Искусственный интеллект

Начиная с середины 80-х гг. происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения, создаются промышленные экспертные системы. Растет интерес к самообучающимся системам.

История развития искусственного интеллекта в России

В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А.Ляпунова (1911 - 1973) начал свою работу семинар "Автоматы и мышление" . В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".

Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными, следует отметить алгоритм "Кора" М.Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов (60-е гг.).

В 1945 - 1964 гг. создаются отдельные  программы и исследуется поиск решения логических задач. В Ленинграде (ЛОМИ — Ленинградское отделение математического института им. В.А.Стеклова) создается программа, автоматически доказывающая теоремы (АЛПЕВ ЛОМИ). Она основана на оригинальном обратном выводе С.Ю.Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона.

В 1965-1980 гг. получает развитие новая  наука— ситуационное управление (соответствует представлению знаний в западной терминологии). Основоположник этой научной школы — профессор Д.А.Поспелов. Разработаны специальные модели представления ситуаций — представления знаний.

В 1980- 1990 гг. проводятся активные исследования в области представления знаний, разрабатываются языки представления знаний, экспертные системы (более 300). В Московском государственном университете создается язык РЕФАЛ.

В 1988 г. создается АИИ — Ассоциация искусственного интеллекта. Ее членами  являются более 300 исследователей. Президент  Ассоциации — Д.А.Поспелов. Крупнейшие центры — в Москве, Петербурге, Переславле-Залесском, Новосибирске.

В рамках Ассоциации проводится большое  количество исследований, собираются конференции, издается журнал. Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России ничуть не ниже мирового. К сожалению, начиная с 1975 г. на развитии этого направления сказалось прогрессирующее отставание в технологии. На данный момент отставание в области промышленных интеллектуальных систем составляет порядка 5-7 лет.

В итоге выделилось два  направления: кибернетика и нейрокибернетика.

Нейрокибернетика 

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить, — это человеческий мозг. Поэтому любое "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.

Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10²¹⁾ связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток — нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Эти системы принято называть нейронными сетями, или нейросетями.

Первые нейросети были созданы в конце 50-х гг. американскими учеными Г.Розен-блаттом и П.Мак-Каллоком. Это были попытки создать системы, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройство, созданное ими, получило название перцептрона. Оно умело различать буквы алфавита, но было чувствительно к их написанию, например, буквы А, А и А для этого устройства были тремя разными знаками. Постепенно в 70-80 гг. количество работ по этому направлению искусственного интеллекта стало снижаться. Слишком неутешительны, оказались первые результаты. Авторы объясняли неудачи малой памятью и низким быстродействием существующих в то время компьютеров.

Однако в середине 80-х гг. в  Японии в рамках проекта разработки компьютера V поколения, основанного на знаниях, был создан компьютер VI поколения, или нейрокомпьютер. К этому времени ограничения по памяти и быстродействию были практически сняты. Появились транспьютеры — параллельные компьютеры с большим количеством процессоров. От транспьютеров был один шаг до нейрокомпьютеров, моделирующих структуру мозга человека. Основная область применения нейрокомпьютеров — распознавание образов.

В настоящее время используются три подхода к созданию нейросетей:

• аппаратный — создание специальных компьютеров, плат расширения, наборов микросхем, реализующих все необходимые алгоритмы;

• программный — создание программ и инструментариев, рассчитанных на высокопроизводительные компьютеры. Сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры;

• гибридный — комбинация первых двух. Часть вычислений выполняют специальные

платы расширения (сопроцессоры), часть  — программные средства.

Кибернетика

Первая искусственная автоматическая регулирующая система, водяные часы, была изобретена древнегреческим механиком  Ктезибием. В его водяных часах вода вытекала из источника, такого как стабилизирующий бак в бассейн, затем из бассейна на механизмы часов. Устройство Ктезибия использовало конусовидный поток, для контроля уровня воды в своём резервуаре и регулировки скорости потока воды соответственно, чтобы поддержать постоянный уровень воды в резервуаре, так, чтобы он не был ни переполнен ни осушен. Это было первым искусственным действительно автоматическим саморегулирующим устройством, которое не требовало никакого внешнего вмешательства между обратной связью и управляющими механизмами. Хотя они, естественно, не ссылались на это понятие как на науку кибернетику (они считали это областью инженерного дела), Ктезибий и другие мастера древности, такие как Герон Александрийский или китайский учёный Су Сун, как полагают, считаются одними из первых, изучавших кибернетические принципы. Исследование механизмов в машинах с корректирующей обратной связью датируется ещё концом XVIII века, когда паровой двигатель Джеймса Уатта был оборудован управляющим устройством, центробежным регулятором обратной связи для того, чтобы управлять скоростью двигателя. А.Уоллес описал обратную связь как необходимую для принципа эволюции в его известной работе 1858. В 1868 году великий физик Дж.Максвелл опубликовал теоретическую статью по управляющим устройствам, одним из первых рассмотрел и усовершенствовал принципы саморегулирующихся устройств. Я.Икскюль применил механизм обратной связи в своей модели функционального цикла (Funktionskreis), для объяснения поведения животных и происхождение значения вообще.

В начале XX века

Современная кибернетика началась в 1940-х как междисциплинарная  область исследования, объединяющая системы управления, теории электрических цепей, машиностроение, логическое моделирование, эволюционную биологию, неврологию. Системы электронного управления берут начало с работы инженера Bell Labs Гарольда Блэка в 1927 году по использованию отрицательной обратной связи, для управления усилителями. Идеи также имеют отношения к биологической работе Людвига фон Берталанфи в общей теории систем.

