Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Программирование роботов

Еще одна очень важная область, в которой используется искусственная жизнь и сложные адаптивные системы в целом, это программирование роботов. Постепенно широкому потребителю становятся доступными домашние роботы, способные пылесосить, протирать пол и даже определять вторжение посторонних в квартиру.

Такие роботы обычно мобильны, однако их перемещениями и действиями должна руководить интеллектуальная система. Рассмотрим роботов-пылесосов и покажем, как они соответствуют определению сложных адаптивных систем.

Робот-пылесос — один из самых известных домашних роботов.

— Агрегирование. Разумеется, эти роботы представляют собой агрегированные системы, так как содержат мотор, датчики присутствия, пылесос, устройство обработки данных, определяющее, в каком направлении должен двигаться робот, и так далее.

— Нанесение меток. Эти роботы могут присваивать метки различным элементам среды и взаимодействовать с ними. К примеру, если робот определяет, что некоторая область грязнее обычного, он помечает ее соответствующей меткой и прилагает больше усилий для ее уборки. Пользователь также может отметить зону, в которую робот не должен заходить, и он будет избегать этой зоны.

— Нелинейность. Поведение робота очевидно нелинейно, так как его части в совокупности способны решать намного более важные задачи, чем по отдельности. Мотор, колеса, пылесос и другие элементы робота независимо друг от друга не смогут провести уборку в доме без вмешательства человека, а когда все эти элементы объединены в сложную адаптивную систему, они способны убрать пыль самостоятельно.

— Потоки. Сам робот представляет собой сложную систему управления потоками информации, поступающей из внешней среды. Робот содержит ряд датчиков, которые фиксируют информацию о среде и указывают, что робот находится в особенно загрязненной области или перед ним располагается стена. Вся эта информация поступает в центральный процессор, который анализирует ее и отправляет сигналы различным деталям робота. Детали робота исполняют инструкции, изменяющие исходную среду, из которой изначально поступают сигналы. Если робот обнаруживает загрязненный участок, его процессор повышает мощность всасывания, а если робот сталкивается с препятствием, то процессор может дать указание совершить разворот.

— Разнообразие. Если робот наталкивается на препятствие, то ищет способы обойти его. Разнообразие заключается в том, что робот обходит препятствия по-разному — он постоянно чередует способы обхода, чтобы снизить вероятность попадания в бесконечный цикл.

— Внутренние модели. Робот содержит ряд неявных внутренних моделей: в начале работы он движется случайным образом, а по мере знакомства с территорией сосредотачивает внимание на особо пыльных участках.

— Строительные блоки. Роботы-пылесосы в своих внутренних моделях используют строительные блоки. К примеру, если робот сталкивается со стеной, он пытается обойти препятствие, затем понимает, что обойти стену нельзя, и применяет иную стратегию. Робот-пылесос не обучен адаптировать подобное поведение ко всем возможным типам стен или препятствий, напоминающих стены, он использует строительный блок под названием «стена» и при столкновении с ним следует определенной стратегии.

Эпилог

Предсказывать очень трудно. Особенно будущее.

Нильс Бор

Дочитав книгу до конца, читатель должен был получить некоторое представление о том, что является реальностью, а что — вымыслом в научно-фантастических рассказах, романах и фильмах, в которых часто изображаются мыслящие человекоподобные машины.

Сегодня искусственный интеллект представляет собой не более чем набор передовых средств, позволяющих быстро находить приближенные решения сложных задач на основе накопленного опыта, подобно тому, как это делает человек. Иногда подобные алгоритмы, которые стали доступны нам благодаря современной науке и технике, не чужды инновационного подхода и творчества. Однако машины, которые можно спутать с человеком, появятся еще не скоро, даже в тех областях, где исследователям удалось добиться наибольших успехов. И все же каждый день мы, сами того не осознавая, взаимодействуем с различными системами и устройствами, реализующими интеллектуальные алгоритмы, — это и системы управления европейскими поездами, и системы очистки сточных вод в большинстве крупных городов, и системы перевозок миллионов тонн грузов по планете.

