«Серия МАГИСТР КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ И СЕМИОТИКИ Экслибрис серии 2 Серия МАГИСТР КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ И СЕМИОТИКИ Книги серии Магистр компьютерной лингвистики и семиотики являются учебными пособиями для студентов ...»

1

Серия

МАГИСТР

КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ И СЕМИОТИКИ

Экслибрис

серии

2

Серия

МАГИСТР

КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ И СЕМИОТИКИ

Книги серии «Магистр компьютерной лингвистики и семиотики»

являются учебными пособиями для студентов вузов, осваивающих соответствующие образовательные программы подготовки бакалавров и магистров по направлениям 230100 — «Информатика и вычислительная техника» и 230200 — «Информационные системы»

Материал учебных пособий ориентирован на дисциплины как базовой, так и вариативной частей профессионального цикла Федеральных государственных образовательных стандартов.

Ю.Н.Филиппович, А.Ю.Филиппович

СИСТЕМЫ

ИСКУССТВЕННОГО

ИНТЕЛЛЕКТА

Рекомендовано УМО вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 230100 — «Информатика и вычислительная техника» и 230200 — «Информационные системы».

МАТЕРИАЛЫ РУКОПИСИ,

ПЕРЕДАННОЙ В ИЗДАТЕЛЬСТВО МГУП

В ФЕВРАЛЕ 2009 Г.

Москва, УДК 007. ББК 32. Ф Серия:

МАГИСТР

КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ И СЕМИОТИКИ

Научный редактор серии:

к.т.н., доц. Ю.Н.Филиппович Рецензенты: д.т.н., профессор В.В.Сюзев, к.т.н., доцент А.А.Башлыков Ф 53 Филиппович Ю.Н., Филиппович А.Ю. Системы искусственного интеллекта.

. — М.: МГУП, 2009. — ХХХ с.

ISBN Х–ХХХХХ–ХХХХ–Х В книге «Системы искусственного интеллекта» рассмотрены: проблемы этого научного направления; представление знаний, рассуждений и задач;

формально-логические, продукционные и сетевые модели представления знаний. В главе «Библиотека…» для 20 источников приведены: аннотации, оглавления и краткие сведения из предисловий авторов, редакторов и переводчиков.

Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений.

© МГУП, © Ю.Н.Филиппович, А.Ю.Филиппович,

ПРЕДИСЛОВИЕ

Написать это учебное пособие было решено весной 2000 года, что было связано с утверждением тогда новых Государственных образовательных стандартов (ГОС), устанавливающих требования к подготовке инженеров по специальностям направлений 654600 (230100) — «Информатика и вычислительная техника» и 654700 (230200) — «Информационные системы». К этому времени у нас накопился опыт преподавания дисциплин «Экспертные системы», для студентов специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Московском государственном техническом университете им.Н.Э.Баумана и «Системы искусственного интеллекта» в Московском государственном университете печати. Учебное пособие было задумано как серия из нескольких книг, посвященных разным аспектам научного направления «Искусственный интеллект». Первую из них мы планировали посвятить «Началам…», последующие отдельным ветвям научного направления. В электронном виде часть рабочих материалов будущего пособия в течение многих лет уже использовалась студентами в МГТУ им.Н.Э.Баумана и МГУП. Предстояло привести содержание пособия в соответствие с требованиями появившихся ГОС.

К осени 2001 года первый вариант рукописи пособия был почти готов для издания.

Но обстоятельства не позволили нам издать его в Московском государственном университете печати в 2001–2002 году. Одной из наших идей тогда было стремление адаптировать этот вариант рукописи пособия к проблематике полиграфической отрасли.

Предполагалось включить в пособие результаты наших научных исследований и опытноконструкторских разработок в области ситуационного (семиотического) и экспертного моделирования применительно к полиграфическим процессам, которые в то время нашли отражение только в ряде научных статей и монографии (см. список авторских работ в литературе). В итоге — начался новый этап работы!

На новом этапе работы над пособием нас воодушевили те изменения, которые были внесены в учебный план студентов кафедры «Системы обработки информации и управления» (ИУ5) МГТУ им.Н.Э.Баумана. Они состояли в том, что с 2003–2004 уч.года вместо дисциплины «Экспертные системы» введена дисциплина «Интеллектуальные системы» с большим количеством часов, отводимых на лекционные и лабораторные занятия.

Нами была разработана новая рабочая программа данной дисциплины, а содержание учебного пособия приведено в соответствие ей.

Значительно продвинуло нашу работу над пособием участие в 2007 году в создании учебно-методического обеспечения образовательной программы «Информационные системы управления предприятием» разрабатываемой в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ в рамках Национального проекта «Образование». В числе новаций этого проекта, которые предстояло воплотить в учебном пособии: компетентностный подход;

использование тезаурусных и онтологических подходов для построения образовательного контента; активные методы обучения, дистанционные технологии и комбинированный подход при обучении (blending learning); учет требований профессиональных сертификаций и авторизованного обучения в области ИТ; включение в содержание пособия научноисследовательской компоненты с целью развития дополнительных высокоуровневых компетенций; применение современных образовательных и информационных технологий для кредитования учебных программ, составления моделей компетенций, тюнинга образовательных траекторий.

Очередная возможность издать пособие появилась только в 2008 году, когда был утвержден план изданий МГУП на 2009 год. Нынешняя подготовка пособия к изданию совпала с началом активного реформирования системы высшего образования — переходом с 2009 года на двухуровневую систему подготовки специалистов, завершающим этапом разработки новых Федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС).

Наше пособие соответствует требованиям проектов ФГОС по направлениям «Информатика и вычислительная техника» и «Информационные системы», ориентированных на подготовку магистров.

В работе над пособием нам всегда помогали студенты. Благодарим их.

Значительную помощь оказали студенты кафедры «Системы обработки информации и управления» (ИУ5) МГТУ им.Н.Э.Баумана разработчики электронных изданий книг по искусственному интеллекту, материал которых включен в печатное пособие и его электронную версию — …….(1998 г.), ……..(1999 г.)…….(2000 г.),…….(2001 г.) Студенты кафедры «Информационные технологии» МГУП помогли подобрать литературу и осуществляли анализ Интернет ресурсов в том числе и на иностранных языках по проблематике ИИ, в рамках дипломного проектирования разработали варианты организации и оформления электронных библиотек по различным областям ИИ.

Благодарим рецензентов д.т.н., профессора, заведующего кафедрой «Электронновычислительные машины и системы» (ИУ6) МГТУ им.Н.Э.Баумана В.В.Сюзева и к.т.н., доцента А.А.Башлыкова, за конструктивную критику и полезные рекомендации по содержанию и оформлению учебного пособия.

Благодарим Анну Филиппович за художественное оформление обложек книг этой серии.

Ю.Н.Филиппович, А.Ю.Филиппович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК НАУЧНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ

1.1. ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?

1.2. ОБЛАСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1.3. АНТОЛОГИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1.4. АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

ГЛАВА 2.

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В СИСТЕМАХ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2.1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

2.2. ФОРМАЛЬНО-ЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ 2.3. ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ 2.4. СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ ГЛАВА 3.

БИБЛИОТЕКА "НАЧАЛА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПРАВОЧНЫЙ АППАРАТ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ИМЕННОЙ УКАЗАТЕЛЬ

ГЛОССАРИЙ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

МОДЕЛЬ КОМПЕТЕНЦИЙ

МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Учебно-методические вопросы В марте 2000 года для 5-ти летней подготовки дипломированных специалистов с квалификацией — инженер по направлениям «Информатика и вычислительная техника» — 654600 (230100) и «Информационные системы» — 654700 (230200) были введены Государственные образовательные стандарты высшего профессионального образования (ГОС), которые сегодня в образовательном сообществе называют стандартами второго поколения [ГОС, 2000]. Их появление совпало с началом активных работ по модернизации и реформированию системы высшего образования в нашей стране. Одной из центральных идей реформ является переход на двухуровневую систему подготовки специалистов в высшей школе — бакалавр–магистр. Одним из первых в ряду наиболее важных результатов этого следует считать появление в рамках ГОС в 2005 году отдельных стандартов по 4-х летней подготовке бакалавров и 2-х летней — магистров. В итоге сегодня по каждому из указанных направлений действуют три стандарта подготовки инженеров, бакалавров и магистров [ГОС, 2005]. Срок действия ГОС не установлен, однако, поправками в «Закон об образовании» принятыми в 2007 году Государственной Думой РФ о переходе с сентября 2009 года на двухуровневую систему подготовки специалистов в высшей школе фактически устанавливается срок истечения их «полномочий». Это потребовало разработки новых Федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС). В настоящее время существуют проекты ФГОС подготовки и бакалавров, и магистров, разработанные Учебнометодическим объединением вузов по университетскому политехническому образованию.

Наиболее вероятно, что именно они приобретут статус стандарта.

ГОС для инженеров подготавливаемых по направлениям 230100 и 230200 в числе других требований предусматривает, что они должны знать: принципы организации и построения баз знаний, экспертных систем, пути, методы и средства интеллектуализации информационных систем, должен владеть этими методами и средствами. Характеризуя основные требования к выпускной квалификационной работе, ГОС требует, чтобы выпускник в зависимости от ее тематики показал: модели представления знаний и формализации задач при разработке интеллектуальных компонент автоматизированных систем; основные инструментальные средства разработки экспертных систем.

Такие требования являются неслучайными. Они полностью соответствуют содержанию специальной дисциплины «Системы искусственного интеллекта» (шифр — СД.07), которое в ГОС определено следующим образом:

Искусственный интеллект как научное направление, представление знаний, рассуждений и задач; эпистомологическая полнота представления знаний и эвристически эффективные стратегии поиска решения задач; модели представления знаний:

алгоритмические, логические, сетевые и продукционные модели, сценарии; экспертные системы: классификация и структура; инструментальные средства проектирования, разработки и отладки; этапы разработки; примеры реализации.

К моменту изучения данной дисциплины студенты должны уже проучиться 7– семестров и освоить многие из дисциплин учебного плана. В их числе и непосредственно связанные с дисциплиной «Системы искусственного интеллекта» К ним в первую очередь следует отнести философию и спецглавы математики.

«Философия» (шифр — ГСЭ.Ф.10.) рассматривает фундаментальные с точки зрения теории искусственного интеллекта вопросы, принципы и понятия, в числе которых следующие: cознание и познание;. сознание, самосознание и личность; познание, творчество, практика; вера и знание; понимание и объяснение; рациональное и иррациональное в познавательной деятельности; проблема истины; действительность, мышление, логика и язык; структура научного познания, его методы и формы; рост научного знания.

