МИР ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Проблематика искусственного интеллекта довольно обширна.
Можно считать, что исследования в этой области проводились едва
ли не с самого зарождения цивилизации. Начало современного эта-
па в развитии науки об искусственном интеллекте, вероятно, мо-
жет быть датировано 1956 г., когда Клод Шеннон из фирмы Bell
Laboratories и Марвин Минский из Массачусетского технологичес-
кого института встретились в Дортмундском колледже с другими
пионерами информатики для того, чтобы " снять покрывало" с пер-
вой в мире экспертной системы " Логик-теоретик" Аллена Ньюэл-
ла. Список дисциплин по искусственному интеллекту постоянно
увеличивается. Сегодня в него входят представление знаний, ре-
шение задач, экспертные системы, средства общения с ЭВМ на ес-
тественном языке, обучение, когнитивное моделирование, страте-
гические игры, обработка визуальной информации и робототехника
(рис. 1.4). Искусственный интеллект является составной частью
информатики (computer science), и его основной проблемой явля-
ется воспроизведение на ЭВМ человеческих способов рассуждения
и решения задач.
Представление знаний
Представление знаний, вероятно, является наиболее важной
областью исследований по искусственному интеллекту. Это крае-
угольный камень всех остальных дисциплин. Данной теме мы по-
свящаем две главы книги (гл. 4 и 5). Знания имеют форму описа-
ний объектов, взаимосвязей и процедур. Наличие адекватных зна-
ний и способность их эффективно использовать означают" умение".
Мозг человека очень хорошо приспособлен для символьной обра-
ботки, но при выполнении вычислений становится беспомощным
даже по сравнению с маленьким калькулятором. Могут ли компь-
ютеры воспроизвести символьную обработку, осуществляемую че-
ловеческим мозгом, и если да, то каким образом?
Создание общей теории или метода представления знаний яв-
ляется стратегической проблемой. Такая теория открыла бы возмо-
жность накопления знаний, которые нужны нам ежедневно для ре-
шения все новых и новых задач. Однако для достижения постав-
ленной цели необходимо прежде всего найти способ выражения об-
щих закономерностей нашего мира, в чем и состоит суть проблемы
представления знаний.
Решение задач
Решение задач сводится к поиску пути из некоторой исходной
точки в целевую. Человек делает это весьма эффективно с.помо-
25
щью дедуктивного логического вывода (рассуждений), процедура-
льного анализа, аналогии и индукции. Люди способны также учи-
ться на собственном опыте. Компьютеры, по крайней мере в насто-
ящее время, в общем случае решают задачи только с использова-
нием дедуктивного логического вывода и процедурального анализа.
Тип задачи определяет метод, наиболее подходящий для ее
решения. Задачи, которые сводятся к процедуральному анализу,
вообще говоря, лучше всего решаются на компьютере. Учетные за-
дачи, ведение счетов, анализ поступления наличных денег могут
служить примерами процедуральных задач, решаемых компьюте-
ром быстрее и надежнее, чем человеком. Задачи же, связанные с
использованием аналогии или индукции, эффективнее решаются
человеком. Задачи, требующие дедуктивных рассуждений, предста-
вляются наиболее вероятными кандидатами для решения с помо-
щью экспертных систем (систем, основанных на знаниях), которые
и являются предметом нашего изучения.
Некоторые исследования в области решения задач концентри-
руются на разработке эффективных игровых аппаратных и прог-
раммных средств, ориентированных на сложные игры, для которых
нужны навыки (умения), приобретенные в других играх, таких,
как шахматы и шашки. Уже разработаны шахматные программы
для персональных компьютеров, соответствующие среднему уров-
ню, и шахматные программы для больших компьютеров, играющие
на уровне мастера.
Стратегии решения задач могут быть исследованы путем раз-
вития игр, которые требуют привлечения творческих способностей,
вырабатывают умение у игрока или воспроизводят некоторые аспе-
кты решения проблемы человеком. При разработке такой игры
должны быть рассмотрены следующие факторы.
Допущение. Основная парадигма игры должна включать ряд
ключевых решений:
* должен ли быть в игре один победитель (как в шахматах)
или могут выиграть все партнеры?
* каково число играющих?
* является ли игра детерминированной (не нужно бросать
жребий или отсутствует генератор случайных чисел), частично де-
терминированной или недетерминированной?
* является ли вся прошлая информация доступной (как в ша-
хматах) или часть информации скрывается (как в картах)?
Представление. В каком виде игра будет представлена? В слу-
чае шахмат это означает, что необходимо определить вид фигур,
их положение на доске и значения. В некоторых ситуациях игра
может происходить в фантастическом мире, который является рас-
ширением реального мира. " Законы" игры могут быть определены
ее создателем.
Цель. Что считать целью игры? В шахматах цель состоит в
том, чтобы поставить мат противнику. Должны быть также преду-
26
27
смотрены средства, которые позволяли бы распознать, достигнуто
целевое состояние или нет. Цель может быть видима игрокам (как
в шахматах) или скрыта (как в приключенческих играх фирмы
Infocom).
Правила игры. Какие из допустимых в игре ходов законны? В
шахматах это определенные ходы, которые доступны для каждого
типа фигур, так же как и групповые ходы (например, рокировки),
допустимые при вполне конкретных условиях. Правила могут быть
известны (как в шахматах) или неизвестны (как в приключенчес-
ких играх фирмы Infocom ).
Стратегия управления. Если игра реализована на компьютере,
то он должен иметь средства для " обдумывания" следующего
(наилучшего) хода.
Экспертные системы
Экспертные системы представляют собой класс компьютерных
программ, которые выдают советы, проводят анализ, выполняют
классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориен-
тированы на решение задач, обычно требующих проведения экс-
пертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных прог-
рамм, использующих процедуральный анализ, экспертные системы
решают задачи в узкой предметной области (конкретной области
экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы
часто оказываются способными найти решение задач, которые
неструктурированы и плохо определены. Они справляются с отсут-
ствием структурированности путем привлечения эвристик, т.е.
правил, взятых " с потолка", что может быть полезным в тех ситу-
ациях, когда недостаток необходимых знаний или времени исклю-
чает возможность проведения полного анализа. Системам, основан-
ным на знаниях, и посвящена главным образом эта книга.
