Основные задачи искусственного интеллекта

Со времени возникновения первых счетных устройств (абак) до первой ЭВМ (в США — ЭНИАК, Джон фон Нейман, Голдстайн, Пенсильванский университет, 1946 год; в СССР — МЭСМ, академик С. А. Лебедев, 1951 год) они использовались в основном для оперирования с числами. Позднее с развитием вычислительной техники появилась возможность обработки символьной информации, текстов и т. п. Этому способствовало также и появление языков программирования. Но и в конце 40-х годов XX в. стали появляться программы, выполняющие творческие функции интеллекта. Первыми такими программами были игровые программы. Например, программы игры в крестики-нолики, шахматы, шашки, го и др.

Первые компьютеры могли выполнять лишь те простейшие интеллектуальные функции, которые хорошо формализуются с помощью некоторого алгоритма. Это объясняется тем, что вычислительные машины неймановского типа основаны на понятиях алгоритма, машины Тьюринга и информации. Раньше первые программы хорошо вписывались в архитектуру Неймана-Тьюринга электронных вычислительных машин. Так что на начальной стадии развития искусственного интеллекта именно игровые задачи послужили основой для исследования интеллектуальных метапроцедур человека. Эти задачи носят невычислительный характер.

В целом возникновение искусственного интеллекта связано с решением следующих классов задач: игровые задачи (конец 40-х годов XX в.: крестики-нолики, морской бой, шашки, шахматы, нарды, го…), задачи доказательства теорем (середина 50-х годов XX в.: доказательство теорем в исчислении высказываний, в планиметрии, теории групп…; возникает понятие «бэктрекинг», пришедшее в программирование именно из искусственного интеллекта), задачи распознавания образов (50—60-е годы XX в.: распознавание изображений складывается из двух этапов: а) формирование набора признаков, описывающих изображение, б) нахождение решающего правила, по которому изображения относятся к тому или иному классу), машинный перевод (середина 50-х годов XX в.: возникает математическая лингвистика; разрабатываются методы автоматического морфологического и синтаксического анализа и синтеза текстов; начинают разделять декларативные и процедурные знания), задачи автоматического реферирования и информационного поиска (середина 50-х годов XX в.: возникают методы поиска информации по образцу (типовым конфигурациям)), задачи сочинения текстов и музыки (конец 50-х годов XX в.: содержательно эти задачи сводятся к синтезу текстов и музыки по определенным правилам).

Вот примеры «творчества» компьютера по сочинению сказок и стихов.

Сказка Однажды в одном городе жил царь. Царь не имел детей, поехал царь на охоту. Встретил царь бабу-ягу. Баба-яга дала зелье полезное. Вернулся царь домой. Родился оттого зелья сын Иван-царевич. Вырос Иван-царевич. Унесла баба-яга Ивана-царевича. Прожил Иван-царевич у бабы-яги, не знаю сколько, изучил все колдовство. Надумал Иван-царевич уйти от бабы-яги. Баба-яга задала ему задачу достать перо Жар-птицы. Иван-царевич решил задачу, достал перо Жар-птицы. Баба-яга задала задачу достать девицу, Шамаханскую царицу. Иван-царевич решил задачу, привез царицу. Баба-яга задала задачу достать перстень царь-девицы со дна морского. Иванцаревич решил задачу и перстень достал. Иван-царевич взял заработанное. Вернулся Иван-царевич домой.

Стихотворение Умирающий — в смятеньи.

Вновь, как тень, огни дрожат.

Вновь над бездною движения —.

Где-то далеко — душа …

Крик смертельный рядом, зыбкий, Тлели в хрустале глаза, Шелест мечется с улыбкой, Где-то в чаше небеса.

Сказка сочинена компьютером по мотивам русских народных сказок [7, С. 130], а стихотворение — на основе словаря, составленного по сборнику стихов Осипа Мандельштама «Камень» [7, С. 132].

