% ----------------------------------------------------------------
\documentclass[12pt]{paper}
%\usepackage[cp1251]{inputenc}
\usepackage[english,russian]{babel}
%\usepackage{amsmath, amssymb}
%\usepackage{nccfloats}
%\usepackage{caption}
%\usepackage{graphicx}
%
%
% ENVIRONMENT AND P\!ROPERTIES -------------------------------------
\pagestyle{plain}%
\oddsidemargin=20pt%
\evensidemargin=20pt%
\topmargin=0pt%
\textwidth=15cm%
\textheight=21cm%
%
%\captionsetup{margin=0pt}
%
\sloppy
%
\bibliographystyle{plain}
%
% DOCUMENT BEGIN -------------------------------------------------
\begin{document}
%

%
\begin{titlepage}
\begin{center}
Московский Государственный Университет им. М.В.Ломоносова\\
Механико-математический факультет\\
Кафедра Математической Теории Интеллектуальных Систем\\

\vspace{100pt}
Шуткин Юрий Сергеевич\\

\vspace{100pt}%
{\bf История развития систем искусственного интеллекта}\\

\vspace*{40pt}%
Научный руководитель: профессор, д.ф.-м.н. Гасанов Эльяр Эльдарович

Ведущий семинары: к.ф.н. Катречко Сергей Леонидович

\vspace*{\fill}%
Москва 2008
\end{center}
\end{titlepage}

\newpage

\section{Введение}

На протяжении многих тысячелетий люди пытались и пытаются до сих пор
создать модель собственного бытия. Модель, которая была бы способна
мыслить и действовать в соответствии с социальными и индивидуальными
законами человечества.

Благодаря технологическому прогрессу конструкторам таких моделей
становится доступным все более и более широких круг методов,
материалов и инструментов для их создания. Сначала еще в первобытные
времена в качестве моделей бытия выступали простые рисунки на
каменной стене пещеры, что тоже каким-то образом реализовало
человеческую сущность,  потом в средние века люди уже были способны
создавать простейших роботов, способных передвигаться, осуществлять
некоторые {\em разумные} действия, свойственные разумным существам.

В настоящее время практически любой человек имеет доступ к мощным
компьютерам, которые способны исполнять самые разнообразные
программы, считать, рисовать, играть в логические игры. Это дает
огромную базу для изучения и построения все более способных моделей
искусственного интеллекта.

Одним из основных способов реализации способностей робота становится
более глубокое исследование биологических и физических аспектов
человеческой деятельности. Наиболее точное воспроизведение поведения
человека напрямую зависит от знания того, какие процессы протекают в
мозге человека и каким образом человек пользуется своими органами
чувств.

Таким образом, наука об искусственном интеллекте с одной стороны
довольно четко выделяется как обособленный раздел, заключающий в
себе множества методологий, не встречающихся ни в каких других
науках, и с другой стороны очень тесно связана с самыми разными уже
давно существующими и глубоко изученными науками. Основными, конечно
же, являются математика, биология и физика.

Для многих ученых в настоящее время представляется даже сложным
сказать, какие задачи и проблемы относить к классу интеллектуальных
проблем. Ведь, если подумать, все задачи, решаемые человеком, в
каком-то смысле интеллектуальные. Поэтому встает вопрос о
разграничении между собственно интеллектуальными и не
интеллектуальными проблемами. Понятно, что четкую границу задать
очень сложно, и, на самом деле, во многих случаях интеллектуальность
той или иной задачи зависит также от контекста ее применения и от
многих других факторов. Поэтому, видимо, не стоит пытаться сделать
такое разграничение во что бы то ни стало, хотя с рассмотрения этого
вопроса должно начинаться любое исследование в данной области.

Интересно также задуматься о конечной философской цели науки об
искусственном интеллекте. Несомненно, создание абсолютной копии
человеческого разума является очень заманчивым ориентиром, но встает
вопрос, возможно ли вообще достижение такого рода результата. Сможет
ли человек создать нечто, подобное себе, или даже превосходящее
себя. Или же искусственный интеллект будет лишь следующей стадией
эволюции человека.



\subsection{Понятие Искусственного Интеллекта}

Самое простое определение для Искусственного Интеллекта, которое
приходит в голову --- это нечто, которое должно во всем подражать
человеку и быть ничем не отличимо от него в своем поведении. То
есть, поставив рядом человека и машину, наделенную искусственным
интеллектом, и задав им одинаковые вопросы, совершив над ними
одинаковые действия, мы должны получить одинаковую реакцию. Однако,
тут сразу же возникает вопрос: А какого человека мы должны
сравнивать с этой машиной. Ведь может так оказаться, что один
человек наделен меньшим знанием и меньшими способностями, чем
другой. В таком случае, какому из них должно подражать машина?

Возможно кто-нибудь сразу скажет --- так ведь люди получают свои
способности и знания из окружающего мира. Значит машина тоже должна
уметь обучаться всему тому же, что умеет или может научиться
человек. А значит, она должна уметь также и забывать. То есть у нее
должен быть своего рода жизненный цикл на подобии жизненного цикла
человека.

Если же немного сузить понятие искусственного интеллекта лишь до
интеллектуального разума, то можно выдвинуть другое формальное
определение: Искусственный интеллект --- это нечто, способное на
основе имеющихся у него знаний проводить рациональные рассуждения
(рассуждения, свойственные человеческому разуму), то есть давать
рациональные ответы и производить рациональные действия.

Так, Джон МакКарти строит определение искусственного интеллекта
основываясь именно на сравнении его разумности с разумностью
человека. Он может быть внешне совсем не похожим на нас с вами,
может не уметь говорить, или издавать звуки, совершенно не сходные с
человеческой речью, но он обязательно должен совершать все свои
действия с такой же разумностью, какая присуща любому разумному
существу (в частности --- человеку).

