Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи - [4]
Интеллектуальная компьютерная система удовлетворяет отчасти субъективным требованиям: так, она должна иметь возможность обучаться, уметь оптимизировать математические функции со множеством параметров (измерений) на огромном интервале (области определения) или планировать использование огромного объема ресурсов с учетом ограничений.
Подобно остальным областям науки и техники, со временем в искусственном интеллекте возникли специализированные дисциплины и были выделены пять больших разделов.
1. Поиск.
2. Обучение.
3. Планирование.
4. Автоматические рассуждения.
5. Обработка естественного языка.
В разных областях искусственного интеллекта применяются порой одни и те же технологии и алгоритмы. Расскажем о каждом из разделов подробно.
* * *
МОЖНО ЛИ СЫМИТИРОВАТЬ ИНТЕЛЛЕКТ? ШАХМАТЫ, КАСПАРОВ И DEEP ВLUЕ
Шахматы — классическая комбинаторная задача, для решения которой с самого момента создания информатики безуспешно предпринимались попытки применить интеллектуальные методы, позволившие бы компьютеру одержать победу над игроками-людьми. Почему же нельзя сымитировать интеллект в такой игре, как шахматы? Представьте, что мы ввели в компьютер правила игры и он построил множество всех возможных ходов. Далее мы можем последовательно определить оптимальный ход в каждой возможной позиции. Число возможных ходов имеет порядок 10123, и это больше, чем количество всех электронов во Вселенной! Следовательно, только для хранения результатов объем памяти компьютера должен превышать Вселенную! Как видите, в примере с шахматами, в отличие от «китайской комнаты», сымитировать интеллект при помощи перечня всех возможных ходов абсолютно невозможно.
Наибольшую известность среди всех шахматных компьютеров приобрел компьютер Deep Blue и его противостояние с Гарри Каспаровым. Суперкомпьютер Deep Blue, запрограммированный для игры в шахматы, в 1996 году впервые в истории обыграл чемпиона мира. Вначале в шести партиях победу одержал Каспаров со счетом 4:2. Чемпиону противостояла машина, способная анализировать 100 миллионов ходов в секунду. Затем против Каспарова выступила вторая версия компьютера, Deeper Blue, способная анализировать уже 200 миллионов ходов в секунду. На этот раз победу одержал компьютер, однако Каспаров был уверен, что в определенный момент машине все же помог человек. Ситуация выглядела так: Каспаров пожертвовал пешку, чтобы затем начать контратаку. Компьютер не мог обнаружить эту ловушку, так как его расчеты распространялись на ограниченное число ходов вперед и он не мог увидеть зарождающуюся контратаку Каспарова.
Однако машина не поддалась на эту уловку, что вызвало у шахматиста подозрения. После завершения партии он попросил обнародовать протоколы операций, выполненных компьютером. Компания IBM ответила согласием, однако в конечном итоге протоколы так и не были представлены публике.
Созданный компанией IBM суперкомпьютер Deep Blue, одержавший победу над чемпионом мира по шахматам.
Под поиском здесь понимается поиск оптимального решения определенной задачи.
После определения задачи с помощью математической функции речь пойдет об оптимизации функций, то есть о поиске входных параметров, при которых результирующее значение будет оптимальным. Для решения некоторых задач требуется оптимизировать несколько функций одновременно, при этом определить эти функции и ограничить их значения непросто. Для автоматической системы оптимизация функций представляет сложную задачу, особенно если функция не задана аналитически и ее примерный вид можно определить лишь на основе нескольких множеств значений. Часто бывает, что рассматриваемая функция имеет несколько сотен параметров, либо вычисление множеств ее значений очень трудоемко, либо множества ее значений содержат шум, то есть в определенных точках пространства являются неточными.
В подобных сложных сценариях используется искусственный интеллект. Человек способен решать сложные многомерные математические функции благодаря интуиции — классическим примером служат функции подобия. Представьте, что вам знакомы более 500 человек. Если вы увидите фотографию какого-то человека, то мгновенно сможете сказать, знаком ли он вам, и даже назвать его имя. Эта с виду простая операция решается путем оптимизации функции, описывающей разницу между лицами, которые вы помните, и изображенным на фотографии. Каждое лицо описывается тысячами параметров: цвет глаз, соотношение размеров рта и носа, наличие веснушек и так далее. Наш мозг способен определять все эти характеристики и сравнивать их с характеристиками всех знакомых нам людей. Мозг оценивает параметры лица на фотографии, сравнивает их с параметрами лиц всех знакомых людей и определяет, для какого человека различие между этими параметрами будет наименьшим. Также мозг определяет, когда различие между параметрами настолько мало, что можно сказать: на фотографии изображен один из знакомых людей. И все эти операции мозг выполняет менее чем за секунду. Однако для компьютера распознавание лиц — крайне сложная операция, и ему для решения этой же задачи потребуется несколько минут.
