История знания как модели искусственного интеллекта

Проблема искусственного интеллекта обязана своим возникновением процессам, происходящим в развитии компьютерной техники и возникавшим на протяжении последних десятилетий, а именно – появлению и довольно широкому распространению систем, которые называют системами, основанными на знаниях. Это прежде всего интеллектуальные информационно-поисковые и экспертные системы. Термин «знания» приобретает в ИИ специфический смысл, связанный с определенной формой представления информации в ЭВМ, однако объектом внимания исследователей искусственного интеллекта является также и знание в обычном смысле.

Построение интеллектуальных систем также предполагает те или иные способы получения знаний, которые должны быть в них представлены. Это могут быть способы получения знаний из книг или иных текстов, используемых в данной области, а также в ходе определенным образом организованной коммуникации с экспертами в сфере, где будет применяться система. Решение такого рода задач, называемых задачами представления и приобретения знаний, оказалось связанным с вопросами о том, как вообще устроено знание, из чего оно состоит и каковы механизмы его функционирования, какие существуют виды знания, - а также со множеством других вопросов. Поскольку работа по созданию искусственного интеллекта в значительной степени осознается сегодня как работа со знаниями, само понятие знания занимает значительное место в рефлексии исследователей ИИ над своей деятельностью. Осознание роли компьютера как средства хранения, передачи и получения знаний, как модели знания уже оказывает ощутимое влияние на развитие наших знаний о знании. И есть основания полагать, что это влияние, в связи с процессами компьютеризации, будет усиливаться.

Вопросы о знании, возникающие в связи с компьютеризацией, развитием ИИ и созданием систем, основанных на знаниях – это, конечно же, далеко не первые из вопросов о знании, которыми задавались люди на протяжении своей истории, и отнюдь не исчерпывающие всего разнообразия вопросов о знании, занимающих человека сегодня. Многие из современных эпистемологических проблем, в том числе связанных с компьютеризацией и искусственным интеллектом, на самом деле имеют древнюю родословную, восходящую к античной эпистемологии. Вопросы об отличии знания от квазизнания (т.е. от того, что знанием не является, но может претендовать на его статус и быть принятым за него), о структуре знания и его видах, о способах его достижения были поставлены еще Платоном. В его трудах мы находим и их первое систематическое исследование.

Рассмотрим, как ставится вопрос о знании в диалоге «Государство».

В ходе обсуждения с Сократом и его собеседниками устройства идеального государства возникает вопрос, как отличить среди людей, имеющих тягу к познанию и учению, тех, кто любит усматривать истину и познает в подлинном смысле этого слова (а именно такие люди должны стать правителями в идеальном государстве), от тех, кто радуется знакомству с чем-либо новым, однако не может достичь подлинного знания – не может пойти дальше мнения. В связи с этим ставится задача провести различие между знанием с одной стороны, и с другой стороны – тем, что знанием не является, однако может в определенных условиях претендовать на его статус и выдаваться за таковое.

Знание и мнение понимаются как способности, различающиеся по своей направленности: знание направлено на чистое бытие, а мнение – на область, промежуточную между бытием и небытием. В данном примере мы сталкиваемся с таким рассмотрением знания, которое достаточно характерно для философской классики. Это наличие ситуации, когда возникает задача отличить знание от того, что иногда может быть принятым за знание, однако на самом деле таковым не является.

Однако более ранние попытки Платона исследовать феномен знания не становятся от этого менее интересными. Мы можем увидеть, что в случаях, когда Платон рассматривал знание, не прибегая к тем примерам, которые используются в «Государстве», ему удалось выявить такие аспекты и наметить такие вопросы, разработке которых было посвящено немало усилий в последующие века и которые оказываются актуальными даже сегодня в связи с возрастающими масштабами компьютерной переработки информации.

Один из такого рода вопросов – о роли личного опыта в получении знания и о познавательной ценности и надежности информации, полученной от других субъектов познания. Эта проблема, лишь намеченная Платоном в «Теэтете», становится одной из центральных в средневековой философии (где она обсуждается как проблема знания, веры и авторитета), а сегодня трансформируется в проблему доверия к результатам переработки информации человеком и компьютером.

Наряду с уже упоминавшимися вопросами о знании, древнюю родословную имеет популярный сегодня вопрос о видах знания. Собеседник Сократа Теэетет в одноименном диалоге говорит о двух видах знания: к первому относится геометрия, астрономия, счет и музыка, а ко второму – ремесло сапожника и другие ремесла, - ведь они есть ни что иное, как знания того, как изготовлять обувь, утварь или иные предметы. То обстоятельство, что упомянутые виды знания разводятся в два различных класса, правомерно растолковать с одной стороны как различение знания-выражения истины («know what»), а с другой – знания как умения («know how»). Стоит отметить, что к «знанию как» Платон относил не только ремесло и искусство как художественное творчество, но также умение поступать справедливо, быть добродетельным (этот подход позднее развивался Аристотелем).