Однако, легко видеть, что одного только рационального мышления
недостаточно для завершенности интеллектуальной машины. Даже если
предположить, что машина будет знать все правильные ответы на
вопросы, будет способна правильно выбрать действие и тактику в
каждом предложенном ей случае, она никогда не сможет придумать
ничего нового. Действительно, набор правильных ответов не дает
никакой возможности получить ответ на вопрос, который еще никто
никогда не задавал. Для этого любому разумному существу необходима
способность рассуждать и выводить новые объекты знания, а так же
получать знания извне в процессе его жизни. Это непременно влечет за
собой возможность восприятия данных их окружающего мира.

Подводя итог, мы должны как-то конкретизировать набор способностей,
необходимых существу или машине, чтобы оно могло быть названо
интеллектуальным, обладающим интеллектом. Наличие всех этих
способностей у системы, в свою очередь, будет называться ее
интеллектуальностью.



\section{История изучения искусственного интеллекта}

Профессор Питер Джексон разделил историю изучения искусственного
интеллекта на три основных периода: 1) классический период, 2)
романтический период и 3) современный период.

Классический период начинается примерно в 50-х годах ХХ века, и
основными задачами для искусственного интеллекта в этом периоде
являются игры и доказательства теорем. Основным походом к решению
этих проблем, используемым в классический период, является
конструирование пространства состояний и оперирование с ним. Этот
подход и сейчас является довольно мощным аппаратом для широкого
круга задач и практически не претерпел никаких изменений за
прошедшие пол века.

Историческим началом классического периода принято считать работы
Шеннона о шахматах. В них он приводит идею, легшую в основу метода
пространства состояний, которая позволяет найти беспроигрышный
алгоритм для игры в шахматы.

В классический период, в частности, был придуман тест Тьюринга для
проверки интеллектуальности машин.

Романтический период начинается с 60-х годов и длится до середины
70-х. На протяжении этого периода основной задачей ученых и
разработчиков, имеющих дело с интеллектуальными машинами, становится
обучение машины пониманию окружающего мира. К этим задачам в
основном относятся проблемы восприятия, распознавания образов и
звуков. Особенный интерес представляла задача распознавания
человеческой речи, и даже были созданы некоторые системы, способные
понимать ограниченный набор английских слов, но достичь совершенства
в этой области не удается и по сей день ввиду сложности грамматики
некоторых языков и многообразия акцентов и тембров человеческого
голоса.

В этот период были так же разработаны некоторые способы
представления данных, такие как семантические сети, которые сразу же
нашли применение во многих интеллектуальных задачах.

Современный период развития интеллектуальных систем начался во
второй половине 70-х и продолжается по сей день. К нему относятся
уже куда более сложные и широкие проблемы искусственного интеллекта.
К современному периоду можно приписать создание первых независимых
экспертных систем, применяемых уже не только в области
искусственного интеллекта, но также в других науках, таких как
информатика, математика, и на практике в медицине и социологии.
Другими словами, к этому периоду относится появление
интеллектуальных машин, решающих реальные жизненные проблемы,
заменяя тем самым интеллектуальную деятельность человека.


\subsection{Классический период}

Первой и наиболее очевидной проблемой, которая приходит в голову при
слове Искусственный Интеллект, --- это проблема логических игр.
Издавна люди играли в такие игры и давно уже было установлено, что в
некоторых из них довольно просто придумать выигрышную стратегию, по
которой у соперника просто не будет шансов. Действительно, ведь для
каждой игры строго фиксированы ее правила, и почти никому не надо
доказывать, что в большинстве игр число положительных исходов для
каждого игрока конечно. Также очевидно, что зависимости между
соседними позициями вполне формализуемы. Так почему же тогда для
таких игр никто до сих пор не придумал путь, который вне зависимости
от игры противника, приведет к его к победе.

На самом деле, в несложных играх, где число различных состояний
разумно ограничено, то есть, может быть объято и осмыслено
человеческой памятью, такие стратегии существуют, и в следствии
этого смысл такой игры для игроков с хорошей памятью зачастую
теряется. Однако, существуют и такие игры, для которых смысл будет
всегда, и даже машины не способны просчитать все возможные варианты
исходов и позиций в некоторых их них.

Одним из таких примеров являются, несомненно, шахматы. Шахматы
всегда рассматривались в традициях западной культуры как изысканная
игра разума и, по словам Гете, ``как пробный камень интеллекта''.
Многие люди утверждают, что успех машины в шахматной игре послужит
доказательством того, что человеческое мышление можно смоделировать,
или же, наоборот, что шахматы не требуют мышления как такового. В
любом случае, однако, тот или иной вывод значительно изменит наши
представления о том, что мы обычно называем интеллектом.

С другой стороны, создание компьютера, умеющего играть в шахматы,
представляет собой увлекательную техническую проблему. Она была
описана в начале 50-х годов XX века Клодом Шенноном,
основоположником теории информации (Shannon С.Е., A Chess-Playing
Machine, Scientific American, February, 1950). Приведем выдержку из
этой статьи:

``Цель исследований, связанных с созданием шахматной машины,
заключается в том, чтобы разработать техническое средство, которое
можно было бы применить в практически более важных приложениях.
Построение шахматной машины является идеальным началом по нескольким
причинам. Задача строго определена как в смысле дозволенных операций
(шахматные ходы), так и в смысле конечной цели (поставить мат
королю). Она не настолько проста, чтобы быть тривиальной, но и не
настолько трудна, чтобы не поддавалась решению. Кроме того, такая
машина могла бы соревноваться с человеком, что позволило бы
однозначно судить о способности машины к логическим рассуждениям
подобного типа''.

Первая попытка сконструировать машину, играющую в шахматы, была
предпринята в 60-х годах XVIII века бароном Вольфгангом фон
Кемпеленом. Также в числе первых, кто начал рассматривать
перспективу создания компьютера, играющего в шахматы, был английский
математик Алан М. Тьюринг. Однако ему было легче разработать свою
программу, придумывающую ходы и оценивающую позиции на доске, с
помощью карандаша и бумаги, чем использовать для этого компьютер.
Аналогичные попытки совершали Конрад Цузе в Германии и другие
ученые, однако основополагающая работа была выполнена Шенноном. Ему
удалось развить идеи Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна,
которые в рамках своей универсальной теории игр изобрели так
называемый максминный алгоритм, который позволял оценить ситуацию,
сложившуюся на доски и выбрать оптимальный следующий ход.

