Мои музыкальные проекты

 

   Ищу дистрибьюторов для распространения CD  

 

Искусственный интеллект

Глава из книги В. М. Глушкова «Кибернетика. Вопросы теории и практики», 1986 год. Сама статья датирована 1976 годом.

Вопрос о том, как человек мыслит, привлекал внимание учёных во все времена, начиная с глубокой древности. Уже в древней Греции были открыты многие закономерности логического мышления, составившие основу так называемой формальной логики. Определённую завершённость формальная логика древности получила в трудах Аристотеля. Два тысячелетия спустя новый толчок развитию формальной логики дало развитие математики и математической символики. Эта символика позволила записывать логические высказывания в виде формул и построить так называемую алгебру логики. Переход от простой формальной логики Аристотеля к современной математической логике привёл к огромному расширению возможностей формализации строгих рассуждений, характерных для так называемых дедуктивных наук (математика, теоретическая физика и др.).

Были разработаны различные алгоритмы логического вывода, т. е. системы правил, позволяющие строго регламентировать процесс вывода логических следствий из тех или иных начальных систем знаний. Тем самым были подведены научные основы по искусственной реализации определённых черт естественного человеческого интеллекта.

На практическую ногу задача создания искусственного интеллекта была поставлена однако лишь после изобретения электронных вычислительных машин – так называемых компьютеров. Компьютер представляет собою универсальный преобразователь информации. Более точно, он способен выполнить любой алгоритм (строго определённое предписание) преобразования произвольной буквенно-цифровой информации. Это означает, в частности, что с помощью компьютеров можно автоматизировать любой процесс логического вывода, коль скоро известен алгоритм такого вывода.

Становление и широкое распространение компьютеров открыло дорогу практической работе по созданию искусственного интеллекта. Следует сразу подчеркнуть, что создание искусственного интеллекта представляет собой задачу огромной сложности. Её невозможно решить «одним махом» в результате гениального озарения какого-либо изобретателя-одиночки. Подобное представление, бытующее в научно-фантастической литературе, крайне наивно и весьма далеко от реальности.

Человеческий интеллект представляет собою сложнейший феномен из всех, с которыми встречалась до сих пор наука. Поэтому искусственное воссоздание даже основных его черт потребует многолетней работы многих тысяч учёных и инженеров. Суть этой работы состоит, во-первых, в точном описании систем правил (алгоритмов), по которым выполняются различные мыслительные процессы, и переводе этих алгоритмов в машинное представление – так называемом программировании.

Однако простое накопление в компьютере программ преобразования информации для различных аспектов деятельности человеческого мозга ещё не решает задачу создания искусственного интеллекта. Вторая, не менее трудная часть задачи состоит в накоплении в компьютере огромного объёма начальных знаний, или, как сейчас принято говорить, модели мира. Задача этой модели – связать значения слов и фраз и последовательностей фраз в том или ином естественном человеческом языке (русском, английском и др.) с образами и процессами реальной деятельности.

Компьютер, снабжённый такой моделью, приобретает способность понимать человеческий язык аналогично тому, как это делает человек, воспринимающий языковую (письменную или устную) информацию.

Необходимо особо подчеркнуть, что речь идёт о создании в компьютере лишь начального представления о мире. В состав же программ, моделирующих мыслительные процессы, вводятся программы обучения, задача которых состоит в изменениях модели мира в зависимости от поступающей в компьютер информации.

Третья часть задачи создания искусственного интеллекта состоит в моделировании органов чувств (прежде всего зрения и слуха), с помощью которых компьютер может непосредственно воспринимать информацию из внешнего мира. Речь идёт о так называемом распознавании образов, позволяющем сопоставлять поступающую извне информацию с находящейся в памяти компьютера модели мира, вырабатывать их языковые представления и изменять в случае необходимости саму модель.

Наконец, четвертая часть задачи состоит в моделировании исполнительных механизмов (эффектов), позволяющих выводить информацию, возникающую в процессе мышления, во внешний мир и осуществлять те или иные действия. В первую очередь здесь решаются задачи моделирования человеческого голоса и человеческой руки.

