Искусственный интеллект

Представления о принципиальной возможности использовать дискретные вычислительные машины для имитации человеческого интеллекта возникли в связи с исследованиями выдающихся математиков XX века — Н. Винера, Дж. фон Неймана и, особенно, А. Тьюринга, который выдвинул концепцию, получившую название «тест Тьюринга». Смысл этого теста состоит в том, что если опытный эксперт-психолог, общаясь по телетайпу (т е. не видя) с машиной и человеком на любые, самые разнообразные темы, не сумеет за приемлемое время их различить, то есть все основания думать, что машина проявила такие свойства, которые принято считать человеческим интеллектом. То есть, здесь налицо искусственный интеллект — ИИ. В среде и компьютерщиков, и философов отношение к критерию Тьюринга неоднозначно и по-прежнему служит материалом для дискуссий. В среде некоторых ученых-кибернетиков и философов, особенно среди ученых сциентистской ориентации, существует мнение, что создание искусственного интеллекта в принципе возможно не только на базе пока ещё не существующих суперкомпьютеров, но даже при современном темпе развития микроэлектроники, — это дело не столь отдаленного будущего. Так, австралийский философ Д.М. Армстронг, рассматривая перспективы развития компьютерных технологий (в связи с общефилософской проблемой соотношения материального и идеального в человеческом мышлении и роли в этом процессе чисто материального (физико-химического) компонента), приходит к выводу, что верхний предел возможностей вычислительных машин в настоящее время далеко не достигнут и, поскольку уже разработаны проекты машин, способных к изобретательности, то нет оснований считать, что прогресс в компьютерной области на этом остановится. А если «барьер изобретательности» будет преодолен, то не обоснованно настаивать на существовании таких проявлений человеческого сознания, которые выходили бы за пределы возможностей машины. Несмотря на недостаточную теоретическую обоснованность и даже фантастичность подобных идей, перспективы создания ИИ, а также возможные социальные и культурные последствия «компьютерной революции» в настоящее время обсуждаются как в научном аспекте (с точки зрения кибернетики и синергетики), так и с философских и этических позиций. Однако, если не учитывать побед шахматных компьютерных программ над чемпионами мира, некоторых достижений по распознаванию образов и рекламных роботов-антропоидов, то успехи в области ИИ следует считать достаточно скромными. Существует менее амбициозное научно-практическое направление под названием «искусственный интеллект», которое входит в общую систему компьютерно-вычислительных и информационных технологий. Целью этого направления является разработка конкретных вычислительных программ (алгоритмов), обеспечивающих искусственному устройству выполнение поставленной задачи посредством «разумных рассуждений» и адекватных действий. Существующие здесь проблемы таковы: а) в большинстве случаев до получения результата неизвестен алгоритм решения задачи. Например, точно неизвестно, как происходит понимание текста, поиск доказательства теоремы, построение плана действий, узнавание изображения; б) компьютеры не обладают достаточным уровнем начальной компетентности, в отличие от человека, который добивается нужного результата, используя свою компетентность, знания и опыт. Важная особенность состоит в том, что он имеет дело только с теми механизмами компетентности, которые требуют вербального выражения, и здесь существует ещё теоретически не решенная трудная проблема адекватного перевода сложных и семантически неоднозначных терминов естественного языка (команд) на язык вычислительной машины. Поэтому и исследования в области ИИ всё ещё в значительной степени имеют эмпирический характер, и для улучшения результатов исследователь, создавая те или иные компьютерные представления и модели ИИ, вынужден эмпирически сравнивать решения тех же задач высококвалифицированным специалистом и вычислительным устройством и соответственно модифицировать программу. А чтобы модификация программ реально улучшала результаты, надо иметь разумные исходные представления и модели. И здесь необходим синтез наук — теории алгоритмов, философии сознания, психологии, когнитивистики. Область искусственного интеллекта имеет все возрастающее прикладное значение в связи с работами по созданию автономных мобильных устройств, анализу изображений (в частности, аэрофотоснимков), задачами синтеза текстовых описаний по изображениям. По-видимому, с помощью методов машинного обучения и автоматического формирования гипотез можно будет решить ряд полезных практических задач — от обнаружения закономерностей в большом массиве данных до повышения степени адаптивности и «уровня интеллекта» различных технических устройств. Подходы, основанные на технологии интеллектуальных агентов, наиболее перспективны при разработке больших программных продуктов, в том числе средств управления такими крупными и сложными системами, как телекоммуникационые системы, распределенные производства, системы управления войсками, транспортом, сетями, распределенным поиском информации. Известно влияние идей и методов ИИ на машинный анализ текстов (АТ) на естественных языках. Речь идет о семантическом анализе и связанных с ним методов синтаксического анализа, об использовании методов ИИ для машинного обучения в АТ, а также об использовании рассуждений на основе прецедентов и рассуждений на основе аргументации для решения некоторых задач АТ, например, для задач уменьшения шума и повышения степени релевантности поиска. Ещё одно из наиболее важных и перспективных направлений в искусственном интеллекте — это решение задач автоматического планирования поведения. Область применения методов автоматического планирования очень широка. Сюда входят различные устройства с высокой степенью автономности и целенаправленным поведением — от бытовой техники до беспилотных военных и исследовательских самолетов и космических кораблей для исследования глубокого космоса. Но истинные успехи во всех областях ИИ невозможны без мощных алгоритмов, требующих огромных вычислительных ресурсов и качественного прорыва в быстродействии машин. Особые надежды в имитации творческих функций человека возлагаются на появившиеся в конце XX века так наз. нейрокомпьютеры, сфера применения которых связана с такими задачами, которые не могут быть полностью формализованы в силу стохастических особенностей объектов моделирования и для решения которых требуются эвристические методы, недоступные жестко программируемым машинам. Очень разветвленные связи в нейрокомпьютерах нового поколения (так наз. квазилинейные сети) организуются так, что в их системе появляется возможность возникновения внутренних ветвящихся стохастических процессов, приводящих к самоорганизации информационных потоков. Эти устройства основываются на механизмах, в чем-то подобных физико-химическим процессам, протекающим в центральной нервной системе (в среде нейронов головного мозга), и в определенной степени имитируют эти процессы. Подобная системно-синергетическая организация архитектуры компьютера может в принципе порождать некоторые знаково-смысловые конструкции, изначально отсутствующие в программном обеспечении (так наз. спонтанное смыслопорождение), что уже как-то напоминает деятельность, связанную с понятием искусственного интеллекта. Также большие перспективы открываются в связи с разработкой так наз. квантовых компьютеров, которые позволяют осуществлять практически бесконечное количество операций в секунду. Однако и технические трудности в реализации таких устройств чрезвычайно велики. Литература: Тьюринг А. Вычислительные машины и разум // Глаз разума. - Самара, 2003; Пенроуз Р. Новый ум короля. - М., 2003; Хазен А.М. Разум природы и разум человека. - М., 2000; Хазен А.М. О возможном и невозможном в науке или где границы моделирования интеллекта. - М., 1988; Хофштадтер Д. Гёдель, Эшер, Бах. Эта бесконечная гирлянда. - Самара, 2002. А. С. Каменев