Основы искусственного интеллекта

Наукой под названием «искусственный интеллект» (ИИ) человечество занимается на протяжении более 50 лет. За это время удалось развить множество подходов и направлений, разработать системы для анализа самых различных, в том числе финансовых и деловых задач. Однако в последнее время самым большим спросом пользуются системы ИИ для моделирования коллективного поведения. Одно из возможных их применений — создание армий боевых роботов. Некогда чрезвычайно популярные дискуссии о том, возможно ли создание искусственного разума, продолжают возникать в основном из‑за незнания или неразберихи в терминах. В действительности «искусственный интеллект» как направление науки существует более 50 лет. И датой его рождения принято считать 1956 год, когда был предложен этот термин, чтобы обозначить направление, открытое разработчиками американской компании Rand Corporation, которые создали первую компьютерную программу для игры в шахматы. С тех пор направление искусственного интеллекта росло и развивалось. В то же время ученые практически никогда не стремились воспроизвести интеллект человеческий, который в отличие от компьютерного «мозга» включает в себя кроме разумного поведения еще и эмоции, процессы спонтанного решения задач, озарение, интуицию.

Алгоритмы и супералгоритмы

Основы искусственного интеллекта невозможно понять без определения этого термина и небольшой предыстории. Определений искусственного интеллекта существует множество, но одно из наиболее точных описывает ИИ как некий супералгоритм, призванный решать задачи, для которых не существует заданного алгоритма. Под последним понимают определенный порядок операций, при помощи которых можно решить любую задачу из некоего определенного класса (множества) задач. Все прикладные компьютерные программы используют в своей работе алгоритмы, найденные и написанные для них людьми. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении разнообразных задач, и принято считать, что без участия человеческого интеллекта найти требуемый алгоритм невозможно. Но по мере того как автоматические устройства все глубже проникают в нашу жизнь и их функции и решаемые ими задачи постоянно усложняются, становится все труднее предусмотреть и разработать алгоритмы «на все случаи жизни». И человечество постепенно приходит к пониманию того, что машины сами должны создавать алгоритмы, чтобы на ходу разрабатывать нужные решения и выполнять поставленные задачи. Отсюда главная цель научного направления «искусственный интеллект» — поиск алгоритмов решения трудных задач, для которых нет заранее заданного алгоритма. В то же время в создаваемых системах искусственного интеллекта воспроизводится, как уже упоминалось, только один аспект человеческого мышления.

ИИ — это моделирование разумных действий человека: рассуждений, принятия решений. «Нельзя ставить знак равенства между искусственным интеллектом и естественным, — объясняет президент Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ) Геннадий Осипов. — Никто не станет платить за машину, работающую неразумно. И поэтому, даже когда будут созданы самые сложные мыслящие машины, они будут мыслить разумно, в отличие от человека». По мере развития науки об искусственном интеллекте возникает все больше подходов и методов создания систем ИИ. Многие из них превращаются в самостоятельные направления. Например, экспертные системы выросли из искусственного интеллекта и превратились в самостоятельную инженерную дисциплину. Немонотонные рассуждения, также зародившиеся в недрах ИИ, стали индивидуальным научным направлением, которое отошло к неклассической логике. Широко используемое сегодня объектное

программирование также появилось благодаря работам по искусственныму интеллекту.

Большое оживление наблюдается в еще одном направлении ИИ — области нечеткой логики (fuzzy logic). Эта дисциплина получила широкое признание в бизнесе и финансах благодаря тому, что в 1988 году экспертная система на основе нечетких правил единственная из всех аналитических программ предсказала биржевой крах. Центры исследования нечеткой логики создаются сегодня во всем мире, а в Японии функционирует специальная лаборатория Laboratory for International Fuzzy Engineering Research (LIFE), которая объединяет 48 компаний, в том числе Hitachi, Mitsubishi, NEC, Sharp, Sony, Honda, Mazda, Toyota, IBM, Fuji Xerox. К деятельности LIFE проявляет интерес NASA. В то же время исследователи отмечают, что последние несколько лет наблюдается определенный дефицит идей. Все современные системы ИИ — это развитие концепций, которые изобретены относительно давно, и ничего революционного в области ИИ в настоящий момент нет. Но, по мнению ученых, к спаду это не приведет. «В какой‑то мере это произошло из‑за того, что научные работники потеряли возможность просто сидеть и думать, не заботясь о хлебе насущном, — считает г-н Осипов. — Фундаментальная наука финансируется недостаточно, хорошо еще, что есть спрос на прикладную науку.

