Штучний інтелект

 

Штучний інтелект - наука  і технологія створення інтелектуальних  машин, особливо інтелектуальних комп'ютерних  програм. ШІ пов'язаний з подібною задачею використання комп'ютерів для розуміння людського інтелекту, але не обов'язково обмежується біологічно правдоподібними методами.

 

Походження та розуміння  терміна «штучний інтелект»

 

Процитоване в преамбулі  визначення штучного інтелекту, дане Джоном Маккарті у 1956 році на конференції в  Дартмутського університеті, не пов'язане  безпосередньо з розумінням інтелекту у людини. Згідно Маккарті, ІІ-дослідники вільні використовувати методи, які не спостерігаються у людей, якщо це необхідно для вирішення конкретних проблем .

Пояснюючи своє визначення, Джон Маккарті вказує: «Проблема полягає  в тому, що поки ми не можемо в цілому визначити, які обчислювальні процедури ми хочемо називати інтелектуальними. Ми розуміємо деякі механізми інтелекту і не розуміємо інші. Тому під інтелектом у межах цієї науки розуміється тільки обчислювальна складова здатності досягати цілей в світі ».

У той же час існує  і точка зору, згідно якої інтелект може бути тільки біологічним феноменом .

Як вказує голова Петербурзького відділення Російської асоціації штучного інтелекту Т. А. Гаврилова, в англійській  мові словосполучення artificial intelligence не має тієї злегка фантастичною антропоморфної забарвлення, яку воно набуло в досить невдалий російській перекладі. Слово intelligence означає «уміння міркувати розумно», а зовсім не «інтелект», для якого є англійський аналог intellect .

Учасники Російської асоціації штучного інтелекту дають наступні визначення штучного інтелекту:

Науковий напрямок, в  рамках якого ставляться і вирішуються  завдання апаратного або програмного  моделювання тих видів людської діяльності, які традиційно вважаються інтелектуальними .

Властивість інтелектуальних  систем виконувати функції (творчі), які  традиційно вважаються прерогативою людини. При цьому інтелектуальна система - це технічна або програмна система, здатна вирішувати завдання, що традиційно вважаються творчими, що належать конкретній предметній області, знання про яку зберігаються в пам'яті такої системи. Структура інтелектуальної системи включає три основні блоки - базу знань, вирішувач і інтелектуальний інтерфейс .

Наука під назвою «Штучний інтелект» входить в комплекс комп'ютерних наук, а створювані на її основі технології до інформаційних технологій. Завданням цієї науки є відтворення за допомогою обчислювальних систем та інших штучних пристроїв розумних міркувань і дій .

Одне з приватних  визначень інтелекту, загальне для людини і «машини», можна сформулювати так: «Інтелект - здатність системи створювати в ході самонавчання програми (в першу чергу евристичні) для вирішення завдань певного класу складності і вирішувати ці завдання» .

Нерідко штучним інтелектом називають і найпростішу електроніку, щоб позначити наявність датчиків і автоматичний вибір режиму роботи. Слово штучний в цьому випадку означає, що не варто чекати від системи уміння знайти новий режим роботи в не передбаченій розробниками ситуації.

 

Передумови розвитку науки штучного інтелекту

 

Історія штучного інтелекту  як нового наукового напрямку починається  в середині XX століття. До цього часу вже було сформовано безліч передумов  його зародження: серед філософів  давно йшли суперечки про природу  людини і процесі пізнання світу, нейрофізіологи та психологи розробили ряд теорій щодо роботи людського мозку і мислення, економісти і математики задавались питаннями оптимальних розрахунків і представлення знань про світ у формалізованому вигляді; нарешті, зародився фундамент математичної теорії обчислень - теорії алгоритмів - і були створені перші комп'ютери.

Можливості нових машин  в плані швидкості обчислень  виявилися більше людських, тому в  ученому співтоваристві закрався питання: які межі можливостей комп'ютерів і досягнуть чи машини рівня розвитку людини? У 1950 році один з піонерів в області обчислювальної техніки, англійський учений Алан Тьюринг, пише статтю під назвою «Чи може машина мислити?» , в якій описує процедуру, за допомогою якої можна буде визначити момент, коли машина зрівняється в плані розумності з людиною, що отримала назву тесту Тьюринга.

