Создание систем искусственного интеллекта

Единственный объект, способный мыслить, - это мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом, нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1011) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями.

Пионерами в области создания нейросетей были Мак-Каллоком, Питтс и Розенблатт. В 1958 г. Фрэнк Розенблатт продемонстрировал компьютерную модель электронного устройства, названную им персептроном (англ. perceptron), а в 1960 г. - первую действующую машину "Марк-1", моделирующую совместную работу человеческого глаза и мозга.

Машина могла распознавать некоторые из букв, написанные на карточках, подносимых к датчикам изображения ("глазам" машины). Она умела различать буквы алфавита, но была чувствительна к их написанию. Например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 годах количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться.

Слишком неутешительны были первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

С появлением сверхбольших интегральных схем, суперкомпьютеров, новых, более удачных моделей искусственных нейронных сетей (например, модель "Хопфилда") интерес к нейросетям снова стал расти.

Основная область применения нейрокомпьютерных технологий сегодня - это задачи распознавания образов, например идентификация объектов по результатам фотосъемки из космоса.

4) Логический подход.

Логический подход основан на выявлении и применении в интеллектуальных системах различных логических и эмпирических приемов (эвристик), которые применяет человек для решения каких-либо задач [4]. Эвристика - правило теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество рассматриваемых вариантов в процессе поиска решения некоторой задачи или сделать правдоподобный вывод.

В основу этого подхода был положен принцип, противоположный нейрокибернетике [19].

Не имеет значения, как устроено "мыслящее" устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человек (мозг).

Сторонники этого подхода мотивировали свой подход тем, что человек не должен слепо следовать природе в своих научных и технологических поисках. Так, например, очевиден успех колеса, которого не существует в природе, или самолета, не машущего крыльями, подражая птице. К тому же пограничные науки о человеке не смогли внести существенного теоретического вклада, объясняющего хотя бы приблизительно, как протекают интеллектуальные процессы у человека, как устроена память и как человек познает окружающий мир.

Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиск алгоритма решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

В 1956 г. Ален Ньюэлл, Герберт Саймон и Дж. Шоу разработали программу "Логик-теоретик", которая могла доказывать школьные теоремы посредством символьной логики. Для доказательства теорем в программе использовался метод проб и ошибок.

Однако такой подход оказался малоперспективен, так как даже относительно малое число правил и исходных утверждений дает огромное количество возможных комбинаций. В результате возникает явление, которое специалисты по искусственному интеллекту называют "комбинаторный взрыв" - быстрое нарастание сложности задачи с увеличением числа принимаемых во внимание обстоятельств.

Такие "взрывы" дали о себе знать при самых первых попытках составить программы для игры в шахматы. Программы подобного типа состояли в основном из правил передвижения фигур и инструкций для просмотра последствий всех возможных ходов компьютера и ответных ходов противника. Довольно быстро программисты поняли, что такой путь непригоден: согласно расчетам, полное возможное число ходов в шахматной партии равно 10120 - это больше, чем число атомов во Вселенной. Для выполнения столь гигантской работы даже самым быстродействующим компьютерам придется трудиться многие миллиарды лет.

Один из недостатков "Логика-теоретика" состоял в том, что программа не могла определить, находится ли она на верном пути. В реальной жизни люди обычно способны по состоянию решаемой проблемы судить о своем продвижении к цели и о том, что делать дальше, - действует своего рода обратная связь. Так, в шахматах игрок может просто отказаться от атаки, если она сопряжена с потерей большого числа фигур. Ньюэлл, Шоу и Саймон пришли к выводу, что они также должны наделить свою программу способностью определять, становится ли "теплее" в ходе поисков. Они были столь уверены в правильности своего подхода, что, приступив в 1957 г. к созданию следующей программы, назвали ее "Универсальный решатель задач" (англ. General Problem Solver, GPS). В ней был реализован эвристический метод, известный под названием "метода подъема в гору". Последнее выражение получено из аналогии с подъемом в гору при густом тумане: в этом случае очень полезно правило, рекомендующее избегать путей, ведущих вниз или вдоль горы.

Подобно моделированию нейронов в кибернетике программы "Логик-теоретик" и GPS явились результатами попытки выделить всеобщие законы мышления, составляющие основу разума.

