Десять «горячих точек» в исследованиях по искусственному интеллекту: читать книгу онлайн полностью и бесплатно

Как самостоятельное научное направление искусственный интеллект (ИИ) существует чуть более четверти века. За это время отношение общества к специалистам, занимающимся подобными исследованиями, претерпело эволюцию от скепсиса к уважению. В передовых странах работы в области интеллектуальных систем поддерживаются на всех уровнях общества. Бытует устойчивое мнение, что именно эти исследования будут определять характер того информационного общества, которое уже приходит на смену индустриальной цивилизации, достигшей своей высшей точки расцвета в XX-м веке.

За прошедшие годы становления ИИ как особой научной дисциплины сформировались ее концептуальные модели, накопились специфические, принадлежащие только ей методы и приемы, устоялись некоторые фундаментальные парадигмы. Искусственный интеллект стал вполне респектабельной наукой, ничуть не менее почетной и нужной, чем физика или биология.

У специалистов старшего поколения, стоявших у колыбели зарождения новой сферы исследований, складывается убеждение, что период бурного развития кончился и теперь наступает эра вполне академических, спокойных и целенаправленных исследований, рассчитанных на длительный период.

Поэтому было бы весьма любопытно попытаться увидеть те основные направления исследований в ИИ, те «горячие точки», в которых будут сосредоточены основные усилия специалистов в конце уходящего века и начале нового тысячелетия. Анализ состояний текущих исследований позволяет выдвинуть предположение о наличии десяти таких «горячих точек». Именно они и будут ниже вынесены на обсуждение.

1. Переход к аргументации

В начальный период развития ИИ идея применения механизмов логического вывода в аксиоматических (или квазиаксиоматических, использующих в качестве аксиом определенные законы данной предметной области) системах занимала доминирующие положение. Предполагалось, что все или почти все задачи, претендующие на интеллектуальность, можно решать путем построения некоторого вывода. Такая парадигма породила многочисленные работы в области автоматического доказательства теорем, разработки языков представления знаний логического типа, в частности, хорошо известного языка Пролог. Значительные усилия были затрачены на создание методов вывода в исчислении предикатов, которое различным образом модифицировалось, чтобы адаптировать его для нужд искусственного интеллекта.

Классический подход в ИИ, реализующийся под явным давлением логических моделей в представлении знаний, породил экспертные системы, основанные на продукционных правилах, теорию реляционных баз данных, теорию решателей и планировщиков. Несомненным преимуществом, связанным с увлечением логическим выводом, было привлечение в сферу исследований области ИИ логиков, принесших в эту молодую науку свои представления о строгости и точности постановок задач и формулировок результатов.

Но уже к середине 70-х годов постепенно выясняется, что классических логических моделей и схем вывода явно не хватает для того, чтобы строить достаточно богатые и практически значимые интеллектуальные системы. Искусственный интеллект явно вырос из «логических штанишек». Принципы, опирающиеся на классическое понимание формальной системы дедуктивного вывода, стали слишком узкими для решения задач ИИ. Возникло нечто вроде кризиса в физике, ярко проявившегося в начале XX-го века. В чем же состояла основная проблема?

Логический подход в его классической форме требовал для каждой предметной области, для которой применялись методы ИИ, наличия полного перечня исходных положений, которые можно было бы считать аксиомами этой предметной области. Их существование (сюда естественно включаются и априорно задаваемые правила вывода) обеспечивало замкнутость используемых моделей, позволяло ставить и решать круг проблем, связанных с полнотой, результативностью и непротиворечивостью используемых моделей и процедур.

Однако различные приложения, к которым стремился искусственный интеллект, оправдывая свою практическую значимость, в подавляющем большинстве случаев не давали возможностей построения аксиоматических систем. Знания о предметных областях, как правило, были неполными, неточными и лишь правдоподобными, что приводило к эффектам немонотонности процессов получения результатов, возникновению фальсификаторов ранее полученных утверждений, быстрому снижению достоверности утверждений, получаемых в результате последовательного (даже при так называемых параллельных модификациях) процесса логического вывода.

Так возникла проблема замены формальной системы с присущими ей процедурами дедуктивного вывода иной, столь же мощной моделью, где отражались бы основные особенности поиска решения в плохо определенных предметных областях, которые описываются как открытые системы с обновляемыми знаниями об их строении и функционировании.

С конца 70-х годов XX-го века старая парадигма, опирающаяся на идею строгого логического вывода, начинает постепенно сменяться новой парадигмой, провозглашающей, что основной операцией при поиске решения должна быть правдоподобная аргументация. Работа с аргументами «за» и «против», снабженных соответствующими весами, приводит к аддитивным процедурам с этими весами (в противовес мультипликативным процедурам вычисления обобщенных весов при правдоподобном выводе). Это обстоятельство оказалось решающим для перехода к аргументации в интеллектуальных системах.

Однако, в отличие от завершенной структуры логического вывода, до сих пор не существует столь же стройной, научно разработанной теории правдоподобной аргументации. Эффекты, связанные с появлением парадоксов при немонотонных рассуждениях, показывают, что переход к более богатой по сравнению с моделью логического вывода модели правдоподобной аргументации неизбежно приводит к большому количеству новых проблем, связанных с обоснованием подобной модели и изучением ее особенностей. Предполагается, что в ближайшие десятилетия усилия многих специалистов сосредоточатся именно в этой области исследований.

2. Проблема оправдания

При заполнении памяти интеллектуальных систем знаниями, полученными от экспертов, хорошо знающих данную предметную область и способы решения возникающих в ней задач, инженеры по знаниям столкнулись с одной весьма любопытной особенностью. При объединении баз знаний, сформированных различными экспертами, каждая из которых в отдельности довольно успешно решала тестовые задачи, возникала противоречивая база знаний. Если это были базы, в которых знания фиксировались в виде продукционных правил, то возникали правила с одинаковыми левыми частями и противоречащими друг другу правыми частями, а если в качестве модели представления знаний использовались фреймы, то отмечалось несовпадение фреймов-прототипов или возникали конкурирующие значения в слотах.

