс проработки функциональностей и сложных структур данных. Качество будущей системы напрямую зависит от количества проработанных функций и уровня проработки каждого элемента и его деталей.