Что такое искусственный интеллект?

Бессмыслица — искать решение, если оно и так есть. Речь идет о том, как поступать с задачей, которая решения не имеет. Это глубоко принципиальный вопрос, который, как я вижу, тебе, прикладнику, к сожалению, не доступен.

А. и Б. Стругацкие, «Понедельник начинается в субботу»

Робот должен быть «оборудован» мыслящим устройством рукотворной природы; но что такое это самое мыслящее устройство?

Казалось бы, нам с вами странно задаваться таким вопросом: все мы видим ИИ, он же «Искусственный Идиот», в любой игре сложнее «Тетриса». И все-таки: что должен уметь робот, чтобы считаться мыслящим?

Тут нам придется немного покопаться в потрохах науки информатики и сплести некоторое количество туманных словес; если кому неинтересно — милости прошу к следующему разделу.

Если мы спросим современного технолога, то окажется, что робот — это не что иное, как экспертная система плюс тот самый манипулятор, о котором говорилось выше. Экспертная система в данном случае — это программа, которая анализирует поступающие извне данные, классифицирует их (например: исправна ли деталь или же дефектна, чист участок пола или замусорен) и определяет способ решения обнаруженной проблемы. Такие программы пишутся не так уж сложно, и это, строго говоря, не всегда требует даже использования алгоритмов искусственного интеллекта.

Потому что задачи искусственного интеллекта — это поиск формального способа решения задач, у которых нет непосредственного алгоритма нахождения ответа. Традиционно относимые нами к ИИ задачи поиска пути, например, на самом деле лежат скорее за границей этой области. А вот то, что делает Finereader, — распознавание знаков на картинке — это как раз классическая задача ИИ, поскольку буква «а» может быть представлена во множестве начертаний и стилей...

Как говорил во времена оные наш университетский преподаватель ИИ, «наша работа — найти алгоритмы, которые хоть чуточку лучше полного перебора». В основном бытует два подхода к этой проблеме.

· «Биологический», или восходящий. Это попытки смоделировать деятельность мозга на физическом уровне: как там идут сигналы и получается итоговый результат. Самый известный вариант этого метода — нейронные сети: настраиваемая система элементов, через которую проходят, преобразуясь, исходные данные.

· «Логический», или нисходящий. Здесь мы пытаемся оперировать закономерностями и логическими правилами. Например, вводим: «все крокодилы — зеленые», затем «Гена — крокодил», из чего программа делает вывод: «Гена — зеленый». Такой метод применяется, например, в языке программирования «Пролог»; такими способами находятся знаменитые «компьютерные» доказательства теорем.

Warhammer 40 000: Dawn of War. Имперский робот-дредноут... или все же киборг? В него душа человечья встроена.

Биологический способ хорош тем, что для работы с ним не всегда нужно знать, как на самом деле ищется решение. Нейронную сеть можно обучать — она отражает в своей структуре положительные и отрицательные результаты своей работы. Например, у нас есть результаты измерений какой-нибудь штуковины, и мы хотим узнать, дефектна она или работоспособна; мы проделываем несколько попыток на известных нам результатах, настраивая сеть. Если результатов у нас много (и если по измерениям вообще возможно определить, дефектна ли деталь) — рано или поздно нейронная сеть научится работать. Скорее, впрочем, поздно, нежели рано.

Недостатки же биологического способа связаны именно с тем, что мы так и не знаем метод поиска решения, а потому не можем нормально отлаживать нашего робота. Те, кто занимался серьезным программированием, знают, что для сложных задач выявление ошибок — намного более трудная проблема, чем само программирование; здесь же оно еще многократно осложнено.

Логический метод тоже не сказать чтобы легко отлаживается, к тому же нуждается в предварительном анализе ситуации, вводе базовых закономерностей... Но все-таки он в конечном счете создает формальный алгоритм, и можно выяснить, как мы дошли до жизни такой. А плох он тем, что такой системе трудно самообучаться в отсутствие квалифицированного программиста.

А теперь зададимся любопытным вопросом: а какой из этих способов применяется в случае известных нам по литературе роботов?

Оказывается, оба.

Авторитетнейший роботехник А. Азимов твердо держится логического метода. Так заданы законы роботехники; мышление роботов вполне поддается прямому анализу с точки зрения логики. А приходя к противоречию, позитронный робот на трех законах попросту... перегорает (тут инженеры что-то намудрили: нынешние сделали бы так, чтобы он завис!).

А вот его коллега Шекли использовал оба пути. В рассказе «Человек по Платону» фигурирует логический робот. Ему известно, что человек — это двуногое, знающее пароль, а инопланетянин — двуногое, пытающееся войти в лагерь, но пароля не знающее. Он вроде бы готов воспринимать доводы, но сдвинуться со своей позиции неспособен.

Однако в более известном рассказе «Страж-птица» использован, по-видимому, биологический путь: машина, предназначенная для предотвращения убийств (на основе анализа испускаемых человеческим мозгом волн «преступного замысла») понемногу делает вывод о том, что не всякий убийца испускает такие волны, а потом переходит к защите больного от операции, коровы от мясника и радиоприемника от выключения...

При этом выбор биологического метода хорошо обоснован: машина остро нуждается в автономном самообучении. Поставить внешний контроль — значит резко снизить эффективность: решение нужно принимать за доли секунды, оператор извне все испортит. Конечно, эту задачу можно было бы решить корректно, но об опасности расширения страж-птицей своих представлений своевременно не подумали...

Дата добавления: 2015-09-04