Pereosnastka.ru

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

После периода недооценки теперь, наконец, начинают осознавать, что искусственный интеллект (ИИ), действительно, внесет, вероятно, наиболее важный вклад в создание роботов будущего и представляет собой, кроме того, основу проекта создания ЭВМ пятого поколения (рассматриваемого в последней части этой главы).

ИИ вызывал непонимание. «Машина, конечно, не может быть разумной». Вероятно, одно из наиболее удобных определений заключается в том, что ИИ якобы есть наука, как заставить машины делать в общем такие вещи, которые, если бы они делались людьми, можно было бы отнести к интеллекту. Не надо впадать в паранойю, если слово «интеллект» применяется в отношении компьютеров так же, как слово «полет» применяется в отношении самолетов и птиц.

Поскольку некоторые системы ИИ уже могут обладать способностью к адаптации, можно, например, заставить их учиться на своих собственных ошибках. В итоге старую поговорку: «Компьютеры всегда смогут делать только то, на что они запрограммированы» нельзя, строго говоря, применить к такого рода системе. Компьютер, например, может совершенствовать свою собственную программу, дойдя до такого уровня, которого ни один человек не смог бы достичь. Нельзя считать научной фантастикой то, что в обозримом будущем может быть создана вычислительная система, которая, по-видимому, будет состязаться с человеческим мозгом — по крайней мере в отдельных областях. Такая машина будет испытана на так называемый Тьюринг-тест, предложенный в 1950 г. английским математиком Алэном Тьюрингом, пионером в вычислительной технике, в качестве критерия для суждения о механическом интеллекте. Текст представляет собой гипотетическую процедуру, основанную на опросе, в котором человек, ставящий вопросы, может общаться с другим человеком и компьютером через терминал. Он не знает, кто есть кто, и должен решить это на основе даваемых ему ответов. Если невозможно установить такое различие, то можно сказать, что компьютер действует «разумно». В результате тест заключает в себе концепцию, согласно которой, если на практике имитация совершенно убедительна, то нет смысла пытаться отличить ее от оригинала, «вдаваясь в тонкости».

Как уже отмечалось, даже утверждение о том, что «ни один компьютер никогда не сможет принимать решения на основе интуиции», представляет собой не более как попытку успокоить встревоженную общественность относительно компьютеров. Хотя интуицию, конечно, можно рассматривать как чисто человеческое свойство, но напрашивается вопрос: «Может ли компьютер принимать решения, которые, будучи отнесены к человеку, означали бы использование интуиции?» Ответ на него был бы: «А почему бы и нет?» Слишком мало специалистов по ИИ верят в возможность воспрепятствовать компьютерам вести себя подобным образом, хотя это, конечно, в высшей степени спорный вопрос. Тем не менее исследования продолжаются повсюду в мире. Возможное влияние таких работ на робототехнику рассматривается в следующей главе.

Однако уже сейчас существует довольно много практических приложений исследований по ИИ, таких, как, например, недавно появившиеся экспертные системы. В таких системах знания экспертов в какой-либо определенной области сведены к набору правил, включающих в себя и такие менее точные формы знаний, как знания, полученные из опыта. Компьютер тогда может использовать эту базу знаний, применяя средство (для выводов и заключений) для выработки логических последовательностей какого-либо набора правил. Одной из первых экспертных систем была «Мицин», разработанная для облегчения постановки диагноза такой инфекционной болезни, как менингит. С тех пор появилось много удачных систем, включая «Проспектор», спроектированный в Стенфордском исследовательском институте для обнаружения залежей полезных ископаемых. С его помощью действительно удалось обнаружить в горах Тоулмэн (штат Вашингтон, США) месторождение молибдена, оцениваемое в 100 млн. долл., которое эксперты не сумели найти. Экспертные системы, интенсивно разрабатываемые в рамках создания ЭВМ пятого поколения, вероятно, будут иметь исключительно важное значение и в робототехнике как средство, которое позволит роботам обрести более высокую квалификацию.

Читать далее:

• Когда-то, никогда
• 2000—2050
• 1990—2000
• 1984—1990
• Проблемы прогнозирования