С «Философией» дисциплину «Системы искусственного интеллекта« связывают прежде всего вопросы эпистомологии представления знаний и диалектика соотношения необходимого и случайного, как методологическая основа поиска эвристических решений при моделировании естественного интеллекта человека. Эти вопросы требуют более глубокого рассмотрения, которое должно быть распределено между этими двумя дисциплинами. Примером более сбалансированного распределения «философских тем ИИ»

являются предложения представленные в [Филиппович, 2003]. В настоящем учебном пособии философские проблемы ИИ рассмотрены ограничено.

Особенно большое значение для дисциплины «Системы искусственного интеллекта»

имеют вопросы, которые рассматриваются в дисциплине «Математическая логика и теория алгоритмов» (шифр — ЕН.Ф.01.04): логика высказываний; логическое следование, принцип дедукции; метод резолюций; аксиоматические системы, формальный вывод; метатеория формальных систем; основы нечеткой логики; элементы алгоритмической логики.

Ранее (до введения ГОС) выше перечисленные «математические» вопросы составляли в большинстве практических случаев преподавания содержание специальных дисциплин, относимых к дисциплинам «искусственного интеллекта». Рассмотрение этих вопросов фактически и составляло математическую основу интеллектуальных систем и технологий их построения и использования.

Это нашло отражение и в вышедших в последнее время учебниках. В качестве примера следует привести учебник д.т.н., профессора, заведующего кафедрой МГТУ им.Н.Э.Баумана В.В.Девяткова [Девятков, 2001]. Данный учебник содержит практически полное описание-обзор математических методов и моделей искусственного интеллекта. В нем приведено множество примеров использования рассмотренных формализмов в инженерной (конструкторской и эксплуатационной) практике. Он является основой для чтения одноименного курса лекций и проведения практических занятий, а также может служить пособием для преподавания аналогичных дисциплин студентам других специальностей.

Настоящее издание представляет собой учебное пособие по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» для студентов, осваивающих образовательные программы инженеров различных специальностей и магистров направлений 230100 и 230200. В основу его написания положены следующие принципы, идеи и рассуждения:

1. Основным принципом обучения на старших курсах и тем более при изучении самостоятельность, который находит свое выражение в преобладании самостоятельной и внеаудиторной форм занятий в учебных программах и планах. Именно это обстоятельство требует обеспечения студентов в первую очередь учебными пособиями, которые разноаспектно раскрывают изучаемый предмет, позволяют сосредоточить внимание студента на тех вопросах, к которым возник интерес и проявились потребности в изучении. В связи с этим, учебник, как более «детерминированное» и концентрированное изложение основ или устоявшихся положений в знаниях предмета является менее предпочтительным.

2. Принципом преподавания специальных дисциплин, несмотря на сужение поля знания в сравнении с общепрофессиональными дисциплинами, все-таки является ориентация на максимально широкий охват научных и инженерных решений. Это находит свое «фундаментальных» положений, изучавшихся ранее дисциплин.

3. Преподавание специальных дисциплин, должно базироваться на принципе палеотипности научных суждений и инженерных решений, т.е. непременно включать не только реликты научных и конструкторских идей, но и сами эти идеи в историкотехническом контексте. Нарушение этого принципа ведет к забвению множества несвоевременных или несостоятельных когда-то научно-технических разработок и предложений, но ставших актуальными в современных условиях и как следствие этого к «изобретательству велосипеда». Изучение специальных дисциплин должно строиться на прочтении первоисточников — научных монографий и первичных или максимально близких к ним технических описаниях спроектированных систем.

4. Авторы разделяют взгляды и суждения об области Искусственного интеллекта как множестве современных и перспективных взаимосвязанных подходов, теорий и технологий моделирования интеллектуальной деятельности человека. В связи с этим учебное пособие представляет собой ретроспективный обзор разработок в этой области, различные их классификации и систематизации.

5. В основе написания пособия положена идея опоры, прежде всего на неформальное описание научного знания, его оценок (метазнания), а также его приложений. Выражаясь метафорически, идеей пособия является не справочник по формализмам искусственного интеллекта, а «человек рассуждающий и говорящий о проблемах искусственного интеллекта». Тем не менее, в учебном пособии достаточно полно и подробно представлены основные формальные (математические) аспекты моделирования человеческих знаний и рассуждений.

6. Авторы рассматривают любую из специальных дисциплин ГОС как введение в одно или несколько направлений научных специальностей. Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» своим содержанием охватывает несколько направлений таких научных специальностей как [Паспорта, 2002]:

(05.13.01) «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)» — (6) Методы идентификации систем управления на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации. (10) Методы и алгоитмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских и социальных системах.

(05.13.06) «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)» — (15) Теоретические основы, методы и алгоритмы интеллектуализации решения прикладных задач при построении АСУ широкого назначения (АСУТП, АСУП, АСТПП и др.). (16) Теоретические основы, методы и алгоритмы построения экспертных и диалоговых подсистем, включенных в АСУТП, АСУП и АСТПП и др.

(05.13.10) «Управление в социальных и экономических системах» — (10) Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах.

(05.13.11) «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей» — (3) Организация баз данных и знаний, построение систем управления базами данных и знаний. (5) Разработка и исследование человекомашинных интерфейсов, программных средств распознавания образов и визуализации, мультимедийного общения.

(05.13.12) «Системы автоматизации проектирования (по отраслям) — (8) Разработка научных основ построения средств компьютерной графики, методов геометрического моделирования проектируемых объектов и синтеза виртуальной реальности.

(05.13.17) «Теоретические основы информатики» — (4) Исследование и разработка средств представления знаний. Принципы создания языков представления знаний, в том числе для плохоструктурированных предметных областей и слабоструктурированных задач;

разработка интегрированных средств представления знаний, средств представления знаний, отражающих динамику процессов, концептуальных и семиотических моделей предметных областей. (5) Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа данных, обнаружения закономерностей в данных и их извлечения, разработка и исследование методов и алгоритмов анализа текста, устной речи и изображений. (6) Разработка методов, языков и моделей человекомашинного общения; разработка методов и моделей распознавания, понимания и синтеза речи, принципов и методов извлечения данных из текстов на естественном языке. (7) Разработка методов распознавания образов, фильтрации, распознавания и синтеза изображений, решающих правил. Моделирование формирования эмпирического знания. (8) Исследование и когнитивное моделирование интеллекта, включая моделирование поведения, моделирование рассуждений различных типов, моделирование образного мышления. (9) Разработка новых интернет технологий, включая средства поиска, анализа и фильтрации информации, средства приобретения знаний и создания онтологий, средства интеллектуализации бизнес-процессов. (12) Разработка математических, логических, семиотических и лингвистических моделей и методов взаимодействия информационных процессов, в том числе на базе специализированных вычислительных систем. (13) Применение бионических принципов, методов и моделей в информационных технологиях.

7. Написание любого учебного пособия должно базироваться на личном опыте его авторов — опыте теоретических исследований и практических разработок. Необходимой цепочкой понятий, раскрывающей структуру известных нам удачных учебных пособий, является следующая последовательность: научно-исследовательская работа (НИР), опытноконструкторская разработка (ОКР), проект системы, промышленная система. В данном учебном пособии представлен опыт как исследовательской, так и проектно-конструкторской деятельности его авторов.

8. Выбор способа написания учебного пособия оказывает значительное влияние на его полезность для студентов. В качестве двух противоположных альтернатив следует рассматривать: а) оригинальный авторский текст и б) краткое (реферативное) изложение ранее опубликованных материалов. Настоящее учебное пособие представляет собой некоторый баланс этих двух альтернатив. Пособие содержит оригинальные авторские материалы, компилятивные и модифицированные изложения, объемные цитирования, приближающиеся к антологиям, аннотированные библиографические описания, оглавления, списки источников.

Структура учебного пособия Учебное пособие задумано авторами как серия книг, а настоящее пособие — первая из них. Содержание пособий в течение нескольких лет представлялось в электронном виде в качестве рабочих материалов лекций и практических занятий студентам МГТУ им.Н.Э.Баумана (кафедра «Систем обработки информации и управления») и МГУП (кафедра «Информационных технологий»).

Книга «Системы искусственного интеллекта» состоит из трех глав, справочного аппарата и приложений.

Первые две главы — это материалы для поддержки самостоятельной проработки студентами тематики лекционных занятий. Третья глава — библиотечный справочный материал, представленный: библиографическими описаниями, аннотациями и оглавлениями книг по Искусственному интеллекту, а также наиболее общими суждениями их авторов, переводчиков или ученых–специалистов, выступавших в качестве рецензентов, которые взяты из предисловий и введений.

Справочный аппарат издания — это общий список литературы, список сокращений, именной указатель, словарь терминов (глоссарий).

В приложении приведена рабочая программа дисциплины «Системы искусственного интеллекта», модель компетенций, методические указания по изучению дисциплины и материалы системы контроля знаний.

Первая глава Она посвящена разноаспектному рассмотрению Искусственного интеллекта как научного направления. Читателю предложена почти буквально понимаемая схема раскрытия содержания Искусственного интеллекта как научного направления — от «слова» к «делу».

Глава начинается с разъяснений слов «искусственный» и «интеллект», а заканчивается описанием архитектуры «интеллектуальных систем».

искусственный интеллект?» и начинается с небольшого лексикографического исследования — анализа словарных определений. Сначала рассматривается метафоричность термина «Искусственный интеллект», а затем последовательно его определения, толкования, ассоциации и сравнения. В этих разделах первого параграфа приводятся некоторые результаты из опубликованных авторских исследований метафор и ассоциаций информационных технологий.

Основная идея ответа на поставленный в названии параграфа вопрос, неслучайно представлена в самой языковой форме, которую представляет словосочетание «искусственный интеллект» — это стилистическая фигура (речевой оборот) называемая оксиморон, переводимая с греческого oxymoron, как остроумно-глупое, и означающая сочетание противоположных по значению слов, в нашем случае — искусственноестественное.

Приведенные ассоциации и сравнения фактически раскрывают цели и возможности создателей «Искусственного интеллекта» в рамках так называемого информационного подхода — эффективное моделирование человека, его деятельности (восприятия, мышления, действий) и реализация этих моделей в форме компьютерных систем.

