Цели искусственного интеллекта

Окончание холодной войны привело к замедлению темпов передовых научных исследований. Этот тезис спорный, и, пожалуй, не стоит воспринимать его как истину в последней инстанции. Однако будем обращаться к нему как к постулату.

Эта беда коснулась не только стран бывшего соцлагеря. Во всём мире под разными предлогами сворачивается и упрощается множество, в том числе и военных программ, начиная с чисто теоретических исследований и заканчивая испытаниями каких-нибудь гиперзвуковых летательных аппаратов. Само по себе данное явление не ново и восходит своими истоками к концу 70-х, но в последние десятилетия оно намного усилилось. Научный мир и связанные с ним отрасли в качественном плане начинают деградировать. Деградация на уровне научной мысли в конечном итоге может вызвать потерю финансовыми кругами интереса к наукоёмким отраслям вследствие снижения прибыльности этих отраслей.

Для сохранения научного потенциала, востребования его возможностей и поддержания научно-технического прогресса на должном уровне очень нужно найти серьёзную задачу. Задачу, по масштабу, сложности и уровню важности не уступающую космической и ядерной программам XX столетия. Такой задачей могут стать нанотехнологии или генетика. Но и создание искусственного интеллекта (далее — ИИ) тоже представляет собой задачу именно такого типа.

Почему именно ИИ, а не, скажем, программа пилотируемого полёта на Марс? Потому что подобные программы в новых условиях не имеют практической нужды, и — тем более — бессмысленно говорить о каких-либо денежных доходах от таких проектов. Если раньше подобные разработки вырастали как дополнение к ракетно-ядерному щиту, то теперь космические агентства не имеют подобной мощной опоры. А без неё невозможно лоббирование подобных программ. В результате такие задачи, вроде полёта на Марс, ожидает весьма заурядная перспектива: кратковременный всплеск интереса к теме, появление небольших практических шагов, консервация проекта на неопределённый срок, а в дальнейшем — и усугубление фактора ненужности его разработчиков.

Помимо полётов на Марс, есть ещё несколько очень интересных направлений научной мысли — и в первую очередь это генетика и нанотехнологии. Первая сталкивается с серьёзными моральными, этическими проблемами, ну а вторая развивается беспрепятственно.

Искусственный интеллект — ещё одно перспективное направление. Ключевым его свойством является возможность автономного развития без помощи своих создателей. После того как он уже будет создан, совершенно неважно — будет идти финансирование или нет, будет еще интерес к теме или о ней все уже забудут. Саморазворачивающаяся система будет сама себя поддерживать, питать и развивать. Мало того, подобно человеку ИИ имеет возможность направленного преобразования окружающей среды, то есть нашей цивилизации. Если пустить этот процесс в нужное русло, то реально построить такой мир, где научные исследования, создания новой техники и другие стороны технического прогресса станут постоянной необходимостью и будут всегда востребованы. При этом совершенно необязательно возвращаться к принципу вооруженного противостояния двух и более систем. Скажем, подготовка межзвёздной экспедиции потребует колоссальных усилий безо всякой нужды в войне.

Зачем нужен искусственный интеллект?

Это сложный и весьма интересный вопрос. Сложный потому, что толком никто ничего не знает. Если одни говорят, что он поможет решить глобальные проблемы человечества (нехватка сырья, демография и т.п.), то другие вспоминают булгаковского профессора Преображенского, когда он беседовал с доктором Борменталем о перспективах своей работы: «А на какого дьявола? Зачем нужно искусственно фабриковать, когда любая баба его может родить когда угодно? Ведь родила же в Холмогорах мадам Ломоносова этого своего знаменитого!» .

Интересный этот вопрос тем, что позволяет в полной мере проявить собственную фантазию и почитать чужие грёзы о бессмертии, колонизации Солнечной системы и всё в таком духе.

Я хотел вам рассказать о некоторых возможных целях, даже поначалу написал половину лекции на эту тему. Но потом подумал, что гораздо более правильным будет дать возможность вам найти ответ на этот вопрос самостоятельно.

Тем самым я поспособствую развитию в вас интеллекта 3-го уровня, а не 0-го, как если бы я дал вам уже готовый материал.

