Что такое искусственный интеллект? История развития и перспективы. Основные направления исследований

Указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире» .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века . К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым .

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

• нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence ) , опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind ». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга.

• Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга , который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
• Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить . Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека » начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути , будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию .

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» - реакция на срабатывание датчика удара, «голод» - реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена , и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Символьный подход

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп , первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог . Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем , включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов , называется агентно-ориентированным подходом , или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов . Согласно этому подходу, интеллект - это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков , и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов .

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений .

Гибридный подход

Основная статья: Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Основная статья: Моделирование рассуждений

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем , на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована , то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем , принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация , прогнозирование .

Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .

Представление и использование знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации , их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .

Машинное обучение

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .

Робототехника

Основная статья: Интеллектуальная робототехника

Машинное творчество

Основная статья: Машинное творчество

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки , литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество . Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.

Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач , предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером , положила начало таким исследованиям.

Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

Другие области исследований

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх , нелинейное управление , интеллектуальные системы информационной безопасности .

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.

Применение

Турнир RoboCup

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .

Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания.

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Этика

Научная фантастика

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы? », известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии . Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада , где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Фильмы

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики , например Терминатор и Матрица .

См. также

Примечания

1. FAQ от Джона Маккарти , 2007
2. М. Эндрю. Реальная жизнь и искусственный интеллект // «Новости искусственного интеллекта», РАИИ, 2000
3. Гаврилова Т. А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов
4. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с.
5. Г. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее
6. Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
7. Алан Тьюринг, Могут ли машины мыслить?
8. Интеллектуальные машины С. Н. Корсакова
9. Д. А. Поспелов. Cтановление информатики в России
10. К истории кибернетики в СССР. Очерк первый , Очерк второй
11. Jack Copeland. What is Artificial Intelligence? 2000
12. Alan Turing, «Computing Machinery and Intelligence », Mind, vol. LIX, no. 236, October 1950, pp. 433-460.
13. Обработка естественного языка :
14. Приложения обработки естественного языка, включают информационный поиск (в том числе: анализ текста и машинный перевод):
15. Горбань П. А. Нейросетевое извлечение знаний из данных и компьютерный психоанализ
16. Машинное обучение :
17. Алан Тюринг обсуждал как центральную тему уже в 1950, в его классической статье Computing Machinery and Intelligence. ()
18. (pdf scanned copy of the original) (version published in 1957, An Inductive Inference Machine, " IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp. 56-62)
19. Робототехника :
20. , pp. 916–932
21. , pp. 908–915
22. Проект Blue Brain - Искусственный мозг
23. Mild-Mannered Watson Skewers Human Opponents on Jeopardy
24. 20Q.net Inc
25. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. - Princeton. University Press, 1976
26. Джон Сёрль. Разум мозга - компьютерная программа?
27. Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. - М .: УРСС, 2005. - ISBN 5-354-00993-6
28. ИИ как фактор глобального риска
29. …поведет тебя в Жизнь Вечную
30. http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Православный взгляд на проблему искусственного интеллекта
31. Гарри Гаррисон. Выбор по Тьюрингу. - М .: Эксмо-Пресс, 1999. - 480 с. - ISBN 5-04-002906-3

Литература

• Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум = Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка. - Москва: Мир , 1990. - 240 с. - 100 000 экз. - ISBN 5-03-001277-X (рус.); ISBN 705409155 (англ.)
• Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. - М .: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с. - (Информатика в техническом университете). - 3000 экз. - ISBN 5-7038-1727-7

• Корсаков С.Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А.С. Михайлова. - М .: МИФИ, 2009. - 44 с. - 200 экз. -

Указывает: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире» .

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .

Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, чтобы обозначить наличие датчиков и автоматический выбор режима работы. Слово искусственный в этом случае означает, что не стоит ждать от системы умения найти новый режим работы в не предусмотренной разработчиками ситуации.

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века . К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым .

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .

Подходы и направления

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

• нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence ) , опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind ». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор ». Все участники теста не видят друг друга.

• Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга , который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).
• Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить . Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека » начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути , будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию .

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» - реакция на срабатывание датчика удара, «голод» - реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена , и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Символьный подход

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп , первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений - создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание экспертных систем с логическими моделями баз знаний с использованием языка предикатов.