В середине 60-х центр внимания переместился с простых методов общего назначения к специализации знаний. Появились т.н. "экспертные системы" ("системы, основанных на знания"), которые позволяли давать ответы на вопросы из той или иной области знаний.

В тесном сотрудничестве с Джошуа Ледербергом и другими исследователями из Станфорда Эдвард Фейгенбаум приступил к длительной и трудоемкой работе, которая, в конце концов, завершилась созданием экспертной системы DENDRAL. Эта программа на основе измерений масс-спектрометра, сведений из химической теории и эмпирических знаний химиков синтезировала молекулы из фрагментов и предсказывала их поведение. интеллект компьютерный информатика нейросеть

Успех первых ЭС, таких как DENDRAL, MYCIN (ЭС в области диагностики менингитов и заболеваний крови), PROSPECTOR (ЭС, позволяющей открывать новые месторождения) и др. позволил говорить о искусственном интеллекте уже как науке, дающей практические результаты.

В тоже время появились первые языки логического программирования. Наиболее известным из них стал язык ЛИСП (англ. LISt Processing - обработка списков).

Вооруженные новым языком ученые принялись разрабатывать программы, способные вести с оператором довольно простой диалог. Наибольшую известность получила созданная в середине 60-х годов программа "Элиза", автором которой был Джозеф Уайзенбаум, бывший инженер из фирмы "Дженерал электрик", преподававший в МТИ информатику. Свое название программа "Элиза" получила в связи с тем, что "...подобно Элизе Дулитл из знаменитой пьесы Бернарда Шоу "Пигмалион" программу можно было научить "разговаривать" все лучше и лучше". Однако, как отмечал Уайзенбаум, "оставалось не вполне ясным, становится ли она при этом еще и умнее".

Программа первоначально была построена как универсальная система, способная поддерживать диалог на английском языке на любую заложенную в нее тему; славу завоевал один из вариантов этой программы, получивший название "Доктор". В этом обличье "Элиза" имитировала поведение врача-психотерапевта при первичном опросе пациента. При этом "врач-психотерапевт" (т.е. программа) при диалоге с пациентом стремилась говорить как можно меньше, ограничиваясь лишь краткими вопросами и общими наблюдениями, что позволяет пациенту самому рассказывать о своих чувствах. Поэтому в "Элизу" потребовалось заложить лишь минимальные познания - информацию, необходимую для построения замечаний имитируемого врача, программа извлекала из ответов пациента.

Почувствовать дух "сеансов психотерапии", проводимых программой, можно по приведенной ниже выдержке из типичного диалога между исследователем, играющим роль пациентки, и "Элизой", играющей роль врача (ее ответы выделены курсивом):

-- Все мужчины одинаковы.

-- В каком смысле!

-- Они всегда пристают к тебе с чем-нибудь.

-- Вы имеете в виду что-нибудь конкретное!

-- Ну да, это мой парень заставил меня прийти сюда.

-- Ваш парень заставил вас прийти сюда!

-- Он говорит, что я почти все время подавлена.

-- Прискорбно слышать, что вы все время подавлены.

-- Это правда. Я несчастна.

-- Вы думаете, что ваш приход сюда поможет вам не быть несчастной!

-- Это точно, мне нужна чья-нибудь помощь.

-- Что значит для вас "получить помощь"!

-- Может быть, я научусь ладить с моей мамой.

-- Расскажите поподробнее о вашей семье.

Впечатление, что "Элиза" понимает пациента, в значительной мере иллюзорно. Программа была составлена так, чтобы распознавать определенные ключевые слова и сочетания в набираемом на клавиатуре тексте. Далее она отвечала простыми фразами, в которые были включены запрограммированные формулировки. Например, если пациент упоминал мать, "Элиза" отвечала вопросом о семье. Другой заложенный в программу "фокус" заключался в преобразовании утверждения пациента в вопрос, что весьма напоминало поведение настоящего психотерапевта.

Если даже "Элиза" не обнаруживала знакомых словосочетаний, она не лишалась дара речи: программа обращалась к своему запасу слов за нейтральными замечаниями или вопросами типа "Понятно", "Очень интересно", "Почему вы так считаете?".

