Искусственный разум

Дата публикации или обновления 15.06.2019

Передо мной книга об искусственном интеллекте — новом направлении в кибернетике, которая и сама еще очень молода.

Это книга инженера А. Чачко, вышедшая в издательстве «Молодая гвардия», в серии «Эврика». Возраст современной кибернетики принято исчислять с 1948 года, когда Н. Винер выпустил книгу об общих законах управления и связи в живом организме и в машине. Под машиной в первую очередь понималась электронная вычислительная машина (ЭВМ).

Уже тогда в принципе было ясно, что система команд ЭВМ обладает алгоритмической полнотой, то есть машина способна решать любые задачи, описанные в виде последовательности команд (алгоритма), причем сложность алгоритма неограниченна, он может содержать разветвления, возвраты к уже выполненным операциям, пропуски ненужных в данных условиях операций, включать в себя сотни и тысячи команд.

Огромные возможности ЭВМ раньше всего удалось использовать там, где уже была подготовлена математическая база: в научных и инженерных расчетах в области механики, физики, астрономии. Эти науки накопили задачи, которые излагались на языке аналитических выражений, формул, а переход от них к языку алгоритмов достаточно прост. С середины 50-х годов ЭВМ стали мощным инструментом познания. Число наук и инженерных специальностей, пользующихся услугами компьютеров, стало быстро расти; растет и глубима внедрения ЭВМ в каждую отрасль.

Алгоритмическая полнота обеспечила ЭВМ выход за пределы научных и инженерных вычислений — к проблемам экономики и управления. Но области эти не были готовы к применению вычислительной техники. Здесь потребовалась огромная работа по алгоритмизации процессов. В 60-е годы она дала практический результат: появились машины, ведущие бухгалтерские расчеты, а теперь и программы 1с, управляющие технологическими процессами и производствами в целом. Использование ЭВМ в автоматизированных системах управления различного уровня — от технологических процессов до центральных планирующих органов — стало «проблемой № 1» для кибернетики.

Уже на ранних этапах применения вычислительной техники неоднократно возникал вопрос: не является ли ЭВМ искусственным интеллектом? Компьютер, ведущий расчет орбиты спутника вместо опытного ученого, или расчет зарплаты вместо квалифицированного бухгалтера, берет на себя часть интеллектуального труда, которую раньше, до появления ЭВМ, выполняли люди и только люди. Значит, есть веские основания назвать такую машину искусственным интеллектом.

Противники такой точки зрения заявляли, что алгоритм для. вычислительной машины составлен человеком, что ЭВМ — только слепой исполнитель и> потому именоваться искусственным интеллектом не может.

Постепенно программы для ЭВМ улучшались, усложнялись, переходили от жестких к вероятностным законам описания явлений (и, значит, как бы овладевали «свободой выбора»), приобретали свойства приспосабливаться, обучаться, самосовершенствоваться. И, казалось бы, появились все основания признать справедливость позиции тех, кто утверждал, что ЭВМ — это фактически искусственный интеллект. Однако противники такой оценки лишь изменили свои позиции.

Они лишили ЭВМ «презумпции невиновности». Когда в каком-нибудь проступке обвиняют человека, доказать, что он его совершил, обязан обвинитель, и, пока не будет приведено неопровержимых фактов, человек считается невиновным. С машиной поступили иначе: от нее самой потребовали доказать свою «невиновность», то есть интеллектуальность. Признавая, что ЭВМ успешно решает многие трудные задачи, противники говорили: «Но ведь есть задачи, которые она не решает?! Пусть сначала научится решать их все, и тогда, и только тогда можно обсуждать вопрос, сравнима ли ЭВМ с человеком по интеллекту».

Кибернетики, конечно, понимали, что подобные рассуждения основываются на ложном представлении о том, что «каждый человек способен решать все задачи». Но тем не менее они приняли вызов и начали исследовать проблемы, считавшиеся недоступными для ЭВМ. Примерами таких проблем могут служить доказательства теорем, перевод с языка на язык, сочинение музыки или участие в различных интеллектуальных играх.

Характерной чертой этих и подобных им проблем было отсутствие алгоритмов их решения. Кибернетикам пришлось взяться за трудные, многолетние поиски таких алгоритмов, проводить эксперименты с неудобными (по вычислительной мерке) проблемами. Область этих экспериментов и получила название исследований по искусственному интеллекту.

В книге, которую я рекомендую прочесть каждому, кто интересуется кибернетикой, об этом рассказано весело и увлекательно.

Со вкусом и чувством меры автор отобрал из большого числа работ, выполненных «в духе» искусственного интеллекта, несколько наиболее глубоких и талантливых.

Описания их образны, остроумны, наполнены оригинальными сравнениями, парадоксальными примерами и потому читаются с неослабевающим интересом даже теми, кто хорошо знаком с существом дела.

