Искусственный интеллект: современное состояние и наиболее перспективные направления

Вид материалаДокументы

Содержание


4. О моделировании биологических нейронных сетей 20
1.Небольшой, но познавательный исторический экскурс
Рождение науки об искусственном интеллекте. 1943 – 1956
Дартмутская конференция 1956
Золотые годы: 1956-1974
Перцептроны и темные времена коннекционизма
Первая «зима» искусственного интеллекта, 1974 – 1980 (The first AI Winter)
Вторая «зима» ИИ, 1987 – 1993 (The second AI winter)
Значительные события и даты
2.Почему попытки построить искусственный интеллект потерпели неудачу?
Why AI Failed – The Past 10 Years. (почему ИИ потерпел неудачу – прошедшие 10 лет)
3. Многие исследователи потеряли связь с исходной целью – построением гибкого, мощного интеллекта, сравнимого с человеческим.
3.Об исследованиях в нейробиологии и предпосылках для моделировании биологических нейронных сетей
А теперь – наши дни
Почему мир остается стабильным, когда наши глаза двигаются?
И еще одно, не менее впечатляющее наблюдение.
4.О моделировании биологических нейронных сетей
Новая модель сеточной структуры
5.Успехи в остальных направлениях ИИ
Подобный материал:
  1   2   3   4   5   6


Искусственный интеллект: современное состояние и наиболее перспективные направления.


к.ф.-м.н., научный сотрудник

Института Систем Информатики

СО РАН им. А.П. Ершова

Пальянов Андрей Юрьевич


Новосибирск 2011

Оглавление





Предисловие 3

Введение 3

1. Небольшой, но познавательный исторический экскурс 5

2. Почему попытки построить искусственный интеллект потерпели неудачу? 9

3. Об исследованиях в нейробиологии и предпосылках для моделировании биологических нейронных сетей 13

4. О моделировании биологических нейронных сетей 20

5. Успехи в остальных направлениях ИИ 23

Заключение 28

Литература: 29



Предисловие


В настоящее время ситуация вокруг проблемы искусственного интеллекта сложилась довольно непростая. Более того, к «искусственному интеллекту» сегодня относят такое обширное множество разного рода направлений деятельности, что в них теряется сама суть исходной глобальной проблемы – понять, как работает реализация разума, «предложенная» природой в животных и человеке (включая феномен сознания), и попытаться создать искусственный действующий вариант, предположительно на машинном носителе.

Джон Маккарти - автор термина «искусственный интеллект» (1955), выдающийся американский информатик, изобретатель языка Лисп (1958), основоположник функционального программирования, лауреат Премии Тьюринга (1971) за огромный вклад в область исследований искусственного интеллекта – в 2007 г. опубликовал современный обзор на тему «What is Artificial Intelligence?» («Что такое Искусственный Интеллект?»), ссылка скрыта. Он наводит определенный порядок во всем спектре направлений исследований в этой области и систематизирует существующие знания. Мы же в данном обзоре не будем претендовать на всеобъемлющее описание ситуации, преследуя несколько иную цель. Мы проведем небольшой экскурс в историю науки об искусственном интеллекте, рассмотрим основные подходы, которые были опробованы, и которые, как мы знаем, по большому счету окончились провалом, а затем детально остановимся на еще одном, о котором всерьез заговорили относительно недавно и который мне в сложившейся сегодня ситуации кажется наиболее перспективным и жизнеспособным. Речь идет о том, чтобы наконец-то отбросить амбиции насчет возможности создания искусственного разума во-первых в короткие сроки, а во-вторых сразу сравнимого по мощности с человеческим, и начать наконец детально и всесторонне изучать работу биологической нервной системы, в основе которой, как мы уже сейчас знаем, лежит множество различных механизмов, порой обладающих удивительной сложностью. Именно этому подходу будет посвящен главным образом данный обзор – его обоснованию, истории, текущим успехам и наметившимся перспективам. Там, где это покажется мне рациональным, я буду иногда использовать небольшие отрывки из книг и других материалов со ссылкой на источник – многое уже написано до нас, и порой настолько безупречно, что попытки сделать это лучше вряд ли будут оправданы.

Введение


Для начала попробуем определиться с терминологией. Стоит сразу предупредить, что идеально это сделать у нас не получится – четкого определения, как и полного понимания, в этом и ряде сопутствующих вопросах до сих пор нет.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. Интеллектом называется способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Под искусственным интеллектом обычно понимается 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.

Согласно определению автора термина, Джона Маккарти (1955), иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами (ссылка скрыта). Поясняя своё определение, Джон Маккарти 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.» (ссылка скрыта).

Под термином "знания" подразумевается не только та информация, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. 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 могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Мы употребили термин «интеллектуальная задача». Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм". 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. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. 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. Мински, "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 сущности самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, из 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 из 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, мы можем перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, мы будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью. Интеллект и мышление 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.

Ну и конечно, остается термин «сознание», пожалуй, самый проблематичный из всех благодаря особенностям своей природы. Например, «сознание - форма отражения объективной действительности в психике человека, характеризующаяся тем, что в качестве опосредствующего, промежуточного фактора выступают элементы общественно–исторической практики, позволяющие строить объективные (общепринятые) картины мира. Исходный источник общественно–исторической практики — это совместно осуществляемый труд. В индивидуальном развитии отдельные составляющие труда последовательно присваиваются ребенком в совместной со взрослыми деятельности» (Философский словарь). И еще один вариант: «сознание - высший уровень психической активности, обеспечивающий целенаправленное поведение человека. Признаками сознания являются: наличие идеалов, нравственных и эстетических ценностей; осознание своей сущности, сущности других людей и отношений между ними; способность к абстрактному мышлению, к языку, как способу выражения мыслей; способность к прогнозированию в любых видах поведения; наличие внимания» (Психологический словарь). Оба определения содержат ряд терминов, так же нуждающихся в четком определении, и, как мне кажется, далеко не в полной мере выражают то, что мы привыкли считать своим сознанием и не отражают всех присущих ему свойств, однако довольно легко убедиться, что попытки предложить что-то принципиально более подходящее сталкиваются с существенными сложностями.