История развития систем искусственного интеллекта. Основные понятия

Возникновение проблемы интеллектуали­зации вычислительных машин обусловлено, с одной стороны, развитием исследований по направлению «искусственный интеллект» (ИИ), с другой—быстрым раз­витием вычислительной техники и постоянно возрастаю­щими потребностями ее разнообразных применений.

Начало исследований в области искусственного интел­лекта (конец 50-х годов) связывают с работами Ньюэлла, Саймона и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. Результатами их работ явились такие программы, как ЛОГИК-ТЕОРЕТИК, предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и ОБЩИЙ РЕШАТЕЛЬ ЗАДАЧ.

Эти работы положили начало первому этапу исследований в области искусственного интеллек­та, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разнообразных эвристиче­ских методов.

Эвристический метод решения задачи при этом рас­сматривался как свойственный человеческому мышлению «вообще», для которого характерно возникновение «дога­док» о пути решения задачи с последующей проверкой их. Ему противопоставлялся используемый в ЭВМ алго­ритмический метод, который интерпретировался как ме­ханическое осуществление заданной последовательности шагов, детерминированно приводящей к правильному от­вету. Трактовка эвристических методов решения задач как сугубо человеческой деятельности и обусловила появление и дальнейшее распространение термина искус­ственный интеллект.

Так, при описании своих программ Ньюэлл и Саймон приводили в качестве доводов, подтверждающих, что их программы моделируют человеческое мышление, результаты сравнения записей доказательств теорем в виде программ с записями рассуждения «думающего вслух» человека. В начале 70-х годов они опубликовали много данных подобного рода и предложили общую методику составления программ, моделирующих мышление.

Примерно в то время, когда работы Ньюэлла и Саймона стали привлекать к себе внимание, в Массачусетс­ком технологическом институте, Стэнфордском универ­ситете и Стэнфордском исследовательском институте также сформировались исследовательские группы в об­ласти ИИ. В противоположность ранним работам Ньюэл­ла и Саймона эти исследования больше относились к формальным математическим представлениям. Способы решения задач в этих исследованиях развивались на основе расширения математической и символической логики. Моделированию же человеческого мышления придавалось второстепенное значение. К исследователям этого направления можно отнести таких известных в об­ласти ИИ ученых, как Минский, Мак-Карти, Слейгл, Ра­фаэль, Бобров, Бенерджи и др.

На дальнейшие исследования в области ИИ большое влияние оказало появление метода резолюций, предло­женного Робинсоном, основанного на доказательстве тео­рем в логике предикатов и являющегося, по крайней мере теоретически, исчерпывающим методом доказа­тельства (хотя использование этого метода для решения реальных задач связано с большими, иногда практиче­ски непреодолимыми трудностями).

Методологическое значение работ Робинсона и других аналогичных работ заключалось в том, что основное внимание в исследованиях по ИИ переместилось с раз­работки методов воспроизведения в ЭВМ человеческого мышления на разработку машинно-ориентированных ме­тодов решения задач. При этом определение термина «искусственный интел­лект» претерпело существенное изменение. Целью иссле­дований, проводимых в направлении ИИ, стало не моде­лирование способов мышления человека, а разработка программ, способных решать «человеческие задачи». Так, один из видных исследователей ИИ того времени Р. Бе­нерджи в 1969 г. писал:

«Область исследований, обычно называемую искусственным интеллектом, вероятно, мож­но представить как совокупность методов и средств ана­лиза и конструирования машин, способных выполнять за­дания, с которыми до недавнего времени мог справиться только человек. При этом по скорости и эффективности машины должны быть сравнимы с человеком»

Функциональный подход к направленности исследова­ний по искусственному интеллекту сохранился в основном до настоящего времени, хотя еще и сейчас ряд ученых, особенно психологов, пытаются оценивать результаты работ по ИИ с позиций их соответствия человеческому мышлению.

Исследовательским полигоном для развития методов ИИ на первом этапе являлись всевозможные игры, голо­воломки, математические задачи. Некоторые из этих задач стали классическими в литературе по искусственно­му интеллекту (задача об обезьяне и бананах, миссионе­рах и людоедах, Ханойской башне, игра в 15 и др.). Выбор таких задач для исследований обусловливался простотой и ясностью проблемной среды (среды, в которой разворачивается решение задачи), ее относи­тельно малой громоздкостью, возможностью доста­точно легкого подбора и даже искусственного констру­ирования «под метод». В то же время такие среды под­ходили для моделирования достаточно сложных процес­сов решения и исследования всевозможных стратегий решения с относительно небольшими затратами как человеческих, так и машинных ресурсов.

Основной расцвет такого рода исследований прихо­дится на конец 60-х годов, после чего стали делаться первые попытки применения разработанных методов для задач, решаемых не в искусственных, а в реальных про­блемных средах. Однако такие попытки натолкнулись на большие трудности, обусловленные главным образом необходимостью моделирования внешнего мира. Эти трудности были связаны с проблемами описания знаний о внешнем мире, организации их хранения и достаточно эффективного поиска, введения в память ЭВМ новых зна­ний и устранения устаревших (в том числе автоматиче­ского их извлечения из среды), проверки полноты и не­противоречивости знаний. Указанные проблемы еще и сегодня далеки от полного решения, однако уже в то время становилось все более понятным, что именно их решение является ключом к созданию эффективных систем искусственного интеллекта.

