Смарт ТВ 

Создание искусственного интеллекта. На каком языке программирования разрабатывать искусственный интеллект

Как случилось, что искусственный интеллект успешно развивается, а «правильного» определения для него до сих пор нет? Почему не оправдались надежды, возлагавшиеся на нейрокомпьютеры, и в чем заключаются три главные задачи, стоящие перед создателем искусственного интеллекта?

На эти и другие вопросы вы найдете ответ в статье под катом, написанной на основе выступления Константина Анисимовича, директора департамента разработки технологий ABBYY, одного из ведущих экспертов страны в сфере искусственного интеллекта.
При его личном участии были созданы технологии распознавания документов, которые применяются в продуктах ABBYY FineReader и ABBYY FormReader. Константин рассказал об истории и основах разработки AI на одном из мастер-классов для студентов Технопарка Mail.Ru. Материал мастер-класса и стал базой для цикла статей.

Всего в цикле будет три поста:
Искусственный интеллект для программистов
Применение знаний: алгоритмы поиска в пространстве состояний
Получение знаний: инженерия знаний и машинное обучение

Взлеты и падения подходов в AI

Еще с 1950-х годов в сфере создания искусственного интеллекта выделилось два подхода - символьные вычисления и коннекционизм. Символьные вычисления – это направление, основанное на моделировании мышления человека, а коннекционизм - на моделировании устройства мозга.

Первыми достижениями в области символьных вычислений были созданный в 50-е годы язык Lisp и работа Дж. Робинсона в области логического вывода. В коннекционизме таковым стало создание персептрона – самообучающегося линейного классификатора, моделирующего работу нейрона. Дальнейшие яркие достижения находились в основном в русле символьной парадигмы. В частности, это работы Сеймура Пайперта и Роберта Антона Уинсона в области психологии восприятия и, конечно, фреймы Марвина Минского.

В 70-е годы появились первые прикладные системы, использующие элементы искусственного интеллекта – экспертные системы. Дальше произошел некий ренессанс коннекционизма с появлением многослойных нейронных сетей и алгоритма их обучения методом обратного распространения. В 80-е годы увлечение нейронными сетями было просто повальным. Сторонники этого подхода обещали создать нейрокомпьютеры, которые будут работать практически как человеческий мозг.

Но ничего особенного из этого не вышло, потому что настоящие нейроны устроены намного сложнее, чем формальные, на которых основаны многослойные нейросети. И количество нейронов в человеческом мозге тоже намного больше, чем можно было позволить себе в нейросети. Основное, для чего оказались пригодны многослойные нейросети – это решение задачи классификации.

Следующей популярной парадигмой в области искусственного интеллекта стало машинное обучение. Подход начал бурно развиваться с конца 80-х годов и не теряет популярности и поныне. Значительный толчок развитию машинного обучения дало появление интернета и большого количества разнообразных легкодоступных данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов.

Главные задачи при проектировании искусственного интеллекта

Можно проанализировать, что роднит те задачи, которые относятся к искусственному интеллекту. Несложно заметить, что общее в них - отсутствие известной, четко определенной процедуры решения. Этим, собственно, задачи, относящиеся к AI, отличаются от задач теории компиляции или вычислительной математики. Интеллектуальные системы ищут субоптимальные решения задачи. Нельзя ни доказать, ни гаратировать, что найденное искусственным интеллектом решение будет строго оптимальным. Тем не менее, в большинстве практических задач субоптимальные решения всех устраивают. Более того, нужно помнить, что и человек практически никогда не решает задачу оптимально. Скорее, наоборот.

Возникает очень важный вопрос: как может AI решить задачу, для которой нет алгоритма решения? Суть в том, чтобы делать это так же, как и человек - выдвигать и проверять правдоподобные гипотезы. Естественно, что для выдвижения и проверки гипотез нужны знания.

Знания - это описание предметной области, в которой работает интеллектуальная система. Если перед нами система распознавания символов естественного языка, то знания включают в себя описания устройства символов, структуру текста и тех или иных свойств языка. Если это система оценки кредитоспособности клиента, у нее должны быть знания о типах клиентов и знания о том, как профиль клиента связан с его потенциальной некредитоспособностью. Знания бывают двух типов – о предметной области и о поиске путей решения (метазнания).

Основные задачи проектирования интеллектуальной системы сводятся к выбору способов представления знаний, способов получения знаний и способов применения знаний.

Представление знаний

Существуют два основных способа представления знаний - декларативные и процедурные. Декларативные знания могут быть представлены в структурированном или в неструктурированном виде. Структурированные представления – это та или иная разновидность фреймового подхода. Семантические сети или формальные грамматики, которые тоже можно считать разновидностями фреймов. Знания в этих формализмах представлены в виде множества объектов и отношений между ними.


Неструктурированные представления используются обычно в тех сферах, которые связаны с решением задач классификации. Это обычно векторы оценок весовых коэффициентов, вероятностей и тому подобное.

Практически все способы структурированного представления знания базируются на формализме фреймов, которые в 1970-е ввел Марвин Минский из MIT, чтобы обозначить структуру знаний для восприятия пространственных сцен. Как выяснилось, подобный подход годится практически для любой задачи.

Фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Значением слота может быть, в свою очередь, ссылка на другой фрейм… Фрейм может быть потомком другого фрейма, наследуя у него значения слотов. При этом потомок может переопределять значения слотов предка и добавлять новые. Наследование используется для того, чтобы сделать описание более компактным и избежать дублирования.

Несложно заметить, что существует сходство между фреймами и объектно-ориентированным программированием, где фрейму соответствует объект, а слоту - поле. Сходство это неслучайное, потому что фреймы были одним из источников возникновения ООП. В частности, один из первых объектно-ориентированных языков Small Talk практически в точности реализовывал фреймовые представления объектов и классов.

Для процедурного представления знаний используются продукции или продукционные правила. Продукционная модель - это модель, основанная на правилах, позволяющих представить знание в виде предложений «условие - действие». Такой подход раньше был популярен в различных системах диагностики. Достаточно естественно в виде условия описывать симптомы, проблемы или неисправности, а в виде действия - возможную неисправность, которая приводит к наличию этих симптомов.

В следующей статье мы поговорим о способах применения знаний.

Список литературы.

  1. John Alan Robinson. A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle. Communications of the ACM, 5:23-41, 1965.
  2. Seymour Papert, Marvin Minsky. Perceptrons. MIT Press, 1969
  3. Russell, Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach.
  4. Simon Haykin. Neural networks: a comprehensive foundation.
  5. Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis.

Работающий на стыке кибернетики, психологии и бихевиоризма (науки о поведении), и инженер, составляющий алгоритмы для промышленных роботизированных комплексов, среди основных инструментов которого - высшая математика и мехатроника, работают в самой перспективной отрасли ближайших лет - робототехнике. Роботы, несмотря на сравнительную новизну термина, издавна знакомы человечеству. Вот лишь несколько фактов из истории развития умных механизмов.

Железные люди Анри Дро

Еще в мифах Древней Греции упоминались механические рабы, созданные Гефестом для выполнения тяжелых и однообразных работ. А первым изобретателем и разработчиком человекоподобного робота стал легендарный Леонардо да Винчи. До наших дней сохранились подробнейшие чертежи итальянского гения, описывающие механического рыцаря, способного имитировать человеческие движения руками, ногами, головой.

Созданию первых автоматических механизмов с программным управлением положили начало в конце XVΙΙΙ века европейские часовые мастера. Наиболее преуспели на этом поприще швейцарские специалисты отец и сын Пьер-Жак и Анри Дро. Ими создана целая серия ("пишущий мальчик", "рисовальщик", "музыкантша") в основе управления которыми лежали часовые механизмы. Именно в честь Анри Дро в дальнейшем все программируемые человекоподобные автоматы стали называть "андроидами".

У истоков программирования

Основы программирования промышленных роботов были заложены на заре XIX века во Франции. Здесь же и были разработаны первые программы для автоматических текстильных станков (прядильных и ткацких). Стремительно растущая армия Наполеона остро нуждалась в обмундировании и, следовательно, тканях. Изобретатель из Лиона Жозеф Жаккар предложил способ быстрой перенастройки ткацкого станка для производства различных видов продукции. Нередко эта процедура требовала огромного количества времени, колоссальных усилий и внимания целого коллектива. Суть нововведения сводилась к использованию картонных карточек с перфорированными отверстиями. Иглы, попадая в просеченные места, необходимым образом смещали нити. Смена карт быстро проводилась оператором станка: новая перфокарта - новая программа - новый тип ткани или узора. Французская разработка стала прообразом современных автоматизированных комплексов, роботов с возможностью программирования.

Идею, предложенную Жаккаром, с восторгом использовали в своих автоматических устройствах многие изобретатели:

  • Начальник статистического управления С. Н. Корсаков (Россия, 1832 г.) - в механизме для сравнивания и анализа идей.
  • Математик Чарльз Бэббидж (Англия, 1834 г.) - в аналитической машине для решения широкого круга математических задач.
  • Инженер (США, 1890 г.) - в устройстве для хранения и обработки статистических данных (табуляторе). Для заметки: в 1911 году компания. Холлерита получила название IBM (International Business Machines).

Перфокарты были основными носителями информации вплоть до 60-х годов прошлого века.

Своим названием интеллектуальные машины обязаны чешскому драматургу В пьесе "R.U.R.", увидевшей свет в 1920 году, писатель назвал роботом искусственного человека, созданного для тяжелых и опасных участков производства (robota (чешск.) - каторга). А что отличает робота от механизмов и автоматических устройств? В отличие от последних, робот не только выполняет определенные действия, слепо следуя заложенному алгоритму, но и способен более тесно взаимодействовать с окружающей средой и человеком (оператором), адаптировать свои функции при изменении внешних сигналов и условий.

