2 Інтелект як високоорганізована кібернетична система

2.1. Алгоритмічний і декларативний підходи до керування

Традиційно розрізняють два підходи до керування складними системами та до програмування роботів і комп'ютерів, які могли б розв'я­зувати ті чи інші задачі. У разі розв'язку задачі на сучасних комп'ютерах в основному реалізовано традиційний алгоритмічний підхід, який можна ще назвати імперативним. Цей підхід вимагає заздалегідь продумати та де­тально розписати, як треба вирішувати певну проблему. Написання про­грами вимагає задання чітких послідовних інструкцій. Якщо таку послідов­ність вдається написати, комп'ютер зможе вирішувати поставлену задачу, якою б складною вона не була. Але, зрозуміло, він виконуватиме інструк­ції, абсолютно не розуміючи їх змісту.

Інший підхід – декларативний. Інтелектуальному виконавцеві (лю­дині чи комп'ютеру) досить сказати, що треба робити, тобто лише сфор­мулювати завдання, побудувавши всі взаємозв'язки між об'єктами пред­метної області. Як це завдання виконуватиметься — повинен визначити сам виконавець.

Наведемо для прикладу дві задачі. Різниця в складності їх розв'язання зумовлена тим, що в одному випадку вдається формалізувати по­становку і запропонувати чіткі алгоритми розв'язку, в іншому – ні. Отже, потрібно запустити космічний корабель так, щоб він приземлився на Місяць, взяв зразки ґрунту та привіз їх назад. Задача дуже складна, але вона піддається точній алгоритмізації. Математичні методи дозволяють чітко розрахувати траєкторію руху корабля. Навіть якщо він випадково відхили­ться від цієї траєкторії, існують методи автоматичного регулювання, які дозволять ліквідувати це відхилення.

А от послати слухняного робота до магазину за пляшкою молока – задача на кілька порядків складніша. Не кажучи вже про сам процес спілкування з продавцем, робот повинен вирішити ряд не зовсім формалізованих підзадач. Заздалегідь розрахувати траєкторію руху неможливо, оскільки робот повинен уникнути зіткнень з людьми та автомобілями. Якщо магазин закритий, він повинен знайти інший магазин. Неможливо пе­редбачити всі ситуації, які можуть виникнути, а відтак — алгоритмізувати розв'язання задачі. Тому виконання такого завдання під силу лише інтелек­туальній системі, яка вміє орієнтуватися в зовнішньому світі, аналізувати поточні ситуації та коригувати, адаптувати свою поведінку на основі тако­го аналізу.

2.2. Поповнення первинних інструкцій

Інструкції, написані природною мовою, можуть бути, з одного боку, досить неоднозначними, а з іншого, – вони завжди спираються на те, що виконавець має певний апріорний досвід. Розглянемо такий приклад. Уявіть собі дві таблички. На першій, яка знаходиться при вході на будів­ництво, написано "Обоє 'язково одягніть на голову каску". На другій, біля входу до лондонського метро,— "Обоє'язково візьміть на руки собаку ". Ці інструкції однакові за формою, але абсолютно різні за змістом. Людина розуміє не лише те, що написано на табличках, але й те, що "залишається за кадром" і явно не зазначається. Людина уявляє собі ситуації, які можуть виникати на будівництві та в метро, і поповнює первинні інструкції, що сприймаються нею безпосередньо. Зокрема, на будівництві зверху можуть падати цеглини, і тому потрібна каска, щоб захистити голову. До такого висновку людина могла б дійти і самостійно, без нагадування. Без каски на будівництво не пустять, і, якщо каски немає, її потрібно придбати. Але ясно, що купувати собаку перед тим, як заходити в метро, зовсім не обов'язково.

Людина має певну суму знань про світ, яка дозволяє їй орієнтуватися в життєвих ситуаціях та приймати вірні рішення. Крім того, людина вміє певним чином використовувати ці знання. Цих самих рис повинна набути система штучного інтелекту. Можна стверджувати, що здатність до поповнення тих первинних описів ситуацій, що сприймаються без­посередньо, є однією з ключових рис інтелектуальної системи.

Зовнішній світ настільки багатий, що неможливо попередньо описати життєві ситуації з тим ступенем деталізації й однозначності, які б дозволи­ли закласти в системи, що проектуються, жорсткі детерміновані алгорит­ми поведінки. Тому інтелектуальні системи повинні мати механізми адап­тації, які б дозволяли їм вирішувати поставлені перед ними задачі на осно­ві аналізу поточної ситуації.