Интеллектуальные технологии / Конспект лекций / AILect01

Введение. Задача и содержание курса. Связь с другими дисциплинами. Понятие искусственного интеллекта. Принципы интеллектуализации.

Некоторые считают, что интеллект - умение решать сложные задачи; другие рассматривают его как способность к обучению, обобщению и аналогиям; третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем общения, восприятия и осознания воспринятого. До настоящего времени единого и признанного всеми определения ИИ не существует, и это не удивительно. Достаточно вспомнить, что универсального определения человеческого интеллекта также нет. Дискуссии о том, что можно считать признаком ИИ, а что — нет, напоминают споры средневековых философов, которых интересовало, сколько ангелов смогут разместиться на кончике иглы. Тем не менее, многие исследователи ИИ склонны принять тест машинного интеллекта, предложенный в начале 50-х годов выдающимся английским математиком и специалистом по вычислительной технике Аланом Тьюрингом. Компьютер можно считать разумным утверждал Тьюринг,- если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Искусственный интеллект как наука насчитывает уже около 40 лет. Задачей этой науки является воссоздание с помощью искусственных устройств (в основном ЭВМ) разумных рассуждений и действий. При этом возникают трудности двух типов.

1. В большинстве случаев, выполняя какие-то действия, мы сами не сознаём, как мы это делаем. Нам неизвестен точный способ или алгоритм, как именно происходит понимание текста, узнавание мира, доказательство теорем, решение задачи и так далее.

2. ЭВМ априори далеки от человеческого уровня компетентности: до начала любой их работы необходимо составить соответствующие программы. Однако в действительности языки программирования дают возможность выражать лишь весьма элементарные понятия.

К сфере ИИ относятся те весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы и которые обладают в общем двумя характерными особенностями:

• в них используется информация в символьной форме: буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме;

• в них предполагаются наличие выбора; действительно, если сказать, что не существует алгоритма, это означает, по сути дела, только то, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределённости, и этот недетерминизм, эта свобода действия, являются существенной составляющей интеллекта.

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились шесть основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС, Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, так как ИС — это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

2. Манипулирование знаниями. Для того чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задач, надо научить ИС оперировать ими. В рамках данного направления строятся способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, изучаются системы классификации хранящихся в ИС знаний, разрабатываются процедуры обобщения знаний и формирования на их основе абстрактных понятий, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений, Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний. Многие исследователи считают, что эти два направления можно разделить лишь условно. Создающаяся в настоящее время теория баз знаний включает исследования, относящиеся как к первому, так и ко второму направлениям.

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания связных текстов на ограниченном и неограниченном естественном языке, синтез связных текстов, понимание речи и синтез речи, теория моделей коммуникации между человеком и ИС. К этому же кругу проблем примыкают задачи формирования объяснений действий ИС, которые она должна уметь порождать по просьбе человека, а также комплекс задач, связанных с интеграцией в единый внутренний образ сообщений различной модальности (речевых, текстовых, зрительных и т. п.), полученных в процессе коммуникации. На основе исследований а этом направлении формируются методы построения лингвистических процессоров, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других ИС, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с ИС.

4. Восприятие. Это направление традиционно включает: проблемы анализа трехмерных сцен, разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, разработку процедур когнитивной графики, создание средств для порождения зрительных сцен на основе внутренних представлений в ИС. Специалисты в области искусственного интеллекта видят большие возможности в повышении уровня интеллектуальности ИС за счет обработки зрительной (образной) информации и соотнесения ее с обработкой символьной (текстовой) информации.

5. Обучение. Предполагается, что ИС подобно человеку будут способны к обучению - решению задач, с которыми они ранее не встречались. Для того чтобы это стало возможным, необходимо: создать методы формирования условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией, научиться переходу от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создать приемы декомпозиции исходной для ИС задачи на более мелкие так, чтобы они оказались для ИС уже известными. разработать нормативные и декларативные модели самого процесса обучения. создать теорию подражательного поведения. Перечень задач можно было бы продолжить, ибо в области обучения ИС сделано еще весьма мало. Однако важность работ в этом направлении не вызывает никаких сомнений.

6. Поведение. Так как ИС должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими ИС и людьми. Для достижения такого взаимодействия надо провести исследование в ряде направлений и создать: модели целесообразного поведения, нормативного поведения, ситуативного поведения, специальные методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях. Лишь после этого можно будет говорить о возможности привычного взаимодействия между людьми и ИС.