Принято считать, что первый действующий робот был сконструирован и реализован в 1928 году американским инженером Р. Уэнсли. Человекоподобный "железный интеллектуал" получил имя Герберт Телевокс. На лавры пионеров претендуют также ученый-биолог Макото Нисимура (Япония, 1929 г.) и английский военнослужащий Уильям Ричардс (1928 г.). Созданные изобретателями антропоморфные механизмы имели схожий функционал: способны были двигать конечностями и головой, выполнять голосовые и звуковые команды, отвечать на простые вопросы. Основным предназначением устройств была демонстрация научно-технических достижений. Очередной виток в развитии технологий позволил в скором времени создать и первых индустриальных роботов.

Поколение за поколением

Разработка робототехники представляет собой непрерывный, поступательный процесс. К настоящему моменту сформировались три ярко выраженных поколения "умных" машин. Каждое характеризуется определенными показателями и сферами применения.

Первое поколение роботов создавалось для узкого вида деятельности. Машины способны выполнять только определенную запрограммированную последовательность операций. Устройства управления роботами, схемотехника и программирование практически исключают автономное функционирование и требуют создания специального технологического пространства с необходимым дополнительным оборудованием и информационно-измерительными системами.

Машины второго поколения называют очувствленными, или адаптивными. Программирование роботов осуществляется с учетом большого набора внешних и внутренних сенсоров. На основе анализа информации, поступающей с датчиков, вырабатываются необходимые управляющие воздействия.

И наконец, третье поколение - интеллектуальные роботы, которые способны:

  • Обобщать и анализировать информацию,
  • Совершенствоваться и самообучаться, накапливать навыки и знания,
  • Распознавать образы и изменения ситуации, и в соответствии с этим выстраивать работу своей исполнительной системы.

В основе искусственного интеллекта лежит алгоритмическое и программное обеспечение.

Общая классификация

На любой представительной современной выставке роботов многообразие "умных" машин способно поразить не только простых обывателей, но и специалистов. А какие бывают роботы? Наиболее общую и содержательную классификацию предложил советский ученый А. Е. Кобринский.

По назначению и выполняемым функциям роботов подразделяют на производственно-промышленные и исследовательские. Первые, в соответствии с характером выполняемых работ, могут быть технологическими, подъемно-транспортными, универсальными или специализированными. Исследовательские предназначены для изучения областей и сфер, опасных или недоступных для человека (космическое пространство, земные недра и вулканы, глубоководные слои мирового океана).

По типу управления можно выделить биотехнические (копирующие, командные, киборги, интерактивные и автоматические), по принципу - жестко программируемые, адаптивные и гибко программируемые. Бурное развитие современной предоставляет разработчикам практически безграничные возможности при проектировании интеллектуальных машин. Но отличное схемное и конструктивное решение будет служить лишь дорогостоящей оболочкой без соответствующего программного и алгоритмического обеспечения.

Чтобы кремний микропроцессора смог взять на себя функции мозга робота, необходимо "залить" в кристалл соответствующую программу. Обычный человеческий язык не способен обеспечить четкую формализацию задач, точность и надежность их логической оценки. Поэтому требуемая информация представляется в определенном виде с помощью языков программирования роботов.

В соответствии с решаемыми задачами управления выделяют четыре уровня такого специально созданного языка:

  • Низший уровень используется для управления исполнительными приводами в виде точных значений линейного или углового перемещения отдельных звеньев интеллектуальной системы,
  • Уровень манипулятора позволяет осуществлять общее управление всей системой, позиционируя рабочий орган робота в координатном пространстве,
  • Уровень операций служит для формирования рабочей программы, путем указания последовательности необходимых действий для достижения конкретного результата.
  • На высшем уровне - заданий - программа без детализации указывает что надо сделать.

Робототехники стремятся свести программирование роботов к общению с ними на языках высшего уровня. В идеале оператор ставит задачу: "Произвести сборку двигателя внутреннего сгорания автомобиля" и ожидает от робота полного выполнения задания.

Языковые нюансы

В современной робототехнике программирование роботов развивается по двум векторам: роботоориентированное и проблемно ориентированное программирование.

Наиболее распространенные роботоориентированные языки - AML и AL. Первый разработан фирмой IBM только для управления интеллектуальными механизмами собственного производства. Второй - продукт специалистов Стэндфордского университета (США) - активно развивается и оказывает существенное влияние на формирование новых языков этого класса. Профессионал легко разглядит в языке характерные черты Паскаля и Алгола. Все языки, ориентированные на роботов, описывают алгоритм, как последовательность действий "умного" механизма. В связи с этим программа зачастую выходит очень громоздкой и неудобной в практической реализации.

При программировании роботов на проблемно ориентированных языках, в программе указывается последовательность не действий, а целей или промежуточных позиций объекта. Наиболее популярным в этом сегменте является язык AUTOPASS (IBM), в котором состояние рабочей среды представлено в виде графов (вершины - объекты, дуги - связи).

Обучение роботов

Любой современный робот представляет собой обучаемую и адаптивную систему. Вся необходимая информация, включающая знания и умения, передается ей в процессе обучения. Это осуществляется, как непосредственным занесением в память процессора соответствующих данных (детальное программирование - семплинг), так и с использованием сенсоров робота (методом наглядной демонстрации) - все движения и перемещения механизмов робота заносятся в память и затем воспроизводятся в рабочем цикле. Обучаясь, система перестраивает свои параметры и структуру, формирует информационную модель внешнего мира. Это и есть основное отличие роботов от автоматизированных линий, промышленных автоматов с жесткой структурой и других традиционных средств автоматизации. Перечисленные методы обучения обладают существенными недостатками. Например, при семплинге перенастройка требует определенного времени и труда квалифицированного специалиста.

