Искусственный интеллект
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
±отающую систему на вычислительных машинах. В настоящее время большинство специалистов по искусственному интеллекту склонны к осторожному оптимизму в решении этого вопроса. "Осторожность" связана с тем, что на сегодняшний день еще нет точного представления и точных знаний о собственных знаниях. "Оптимизм" же - с тем, что имеются реальные результаты, позволяющие реализовать в компьютерных программах экспертные знания, способные в чисто практическом плане решать довольно сложные технические, медицинские, экономические, химические и т.д. задачи. Эти программы под общим названием "экспертные системы" получили за последние два десятилетия значительное распространение и вышли на уровень рыночных продуктов.
Так как существует обширная литература, посвященная экспертным системам, а технология их создания получила дисциплинарную форму и превратилась даже в объект университетского преподавания, то имеет смысл остановиться на тех спецификациях, которые существенны для анализа философских и эпистемологических проблем взаимоотношения естественного интеллекта и искусственного интеллекта.
В самом общем виде знания, которые любой человек, обладающий нормальным естественным интеллектом, использует для принятия решений и сознательного распознавания объектов или постановки диагноза, можно разделить на два фундаментальных блока - стандартизованные, вполне рациональные и нестандартизованные, внерациональные. Здесь подчеркивается именно "вне", так как речь идет не о противостоянии или противоположности, а об особом способе существования этих блоков. Стандартизованные знания являются общедоступными. Они излагаются в учебниках, справочниках, энциклопедиях, статьях, книгах и т.д. Поэтому они могут быть с большей или меньшей затратой сил регуляризованы усилиями профессиональных программистов и представлены в виде специальных программ. Разумеется, такое представление требует высокого уровня компетентности не только в программировании, но и в специальной области знаний - например, химии, технологии, медицине, машинной диагностике, экономике и т.п. но все эти знания, в свою очередь, могут быть стандартизованными. Действительно, сложная проблема возникает в связи с тем, что в реальных жизненных политических, экономических и научных ситуациях всегда имеется более или менее значительный набор признаков, свойств, отношений, событий, процессов и т.д., не подпадающих под стандартизованные знания. В таких ситуациях любой человек вынужден принимать решения с большим или меньшим риском, опираясь на свою интуицию, жизненный опыт, случайную информацию. Вместе взятые, эти знания образуют то, что принято называть здравым смыслом. Конечно, реальный здравый смысл как феномен, лежащий на перекрестке индивидуального и общественного сознания, не так прост и не сводится лишь к этим трем компонентам. Помимо индивидуальной интуиции и опыта он включает в себя гигантский арсенал знаний, относящихся к культуре в целом, к социальным ценностям и историческому опыту. Но это все лишь осложняет возможность нахождения эффективных решений в условиях, когда стандартизованные знания оказываются недостаточными для достижения намеченных целей. В подобных ситуациях как раз и возникает необходимость рационализации, а затем и регуляризации таких элементов здравого смысла, как интуитивные знания. Экспертные системы, собственно говоря, и являются сложной программой, в которой оба блока знаний рационализованы, регуляризованы и представлены в виде машинно выполняемых алгоритмов. Особенность таких программ заключается в том, что донором этих интуитивных знаний должны выступать эксперты, профессиональные знания которых, опыт работы и принятия решений позволяют предельно минимизировать риск в условиях довольно значительной неопределенности. Именно это и дает право данным наборам программ называться "экспертными".
В философском плане важно понять, что процесс построения экспертных систем дает возможность нового подхода к исследованию знаний и их понимания. Дело в том, что отчуждение знаний - не новый процесс. Знание - продукт индивидуальной деятельности, "индивидуальной головы", как говорил Ницше. Но уже на стадии первобытного общества формирование общественного сознания как сознания, функционирующего над индивидуальным слоем, есть несомненный факт такого отчуждения. Оно зафиксировано в отчетливой форме уже Сократом. Создание письменности позволяет фиксировать отчужденное, сублимированное от индивида знание не просто в языке и устной речи, но в письменном тексте, поддающемся многократному прочтению и относительно легкой временной и пространственной трансляции. Такое знание может быть многократно "прочитано", интерпретировано, переинтерпретировано, проанализировано, реконструировано и дополнено не тем, кто его создал, а тем, кто им располагает и умеет пользоваться. Возникновение полиграфической промышленности, основанной на изобретении печатного станка, тысячекратно усиливает этот эффект. Компьютерная же революция делает еще один не просто гигантский, но радикально новый шаг, который был невозможен на предыдущем этапе развития искусственного интеллекта.
Дело в том, что выявление экспертных знаний и даже регуляризация их в принципе были возможны не только десятилетия назад, но даже и столетия. Однако обозрение тысяч и десятков тысяч правил, получаемых в процессе регуляризации, проверки их на совместимость, различные виды тестирования