Искусственный интеллект постепенно вошел в нашу жизнь. Рано или поздно настанет день, когда появятся машины, обладающие тем же уровнем креативности, ощущений и эмоционального интеллекта, что и человек. В день, когда это произойдет, мы поймем, что мы не одиноки.

Приложение. Разговор с «Элизой»

В первой главе мы уже привели короткий разговор с «Элизой» — «автоматическим психологом», созданным Джозефом Вейценбаумом. В этом приложении я приведу запись еще одного реального разговора, на этот раз более продолжительного, чтобы читатель смог оценить поведение программы в чуть более широком контексте.

Разумеется, все изложенные мной доводы абсолютно вымышленны и приведены в иллюстративных целях.

Элиза: Привет. Как дела? Расскажи о своей проблеме.

Игнаси Белда: У меня стресс.

Элиза: Как давно у тебя стресс?

Игнаси Белда: С тех пор, как мой редактор сказал, что я должен быстрее работать над книгой.

Элиза: А почему редактор требует, чтобы ты быстрее работал над книгой?

Игнаси Белда: Потому что он хочет, чтобы я закончил книгу до января.

Элиза: Это настоящая причина?

Игнаси Белда: Мне кажется, на редактора тоже оказывается давление.

Элиза: Можешь объяснить подробнее?

Игнаси Белда: Он сказал, что ему нужно достаточно книг для срочной публикации.

Элиза: И это объясняет, почему он хочет, чтобы ты быстрее работал над книгой?

Игнаси Белда: А что думаешь ты?

Элиза: Почему ты меня об этом спрашиваешь?

Игнаси Белда: Потому что это очевидно.

Элиза: А какие еще причины приходят тебе в голову?

Игнаси Белда: Мне кажется, что другие авторы задерживают сдачу рукописей.

Элиза: Ты имеешь в виду, что они задерживают сдачу рукописей по какой-то причине?

Игнаси Белда: Так сказал редактор.

Элиза: Тебе не кажется, что этому есть еще какая-то причина?

Игнаси Белда: Нет, все дело в том, что на него тоже оказывается давление.

Элиза: Ты несколько склонен к отрицанию.

Игнаси Белда: Почему ты так говоришь?

Элиза: Эта тема тебя интересует?

Игнаси Белда: Да, мне интересно знать, почему тебе кажется, будто я немного склонен к отрицанию.

Элиза: Я вижу.

Здесь автор устал ходить по кругу и прекратил разговор. Читатель заметил, что принцип действия программы в действительности очень прост. Первое, что пытается сделать «Элиза», получив новое утверждение, это поинтересоваться его причинами, затем причинами причин и так далее. Когда программа заходит в тупик, она пытается отвечать уклончивыми фразами вида «Ты несколько склонен к отрицанию» или «Я вижу».

Словарь

Автомат. Машина, необязательно имеющая физическое воплощение, которую можно запрограммировать так, что она будет определенным образом реагировать на поступающие входные сигналы.

Байесовская сеть. Математическая модель, основанная на вероятностных зависимостях между определенными событиями. Вероятностные зависимости описываются условной вероятностью — это понятие предложил священник Томас Байес в XVIII веке. Байесовские сети основаны на следующей идее: одним цепочкам событий с определенной вероятностью сопутствуют другие цепочки событий. Байесовские сети потому и называют сетями, что они представляют собой сплетенные друг с другом цепочки вероятностных зависимостей.

Булева логика. Математическая логика, основанная на булевой алгебре, в которой переменные могут принимать только два значения — «истина» и «ложь». На булевой логике основана вся современная цифровая электроника, за исключением последних разработок, связанных с квантовыми вычислениями.

Генетический алгоритм. Частный случай эволюционного алгоритма. В общем случае при использовании генетических алгоритмов решения рассматриваемой задачи представляются в виде последовательности битов. Последовательности (гены), описывающие лучшие решения (особи), скрещиваются между собой и мутируют, максимально точно имитируя процесс биологической эволюции. Генетические алгоритмы вошли в число первых эволюционных алгоритмов, которые способствовали росту популярности искусственного интеллекта.