На вход алгоритм получает все возможные позиции, к которым могут
привести некоторые последовательности ходов обоих игроков. Потом
алгоритм ставит в соответствие каждому следующему ходу (а так же
следующему за следующим, и т.д.) некую числовую оценку и затем
движется в обратном направлении, отправляясь от этих конечных
оценок, чтобы выбрать наилучший первый ход.

Максминным алгоритм называется по следующей причине: дерево
состояний для этой игры строится так, что каждая его вершина
соответствует некоторой позиции на доске, а каждое ребро от одной
вершины к другой соответствует ходу одного или другого игрока. Таким
образом все дерево можно поделить на поочередные уровни,
соответствующие ходам первого или второго игрока.

Так, если оценивать каждую позицию с точки зрения первого игрока,
можно приписать вершинам дерева положительные числа, если позиция
выгодна этому игроку, и отрицательные числа, если она выгодна его
сопернику. Далее, отталкиваясь от того, что каждый игрок стремится
получить максимально выгодную для себя позицию, можно заключить, что
в каждой позиции первый игрок будет выбирать следующую вершину с
максимальной величиной, а второй --- с минимальной. Таким образом,
зная значение оценочной величины на всех вершинах $(n+1)$-го уровня
мы легко находим число, приписанное вершине $n$-го уровня как
максимум всех чисел, приписанных вершинам, следующим за данной
вершиной, если эта вершина принадлежит уровню первого игрока (т.е. в
данной ситуации ход делает именно он), и минимум всех чисел,
приписанных вершинам, следующим за данной, если эта вершина
принадлежит уровню второго игрока.

Так, по индукции мы приписываем каждой вершине в дереве свое
оценочное число, которое в какой-то степени будет оценивать
оптимальность этой позиции для каждого игрока. Имея такую карту, уже
не составит труда выбрать следующий ход --- это, очевидно, тот,
который ведет в вершину с лучшей позицией в терминах чисел, которые
мы им приписали.

Теперь становится ясно, что качество такого алгоритма напрямую
зависит от того, каким образом мы приписываем числа тем вершинам,
которые были листовыми в нашем дереве, то есть для которых мы не
вычислили следующие позиции. Также оно зависит от глубины поиска
нашего алгоритма, то есть до какого уровня мы просчитывали ходы.

Конкретно для шахмат, каждый новый слой в ветвящемся дереве
охватывает приблизительно в 38 раз большее количество позиций
(среднее количество ходов в шахматной позиции), чем предыдущий слой,
поэтому, чтобы оценить каждый ход абсолютно точно (это означает
разобрать все возможные ходы до тех пор, пока какому-нибудь игроку
не будет поставлен мат, или не произойдет ничья), необходимо
затратить громадное количество времени и памяти. Предположим,
например, что средняя партия длится 40 ходов. Тогда количество
конечных позиций можно грубо оценить как 3840, что является числом
порядка 1063. Такое число состояний вообще вряд ли способен
рассмотреть даже самый мощный суперкомпьютер за несколько лет, даже
при условии наличия достаточного количества памяти, чего уж говорить
о времени, отведенном на один ход в шахматной партии.

Понятно, что довольно просто придумать множество оптимизаций для
данного алгоритма, таких как склейка одинаковых состояний, отрезание
заведомо неоптимальных путей и т.д. Но все равно оставшаяся работа
настолько громадна, что о полном ее решении в настоящее время даже
речи не идет.

Таким образом, машина должна иметь какие-то простые или сложные
эвристики для оценки каждого состояния, наподобие того, как эту
оценку проводит человек. Самой простой такой оценкой может быть
оценка преимущества в фигурах у одного из игроков. Скорее всего
любой человек, играющий в шахматы легко определит преимущество
игрока, который только что выиграл ферзя и своего противника.

Важнейшая проблема в анализе возможных ситуаций и поиске наилучшего
хода --- это умение определить, в какой момент следует прекратить
анализ бесчисленных ветвей игрового дерева. Невозможно исследовать
все ветви до конца, но желательно не прекращать анализа по крайней
мере в нестабильной позиции. Такие ситуации могут, например,
возникать, когда анализ прекращается в процессе размена фигур.

Еще одним методом сокращения анализа является использование
статистики. Так, имея некоторую базу дебютов и эндшпилей, и зная
статистику о наиболее выигрышных из них, машина может полагаться на
эту статистику, пропуская глубокий анализ, и лишь следуя
последовательностям ходов, прописанных в имеющихся шаблонах.

Суммируя все вышесказанное, можно утверждать, что направление
логических игр дало огромную базу для начала исследований
возможностей искусственного интеллекта. Именно в задаче о шахматах
наиболее четко возникает вопрос о том, что же должно давать
преимущество машине перед человеком --- знание более изощренных
приемов, или же лишь большая производительность. Сложно подумать,
что машина когда-нибудь станет умнее человека в плане методов
решения поставленных задач, ведь пока что все это она получает
именно от человека. А вот производительность сейчас настолько
возрастает, что невозможно даже предположить, существует ли предел
ее росту.

И основываются ли интеллектуальные способности человека лишь на
скорости мыслительных процессов, происходящих в его мозге. Или же
есть нечто, что мы можем назвать человеческой интуицией, что никогда
не позволит достичь машине такого же интеллектуального уровня.



\subsection{Романтический период}

В 1957 г. американский физиолог Ф. Розенблатт предложил модель
зрительного восприятия и распознавания --- перцептрон. Появление
машины, способной обучаться понятиям и распознавать предъявляемые
объекты, оказалось чрезвычайно интересным не только физиологам, но и
представителям других областей знания, что породило большой поток
теоретических и экспериментальных исследований.

Перцептрон работает в двух режимах: в режиме обучения и в режиме
распознавания. В режиме обучения некто (человек, машина, робот или
природа), играющий роль учителя, предъявляет машине объекты и о
каждом их них сообщает, к какому понятию (классу) он принадлежит. По
этим данным строится решающее правило, являющееся, по существу,
формальным описанием понятий. В режиме распознавания машине
предъявляются новые объекты (вообще говоря, отличные от ранее
предъявленных), и она должна их классифицировать, по возможности,
правильно.

