Попов Э.В., Фирдман Г.Р. (Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственный интеллект, 1992 г.)

«Под системой ИИ понимается система, обладающая способностью к накоплению и корректировке знания на основе активного восприятия информации о мире и к целенаправленному поведению на основе накопленного знания».

Макарова Н.В. («Информатика», 2001 г.)

Искусственный интеллект – это одно из направлений информатики, цель которого – разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

1.2. История развития искусственного интеллекта за рубежом

После признания искусственного интеллекта как научного направления произошло его разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». Эти направления развиваются практически независимо, существенно различаясь как в методологии, так и в технологии. И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих двух направлений в единое целое.

Нейрокибернетикаориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга в виде нейронных сетей. Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом: «Единственный объект, способный мыслить, – это человеческий мозг. Поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру».

Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Первые нейронные сети, или нейросети, были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г. Розенблаттом и П. Мак-Каллоком. Это были попытки создания системы, моделирующей работу человеческого глаза и его взаимодействия с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название персептрон.

В начале 80-х гг. были созданы транспьютеры – параллельные компьютеры с большим количеством процессоров.

В середине 80-х гг. в Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения, или нейрокомпьютер, моделирующий структуру мозга человека.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей: аппаратный, программный и гибридный. Основная область применения нейрокомпьютеров – распознавание образов.

В основу кибернетики «черного ящика»был положен принцип, противоположный нейрокибернетике. Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человек. Это направление искусственного интеллекта было ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

Можно выделить следующие этапы развития искусственного интеллекта.

1-й этап (1956 – 1963 гг.) – этап эвристического программирования,накотором велись интенсивные поиски моделей и алгоритмов человеческого мышления и разработка первых программ, основанных на эвристических методах.

Эвристика– правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска.

Эвристическое программирование – разработка стратегий действий на основе известных, заранее заданных эвристик.

Первая программа искусственного интеллекта – программа «логик – теоретик», была разработана в 1956 г. и предназначена для доказательства теорем в исчислении высказываний (Ньюэлл, Шоу, Саймон). При работе над этой программой был создан язык программирования для манипуляции с символами, указателями и ссылками ИПЛ1 (1956 г.) – предшественник языка Лисп (Маккарти, 1960 г.). В 1957 г. была создана первая программа для игры в шахматы.

Структуры этих программ, представление о желаемых ситуациях и эвристиках (т.е. правилах, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований) привели к концепции общего решателя GPS – General Problem Solver. Эта программа анализировала различия между ситуациями и конструировала цель, хорошо решала головоломки типа «Ханойская башня», «Задача об обезьяне и бананах», «Миссионеры и людоеды», вычисляла неопределенные интегралы.

Эти работы были описаны в первых учебниках по искусственному интеллекту (Хант, 1986 г., Эндрю, 1985 г.).

В 1960 г. Гелентер создает программу доказательства теорем из школьной геометрии, которая работает лучше, чем ее создатель. Создаются программы, работающие с запросами на естественном языке. Например, программа БЕЙСБОЛ (Грин 1961 г.) отвечала на вопрос о результатах бейсбольных матчей.

В 1964 г. Бобров создал программу решения алгоритмических задач, сформулированных на алгоритмическом языке.

В 1963 – 1970 гг. к решению задач стали подключать методы математической логики.

В 1965 году появился метод резолюций Робинсона, основанный на приведении рассуждений к противоречию. На основе этого подхода в 1973 году А. Колмрауер создал язык Пролог.

Исследования в области ИИ сопровождались разработкой новых языков программирования, позволяющих использовать методы рассуждений и словарный запас. Разработаны языки Лисп, Пролог, QA4, которые позволяют моделировать логический вывод в решении задач. Языки MACSYMA и REDUCE способны производить формальные манипуляции с математическими выражениями.

Одновременно велись попытки применения разработанных методов для решения реальных задач, но такие попытки натолкнулись на большие трудности, обусловленные необходимостью моделирования внешнего мира. Эти трудности были связаны с проблемами описания знаний о внешнем мире, организации хранения знаний, эффективного поиска, введением в ЭВМ новых знаний и удаления устаревших, проверки полноты и непротиворечивости знаний. Указанные проблемы и сейчас далеки от полного решения.

2-й этап развития искусственного интеллекта – создание интеллектуальных роботов (середина 70-х годов). На смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов.

Результаты работ по ИИ начинают использовать в робототехнике при управлении работой неподвижных или мобильных роботов, действующих в реальном трехмерном пространстве. При этом возникает проблема создания искусственных органов восприятия. В системах технического зрения воспринимающим устройством служит телекамера, а при распознавании образов разрабатываются различные методы, например, метод анализа зрительных сцен (Гудман, Уолш, Уинстон), определение очертаний предметов.

При разработке роботов исследовались и реализовывались различные функции – организация целенаправленного поведения, восприятие информации о внешней среде, формирование действий, обучение, общение с человеком и с другими роботами.

В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, или экспертные системы (ЭС): MYCIN и DENDRAL, работающие в области медицины и химии (Shotrliffe, 1976; Duchanan, Feigenbaum, 1978). Стал применяться новый подход к решению задач искусственного интеллекта – представление знаний.

3-й этап (80-90-е годы) – переход к созданию человеко-машинных систем, интегрирующих в одно целое интеллект человека и способности вычислительных машин для достижения общей цели – решения задачи (ЭС).

Происходит внутренняя «интеллектуализация» ЭВМ, под которой понимается развитие возможностей вычислительных машин в направлении обеспечения совместного с пользователем решения задач, упрощение процесса общения человека и ЭВМ в ходе решения, расширение доли машины в совместной с человеком деятельности по решению задач. При этом значительное внимание уделяется также повышению способности вычислительной машины для решения трудноформализуемых задач.

В САПР появилось направление «Автоматизация поискового конструирования», в котором развивались и применялись методы искусственного интеллекта для автоматизации проектных процедур. Это были программы оптимизации с применением эвристик, метод И-ИЛИ графов, формализация знаний о физических эффектах и создание программ синтеза принципов действия, формализация методов эвристических примеров, метода фокальных объектов и гирлянд ассоциаций и др. Осуществляются разработки ЭС для конструирования.

4-й этап (90 гг. - до наст. вр.) – внутренняя интеллектуализация ЭВМ. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях, считается основным направлением искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем. Также исследуются проблемы моделей и методов извлечения и структурирования знаний (инженерия знаний).

Осуществляются исследования в области создания естественноязыковых интерфейсов и машинных переводов.

Растет интерес к обучающимся и самообучающимся системам, а также системам по распознаванию образов, что тесно связано с нейрокибернетикой.

Разрабатывается специальное программное обеспечение для решения задач невычислительного плана, как в виде специальных языков программирования – LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др., так и в виде пакетов прикладных программ, ориентированных на разработку интеллектуальных систем – KEE, ARTS и др.

Происходит коммерциализация искусственного интеллекта, создаются промышленные экспертные системы.