Filosofa.net

Такое смещение обусловливалось двумя причинами:

1) к этому времени выяснилось, что даже простые на первый взгляд задачи, возникающие перед интегральным роботом при его функционировании в реальном мире (например, движение по пересеченной местности, распознавание объектов на сложном фоне с естественным освещением, организация сложного поведения и т. п.), не могут быть решены методами, разработанными для экспериментальных задач в специально сформированных проблемных средах;

2) стало ясно, что сочетание дополняющих друг друга возможностей человека и ЭВМ позволяет «обойти острые углы» путем перекладывания на человека тех функций, которые пока еще недоступны для ЭВМ. Вычислительная машина, со своей стороны, способна обрабатывать большие объемы информации с использованием регулярных методов, многократно просматривать различные пути решения, предлагаемые человеком, предоставлять ему всевозможную справочную информацию.

На первый план выдвигалась не разработка отдельных методов машинного решения задач, а разработка методов и средств, обеспечивающих тесное взаимодействие человека и вычислительной системы в течение всего процесса решения задачи с возможностью оперативного внесения человеком изменений в ходе этого процесса.

Развитие исследований по ИИ в данном направлении обусловливалось также резким ростом производства средств вычислительной техники и таким же резким их удешевлением, делающим их потенциально доступными для более широких кругов пользователей. Однако эта доступность для большинства реальных пользователей так и оставалась «потенциальной», поскольку требовала для реализации овладения большими объемами специальных знаний по использованию ЭВМ.

Все это, вместе взятое, и привело к тому, что в настоящее время под интеллектуализацией ЭВМ понимается в основном развитие возможностей вычислительных машин в направлении обеспечения совместного с пользователем решения задач, упрощения процесса общения человека и ЭВМ в ходе решения, постоянного расширения доли машины в совместной с человеком деятельности по решению задали. При этом значительное внимание уделяется также и повышению способности вычислительной машины к самостоятельному (в автоматическом режиме) решению трудноформализуемых задач.»

Согласно /7, гл. 4/ на начальных этапах разработки проблемы искусственного интеллекта ряд исследователей, особенно занимающихся эвристическим программированием, ставили задачу создания интеллекта, успешно функционирующего в любой сфере деятельности. Это можно назвать разработкой «общего интеллекта». Сейчас большинство работ направлено на создание «профессионального искусственного интеллекта», т.е. систем, решающих интеллектуальные задачи из относительно ограниченной области (например, управление портом, интегрирование функций, доказательство теорем геометрии и т.п.). В этих случаях «достаточно широкий круг вопросов» должен пониматься как соответствующая область предметов. А практическое внедрение автономных ИИ ведётся сейчас в космической и океанографической областях исследований, где человек лишается возможности непосредственной и оперативной связи с роботами-манипуляторами, попадающими в среды с непредсказуемыми свойствами.

2. как устроен и что может искусственный интеллект

2.1. Основные цели создания ИИ

Согласно /5, с. 30/ – основных целей две: объяснение и использование. Объяснение – это выяснение вопросов, связанных с феноменом мышления, главным образом, человека, путём их моделирования и программирования в вычислительной машине. Использование – практическое применение результатов исследований при создании интеллектуальных систем.

2.2. Разделы проблемы ИИ

Согласно /5, с 31/ и /6/ это:

1. Доказательство теорем.

Оно перекрывается с определёнными областями математики и решением проблем в ряде других областей (например, в роботике);

2. Модели игр.

Особое внимание уделяется шахматам и стратегическим играм;

3. Распознавание образов.

Эта проблема касается распознавания зрительных или слуховых образов, а так же образов других (смешанных) модальностей (например, медицинская диагностика и предсказание погоды).

4. Использование естественного языка.

Большое внимание уделялось системам «вопрос-ответ» и системам автоматического перевода.

5. Роботика (взаимодействие ИИ с проблемной (окружающей) средой).

Эта область имеет непосредственную практическую ценность.

6. Экспертные системы.

В них воплощаются большие объёмы навыков и знаний, присущих эксперту-человеку. Используются в медицине, экономике.

7. Инженерия знаний.

Эта область не является самостоятельной, но связывает все другие направления.

2.3. Особенности систем искусственного интеллекта

Согласно /7, гл. 4/ основными особенностями являются:

1. Наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира (отражение[3]); эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;

2. Способность пополнения имеющихся знаний;

3. Способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;

4. Умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая «понимание» естественного языка;

5. Способность к диалоговому взаимодействию с человеком;

6. Способность к адаптации.

На вопрос, все ли перечисленные условия обязательны, необходимы для признания системы интеллектуальной, ученые отвечают по-разному. В реальных исследованиях, как правило, признается абсолютно необходимым наличие внутренней модели внешнего мира, и при этом считается достаточным выполнение хотя бы одного из перечисленных выше условий.

В /4, 5, 6/ рассматриваются возможности структурного и функционального устройства ИИ.

По типу функционирования вычислительные устройства подразделяют на «чёткую» и «нечёткую» логику. Исследователи расходятся во мнениях: одни считают, что ИИ должен, как и человек, обладать «нечёткой» логикой, допускающей некоторую недискретность (непрерывность) и случайность во внутреннем строении. Ведь большинство процессов окружающей реальности носят стихийный характер, не имеющий идеальной определённой структуры (которую можно было бы представить в виде объектов, имеющих определённое значение, и обрабатывать методами булевой алгебры, а так же на 100% или с вероятностью описать при помощи известных законов), более точная обработка которых возможна только при помощи «нечёткой» логики,. Другие утверждают, что ИИ может обладать исключительно «чёткой», детерминированной логикой, не допускающей двойственности, неопределённости логических суждений и вычислений, так как окружающая среда, отражаемая в логике ИИ, изначально подчинена строгим законам, известным в той или иной степени, и поддаётся такому же анализу. По современным представлениям, ИИ должен использовать оба типа логики – «чёткую» для процессов с установленными закономерностями и «нечёткую» – с неизвестными. «Нечёткая» логика может быть выражена (смоделирована программно) через «чёткую», но с большим количеством допущений, ошибок, лишних вычислительных затратах.

Что касается собственно логики (или программной логики, методики решения задач), то (согласно /7, гл. 4/) существуют логики формальная, семиотическая, модальная, императивная, вопросная и иные, которые функционируют в человеческом интеллекте, и которые не менее необходимы для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные наукой логикой, а затем и кибернетикой. В настоящее время в наибольшей мере системы искусственного интеллекта используют формально-логические структуры, что обусловлено их относительно простым алгоритмическим характером, простотой оперирования с базами данных, неспецифичностью для мышления человека (как дополнение человеческой логике). Это дает возможность относительно легкой их технической реализации. Однако даже здесь кибернетике предстоит пройти большой путь.