1.2. Анализ развития интеллектуальных систем

Краткий исторический обзор развития искусственного интеллекта в рамках символистского и коннективистского направлений позволяет выделить ряд этапов.

Ранний этап. До начала XX века параллельное развитие логики и биологии привело к накоплению знаний о процессах мышления, макро- и микроструктуре нервной системы, развитию и утверждению логической и нейронной доктрин, различия в которых принципиальны.

Этап попыток осмысления. До 40-х годов XX века осуществился переход к использованию теоретических моделей рассуждений, основанных на машинах Тьюринга и Поста, с одной стороны, и формальным моделям бинарных нейросетей, с другой стороны.

Этап закладки фундамента. В 50-е годы развивались идеи функционального и логического программирования, происходило утверждение самого понятия "искусственный интеллект", с одной стороны, и создавались более сложные модели механизмов мозга (модели условных рефлексов, иерархические модели мозга и др.). Ключевые моменты этого этапа связаны с кажущимися неограниченными возможностями провозглашенного направления - искусственный интеллект- и возможностями искусственных нейросетей, построенных по типу ПЕРСЕПТОРОНа Розенблата.

Этап самоанализа и осмысления. В 60-е годы создаются и опробуются первые программные инструментальные средства интеллектуальных систем, такие как LISP, разрабатываются эвристические методы и системы решения задач (GPS), c одной стороны, и наряду с опробыванием новых подходов к разработке искусственных нейросетей (импульсные модели, различные варианты ПЕРСЕПТРОНов), отмечается спад активности в нейросетевом направлении ввиду ограниченности практических результатов.

Этап развития концепции знаний. В 70-е годы осуществляется переход к концепции знаний, которая далее становится основной в искусственном интеллекте, создаются первые экспертные системы, разрабатываются программные инструментальные средства логического программирования, такие как PROLOG, развиваются сетевые формы знаний (семантические сети и фреймы), с одной стороны, и универсальный подход и теория искусственных нейросетей (системы нейро- и мнемоуравнений), с другой стороны.

12

Этап активных разработок. В 80-е годы совершенствуется объектный и концептуальный подход к программированию при создании интеллектуальных систем, проектируются ЭВМ 5-го поколения, создаются первые когнитивно-логические (самообучающиеся) системы на знаниях и разрабатываются первые объектно-сетевые ЭВМ и в то же время осуществляется переход к аналоговым моделям нейросетей с полной коммутацией (модель Хопфилда), разрабатываются первые когнитивно-нейронные системы с ассоциативными моделями знаний (модели КОГНИТРОН, НЕОКОГНИТРОН, АРТ-З), развивается технология производства нейро-СБИС и нейроинформатика, создаются первые нейрокомпьютеры, начинают реализовываться программы создания ЭВМ 6-го поколения. Фактически начинается объединение двух направлений в искусственном интеллекте на базе объектно-сетевого подхода и аппаратной реализации интеллектуальных систем.

Этап развития коннективистских систем. В 90-е годы происходит усиленное развитие аппаратного подхода в искусственном интеллекте на базе усовершенствованных массивно-параллельных ЭВМ с гиперкубовой архитектурой и нейрокомпьютеров. Такие мощные аппаратные средства позволили практически реализовать когнитивные логические системы на основе семантических, продукционных и фреймовых сетей, автоматически накапливающих знания, а также когнитивные нейронные системы.

Создание современных когнитивных логических и нейронных систем базируется на развитии направлений использования метазнаний для извлечения знаний в предметных областях, обучаемых нечетких и вероятностных систем, ассоциативных логических систем, нейрологических систем с самоорганизацией и ассоциативной памятью, комбинированных нечетких и нейронных систем и пр. Наиболее бурно развиваются когнитивные нейронные системы и машины. Так, на базе аналоговых нейро-СБИС делаются попытки создать первые "Кремниевые нервные системы" для роботов, "Искусственный геном" на кремниевой вафле и "Искусственный мозг", который при использовании 1000 таких вафель может иметь производительность, соизмеримую с естественным мозгом. Недалеко то время, когда начнется нейропротезирование с использованием разрабатываемых "мокрых" нейрочипов.

Слияние двух направлений в 90-е годы трактуется как объединение логической и нейронной когнитивных парадигм, которое фактически означает

13

переход к аппаратной реализации обучаемых интеллектуальных систем.

Можно предположить, что дальнейшее развитие когнитивных систем будет происходить в рамках совершенствования ЭВМ 6-го поколения, основными чертами которых являются: возможность решения задач без программирования за счет способности к обучению по примерам и даже к самообучению по определенным критериям, объектно-сетевая архитектура, допускающая самоорганизацию, возможность моделирования механизмов мозга на макро- и микроуровнях. Вероятно, превалирующим для моделирования подсознательных когнитивных процессов окажется нейросетевой подход, с помощью которого проще решаются задачи обучения, самообучения и самоорганизации таких процессов. Моделирование высших когнитивных процессов (рассуждения, интуиции, эмоции и т.д.) может оказаться более доступным с использованием универсального объектно-сетевого подхода с применением обучаемых семантических и фреймовых сетевых моделей знаний. Однако и в этом случае принятие решений может быть организовано на нейромодулях с ассоциативным выводом, что может разрешить трудности, связанные со сложностью программирования при моделировании высших уровней мышления.