Алгоритмы разума
Шрифт:
Основные этапы и направления исследований
Не буду даже пытаться охватить всю проблему искусственного интеллекта. Книга задумана как изложение собственной гипотезы об общих механизмах или алгоритмах интеллекта, которым равно подчиняются разум животных, человека, коллективный разум общества и которые, как мне кажется, обязательны для любой его модели.
Искусственный интеллект стал особой областью знания. Существуют специальные комитеты, координирующие исследования по этой проблематике, издается несколько журналов, созываются международные конференции. С одной стороны, предмет этих исследований примыкает к теоретической кибернетике, с другой — к технике автоматов и роботов, есть и психофизиологический аспект проблемы. Одно скажу сразу: искусственный интеллект не создан. Векселя, которые выдала кибернетика в начале своего развития, претендуя на решение почти всех интеллектуальных задач, остались неоплаченными.
С самого начала основные надежды кибернетики были связаны с моделированием работы мозга. Было ясно, что здесь можно идти двумя путями — моделировать нейронные сети и воспроизводить алгоритмы мышления.
Лучшие результаты по моделированию нейронных сетей были получены в работах школы У. Мак-Каллоха [7]. Выяснилось, однако, что сети из формальных нейронов не способны воспроизводить сложные функции мозга. Неэффективными оказались также попытки использовать такие сети для управления роботами [9]. Большой интерес вызвали работы Ф. Розенблата, который сформулировал ряд принципов нейродинамики мозга и использовал их для построения персептронов — устройств для распознавания образов. Однако строгий анализ, осуществленный М. Минским и С. Пейпертом [8], показал ограниченность существующих здесь возможностей. Таким образом, к началу 70-х гг. общий кризис нейронного подхода стал очевидным.
Одновременно проводились исследования по алгоритмическому моделированию мышления. Оcновные достижения в этой области связаны с именами А. Ньюэла и Г. Саймона [12]. Их работы по созданию GPS (общего решателя проблем) привели к формированию отдельного направления — эвристического программирования, влияние которого на исследования по ИИ прослеживается до сих пор. Однако в целом это направление исчерпало свои возможности уже к началу текущего десятилетия. При этом выяснилось, что оно не позволяет приблизиться к сколько-нибудь общей теории мышления, хотя и может обеспечить решение отдельных прикладных задач.
Кризис обоих направлений привлек внимание к работам, начатым еще в 50-е гг. и связанным с использованием формальных методов для решения сложных, «интеллектуальных» задач (доказательство теорем, игры и т.п.). К этому времени здесь был получен ряд интересных результатов. Среди них следует отметить разработку А. Сэмюэлем [11] программы для игры в шашки, которая до сих пор является одной из лучших игровых программ. Работы этого направления и составили основу нового раздела кибернетики, который занимается проблемой искусственного интеллекта.
В начале 70-х гг. на исследования по ИИ оказывали большое влияние результаты, полученные в области математической логики Дж. Робинсоном. Развитый им метод резольвенций позволил строить мощные процедуры доказательства теорем. Это было использовано для построения нового класса программ, решающих сложные задачи. Наибольшую известность среди них получила разработанная в Стенфордском исследовательском институте программа STRIPS [14], решающая задачи планирования действий робота. Методы математической логики составили также основу теории поиска решений, главные положения которой обобщены в работах Н. Нильсона. Однако использование этих методов для широкого круга задач показало их низкую эффективность, обусловленную в основном большим объемом и громоздкостью соответствующих программ для ЦВМ. Так что к 1975 г. наметилось разочарование и в этом подходе.
Попытки преодолеть трудности, сопутствующие разработке больших программ, привели к появлению новых методов автоматизации программирования и созданию специальных проблемно-ориентированных языков. Большие достижения здесь связаны с работами К. Хьюитта по построению языка PLANNER [15, 16], который послужил основой для целого ряда дальнейших разработок в этом направлении.
Использование новых языков программирования обеспечило прогресс в сравнительно новой для ИИ области — имитации речевого поведения человека. Первые значительные успехи здесь были получены Т. Виноградом [5], разработавшим систему диалогового управления роботом с помощью естественного языка. Начиная с 1973—1975 гг. проблемы естественной речи привлекают все большее число исследователей. Разрабатываются проблемы понимания [13], представления знаний, грамматического анализа и др. Проблема понимания активно исследуется также и в другой области ИИ — распознавания зрительных образов. Широко известны работы М. Минского, развивающего теперь новую теоретическую концепцию восприятия, связанную с представлениями о «системах фреймов».
