Область искусственного интеллекта и данная книга

Искусственный интеллект - это наука о концепциях, позволяющих вычислительным машинам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными. Но что же тогда представляет собой интеллект человека? Есть ли это способность размышлять? Есть ли это способность усваивать и использовать знания? Есть ли это способность оперировать и обмениваться идеями? Несомненно, все эти способности представляют собой часть того, что является интеллектом, но они не исчерпывают всего того, что может быть здесь сказано. На самом деле дать определение в обычном смысле этого слова, по-видимому, невозможно, потому что интеллект - это сплав очень многих навыков в области обработки и представления информации.

Тем не менее можно следующим образом определить те цели, которые преследуются в области искусственного интеллекта:

• Центральные задачи искусственного интеллекта состоят в том, чтобы сделать вычислительные машины более полезными и чтобы понять принципы, лежащие в основе интеллекта.

Поскольку одна из задач состоит в том, чтобы сделать вычислительные машины более полезными, ученым и инженерам, специализирующимся в вычислительной технике, необходимо знать, каким образом искусственный интеллект может помочь им в разрешении трудных проблем. А поскольку другая задача состоит в лучшем

понимании интеллекта самого по себе, то психологам, философам, лингвистам и всем людям, которые хотят понять человеческий интеллект, также необходимо ознакомиться и дать оценку тому, что известно. Цель настоящей книги - дать всем этим людям представление о том, что происходит сейчас в этой области. Хорошо, что при этом не требуется никакой специальной подготовки - ни опыта по программированию на вычислительных машинах, ни глубокого математического образования.

Более разумные вычислительные машины могут помочь решить некоторые проблемы современного мира

Действительно ли есть потребность в том, чтобы сделать вычислительные машины умнее? По-видимому, да. Всем известно, что мы должны разумно использовать нашу энергию, пищу и людские ресурсы, а для этого нам необходимо получить высококачественную помощь от вычислительных машин. По мере того, как наш мир все более усложняется, уже недостаточно, чтобы вычислительные машины помогали нам, выполняя лишь обычные вычисления,- необходимо, чтобы выполнялись вычисления, в которых бы проявлялся интеллект.

Легко представить себе те применения умных вычислительных машин в будущем мире, которые по сегодняшним стандартам выглядят как научная фантастика. Вот некоторые из них:

• В сельском хозяйстве компьютеры должны оберегать посевы от вредителей, подрезать деревья и обеспечивать избирательный уход за разнообразными посевами.
• В горной промышленности компьютеры призваны работать там, где возникают слишком опасные условия для людей. Со дна океана они должны доставлять марганцевую руду.
• В сфере производства вычислительные машины должны выполнять различного вида задачи по сборке и техническому контролю.
• В учреждениях вычислительные машины обязаны заниматься составлением расписаний для коллективов и отдельных людей, направлять вопросы к компетентным людям, делать краткую сводку новостей, отшлифовывать черновики документов, устраняя описки и грамматические ошибки.
• В учебных заведениях вычислительные машины должны рассматривать задачи, которые решают студенты, в поисках ошибок, подобно тому как ищутся ошибки в программе, и устранять их. Они должны обеспечивать студентов супер-книгами, хранящимися в памяти вычислительных систем, чтобы микропроцессоры могли демонстрировать на дисплее движение планет по их орбитам или же озвучивать музыкальную партитуру.
• В больницах вычислительные машины должны помогать ставить диагноз, направлять больных в соответствующие отделения, контролировать ход лечения, застилать кровати.
• В домашнем хозяйстве вычислительные машины должны помогать советами по готовке пищи, закупке продуктов, следить,за состоянием пола в квартире и газона в саду, стирать белье и обеспечивать различные виды обслуживания.

Конечно, в настоящее время ни одна из этих вещей не представляется возможной, но исследования в области искусственного интеллекта могут способствовать их реализации.

Понимание интеллекта компьютера - это путь изучения интеллекта вообще

Энтузиасты искусственного интеллекта верят, что использование вычислительных машин для уяснения центральных вопросов и возможностей интеллекта представляет собой существенное дополнение к традиционным методам психологии, философии и лингвистики. Вот некоторые основания для такой уверенности:

• Эксперименты на вычислительных машинах - весьма естественное дело. Машины представляют собой прекрасный объект для проведения опытов. Они безгранично терпеливы, не требуют кормежки и не кусаются. Более того, из программы вычислительной машины обычно совсем просто выбросить некоторую совокупность знаний для того, чтобы проверить, насколько она в самом деле важна. Оперировать мозг животного с такой точностью нельзя.
• Область вычислительной техники располагает весьма богатым набором метафор. Работа с вычислительными машинами привела к созданию нового, богатого языка, позволяющего обсуждать то, как делать вещи и как их описывать. Использование метафор и аналогий с наработанными понятиями делает наши раздумья о мышлении более плодотворными.
• Модели на вычислительных машинах отличаются точностью. При реализации теории на вычислительных машинах вскрываются те ошибки и недочеты, которые обычно ускользают от внимания даже самых скрупулезных исследователей. Часто обнаруживаются такие подводные камни, которые не принимались в расчет до начала цикла размышления и экспериментирования.
• Вычислительные машины позволяют выделить требования, связанные с задачей. Если некоторая программа осуществляет решение данной задачи, то можно вынести определенное суждение о том, какой требуется объем обработки информации. В общем случае так строятся верхние границы, поскольку редко можно дать гарантию того, что не найдется более элегантной идеи, которая серьезно облегчит выполнение этой работы.

Заметим, что желание заставить вычислительные машины быть разумными -это не то же самое, что желание заставить вычислительные машины моделировать интеллект. Искусственный интеллект привлекает людей, которые хотят вскрыть принципы, применимые ко всем интеллектуальным информационным процессорам, а не только к тем, которые почему-то сделаны из влажной нервной ткани, а не из сухих электронных компонентов. Поэтому у нас нет горячего желания копировать человеческий интеллект, как нет и предубеждений против использования методов, которые, по-видимому, используются в интеллекте человека. Общий результат состоит в формировании новой точки зрения, которая привносит новую методологию и ведет к созданию новых теорий.

Одним из результатов, вытекающих из этой новой точки зрения, могут быть новые представления о том, как помочь людям стать более "интеллектуальными". Точно так же, как сведения из психологии, касающиеся обработки информации у людей, могут способствовать совершенствованию компьютеров, так и теории, построенные исключительно на основе размышления о вычислительных машинах, часто наводят на различные соображения о том, как можно было бы улучшить образование людей. Иначе говоря, методология, используемая, чтобы сделать разумнее машины, может быть, видимо, использована и для того, чтобы сделать разумнее самих людей.

В настоящей книге изложены основные идеи из области искусственного интеллекта

Чтобы понять, что такое искусственный интеллект, или понять работу, проводимую в этой области, необходимо усвоить основные соображения, касающиеся организации знания, использования ограничений, пространств поиска и фокусировки внимания. Определению и объяснению этих вопросов посвящены гл. 2-5:

Гл. 2 - распознавание аналогий и усвоение простых понятий

Каждый знает, что трудная задача, если на нее взглянуть по-иному, часто выглядит весьма простой. Естественно, возникает необходимость нахождения хороших способов описания задач. Это соображение иллюстрируется в главе в контексте искусственного интеллекта машины на примере программы, решающей задачи поиска геометрических аналогий, и программы, обучающейся распознаванию структур, построенных из игрушечных кубиков.

Гл. 3 - использование естественных ограничений

После того как описаны наиболее существенные факты, могут обнаружиться ограничения, которые облегчают решение задач. Это верно, например, в случае элементарной алгебры. В этой главе показано, как ограничения лимитируют число возможных сочетаний линий на рисунках и число возможных сочетаний слов в предложениях.

Гл. 4 - исследование альтернативных возможностей

Иногда задачу решить нельзя, не рассмотрев некоторые альтернативные пути к ее решению. Полезными примерами здесь служат задача прохождения лабиринтов различного типа и задачи, возникающие в играх, таких, как шахматы или шашки.

Гл. 5 - управление вниманием

Проблема поиска (перебора) сильно взаимосвязана с проблемой переключения внимания на совокупности методов, используемых машинным решателем задач. Вопрос переключения внимания рассматривается в этой главе непосредственно на примере двух хорошо известных парадигм - парадигмы Универсального решателя задач (GPS) и парадигмы систем продукций,- чтобы попытаться найти здесь достаточно эффективные методы.

Если предположить, что основных идей, изложенных в этих главах, достаточно для построения эффективных систем обработки информации, необходимых для обеспечения разумного поведения, то следующим вопросом будет то, каким же образом их комбинация может быть использована для написания машинных программ, ориентированных на решение определенных задач. Главы с пятой по девятую призваны дать ответ на этот вопрос путем рассмотрения того, как вычислительные машины могут общаться, используя человеческий язык, понимать вещи на уровне здравого смысла, видеть внешний мир и мастерски решать трудные задачи:

Гл. 6 - смысл смысла

Чтобы машина имела возможность работать с предложением, подчас необходимо перевести это предложение на уровень внутреннего описания, пригодного для решения некоторой задачи. Для того чтобы разобраться в проблемах естественного языка, мы посмотрим, как можно добиться такого перевода в условиях мира, состоящего из игрушечных кубиков и параллелепипедов.

Гл. 7 - представление знаний во фреймах

Для того чтобы действительно понимать язык, необходимо располагать значительным объемом знаний на уровне здравого смысла о внешнем мире, включая сведения о том, каким образом люди взаимодействуют друг с другом. Схемы представления, изученные в предыдущей главе, выглядят не вполне адекватными, и здесь рассматривается более совершенная схема.

Гл. 8 - различные точки зрения на зрительное восприятие

Более совершенные схемы представления, по-видимому, являются ключом к пониманию вычислительной машиной предъявляемых зрительных образов, точно так же как и к пониманию языка. Для того чтобы всерьез продвинуться в области машинного зрения, необходимо уделить должное внимание тому, как свет отражается от поверхности предметов.

Гл. 9 - применение знаний и обучение людей мышлению

Хорошие применения делают любую науку более привлекательной. Завершая первую часть книги, мы сначала рассмотрим некоторую программу, которая оказывается полезной для одного класса медицинской диагностики, а затем программу, осуществляющую химический анализ определенного вида. Затем же, предположив, что принципы, лежащие в основе разумных программ, составляют нечто, что может быть названо инженерией знаний, мы увидим, каким образом программистские идеи могут быть с пользой включены в систему начального образования.

Одним из оснований для оптимизма по поводу предстоящего прогресса во всех этих областях является тот факт, что основные идеи часто находят применение. Таким образом, они являются каналом, по которому происходит взаимное обогащение. Какая-то хорошая мысль, касающаяся области машинного восприятия, приводит вскоре к прогрессу в области экспертного решения задач, и наоборот.

Кроме того, помощь поступает и извне. Представления многих дисциплин используются в новой области. Поскольку разумная деятельность требует самых разных навыков, проблемы, возникающие во многих установившихся дисциплинах, интересуют также специалистов, занятых искусственным интеллектом. Важные соображения имеются в таких дисциплинах, как лингвистика, распознавание образов, теория решений и автоматическое доказательство теорем. Однако в настоящей книге не выделена ни одна из этих конкретных дисциплин, поскольку каждая представляет собой хорошо развитую область науки, заслуживающую рассмотрения в. отдельной книге, а не в рамках одной главы, и, кроме того, для каждой требуется математическая подготовка, наличие которой в настоящей книге не предполагается.

Один из вкладов в изучаемую нами область, который необходимо достаточно хорошо усвоить,- это опыт программирования, накопленный в искусственном интеллекте. Чтобы понять идеи, введенные в первых девяти главах, во всей их полноте, необходимо рассмотреть, как некоторые из них могут быть реализованы в виде программ. Этой цели служит изложение языка программирования Лисп с примерами, основанными на материале первой части книги.

Гл. 10 - программирование

Обсуждение того, почему программирование играет важную роль и чему можно научиться, занимаясь им.

Гл. 11-элементы программирования на языке Лисп

Затем дается введение в язык программирования Лисп и представление о символьной обработке.

Гл. 12 - мир кубиков

Задачей этой главы является демонстрация примера целеориентированного программирования, а также объяснение некоторых вещей, касающихся списка свойств. Рассмотрена иллюстративная программа, строящая планы для перемещения игрушечных блоков с одного места на другое, учитывая при необходимости возникающие препятствия. Здесь также описана система автоматического ответа на вопросы и излагается программирование, направляемое данными.

Гл. 13 - мир игр

Реализуются некоторые стратегии поиска из начальных глав книги с целью более полного показа как самих стратегий, так и тех рекурсий, которые используются в соответствующих программах.

Гл. 14 - символьное сопоставление образцов

При использовании символьного сопоставления образцов программы становятся проще и эффективнее. Здесь мы увидим, как реализовать программу поиска соответствия, отчасти с целью еще поупражняться в языке Лисп, а отчасти ради самой этой программы. Приводится иллюстративный пример программы, которая решает алгебраические задачи, сформулированные на достаточно простом английском языке.

Гл. 15 - реализация встроенных языков

Сопоставление образцов является, так же как и везде, важным в естественном языке, однако здесь оно должно быть весьма изощренным. Эта глава открывается с демонстрации того, как часть этой работы может быть выполнена путем встраивания в Лисп некоторого языка сопоставления, основанного на расширенной сети переходов. Затем в качестве другого примера встраивания языка в Лисп реализуется интерпретатор для системы продукций, тем самым дается более широкое представление об общем процессе создания языков высокого уровня.

Гл. 16 - базы данных и демоны

Коммутация программ на основе входящих и выходящих потоков в хранилище фактов стало важной характеристикой популярных языков, встроенных в Лисп, таких, как Планнер, Коннайвер и Плазма.