Главная Учебники - Разные Лекции (разные) - часть 32
Оценка
Студент
группы И-113
Степанов
С. В.
Руководитель
Глазырина
Л. Н.
1999
Введение.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . 3
1. Может ли машина
мыслить? .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2. Основные
подходы к ИИ.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2. 1. Электронный
подход. . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2. 2. Кибернетический
подход. . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 8
2. 3. Нейронный
подход. . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2. 3. 1. Появление
персептрона.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3. Применение
ИИ. . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3. 1. Нейросети.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 13
3. 2. Модель
бюджета РФ. . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Заключение.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 16
Литература.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 17 С конца
40-х годов ученые
все большего
числа университетских
и промышленных
исследовательских
лабораторий
устремились
к дерзкой цели:
построение
компьютеров,
действующих
таким образом,
что по результатам
работы их невозможно
было бы отличить
от человеческого
разума. Терпеливо
продвигаясь
вперед в своем
нелегком труде,
исследователи,
работающие
в области
искусственного
интеллекта
(ИИ), обнаружили,
что вступили
в схватку с
весьма запутанными
проблемами,
далеко выходящими
за пределы
традиционной
информатики.
Оказалось, что
прежде всего
необходимо
понять механизмы
процесса обучения,
природу языка
и чувственного
восприятия.
Выяснилось,
что для создания
машин, имитирующих
работу человеческого
мозга, требуется
разобраться
в том, как действуют
миллиарды его
взаимосвязанных
нейронов. И
тогда многие
исследователи
пришли к выводу,
что, пожалуй,
самая трудная
проблема, стоящая
перед современной
наукой – познание
процессов
функционирования
человеческого
разума, а не
просто имитация
его работы. Что
непосредственно
затрагивало
фундаментальные
теоретические
проблемы
психологической
науки. В самом
деле, ученым
трудно даже
прийти к единой
точке зрения
относительно
самого предмета
их исследований
– интеллекта.
Здесь, как в
притче о слепцах,
пытавшихся
описывать
слона, пытается
придерживаться
своего заветного
определения. Некоторые
считают, что
интеллект –
умение решать
сложные задачи;
другие рассматривают
его как способность
к обучению,
обобщению и
аналогиям;
третьи – как
возможность
взаимодействия
с внешним миром
путем общения,
восприятия
и осознания
воспринятого.
Тем не менее
многие исследователи
ИИ склонны
принять тест
машинного
интеллекта,
предложенный
в начале 50-х годов
выдающимся
английским
математиком
и специалистом
по вычислительной
технике Аланом
Тьюрингом.
Компьютер можно
считать разумным,
– утверждал
Тьюринг, – если
он способен
заставить нас
поверить, что
мы имеем дело
не с машиной,
а с человеком. Не совсем
ясно, как компьютер
может делать
что-либо, чего
"нет в программе"?
Разве можно
скомандовать
кому бы то ни
было рассуждать,
догадываться,
делать выводы?
Противники
тезиса о "мыслящих
машинах" обычно
считают достаточным
сослаться на
общеизвестный
факт: компьютер
в любом случае
делает лишь
то, что задано
в его программе,
– и, следовательно,
никогда не
сможет "думать",
так как "мысли
по программе"
уже нельзя
считать "мыслями".
Это и верно,
и неверно. Строго
говоря, действительно:
если компьютер
делает не то,
что в данный
момент предписывается
ему программой,
то его следует
считать испортившимся.
Однако
то, что представляется
"программой"
человеку, и то,
что является
программой
для компьютера,
– вещи очень
разные. Ни один
компьютер не
сможет выполнить
"программу"
похода в магазин
за продуктами,
которую вы
вкладываете
в голову десятилетнего
сына, – даже
если эта "программа"
включает только
совершенно
однозначные
инструкции.
Разница
заключается
в том, что компьютерные
программы
состоят из
огромного
количества
гораздо более
мелких, частных
команд. Из десятков
и сотен таких
микрокоманд
складывается
один шаг, из
тысяч и даже
миллионов –
вся программа
похода за продуктами
в том виде, в
каком ее смог
бы выполнить
компьютер.
Сколь
бы смешным ни
казалось нам
такое мелочное
регламентирование,
для компьютера
этот способ
является единственно
применимым.
И самое удивительное
– что он дает
компьютеру
возможность
быть гораздо
более "непредсказуемым",
чем принято
обычно считать!
В самом
деле: если бы
вся программа
состояла из
одного приказа
"сходить за
продуктами",
то компьютер
по определению
не смог бы сделать
ничего другого
– он упрямо шел
бы в универсам,
что бы ни происходило
вокруг. Иными
словами, хотя
для понимания
короткой программы
обязателен
"человеческий"
интеллект,
результат такой
программы –
выполняй ее
компьютер, а
не человек –
был бы детерминирован
весьма жестко.
Мы, однако,
вынуждены
давать компьютерам
гораздо более
подробные
инструкции,
определяя
малейший их
шаг. При этом
нам приходится
добавлять в
программу и
такие инструкции,
которые впрямую
не относятся
к данной задаче.
