Философские аспекты проблемы систем ИИ

3.3. Различные подходы к построению систем ИИ

Имеется по крайней мере две точки зрения на то, что следовало бы считать искусственным интеллектом. Первую можно назвать нейробионической. Ее сторонники ставят перед собой цель воспроизвести искусственным образом те процессы, которые протекают в мозгу человека, — это путь изучения естественного мозга, выявление способов его работы, создания технических средств для повторения биологических структур и протекающих в них процессов.

Вторая точка зрения, доминирующая в проблеме искусственного интеллекта, может быть названа информационной. Сторонники информационного исхода считают, что основной целью работ в искусственном интеллекте является не построение технического аналога биологической системы, а создание средств для решения задач, традиционно считающихся интеллектуальными.

Информационная точка зрения, в свою очередь, неоднородна. В ней можно выделить три направления.

1. Часть специалистов считает, что можно найти свой способ ее решения на ЭВМ, который даст либо результат, подобный человеческому, либо даже лучший. Специалисты этого направления неоднократно демонстрировали свое искусство по созданию программ такого рода. Достаточно назвать, например, программы для игры в шахматы, которые играют в эту игру лучше подавляющего большинства людей, проводящих время за шахматной доской. Но программы делают это совсем не так, как люди.
2. Другая часть специалистов считает, что искусственный интеллект должен имитировать не решение отдельных (пусть и весьма творческих) задач. Ибо естественный интеллект человека — это его способность при необходимости обучаться тому или иному виду творческой деятельности, значит, и программы, создаваемые в искусственном интеллекте, должны быть ориентированы не на решение конкретных задач, а на создание для автоматического построения необходимых программ решения конкретных задач, когда в этом возникает необходимость. Именно эта группа исследователей сейчас определяет лицо искусственного интеллекта, составляя основную массу специалистов этого профиля.
3. Третья часть специалистов — это программисты, чьими руками делают программы для решения задач искусственного интеллекта. Они склонны рассматривать область своей деятельности как новый виток развития программирования. Они считают, что средства, разрабатываемые для написания программ решения интеллектуальных задач, в конце концов, есть средства, позволяющие по описанию задачи на профессиональном естественном языке построить нужную программу на основании тех стандартных программных модулей, которые хранятся в памяти машины. Все метасредства, которые предлагают те, кто рассматривает искусственный интеллект как способ разобраться на информационном уровне, какие функции реализует естественный интеллект, когда он решает задачу, программисты видят сквозь призму своей цели — создания интеллектуального программного обеспечения (по существу, комплекса средств, автоматизирующих деятельность самого программиста).

В те годы, когда возникали ЭВМ, мало кто предполагал, что они очень быстро вытеснят из вычислительной сферы все остальные вычислительные устройства. Дж. фон Нейман, с именем которого связана идея архитектуры классической ЭВМ, в те годы интересовался и другой организацией процесса вычислений, использующей аналоги нейроподобных структур; первые модели формальных нейронов были предложены Мак-Калоком и Питсом.

По сути, эти элементы реализовали пороговую функцию: сигнал на выходе элемента возникал лишь тогда, когда взвешенная сумма разрешающих входных сигналов превышала взвешенную сумму запрещающих входных сигналов более чем на величину, определяемую значением порога элемента. Варьируя значения весов и порога, можно было добиться нужного срабатывания формального нейрона. Объединенные в сети, такие нейроны представлялись весьма мощным способом реализации различных процедур.

Одним из наиболее известных нейробионических устройств был персептрон, предложенный Ф. Розенблаттом. Он породил целое семейство конструкций, в основе которых лежала идея первоначального устройства Розенблатта.

Метод, который лежал в основе функционирования персептрона, похож на те приемы, которые используются в распознавании образов. Это научное направление весьма близко соприкасается с исследованиями по искусственному интеллекту. Строго говоря, нет никаких оснований не включать его в состав нового научного направления. Но, традиционно, возникшее гораздо ранее направление, связанное с распознаванием образов, существует отдельно. Хотя во многих пограничных вопросах эти две области научных исследований перекрываются (например, в методах формирования решающих правил при обучении на примерах и контрпримерах, как это происходит в персептронах, или в задачах анализа зрительных сцен).

Дальнейшие исследования в области нейробионических устройств шли по пути увеличения числа слоев из формальных нейронов, изменения и усложнения способа функционирования нейронов и построения решающего правила; параллельно развивалась теория персептронов. Но два обстоятельства затормозили эти работы. Очень быстро при решении практических задач распознавания стало понятно, что возможности устройств типа персептронов ограничены. Например, они не могли разложить изображение, являющееся комбинацией двух ранее персептрону известных, на составляющие. Это заставляло рассматривать подобную комбинацию как новое изображение. С другой стороны, Н. Минский и С. Пейперт доказали ряд теорем о персептронах, в которых обосновали их принципиальную ограниченность, а отсутствие новых идей нейробионических устройств в течение десятка лет не давало повода для развития этих исследований. Но успехи микроэлектроники последних лет, сделавшие возможным создание большого числа нейроподобных элементов в малом объеме, вновь возродили надежды сторонников этого подхода. Появились нейрокомпьютеры, в которых процесс решения задачи развертывается на сети искусственных нейронов. Этот процесс может включать в себя множество параллельно и асинхронно протекающих подпроцессов, что сулит высокую эффективность решения задач на нейрокомпьютерах. Беда состоит только в том, что пока неизвестны регулярные приемы программирования решения задач для ЭВМ такой архитектуры.

Программы для решения интеллектуальных задач могут быть разделены на несколько групп, которые определяются типом задач, решаемых этими программами. Первую группу составляют игровые программы, они, в свою очередь, делятся на две подгруппы: человеческие игры и компьютерные игры. Особенностью всех программ для имитации человеческих игр является большая роль поисковых процедур — поиск лучшего или локально лучшего хода требует в сложных играх типа шахмат просмотра большого числа вариантов. Недаром шахматные программы являются специальным тестом для проверки эффективности поисковых процедур.

Программы решения интеллектуальных задач представлены на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Программы решения интеллектуальных задач

Контрольные вопросы и упражнения

1. За счет чего возможно повышение производительности труда программиста?
2. Какова основная философская проблема в области ИИ?
3. Назовите три основных направления в моделировании ИИ.
4. Опишите алгоритм игры в шахматы, заложенный в современных компьютерных программах.
5. Что представляет собой персептрон?
6. Приведите пример моделирования логического мышления.
7. В чем основное отличие интеллекта робота от интеллекта универсальной вычислительной машины?
8. Дайте краткое изложение алгоритма действий робота.
9. Чем обеспечивается принципиальная возможность автоматизации решения интеллектуальных задач с помощью ЭВМ?