Весьма перспективной выглядит программа для программирования роботов, представленная разработчиками Лаборатории информационных технологий при Массачусетском технологическом институте (CSAIL MIT) на международной конференции промышленной автоматизации и робототехники ICRA-2017 (Сингапур). Созданная ими платформа C-LEARN обладает достоинствами обоих методов. Она предоставляет роботу библиотеку элементарных движений с заданными ограничениями (например, усилие хвата для манипулятора в соответствии с формой и жесткостью детали). В то же время, оператор демонстрирует роботу ключевые движения в трехмерном интерфейсе. Система, исходя из поставленной задачи, формирует последовательность операций для выполнения рабочего цикла. C-LEARN позволяет переписать существующую программу для робота другой конструкции. Оператору при этом не требуются углубленные знания в области программирования.

Робототехника и искусственный интеллект

Специалисты Оксфордского университета предупреждают, что в ближайшие два десятилетия машинные технологии заменят более половины сегодняшних рабочих мест. Действительно, роботы давно уже трудятся не только на опасных и трудных участках. Например, программирование значительно потеснило брокеров-людей на мировых биржах. Несколько слов об искусственном интеллекте.

В представлении обывателя это антропоморфный робот, способный заменить человека во многих сферах жизни. Отчасти так и есть, но в большей степени искусственный интеллект - это самостоятельная отрасль науки и технологии, с помощью компьютерных программ, моделирующая мышление "Homo sapiens", работу его мозга. На сегодняшнем этапе развития ИИ больше помогает людям, развлекает их. Но, по прогнозам экспертов, дальнейший прогресс в области робототехники и искусственного интеллекта может поставить перед человечеством целый ряд морально-этических и юридических вопросов.

В этом году на выставке роботов в Женеве самый совершенный андроид София заявила, что учится быть человеком. В октябре София впервые в истории искусственного интеллекта была признана гражданкой Саудовской Аравии с полноценными правами. Первая ласточка?

Основные тенденции робототехники

В 2017 году специалисты цифровой индустрии отметили несколько выдающихся решений в области технологий виртуальной реальности. Не осталась в стороне и робототехника. Очень перспективным выглядит направление совершенствующее управление сложным робомеханизмом через виртуальный шлем (VR). Эксперты пророчат востребованность такой технологии в бизнесе и промышленности. Вероятные сценарии использования:

  • Управление беспилотной техникой (складскими погрузчиками и манипуляторами, дронами, трейлерами),
  • Проведение медицинских исследований и хирургических операций,
  • Освоение труднодоступных объектов и областей (дно океана, полярные области). Кроме того, программирование роботов позволяет им осуществлять и автономную работу.

Еще один популярный тренд - connected car. Совсем недавно представители гиганта Apple заявили о старте разработок собственного "беспилотника". Все больше фирм выражают свою заинтересованность в создании машин, способных самостоятельно перемещаться по пересеченным трассам, сохраняя грузы и оборудование.

Возрастающая сложность алгоритмов программирования роботов и машинного обучения предъявляет повышенные требования к вычислительным ресурсам и, следовательно, к "железу". По-видимому, оптимальным выходом в этом случае будет подключение устройств к облачной инфраструктуре.

Важное направление - когнитивная робототехника. Стремительный рост количества "умных" машин заставляет разработчиков все чаще задумываться о том, как научить роботов слаженно взаимодействовать.

Тема искусственного интеллекта тревожит человечество с тех пор, как компьютеры проникли сначала в каждый дом, а потом и в каждый карман. Такое явление, как виртуальный помощник, сегодня не является диковинным, воспринимаясь, как современная обыденность.

При этом создать искусственный интеллект может каждый, используя практически любой язык программирования, дело лишь в удобстве и возможностях. Но есть языки, созданные или адаптированные специально для ИИ. Одни из них достаточно популярны, другие являются областью знаний ограниченного круга лиц. О последних пойдёт речь сегодня.

AIML

Проект A.L.I.C.E. - это не отсылка к известной франшизе «Обитель зла», а название виртуального собеседника, способного разговаривать на человеческом языке. Предпосылки к его появлению датированы 1966 годом и проектом Элиза (ELIZA) - базой данных, построенной по принципу шаблонных ответов. В конце 90-х она получила развитие A.L.I.C.E. в виде новых возможностей или более сложной структуры. Для создания этого и использовался язык AIML (Artificial Intelligence Markup Language).

На самом деле работа на AIML проста до безобразия, даже если вы не слишком знакомы с программированием. Задача сводится к созданию вопроса, либо однозначного, либо с некоторыми неизвестными (замены однотипных слов), и реагирующего ответа, опять-таки или точного, или с заложенной переменной (например, имени, возраста и т. д.). Если вы хоть когда-нибудь играли в компьютерные игры с элементами RPG, то прекрасно понимаете, как подобный алгоритм работает.