Но, уверен, со временем появится спрос и на фундаментальную. Те, кто занимается прикладной наукой сейчас, сами станут со временем руководителями подразделений каких‑то крупных компаний. А такие люди знают, что, как только в прикладной науке заканчиваются идеи, надо заниматься фундаментальной, которая идеи порождает. Так, по крайней мере, происходит в США. Там крупные корпорации охотно инвестируют в фундаментальную науку, хотя на первый взгляд прямой выгоды в этом нет». Кстати, развитие ИИ не всегда шло гладко. Два периода — 1974‑1980 годы и 1987‑2001 годы — даже получили название «зим искусственного интеллекта». В это время резко сокращалось финансирование и замедлялись многие исследования в области ИИ. В первом случае инвесторы разочаровались в искусственном разуме после провала попытки создания системы распознавания речи. Второй раз фиаско потерпела идея компьютера пятого поколения — их место заняли дешевые и массовые ПК. Однако теракты 11 сентября 2001 года вновь всколыхнули интерес к исследованиям в области ИИ, в первую очередь — для создания эффективных систем безопасности.

Автоответчик с интеллектом

Можно с уверенностью сказать, что направление искусственного интеллекта превратилось в генератор идей и новых научных течений. Разумеется, среди них есть свои приоритеты. Сегодня наиболее интересным представляется моделирование поведения, общения, в том числе и речевого. Спрос на понимание речи и естественного языка предъявляют прежде всего поисковые системы: выделить из огромного объема данных, циркулирующих в интернете или базирующихся в корпоративном хранилище, необходимую информацию и разложить ее «по полочкам» без сложных интеллектуальных систем невозможно. Кроме того, возможность задавать вопросы на «человеческом» языке становится постепенно стандартным требованием к интерфейсам. Ведь гораздо проще спросить поисковик: «как настелить паркет», чем разбивать фразу на ключевые слова и находить их верную комбинацию.

Основы искусственного интеллекта взяли на вооружение и интернет-технологи. Сегодня разрабатываются поисковые системы, в которых текст запроса подвергается семантическому анализу, и ищутся тексты, которые близки к нему семантически, а не по ключевым словам. То же касается изображений — серьезная работа ведется над тем, чтобы научить искусственный разум понимать картинку. Именно понимать, что нарисовано, а не просто распознавать образы — последняя задача уже успешно решается. Большое будущее видится для ИИ в совершенствовании автоматизированных систем сервиса. Всем знакомы автоответчики абонентских служб телекоммуникационных компаний. Их главный недостаток — неудобство в использовании: прежде чем подключить клиента, система долго гоняет его по меню, требуя записанным на пленку голосом нажать то одну, то другую кнопку. Иногда такое «путешествие» может занять минут 10. В то же время отказаться от автоматизации сервисов крупные компании не могут: это один из весьма эффективных способов снижения издержек. Когда невозможно расширить штат операторов‑людей, способных быстро найти нужный ответ, на помощь могут прийти системы ИИ, способные не только правильно понимать требование клиента, но и осуществлять некоторые маркетинговые действия.

«Предположим, вы приходите в турагентство бронировать тур, — комментирует Геннадий Осипов. — Заказываете поездку на Канарские острова, например, с 1 июля по цене не больше 2000 долл. А вам отвечают: нет тура на Канары, зато можем предложить аналогичный тур на южное побережье Испании. И таким образом удерживают потенциального клиента. А что значит аналогичный тур? Это значит такое же теплое море, похожий климат, и чтобы отдых мало отличался от канарского. Эта цепочка — не что иное как рассуждения на основе прецедентов, метод, созданный в ходе работ по искусственному интеллекту. Подобные рассуждения может осуществить компьютер, и такие системы уже существуют. К сожалению, российский бизнес до такого уровня еще не дорос. По крайней мере, нам похожих работ не заказывали». Но самый большой интерес и самое большое оживление сегодня наблюдаются в сфере моделирования коллективного поведения. Во всем мире в это направление вкладываются очень серьезные деньги. Заказы на подобные разработки поступают в том числе и в отечественные институты. Столь сильный интерес объясняется необходимостью полностью заменить людей на роботов в тех местах, где работа для человека некомфортна или же опасна. В первую очередь это может быть деятельность по ликвидации аварий, экологических катастроф, работа на вредных производствах и т. д. Автоматические установки, управляемые по радиосвязи, или «роботы-одиночки» в таких условиях не всегда эффективны. Для сложных операций нужны «отряды» роботов, при этом роботов автономных, способных действовать в команде. А для того, чтобы работать в команде, необходимо обмениваться сообщениями, решать общие задачи, перераспределять их между разными группами — для управления такими установками понадобится искусственный интеллект.

