Искусственный интеллект

С другой стороны, его друг и коллега Марвин Мински сформулировал совершенно противоположное определение искусственного интеллекта, которое получило наименование «грязного подхода», или «восходящего искусственного интеллекта». В основе этой парадигмы лежит попытка моделирования естественных процессов, происходящих в самой природе человека. В первую очередь это, конечно же, моделирование нейросетевых процессов в разных аспектах. Наиболее широко проявившейся технологией в рамках грязного подхода стали искусственные нейронные сети, которые моделируют разные процессы человеческого разума на логическом уровне. Можно было бы попробовать смоделировать биохимический уровень, однако для этого не хватает вычислительных мощностей даже сегодня, не говоря уже про те давние времена. Другой известной технологией являются различные генетические и эволюционные методы решения задач. Но в целом этот подход не является «искусственным интеллектом» в том понимании Джона Маккарти, как он определил данный термин.

При этом необходимо понимать, что первоначально предназначением той междисциплинарной области исследований, которая получила название «искусственный интеллект», было моделирование когнитивных функций человека для их исследования на модели, чтобы понять природу интеллекта, разума и сознания человека. Другими словами, искусственный интеллект первоначально рассматривался как довольно фундаментальная область исследований, и только через какое-то время появилась задача по практическому применению наработок, которая нашла своё отражение в создании большого количества искусственных систем, решающих задачи, традиционно относившиеся к прерогативе человека.

Фактически две парадигмы, описанные выше, лежат в основе всякого подхода к разработке искусственного интеллекта. На сегодняшний день таких подходов выделяют семь:

1) интуитивный;

2) логический;

3) символьный;

4) структурный;

5) эволюционный;

6) квазибиологический;

7) агентный.

Надо отметить, что агентный подход к разработке искусственного интеллекта чаще всего рассматривается в рамках так называемой гибридной парадигмы, которая представляет собой смесь нисходящей и восходящей парадигм, берет из них лучшее и старается нивелировать отрицательные стороны. Гибридная парадигма и агентный подход будут рассмотрены в самом конце этой главы.

Интересно то, что в рамках искусственного интеллекта, который, как уже было отмечено, является междисциплинарным научным направлением исследований, имеется ряд задач, которые решаются методами всех или некоторых перечисленных подходов. В частности, к таким задачам традиционно относят:

• поиск информации;

• обработка естественного языка;

• представление знаний;

• машинное обучение;

• распознавание образов;

• интеллектуальный анализ данных, или «дата-майнинг»;

• обработка НЕ-факторов знания;

• принятие решений;

• робототехника;

• роевой интеллект.

Нельзя сказать, что это полный и консистентный список задач, к тому же некоторые из представленных задач в какой-то части пересекаются. Тем не менее это хороший список, являющийся анкером, от которого можно отталкиваться при изучении подходов и методов искусственного интеллекта. Другие исследователи могут предлагать иной список и классификацию задач, но далее в этой книге будет рассматриваться решение именно этих задач разными методами искусственного интеллекта, составляющими те или иные подходы в рамках одной из трёх парадигм.

Что интересно, если попытаться расположить в матрице подходы и парадигмы в строках, а решаемые задачи в столбцах, то получится своеобразная «периодическая система технологий искусственного интеллекта», в ячейках которой будут перечислены различные методы конкретного подхода для решения конкретной задачи. Вот так может выглядеть такая матрица.

Периодическая система технологий искусственного интеллекта

Далее в этой книге во второй главе описано большинство представленных методов решения типовых задач искусственного интеллекта. Ну а пока рассмотрим каждый из перечисленных подходов к построению искусственных интеллектуальных систем подробнее.

Интуитивный подход к искусственному интеллекту был предложен Аланом Тьюрингом в своей ставшей уже знаменитой статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 г. В ней он предложил процедуру, которая, по его мнению, должна определить на интуитивном уровне, обладает некоторая система интеллектом или нет. Впоследствии эта процедура получила наименование «тест Тьюринга», подвергалась многочисленной критике, была расширена для систем с богатым набором сенсоров и, в общем, дожила до наших дней в качестве вполне себе операционной процедуры. Тем не менее сам подход не является конструктивным, поскольку Тьюринг нигде не говорил о том, как построить интеллектуальную систему.