Искусственный интеллект

Методы искусственного интеллекта

Лекция № 1

МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

 

ЛЕКЦИЯ № 1

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА

 

Мы подойдём к определению интеллекта, оттолкнувшись от определения Большой советской энциклопедии. Это слово восходит к латинскому intellectus, что переводится как познание, понимание, рассудок; и словарь определяет интеллект как способность мышления, рационального познания, в отличие от таких душевных способностей, как чувство, воля, интуиция, воображение.

Познание — это процесс отражения и воспроизведения действительности в мышлении; взаимодействие субъекта и объекта, результатом которого является новое знание о мире.

Мышление — это высшая ступень человеческого познания. Позволяет получать знание о таких объектах, свойствах и отношениях реального мира, которые не могу быть непосредственно восприняты на чувственной ступени познания. Формы и законы мышления изучаются логикой, механизмы его протекания — психологией и нейрофизиологией.

Сознание — это способность идеального воспроизведения действительности в мышлении.

Более простое и, пожалуй, более понятное — базовое — определение интеллекта даёт доцент Днепропетровского национального университета Алексей Дубинский. Согласно нему,

интеллект — это способность решать задачи.

Это определение надо запомнить, в дальнейшем мы будем отталкиваться именно от него, а пока разберём подробно каждое слово в этом определении.

Я только сделаю ссылку на г-на Дубинского — http://dubinsky.ru/

Задачи. В это понятие входят в первую очередь такие задачи, когда необходимо:

— собрать информацию,

— оценить ситуацию,

— принять решение,

— действовать.

Задачами могут быть: формулировка целей, построение моделей, выдвижение гипотез, оценка достоверности решений, упрощение, планирование и проч.

Будем полагать, что множество возможных задач, а точнее — классов однотипных, одинаково решаемых задач — бесконечно. Обозначим это множество через .

Решать. Это понятие подразумевает нахождение решения, верного в некотором приближении, которое устраняет проблемную ситуацию полностью либо приемлемую его часть, постоянно либо на приемлемый срок.

Решению можно приписать некоторый коэффициент, указывающий на качество решения — то есть на то, насколько это решение разрешило рассматриваемую задачу. Принято считать, что коэффициент лежит в пределах .

Для каждого класса задач может существовать множество решений, причём оно не обязательно конечно. И среди этого множества может и не быть решений с высоким качеством.

Помимо качества решения для объекта важна ещё и его стоимость. Вполне очевидно, что решения могут быть разными по цене и качеству. Поэтому для каждого решения следует одновременно рассматривать два коэффициента:

— качество решения — внутренняя характеристика самого решения,

— стоимость решения — внешнее свойство, относящееся к объекту, который получил это решение.

Объект. Мы о нём уже упомянули. Это то, что пытается найти решение. У объекта не обязательно должно быть сознание, также он необязательно должен быть живым. Необходимы лишь: способность воспринять задачу, возможность выбора и возможность действия.

Способность. Способность — это мера интеллекта. Мера — это количественное выражение способности решать. Измеряется величиной интеллекта.

Величина интеллекта — есть вероятность нахождения верного решения.

И теперь мы можем выделить три меры интеллекта:

1. мера интеллекта на классе задач,
2. мера интеллекта на классе задач с учётом стоимости решения,
3. мера интеллекта на множестве классов задач.

 

1. Мера интеллекта на классе задач — Мера 1

 

Пусть для выбранного класса задач существует множество решений при с коэффициентом качества .

Если для рассматриваемого объекта существуют вероятности получения данных решений , то величина интеллекта есть сумма:

,

(1.1.1)

при этом сумма вероятностей ограничена единицей: .

 

2. Мера интеллекта на классе задач с учётом стоимости решения — Мера 2

 

Пусть, при тех же условиях, для каждого решения задана стоимость его получения объектом . Тогда величина интеллекта определится как сумма:

.

(1.1.2)

 

3. Мера интеллекта на множестве классов задач — Мера 3

 

Пусть задано множество классов задач , при этом ,  . Пусть также существуют вероятности возникновения задач этих классов . Тогда величина интеллекта на данном множестве классов задач есть:

,

(1.1.3)

куда потом подставляется одно из выражений (1.1.1) или (1.1.2).

При этом следует иметь в виду, что существование нескольких классов задач приводит к возникновению дополнительной задачи классификации, т.к. перед началом решения исходной задачи необходимо отнести её к какому-либо классу задач. Таким образом, получаем выражение, в котором задача классификации вынесена за знак суммы; вероятность её возникновения равна сумме вероятностей возникновения любых других задач:

.

