Олег Варламов - Мивары - 25 лет создания искусственного интеллекта

Миварный подход разрабатывается для создания глобальных информационных систем, принципиально открытых для постоянного наполнения новыми данными, с возможностью быстрой обработки и получения требуемых результатов для реальных ("интересных") задач. Некоторые миварные технологии позволяют гораздо быстрее обрабатывать информацию, например, сводя вычислительную сложность отдельных логических задач при определенных условиях и ограничениях c NP-полной до линейной. Как бы это не звучало фантастически на первый взгляд, но уже созданы несколько прототипов программ, основанных на движке "УДАВ", которые на практике реализуют этот подход и доказывают реальность внедрения миварного подхода и нашу правоту. Это утверждение не следует понимать дословно так, что мы решили NP-полную задачу с линейной вычислительной сложностью. Мы претендуем только на то, что решили некоторый класс задач в миварном представлении, в определенных условиях и с учетом ограничений с линейной вычислительной сложностью, т.е. именно эти задачи не могут более считаться NP-полными.

Более того, мы считаем, что миварный подход путем теоретического обобщения, синтеза и развития всех основных достижений компьютерных наук в базах данных и в базах знаний, объединяемых в единые миварные базы данных и правил, уже позволил создать эволюционный прототип глобальной активной обучаемой логически рассуждающей автоматической системы, способной решать логико-вычислительные задачи с несколькими десятками тысяч правил и объектов в реальном времени для неограниченного количества динамически изменяющихся предметных областей.

До свидания, 20 век – век исчисления предикатов, реляционных и объектно-ориентированных баз данных. Здравствуй, 21 век – век развития баз данных и продукционных систем до миварных баз данных и правил, многоагентных интеллектуальных систем и сервисно-ориентированных архитектур! Конечно, перечислены далеко не все технологии, но в ближайшее время состоится объединение различных очень сильно сегментированных научных направлений в компьютерных науках в нечто единое. А миварные технологии сыграют в этом важную, а, возможно, и решающую роль. Даже если их, по западной традиции откроют заново и будут называть другими словами и терминами; – )!

Несмотря на достаточно большое количество научных работ [46-126], в настоящее время все еще очень сильно разделяются мнения российских ученых о миварах. Доходит до крайностей: от заявлений, что научной общественности это направление не известно, до признания новой научной школы и даже классичности миварных технологий. Этому есть несколько объяснений. Достаточно долгое время мы развивали миварные технологии в узком кругу специалистов, имеющих допуск к определенным работам. Но, начиная с 2002 года, после разработки и подтверждения работоспособности наших теорий на практике (и выходе за пределы одной предметной области), количество наших публикаций резко возросло. По своей сути миварные технологии являются очень простыми и понятными, что подтверждает наш опыт преподавания дискретной математики студентам московских вузов.

Разнообразие материала в этой книге объясняется достаточной универсальностью миварного подхода и возможностью его применения к очень разным областям. В книге Варламова О.О. [72] изложены теоретические основы миварного подхода, которые за прошедшее время получили свое подтверждение и практическое развитие в различных предметных областях.

Необходимо отдельно подчеркнуть, что необходимо помнить и о том, что кроме положительной стороны стремительного развития информатики и искусственного интеллекта есть и обратная сторона медали. К отрицательным сторонам ИИ можно отнести многие проблемы информационной безопасности и технической защиты информации. Поэтому этим вопросам также уделено внимание в данной работе. Есть и другие потенциальные отрицательные последствия, о которых достаточно широко известно по катастрофическим прогнозам фантастов и режиссеров кино, включая фильмы "Терминатор", "Матрица" и т.п. Как бы скептически ни относиться к такому роду прогнозам, но учитывать и исследовать такие последствия необходимо заранее. В работе предложено ввести три уровня исследований в области ИИ, на одном из которых (третьем) и должны проводиться исследования отрицательных последствий и разработка предложений по их недопущению.

Отметим, что помимо хорошо известной всем основной задачи ИИ, как заставить машину думать, существует и малоизвестная обратная задача, которая в шутливой манере формулируется так: "как заставить человека НЕ думать, а выполнять приказы". Как известно, в каждой шутке есть доля истины, но данные вопросы относятся к области психологии и не рассматриваются в нашей работе. Хотя надо помнить, что одно из направлений области ИИ – моделирование человеческого мышления, позволит успешно решить и эту грустную задачу.