Открытый дистанционный исследовательский проект «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект: научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (представление знаний, обучение, общение и т.п.).

Что же такое интеллект вообще? Интеллектом можно называть способность решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

В этом определении под термином "знания" подразумевается не только та информация, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность, необходимо иметь в системе знаний модель этого мира.

Я употребил термин интеллектуальная задача. Чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин «алгоритм». Алгоритм – точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи данного класса. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Таким образом, мы можем перефразировать определение интеллекта (интеллекта вообще и ИИ) как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Может ли машина мыслить? 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. Разница заключается в том, что компьютерные программы состоят из огромного количества гораздо более мелких, частных команд. 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!

Мы, однако, вынуждены давать компьютерам подробные инструкции, определяя малейший их шаг. При этом нам приходится добавлять в программу и такие инструкции, которые впрямую не относятся к данной задаче.

Именно построение сложных программ на основе детального анализа мельчайших шагов, из которых складывается процесс мышления у человека, и составляет один из подходов к созданию «думающих машин».

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.

Искусственный разум, конечно, на сегодняшний день ещё не создан, но программы, решающие интеллектуальные задачи уже существуют. Нужно отметить, что возможны такие случаи, когда сверх интеллектуальная программа может делать бесполезные вещи, а умнейшая на первый взгляд не иметь ничего общего с ИИ.

То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества – игра в шахматы, на сегодняшний день даже не относят к проблеме ИИ. Человек в процессе игры может выбрать победную комбинацию интуитивно, причем иногда довольно быстро, даже не рассматривая заведомо ведущих к проигрышу вариантов. Как и почему это происходит, неясно пока даже крупнейшим специалистам по изучению человеческого интеллекта, и тем более непонятно, сможет ли когда-нибудь искусственный разум действовать как человеческий? Решение этой задачи еще весьма далеко от завершения. Поэтому почти все шахматные программы, созданные к сегодняшнему дню, построены на основе распространенного принципа решения компьютерных задач: последовательного перебора возможных вариантов.

Область ИИ, нашедшее наиболее широкое применение – нейронные сети. Основная их особенность – это способность к самообучению на конкретных примерах.

Нейросети предпочтительны там, где имеется очень много входных данных, в которых скрыты закономерности. Целесообразно использовать нейросетевые методы в задачах с неполной или «зашумлённой» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно.

Нейросети применяются для предсказания рынков, оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, предсказание динамики политических рейтингов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции и для многого, многого другого.

Ford Motors Company внедрила у себя нейросистему для диагностики двигателей после неудачных попыток построить экспертную систему, т. к. хотя опытный механик и может диагностировать неисправности он не в состоянии описать алгоритм такого распознавания. На вход нейро-системы подаются данные от 31 датчика. Нейросеть обучалась различным видам неисправностей более чем по 800 примерам. «После полного цикла обучения качество диагностирования неисправностей сетью достигло уровня наших лучших экспертов, и значительно превосходило их в скорости».  

Независимый экспертный совет по стратегическому анализу проблем внешней и внутренней политики при Совете Федерации НИИ искусственного интеллекта представил проект "Технология нового поколения на основе недоопределенных вычислений и ее использование для разработки экспериментальной модели макроэкономики РФ". Появилась возможность просчитывать исход любого действия или предложения, касающегося бюджета страны, на много лет вперед.

Система позволяет видеть как изменится доходная часть, дефицит бюджета, объем промышленного производства в ответ, скажем, на увеличение налогов. Также можно посмотреть, сколько денег в прошлом году уплыло из бюджета: электронная машина, по уверению ученых, легко сможет справиться и с такой задачей. Ей даже не надо будет объяснять понятие "черный нал».

Можно решить и обратную задачу. Например, а что надо сделать, чтобы к 2015 году объем производства увеличился или, скажем, хотя бы не падал.  Машина укажет нижнюю и верхнюю границу значений в том и другом случае для отпускаемых бюджетных денег по всем параметрам, так или иначе влияющим на производство.

Кроме того, можно узнать не по гороскопу и без помощи магов возможную последовательность "критических" и "удачных" моментов в развитии экономики страны при заданных исходных данных.

Разработчики проекта создали пока лишь демонстрационную модель, охватывающую около 300 параметров и период от 1990-го до 1999 года. Но для нормальной работы необходимо не менее 1000 параметров. И такая работа может быть проведена, если на нее будут отпущены средства. Надо провести множество прикладных работ, необходимы фундаментальные исследования по обоим основным составляющим проекта - математической и экономической. Здесь нужна серьезная государственная материальная поддержка.

Внедрение действующей компьютерной модели макроэкономики и госбюджета РФ позволит автоматизировать подготовку исходных параметров госбюджета очередного года, согласование окончательного варианта для утверждения в парламенте, поддержку, оценку и контроль исполнения бюджета на всех его этапах. Экономический эффект внедрения модели может оказаться равным нескольким процентам ВНП.

Так возможен ли всё-таки искусственный интеллект? Если под ИИ понимать разумную электронную машину, способную мыслить подобно человеку, то, скорее всего, нет, по крайней мере, на сегодняшний день. Во-первых, недостаточно изучены устройство человеческого мышления, механизмы функционирования интеллекта. Во-вторых, технология ещё не располагает достаточными вычислительными мощностями для реализации столь сложной системы, и, к тому же, сомнителен сам факт возможности создания искусственного разума на базе широко используемых на сегодня машин с двоичным представлением информации.

Если ИИ считать вычислительной программой, решающей интеллектуальные задачи математически, путём расчленения нестандартной задачи до элементарных инструкций, то можно сказать, что фундамент искусственного интеллекта уже заложен, и последний достаточно широко применяется.  

Повсеместное использование ИИ создаёт предпосылки для перехода на качественно новую ступень прогресса, даёт толчок новому витку автоматизации производства, а значит и повышению производительности труда. Я уверен, что капиталовложения в дальнейшее исследование и разработку систем ИИ принесут существенную финансовую отдачу и будут полезны всему человечеству.