Еще важнее, пожалуй, то обстоятельство, что в непринужденном разговоре, в почти случайной смене картин перед читателем постепенно возникает панорама роста возможностей искусственного интеллекта: от решения школьных арифметических задач до разумного поведения в сложной внешней среде.

Отличительная особенность книги — рассмотрение проблемы' искусственного интеллекта с разных точек зрения.

На ее страницах присутствуют и психолог (интересны и неожиданны примеры психологически трудных для человека задач), и лингвист (глава о понимании ЭВМ естественного языка относится к числу наиболее сильных в книге), и математик (хотя роль математика могла бы быть, на мой взгляд, значительно большей), и инженер.

Автор книги — последовательный сторонник и пропагандист инженерного подхода к искусственному интеллекту («Искинт»).

Его призыв: «Стройте больше машин, инженеры Искинта!» — не просто общее пожелание, он подтвержден всем изложением и звучит поэтому убедительно. Кстати, и само сокращение «Искинт» выглядит деловым и удобным.

На серьезные размышления наталкивают читателя исторические отступления в книге. Во всех главах сопоставляются современные взгляды на искусственный интеллект со взглядами крупных ученых прошлых веков.

Становится очевидным, что нынешние кибернетики приняли эстафету от лучших умов человечества, что каждое сегодняшнее достижение тесно связано с идеями Аристотеля, Декарта, Спинозы; Эйлера, Гильберта и многих других ученых.

В книге нарисована живая картина современных исследований, достаточно полно описаны отечественные и зарубежные научные школы, ведущие работы по искусственному интеллекту. Активный участник исследований, дискуссий и совещаний по этой проблеме, автор удачно передает сам дух новаторства, юмора и беспощадной критики, характерный для этой области науки.

К сожалению, автор совсем не уделил внимания устройству (структуре) вычислительных машин, а между тем в совершенствовании структуры скрываются резервы повышения их интеллектуальности. Этот недостаток книги мне хотелось бы восполнить самыми общими и краткими соображениями, ибо они очень важны для понимания проблемы искусственного интеллекта.

ЭВМ вот уже более чем 30 лет строятся по принципам, восходящим к А. Тьюрингу и Д. фон Нейману. Этими учеными найден тот минимальный набор простейших операций, который должен осуществляться компьютером, чтобы обеспечить алгоритмическую полноту. Способность компьютера решать сложные задачи обеспечивается программированием, то есть разложением задачи на элементарные операции, которые выполняются машиной последовательно, одна за другой.

Процесс программирования напоминает возведение здания из элементарных блоков. Ясно, что чем мельче блоки, тем труднее и медленнее идет строительство. Стремясь упростить процесс подготовки задач для ЭВМ, кибернетики разработали языки программирования. С их помощью любой алгоритм излагается для человека гораздо короче и удобнее, чем с помощью машинных команд. Хороший язык программирования содержит ряд сгустков операций, ряд готовых форм, в которые программист вкладывает конкретное содержание.

Понимание языка программирования машиной обеспечивается специальной программой-транслятором, то есть переводчиком с этого крупноблочного языка на язык машинных команд. ЭВМ снабжается также библиотекой стандартных подпрограмм, которые человек использует как готовые блоки, встраивая их в свое здание-программу.

Описанный выше этап развития вычислительной техники, названный автоматизацией программирования, привел к значительной компенсации недостатков традиционной структуры ЭВМ и к существенному росту их интеллектуальности. К алгоритмической полноте компьютера добавилось умение понимать и решать задачи, сформулированные не подробно, а кратко, что является типичной чертой человека, ведущего интеллектуальную работу.

Следующий этап роста интеллектуальных возможностей ЭВМ происходил также без изменения их традиционной структуры — за счет дальнейшей разработки внутренних, так называемых «системных» программ, которые обеспечили две принципиально новые возможности: взаимодействие человека с машиной в диалоговом режиме и работу с машиной сразу нескольких (многих) пользователей.

Диалоговый режим позволяет нам, во-первых, производить уточнение условий и последовательности решения задач в самом процессе решения, иными словами, машине стал доступен широкий класс так называемых плохо сформулированных задач; во-вторых, он обеспечил прямой доступ к ЭВМ пользователей-непрограммистов, которым машина оказывает необходимую помощь в постановке задач и снимает тем самым неопределенность, связанную с отсутствием профессиональной подготовки.

Диалоговый режим знаменует собой дальнейший интенсивный рост интеллектуальности вычислительных систем, а работа таких систем сразу со многими пользователями в режиме разделения машинного времени резко повышает эффективность этих систем, их отдачу, но одновременно приводит к исчерпанию возможностей традиционных структур ЭВМ, к структурному кризису в вычислительной технике.

