Главная > Интеллектуальные системы > Системы искусственного интеллекта
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

1.3. Области применения искусственного интеллекта

Всякая задача, для которой неизвестен алгоритм решения, априорно относится к искусственному интеллекту. Под алгоритмом понимается вся последовательность заданных действий, которые хорошо определены, выполнимы на современных ЭВМ, причем решение задачи должно получаться в приемлемое время (порядка минуты или часа). Так, например, неизвестен алгоритм для игры в шахматы. И хотя эта игра имеет конечное число ситуаций, рассмотрение их всех потребовало бы тысячелетий. Аналогичным образом не существует общего алгоритма медицинской диагностики, составления резюме текста или перевода его на иностранный язык.

К сфере искусственного интеллекта относятся те весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают в общем двумя характерными особенностями:

• в них используется информация в символьной форме: буквы, слова, знаки, рисунки. Это отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме;

• в них предполагается наличие выбора; действительно, сказать, что не существует алгоритма, это значит сказать, по сути дела, только то, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности, и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, эта свобода действия являются существенной составляющей интеллекта.

Первой проблемой, с которой сталкиваются исследователи в области искусственного интеллекта, является проблема восприятия информации. Возможности сенсорных и исполнительных механизмов, присущих человеку, в области зрения, манипулирования, восприятия вкуса и запаха, а также в понимании и воспроизведении речи еще не достигнуты в современных технических системах. Рассмотрим отдельные направления, где находят применение методы искусственного интеллекта.

Восприятие и распознавание образов

Любая система обработки информации получает исходные данные от своих органов восприятия. Из наших пяти органов чувств несомненно самое важное место занимает зрение. Техническими аналогами глаза сегодня являются телекамеры и лазеры, работа которых непосредственно связана с программами распознавания изображений и анализа сцен. Микрофоны представляют собой воспринимающие органы технических слуховых систем. Область обработки поступающих сигналов известна под названием “распознавание образов”. Распознающая система является необходимой частью любой автономной системы обработки информации. Однако этим еще не решаются задачи, возникающие в области искусственного интеллекта, поскольку совсем недостаточно того, чтобы исходная информация была закодирована и занесена в память. В первую очередь возникают проблемы понимания и логического рассуждения, которые являются специфическими для искусственного интеллекта.

Математика и автоматическое доказательство теорем

В искусственном интеллекте особое значение придается символьной, а не числовой информации. Соответственно и первыми областями, в которых работали исследователи искусственного

интеллекта, стали математика и различные игры. Обе эти сферы оказались хорошими областями приложения методов искусственного интеллекта в силу того, что связанные с ними задачи и проблемы хорошо формализованы, а, кроме того, сами эти области являются примерами высших достижений человеческого разума.

Первые программы автоматического доказательства теорем появились в 1957 г., т. е. 10 лет спустя после появления первых ЭВМ. Вначале эти программы были достаточно просты, но затем все более и более усложнялись. Уровень человека средних способностей был ими быстро превзойден, однако уровень хорошего математика не достигнут до сих пор. В процессе создания таких программ были изучены более глубоко и получили дальнейшее развитие теории доказательств и эффективных методов их построения. Более того, формальные разделы математики, например такие, как математическая логика, оказались необходимыми для таких важных приложений, как робототехника, решение задач, поиск информации в базах данных. Математика и автоматическое доказательство теорем остаются и сейчас одним из основных направлений приложения методов искусственного интеллекта.

Игры

Как и формальные системы в математике, игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, являются хорошей сферой приложения дедуктивных методов. Вот почему они были и остаются до сих пор предпочтительными объектами исследований в искусственном интеллекте. В этой области уровень среднего игрока также был легко превзойден, но уровень чемпиона мира еще не достигнут. Неожиданно оказалось, что возникшие трудности были те же, что и в математике, и во многих других областях. Эти трудности связаны с тем, что, играя, человек использует весь объем знаний, который он накопил за свою жизнь. В азартных играх, подобных покеру или нардам, где большое значение имеет расчет вероятностей, программы работают великолепно.

Решение задач

Отметим, что понятие “решение” в данном случае используется в самом широком смысле. Речь идет скорее о постановке, анализе и представлении конкретных ситуаций, чем о самом решении. На сегодняшний день достижения в этой области носят ограниченный характер. Это обусловлено тем, что, хотя многие хорошо решаемые задачи уже решены, остается широкое поле проблем, требующих специального изучения.

Речь идет о задачах, встречающихся в повседневной жизни, в исследовании операций или в математике, для решения которых требуется изобретательность и способность к обобщению. В частности, роботы должны быть способны решать такие задачи, решение которых мы получаем непроизвольно, например встать на что-нибудь, чтобы достать некоторый предмет, или зажечь свет, чтобы лучше видеть.

Понимание естественного языка

В области “понимания естественного языка” исследователи интересуются анализом и генерацией текстов, их внутренним представлением, выявлением знаний, необходимых для понимания текстов, т. е. синтаксических, семантических, прагматических знаний. Эти проблемы в данной книге не рассматриваются. (См. работу: Pitrat J. (1985): Textes, ordinateurs et comprehension. Eyrolles.)

Следует отметить, что результаты и социальные последствия исследований в области искусственного интеллекта скоро приобретут важное значение. Многие научные дисциплины окажутся непосредственно взаимосвязанными: психология (человеческий мозг остается обязательным объектом исследования в искусственном интеллекте), логика, лингвистика, биология (модели передачи информации с помощью генов), информатика (самоорганизующиеся системы, поиск в базах данных, автоматическое программирование), медицина (помощь в диагностике) и особенно, может быть, теория образования и обучения во всех научных дисциплинах (уровень детализации, достигаемый в программах искусственного интеллекта, выявляет недостатки традиционного образования и делает очевидными пробелы преподавания).

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление