English    Русский

Штучний iнтелект

За матерiалами книжок I.В.Сергiєнко
 

Перiоди розвитку штучного iнтелекту за останнє 50-рiччя
Сучаснi напрями дослiдженнь з штучного iнтелекту
Перiод дослiджень до 1970 р.
Перiод вiд 1970 до 1990 р.
Роботи з iнтелектуальної робототехнiки
Сучасного перiод дослiджень з штучного iнтелекту

Вже кiлька десятилiть дослiдники сперечаються щодо визначення областi знань, яка зветься штучним iнтелектом. Проте глобальною метою дослiджень та розробок тут визнано створення штучних систем, що виявляють iнтелектуальну поведiнку. Дослiдницький iнтерес стосується розробок як теоретичних положень i формального апарату побудови моделей iнтелектуальної дiяльностi людини, так i штучних систем, у яких реалiзуються та перевiряються теоретичнi моделi. Це породжує багато локальних цiлей моделювання iнтелектуальної поведiнки людини, що найчастiше формулюються у термiнах iнтелектуальних задач. Якщо ж розглядати розвиток штучного iнтелекту за останнє 50-рiччя, а також на близьку перспективу, то можна видiлити головнi цiлi за перiодами:
- до 1970 р. - пiдтвердження можливостей виявлення iнтелектуальної поведiнки обчислювальних машин;
- до 1990 р. - створення спецiалiзованих засобiв штучного iнтелекту, до складу яких неодмiнно входять комп'ютери (спецiалiзацiя стосується iмiтацiї поведiнки людини при розв'язаннi складних прикладних задач);
- до 2010 р. - побудова iнтелектуальних комп'ютерних систем з iнтегральною iнтелектуальною поведiнкою, важливою властивiстю яких є пристосованiсть до змiн навколишнього середовища.
Сучаснi дослiдження з штучного iнтелекту розвиваються, головним чином, у таких напрямах:
1) створення теорiї проектування кiбернетичних та обчислювальних систем, у тому числi систем штучного iнтелекту;
2) створення моделей розуму;
3) створення сучасних програмних систем для iмiтацiї iнтелектуальної дiяльностi людини;
4) розробка традицiйних засобiв штучного iнтелекту (розпiзнавання зображень, мовних конструкцiй, прийняття рiшень, моделювання iнтелектуальних функцiй поведiнки, обробка нечислових конструктивiв тощо);
5) розробка iнтелектуальних систем та технологiй керування. У деяких з цих напрямкiв отриманi важливi науковi результати. Розглянемо їх докладнiше.
Перiод до 1970 р. визначається появою в Українi потужних на той час аналогових i електронних обчислювальних машин, а також кiбернетичних пристроїв, за допомогою яких можна було довести, що немає такого типу iнформацiї або алгоритму поведiнки, якi неможливо було б вiдобразити в ЕОМ. Багато уваги придiлялося накопиченню досвiду у розв'язаннi складних математичних задач на ЕОМ.
Формувалася система понять штучного iнтелекту, усвiдомлювалося поняття дискретної "розумної" системи i дослiджувалися можливостi розробки якiсно нового iнструментарiю, що розширює коло застосування штучного iнтелекту в iнтелектуальнiй сферi.
Основна увага в дослiдженнях та розробках того часу придiлялася питанням створення машинних моделей поведiнки та iнтелектуальних властивостей реальних об'єктiв, починаючи вiд нейрона i до складних функцiй iнтелектуальної людської дiяльностi, технiчних i соцiальних систем. Розроблялися експериментальнi програми для розв'язування на ЕОМ не тiльки задач обробки числової iнформацiї, а й задач перетворення складних об'єктiв, що мають нечислову природу: символiв, малюнкiв, текстiв тощо.
Штучний iнтелект пов'язувався iз застосуванням роботiв у керуваннi виробничими технологiчними процесами й створенням програм для пiдтримки людини у виконаннi нею складних умоглядних робiт, таких, наприклад, як гра в шахи, прийняття рiшень, вивчення мов. Активно розроблялися засоби автоматизованого керування органiзацiйними структурами, де формувалися плани та здiйснювалося керування окремими економiчними об'єктами. Закладалась база для природномовного дiалогу людини з машиною. Крiм практичного розв'язання складних числових задач на ЕОМ, дослiджувалась можливiсть розв'язання на ЕОМ задач перекладу, доведення математичних теорем, розшифровки змiсту текстiв та iн.
В.М.Глушков здiйснив фiлософський аналiз предмета i методiв кiбернетики, видiлив основнi напрямки дослiджень з штучного iнтелекту i одним iз перших сформулював у термiнах теорiї автоматiв основнi поняття штучного iнтелекту, такi як "адаптацiя", "самоорганiзацiя", "самовдосконалення", та ввiв їх вiдносну мiру. Саме В.М.Глушков подав i реалiзував iдею розробки нової формальної системи - алгебри алгоритмiв, що дало можливiсть формалiзувати практичнi задачi розробки комп'ютерних систем та побудувати математичну теорiю їх проектування. Створення пiд його керiвництвом ряду машин для iнженерних розрахункiв та низки програм для розв'язання iнтелектуальних задач на унiверсальних машинах дало можливiсть визначити напрям дослiджень з iнтелектуалiзацiї ЕОМ, у рамках якого були розробленi проекти кiлькох комп'ютерiв нової архiтектури, що свого часу досягали свiтового рiвня. За допомогою машин серiї МIР було створено програмне забезпечення аналiтичних перетворень, аналiтичного диференцiювання та iнтегрування, першi в свiтi iнтерпретатори мови високого рiвня. Багато уваги придiляли В.М.Глушков та його учнi роботам з автоматизацiї пошуку доведення теорем у математицi. Вiн започаткував новий напрямок створення системи доведень як спецiалiзованої системи програмування з динамiчним розвитком алгоритму перевiрки наочностi. Плiдно працював над iнтелектуальним комп'ютерним iнструментарiєм для розв'язання задач економiки. Прогнозний граф, математичнi моделi систем, що розвиваються, експертнi оцiнки - це далеко не повний список його iдей щодо цього.
У той же перiод М.М.Амосов висунув iнформацiйну гiпотезу про програми психiчної дiяльностi людини. Разом зi своїми учнями вiн зайнявся моделюванням iнтелектуальних функцiй мережами автоматiв, створив транспортний iнтелектуальний робот ТАIР, систему "Соцiум".
О.Г.Iвахненко розпочав роботу над розпiзнавальною самонавчальною системою на базi дворядного персептрона "Альфа". Прихильник бiонiчного пiдходу та використання самоорганiзацiї у створеннi кiбернетичних систем, вiн розробив метод групового врахування аргументiв для розв'язання задач технiчної кiбернетики, визначив термiн "евристична самоорганiзацiя".
Працюючи в Київському унiверситетi та Iнститутi кiбернетики, Л.А.Калужнiн багато уваги придiляв формальним системам, якi б давали можливiсть формувати моделi iнтелектуальних об'єктiв як складнi математичнi конструкцiї. Вiн розробив метод граф-схем для подання програм, фактично започаткував науковi дослiдження з математичної лiнгвiстики, а разом з Е.Ф.Скороходьком i Ф.О.Нiкiтiною провiв цикл дослiджень з формалiзацiї природної мови для опису ситуацiй.
О.I.Кухтенко проаналiзував предмет кiбернетики з точки зору використання при побудовi складних систем керування засобiв алгебраїчних перетворень, iдей iєрархiчних структур та евристичних процедур. Пiд його керiвництвом було розроблено кiлька систем керування рухом лiтака та електронних тренажерiв для цiєї мети.
В.I.Скурихiн одним з перших реалiзував iдеї дистанцiйного керування об'єктами, керував першими експериментами у цiй галузi, працював над автоматом керування контактним зварюванням, висунув iдею iнтеграцiї рiзноманiтних комп'ютерних засобiв у системи з метою забезпечення максимального системного ефекту. Останнє пiдтверджено розробкою численних iнтегрованих технологiчних та органiзацiйних систем керування, у яких застосовувалися компоненти систем штучного iнтелекту (системи "Авангард", "Львiв", "Комплекс", "Потенцiал").
В цей час розроблено ряд програм для розв'язання задач штучного iнтелекту: "Еволютор" (А.О.Дороднiцина, О.А.Летичевський), розпiзнавання змiсту фраз (А.О.Стогнiй, Н.М.Грищенко), перекладу з росiйської на українську мову, автоматизацiї доведення математичних теорем, обчислення представлень скiнченних груп (Н.Н.Айзенберг, О.А.Летичевський), розпiзнавання iзоморфiзму скiнченних автоматiв (Ю.В.Капiтонова), класифiкацiї задач i об'єктiв рiзної природи.
Побудована теорiя складностi задач розпiзнавання. Вiдомо, що розвиток теорiї складностi задач оптимiзацiї у 80-тi роки привiв до появи ефективних методiв оптимiзацiї, а також полiномiального алгоритму лiнiйного програмування. Донинi розроблено десятки методiв розпiзнавання образiв та класифiкацiї об'єктiв, але ефективнiсть цих методiв не була розглянута. Виконано цикл робiт, в яких вперше дослiджено складнiсть задач та ефективнiсть методiв розпiзнавання. Показано, що класична байєсiвська процедура виявляється субоптимальною з точнiстю до константи, а в булевому випадку вона еквiвалентна процедурi, заснованiй на використаннi вiдокремлюючої гiперплощини. Застосування розробленої теорiї складностi задач розпiзнавання образiв дає можливiсть вiдмовитись вiд використання на практицi неперспективних алгоритмiв, вказати тi класи задач, для яких вiдомi методи є субоптимальними, а також побудувати новi субоптимальнi методи розпiзнавання.
Поняття складностi, закладене в основу теорiї складностi задач розпiзнавання, iстотно вiдрiзняється вiд аналогiчного поняття у формальних логiчних системах. Математичний апарат останнiх виявляється недостатньо потужним для побудови теорiї складностi задач розпiзнавання. Для того щоб строго формалiзувати такi поняття, як клас задач, похибка процедури розпiзнавання, треба було розглянути сукупнiсть всiх можливих розподiлiв ймовiрностей на скiнченнiй множинi об'єктiв, що вивчаються. Такий пiдхiд дав змогу отримати оцiнки знизу та зверху складностi класу задач розпiзнавання, а також вивести вирази похибок конкретних процедур розпiзнавання.
Створено комп'ютерну систему прогнозування характеристик об'єктiв (що описуються таблицями даних), яка дає можливiсть за частково заданою iнформацiєю про дослiджуванi об'єкти дати комплексний прогноз вiдносно невiдомих їх параметрiв. Джерелом iнформацiї мають виступати данi, пiдготовленi користувачем у виглядi таблиць в СУБД. Можливi галузi застосування системи - прогнозування економiчної та фiнансової дiяльностi, процес створення нових матерiалiв та хiмiчних речовин з заданими властивостями, медицина, комп'ютерна селекцiя тощо. Основна компонента системи прогнозування складається з субоптимальних методiв розпiзнавання та класифiкацiї, отриманих в результатi розробки теорiї складностi задач розпiзнавання.
Перiод вiд 1970 до 1990 р. характеризується теоретичними дослiдженнями з штучного iнтелекту на досить високому математичному рiвнi. Вiдзначимо роботи в галузi побудови загальної теорiї керування, математичної теорiї проектування обчислювальних систем, розробки i обгрунтування алгоритмiв та евристичних процедур розв'язання складних прикладних задач, використання iдей штучного iнтелекту для формалiзацiї реальних об'єктiв i ситуацiй в бiологiї, медицинi, економiцi, лiнгвiстицi, пiдготовки бази для сприйняття iдей колективної обробки iнформацiї й гуманiзацiї комп'ютерного середовища.
Серед найбiльш помiтних досягнень цього часу вiдмiтимо запропонованi В.М.Глушковим iдеї щодо архiтектури високопродуктивних багатопроцесорних машин: рекурсивна машина та макроконвейєрний спосiб органiзацiї обчислень. З.Л.Рабиновичу вдалося опрацювати iдею пiдвищення машинного iнтелекту. Ним же розроблено системно-бiонiчний пiдхiд до побудови iнтелектуальних ЕОМ на базi концептуального моделювання механiзмiв мислення. Його учнi - В.М.Коваль та В.П.Гладун теж зробили значний внесок у розвиток проблематики штучного iнтелекту. Перший разом зi своїми спiвробiтниками розвинув iдею iнтелектуальних розв'язувачiв, запропонував математичний апарат аналiзу багатовимiрних процесiв для розпiзнавання динамiчних обстановок та прийняв участь у створеннi перших в свiтi цифрових iнтелектуальних гiдроакустичних комплексiв. Другий розробив апарат обробки пiрамiдальних мереж як один iз альтернативних засобiв подання знань у штучних системах, вiн же плiдно працював над плануванням рiшень для експертних, систем.
У цей же час запропоновано динамiчнi моделi розпiзнавання мови, створено систему "Речь" мовного спiлкування людини з ЕОМ iз словником до 1000 слiв, яка настроювалася на голос користувача. Розроблено теорiю розпiзнавання стереозображень та автоматизовану програмну систему обробки й аналiзу багатозональних зображень КРОКIС. Запропонована оригiнальна технологiя побудови систем обробки зображень з урахуванням основних вимог до систем, щодо їх швидкодiї, мiнiмальних витрат обчислювальних ресурсiв та необхiдностi зручної людино-машинної взаємодiї. В основу покладенi розробленi теорiї двомiрних узагальнень формальних мовлень та граматик i самонавчання розпiзнаванню образiв. Найважливiшими прикладними результатами є програмнi комплекси для розпiзнавання графiчних документiв (карт i схем) i для вiдтворення рельєфу мiсцевостi за знiмками, а також ряд версiй програмно-технiчного комплексу "Теремки". Цi розробки дали змогу втiлити в практику новi iнформацiйнi технологiї, що грунтуються на автоматичному введеннi в комп'ютер зображень реальних креслярських документiв, програм вiдтворення рельєфу мiсцевостi, i становлять основу програмного забезпечення першої вiтчизняної цифрової фотометричної станцiї "Дельта".
Розроблено теорiю сприйняття та побудови моделi навколишнього середовища для систем типу "Око - рука" та виконано кiлька проектiв таких програмно-апаратних систем. Створено та запроваджено в виробництво систему "Мiотон" вiдновлення моторних функцiй людини за допомогою програмного керування м'язовою активнiстю. Здiйснено дослiдження моделей нейрона i нейронних мереж, що дозволило сформулювати моделi нейрофiзiологiчної та нейропсихiчної дiяльностi мозку. Запроваджено новий пiдхiд до побудови моделей пам'ятi й проведена розробка приладiв, що допомагають роботi операторiв у складних системах керування. Розроблено та введено в експлуатацiю одну з перших автоматизованих систем обробки медичної iнформацiї.
Загальна теорiя керування знайшла застосування у численних системах керування тренажерами та лiтальними апаратами, натурними експериментами, системами вiдображення рiзного призначення, в тому числi в Центрi керування космiчними польотами.
Серед програмних систем вiдзначимо систему автоматизацiї доведень, у якiй була використана мова "практичної" математичної логiки, реалiзованi динамiчна обробка математичних текстiв i алгоритм наочностi для математичних тверджень, а також систему автоматизацiї проектування систем "Проект", де була здiйснена обробка складних структур даних типу складних об'єктiв за допомогою апарату застосування спiввiдношень у багатоосновних алгебрах.
Розроблено ряд пакетiв та систем, що реалiзували новi оптимiзацiйнi алгоритми, якi iстотно зменшували простiр пошуку розв'язкiв для рiзних класiв iнтелектуальних задач, систем монiторингу розвитку екологiчних та економiчних ситуацiй. Створено першi iнтелектуальнi спецiалiзованi пакети прикладних програм для ефективної обробки даних методами статистики, експертна система для вибору та динамiчного конструювання методу обчислень при розв'язаннi задач обчислювальної математики. Iстотно розвинуто теорiю й практику iмiтацiйного моделювання.
Можна вiдзначити плiдну працю вчених над рядом проблемно-орiєнтованих iнтелектуальних систем штучного iнтелекту, серед яких - експертнi та навчальнi системи, мовнi процесори. Тривала розробка прототипiв програмних систем, що моделювали вплив властивостей особистостi на вибiр поведiнки у проблемному середовищi.
Цей час для наукової дiяльностi був складним, бо треба було пристосуватися до нової обчислювальної технiки, програмного й математичного забезпечення, що розроблялося поза Україною. Крiм того, парадигми штучного iнтелекту iстотно змiнилися у зв'язку з появою в комп'ютернiй сферi нових засобiв, що значною мiрою перевели ряд технiчних проблем до iнших роздiлiв комп'ютерної дiяльностi. Такi проблеми, як вiртуальна реальнiсть, графiчний iнтерфейс, засоби мультимедiа тощо, перебувають зараз у граничному шарi мiж штучним iнтелектом та iншими комп'ютерними сферами. Зацiкавленiсть у результатах наукових дослiджень з штучного iнтелекту полягає, перш за все, у створеннi моделей мислення, пiдвищеннi ефективностi обробки суперскладних структур даних та конструюваннi механiзмiв, якi виявляють iнтегровану iнтелектуальну поведiнку.
З початку 80-х рокiв ХХ ст. у Iнститутi кiбернетики було започатковано роботи з iнтелектуальної робототехнiки, теоретично обгрунтовано методи реалiзацiї iнтелектуальних iнформацiйних технологiй, що забезпечують автономне функцiонування роботiв та iнших виконавчих механiзмiв. Розроблено методи розпiзнавання об'ємних тiл та просторових сцен i побудови моделi навколишнього середовища, методи самопрограмування цiлеспрямованих дiй виконавчих механiзмiв в оточеннi з перешкодами, методи дiалогового спiлкування людини з технiчними системами засобами образного подання результатiв обчислень у виглядi синтезованих зображень та вiдеофiльмiв. На основi теоретичних розробок створено ряд прикладних систем: технiчного зору рiзного призначення (в тому числi для автоматичного управлiння електронно-променевим зварюванням), моделювання процесiв використання керованих на вiдстанi агрегатiв для лiквiдацiї наслiдкiв аварiї на ЧАЕС, програмно-технiчних засобiв побудови геометричної моделi середовища в пiдземних примiщеннях 4-го енергоблоку ЧАЕС, моделювання взаємодiї оператора в скафандрi з роботом пiд час монтажу космiчних об'єктiв на орбiтi.
Для сучасного перiоду характернi такi напрямки дослiджень: розвиток математичної теорiї проектування кiбернетичних систем, особливо розподiлених, багатопроцесорних i неоднорiдних; розробка алгоритмiв обробки алгебро-логiчних структур даних; створення нової генерацiї моделей розуму та розумових функцiй, на базi яких розроблено iнтелектуальнi комплекси та програмнi системи; розробка кiлькох зразкiв iнтелектуальних машин та програмних прототипiв для розв'язання складних iнтелектуальних задач (доведення теорем, аналiтичних перетворень, перекладу з натуральних мов, розпiзнавання зображень та мовних конструкцiй тощо). Вiдзначимо також iнструментальний програмно-iнформацiйний комплекс для вивчення властивостей патогенезу ВIЛ-iнфекцiї, в якому реалiзовано iдею агрегацiї структур знань з рiзних джерел з метою формування бази даних для дiагностування та прогнозу (прямого й зворотного) розвитку ВIЛ-iнфекцiї; систему "Рада" для колективного прийняття рiшень; ситуацiйнi центри при Президентовi та Мiнiстерствi оборони України, систему автоматизацiї законотворчого процесу в комiсiях Верховної Ради України [51]; систему алгебраїчного програмування для розв'язання задач на алгебро-логiчних моделях предметних областей; експертнi системи для прогнозування економiчних явищ; бази даних та знань у рiзних предметних областях.
В 90-х роках ХХ ст. було розроблено нейромережнi модулi обробки iнформацiї, що дають можливiсть полiпшити характеристики систем розпiзнавання образiв i систем пошуку iнформацiї у вiдповiдностi з iнтересами користувача. Створено також апаратнi засоби пiдтримки нейромережних модулiв - нейрокомп'ютери [52,53,54]. Два типи нейрокомп'ютерiв розробленi спiльно з японською фiрмою "Ваком". Дослiдженi принципи побудови адаптивних систем управлiння мiкромеханiчним обладнанням з використанням нейромережних модулiв.
Розробленi нейромережнi модулi використанi для створення системи пошуку iнформацiї, яка самостiйно будує модель iнтересiв користувача i з поточної iнформацiї вибирає таку, що найбiльше його цiкавить. Модулi, що мiстять нейромережнi класифiкатори, були використанi для створення систем розпiзнавання рукописних слiв та в iнших сферах.
Вiдбувається нове пiдвищення складностi об'єктiв обробки iнформацiї, упоратися з яким людина може лише шляхом пiдвищення рiвня iнтелектуалiзацii технiчних засобiв. Це спричиняє необхiднiсть розвитку таких кiбернетичних понять, як самоорганiзацiя, самокерування, розумна, адаптивна поведiнка, самовдосконалювальнi та генерацiйнi системи. В центрi дослiджень перебувають питання розробки людино-орiєнтованих iнформацiйних технологiй в рiзних видах професiйної дiяльностi й засобiв їх реалiзацiї. Ефективнiсть їх iстотно залежить вiд змiни технологiї обiгу iнформацiї у суспiльствi. Дедалi бiльшого значення набувають методи й iнструментарiй системного аналiзу.
Штучний iнтелект - дуже перспективна область дослiджень, розвиток якої зумовлений досягненнями в комп'ютернiй сферi. Можна вважати, що розповсюдження комп'ютерiв та кiбернетичних приладiв, їх застосування для людських потреб будуть визначати рiвень життя в наступному столiттi. Висока продуктивнiсть нових технологiй значною мiрою залежить вiд використання в них засобiв штучного iнтелекту.