Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта
Шрифт:
Хранение информации. При соблюдении определенных условий хранить можно практически бесконечные объемы информации. Отдельный вопрос – это своевременный доступ к требуемой информации, но здесь еще очень много нерешенных научно-технических проблем. (Для решения этих проблем можно применять, например, миварное информационное пространство, позволяющее в едином формате хранить и данные, и правила (процедуры, программы и т.п.) их обработки). Таким образом, хранить можно бесконечно много данных, но вот с доступом к ним пока есть существенные проблемы (что сильно связано с обработкой информации).
Представление информации. В этом
Перейдем к управлению. По сути, любое управление – это достижение некоторой цели, некоторого требуемого состояния по определенным алгоритмам в конкретных внешних условиях и при учете неизбежных ограничений. Фактически для любого управления может быть создана некоторая модель на основе параметров и алгоритмов. Для решения задач управления современные компьютеры могут оказать значительную помощь, но, к сожалению, не во всех областях. Как было показано выше, если задачу управления можно строго описать, создать четкие алгоритмы и задать пороговые значения всех параметров, то компьютерная система даже без участия человека сможет отлично выполнять функции управления.
1.4. Познающе-диагностические автоматизированные информационные системы и сложные предметные области
Для определения предельных требований к автоматизированным системам необходимо описать максимально сложные условия для их применения. Как известно, выделяют классы познавательных и диагностических автоматизированных систем обработки информации (АСОИ) [72]. Основной задачей познавательных систем является изучение новой сложной предметной области без существенных ограничений по времени работы. Задачей диагностических систем является другая крайность – в минимальное время принимать решения в динамической формализованной области. Представляется, что наиболее сложным случаем является сочетание этих двух систем, когда на неизвестной исследуемой предметной области надо распознавать ее состояние и принимать решения в минимальное время. Такие познающе-диагностические АСОИ являются наиболее сложными, и в них отрабатываются новые подходы, модели, методы и алгоритмы. Практически все реальные сложные проблемы менеджмента относятся именно к познающе-диагностическим задачам.
Таким образом, для обоснованной классификации управленческих АСОИ целесообразно сформулировать наиболее важные условия и категории сложности различных предметных областей. Все управленческие АСОИ и программы можно будет разбить на классы решаемых задач по соответствующей сложности. Тогда, все разнообразные пользователи смогут обоснованно выбирать для себя наиболее подходящие конкретные АСОИ. С научной точки зрения, наибольший интерес представляют именно максимальные условия сложности предметной области. Ведь если некоторая АСОИ создана для максимально сложного случая, то она сможет решать и более простые задачи даже в упрощенном варианте самой АСОИ.
Кроме того, исследуя максимально сложные случаи, можно определить и предельные возможности современных АСОИ, выявить основные научные проблемы и приступить к их целенаправленному
1) сложный, большой, разнообразный, изменяющийся и развивающийся объект управления, когда принципиально нельзя сделать его полную информационную модель;
2) объективное наличие и сильное влияние фактора случайности событий, их непредсказуемости;
3) агрессивная внешняя среда с частыми, неожиданными и очень быстрыми изменениями (нельзя применять только статистические модели);
4) ограниченные внешние и внутренние ресурсы, которых заведомо не хватает для всех, что и порождает конфликты и конкуренцию;
5) наличие не менее интеллектуальных и не менее сильных объектов-противников или конкурентов (обман и комбинации);
6) проблемы со своевременностью получения и передачи сигналов управления: длительные задержки при передаче сигналов управления и получения сигналов с датчиков (в пределе – счет идет на секунды);
7) проблемы с полнотой требуемых исходных данных (не все данные в наличии, более того, реально все данные невозможно получить никогда);
8) проблемы с достоверностью получаемых исходных данных, т.е. неправильные или ошибочные данные по разным причинам;
9) важность и сложность принимаемых решений ("ценою в жизнь").
Возможно, это еще не все условия, и данная проблема требует отдельного изучения. Важно, что в таких случаях принципиально нельзя создать идеальную систему управления (не хватает либо ресурсов, либо времени, либо чего-то еще). Как правило, существует несколько вариантов создания таких систем управления, из которых надо выбрать оптимальный. Принципиально, что на выходе получают квазиоптимальную систему, а так как внешняя среда и противники постоянно изменяются, то и эта система должна быть открытой и эволюционной. Важно еще и то, что, когда некие действия уже начались, у менеджеров не будет времени на раздумывания и создание новых планов действий, а остается только выбрать какой-то один заранее разработанный план и реализовывать его, осознавая всю ответственность и, возможно, немного модернизируя и уточняя его.
Отметим, что для таких сверхсложных систем существующие традиционные базы данных и простейшие экспертные системы не могут быть адекватными. Именно для таких максимально сложных случаев и разрабатывались новые перспективные миварные базы данных и правил и миварное информационное пространство [46-126, 303, 354-355, 503-504]. Миварные базы данных и правил разработаны именно для познающе-диагностических систем реального времени. Отметим, что в миварном информационном пространстве возможно одновременное моделирование в реальном времени нескольких информационных моделей, сопоставление их результатов и разработка различных прогнозов. Это вполне соответствует современным направлениям: сервисно-ориентированные архитектуры, "облачные" вычисления, многоагентные системы – хотя все это разрабатывалось в миварах независимо и параллельно.
1.5. Обзор технологий ИИ и сравнение с миварным подходом
За основу описания области ИИ мы взяли книгу Джорджа Люгера [264], которая была написана в 2001 году и фактически обобщает итоги 20 века в области ИИ. Конечно же, мы учитывали и более современный материал, который излагался в статьях, докладах, книгах и отражен в списке литературы. Тем не менее, основные выводы и положения работы Люгера не утратили своей актуальности, а следовательно, можно сравнивать миварный подход с достижениями в области ИИ.