Інновації в ІТ

Природний та штучний інтелект

Я не можу сказати, що це таке, але завжди впізнаю, коли побачу

(Д.Мічі, Р.Джонстон. “Комп’ютер-творець”)

1.1. Інтуїтивне розуміння поняття “інтелект”

З давніх-давен людині були необхідні помічники для полегшення виконання тих чи інших операцій. Були винайдені різноманітні механізми, машини і т.п. Поява електронно-обчислювальних машин дала змогу автоматизувати виконання трудомістких розрахункових робіт. Згодом стало ясно, що ці машини можна використовувати не тільки для обчислень, але й для керування різними пристроями, складними автоматизованими виробництвами тощо. Широкого поширення набули роботи - програмно керовані пристрої, здатні безпосередньо взаємодіяти з фізичним світом та виконувати в ньому певні дії [Крин]. Такі роботи широко використовуються у виробництві. Вони можуть працювати і в умовах,

Природня мова на сучасному етапі малопридатна для цього через свою складність та неоднозначність. Один із шляхів вирішення цієї задачі є формулювання інструкцій мовою, зрозумілою виконавцю, тобто написання програм. Програмування полягає у перекладі інструкцій, написаних мовою, близької до природної, на мову, яку здатна сприйняти обчислювальна система. Відомі складності сучасного програмування, пов’язані з необхідністю надмірної алгоритмізації, тобто детального ретельного розписування інструкцій з урахуванням усіх можливих ситуацій. З цієї ситуації існує єдиний вихід - підвищення рівня “розумності”, інтелектуальності сучасних комп’ютерів та роботів. Постає питання, що розуміється під такими поняттями, як “інтелектуалізація”, "штучний інтелект"?

Можна стверджувати, що “штучний” інтелект у тому чи іншому розумінні повинен наближатися до інтелекту природного і у ряді випадків використовуватися замість нього; так само, як, наприклад, штучні нирки працюють замість природних. Чим більше буде ситуацій, у яких штучні інтелектуальні системи зможуть замінити людей, тим більш інтелектуальними будуть вважатися ці системи.

Навряд чи є сенс протиставляти поняття штучного інтелекту і інтелекту взагалі. Тому слід спробувати визначити поняття інтелекту, незалежно від його походження.

Людина вважається інтелектуальною “від природи”, і цей інтелект був вироблений на протязі мільйонів років еволюції. Людина вміє вирішувати багато інтелектуальних задач. Кожна людина вважає, що вона розуміє значення слова “інтелект”, але якщо попросити дати визначення цього слова, в переважній більшості чіткої відповіді не буде. І дійсно, дати визначення поняття інтелекту, яке б задовольняло всіх, очевидно, неможливо. Далі будуть проаналізовані деякі спроби визначення цього поняття та їх критика. Але відсутність чіткого визначення не заважає оцінювати інтелектуальність на інтуїтивному рівні. Можна навести як мінімум два методи такої оцінки: метод експертних оцінокіметод тестування [Посп ].

При застосуванні методу експертних оцінок рішення про ступінь інтелектуальності приймає досить велика група експертів (незалежно або у взаємодії між собою);відомо багато способів організації взаємодії між експертами.

При застосуванні методу тестування пропонується розв’язати ті чи інші тестові завдання. Існує значна кількість інтелектуальних тестів, апробованих практикою, для оцінки рівня розумових здібностей людини, що знайшли застосування в психології та психіатрії [ Айзенк, Дюк, Клайн]. Наведемо декілька прикладів.

Приклад 1.1. Вставте число, яке пропущене:

36 30 24 18 6

Приклад 1.2. Викресліть зайве слово:

лев лисиця жираф щука собака

Серед психіатрів інколи можна почути вислів: “він міркує логічно вірно, але неправильно” [Фантазия]. Наприклад, дається тестове завдання: “серед слівсоловей, чапля, перепілка, стілець, шпак виділити зайве”.Більшість людей, не задумуючись, дає відповідь стілець, тому що всі інші слова - це назви птахів. І раптом хтось дає відповідь шпак, пояснюючи це тим, що це єдине слово, в якому відсутня літера “л”.Обидві класифікації є логічно вірними і формально рівноправними. Але чому ж перевага віддається одній з них? Тому, що так міркує більшість людей. А чому так міркує більшість людей? Очевидно, тому, що перша класифікація вважається більш важливою для практичної діяльності людини. Це положення приймається на аксіоматичному рівні, без доведення (а запропонувати щось інше, очевидно, неможливо).

Потрібно наголосити, що поняття “штучний інтелект” не можна зводити лише до створення пристроїв, які повністю або частково імітують діяльність людини. Не менш важливою є інша задача: виявити механізми, які лежать в основі діяльності людини, щоб застосувати їх при вирішенні конкретних науково-технічних задач. І це лише одна з можливих проблем.

1.2. Деякі інтелектуальні задачі

Розглянемо і проаналізуємо в загальних рисах деякі проблеми, які доводиться постійно вирішувати людському розумові:розпізнавання образів, мисленнята обчислювальні задачі.

На інтуїтивному рівні можна сформулювати декілька типових задач розпізнаванняобразів (або просто розпізнавання):

n задачаідентифікації [1] полягає в тому, що об’єкт, якийспостерігається людиною, потрібно вирізнити серед інших (наприклад, побачивши іншу людину, впізнати у ній свою дружину);

n проблема розпізнавання в класичній постановці: об’єкту, що спостерігається, до одного з заздалегідь відомих класів об’єктів (наприклад, відрізнити легковий автомобіль від вантажного).

Людина робить класифікацію просто. Наприклад, чоловік, повернувшись додому з роботи, відразу ж пізнає свою дружину, але більшість людей в повному обсязі не зможе пояснити, як він це робить. Як правило, раціонального пояснення немає. Теорія розпізнавання, яка інтенсивно розвивається, необхідна для того, щоб навчити розв’язувати задачі розпізнавання штучні інтелектуальні системи на основі досвіду розпізнавання людиною. Зокрема, сформульовано такий ключовий принцип[Хант)]: будь-який об`єкт у природі - унікальний; унікальні об`єкти - типізовані.У відповідності до цього принципу, розпізнавання здійснюється на основі аналізу певних характерних ознак. Вважається, що в природі не існує двох об’єктів, для яких співпадають абсолютно всі ознаки, і це теоретично дозволяє здійснювати ідентифікацію. Якщо ж для деяких об’єктів співпадають деякі ознаки, ці об’єкти теоретично можна об’єднувати в групи, або класи, за цими співпадаючими ознаками.

Проблема полягає у тому, що різноманітних ознак існує незліченна кількість. Незважаючи на легкість, з якою людина проводить розпізнавання, вона дуже рідко в змозі виділити ознаки, суттєві для цього. До того ж, об’єкти, як правило, змінюються з часом.

Ми далі спробуємо показати, що розпізнавання об’єктів і ситуацій має виняткове значення для орієнтації людини в навколішньому світі і для прийняття вірних рішень. Розпізнавання, як правило, здійснюється людиною на інтуїтивному, підсвідомому рівні, людина навчилася цьому за мільйони років еволюції.

Інша інтелектуальна задача – моделювання мислення;.Можна виділити два типи процесів мислення:

n підсвідоме інтуїтивне мислення, механізми якого на сучасному етапі вивчені недостатньо і яке дуже важко формалізувати та автоматизувати;

n дедуктивнілогічні побудови за формалізованими законами логіки. Дедукцією називається перехід від загального до часткового, виведення часткових наслідків з загальних правил.І тут пересічна людина рідко в змозі пояснити, за якими алгоритмами вона здійснює логічне виведення. Але методики таалгоритми, за якими можнаавтоматизувати виведення наслідків з фактів або логічну перевірку тих чи інших фактів, досить відомі.

Перш за все, це формальна логіка Аристотеля на основі конструкцій, які отримали назву силогізмів. Вони практично неподільно панували в логіці аж до початку XIX століття, тобто до появи булевої алгебри. Немає ніякої необхідності давати якісь формальні визначення силогізмів. Наведемо лише один класичний приклад.

Перше твердження. Усі люди смертні.

Друге твердження. Сократ - людина.

Висновок: Сократ смертний.

Якщо перше та друге твердження у силогізмі істинні та задовольняють певним загальним формальним вимогам, тоді і висновок буде істинним незалежно від змісту тверджень, що входять до силогізму. При порушенні цих формальних вимог легко припуститися логічних помилок, подібних до таких:

Всі студенти вузу А знають англійську мову

Петров знає англійську мову.

Отже, Петров - студент вузу А.

Або:

Іванов не готувався до іспиту і отримав двійку.

Сидоров не готується до іспиту.

Отже, і Сидоров отримає двійку.

Аристотелем було запропоновано декілька формальних конструкційсилогізмів, які він вважав достатньо універсальними. Лише у XIX столітті почала розвиватися сучасна математична логіка, яка розглядає силогізми Аристотеля як один із часткових випадків. Основою більшості сучасних систем, призначених для автоматизації логічних побудов, є метод резолюцій Робінсона. Він буде описаний пізніше. Але практична реалізація логічних зіткнулася з серйозними проблемами. Головна з них - це феномен,який Річард Беллман назвав прокляттям розмірності. На перший погляд, описати знання про зовнішній світ можна було б, наприклад, таким чином: “об’єкт А має рисиX, Y, Z. В відрізняється від А тим, що має рису Н, і т.д”.Але зовнішній світ є винятково складним переплетінням різноманітних об’єктів та зв’язків між ними.Для того, щоб тільки ввести всю цю інформацію до пам’яті інтелектуального пристрою, може знадобитися не одна тисяча років. Ще більше років буде потрібно, щоб врахувати всі необхідні факти при логічному виведенні. Реальні програми, що здійснюють логічне виведення (вони часто називаються експертними системами) мають досить обмежене застосування. Вони мають обмежений набір фактів та правил з певної, більш-менш чітко окресленої предметної галузі і можуть використовуватися лише у цій галузі.

Що ж стосується людини, то якість її логічного мислення також часто буває далекою від бездоганної. Люди часто роблять логічні помилки, а інколи взагалі керуються принципами, невірними з точки зору нормальної логіки. Дуже часто свідоме логічне виведення на певному етапі обривається, і рішення знову-ж таки приймається на підсвідомому, інтуїтивному рівні. Зрозуміло, що таке рішення може бути помилковим. Але, якби в основі поведінки людини лежали спроби проводити дедуктивні побудови з логічного початку до логічного кінця, людина була б практично не здатною до будь-якої діяльності: фізичноїабо розумової – це вимагало б значного часу аналізу.

Спільною рисою згаданих вище проблем була їх погана формалізованість, відсутність або незастосовністьчітких алгоритмів розв’язку. Вирішення подібних задач і є основним предметом розгляду в теорії штучного інтелекту.

До зовсім іншого класу відносяться задачі, пов’язані з обчисленнями.В принципі, важко відповісти на запитання, як саме людина здійснює ті чи інші обчислення. Добре відомими є і низька швидкість, і невисока надійність цього виду людської діяльності. Але були запропоновані ефективні принципи комп’ютерних обчислень, які радикально відрізняються від тих, які застосовуються людиною.і добре формалізовані, алгоритмічні методики забезпечили рівень вирішення обчислювальних задач, абсолютно недосяжний для людського інтелекту. Водночас цей високий рівень алгоритмізації значною мірою зумовив слабкість традиційних комп’ютерних систем при розв’язанні тих інтелектуальних задач, з якими людина справляється непогано.

З появою таких обчислювальних потужностей мрійники шістедесятих – сімдесятих років ХХ століття ставили задачу моделювання в повному обсязі роботу людського мозку. Теоретично, цю задачу з певними обмеженнями можна було б вирішити. Але складність потрібних обчислень виявилася такою, що змусила більшість дослідників відійти від поставленої задачі і перейти до більш простих задач; моделювання принципів роботи людського мозку при розв’язку конкретно визначених типів задач.

1.3. Деякі визначення та їх критика

Було зроблено чимало спроб дати формальне визначення поняття інтелекту, зокрема, штучного. Очевидно, найбільш відомим є визначення предмету теорії штучного інтелекту, яке було введене видатним дослідником у галузі штучного інтелекту Марвіном Мінським. Воно потрапило до багатьох словників та енциклопедій з невеликими змінами і відображає таку основну думку: “штучний інтелект є дисципліна, що вивчає можливість створення програм для вирішення задач, які при вирішенні їх людиною потребують певних інтелектуальних зусиль”. Але і це визначення має вади. Головна з них полягала в поганій формалізації поняття “певні інтелектуальні зусилля”. “Певних інтелектуальних зусиль” вимагає, наприклад, виконання простих арифметичних операцій, але чи можна вважати інтелектуальною програму, яка здатна до виконання тільки таких операцій? Відтак у ряді книг та енциклопедій до наведеного визначення додається поправка: "сюди не входять задачі, для яких відома процедура їх розв’язку". Важко вважати такеформулювання задовільним. Розвиваючи цю думку далі, можна було б продовжити: отже, якщо я не знаю, як виконувати деяку задачу, то вона є інтелектуальною, а якщо знаю - то ні. Наступний крок - це відомі слова Л.Теслера: “Штучний інтелект - це те, чого ще не зроблено” [Мичи]. Цей парадоксальний висновок лише підкреслює дискусійність проблеми.

Є деякі більш конструктивні визначення інтелекту. Наприклад, в [Ендрю] наводиться одне з них: “інтелект є здатність правильно реагувати на нову ситуацію”. Там же наводиться і критика цього визначення: не завжди зрозуміло, що слід вважати новою ситуацією. Уявіть собі, наприклад, звичайний калькулятор. Цілком імовірно, що на ньому ніколи не обчислювали суму двох нулів. Тоді завдання “обчислити нуль плюс нуль” можна вважати ситуацією, новою для калькулятора. Безумовно, він з нею впорається (“правильно відреагує на нову ситуацію”), але чи можна на цій підставі вважати його інтелектуальною системою?

1.4. Тест Тьюринга і фатичний діалог

Відомий англійський учений Алан Tьюринг сформулював тезу, спрямовану на визначення моменту, з якого машину можна вважати інтелектуальною [Поспелов]. Нехай експерт за допомогою телефону або подібного віддаленого пристрою спілкується з кимось (або чимось), що може бути як людиною, так і машиною. Експерт дає певні тести-завдання. За результатами відповідей він повинен визначити, з ким він має справу - з людиною чи з ЕОМ. Якщо він приймає комп'ютер за людину, комп'ютер може вважатися інтелектуальним. Така перевірка дістала назву тесту Тьюринга. Багато спеціалістів вважали, що тест Тьюринга є цілком задовільним для визначення рівня інтелектуальності комп’ютерної системи.Але виявилось, що це не зовсім так.

В основі тесту Тьюринга лежить неявне припущення про те, що необхідною умовою ведення діалогу є розуміння співрозмовника. Але у кінці 60-х рр. американський кібернетик Дж. Вейценбаум створив дві програми - ЕЛІЗА і ДОКТОР для використання в психіатрії. Виявилось, що вони можуть невірно зорієнтувати експерта в умовах тесту Тьюринга. В основі побудови цих програм лежить ідея фатичного діалогу.

Визначення. Фатичним діалогом називається діалог без розуміння співрозмовника, на основі формального перефразування почутого.

Так, наприклад, на висловлення пацієнта "Ви не відверті зі мною" програма може відповісти "Чому Ви думаєте, що я не відверта з Вами?" У ряді випадків програма може видати заздалегідь заготовлену фразу. Так, на слова пацієнта "Мій батько мене не любив" вона може відповісти "Розкажіть мені про Вашу сім’ю".

Звичайно, це не має ніякого відношення ні до розуміння, ні до інтелекту, але багато людей, які проводили з цими програмами тест Тьюринга, вирішили, що мають справу з людиною.

В [Фантазия или наука] наводиться курйозний приклад фатичного діалогу. Віце-президент великої американської компанії захотів зв'язатись з відомим системним програмістом Д. Бобровим. Відбулась така телетайпна розмова:

Віце-президент: Чи можу я зараз скористатись комп'ютером?

Бобров: А чому ви питаєте? 

Віце-президент: Може, мені вдасться підписати контракт.

Бобров: Чому ви в цьому впевнені?

Віце-президент: Мої потенційні покупці ніколи не бачили систему в дії.

Бобров: Це має для вас велике значення?

Віце-президент: Звичайно.

Бобров: Ви маєте в цьому сумнів?

Віце-президент: Що за безглузде зауваження?

Бобров: Що Ви маєте на увазі, кажучи про безглузде зауваження?

Віце-президент: Чи можу я зараз скористатись комп'ютером?

Бобров: Розкажіть мені ще про Ваших потенційних покупців.

Віце-президент: Передзвоніть мені 491-1850.

Віце-президент був здивований, тим більше, що дзвінка не було. Непорозуміння з'ясувалося пізніше. Виявилось, що телетайп з'єднав віце-президента не з самим Бобровим, а з програмою, яка реалізувала фатичний діалог.

Звичайно, подібний діалог важко вважати особливо осмисленим, але хто може дати чітке визначення рівня осмисленості?Фатичний діалог може бути і менш примітивним, але системи, які здатні тільки на підтримку такого діалогу, не можна вважати інтелектуальними. Розуміння співрозмовникає абсолютно необхідним для нормального діалогу,а для такого розуміння необхідно мати певну суму знань про світ.

1.5. Метод комп’ютерної реалізації фатичного діалогу

В основіпсевдоінтелектуальних програм, які можуть підтримувати фатичний діалог з людиною або з іншими аналогічними програмами, можуть лежати дуже прості алгоритми співставлення зі зразками. Тут описується класичний метод, що дозволяє писати подібні програми [Уїнстон].