Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

В цифровой электронике «истина» и «ложь» обозначаются единицей и нулем. Этим значениям соответствует наличие электрического тока в цепи (1) либо его отсутствие (0). Логические операции выполняются с помощью сочетаний транзисторов. Именно благодаря применению транзисторов в интегральных схемах в последние 40 лет информатика развивается столь быстрыми темпами.

Микропроцессор вашего домашнего компьютера, который можно назвать его мозгом, содержит сотни миллионов транзисторов, расположенных на площади всего лишь в несколько квадратных сантиметров!

Понимание человеческого языка и использование его при коммуникации — одна из важнейших нерешенных задач этой области знаний. Если искусственная система сможет понимать как языки программирования, так и человеческий язык, это поможет сделать машины более «человечными». Обработка естественного языка означает не только преобразование звуков в фонемы и письменные знаки, но и понимание смысла сообщаемых понятий (как в письменной, так и в устной форме) и выполнение с ними каких-либо действий.

Первые важные открытия в сфере обработки естественного языка совершил инженер Джозеф Вейценбаум (1923–2008), который в 1964–1966 годах разработал программу «Элиза». Пользователи могли задавать вопросы этой компьютерной программе, моделировавшей работу психотерапевта, а «Элиза», казалось, понимала их смысл, так как выдавала более или менее осмысленные ответы. Ниже приведена запись реального разговора между автором этой книги и «Элизой»:

Игнаси Белда: Мне нужен отпуск.

Элиза: Что означает для тебя отпуск?

Игнаси Белда: Я мог бы проводить больше времени с женой.

Элиза: Расскажи мне подробнее о своей семье.

Игнаси Белда: У меня есть только жена.

Элиза: Ты говоришь, что у тебя только одна жена?

Игнаси Белда: Да, я не полигамен.

Элиза: Ты кажешься позитивным.

Игнаси Белда: Мою жену зовут Лайа.

Элиза: А кто еще принадлежит к твоей семье?

Игнаси Белда: Больше никто.

Элиза: На самом деле никто?

Игнаси Белда: Да.

Элиза: Ты уверен?

Игнаси Белда: Абсолютно.

Как видите, настоящие психологи могут спать спокойно — «Элиза» еще не скоро сможет лишить их работы. Тем не менее с 1960-х годов обработка естественного языка развивается быстрыми темпами, и сегодня существуют методы решения столь разных задач, как определение плагиата, автоматический перевод текстов или очеловечивание интерфейсов взаимодействия людей и машин. Заинтересованный читатель может поговорить с «Элизой» на сайте http://www.chayden.net/eliza/Eliza.html.

Грамотное структурирование знаний крайне важно. Например, представим, что нас спросили, кто занимает должность мэра в американском городе Остин в штате Техас. Если мы не живем в этом регионе США, то наверняка сразу же ответим: «Не знаю». А система, в которой знания структурированы недостаточно хорошо, например любой персональный компьютер, потратит несколько минут на анализ всех документов на жестком диске, чтобы определить, не содержится ли в них имя мэра этого американского города. Интеллектуальная или псевдоинтеллектуальная система должна отвечать на этот вопрос так же быстро и четко, как человек. Для этого знания, хранящиеся в системе, должны быть четко структурированы и легко доступны.

При решении практических задач требуется не только грамотное структурирование знаний, но и наличие адекватных инструментов, позволяющих просматривать сохраненные знания и поддерживать их в упорядоченном виде. Именно эту базу знаний система использует в качестве основы при автоматических рассуждениях, поиске, обучении и так далее. Следовательно, база знаний интеллектуальной системы изменяется, поэтому интеллектуальным системам необходимы средства контроля знаний, которые, к примеру, позволят разрешать возможные противоречия, устранять избыточность и даже обобщать понятия.

Чтобы четко контролировать знания, содержащиеся в базе, необходима метаинформация, описывающая их внутреннее представление. Знать, как представлены знания, очень важно, так как они могут быть структурированы множеством способов, и информация о структуре хранимых знаний может оказаться крайне полезной.