Учебной моделью систем искусственного интеллекта в 1980-х годах был принят язык и система логического программирования Пролог . Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода, записанных на языке логических предикатов.

Логическая модель баз знаний позволяет записывать не только конкретные сведения и данные в форме фактов на языке Пролог, но и обобщённые сведения с помощью правил и процедур логического вывода, и в том числе логических правил определения понятий, выражающих определённые знания как конкретные и обобщённые сведения.

В целом исследования проблем искусственного интеллекта в рамках логического подхода к проектированию баз знаний и экспертных систем направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем , включая вопросы обучения студентов и школьников, а также подготовки пользователей и разработчиков таких интеллектуальных информационных систем.

Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов , называется агентно-ориентированным подходом , или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов . Согласно этому подходу, интеллект - это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков , и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов .

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений .

Гибридный подход

Основная статья: Гибридный подход

Гибридный подход предполагает, что только синергетическая комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Модели и методы исследований

Символьное моделирование мыслительных процессов

Основная статья: Моделирование рассуждений

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем , на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована , то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем , принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация , прогнозирование .

Работа с естественными языками

Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .

Представление и использование знаний

Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации , их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.

Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .

Машинное обучение

Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .

Робототехника

Основная статья: Интеллектуальная робототехника

Машинное творчество

Основная статья: Машинное творчество

Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки , литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество . Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.

Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач , предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером , положила начало таким исследованиям.

Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

Другие области исследований

Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх , нелинейное управление , интеллектуальные системы информационной безопасности .

Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .

Современный искусственный интеллект

Можно выделить два направления развития ИИ:

• решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
• создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.

Применение

Турнир RoboCup

Некоторые из самых известных ИИ-систем:

Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.

Психология и когнитология

Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .

Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.

Философия

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .

При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания.

Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.

Этика

Научная фантастика

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы? », известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии . Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада , где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Фильмы

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики , например Терминатор и Матрица .

См. также

Примечания

1. FAQ от Джона Маккарти , 2007
2. М. Эндрю. Реальная жизнь и искусственный интеллект // «Новости искусственного интеллекта», РАИИ, 2000
3. Гаврилова Т. А. Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов
4. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с.
5. Г. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее
6. Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54.
7. Алан Тьюринг, Могут ли машины мыслить?
8. Интеллектуальные машины С. Н. Корсакова
9. Д. А. Поспелов. Cтановление информатики в России
10. К истории кибернетики в СССР. Очерк первый , Очерк второй
11. Jack Copeland. What is Artificial Intelligence? 2000
12. Alan Turing, «Computing Machinery and Intelligence », Mind, vol. LIX, no. 236, October 1950, pp. 433-460.
13. Обработка естественного языка :
14. Приложения обработки естественного языка, включают информационный поиск (в том числе: анализ текста и машинный перевод):
15. Горбань П. А. Нейросетевое извлечение знаний из данных и компьютерный психоанализ
16. Машинное обучение :
17. Алан Тюринг обсуждал как центральную тему уже в 1950, в его классической статье Computing Machinery and Intelligence. ()
18. (pdf scanned copy of the original) (version published in 1957, An Inductive Inference Machine, " IRE Convention Record, Section on Information Theory, Part 2, pp. 56-62)
19. Робототехника :
20. , pp. 916–932
21. , pp. 908–915
22. Проект Blue Brain - Искусственный мозг
23. Mild-Mannered Watson Skewers Human Opponents on Jeopardy
24. 20Q.net Inc
25. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. - Princeton. University Press, 1976
26. Джон Сёрль. Разум мозга - компьютерная программа?
27. Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. - М .: УРСС, 2005. - ISBN 5-354-00993-6
28. ИИ как фактор глобального риска
29. …поведет тебя в Жизнь Вечную
30. http://www.rc.edu.ru/rc/s8/intellect/rc_intellect_zaharov_2009.pdf Православный взгляд на проблему искусственного интеллекта
31. Гарри Гаррисон. Выбор по Тьюрингу. - М .: Эксмо-Пресс, 1999. - 480 с. - ISBN 5-04-002906-3

Литература

• Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум = Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка. - Москва: Мир , 1990. - 240 с. - 100 000 экз. - ISBN 5-03-001277-X (рус.); ISBN 705409155 (англ.)
• Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. - М .: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с. - (Информатика в техническом университете). - 3000 экз. - ISBN 5-7038-1727-7

• Корсаков С.Н. Начертание нового способа исследования при помощи машин, сравнивающих идеи / Под ред. А.С. Михайлова. - М .: МИФИ, 2009. - 44 с. - 200 экз. -

Искусственный интеллект - это область науки, занимающаяся моделированием интеллектуальной деятельности человека. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине XX в.

Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, зоология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. Идеи обучения и самообучения компьютерных программ, накопления знаний, приемы обработки нечетких и неконкретных знаний позволили создать программы, творящие чудеса. Компьютеры успешно борются за звание чемпиона мира по шахматам, моделируют творческую деятельность человека, создавая музыкальные и поэтические произведения, распознают образы и сцены, распознают, понимают и обрабатывают речь, тексты на естественном человеческом языке. Нейрокомпьютеры, созданные по образу и подобию человеческого мозга, успешно справляются с управлением сложными техническими объектами, диагностикой заболеваний человека, неисправностей сложных технических устройств; предсказывают погоду и курсы валют, результаты голосований; выявляют хакеров и потенциальных банкротов; помогают абитуриентам правильно выбрать специальность и т.д.

Мы уже привыкли к тому, что компьютеры «умнеют» буквально на глазах, а компьютерные программы становятся все более и более интеллектуальными. Само по себе понятие интеллекта постоянно претерпевает изменения по мере развития науки и человека. Давно уже не считаются интеллектуальными задачи, состоящие в выполнении арифметических операций сложения, умножения, деления. Не считается интеллектуальной задача интегрирования дифференциального уравнения, если для нее известен строго детерминированный алгоритм. В настоящее время принято считать интеллектуальными задачи, которые на современном этапе не поддаются алгоритмизации в традиционном смысле этого слова. Это задачи, для решения которых требуются манипуляции с нечеткими, неконкретными, ненадежными, расплывчатыми и даже нетрадиционными знаниями.

Начнем рассмотрение положений ИИ с терминов и определений.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

Понятие «интеллект» используется сегодня и в технике, и в технических дисциплинах, которое отличается от определений, сформировавшихся в контексте психологических и философских исследований сознания. Под интеллектом будем понимать способность мышления предвидеть события, предвидеть результаты собственных действий, анализировать и оценивать свое состояние и окружающую обстановку и принимать решения, сообразуясь со своими представлениями об окружающем мире. Определение, данное академиком Н.Н. Моисеевым, рассматривает интеллектуальную деятельность с позиций информатики. Но оно и выделяет самое главное в интеллекте – это способность к отвлеченному мышлению, абстрагированию, благодаря которым и возникают самосознание и рефлексия.

Итак, интеллект – это способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

При этом под термином «знания» подразумевается не только та информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно «целенаправленно преобразовываться». При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит «в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам».

Интеллектуальная задача . Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин «алгоритм» - один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными .

Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, «излишне приписывать им такое мистическое свойства, как «интеллектуальность»». В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т.п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.

Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью . Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.

Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находится люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников - машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.

Кстати интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. «Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, - пишет Тьюринг, - мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения «программы-ребенка» и задачу «воспитания» этой программы».

Забегая вперед, можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.).

Термин «искусственный интеллект» введен в обиход в 1956 г. профессором Массачусетского технологического института Дж.Макарти на встрече американских специалистов в области наук, связанных с теорией и практикой исследования вычислительных процессов. На этой встрече в Дортмутском колледже, которую американцы считают первой конференцией по ИИ, были сформулированы две основные задачи в новой научно-технической отрасли: раскрыть механизм человеческого мышления и построить электронную машину, которая могла бы имитировать данный процесс .

Единого определения, полностью описывающего эту научную область, не существует и по сей день. Среди многих точек зрения на нее сегодня доминируют три. Согласно первой - исследования в области ИИ являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации. Согласно второй точке зрения, новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ. Наконец, третья точка зрения, по-видимому, наиболее прагматическая, состоит в том, что в результате работ в области искусственного интеллекта рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Конечно, все эти три точки зрения взаимно связаны, в области ИИ развиваются фундаментальные исследования, новая технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.

Под искусственным интеллектом будем понимать область научных исследований, в рамках которой разрабатываются модели, методы, технические и программные средства решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и поддающимися формализации и автоматизации.

Под интеллектуальными системами понимают любые биологические, искусственные или формальные системы, проявляющие способность к целенаправленному поведению. Последнее включает свойства (проявления) общения, накопления знаний, принятия решений, обучения, адаптации и т.д.