Завершается параграф анализом основных возражений против возможности создания Искусственного интеллекта, при этом акценты ставятся на противоречивости этих возражений.

Второй параграф представляет собой ретроспективный анализ исследований и разработок в области Искусственного интеллекта. Выделены семь этапов — временных периодов, получивших следующие условные названия, соответствующие идеям, получившим в эти периоды наиболее существенное развитие: эвристические программы, эволюционный подход.

В заключении параграфа называются четыре тенденции дальнейшего развития Искусственного интеллекта. Две из них связаны с широким использование в разработках научных достижений а) биологии и генетики и б) семиотики и лингвистики. Две другие тенденции — это развитие появившихся новых классов интеллектуальных систем: в) интеллектуальных агентов и г) виртуальной реальности.

Третий параграф содержит фрагменты вступительных глав книг трех известных отечественных ученых, авторов научных монографий и учебных изданий по проблемам ИИ:

Г.С.Поспелова, О.К.Тихомирова, Д.А.Поспелова. Их суждения и научные публикации на протяжении значительного периода развития науки ИИ определяли направления теоретических исследований и практических разработок систем искусственного интеллекта.

Их лекции, статьи и книги были и в настоящее время продолжают являться основой знаний большого числа современных специалистов.

Четвертый параграф посвящен рассмотрению архитектуры интеллектуальных систем. Содержание этого параграфа в основном взято из раннее опубликованного в издательстве «Высшая школа» учебного пособия [Ю.Филиппович, 1990а].

обработки информации и управления (АСОИУ) является создание персональных информационных систем, архитектура которых рассматривается в трех аспектах:

функциональная предназначенность, возможность технической реализации и эстетическая целесообразность.

Функциональная предназначенность раскрывается как соединение двух центральных идей: автоформализации знаний и интеллектуальности взаимодействия. Возможность технической реализации — это объективно необходимые условия существования персональных информационных систем на следующих этапах их жизненного цикла:

концептуальном, функциональном, информационно-программном и аппаратном.

Эстетическая целесообразность реализуется как удовлетворение потребностей пользователей в интеллектуальном взаимодействии с персональными информационными системами, удовлетворяющем эргономическим требованиям.

Третья глава Данная глава имеет важнейшее значение для изучения предметной области Искусственного интеллекта!

В начале девяностых многие из нас, тех, кто интересовался, исследовал, разрабатывал и преподавал проблемы искусственного интеллекта, будучи зачарованными происходящими событиями, не написали многого из того, что могли и хотели. Те, кто написали, не смогли издать — научно-учебная литература оказалась "невыгодной".

Положение с учебно-научной литературой по проблемам ИИ сегодня требует издания хрестоматий, переиздания ранее написанных мудрых учебников и монографий. В нашем пособии представлены библиографические описания практически малодоступных книг для тех, кто решил посвятить себя науке ИИ. Эти описания ориентированы, прежде всего, на магистрантов и аспирантов, иначе — на "продвинутых" студентов.

Каждое из описаний какой-либо книги содержит точную библиографическую спецификацию в соответствии с требованиями ГОСТ, аннотацию и предисловия редакторов и авторов. Всего в главе пособия описано 20 книг. С учетом списка цитируемой литературы это немалый вклад в студенческие и аспирантские обзоры и рефераты.

Литературные источники Общий список источников пособия насчитывает ХХ наименований. В основном это книги известных специалистов и ученых в области ИИ. Список источников разделен на несколько рубрик: Документы, Словари и энциклопедии, Цитируемые источники, Интернетресурсы, Статьи сборника «Интеллектуальные технологии и системы», Электронный учебный комплекс.

Среди источников только два официальных документа: Государственный образовательный стандарт и Паспорта научных специальностей.

лексикографических изданий, в познании какой-либо науки является очень важным, а в организации образования или самообразования представляется необходимым. Наличие словарей в личных и общественных библиотеках является залогом успеха любого учебного процесса. Лексикографическая форма накопления и представления знаний уже с XVII в.

считается наиболее эффективной. Среди цитируемых в пособии словарей отметим два, к изданию (переизданию) которых авторы оказались причастными, это — Словарь русского языка XI–XVII вв. и Словарь Академии Российской 1789–1794 гг. В эту рубрику включены и справочники, за исключением Справочника по искусственному интеллекту 1990 г., который представляет собой сборник статей, и отнесен в другую рубрику.

Цитируемые источники "размечены", хотя и представлены в списке в алфавитном порядке. Для описания источников, материал которых непосредственно использовался в тексте пособия, применен шрифт основного размера (10 pt). Источники, описанные в третьей главе пособия, имеют полужирное начертание. Для описания всех источников, на которые имеются ссылки в заимствованном материале ("вторичное цитирование"), применен шрифт уменьшенного размера (8 pt).

Интернет-ресурсы — это наименование материала, который был заимствован из сети Internet, с указанием электронного адреса соответствующего сайта. При этом указана дата, когда был прочитан этот материал.

Статьи сборника «Интеллектуальные технологии и системы» включены в список источников по двум причинам: во-первых, на некоторые из этих статей есть ссылки; вовторых, и это основная причина, статьи написаны студентами и аспирантами, начавшими свой научный поиск в предметной области ИИ, и их пример имеет для пособия дидактическое (педагогическое) значение.

Электронный учебный комплекс — это собрание учебно-научных материалов на CD ROM, которые можно использовать одновременно с пособием для изучения дисциплины "Системы искусственного интеллекта". В основном это авторские материалы, электронные конспекты лекций, в которые включены тексты настоящего пособия, программные комплексы для лабораторных работ и домашних заданий, электронные версии книг по ИИ и другие материалы.

В течение нескольких предшествующих лет студентам изучавшим курсы «Экспертные системы» и «Интеллектуальные системы» в МГТУ им.Н.Э.Баумана и курс "Системы искусственного интеллекта" в МГУП данные материалы выдавались для самостоятельной работы, а также для курсового и дипломного проектирования. В последних случаях диск пополнялся их разработками. В 2001 г. в Лаборатории электронных издательских технологий МГУП была предпринята попытка создать электронное издание материала на CD ROM (разработчик В.Р.Хайрутдинова). В это же время были подготовлены макеты электронных изданий книжных сборников по темам ИИ. В соответствующей рубрике источников пособия приведено содержание диска в 2003–2004 и 2008–2009 учебных годов.

Контрольные вопросы Контрольные вопросы в учебнике или пособии важнейшая составная часть его методического содержания. В нашем случае контрольные вопросы являются материалом для составления экзаменационных вопросов. В экзаменационном билете возможны три вопроса, соответствующие каждой из глав учебного пособия.

Контрольные вопросы к первой и второй главам имеют традиционную для экзаменов форму. Контрольные вопросы и задания к третьей главе — четырех типов. Если учебный курс "Системы искусственного интеллекта" в соответствии с учебным планом завершается экзаменом, то эти вопросы могут быть в экзаменационных билетах третьими или дополнительными. Они сориентированы на выявление знаний студентов или аспирантов литературных источников по проблемам ИИ, знаний имен ученых, исследовавших проблемы ИИ, в целом истории становления этой области информатики.

Первый тип — "изложите содержание книги…". Ответ на данный вопрос можно составить на основе изучения оглавления (содержания) книги. Фактически оглавления книг представляют собой некоторые классификационные схемы представления и систематизации знаний отдельной области ИИ или всего направления в целом.

Второй тип — "изложите суждения…" редактора, переводчика и др. ученых причастных к изданию книги. Целью этих вопросов является акцентировать внимание на позициях ученых, их оценках трудов своих коллег.

Третий тип — "изложите суждения автора книги…". Знание целей и задач, которые ставил перед собой автор книги, прежде всего, важно для понимания ее содержания. Авторы книг, описание которых приведено в пособии, выдающиеся ученые и их метод, приемы и способы исследования проблем ИИ являются примером для повторения и дальнейшего развития.

Четвертый тип — вопросы контроля запоминания имен ученых, названий организаций и наименований систем, имеющих непосредственное отношение к развитию науки ИИ.

Справочный аппарат издания Традиционный справочный аппарат издания – это список сокращений, именной и предметный указатели. В пособии эта триада представлена списком аббревиатур, именным указателем и выборочным указателем слов.

Список аббревиатур содержит все сокращения данного типа, встретившиеся в пособии, и их расшифровку (полное написание).

Именной указатель пособия состоит из подразделов: топонимы (государства, административно-территориальные деления, города и пр.), организации (корпорации, фирмы, университеты и пр.), персоналии (имена людей), системы (информационные, программные, аппаратные).

Выборочный указатель слов пособия включает мало- и среднечастотные слова, а также устойчивые словосочетания встретившиеся в тексте.

Часто в учебной литературе встречаются «словари терминов». В нашем пособии такой словарь отсутствует по следующим причинам:

Во-первых, за тот период, который охватывает изложенный материал терминология ИИ не только не «сложилась» («устоялась»), но и динамично изменялась. Количество словтерминов, с определениями которых согласились бы большинство ученых, исследующих и разрабатывающих системы ИИ, невелико, а их определения столь «очевидны», что выделение их в специальный раздел издания оказывается нецелесообразным.

Во-вторых, значительная часть первой главы пособия представлена почти в лексикографической форме – содержит множество определений, толкований, цитатиллюстраций, в том числе и из различных словарей.

В-третьих, составление терминологических словарей это серьезная научная работа, тем более для такой науки как информатика и ее отраслей, а наш задел и опыт для этого пока недостаточен.

В связи с этим в книгу включен лишь небольшой глоссарий.

Компонентами приложения являются: программа дисциплины «Системы искусственного интеллекта», модель компетенций дисциплины и материалы для контроля знаний. Им соответствуют подразделы с одноименными названиями.

Программа дисциплины.

Для написания программ учебных дисциплин традиционно сложились формы предусматривающие выделение таких разделов как: Организационно-методический, Содержание курса, Учебно-методические материалы по дисциплине, Материальнотехническое обеспечение дисциплины.

Модель компетенций.

Данная компонента учебного пособия, хотя и отнесена в Приложение, является важной его особенностью. Модель компетенций специалиста, который готовится по некоторой образовательной программе, является обязательной составной частью ФГОС. В связи с этим при разработке программ дисциплин фактически необходимо построить некоторую проекцию компетенций определенных в ФГОС на содержание материала, который предстоит освоить студенту. Компетентностная модель дает ответ на вопрос: «Как данная дисциплина способствует приобретению будущим специалистом установленных в ФГОС компетенций?»