Несмотря на все неясности. Связанные с замечаниями Платона о структуре знания, трудно переоценить важность проблематики, обозначенной здесь античным философом. Платон не только попытался выявить то, что мы можем сегодня назвать структурной организацией знания, но и обратил внимание на практическую ценность структурированности знания. Именно связанность знаний, утверждает он, дает возможность хранить их и пользоваться ими.

Наряду с экзистенциальными, с не менее давних времен исследуются и такие разновидности вопросов о знании, которые могут быть названы технологическими. В общем виде технологический подход в исследовании знания предполагает попытку ответить на вопрос типа «каким образом следует иметь дело со знанием, имея в виду достижение определенной цели?». При самом широком истолковании технологический подход к знанию является неотъемлимым элементом жизни любого человека. В этом смысле и первобытный человек, использующий для передачи информации примитивные сигналы и изображения, и наш современник, выбирающий между почтой, телеграфом и телефоном, могут считаться людьми, решающими технологические вопросы относительно знания.

До второй половины прошлого столетия экзистенциальный подход в исследовании знания был преобладающим. Это не означает, что не развивалась сама технология передачи, получения, обработки и хранения знаний. Достаточно вспомнить о развитии книгопечатания и других технических устройств для передачи информации, о методах обучения и педагогических исследованиях, посвященных технике передачи знаний и воспитания способности к самостоятельному приобретению и использованию знаний. Что касается технологического подхода к знанию в искусственном интеллекте и в компьютерных науках, то здесь необходимо обратить внимание на различие между действиями, осуществляемыми для получения, передачи, обработки и хранения информации, и пониманием этих действий именно как осуществляемых в отношении знаний в качестве некоторого особого феномена, а также разработку соответствующих технологий в данной сфере. Вообще говоря, любые компьютеры, даже те, которые называются «большие арифмометры», всегда имели дело со знанием, ведь любые данные, закладываемые в ЭВМ, представляют собой результат чьей-либо познавательной деятельности, имеющей целью постижение реальности и обеспечение на этой основе адекватного поведения. С точки зрения самой широкой трактовки знания этого достаточно для присвоения некоторому результату познавательной деятельности статуса знания и интеллекта. Между тем в течение довольно длительного времени само слово «знание» не получало в ИИ и в других научных направлениях, связанных с разработкой и применением компьютерных систем, какой-либо специфической смысловой нагрузки: о компьютерах и интеллектуальных системах говорили обычно как об устройствах, перерабатывающих информацию. Ситуация изменилась с появлением слова «знание» в названиях направлений ИИ и составляющих элементах компьютерных систем: «банки знаний», «базы знаний» и т.п. Понятие знания потеснило и встало в один ряд с понятием мышления и интеллекта, которые традиционно занимали почетное место у профессионалов занимающихся ИИ. Теория искусственного интеллекта стала иногда охарактеризовываться как «наука о знаниях и о том, как их добывать, представлять в искусственных системах, перерабатывать внутри системы и использовать для решения задач», а история искусственного интеллекта – как история исследований методов представления знаний.

Предметом интереса исследователей искусственного интеллекта становятся также вопросы о знании, которые не связаны непосредственно с технологическими вопросами и являются достаточно автономными в отношении разработок интеллектуальных систем. Это прежде всего относится к вопросу «что есть знание?». Автономный процесс формирования баз знаний дает возможность отказаться от дачи ответа на этот вопрос, ведь общепринятого ответа не существует.

Термин «знания» приобрел в ИИ специфический смысл, который Д.А. Поспелов характеризовал следующим образом: под знаниями понимается форма представления информации ЭВМ, которой присущи такие особенности, как: а) внутренняя интерпренируемость (когда каждая информационная единица должна иметь уникальное имя, по которому система находит ее, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто); б) структурированность (включенность одних информационных единиц в состав других); в) связность (возможность задания временных, пространственных или иного рода отношений); г) семантическая метрика (возможность задания отношений, характеризующих ситуационную близость); д) активность (выполнение программ инициируется текущим состоянием информационной базы). Именно эти характеристики отличают знания в искусственной интеллектуальной системе от данных – то есть они определяют ту грань, за которой данные превращаются в знания, а базы данных – в базы знаний. Вместе с тем такие черты, как внутренняя интерпренируемость, структурированность, связность, семантическая метрика и активность присущи любым более-менее крупным блокам человеческих знаний и в этом смысле знания в компьютерной системе можно рассматривать как модель того или иного фрагмента человеческого знания.

Таким образом, появление такого термина как база знаний дало начало появлению специальных вспомогательных программ для обработки данных, их поиска, записи в отведенное место и ряда других операций. Ведь расширение сферы применения интеллектуальных систем, переход к таким сложным областям как медицина, геология и химия, потребовал интенсивных усилий по формализации соответствующих знаний.