Основные направления исследований по созданию искусственного интеллекта. Сравнительный анализ результатов

В 1956-1963 гг. велись интенсивные  поиски моделей и алгоритмов человеческого  мышления и разработка первых программ на их основе. Представители существующих гуманитарных наук - философы, психологи, лингвисты - ни тогда, ни сейчас не в  состоянии были предложить таких  алгоритмов. Тогда кибернетики начали создавать собственные модели. Так  последовательно были созданы и  опробованы различные подходы.

1.     В конце  50-х годов родилась модель лабиринтного  поиска. Этот подход представляет  задачу как некоторое пространство  состояний в форме графа, и  в этом графе проводится поиск оптимального пути от входных данных к результирующим. Была проделана большая работа по разработке этой модели, но для решения практических задач эта идея не нашла широкого применения. В первых учебниках по искусственному интеллекту описаны эти программы - они играют в игру "15", собирают "Ханойскую башню", играют в шашки и шахматы.

2.     Начало 60-х  - это эпоха эвристического программирования. Эвристика - правило, теоретически  не обоснованное, которое позволяет  сократить количество переборов  в пространстве поиска. Эвристическое  программирование - разработка стратегии  действий на основе известных,  заранее заданных эвристик.

3.     В 1963-1970 гг. к решению задач стали подключать  методы математической логики. Робинсон  разработал метод резолюций, который  позволяет автоматически доказывать  теоремы при наличии набора  исходных аксиом. Примерно в это  же время выдающийся отечественный  математик Ю. С. Маслов предложил  так называемый обратный вывод,  впоследствии названный его именем, решающий аналогичную задачу  другим способом. На основе метода  резолюций француз Альбер Кольмероэ  в 1973 г. создает язык логического  программирования Пролог. Большой  резонанс имела программа "Логик-теоретик", созданная Ньюэлом, Саймоном и  Шоу, которая доказывала школьные  теоремы. Однако большинство реальных  задач не сводится к набору  аксиом, и человек, решая производственные  задачи, не использует классическую  логику, поэтому логические модели  при всех своих преимуществах  имеют существенные ограничения  по классам решаемых задач. 

4.     История искусственного  интеллекта полна драматических  событий, одним из которых стал  в 1973 г. так называемый "доклад  Лайтхилла", который был подготовлен  в Великобритании по заказу  Британского совета научных исследований. Известный математик Д. Лайтхилл, никак с ИИ профессионально  не связанный, подготовил обзор  состояния дел в области ИИ. В докладе были признаны определенные достижения в области ИИ, однако уровень их определялся как разочаровывающий, и общая оценка была отрицательная с позиций практической значимости. Этот отчет отбросил европейских исследователей примерно на 5 лет назад, так как финансирование ИИ существенно сократилось.

5.     Примерно  в это же время существенный  прорыв в развитии практических  приложений искусственного интеллекта  произошел в США, когда к  середине 1970-х на смену поискам  универсального алгоритма мышления  пришла идея моделировать конкретные  знания специалистов-экспертов.  В США появились первые коммерческие  системы, основанные на знаниях,  или экспертные системы (ЭC). Стал применяться новый подход к решению задач искусственного интеллекта - представление знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL, cтавшие уже классическими, две первые экспертные системы для медицины и химии. Существенный финансовый вклад вносит Пентагон, предлагая базировать новую программу министерства обороны США (Strategic Computer Initiative - SCI) на принципах ИИ. Уже вдогонку упущенных возможностей в начале 80-х объявлена глобальная программа развития новых технологий ESPRIT (Европейский Союз), в которую включена проблематика искусственного интеллекта.

6.     В ответ  на успехи США в конце 70-х  в гонку включается Япония, объявив  о начале проекта машин V поколения,  основанных на знаниях. Проект  был рассчитан на 10 лет и объединял  лучших молодых специалистов (в  возрасте до 35 лет) крупнейших  японских компьютерных корпораций. Для этих специалистов был  создан специально новый институт ICOT, и они получили полную свободу  действий, правда, без права публикации  предварительных результатов. В  результате они создали достаточно  громоздкий и дорогой символьный  процессор, программно реализующий  ПРОЛОГо-подобный язык, не получивший  широкого признания. Однако положительный  эффект этого проекта был очевиден. В Японии появилась значительная  группа высококвалифицированных  специалистов в области ИИ, которая добилась существенных результатов в различных прикладных задачах. К середине 90-х японская ассоциация ИИ насчитывает 40 тыс. человек. Начиная с середины 1980-х годов, повсеместно происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам. Издаются десятки научных журналов, ежегодно собираются международные и национальные конференции по различным направлениям ИИ.

 Искусственный интеллект  становится одной из наиболее  перспективных и престижных областей  информатики (computer science).

§2.3 История  искусственного интеллекта в России.

 

В 1954 г. в МГУ начал свою работу семинар "Автоматы и мышление" под руководством академика Ляпунова А. А. (1911-1973), одного из основателей российской кибернетики. В этом семинаре принимали  участие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что  именно в это время родился  искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились два  основных направления - нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".

В 1954-1964 гг. создаются отдельные  программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. В Ленинграде (ЛОМИ - Ленинградское  отделение математического института  им. Стеклова) создается программа АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона. Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм "Кора" М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы ИИ внесли выдающиеся ученые Цетлин М. Л., Пушкин В. Н., Гаврилов М. А, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России (например, знаменитая Гавриловская школа).

 В 1965-1980 гг. происходит  рождение нового направления  - ситуационного управления (соответствует  представлению знаний, в западной  терминологии). Основателем этой  научной школы стал проф. Поспелов  Д. А. Были разработаны специальные  модели представления ситуаций - представления знаний.

Притом что отношение  к новым наукам в советской  России всегда было настороженное, наука  с таким "вызывающим" названием  тоже не избежала этой участи и была встречена в Академии наук в штыки. К счастью, даже среди членов Академии наук СССР нашлись люди, не испугавшиеся столь необычного словосочетания в качестве названия научного направления. Двое из них сыграли огромную роль в борьбе за признание ИИ в нашей стране. Это были академики А. И. Берг и Г. С. Поспелов.

Только в 1974 году при Комитете по системному анализу при президиуме АН СССР был создан Научный совет  по проблеме "Искусственный интеллект", его возглавил Г. С. Поспелов, его  заместителями были избраны Д. А. Поспелов и Л. И. Микулич. В состав совета входили на разных этапах М. Г. Гаазе-Рапопорт, Ю. И. Журавлев, Л. Т. Кузин, А. С. Нариньяни, Д. Е. Охоцимский, А. И. Половинкин, О. К. Тихомиров, В. В. Чавчанидзе.

По инициативе Совета было организовано пять комплексных научных  проектов, которые были возглавлены  ведущими специалистами в данной области. Проекты объединяли исследования в различных коллективах страны: "Диалог" (работы по пониманию  естественного языка, руководители А. П. Ершов, А. С. Нариньяни), "Ситуация" (ситуационное управление, Д. А. Поспелов), "Банк" (банки данных, Л. Т. Кузин), "Конструктор" (поисковое конструирование, А. И. Половинкин), "Интеллект робота" (Д. Е. Охоцимский).

 В 1980-1990 гг. проводятся  активные исследования в области  представления знаний, разрабатываются  языки представления знаний, экспертные  системы (более 300). В Московском  университете создается язык  РЕФАЛ. 

 В 1988 г. создается  АИИ - Ассоциация искусственного  интеллекта. Ее членами являются  более 300 исследователей. Президентом  Ассоциации единогласно избирается  Д. А. Поспелов, выдающийся ученый, чей вклад в развитие ИИ  в России трудно переоценить.  Крупнейшие центры - в Москве, Петербурге, Переславле-Залесском, Новосибирске. В научный совет Ассоциации  входят ведущие исследователи  в области ИИ - В. П. Гладун, В.  И. Городецкий, Г. С. Осипов, Э.  В. Попов, В. Л. Стефанюк, В.  Ф. Хорошевский, В. К. Финн, Г.  С. Цейтин, А. С. Эрлих и другие  ученые. В рамках Ассоциации проводится  большое количество исследований, организуются школы для молодых  специалистов, семинары, симпозиумы, раз  в два года собираются объединенные  конференции, издается научный  журнал.

