Когнитивное моделирование
Целью когнитивного моделирования является разработка тео-
рии, концепций и моделей человеческого мышления и его функ-
ций. Оно помогает нам не только диагностировать и лечить психи-
ческие заболевания, но и выявлять процессы, протекающие в соз-
нании человека при решении задач. Отсюда вовсе не следует, что
лучшими компьютерами являются те, которые моделируют работу
человеческого мозга. Однако мы сможем сделать вывод о том, ка-
кого типа компьютеры нам нужны, как спроектировать компьютер,
который бы расширил возможности мышления человека и позво-
лил бы ему более эффективно решать задачи.
Обработка визуальной информации и
робототехника
С появлением первых автоматов (XIV в.) люди были пленены
идеей построения электрических и механических устройств, кото-
рые могли бы действовать подобно человеку. Вероятно, наиболее
известным из ранних автоматов является искусственная утка Во-
кансона (1738 г.). Она могла хлопать крыльями, пить воду, кле-
вать зерно и даже имитировать отправление естественных потреб-
ностей организма благодаря искусно сделанной системе пищеваре-
ния. Современные роботы уже облегчили труд (особенно неквали-
фицированный) многих рабочих, занятых в сфере производства,
безупречно выполняя свою работу и не прерываясь на перекуры и
чаепития. На предприятиях фирмы IBM в 60-е годы мне довелось
наблюдать, как машины проектируют и строят компьютеры следу-
ющего поколения практически без участия человека. Точно так же
создаются сейчас и современные компьютеры типа Macintosh и
IBM PC. Исследования в области робототехники входят как состав-
ная часть в исследования по искусственному интеллекту, ставящих
целью оснастить компьютеры средствами визуальной обработки и
манипулирования объектами в некоторой среде. Эти исследования,
ведутся в трех основных направлениях:
* разработка воспринимающих элементов (в частности, для
визуальной информации) и распознавание информации, поступа-
ющей от систем восприятия;
32
* создание манипуляторов и систем управления ими;
* выявление эвристик для решения задач перемещения в
пространстве и манипулирования объектами (планирование
деятельности ).
В будущем роботы станут еще более интеллектуальными. В
50-е годы Айзек Азимов установил три закона робототехники,
ставшие ныне классическими. Теперь они упоминаются во многих
фантастических произведениях и до сих пор напоминают нам о
социальных и этических проблемах, связанных с использованием
роботов: '
1. Робот не может причинить вред человеку или допустить это
своим бездействием.
2. Робот обязан выполнять все приказания человека за
исключением тех, которые противоречат первому закону.
3. Робот должен принимать все меры для caмocoxpaнения, за
исключением тех случаев, когда это противоречит первому или
второму закону.
СОВРЕМЕННЫЙ УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ
ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Экспертные системы, реализованные на больших ЭВМ, уже
сейчас не уступают по качеству вырабатываемых решений экспер-
там, специализирующимся в конкретных областях знаний. Фирма
Digital Equipment Corporation (DEC) использует экспертные систе
мы для прогнозирования спроса покупателей и определения кон-
фигурации компьютерных систем по заказу пользователей. Эти
экспертные системы доказали свою коммерческую эффективность,
давая фирме экономию в 200000 дол. в месяц. Но еще более важ-
ным оказалось то, что применение системы повысило оператив-
ность процедуры установки компьютера. Так, без экспертной сис-
темы отсутствие десятидолларового кабеля при установке компью-
тера могло надолго задержать его ввод в эксплуатацию и, как
следствие, привести к неоправданно высоким расходам фирмы
DEC на данном этапе работы. Управление процессом установки с
помощью экспертной системы позволяет определять уникальные
конфигурации компьютера и составлять для них перечень всех не-
обходимых компонентов и технологических операций, чтобы прр-
водить установку без задержек. Другая экспертная система (PRO-
SPECTOR) обнаружила залежи молибдена стоимостью 100 млн,
дол., наличие которых не предполагал ни один из девяти экспер-
тов, участвующих в построении базы знаний. Система MYCIN ста-
вит медицинские диагнозы, совпадающие с заключениями врачей-
специалистов.
