Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Элиза: Привет. Как дела? Расскажи о своей проблеме.

Игнаси Белда: У меня стресс.

Элиза: Как давно у тебя стресс?

Игнаси Белда: С тех пор, как мой редактор сказал, что я должен быстрее работать над книгой.

Элиза: А почему редактор требует, чтобы ты быстрее работал над книгой?

Игнаси Белда: Потому что он хочет, чтобы я закончил книгу до января.

Элиза: Это настоящая причина?

Игнаси Белда: Мне кажется, на редактора тоже оказывается давление.

Элиза: Можешь объяснить подробнее?

Игнаси Белда: Он сказал, что ему нужно достаточно книг для срочной публикации.

Элиза: И это объясняет, почему он хочет, чтобы ты быстрее работал над книгой?

Игнаси Белда: А что думаешь ты?

Элиза: Почему ты меня об этом спрашиваешь?

Игнаси Белда: Потому что это очевидно.

Элиза: А какие еще причины приходят тебе в голову?

Игнаси Белда: Мне кажется, что другие авторы задерживают сдачу рукописей.

Элиза: Ты имеешь в виду, что они задерживают сдачу рукописей по какой-то причине?

Игнаси Белда: Так сказал редактор.

Элиза: Тебе не кажется, что этому есть еще какая-то причина?

Игнаси Белда: Нет, все дело в том, что на него тоже оказывается давление.

Элиза: Ты несколько склонен к отрицанию.

Игнаси Белда: Почему ты так говоришь?

Элиза: Эта тема тебя интересует?

Игнаси Белда: Да, мне интересно знать, почему тебе кажется, будто я немного склонен к отрицанию.

Элиза: Я вижу.

Здесь автор устал ходить по кругу и прекратил разговор. Читатель заметил, что принцип действия программы в действительности очень прост. Первое, что пытается сделать «Элиза», получив новое утверждение, это поинтересоваться его причинами, затем причинами причин и так далее. Когда программа заходит в тупик, она пытается отвечать уклончивыми фразами вида «Ты несколько склонен к отрицанию» или «Я вижу».

Словарь

Автомат. Машина, необязательно имеющая физическое воплощение, которую можно запрограммировать так, что она будет определенным образом реагировать на поступающие входные сигналы.

Байесовская сеть. Математическая модель, основанная на вероятностных зависимостях между определенными событиями. Вероятностные зависимости описываются условной вероятностью — это понятие предложил священник Томас Байес в XVIII веке. Байесовские сети основаны на следующей идее: одним цепочкам событий с определенной вероятностью сопутствуют другие цепочки событий. Байесовские сети потому и называют сетями, что они представляют собой сплетенные друг с другом цепочки вероятностных зависимостей.

Булева логика. Математическая логика, основанная на булевой алгебре, в которой переменные могут принимать только два значения — «истина» и «ложь». На булевой логике основана вся современная цифровая электроника, за исключением последних разработок, связанных с квантовыми вычислениями.

Генетический алгоритм. Частный случай эволюционного алгоритма. В общем случае при использовании генетических алгоритмов решения рассматриваемой задачи представляются в виде последовательности битов. Последовательности (гены), описывающие лучшие решения (особи), скрещиваются между собой и мутируют, максимально точно имитируя процесс биологической эволюции. Генетические алгоритмы вошли в число первых эволюционных алгоритмов, которые способствовали росту популярности искусственного интеллекта.

Дерево принятия решений. Понятие, используемое в информатике для классификации статистических выборок. В основе классификации лежит анализ наиболее важных, или дискриминантных компонент, позволяющих однозначно отнести выборку к тому или иному классу. Деревья принятия решений очень просты и вместе с тем крайне эффективны для распознавания образов.