Материалы для контроля знаний.

В этом подразделе учебного пособия приведены тестовые задания для студентов, которые могут использоваться ими как для самоконтроля (в этом случае методически они аналогичны вопросам, которые приведены в конце каждого параграфа глав пособия) или самоподготовки, например, к экзамену, так и для текущего и финального контроля знаний студентов преподавателем в форме «рубежного контроля» или экзамена.

Глава 1. Искусственный интеллект как научное направление Глава 1. «Искусственный интеллект как научное направление» разделена на три подраздела (параграфа), им соответствуют темы:

Тема 1.1. Что такое Искусственный интеллект?

Тема 1.2. Область Искусственного интеллекта.

Тема 1.3. Антология Искусственного интеллекта.

Каждая из тем может быть раскрыта в одной или нескольких лекциях. В первой теме (лекции 1-2) сначала на основе нескольких исторических и современных словарей анализируются слова «Искусственный» и «Интеллект»; затем рассматривается метафора «Искусственный интеллект» на основе экспериментальных наблюдений; далее анализируются различные определения, толкования, ассоциации и сравнения;

рассматриваются цели и возможности Искусственного интеллекта и в завершении анализируются возражения против Искусственного интеллекта.

Во второй теме (лекция 3) рассматривается структура и история формирования области исследований и разработок, которая сегодня относится к искусственному интеллекту.

Выделяются следующие этапы: эвристические программы, интегральные роботы, экспертные системы, нейронные сети, нечеткая логика, эволюционный подход. В заключении рассматриваются тенденции дальнейшего развития области ИИ.

В третьей теме (лекции 4-6) Искусственный интеллект рассматриваются как новая информационная технология, связь методов ИИ с психологией и подробно представляется структура всей области ИИ.

В материалах главы имеются ссылки на значительные лексикографические источники — словари и энциклопедии, а также на работы следующих ученых:

М.М.Бенерджи, В.М. Глушков, В.В. Девятков, Л.А Заде, К.Е. Левитин, А.Н Леонтьев, Н. Нильсон, Э.В. Попов, Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов, А.М. Прохоров, С. Роуз, О.К.

Тихомиров, П. Уинстон, Л. Фогель, А. Оуэнс, М. Уолш, Э.Ф. Хант, А. Эндрю, G.Edelma., D.O.

Hebb, B.Kosko, A.Newell, M.A. Simon, R.Penrose, S.Russell, P. Norvig, J.R. Searle, B.Widrow.

1.1. ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?

Слова «Искусственный» и «Интеллект»

Проведем небольшой лексикографический анализ, выделенных нами слов, в котором рассмотрим их словарные определения. Одно из ранних упоминаний слова ИСКУССТВО в русском языке относится к XVI–XVII вв. В словаре Русского языка XI–XVII вв. приводится следующая словарная статья с текстовыми примерами его употребления [СЛРЯ, 1979. Т.6, с.266] 1:

ИСКУССТВО, с.

1. Умение, знание, искусство. Како не зримъ прилежно мысленнымъ своимъ окомъ древняго дракона, врага нашего бодрого, и никогда же спящаго, и множаишими л#ты искуство злобы имущаго? Курб. Пис., 387. XVII в. XVI в. 4 ч бомбардировъ, немецкой породы, которые бы им#ли въ своей наук# и въ воинскихъ д#л#хъ доброе и свид#телствованное искуство. ДАИ XII, 383. 1695 г.

2. Опыт; способ к узнаванию чего-л., эксперимент. Искусством бо сие разум#хомъ. М. Гр.I, 300.

XVI—XVII вв. XVI в. Т#мъ искусствомъ опознаваемъ. Травник Любч., 407. XVII в. 1534 г.

В первом толковом словаре русского языка – «Словаре Академии Российской»

(1789–1794 г.) даются такие определения [САР, 2001.Том 3, стлб. 1108] 2:

Изкуство, 1) Знанёе, св#денёе, способность д#лать что согласно съ правилами. Для отправленёя должности посланника требуется великое изкуство въ политик#. 2) Наука, знанёе упражненёемъ приобр#тенное. Стихотворство есть изкуство писать стихи. Военное изкуство. 3) Тоже что ИЗКУСЪ въ 1 знам. Ежедневное изкуство научаетъ.

Изкуственный, Изкуствомъ произведенный, сд#ланный. Противуполагается слову естественный, природою устроенный.

ИСКУССТВЕННЫЙ является слово делать (вариант — сделанный), а попытка определить его приводит к следующим словарным примерам:

В приводимых словарных статьях есть ссылки на источники в виде их сокращенных наименований: Курб.

Пис., ДАЙ XII, М. Гр. I, Травник Любч. Полное описание наименования источника можно найти в нашей работе «Электронный указатель источников Рукописной древнерусской картотеки и Словаря русского языка XI–XVII вв.» [Филиппович, 2002а].

Словарь Академии Российской 1789–1794 гг. в настоящее время переиздается Московским гуманитарным институтом им. Е.Р.Дашковой. Авторы настоящего пособия принимают в этой работе непосредственное участие. О переиздании более подробно написано во вступительной статье к первому тому [САР, 2001.Т. 1.

С. 7–10].

Д#ЛАЮ, ешь, сд#лалъ, сд#лаю, д#лать, д#лывать, сд#лать. гл. д. 1) Творю; даю изв#стной видъ какой либо вещи: и въ семъ смысл# говорится о вс#хъ художественныхъ произведенёяхъ. Д#лать посуду, столы, стулья. 2) Относительно къ произведенёяхъ ума значитъ: сочиняю, слагаю, пишу. Д#лать стихи. Д#латъ разсужденёе прим#чанёя на что.

Д#лать пополненёя къ чему В самом известном толковом словаре — «Толковом словаре живаго Великорусскаго языка» В.Даля (1881 г.) слово ИСКУСТВЕНЫЙ определяется как «съ искуствомъ сд#ланный; но вообще || сд#ланный руками челов#ка, неприродный или несозданный, д#ланный» [Даль, 1989].

С.И.Ожегова, Н.Ю.Шведовой (23 издание 1992 г.) слово ИСКУССТВЕННЫЙ в первом его значении это — «Не природный, сделанный наподобие подлинного» [Ожегов, 1992].

Как свидетельствует Г.С.: «В Институте русского языка АН СССР ведется картотека «Словаря современного русского литературного языка» 3. В ней фиксируются первые появления в произведениях литературы тех или иных слов, т. е. момент получения этими словами «литературного гражданства». Согласно этой картотеке, слово «интеллект», пришедшее к нам из французского или немецкого языка, впервые было использовано Н.В.Гоголем. И использовано для обозначения способности к познанию, постижению чего-либо» [Левитин, 1991. С.23].

В словаре В.Даля слова ИНТЕЛЛЕКТ нет, но есть слово ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЙ, которое определяется как «духовный, умственый, разумный, пртвпл. [Противоположный] вещественый, плотской, т#лесный, чувственый».

Современное толкование слова ИНТЕЛЛЕКТ существенно не изменилось. Так в словаре С.И.Ожегова, Н.Ю.Шведовой оно определяется как синоним слова УМ в значении (1) — «Способность человека мыслить, основа сознательной, разумной жизни», или «мыслительная способность, умственное начало у человека», а прилагательное ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ как — «умственный, духовный; с высоко развитым интеллектом».

В «Советском энциклопедическом словаре» (1980 г.) и его электронных версиях интересующая нас словарная статья имеет следующий вид:

ИНТЕЛЛЕКТ (от лат. intellectus — познание, понимание, рассудок), способность мышления, рационального познания. Латинский перевод древнегреческого понятия нус ("ум"), тождественный ему по смыслу [СЭС, 1980].

В итоге нашего анализа получаем, что самое простое определение, которое можно дать тому, что в своем названии будет содержать слова «Искусственный» и «Интеллект» это Возможно Г.С.Поспелов имел ввиду картотеку, находящуюся в Институте лингвистических исследований РАН в Санкт-Петербурге.

— сделанный человеком по подобию своего ума (своей способности мыслить). Очевидно, что таким образом полученное определение не является ответом на вопрос — Что такое «Искусственный интеллект»? Вместе с тем оно вносит некоторую ясность в наше понимание и может являться отправной точкой дальнейших рассуждений.

Метафора «Искусственный интеллект»

Обратим внимание на два аспекта рассмотренных нами определений слов

ИСКУССТВЕННЫЙ и ИНТЕЛЛЕКТ.

Во-первых, определения обоих слов содержат некоторые прямые или косвенные противопоставления. Так в определениях Словаря В.Даля: ИСКУССТВЕННЫЙ — это ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ — противопоставляется Во-вторых, оба слова, объединенные вместе, также образуют противопоставление.

Так в определениях Словаря С.И.Ожегова, Н.Ю.Шведовой: ИСКУССТВЕННЫЙ — это «Не природный», т.е. не естественный, не натуральный (см. там же слово ПРИРОДНЫЙ);

ИНТЕЛЛЕКТ — «мыслительная способность», т.е. «природная (=естественная) одаренность» мыслить (см. там же слово СПОСОБНОСТЬ).

Анализ сочетания слов ИСКУССТВЕННЫЙ и ИНТЕЛЛЕКТ в названии чего-то, что мы хотим определить, показывает, что отмеченные выше противопоставления сохраняются.

противопоставлением, и звучит как — неестественная естественность или искусственная естественность. Языковые выражения такого типа называются стилистическими фигурами (речевыми оборотами). В данном случае мы имеем словосочетание, которое получило название оксиморон (от греч oxymoron, букв. остроумноглупое) — сочетание противоположных по значению слов, аналогично — живой труп, горячий снег и т.п.

Рассмотрим еще один аспект сочетания слов ИСКУССТВЕННЫЙ и ИНТЕЛЛЕКТ.

предполагает наличие некоторого предмета, «сделанного руками человека». Аналогичное предположение по умолчанию следует сделать и для определения слова ИНТЕЛЛЕКТ, как способности человека, воплощаемой частью его тела, мозгом. Соединение слов ИСКУССТВЕННЫЙ и ИНТЕЛЛЕКТ приводит к наделению этого предмета мыслительными способностями человека, переносу на него свойств его интеллекта (ума) и мозга — той части тела, которая является носителем ума. Из этих рассуждений следует, что словосочетание ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ можно использовать для называния предмета, который обладал бы свойствами схожих с ним предметов — мыслительной способности человека и его мозга. Такой способ выражения в языке получил название метафора (от греч. Metaphora — перенос) — перенесение свойств одного предмета (явления) на другой на основании некоторого общего признака.