Короче говоря, как признавал сам Уайзенбаум, "Элиза" понимала речь лишь в самом примитивном смысле. Программа была лишь пародией на поведение психотерапевта и предназначалась для исследования иллюзии понимания, которая часто возникает в разговорах между людьми.

Вне зависимости от первоначальных намерений Уайзенбаума ответы "Элизы" выглядели столь завораживающе правдоподобными, что многих приводили в восторг. Все это привело создателя "Элизы" в изумление: "Я был поражен, - писал впоследствии Уайзенбаум, - увидев, насколько быстро и глубоко люди вступают в эмоциональный контакт с компьютером, с какой готовностью они "очеловечивают" его. Однажды моя секретарша, которая на протяжении многих месяцев наблюдала, как я работаю над программой, и, казалось, должна была бы прекрасно понимать, что это не более чем компьютерная программа, вступила с ней в диалог. После первых же нескольких вопросов и ответов она попросила меня выйти из комнаты!". Но еще больше обеспокоило Уайзенбаума то, что некоторые психиатры стали рассматривать "Элизу", как многообещающее средство для преодоления дефицита врачей.

Еще одним направлением в области логического подхода в тот же период (60-х годах) стало наделение программ способностями к накоплению знаний и изменению своего поведения в зависимости от накопленного опыта.

Артур Л. Сэмюэль создал программу, которая играла в шашки. Помимо заложенных в нее основных шашечных премудростей, в нее были заложены указанные выше способности. Давая различным вариантам численные оценки, программа принимала во внимание, насколько удачными оказывались подобные ходы в прошлом. В 1962 г., через 15 лет после зарождения идеи создания программы, она выиграла турнир у Роберта У. Нили, тогдашнего чемпиона штата Коннектикут.

В 1975 г. Дуглас Ленат составил для своей диссертации программу, обучавшуюся через открытия. Свою пионерскую систему Ленат назвал AM ("Автоматический математик"), так как она лучше всего умела заново открывать известные математические законы.

Чтобы программа AM могла работать в мире элементарных множеств и чисел, Ленат снабдил ее 115 определениями, описывающими понятия (например, равенство) и операции (например, пересечение множеств). Кроме того, программа содержала 250 правил "если-то", следуя которым проводила поиск более сложных понятий. Правила предназначались для выбора приоритетных направлений исследования. Например, машине можно было задать инструкцию следующего содержания: "Если какое-то действие принесло пользу в данной ситуации, то попытайся использовать его в похожих ситуациях".

"Автоматический математик" оказался способным учеником. Всего за несколько часов работы он продвинулся от полного невежества в математике до повторного открытия примерно 200 наиболее важных понятий теории чисел. Программа самостоятельно дошла до понятия простых чисел, квадратов (чисел, которые представляют собой результат умножения некоторого числа на себя) и даже до гипотезы Гольдбаха, гласящей, что всякое четное число, большее двух, можно представить в виде суммы двух простых чисел.

Подобно классической шашечной программе Артура Сэмюэля, "Автоматический математик" продемонстрировал определенную способность обучаться на собственном опыте. Он сохранял гипотезы, которые по оценкам внутренних эвристик представлялись наиболее интересными и оказались верными, отбрасывая остальные.

В 1976 г. Ленат создал более мощную версию программы, которую назвал "Эвриско" (греч. Я открываю). Эта программа должна была найти применение в любых областях исследований, а не только в математике. Для проверки "Эвриско" Ленат выбрал сравнительно мало разработанные области знаний, где был шанс открыть нечто действительно новое, а не просто повторять старые открытия. Кроме того, выбирались области, открывающие столь огромное число подлежащих рассмотрению возможностей, что человеческий разум не в состоянии справиться с ними.

Обоим названным критериям вполне соответствовала разработка наиболее эффективных интегральных схем для компьютеров. Хотя в то время уже существовали СБИС (сверхбольшие интегральные схемы) с сотнями тысяч транзисторов и других элементов на одном тонком слое кремния, инженеры стремились вместить в схему еще больше элементов. Одна из идей обеспечения более высокой плотности заключалась в так называемом многослойном конструировании. Вместо размещения элементов в одной плоскости, как это делалось обычно, предлагалось изготавливать схемы, состоящие из нескольких слоев.

