От общего к частному
Сторонники психологического подхода к созданию ИИ долгое время увлекались разнообразными алгоритмическими «универсальными решателями», моделировавшими процесс человеческого мышления и потенциально способными решить любую задачу. Увы, искомый результат так и не был достигнут, мозг человека — не компьютер. Поэтому в 70-х годах ХХ века на смену этой идее пришла идея попроще, и специалисты задумались о моделировании не мышления в целом, а человеческих способов решения задач, относящихся к какой-то конкретной области. Так родились экспертные системы.
Фактически любая экспертная система основывается на базе данных, хранящей набор фактов, относящихся к какой-либо конкретной области, и правил, характеризующих связи между этими фактами. При получении входных данных, т.е. условий задачи, система отбрасывает факты, противоречащие условиям, если в итоге остается один факт — задача решена, если больше — система запрашивает дополнительную информацию либо предлагает несколько решений, если отброшены все факты — системе решение неизвестно, требуется дальнейшее обучение.
Таким образом, экспертная система моделирует способ решения задачи человеком — экспертом в конкретной области, причем ввод условий ведется в виде диалога оператора с системой. Одной из первых экспертных систем была медицинская MYCIN, разработанная в Стэнфордском университете в начале 70-х годов ХХ века. Она была написана на языке программирования LISP и содержала базу знаний, состоящую из фактов об инфекционных болезнях и около 600 связывающих их правил. Система задавала врачу ряд вопросов, а в конце сеанса ставила диагноз и рекомендовала терапию. По результатам тестов, MYCIN назначала верное лечение в 69% случаев, что было лучше, чем показатели экспертов-инфекционистов.
Интеллект действующий
Мечтой человека всегда было получить не просто «мыслящий камень», а активно действующего искусственного помощника, потому рука об руку с теорией искусственного интеллекта шествует робототехника. Одной из первых универсальных систем искусственного интеллекта стала система управления роботом Шейки, построенным в 1972 году все в том же Стэнфордском университете. Перед роботом ставились не слишком амбициозные задачи: действуя в своем, весьма ограниченном мире, он должен был свободно передвигаться, включать и выключать свет, открывать и закрывать двери, перебираться через стационарные объекты и двигать мобильные.
Мир Шейки состоял из нескольких комнат, содержащих недеформируемые предметы простой формы и соединенных коридорами. Оператор ставил задачу роботу, формулируя ее на упрощенном командном языке. К примеру, после ввода команды push the block off the platform («столкни блок с платформы»), Шейки оглядывался, находил платформу, определял расположение рампы, заезжал по ней на платформу, находил блок и сталкивал его с платформы.
Шейки обладал зрением, реализованным с помощью телекамеры и лазерного дальномера, осязанием (датчики столкновения) и управлялся по радиоканалу со стационарной ЭВМ производства компании DEC. Система управления Шейки была запрограммирована на языке LISP и пыталась решить поставленную задачу даже в том случае, если при текущих условиях решения не было. Иными словами, Шейки начинал действовать по плану, уточняя его по ходу дела — в точности, как человек.
Проблема понимания
Одной из основных проблем теории искусственного интеллекта была и остается задача понимания машиной человеческой речи. Компьютеры давно научились распознавать речь, преобразуя звук в текст, но вот определить смысл текста и воспринять заложенную в нем информацию — задача не из простых. Разумеется, изолированное слово понять несложно, для этого достаточно иметь словарь, но вот понимание связанных единиц речи, таких как фразы и предложения, требует мышления, сходного с человеческим. Большинство современных систем понимания речи работают с ограниченным набором ключевых слов, вследствие чего область их применения крайне узка, к примеру, они используются в автоматических телефонных секретарях.
Но есть прогресс и в этой области. После победы шахматного компьютера Deep Вlue над Гарри Каспаровым в 1997 году компании IВМ требовался новый вызов. В 2004 году стартовал проект, названный DeepQA, задачей которого было построение системы, способной понимать вопросы, задаваемые устно, и находить ответ в базе данных. Задачей, поставленной перед разработчиками, была победа в популярной в США телевикторине Jeopardy! (от англ. — опасность), и на ее решение ушло почти семь лет.
Первые испытания системы Watson, построенной в рамках проекта DeepQA, прошли в 2006 году. Системе задавались никак не скорректированные вопросы из старых передач Jеораrdу!, и результаты были обескураживающими -Watson смог дать лишь 15% правильных ответов. Но разработка продолжалась, и через пять лет, в 2011 году, Watson одержал победу в телевикторине, обыграв двух рекордсменов шоу и принеся своим создателям приз в $1 млн.
Аппаратное обеспечение Watson состоит из 90 серверов Power7 760, каждый из которых содержит по четыре восьмиядерных процессара IВМ Power7. Суммарный объем оперативной памяти машины составляет 15 Тб; объем базы данных, которой оперировал Watson во время игры, составлял 4 Тб и включал в себя полный текст Wikipedia.
Игра в эволюцию
Пока что нет оснований для объявления скорого наступления эры искусственного разума. Да, машины научились ориентироваться в пространстве, распознавать образы, понимать человеческую речь, находить в базеданных решение задачи, но на самом деле все эти достижения сравнимы с возможностями древнего беспозвоночного, жившего на Земле 700 млн лет назад. Да, автоматический автомобиль уже способен ехать по городу со скоростью 60 кмjч, но до осознания себя ему бесконечно далеко.
Между современными компьютерами и настоящей разумностью лежит пропасть. Но что если сравнить темпы эволюции живых организмов и компьютеров? Несложно заметить, что за каких-то полвека кремниевые создания проделали путь, на преодоление которого созданиям белковым понадобился не один миллиард лет. И если эти темпы не замедлятся, не исключено, что через два-три столетия доминирующей формой жизни на Земле будем уже не мы.
Все в курсе, что покупать китайское — недорого и интересно, а как насчет Индии? Вот интернет-магазин индийских товаров http://bombaybazar.com.ua может например предложить своим посетителям не только индийские предметы одежды с характерным орнаментом, то также и ювелирные украшения, рекомендуем!
