Архитектура и основные составные части систем ИИ

Направления исследований

В работах по автоматическому реферированию были заложены основы понимания общей структуры текста как целого, от идеи «что говорится» был сделан переход к идее «о чем говорится». Это позволило на более высоком уровне создавать программы генерации текстов. Если первые программы такого вида основывались на жестких моделях порождения или вероятностных механизмах, то более поздние программы генерации текстов стали опираться на идеи сценариев, а также на приемы, наработанные в программах по автоматическому реферированию. Сейчас качество прозаических текстов, создаваемых с помощью ЭВМ, достаточно высоко, если тексты имеют жесткую внутреннюю структуру, определяемую их назначением. Таковы, например, волшебные сказки, в основе которых лежит жесткий сценарий поведения действующих лиц, таковы хроникальные заметки или документы, но созданы и достаточно любопытные программы, порождающие поэтические тексты, в которых наблюдается иная крайность — почти полное отсутствие смысловой структуры при достаточно жесткой структуре формы.

Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, т. е. переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.

Для большинства логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов. Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса, и хорошая работа обычно гарантируется при сравнительно небольшом размере базы данных .

В 1910—1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхэд опубликовали работу «Принципы математики», которая произвела революцию в формальной логике. В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый компьютер. Уоррен Маккалок и Валтер Питтс в 1943 опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, который заложил основы нейронных сетей.

Несколько особняком стоят программы, с помощью которых создаются машинные произведения в области графики и живописи. Эти исследования связаны, в основном, с появлением специальных программных и в меньшей мере аппаратных средств для устройств графического вывода. Но косвенно эти программы оказывают влияние на те разделы искусственного интеллекта, которые связаны с использованием зрительных образов при решении задач.

В системах машинного перевода были разработаны модели и методы, позволяющие автоматически проводить морфологический, синтаксический и во многом семантический анализ фраз естественного языка, нащупаны приемы анализа связного текста. Все эти результаты активно используются при обработке естественно-языковых текстов в интеллектуальных системах.

Что считать интеллектом?

Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как разпознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы — агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом. А если должным образом заставить массу «не очень интеллектуальных» агентов взаимодействовать вместе, то можно получить «муравьиный» интеллект.

Далее это устройство пытается отстроить какую-то модель таким образом, чтобы при определенных сигналах на входе она выдавала на выходе те же данные, что и человек. Если данная затея будет когда-нибудь реализована, то для всех посторонних наблюдателей такая модель будет той же личностью, что и реальный человек. А после его смерти она будет высказывать те мысли, которые предположительно высказывал бы и смоделированный человек.

Музыкальные программы, пожалуй, наиболее известны широкой публике, так как первые опыты по созданию таких программ сразу дали весьма обнадеживающие результаты. Этот успех связан опять-таки с наличием, с одной стороны, жестких правил при построении мелодии, а с другой стороны, во многом вероятностными моделями, порождающими остальные элементы музыкального произведения. Менее известны широкой публике программы, ориентированные на музыковедов, в которых имитируются стили исполнения или исследуется «анатомия» музыкальных произведений и процесса их сочинения. Однако весь комплекс музыкальных программ, хотя и не оказал прямого влияния на работы по искусственному интеллекту, стал полезным для формирования общего взгляда на природу творческих процессов и их моделирования.

Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Еще один широко используемый подход к построению систем ИИ — имитационный . Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий — «черным ящиком» (ЧЯ). ЧЯ — устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержании которых отсутствуют полностью, но известны спецификации входных и выходных данных. Объект , поведение которого имитируется, как раз и представляет собой такой » черный ящик «. Нам не важно, что у него и у модели внутри и как он функционирует, главное, чтобы наша модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же.

Основой для данного логического подхода служит Булева алгебра. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами с тех пор, когда он осваивал оператор IF . Свое дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде исчисления предикатов — в котором она расширена за счет введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и всеобщности. Практически каждая система ИИ , построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем . При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, правила логического вывода существуют как отношения между ними. Кроме того, каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели. Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем .

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой — привносят в неё некоторый хаос. Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки.

В принципе, можно сказать, что эволюционных моделей как таковых не существует, существуют только эволюционные алгоритмы обучения, но модели, полученные при эволюционном подходе , имеют некоторые характерные особенности, что позволяет выделить их в отдельный класс .