(1.1.4)

Из последнего выражения следует, что величина интеллекта зависит от выбора классов задач, на которых он определяется. Прямое расширение Меры 2 путём устремления вряд ли имеет смысл, поскольку в таком случае для определения величины интеллекта будут необходимы значения вероятностей для неизвестных классов задач.

Для практических целей достаточно ограничить рассмотрение множеством наиболее часто встречающихся задач . Выделение можно производить либо по некоторой граничной частоте , либо по суммарной частоте .

В первом случае учитываются классы задач с вероятностью не меньше граничной:

.

(1.1.5-а)

Во втором случае классы задач из множества упорядочены по убыванию вероятности , а — наименьшее число, для которого :

.

(1.1.5-б)

 

 

Рассмотрим теперь динамику.

 

Динамика

 

Возможны два типа изменений:

1. изменения внешней среды;
2. изменение объекта.

Изменения внешней среды будут выражаться в изменении распределения вероятностей возникновения классов задач , в т.ч. и путём изменения набора рассматриваемых классов задач. При этом в общем случае, для поддержания своей величины интеллекта, объект должен изменяться.

Пусть рассматриваемый объект может изменяться. Это изменение будет выражаться в изменении значений матрицы вероятностей нахождения решений . Появление новых решений понимаем как увеличение значений соответствующих элементов матрицы, имевших прежде нулевое значение. Таким образом, у изменяющегося объекта в общем случае изменяется величина интеллекта.

Можно выделить следующие направления изменений:

1. внутри класса задач:
• увеличение вероятностей,
• уменьшение вероятностей;
2. в разных классах:
• освоение решений новых классов задач,
• потеря способности решать задачи определённого класса.

Соответственно, развитие объекта и увеличение величины его интеллекта может происходить двумя путями:

1. интенсивный путь — увеличение вероятностей — путь специализации;
2. экстенсивный путь — освоение новых классов — путь диверсификации.

 

Мера изменчивости

(не Мера 4)

Введём меру изменчивости величины интеллекта — скорость его изменения, т.е. производная величины интеллекта по времени.

Изменчивость величины интеллекта на множестве классов задач в момент времени будет равна:

,

(1.1.6)

где

 показывает изменение объекта,

 — изменение рассматриваемой  внешней среды.

Изменчивость можно разложить на составляющие:

,

(1.1.7)

где

 — обучаемость объекта  по интенсивному пути развития,

 — обучаемость объекта  по экстенсивному пути,

 — изменчивость среды  при постоянстве набора классов  задач,

 — изменчивость среды, вызванная  изменением набора классов задач .

Рассмотрим эти составляющие поочерёдно.

В результате ряда преобразований, получаем:

,

(1.1.8-а)

где

 соответствует возможности  расширения множества решений,

Таким образом, обучаемость по интенсивному пути сводится к способности объекта:

— уменьшать стоимость получения решений,

— увеличивать вероятность получения более дешёвых решений,

— находить новые решения исследуемого класса задач.

 

Обучаемость объекта по экстенсивному пути сводится к возможности освоения решений нового класса задач:

.

(1.1.8-б)

 

Изменчивость среды при постоянстве набора классов возникающих задач сводится к перераспределению вероятностей возникновения задач этих классов:

.

(1.1.8-в)

 

Изменчивость среды является особой формой , которая имеет место, когда изменяется состав набора классов , входящих в (1.1.5-а, -б).

 

Учитывая важность влияния изменения внешней среды и то, что в сложных системах она обычно не является стабильной, появилась необходимость ввести дифференциальную меру интеллекта. Будем называть её обучаемостью.

Итак,

 

 

4. Обучаемость — Мера 4

 

Под обучаемостью будем понимать первые две составляющие изменчивости в выражении (1.1.7).

Мера 4 позволяет выделить разные уровни интеллекта.

 

Таб. 1.1. Уровни интеллекта

Номер уровня	Характеристика мер	Описание уровня
0		Объект способен применять известные решения известных классов задач. Объект не изменяется и не способен совершенствоваться.
1		Объект способен применять известные решения известных классов задач. Он способен совершенствоваться эволюционным путём, улучшая соотношения частот применяемых решений и уменьшая стоимость их получения.
2		Объект способен совершенствоваться революционным путём — он может находить новые решения известных классов задач.
3		Объект способен совершенствоваться революционным путём — может находить решения для ранее неизвестных классов задач.

 

Обратим внимание, что иерархии уровней интеллекта соответствует иерархия уровней поступления знаний.

0. приём информации или получение данных;
1. приобретение или извлечение знаний;
2. создание относительно новых знаний;
3. создание абсолютно новых знаний.

 

Вернёмся к определению интеллекта.

Напомню, базовым определением было способность решать задачи.

Полное определение:

Интеллект — это способность самостоятельно, эффективно находить качественные решения разнообразных сложных задач, в том числе ранее неизвестных.