Искусственный интеллект: его истоки и проблемы


Искусственный интеллект: его истоки и проблемы - стр. 7


Благодаря этим преимуществам, тест Тьюринга представляет собой хорошую основу для многих схем, которые используются на практике для испытания современных интеллектуальных программ. Программа, потенциально достигшая разумности в какой-либо предметной области, может быть испытана сравнением ее способностей по решению данного множества проблем со способностями человеческого эксперта. Этот метод испытания всего лишь вариация на тему теста Тьюринга: группу людей просят сравнить "вслепую" ответы компьютера и человека. Как видим, эта методика стала неотъемлемым инструментом как при разработке, так и при проверке современных экспертных систем.

Тест Тьюринга, несмотря на свою интуитивную притягательность, уязвим для многих оправданных нападок. Одно из наиболее слабых мест - пристрастие в пользу чисто символьных задач. Тест не затрагивает способностей, требующих навыков перцепции или ловкости рук, хотя подобные аспекты являются важными составляющими человеческого интеллекта. Иногда же, напротив, тест Тьюринга обвиняют в попытках втиснуть машинный интеллект в форму интеллекта человеческого. Быть может, машинный интеллект просто настолько отличается от человеческого, что проверять его человеческими критериями - фундаментальная ошибка? Нужна ли нам, в самом деле, машина, которая бы решала математические задачи так же медленно и неточно, как человек? Не должна ли разумная машина извлекать выгоду из своих преимуществ, таких как большая, быстрая, надежная память, и не пытаться сымитировать человеческое познание? На самом деле, многие современные практики ИИ (например [Ford и Hayes, 1995]) говорят, что разработка систем, которые бы выдерживали всесторонний тест Тьюринга, - это ошибка, отвлекающая нас от более важных, насущных задач: разработки универсальных теорий, объясняющих механизмы интеллекта людей и машин и применение этих теорий к проектированию инструментов для решения конкретных практических проблем. Все же тест Тьюринга представляется нам важной составляющей в тестировании и "аттестации" современных интеллектуальных программ.

Тьюринг также затронул проблему осуществимости построения интеллектуальной программы на базе цифрового компьютера. Размышляя в терминах конкретной вычислительной модели (электронной цифровой машины с дискретными состояниями), он сделал несколько хорошо обоснованных предположений касательно ее объема памяти, сложности программы и основных принципов проектирования такой системы. Наконец, он рассмотрел множество моральных, философских и научных возражений возможности создания такой программы средствами современной технологии. Отсылаем читателя к статье Тьюринга за познавательным и все еще актуальным изложением сути споров о возможностях интеллектуальных машин.

Два возражения, приведенных Тьюрингом, стоит рассмотреть детально. "Возражение леди Лавлейс", впервые сформулированное Адой Лавлейс, сводится к тому, что компьютеры могут делать лишь то, что им укажут, и, следовательно, не могут выполнять оригинальные (читай: разумные) действия. Однако экспертные системы (см. подраздел 1.2.3 и главу 7), особенно в области диагностики, могут формулировать выводы, которые не были заложены в них разработчиками. Многие исследователи считают, что творческие способности можно реализовать программно.

Другое возражение, "аргумент естественности поведения", связано с невозможностью создания набора правил, которые бы говорили индивидууму, что в точности нужно делать при каждом возможном стечении обстоятельств. Действительно, гибкость, позволяющая биологическому разуму реагировать практически на бесконечное количество различных ситуаций приемлемым, если даже и не оптимальным образом - отличительная черта разумного поведения. Справедливо замечание, что управляющая логика, используемая в большинстве традиционных компьютерных программ, не проявляет великой гибкости или силы воображения, но неверно, что все программы должны писаться подобным образом. Большая часть работ в сфере ИИ за последние 25 лет была направлена на разработку таких языков программирования и моделей, призванных устранить упомянутый недостаток, как продукционные системы, объектные системы, сетевые представления и другие модели, обсуждаемые в этой книге.

Современные программы ИИ обычно состоят из набора модульных компонентов, или правил поведения, которые не выполняются в жестко заданном порядке, а активизируются по мере надобности в зависимости от структуры конкретной задачи. Системы обнаружения совпадений позволяют применять общие правила к целому диапазону задач. Эти системы необычайно гибки, что позволяет относительно маленьким программам проявлять разнообразное поведение в широких пределах, реагируя на различные задачи и ситуации.

Можно ли довести гибкость таких программ до уровня живых организмов, все еще предмет жарких споров. Нобелевский лауреат Герберт Саймон сказал, что большей частью своеобразие и изменчивость поведения, присущие живым существам, возникли скорее благодаря сложности их окружающей среды, чем благодаря сложности их внутренних "программ". В [Simon, 1981] Саймон описывает муравья, петляющего по неровной, пересеченной поверхности. Хотя путь муравья кажется довольно сложным, Саймон утверждает, что цель муравья очень проста: вернуться как можно скорее в колонию. Изгибы и повороты его пути вызваны встречаемыми препятствиями. Саймон заключает, что:

"Муравей, рассматриваемый в качестве проявляющей разумное поведение системы, на самом деле очень прост. Кажущаяся сложность его поведения в большей степени отражает сложность среды, в которой он существует".

Эта идея, если удастся доказать применимость ее к организмам с более сложным интеллектом, составит сильный аргумент в пользу простоты, а следовательно, постижимо-сти интеллектуальных систем. Любопытно, что, применив эту идею к человеку, мы придем к выводу об огромной значимости культуры в формировании интеллекта. Интеллект, похоже, не взращивается во тьме, как грибы. Для его развития необходимо взаимодействие с достаточно богатой окружающей средой. Культура так же необходима для создания человеческих существ, как и человеческие существа для создания культуры. Эта мысль не умаляет могущества наших интеллектов, но подчеркивает удивительное богатство и связь различных культур, сформировавших жизни отдельных людей. Фактически на идее о том, что интеллект возникает из взаимодействий индивидуальных элементов общества, основывается подход к ИИ, представленный в следующем разделе.

1.1.4. Биологические и социальные модели интеллекта: агенты




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин