Нейронные сети

Но первыми  работами, которые внесли существенный вклад в становление ИИ как  науки, считают работы Ф. Розенблатта  и У. Мак-Каллока, создавших в 1956 — 1965 гг. первые нейронные сети и устройство, получившее название «персептрон» (perceptron) [14, 23]; А.  Нюэлла, Дж. Шоу, Г. Саймона, создавших машину «Логик-теоретик» и других создателей «решателей задач» [7]; М. Минского (автора модели фрейма и фреймового представления знаний) [14].

Примерно в те же 50 — 60 гг. ХХ в. началось становление ИИ и в нашей стране. Но в отличие от зарубежных работ, которые шли от моделирования игр, создания устройств восприятия типа «персептрон» и интеллектуальных роботов (т. е. от практики, экспериментов) и только в 1990-е гг. появились их теоретические работы (например, [8]), в СССР пытались в первую очередь решить проблему методологически, концептуально.

В 1954 г. в МГУ под руководством А.А. Ляпунова начал работать семинар «Автоматы  и мышление». В этом семинаре принимали участие физиологи, лингвисты, психологи, математики.

На различных  семинарах и в печати в течение  длительного периода обсуждались  проблемы «может ли машина мыслить?», «можно ли создать электронный мозг, подобный мозгу человека?», «почему невозможен искусственный интеллект» и т. п. Подобные дискуссии продолжались до 80-х гг. ХХ в. [12].

Предлагались  различные концепции моделирования  мозга — нейронная (А.В. Напал- ков), вероятностная (А.Б. Коган), полевая (В.В. Налимов) и т. п. (подробнее см. Нейрокибернетика).

Проводились исследования закономерностей мышления и разумного поведения (В.Н. Пушкин [18, 21], Н.М. Амосов [3]), принципов и  моделей творчества (Г.С.  Альтшуллер [2 и др.], А.И. Половинкин [16]), эвристических  решений ([1] и др.), работы по распознаванию образов (М.М. Бонгард [6], который в 60-е гг. ХХ в. разработал алгоритм «Кора», моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов), по созданию лексических и семиотических основ моделирования задач ИИ (Ю.Д. Апресян [4] и др.).

Большой вклад в становление отечественной  школы ИИ внесли М.Л. Цетлин, М.А. Гаврилов.

Параллельно в 60-70 гг. ХХ в. разрабатывались отдельные  программы и проводились исследования в области поиска решения логических задач, доказательства теорем. Такие работы проводились в Ленинграде (Ленинградское отделение математического института им. Стеклова), в Киеве (в Институте Кибернетики АН УССР под руководством В.М. Глушкова) и некоторых других научных центрах.

В качестве особого этапа в развитии ИИ необходимо отметить создание школы ситуационного управления или ситуационного моделирования (см.). Эта школа первоначально возникла в Московском энергетическом институте. Основателем школы является Д.А. Поспелов [18 — 20], который в последующем работал в ВЦ АН СССР. Идеи Д.А. Поспелова развивали его ученики — В.А. Вагин, создавший в последующем самостоятельное направление в рамках ИИ, Ю.И. Клыков, Л.С. Загадская (Болотова) и др., разрабатывавшие лингвистические средства моделирования ситуаций и представления знаний [5, 13, 21 и др.], явившиеся в последующем хорошей основой для развития ИИ.  

Немаловажную  роль в развитии ИИ сыграл в начале 70-х гг. ХХ в. семинар, проводимый при кафедре Кибернетики Московского инженерно-физического института (зав. кафедрой и руководитель семинара Л.Т. Кузин).

На этом семинаре обсуждались первые работы В.Ф. Хорошевского, внесшего в последующем  значительный вклад в разработку интеллектуальных систем [9, 21 и др.]. Под влиянием идей, обсуждаемых на семинаре, был разработан первый язык сентенциального типа РЕФАЛ (автор — В.Ф. Турчин, 1968 г.), ориентированный на символьное представление знаний.

Способствовали  развитию отечественной школы ИИ международные конференции, проводимые в середине 70-х гг. ХХ в. в Тбилиси  по инициативе В.В.Чавчанидзе.

После признания ИИ отдельной областью науки произошло разделение его  на два основных направления: нейрокибернетика (см.) и кибернетика «черного ящика» (см.), являющаяся основой технической кибернетики. Эти направления развивались, различаясь как в методологии, так и в технологии.

