»скусственный интеллект.  огда он работает лучше, чем естественный?


07.04.2007, 13:21


ƒо недавнего времени способностью к мышлению и рациональному познанию, или, иначе говор€, интеллектом, обладали только представители человеческого рода. ¬ 20 веке человечество добровольно лишило себ€ права исключительного обладани€ этим даром природы, изобрет€ "искусственный интеллект" - кибернетические системы, способные к аналитическому и логическому мышлению.
"»скусственным интеллектом" условно называют кибернетические системы, способные моделировать некоторые стороны интеллектуальной де€тельности человека, например, логическое и аналитическое мышление.
»з точки ј в точку Ѕ
»скусственный интеллект по природе своей не хаотичен. ¬ отличие от "натурального" собрата, его работа всегда подчинена определенной цели. 'акциониру€, искусственный интеллект определ€ет те свои действи€, ко-торые ему предстоит совершить на пути от некой фиксированной начальной си-туации к вершине (цели). –езультатом его работы становитс€ план, представл€ющий собой частич-но упор€доченную совокупность действий и напоминающий четкий сценарий. —хема-тически отношени€ между вершинами, встающими на пути искусственного интеллекта, можно представить как последовательность: "цель-под-цель", "цель-действие", "дей-ие-результат" и т.д. ѕлан действий определ€ет характер любого пути, который ведет от начальной точки (соответствующей текущей ситуации) в любую из целевых вершин.
«десь надо сказать, что план действий необходим искусственному интеллекту и возникает в нем только в тех случа€х, когда он сталкиваетс€ с нестандартной ситуацией. ¬ типичных (стандартных) ситуаци€х искусствен-ный интеллект выполн€ет заранее заданную последовательность действий, всегда привод€щих его к нужной цели. —уществует два вида задач построени€ плана действий, которым соответствуют различные модели:
  • ѕланирование в пространстве состо€ний (SS-проблема). ¬ этом случае имеетс€ некоторое заданное пространство ситуаций (которые образуют некоторые обобщенные состо€ни€), одно начальное и несколько целевых состо€ний. SS-проблема представл€ет собой поиск пути, который ведет из начальной точки в одну из конечных вершин. Ѕолее нагл€дно это можно проследить на примере игры в шахматы. ¬ качестве начальной можно рассматривать определенную позицию на доске, зафиксированную в данный момент игры. ѕри этом в роли целевых состо€ний выступают многочисленные варианты ничейных позиций шахматных фигур, а обобщенными состо€ни€ми станов€тс€ позиции, складывающиес€ на шахматной доске. —осто€ни€, актуализированные в какой-либо момент времени, измен€ютс€ под воздействием искусственного интеллекта или изменений во внешней среде.
    —праведливости ради надо отметить, что в случае с шахматами поиск плана действий дл€ »— затрудн€ет одно существенное обсто€тельство, а именно Ч невозможность пр€мого перечислени€ целевых позиций. язык описани€ ничейных позиций отличен от €зыка описани€ состо€ний, характеризуемых расположением фигур на шахматной доске.
  • ѕланирование в пространстве задач (PR-проблема). ѕри этой модели пространство задач отражает разделение главных целей на подцели, а PR-проблема состоит в поиске декомпозиции исходной задачи на такие подзадачи, решение которых системе известно. Ќапример, искусственный интеллект неизвестно, как вычислить tg x, но знает, как производитс€ математическа€ операци€ делени€ и как вычисл€ютс€ значени€ sin x и cos x дл€ любого аргумента. “огда решением PR-проблемы становитс€ представление основной цели (вычисление tg x) в виде декомпозиции: tgx = a =sinx/cosx

    –ешение проблем
    ƒл€ решени€ SS- и PR-проблем, используютс€ три группы методов:
  • ѕланирование по состо€ни€м.
  • ѕланирование по задачам.
  • ѕланирование с помощью логического вывода.
    ƒл€ того, чтобы представл€ть задачи в пространстве состо€ний, искусственный интеллект должен обладать р€дом описаний (состо€ний, множества операторов и их воздействий на переходы между состо€ни€ми, целевых состо€ний). ¬ качестве описани€ состо€ний могут использоватьс€ строки символов, векторы, списки, древовидные структуры и т.д.). ѕоиск пути (плана действий) искусственный интеллект может осуществл€ть как "вслепую", так и "направленно". —лепой поиск может происходить в двух направлени€х: вглубь и вширь. ѕри поиске вглубь кажда€ возможна€ альтернатива исследуетс€ до самого конца, при этом остальные альтернативы не учитываютс€. „ем плох данный метод? ≈сли древовидна€ структура достаточно высока, искусственный интеллект может пропустить нужную ветвь и потратить много времени и усилий на исследование "пустой" альтернативы. ѕодобные ошибки могут подстерегать искусственный интеллект и при поиске "вширь". Ётот метод заключаетс€ в том, что сначала исследуютс€ все альтернативы, расположенные на определенном фиксированном уровне и лишь затем осуществл€етс€ переход на следующий уровень. —оответственно, если все пути, ведущие к цели, расположены на одном и том же уровне, искусственному интеллекту оп€ть же потребуетс€ слишком много времени на его обследование. “аким образом, слепые методы поиска оказываютс€ неэффективными и "проигрывают" по действенности любому из направленных методов, например, методу "ветвей и границ".
    ѕоследовательность действий искусственного интеллекта при поиске пути, в соответствии сданным методом, такова. —начала он выбирает самый короткий путь из неоконченных путей, формирующихс€ в процессе поиска. Ётот путь продлеваетс€ на один шаг. «атем все полученные неоконченные пути сравниваютс€ со "старыми". —амый кратчайший из найденных путей вновь продлеваетс€ на один шаг. “ак происходит до тех пор, пока не будет достигнута целева€ вершина, после чего данное решение запоминаетс€.
    ƒалее искусственный интеллект анализирует оставшиес€ неоконченные пути, исключа€ из них все те, которые длиннее незаконченного пути или равны ему. ќставшиес€ продеваютс€ по такому же алгоритму, как и прежде, Ч до того момента, пока их длина не оказываетс€ меньше законченного пути.
    ¬ результате, все неоконченные пути либо исключаютс€, либо среди них формируетс€ законченный путь Ч более короткий, чем ранее полученный. —амый последний (короткий) путь становитс€ эталонным.
    ¬се алгоритмы поиска пути различаютс€ в зависимости от направлени€ поиска.
  • ѕр€мой поиск начинаетс€ от исходного состо€ни€. ѕримен€етс€ в тех случа€х, когда целевое состо€ние задано не€вно.
  • ќбратный поиск противоположен пр€мому поиску (идет от целевого состо€ни€ к исходному) и используетс€ тогда, когда исходное состо€ние задано не€вно,а целевое €вно.
  • ƒвунаправленный поиск требует решени€ сразу двух проблем: смены направлени€ поиска и оптимизации "точки встречи". ƒл€ решени€ первой проблемы искусственным интеллектом сравниваетс€ "ширина" поиска в обоих направлени€х и выбираетс€ то из них, которое "сужает" поиск. ¬тора€ проблема св€зана с тем, что пр€мой и обратный пути поиска могут разойтись. ¬еро€тность этого тем больше, чем уже поиск.
    ћетод планировани€ по задачам состоит в том, что искусственный интеллект последовательно разбивает исходную задачу (редуцирует ее) на все более простые подзадачи. “ак происходит до тех пор, пока не образуютс€ только элементарные задачи, решени€ которых €вл€ютс€ либо заключительными, либо тупиковыми (неразрешимыми).
    ѕреимуществом данного метода €вл€етс€ то, что зачастую решение задач строитс€ в виде иерархической структуры, но при этом не требуетс€, чтобы исходна€ задача и подзадачи об€зательно решались одинаковыми методами. –асчленение задачи на альтернативные множества полезно дл€ представлени€ ее глобальных аспектов, в то врем€ как дл€ решени€ более специфичных задач предпочтителен метод планировани€ по состо€ни€м.
    », наконец, метод планировани€ с помощью логического вывода предполагает, что:
  • дл€ описани€ состо€ний примен€ютс€ правильно построенные формулы (ѕѕ‘) некоторого логического исчислени€,
  • описание операторов производитс€ также в виде ѕѕ‘ (что позвол€ет создавать дедуктивные методы планировани€) либо в виде правил перевода одних ѕѕ‘ в другие.
    ѕринцип работы одной из систем (QA3), действующей в соответствии с данным методом, заключаетс€ в том, что путем логического вывода она отвечает на вопрос: возможно ли достижение состо€ни€ ¬ из состо€ни€ ј? ¬ качестве метода автоматического вывода системой используетс€ принцип резолюций, а дл€ направлени€ логического вывода Ч различные стратегии, в основном синтаксического характера. —ущественным недостатком работы такой системы €вл€етс€ то, что вывод в ней делаетс€ медленно и получаетс€ детальным, а это несвойственно рассуждени€м человека.
    ¬ целом, большинству систем планировани€, известных в насто€щее врем€, свойственен один общий недостаток Ч их жестка€ прив€зка к схеме планировани€. ≈сли человек в своей де€тельности комбинирует шаги планировани€ из решени€ SS- и PR-проблем, то искусственный интеллект всегда ищет решени€ либо SS-проблемы, либо PR-проблемы в отдельности.

