Главная » Блоги Экспертов И ИТ-Компаний » Искусственный интеллект: что требуется

Искусственный интеллект: что требуется

Одни склонны оценивать интеллектуальный уровень по способности решать хорошо определённые задачи, другие - плохо определённые, третьи - ... 

В любом случае, при оценке интеллектуальных способностей необходимо определить классы и уровни сложности тестовых задач.

Об интеллекте и его имитации

Вслед за А. Тьюрингом многие продолжают задаваться вопросом: можно ли создать думающую машину, поведение которой невозможно отличить от поведения разумного человека?

Зададим встречные вопросы:

  • какого человека (по интеллектуальному потенциалу, зависящему от способностей познавать, изобретать, обучаться, использовать информационные ресурсы и т.д.)?
  • к каким предметным областям будут относиться тестовые вопросы?

У разных людей весьма различны способности:

  • выбирать цели;
  • разворачивать их в комплексы задач, решение которых позволяет достичь поставленной цели;
  • формировать адаптивные системы правил и следовать им;
  • маскировать истинные намерения и распознавать подобный маскарад, применяемый другими;
  • и т.д.

Полагаю, что для создания s‑машинного* комплекса, имитирующего поведение человека с определёнными интеллектуальными способностями, необходимо изобрести, реализовать и объединить следующие s‑машинные системы:

  1. восприятия внешних сообщений [по каналам аналогичным человеческим: зрение, слух, осязание, обоняние, вкус и другим (которые, возможно, будут ещё открыты)];
  2. порождения и передачи внутренних сообщений (связанных с инстинктами самосохранения и др.);
  3. интерпретации внутренних и внешних сообщений**;
  4. реагирования на результаты интерпретации сообщений;
  5. порождения целей [внутренних (направленных на самоизменение) и внешних] и развёртки их в комплексы задач.

И это не исчерпывающий список того, что требуется для построения некоторой функциональной аналогии человеческого интеллекта.

О тесте А. Тьюринга

В известном тесте А. Тьюринга избыток энтузиазма сочетается с нечёткостью постановки задачи.

В формулировке подобного теста необходимо было указать, что при каждом тестовом сравнении способностей человека и "думающей машины"  должны использоваться тестовые задачи определённых классов. Естественно, что люди, участвующие в тесте, должны быть подготовлены к решению задач этих классов.

Пара поясняющих примеров

1. Шахматные программы всё чаще выигрывают даже у чемпионов мира.

Проводятся чемпионаты мира среди шахматных программ.

Любая из таких программ (например, - обсуждаемая в сообщении "Против Shredder Chess: в режиме поиска") с успехом пройдёт тест А. Тьюринга, если речь идёт об обладателях способностей, необходимых для игры в шахматы.

2. Компания IBM создала суперкомпьютер Watson, который умеет отвечать на вопросы типа тех, что задают в известной тв-игре "Своя игра". Недавно Watson победил лучших "знатоков" США (в США эта игра называется Jeopardy).

Вот русскоязычный вариант сообщения об этом же событии:

"В США завершился необычный игровой телевизионный проект, после которого многие приверженцы верховенства разума человека над машинным интеллектом, вероятно, серьезно усомнились в правоте своей точки зрения. В Штатах завершилась серия из трех телевизионных игр под названием Jeopardy. Правила этой игры, думается, известны всем, кто хотя бы раз смотрел ее русскоязычный аналог, известный как "Своя игра". Думается, что повторять правила игры не имеет смысла, они всем известны (если нет, то - http://ru.wikipedia.org/wiki/Своя_игра)."

Легко пройдёт тест А. Тьюринга и суперкомпьютер Watson, если тестировать обладателей способностей отвечать на вопросы типа задаваемых в упомянутой игре.

О человеко-машинной среде интеллектуальной деятельности

Развитие человеко-машинной среды (s-среды [1]), ядром которой является Интернет, и реализуемых в ней приложений (САПРов, экспертных систем и др.) - наиболее целесообразное направление совершенствования комплекса искусственных средств поддержки интеллектуальной деятельности. Результаты исследований механизма естественного интеллекта необходимы, прежде всего, как часть методологического обеспечения построения этого комплекса.

О естественных и искусственных вещах

Современные рентгеновские аппараты, электронные микроскопы и радиотелескопы, авиалайнеры и космические корабли, радио- и тв-системы - примеры вещей, не имеющих прямых аналогов в среде обитания человека и в нём самом. 

Известно, что наиболее удачные энергетические, коммуникационные и др. искусственные средства, дополнившие естественные, изобретены не путём копирования последних.

Системы энергоснабжения, связи и др. системы, отнесённые к жизнеобеспечивающим,  не являются имитацией вещей, существующих в среде обитания человека. Конечно же, не являются подобной имитацией и s-среда, и реализованные в ней приложения, помогающие людям решать различные задачи.

Изучая мир и себя, люди строят символьные модели сущностей, представленные системами понятий, отражающими изучаемые объекты и связи между ними [1]. Эти модели служат им основанием для изобретения искусственных вещей, расширяющих и совершенствующих естественные возможности.

Развитие s-среды и реализованных на её основе приложений - магистральное направление в построении комплекса искусственных средств поддержки интеллектуальной деятельности. Наращивание функционала, удобства и надёжности специализированных сервисов s-среды - постоянно актуальная комплексная проблема. Её решение во многом зависит от результативности исследований и разработок в области автоматизации программирования (создания языков, инструментальных систем параллельного программирования, связанных с системами знаний о программируемых задачах, и др.).

