Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания
5.2. Перспективные направления искусственного интеллекта
В настоящее время в ИИ можно выделить ряд перспектив-ных направлений, которые в скором времени могут приве-сти к качественным изменениям в технике и технологиях, применяемых человечеством..
Моделирование рассуждений, основанных на прецедентах (CBR) – это один из наиболее перспективных подходов, который может привести к значительному прогрессу в области ИИ, причём прорыва можно ожидать уже в ближайшие несколько лет. Моделирование рассуждений о пространстве – не новая, но быстро развивающаяся сейчас область ИИ, имеющая возрастающее прикладное значение в связи с работами по созданию автономных мобильных устройств, анализу изображений (например, аэрофотоснимков и снимков из космоса), и задачами синтеза текстовых описаний по имеющимся изображениям. С помощью методов машинного обучения и автоматического формирования гипотез можно будет решить ряд полезных практических задач – от обнаружения закономерностей в данных до повышения степени адаптивности и «уровня интеллекта» различных технических устройств.
Подходы, основанные на технологии интеллектуальных агентов, наиболее перспективны при разработке больших программных продуктов, например, средств управления сложными распределёнными системами (к ним относятся, например, телекоммуникационные системы, распределенные производства, системы управления связью, войсками, транспортом, сетями, и т.д., а также распределенный поиск информации в Интернете). Это направление будет развиваться как отдельная научная дисциплина, оказывая решающее технологическое влияние на смежные области.
Большое влияние идей и методов ИИ наблюдается на машинный анализ текстов на естественном языке. Это относится к семантическому анализу и связанному с ним синтаксическому анализу, а также к задачам компьютерного перевода.
Второй канал связи искусственного интеллекта и анализа текстов (АТ) – использование алгоритмов самообучения, с помощью анализа текстов и извлечения из них знаний, в робототехнике;
Третий канал – использование рассуждений на основе прецедентов, а также рассуждений на основе аргументации, для решения задач отсеивания лишней информации (т.е. уменьшения шума) и повышения степени соответствия найденных данных запросам пользователей (т.е. релевантности поиска).
Одно из наиболее важных и перспективных направлений в ИИ – задача автоматического планирования поведения. Область применения таких методов – различные устройства с высокой степенью автономности с целенаправленным поведением, от бытовой техники до беспилотных космических кораблей для исследования глубокого космоса. Это роботы, которые собирают грунт на Марсе и пылесосят квартиры на Земле, компьютеры, обыгрывающие людей в шахматы и самостоятельно паркующие автомобили. Чтобы подобные устройства выполняли задачи лучше человека или вместо него, инженеры и математики наделяют их интеллектом. Но назвать такой искусственный интеллект настоящим в полной мере нельзя. Все существующие на сегодняшний день роботы и программы обладают недостатком – они не могут самостоятельно адаптироваться к окружающему миру, так как это делают все живые существа.
Однако российские ученые, похоже, приблизились к разгадке тайны искусственного разума. Автоматизированная система управления, которую они разработали, может научить роботов этому живому свойству – адаптации. «Мы создали систему управления, которая воспроизводит основные свойства нервных систем, то есть это разумная система управления, это действительно интеллект, – рассказывает А. Жданов, проф., д.ф.–м.н., главный научный сотрудник Института точной механики и вычислительной техники имени С.А. Лебедева РАН. – Пусть она делает пока только простые вещи, но она построена так же, как и нервная система живых организмов». Возьмём лошадь – самое популярное транспортное средство до эпохи массового внедрения автомобилей. Даже сейчас, когда двигатели машин в 200–300 раз сильнее этих животных, люди продолжают пользоваться лошадьми. Почему? Возможно потому, что это одна из немногих живых адаптивных систем, которая сотрудничает с человеком и относится к нему с симпатией. Да, лошадь нужно обучать, воспитывать, но многие действия она совершает абсолютно самостоятельно и добровольно.