Третья и четвертая части задачи имеют важное значение при создании так называемых интеллектуальных роботов. Для них используется понятие искусственного интеллекта в широком смысле слова, включающее в себя взаимодействие интеллекта с органами чувств и с исполнительными механизмами, аналогичными тем, которыми располагает человек. Искусственный интеллект в узком смысле слова предусматривает лишь весьма ограниченные каналы общения с внешним миром. Обычно это электрифицированная пишущая машинка или алфавитно-цифровой дисплей (экран с клавиатурой), объединяемые под общим наименованием (алфавитно-цифрового) терминала. Информация (в буквенно-цифровом виде) искусственному интеллекту извне передаётся работающим на терминале человеком. На этот же терминал автоматически (под управлением компьютера) выводятся ответы искусственного интеллекта.

Подобный диалог человека с искусственным интеллектом позволяет производить различные тесты его возможностей. Можно вести с ним разговор на ту или иную тему, сыграть в ту или иную игру, предложить ту или иную логическую или математическую задачу, испытать возможность обучения чему-либо новому и т. д. Через тот же терминал можно организовать не только диалог человека с компьютером, но и человека с человеком.

Это обстоятельство позволило английскому математику Тьюрингу сформулировать следующий критерий, по которому можно установить, заслуживает ли представленный на испытание информационно-программный комплекс быть названным искусственным интеллектом? Согласно Тьюрингу ответ будет положительным, если в течение достаточно длительного времени человек, ведущий диалог, не сможет уверенно различить, кто его партнёр по диалогу: человек или компьютер?

Возникает естественный вопрос: а можно ли этого достичь в принципе? Ответ на этот вопрос определяется ответом на другой вопрос: познаваемы ли до конца законы мышления, закономерности работы человеческого мозга? Если да (а весь опыт развития науки и практики говорит в пользу только такого ответа), то искусственный интеллект может быть создан. Более того, поскольку современные компьютеры являются универсальными преобразователями информации, для создания искусственного интеллекта в узком смысле слова не нужно даже изобретать каких-либо новых машин. Такой интеллект может быть создан в виде соответствующей системы программ и информационной базы уже на существующих ныне компьютерах.

Работа по программированию различных задач искусственного интеллекта на универсальных компьютерах началась ещё в 50-е годы и к настоящему времени достигла большого размаха. Одной из первых областей, привлёкших к себе внимание исследователей, была работа компьютеров в естественных человеческих языках, в частности, автоматический перевод с одних языков на другие. Первоначальные успехи в автоматическом переводе простых текстов с ограниченным словарём пробудили большие надежды. Однако последующее развитие событий показало, что дело обстоит далеко не так просто.

Во-первых, оказалось, что грамматики естественных языков были развиты далеко недостаточно. Потребовалось развитие нового направления – формальной теории грамматик (Хомский и др.), чтобы дать надёжную основу для построения достаточно полных грамматик естественных человеческих языков. Однако и этого оказалось мало. Задача квалифицированного перевода сложных литературных текстов потребовала глубокого проникновения не только в синтаксис, но и в семантику (смысловой аспект) естественных человеческих языков. В конечном счёте дело сводится к тому, что квалифицированная машина-переводчик должна иметь внутри себя модель мира, о которой уже говорилось выше.

Работы по созданию таких моделей широко развернулись в 70-е годы, но пока, разумеется, они достаточно далеки от завершения. Созданные к настоящему времени модели перекрывают, во-первых, простейшие геометрические представления. Это позволяет компьютеру понимать смысл таких понятий, как «выше», «ниже», «спереди», «сзади», «справа», «слева», «внутри», «больше», «меньше» и т. д. Кроме того, созданы частные модели, перекрывающие относительно узкие области человеческой деятельности. Такие модели позволяют успешно реализовать диалог человека с компьютером в той или иной узкой области. Если условиться не выходить за рамки данной области, то такой диалог может уже сегодня быть практически неотличим от диалога с человеком. В качестве примера можно привести американскую модель «Психиатр», имитирующую диалог врача психиатра со своим пациентом.