На их основе возникали самостоятельные  подходы и ответвления: модели лабиринтного поиска (конец 50-х гг. ХХ в.); эвристическое  программирование (начало 60-х гг.); модели, базирующиеся на математической логике; системы, основанные на знаниях (начало 80-х гг.), или экспертные системы (см.); когнитивные системы (см.); логистическое направление ИИ [10]; концепция структурированной неопределенности и голономных систем ИИ [11].

В последнее  время все большее распространение для обобщенного наименования систем искусственного интеллекта получает термин интеллектуальные системы (см.).

Значительную  роль в сближении различных направлений  и объединении ученых, их развивающих, сыграли Научный совет по проблеме «Искусственный интеллект», созданный в 1974 г. при Комитете по системному анализу при Президиуме Академии наук СССР (председатель Г.С. Поспелов), и созданная в 1988 г. Ассоциация искусственного интеллекта (президент Д.А. Поспелов).

В современном  представлении ИИ определяют как «Научное направление, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю- непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными, задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка» [9].

Такое определение охватывает практически  все направления работ, проводимых в обширной области знаний, называемой искусственным интеллектом. И в  такой трактовке результаты исследований в области ИИ наиболее интересны  для исследования развивающихся систем и решения задач системного анализа.

Л.С. Болотова, ТА. Гаврилова, МБ. Игнатьев.

Литература: 1. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1975. 2. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука. — М.: Сов. радио, 1979. — 175 с. 3. А мосов Н.М. Искусственный разум. — Киев: Наукова думка, 1969. — — 159 с. 4. Апресян Ю.Д. Лексическая семантика: Семиотические средства языка. — М.: Наука, 1974. 5. Болотова Л.С., Комаров М.Я., Смольянинов А.А. Системы искусственного интеллекта: Теоретические основы СИИ и формальные модели представления знаниИ: Учебное пособие. — М.: Изд-во МИРЭА (ТУ), 1998. — 108 с. 6. Бонгард М.М. Распознавание образов. — М.: Наука, 1973. 7. Вычислительные машины и мышление. — М.: Мир, 1967. — 552 с. 8. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А., Семенова Е.Т. Порождение структур волшебных сказок: Препринт. — М.: АН СССР, 1980. — 20 с. 9. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000. — 382 с. 10. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. — 352 с. 11. Игнатьев М.Б Голономные автоматические системы. — М.:Изд. АН СССР, 1963. 12. Искусственный интеллект; за и против // В кн.: Кибернетика: Перспективы развития. — М.: Наука, 1981. — С. 74 — 124. 13. Клыков Ю.И.

Немаловажную  роль в развитии ИИ сыграл в начале 70-х гг. ХХ в. семинар, проводимый при кафедре Кибернетики Московского инженерно-физического института (зав. кафедрой и руководитель семинара Л.Т. Кузин).

На этом семинаре обсуждались первые работы В.Ф. Хорошевского, внесшего в последующем  значительный вклад в разработку интеллектуальных систем [9, 21 и др.]. Под влиянием идей, обсуждаемых на семинаре, был разработан первый язык сентенциального типа РЕФАЛ (автор — В.Ф. Турчин, 1968 г.), ориентированный на символьное представление знаний.

Способствовали  развитию отечественной школы ИИ международные конференции, проводимые в середине 70-х гг. ХХ в. в Тбилиси по инициативе В.В.Чавчанидзе.

После признания ИИ отдельной областью науки произошло разделение его  на два основных направления: нейрокибернетика (см.) и кибернетика «черного ящика» (см.), являющаяся основой технической кибернетики. Эти направления развивались, различаясь как в методологии, так и в технологии.

На их основе возникали самостоятельные  подходы и ответвления: модели лабиринтного поиска (конец 50-х гг. ХХ в.); эвристическое программирование (начало 60-х гг.); модели, базирующиеся на математической логике; системы, основанные на знаниях (начало 80-х гг.), или экспертные системы (см.); когнитивные системы (см.); логистическое направление ИИ [10]; концепция структурированной неопределенности и голономных систем ИИ [11].

В последнее время все большее распространение для обобщенного наименования систем искусственного интеллекта получает термин интеллектуальные системы (см.).

Значительную  роль в сближении различных направлений  и объединении ученых, их развивающих, сыграли Научный совет по проблеме «Искусственный интеллект», созданный в 1974 г. при Комитете по системному анализу при Президиуме Академии наук СССР (председатель Г.С. Поспелов), и созданная в 1988 г. Ассоциация искусственного интеллекта (президент Д.А. Поспелов).

В современном представлении ИИ определяют как «Научное направление, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю- непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными, задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка» [9].

Такое определение охватывает практически  все направления работ, проводимых в обширной области знаний, называемой искусственным интеллектом. И в  такой трактовке результаты исследований в области ИИ наиболее интересны для исследования развивающихся систем и решения задач системного анализа.

Л.С. Болотова, ТА. Гаврилова, МБ. Игнатьев. JIumepamypa. 1. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1975. 2. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука. — М.: Сов. радио, 1979. — 175 с. 3. А мосов Н.М. Искусственный ром. — Киев: Наукова думка, 1969. — 159 с. 4. Апресян Ю.Д. Лексическая семантика: Семиотические средства языка. — М.: Наука, 1974. 5. Болотова Л.С., Комаров М.Я., Смольянинов А.А. Системы искусственного интеллекта: Теоретические основы СИИ и формальные модели представления знаний: Учебное пособие. — М.: Изд-во МИРЭА (ТУ), 1998. — 108 с. 6. Бонгард М.М. Распознавание образов. — М.: Наука, 1973. 7. Вычислительные машины и мышление. — М.: Мир, 1967. — 552 с. 8. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А., Семенова ЕЛ. Порождение структур волшебных сказок: Препринт. — М.: АН СССР, 1980. — 20 с. 9. Гаврилова Т.А., Хорошсвский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000. — 382 с. 10. Дсвятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. — 352 с. 11. Игнатьев М.Б Голономные автоматические системы. — М. Изд. АН СССР, 1963. 12. Искусственный интеллект: за и против // В кн.: Кибернетика: Перспективы развития. — М.: Наука, 1981. — С. 74 — 124. 13. Клыков Ю.И.  

Ситуационное  управление большими системами. — М.: Энергия, 1974. 14. МакКаллок У.С., Питс. В. Логическое исчисление идей, имитирующих нервную активность//Нейрокомпьютер. 1992. # 3, 4. — С. 40-53. 15. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Мир, 1979. 16. Половинкин А.И. Методы инженерного творчества — Волгоград; Изд-во ВолгПИ, 1984. — 366 с. 17. Поспелова Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. — 280 с. 18. Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. — М.: Сов. Радио, 1972. 19. Поспелов Д.А. Фантазия или наука: на нуги к искусственному интеллекту. — М.: Наука, 1982. — 224 с. 20. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.— М.: Наука, 1986. 21. Принципы создания языка ситуационного управления / Хорошевский В.Ф., Соколова О.В., Загадская Л.С., Клыков Ю.И. — М.: Совет по комплексной проблеме «Кибернетика», 1974. 22. Пушкин В.Н. Оперативное мышление в больших системах. М.: Энергия, 1965. 23. Розенблат Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир, 1965. 24.Станкевич Л.А. Интеллектуальные технологии и представление знаний. Интеллектуальные системы. — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 24.

Исследование  операций — междисциплинарное направление, возникновение которого предшествовало становлению и развитию теории систем.

Это направление  возникло в связи с задачами военного характера [1, 2, 5, 8 и др.]. Предметом исследования операций является разработка методов анализа целенаправленных действий (операций) и объективная сравнительная оценка решений.

Основные  отличия исходной концепции исследования операций от предшествующих математических методов принятия решений заключались в следующем:

• предполагалась разработка нескольких вариантов решений, несколько путей достижения цели, отличных от традиционных;

• при выборе решения допускался учет не только количественных, но и качественных критериев, что позволяло обеспечить большее соответствие решения реальной действительности и соответственно большую его объективность;

• для организации процесса принятия решений разрабатывалась методика;

предлагаемые  методики содержали разное число этапов, но обязательным и одним из наиболее ответственных этапов являлась постановка задачи;

• учитывалось, что операция не изолирована от других, которые хотя и не интересуют в данный момент заказчика, но могут повлиять на ход и результаты операции;