Об интеллектуальных роботах-партнёрах

Роботы-партнёры - наиболее целесообразное семейство специализированных s-машинных помощников человека. Примерами роботов, предназначенных для решения хорошо определённых задач, могут служить шахматные машины.

Гораздо сложнее изобрести и реализовать роботы, умеющие решать не только хорошо определённые задачи. Например, давно делаются попытки создать систему машинного перевода. Но ни одна из них пока не завершилась удовлетворительно. Причина неудач - в неправильной постановке задачи.

Машинный перевод: суть задачи

Человек-переводчик, получив сообщение на языке А (входное сообщение), сначала интерпретирует его на имеющихся в его памяти моделях систем понятий, чтобы понять смысл [1]. Если требуемых моделей нет или вместо них ошибочно выбраны какие-то другие, или допущены ошибки при интерпретации - смысл сообщения останется недоступным. 

Известно, что человек не в состоянии понять сообщения, составленные на его родном языке, если модели систем понятий, необходимые для интерпретации сообщений, отсутствуют в его памяти. 

Как-то поняв смысл сообщения, человек-переводчик приступает к формированию сообщения на языке Б (выходного сообщения), стремясь передать как-то понятый смысл. Для этого ему необходимо найти в языке Б модели систем понятий, соответствующие тем, которые использовались им (переводчиком!) при интерпретации входного сообщения. Не исключено, что в языке Б таких систем понятий просто нет или они далеки от соответствия тем, на основе которых переводчик интерпретировал входное сообщение

Схема перевода (с интерпретацией сообщения на моделях систем понятий) приведена в разделе А.3.4. Суть неудач машинного перевода книги [1] (в этом блоге - в сообщении Машинный перевод: ключ неудач).

О сообщениях эквивалентных по смыслу

Известно, что лучший перевод мог бы сделать автор сообщения (которому, как никому другому, ясен смысл). При этом автор (обладатель смысла) должен одинаково хорошо владеть языками А (на котором составлено входное сообщение) и Б (языком выходного сообщения). Заметим, что и в этом случае сообщения на языках А и Б не обязательно будут эквивалентны по смыслу. Прежде всего, потому, что эквивалентность сообщений по смыслу трудно определима даже в научно-технических предметных областях (где принято строго определять системы понятий [1]).

Необходимые условия перевода без потери смысла

Чтобы без потери смысла входному сообщению на языке А поставить в соответствие выходное сообщение на языке Б необходимо, чтобы выполнялись три следующих условия:

  1. системы понятий предметных областей, к которым относится сообщение, эквивалентны по смыслу в языках А и Б;
  2. ПЕРЕВОДЧИК (человек или s-машинная система [1]) способен найти эквивалентные по смыслу системы понятий, определённые на языках А и Б;
  3. ПЕРЕВОДЧИК способен составить сообщение на языке Б, эквивалентное по смыслу сообщению на языке А.
Возможен ли перевод без потери смысла
Есть основания полагать, что к одновременному выполнению необходимых условий перевода без потери смысла можно только приближаться.
Чем нетривиальнее смысл сообщения, тем меньше оснований для одновременного выполнения условий (1 - 3).  

О естественном комплексе, обеспечивающем интеллектуальные способности

Естественный комплекс, обеспечивающий способности, отнесённые к интеллектуальным, конечно же, включает не только мозг.

Изучение этого комплекса - давняя задача неубывающей актуальности.

Однако, нет оснований полагать, что, только имитируя естественный комплекс, можно получить нечто эквивалентное ему (по функциональности и др. характеристикам).

___________________

* В теории s-моделирования [1] s-машина — это программно‑аппаратно реализованное сооружение для решения задач s‑моделирования.

Суперкомпьютеры, мейнфреймы, персональные компьютеры, ноутбуки, мобильные телефоны, GPS‑навигаторы, цифровые фото- и видеокамеры – всё это s‑машины.

**Для этого необходимы подсистемы:

  • представления, преобразования, распознавания, интерпретации, конструирования, сохранения, накопления, поиска и защиты s‑моделей внутренних и внешних сообщений;
  • построения, сохранения, накопления и обновления s-моделей систем понятий и систем знаний.

Литература

1. А.В. Ильин, В.Д. Ильин. S‑моделирование объектов информатизации – М.: ИПИ РАН, 2010. – 412с. – ISBN 978-5-902030-86-7

___________________________

Тематически связанное сообщение:

Псевдоматематизация: формула любви

Это сообщение - на ленте новостей CNews 1 авг. 2011 (скриншот).

S-экономика S-моделирование

Данный материал является частной записью члена сообщества Club.CNews.
Редакция CNews не несет ответственности за его содержание.
Комментарии
Другие публикации
RU, Москва
Ведущий научный сотрудник
Образование и наука



Забыл пароль?
Авторизоваться через
Зарегистрируйся сейчас!
Присоединяйся к нашему обществу для того чтобы познакомиться с новыми людьми, создать собственный блог, публиковать анонсы событий и объявления, а также участвовать в обсуждении публикаций CNews. Мы создали единое пространство для общения специалистов рынка информационных технологий и всех, кто интересуется современными технологиями. Регистрация =>