В связи с таким пониманием ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА уместным является привести рассуждения К.Е.Левитина и Д.А.Поспелова из параграфа «Что такое «Искусственный интеллект»? книги «Будущее искусственного интеллекта» [Левитин, 1991.

С.5–6].

Мы живем в мире языковых метафор, но лишь сравнительно недавно они стали предметом тщательного изучения. Оказалось, что наше мышление и наше поведение во многом определяются теми метафорами, которые мы принимаем. Правда, как правило, мы совершенно не замечаем этого влияния и ищем причины не там, где они находятся.

Если, например, метафора «умный компьютер», столь часто встречающаяся в прессе, оказывается принятой, то вполне уместными становятся утверждения типа:

«компьютер принял решение», «компьютер решил задачу» или даже «компьютер сочинил стихи». Конечно, для специалистов метафоричность всех этих утверждений очевидна, ибо сам по себе компьютер ничего этого сделать не мог, он просто выполнял вложенную в его память программу, написанную человеком.

Но для людей, не слишком близко сталкивающихся с вычислительными машинами, метафоры такого типа вскоре становятся совсем не метафорами, а истинными утверждениями, понимаемыми буквально. Компьютер начинает представляться им чем-то вроде живого существа, на него переносятся все те требования и морально-этические нормы, которые ранее относились к человеку.

Впрочем, стремление к очеловечиванию компьютера наблюдается и среди специалистов. Многие опытные программисты не на шутку обижаются на свои программы, подозревают, что компьютер из-за каких-то злобных побуждений дает сбои, впадают в отчаяние от полной неспособности понять, «что вытворяет этот ящик».

Памятная дискуссия на тему: «Может ли вычислительная машина мыслить?» — яркое свидетельство влияния метафор на наше сознание.

Каких только метафор, связанных с вычислительными машинами, не было использовано. Тут и «электронный мозг», и «интеллектуальная машина», и «мыслящее устройство» и многое другое. За этими метафорами скрывались реальные успехи — создание программ, реализуемых на вычислительных машинах, которые имитировали многие виды человеческой деятельности, традиционно считавшиеся интеллектуальными, ибо они выделяли человека из окружающего мира, делая его «венцом природы» (вот еще одна метафора, принятие которой во многом объясняет не только позитивные, но и негативные стороны поведения человека).

Но для неспециалистов в тени оставалось то, что для создателей программ было очевидным. В упомянутые программы вкладывался естественный интеллект программистов, а машины лишь осуществляли эти программы в получаемых результатах. Другими словами, имитация некоторой творческой деятельности вовсе не означала, что в электронных цепях вычислительной машины протекают такие же процессы, как в мозгу человека.

вычислительных машинах, или доступных роботам, одна оказалась наиболее устойчивой.

Появившись в конце 60-х годов, она вскоре стала названием целого направления научных исследований, бурное развитие которых в последующие двадцать лет привлекло внимание широкой общественности. В 1969 г. в Вашингтоне состоялась I Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту. Она и узаконила в своем названии интересующую нас метафору — «искусственный интеллект».

Эта метафора оказалась для советской науки весьма неудачной. Если у англоязычного мира выражение computer science 4 не порождает особых побочных эмоций, то русская калька «искусственный интеллект» тут же вызывает по ассоциации родственные:

«искусственная почка» или «искусственное сердце». Именно это обстоятельство сыграло известную отрицательную роль в развитии исследований в нашей стране. Многие ученые, особенно математики, не приняв столь претенциозно звучащей метафоры, отвергли и само новое направление исследований. И пока научный мир в других странах активно развивал многообещающее направление, в нашей стране подобные работы развивались намного медленнее, вызывая отставание наших исследователей от мирового уровня. Вот какова может быть цена метафоры!

Близкие рассуждения можно отметить и у Г.С.Поспелова [Г.Поспелов, 1988]:

…к сожалению, очень часто на вычислительную технику распространяются идеи антропоморфизма. Мы постоянно сталкиваемся с выражениями: “машина приняла решение”, “машина сформировала план”, “машина распознает ситуации или образы”, “машины управляют сложными организационными техническими процессами в условиях острого дефицита времени и в стрессовых для человека условиях”, “машина играет в шахматы, сочиняет музыкальные произведения” и т.д. Встречаются уже Cловосочетание «Искусственный Интеллект» является прямым переводом с английского «Artificial Intelligence». В связи с этим, нельзя не отметить «метафоричность» ошибки Д.А.Поспелова.

совершенно нелепые представления об “умных”, “думающих” машинах в буквальном Что же происходит в действительности?

Возьмём для примера шахматы. Чем руководствуется шахматист, оценивая ситуацию и делая тот или иной ход, - прецедентами, прошлым опытом, уменьем, интуицией, догадкой, вариантным просмотром будущих шагов противника и своих – нам пока неизвестно. Одним словом, мы мало знаем о мыслительных процессах шахматиста. Но мы точно представляем, что происходит в ЭВМ, когда она «играет» в шахматы, каковы процессы поиска решений, не имеющие никакого отношения к мышлению. Ибо человек составил для неё программу-инструкцию, как выбирать тот или иной ход.

Так что в действительности в шахматы играет не машина и не программа, а человек, который сумел формализовать шахматную игру и разработать для нее программу. Именно он использовал возможности ЭВМ накапливать знания в виде машинных программ и запускать их в нужный момент времени. С этой точки зрения шахматный турнир программ, по сути, есть соревнование между математиками-программистами, создавшими шахматные программы.

Роль метафоры весьма значительна для познавательной деятельности человека. Она весьма конструктивна, ибо побуждает создателей машин и программ к генерации новых идей, акцентирует их внимание на особенностях интеллектуальной деятельности людей в различных ситуациях и условиях.

Исследования показывают, что метафора Человек и его деятельность является самой распространенной в научных, учебных и научно-популярных текстах по вычислительной технике, информатике и информационным технологиям. В качестве примера приведем результаты нашего исследования использования метафоры в компьютерных журналах [Филиппович, 2002-б].

Более чем в 360 статьях различных авторов, опубликованных в 23 «компьютерных»

журналах (таких как: Computer Week, Computer World, Hard&Soft, Internet, LAN Magazine, Mega Game, PC Magazine, PC Week, Домашний компьютер, ИнфоБизнес, КомпьюАрт, Компьютер в школе, Компьютер Пресс, Компьютерный еженедельник, КомпьюТерра, Монитор, Мир ПК, Открытые системы, Подводная лодка, Сети, Софт Маркет, СУБД), было выделено 598 разных метафор и метафорических выражений, определяющих аппаратные и программные средства вычислительной техники (ЭВМ, периферийное оборудование, комплектующие, аксессуары, программы, базы данных и др.). Из этого числа 143 (24 %) связано с той или иной характеристикой человека. В таблице 1 приведены некоторые из встретившихся метафорических моделей (переносов).

ЧЕЛОВЕК

ВОЗРАСТ ЧЕЛОВЕКА

SCANROM

ДУША ЧЕЛОВЕКА

ПРОГРАММА УПАТС

ОБЪЕДИНЕНИЯ ЛЮДЕЙ

ШРИФТЫ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ FILEMAKER PRO

ПОЛЬЗОВАТЕЛИ

СОБРАТЬЯ

ОСОБЕННОСТИ ПОВЕДЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА

КОМПЬЮТЕР, МОДЕМЫ

НАКОПИТЕЛИ

ДИСКОВОД ZIP

ПЕРИОД ЭКСПЛУАТАЦИИ ПРОГРАММЫ

МИКРОСХЕМА

"ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ"

BUILD-IT; FORM EDITOR; ОС UNIX; КОМПЬЮТЕР;

КАПРИЗНЫЙ

ЛИНИИ; ФАЙЛОВАЯ СИСТЕМА ОС UNIX

КОМПЬЮТЕР

ТОВАРИЩ ПО РАБОТЕ

ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫЙ ДИАЛОГ

"КОМПЬЮТЕРНЫЕ РАЗГОВОРЫ"

КОМПЬЮТЕР

КОПУША

СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО ПЕРЕВОДА

ЛИСТАТЬ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ И СЕРВЕР;

, ГОВОРЯЩИЕ НА РАЗНЫХ

ФОТОАППАРАТ И ПРИНТЕР

ЯЗЫКАХ

АКССЕСУАРЫ ПК

ЗНАЮЩИЕ

КОМПЬЮТЕРЫ; УТИЛИТЫ

УЖИВЧИВЧИВЫЕ

УЧЕНЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ

ОТКАЗЫВАЮЩИЙСЯ РАБОТАТЬ

КАРТРИДЖИ

УБИЙЦА

АКТИВНЫЙ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

БЕГУЩИЙ

MS WORD

БОЛЕЮЩИЙ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВИДЯЩИЙ

ПРИНТЕР

ВЫДАЮЩИЙ

КОМАНДА EXPORT ВЕРСИИ FILEMAKER PRO 4.0;

ГОВОРЯЩИЙ

СУБД FOXPRO

ИНТЕРФЕЙС; КОМПЬЮТЕР

ДРУЖЕСТВЕННЫЙ

ОС WINDOWS

ДУМАЮЩИЙ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ; УЗЕЛ RID

ДЫШАЩИЙ

СИСТЕМА SOLARIS

ЖИВУЩИЙ

ИГРА (ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ)

ЗАИКАЮЩИЙСЯ

СЕРВЕР

ЗАНЯТОЙ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ЗАТРУДНЯЮЩИЙСЯ

ВИДЕОАДАПТЕРЫ ШИНЫ PCI

ЗАХЛЕБНУВШИЙСЯ

MS WORD

ЗДОРОВЫЙ

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ЭЛЕКТРОННЫЕ

ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ

АРХИВНЫЕ СИСТЕМЫ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ИСПРАВИВШИЙСЯ

СЕТЕВОЕ ОБОРУДОВАНИЕ

ЛОМАЮЩИЙ

ГРАФИЧЕСКИЙ АДАПТЕР; НАСТОЛЬНЫЙ ПК

МУСКУЛИСТЫЙ

ТЕРМИНАЛ

НАКОПИТЕЛЬ

ПРОГРАММА ПЕРЕВОДА

ОБЛАМЫВАЮЩИЙ ЗУБЫ

КОМПИЛЯТОР TASM

ОЗНАКОМИВШИЙСЯ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ПОДДЕРЖИВАЮЩИЙ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ПОДСКАЗЫВАЮЩИЙ