Так, в нашем
примере роботу
необходимо
сообщить правила
перехода улицы
(и правило "если
на тебя едет
машина, отпрыгивай
в сторону").
Эти инструкции
обязательно
должны включать
в себя проверку
некоторых
условий для
принятия решений,
обращение за
справками (о
погоде, о местоположении
магазинов) к
тем или иным
базам данных,
сравнение
важности различных
обстоятельств
и многое другое.
В результате
компьютер с
такой программой
получает гораздо
больше "степеней
свободы" –
существует
очень много
мест, в которых
он может отклониться
от пути к конечной
цели.
Разумеется,
в подавляющем
большинстве
случаев эти
отклонения
будут нежелательными,
и мы стараемся
создать для
работы компьютера
такие условия,
в которых риск
"выскакивающего
из-за угла
автомобиля"
был бы минимальным.
Но жизнь есть
жизнь, и все
мыслимые сюрпризы
предусмотреть
невозможно.
Вот почему
компьютер
способен удивить
как неожиданно
"разумной"
реакцией на,
казалось бы,
непредсказуемые
обстоятельства,
так и невероятной
"глупостью"
даже в самых
ординарных
ситуациях
(чаще, к сожалению,
последнее).
Именно
построение
сложных программ
на основе детального
анализа мельчайших
шагов, из которых
складывается
процесс мышления
у человека, и
составляет
современный
подход к созданию
"думающих машин"
(во всяком случае,
один из подходов).
Конечно, сложность
– это далеко
не все. И все
же из ученых,
занимающихся
этой проблемой,
мало кто сомневается
в том, что "умные"
программы XXI
века будут
отличаться
от современных
прежде всего
неизмеримо
большей сложностью
и количеством
элементарных
инструкций.
Многие
современные
системы обработки
информации
уже настолько
сложны, что
некоторые
особенности
их поведения
просто невозможно
вывести из
самих программ
– их приходится
в буквальном
смысле слова
исследовать,
ставя эксперименты
и проверяя
гипотезы. И
наоборот –
многие черты
разумной деятельности
человека, которые
на первый взгляд
кажутся едва
ли не "озарениями
свыше", уже
достаточно
хорошо моделируются
сложными программами,
состоящими
из множества
простых шагов.
После
второй мировой
войны появились
устройства,
казалось бы,
подходящие
для достижения
заветной цели
– моделирования
разумного
поведения; это
были электронные
цифровые
вычислительные
машины. "Электронный
мозг", как тогда
восторженно
называли компьютер,
поразил в 1952 г.
телезрителей
США, точно предсказав
результаты
президентских
выборов за
несколько часов
до получения
окончательных
данных. Этот
"подвиг" компьютера
лишь подтвердил
вывод, к которому
в то время пришли
многие ученые:
наступит тот
день, когда
автоматические
вычислители,
столь быстро,
неутомимо и
безошибочно
выполняющие
автоматические
действия, смогут
имитировать
невычислительные
процессы,
свойственные
человеческому
мышлению, в том
числе восприятие
и обучение,
распознавание
образов, понимание
повседневной
речи и письма,
принятие решений
в неопределенных
ситуациях,
когда известны
не все факты.
Таким образом
"заочно" формулировался
своего рода
"социальный
заказ" для
психологии,
стимулируя
различные
отрасли науки. Многие
изобретатели
компьютеров
и первые программисты
развлекались
составляя
программы для
отнюдь не технических
занятий, как
сочинение
музыки, решение
головоломок
и игры, на первом
месте здесь
оказались шашки
и шахматы. Некоторые
романтически
настроенные
программисты
даже заставляли
свои машины
писать любовные
письма. К концу
50-х годов все
эти увлечения
выделились
в новую более
или менее
самостоятельную
ветвь информатики,
получившую
название
"искусственный
интеллект".
Исследования
в области ИИ,
первоначально
сосредоточенные
в нескольких
университетских
центрах США
– Массачусетском
технологическом
институте,
Технологическом
институте
Карнеги в Питтсбурге,
Станфордском
университете,
– ныне ведутся
во многих других
университетах
и корпорациях
США и других
стран. В общем
исследователей
ИИ, работающих
над созданием
мыслящих машин,
можно разделить
на две группы.
Одних интересует
чистая наука
и для них компьютер
– лишь инструмент,
обеспечивающий
возможность
экспериментальной
проверки теорий
процессов
мышления. Интересы
другой группы
лежат в области
техники: они
стремятся
расширить сферу
применения
компьютеров
и облегчить
пользование
ими. Многие
представители
второй группы
мало заботятся
о выяснении
механизма
мышления – они
полагают, что
для их работы
это едва ли
более полезно,
чем изучение
полета птиц
и самолетостроения. В настоящее
время, однако,
обнаружилось,
что как научные
так и технические
поиски столкнулись
с несоизмеримо
более серьезными
трудностями,
чем представлялось
первым энтузиастам.