Действительно, сегодня уже нередки программы, содержащие сотни тысяч и миллионы команд. Составление их даже с использованием языков и других средств автоматизации программирования занимает многие сотни человеко-лет. Требуется многократное укрупнение блоков, из которых собираются программы, причем не только их количественный рост, но и качественное изменение: переход от указаний «как делать» к общим целевым указаниям «что делать» (проблему «как делать», то есть составление алгоритма, система будет решать самостоятельно).

Возник класс задач большой сложности, которые необходимо решать в очень короткое время (таковы, например, задачи «зрения» роботов), что возможно только за счет разделения их ни части и одновременной, параллельной обработки частей. По самой своей природе диалоговые системы коллективного пользования нуждаются в многоканальное и параллельности.

Выполнить требования по укрупнению блоков для программирования, по параллельности доступа к вычислительным системам и по распараллеливанию самих вычислений традиционные структуры не в состоянии.

Поэтому дальнейшее повышение интеллекта вычислительных систем связано с разработкой принципиально новых структур. Конечная цель данного этапа в развитии вычислительной техники — создание мозгоподобных структур, где преобразование информации может происходить с высочайшей степенью распараллеливания (одновременно по всей оперативной памяти).

Такие структуры наряду с весьма высоким уровнем начальной организации (обеспечивающим высокую интеллектуальность системы) должны создавать возможность непрерывного самосовершенствования системы в процессе ее работы.

В этом отношении перспективны, в частности, так называемые рекурсивные структуры, содержащие тысячи микрокомпьютеров, связи между которыми меняются в соответствии с характером исполняемой программы.

Рекурсивная структура перестраивается, приспосабливаясь к программе, стремясь выполнить ее быстрее, лучше, надежнее.

Другой вид будущих вычислительных систем — так называемые языковые или лингвистические машины. Идея их состоит в том, чтобы превратить символические «конструкции», из которых состоят языки программирования, в реальные схемы. Тогда излишними окажутся трансляторы, ибо машина непосредственно будет понимать человека.

Главная трудность данного подхода состоит в том, что надо создать набор конструкций, обеспечивающих интеллектуальность машины. А для этого необходимо детально изучить все важнейшие процессы преобразования информации (не только процессы вычислений или управления, которые известны достаточно хорошо): графической, в естественных и искусственных языках, при распознавании образов, в ходе логического вывода и т. д. В результате такого изучения должна быть построена иерархия конструкций, начиная от простейших, реализуемых элементами машины, и кончая сложными машинными блоками, выполняющими задачи, подобные тем, которыми оперирует один специалист, давая задание другому специалисту.

Теперь вернемся к книге. В ней поиску и оценке таких конструкций уделено пристальное внимание. Надо подчеркнуть, что роль искусственного интеллекта как научного направления главным образом состоит в том, чтобы осваивать для вычислительной техники новые территории, нащупывать важные, достаточно универсальные и эффективные интеллектуальные операции.

К сожалению, автор слишком осторожен в прогнозах будущего искусственного интеллекта. Научно-художественная книга, обращенная к молодежи, могла бы быть смелее в своих прогнозах. Нельзя согласиться с автором, когда он откладывает успешные испытания искусственного интеллекта, равного по силе и многогранности человеческому, на неопределенное время — за пределы 2000 года.

Вся история развития кибернетики говорит о чрезвычайно быстром преодолении ею, казалось бы, непреодолимых трудностей. Если сравнить первые машины и программы с сегодняшними успехами, с возникновением сетей ЭВМ, интегрированных банков данных, мощных систем логического вывода, то станет ясным, что при четком планировании и надлежащем внимании к исследованиям основные проблемы искусственного интеллекта могут быть решены еще в нынешнем веке.

Надо помнить, что каждый успех в такой, казалось бы, абстрактной области, как искусственный интеллект, многократно умножается на различные конкретные применения. Повышение эффективности АСУ, систем автоматизации проектирования и исследований и многих других систем прямо зависит от прогресса искусственного интеллекта.

Поэтому есть все основания сосредоточить на данном направлении серьезные силы и обеспечить оптимизацию проведения этих работ, так сказать, «оптимизацию в кубе» (если считать «оптимизацией в первой степени» улучшение программ пользователей, а «оптимизацией в квадрате» — создание наилучших структур вычислительных систем).

Книга А. Чачко «Искусственный разум» несомненно поможет осуществить «оптимизацию в кубе», рассеивая сомнения скептиков и собирая под знамена Искинта талантливую молодежь. И в этом ее главное достоинство, несомненная польза.

Герой Социалистического Труда, лауреат Ленинской и Государственных премий академик В. Глушков, директор Института кибернетики АН УССР.

По материалам журнала «Наука и жизнь» № 9 1978 г.

В начало



Как вылечить псориаз, витилиго, нейродермит, экзему, остановить выпадение волос