ОПЕРАЦИОННАЯ СИСТЕМА

ПОЗВОЛЯЮЩИЙ

ПОМОГАЮЩИЙ

БРАУЗЕР; ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ; СЕРВЕР;

ПОНИМАЮЩИЙ

ЭВМ; ЦИФРОВОЕ УСТРОЙСТВО

ФИРМА-ПРОИЗВОДИТЕЛЬ КОМПЬЮТЕРОВ

ПРЫГАЮЩИЙ

СЕТЬ, БАТАРЕИ

РАЗУМНЫЙ

КОМПЬЮТЕР

РОДИВШИЙСЯ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

РУГАЮЩИЙСЯ

С ПЛОХОЙ ПАМЯТЬЮ

САМОСТОЯТЕЛЬНЫЙ

ПРОГРАММА STALKER; ПРОГРАММНЫЙ

СЛЕДЯЩИЙ

ПРОДУКТ; СИСТЕМА ОБРАБОТКА РЕЧИ

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

СОВЕТУЮЩИЙ

ПРОГРАММА ИНСТАЛЛЯЦИИ

СООБЩАЮЩИЙ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

СПРАШИВАЮЩИЙ

КОМПЬЮТЕР; ПК; СИСТЕМНАЯ ПЛАТА

СПЯЩИЙ

СРЫВАЮЩИЙ

ПРОГРАММА ВИРУС

СТИРАЮЩИЙ

КЛАВИАТУРА MAGNAVOX; ПРОГРАММНЫЕ

ТРЕБУЮЩИЙ

ПРОДУКТЫ POINTCAST И PATROL |2|

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

УБЕЖДАЕМЫЙ

СИСТЕМА МАШИННОГО ПЕРЕВОДА

УЗНАЮЩИЙ

КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА; ОПЕРАЦИОННАЯ

УМЕЮЩИЙ

СИСТЕМА LINUX

MS INTERNET EXPLORER; ПРОГРАММНЫЙ

УМИРАЮЩИЙ

ПРОДУКТ

СЕРВЕР ПЕЧАТИ

КОМПЬЮТЕР

УСТАЮЩИЙ

ЧИТАЮЩИЙ

WINDOWS 98; ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

… ЧУВСТВУЮЩИЙ СЕБЯ

ПРОГРАММЫ

ЮТЯЩИЙСЯ

ПОЛОЖЕНИЕ В ОБЩЕСТВЕ, РОД ЗАНЯТИЙ,

ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ЧЕЛОВЕКА

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

АДВОКАТ

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ДИСКОВОД CD-RW И НАКОПИТЕЛЬ DVD-RAM

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

ВЗЛОМЩИК

КОМПЬЮТЕР

ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ BORLAND

ГЕГЕМОН

СИСТЕМНАЯ ОБОЛОЧКА

ПРИНТЕР

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

МАСТЕР

УСТРОЙСТВО ЗАПИСИ НА НОСИТЕЛИ

МОГИЛЬЩИК

ИНФОРМАЦИИ

НАКОПИТЕЛЬ

СЕРВЕР NETWARE

ОТПРАВИТЕЛЬ ПАКЕТОВ

PAGEMAKER

ПУТЕШЕСТВЕННИКИ

ПРОГРАММА РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ

МИНИКОМПЬЮТЕР; МОДЕМ; ПРОГРАММНЫЙ

СЕКРЕТАРЬ

ПРОЦЕСС

ПРОГРАММНЫЙ ПРОДУКТ

СБОРЩИК МУСОРА

ТАЙМЕР

СТОРОЖ

КОМПЬЮТЕР

ФОКУСНИК

КОМПЬЮТЕР

ЧЕРНОРАБОЧИЙ

ТЕЛО ЧЕЛОВЕКА

ПРОГРАММНЫЙ КОД

ЗАДНЯЯ СТОРОНА ПК

УМ ЧЕЛОВЕКА

НЕПОЛАДКИ

ИНТЕРНЕТ

МОЗГ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ

ИНТЕРНЕТ

ОБМЕН МЫСЛЯМИ

ИСПОЛЬЗОВАТЬ CYBERLINK INTERFACE

ПРОГРАММОУПРАВЛЯЕМЫЙ

Определения, толкования, ассоциации и сравнения Искусственного интеллекта Метафоры возникают тогда, когда нам нужно вызвать ассоциации, позволяющие представить то, что скрывается за нашими словами. Люди обладают своим индивидуальным опытом, своим истолкованием мира и своих действий в нем, всего того, что видят и слышат.

Ассоциации, вызываемые в них теми или иными словами-метафорами различны. Всегда возможны оттенки мнений, разница в суждениях и толкованиях, несхожесть в определениях.

Словарные определения Рассмотрим сначала такие определения ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, которые нормируются различными словарями.

В русских словарях, изданных до 1970 года, это словосочетание не приводится ни в качестве заголовочного слова, ни в качестве устойчивого словосочетания в каких-либо других словарных статьях.

Видимо первое нормированное определение того, что есть ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, появилось в 1980 году в Советском энциклопедическом словаре [СЭС, 1980]:

«Искусственный интеллект», условное обозначение кибернетических систем, моделирующих некоторые стороны интеллектуальной деятельности человека — логическое, аналитическое мышление.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ приводится в словарной статье с заголовочным словом ИСКУССТВЕННЫЙ, начиная только с 23-ого издания 1992 года [ТСРЯ, 1992]. Там дается такое определение:

Искусственный интеллект — раздел информатики, разрабатывающий методы моделирования отдельных функций творческой деятельности человека.

В научно-справочных изданиях определение Искусственного интеллекта появилось в 1979 году в Словаре по кибернетике под редакцией академика В.М.Глушкова, и в нем дано такое определение [СК, 1979]:

Искусственный интеллект (лат. Intellectus — разум, рассудок) — 1) Искусственная жизнедеятельности. 2) Направление научных исследований, сопровождающих и обусловливающих создание систем И.и., построенных на базе средств вычислительной техники и предназначенных для восприятия, обработки и хранения информации, а также формирования решений по целесообразному поведению в ситуациях, моделирующих состояние мира природы и общества. Исследования в области И.и. находятся на стыке психологии, лингвистики, философии, социологии, математики и вычислительной техники.

В переводных англо-русских словарях определение Искусственного интеллекта появилось в издании 1978 года Терминологического толкового словаря фирмы IBM «Вычислительная техника и обработка данных» [ТТС IBM, 1971] (Data processing glossary. C20IBM August, 1971). Под позицией 120 там значилось:

artificial intelligence — искусственный интеллект. Способность устройства выполнять функции, присущие человеческому интеллекту, такие, как рассуждение, обучение, самоусовершенствование. Термин относится к самообучению машин.

Приведем еще одно определение из англо-русского словаря по лингвистике и семиотике под редакцией А.Н.Баранова и Д.О.Добровольского 1996 года [АРСЛС, 1996], которое дополняет общую картину нормированных определений:

artificial intelligence искусственный интеллект. Научное направление, в рамках которого разрабатываются теоретические и практические принципы компьютерного моделирования интеллектуальных способностей человека, в том числе способности к пониманию естественно-языковых выражений и их синтезу.

Интересно сравнить несколько попыток толкования искусственного интеллекта, сделанных теми учеными, которые стояли у истоков этого научного направления. Приведем подробно рассуждения об искусственном интеллекте А.Эндрю автора книги «Искусственный интеллект» [Эндрю, 1985]. В них сделана попытка толкования через объяснения понятий ИНТЕЛЛЕКТ и МАШИНА.

В области исследований, называемой искусственным интеллектом, изучаются способы создания вычислительных машин, обладающих «интеллектуальным» поведением.

Чтобы лучше понять сущность таких исследований, необходимо, прежде всего, разобраться в смысле самого понятия интеллект и вытекающего отсюда понятия интеллектуального поведения.

Необходимо сказать и о том, что может подразумеваться под словом машина в современном понимании, хотя этот вопрос несравненно более простой, чем попытка определить интеллект. По существу, последний так и не получил достаточно удовлетворительного объективного определения. Поэтому, хотя мы еще коснемся в дальнейшем данного вопроса, в конечном счете, нам придется вернуться к нашему интуитивному представлению об интеллекте, но дополненному и расширенному на основании результатов тех исследований, которые по сложившейся традиции принято относить к области искусственного интеллекта.

В данном контексте слово машина обычно означает некоторую программу, реализуемую на универсальной вычислительной машине. В некоторых случаях строились электронные устройства специального назначения, но по своей сущности они аналогичны вычислительным машинам. Такие «машины» по своим свойствам и виду совершенно не похожи на грубые и мощные машины, характерные для первой промышленной революции.

Однако в последние годы наблюдается определенная тенденция, направленная на создание все более сильных («мускулистых») машин искусственного интеллекта. В одном из разделов искусственного интеллекта, называемом роботикой 5, рассматриваются вопросы использования интеллектуальных машин для манипулирования предметами в реальном мире.

Психологи обычно с большой осторожностью подходят к вопросу об определении понятия интеллекта. Как заметил один из них, единственное непротиворечивое определение состоит в следующем: «Интеллект — это то, что оценивается в интеллектуальных тестах».

Некоторые исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, пошли именно по этому пути, составив программы для решения задач типа тех, которые предлагаются в тестах по проверке уровня интеллектуальности.

Однако предпочтительнее было бы иметь более общее определение. Интеллект иногда определяют как способность правильно реагировать на новую ситуацию. С таким определением хорошо согласуются и результаты некоторых экспериментов по оценке «уровня интеллектуальности» животных. Предположим, что обезьяна находится в комнате, где с потолка свисает гроздь бананов; однако они расположены слишком высоко, чтобы обезьяна могла их достать с пола. Но в комнате имеется коробка, подставив которую под бананы и взобравшись на нее, обезьяна могла бы дотянуться до лакомства. Если обезьяна действительно проделывает эту операцию и срывает гроздь бананов, то тем самым она проявляет способность думать, т. е. интеллект. Перед обезьяной ставили и более сложную задачу: используя палку или, соединяя две палки вместе, она должна была «выудить»

фрукты с большого расстояния.

Тип «интеллекта», проявляющийся в подобных опытах, близок к нашему интуитивному определению этого понятия, однако такое определение не вполне объективно.

В настоящее время это направление ИИ обычно называется робототехникой.