IPL

Information Processing Language был разработан в 1956 году, является по сути языком ассемблера для списков и лежит где-то на обратной стороне понятности по отношению к AIML. Здесь вам приходится оперировать не человеческим языком, а бесконечным числом символов, регистров, команд и ячеек. Он абсолютно неэффективен в плане построения условного киборга, то есть сложной системы, но определить тип данных или объем выделяемой памяти он сможет невероятно быстро. Если вы конечно сможете на нем что-то создать.

Рассказывать о нём более подробно не имеет большого смысла, так как сегодня он практически не используется, будучи заменённым на куда более удобные и понятные языки.

STRIPS

А вот это очень интересный образец. Название расшифровывается, как Stanford Research Institute Problem Solver и он является так называемым языком действия. Структура программы на STRIPS состоит из трех блоков: начальное состояние; список целей, то есть то состояние, которое в результате должно быть получено; собственно сами действия - основное тело программы.

Вот вам простой пример на языке STRIPS из Википедии . Есть обезьяна, которая находится в точке А, есть бананы, подвешенные в точке B, и есть коробка в точке C, забравшись на которую обезьяна сможет схватить бананы:

Initial state: At(A), Level(low), BoxAt(C), BananasAt(B)
Goal state: Have(Bananas)
Actions:
// move from X to Y
_Move(X, Y)_
Preconditions: At(X), Level(low)
Postconditions: not At(X), At(Y)

// climb up on the box
_ClimbUp(Location)_
Preconditions: At(Location), BoxAt(Location), Level(low)
Postconditions: Level(high), not Level(low)

// climb down from the box
_ClimbDown(Location)_
Preconditions: At(Location), BoxAt(Location), Level(high)
Postconditions: Level(low), not Level(high)

// move monkey and box from X to Y
_MoveBox(X, Y)_
Preconditions: At(X), BoxAt(X), Level(low)
Postconditions: BoxAt(Y), not BoxAt(X), At(Y), not At(X)

// take the bananas
_TakeBananas(Location)_
Preconditions: At(Location), BananasAt(Location), Level(high)
Postconditions: Have(bananas)

Согласитесь, на таком языке хочется попробовать что-то написать самому.

POP-11

Возвращаясь в 60-е годы к первым серьёзным попыткам создать искусственный интеллект, нельзя не упомянуть о языке POP-1, испытавшем на себе влияние многих языков того времени, но не снискавшего славу. К слову, POP-2 был куда успешнее и даже дожил до наших днейю На сегодняшний день актуальной является версия POP-11, предназначенная для работы со средой разработки Poplog (правда, в ней вы также можете использовать LISP, Prolog и Standard ML).

Язык POP-11 является функциональным и мультипарадигмальным, синтаксис заимствован от ALGOL, общий подход к коду больше похож на LISP. Вот маленький отрывок из кода работы с памятью:

define auxmemo(O1, Prop, P,n, ref_i)->O2;

Lvars O1,O2, Prop, P, n,i, ref_i;
ref_i.cont-1 ->> i -> ref_i.cont;
if i = 0 then n -> ref_i.cont;
clearproperty(Prop);
endif;

P(O1) -> O2;
O2 -> Prop(O1);

;;; P: Procedure
;;; n: number of values to keep, then the cache is cleared and
;;; memoizing restarts.
;;;
define newmemo(P,n);
newanyproperty(, n, false, false, syshash, nonop=, false, undef,
auxmemo(%P,n,consref(n)%));
enddefine;

Как видно, здесь нет ничего отпугивающего и сильно отличающегося от привычного внешнего вида популярных процедурных языков. Возможности при этом достаточно широкие - от систем обучения до уже упомянутого искусственного интеллекта Элиза.

Wolfram

Язык, разработанный компанией Wolfram Research, входящий в комплект системы компьютерной алгебры Mathematica. Язык мультипарадигмальный, специализирующийся на символических вычислениях, на логическом и функциональном программировании. Несмотря на то, что язык существует с конца 80-х годов 20 века, выпущен официально он был лишь 4 года назад.

Конечно, Wolfram не был разработан специально для искусственного интеллекта, но как и MATLAB, в конце концов пришёл к необходимости обрабатывать данные с учетом моделирования и прогнозирования, работать с нейронными сетями.

Кстати, вот интересный факт, косвенно связанный с Wolfram. Язык пришельцев, который вы могли видеть в недавнем фильме «Прибытие», был разработан создателями Wolfram (отцом и сыном) и частично унаследовал его алгоритмы.

Planner

Последний на сегодня по порядку, но совсем не последний по востребованности, функционально-логический язык Planner. Разработан он был на стыке 60-х и 70-х годов 20 века в MIT и был призван расширить возможности тогда уже популярного языка LISP. В синтаксисе это выражается в повышении удобочитаемости, вызванной, к примеру, возможностью использовать и круглые, и квадратные скобки. Но конечно совсем не это главная его суть.