Расширение круга таких специализированных моделей значительно приблизит нас к возможности удовлетворения упомянутому выше тесту Тьюринга. Правда, полное соответствие тесту может быть достигнуто лишь тогда, когда модель обнаружит способности к обучению. Автором ещё в самом начале 60-х годов была выполнена работа по обучению компьютера распознаванию смысла простых фраз на русском языке. С тех пор работы по обучению распознавания смысла получили дальнейшее развитие. Важным свойством человеческого интеллекта является планирование целесообразного поведения. Оно проявляется всюду, начиная с простейших житейских ситуаций. Суть же его заключается в том, чтобы, исходя из той или иной цели, составить план достижения этой цели. Например, поставив себе цель достать книгу с верхней полки книжного стеллажа, человек составляет план: найти лестницу, переставить её в нужное место, взобраться на лестницу и взять книгу. Подобное целенаправленное планирование в аналогичных ситуациях сегодня уже вполне доступно искусственному интеллекту (например, роботу «Исейки» Стэнфордского университета или системе глаз-рука Института кибернетики).

Более сложные задачи возникают при планировании целенаправленного поведения в быстро меняющихся ситуациях. В этом случае от искусственного интеллекта требуется уменьшить прогнозирование соответствующих изменений в условиях собственных целенаправленных действий. Подобные задачи в различных частных случаях сегодня также успешно решаются, хотя до полного решения проблемы сегодня ещё достаточно далеко.

Задача планирования целенаправленных действий тесно связана с задачей логического вывода. Работы по автоматизации логического вывода с помощью компьютеров начались ещё в 50-е годы и сегодня в этой области достигнуты немалые результаты. Сравнительно просто оказалось вложить в компьютерную программу правила аристотелевой формальной логики. Сегодня в компьютерах реализуются сложные программы логического вывода, заметно превосходящие средние человеческие возможности. Ещё в 60-е годы Хао-Ванг в Англии построил программу, которая за несколько минут доказала пару сотен теорем из капитального труда по математической логике, принадлежащего Уайтхеду и Расселу, и попутно ещё ряд новых теорем. В настоящее время построены гораздо более мощные автоматические процедуры логического вывода (например, на основе так называемого робинсоновского метода резолюций).

Следует отметить, что все перечисленные примеры используют методы логического вывода, ориентированные на компьютеры, а не на человека. Существенно используется, в частности, огромное преимущество компьютеров перед человеком в скорости выполнения простейших логических операций. Представляет определённый интерес воплотить в компьютерах более «человеческие» методы логического вывода. Такие методы принято называть эвристическими. Их развитие применительно к логическому выводу ведёт своё начало от работы Ньюэла и Саймона (США).

Успех работы по автоматизации логического вывода применительно к любому классу задач определяется не только программами, но и накопленным в памяти компьютеров объёмом начальных знаний об этом классе. До последнего времени задаче накопления необходимой суммы исходных знаний уделялось недостаточное внимание даже в математико-классическом объекте, использующем средства логического вывода в качестве основного инструмента для своего развития. Именно этим обстоятельством объясняется прежде всего тот факт, что успехи автоматизации логического вывода относятся главным образом к начальным разделам математики (таким, как математическая логика), где объем исходных знаний достаточно мал.

Применительно к автоматизации вывода в развиваемых сегодня высших разделах математики создание соответствующей информационной базы и взаимодействия программ с этой базой приобретает решающее значение. Решению этой задачи посвящены и проводящиеся в настоящее время под руководством автора работы в Институте кибернетики Академии наук Украины. В этих работах предусматривается проведение наиболее сложных логических выводов в диалоге специалиста-математика с компьютером. Поэтому используемые в них методы, сохраняя преимущества компьютерной ориентации, развёрнуты в значительной мере в направлении другого партнёра по диалогу, т. е. человека.

Особую разновидность задач планирования целесообразного поведения представляют так называемые игровые задачи. Основная их особенность – наличие сознательного противника, активно противодействующего составляемым планам. Несмотря на успешное развитие математической теории игр (ведущей своё начало от фон-Неймана), практические успехи автоматизации игровых задач связаны прежде всего с эвристическими методами. А успехи эти сегодня довольно впечатляющие. Для относительно простых игр (например, для 64-клеточных шашек) имеющиеся сегодня программы значительно превосходят способности по только средних, но и достаточно сильных игроков.

Значительные успехи достигнуты в последние годы в автоматизации игры в шахматы. Если первые программы использовали в основном «силовые» методы прямого перебора всех вариантов на несколько шагов вперёд, то сегодня созданы гораздо более интеллектуальные программы. Лучшие из них приближаются по силе игры к шахматным мастерам и, во всяком случае, намного превосходят средний уровень мастерства людей, играющих в шахматы.

