Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Посмотреть оригинал

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ

ОСНОВЫ ЛОГИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

В результате освоения данной главы обучающийся будет: знать

  • • цели и задачи, лежащие в области математической логики; уметь
  • • анализировать проблемы с помощью дискретных математических моделей;

владеть

• навыками решения задач, сводящихся к поиску на дереве решений.

Исторический обзор

Несмотря на то что вычислительная техника — наука молодая, идее создания искусственного интеллекта более 2000 лет. В Древней Греции в афинской и некоторых других общинах установилась демократическая форма государственного устройства, что выдвинуло на первый план необходимость убеждать, а не принуждать, из чего родились ораторское искусство и наука логика. Так, Аристотель построил приблизительно 150 силлогизмов, предназначенных для выполнения правильных рассуждений, которые позволяли механически вырабатывать логические заключения исходя из начальных предпосылок[1]. Силлогизмы Аристотеля являются типичным примером дедуктивного вывода (от общего к частному), например: «Все люди смертны. Сократ — человек. Следовательно, Сократ смертен». Аристотель считал, что с помощью его силлогизмов можно будет механизировать рассуждения.

В XIV в. начались попытки практической реализации машины для умозаключений. Испанский поэт и философ Раймонд Лул- лий разработал и изготовил концептуальные колеса (логическую машину Луллия), построенные на троичной логике и охватывающие понятия из разных областей знаний1. Вращая колеса, по его мнению, можно было получать новые истины. Правда, число состояний машины Луллия было весьма ограниченным, поэтому от нее трудно было ожидать действительно новых знаний.

Другие попытки в эго время были связаны с механизацией арифметических операций. Леонардо да Винчи в 1492 г. спроектировал, но так и не построил 13-разрядное суммирующее устройство с десятизубцовыми кольцами. Первый работающий вариант арифметической машины создан Блезом Паскалем, который утверждал: «Арифметическая машина производит эффект, который кажется более близким к мышлению но сравнению с любыми действиями животных»[2] [3]. В 1673 г. Готфрид Вильгельм Лейбниц создал действующий механический калькулятор, выполняющий сложение, вычитание, умножение и деление. Он также разработал устройство для выполнения операций над понятиями, но область его действия была ограничена.

С появлением первых электронных вычислительных машин (ЭВМ) связан бурный и, как оказалось, неоправданный оптимизм по поводу реализуемости искусственного интеллекта. Этот оптимизм, вероятнее всего, был обусловлен тем обстоятельством, что самые первые компьютеры выполняли логические операции на несколько порядков быстрее человека. Так, Алан Тьюринг полагал, что при емкости памяти 106 бит, т.е. 128 кбайт в современной метрике, мощность машины будет достаточной, чтобы пройти тест, названный его именем (тест заключался в том, что в слепом диалоге человек не сможет определить, кто его собеседник — человек или машина). Примечательно, что требуемое быстродействие Тьюринг даже не принимал во внимание, видимо, считая его достаточным. В настоящее время достаточный по мнению Тыоринга объем памяти уже превышен на 6—7 порядков даже на домашних компьютерах и в мобильных устройствах, однако создание полноценного искусственного интеллекта все еще остается делом будущего.

Показательным примером попытки создания в недалеком прошлом интеллектуальной системы, генерирующей новые знания, является теория решения изобретательских задач (ТРИЗ). ТРИЗ создана Генрихом Сауловичем Альтшуллером в 1950-е гг.[4] [5] По мненик) авторов, эта теория заслуживает подробного рассмотрения, поскольку она до сих пор популярна в инженерной среде.

Сложность изобретательского процесса состоит в том, что число путей и методов решения проблемы очень велико и поиск оптимального решения очень часто невозможен. В основу ТРИЗ Альтшуллер положил понятия изобретательской ситуации и идеального конечного результата. Идеальный конечный результат обычно недостижим, но как ориентир он позволяет отсекать лишние и неэффективные пути к цели путем преобразования изобретательской ситуации в мини-задачу[6], в которой рассматриваются следующие пункты:

  • • состав и взаимодействие частей системы (связи);
  • • оценка полезности или вредности связей;
  • • какие части системы и связи можно менять, а какие — нет;
  • • какие изменения улучшают работу системы, а какие ухудшают.