Главное удобство Planner - это механизмы работы с переменными средами и задачами. При разработке ИИ вы задаёте начальные условия, так называемые «теоремы», описывающие используемую среду. Теорем при этом может быть много, просто в случае несоответствия среды исходные будут отвергаться, а другие подтверждаться. Также в процессе выполнения программы и механизмах перебора могут отвергаться и исключаться из дальнейшего рассмотрения определённые решения, которые не имеют конечного успеха. Обычно подобные вещи программисту приходится реализовывать самостоятельно большим объёмом текста, но в Planner это занимает всего несколько строк. А ведь именно это и есть главный принцип, отличающий язык ИИ от любого другого популярного языка.

Этой статьей я начинаю серию публикаций, посвященных проблеме программирования искусственного интеллекта. Цель этого цикла - показать, каким образом (в смысле общих принципов) осуществляется программирование искусственного интеллекта.

Само понятие "искусственный интеллект" возникло где-то на заре вычислительной техники. Несмотря на почтенный возраст, термин этот не имеет точного определения и всегда понимался в интуитивном смысле. Обычно говорят, что к области искусственного интеллекта относятся те задачи, которые до сих пор человек решает лучше, чем компьютер. Таким образом, круг решаемых в рамках искусственного интеллекта проблем постоянно динамически изменяется. Например, еще несколько лет назад обучение ЭВМ игре в шахматы являлось прерогативой AI (от английского Artifical Intelligence - искусственный интеллект), но сегодня все больше специалистов считает, что игра в шахматы уже не является проблемой искусственного интеллекта. Сегодня главными проблемами, решаемыми в рамках AI, являются примерно следующие: построение экспертных систем, решение задач поиска, в которых полный перебор вариантов теоретически невозможен (в том числе - программирование игр), моделирование биологических форм, распознавание образов. Фундаментальные принципы решения всех этих задач были заложены еще в начале семидесятых, но, в связи с тем, что задачи AI очень ресурсоемки, настоящее развитие они получили только в наши дни.

Для решения задач AI еще в начале семидесятых годов были созданы два специфических языка программирования - Пролог (Prolog) и Лисп (LISP). Современный разработчик искусственного интеллекта должен свободно владеть каждым из них. Далее остановимся на самых характерных их особенностях.

Исторически Лисп более старый язык. Концепция, которую он представляет, называется функциональным программированием , она является прямым продолжением обычного алгоритмического подхода. Лисп-программа представляет собой функцию, результат вычисления которой - это результат работы программы, а аргументы, чаще всего - другие вызовы функций. В связи с объективными причинами в Лиспе принята бесскобочная запись при вызове функций, вызов любой функции осуществляется при помощи списка, первым элементом которого является название функции, а все остальные элементы представляют аргументы. Например, сложение двух чисел A и B может выглядеть так: (add A B), сложение трех чисел - так: (add A (add B C)). Самой важной особенностью Лиспа является то, что запись вида (add A B) может представлять из себя не только список, как вызов функции, но и список, как элемент данных, содержащий в себе три компоненты - add, A и B. Решение о том, следует ли использовать список как данные, или его необходимо интерпретировать, в рамках Лиспа может приниматься самой программой. Таким образом, программа получает возможность модифицировать собственный код, что чрезвычайно важно для приложений AI.

Пролог для меня более интересен, чем Лисп, поскольку использует подход к программированию, принципиально отличный от алгоритмического и называемый целевым или декларативным программированием. При алгоритмическом программировании мы задаем последовательность действий, которые должна выполнять программа, т.е. описываем, КАК она должна работать. При декларативном программировании мы описываем, ЧТО программа должна делать, а то, как будут осуществлены эти действия - дело Пролог-системы. Рассмотрим типичнейшую Пролог-задачу - определение, в каких родственных отношениях находятся те или иные люди. В качестве исходных выберем отношение родитель(X,Y), обозначающее, что X является родителем Y, и отношения мужчина(X) и женщина (X), обозначающие принадлежность лица к одному из полов. Тогда исходные данные для программы могут выглядеть примерно так.

мужчина(Сергей). женщина(Тамара). мужчина(Семен). женщина (Людмила). мужчина(Павел).

родитель(Сергей, Семен). родитель(Тамара, Семен). родитель(Семен, Павел).

родитель(Людмила, Павел)

Как можно видеть, это - небольшая база данных, естественно представляющая генеалогическое дерево. Каждое из выражений в ней является утверждением, в Прологе такие утверждения называют фактами. База может быть легко расширена.

Теперь введем выражение дед(X,Y), обозначающее, является ли X дедом Y. Мы используем два Прологовских символа - запятая в следующей записи обозначает логическое и, а символ:- обозначает если.

дед(X,Y):- родитель(X,Z), родитель(Z,Y),мужчина(X).

Эта условная запись является таким же элементом базы данных, как и факты, в Прологе такие элементы принято называть правилами.