На первых порах
многие пионеры
ИИ верили, что
через какой-нибудь
десяток лет
машины обретут
высочайшие
человеческие
таланты. Предполагалось,
что преодолев
период "электронного
детства" и
обучившись
в библиотеках
всего мира,
хитроумные
компьютеры,
благодаря
быстродействию
точности и
безотказной
памяти постепенно
превзойдут
своих создателей-людей.
Сейчас мало
кто говорит
об этом, а если
и говорит, то
отнюдь не считает,
что подобные
чудеса не за
горами. На протяжении
всей своей
короткой истории
исследователи
в области ИИ
всегда находились
на переднем
крае информатики.
Многие ныне
обычные разработки,
в том числе
усовершенствованные
системы программирования,
текстовые
редакторы и
программы
распознавания
образов, в
значительной
мере рассматриваются
на работах по
ИИ. Короче говоря,
теории, новые
идеи, и разработки
ИИ неизменно
привлекают
внимание тех,
кто стремится
расширить
области применения
и возможности
компьютеров,
сделать их
более "дружелюбными"
то есть более
похожими на
разумных помощников
и активных
советчиков,
чем те педантичные
и туповатые
электронные
рабы, какими
они всегда
были. Несмотря
на многообещающие
перспективы,
ни одну из
разработанных
до сих пор программ
ИИ нельзя назвать
"разумной"
в обычном понимании
этого слова.
Это объясняется
тем, что все
они узко специализированы;
самые сложные
экспертные
системы по
своим возможностям
скорее напоминают
дрессированных
или механических
кукол, нежели
человека с его
гибким умом
и широким кругозором.
Даже среди
исследователей
ИИ теперь многие
сомневаются,
что большинство
подобных изделий
принесет существенную
пользу. Немало
критиков ИИ
считают, что
такого рода
ограничения
вообще непреодолимы. К числу
таких скептиков
относится и
Хьюберт Дрейфус,
профессор
философии
Калифорнийского
университета
в Беркли. С его
точки зрения,
истинный разум
невозможно
отделить от
его человеческой
основы, заключенной
в человеческом
организме.
"Цифровой
компьютер –
не человек, –
говорит Дрейфус.
– У компьютера
нет ни тела, ни
эмоций, ни
потребностей.
Он лишен социальной
ориентации,
которая приобретается
жизнью в обществе,
а именно она
делает поведение
разумным. Я не
хочу сказать,
что компьютеры
не могут быть
разумными. Но
цифровые компьютеры,
запрограммированные
фактами и правилами
из нашей, человеческой,
жизни, действительно
не могут стать
разумными.
Поэтому ИИ в
том виде, как
мы его представляем,
невозможен". Попытки
построить
машины, способные
к разумному
поведению, в
значительной
мере вдохновлены
идеями профессора
МТИ Норберта
Винера, одной
из выдающихся
личностей в
интеллектуальной
истории Америки.
Помимо математики
он обладал
широкими познаниями
в других областях,
включая нейропсихологию,
медицину, физику
и электронику. Винер
был убежден,
что наиболее
перспективны
научные исследования
в так называемых
пограничных
областях, которые
нельзя конкретно
отнести к той
или иной конкретной
дисциплины.
Они лежат где-то
на стыке наук,
поэтому к ним
обычно не подходят
столь строго.
"Если затруднения
в решении какой-либо
проблемы психологии
имеют математический
характер, пояснял
он, – то десять
несведущих
в математике
психологов
продвинуться
не дальше одного
столь же несведущего". Винеру
и его сотруднику
Джулиану Бигелоу
принадлежит
разработка
принципа "обратной
связи", который
был успешно
применен при
разработке
нового оружия
с радиолокационным
наведением.
Принцип обратной
связи заключается
в использовании
информации,
поступающей
из окружающего
мира, для изменения
поведения
машины. В основу
разработанных
Винером и Бигелоу
систем наведения
были положены
тонкие математические
методы; при
малейшем изменении
отраженных
от самолета
радиолокационных
сигналов они
соответственно
изменяли наводку
орудий, то есть,
заметив попытку
отклонения
самолета от
курса, они тотчас
рассчитывали
его дальнейший
путь и направляли
орудия так,
чтобы траектории
снарядов и
самолетов
пересеклись. В дальнейшем
Винер разработал
на принципе
обратной связи
теории как
машинного так
и человеческого
разума. Он доказывал,
что именно
благодаря
обратной связи
все живое
приспосабливается
к окружающей
среде и добивается
своих целей.
"Все машины,
претендующие
на "разумность",
– писал он, –
должны обладать
способность
преследовать
определенные
цели и приспосабливаться,
т. е. обучаться".
Созданной им
науке Винер
дает название
кибернетика,
что в переводе
с греческого
означает рулевой. Следует
отметить, что
принцип "обратной
связи", введенный
Винером был
в какой-то степени
предугадан
Сеченовым в
явлении "центрального
торможения"
в "Рефлексах
головного
мозга" (1863 г.) и
рассматривался
как механизм
регуляции
деятельности
нервной системы,
и который лег
в основу многих
моделей произвольного
поведения в
отечественной
психологии. К этому
|