Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Если говорить о миварах и перечисленных выше формализмах Фреге, Рассела и Уайтхеда, Тарского и многих других, то надо помнить, что наука развивается по спирали и старые формализмы требуют своего продолжения на новом витке. Упомянутые выше исчисление предикатов и другие ранние фундаментальные формализмы при необходимости могут быть реализованы и в правилах (отношениях) миварных сетей. Только надо помнить, что есть и другие формализмы представления информации для ИИ, а у исчисления предикатов первого порядка есть достаточно жесткие ограничения и не очень большие возможности, если вспоминать не об "игрушечных" задачах, а говорить о создании глобальных познающе-диагностических системах и СПАКОД, решающих сложные логико-вычислительные задачи в реальном времени. К сожалению, для достаточно большого количества ученых в нашей области исчисление предикатов так и остается верхом развития, что тормозит применение других более мощных и современных научных теорий. У того же Люгера подробно изложены биологические и социальные модели интеллекта, многоагентные системы, которые опираются не на исчисление предикатов, а на совсем другие и гораздо более современные научные теории [264, стр. 38-42]. Там же приведено интересное и новое определение термина "интеллект", которое отличается от традиционного подхода логиков и сторонников исчисления предикатов первого порядка. "Хассерл, отец феноменологии, рассматривал абстракции как объекты, укоренившиеся в конкретном "жизненном мире"… интеллект заключался не в знании истины, а в знании, как вести себя в постоянно меняющемся и развивающемся мире. Таким образом… интеллект рассматривается с точки зрения выживания в мире, чем как набор логических утверждений о мире (в сочетании со схемой вывода)" [264, стр. 39].

Выделим из описания различных моделей интеллекта Люгера [264] еще несколько, наиболее важных и актуальных для миварного подхода и его различных практических приложений. В нейронных моделях интеллекта упор делается на способность мозга адаптироваться к миру, в котором он существует, с помощью изменений связей между отдельными нейронами. Знание в таких системах не выражается логическими конструкциями, а представляется в неявной форме как свойство конфигураций таких взаимосвязей. Иная модель интеллекта, заимствованная из биологии, навеяна процессами адаптации видов к окружающей среде. В разработках искусственной жизни и генетических алгоритмов программы не решают задачи посредством логических рассуждений, а порождают популяции соревнующихся между собой решений-кандидатов и заставляют их совершенствоваться на основе биологической эволюции. Социальные системы дают еще одно модельное представление интеллекта с помощью глобального поведения, которое бы не удалось решить отдельным их членам. Есть два аспекта:

1) корни интеллекта связаны с культурой и обществом, а следовательно, разум является эмерджентным;

2) разумное поведение формируется совместными действиями большого числа очень простых взаимодействующих полуавтономных индивидуумов, или агентов.

Взаимодействие агентов создает интеллект [264, стр. 40]. Люгер Дж. определяет агента как элемент сообщества, который может воспринимать аспекты своего окружения и взаимодействовать с этой окружающей средой либо непосредственно, либо путем сотрудничества с другими агентами. Большинство интеллектуальных методов решений практических задач требуют наличия разнообразных агентов. Это могут быть простые агенты-механизмы, задача которых – собирать и передавать информацию; агенты-координаторы, которые обеспечивают взаимодействие между другими агентами; агенты поиска, которые перебирают пакеты информации и возвращают какие-то избранные частицы; обучающие агенты, которые на основе полученной информации формируют обобщающие концепции; и принимающие решения агенты, которые раздают задания и делают выводы на основе ограниченной информации и обработки. Получается, что с точки зрения определения интеллекта агентов можно рассматривать как механизмы, обеспечивающие выработку решения в условиях ограниченных ресурсов и процессорных мощностей. Для разработки и построения таких сообществ агентов необходимы: структуры для представления информации, стратегии поиска в пространстве альтернативных решений и архитектура, обеспечивающая взаимодействие агентов [264, стр. 41]. Технология многоагентных систем уже фактически использована для создания познающе-диагностических систем, хотя в явном виде подобные названия и термин "агенты" используются не всегда.

Как видно, в современной теории ИИ кроме предикатного подхода уже разработано большое количество других подходов, кардинально отличающихся от исчисления предикатов и т.п. Подчеркнем, что продукционный подход и его развитие в миварных сетях являются еще одной альтернативой исчислению предикатов при создании ИИ.

2. Основные преимущества миварного подхода

2.1. Обзор достижений в области искусственного интеллекта