Произход (как започна всичко)
ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ: СЪСТОЯНИЕ НА ИЗСЛЕДВАНИЯТА И ПОГЛЕД КЪМ БЪДЕЩЕТО
Президент на Българската асоциация за изкуствен интелект, постоянен член на Европейския координационен комитет за изкуствен интелект (ECCAI), д-р, професор.
Какво е AI
Науката, наречена "изкуствен интелект" е включена в комплексакомпютърни науки, а технологиите, създадени на нейна основа, се отнасят къминформационните технологии.
Задачата на тази наука е да осигури разумни разсъждения и действия с помощта на изчислителни системи и други изкуствени устройства.
Изкуственият интелект еекспериментална наука. Експерименталната природа на изкуствения интелект се крие във факта, че при създаването на определени компютърни представяния и модели изследователят сравнява тяхното поведение помежду си и с примери за решаване на същите проблеми от специалист, ги модифицира въз основа на това сравнение, опитвайки се да постигне по-добро съответствие между резултатите.
За да се модифицират програмите по "монотонен" начин за подобряване на резултатите, човек трябва да има разумни първоначални идеи и модели. Те се предоставят от психологически изследвания на съзнанието, по-специално от когнитивната психология.
Важна характеристика на методите на изкуствения интелект е, че той работи само с онези механизми на компетентност, които савербалнипо природа (позволяват символно представяне). Не всички механизми, които човек използва за решаване на проблеми, са такива.
Произход (как започна всичко)
Първите изследвания, свързани с изкуствения интелект, са предприети почти веднага след появата на първите компютри.
През 1954 г. американският изследовател А. Нюел решава да напише програма за игра на шах.Той сподели тази идея с анализаторите на RAND J. Shaw и G. Simon, които предложиха своята помощ на Newell. Като теоретична основа за такава програма беше решено да се използва методът, предложен през 1950 г. от Клод Шанън, основателят на теорията на информацията. Прецизно формализиране на този метод е направено от Алън Тюринг. Той го моделира на ръка.
В работата участва група холандски психолози, ръководени от А. Де Гроот, които изучават стиловете на игра на изключителни шахматисти. След две години съвместна работа този екип създаде езика за програмиране IPL1 - очевидно първият символен език за обработка на списъци. Скоро е написана първатапрограма, която може да се отдаде на постиженията в областта на изкуствения интелект. Това беше програмата "Logic-Theorist" (1956), предназначена за автоматично доказателство на теореми в пропозиционалното смятане.
Действителната шахматна програма, NSS, е завършена през 1957 г. Нейната работа се основава на така нареченитеевристики(правила, които ви позволяват да направите избор при липса на точни теоретични основания) и описания на целите. Контролният алгоритъм се опита да намали разликите между оценките на текущата ситуация и оценките на целта или една от подцелите.
През 1960 г. същата група, базирайки се на принципите, използвани в NSS, написа програма, която нейните създатели нарекоха GPS (General Problem Solver) – универсален инструмент за решаване на проблеми. GPS може да реши редица пъзели, да изчисли неопределени интеграли, да реши някои други проблеми. Тези резултати привлякоха вниманието на специалистите в областта на изчислителната техника. Появяват се програми за автоматично доказателство на теореми от планиметрията и решаване на алгебрични задачи (формулирани на английски език).
Джон Маккарти от Станфорд се интересува от математическите основи на тези резултати и на символното изчисление като цяло. В резултат на това през 1963 г. той разработва езика LISP, който се основава на използването на единичен списък за представяне на програми и данни, използването на изрази за дефиниране на функции и синтаксис на скоби.
В същото време в СССР, главно в Московския университет и Академията на науките, бяха проведени редица пионерски изследвания, ръководени от Вениамин Пушкин и Дмитрий Поспелов, чиято цел беше да се разбере как в действителност човек решава проблеми с изброяването?
Различни математически игри, по-специално играта „15“ и играта „5“, бяха избрани като тестова площадка за тези изследвания, а регистрацията на движението на очите или гностичната динамика бяха избрани като инструментален метод на изследване. Основните методи за регистриране на движението на очите са електроокулограмата и използването на вендуза, поставена върху роговицата.
Целта на всяка такава игра е преминаване от някаква начална ситуация към крайната. Преходите се извършват чрез последователно преместване на чипове хоризонтално и вертикално към свободно поле.