На лабораторной работе у вас будет 2 часа времени на поиск выложенных в Интернете тезисов, ими вы можете воспользоваться. Можете сходить в библиотеку и поискать книжки там, поскольку мы знаем, что далекооо не все книжки оцифрованы.

Наконец, у вас будет много часов досуга, когда можно пораскинуть мозгами в поисках ответа на вопрос, для чего нужен искусственный интеллект и нужен ли он вообще.

От вас мне нужно будет письменную работу в виде отчёта по лабораторной работе № 2. В ней нужен будет реферат, т.е. реферирование уже существующих точек зрения, и обязательно должна присутствовать собственная оценка, собственные мысли на эту тему. Сколько их у вас будет — не важно, главное, чтобы они хоть как-то отвечали на поставленный вопрос и обязательно подкрепляли обоснованными доводами любые ваши тезисы.

А после мы с вами побеседуем.

И, сразу добавлю, что этот вопрос у вас будет на экзамене.

ЛЕКЦИЯ № 2 (продолжение)

ИНТЕГРАЛЬНАЯ ТЕОРИЯ СОЗДАНИЯ ИКСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

В отличие от подавляющего большинства теорий, создаваемых по принципу „разгадывания“ устройства интеллекта путём изучения работы мозга, методология интегральной теории несколько иная. При изучении сверхсложных систем, к которым, вне всякого сомнения, относится мозг, нельзя рассчитывать на корректность выводов, следующих в основном из одних только наблюдений. Поскольку при высокой сложности практически невозможно понять, что является причиной, а что — следствием.

Мы не можем рассматривать мозг как чёрный ящик с входов и выходов, как это принято в теории управления.

Поэтому в интегральной теории основное внимание уделяется фундаментальным теоретическим построениям, не связанным изначально с какими бы то ни было конкретными примерами, и созданным на основании очевидных постулатов. Затем уже результат теории согласуется с опытными фактами, полученными, к примеру, из тех же работ, изучающих устройство мозга.

Из этой теории следует, что искусственный интеллект не только реален, но и степень его совершенства практически ничем не ограничена. Поэтому его возможности могут многократно превосходить возможности человека.

Резюме интегральной теории искусственного интеллекта

Что такое ИИ? Это устройство, которое может делать всё то, что может делать человек. И уж если человек может вести физическую и умственную деятельность, то и ИИ должен вести и физическую, и умственную деятельность. Причём умственную деятельность следует разделять на вычислительную (сложить и перемножить) и мыслительную. До сих пор мыслительную деятельность не ведёт ни одна машина. Потому что мыслительная деятельность сводится к придумыванию решения задачи — т.е. составлению алгоритма её решения. А этого машины пока не умеют.

Если удастся найти нечто, что может придумывать любые алгоритмы, и соединить это нечто с машинами физического труда и вычислительной деятельности, то как раз и получится ИИ.

Сегодня создатели ИИ пытаются разработать программы, которые могли бы сами, без посторонней помощи, создать любой алгоритм. Но результата пока нет, потому что возникает целый ряд непреодолимых трудностей принципиального характера. Из них следует вывод, что такую программу вообще нельзя придумать. Теория это как раз доказывает.

В интегральной теории введено понятие объектов. Как объекты следует рассматривать не только материальные вещи, но и любые явления, происходящие в мире, в том числе абстрактные понятия. При этом все объекты делятся на порядки, и объект более высокого порядка может управлять только объектом более низкого порядка, т.е. может изменить, удалить или добавить любое его свойство. Из теории объектов следует, что все программы — объекты одного порядка, а значит, не существует программы, которая могла бы генерировать другие программы.

Количество попыток создать обладающую интеллектом программу очень велико. Со времени появления компьютера были использованы все мыслимые и немыслимые способы, создавались хитроумные алгоритмы, применялись различные математические модели, и всё тщетно. Даже бурное, взрывообразное развитие современного программного обеспечения не дало делу ИИ никакого толка. Забавные игрушки вроде электронных собак и кукол (кстати, в Томске делают) да узкоспециализированные системы управления беспилотными самолётами и планетоходами — вот, пожалуй, и всё. Максимум, до чего дотягивают эти программы — до уровня интеллекта 1-го уровня.

