Искусственный интеллект

Содержание:

Введение.....................................1

Механический подход..........................2

Электронный подход...........................3

Кибернетический подход.......................6

Нейронный подход.............................8

Появление перцептрона.......................10

Искусственный интеллект и

теоретические проблемы психологии...........12

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, исследовате-

ли, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили,

что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходя-

щими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего

необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувс-

твенного 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 затраги-

вало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В

самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относи-

тельно 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 ана-

логиям; третьи - как возможность взаимодействия с внешним миром путем

общения, восприятия и осознания воспринятого. Тем не менее многие исс-

ледователи 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 пове-

рить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

Механический подход.

Идея создания мыслящих машин "человеческого типа", которые каза-

лось бы думают, двигаются, слышат , говорят, и вообще ведут себя как

живые люди уходит корнями в глубокое прошлое. Еще древние египтяне и

римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, кото-

рые жестикулировали и изрекали пророчества (разумеется не без помощи

жрецов). Средневековые летописи полны рассказов об автоматах, способ-

ных ходить и двигаться почти также как их хозяева - люди. В средние

века и даже позднее ходили слухи о том, что у кого-то из мудрецов есть

гомункулы (маленькие искусственные человечки) - настоящие живые, спо-

собные чувствовать существа. Выдающийся швейцарский врач и естествоис-

пытатель XVI в Теофраст Бомбаст фон Гогенгейм (более известный под

именем Парацельс) оставил руководство по изготовлению гомункула, в ко-

тором описывалась странная процедура, начинавшаяся с закапывания в ло-

шадиный навоз герметично закупоренной человеческой спермы. "Мы будем

как боги, - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее из чудес

господних - сотворение человека!"(4)

В XVIII в. благодаря развитию техники, особенно разработке часо-

вых механизмов, интерес к подобным изобретениям возрос, хотя результа-

ты были гораздо более "игрушечными", чем это хотелось бы Парацельсу. В

1736 г. французский изобретатель Жак де Вокансон изготовил механичес-

кого флейтиста в человеческий рост, который исполнял двенадцать мело-

дий, перебирая пальцами отверстия и дуя в мундштук, как настоящий му-

зыкант. В середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус, австрийский автор,

служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, которые

умели держать перо и могли писать довольно длинные тексты. Другой мас-

тер, Пьер Жак-Дроз из Швейцарии, построил пару изумительных по слож-

ности механических кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма

и девушку, играющую на клавесине.

Успехи механики XIX в. стимулировали еще более честолюбивые за-

мыслы. Так, в 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж заду-

мал, правда, так и не завершив, сложный цифровой калькулятор, который

он назвал Аналитической машиной; как утверждал Бэббидж, его машина в

принципе могла бы рассчитывать шахматные ходы. Позднее, в 1914 г., ди-

ректор одного из испанских технических институтов Леонардо Тор-

рес-и-Кеведо действительно из готовил электромеханическое устройство,

способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хоро-

шо, как и человек.

Электронный подход.

Однако только после второй мировой войны появились устройства,

казалось бы, подходящие для достижения заветной цели - моделирования

разумного поведения; это были электронные цифровые вычислительные ма-

шины. "Электронный мозг", как тогда восторженно называли компьютер,

поразил в 1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты прези-

дентских 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 вычисли-

тели, столь быстро, неутомимо и безошибочно выполняющие автоматические

действия, смогут имитировать невычислительные процессы, свойственные

человеческому мышлению, в том числе восприятие и обучение, распознава-

ние 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 развлека-

лись составляя программы для отнюдь не технических занятий, как сочи-

нение музыки, решение головоломок и игры, на первом месте здесь оказа-

лись 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 "искусс-

твенный интеллект". Исследования в области ИИ, первоначально сосредо-

точенные в нескольких университетских центрах США - Массачусетском

технологическом институте, Технологическом институте Карнеги в Питт-

сбурге, 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 инс-

трумент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки теорий

процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области техники:

они стремятся расширить сферу применения компьютеров и облегчить поль-

зование ими. Многие представители второй группы мало заботятся о выяс-

нении 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 трудно-

стями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие

пионеры ИИ верили, что через какой-нибудь десяток лет машины 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,

