Страница 5 из 17
Фактически две парадигмы, описанные выше, лежат в основе всякого подхода к разработке искусственного интеллекта. На сегодняшний день таких подходов выделяют семь:
1) интуитивный;
2) логический;
3) символьный;
4) структурный;
5) эволюционный;
6) квазибиологический;
7) агентный.
Надо отметить, что агентный подход к разработке искусственного интеллекта чаще всего рассматривается в рамках так называемой гибридной парадигмы, которая представляет собой смесь нисходящей и восходящей парадигм, берет из них лучшее и старается нивелировать отрицательные стороны. Гибридная парадигма и агентный подход будут рассмотрены в самом конце этой главы.
Интересно то, что в рамках искусственного интеллекта, который, как уже было отмечено, является междисциплинарным научным направлением исследований, имеется ряд задач, которые решаются методами всех или некоторых перечисленных подходов. В частности, к таким задачам традиционно относят:
• поиск информации;
• обработка естественного языка;
• представление знаний;
• машинное обучение;
• распознавание образов;
• интеллектуальный анализ данных, или «дата-майнинг»;
• обработка НЕ-факторов знания;
• принятие решений;
• робототехника;
• роевой интеллект.
Нельзя сказать, что это полный и консистентный список задач, к тому же некоторые из представленных задач в какой-то части пересекаются. Тем не менее это хороший список, являющийся анкером, от которого можно отталкиваться при изучении подходов и методов искусственного интеллекта. Другие исследователи могут предлагать иной список и классификацию задач, но далее в этой книге будет рассматриваться решение именно этих задач разными методами искусственного интеллекта, составляющими те или иные подходы в рамках одной из трёх парадигм.
Что интересно, если попытаться расположить в матрице подходы и парадигмы в строках, а решаемые задачи в столбцах, то получится своеобразная «периодическая система технологий искусственного интеллекта», в ячейках которой будут перечислены различные методы конкретного подхода для решения конкретной задачи. Вот так может выглядеть такая матрица.
Периодическая система технологий искусственного интеллекта
Далее в этой книге во второй главе описано большинство представленных методов решения типовых задач искусственного интеллекта. Ну а пока рассмотрим каждый из перечисленных подходов к построению искусственных интеллектуальных систем подробнее.
Интуитивный подход к искусственному интеллекту был предложен Аланом Тьюрингом в своей ставшей уже знаменитой статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 г. В ней он предложил процедуру, которая, по его мнению, должна определить на интуитивном уровне, обладает некоторая система интеллектом или нет. Впоследствии эта процедура получила наименование «тест Тьюринга», подвергалась многочисленной критике, была расширена для систем с богатым набором сенсоров и, в общем, дожила до наших дней в качестве вполне себе операционной процедуры. Тем не менее сам подход не является конструктивным, поскольку Тьюринг нигде не говорил о том, как построить интеллектуальную систему.
Честно говоря, сам Тьюринг изложил свой тест немного путано (да ещё и в нескольких вариантах), так что сегодня исследователи ломают копья на тему того, каким образом интеллектуальная система должна проходить данный тест. Но большинство исследователей сходится в одном: прохождение системой теста Тьюринга – необходимый фактор для того, чтобы признать за системой наличие интеллекта, но отнюдь не достаточный. Впрочем, и с этим утверждением многие будут спорить, так как сама природа человеческого интеллекта до сих пор не ясна, потому и бессмысленна разработка какого-либо теста для проверки на наличие интеллекта, «похожего на человеческий». Тем более что основная критика интуитивного подхода заключается в том, что моделирование естественного интеллекта не является единственной возможностью создания интеллектуальной системы. Искусственный интеллект может быть построен на совершенно иных принципах, как это ранее бывало со многими иными изобретениями (колесо для передвижения, реактивная тяга для полёта по воздуху, радиоволны для систем связи и т. д.).
Тем не менее, несмотря на то что тест Тьюринга и интуитивный подход в целом не могут считаться серьёзными инструментами в вопросе разработки искусственного интеллекта, сам по себе тест Тьюринга позволяет определить тот минимальный набор технологий и решаемых задач, которые должна обеспечивать система, чтобы считаться интеллектуальной. Кратко перечислим их.
1. Обработка естественного языка: интеллектуальная система должна уметь общаться с человеком на естественном языке, воспринимая все его неоднозначности, неопределённости и умолчания.
2. Представление знаний: в рамках искусственного интеллекта должны быть представлены как общие, так и специальные знания, при этом система должна постоянно обучаться и пополнять свою базу знаний, в том числе и в процессе диалога с человеком.
3. Логический вывод: используя знания и получаемые на вход запросы от человека, интеллектуальная система должна осуществлять правдоподобный логический вывод, который позволяет сформировать ответ на том же естественном языке. 4. Машинное обучение: система искусственного интеллекта должна быть адаптивной и приспосабливаться к меняющейся ситуации в общении, используя имеющиеся у неё знания в качестве шаблонов и применяя их к схожим ситуациям и, само собой разумеется, актуализируя по результатам свои знания об окружающей среде.
5. Дополнительные сенсоры и исполнительные устройства используются в так называемом «полном тесте Тьюринга», в котором система искусственного интеллекта должна действовать в естественной среде обитания человека, воспринимая её при помощи таких же датчиков, какие есть у человека (видеокамеры, аудиосенсоры, газоанализаторы и др.), и воздействуя на среду при помощи разного рода манипуляторов.
Перечисленное уже наводит на размышления о том, что тест Тьюринга направлен на выявление того, что искусственный интеллект должен успешно «мимикрировать» под человека, хотя для наличия интеллектуальных способностей это совершенно не требуется. Ни одна из перечисленных технологий сама по себе не необходима для того, чтобы считать искусственный объект интеллектуальным. Но в целом наличие этих пяти пунктов с прохождением полного теста Тьюринга позволяет говорить о том, что система может иметь интеллект, похожий на человеческий.
Логический подход основывается на формальной логике. Ведь ещё древнегреческий философ Аристотель сделал успешную попытку формального описания законов человеческого мышления. Сложно сказать, насколько эти законы универсальны, ведь кроме человеческого мышления у нас нет никаких иных примеров, но общее осмысление данного вопроса подсказывает, что формальная логика относится к чистому математическому знанию, т. е. находится в мире чистых идей, а потому может быть общезначимой. Другими словами, мышление, основанное на формальной логике Аристотеля, может быть универсальным, а потому реализация логических правил в искусственной системе может сделать её интеллектуальной. Однако тут имеется та же самая ловушка, как и в случае интуитивного подхода к искусственному интеллекту. Логическое мышление является необходимым условием, но никак не достаточным. Система, обладающая разумом, будет показывать поведение, подчиняющееся законам формальной логики. Но если какая-либо система действует по этим законам, это совсем не значит, что она интеллектуальна.
В рамках математики разработано большое количество формализмов, описывающих логику. Двоичная логика Аристотеля является базовой, над которой надстроены такие варианты, как многозначная логика Лукасевича, нечёткая логика Заде, бесконечнозначная логика антиномий, интуиционистская логика и некоторые другие. Каждый новый формализм был разработан для того, чтобы учесть какие-либо нюансы человеческого мышления и способа принятия решений человеком. Ведь в процессе исследований в направлении логического подхода становилось понятным, что двоичная логика, хотя и является универсальным инструментом размышления и вывода знаний, плохо справляется с такими простейшими аспектами человеческого поведения, как принятие решений в условиях неопределённости, неполноты знания, неточности измерений и т. д.