В целом в последние годы опять намечается тенденция к использованию
Меня больше всего интересует как раз эта задача — моделирование человека. Естественно было бы обратиться к нейрофизиологии и психологии. Именно эти науки должны описать физиологические механизмы психических явлений и дать рекомендации по их моделированию. Возможно, работающим здесь ученым кажется, что они знают, как мыслят животные и человек, но я не мог уяснить этого из их книг. Не нашел я и возможности переложить их словесные формулировки на цифровые модели. Впрочем, и другие кибернетики тоже не смогли перевести физиологию мозга в модели.
Разумеется, никто не будет отрицать, что именно нейрофизиологам принадлежат основополагающие открытия, благодаря которым стали возможными попытки строить модели. Перечислю несколько основных.
Первое — учение И. М. Сеченова о возбуждении и торможении. Разный уровень активности нейрона — от полного «молчания» до максимального возбуждения — это важнейший механизм взаимодействия моделей. Открытие И. П. Павловым условных рефлексов и условных связей дало объяснение обучаемости и самоорганизации. Учение А. А. Ухтомского о доминанте позволяет предположить механизм превалирования главной модели над всеми остальными. Если к этому добавить работы о ретикулярной формации, то, вместе взятые, они подсказали идею центрального регулирования активности коры — систему усиления-торможения (СУТ) и механизм сознания и подсознания. 3. Фрейд достаточно обосновал большое значение подсознания в психической жизни человека. Опыты X. Дельгадо и Н. П. Бехтеревой со вживленными электродами показали, как центры чувств управляют поведением, являясь источниками активности для моделей коры. Наконец, исследования Н. П. Бехтеревой и др. обнаружили так называемый «код слов», то есть наличие самих моделей слов речи, которые, видимо, запечатлены в нескольких или даже многих ансамблях нейронов. Следует также упомянуть П. К. Анохина, предложившего общие принципы управления физиологическими процессами.
Простое перечисление основных идей нейрофизиологии показывает, что наша гипотеза об алгоритме интеллекта является лишь одним из возможных вариантов их компоновки в единое целое. Это сделано для того, чтобы попытаться применить метод эвристического моделирования для изучения мышления и поведения. Если нейрофизиология идет к психике «снизу» путем анализа, от механизмов нейронов и их ансамблей, то кибернетическое моделирование идет «сверху», путем синтеза. Мне представляется, что второй подход имеет право на научность. Не уверен, что модели уже сейчас предложат физиологии новые идеи для экспериментов, но для создания искусственного интеллекта они дадут достаточно материала. К сожалению, попытки заинтересовать моделями физиологов и психологов пока терпят неудачу. Они кажутся им слишком примитивными в сравнении с огромной сложностью мозга. Что ж, против этого пока нечего возразить. Нужны более доказательные модели, способные продемонстрировать как можно больше феноменов поведения человека. Именно к этой цели и направлены работы отдела биокибернетики Института кибернетики АН УССР. Приведу их краткую историю.
Некоторые результаты моделирования сетевого интеллекта
В 1963—1964 гг. мною был сформулирован первый вариант гипотезы о механизмах мышления в обобщенном виде. В 1965 г. эта гипотеза была опубликована в книге «Моделирование мышления и психики». Два года спустя книгу переиздали в США. Последующее развитие идей нашло отражение в монографии «Искусственный разум», напечатанной в 1969 г.
Модели, реализованные на ЦВМ. В 1963 г. мы начали серию работ по созданию моделей интеллекта, построенных на принципе семантических сетей с СУТ. Такие сети были названы термином «М-сети», а модели, построенные на них,— «М-автоматами». В последующие годы создавались новые варианты моделей, однако все они основывались на использовании сетевого интеллекта с СУТ. Принцип его действия уже был описан: М-сеть представляет собой систему элементарных моделей (i-модели), каждой придано определенное значение, например модель — объект среды, модель действия, чувства, отношения и др. Модели имеют статические и динамические характеристики, в которых отражена величина уровня активности и зависимости от времении «входных» раздражителей — то есть от величины некоей энергии, поступающей по связям с других моделей или от рецепторов. У первых моделей связи задавались жестко, у последующих проходимость связей менялась в зависимости от использования — тренировки. Это же относится к характеристикам возбуждения i-моделей. Исследование модели состоит в пересчете на ЦВМ уровня активности всех элементарных моделей за условный такт времени. СУТ выбирает одну, самую активную модель и еще дополнительно ее усиливает согласно своим характеристикам, а все остальные тормозит. «Входами» М-автомата являются внешние объекты, «выходами» — его действия, направленные на среду. Все это типично для СИ.