3.Каграманова М.С. "Р.Луллий и тест Тьюринга"

Исторический очерк

Человек - это самый сложный из доступных для нашего восприятия объект, а способность мышления - его главное свойство - атрибут. Искусственный интеллект - наука, поставившая своей целью изучение и моделирование атрибута человека. Какова природа мышления? Какие процессы происходят в нашем организме, когда мы думаем, чувствуем, видим, понимаем? Возможно ли в принципе понять, как работает наш мозг, и заставить мыслить неживую природу? На протяжении тысячелетий человек задавался этими вопросами, но до сих пор мы не можем на них ответить с полной определенностью.

История попыток создания искусственного подобия человеческого разума насчитывает более 700 лет. Первую зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующей человеческий разум, связывают с именем испанского рыцаря, поэта, философа, богослова, алхимика, изобретателя Раймунда Луллия. В возрасте 80 лет он был насмерть забит камнями. Это случилось при неудачной попытке чтения лекций по искусственному интеллекту.

Луллий родился в 1235 и умер в 1315 г. В его времена ученые были заняты поиском неких универсальных понятий и истин, которые, будучи связанными между собой, давали бы общую картину мироздания, а значит, и ответы на все интересующие человечество вопросы. Это был век философов-мудрецов, астрологов и алхимиков, занятых поисками философского камня.

Развивая традиции ученых своего времени, Луллий сконструировал машину, состоявшую из системы кругов, имевших возможность вращаться. Каждый круг был поделен, на секторы, окрашенные в разные цвета и помеченные латинскими буквами. Круги соединялись друг с другом, и, приводя их во вращение, можно было получить различные сочетания символов и цветов - так называемую формулу истины.

Машины Луллия могли работать в различных предметных областях и давать ответы на всевозможные вопросы, составлять гороскопы, ставить диагнозы болезней, делать прогнозы на урожай. В наиболее позднем варианте машина Луллия состояла из 14 кругов, размеченных буквами и раскрашенных в различные цвета, которые символизировали различные понятия, элементы, стихии, субъекты и объекты знания. Круги приводились в движение системой рычагов. Поворачиваясь, они могли образовывать около 18 квадриллионов (18 o 1015) разнообразных сочетаний буквенных и цветовых "истин". Запросы в машину вводились с помощью поворота внутреннего круга, на котором было начертано девять вариантов вопросов: Что? Почему? Из чего? Сколько? Каким образом? Где? Когда? Какое? Которое из двух?

Выражаясь современным языком, машина Луллия, по существу, представляла собой механическую экспертную систему, наделенную базой знаний, устройствами ввода и вывода, естественным языком общения. Свести к логическим операциям если не все знания о мире, то хотя бы часть из них, а затем поручить не человеческому мозгу, а механическому устройству процедуру вывода "формул знания", следующих из накопленной базы знаний, - эта идея искусственного интеллекта, впервые высказанная и реализованная средневековым рыцарем Раймундом Луллием, прожила семь веков и достигла в наши дни своего расцвета и триумфа.

В 40-х годах XX в. с появлением электронно-вычислительных машин искусственный интеллект обрел второе рождение. Произошло выделение искусственного интеллекта в самостоятельное научное направление. Сам термин "искусственный интеллект" (artifical intelligence) был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете (США).

С тех пор история искусственного интеллекта представляла собой постоянные споры и метания между двумя крайностями - оптимизмом и пессимизмом. Интересны знаменитые предсказания американского экономиста и социолога, исследователя в области теории управления, моделирования социальных процессов Г. Саймона, сделанные в 1957 г. Приведем некоторые из них:

· в ближайшее десятилетие ЭВМ завоюет титул чемпиона мира по шахматам;

· в пределах десяти лет ЭВМ откроет и сумеет доказать важную новую математическую теорему;

· в десятилетний срок большинство теорий в области психологии примет вид программ для вычислительной машины.

Сейчас, спустя почти полвека, мы видим, что предсказания Саймона постепенно сбываются, что он ошибался только в сроках. Мы также можем отметить, что эйфория вокруг молодой кибернетики имела как положительные, так и отрицательные последствия. С одной стороны, она стимулировала интерес общественности к новому научному направлению, выразившийся в выделении крупных грантов правительством США. С другой стороны, кибернетика стала объектом весьма резкой критики более "трезво мыслящих" ученых. Мы также знаем, к каким тяжелым последствиям привела эта критика, в СССР, когда за решение проблем научных дискуссий взялся государственный репрессивный аппарат.