В планировании целенаправленного поведения, логическом выводе и игровых задачах, реализуемых сегодня компьютерами, наряду с рутинными процедурами, отчётливо проявились многие элементы творческого мышления. Разумеется, до вершин творчества компьютерам пока ещё довольно далеко. Однако, творческие способности среднего человека во многих областях деятельности они уже превысили. Наряду с уже рассмотренными областями сюда включается сочинение музыки, прикладное изобразительное искусство (например, нахождение новых видов расцветки тканей) и др. Уже выдаются авторские свидетельства на изобретения, сделанные, по существу, компьютерами. Компьютеры пишут абстрактные стихи, производят мультфильмы, лучше человека справляются с задачами улучшения (оптимизации) экономического планирования управления сложными технологическими процессами и т. д. и т. п.

Быстрые темпы развития искусственного интеллекта позволяют многим прогнозистам утверждать, что в начале следующего столетия искусственный интеллект выдержит тест Тьюринга. Более точно, его способности сравняются со среднечеловеческими способностями практически во всех областях деятельности, а во многих областях существенно их превзойдут.

Очень часто задают вопрос, а можно ли считать действительно творческими достижения компьютеров? Ведь они работают по программам, создаваемым людьми! При этом забывают, что и любой человек, прежде чем творить новое, долго и упорно «программируется» своими воспитателями и учителями. Правда, определённая программная основа закладывается в человека генетически. Кроме того, он способен не просто к обучению, но и к самообучению в процессе своего непосредственного взаимодействия с окружающей действительностью. Однако, теми же свойствами обладают и компьютеры.

Во-первых, успешно развивается автоматизация проектирования компьютеров, которая обеспечивает не только передачу от одного поколения компьютеров к другому достигнутого уровня интеллектуальности, но и непрерывный рост этого уровня. При этом определённая часть достигнутого интеллектуального уровня переводится из программного обеспечения компьютеров в их схемную реализацию, т. е., иными словами, в их конструкцию. Идея повышения подобного «врождённого» интеллектуального уровня компьютеров была высказана автором в 1959 г. и впервые реализована в советских миникомпьютерах серии МИР, выпускающихся промышленностью с 1965 г. Тем самым для компьютеров возникает аналог генетического программирования, причём потенциальные возможности этого аналога заведомо превосходят возможности генетического предопределения интеллектуального уровня человека и других известных живых организмов.

ЭВМ «МИР-1»

Во-вторых, многие компьютерные программы уже сейчас включают в себя возможности самообучения, хотя и не все такие возможности, присущие человеку, сегодня достаточно изучены и тем более реализованы в автоматических устройствах. Необходимо, однако, отметить и тот факт, что в некоторых областях деятельности действующие ныне программы по своим способностям к самообучению намного превосходят способности человека.

Решающим моментом для признания за искусственным интеллектом определённой творческой самодеятельности является тот факт, что компьютерные программы могут получать и уже получают новые результаты, неожиданные для авторов этих программ! Более того, в ряде случаев человеку-творцу программы получить такие результаты без компьютера было бы невероятно трудно, а иногда и вовсе невозможно. Это обстоятельство было убедительно проиллюстрировано недавно успешным решением с помощью компьютера известной проблемы четырёх красок, не поддававшейся усилиям лучших математиков на протяжении многих десятилетий. Ученик превосходит учителя! Разве не является это лучшим свидетельством права на творческую самостоятельность, апробированным тысячелетней практикой человеческих взаимоотношений?

Мы достаточно подробно остановились на успехах и проблемах развития искусственного интеллекта в узком смысле слова. Решающее значение для создания искусственного интеллекта в широком смысле слова имеет автоматизация чувственного восприятия и прежде всего моделирование человеческого зрения и слуха. Эта задача стала весьма актуальной в связи с созданием и выходом из лабораторий в промышленность так называемых интеллектуальных роботов.

«Зрение» таких роботов сегодня позволяет им разбираться в относительно несложных производственных ситуациях, например, различать детали машин и простые конструкции. В определённом смысле роботы решают такие задачи даже лучше человека: это проявляется, например, тогда, когда необходимо отличить одну от другой, не лежащие рядом, детали, имеющие одинаковую форму и цвет и лишь слегка отличающиеся своими размерами. Значительные успехи достигнуты в автоматическим распознавании аэрокосмических фотоснимков. В целом «зрение» роботов пока ещё очень сильно уступает человеческому зрению.

