Штучний інтелект

Штучний інтелект - розділ інформатики, що вивчає можливість забезпечення розумних міркувань і дій за допомогою обчислювальних систем та інших штучних пристроїв. При цьому в більшості випадків заздалегідь невідомий алгоритм вирішення завдання.

Точного визначення цієї науки не існує, оскільки у філософії не вирішено питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютерами «розумності», хоча на зорі штучного інтелекту було запропоновано ряд гіпотез, наприклад, тест Тьюрінга або гіпотеза Ньюелла - Саймона. На даний момент є безліч підходів як до розуміння завдання ШІ, так і створення інтелектуальних систем.

Так, одна з класифікацій виділяє два підходи до розробки ШІ:

• спадний, семіотичний - створення символьних систем, що моделюють високорівневі психічні процеси: мислення, міркування, мова, емоції, творчість тощо;
• висхідний, біологічний - вивчення нейронних мереж та еволюційні обчислення, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі більш дрібних «неінтелектуальних» елементів.

Ця наука пов'язана з психологією, нейрофізіологією, трансгуманізмом та іншими. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка.

Штучний інтелект - дуже молода область досліджень, старт якої було дано в 1956 році. Її історичний шлях нагадує синусоїду, кожен «зліт» якої ініціювався якоюсь новою ідеєю. Зараз її розвиток знаходиться на «спаді», поступаючись місцем застосуванню вже досягнутих результатів в інших галузях науки, промисловості, бізнесі і навіть повсякденному житті.

Підходи до вивчення

Існують різні підходи до побудови систем ШІ. На даний момент можна виділити 4 досить різних підходи:

1. Логічний підхід. Основою для логічного підходу служить Булева алгебра. Кожен програміст знайомий з нею і з логічними операторами з тих пір, коли він освоював оператор IF. Свій подальший розвиток Булева алгебра отримала у вигляді обчислення предикатів - в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відносин між ними, кванторів існування і загальності. Практично кожна система ШІ, побудована на логічному принципі, являє собою машину докази теорем. При цьому вихідні дані зберігаються в базі даних у вигляді аксіом, правила логічного виведення як відносини між ними. Крім того, кожна така машина має блок генерації мети, і система виведення намагається довести дану мету як теорему. Якщо мета доведена, то трасування застосованих правил дозволяє отримати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої мети (така система відома як експертні системи). Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машиною докази теорем. Домогтися більшої виразності логічному підходу дозволяє такий порівняно новий напрямок, як нечітка логіка. Основною її відмінністю є те, що правдивість висловлювання може приймати в ній крім так/ні (1/0) ще й проміжні значення - не знаю (0.5), пацієнт швидше живий, ніж мертвий (0.75), пацієнт швидше мертвий, ніж живий (0.25). Цей підхід більше схожий на мислення людини, оскільки вона на питання рідко відповідає тільки так чи ні.

2. Під структурним підходом ми передбачаємо тут спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Фрєнка Розенблата. Основною моделюваною структурною одиницею в перцептронах (як і в більшості інших варіантів моделювання мозку) є нейрон. Пізніше виникли й інші моделі, які більшості відомі під терміном нейронні мережі (НС). Ці моделі розрізняються по будові окремих нейронів, по топології зв'язків між ними і за алгоритмами навчання. Серед найбільш відомих зараз варіантів НР можна назвати НР зі зворотним поширенням помилки, мережі Хопфілда, стохастичні нейронні мережі. У більш широкому сенсі такий підхід відомий як Коннективізм.

3. Еволюційний підхід. При побудові систем ШІ за цим підходом основна увага приділяється побудові початкової моделі, і правилам, за якими вона може змінюватися (еволюціонувати). Причому модель може бути складена за різними методами, це може бути і НС і набір логічних правил і будь-яка інша модель. Після цього ми включаємо комп'ютер і він, на підставі перевірки моделей відбирає найкращі з них, на підставі яких за найрізноманітнішими правилами генеруються нові моделі. Серед еволюційних алгоритмів класичним вважається генетичний алгоритм

4. Імітаційний підхід. Даний підхід є класичним для кібернетики з одним з її базових понять чорний ящик. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і являє собою «чорну скриньку». Нам не важливо, що у нього і у моделі всередині і як він функціонує, головне, щоб наша модель в аналогічних ситуаціях вела себе точно так само. Таким чином тут моделюється інша властивість людини - здатність копіювати те, що роблять інші, не вдаючись у подробиці, навіщо це потрібно. Часто ця здатність економить йому масу часу, особливо на початку його життя.

У рамках гібридних інтелектуальних систем намагаються об'єднати ці напрямки. Експертні правила умовиводів можуть генеруватися нейронними мережами, а породжувальні правила отримують за допомогою статистичного навчання.

Багатообіцяючий новий підхід, званий посилення інтелекту, розглядає досягнення ШІ в процесі еволюційної розробки як побічний ефект посилення людського інтелекту технологіями.

Напрями досліджень

Аналізуючи історію ШІ, можна виділити такий великий напрямок як моделювання міркувань. Довгі роки розвиток цієї науки рухався саме цим шляхом, і тепер це одна з найбільш розвинених областей в сучасному ШІ. Моделювання міркувань передбачає створення символьних систем, на вході яких поставлено якесь завдання, а на виході потрібне її рішення. Як правило, запропоноване завдання вже формалізоване, тобто переведене в математичну форму, але або не має алгоритму рішення, або воно занадто складне, трудомістке тощо. До цього напрямку входять: доказ теорем, прийняття рішень і теорія ігор, планування і диспетчеризація, прогнозування.

Важливим напрямком є обробка природної мови, в рамках якої проводиться аналіз можливостей розуміння, обробки та генерації текстів «людською» мовою. Зокрема, тут ще не вирішена проблема машинного перекладу текстів з однієї мови на іншу. У сучасному світі велику роль відіграє розробка методів інформаційного пошуку. За своєю природою, оригінальний тест Тьюрінга пов'язаний з цим напрямком.

На думку багатьох вчених, важливою властивістю інтелекту є здатність до навчання. Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, що об'єднує завдання отримання знань з простої інформації, їх систематизації та використання. Досягнення в цій галузі зачіпають майже всі інші напрямки досліджень ШІ. Тут також не можна не відзначити дві важливі подібності. Перша з них - машинне навчання - стосується процесу самостійного отримання знань інтелектуальною системою в процесі її роботи. Друге пов'язане зі створенням експертних систем - програм, що використовують спеціалізовані бази знань для отримання достовірних висновків з будь-якої проблеми.

Великі та цікаві досягнення є в області моделювання біологічних систем. Строго кажучи, сюди можна віднести кілька незалежних напрямків. Нейронні мережі використовуються для вирішення непарних і складних проблем, таких як розпізнавання геометричних фігур або кластеризація об'єктів. Генетичний підхід заснований на ідеї, що якийсь алгоритм може стати більш ефективним, якщо запозичить кращі характеристики у інших алгоритмів («батьків»). Відносно новий підхід, де ставиться завдання створення автономної програми - агента, що взаємодіє із зовнішнім середовищем, називається агентним підходом. А якщо належним чином змусити масу «не дуже інтелектуальних» агентів взаємодіяти разом, то можна отримати «мурашиний» інтелект.

Завдання розпізнавання образів вже частково вирішуються в рамках інших напрямків. Сюди належать розпізнавання символів, рукописного тексту, мови, аналіз текстів. Особливо варто згадати комп'ютерний зір, який пов'язаний з машинним навчанням і робототехнікою.

Взагалі, робототехніка і штучний інтелект часто асоціюється один з одним. Інтегрування цих двох наук, створення інтелектуальних роботів, можна вважати ще одним напрямком ШІ.

Окремо тримається машинна творчість, у зв'язку з тим, що природа людської творчості ще менш вивчена, ніж природа інтелекту. Тим не менш, ця область існує, і тут поставлені проблеми написання комп'ютером музики, літературних творів (часто - віршів або казок), художня творчість.

Нарешті, існує маса додатків штучного інтелекту, кожен з яких утворює майже самостійний напрямок. Як приклади можна навести програмування інтелекту в комп'ютерних іграх, нелінійне управління, інтелектуальні системи безпеки.

Можна помітити, що багато галузей досліджень перетинаються. Це властиво для будь-якої науки. Але в штучному інтелекті взаємозв'язок між, здавалося б, різними напрямками виражений особливо сильно, і це пов'язано з філософською суперечкою про сильний і слабкий ШІ.