Вземете например играта "5", в която началната и крайната ситуация изглеждат съответно по следния начин:
Проблемът се решава оптимално в шест хода, които съответстват на движенията на чипове 1, 4, 5, 3, 2, 1. Решението би било много по-сложно, ако например чип 2 се премести на първия ход или чип 3 се премести на втория ход.Такъв модел на игра води, най-общо казано, до пълно изброяване или "лабиринт" от опции и формира основата на лабиринтната хипотеза на мисленето .
От друга страна, анализът на експерименталните данни позволи да се изолират два типа промени в параметрите на гностичната динамика впроцесът на обучение за решаване на проблем. Тези параметри включват времето за решаване на проблема, броя на проверките на условията, броя на проверките на целта, общия брой проверки, плътността на проверките и съотношението на броя проверки на състоянието към броя проверки на целта. При другата група субекти такива промени не настъпват.
Анализът на други експериментални данни също потвърди наличието на някои общи тенденции в динамиката на обучението за решаване на проблеми.
Сравнението на експериментални данни също показва, че корелацията на различни ситуации е взаимосвързана чрез такъв когнитивен компонент като анализ на целите. Тези съображения формират основата на моделната хипотеза на мисленето и доведоха до появата през 1964 г. на езика (и метода) на ситуационния контрол.
През 1965 г. в САЩ се появява работата на Дж. А. Робинсън, посветена на малко по-различен метод за автоматично търсене на доказателства на теореми в изчислението на предикатите от първи ред. Този метод беше наречен метод на разделителна способност и послужи като отправна точка за създаването на нов език за програмиране с вградена процедура за извод - езикът Prolog през 1971 г.
През 1966 г. в СССР Валентин Турчин разработи езика на рекурсивните функции Refal, предназначен да опише езици и различни видове тяхната обработка. Въпреки че беше замислен като алгоритмичен метаезик, за потребителя той беше, подобно на LISP и Prolog, символичен език за обработка на информация.
В края на 60-те години се появяват първите програми за игри, системи за елементарен анализ на текст и решаване на някои математически задачи (геометрия, интегрално смятане). В сложните проблеми с изброяването, които възникнаха в този случай, броят на опциите за сортиране беше рязко намален чрез използване на всички видове евристики и "здрав разум". Този подход се превърна вобадете се наевристично програмиране. По-нататъшното развитие на евристичното програмиране следва пътя на усложняване на алгоритмите и подобряване на евристиката. Скоро обаче стана ясно, че има определена граница, отвъд която никакво подобрение на евристиката и усложняване на алгоритъма няма да подобри качеството на системата и, най-важното, няма да разшири нейните възможности. Програма, която играе шах, никога няма да играе игри на шашки или карти.
Постепенно изследователите започнаха да осъзнават, че във всички създадени по-рано програми липсва най-важното - знания в съответната област. Специалистите, решаващи проблеми, постигат високи резултати, благодарение на своите знания и опит; ако програмите имат достъп до знания и ги прилагат, те също ще постигнат висококачествена работа.
Това разбиране, възникнало в началото на 70-те години, по същество означава качествен скок в работата по изкуствения интелект.
Фундаментални съображения по този въпрос бяха изразени през 1977 г. на 5-та съвместна конференция по изкуствен интелект от американския учен Е. Фейгенбаум.
Още в средата на 70-те години се появяват първите приложни интелигентни системи, използващи различни методи за представяне на знания за решаване на проблеми -експертни системи. Една от първите беше експертната система DENDRAL, разработена в Станфордския университет и предназначена да генерира формули на химични съединения въз основа на спектрален анализ. Системата MYCIN е предназначена за диагностика и лечение на инфекциозни заболявания на кръвта. Системата PROSPECTOR прогнозира минерални находища. Има доказателства, че с негова помощ са открити находища на молибден, чиято стойност надхвърля 100 милиона долара. Система за оценка на качеството на водата, внедрена на базата на българскатаТехнологията SIMER + MIR преди няколко години установи причините за превишаване на максимално допустимите концентрации на замърсители в река Москва близо до Серебряни Бор. Системата CASNET е предназначена за диагностика и избор на стратегия за лечение на глаукома и др.
В момента разработването и внедряването на експертни системи се е превърнало в независима инженерна област. Научните изследвания са съсредоточени в редица области.