Искуственный интелект и экспертные системы

При реализации интеллектуальных функций  непременно присутствует информация, называемая знаниями. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

В настоящее время в исследованиях  по искусственному интеллекту выделились несколько основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы ИИ. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки описания знаний, внедряются различные типы знаний. Проблема представления знаний является одной из основных проблем для системы ИИ, так как функционирование такой системы опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

2. Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задачи, следует научить систему ИИ оперировать ими. В рамках данного направления разрабатываются способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений. Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний, и разделить эти два направления можно лишь условно.

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессов, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других систем ИИ, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с системой ИИ.

4. Восприятие. Это направление включает разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств, порождающих зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах ИИ.

5. Обучение. Для развития способности систем ИИ к обучению, т.е. к решению задач, с которыми они раньше не встречались, разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов разбиения исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем ИИ. В этом направлении ИИ сделано еще весьма мало.

6. Поведение. Поскольку системы ИИ должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами ИИ и людьми. Это направление в ИИ также разработано ещё очень слабо.

В последние годы термин "знание" все чаще употребляется в информатике. Специалисты подчеркивают, что совершенствование так называемых интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, базирующихся на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) во многом определяется тем, насколько успешно будут решаться задачи (проблемы) представления знаний.

Аспекты представления  знаний

Неудивительно, что перед теми, кто занимается проблемой представления  знаний, встает вопрос о том, что  такое знание, какова его природа  и основные характеристики. В связи с этим предпринимаются, например, попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы исходить в решении задач представления знаний в компьютерных системах.

Представлению данных присущ пассивный  аспект: книга, таблица, заполненная информацией память. В теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.

Использование символического языка, такого, как язык математической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных.

Принципиальная мировоззренческая  установка состоит в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим предметам-посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и т. д.), играя инструментальную роль в познании, является средством объективизации накопленного знания, воплощением определенного социально-исторического опыта практической и познавательной деятельности.

Проблема представления знаний возникла как одна из проблем искусственного интеллекта. Она связана с переходом исследований в этой области в некоторую новую фазу. Речь идет о создании практически полезных систем (прежде всего так называемых экспертных систем), применяемых в медицине, геологии, химии. Создание такого рода систем требует интенсивных усилий по формализации знания, накопленного в соответствующей науке.

С термином "представление знаний" связывается определенный этап в  развитии математического обеспечения ЭВМ. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль своеобразной "пищи" для "голодных" программ, то на последующих этапах роль данных неуклонно возрастала. Их структура усложнялась: от машинного слова, размещенного в одной ячейке памяти ЭВМ, происходил переход к векторам, массивам, файлам, спискам. Венцом этого развития стали абстрактные типы данных, обеспечивающие возможность создания такой структуры данных, которая наиболее удобна при решении задачи. Последовательное развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: интерпретируемость, наличие классифицируемых связей (например, связь между знаниями, относящихся к элементу множества, и знаниями об этом множестве), которые позволяют хранить информацию, одинаковую для всех элементов множества, записанную одноактно при описании самого множества, наличие ситуативных отношений (одновременности, нахождения в одной точке пространства и т. п., эти отношения определяют ситуативную совместимость тех или иных знаний, хранимых в памяти). Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний и ряда других процедур.

Моделирование на ЭВМ понималось как  техническая реализация определенной формы знакового моделирования. Однако, рассматривая ЭВМ в гносеологическом плане в качестве посредника в  познании, имеет смысл не фиксировать внимание, прежде всего на "железной части" (hardware) компьютера, а рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимосвязанных и до некоторых пределов самостоятельных моделей - как материальных, так и знаковых, т. е. идеальных. Такой подход не только соответствует рассмотрению компьютерных систем в современной информатике, но является и гносеологически оправданным. Многие важные философские аспекты проблем, возникающих в связи с компьютеризацией различных сфер человеческой деятельности, требуют для своего исследования обращения, прежде всего, к знаковым составляющим компьютерных систем. Это верно и в отношении философских аспектов проблем представления знаний.

В последние годы все чаще стал употребляться термин "компьютерное моделирование". Очевидно, имеет смысл обозначать им построение любого из составляющих компьютерной системы - будь то знаковая модель или материальная.

Что изменяется в компьютерном моделировании  с переходом от уровня представления  данных к уровню представлению знаний? Каков гносеологический смысл этих изменений?

С введением термина "знание" появляется свойство "осознавать", т. е. "понимать" свои интеллектуальные возможности. В свою очередь, это  означает не что иное, как рефлексию.