Как бы то ни было, о том ИИ, который бы нам хотелось получить, речь не идёт, поскольку ни один из этих образцов не может даже близко сравниваться с могуществом разума человека.

В итоге мы можем с большой долей уверенности утверждать, что сделать ИИ программой невозможно. Но, наверное, всё же можно, ведь мозг существует! Значит, в ИИ есть нечто, что нельзя запрограммировать, но оно существует в реальности.

Всем известно, что мозг состоит из атомов, которые образуют молекулы и которые, в свою очередь образуют нейроны. Совокупность нейронов и представляет собой мозг. Почему же ничего не работает, если заменить реальные нейроны моделирующим их алгоритмом? Может, потому что нейронов слишком много и создать такой алгоритм нельзя? Этой мыслью утешали себя первые создатели ИИ. Однако слабые компьютеры уже давно ушли в прошлое, а современные суперкомпьютеры так и не смогли самостоятельно разработать ни одного алгоритма. Следовательно, дело тут не в количестве. Трудности создаёт то обстоятельство, что физический объект и алгоритм его работы не эквивалентны друг другу.

Переход от нейрона к алгоритму его работы принципиально неверен. Алгоритм — это отвлечённое абстрактное понятие, придуманное человеком для описания происходящих в природе процессов. Нет в реальности никаких алгоритмов, а есть только физические объекты, характеристики и поведение которых приближённо описываются данными и алгоритмами, составляющими формальную модель физического объекта. И при проектировании ИИ, работающего в настоящем, а не виртуальном мире, необходимо учитывать эти особенности.

Также неверно и негласное предположение о том, что зная принцип работы ИИ его можно построить где угодно. Подобно тому, как зная алгоритм работы программы, можно запрограммировать её на любом языке и выполнить на любом компьютере. Секрет работы мозга заключён вовсе не в его внутреннем устройстве, хоть это и немаловажно, но в первую очередь — за его пределами. Мозг использует особые свойства окружающей среды, недоступные для использования обычными компьютерными программами.

Дело в том, что алгоритм работы отличается от реального объекта тем, что в нём описываются только профилирующие свойства. Мало того, любой объект существует не сам по себе, а в окружении других объектов, с которыми непрерывно взаимодействует. Поэтому, создавая алгоритм работы объекта, мы также создаём и модель среды его функционирования, которая тоже содержит только лишь профилирующие свойства. Для решения алгоритмических задач этого вполне достаточно. Однако такие модели непригодны для решения задач ИИ, в которых для получения результата нужно использовать свойства, не входящие в формальные модели. При этом, разумеется, заранее не известно, о каких свойствах идёт речь.

Неприменимость формальных моделей для решения такого рода задач наглядно демонстрируется известным парадоксом: что было раньше — яйцо или курица. Очевидно, что если учитывать только профилирующие свойства объектов (их отношение родитель-потомок) и не учитывать непрофилирующие (ход эволюции жизни, генетические аномалии и т.д.), то этот парадокс неразрешим.

Отличие интегральной теории от общепринятых подходов заключается в комплексном рассмотрении абстрактных понятий — данных и алгоритмов совместно с их материальным носителем. В связи с этим её можно рассматривать как общий случай теории алгоритма.

Интегральная теория выделяет несколько порядков объектов. Точнее, три порядка и три подпорядка третьего порядка.

Итак, объекты 1-го порядка — это материальные носители данных. Жёсткий диск компьютера или DVD, на которых хранятся данные. Лист бумаги с написанным на нём текстом. Всё это объекты 1-го порядка. Вырытая на ровной поверхности ямка или возвышающийся над неё холм — это тоже объекты 1-го порядка. Грубо говоря, объектом 1-го порядка является любая неоднородность на общем однородном фоне.

Это всё к тому, что объекты 1-го порядка — это потенциальные данные.

Объект 2-го порядка — это материальный носитель алгоритма, настроенный на работу с нужным типом неоднородности в объекте 1-го порядка. Когда компьютер включен и на нём выполняется программа, то он — объект 2-го порядка. Не сама программа, а именно аппаратура в момент выполнения программы. И если объект 1-го порядка возникает уже благодаря только одному факту своего существования, то объект 2-го порядка, сверх того, находится в постоянном движении. Данные обрабатываются только пока компьютер включён, пока бегут потоки электронов. Выключили компьютер — прекратилась обработка данных — перестал существовать объект 2-го порядка. Объектами 2-го порядка является не только компьютер, но и любое другое созданное человеком устройство, поскольку любое оборудование для выполнения физической или вычислительной деятельности служит для преобразования объектов 1-го порядка. Без соответствующего объекта 2-го порядка работать с объектом 1-го порядка невозможно.

