Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

«Чтобы система была интеллектуальной, – пишет информатик Нильс Нильссон, – она должна обладать знаниями о своем мире и уметь делать выводы из этих знаний или, по крайней мере, действовать исходя из них. Как у людей, так и у машин должны быть способы представления необходимых знаний во внутренних структурах, будь то кодирование в белке или кодирование в кремнии». В наше время внимание к ИИ по большей части сосредоточено на машинном обучении и статистических алгоритмах, например для распознавания образов. Однако логическая модель представления знаний по-прежнему играет большую роль во многих областях.

Представление знаний – это область исследований ИИ, связанная с хранением и обработкой информации таким образом, чтобы компьютерные системы могли эффективно ее использовать, например для постановки медицинских диагнозов и выработки юридических рекомендаций, а также для обеспечения работы интеллектуальных диалоговых систем, таких как Сири в iPhone или Алекса в Amazon Echo. В частности, представление знаний может осуществляется с помощью

семантической сети, отражающей семантические (то есть смысловые) отношения между понятиями. Семантические сети часто принимают форму графов, вершины которых соответствуют понятиям, а ребра (соединительные линии) указывают на семантические отношения между ними. Разные методы представления знаний находят применение в автоматических рассуждениях, в том числе при автоматическом доказательстве математических теорем.

Среди первых успехов в области представления знаний можно назвать «Универсальный решатель задач» – компьютерную программу, созданную в 1959 г. Алленом Ньюэллом (1927–1992), Гербертом Саймоном (1916–2001) и их коллегами для анализа целей и решения простых задач общего характера (таких, как «Ханойская башня»). А в 1984 г. Дуглас Ленат (р. 1950) инициировал проект Cyc с участием множества аналитиков, которые документировали знания и факты из различных областей, чтобы помочь ИИ-системам рассуждать подобно человеку (в частности, механизм логического вывода Cyc использует дедукцию и индукцию). В настоящее время исследователи в области представления знаний занимаются многими вопросами, в том числе обеспечивают обновление базы знаний и ищут способы устранить неопределенность в системах представления знаний.

СМ. ТАКЖЕ «Органон» Аристотеля (ок. 350 до н. э.), Ханойская башня (1883), Перцептрон (1957), Машинное обучение (1959), Экспертные системы (1965), Нечеткая логика (1965)

Экспертная система

MYCIN использовала ИИ для выявления бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, и для рекомендации методов лечения. В MYCIN был простой механизм вывода и база знаний примерно из 600 правил. На иллюстрации – бактерии Streptococcus pneumoniae, вызывающие менингит.

«Симбиоз человека и компьютера» Ликлайдера. 1960

В 1960 г. увидела свет основополагающая статья психолога и информатика Джозефа Ликлайдера (1915–1990) под названием «Симбиоз человека и компьютера». Он начинает с описания симбиотических связей инжира и осы Blastophaga: оса опыляет инжир, а ее яйца и личинки, в свою очередь, питаются плодами дерева. Ликлайдер предположил, что люди и компьютеры точно так же могли бы создавать симбиотические связи. В первые годы симбиоза люди ставили бы цели и формулировали гипотезы, а компьютеры прокладывали бы путь к новым открытиям. Некоторые проблемы, по словам Ликлайдера, «просто невозможно сформулировать без помощи вычислительной машины».

Ликлайдер не говорил о компьютеризованных существах, которые могут вытеснить людей; его идеи ближе к концепциям Норберта Винера (1894–1964), основанным на тесном взаимодействии между людьми и машинами. В своей статье он объясняет: «Есть надежда, что… человеческий мозг и вычислительные машины будут очень тесно связаны друг с другом, и это партнерство сможет мыслить так, как никогда не мыслил ни один человеческий мозг, и обрабатывать данные так, как и близко не способны их обрабатывать современные машины».

Ликлайдер также рассуждает о «мыслительных центрах», которые, как он верил, будут выполнять функции традиционных библиотек. По его предположению, для симбиоза потребуются методы обработки естественного языка.

В своей статье Ликлайдер допускает, что «электронные или химические „машины“ превзойдут человеческий мозг в большинстве функций, которые сегодня кажутся нам исключительно его вотчиной», и приводит в качестве примеров игру в шахматы, решение задач, распознавание образов и доказательство теорем. Он уточняет, что «компьютер станет машиной для статистического анализа, будет применяться в теории принятия решений и теории игр, давать элементарные оценки предполагаемых вариантов действий… Наконец, он будет ставить диагнозы, выявлять закономерности и взаимосвязи – в той мере, в какой это себя оправдает…».