Результаты Розенблатта дают мощный толчок исследованиям в области
распознавания образов, и начиная с 60-х годов XX века это область
становится центральной для искусственного интеллекта. Не теряет она
интерес и по сей день. Этой проблемой занимаются сейчас специалисты,
работающие в самых различных областях: психологи, лингвисты,
физиологи, математики, инженеры. Постановка вопроса в разных
работах, методика научного исследования и практические выводы, к
которым приходят разные авторы, зачастую имеют довольно мало общего.
Единого подхода к решению разнообразных задач, возникающих как при
анализе живых систем, так и при создании алгоритмов и синтезе
механизмов, предназначенных для распознавания, до сих пор не
найдено.

На самом деле, проблемой распознавания образов задолго до ее
появления занимались исследователи реальных живых систем. Для того
чтобы живой организм мог нормально функционировать в какой-либо
среде, он должен непрерывно получать и перерабатывать информацию об
изменениях этой среды. А любое решение, любое действие, связанное с
обработкой внешней информации, основано на распознавании той
конкретной ситуации, которой это действие отвечает.

Перед конструкторами современных машин стоит интересная задача -
создать устройства, которые могли бы не только действовать, но и
принимать решение о необходимости выполнить то или иное действие или
же выбирать из нескольких возможных действий то, которое
соответствует наблюдаемой обстановке.

Работы по распознаванию образов можно разбить на три группы. К
первой группе относятся исследования живых распознающих систем, и
прежде всего человека. Во вторую группу входят работы по созданию
специализированных распознающих устройств, таких, как читающие
автоматы, устройства для автоматической постановки диагноза и т. д.
Наконец, третью группу составляют работы, в которых проводится
анализ абстрактных моделей, отражающих, по мнению их авторов,
наиболее существенные свойства систем распознавания.

Тщательное исследование какой-либо успешно функционирующей системы
может привести к выявлению принципов, применимых к другой системе.
Следовательно, понимание того, как распознают образы живые
организмы, может существенно помочь в разработке автоматических
распознающих устройств.

Разумеется, справедливо и обратное. Создание успешно работающей
машины для распознавания образов проливает свет на механизмы,
действие которых имеет смысл искать в живых системах. При работе
машины может совершенно четко выявиться определенный принцип,
который в живом организме является лишь одним из многих, в
результате чего легче разглядеть действие этого принципа в сложной
живой системе.

Самыми распространенными проблемами восприятия были задача
распознавания графического изображения и задача распознавания звуков
или человеческой речи. Именно с помощью зрительных и слуховых
органов чувств мы воспринимаем большую часть информации из
окружающего мира.

Что касается непосредственно восприятия изображений и звуков,
создателям автоматических распознающих систем досталась довольно
неплохая база от биологов, которые к настоящему времени довольно
подробно изучили строение и принцип действия соответствующих органов
чувств человека. Поэтому реализация подобного механизма используя
современные технологии не составляет особого труда.

Так, на основе принципа функционирования глаза можно без труда
сконструировать модель, которая будет по двум двумерным изображениям
объекта строить трехмерное тело. При таком построении неизбежно
будут присутствовать некоторые эффекты, возникающие всвязи с
некорректным соотнесением точек одного двумерного изображения с
точками другого. Но можно с уверенностью утверждать, что это не
является недостатком машинного восприятия, ведь восприятие человека
тоже не лишено таких неточностей. Понятие оптической иллюзии как раз
основано на таких эффектах. Изучение такой простой модели
восприятия, в частности, дает объяснения некоторым особенностям
человеческого зрительного восприятия, которые не находили ранее
разумного объяснения. Таким образом, данный случай является ярким
примером обратной связи между искусственными системами и живыми
организмами.

Однако основной проблемой распознавания образов является как раз не
восприятие, а выделение из полученных графических или звуковых
данных каких-то осмысленных частей, свойств и особенностей. Даже
точно построенная модель полученных данных не дает никакой
информации, если машина не умеет ее правильно обрабатывать.
Вертгаймер в своих работах особо подчеркивает, что ощущения сами по
себе не несут ничего такого, что определяло бы их сочетание. Нельзя
даже решить вопрос о том, какая часть потенциально неограниченного
количества ощущений, доставляемых, например, зрительными органами,
эффективно используется при данном конкретном восприятии. По его
утверждению, мы видим объект, т. е. некое организованное целое, а не
ощущения. Таким образом, встает задача выделения из общего объема
принятых данных некоторых объектов, наделения этих объектов
некоторыми свойствами и отнесения их в конченом итоге некоторым
классам.

Такое отношение к тому, что воспринимается и чувствуется, называется
феноменологией. Вертгаймер, положивший начало гештальт-направлению в
психологии, утверждал, что нервная система активно организует, а не
пассивно детектирует входные сигналы. Ему удалось найти принципы
организации (или стратегии кодирования), которые характеризуют
восприятие двумерных картин. Если следовать логике Вертгеймера, в
мозг поступают уже каким-то образом сгруппированные объекты.
Например, треугольник на плоскости будет воспринят человеком именно
как треугольник, а не просто набор точек, из которых он составлен.
Это говорит о том, что пока зрительная информация дошла до мозга,
где человек ее смог осмыслить, она уже была сгруппирована по
некоторому принципу. Конечно же, такая группировка может оказаться
не всегда единственно возможной. Так, например, присмотревшись к
какой-нибудь картине, мы может рассмотреть в наборе точек нечто
большее, чем изначально воспринятая фигура.

Важным дополнением к работам Вертгаймера по изучению группировки
явилось выяснение роли контура при восприятии формы. Готтшальдт,
пользуясь замкнутыми фигурами, исследовал влияние очертаний, или
контура, простого двумерного изображения на его восприятие и
установил некоторые очень важные принципы зрительной маскировки.
Так, добавив к некоторой фигуре дополнительный контур, можно
полностью скрыть ее от восприятия. Т.е. чтобы разглядеть ее,
придется хорошенько присмотреться.

Эти и многие другие особенности и принципы зрительного и звукового
восприятия легли в основу создания первых машин, распознающих
образы. Для некоторых задач, таких, где входные данные не обладают
разнообразием и выбираются из заранее известной базы, их
распознавание сводится к сравнению с конечным наборов эталонных
изображений или звуковых записей, и решение этих задач может
осуществляться сравнительно несложными в плане ресурсов машинами.
Так, в современных программах распознавание текста отсканированного
документа происходит с достаточно большой точностью и неплохой
скоростью. Неплохой в том плане, что такое распознавание происходит
гораздо быстрее, чем человек способен прочитать тот же самый текст.

Когда же дело доходит до задач распознавания абстрактных объектов и
даже ситуаций, простой метод сравнения объектов с шаблонами
становится намного более трудоемкий ввиду того, что приходится
оперировать с гораздо большими объемами данных и баз эталонных
объектов.

Таким образом, перед инженером, занимающимся конструированием
устройств для распознавания образов, встают два существенных
вопроса. Первый вопрос: предположим, что мы выбираем направление
максимального сходства искусственной системы с живым организмом.
Можно ли ожидать, что в пределах обозримого будущего удастся создать
аналог живой распознающей системы? Прежде чем серьезно рассматривать
эту возможность, следует решить целый ряд проблем.

С помощью экспериментов было установлено, что элементы зрительной
системы образуют некую иерархическую структуру. Реакцию
фоторецептора можно описать наиболее просто, учитывая количество
падающего на него света и регистрируя ход реакции во времени. Клетки
сетчатки и клетки более близких к центру областей зрительной системы
соединены между собой физиологическими связями типа ``от многих к
многим''. Таким образом, чем дальше мы проникаем в зрительную
систему, тем более широким становится рецептивное поле клетки и тем
сложнее ее поведение.

Проблема заключается не в построении таких иерархий, а скорее в
определении конкретных операций, выполняемых элементами системы на
каждом уровне. Последовательные действия, осуществляемые нервной
системой при переработке информации не поддаются описанию с помощью
простых математических преобразований.

Кроме того, не ясно, какие именно характеристики реакции несут
существенную информацию, воспринимаемую нервной системой. Это
существенно усложняет описание рецептивного поля и, следовательно,
задача построения модели такой системы становится очень сложна.
Итак, нервная система даже на самых низких уровнях представляет
собой многомерную нелинейную систему связи, выходной язык которой
пока еще полностью не изучен. Это не значит, что вообще невозможно
создать аналог зрительной системы живого организма. Однако, если
учесть современный уровень знания в этой области, такие проекты
представляются несколько преждевременными.

Второй вопрос --- это вопрос о том, поможет ли в изучении
биологических процессов видящая машина, которая использует
стратегию, не похожую на стратегию биологических систем. Вовсе не
обязательно продвижения в распознавании объектов одним способом
будут иметь какой-то результат для иного подхода. Таким образом, все
такие модели не согласуются с результатами нейрофизиологических
исследований и не помогают их осмыслить. Они не являются даже весьма
грубыми моделями биологической системы, с которой мы в
действительности имеем дело. Целью моделирования зрительной системы,
однако, не должно быть обязательно копирование зрения живого
существа в тех случаях, когда в этом нет нужды, например при
конструировании системы слежения за целью, размещаемой в носовом
конусе реактивного снаряда. Предъявляемые к машине требования,
которые определяют, что именно она должна видеть, несомненно
определяют стратегию, лежащую в основе ее работы, и эта стратегия
вовсе не обязательно должна хотя бы в какой-то мере согласоваться со
стратегией, используемой биологической системой. Может оказаться,
что особенности строения зрительной системы, обнаруженные у
животного, будут полезны для инженеров, конструирующих видящие
машины, но даже это сомнительно, ибо цели, для которых
предназначаются такие машины, и цели, которым служат глаза
животного, весьма различны. Возможно, единственный фактор, который
объединяет конструкторов искусственных моделей, максимально близких
к биологическим, --- это надежда на то, что когда-нибудь все-таки
наступит пора, когда появление полных искусственных аналогов
человека станет возможным.



\subsection{Современный период}

С началом современного периода, ученые, занимающиеся исследованием
искусственного интеллекта уже не ограничивают себя лишь каким-то
узкими задачами, а стараются охватить сразу все аспекты
интеллектуальной деятельности и, тем самым, максимально приблизиться
к пониманию не только того, как должен выглядеть искусственный
интеллект, но также и того, как все достижения в этой области
соотносятся с реальным положением вещей в мозге человека.

Так, например, при попытке смоделировать различные функции
человеческого мозга, возникает все больше и больше догадок о том,
как протекают различные процессы в реальной жизни, что является
несомненной пользой для современной науки. Область искусственного
интеллекта, таким образом, является в каком-то смысле подходом с
другой стороны ко всем проблемам, связанным с необъятными и
неизученными возможностями человеческого мозга.

Наиболее базовыми областями для исследования становятся память,
процессы обучения и рассуждения. Модель, умеющая принимать
информацию извне с помощью некоторых рецепторов (не обязательно так
же, как это делает человек), автоматически запоминать ее,
преобразовывать и, наконец, быстро и точно определять, какая
информация ей может понадобиться в данный момент, уже является
достаточно интеллектуальной, чтобы ее можно было бы применить в
какой-нибудь узкой области, где пока что требуется участие человека.

Рассматривая проблему представления знаний (или данных) в памяти
машины, нужно обратить внимание на такие аспекты, как возможность
классификации входящих в них объектов, распределения этих объектов
таким образом, чтобы они были легко запрашиваемы. Конечно, в
настоящее время существует множество алгоритмов, позволяющих с
достаточной быстротой находить интересующие данные. Примерами таких
алгоритмов могут быть хэширование данных, быстрый поиск и множество
других. Однако, все они основаны на знании определенной структуры
данных, знании класса, которому эти данные принадлежат. То есть,
фактически, они лишь решают проблему о том, как быстро выбрать
нужный объект из множества сходных друг с другом объектов. Но они не
дают никакой возможности понять, в каком именно классе объектов
следует искать полезную информацию.

Для этого машина должна уметь распознавать, что за объект поступил
ей на вход, и загружать ту или те базы знаний, которые могут быть
каким-то образом применены к этому объекту. Например, если на вход
машине поступило какое-то математическое выражение, она, непременно
должна загрузить базу математических теорем и понятий, чтобы иметь
возможность оперировать с полученным выражением.

Такой выбор базы знаний может происходить с помощью ключевых слов,
сопоставленных заранее каждой базе и каждому классу объектов.
Однако, даже это не гарантирует абсолютной эффективности обработки
входящей информации. Например, машина может выбрать слишком узкий
или наоборот слишком широкий класс знаний, которые, по ее мнению,
подходят для обработки.

Таким образом, на практике получалось реализовать лишь некоторые
специализированные базы знаний, которые, впрочем, довольно
эффективно справлялись с поставленными задачами, при условии
правильной реализации технической части данного процесса.

Итак, проблема представления знаний присуща любой интеллектуальной
системе, причем речь идет не только об искусственных машинах. И
человек каждый день сталкивается с некоторыми задачами этой области.
Причем человек наделен некоторой способностью фильтровать важные
знания и несущественные события и детали. Это же касается и
распределения знаний в памяти. Существуют вещи, которые мы помним
всю жизнь, хотя, на первый взгляд ничего нам об этом постоянно не
напоминает. С другой стороны, случаются также и моменты, о которых
люди забывают меньше чем за один день.

Логично предположить, что такое поведение мозга также обосновано
либо ограниченной запоминательной способностью, либо стремлению к
эффективности поиска по памяти. Но нужна ли такая техника машине? И
возможно ли ее реализовать. Вряд ли кто-нибудь в состоянии
объяснить, каким образом его мозг выбирает объекты знаний, которые
запоминаются на всю жизнь, а которые забываются сразу же после
процесса познания, ведь все это делается на подсознательном уровне.

Возникает интересный вопрос: а что должно служить подсознанием в
искусственной машине. И чем должно характеризоваться сознание. Ведь
такие понятия плохо изучены даже для человека. Вспомнить только,
сколько споров и различных мнений на этот счет имеют философы разных
стран и эпох.

Однако, если присмотреться к тем определениям сознания и
подсознания, которые приводятся в философских текстах, вряд ли
разработчик искусственного интеллекта почерпнет там хоть что-нибудь
для него полезное. Ведь тут нужно формальное определение объекта,
область применения и конкретный класс задач, который должен им
решаться. Объяснить данные понятия также не в состоянии оказывается
и биология.

Можно, конечно, рассматривать сознание и подсознание как некоторые
состояния машины, в которых она способна производить определенные
действия. Но как тогда принципиально отличить эти состояния от
множеств других, как например, состояние бездействия, или состояние
нахождения в комнате. Для человека не составит труда, наверное,
отличить эти состояния от состояния нахождения в сознании. Однако,
если для машины мы сможем лишь как-то выделить последнее, но не
научить осознавать его.

Если же просто выключить машины, сказав, что теперь она находится в
бессознательном состоянии, то кто-нибудь может возразить: а как
тогда ей совершить те действия, которые человек может совершить в
бессознательном состоянии. Придется реализовывать некий ``спящий
режим'' активности, но тогда мы опять приходим к проблеме, возникшей
до этого.

Перейдем теперь еще к одной интересной интерпретации сознания. В
одном из его определений можно встретить такую фразу: ``Находиться в
сознании --- значит контролировать свои действия''.

Ответом с технической точки зрения может служить следующее. Как и
любая компьютерная программа, наделенная средствами самодиагностики
и самоисправления, системы искусственного интеллекта должны
контролировать происходящие процессы --- как внешние, так и
внутренние. Однако может показаться, что в этом смысле будет
достаточным просто развитая структура обратных связей. Под обратной
связью следует понимать только ответную реакцию после какого-то
конкретного действия системы. Однако, обратная связь лишь
предоставляет данные, информацию, но ни в коей мере не
интерпретирует их.

Таким образом, считать интеллектуальную систему полноценной без
умения оценивать, {\em понимать} свои действия нельзя. Более того,
анализ функционирования собственной модели или модели ``всей
окружающей действительности'', контроль над ее состоянием,
прогнозирование состояния следует считать одним из главных
инструментов построения поведения систем. Говоря языком математики,
такой анализ является необходимым условием существования
интеллектуальной системы.

Подводя итоги, можно с уверенностью сказать, что сложнее будет
заставить машину быть аналогом человеческого разума в тех случаях,
когда и для человека не все до конца понятно, а имеются лишь
какие-нибудь абстрактные понимания. В любом случае, до таких проблем
создателям мыслящих машин еще далеко.



\section{Подходы к реализации Искусственного Интеллекта}

Среди различных способов реализации Искусственного Интеллекта на
протяжении всего времени существования данной области можно выделить
следующие подходы.



\subsection{Механистический подход}

Механистический подход характерен для времен, когда наука об
искусственном интеллекте еще не начала зарождаться. Сложно даже
сказать, что машины, конструируемые в этот период, имели хоть
какой-нибудь интеллект. Единственным оправданием было, может быть,
сходство этих машин в чем-то с человеком.

Так, например, в середине 1750-х годов Фридрих фон Кнаус
сконструировал серию машин, которые умели держать перо и могли
писать довольно длинные тексты. Другой мастер, Пьер Жак-Дроз из
Швейцарии, построил пару изумительных по сложности механических
кукол размером с ребенка: мальчика, пишущего письма и девушку,
играющую на клавесине.

По мере развития новых технологий создание таких моделей становилось
все более просто осуществимо и, с другой стороны, они становились
все более похожими на реальных людей, однако, такие машины были
способны копировать лишь действия человека, ни коим образом не
затрагивая мышление и восприятие. В действительности, было даже не
понятно, на основе чего можно было бы реализовать такую
функциональность машины. Однако в прошлом веке человечество изобрело
ЭВМ.



\subsection{Электронный подход}

Появление электронных вычислительных машин после второй мировой
войны дало надежду на осуществление заветной мечты ученых,
работающих в области искусственного интеллекта.

Исследователей и разработчиков ИИ можно разделить на две группы.
Одних интересует чистая наука и для них компьютер --- лишь
инструмент, обеспечивающий возможность экспериментальной проверки
теорий процессов мышления. Интересы другой группы лежат в области
техники: они стремятся расширить сферу применения компьютеров и
облегчить пользование ими. Многие представители второй группы мало
заботятся о выяснении механизма мышления --- они полагают, что для
их работы это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и
самолетостроения.

На протяжении всей своей короткой истории исследователи в области
искусственного интеллекта всегда находились на переднем крае
информатики. Многие ныне обычные разработки, в том числе
усовершенствованные системы программирования, текстовые редакторы и
программы распознавания образов, в значительной мере рассматриваются
на работах по ИИ. Короче говоря, теории, новые идеи, и разработки ИИ
неизменно привлекают внимание тех, кто стремится расширить области
применения и возможности компьютеров, сделать их более человечными,
то есть более похожими на разумных помощников и активных советчиков.

Несмотря на многообещающие перспективы, ни одну из разработанных до
сих пор программ ИИ нельзя назвать {\em разумной} в обычном
понимании этого слова. Это объясняется тем, что все они узко
специализированы. Самые сложные экспертные системы по своим
возможностям скорее напоминают дрессированных или механических
кукол, нежели человека с его гибким умом и широким кругозором. Даже
среди исследователей ИИ теперь многие сомневаются, что большинство
подобных изделий принесет существенную пользу. Немало критиков ИИ
считают, что такого рода ограничения вообще непреодолимы, и решение
проблемы ИИ надо искать не в сфере непосредственно электроники, а
где-то за ее пределами.



\subsection{Кибернетический подход}

Начало кибернетической эры в области искусственного интеллекта можно
связать с работами Норберта Винера. Он впервые попробовал
использовать принцип обратной связи в построении механических
систем.

Он доказывал, что именно благодаря обратной связи все живое
приспосабливается к окружающей среде и добивается своих целей. Все
машины, имеющие интеллект должны обладать способностью ставить перед
собой определенные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться. В 1948
году Винер написал книгу, в которой он заложил фундамент новой
науки, названной им кибернетикой, что в переводе с греческого
означает рулевой.

Следует отметить, что принцип обратной связи рассматривался также и
до Винера, а именно в психологии для описания механизма регуляции
деятельности нервной системы.

Таким образом, кибернетика возникла на стыке многих областей знания.
Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об
управлении, каковой является кибернетика, также и с философией.

Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как
информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более
широкую, философскую область знаний, где рассматриваются самые общие
закономерности познания.

Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному
философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм
самоорганизации материи, дать объяснение поведения человека как
индивида, а также всего человеческого общества. А также уточнить,
детализировать и углубить существенно-важных проблем в науке об
управлении.

Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет
способствовать более успешному осуществлению теоретических и
практических работ в этой области, создаст лучшие условия для
эффективной работы и научного поиска в этой области познания.

Кибернетика как перспективная область научного познания привлекает к
себе все большее внимание философов. Положения и выводы кибернетики
включаются в их области знания, которые в значительной степени
определяют развитие современной теории познания. Кибернетика, таким
образом, по своей сущности и содержанию должна входить в теорию
познания.

Для развития самих математики и кибернетики большое значение имеет
применение к материалу этих наук ряда фундаментальных философских
принципов и понятий, применение, обязательно учитывающее специфику
соответствующих областей научного знания.

Философская мысль уже много сделала в анализе аспектов и
теоретико-познавательной роли кибернетики. Было показано, сколь
многообещающим в философском плане является рассмотрение
кибернетических вопросов и понятий.



\subsection{Нейронный подход}

На некотором этапе развития информатики многие ученые стали
понимать, что создателям вычислительных машин есть чему поучиться у
биологии. После появления работ Винера сформировалось широко
распространенное мнение, что функции компьютера и мозга в
значительной мере сходны. Широкое применение во многих прикладных
областях получили так называемые электронные нейронные сети.
Маккалок и Питтс предложили их конструкцию и показали, что подобные
сети могут выполнять практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они предположили, что такая сеть в
состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е. она
обладает всеми чертами интеллекта.

Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый восходящий метод -
движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ,
обладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе
человека и даже выше. Конечная цель виделась в создании адаптивной
сети, самоорганизующейся системы или обучающейся машины --- все эти
названия разные исследователи использовали для обозначения
устройств, способных следить за окружающей обстановкой и с помощью
обратной связи изменять свое поведение в полном соответствии с
господствовавшей в те времена бихевиористской школой психологии,
т.е. вести себя так же как живые организмы.

В настоящее время нейронный подход является, по мнению ряда ученых,
наиболее продуктивным, так как при этом создается структура,
изоморфная человеческому мозгу, что, соответственно повышает
вероятность появления систем искусственного интеллекта уже в
ближайшем будущем. Элементная база и принципы функционирования
современных компьютеров практически исчерпали себя, и компьютерная
индустрия стоит на пороге коренной ломки, которая может пойти по
пути использования моделей нейронов, что может существенно упростить
работу с компьютером и повысить его вычислительную мощность.

\section{Заключение}
В заключение хочется рассмотреть область Искусственного Интеллекта и
все ведущиеся разработки в ней с философской точки зрения. А именно,
насколько вообще представляются осуществимыми все те идеи, которые
присутствуют сейчас в умах различных ученых и разработчиков ИИ.

Джон Сирл в своей работе ``Разум мозга --- компьютерная программа''
задается вопросом о том, может ли машина мыслить и, если да, то как
должно представляться мышление в искусственной модели. Ведь любая
такая модель --- это лишь некоторая программа, написанная человеком.
Способна ли машина мыслить только за счет выполнения заложенной в
нее компьютерной программы? Является ли программа основой мышления?

