Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - [8]

Кроме того, исследуя максимально сложные случаи, можно определить и предельные возможности современных АСОИ, выявить основные научные проблемы и приступить к их целенаправленному решению. Насколько нам известно, наиболее сложными считаются следующие условия для системы управления:

1) сложный, большой, разнообразный, изменяющийся и развивающийся объект управления, когда принципиально нельзя сделать его полную информационную модель;

2) объективное наличие и сильное влияние фактора случайности событий, их непредсказуемости;

3) агрессивная внешняя среда с частыми, неожиданными и очень быстрыми изменениями (нельзя применять только статистические модели);

4) ограниченные внешние и внутренние ресурсы, которых заведомо не хватает для всех, что и порождает конфликты и конкуренцию;

5) наличие не менее интеллектуальных и не менее сильных объектов-противников или конкурентов (обман и комбинации);

6) проблемы со своевременностью получения и передачи сигналов управления: длительные задержки при передаче сигналов управления и получения сигналов с датчиков (в пределе – счет идет на секунды);

7) проблемы с полнотой требуемых исходных данных (не все данные в наличии, более того, реально все данные невозможно получить никогда);

8) проблемы с достоверностью получаемых исходных данных, т.е. неправильные или ошибочные данные по разным причинам;

9) важность и сложность принимаемых решений ("ценою в жизнь").

Возможно, это еще не все условия, и данная проблема требует отдельного изучения. Важно, что в таких случаях принципиально нельзя создать идеальную систему управления (не хватает либо ресурсов, либо времени, либо чего-то еще). Как правило, существует несколько вариантов создания таких систем управления, из которых надо выбрать оптимальный. Принципиально, что на выходе получают квазиоптимальную систему, а так как внешняя среда и противники постоянно изменяются, то и эта система должна быть открытой и эволюционной. Важно еще и то, что, когда некие действия уже начались, у менеджеров не будет времени на раздумывания и создание новых планов действий, а остается только выбрать какой-то один заранее разработанный план и реализовывать его, осознавая всю ответственность и, возможно, немного модернизируя и уточняя его.

Отметим, что для таких сверхсложных систем существующие традиционные базы данных и простейшие экспертные системы не могут быть адекватными. Именно для таких максимально сложных случаев и разрабатывались новые перспективные миварные базы данных и правил и миварное информационное пространство [46-126, 303, 354-355, 503-504]. Миварные базы данных и правил разработаны именно для познающе-диагностических систем реального времени. Отметим, что в миварном информационном пространстве возможно одновременное моделирование в реальном времени нескольких информационных моделей, сопоставление их результатов и разработка различных прогнозов. Это вполне соответствует современным направлениям: сервисно-ориентированные архитектуры, "облачные" вычисления, многоагентные системы – хотя все это разрабатывалось в миварах независимо и параллельно.

1.5. Обзор технологий ИИ и сравнение с миварным подходом

За основу описания области ИИ мы взяли книгу Джорджа Люгера [264], которая была написана в 2001 году и фактически обобщает итоги 20 века в области ИИ. Конечно же, мы учитывали и более современный материал, который излагался в статьях, докладах, книгах и отражен в списке литературы. Тем не менее, основные выводы и положения работы Люгера не утратили своей актуальности, а следовательно, можно сравнивать миварный подход с достижениями в области ИИ.

Итак, основной целью своей работы Дж. Люгер считал "… объединение разрозненных областей искусственного интеллекта с помощью детального описания его теоретических основ …" [264, стр. 20]. Для адекватности изложения материала будем приводить достаточно подробные цитаты, особенно в тех случаях, когда мы согласны с автором. Постараемся собрать таким образом общую аксиоматику в области ИИ, а затем сравнивать ее с миварными технологиями. "Интеллект – это сложная область знаний, которую невозможно описать с помощью какой-то одной теории. Ученые строят целую иерархию теорий, характеризующие его на разных уровнях абстракции" [264, стр. 20]. Там же выделены три уровня:

1) на самом низком уровне находятся нейронные сети, генетические алгоритмы и другие формы эволюционирующих вычислений, позволяющие понять процессы адаптации, восприятия, воплощения и взаимодействия с физическим миром, лежащим в основе любой формы интеллектуальной деятельности;

2) на втором уровне лежат более строгие шаблоны логического вывода, а ученые изучают схемы дедукции, абдукции, индукции, поддержки истинности и другие бесчисленные модели и принципы рассуждений;

3) на третьем уровне абстракции разработчики экспертных систем, интеллектуальных агентов, систем понимания естественного языка пытаются определить роль социальных процессов в создании, передаче и подкреплении знаний.

Отметим, что в наших работах предложено примерно такое же выделение уровней исследований в области ИИ, но с добавлением на третьем уровне проблем исследования искусственной личности, сознания и т.п.