Дроиды-воины и дроиды-домохозяйки

Но все‑таки, несмотря на социальную важность замены людей на вредных производствах, львиная доля финансирования достается другой, отнюдь не мирной задаче — созданию боевых роботов. Ведущие сверхдержавы уже поставили цель уменьшить количество людей в боевых действиях, одновременно увеличив эффективность этих военных операций. «Будущие войны будут войнами технологий, а не людей, — считает Геннадий Осипов. — Поэтому они будут выиграны теми странами, в которых уровень роботизации армии будет наиболее высоким». Фантастические сцены атаки дроидов из фильма «Звездные войны» — уже совсем не далекая реальность. Беспилотные самолеты и танки — это устройства сегодняшнего дня: ПО для таких задач активно разрабатывается на Западе. В частности, как недавно заявил главком ВВС РФ генерал-полковник Александр Зелин, к 2011 году на вооружение ВВС России поступят современные беспилотные летательные аппараты (БЛА) различных типов, включая ударные. «Разрабатываются БЛА самолетного и вертолетного типа, с различным видом старта (с разгонных устройств, «по‑самолетному»), ближнего действия с малой массой, а также большой дальности, способных решать задачи на расстоянии 300‑400 км и находиться в полете до 10‑12 часов. При их создании особое внимание уделяется применению цифровых технологий: автоматизации разработки полетных заданий, выполнению полетов в автономном режиме с использованием данных спутниковых систем навигации, автоматизированному сбору и обработке информации», — указал г-н Зелин. А среди реализованных проектов в области боевого использования ИИ стоит упомянуть «100 роботов» (Centibots Project), выполненный лабораторией робототехники и оценки состояний (Robotics and State Estimation Lab) университета штата Вашингтон, которая в свою очередь осуществляла часть более крупного проекта научно-исследовательского агентства Пентагона (Defense Advanced Research Projects Agency — DARPA).

Centibots — это команда небольших мобильных роботов, которые могут работать и как единый организм, и по одиночке. У этих роботов нет единого мозгового центра, это коллективный разум, гибко перестраивающийся в ходе выполнения задания. Задача, к которой их подготовили ученые, — охрана и патрулирование зданий. Группа роботов способна изучить неизвестное им закрытое помещение, составить точную его карту и выполнить в нем какую‑нибудь целевую задачу. Однако вспомним еще раз о множестве мирных сфер применения ИИ. Речь идет о решении демографической проблемы, с которой столкнулись практически все развитые страны, а именно — старением населения. В результате увеличения продолжительности жизни и сокращения рождаемости число пенсионеров в скором времени может приблизиться к числу работающих, а это значит, что все труднее и труднее будет найти людей,согласных на неквалифицированную работу сиделки или помощника по хозяйству. Создание роботов‑домохозяек и санитаров — хороший выход из создавшейся проблемной ситуации. Уже сегодня в мире работает 21 тыс. «сервисных роботов» — они выполняют такие задачи, как дойка коров, обработка токсичных отходов, доставка медикаментов в больницах и помощь хирургам при проведении операций. По данным экспертов, их число возрастет в 2007 году до 75 тыс. — и это только начало.

К концу десятилетия, по прогнозам ежегодного исследования World Robotics Survey, проведенного европейской экономической комиссией ООН и международной робототехнической федерацией (International Federation of Robotics), роботы «будут ухаживать за пожилыми людьми и инвалидами, самостоятельно осуществлять хирургические операции, инспектировать трубопроводы и опасные для людей объекты». В искусственном интеллект возникло целое направление под названием «социальная робототехника». Ее задачей является создание роботов, занимающихся домохозяйством и помощью больным и престарелым. Но такие роботы, кроме умения выполнять базовые операции, должны обладать еще рядом качеств, благодаря которым человек чувствовал бы себя комфортно рядом с «механическими няньками». Это, во‑первых, внешний вид — роботы должны выглядеть как гуманоиды, во‑вторых, они должны уметь демонстрировать эмоции, чтобы не походить на бездушный автомат. Последнее обстоятельство стимулирует развитие еще одного раздела направления ИИ — моделирования эмоций. Базовых эмоций у человека не так много, обычно моделируется 5: страх, радость, гнев, отчаяние, удивление. Эмоции у человека, с одной стороны, выступают как усилители каких‑то действий, например, интенсивности мышления. С другой стороны, они могут являться демонстрацией некоего результата: если цель достигнута — радость, не достигнута — раздражение, а если действие не получилось, но тем не менее цель достигнута — удивление. Аналогичное поведение можно воссоздать и у робота, в результате чего он визуально становится более естественным и комфортным для человека.
Источник