 

Історія розвитку штучного інтелекту в СРСР і Росії

Колезький радник Семен  Миколайович Корсаков (1787-1853) ставив завдання посилення можливостей  розуму за допомогою розробки наукових методів і пристроїв, що перегукується із сучасною концепцією штучного інтелекту, як підсилювача природного. У 1832 році С. Н. Корсаков опублікував опис п'яти винайдених ним механічних пристроїв, так званих «інтелектуальних машин», для часткової механізації розумової діяльності в задачах пошуку, порівняння і класифікації. У конструкції своїх машин Корсаков вперше в історії інформатики застосував перфоровані карти, що грали у нього свого роду роль баз знань, а самі машини по суті були предтечами експертних систем .

В СРСР роботи в галузі штучного інтелекту почалися в 1960-х  роках . У Московському університеті та Академії наук було виконано ряд  піонерських досліджень, очолених Веніаміном Пушкіним і Д. А. Поспєлов.

У 1964 році була опублікована робота ленінградського логіка Сергія Маслова «Зворотний метод встановлення виводимості в класичному численні предикатів», в якій вперше пропонувався метод автоматичного пошуку доказу теорем в численні предикатів.

У 1966 році В. Ф. Турчина  була розроблена мова рекурсивних функцій Рефаїл.

До 1970-х років в СРСР всі дослідження ИИ велися в рамках кібернетики. На думку Д. А. Поспєлова, науки «інформатика» та «кібернетика»  були в цей час змішані, з причини  ряду академічних суперечок. Тільки в кінці 1970-х в СРСР починають говорити про науковому напрямі «штучний інтелект» як розділі інформатики. При цьому народилася і сама інформатика, підпорядкувавши собі прародительку «кібернетику». В кінці 1970-х створюється тлумачний словник по штучному інтелекту, тритомний довідник з штучного інтелекту і енциклопедичний словник з інформатики, в якому розділи «Кібернетика» і «Штучний інтелект» входять поряд з іншими розділами до складу інформатики. Термін «інформатика» в 1980-і роки набуває широкого поширення, а термін «кібернетика» поступово зникає з обігу, зберігши лише в назвах тих інститутів, які виникли в епоху «кібернетичного буму» кінця 1950-х - початку 1960-х років . Такий погляд на штучний інтелект, кібернетику та інформатику розділяється не всіма. Це пов'язано з тим, що на Заході кордони даних наук дещо відрізняються.

 

Підходи і напрями

 

Підходи до розуміння  проблеми

Єдиної відповіді на питання, чим займається штучний  інтелект, не існує. Майже кожен автор, який пише книгу про ШІ, відштовхується в ній від якогось визначення, розглядаючи в його світлі досягнення цієї науки.

У філософії не вирішено питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і  точного критерію досягнення комп'ютерами  «розумності», хоча на зорі штучного інтелекту  було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тьюринга або гіпотеза Ньюелла - Саймона. Тому, незважаючи на наявність безлічі підходів як до розуміння задач ШІ, так і створенню інтелектуальних інформаційних систем, можна виділити два основні підходи до розробки ШІ:

спадний (англ. Top-Down AI), семіотичний - створення експертних систем, баз знань і систем логічного висновку, що імітують високорівневі психічні процеси: мислення, міркування, мова, емоції, творчість і т. д.;

висхідний (англ. Bottom-Up AI), біологічний - вивчення нейронних мереж і еволюційних обчислень, моделюючих інтелектуальне поведінка на основі біологічних елементів, а також створення відповідних обчислювальних систем, таких як нейрокомп'ютер або біокомп'ютер.

Останній підхід, строго кажучи, не відноситься до науки про ШІ в сенсі, даному Джоном Маккарті, - їх об'єднує тільки загальна кінцева мета.

 

Тест Тьюринга і інтуїтивний  підхід

 

Емпіричний тест був  запропонований Аланом Тьюрінгом в  статті «Обчислювальні машини й розум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опублікованої в 1950 році в філософському журналі «Mind». Метою даного тесту є визначення можливості штучного мислення, близького до людського.

Стандартна інтерпретація  цього тесту звучить наступним  чином: «Людина взаємодіє з одним  комп'ютером і однією людиною. На підставі відповідей на питання він повинен визначити, з ким він розмовляє: з людиною або комп'ютерною програмою. Завдання комп'ютерної програми - ввести людину в оману, змусивши зробити невірний вибір ». Всі учасники тесту не бачать один одного.

Самий загальний підхід припускає, що ІІ буде здатний виявляти поведінку, не відмінне від людського, причому в нормальних ситуаціях. Ця ідея є узагальненням підходу  тесту Тьюринга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде здатна підтримувати розмову зі звичайною людиною, і той не зможе зрозуміти, що говорить з машиною (розмова йде по листуванню).