 Уровень теоретических  исследований по искусственному  интеллекту в России ничуть  не ниже мирового. К сожалению,  начиная с 80-х гг. на прикладных  работах начинает сказываться  постепенное отставание в технологии. На данный момент отставание  в области разработки промышленных  интеллектуальных систем составляет  порядка 3-5 лет

 

 

 

 

 

 

 

⁴ http://zubolom.ru/lectures/iis/2.shtml

 

 

Глава 3.Основные направления исследований в области  искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это  одно из направлений информатики, целью  которого является разработка аппаратно-программных  средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно  считающиеся интеллектуальными  задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Среди множества направлений  искусственного интеллекта есть несколько  ведущих, которые в настоящее  время вызывают наибольший интерес  у исследователей и практиков. Опишем их чуть подробнее⁵.

§3.1 Представление  знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems).

 

Это основное направление  в области изучения искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой  моделей представления знаний, созданием  баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается  с инженерией знаний.

§3.2  Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for AI).

 

В рамках этого направления  разрабатываются специальные языки  для решения интеллектуальных задач, в которых традиционно упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычислительными  процедурами. Эти языки ориентированы  на символьную обработку информации - LISP, PROLOG, SMALLTALК, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например KEE, ARTS, G. Достаточно популярно также создание так называемых пустых экспертных систем или "оболочек" - KAPPA, EXSYS, M1, ЭКО и др., базы знаний которых можно наполнять конкретными знаниями, создавая различные прикладные системы.

§3.3  Разработка естественно-языковых интерфейсов  и машинный перевод (natural language processing).

 

Начиная с 50-х годов одной  из популярных тем исследований в  области ИИ является компьютерная лингвистика, и, в частности, машинный перевод (МП). Идея машинного перевода оказалась совсем не так проста, как казалось первым исследователям и разработчикам.

Уже первая программа в  области естественно-языковых (ЕЯ) интерфейсов - переводчик с английского на русский  язык - продемонстрировала неэффективность  первоначального подхода, основанного  на пословном переводе. Однако еще  долго разработчики пытались создать  программы на основе морфологического анализа. Неплодотворность такого подхода  связана с очевидным фактом: человек может перевести текст только на основе понимания его смысла и в контексте предшествующей информации, или контекста. Иначе появляются переводы в стиле "Моя дорогая Маша - my expensive Masha". В дальнейшем системы МП усложнялись и в настоящее время используется несколько более сложных моделей:

применение так называемых "языков-посредников" или языков смысла, в результате происходит дополнительная трансляция "исходный язык оригинала - язык смысла - язык перевода";

ассоциативный поиск аналогичных  фрагментов текста и их переводов  в специальных текстовых репозиториях или базах данных;

структурный подход, включающий последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Традиционно такой подход предполагает наличие нескольких фаз  анализа:

1. Морфологический анализ - анализ слов в тексте.
2. Синтаксический анализ - разбор состава предложений и грамматических связей между словами.
3. Семантический анализ - анализ смысла составных частей каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний.
4. Прагматический анализ - анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний.

Синтез ЕЯ -сообщений включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.

§3.4  Интеллектуальные роботы (robotics).

Идея создания роботов  далеко не нова. Само слово "робот" появилось в 20-х годах, как производное  от чешского "робота" - тяжелой  грязной работы. Его автор - чешский  писатель Карел Чапек, описавший  роботов в своем рассказе "Р.У.Р".

Роботы - это электротехнические устройства, предназначенные для  автоматизации человеческого труда.