2. Искусственный интеллект.

Искусственный интеллект: познавательные возможности

и практическая значимость.

Искусственный интеллект: научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (например, представление знаний, обучение, обобщение и т.п.).

Что такое интеллект?

Интеллект – это способность решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Нахождение решения задач, относящихся к интеллектуальным, являются для человека вполне естественным. Подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека.

Возникает вопрос: «Может ли машина мыслить? Может машина рассуждать, догадываться и делать выводы?»

Искусственный разум, конечно, на сегодняшний день еще не создан, но программы, решающие интеллектуальные задачи уже существуют.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества – игра в шахматы, на сегодняшний день даже не относят к проблеме искусственного интеллекта. Человек в процессе игры в шахматы может выбрать победную комбинацию интуитивно, причем иногда довольно быстро, даже не рассматривая заведомо ведущих к выигрышу вариантов. Как и почему это происходит, неясно пока даже крупнейшим специалистам по изучению человеческого интеллекта, и тем более непонятно, сможет ли когда-нибудь искусственный разум действовать как человеческий? Решение этой задачи еще весьма далеко от завершения. Поэтому почти все шахматные программы, созданные к сегодняшнему дню, построены на основе распространенного принципа решения компьютерных задач: последовательного перебора возможных вариантов.

Область искусственного интеллекта, нашедшее наиболее широкое применение – нейронные сети. Основная их особенность – это способность к самообучению на конкретных примерах.

Целесообразно использовать нейронные методы в заданиях, где много входных данных, в задачах с неполной или «зашумленной» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно.

Нейросети применяются для предсказания рынков, оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, предсказание динамики политических рейтингов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции и для многого другого.

Ford Motors Company внедрила у себя нейросистему для диагностики двигателей. На ввод нейросистемы подаются данные от 31 источника для выявления более чем 800 неисправностей.

Уровень диагностирования сетью соответствовал уровню лучших экспертов, но значительно превосходил их в скорости.

Например, у нас в стране независимый экспертный совет по стратегическому анализу проблем внешней и внутренней политики при Совете Федерации НИИ искусственного интеллекта представил проект «Технология нового поколения на основе недоопределенных вычислений и ее использование для разработки экспериментальной модели макроэкономики РФ». Появилась возможность просчитывать исход любого действия или предложения, касающегося бюджета страны, на много лет вперед.

Система позволяет видеть, как изменится доходная часть, дефицит бюджета, объем промышленного производства в ответ, например, на увеличение налогов.

Можно решить и обратную задачу. Например, что надо сделать, чтобы к 2004 году объем производства увеличился или, скажем, хотя бы не падал. Машина укажет нижнюю и верхнюю границу значений в том и другом случае для отпускаемых бюджетных денег по всем параметрам, так или иначе влияющим на производство.

Сегодня разработчики проекта пытаются увеличить до 1000 анализируемых параметров. Но такая работа требует вложения денежных средств, т.е. нужна серьезная государственная материальная поддержка.

Так возможен ли все-таки искусственный интеллект?

Если под искусственным интеллектом понимать разумную электронную машину, способную мыслить подобно человеку, то, скорее всего, что нет, по крайней мере, на сегодняшний день.

1) Во-первых, недостаточно изучены устройство человеческого мышления, механизмы функционирования интеллекта.

2) Во-вторых, технология еще не располагает достаточными вычислительными мощностями для реализации столь сложной системы, и, к тому же, сомнителен сам факт возможности создания искусственного разума на базе широко используемых на сегодня машин с двоичным представлением информации.

Если считать искусственный интеллект вычислительной программой, решающей интеллектуальные задачи математически, то можно сказать, что фундамент искусственного интеллекта уже заложен, и достаточно широко применяется.

Некоторые ученые считают, что интеллект- это умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого.

Тем не менее, многие соглашаются с мнением английского математика Алана Тьюринга: «Компьютер можно считать разумным, если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком».

Механический подход.

В 1736 году французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механического флейтиста в человеческий рост, который исполнял 12 мелодий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий музыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор, служивший при дворе Франциска 1, сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии, построил пару изумительных по сложности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку, играющую на клавесине.

Так, в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж задумал, правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который он назвал Аналитической машиной; как утверждал Бэббидж, его машина в принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 году, директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес- и- Кеведо действительно изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.

Электронный подход.

После второй мировой войны появились электронные цифровые вычислительные машины. К концу 50-х годов выделилось направление информатики, получившее название «искусственный интеллект». Первоначально они были сосредоточены в нескольких университетских центрах США. В общем, исследователи искусственного интеллекта, работающих над созданием мыслящих машин, можно разделить на 2 группы. Одних интересует чистая наука и для них компьютер – лишь инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить пользование ими.

Кибернетический подход.

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в значительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, одной из выдающихся личностей в интеллектуальной истории Америки. Помимо математики он обладал широкими познаниями в других областях, включая нейропсихологию, медицину, физику и электронику.

Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработка принципа «обратной связи», который был успешно применен при разработке нового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связи заключается в использовании информации, поступающей из окружающего мира, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером и Бигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы; при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигналов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть, заметив попытку отклонения самолета от курса, они тотчас рассчитывали его дальнейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и самолетов пересекались.

В дальнейшем Винер разработал в принципе обратной связи теории как машинного, так и человеческого разума. Он доказал, что именно благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. «Все машины, претендующие на «разумность», - писал он, - должны обладать способностью преследовать определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться». Созданной им науке Винер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означает рулевой.

Нейронный подход.

К этому времени другие ученые стали понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох. Маккалох в соавторстве с 18-летним блестящим математиком Уолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Эта теория и явилась той основой, на которой сформировалась широко распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной мере сходны.

Маккалох и Питтс предложили конструкцию сети из электронных «нейронов» и показали, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые числовые или логические операции. Далее они предложили, что такая сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она обладает всеми чертами интеллекта.

Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному разуму скоро сформировался так называемый «восходящий метод» - движение о простых аналогов нервной системы примитивных существ, обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании «самоорганизующейся системы» или «обучающейся машины».

Основной трудностью, с которой столкнулся «восходящий метод» была высокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказалась даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 000 нейронов, не говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. нейронов.

Понятие перцептрона.

Фрэнк Розенблат в середине 1958 года предложил модель электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления.

Два года спустя, была продемонстрирована первая действующая машина «Марк-1» , которая могла научиться распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые подносили к его «глазам», напоминающих кинокамеры. Перцептрон Розенблата оказался наивысшим достижением «восходящего» метода создания искусственного интеллекта.

Т.о., искусственный интеллект как наука насчитывает немногим более 30 лет. Как и всякая молодая область науки, теория искусственного интеллекта очень динамична и развивается стремительно. Идеи и модели появляются почти ежемесячно, но проверку временем проходят не все.