Системами ИИ называют системы, предназначенные для выполнения на ЭВМ таких практических задач, которые называются интеллектуальными, если они выполняются людьми. В теории ИИ часто системы ИИ называют интеллектуальными системами.

Еще одно определение понятия «интеллектуальная система» в ИИ предложено Поспеловым Д.А. Система считается интеллектуальной, если в ней реализованы следующие три базовые функции:

1) Функция представления и обработки знаний. Интеллектуальная система должна быть способна накапливать знания об окружающем мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматики и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, соотносить новые знания со знаниями, хранящимися в базе знаний.

2) Функция рассуждения. Интеллектуальная система должна быть способна формировать новые знания с помощью логического вывода и механизмов выявления закономерностей в накопленных знаниях, получать обобщенные знания на основе частных знаний и логически планировать свою деятельность.

3) Функция общения. Интеллектуальная система должна быть способна общаться с человеком на языке, близком к естественному (ЕЯ) и получать информацию через каналы, аналогичные тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира, прежде всего зрительный и звуковой, уметь формировать «для себя» или по просьбе человека объяснения собственной деятельности, оказывать человеку помощь за счет знаний, которые хранятся в ее памяти, и логических средств рассуждения.

Искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Это определение имеет один существенный недостаток – понятие интеллекта трудно объяснить. Большинство людей уверено, что смогут отличить «разумное поведение», когда с ним столкнутся. Однако вряд ли кто-нибудь сможет дать интеллекту определение, достаточно конкретное для оценки предположительно разумной компьютерной программы и одновременно отражающее жизнеспособность и сложность человеческого разума.

Итак, проблема определения искусственного интеллекта сводится к проблеме определения интеллекта вообще: является ли он чем-то единым, или же этот термин объединяет набор разрозненных способностей? В какой мере интеллект можно создать? Что такое творчество? Что такое интуиция? Можно ли судить о наличии интеллекта только по наблюдаемому поведению? Как представляются знания в нервных тканях живых существ, и как можно применить это в проектировании интеллектуальных устройств? Возможно ли вообще достичь разумности посредством компьютерной техники, или же сущность интеллекта требует богатства чувств и опыта, присущего лишь биологическим существам?

На эти вопросы ответа пока не найдено, но все они помогли сформировать задачи и методологию, составляющие основу современного искусственного интеллекта. Отчасти привлекательность искусственного интеллекта в том и состоит, что он является оригинальным и мощным оружием для исследования этих проблем. Искусственный интеллект предоставляет средство и испытательную модель для теорий интеллекта: эти теории могут быть сформулированы на языке компьютерных программ, а затем – испытаны.

По этим причинам определение искусственного интеллекта, приведенное в начале статьи, не дает однозначной характеристики для этой области науки. Оно лишь ставит новые вопросы и открывает парадоксы в области, одной из главных задач которой является поиск самоопределения. Однако проблема поиска точного определения искусственного интеллекта вполне объяснима. Изучение искусственного интеллекта – еще молодая дисциплина, и ее структура, круг вопросов и методики не так четко определены, как в более зрелых науках, например, физике.

Искусственный интеллект призван расширить возможности компьютерных наук, а не определить их границы. Одной из важных задач, стоящих перед исследователями, является поддержание этих усилий ясными теоретическими принципами.

Любая наука, включая и искусственный интеллект, рассматривает некоторый круг проблем и разрабатывает подходы к их решению. История искусственного интеллекта, рассказы о личностях и их гипотезах, положенных в основу этой науки, возможно, сможет объяснить, почему некоторые проблемы стали доминировать в этой области и почему для их решения были взяты на вооружение методы, используемые сегодня.

Создания интеллектуальных машин , особенно интеллектуальных компьютерных программ ; 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.Шаблон:-1

ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта , но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.Шаблон:-1

Происхождение и понимание термина «искусственный интеллект»

Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете , не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем.

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:

1. Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальнымиАверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.:Радио и связь, 1992. - 256 с. .
2. Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система - это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока - базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.
3. Наука под названием «Искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук , а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям . Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действийГ. С. Осипов. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее .

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи»Ильясов Ф. Н. Разум искусственный и естественный // Известия АН Туркменской ССР, серия общественных наук. 1986. № 6. С. 46-54..

Предпосылки развития науки искусственного интеллекта

История развития искусственного интеллекта в СССР и России

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым . С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.

В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.

До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годовД. А. Поспелов. Становление информатики в России . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются