В.З. Демьянков

Искусственный интеллект

http://www.infolex.ru

Электронная версия статьи:

Демьянков В.З. Искусственный интеллект // Краткий словарь когнитивных терминов / Кубрякова Е.С., Демьянков В.З., Панкрац Ю.Г., Лузина Л.Г. Под общей редакцией Е.С. Кубряковой. М.: Филологический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 1996. С.37-42.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence; Künstliche Intelligenz; intelligence artificielle): раздел компьютерологии (computer science), разрабатывающий "разумные" компьютерные системы, т.е. системы, проявляющие характеристики разумности в человеческом поведении (понимание языка, обучение, рассуждение, решение задач и т.п., а также этические аспекты) [Born, Born-Lechleitner 1987: viii]. И.и. состоит в моделировании когниции человека [Wilks 1987, с.197], в воспроизведении человеческой деятельности [Giorgi 1985, с.225- 226] и человеческой когниции в целом – подход, характерный для когнитивизма [Le_Ny 1993, с.13]), и опирается на исследование биологических оснований переработки информации человеком [Wilks 1973, с.114], [Marr 1977, с.37] (при этом главной является когнитивная адекватность [Kegel 1986, с.12]), на научный анализ и автоматизацию интеллектуальных функций человека [Осуга 1986, с.32]. В основе И.и. лежит убежденность в принципиальной возможности моделирования механизмов человеческой обработки информации на ЭВМ [Kuhlen 1986, с.226], проявленная как:

1. Понятие интеллекта как отношения между мозгом и духовной деятельностью, как высококвалифицированной информационной переработки знания [Lycan 1990, с.3], при которой вербальный аспект играет особую роль: интеллект состоит не только в умении пользоваться опытом, но и передавать этот опыт на языке [Schank 1990: xi] (о требованиях к системам И.и., использующим естественный язык, см. [Winograd 1977, с.168], [Morik 1982, с.17-18]). Поэтому [Newell 1973, с.2-25] И.и. иногда отождествляют с исследованием интеллектуальных функций, считая И.и. методологической дисциплиной, связанной с открытием и каталогизированием эвристических методов, используемых человеком. Антропоморфизм И.и. заключается в стремлении к достижению сходства между моделью и человеческими процедурами. Так, по [Schank, Colby ~1973: vii], поскольку люди являются концептуальными, интенциональными и семантичными системами, взаимодействующими в определенных обстоятельствах, предлагаемые модели также должны быть понятийными, интенциональными и семантичными – semanticallybased. Однако [Jobst, Nier eds. 1987, с.5] именно эти ожидания исследователей еще не оправдывались полностью.

2. Понятие "вычисления" – манипулирования физическими символами [LeMoigne 1986, с.16-31] как базы для всей человеческой ментальности, которая и определяется через понятие "вычисления" (computation) [Bruner 1990, с.10]; ср. мнение [Haugeland 1985, с.2], что человек – это компьютер, что мышление человека и процедуры компьютера (computing) принципиально одно и то же, см. компьютерная метафора. Интеллект считается [Laird et al. 1987, с.58] целенаправленно действующей символьной системой, обладающей единым формальным аппаратом для представления декларативного знания (а не предписаний, принятых в большинстве процедурно-ориентированных языков программирования), см. также [Simon 1967]. Одним из базисных языков программирования, используемых в разработке систем И.и., является проблемно-ориентированный язык ПРОЛОГ, базирующийся на "декларировании", а не "предписании". По [Dechter, Pearl 1987, с.1], типовые задачи И.и. состоят в установлении значений переменных, когда задан набор ограничений. Проблема же состоит в построении алгоритмов генерации решений. Само же решение задач рассматривается как взаимодействие фундаментальной памяти, генератора логических выводов и оперативной памяти [Patten 1988, с.6-7], использующих своеобразные процедуры [Simon, Lee 1974, с.109-110]:

- констатируется проблемное пространство, элементами которого являются состояния знания;

- исходя из одного когнитивного состояния продуцируется новое когнитивное состояние;

- когнитивное состояние сопоставляется с проблемным состоянием;

- устанавливаются процедуры, допустимые при заданном наборе информации и когнитивных состояний.

Кроме того, накапливаются и используются "воспоминания" о том, как система раньше решала поставленные перед нею задачи [Habel 1984, с.3-4]. Главная болевая точка И.и., по [Schank 1982, с.455], – проблема организации памяти.

3. Идея проверяемой модели, воплощающей в программе для ЭВМ эвристические методы решения задач, выявляемые у человека [Campbell 1986, с.27]. По мере усовершенствования, внутренний механизм интеллектуальных машин постепенно будет приближаться к механизмам, лежащих в основе человеческого интеллекта [Hofstadter 1979, с.579]. Сильная привязка существующих систем И.и. к очень частным областям – не свидетельство принципиальной ограниченности машины и недостижимости И.и., а отражает одну из характерных черт человеческого интеллекта [Papert 1988, с.7]. Более того [Chomsky 1982, с.10] (ср. D.Marr, Nishihara 1978]), человек легко распознает форму и траекторию движущегося предмета, даже не владея теорией этого движения; а потому при моделировании не следует ориентироваться именно на теоретически освоенные области.

Задача И.и. – развитие, поддержка и использование формального аппарата, интерпретируемого компьютером, для представления знания [Israel 1983, с.1]. Информационно-поисковая парадигма когнитивных наук состоит в ориентации на ЭВМ как на инструмент исследования: моделирование (описание и объяснение, в частности, языковых явлений) на базе теорий информации и реализация в форме работающих систем [Habel 1984, с.3-4]. Как развитие теорий когнитивной переработки и эксперименты с компьютерными реализациями этих теорий, И.и. основное внимание уделяет процедурной стороне [Schank, Birnbaum, Mey 1983, с.149]. Цель И.и. – повысить эффективность использования ЭВМ, понять принципы, на которых покоится человеческий интеллект [Winston 1984, с.1-2], имитация ("симуляция") на компьютере разумного поведения человека – восприятия, понимания, принятия решения, обучения и т.п. – как в теоретическом плане, так и экспериментально. Практическими реализациями являются экспертные системы, построенные на основе баз знаний, и системы общения человека и ЭВМ [Haton 1986, с.57-58]. В область И.и. входят разделы информатики (распознавание естественного языка, автоматический перевод, экспертные системы, распознавание зрительных образов, генерация доказательств в математике, управление роботами, компьютерные игры) и технические системы решения интеллектуальных задач.

Классификация систем И.и., по [Поспелов 1988, с.7-8]:

- интеллектуальные информационно-поисковые системы (вопросно-ответные системы), обеспечивающие в процессе диалога взаимодействие конечных пользователей- непрограммистов с базами данных и знаний на профессиональных языках пользователей, близких к естественному;

- расчетно-логические системы, позволяющие конечным пользователям, не являющимся программистами и специалистами в области прикладной математики, решать в диалоговом режиме свои задачи на ЭВМ с использованием сложных математических методов и соответствующих прикладных программ;

- экспертные системы, дающие возможность осуществить эффективную компьютеризацию областей, в которых знания могут быть представлены в экспертной описательной форме, но использование математических моделей, характерных для точных наук, затруднительно, а иногда и невозможно.

История И.и. Хотя термин "И.и." появился только в 1956 г., основы И.и. были заложены значительно раньше: логика Д.Буля и машинное моделирование исчисления у Ч.Беббиджа подготовили почву для "теории вычисления" А.Тьюринга и теории коммуникации Шеннона, а затем для кибернетики Н.Винера и теории автоматов фон Нейманна [LeMoigne 1986, с.16-31].

Исследовательская программа, инициированная Дж.МакКарти, Ньюэллом и Саймоном, реализовывалась поэтапно, каждый этап занимал примерно десять лет [Dreyfus, Dreyfus 1988, с.31]:

1. В 1955-1965 гг. в центре внимания была "когнитивная симуляция", особенно – представление и поиск информации.

2. В 1965-1975 пытались разработать модели, ориентирующиеся в "микромирах": фреймовый подход М.Минского, система SHRDLU (ок. 1970 г.) Т.Винограда (выполнение команд по перемещению геометрических объектов), программа решения задач по аналогии (Т.Эван), программа анализа сцен (Д.Валтц), извлечение понятий из примеров (П.Уинстон). Тогда надеялись, что в результате последовательного расширения таких микромиров до целого мира можно будет научиться моделировать понимание реального мира.

3. Начиная с 1975 г. – моделирование "здравого смысла" в отвлечении от реального наполнения знаниями. Эти знания "пристегиваются" к системе извне в виде дополнительного набора фреймов (М.Минский) или скриптов (Р.Шенк). См. [Dehn, Schank 1982, с.355], где дается обзор состояния разработок, в которых принимается, что в основе интеллекта лежит понимание, о прикладных проектах см. [Kulp 1985, с.8].

4. К концу 1980-х гг. И.и. трансформировался в дисциплину, в центре внимания которой природа "осмысленных" объектов и средства продуцирования и понимания их [Colomb, Turner 1989, с.388]. Зародился и развивается в 1990-е гг. коннекционистский подход [Bechtel 1988, с.109], связанный с построением PDP (систем parallel distributed processing – параллельной распределенной обработки): в отличие от традиционных когнитивных моделей, разлагавших задачи на правила манипулирования репрезентациями, имеется набор элементарных единиц, соединенных между собой и способных при необходимости активизировать друг друга. См. тж. [Rumelhart 1989, с.131].

Направления критики И.и.:

1. И.и. покоится на гипотезе об аналогии знания языка и знания вообще. Знание вообще опирается на знание дискретных единиц и отношений. Однако знание языка не столь прямолинейно. Об этом свидетельствуют трудности в выражении. Языковое и внеязыковое знания на самом деле очень различны. В частности, у знания вообще нет "семантической структуры" [Chafe 1990, с.65]. По [Herskovits 1986, с.193-194], никакая из предложенных концепций не объясняет, как человек использует лексические знания. Не случайно [Appelt 1985, с.1] существующие системы И.и., использующие естественный язык, не могут продуцировать высказывание так, как это делает человек: эти системы способны только в некотором смысле "общаться" с человеком.

2. Ментальность не сводится к формальной, "синтактической", обработке, есть еще и семантические аспекты – в этом отличие от компьютера. Понимание языка, в частности, основано на интерпретации символов – чего нет у компьютера [Searle 1984, с.28]. По [Searle 1980a: 272-281], "сильный" И.и. следует отличать от "слабого", или осторожного подхода, для которого компьютер – главным образом инструмент исследования (позволяющий формулировать и проверять гипотезы). "Слабый" И.и. несомненно ценен. Но для "сильного" И.и. компьютер – полное повторение мышления, и это-то и вызывает сомнения: компьютер не обладает интенциональностью, потому не может он обладать и пониманием. "Сильный" И.и. невозможен, поскольку человек может обладать некоторой программой действий, не будучи в соответствующих ментальных состояниях [Searle 1987a: 18]. См. также [Eikmeyer 1988, с.51].

3. По [Karpatschof 1982, с.298], обычно в фокусе И.и. – представление (репрезентирование) внешнего мира и внутреннего состояния самой системы, а также модифицирование системы по ходу работы. Но отсутствуют черты, присущие человеческому интеллекту: социальность, филогенетичность, историчность и становление с возрастом, по ходу взросления человека.

Литература:

Осуга С. 1986 – Обработка знаний /Пер. с яп. – М.: Мир, 1989. – 293 с.

Поспелов Г.С. 1988 – Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988. – 280 с.

Appelt D.E. 1985 – Planning English sentences. – Cambr. etc.: Cambr. UP, 1985. – x, 171 p.

Bechtel W. 1988 – Phiosophy of science: An overview for cognitive science. – Hillsdale (N.J.) etc.: Erlbaum, 1988. – xiii, 136 p.

Born R.P., Born-Lechleitner I. 1987 – Introduction // Artificial intelligence: The case against. – L.; Sydney: Croom Helm, 1987. P.vii-xxxv.

Bruner J.S. 1990 – Acts of meaning. – Cambr. (Mass.); L.: Harvard UP, 1990. – xix, 181 p.

Campbell J. 1986 – Principles of artificial intelligence // Artificial intelligence: Principles and applications. – L.; N.Y.: Chapman and Hall, 1986. P.13-29.

Chafe W.L. 1990 – Repeated verbalizations as evidence for the organization of knowledge // Proceedings of the Fourteenth International Congress of Linguists: Berlin (GDR), August 10 – August 15 1987. – B.: Akademie, 1990. P.57-68.

Chomsky N. 1982 – On the generative enterprise: A discussion with Riny Hyub Regts and Henk van Riemsdijk. – D.; Cinnaminson: Foris, 1982. – 143 p.

Colomb G.G., Turner M. 1989 – Computers, literary theory, and theory of meaning // The future of literary theory. – N.Y.; L.: Routledge, 1989. P.386-410.

Dechter R., Pearl J. 1987 – Network-based heuristics for constraintsatisfaction problems // AI 1987, v. 34, N 1. P.1-38.

Dehn N., Schank R. 1982 – Artificial and human intelligence // Handbook of human intelligence. – Cambr. etc.: Cambr. UP, 1982. P.352-391.

Dreyfus H.L., Dreyfus S.E. 1988 – Making a mind versus modeling the brain: Artificial intelligence back at a branch point // The artificial intelligence debate: False starts, real foundations. – Cambr. (Mass.); L.: MIT, 1988. P.15-43.

Eikmeyer H.-J. 1988 – Simulation // Germanistik und Deutschunterricht im Zeitalter der Technologie: Selbstbestimmung und Anpassung: Bd.4. Neue Technologien und Medien in Germanistik und Deutschunterricht. – T.: Niemeyer, 1988. P.51-56.

Giorgi A. 1985 – Alcune considerazioni sui modelli di simulazione del linguaggio // Sintassi e morfologia della lingua italiana d'uso: Teorie e applicazioni descrittive: Atti del XVII Congresso internazionale di studi, Urbino 11-13 settembre 1983. – Roma: Bulzoni, 1985. P.225-242.

Habel Ch.U. 1984 – SRL and Textverstehen // Probleme des TextVerstehens: Ansätze der Künstlichen Intelligenz. – T.: Niemeyer, 1984. P.3-23.

Haton J.-P. 1986 – Intelligence artificielle: Panorama des techniques et des domaines d'applications // Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence: Intelligence artificielle et sciences de la cognition. – P.: Fondation Diderot, Fayard, 1986. P.55-73.

Haugeland J. 1985 – Artificial intelligence: The very idea. – Cambr. (Mass.); L.: MIT, 1985. – ix, 289 p.

Herskovits A. 1986 – Language and spatial cognition: An interdisciplinary study of the prepositions in English. – Cambr. etc.: Cambr. UP, 1986. – x, 208 p.

Hofstadter D.R. 1979 – Gödel, Escher, Bach: An external golden braid. – 2nd printing. – Harmondsworth: Penguin, 1983. – xxi, 777 p.

Israel D.J. 1983 – Interpreting network formalisms // Computational linguistics. – O. etc.: Pergamon, 1983. P.1-13.

Jobst E., Nier M. eds. 1987 Mikroelektronik und künstliche Intelligenz. – B.: Akademie, 1987.

Karpatschof B. 1982 – Artificial intelligence or artificial signification? // JPr 1982, v. 6. P.293-304.

Kegel G. 1986 – Zur Operationalisierung des Menschen: Die psycholinguistische Sicht der kognitiven Wissenschaften // Sprechwissenschaft & Psycholinguistik: Beiträge aus Forschung und Praxis. – Opladen: Westdeutscher Verlag, 1986. S.9-38.

Kuhlen R. 1986 – Informationslinguistik: Theoretische, experimentelle, curriculare und prognostische Aspekte einer informationswissenschaftlichen Teildisziplin. – T.: Niemeyer, 1986. – x, 256 S.

Kulp B.A. 1985 – Keynote address // Artificial intelligence in maintenance. – Park Ridge (N.J.): Noyes, 1985. P.2-13.

Laird J.E., Newell A., Rosenbloom P.S. 1987 – SOAR: An architecture for general intelligence // AI 1987, v.33, N 1. P.1-64.

LeMoigne J.-L. 1986 – Genèse de quelques nouvelles sciences: De l'intelligence artificielle aux sciences de la cognition // Intelligence des mécanismes, mécanismes de l'intelligence: Intelligence artificielle et sciences de la cognition. – P.: Fondation Diderot, Fayard, 1986. P.15-54.

Le Ny J.-F. 1993 – Introduction // Intelligence naturelle et intelligence artificielle: Symposium de l'Association de Psychologie Scientifique de Langue Française (Rome, 1991). – P.: PUF, 1993. P.11-16.

Lycan W.B. 1990 – Introduction // Mind and cognition: A reader. – O.: Blackwell, 1990. P.3-13.

Marr D. 1977 – Artificial intelligence: A personal view // AI 1977, v. 9 – P.37-48. Repr. // Noam Chomsky: Critical assessments. – L.; N.Y.: Routledge, 1994. – Vol.IV. From artificial intelligence to theology: Chomsky's impact on contemporary thought. P.37-49.

Morik K. 1982 – Überzeugungssysteme der Künstlichen Intelligenz: Validierung vor dem Hintergrund linguistischer Theorien über implizite Äusserungen. – T.: Niemeyer, 1982. – x, 269 S.

Newell A. 1973 – Artificial intelligence and the concept of mind // Computer models of thought and language. – San Francisco: W.H.Freeman and Company, 1973. P.1-60.

Papert S. 1988 – One AI or many? // The artificial intelligence debate: False starts, real foundations. – Cambr. (Mass.); L.: MIT, 1988. P.1-14.

Patten T. 1988 – Systemic text generation as problem solving. – Cambr. etc.: Cambr. UP, 1988. – xii, 214 p.

Rumelhart D.E. 1989 – The architecture of mind: A connectionist approach // Foundations of cognitive science. – Cambr. (Mass.); L.: MIT, 1989. P.133-159.

Schank R.C. 1982 – Reminding and memory organization: An introduction to MOPs // Strategies for natural language processing. – Hillsdale (N.J.); L.: Erlbaum, 1982. P.455-493.

Schank R.C., Birnbaum L., Mey J. 1983 – Integrating semantics and pragmatics // Proc. of the XIIIth International Congress of Linguists, August 29 – September 4, 1982, Tokyo. – Tokyo: Gakushuin U., 1983. P.149-162.

Schank R.C., Colby K.M. eds. 1973 Computer models of thought and language. – San Francisco: W.H.Freeman and Company, 1973.

Schank R.C. 1990 – Tell me a story: A new look at real and artificial Memory. – N.Y.: Charles Scribner's Sons; Toronto (Canada): Collier Macmillan; N.Y. etc.: Maxwell Macmillan International, 1990. – xv, 253 p.

Searle J.R. 1980a – Minds, brains, and programs. Repr. // The tradition of philosophy. – Belmont (California): Wadsworth, 1986. P.272-285.

Searle J.R. 1984 – Minds, brains and science. Cambr. (Mass.): Harvard UP, 1984. – 107 p.

Searle J.R. 1987a – Minds, brains and programs // Artificial intelligence: The case against. – L.; Sydney: Croom Helm, 1987. P.18-40.

Simon H.A. 1967 – The logic of heuristic decision making // The logic of decision and action. U. of Pittsburgh Press, 1967. P.1-20.

Simon H.A., Lee G. 1974 – Problem solving and rule induction: A unified view // Knowledge and cognition: 9th Symposium on cognition, Carnegie-Mellon U., 1973. – Potomac (Maryland): Erlbaum, 1974. P.105-127.

Wilks Y.A. 1973 – An artificial intelligence approach to machine translation // Computer models of thought and language. – San Francisco: W.H.Freeman and Company, 1973. P.114-151.

Wilks Y.A. 1987 – Bad metaphors: Chomsky and artificial intelligence // Noam Chomsky: Consensus and controversy. – N.Y. etc.: Falmer, 1987. P.197- 206.

Winograd T. 1977 – On some contested suppositions of generative linguistics about the scientific study of language // Cognition 1977, v. 5. P.151- 179.

Winston P.H. 1984 – Artificial intelligence. – 2nd ed-n. – Reading (Mass.) etc.: Addison-Wesley, 1984. – xviii, 524 p.

В.Д.