Естественно перечень задач, обусловивших возникновение и становление нового научного направления, названного «искусственным интеллектом», может быть расширен: например, проблемами создания роботов (роботика, робототехника), проблемами экспертных консультирующих систем, задачами автоматического программирования, комбинаторными задачами, задачами составления расписаний и многими-многими другими задачами. Но какие бы задачи искусственного интеллекта не решались, главными теоретическими проблемами были и остаются следующие проблемы.

Центральная проблема искусственного интеллекта — это проблема представления знаний в компьютере. Здесь немаловажным является вопрос: «Что такое знание?» Следующий вопрос: «Кйк представлять знания?» — возникает сразу, если мы собираемся использовать их с применением компьютера. Основными моделями представления знаний на сегодняшний день являются: логическая модель, семантические сети, продукционные системы и фреймовые системы. Решение проблемы представления знаний опирается на исследования в области компьютерной лингвистики и в области компьютерной логики. Компьютерная лингвистика лежит в основе естественно-языкового общения с компьютером и автоматического перевода, а компьютерная логика служит для формализации всего богатства человеческих рассуждений.

Другая равная проблема искусственного интеллекта — это проблема выявления и исследования интеллектуальных метапроцедур человека. Сложность этой проблемы обусловлена специфичностью устройства человеческого мозга, его полушарной асимметрией. Дело в том, что наш мозг состоит из двух полушарий, левого и правого. Левое полушарие строго логично, рационально. Метапроцедуры, характерные для него, могут быть описаны словесно, они могут быть формализованы в четкие алгоритмы, реализуемые на современных компьютерах с архитектурой Неймана-Тьюринга. Правое полушарие имеет дело (можно сказать «мыслит») чувственными образами. Интуитивные рассуждения, озарения, вещие сны и т. п. являются, по-видимому, результатом работы именно правого полушария. Хорошо известен пример вещего сна при открытии Д. И. Менделеевым «Периодического закона» в химии.

Менее известным является пример гениального озарения индийского математика Сринивазы Рамануджана (1887—1920). Ученые, занимавшиеся исследованиями в области теории чисел, долгое время пытались получить точную формулу для величины р (п) — числа способов представления натурального числа в виде суммы натуральных чисел, но всякий раз получались неточные формулы. В одну из них, полученную совместно английским математиком Харди и Рамануджаном, входило составной частью выражение.

где q — натуральное число, по которому производилось суммирование в той формуле. Мучительные поиски долго не приводили Рамануджана к точному результату. Однажды он внес абсолютно «дикое» предложение изменить в формуле указанное выше выражение на следующее:

а затем еще и продифференцировать его по п. С поправкой Рамануджана формула для р (п) «заиграла» и стала просто точной формулой. Так что выявление метапроцедур правого полушария, изучение их и изучение метапроцедур совместной работы обоих полушарий — одна из важнейших современных проблем искусственного интеллекта.

По прогнозам ученых, дальнейшее развитие исследований в искусственном интеллекте приведет:

• — к смене парадигмы ЗНАНИЯ + ВЫВОД парадигмой ЗНАНИЕ + ОБОСНОВАНИЕ, т. е. в интеллектуальных системах будут использоваться методы обоснования и аргументы; современные языки программирования ориентированы на вывод одних знаний из других;
• — к совершенствованию инструментальных средств искусственного интеллекта, в частности, языков программирования, ориентированных на обоснование;
• — к модернизации архитектуры вычислительных машин пятого и последующих поколений; сейчас модернизация идет в 4-х направлениях: гигантские суперкомпьютеры; нейробионическое направление (сотни тысяч процессоров с программируемой конфигурацией); территориально удаленные компьютеры и базы с высокоскоростными каналами связи; специальные процессоры для обработки зрительных образов и знаний и для проведения рассуждений автономно, т. е. без помощи человека;
• — к появлению методов распараллеливания решения задач на уровне архитектурных решений о структуре компьютера и на логическо-теоретическом уровне;
• — к появлению новых моделей представления знаний, позволяющих проводить обработку интегрированной информации (символической, текстовой, зрительной, акустической, тактильной …);
• — к синтезу разнотипных экспертных систем, которые будут использоваться совместно для выработки решений, т. е. как консилиум экспертных систем разного типа.