Поскольку любая инженерная задача заключается в нахождении компромисса между противоречивыми требованиями, в основе ТРИЗ лежит анализ противоречий, классифицируемых как административное противоречие, техническое противоречие и физическое противоречие. Административное противоречие (отсутствие прав, запреты, и т.п.) является самым слабым, поскольку не требует изобретательства. Устранение технических противоречий собственно является предметом изобретательской деятельности и решается набором стандартных приемов. Физическое противоречие является самым проблематичным, поскольку базируется на законах природы.

Базу знаний (или, по Альтшуллеру, информационный фонд) ТРИЗ составляют стандартные приемы устранения противоречий и таблицы их применения, система стандартов на решение изобретательских задач, технологические эффекты и таблицы их использования, ресурсы природы и техники и таблицы их использования.

Система стандартных приемов насчитывает 40 основных приемов, сформулированных на основе анализа более 40000 патентов. Система стандартов включает в себя 76 стандартов — комплексов приемов. Технологические эффекты подразделяются на физические, химические, биологические, математические эффекты, их общее число измеряется тысячами. Выбор того или иного технического приема делается с использованием таблиц, с помощью которых выявляется влияние каждого из приемов на имеющиеся противоречия. Пример такой таблицы приведен на рис. 1.1.

Таблица устранения противоречий в ЛРИЗ-65

Рис. 1.1. Таблица устранения противоречий в ЛРИЗ-65

Высокая степень формализации изобретательских задач в ТРИЗ сразу же породила желание создать автоматического изобретателя. Автор ТРИЗ Г. С. Альтшуллер в начале 1960-х гг. создал электромеханическую изобретающую машину «Эвротрон» (рис. 1.2), которая, правда, не сделала ни одного изобретения, использовалась только в целях изучения основ ТРИЗ и не получила дальнейшего развития. Современные разработки па базе идеи ТРИЗ получили воплощение в семействе экспертных систем ТРИЗ-Шанс.

«Эвротрон» Г. С. Альтшуллера

Рис. 1.2. «Эвротрон» Г. С. Альтшуллера

Несмотря на обширный объем базы знаний и наличие стандартных методов решения задач, ТРИЗ в основном остается методикой, предназначенной для использования человеком. Упомянутые решения ТРИЗ-Шанс в основном сводятся к рекламной и PR-деятельности, где эффект от изобретений не так очевиден.

Невозможность создания полностью автоматической изобретающей машины, по мнению авторов, происходит из-за того, что постановка задачи никогда не формализуется на 100%; часть условий всегда остается принимаемой в контекстном окружении. В правилах и таблицах ТРИЗ также многие условия и факторы принимаются по умолчанию. Например, в задаче создания пылесоса используется понятие «воздух» как не требующее пояснений. Между тем изобретатель всегда может извлечь из памяти и при необходимости использовать информацию, что в составе воздуха около 78% азота, атомная масса которого около 14, температура

кипения--196°С и т.п. Описание любой, даже самой простой

задачи с такой степенью подробности практически невозможно, так же как и невозможно сделать настоящее изобретение без привлечения таких подробностей. Наконец, размерность изобретательской задачи при таком количестве исходных данных и правил превысит любые вычислительные возможности.

Из данного примера, вероятно содержащего излишние подробности, можно сделать важные выводы. Задачи реального мира требуют формализации знаний, не относящихся напрямую к предметной области, и объем таких знаний может быть огромным. Из этого вытекает, что любая, даже самая простая задача в области искусственного интеллекта может иметь несоизмеримо большую сложность, чем этого ожидает тот, кто за эту задачу берется.

  • [1] См.: Чанышев А. Н. Аристотель. М.: Мысль, 1987.
  • [2] См.: Бирюков Б. В., Тростников В. Н. Жар холодных чисел и пафос бесстрастной логики. Формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики.М.: Знание, 1977. С. 17.
  • [3] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. 2-е изд.М.: Вильямс, 2007.
  • [4] См.: Алътшуллер Г. С., Шапиро Р. Б. О психологии изобретательского твор
  • [5] чества // Вопросы психологии. 1956. Me 6.
  • [6] См.: Альтшуллер Г. С. Творчество как точная наука. 2-е изд., доп. Петрозаводск : Скандинавия, 2004.
 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы