Подходы к созданию искусственного интеллекта

Существует несколько подходов к изучению и проектированию систем искусственного интеллекта (ИИ). Эти подходы принято классифицировать следующим образом:

1. Изучение и проектирование системы, действующей как человек;
2. Изучение и проектирование системы, "думающей" как человек;
3. Изучение и проектирование системы, "думающей" логично;
4. Изучение и проектирование системы, действующей рационально.

Забегая наперед можно утверждать, что создание искусственного интеллекта возможно. Сложно спрогнозировать, когда он появится, но созданные роботы явно не будут похожими на их создателей. Не имеет смысл дублировать тот биологический функционал, заложенный в нас природой, на роботов. Роботу не нужно будет два глаза и два уха, он сможет иметь датчики, расположенные в сотни километров от "мозга", он не будет оперировать желаниями: чувством голода, сексуальными желаниями и другими. Несмотря на то, что основой мозга ИИ будет обучение, не нужно каждому роботу учиться в школе, ходить на курсы 1с бухгалтерия, учить язык. Все это при обучении на одном экземпляре можно будет легко реплицировать. Итак, рассмотрим основные подходы к созданию ИИ.

Система, действующая как человек. Подход, основанный на тесте Тьюринга.

Понимание системы искусственного интеллекта как системы, демонстрирующей внешнее "человеческое" поведение чаще всего связывают с тестом Тьюринга. Алан Тьюрингом, английский математик, предложил этот тест в 1950 году для операционного определения интеллектуальности систем, представленных компьютерными программами. Тьюринг называет интеллектуальной такую систему, которая в процессе диалогового общения с человеком способна в течение некоторого времени вводить его в заблуждение относительно характера своего происхождения. Технология тестирования предполагает, что система искусственного интеллекта выступает в роли отвечающего партнера, а человек общается с ней при помощи телетайпа. Считается, что система искусственного интеллекта прошла тест, если в 30% случаев спрашивающий не в состоянии определить – кто же отвечает на эти вопросы, компьютерная программа или человек.

С точки зрения современной теории искусственного интеллекта для прохождения теста Тьюринга компьютерная программа должна обладать следующими возможностями.

• обработкой естественного языка – для успешной вербальной коммуникации с человеком;
• представлением знаний – для хранения знаний, полученных как изначально, до начала диалогового процесса, так и в процессе диалога;
• автоматическими рассуждениями – для дедуктивного вывода ответов из хранимой информации;
• машинным обучением – для адаптации в процессе диалога, а также для обнаружения и применения диалоговых шаблонов.

Система, "думающая" как человек.

Подход, основанный на моделях, полученных в когнитивной психологии.

Понимание системы искусственного интеллекта, демонстрирующей не только внешнее "человеческое" поведение, но и копирующей психологические функции человека, чаще всего ассоциируется с моделями, полученными когнитивными психологами. Современная когнитивная психология представляет психологические процессы, как системы переработки информации. Модели, описанные в когнитивной психологии, объясняют различные аспекты человеческой психики, такие, как восприятие, внимание, память, принятие решений и др., и могут быть использованы для разработки систем искусственного интеллекта и прикладных программ со встроенным интеллектуальным компонентом.

Система, "думающая" логично.

Подход, основанный на законах мышления.

Аристотель (греческий философ) был одним из первых, кто попробовал разработать законы "правильного мышления", позволяющие строить неопровержимые рассуждения. Предложенные им силлогизмы предоставляют собой шаблоны рассуждений, правильное использование которых всегда приводит к правильным заключениям при наличии правильных посылок. Например: "Сократ человек (первая посылка); все люди смертны (вторая посылка); поэтому Сократ смертен (заключение)". Предложенные Аристотелем законы мышления положили начало науке под наименованием логика. Развитие формальной логики привело к появлению точной нотации для формального описания утверждений обо всех типах вещей, составляющих мир, и отношениях между ними. В шестидесятые и семидесятые годы был разработан ряд программ, которые при наличии достаточного объема памяти и времени могли найти решение проблемы, описанной при помощи этой нотации. Логическая традиция в искусственном интеллекте предполагает возможность построения системы искусственного интеллекта на основании нотаций и законов формальной логики.

Известны два основных препятствия в реализации этого подхода. Во-первых, трудно преобразовать неформальные знания в требуемую логическую нотацию, особенно в тех случаях, когда знания не являются полностью определенными. Во-вторых, существуют значительные трудности при переходе от решения проблемы "в принципе" к реализации процедуры решения на практике. Часто программа, строящая логический вывод, даже на небольшом множестве логических предложений потребляет недопустимо большое количество ресурсов современного компьютера.

Система, действующая разумно.

Подход на основе интеллектуальных агентов.

Действовать разумно означает строить свое поведение таким образом, чтобы достигать поставленную цель в условиях ограничений, задаваемых окружающей средой.

Интеллектуальный агент – это некоторая система, способная к восприятию окружающей
среды и формированию действий в соответствии с внутренней моделью достижения цели. Подход к искусственному интеллекту на основе интеллектуальных агентов предполагает изучение и проектирование систем искусственного интеллекта в виде унифицированных систем – агентов, отличающихся различными внутренними моделями целенаправленного поведения.

Рассмотрение искусственного интеллекта, как науки о проектировании интеллектуальных агентов, имеет два методологических преимущества. Во-первых, это подход более общий, чем, например, подход на основе "законов мышления", поскольку логический вывод является только одной из моделей достижения цели. Во-вторых, такой подход относительно легко поддается формальному развитию, и, следовательно, практическому внедрению, поскольку опирается на ряд хорошо развитых и формализованных теорий.

Итак, поживем - увидим, будущее ИИ не за горами.