Как скоро стало очевидным, явление это объяснилось тем, что эксперты погружали свои профессиональные знания в некоторые концептуальные модели предметных областей, которые могли не совпадать у разных экспертов. Если, например, речь шла об извлечении знаний из области онкологических заболеваний, то в качестве таких различных моделей могли выступать вирусная или генетическая модель порождения злокачественных опухолей. Если же речь шла о добыче нефти и поиске наиболее перспективных мест для ее разведки, то альтернативными концептуальными моделями оказывались модели органического и неорганического происхождения нефти. Приверженцы той или иной концептуальной модели сознательно (а иногда подсознательно) отбирали только те знания, которые согласовывались с принятой концептуальной моделью, отвергая те знания, которые ей противоречили (или, преуменьшая их вес правдоподобия). Другими словами, использовался своеобразный механизм «психологической защиты» от знаний, разрушающих принятую концептуальную модель, которая оправдывалась принятой системой знаний.

Ясно, что механизмы оправдания, связанные с искажением весов правдоподобия, накопленных в данной предметной области знаний (включая и отторжение некоторых знаний), нужно изучать и учитывать при заполнении баз знаний и их объединении. Но как это делать? Вопрос остается открытым и сейчас. В ближайшее десятилетие на него надо найти конструктивный ответ, иначе интеллектуальные системы в своем развитии не сделают следующего важного шага.

3. Порождение объяснений.

Различие в механизмах поиска решений у человека, специалиста по решению определенного класса задач и у интеллектуальной системы приводит к появлению эффекта непонимания. Видя окончательный результат деятельности интеллектуальной системы, специалист не может оценить степень его достоверности (даже если система одновременно с решением выдает вычисленную ею такую оценку). Процесс «верить – не верить» не может привести к какому-либо разумному результату, если нет какой-то дополнительной информации. Эта информация, начиная с первого поколения экспертных систем, выдается специалисту по его требованию в виде объяснения.

Объяснение (более точно было бы говорить об обосновании, но термин «объяснение» прочно прижился в искусственном интеллекте) может быть различным. Наиболее распространены как-объяснения и почему-объяснения. При как-объяснении система выдает пользователю информацию о процедуре получения решения, например, выдает ему всю трассу движения по дереву вывода. При почему-объяснении система включает в текст объяснения те основания, которые были использованы ею в процессе поиска решения. Другие типы объяснений (что-объяснения, зачем-объяснения и т.п.) пока в интеллектуальных системах практически не используются.

Проблема объяснения связана с решением задачи о том, как его построить. В начальный период развития экспертных систем объяснение порождалось жесткими процедурами, связанными с наличием априорно заданного сценария объяснения, заполняемого конкретными сведениями в процессе поиска решения. Такой подход в какой-то мере годится для как-объяснений и несколько хуже подходит для почему-объяснений. Но он совершенно непригоден при необходимости порождения объяснений иных типов.

Ясно, что проблема генерации объяснений связана с наличием в памяти интеллектуальной системы концептуальных моделей предметных областей и энциклопедических знаний об особенностях этих областей. Для порождения объяснений нужны базы знаний энциклопедического типа.

Энциклопедические базы знаний отличны по своей структуре и назначению от проблемно-ориентированных баз знаний, применяемых в современных экспертных и других интеллектуальных системах. Организация знаний в энциклопедических базах, механизмы порождения текстов по запросам к ним требуют решения ряда проблем, относящихся к форме представления знаний в таких базах и принципам построения системы отношений на хранимых в них знаниях.

С середины 80-х годов начали выполняться первые проекты, связанные с созданием энциклопедических баз знаний и развитием их теории. Без накопления новых результатов в этом направлении процесс совершенствования интеллектуальных систем и снятия барьера непонимания между ними и пользователями-людьми будет вряд ли возможным.

4. Поиск релевантных знаний.

Базы знаний в интеллектуальных системах используются в самых различных процедурах, связанных с вводом знаний, преобразованием и использованием их для поиска решений. Все эти процедуры требуют наличия механизмов, которые позволяли бы по тексту запроса к базе знаний найти в базе именно те знания, которые понадобятся для получения ответа.

В отличие от баз данных, для которых механизмы поиска ответов на запросы достаточно хорошо изучены (хотя и тут еще имеется немало нерешенных задач, являющихся для специалистов «твердыми орешками»), соответствующие проблемы для баз знаний пока еще далеки от каких-либо эффективных решений. Известно, что основным механизмом реализации процедур поиска в базах знаний служит поиск по образцу, являющийся своеобразным видом ассоциативного поиска.

Процедуры поиска по образцу имеют высокую сложность с экспоненциальной оценкой. Но с этим приходится мириться, так как пока не найдено какой-либо иной универсальной процедуры, позволяющей отыскивать нужные знания. Но основной проблемой остается поиск ответа на вопрос: «Как сформировать образец по тексту поступившего запроса?».

Сложность этой проблемы можно проиллюстрировать на следующем (весьма простом) примере. Пусть в систему введен текст: «Петя залез на стул, открыл дверцу заветного шкафа, достал конфеты и быстро, торопясь, съел несколько штук. …Вечером мать, доставая конфеты для чая, посмотрела на Петю и сказала: „Странно. Конфет стало меньше“. Петя густо покраснел».

Предположим, что интеллектуальная система должна ответить на вопрос: «Почему Петя покраснел?» На основании какой информации она сможет это сделать? Как мы сами отвечаем на подобные вопросы?