Чтобы установить, что данная ситуация является «новой» в точном смысле слова, необходимо субъективное суждение. Например, перед карманным калькулятором поставлена задача перемножить два числа; если эти числа велики и не относятся к хорошо известным числам типа приближенного значения числа «пи» или числа дюймов в миле, то вполне возможно, что такая задача будет совершенно новой для калькулятора, ибо он никогда прежде не сталкивался с перемножением таких чисел. Тем не менее, нам обычно не приходит в голову считать его «разумным» на том основании, что он правильно реагирует в новой ситуации. «Новизна» этой ситуации совсем иная, чем в случае обезьяны и бананов, но это отличие трудно сформулировать точно.

Попытка определить понятие «интеллект» равносильна попытке дать определение мышлению при ответе на вопрос «могут ли машины мыслить?». Можно сказать, что сама проблема искусственного интеллекта и есть не что иное, как попытка ответить на этот вопрос. То обстоятельство, что сегодня мы вряд ли могли бы рассматривать микрокалькулятор как «интеллектуальное» или «мыслящее» устройство, свидетельствует именно о том, что любая попытка создать интеллектуальную или думающую машину автоматически подразумевает самоотрицание. Сам факт, что машина обладает некоторым типом поведения, заставляет людей говорить: «Это не то, что мы подразумеваем под мышлением, ибо мы понимаем, как машина может это делать». Пока разработка искусственного интеллекта не достигнет своей высшей цели — дублирования каждого аспекта человеческого интеллекта (что, по-видимому, неосуществимо в обозримом будущем), ему обязательно будет присуще такое самоотрицание. Как обречена на провал попытка человека дойти до места, где «начинается» радуга, так и маловероятно достижение этой цели при создании искусственного интеллекта. Впрочем, поиски будут небесплодны — они обогатят нас новыми знаниями. Несколько поколений назад люди, несомненно, сочли бы карманный калькулятор «интеллектуальным», а сегодня для такой оценки от машины требуется гораздо большее.

Поэтому искусственный интеллект — это область исследований, направленных на то, чтобы заставить машины выполнять функции, которые в настоящее время для них слишком трудны, и особенно такие функции, которые способны выполнять люди. Слова «в настоящее время... трудны» говорят о том, что подобное определение должно быть «скользящим», т. е. меняться со временем, точно так же как изменяется наше представление о «думающей машине» по мере развития техники. Поскольку эта проблема искусственного интеллекта, по существу, беспредельна и она привлекла к себе многих способных людей, ее по праву считают «передним краем» разработок в области вычислительной техники.

Приведем еще три толкования, которые подчеркивают некоторые теоретические и практические особенности Искусственного интеллекта.

«Искусственный интеллект — это наука о концепциях, позволяющих вычислительным машинам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными. Центральные задачи искусственного интеллекта состоят в том, чтобы сделать вычислительные машины более полезными и понять принципы, лежащие в основе интеллекта. У нас нет горячего желания копировать человеческий интеллект, как нет и предубеждений против применения методов, которые, по-видимому, используются в интеллекте человека. Общий результат состоит в формировании общей точки зрения, которая привносит новую методологию и ведет к созданию новых теорий. Иначе говоря, методология, используемая, чтобы сделать разумные машины, может быть, видимо, применена и для того, чтобы сделать разумнее самих людей». [Уинстон, «Искусственный интеллект ставит перед собой серьезную задачу построения теории интеллекта, базирующейся на обработке информации. Если бы такую теорию интеллекта можно было создать, то с ее помощью можно было бы направленно вести разработку интеллектуальных машин. Кроме того, можно было бы прояснить детали интеллектуального поведения, проявляющиеся у людей и животных». [Нильсон, 1985].

«Какова цель искусственного разума? По нашему мнению, эта цель состоит в создании таких программ для вычислительных машин, поведение которых мы бы назвали «разумным», если бы обнаружили его у людей» [Э. Фейгенбаум, Дж. Фельдман].

Приведенное ранее определение слова ИНТЕЛЛЕКТ и его научные толкования хорошо усвоены носителями русского языка, об этом свидетельствуют и исследования. В качестве примера приведем содержание словарной статьи из «Русского ассоциативного словаря», полученного в результате обработки данных массового ассоциативного эксперимента [РАС, 1994]:

ИНТЕЛЛЕКТ: ум 17; высокий 10; низкий 7; развитый 4; IQ, умный, хороший 3; высший, глубокий, мозг, на нуле, умственный 2; большой, вежливый, взлет, всестороннее развитие человека, голова, зануда, звезды, и разум, иметь, интеллигент, интересный, карандаш, коэффициент, круто соображать, мало, мощный, начальник, не нужен, небольшой, нулевой, общение, очень невысокий, повышенный, представление, развиваться, развит, разум, сильный, среднее, средний, странный, тест, тормоз, у меня, упал, учеба, ученый, хорошо, шахматы, Заголовочное слово ИНТЕЛЛЕКТ в эксперименте являлось словом-стимулом, слова, включенные в словарную статью — это слова-реакции испытуемых, а числа, приведенные после слов-реакций — частоты их ответов. Как видно из словарной статьи наиболее частой реакцией является почти прямой перевод древнегреческого понятия УМ.

В тоже время слово ИНТЕЛЛЕКТ испытуемые связывали и с другими словами – стимулами, т.е. оно оказывалось неоднократно и словом –реакцией.

ИНТЕЛЛЕКТ 9 искусственный; 6 повышенный; 2 высокий, развитой, разум, ум;1 высший, дворник, диалект, доцент, живой, знать, интеллигент, использовать, кругозор, культура, малый, мышление, наука, обучение, огромный, природный, разумница, самый, специалист, спор, талант, узкий, уровень, чистый, шахматы, шашки, широчайший В специально проводимом нами ассоциативном эксперименте, посвященном изучению знаний студентов терминов информатики и вычислительной техники были получены следующие результаты [Филиппович, 2002-в]:

Слово-стимул — ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Слова-реакции — компьютер 6; AI, мозг, процессор 3; будущее, робот, ЭС 2; LISP, NLM, PC, автопилот, выражение, думает, интеллект, Каспаров, наука, не создан, Нейман, новая раса, проблемная область деятельности, программа, профессор, разработан, системы ИИ, системы, терминатор, утопия, ЭВМ, экспертиза, экспертная система 1.

Существующее множество различных определений искусственного интеллекта как объекта можно обобщить и свести к четырем типам, представленным в табл.1. Определения в верхней строке связаны с мыслительными процессами и рассуждениями, в нижней — с поведением. Формулировки слева определяют ИИ с точки зрения реализации человеческого мозга (бионическое направление), а те, что справа относятся к идеальному понятию интеллекта, которое связывают с рациональностью (информационный подход). Исторически, развивались все четыре подхода.

Системы, которые думают как люди. Системы, которые думают рационально.

Системы, которые действуют как люди. Системы, которые действуют рационально.

Действовать по-человечески: Тест Тьюринга. Тест, предложенный Аланом Тьюрингом в 1950 г., был одной из первых попыток определить ИИ. Тьюринг определил интеллектуальное поведение как способность достигать исполнения на человеческом уровне всех познавательных задач, достаточных, чтобы обмануть тестирующего. Грубо говоря, тест, который он предложил, заключается в том, что компьютер должен опрашиваться человеком через телетайп. Если тестирующий не может сказать компьютер это или человек, то компьютер можно считать интеллектуальным. Для создания такого компьютера сегодня нужно над многим поработать. Компьютер должен обладать следующими компонентами:

• естественным языковым процессором для успешного общения на некотором • базой знаний для хранения информации, полученной перед или в течение опроса;

• автоматическим пониманием, чтобы использовать полученную информацию для ответов на вопросы и получения новых выводов;

• машинным обучением, чтобы приспосабливаться к новым обстоятельствам, обнаруживать и экстраполировать новые объекты (модели).

Тест Тьюринга умышленно исключает прямое физическое взаимодействие между тестирующим и компьютером, поскольку физическое моделирование человека необязательно для интеллекта. Тем не менее, так называемый общий Тест Тьюринга включает видео сигнал, чтобы тестирующий мог проверить способность ИИ воспринимать наглядную информацию и механизм передачи компьютеру физических объектов "через люк". Для того чтобы удовлетворить общему Тесту Тьюринга, компьютеру дополнительно нужно иметь:

• машинное зрение, чтобы воспринимать объекты;

• робототехнику, чтобы перемещать их.

Думать по-человечески: познавательная (когнитивная) модель. Чтобы говорить о том, что программа может думать как человек, необходимо знать, как он на самом деле это делает, нужно проникнуть в суть работы человеческого сознания. Есть два основных пути, чтобы сделать это: через интроспекцию (попытаться фиксировать собственные мысли в порядке их следования) или через проведение психологического эксперимента.

Как только появится достаточно точная теория интеллекта и организации его познавательных функций, станет возможным ее реализация с помощью компьютерной программы. Информационные технологии могут служить эффективным инструментом для проверки гипотез или подтверждения их истинности. Например, если вход и выход программы сопоставить человеческому поведению, то это подтвердит, что некоторые программные механизмы могут также действовать среди людей. Newell и Simon, разработавшие в 1961 GPS (Общий Решатель Задач) [Хант, 1978], были заняты сравнением особенностей понимания и решения проблем программой и человеком. Это отличается от других исследований того времени [Russell, I994], которые имели дело с выводом правильных ответов независимо от того, как их получает человек.

В настоящее время большой вклад в развитие когнитивных моделей вносят такие науки как семиотика, лингвистика и психофизиология. Значительные успехи в области компьютерных технологий привели к появлению междисциплинарной области когнитивной психологии, которая сводит вместе компьютерные модели ИИ и экспериментальные методы психологии, пытаться создать точную и тестируемую теорию работы человеческого мозга.

Последние тенденции и новейшие разработки в области когнитивных моделей и теории познания оказали влияние на выделение этой области исследования в новую научную дисциплину, получившую название «когнитивная наука» или «когнитология».

Думать рационально: законы мышления. Греческий философ Аристотель был одним из первых, попытавшимся определить "правильное мышление" как неопровержимые процессы мышления. Его знаменитые силлогизмы демонстрируют примеры структур аргументов, которые всегда делают правильные выводы при корректно заданных предпосылках. Например, "Сократ — человек; все люди смертны: следовательно Сократ смертен".