Ещё пример. Дискета, ну или винчестер. Информацию несёт разница в интенсивности магнитного поля на разных участках поверхности диска. Всё казалось бы просто. Можно ли каким-нибудь ещё способом, кроме магнитного, записать информацию на данный диск? Можно. Например, путём изменения его толщины в разных местах, как на грампластинках — если помните, был такой носитель. Как ещё можно? Способов записи информации на один и тот же диск существует очень много. С первого взгляда кажется, что считать информацию несложно: так как мы записываем её в виде магнитных неоднородностей, то других неоднородностей (механических, оптических и т.д.) на диске просто не существует. Поэтому нужно обратить внимание именно на неоднородное магнитное поле диска. Однако не существует в мире идеальных вещей. Мы не сможем настолько тщательно изготовить диск, что он будет абсолютно одинаковой толщины, будет представлять собой идеальное зеркало или, скажем, абсолютно чёрное тело. В реальности на нём, помимо магнитных неоднородностей, всегда будет присутствовать и масса побочных. Из-за этого тот, кто заранее не знает, что информация записана в магнитном поле, не сможет её прочитать. Разве лишь только случайно выберет среди огромного числа неоднородностей именно магнитную. Но даже если удастся правильно определить тип используемой для записи информации неоднородности, нужно будет ещё расшифровать то, что в ней записано. Выбрать FAT32, NTFS или WinFS, а потом ещё расшифровать и сам код файла, будет он DOC, PNG или JPEG. Таким образом, если не знать заранее, каким способом записана информация, то, в общем случае, извлечь её невозможно.

Знания — это объекты 2-го порядка. Этим они коренным образом и отличаются от данных — объектов 1-го порядка. Разница между данными и знаниями такая же большая, как между рецептом по приготовлению пирога и самим процессом приготовления.

ИИ — это объект 3-го порядка. Имеются 3 ключевые разновидности объектов 3-го порядка. Они образуют вложенную структуру, и каждая последующая ступень содержит в себе предыдущую и является её общим случаем.

Объект 3.1 основан на идее управления программой при помощи другой программы. Под программой мы здесь понимаем алгоритм работы объекта 2-го порядка. Есть два возможных способа изменения другой программы. Можно менять её либо „осмысленно“, как это делает грамотный программист в исходном коде программы. Либо менять уже готовый exe-файл в надежде, что рано или поздно всё заработает как надо. На первый взгляд кажется, что безусловно нужно воспользоваться первым способом как наиболее эффективным. Этим путём и идут современные программисты. Но ведь объекты реального мира — не набор программ, и у ИИ никогда не будет исходных файлов. Всё, что он знает об алгоритме работы объекта 2-го порядка — так это только его конечное проявление в виде воздействия на другие объекты мира. При этом совершенно неважно, насколько сложен алгоритм: если два разных по сложности алгоритма в конечном итоге одинаково воздействуют на окружающую среду, то с точки зрения внешнего наблюдателя они равноценны. Поэтому, несмотря на всю привлекательность „осмысленного“ способа изменения программы, мы не можем им воспользоваться, поскольку ничего не знаем о её реальном внутреннем устройстве, а видим только конечный результат её работы.

Здесь важны два момента. Первый: любая программа базируется на каком-то материальном носителе и все её управляющие сигналы в конечном итоге преобразуются в физическое воздействие на окружающую среду. Второй: состояния всех атомов и молекул нашего мира связаны друг с другом — изменение состояния любого атома или молекулы через электромагнитное и гравитационное поле приводит к изменению состояния всех остальных атомов и молекул Вселенной.

Таким образом, воздействие на окружающую среду программы можно использовать для изменения материального носителя программы . Но, меняя материальный носитель программы , мы изменяем и саму программу . Точно так же как, убирая, добавляя и меняя характеристики резисторов, конденсаторов, диодов и других компонентов электрической схемы, мы меняем и логику её работы.

