Интеллектуальные алгоритмы.

Итак, на обыденном уровне под исследованиями в области искусственного интеллекта обычно понимается попытка создания некого искусственного разума, подобного человеческому. Такая цель действительно всерьез ставилась в середине 20 века, ставится она некоторыми исследователями и сегодня. В настоящее время появляется все больше причин считать построение искусственного разума задачей недостижимой. Помимо упоминаемой Петруниным теоремы Геделя о неполноте, в пользу этой точки зрения говорит наличие «в природе» алгоритмически неразрешимых проблем (это доказанный факт – см. []), доказанная эквивалентность любого компьютера и абстрактной машины Тьюринга, возможности которой сводятся к трем элементарным операциям, и многое другое.

Независимо от того достижима ли эта глобальная цель или нет, и имеет ли оно вообще смысл (см. 1.1.1), в ходе исследований были достигнуты значительные результаты в области построения формальных моделей человеческих знаний и человеческой логики. Эти модели в отличие от отвлеченных разговоров об искусственном разуме, являются реальными научными результатами. И хотя эти модели далеки от того, чтобы полностью формализовать процесс познания, они с успехом применяются для решения тех задач, для которых не существует классических алгоритмов решения вообще, или для которых эти алгоритмы неэффективны. Методы решения задач, основанные на формальных моделях знаний, будем называть интеллектуальными алгоритмами или методами искусственного интеллекта (ИИ).

Примечание. Как видим, в этой трактовке интеллектуальность – понятие очень условное, так как эти методы представляют собой обычные алгоритмы и на самом деле не подразумевают мыслительного процесса, как такового.

 

Основные направления исследования в области ИИ

 

Перечислим основные направления исследования в области искусственного интеллекта или, иначе говоря, классы задач, для решения которых применяются методы искусственного интеллекта. Эта классификация, в сущности, уточняет классификацию реферативного журнала «Abstracts in Artificial Intellegence», упоминавшуюся в 1.1.1.

A) Создание экспертных систем (ЭС). Под экспертные системами, как правило, понимают системы, которые выдаваемое решение сопровождают объяснением, почему выбрано именно это решение, а не другое. Чаще всего эти системы предназначены для установления какого-либо предмета или явления по его признакам. Подробнее об экспертных системах в 2.2.7.

B) Автоматизированный логический вывод (автоматическое доказательство теорем). Подробнее в главе 2.

C) Решение задач ситуационного управления, т.е. создание систем управления процессами, работу которых тяжело или невозможно описать формальными алгоритмами, например диспетчера в аэропорту. Подробнее в 4.4.2.

D) Решение задач распознавания образов. К данной области относится на самом деле широкий класс задач, включающий в себя распознавание печатных знаков в отсканированном тексте, распознавание рукописного текста, «понимание человеческого голоса» (распознавание звуков), распознавание фрагментов растрового изображения (широко применяется при векторизации []) и т.д..

E) Разработка эффективных поисковых систем в банке данных или в Internet’е; примерами таких систем являются www.yahoo.com, www.hotbot.com, www.rambler.ru, www.yandex.ru и т.д.

F) Организация диалога между ЭВМ и пользователем на естественных языках (английском, русском и т.д.).

G) Разработка качественных электронных переводчиков с одного естественного языка на другой.

H) Приближенное решение любых задач, для которых доказано отсутствие или не найдено точного алгоритма решения задачи, или этот алгоритм экспоненциален (подробнее о полиномиальных и экспоненциальных алгоритмах см. []).

Примечание. Здесь перечислены те проблемы, которые решаются на уровне программного обеспечения, но иногда под исследованиями в области искусственного интеллекта понимают и несколько иные вещи, например, робототехнику.