Історія

На початку XVII століття Рене Декарт припустив, що тварина - якийсь складний механізм, тим самим сформулювавши механістичну теорію. У 1623 р. Вільгельм Шикард побудував першу механічну цифрову обчислювальну машину, за якою пішли машини Блеза Паскаля (1643) і Лейбніца (1671). Лейбніц також був першим, хто описав сучасну двійкову систему обчислення, хоча до нього цією системою періодично захоплювалися багато великих вчених. У XIX столітті Чарльз Беббідж і Ада Лавлейс працювали над механічною обчислювальною машиною.

У 1910 - 1913 рр. Бертран Рассел і А.Н. Вайтхед опублікували роботу «Принципи математики», яка справила революцію у формальній логіці. У 1941 році Конрад Цузе побудував перший програмно-контрольований комп'ютер. Воррен Маккалок і Валтер Піттс в 1943 опублікували A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, який заклав основи нейронних мереж.

Сучасний стан справ

Зараз (2008) у створенні штучного інтелекту (в початковому сенсі цього слова, експертні системи і шахові програми сюди не належать) спостерігається дефіцит ідей. Практично всі підходи були випробувані, але до виникнення штучного розуму жодна дослідницька група так і не підійшла.

Деякі з найбільш вражаючих цивільних ШІ систем:

• Deep Blue - переміг чемпіона світу з шахів. (Матч Каспарів проти суперЕВМ не приніс задоволення ні комп'ютерникам, ні шахістам і система не була визнана Каспаровим, хоча оригінальні компактні шахові програми невід'ємний елемент шахової творчості. Потім лінія суперкомп'ютерів IBM проявилася в проектах brute force BluGene (молекулярне моделювання) і моделювання системи пірамідальних клітин у швейцарському центрі Blue Brain. Ця історія - приклад заплутаних і засекречених відносин ШІ, бізнесу, і національних стратегічних завдань.)
• Mycin - одна з ранніх експертних систем, яка могла діагностувати невеликий набір захворювань, причому часто так само точно як і лікарі.
• 20q - проект, заснований на ідеях ШІ, за мотивами класичної гри «20 питань». Став дуже популярний після появи в інтернеті на сайті 20q.net.
• Розпізнавання мови. Системи такі як ViaVoice здатні обслуговувати споживачів.
• Роботи в щорічному турнірі RoboCup змагаються у спрощеній формі футболу.

Застосування ШІ

Банки застосовують системи штучного інтелекту (СІІ) у страховій діяльності (актуарна математика) при грі на біржі та управлінні власністю. У серпні 2001 року роботи виграли у людей в імпровізованому змаганні з трейдингу (BBC News, 2001). Методи розпізнавання образів, (включаючи, як більш складні і спеціалізовані, так і нейронні мережі) широко використовують при оптичному і акустичному розпізнаванні (в тому числі тексту і мови), медичній діагностиці, спам-фільтрах, в системах ППО (визначення цілей), а також для забезпечення ряду інших завдань національної безпеки.

Розробники комп'ютерних ігор змушені застосовувати ШІ того чи іншого ступеня опрацьованості. Стандартними завданнями ШІ в іграх є знаходження шляху в двомірному або тривимірному просторі, імітація поведінки бойової одиниці, розрахунок вірної економічної стратегії і так далі.

Перспективи ШІ

Проглядаються два напрямки розвитку ШІ:

• перше полягає у вирішенні проблем пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ШІ до можливостей людини та їх інтеграції, яка реалізована природою людини.
• друге полягає у створенні Штучного Розуму, що представляє інтеграцію вже створених систем ШІ в єдину систему, здатну вирішувати проблеми людства.

Зв "язок з іншими науками

Штучний інтелект тісно пов'язаний з трансгуманізмом. А разом з нейрофізіологією і когнітивною психологією він утворює більш загальну науку, звану когнітологією. Окрему роль у штучному інтелекті відіграє філософія.

Філософські питання

Наука «про створення штучного розуму» не могла не привернути увагу філософів. З появою перших інтелектуальних систем були порушені фундаментальні питання про людину і знання, а почасти про світоустрій. З одного боку, вони нерозривно пов'язані з цією наукою, а з іншого - привносять в неї деякий хаос. Серед дослідників ШІ досі не існує будь-якої домінуючої точки зору на критерії інтелектуальності, систематизацію вирішуваних цілей і завдань, немає навіть суворого визначення науки.

Чи може машина мислити?