Письменники-фантасти часто  пропонують ще один підхід: ИИ виникне  тоді, коли машина буде здатна відчувати  і творити. Так, господар Ендрю Мартіна  з «двохсотлітнього людини» починає ставитися до нього як до людини, коли той створює іграшку за власним проектом. А Дейта із Зоряного шляху, будучи здатним до комунікації і научению, мріє знайти емоції та інтуїцію.

Однак останній підхід навряд чи витримує критику при більш детальному розгляді. Наприклад, нескладно створити механізм, який буде оцінювати деякі параметри зовнішнього або внутрішнього середовища і реагувати на їх несприятливі значення. Про таку систему можна сказати, що у неї є почуття («біль» - реакція на спрацювання датчика удару, «голод» - реакція на низький заряд акумулятора, і т. п.). А кластери, створювані картами Кохонена, і багато інших продуктів «інтелектуальних» систем можна розглядати як вид творчості.

 

Символьний підхід

 

Історично символьний підхід був першим в епоху цифрових машин, так як саме після створення Лісп, першої мови символьних обчислень, в його автора виникла впевненість у можливості практично приступити до реалізації цими засобами інтелекту. Символьний підхід дозволяє оперувати слабоформалізованнимі уявленнями і їх смислами.

Успішність і ефективність вирішення  нових завдань залежить від уміння виділяти тільки істотну інформацію, що вимагає гнучкості в методах  абстрагування. Тоді як звичайна програма встановлює один свій спосіб інтерпретації даних, через що її робота і виглядає упередженою і чисто механічної. Інтелектуальну задачу в цьому випадку вирішує тільки людина, аналітик або програміст, не вміючи довірити цього машині. У результаті створюється єдина модель абстрагування, система конструктивних сутностей і алгоритмів. А гнучкість і універсальність виливається в значні витрати ресурсів для не типових завдань, тобто система від інтелекту повертається до грубої сили.

Основна особливість символьних обчислень - створення нових правил в процесі виконання програми. Тоді як можливості не інтелектуальних систем завершуються якраз перед здатністю хоча б позначати знову виникаючі труднощі. Тим більше ці труднощі не вирішуються і нарешті комп'ютер не удосконалює такі здібності самостійно.

Недоліком символьного підходу  є те, що такі відкриті можливості сприймаються не підготовленими людьми як відсутність  інструментів. Цю, швидше культурну  проблему, почасти вирішує логічне  програмування.

 

Логічний підхід

 

Логічний підхід до створення  систем штучного інтелекту спрямований  на створення експертних систем з  логічними моделями баз знань  з використанням мови предикатів.

Навчальної моделлю  систем штучного інтелекту в 1980-х  роках був прийнятий мову і  система логічного програмування Пролог. Бази знань, записані на мові Пролог, представляють набори фактів і правил логічного висновку, записаних на мові логічних предикатів.

Логічна модель баз знань  дозволяє записувати не тільки конкретні  відомості та дані у формі фактів на мові Пролог, але й узагальнені відомості за допомогою правил і процедур логічного висновку, і в тому числі логічних правил визначення понять, що виражають певні знання як конкретні і узагальнені відомості.

В цілому дослідження  проблем штучного інтелекту в рамках логічного підходу до проектування баз знань і експертних систем спрямовані на створення, розвиток та експлуатацію інтелектуальних інформаційних систем, включаючи питання навчання студентів та школярів, а також підготовки користувачів і розробників таких інтелектуальних інформаційних систем.

 

Останній підхід, що розвивається з початку 1990-х років, називається  агентно-орієнтованим підходом, або  підходом, заснованим на використанні інтелектуальних (раціональних) агентів. Відповідно до цього підходу, інтелект - це обчислювальна частина (грубо кажучи, планування) здатності досягати поставлених перед інтелектуальної машиною цілей. Сама така машина буде інтелектуальним агентом, приймачем навколишнього світу за допомогою датчиків, і здатною впливати на об'єкти в навколишньому середовищі за допомогою виконавчих механізмів.

Цей підхід акцентує увагу  на тих методах та алгоритмах, які  допоможуть інтелектуальному агенту виживати в навколишньому середовищі при  виконанні його завдання. Так, тут  значно ретельніше вивчаються алгоритми пошуку шляху і прийняття рішень.

 

Гібридний підхід

 

Гібридний підхід припускає, що тільки синергетична комбінація нейронних  та символьних моделей досягає повного  спектру когнітивних і обчислювальних можливостей. Наприклад, експертні правила умовиводів можуть генеруватися нейронними мережами, а породжують правила отримують за допомогою статистичного навчання. Прихильники даного підходу вважають, що гібридні інформаційні системи будуть значно сильнішими, ніж сума різних концепцій окремо.