На самом деле та Пролог-программа, которую мы написали, умеет делать очень многое (это наверняка удивит тех, кто до сих пор был знаком только с алгоритмическим программированием). После запуска ее на выполнение Пролог-система выдаст запрос на ввод вопроса. Для начала введем дед(X,Павел) (по-русски этот вопрос звучит так: "Кто дед Павла?"), система выдаст X=Сергей. Теперь спросим дед(Тамара, Павел) ("Является ли Тамара дедом Павла?"). Получим ответ no (нет). Можно спросить родитель(X,_) (так, как на Прологе _ обозначает, что значение этого элемента отношения для нас не важно, то данная запись по-русски звучит, как "Кто является чьим-либо родителем?"). Получим X=Сергей, X=Тамара, X=Семен, X=Людмила. Этим круг вопросов, которые можно задать нашей программе, далеко не исчерпывается.

Как видим, в задачах, связанных с заданием отношений между объектами, Пролог гораздо мощнее алгоритмических языков типа Паскаля или Си. Если добавить к этому, что база данных Пролога (содержащая факты и правила) может динамически изменяться во время выполнения самой же программой или пользователем, становится ясно, насколько полезен Пролог для разработки в области искусственного интеллекта.

Если читателя заинтересовали Лисп и Пролог, он может изучить их самостоятельно - языки очень просты. Я же в последующих публикациях не буду останавливаться на лингвистических проблемах, стараясь уделить внимание только фундаментальным методам программирования в области AI.

Денис МАРГОЛИН
[email protected]

ПЛАН.

1. Введение.

2. Феномен мышления.

3. Создание искусственного интеллекта.

3.1 Механический подход.

3.2 Электронный подход.

3.3 Кибернетический подход.

3.4 Нейронный подход.

3.5 Появление перцептрона.

4. Заключение.

5. Список литературы.

1. ВВЕДЕНИЕ.

Современные философы и исследователи науки часто рассматривают междисциплинарные науки как одно из достижений заново открытых в 20 веке.

Искусственный Интеллект и искусственная жизнь представляет прекрасный пример такой интеграции многих научных областей.

К сожалению, жизнь слишком сложна, чтобы можно было наметить общие направления в исследованиях. Доказательством может служить тот факт, что некоторые заинтересованы в исследовании «систем, демонстрирующих феномены живых систем», другие изучают природу химического репродуцирования или пытаются решить философские проблемы самопознания.

В понятие «искусственный интеллект» вкладывается различный смысл – от признания интеллекта у ЭВМ оснащенных программными продуктами распознавания текста и речи до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком.

Теория искусственного интеллекта при решении многих задач сталкивается с определёнными проблемами. Одна из таких проблем состоит в выяснении вопроса, доказуема ли теоретически (математически) возможность или невозможность искусственного интеллекта.

На этот счёт существуют две точки зрения. Одни считают математически доказанным, что ЭВМ в принципе может выполнить любую функцию, осуществляемую естественным интеллектом. Другие полагают в такой же мере доказанным математически, что есть проблемы, решаемые человеческим интеллектом, которые принципиально недоступны ЭВМ. Эти взгляды высказываются как кибернетиками так и философами. Одна из многих проблем (можно сказать основная) состоит в том, что системы, обладающие психикой, отличаются от ЭВМ тем, что им присущи биологические потребности.

Отражение внешнего мира проходит через призму этих потребностей, в чем выражается активность психической системы. ЭВМ не имеет потребностей, для неё информация незначима, безразлична. У человека над слоем биологических потребностей надстраиваются социальные потребности, и информация для него не только биологически но социально значима. Однако технические системы все-таки могут иметь аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система обладает рецепторными и эффекторными придатками. На практике под крышей термина искусственная жизнь гнездится грандиозное разнообразие различных проектов от моделей копирования ДНК и систем с обратной связью до изучения коллективного разума и динамики роста населения.

2. ФЕНОМЕН МЫШЛЕНИЯ.

Машины уже научились слагать стихи, сочинять музыку, рисовать картины. Возможно, кому-то покажется, что это – несомненный признак их разумности. Ведь если ЭВМ доступно творчество, которое всегда считалось свойством высокого интеллекта, то справедливо ли отказывать ей в разуме?

Всё же большинство из нас едва ли согласятся считать рисующую и сочиняющую стихи ЭВМ мыслящей. Что же тогда следует называть мышлением?(2)

Далёкому от науки человеку трудно себе представить, как много умеют делать современные кибернетические устройства. Стоит хотя бы упомянуть о так называемых «экспертных системах», которые на основе имеющихся в их памяти сведений анализируют состояние больного, режим технологического процесса, дают советы, как поступить в той или иной ситуации. При этом ЭВМ не только сообщает своё решение, но и объясняет, почему оно должно быть таковым. По сравнению с электронной памятью, выдачей архивных справок и математическими вычислениями, что сегодня у большинства людей ассоциируется сегодня с образом компьютера, это – качественно новая ступень интеллектуальной деятельности, когда на основе имеющегося вырабатывается новое знание. До сих пор это считалось неоспоримой привилегией человеческого мозга. Неудивительно, что тому, кто впервые встречается с подобными системами, часто просто не верится, что он имеет дело с «железной ЭВМ», а не со спрятавшимся где-то оператором-человеком.