Найбільш гарячі суперечки у філософії штучного інтелекту викликає питання можливості мислення творіння людських рук. Питання «Чи може машина мислити?», яке підштовхнуло дослідників до створення науки про моделювання людського розуму, було поставлено Аланом Тьюрінгом у 1950 році. Дві основні точки зору на це питання носять назви гіпотез сильного і слабкого штучного інтелекту.

Термін «сильний штучний інтелект» ввів Джон Серль, його ж словами підхід і характеризується:

"Більше того, така програма буде не просто моделлю розуму; вона в буквальному сенсі слова сама і буде розумом, в тому ж сенсі, в якому людський розум - це розум ".

Навпаки, прихильники слабкого ШІ воліють розглядати програми лише як інструмент, що дозволяє вирішувати ті чи інші завдання, які не вимагають повного спектру людських пізнавальних здібностей.

У своєму подумковому експерименті «Китайська кімната», Джон Серль показує, що проходження тесту Тьюрінга не є критерієм наявності у машини справжнього процесу мислення.

Мислення є процес обробки інформації, що знаходиться в пам'яті: аналіз, синтез і самопрограмування.

Аналогічну позицію займає і Роджер Пенроуз, який у своїй книзі «Новий розум короля» аргументує неможливість отримання процесу мислення на основі формальних систем.

Що вважати інтелектом?

Існують різні точки зору на це питання. Аналітичний підхід передбачає аналіз вищої нервової діяльності людини до нижчого, неподільного рівня (функція вищої нервової діяльності, елементарна реакція на зовнішні подразники (стимули), подразнення синапсів сукупності пов'язаних функцією нейронів) і подальше відтворення цих функцій.

Деякі фахівці за інтелект приймають здатність раціонального, мотивованого вибору, в умовах нестачі інформації. Тобто інтелектуальною просто вважається та програма діяльності (не обов'язково реалізована на сучасних ЕВМ), яка зможе вибрати з певної безлічі альтернатив, наприклад, куди йти у випадку «наліво підеш»..., «направо підеш»..., «прямо підеш...»

Наука про знання

Також, з проблемами штучного інтелекту тісно пов'язана епістемологія - наука про знання в рамках філософії. Філософи, що займаються даною проблематикою, вирішують питання, схожі з тими, які вирішуються інженерами ШІ про те, як краще представляти і використовувати знання та інформацію.

Ставлення до ШІ в суспільстві

ШІ та релігія

Серед послідовників авраамічних релігій існує кілька точок зору на можливість створення ШІ на основі структурного підходу.

За однією з них мозок, роботу якого намагаються імітувати системи, на їхню думку, не бере участі в процесі мислення, не є джерелом свідомості і будь-якої іншої розумової діяльності. Створення ШІ на основі структурного підходу неможливе.

Відповідно до іншого погляду, мозок бере участь у процесі мислення, але у вигляді «передавача» інформації від душі. Мозок відповідальний за такі «» прості «» функції, як безумовні рефлекси, реакція на біль і тп. Створення ШІ на основі структурного підходу можливе, якщо конструйована система зможе виконувати "передавальні" "функції.

Обидві позиції не відповідають даним сучасної науки, оскільки поняття душа не розглядається сучасною наукою в якості наукової категорії.

На думку багатьох буддистів ШІ можливий. Так, духовний лідер далай-лама XIV не виключає можливості існування свідомості на комп'ютерній основі.

Раеліти активно підтримують розробки в області штучного інтелекту.

ШІ та наукова фантастика

У науково-фантастичній літературі ШІ найчастіше зображується як сила, яка намагається повалити владу людини (Омніус, HAL 9000, Скайнет, Colossus, Матриця і реплікант) або обслуговуючий гуманоїд (C-3PO, Data, KITT і KARR, ДвДвохсотрічна людина). Неминучість домінування над світом ШІ, що вийшов з під контролю, оскаржується такими фантастами як Айзек Азімов і Kevin Warwick.

Цікаве бачення майбутнього представлено в романі «Вибір за Тьюрингом» письменника-фантаста Гаррі Гаррісона і вченого Марвіна Мінскі. Автори міркують на тему втрати людяності у людини, в мозок якої була вживлена ЕВМ, і придбання людяності машиною з ШІ, в пам'ять якої була скопійована інформація з головного мозку людини.

Деякі наукові фантасти, наприклад Вернор Віндж, також роздумували над наслідками появи ШІ, яка, мабуть, викличе різкі драматичні зміни в суспільстві. Такий період називають технологічною сингулярністю.