«У нас в клубе есть пони один старенький, дети на нем учатся заниматься конным спортом, участвуют в соревнованиях, – говорит Татьяна Кузнецова, инструктор КСК «БИТЦА». – Если даже ребенок забыл маршрут, наш пони обязательно повернет в ту сторону, в которую нужно бежать, и сам эту схему покажет, и отъездит ее без участия ребенка, если он растерялся. Вот они такие бывают умные лошадки».
Но и умные, интеллектуальные автомобили сегодня уже не роскошь, а средство передвижения. Адаптивная подвеска, адаптивный круиз – контроль, GPS-навигатор и т.д.: разработчики делают машины все более комфортными и безопасными. «Уже сегодня автомобиль чувствует манеру вождения водителя – под него подстраиваются коробка передач, двигатель, тормоза, и т.д., чтобы исключить случайности, – отмечает Сергей Стиллавин, автоэксперт, теле- и радиоведущий. – Например, машина понимает, что я за рулем – спокойный водитель, и если я вдруг, случайно, резко нажму на газ, то ничего не произойдёт, потому что машина понимает: мы спокойно едем, и это просто ошибка. Если я буду нажимать на газ плавно, то машина уйдет вперед очень быстро». Таких умных функций в автомобиле может быть и десяток, и сотня, но нужно помнить, что каждая и них – это затратный и долгий труд специалистов по ИИ, интеллектроников, которые должны заранее просчитать и прописать огромное количество математических алгоритмов, отображающих разные ситуации на дороге и действия водителя. Причем успех не гарантирован.
Однако есть альтернативный, менее дорогостоящий и более надежный вариант. При поддержке Департамента науки, промышленной политики и предпринимательства города Москвы, в технопарке «Слава» разрабатываются новые интеллектуальные программы. На практике испытываются действия адаптивной автоматизированной системы управления. Разработчики уверены, что эта система позволит, в ближайшем будущем, тому же автомобилю учиться всему самостоятельно, а в нестандартной ситуации, благодаря искусственному интеллекту, спасти своего водителя.
«Это выживание обеспечивается правильным, грамотным, обоснованным управлением, которое строится на основе тех знаний, которые система уже накопила, – поясняет Александр Жданов. – Чем больше знаний у системы управления, у организма, у мозга, тем удачнее этот мозг управляет организмом, тем он лучше борется с какими-то агрессивными воздействиями окружающей среды, предвидит их и принимает правильные решения, которые обеспечивают его выживание».
Первый прототип создан компанией «Интеллект» совместно с учеными из Института точной механики и вычислительной техники. Этот робот – просто набор проводов, ультразвуковых дальномеров, видеокамер, гироскопа и подвески с шестью колесами. Но как только в базовый вычислитель робота загружают небольшую программу объемом всего в 500 килобайт, происходит технологическое чудо. Он оживает. «Сейчас база знаний системы управления полостью пуста. Можно сказать, что робот только что родился, – сообщает Роман Олесюк – научный сотрудник. – Сейчас он осуществляет пробные движения и будет учиться объезжать препятствия». Робот, словно маленький ребенок, делает пробные шаги и натыкается на препятствие. В его базе знаний пока нет понятий, как этого избежать. Но уже через несколько мгновений, он понимает, что врезаться в стенку неприятно, и в следующий раз, когда он видит этот образ, то старается его объехать. «Этот процесс жизни робота отражен в программе: мы видим, как формируются образы вначале, как затем формируются знания, – рассказывает Александр Жданов. – Мы видим, как он принимает решение, и в результате на глазах этот маленький робот с искусственным интеллектом умнеет, в результате чего он со временем перестаёт натыкаться на препятствия вообще».
Чем такой самоадаптирующийся работ отличается, например, от робота-пылесоса? В пылесосе установлена так называемая детерминированная система управления. При столкновении с препятствием множество разных датчиков тут же дают ему команду – развернуться. Есть даже инфракрасные сенсоры, которые не позволят ему упасть с лестницы. Но адаптироваться к пространству, и в следующий раз не врезаться в стены и не подъезжать к лестницам робот–пылесос не сможет.