Большинство исследователей считают возможности персональ-
ных компьютеров недостаточными для реализации эффективных
33
экспертных систем какого бы то ни было назначения. Машина, ос-
нащаемая средствами искусственного интеллекта, должна обладать
памятью значительного объема (исчисляемого мегабайтами) и быс-
тродействующими процессорами. При этом может возникнуть не-
обходимость объединения нескольких процессоров в параллельные
структуры. Языки программирования пока еще более пригодны для
выполнения процедур числовой, а не символьной обработки, тре-
буемой для решения большинства задач. Практически отсутствуют
средства взаимодействия с прикладными программами на естест-
венном языке, за исключением нескольких примитивных програм-
мных продуктов типа CLOUT фирмы Microrim и Savvy фирмы
Excalibur. Промышленные роботы уже начали свое вторжение на
предприятия, но пройдет еще немало лет, прежде чем роботы-
домохозяйки станут для нас столь же привычными, как домашние
животные.
Однако все это не пугает ученых. Причина их бесстрашия лег-
ко объяснима. Стремительное снижение стоимости производства и
разработки новых процессоров и языков, в большей степени ориен-
тированных на символьную обработку, вскоре сделает примение
средств искусственного интеллекта экономически целесообразным
для решения задач в целом ряде областей. На создание хороших
экспертных систем понадобится что-нибудь около 10 человеко-лет.
Другими словами, многое из того, что намечается реализовать в
ближайшее десятилетие на персональных компьютерах, уже сейчас
проходит апробацию в исследовательских лабораториях. Даже с
помощью нынешней примитивной технологии мы можем начать
работать над созданием моделей и концепций, которые вскоре
обретут жизнь. Разрабатываемые сегодня теории, модели, програм-
мы и аппаратура - это большой вклад в создание систем будущего.
Примером того, как средства искусственного интеллекта могут
впоследствии повлиять на разработку программного обеспечения
для персональных компьютеров, является новая СУБД Paradox
фирмы Ansa. Она не относится к числу систем, основанных на зна-
ниях, однако' использует методы искусственного интеллекта для
контроля за выполнением неявно заданного алгоритма решения за-
дачи. С системой Paradox может работать человек, не знакомый с
базами данных, программированием или инженерией знаний.
Пользователь определяет задачу путем задания примеров, после
чего Paradox на основе некоторых эвристик (см. гл. 2) самостоя-
тельно составляет процедуру ее решения.
УПРАЖНЕНИЯ
1. Повторите упоминавшееся ранее задание на образование ча н ков при-
менительно к приведенному ниже предложению. Прочитайте предложение в
течение 10 секунд, затем закройте книгу и воспроизведите его на бумаге.
34
Инженерия знаний является очень молодой наукой и пока ешё не имеет общепринятых стандартов.
Теперь проведите тот же эксперимент с предложением, не имеющим смысла:
| наука дисциплина недостаток
|
Способен время работа часто любит Сэм адекватный необыкновенный цвет.
В первом случае вы, вероятно, успешно запомнили все слова, хотя в
предложении было 12 чанков, что превышает объем кратковременной памяти.
Почему это оказалось возможным? Чем объясните свою неудачу ко втором случае,
ведь предложение содержало то же число слов? В чем состоит способ образования
чанков знаний у человека?
2. Что делает знания полезными и что определяет их ценность?
3. Каковы специфические функциональные особенности мышления людей,
являющихся специалистами в различных областях профессиональной деятельности (в частности, занимающихся решением задач, посвятивших себя творческой деятельности, преподавателей)? В каких из указанных областей навыки можно совершенствовать путем тренировки и обучения, а в каких они зависят только от наличия способностей?