Есть два основных препятствия в этом направлении. Во-первых, неформальное знание не так легко представить в формальной форме, требуемой логической нотацией, особенно, когда знание определенно менее чем на 100%. Для преодоления этого ограничения были разработаны специальные математические аппараты многозначных и модальных логик; теорий возможности, доверия, уверенности и т.д. Во-вторых, есть большое различие между решением задачи "в принципе" и реализацией ее на практике. Даже проблемы с несколькими дюжинами фактов могут исчерпать все вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет механизма, определяющего правильную последовательность шагов. Хотя оба этих препятствия относятся к любой попытке сформировать вычислительные рассуждающие системы, они впервые появились в логике, где мощность представляющих и рассуждающих систем отчетливо выражена и довольно хорошо понятна.

Действовать рационально: рациональный агент. В рамках этого направления ИИ рассматривается как создание и исследование рациональных агентов, под которым подразумевается программа или робот, которые воспринимают информацию и выполняют определенные действия. Действовать рационально предполагает оптимальное достижение заданной цели при имеющихся или заданных ограничениях.

Из "Законов мышления" Аристотеля следует, что единственный путь действовать рационально — это делать правильные логические выводы о том, что данное действие достигнет заданной цели, а затем действовать. Однако, такой подход не всегда возможен, т.к.

существуют ситуации, где нет доказуемо правильной операции, которую нужно сделать.

Есть также способы действовать рационально, которые не включают логический вывод. Например, выдергивание руки из горячей печи: рефлекторное действие более успешно, чем медленное действие, выполненное после тщательного рассуждения.

Цели и возможности Искусственного интеллекта Попытка заставить машины действовать как можно более «разумно» (что бы под этим ни подразумевалось) привлекательна сама по себе, и как часто бывает, увлекаясь, многие исследователи, работающие в этой области, не делают серьезных попыток мотивировать свою деятельность. Однако, из приведенных выше толкований следует, что в исследованиях по искусственному интеллекту все-таки можно выделить следующие основные цели.

Одна из них, ее часто называют информационной, или эвристической, или прагматической, состоит в создании программ для вычислительных машин, с помощью которых удалось бы автоматизировать такие виды человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными. При этом, как будут построены эти программы, насколько близки или далеки будут те способы, которыми они достигают поставленной цели по сравнению с человеческими способами, абсолютно не важно. Имеет значение лишь конечный результат, его совпадение с тем, который получает человек при решении той же задачи.

Некоторые работы по искусственному интеллекту были начаты с заявления, что цель этих работ заключается в выяснении процессов, связанных с мышлением человека, путем их моделирования в программах для вычислительной машины. Некоторые энтузиасты даже утверждали, что ни один истинный психолог не приступит к работе без создания такого рода моделей. В качестве примера можно привести исследования Ньюэлла, Шоу и Саймона по созданию универсального решателя задач, которые были направлены на моделирование поведения испытуемых, решающих те или иные задачи.

Вторая цель — ее принято называть бионической — состоит в использовании программ искусственного интеллекта для объяснения умственной деятельности человека во время решения им тех или иных задач. В этом случае программы должны моделировать сам процесс получения результата человеком, помогать постигать эти процессы.

Даже в том случае, когда создание программы не является попыткой смоделировать экспериментально наблюдаемое поведение человека, сама поставленная цель — построить «интеллект»— предполагает моделирование действий человека на некотором уровне, а следовательно, и возможность более глубокого понимания естественного интеллекта.

Эти две цели соответствуют и двум ветвям исследований. Одна из них объединяет специалистов, считающих, что машинные способы решения интеллектуальных задач, требующих участия человека, должны строиться без строгой оглядки на него. Знания о том, как человек решает те или иные задачи, могут использоваться при составлении машинных программ, но только в том случае, когда они достаточно эффективны и строго описаны.

Специалистами, исповедующими бионическую точку зрения, считается, что для достижения каких-либо успехов в области воспроизведения интеллектуальной деятельности необходимо создать техническими средствами сам субстрат, в котором развертываются психические процессы — человеческий мозг. Основой этого могут быть исследования того, как протекают процессы его функционирования на физиологическом, биохимическом или даже генном уровне. Поэтому «бионически мыслящие» ученые в отличие от своих «информационно ориентированных» коллег уповают не на современные вычислительные машины, а на специально конструируемые сети искусственных нейронов и другие аналоги конструкций, присущих нервной системе человека.

Хотя эти направления и различаются по целям, преследуемым их сторонниками, нужно отметить и их взаимовлияние.

В некоторых программах искусственного интеллекта используются принципы, явно не соответствующие способам, к которым прибегает человек для достижения подобного результата. Например, все существующие хорошие программы для игры в шахматы, по общему мнению, не копируют методов анализа партии, которым пользуются шахматисты.

Но даже в этом случае изучение методов решения проблем, необходимое для создания программы, может косвенным образом углубить наше понимание методов, к которым прибегает человек. Такое изучение в какой-то мере развивает интуицию, касающуюся природы рассматриваемой задачи, и дает возможность выдвигать кое-какие гипотезы относительно методов, которые могли бы использоваться шахматистами-людьми.

Наряду с этими двумя направлениями существует и третье, которое называется эволюционным. Его представители считают, что интеллектуальные программы надо выращивать, как люди растят своих детей. Программы, по их мнению, только тогда станут по настоящему интеллектуальными, когда приобретут способность обучаться тому, чего они раньше абсолютно не умели делать. Целью при этом становится создание адаптирующихся, самообучающихся и самоорганизующихся систем.

Вот как на этот счет высказываются Л. Фогель, А. Оуэнc и М. Уолш в своей книге, посвященной пропаганде эволюционного подхода к созданию интеллектуальных программ:

«Как бионический, так и эвристический подход к проблеме искусственного интеллекта носят в основном описательный характер, т. е. представляют собой попытки моделирования природы в том виде, в каком она нами наблюдается. В противоположность этому эволюционный подход носит, прежде всего, нормативный характер, так как является попыткой моделирования эволюционного процесса в том виде, в каком он мог бы происходить в природе, попыткой описания того, что должно было бы быть, вместо того, что есть. Ученый действует, чтобы знать, в то время как инженер знает, чтобы действовать. При эволюционном подходе исследователь в процессе умозрительного синтеза своей модели становится на позицию инженера» [Фогель, 1969].

Какой бы подход к построению интеллектуальных программ не был выбран, ясно, что существует некоторая методология их создания, какие-то приемы их построения. Если такие программы несут в себе некоторые знания о том, как решается та или иная творческая задача, то должны существовать знания более высокого уровня — метазнания, о том, как строить программы, овеществляющие некоторые конкретные знания. И, по-видимому, несмотря на хорошо известное пессимистическое высказывание крупного специалиста в области построения интеллектуальных программ Э. Ханта — «Если бы физики или химики взялись дать абстрактное определение своих областей знаний, то вы, скорее всего, не нашли бы разногласий ни среди тех, ни среди других. Вряд ли бы обнаружилось такое единодушие, если бы пришлось собрать вместе разных ученых, занимающихся искусственным интеллектом» [Хант, 1978], но все-таки можно найти некоторую общую платформу, на которой удастся объединить мнения практически всех специалистов, занятых исследованиями в области искусственного интеллекта.

Эта платформа может быть связана с выделением специальных объектов, ранее не изучавшихся ни в одной из наук. Этими объектами являются метапроцедуры, с помощью которых человек способен строить конкретные программы своей интеллектуальной деятельности, либо метапроцедуры, обладающие такой же силой при их реализации в технических системах, но может быть, и не свойственные интеллекту человека. Будем называть такой подход метапроцедурным или методологическим [Левитин, 1991. С.9]. Его целью является интегрировать результаты разных научных направлений и сформировать общую теорию искусственного интеллекта, а на ее основе и инженерную практику создания интеллектуальных систем. Кроме того, можно было бы прояснить детали интеллектуального поведения проявляющегося у людей и животных.

Поскольку построение такой общей теории пока остается в значительной степени нерешенной задачей, то основное внимание разработчиков систем искусственного интеллекта сконцентрировано на тех принципах, которые касаются конкретных инженерных задач построения интеллектуальных машин. И даже при таком ограниченном подходе эти принципы могут представить интерес для психологии познания других областей, нацеленных на понимание естественного интеллекта [Нильсон, 1985].

Из того, что было представлено, можно сделать вывод, что за словами искусственный интеллект стоит некоторая важная научная проблема. Эта проблема выделяет область исследований и разработок искусственного интеллекта среди всех других работ в области вычислительной техники и программирования в самостоятельное научное направление. Проблему определяют два важных вопроса, остающихся открытыми [Эндрю, 1991]:

а. Действительно ли методы, которые объединены в понятии искусственный интеллект, имитируют в значительной мере то, что мы понимаем под интеллектом?

б. Существуют ли такие аспекты интеллекта человека, которые в принципе нельзя смоделировать на вычислительной машине?

Первый из этих вопросов коррелирует с вопросом: могут ли машины мыслить? Оба эти вопроса весьма неточны и ответы на них во многом зависят от нашего интуитивного представления об интеллекте, а также от целого ряда других, столь же нечетких понятий. В связи с этим единственное, в чем не следует сомневаться, так это в том, что вследствие нечеткости самих вопросов при их рассмотрении нам необходимо сразу же отказаться от тенденциозных суждений. Например, не усматривать в том или ином виде деятельности проявления интеллекта только на том основании, что он осуществляется машиной.

Оценки должны быть весьма осторожными, хотя бы с оглядкой на прогресс фантазийных персонажей литературных произведений. Совсем недавно это были — гомункулусы, франкенштейны, а сейчас роботы, киборги, андроиды. Следует обратить внимание на все более детальное описание от одного литературного примера к другому основных функций современных роботов и киборгов. Такие «функциональные спецификации» все более походят на технические задания для инженерных разработок. При этом в основном специфицируются исключительно интеллектуальные функции этих фантазийных существ путем вербального или графического описания.

В связи с этим возможность искусственного интеллекта как объективная тенденция его развития выглядит вполне определенно — постепенная реализация в инженерных решениях одной за другой интеллектуальных функциональных способностей человека.

Второй вопрос — это призыв к анализу искусственного интеллекта методом «от противного». В конкретных задачах, таких, как игра в шахматы, деятельность человека и машины поддается сравнению. Высказываются соображения, что существуют целые области деятельности человека, в которых машина не может даже и близко подойти к имитации человека. Наиболее яркий пример такой области деятельности человека — «новаторство», изобретательство, создание чего-то нового, ранее не существовавшего, заранее не предопределенного.