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

На рисунке черными точками обозначены различные «птицы» стаи, белой точкой — центр масс стаи. Стрелкой указано направление, в котором следует стая в поисках глобального максимума.

Роевой интеллект имитирует движение некоторых птиц, к примеру скворцов, которые собираются в огромные стаи, вычерчивающие в небе весьма любопытные фигуры.

Несмотря на инновационный характер роевого интеллекта, его полноценное использование для решения реальных задач только начинается. Сегодня активно рассматривается возможность применения роевого интеллекта в автоматически управляемых транспортных средствах. Наиболее интенсивные исследования в этой области ведутся в двух тесно связанных отраслях — авиакосмической и военной промышленности.

Искусственная жизнь — относительно новый раздел искусственного интеллекта, и многие области его применения только зарождаются. В будущем сложные задачи контроля, управления и планирования будут выполняться именно «живыми» системами, как это уже происходит на рынках ценных бумаг.

Теория игр

Теория игр — раздел математики, изучающий стратегии взаимодействия субъектов и процессы принятия решений. Конечная цель теории игр — определить оптимальные стратегии и спрогнозировать поведение субъектов в конкретных ситуациях.

Основы этой дисциплины заложили математики Джон фон Нейман и Оскар Моргенштерн во время холодной войны. Их целью был поиск оптимальных военных стратегий, однако теория игр быстро нашла применение в экономике, политике, этике, философии, биологии и, разумеется, вычислительной технике.

Теория игр крайне полезна при изучении сложных адаптивных систем, так как агенты, составляющие эти системы, часто должны соперничать или сотрудничать между собой для общего блага. При сотрудничестве часто происходит так, что отдельные усилия конкретного агента оказываются выше, чем общая выгода, пропорционально разделенная между всеми агентами, составляющими систему. Тем не менее эти отдельные усилия способны сыграть определяющую роль при достижении общего результата, который может на несколько порядков превышать индивидуальные усилия агентов. Таким образом, чтобы стимулировать адекватное поведение агентов, составляющих систему, и определить ее жизнеспособность на основе их поведения, необходимо использовать методы теории игр.

Знаменитый робот ASIMO, созданный в компании Honda, способен, подобно человеку, спускаться по лестнице и играть в футбол.

И вновь интеллектуальный анализ данных

Искусственная жизнь привлекательна и окутана тайной для непосвященных. Однако описанные нами понятия, которые скрываются за определением искусственной жизни, например клеточные автоматы, используются для решения достаточно прозаических инженерных задач, в частности для интеллектуального анализа данных, о котором мы уже рассказали. В задачах анализа данных для получения выводов требуется обрабатывать огромные объемы данных, что не под силу экспертам-людям. По этой причине для анализа обычно используются интеллектуальные информационные инструменты.

Анализ данных можно выполнить множеством средств, среди которых особое место занимают клеточные автоматы, так как они позволяют представить взаимосвязи между данными в пространстве. Допустим, что мы анализируем данные о продажах зонтов в конкретной стране. Сведения о продажах с разбивкой по клиентам могут быть обработаны без учета местоположения, в лучшем случае — разделены на категории по территориям: к примеру, клиент Аиз города Xприобрел 20 единиц товара, клиент Виз города У— 240 единиц, клиент Сиз города Z— 4530 единиц. В системе, где не учитывается территориальное распределение, города X, Yи Z— всего лишь категории, и мы никак не можем указать, что город Xнаходится в 150 км к югу от Y, а Y— в 400 км южнее Z. Если мы будем учитывать эти данные, то станет понятно, что в северном регионе страны дожди идут чаще, а к югу продажи зонтов существенно снижаются.