Глава 2
СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ
вообще невозможно. По этим фактам врач определяет, что паци-
ент болен свинкой. Тот же самый диагноз могла бы поставить и
компьютерная система, основанная на знаниях, если бы в ней хра-
нились необходимые правила (эвристики). Можно сказать, что ка-
чество экспертной системы определяется размером и качеством
базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в
следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или ре-
зультатов анализов, наблюдение, интерпретация результатов, ус-
чоение новой информации, выдвижение с помощью правил времен-
ных гипотез и затем выбор следующей порции данных или резуль-
татов анализов (рис. 2.2). Такой процесс продолжается до тех пор,
пока не поступит информация, достаточная для окончательного
заключения.
|
Разработка систем, основанных на знаниях, является состав^
ной частью исследований по искусственному интеллекту и имеет
целью создание компьютерных методов решения проблем, обычно
требующих привлечения специалистов. В этой главе вы получите
начальные сведения о применении и ограничениях систем, осно-
ванных на знаниях, а также познакомитесь с основными принци-
пами обработки символьной информации.
ЧТО ТАКОЕ СИСТЕМА, ОСНОВАННАЯ
НА ЗНАНИЯХ?
Эдвард Фейгенбаум, ведущий специалист в области систем,
основанных на знаниях, из Станфордского университета, определя-
ет эти системы как " интеллектуальные компьютерные программы,
использующие знания и процедуры вывода для решения проблем,
которые настолько сложны, что для их решения необходимо
привлечение эксперта". Терминология по искусственному интел-
лекту пока еще окончательно не установилась, поэтому словосо-
четания " экспертные системы" и " системы, основанные на зна-
ниях" мы будем употреблять как синонимы. В системах, основан-
ных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются
проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе зна-
ний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фак-
тов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью ба-
зы знаний пытается вывести заключение из этих фактов (рис. 2.1).
Эвристики представляют собой правила вывода, которые позволя-
ют находить решения по известным фактам.
Например, при установлении медицинского диагноза о паци-
енте могут быть известны следующие факты: слюнные железы рас-
пухли; температура высокая; слюноотделение снижено; лимфати-
ческис узлы на шее увеличены; сосание лимона вызывает боль' или
36
Рис. 2.1. Схема функционирования системы, основанной
на знаниях
Более простые системы, основанные на знаниях, функциони-
руют в режиме диалога, называемом режимом консультации. Пос-
ле запуска система задает пользователю ряд вопросов о решаемой
задаче, требующих краткого ответа: " да" или " нет". Ответы слу-
жат для установления фактов, по которым может быть выведено
окончательное заключение (рис. 2.3).
В любой момент времени в системе содержатся три типа
знаний:
* Структурированные знания - статические знания о предме-
тной области. После того как эти знания выявлены, они уже не
изменяются.
* Структурированные динамические знания - изменяемые
знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления
новой информации. В предыдущем примере связь между четырьмя
приведенными фактами и заключением относится к структуриро-
ванным динамическим знаниям.
37
Рис. 2.2. Цикл функционирования системы, основанной на знаниях
(Начальный этап диалога, в процессе которого устанавливается имя
пациента, его возраст, местонахождение очага инфекции и другие
характеристики).
9. Анализ мазка проведен в то же время, когда был получен образец
исследуемой бактериальной культуры?
ДА
10. Обнаружены ли какие-нибудь микроорганизмы в мазке?
НЕТ
11. Были ли отобраны для посева культуры, порождающие микро-
организмы, относительно которых Вы не будете просить совета?
ДА
12. Можно ли предположить, что очаг инфекции у пациента находится
не там, откуда получены образцы культуры?
НЕТ.
13. Получает ли пациент лекарство, включающее антимикробный
компонент?
Рис. 2.3. Фрагмент одного из сеансов консультации, проведенной
экспертной системой
* Рабочие знания - знания, применяемые для решения кон-
кретной задачи или проведения консультации. К ним относится, в
частности, информация из рассмотренного выше примера о том,
что у пациента жар.
Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для
ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся
экспертами в конкретной предметной области, а затем системати-
зировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы
впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.
