РАЗДЕЛ 3. Характеристика многообразия подходов к созданию систем искусственного интеллекта

Факт появления искусственного разума в различных науках и социальной практике человека, его зарождение его провозглашают в философии с 428г до н.э.

Именно здесь появляются первые рассуждения о разуме человека и возможности экспериментирования над его дублированием, создании с помощью средств и машин. Далее возникают множество теорий и концепций о том, что есть разумность, и можно ли ее описать. В чем выражается природа знания, возможно ли ее отразить в устройствах. Что такое опыт и навыки, и насколько знание практическое, прикладное связано я с умением принять решения в конкретной среде.

Аристотелевская теория истинности также постоянно тревожит ученых и практиков, и напрямую связана с проблемами создания систем искусственного интеллекта.

В дальнейшем к решению вопросов об искусственном интеллекте приступали представители математика (800г.), экономики (1776г.), нейронауки (1861г.), психологии (1879г), вычислительной техники (1940г.), теория управления и кибернетики (1948), лингвистики (1957г.).

В научном плане многие программы по искусственному интеллекту выступают как экспериментальные. Они требуют достаточно времени на апробацию и даже если уже реализуются, то скорее в проектном режиме.

Разработчики изучают полученные результаты, и дополняют или расширяют программы при необходимости, исходя из новых гипотез. Только так можно проверить эффективность предлагаемых моделей и устройств по алгоритмам разумного поведения.

Известной моделью является парадигма физической символьной системы, что позволяет более тесно связать теорию практику в рамках изучаемой проблемы. Именно этот подход по применению искусственного интеллекта позволил углубить многие философские вопросы: насколько самостоятельно компьютер различает фразы и термины настоящего, естественного языка, как он опирается на толкование символов и сумеет ли отразить смысл контекста.

Наиболее известными подходами к осмыслению проблем искусственного интеллекта в настоящее время являются следующие.

Интуитивный подход, использующийся в определении возможности искусственного мышления, близкого к человеческому Он связан с тестом Алана Тьюринга, согласно которому человек в результате переписки должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой, которая вводит его в заблуждения, заставляя сделать неверный выбор. Обнаруживается и доказывается, что искусственный интеллект, вычислительные машины не способны к коммуникации и обучению, основанных на эмоциях и интуиции, не могут дать оценку внешней и внутренней среды и адаптироваться к ней, что присуще только живым существам.

Символьный подход возник в эпоху создания цифровых машин и касался создания новых правил при выполнении программы на основе языка символьных вычислений. Но машины не в силах обозначать и самостоятельно решить возникающие трудности, сделать это должен только человек, профессионал - аналитик или программист.

Логический подход в построении систем искусственного интеллекта связан с моделированием рассуждений. Теоретической основой при этом служит логика. Задается набор фактов и правил для выполнения логического вывода, не предусматривающего жестко заданный алгоритм в системе последовательных действий, обеспечивающих результат.

Агентно-ориентированный подход, отражающий использование интеллектуальных (рациональных) агентов, помогающихмашинедостигать поставленные цели, воздействовать на объекты с помощью специальных датчиков в окружающей среде, выступающих в роли исполнительных механизмов. Это является более современным и технологичным и является значительным шагом в продвижении проблемы принятия решений.

Гибридный подход определяет возможности сочетания нейронных и символьных моделей, что существенно усиливает взаимосвязь когнитивных и вычислительных возможностей систем искусственного интелллекта, внутренние механизмы действий которых скрыты.

Сложные философские вопросы возникают и по поводу значимости построения экспертных устройств и систем, а также при разработке алгоритмов и программ машинного обучения. Несмотря на разноплановость проблем, которые возникают в различных областях и науках у исследователей искусственного интеллекта, везде обнаруживаются общие черты.

1. Использование компьютерных устройств разумно и полезно практиковать при доказательстве сложных теорем, для распознавания образов, дистанционного обучения, самообразования и других форм коммуникации.

2. Применение искусственного интеллекта продуктивно в рамках эвристического поиска как базиса для решения новых задач, не предусматривающих традиционные алгоритмы.

3. Обоснование решений при недостаточном количестве информации, ее неполности и зыбкости, когда искусственный интеллект дает опору, обеспечивая программисту многовариантность возможных решений.

4. Составление перечня или ранжированного ряда наиболее значимых характеристик исследуемой ситуации.

5. Возможность распознать семантический смысл, и специфику синтаксической формы предмета, объекта, явления.

6. Набор ответов, недостаточно точных или оптимальных, которые все-таки продвигают ситуацию анализа, когда для естественного интеллекта это чересчур трудоемко или даже невозможно.

7. Использование большого объема сугубо специфичных, конкретных знаний, важных для принятия решений, что особо важно в реализации экспертных систем.

8. Обнаружение знаний метауровня, которые способствуют совершенствованию управления стратегиями и тактикой принятия решений. (5)

При разработке искусственного интеллекта и способов его применения в прикладных областей решаются две фундаментальные проблемы: представление знаний и поиск их.

Получение нового знания возможно с помощью специфического, формального языка, необходимого для компьютерных действий, для обеспечения разумного поведения. Язык при этом способствует описанию свойств или отношений среди объектов определенной предметной области. И при решении используются рассуждения, чаще просто арифметических расчетов. В Они разрабатываются в ситуациях неопределенности и повышенной структурной сложности на основе разумного смысла и понимания живых, естественных языков.

Поиск рассматривается как метод достижения цели, решения задачи. с учетом пространства, средовых условий и состояний задачи, что задает альтернативы, варианты ее решений. В шахматах, например, применяются различные позиции размещения фигур на доске и требуются промежуточные стадии и шаги для логического обоснования, а далее идет перебор для выбора окончательного ответа.

Когда искусственный интеллект рассматривается как научная дисциплина, правомерно рассматривать несколько его сфер, областей, которые обладают и общим, и своим специфическим, особым, способом решения проблем. Рассмотрим некоторые из них.