Вскоре после признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло его разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". Первое из этих направлений иногда называют низкоуровневым, или восходящим, а второе - высокоуровневым, или нисходящим.

Основную идею нейрокибернетики можно сформулировать следующим образом. Единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому любое мыслящее устройство должно быть обязательно выполнено по образу и подобию человеческого мозга, воспроизводить его структуру, его принцип действия. Таким образом, нейрокибернетика занимается аппаратным моделированием структуры мозга и его деятельности.

Как известно, мозг человека состоит из большого количества взаимосвязанных нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетиков сосредоточены на разработке элементов, подобных нейронам, и объединении этих элементов в системы - нейросети и нейрокомпьютеры. Первые нейросети и нейрокомпьютеры были предложены и созданы американскими учеными В. Мак-Каллоком, В.Питтсом и Ф. Розенблаттом в конце 1950-х годов. Это были устройства, моделирующие человеческий глаз и его взаимодействие с мозгом. Устройства умели распознавать буквы алфавита, однако были чувствительны к их написанию.

Сегодня нейрокомпьютерные и нейросетевые технологии являются одним из наиболее перспективных и быстро развивающихся разделов искусственного интеллекта. Крупных успехов в этой области добились японские исследователи. Ими создан компьютер VI поколения - нейрокомпьютер, моделирующий структуру мозга и имеющий обширную базу знаний. Значительных успехов в этой области добились российские ученые. Отечественные нейрокомпьютеры уже давно применяются для управления сложными техническими объектами военного назначения.

В отличие от нейрокибернетики кибернетика "черного ящика" не придает значения принципу действия мыслящего устройства. Главное, чтобы оно адекватно моделировало его функциональную деятельность. Это направление искусственного интеллекта ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач с использованием существующих компьютеров независимо от их аппаратной базы.

Поставив перед собой задачу моделирования функций мозга, ученые столкнулись с серьезной проблемой. Оказалось, что несмотря на многовековую историю исследований ни одна из существующих наук (философия, психология, лингвистика и др.) не смогла предложить сколько-нибудь конкретный алгоритм человеческого мышления. Поэтому кибернетикам пришлось создавать собственные модели мышления.

В конце 50-х гг. XX в. появилась модель лабиринтного поиска. Согласно этому подходу решение интеллектуальной задачи выполнялось путем перебора огромного количества вариантов, который представлялся в виде движения по лабиринту. Создание таких алгоритмов, по словам их критиков, было не более разумно, чем попытки заново написать все книги, хранящиеся в Британском музее, посадив за пишущие машинки обезьян и надеясь, что обезьяны рано или поздно чисто случайно сумеют напечатать осмысленное слово, фразу или страницу. В настоящее время модель лабиринтного поиска признается тупиковой и имеет ограниченное использование в игровых компьютерных программах.

В начале 1960-х гг. началась эпоха эвристического программирования. Как писал автор этого термина американский математик Пойа, цель эвристики - исследовать методы и правила, как делать открытия и изобретения. Это очень сложная проблема. Дело в том, что Архимед, выпрыгнувший из ванны с криком "Эврика!", не объяснил, каким образом он догадался, что тело, погруженное в жидкость, теряет в своем весе ровно столько, сколько весит вытесненный им объем воды. Ньютон открыл закон всемирного тяготения, наблюдая за падением яблока. Менделеев пришел к принципу построения периодической таблицы во сне. Поэтов и музыкантов вдохновляют к творческим поискам возвышенные чувства, разобраться в которых в принципе не возможно.

Чтобы понять механизмы творческого мышления, авторы эвристического подхода провели эксперимент. Была отобрана группа студентов, не знакомых с математической логикой. Каждый студент должен был доказать самостоятельно одну или несколько теорем из учебника, не заглядывая в него. При этом ему вменялось в обязанность рассуждать вслух, делать любые записи, прекращать работу, если становилось ясно, что выбран неверный путь, и начинать все сначала.

Обработав магнитофонные записи, выкладки, черновики студентов, программисты нашли эвристики - способы, которыми пользовались студенты, доказывая теоремы. А затем с помощью этих эвристик была составлена программа, известная под названием "Логик-теоретик", которую принято считать родоначальницей эвристического программирования. И эта программа доказала все теоремы, какие были в учебнике, и сформулировала дополнительно те, которых не хватало до полной логической завершенности курса.

Наряду с указанными выше двумя подходами к проблеме моделирования мышления и создания искусственного интеллекта существует третий, названный эволюционным программированием (моделировани