тектовые 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 бо-

лее "дружелюбными" то есть более похожими на разумных помощников и ак-

тивных 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 напоми-

нают дрессированных или механических кукол, нежели человека с его гиб-

ким умом и широким кругозором. Даже среди исследователей ИИ теперь

многие сомневаются, что большинство подобных изделий принесет сущест-

венную 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, заклю-

ченной в человеческом организме. "Цифровой компьютер - не человек, -

говорит Дрейфус. - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребнос-

тей. 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, зап-

рограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой, жизни,

действительно не могут стать разумными. Поэтому ИИ в том виде, как мы

его представляем, невозможен".(1)

Кибернетический подход.

Попытки построить машины, способные к разумному поведению, в зна-

чительной мере вдохновлены идеями профессора МТИ Норберта Винера, од-

ной 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 отнес-

ти к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке на-

ук, 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 продвинуть-

ся 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 ми-

ра, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером и

Бигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы;

при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигна-

лов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть - заметив по-

пытку отклонения самолета от курса, они тотчас расчитывали его даль-

нейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и само-

летов 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 сре-

де и добивается своих целей. "Все машины, претендующие на "разум-

ность",- писал он, - должны обладать способность преследовать опреде-

ленные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться". Созданной им науке

Винер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означает

рулевой.(2)

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 психоло-

гии.

Нейронный подход.

К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателям

вычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них был

нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший как и Винер

философским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Макка-

лох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одного

из сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Выска-

занные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалоха

относительно работы головного мозга. В течении следующего года Макка-

лох 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 расп-

ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме-

ре сходны.

Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основных

активных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенных

Маккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро-

щенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами.

Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструмент

одной из систем математической логики. Английский математик XIXв.

Джордж Буль, предложивший эту остроумную систему, показал, что логи-

ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где еди-

ница соответствует истинному выссказыванию а нуль - ложному, после че-

го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-

онеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, по-

няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниям

электрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде-

ально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох и

Питтс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показа-

ли, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимые

числовые или логические операции. Далее они предположили, что такая

сеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е.

она обладает всеми чертами интеллекта.

Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера (2) вызвали

огромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибер-

нетиков из университетов и частных фирм запирались в лабораториях и

мастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга и

методично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.

Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машин-

ному разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" -

движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, об-

ладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человека

и даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са-

моорганизующейся системы" или "обучающейся машины" - все эти названия

разные исследователи использовали для обозначения устройств, способных

следить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменять

свое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те времена

бихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живые

организмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живыми

организмами. Как однажды заметили Уоррен Маккаллох и его сотрудник

Майкл Арбиб, "если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной,

не стоит брать амебу и ждать пока она эволюционирует".

Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с кото-

рой столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, была

высокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказывалась

даже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, не

говоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. ней-

ронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишь

неколько сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражили

многих исследователей того периода.

Появление перцептрона.

Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенб-

лат, труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям ки-

бернетиков. В середине 1958 г. им была предложена модель электронного

устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имити-

ровать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был переда-

вать сигналы от "глаза", составленного из фотоэлементов, в блоки

электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную ве-

личину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой слу-

чайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласно

которой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее через

систему случайных связей между нейронами. Два года спустя была проде-

монстрирована первая действующая машина "Марк-1", которая могла нау-

чится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которые

подносили к его "глазам", напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенб-

лата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельного

метода создания искусственого интеллекта. Чтобы научить перцептрон

способности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем пре-

дусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или

"самопрограммирования". При распознании той или иной буквы одни ее

элементы или группы элементов оказываются гораздо более существеными,

чем другие. Перцептрон мог научаться выделять такие характерные осо-

бенности буквы полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок,

напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ог-

раниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытые

буквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые ис-

пользовались на этапе ее обучения.

Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специ-

ализировались, в отличие от представителей "восходящего метода", в

составлении для цифровых компьютеров общего назначения программ реше-

ния задач, требующих от людей значительного интеллекта, например для

игры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защит-

ников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт,

профессора Массачусетского технологического института. Минский начал

свою карьеру исследователя ИИ сторонником "восходящего метода" и в