«Если у обычного робота заклеить один из датчиков, то система управления работать не будет, – добавляет Роман Олесюк. – Если же у нашего робота вывести из строя один из датчиков, то его система управления сможет адаптироваться к новым условиям, и снова робот будет хорошо работать». Все – как у живого существа. Если человеку закрыть глаза, он со временем привыкнет обходиться без зрения. Для ориентации в пространстве у него останется множество других физиологических сенсоров, а главное для него – наличие памяти.
Как объясняет участник исследований, врач – невролог Кирилл Скоробогатых, адаптивные функции человека зависят от той модальности, к которой приходится адаптироваться. Если мы получаем новую информацию, которую необходимо запомнить, то ключевой структурой для запоминания является гипокамп.
В процессе адаптации память является ключевым феноменом. «У робота тоже есть свой гипокамп: пока не такой большой, как у человека, и не такой развитый, но главную функцию он выполняет. Основным свойством нашей самоадаптирующейся системы управления является самообучение, – рассказывает Роман Олесюк. – Все накопленные ею знания могут быть использованы в следующих поколениях и роботов, и их интеллектуального программного обеспечения. Им не придется учиться заново».
На практике это будет выглядеть так: программист создает специальную адаптивную систему для вертолета, затем ее некоторое время, словно курсанта в летном училище, обучают азам пилотирования, сначала в лаборатории, затем на полигоне. После того, как программа «наберется опыта», ее загружают в бортовой компьютер настоящего летательного аппарата, и системе останется лишь адаптироваться к реальному пилоту и его стилю управления. Такая работа уже ведется в компании, участвующей в научном проекте. «Программа позволяет в автоматическом режиме управлять воздушными судами, – сообщает Юрий Мазур, руководитель группы научных разработок компании BLASKOR. – Алгоритм позволяет управлять судном с изменяющейся массой, и удерживать высоту при этом». В ходе испытания видно, что геликоптер, с установленной адаптивной системой управления, без помощи оператора, самостоятельно выравнивает свое вертикальное положение. На привыкание к привязанному на опоры грузу уходит всего 15 секунд. Если система будет установлена на воздушных судах, то это позволит значительно сократить нагрузку на пилотов.
Почему профессор А. Жданов, создатель теории и разработчик этой адаптивной системы, считает ее интеллектуальной, разумной? Ведь любой выпускник физико-математического факультета может доходчиво объяснить, почему создание искусственного разума на современном этапе развития техники невозможно. Однако Жданову удалось обойти этот технологический барьер. Он вовсе не стремился скопировать человеческий мозг, так как это пока действительно невозможно. Он просто вложил в свой алгоритм аппарат эмоций. «Природа заложила в каждый живой организм стремление к получению положительных эмоций. Точно так же поступили и мы, заложив в нашу программу стремление робота к получению положительных оценок. Это является как бы критерием для выбора действий при принятии решений».
Создание искусственного разума ставит перед человечеством много вопросов: технических, философских и даже законодательных. Нам уже в ближайшие годы нужно будет разработать хартию об использовании искусственного интеллекта. В основу нужно положить три известных принципа Айзека Азимова: робот не может причинить вред человеку, робот обязан слушаться человека и его защищать.
Однако профессор Жданов в подобных ограничениях смысла не видит. Ведь человек не ставил лошадь или собаку в такие жесткие рамки, а просто приручил их. Если мы создаем искусственный организм, то мы должны сделать так, чтобы ему было приятно делать то, что полезно для нас – копать тоннель или траншею в земле, чтобы он испытывал от этого удовольствие, одновременно принося пользу нам. Совершенно не исключено, что мы тоже решаем чьи–то задачи, думая, что живем, как нам хочется.
Совсем скоро роботы избавят людей от тяжелого труда, сделают нашу жизнь безопасной и комфортной. Вопрос только в том, какими они будут – напичканные множеством разных и сложных программ, или всего с одной, создающей искусственный разум? Какая система победит в этой схватке технологий – детерменированная или адаптивная? Будущее покажет.