При моделировании слуха одной из наиболее трудных задач является распознавание слитной человеческой речи (а не отдельных слов). В последние годы в СССР и США достигнуты крупные успехи в решении этой задачи, которая некоторыми авторами продолжает считаться неразрешимой. Например, в киевском Институте кибернетики достигается надёжное распознавание слитной речи, использующей словарь в тысячу слов. Правда, для достижения надёжности распознавания компьютеру требуется примерно в течение получаса настроиться (самообучиться!) на голос человека, который придётся распознавать.

В ряде специальных применений анализа звуковых сигналов искусственный слух уже сегодня значительно превосходит возможности человека. Задача полного производства возможностей слуха человека в автоматических устройствах ещё достаточно далека от решения. То же самое относится и к таким чувствам, как осязание, обоняние и вкус.

Проще решается задача воспроизводства (синтеза) человеческого голоса. Автоматические системы, отвечающие на запросы синтетическим человеческим голосом, получили распространение в практике многих развитых стран. В рабочем органе современных промышленных роботов успешно воспроизводятся многие свойства и возможности человеческой руки. В ряде пунктов они даже превосходят возможности человека. Однако многие тонкие функции человеческой кисти и особенно пальцев ещё достаточно далеки от практической реализации. Заметим, что с помощью специальных выходных устройств компьютеры могут реализовать, например, такую тонкую работу, как вычерчивание чертежей и штриховых рисунков со скоростью и точностью, намного превосходящими возможности человека.

Успешно развиваются работы по созданию ходящих роботов (хотя на практике обычно предпочитают пока колеса). В целом темпы работ по «очеловечению» роботов таковы, что можно рассчитывать на появление в начале следующего столетия универсальных человекоподобных роботов, способных заменить человека практически во всех областях деятельности, в которых он захочет себя заменить. Разумеется, большое распространение получат и специализированные роботы, которым не обязательно будет придаваться человекоподобный вид.

Развитие робототехники поднимает немало острых социальных вопросов и среди них пресловутый вопрос о «бунте машин». Следует подчеркнуть, что вопреки мнению Н. Винера и ряда других учёных в этом вопросе нет и следа фатализма. В самом деле, с чем связывал свои опасения И. Винер? Прежде всего с тем, что рост технической сложности неизбежно приведёт к уменьшению надёжности и увеличению возможности разного рода случайных ошибок и отказов. Однако для такого опасения в действительности нет оснований. Современная теория надёжности указывает эффективные практические пути повышения неограниченной надёжности систем сколь угодно большой сложности.

Об отсутствии фатальной неизбежности роста ненадёжности при увеличении сложности технических систем убедительно свидетельствует и практика. Достаточно сравнить, например, число катастроф в эпоху становления авиации и космонавтики.

Второе опасение связано со сложностью программного обеспечения искусственного интеллекта и упоминавшейся уже выше возможностью непредвиденных реакций с его стороны. Однако и в этом случае теория и практика предоставляют в руки конструкторов достаточный арсенал эффективных средств, чтобы надёжно заблокировать все реакции, опасные для человека. При этом автоматизация проектирования систем и прогнозирования их поведения позволяет предвидеть и блокировать не только сиюминутные опасные реакции, но и реакции, опасные для будущего человечества.

Следовательно, повышение надёжности и безопасности любых систем искусственного интеллекта находится полностью в человеческих руках. Необходимо лишь, чтобы общество воспитывало у конструкторов таких систем обострённое чувство социальной ответственности и было бы готово платить за необходимые дополнительные меры по обеспечению надёжности их созданий.

Разумеется, нельзя исключать возможность сознательного использования во вред человеку достижений робототехники силами зла на нашей планете. Однако в этом смысле робототехника отнюдь не является исключением. Гораздо большую опасность для человека представляет сегодня атомное оружие и другие средства массового уничтожения людей. Возможность же устранения этой опасности определяется в первую очередь не техническими, а социально-историческими средствами, скорейшим торжеством человеческого разума и общества социальной справедливости.






www.etheroneph.com

Facebook

ВКонтакте