Способность ЭВМ выполнять математические расчеты, к чему мы привыкли, ещё совсем недавно рассматривалась как одна из самых высших ступеней духовной деятельности человека. Комплексные числа, с которыми легко оперирует почти любая ЭВМ, Г.Лейбниц, сам выдающийся математик, называл «духовными амфибиями», удивительным «порождением духа Божьего», а писатель В.Одоевский в своей «Русской речи» писал о нашей способности к вычислениям как о каком-то непостижимом, почти мистическом свойстве: При всяком математическом процессе мы чувствуем, как к нашему существу присоединяется какое-то другое, чужое, которое трудится, думает, вычисляет, а между тем наше истинное существо как бы перестаёт действовать, не принимая никакого участия в этом процессе, как в деле постороннем, ждёт своей собственной пищи, а именно связи, которая должна существовать между ним и этим процессом, - и этой связи мы не находим».

Можно представить, как был бы поражён Одоевский, узнав о вычислительных способностях наших ЭВМ! Тем не менее, мы не считаем их думающими.

Любая вычислительная машина, каким бы поразительным ни было её «умение» обучаться, работает на основе заранее составленной для неё программы и поступающих внешних данных. Правда, мы, люди, тоже реализуем определенные программы действий, особенно в первые месяцы жизни, когда наше поведение почти целиком определяется заложенной в нас генетической программой. Однако принципиальное различие в том, что человек способен мотивированно, т.е. в зависимости от определённых условий, изменять программу и делает это так, что между Сарой и новой программами нет непрерывного логического мостика. Как это происходит, тоже пока не ясно, тут много споров и различных точек зрения, но это уже другой вопрос, важно, что современные вычислительные машины этим свойством не обладают. Вот если бы случилось так, что какая-то ЭВМ, решившая, скажем задачи по электромагнетизму и квантовой механике, объединила бы эти два раздела науки и вывела уравнения квантовой электродинамики, а потом с их помощью предсказала бы новые явления в этой неизвестной ей ранее области, тогда, наверное, мы были бы в праве назвать её думающей. И прежде всего потому, что она сама, без всякой программной подсказки, решила заняться качественно новой задачей. Слово «решила» как раз и означает, что она мыслит.

Всякая интеллектуальная задача представляет собой поиск способа достижения поставленной цели, а иначе это будет не решением задачи, а просто действием по точной инструкции.

Когда мы говорим, что школьник решает задачу, это означает прежде всего, что он должен сообразить, какую взять для этого формулу, какие подставить в неё числа. Однако, если он, заглядывая в тетрадь соседа, подставляет указанные там числа в написанную на доске формулу, это уже не решение, а механическое повторение. Именно так ведут себя современные ЭВМ. Строго говоря, никаких задач они не решают, и часто используемое нами выражение «ЭВМ решает» имеет условный смысл…

Способность ставить задачу и самопрограмироваться на её решение – это как раз и есть главное, что характеризует феномен мышления.

Можно возразить данному утверждению, отметив, что и рыбы, и примитивные амёбы в погоне за добычей, тоже ставят себе задачи, изменяющиеся в зависимости от конкретных условий, значит – и они мыслят?

Это могут быть примитивные формы мышления, ведь объяснить поведение животных во всём многообразии жизненных ситуаций одним лишь инстинктом – это гипотеза.(2)

Животным и птицам присуще такое свойство мышления, как способность к обобщению. Например, они узнают пищу в различных конкретных формах, так сказать – пищу вообще.

Наше обыденное понимание разумного слишком очеловечено, и, подобно тому, как в XIX веке многим казалась нелепой сама мысль о преемственной связи между человеком и обезьяной сегодня многих из нас смущает мысль о возможности нечеловеческого интеллекта. В частности, сами того не замечая, мы часто связываем представление о мышлении со способностью осознавать своё собственное «я», и это мешает нам более широко взглянуть на феномен мышления. Правда, связь между мышлением и чувством «я», по-видимому, действительно существует. Можно думать, что в условиях прихотливо изменяющейся внешней обстановки сложная система будет устойчивой лишь в том случае, если она обладает способностью ощущать своё состояние, а в этом и состоит суть нашего «я». Анализ показывает, что подобное чувство необходимо уже многим роботам-автоматам. Ведь робот, да и вообще всякая сложная самообучающаяся и активно общающаяся с человеком машина должна сообщать ему о состоянии своей памяти, о том, что ей понятно, а что – нет и почему. А для этого автомат должен ощущать и быть способным выразить своё состояние. Это нужно роботу и для того, чтобы вовремя заметить неполадки в своём «организме». Не осознающий себя робот едва ли сможет долго просуществовать в сложной, быстро меняющейся и воздействующей на него обстановке.

3.СОЗДАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛНКТА.

С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.

Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта (ИИ), обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными проблемами, далеко выходя­щими за пределы традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувс­твенного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что пожалуй самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы. Что непосредственно затраги­вало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В самом деле, ученым трудно даже прийти к единой точке зрения относи­тельно самого предмета их исследований - интеллекта. Здесь, как в притче о слепцах, пытавшихся описывать слона, пытается придерживаться своего заветного определения.