Ранние применения отрицательной  обратной связи в электронных  схемах включали управление артиллерийскими  установками и радарными антеннами во время Второй мировой войны. Джей Форрестер, аспирант в Лаборатории Сервомеханизмов в Массачусетском технологическом институте, работавший во время Второй мировой войны с Гордоном С. Брауном, над совершенствованием систем электронного управления для американского флота, позже применил эти идеи к общественным организациям, таким как корпорации и города как первоначальный организатор Школы индустриального управления Массачусетского технологического института в en:MIT Sloan School of Management. Также Форрестер известен как основатель системной динамики. У.Деминг, гуру комплексного управления качеством, которому Япония назначила свою главный послевоенный индустриальный приз, был молодым специалистом в Bell Labs в 1927 и, возможно, был под влиянием работ в области сетевого анализа). Деминг сделал «Понимающие Системы» одним из четырёх столпов того, что он описал как «Глубокое Знание» в его книге «Новая Экономика».

Многочисленные работы появились  в смежных областях. В 1935 году российский физиолог П.К.Анохин издал книгу, в которой было изучено понятие обратной связи («обратная афферентация»). Исследования продолжались, в особенности в области математического моделирования регулирующих процессов, и две ключевые статьи были опубликованы в 1943. Этими работами были «Поведение, цель и телеология» А.Розенблюта (англ.), Норберта Винера и Дж.Бигелоу (англ.); и работа «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У.Мак-Каллока и У.Питтса (англ.).

Окончательно кибернетика как  научная дисциплина была основана на работах Винера, Мак-Каллока и других, таких как У.Р.Эшби и У.Г.Уолтер (англ.).

Уолтер был одним из первых, кто построил автономные роботы в помощь исследованию поведения животных. Вместе с США и Великобританией, важным географическим местоположением ранней кибернетики была Франция.

Весной 1947 года Винер был приглашён  на конгресс по гармоническому анализу, проведённому в Нанси, Франция. Мероприятие  было организовано группой математиков  Николя Бурбаки, где большую роль сыграл математик Ш.Мандельбройт.

 

Стюарт А.Амплеби

В 1970-х новая кибернетика проявилась во многих областях, сначала в биологии. Некоторые биологи под влиянием кибернетических понятий (Матурана и Варела, 1980; Варела, 1979; Атлан, 1979), осознали, что кибернетические метафоры программы, на которых базировалась молекулярная биология, представляли собой концепцию автономии невозможную для живого существа. Следовательно, этим мыслителям пришлось изобрести новую кибернетику, более подходящую для организаций, которые человечество обнаруживает в природе — организации, которые он самостоятельно не изобрёл. Возможность того что эта новая кибернетика могла также составлять социальные формы организации, оставалась объектом дебатов среди теоретиков на самоорганизации в 1980-х.

В экономике в рамках проекта  Киберсин попытались ввести кибернетическую административно-командную экономику в Чили в начале 1970-х. Эксперимент был остановлен в результате путча 1973 года, оборудование было уничтожено.

В 1980-х, в отличие от её предшественницы, новая кибернетика интересуется взаимодействием автономных политических фигур и подгрупп, и практического и рефлексивного сознания предметов, создающих и воспроизводящих структуру политического сообщества. Основное мнение — рассмотрение рекурсивности, или самозависимости политических выступлений, как в отношении выражения политического сознания, так и путями, в которых системы создаются на основе себя.

Geyer и van der Zouwen в 1978 году обсуждали много особенностей появляющейся «новой кибернетики». Одна особенность новой кибернетики — то, что она рассматривает информацию как построенную и восстановленную человеком, взаимодействующим с окружающей средой. Это обеспечивает эпистемологическое основание науки, рассматривая это как зависимое от наблюдателя. Другая особенность новой кибернетики — свой вклад к соединению «микромакро-промежутка». Таким образом, это связывает человека с обществом. Гайер и ван дер Зоувен также отметили, что переход от классической кибернетики к новой кибернетике приводит к переходу от классических проблем к новым проблемам. Эти изменения в размышлении включают, среди других, изменения от акцента на управляемой системе, к управляющей, и фактору, который направляет управляющие решения. И новый акцент на коммуникации между несколькими системами, которые пытаются управлять друг другом.

Недавние усилия в истинном направлении  кибернетики, системы контроля и поведения на стадии становления, а также в таких смежных областях, как теория игр (анализ группового взаимодействия), системы обратной связи в эволюции, и исследование метаматериалов (материалов со свойствами вне ньютоновых свойств их составляющих атомов), привели к возрождению интереса в этой всё более актуальной области.

Сфера кибернетики

Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Системы, не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами изучения кибернетики. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход, кибернетическая система. Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. XX века этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах — с прогрессом электронной вычислительной техники.

Кибернетика является междисциплинарной  наукой. Она возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии. Ей присущ анализ и выявление общих принципов и подходов в процессе научного познания. Наиболее весомыми теориями, объединяемыми кибернетикой, можно назвать следующие:

• Теория передачи сигналов

• Теория управления

• Теория автоматов

• Теория принятия решений

• Синергетика

• Теория алгоритмов

• Распознавание образов

• Теория оптимального управления

Кроме средств анализа, в кибернетике  используются мощные инструменты для синтеза решений, предоставляемые аппаратами математического анализа, линейной алгебры, геометрии выпуклых множеств, теории вероятностей и математической статистики, а также более прикладными областями математики, такими как математическое программирование, эконометрика, информатика и прочие производные дисциплины.

Нейросети

Нейросети – это область ИИ, нашедшее наиболее широкое применение. Нейронная сеть представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов – нейронов. В основу искусственных нейронных сетей положены следующие черты живых нейронных сетей, позволяющие им хорошо справляться с интеллектуальными задачами:

• простой обрабатывающий элемент - нейрон;