Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта
Гильфанов
Н.М.
Кыргызско-Российский
(Славянский)
Университет
Медицинский
факультет
Студенческая
конференция-1999.
Кафедра
информационных
технологий.
Тема
доклада:
Медицинские
аспекты разработки
искуственного
интеллекта.
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.
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.
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.
Выдающийся
швейцарский
врач и естествоиспытатель
XVI в Теофраст
Бомбаст фон
Гогенгейм
(Парацельс)
оставил руководство
по изготовлению
гомункула, в
котором описывалась
странная процедура,
начинавшаяся
с закапывания
в лошадиный
навоз герметично
закупоренной
человеческой
спермы. "Мы
будем как боги,
- провозглашал
Парацельс. - Мы
повторим величайшее
из чудес господних
- сотворение
человека!"(4)
Однако
только 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.
Именно таким
образом "заочно"
формировался
своего рода
"социальный
заказ" на разработку
систем ИИ.
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.
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".(1)
Попытки
построить
машины, способные
к разумному
поведению, в
значительной
мере вдохновлены
идеями профессора
Норберта Винера,
который помимо
математики
обладал широкими
познаниями
в других областях,
включая нейропсихологию
и медицину.
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 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 искусство
управления
кораблем.(2)
Следует
отметить, что
принцип "обратной
связи", введенный
Винером, был
предугадан
Сеченовым в
явлении "центрального
торможения"
в "Рефлексах
головного
мозга" (1862 г.) и
рассматривался
как механизм
регуляции
деятельности
нервной системы.
В течении
1943 года Маккалох
в соавторстве
со своим 18-летним
протеже, блестящим
математиком
Уолтером Питтсом,
разработал
теорию деятельности
головного
мозга. Эта теория
и являлась той
основой, на
которой сформировалось
широко распространенное
мнение, что
функции компьютера
и мозга в значительной
мере сходны.
В середине
1958 г. Фрэнком
Розенблаттом
была предложена
модель электронного
устройства,
названного
им перцептроном,
которое должно
было имитировать
процессы
человеческого
мышления. Перцептрон
должен был
передавать
сигналы от
"глаза", составленного
из фотоэлементов,
в блоки электромеханических
ячеек памяти,
которые оценивали
относительную
величину
электрических
сигналов. Эти
ячейки соединялись
между собой
случайным
образом в
соответствии
с господствующей
тогда теорией,
согласно которой
мозг воспринимает
новую информацию
и реагирует
на нее через
систему случайных
связей между
нейронами
Область
применения
нейронных сетей
В литературе
встречается
значительное
число признаков,
которыми должна
обладать задача,
чтобы применение
НС было оправдано
и НС могла бы
ее решить:
отсутствует
алгоритм или
не известны
принципы решения
задач, но накоплено
достаточное
число примеров;
проблема
характеризуется
большими объемами
входной информации;
данные
неполны или
избыточны,
зашумлены,
частично
противоречивы.
Таким
образом, НС
хорошо подходят
для распознавания
образов и решения
задач классификации,
оптимизации
и прогнозирования.
Банки
и страховые
компании:
автоматическое
считывание
чеков и финансовых
документов;
проверка
достоверности
подписей;
прогнозирование
изменений
экономических
показателей.