Рефлексия как  одна из составляющих интеллектуальной деятельности

Исследования в области искусственного интеллекта возникли под влиянием идей кибернетики - прежде всего идеи общности процессов управления и передачи информации в живых организмах, обществе и технике, в частности, в компьютерах.

Философская приемлемость проблематики искусственного интеллекта в ее традиционном виде была обусловлена лежащим в ее основе представлением о том, что "порядок и связь идей те же, что порядок и связь вещей". Тем самым создать в компьютере структуру, воспроизводящую "мир идей", означало попросту создать структуру, изоморфную структуре вещественного мира, т. е. построить "электронную модель мира". Эта модель интерпретировалась как компьютерная модель человеческих знаний о мире. Процесс человеческого мышления интерпретировался в компьютере как машинный поиск таких трансформаций модели, которые должны были перевести компьютерную модель в некое финальное состояние (например, матовую позицию в шахматах).

Для этого система искусственного интеллекта нуждалась в знаниях о том, как осуществлять трансформации состояний модели, приводящие к заранее заданной цели - состоянию с определенными свойствами. В первое время было распространено убеждение в принципиальной способности компьютера к самостоятельному исследованию хранящейся в нем модели, т. е. к самообучению стратегии достижения поставленной цели.

Данная гипотетическая способность  интерпретировалась как возможность  машинного творчества, как основа создания будущих "мыслящих машин". И, хотя в реально разрабатывавшихся системах достижение цели осуществлялось на основе человеческого опыта с помощью алгоритмов, основанных на теоретическом анализе создаваемых моделей и результатов проводимых на них экспериментов, идеи построения самообучаемых систем многим казались наиболее перспективными. Лишь к 80-му году была осознана значимость проблемы использования в интеллектуальных системах человеческих знаний о действительности, повлекшая серьезную разработку баз знаний и методов извлечения личных знаний экспертов.

С развитием данного направления возникла идея рефлексивного управления. До этого момента в кибернетике управление рассматривалось как передача объекту сигналов, непосредственно воздействующих на его поведение, а эффективность управления достигалась с помощью обратной связи - получения информации о реакциях управляемого объекта. Рефлексивное же управление - есть передача информации, воздействующей на имеющийся у объекта образ мира. Тем самым обратная связь оказывается излишней - состояние субъекта известно передающему информацию, то есть объекту.

Традиционные системы искусственного интеллекта основаны на идеологии целеориентированного поведения типа шахматной игры, где цель обоих партнеров состоит в том, чтобы поставить мат ценой любых жертв. Не случайно именно шахматные программы оказались столь важными для отработки методов искусственного интеллекта.

Неотъемлемость  рефлексии

Стоит ли считать рефлексию неотъемлемой частью систем искусственного интеллекта?

Ответом с технической точки  зрения может служить следующее. Как и любая компьютерная программа, наделенная средствами самодиагностики и самоисправления (а такие средства уже становятся стандартом), т. е. средствами повышения надежности, системы искусственного интеллекта должны контролировать происходящие процессы - как внешние, так и внутренние. Однако может показаться, что в этом смысле будет достаточным просто развитая структура обратных связей. Сразу надо оговориться, что под обратной связью следует понимать только ответную реакцию (или получение информации о ней) после какого-то конкретного действия системы. Обратная связь лишь предоставляет данные, информацию, но ни в коей мере не интерпретирует их. Норбертом Винером в книге "Кибернетика, или управление и связь в животном и машине" были приведены примеры нарушений нервной системы людей и их последствия. Так люди с нарушением системы ориентации собственных конечностей в пространстве (не чувствующие своих рук и ног, случай, когда конечности "немеют") должны были визуально контролировать свои действия. Это было типичное нарушение обратной связи. Рефлексия же подразумевает анализ полученной картины.

Анализ функционирования собственной  модели или модели "всей окружающей действительности" (в рамках поставленной задачи), контроль над ее состоянием, прогнозирование состояния - есть ни что иное, как реализация рефлексии. Рефлексия - есть некий метауровень. С применением языков программирования высокого уровня, таких как Пролог, позволяющий формулировать цели и строить логические выводы достижимости этих целей, задача реализации рефлексии уже может быть частично решена. С их помощью можно построить некую метаструктуру, надстройку, некий метауровень, позволяющий оценивать поведение предыдущего. Однако, при рассмотрении термина "глубокая рефлексия" или "многоуровневая рефлексия" встает проблема построения моделей самой системой. Здесь на помощь приходят абстрактные типы данных. Они позволяют оперировать структурами данных любой конечной сложности. Таким образом, можно считать, что системы искусственного интеллекта могут содержать модель рефлексии.