Применять к проблеме ИИ мы будем это следующим образом. Целью ИИ служит создание материального носителя некоей программы — объекта 2-го порядка. Программа , в свою очередь, служит для преобразования входных данных 1-го порядка в выходные данные 1-го порядка. Так как в реальном мире всё движется и изменяется, то и точно так же постоянно меняются. И задача ИИ заключается в упорядочивании этих изменений. Ему нужно сделать так, чтобы и менялись не как вздумается, а по алгоритму — то есть нужно поменять характер протекания естественных процессов зависимости от .

Станем делать так: случайным образом изменим что-нибудь в окружающей среде и посмотрим, приблизились ли мы к цели: к созданию . Если приблизились, то делаем еще один случайный шаг. Если нет — то возвращаем то, что мы поменяли в предыдущее состояние, и меняем что-нибудь другое. Так, шаг за шагом мы и создадим . «Ибу ибу дадао муди» — китайская поговорка — «Шаг за шагом достигнем цели».

На этих рассуждениях основан смысл работы объекта класса 3.1. Однако где попало он не заработает. Ведь для того, чтобы была гарантия, что удастся построить , необходима взаимосвязь не только и , но и всех тех объектов, состояние которых мы случайно меняем, и от которых в конечном итоге зависит характер протекания естественных процессов. Это свойство носит название универсального интерфейса. Ни в компьютере, ни в их сетях, вы его не найдёте. Его нельзя воспроизвести искусственно в полном объёме, поскольку связаны друг с другом должны быть все свойства всех объектов, а не только их часть, описанная формальной моделью. Именно универсальный интерфейс, а не внутреннее устройство объекта 3.1 делают возможным создание . Поиск различных вариантов внутреннего устройства ИИ без анализа свойств окружающей его среды и есть, пожалуй, самая большая ошибка современных методик создания ИИ, их камень преткновения.

Объект 3.2 базируется на идее запоминания предыдущих состояний.

Идея заключена в том, что запоминать предыдущие состояния имеет смысл только тогда, когда есть гарантия, что что-то похожее будет повторяться и в будущем. Свойство внешней среды, гарантирующее такие похожие повторения, дают ей логические домены — существующие в ней устойчивые зависимости типа „причина—следствие“. Объект класса 3.2 представляет собой объект класса 3.1, использующий это свойство среды и тем самым резко повышающий свою эффективность. Он запоминает и использует информацию не только последнего шага, как 3.1, а вообще всех сделанных им шагов. Логические домены, ясное дело, также нельзя создать искусственно. Объект 3.2 обладает и ещё одним важным преимуществом перед 3.1 — в нём впервые становится возможным протекание эволюционного процесса и некоторых других нововведений, значительно повышающих эффективность работы.

И, наконец, идея построения искусственного интеллекта.

Объекты 3.1 и 3.2 в принципе уже могут самостоятельно разрабатывать алгоритмы. Но очень уж долго будет проходить это процесс — всё-таки случайный перебор вещь не очень-то эффективная, даже с запоминанием. Ведь даже при игре в шахматы незначительно отличающиеся друг от друга позиции способны гарантированно привести к диаметрально противоположным исходам партии. Чего уж говорить про реальный мир!

Чтобы избавиться от процедуры поиска пути к цели нужно не искать способ преобразования уже существующей программы , а создать её заново. Для этого используем то, что некоторые из глобальных характеристик бесконечных логических доменов являются свойствами только коллектива слагающих их объектов. Подобно тому, как любое твёрдое тело имеет форму, а форма — это и есть его глобальная характеристика, а слагающие его атомы и молекулы формы не имеют. Поэтому мы и можем заново создавать бесконечный логический домен с заранее заданными свойствами, не изменяя при этом свойств элементарных объектов, из которых он состоит. Программа при этом будет построена на основе глобальных характеристик бесконечных логических доменов: от одного домена берётся одно свойство, от другого — второе и т.д., а затем всё это собирается вместе.

Но для того, чтобы что-то из чего-то строить, нужно знать заранее свойства и первого, и второго. Как должно выглядеть „что-то“ нам уже известно — это облик цели. А вот чтобы знать из „чего“ строить, нужно изначально обладать знаниями об окружающем мире. Для этого внутри ИИ создаётся внутренний мир — модель внешнего мира. Сначала все шаги к цели делаются во внутреннем мире, а затем лучший из вариантов её достижения реализуется во внешнем мире. Но встаёт вопрос: как создать этот внутренний мир так, чтобы он как можно точнее описывал внешний и чем отличается внутренний мир от обычной формальной модели?

Если внутренний мир будет строить сам ИИ, то может получиться так, что он будет точно описывать реальный мир только в определённых точках, так же как интерполяция или экстраполяция сложной математической функции. Для приемлемой степени сходства внутреннего и внешнего мира необходимо, чтобы ИИ-ту были известны основные закономерности, которым подчиняется внешний мир. Поэтому изначально нам нужно вручную создать обобщённую модель внутреннего мира: описать законы физики, основные предметы и свойства нашего мира и другие существенные с точки зрения понимания внешнего мира вещи, составляющие. Создать энциклопедию первичных знаний. А ИИ просто конкретизирует эти знания, использует их в качестве основы.

Принцип использования набора первичных знаний из энциклопедии очень похож на игру в детский конструктор. Знания из энциклопедии или относятся к простейшим деталькам (которые невозможно разобрать на более простые), или к готовым сложным конструкциям-заготовкам (их можно разломать на детальки и сделать что-то новое). Фундаментальные законы природы — это детальки. Знания о том, что летом обычно жарко, а зимой холодно — заготовки.

Т.к. ассортимент деталек у ИИ ограничен, и стыкуются они друг с другом только определённым образом, то он при всем желании не сможет составить из них неосуществимые в реальном мире конструкции. Например, отрицательную гравитацию.

Детальки и заготовки — объекты 2-го порядка. Взаимодействие объектов 2-го порядка („стыкуются друг с другом только определенным образом“) и его способность к неограниченной детализации — некоторые из отличий внутреннего мира от формальной модели.

Очевидно, что в пределе внутренний мир описывает внешний полностью, вплоть до мельчайших подробностей. Но может ли часть быть эквивалентна целому? Может, в случае бесконечности внешнего мира. Бесконечность среды функционирования — вот итог, делающий возможным построение бесконечных логических доменов с заранее заданными свойствами и внутреннего мира. На этих основных принципах плюс использование возможностей объектов класса 3.1 и 3.2 и построен объект класса 3.3 — ИИ.

Ещё посмотрите лекцию "Лекция 5. Архитектура ПЛИС фирмы Xilinx" по этой теме.

Как мы видим, принцип работы ИИ очень напоминает рассуждения человека. Как и у ИИ, у человека решение сложной задачи в основном происходит по аналогии (у уже существующих логических доменов-знаний берутся глобальные характеристики — часть этих знаний), лишь с небольшой примесью случайности. Человек вовсе не ищет способа решения задачи путём хаотического перебора миллиардов вариантов, подобно шахматным или экспертным программам. Весь его выбор сводится лишь к отбору всего нескольких наиболее перспективных путей.

В заключении хотелось бы еще раз упомянуть о кажущемся отдалённом сходстве принципов работы объектов порядка 3.1, 3.2 и 3.3 с генетическими алгоритмами, нейронными сетями и прочими подобными системами. Все эти средства оперируют формальными моделями, зачастую весьма далёкими от реальности. А объекты, рассматриваемые в интегральной теории, в частности объекты 3-го порядка — это физически существующие образования. Похожесть их только внешняя. Интегральная теория не запрещает создание ИИ на основе компьютера, рассматриваемого как открытая система. Т.е. связанного с окружающим его миром посредством периферийных устройств. ИИ невозможно сделать как замкнутую программу: играющие сами с собою в шахматы и якобы от этого „умнеющие“ программы, разнотипные „говорилки“ держащих связь с окружающей средой не иначе как через поток байтов заранее оговорённой структуры и будто бы понимающие смысл слов.

Итак, сегодня мы:

— начали изучать цели создания ИИ, и бросили это дело;

— приступили к изучению интегральной теории создания ИИ;

— в общих чертах изучили теорию объектов, на которой базируется интегральная теория.

Поделитесь ссылкой:

Популярные услуги

Цели искусственного интеллекта

Рекомендуемые материалы

Рекомендуемые лекции