 |
|
ЛЕКЦИЯ 2. сМЫСЛьСЕТИ ПОЛНЫЕ СМЫСЛА
Мысль
умирает первой! Книгу Тьюринга "Может ли машина мыслить?" у нас ругали потому, что машина должна ездить. Но потом появился компьютер и на первое место вышло последнее слово (мыслить). А поскольку все хотели, чтобы последнее слово осталось за ними, то задумались над его смыслом. А потом задумались над тем, что такое СМЫСЛ. Выиграли те, кто плюнул на поиски смысла в слове "смысл" и ударился в исследования СЕМАНТИКИ. Их стали звать специалистами, а зазевавшихся на "смысле" - философами, в неприличном смысле этого слова. А когда и эта концепция оказалась не по зубам, то один сделал карьеру на укороченном понятии КОНЦЕПТ (Шенк), а остальные бросились в СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ. То есть увернулись от непонятного посредством обобщения до неизвестного. Очень быстро семантические сети позволили воссоздать исходный ХАОС мироздания и снова загнать кибернетику в интеллектуальный тупик. Возьмем самый элементарный пример: "Федя дал
книгу Мане". Чтобы спастись от хаоса, а также, чтобы освежить в памяти человечества свою фамилию, Минский (который на самом деле Массачусетский, из MIT) подкинул прочим теоретикам слово "фрейм". ФРЕЙМ (FRAME) можно перевести, не только как РАМКА или ФРАМУГА, но и менее изящно СКЕЛЕТ, ОСТОВ. А идея состоит в том, что хаос семантических сетей уменьшится, если его разбить на составляющие его подхаосы - фреймы. Фрейм "ВСТРЕЧА", фрейм "СЕМЬЯ", фрейм "ШПИОНАЖ" и т.д. А потом уже все это в одну рамку вставлять. Навел ли фрейм порядок в сетях, не очевидно. Но добавил туману. Определений ему придумали много. Вот одно из многочисленных, придуманных Кузиным (это уже не МIT, а МИФИ): "Фрейм - это способ мышления". И порочный круг благополучно замыкается. А проблема проваливается в СЛОТЫ (щели), которых в каждом фрейме в изобилии. ЗНАНИЕ - СИЛА
Знал,
но забыл... Развитие кибернетики происходит по принципу
"Шаг вперед - два шага назад",
предначертанному (правда, по другому поводу)
исключенным из классиков помощником присяжного
поверенного. Не получилось с "заставить машину
думать" - задумались о том, что Оказалось, что это совсем не то, что вначале думали. В жизни учебник или энциклопедия становятся знаниями, когда к ним прикладывается голова. А перед ИИ стояла задача - получить знания без головы. ЧТО ДЕЛАТЬ? КАК ДЕЛАТЬ?
"Делать
нечего, бояре..." Кто знает, как делать - делают. Мы же будем учить на их ошибках. Нужно в конце-концов договориться, какие свойства определяют Искусственный Интеллект(ИИ), Базы Знаний(БЗ) и Экспертные Системы(ЭС). (Чтобы не мутить воду гносеологическо-диссертационными изысками, будем считать, что это все одно и то же). А теперь о ЧТО и КАК. ЧТО НАДО (во-первых): Чтобы ИИ был, как крутой детектив. Если сразу известен алгоритм - нет детектива, и нет ИИ! Здесь обязательно неизвестно, как решить задачу "найти и обезвредить". На основе неполной и неточной информации разрабатывают гениальный алгоритм, которым вооружают супермена-исполнителя. Алгоритм заводит его в тупик. Он отступает по всем правилам военного искусства Голливуда, приобретя несмертельные раны и новую информацию. На основании уточненной информации рождается новый алгоритм, еще гениальнее предыдущего и т.д. В конце-концов, выпустят тех, кого поймали и поймают, которых надо. И задача решена! Некоторые погибнут! КАК НЕ НАДО (во-первых): Не надо делать автоматические синтезаторы алгоритмов в духе Манны, Валдингера и даже блистательного Непейводы, поскольку они хотят заставить простых следователей-программеров описывать условия задачи формально. А формальный подход в данном случае совсем не то, о чем имеет право мечтать конченный (happy-end) пользователь (user). Это запись условий на специальном языке математических меньшинств в программировании, напоминающем китайско-арабскую письменность и называемом языком ПРЕДИКАТОВ (сказуемых). Нормальный конченный пользователь сделать это без ошибок не может! Кто не согласен, пусть опишет даже самую простую задачу одними сказуемыми. Русский язык поддается формализации только в случаях, которые не могут быть опубликованы. ИЛЛЮСТРАЦИЯ: ЧТО НАДО (во-вторых): Чтобы ИИ был, как кулинарная книга. Он должен понимать плохоформализуемое. Например, "Добавить ПО ВКУСУ", "НЕМНОГО подождать", "БЫСТРО охладить", "В РАЗУМНЫХ ПРЕДЕЛАХ". Надо оставить разумный простор для суб'ективного, вероятностного, нечеткого... КАК НЕ НАДО (во-вторых): Что касается вероятностей - то это еще куда ни шло. С известной доверительностью. Но если вы придумали переменную "скорость", со значениями "медленно", "быстро" и "вжжить...". То потребуется половина машинных ноликов-единичек, чтобы хранить об'яснение этих слов. А вторая половина - на программы, вычитающие из "быстро" "медленно" и возводящие "вжжить" в квадрат... Для всяких таких нечеткостей компьютер настолько неприспособлен, что дешевле его "быстро" выкинуть. А еще лучше - "вжжить"! ЧТО НАДО (в-третьих): Чтобы ИИ был как
самоучитель. Он не только хранит закономерности,
но и показывает как их использовать в процессе
поиска решения. Например при конструировании
электрического стула, он сам найдет закон Ома в
своих закромах, и сам КАК НЕ НАДО (в-третьих): Тут многие увлеклись языком PROLOG, но это все равно, что обучать полководческому искусству только с помощью игры в шашки "в Чапаева". Та же практическая польза. Хотя и интересно, и правила игры четко определены. А доморощенные ПРОДУКЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ - еще хуже. Это системы типа "если - то". Например, "Если "А" упало, то "Б" пропало". Сотни таких систем годились для дела, как красивый домик в детском песочнике для жилья. Поскольку детская вера "что нам стоит дом построить" неистребима не только в кибернетике, но прежде всего в программировании. А к продукционным системам, как таковым, претензии нет. Они не виноваты в своей трудоемкости. Система с сотней "если-то" и система с десятью-ста тысячами "если-то", это совсем-совсем разные вещи. ЧТО НАДО (в-четвертых): Чтобы ИИ был как собака.
Он должен понимать смысл вопроса. Например. "Скажите,
который час? - Меня зовут Даша." "Сколько
будет 2+2 ? - ПТУ отсюда с'ехало год назад. Они
сейчас - Лицей". "А где похоронили Наполеона?
- Это морг только нервного отделения." "Какая
порода у вашей собачки? - Зато она умная, все
понимает." КАК НЕ НАДО (в-четвертых): Не надо,
чтобы компьютер издевался над честным человеком.
Это тяжело переносится. Вы, скажем, его
спрашиваете (опоздав на парижский самолет), как
иначе можно добраться до Парижа? А в ответ
начинаете получать все возможные варианты
самолетных пересадок с вовлечением всех
авиакомпаний мира. Включая кругосветные туры,
через Австралию и Гренландию. Далее пойдут
возможные маршруты, с постепенным подключением
железных дорог, судоходных компаний... ЧТО НАДО (в-пятых): ИИ должен напоминать толмача. Он должен иметь возможность обучения и об'яснения. Например. "Два плюс два получилось у нас равным пяти не только в связи с новой экономической политикой, но и в связи с тем, что введен налог на умных, который, естественно, платят дураки". КАК НЕ НАДО (в-пятых): Если компьютер-врач, отвечая на вопрос о наиболее эффективном лечении, пропишет вам цианистый калий, то для вас значительно полезнее будет его об'яснение, что с такой болезнью давно пора помирать. Кроме того, он может обучить вас правильной диете, которой вам в следующий раз следует воспользоваться с самого детства. Так вот, на вопрос: "Что делать?" ответ простой - вышеперечисленное. Причем, одновременно. На самом деле это очень нетривиальный ответ. Потребовалось тридцать лет, чтобы понять это! (Это не относится к читающим: они или моложе 30-ти или уже 30 лет об этом знают). Можно при этом и глаза-лампочки и магнитофонный голос добавить, но закрадывается подозрение, что это не только не главное, но и не обязательное в ИИ. |
|
Украинская баннерная сеть
|