За первые же несколько часов работы программа предложила ряд новых вариантов размещения элементов в схеме, о которых инженеры и не помышляли. Она произвела настоящий переворот в области создания СБИС, изобретя трехмерный узел типа И/ИЛИ.

"Эвриско" показал себя способным учеником; он успешно справлялся с самыми разнообразными задачами - от моделирования биологической эволюции до очистки поверхностей от химикатов. Но впервые он привлек к себе широкое внимание, приняв участие в чемпионате США 1981 г. по игре "Traveller TCS". Эта фантастическая игра типа "космический бой", где каждый участник должен построить воображаемый космический флот и вступить в "сражение" с кораблями противника. Каждому игроку выделялся триллионный "кредит" в межгалактической валюте - участники могли варьировать количество своих кораблей, их размеры и такие характеристики, как вооружение, средства защиты, маневренность. Побеждает тот, кому удалось первым полностью уничтожить флот неприятеля.

В течение двух лет, несмотря на изменение правил, программа выигрывала чемпионат, в результате чего, организаторы турнира, приняли решение больше не допускать "Эвриско" к участию в нем. Ленат и его программа привлекли внимание и за пределами узкого игроков "Traveller". Сообщения об этих соревнованиях попались на глаза представителям Пентагона, наведя их на мысль начать разработку систем управления реальным боем, построенных по принципу "Эвриско".

Столь впечатляющие достижения "Эвриско" были достигнуты за счет управления своими знаниями. Программа тратила массу времени на накопление знаний, их оценку, фильтрацию и применение их к самой себе.

Один из открытых ею результатов характеризует некоторый иронический момент. Так, она обнаружила, что обычно правила, поставляемые человеком, оказываются лучше ее собственных, поэтому она создала эвристику:

ЕСЛИ правило создано машиной ТО вычеркни его.

К счастью, первым правилом, которое оказалось стертым программой, было именно это правило!

В конце 1978 г. Министерство внешней торговли и промышленности (МВТП) Японии поручило разработать проект интеллектуальных ЭВМ (компьютеров пятого поколения) [10,19]. Центром по созданию компьютеров V поколения стал специально созданный Токийский институт вычислительной техники нового поколения (ICOT). Отличительными особенностями этих машин должны были стать:

- восприятие речи, естественного языка, изображений, рисунков и т.д.;

- синтез речи и графический интерфейс;

- решение проблем (например, синтез и оптимизация программ);

- символьный процессор, реализующий ПРОЛОГо-подобный язык (HIMIKO).

К сожалению главная цель проекта (создание компьютера V поколения) не была достигнута, но положительный эффект от него был очевиден. В Японии появилась большая группа высококвалифицированных специалистов в области искусственный интеллект, которая добилась существенных результатов в различных прикладных задачах. К середине 90-х японская ассоциация искусственный интеллект насчитывала около 40 тыс. человек. Японский проект имел большой общественный резонанс, а также подтолкнул правительства других стран и международные корпорации к интенсификации исследований в этой области.

3. Достоинства и недостатки подходов

Достоинствами логического подхода являются:

- возможность относительно легкого понимания работы системы;

- легкость отображения процесса рассуждений системы на естественном или формальном языке;

- достижимость однозначности поведения системы в одинаковых ситуациях.

Недостатками этого подхода являются:

- неестественность реализации нечетких знаков (образов);

- трудность реализации адекватного поведения в условиях неопределенности (недостаточности знаний, зашумленности данных, не точно поставленной цели и т.п.);

- трудность и неэффективность распараллеливания процесса решения задач.

Достоинства нейрокибернетического подхода - это отсутствие недостатков, свойственных логическому подходу:

- возможность (быть может, иллюзорная), задав базовые весьма простые алгоритмы адаптации и особенности структуры искусственной нейронной сети, получить систему, настраивающуюся на поведение сколь угодно сложное и адекватное решаемой задаче;

- живучесть сети (в случае аппаратной реализации), т.е. способность сохранять приемлемую эффективность решения задачи при выходе из строя элементов сети, достигаемая за счет избыточности;

- успешная работа в условиях неполной или зашумленной информации (при программной реализации), достигаемая также за счет избыточности.

Недостатки нейрокибернетического подхода - это отсутствие достоинств логического подхода.

Размещено на Allbest.ru