Довольно большое число специалистов по искусственному интеллекту
полагают, что на второй вопрос следует ответить положительно.
Другими словами, они считают, что составив правильные программы с
правильными входами и выходами, они действительно создадут разум.
Объясняют они этот ответ очень просто. Для определения
интеллектуальности машины они используют тест Тьюринга, а именно,
если компьютер способен демонстрировать поведение, которое эксперт
не сможет отличить от поведения человека, обладающего определенными
мыслительными способностями, то компьютер также обладает этими
способностями. Следовательно, цель заключается лишь в том, чтобы
создать программы, способные моделировать человеческое мышление
таким образом, чтобы выдерживать тест Тьюринга. Более того, такая
программа будет не просто моделью разума, она в буквальном смысле
слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий
разум --- это разум.

Конечно, далеко не каждый специалист по искусственному интеллекту
разделяет такую крайнюю точку зрения. Довольно показательным
примером неполноты такого подхода является пример о китайской
комнате, когда некто помещается в комнату с двумя дверями, получая
вопросы и выдавая ответы. Сидящий в комнате может совершенно не
понимать, о чем его спрашивают и даже что он отвечает, но тест
Тьюринга будет выдержан, если ему задать инструкции по которым он
сможет ответить на все заданные вопросы.

Таким образом, цифровые компьютеры просто манипулируют формальными
символами согласно правилам, зафиксированным в программе. Однако,
одного умения манипулировать символами еще недостаточно, чтобы
гарантировать знание, восприятие, понимание, мышление и т. д. И
поскольку компьютеры как таковые --- это устройства, манипулирующие
символами, наличия компьютерной программы недостаточно, чтобы можно
было говорить о наличии знания.

Другим важным замечанием является то, что компьютеры, по крайней
мере, на данный момент, манипулируют данными, каким-то образом
закодированными в их памяти. То есть, это лишь символы, которые не
имеют никаких свойств, соответствующих тем объектам, которые были
закодированы с помощью этих символов. Однако, вполне очевидно, что
человеческий разум оперирует именно смысловым содержанием.

Следующей проблемой, возникающей при сравнении мозга человека с
компьютером является выявление природы разумной деятельности, а
именно, биологических процессов, протекающих в мозге. Вполне
очевидно, что смоделировать все эти процессы на компьютере вряд ли
представится когда-либо возможным. Более того, в этом нет никакой
необходимости до тех пор, пока сама разумная деятельности проходит в
компьютере в другом виде. Однако при отсутствии таких процессов
система всегда будет оставаться неполноценной, так как само мышление
является чисто биологическим явлением.

Однако, существует и противоположный подход к вопросу об
искусственном мышлении, а именно, П.М. П.С. Черчленды в своей работе
``Может ли машина мыслить?'' приводят несколько доводов в пользу
того, что на этот вопрос можно ответить утвердительно.

Первым результатом в пользу положительного ответа является тезис
Черча, согласно которому каждая эффективно вычислимая функция
является рекурсивно вычислимой. Второй важный результат был получен
Аланом М. Тьюрингом, продемонстрировавшим, что любая рекурсивно
вычислимая функция может быть вычислена за конечное время с помощью
машины Тьюринга. Объединение этих двух результатов дает, по сути,
утверждение о том, что алгоритм можно запрограммировать на
компьютере. Остается только исследовать, не сводится ли любая
разумная деятельность к применению таких алгоритмов.

Во всяком случае, тест Тьюринга запрограммированная таким образом
машина непременно пройдет. Что является уже достаточно сильным
результатом.

Таким образом, можно предположить, что мозг является своеобразным
компьютером, хотя большинство его свойств пока остается непознанным.
Охарактеризовать мозг как компьютер далеко не просто, и такие
попытки не следует считать излишней вольностью. Мозг действительно
вычисляет функции, но не такие, как в прикладных задачах, решаемых
классическим искусственным интеллектом. Когда мы говорим о машине
как о компьютере, мы не имеем в виду последовательный цифровой
компьютер, который нужно запрограммировать и которому свойственно
четкое разделение на программную часть и аппаратную. Мозг --- это
компьютер принципиально другого вида.

Способна ли наука создать искусственный интеллект, воспользовавшись
имеющимися знаниями о нервной системе? На этом пути не видно
принципиальных препятствий, однако, также нужно ответить и на
вопрос, сможем ли мы познать нервную систему до такой степени,
которой будет достаточно для создания ее электронного аналога.


\newpage

\begin{thebibliography}{}

\bibitem{1}
{\em Konar A.}, Artificial Intelligence and Soft Computing // 2000
by CRC Press LLC.

\bibitem{2}
{\em Бобровский С.}, Перспективы и тенденции развития искусственного
интеллекта // PC Week/RE №32, 2001 г., стр. 32.

\bibitem{3}
{\em Сюй Ф.С., Анантараман Т.}, Шахматная машина --- гроссмейстер.
// В мире науки. (Scientific American. Издание на русском языке).
1990. № 12 стр. 6-13.

\bibitem{4}
{\em Колерс П., Ден М.}, Распознавание образов. //  Изд. ``Мир'',
Москва, 1970.

\bibitem{5}
{\em Алексеева И.Ю.}, Знание как объект компьютерного моделирования.
// Вопросы философии, 1987, №3, с. 42-49.

\bibitem{6}
{\em Мамардашвили М.К.}, Сознание как философская проблема //
Вопросы философии, 1990, №10

\bibitem{7}
{\em Анисов А.М.}, ЭВМ и понимание математических доказательств. //
Вопросы философии, 1987, №3, с. 29-40.

\bibitem{8}
{\em Сирл Д.}, Разум мозга --- компьютерная программа? // В мире
науки. (Scientific American. Издание на русском языке). 1990. № 3.

\bibitem{9}
{\em Черчленд П.М., Черчленд П.С.}, Искусственный интеллект: Может
ли машина мыслить? // В мире науки. (Scientific American. Издание на
русском языке). 1990. № 3.

\end{thebibliography}

\end{document}