    ¬ижу цель
    ¬ основе рассуждений искусственного интеллекта по планированию своих действий лежат структурированные знани€ и направленный эвристический поиск. —труктурирование знаний в базе данных, в частности, происходит посредством обобщени€ описани€ задач. ѕервоначально он выдел€ет среди задач элементарные. ќставшиес€ задачи автоматически относ€тс€ к разр€ду сложных, и их решение представл€етс€ в виде частично упор€доченной совокупности элементарных задач. “.е. решени€, которые относ€тс€ к различным сложным задачам, но в каком-то смысле оказываютс€ схожими, Ч обобщаютс€. ¬ результате, в арсенале искусственного интеллекта возникают обобщенные описани€ задач определенного типа.
    Ќа основе решений элементарных задач искусственный интеллект выстраивает решени€ сложных исходных задач. ќднако применение такого подхода к решению проблем возможно не всегда. ѕоэтому он использует типовые задачи, осуществл€€ с их помощью переход от исходных задач к элементарным. —начала определ€етс€ смыслова€ структура исходных данных дл€ заданной исходной задачи, то есть, фактически, ставитс€ стратегическа€ задача и формируетс€ гипотеза ее решени€. «атем кажда€ типова€ задача гипотезы декомпозируетс€, что приводит к постановке и решению тактических задач. “о, что в базе знаний искусственного интеллекта, нар€ду с элементарными задачами, присутствуют и типовые задачи, говорит о существовании иерархической структуры процедур поиска. ѕри этом типовые задачи можно отнести к стратегическому уровню поиска, а элементарные, Ч к тактическому уровню.
    —мысловые структуры недоступны непосредственному чувственному воспри€тию, поэтому они вы€вл€ютс€ в результате осмыслени€ требуемых результатов или исходных данных тактических задач. ѕо наличию знакомых смысловых структур искусственный интеллект оценивает каждую тактическую ситуацию. Ёто происходит на стратегическом уровне. Ќа тактическом уровне решаютс€ тактические задачи, спроецированные со стратегического уровн€ путем декомпазиции типовых задач.
    —овершенствование теории планировани€ св€занно с построением "очеловеченных" моделей целенаправленности де€тельности искусственного интеллекта, т.е. моделей, которые учитывают особенности человеческих рассуждений.
    ѕредположим, что существует модель некоего предметного мира, в котором из сходной ситуации необходимо достичь определенной цели. ƒействие искусственного интеллекта, в данном случае, будет состо€ть в том, чтобы построить из заданных модулей план действий по ее достижению. ѕри этом ему необходимо "знать" свойства предметов, насел€ющих этот мир, и характер отношений между ними (которые имели, имеют или будут иметь место в момент его действи€).
    ѕеред человеческим разумом в тех же самых услови€х, как правило, возникают две проблемы. ¬опервых, он может плохо видеть конкретную цель из-за ее удаленности во времени. ¬ этой св€зи его устраивает достижение не конкретной, а любой ситуации из класса конечных целей, удовлетвор€ющей определенным требовани€м. ≈сли же он четко представл€ет себе конечную цель, то поиск плана действий затрудн€ет больша€ прот€женность пространства поиска. “аким образом, дл€ функционировани€ искусственного интеллекта требуетс€ построение более общих моделей миров.
    ќбобщение модели мира, в котором функционирует искусственный интеллект, предусматривает упрощение свойств предметов и исполнительных модулей, когда их отдельные состо€ни€ станов€тс€ неразличимыми. ќднако подобное упрощение, вызываемое "грубостью" органов чувств искусственного интеллекта, еще не позвол€ет значительно уменьшить размер пространства поиска решений. ¬ этой св€зи необходима втора€ ступень обобщени€ модели мира Ч на уровне пон€тий, которыми он располагает. ѕри рассмотрении и осмысливании сложившихс€ или целевых ситуаций искусственный интеллект использует эти пон€ти€ в качестве программ-тестов. ¬ результате, происходит представление указанных ситуаций в виде укрупненных предметов, свойства которых и отношени€ между которыми протестированы и идентифицированы на уровне пон€тий. ¬ конечном итоге, целостное описание пространства поиска решений в "обобщенном" мире искусственный интеллект, представл€ет собой описание этих решений в виде типовых задач.

  • ≈сли вы хотите видеть на нашем сайте больше статей то кликните ѕоделитьс€ в социальных сет€х! —пасибо!
    —мотрите также:

    ќбратите внимание полезна€ информаци€.