Необходимость исследования систем искусственного интеллекта при их функционировании в реальном мире привела к постановке задачи создания интегральных ро­ботов. При разработке проектов таких роботов использование термина «искусственный интеллект» стало звучать более обоснованно, так как в них решались не отдельные задачи ИИ, а исследовался и реализовывался необходи­мый спектр «интеллектуальных» функций, таких, как организация целенаправленного поведения, восприятие информации о внешней среде, формирование действий, обучение, общение с человеком и другими роботами.

Для формирования целенаправленного поведения, т. е. формирования программы решения некоторой внеш­ней по отношению к роботу задачи, интегральный робот должен обладать необходимым комплексом знаний о ре­альном мире, в котором он функционирует, значительно превосходящем знания, отображаемые в собственно про­грамме функционирования. Эти знания должны быть за­ложены в робот в виде модели внешнего мира или, точ­нее, модели проблемной среды, т. е. той части внешнего мира, которая существенна для решения задач, ставя­щихся перед роботом. Модель проблемной среды инте­грального робота — это совокупность взаимосвязанных сведений, необходимых и достаточных для решения соот­ветствующего класса задач, в том числе и сведений о воз­можных способах воздействия на среду и изменениях, которые они вызывают в ней. В систему знаний робота должны быть заложены алгоритмы, позволяющие вос­производить «мысленные» преобразования среды и строить на этой основе план решения очередной задачи, а также алгоритмы, обеспечивающие выполнение данного плана и контрольное сравнение ожидаемых и действительных результатов запланированных действий.

Проведение работ, связанных с созданием интеграль­ных роботов, можно считать вторым этапом ис­следований по искусственному интеллекту. В Стэнфордском университете, Стэнфордском иссле­довательском институте и некоторых других местах были разработаны экспериментальные роботы, функционирую­щие в лабораторных условиях. Проведение этих экспери­ментов показало необходимость решения кардинальных вопросов, связанных с проблемой представления знаний о среде функционирования, и одновременно недостаточ­ную исследованность таких проблем, как зрительное вос­приятие, построение сложных планов поведения в динами­ческих средах, общение с роботами на естественном языке.

Эти проблемы были более или менее ясно сформули­рованы и поставлены перед исследователями в середине70-х годов, связанных с началом третьего этапа исследований систем ИИ. Его характерной чертой явилось смещение центра внимания исследователей с создания автономно функционирующих систем, самосто­ятельно (или в условиях ограниченного общения с чело­веком) решающих в реальной среде поставленные перед ними задачи, к созданию человеко-машинных систем, ин­тегрирующих в единое целое интеллект человека и спо­собности вычислительных машин для достижения общей цели - решения задачи, поставленной перед интеграль­ной человеко-машинной решающей системой. Такое смещение обусловливалось двумя причи­нами:

1) К этому времени выяснилось, что даже простые на первый взгляд задачи, возникающие перед интегральным роботом при его функционировании в реальном мире (например, движение по пересеченной местности, рас­познавание объектов на сложном фоне с естественным освещением, организация сложного поведения ), не могут быть решены методами, разработанными для экспериментальных задач в специально сформированных проблемных средах;

2) стало ясно, что сочетание дополняющих друг друга возможностей человека и ЭВМ позволяет «обойти острые углы» путем перекладывания на человека тех функций, которые пока еще недоступны для ЭВМ. Вычислительная машина, со своей стороны, способна обрабатывать боль­шие объемы информации с использованием регулярных методов, многократно просматривать различные пути ре­шения, предлагаемые человеком, предоставлять ему все­возможную справочную информацию.

На первый план выдвигалась не разработка отдель­ных методов машинного решения задач, а разработка методов и средств, обеспечивающих тесное взаимодейст­вие человека и вычислительной системы в течение всего процесса решения задачи с возможностью оперативного внесения человеком изменений в ходе этого процесса.

Развитие исследований по ИИ в данном направлении обусловливалось также резким ростом производства средств вычислительной техники и таким же резким их удешевлением, делающим их потенциально доступными для более широких кругов пользователей. Однако эта до­ступность для большинства реальных пользователей так и оставалась «потенциальной», поскольку требовала для реализации овладения большими объемами специальных знаний по использованию ЭВМ.

Все это, вместе взятое, и привело к тому, что в настоя­щее время под интеллектуализацией ЭВМ понимается в основном развитие возможностей вычислительных машин в направлении обеспечения совместного с пользователем решения задач, упрощения процесса общения человека и ЭВМ в ходе решения, посеянного расширения доли маши­ны в совместной с человеком деятельности по решению задачи. При этом значительное внимание уделяется так­же и повышению способности вычислительной машины к самостоятельному (в автоматическом режиме) реше­нию трудноформализуемых задач.

Предлагаю ознакомиться с аналогичными статьями: