ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ РАБОТА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ. Последняя редакторская правка - 1996 год. Ну, что сказать... Очень-очень грустно. Этот текст, представляющий собой материалы диссертационной работы, так и остался незаконченным. И дело здесь в том, что в тот период времени (1994-1998гг.), когда я КРАЙНЕ нуж- дался хоть в какой-нибудь поддержке, мне в жизни попадались очень часто люди, КРАЙНЕ враждебно относившиеся и ко мне и к моим идеям. Совершенно вопреки всем законам теории вероятности. Прямо мистика какая-то! А смысл всех наездов был один: бросай заниматься ерундой и иди, как все, работать за пятьдесят баксов - больше ты не стоишь! А теперь на меня многие обижа- ются за то, что я критикую питерское ''культурное'' общество. ХОРОША, БЛИН КУЛЬТУРА! А ПОСТАВИТЬ ТВОРЧЕСКОГО ЧЕЛОВЕКА НА ГРАНЬ ГОЛОДНОЙ СМЕРТИ? ЭТО В ПРЯМОМ СМЫСЛЕ БЫЛО НЕЧЕГО КУШАТЬ!!! А ЛИШИТЬ ЭТОГО ЧЕЛОВЕКА НОР- МАЛЬНОЙ ЖИЗНИ, ОБЫКНОВЕННОГО СЧАСТЬЯ, РАЗРУШИТЬ ВСЕ ЕГО НАДЕЖДЫ, ДОВЕСТИ ДО ТЯЖЕЛОЙ БОЛЕЗНИ, ПРЕВРАТИТЬ ЕГО ЖИЗНЬ В НАСТОЯЩИЙ АД, ПОСТОЯННО ИЗДЕ- ВАТЬСЯ НАД НИМ, ПОДВЕРГАТЬ ГОНЕНИЯМ, ПОСТОЯННОМУ МОРАЛЬНОМУ ДАВЛЕНИЮ, КИДАТЬ, ПОДСТАВЛЯТЬ ЕГО, ДА ЕЩЕ ГОВОРИТЬ ПРИ ЭТОМ ЛИЦЕМЕРНО: ТЫ САМ ВЫБ- РАЛ СВОЮ СУДЬБУ - ЭТО КАК? КУЛЬТУРНО? ЧТО ЖЕ ЭТО ЗА КУЛЬТУРА, КОТОРАЯ ДО- ПУСКАЕТ ТАКИЕ ИЗДЕВАТЕЛЬСТВА НАД ЧЕЛОВЕКОМ? И ЭТО ЗА МОЙ ТРУД И ТА- ЛАНТ, ЗА МОИ ИДЕИ, ЗА ТО, ЧТО Я ХОТЕЛ ПОМОЧЬ ЛЮДЯМ, ИЗМЕНИТЬ ЖИЗНЬ К ЛУЧШЕМУ! НАШЕ, БЛИН, ПИТЕРСКОЕ КУЛЬТУРНОЕ ОБЩЕСТВО ОТНОСИЛОСЬ КО МНЕ КАК К ПРЕСТУПНИКУ, ИЗГОЮ, КАК К ПОСЛЕДНЕЙ ДРЯНИ, КОТОРУЮ НАДО УМОРИТЬ ГОЛО- ДОМ. КО МНЕ, В МОЕЙ РОДНОЙ СТРАНЕ, В МОЕМ РОДНОМ ГОРОДЕ ОТНОСИЛИСЬ КАК К ЧЕЛОВЕКУ ПОСЛЕДНЕГО СОРТА! МНЕ ВООБЩЕ СТЫДНО БЫЛО, ЧТО Я РУССКИЙ! Ну, разумеется, были и исключения - исключительные люди. Иначе бы я точно не выжил! Но исключения только подчеркивают общее правило! В общем, что было - то было. Этого уже не изменить. Невозможно! А СКОЛЬКО ДЕНЕГ, НЕ ГОВОРЯ УЖЕ О ДРУГИХ ВЫГОДАХ И СТРАНА И ГОРОД МОГЛИ БЫ ПОЛУЧИТЬ, ОКАЗАВ МНЕ СВОЕВРЕМЕННУЮ И ТАК НЕОБХОДИМУЮ ТОГДА ПОДДЕРЖКУ! ВОТ УЖ ДЕЙСТВИТЕЛЬНО: НЕТ ПРОРОКА В СВОЕМ ОТЕЧЕСТВЕ! Словом, не будем больше о грустном. Я выжил. И не только выжил, но и сос- тоялся как творческая личность. И заплатил за это тяжелую цену. А мои ра- боты говорят сами за себя. Ну а из-за всего пережитого я стал крайне жес- тким, и совершенно бескомпромиссно называю себя специалистом экстра-клас- са - сам себя не оценишь, и никто-никто и никогда не оценит! Такое вот грустное вступление к моей работе... Разумеется, эта работа компилятивная, она должна была позволить сформу- лировать новую концепцию искусственного интеллекта в ее окончательном варианте. И без нее создание Партнерской Системы ЗОРАН было бы также не- возможно! Итак, вот она, моя последняя научная работа, относящаяся к романтическому периоду моей личной истории! _________________________________________________________________________ С О Д Е Р Ж А Н И Е - его последний и уже неполный вариант! Часть I. Анализ современного состояния проблемы искусственного интеллекта Глава 1. Философское осмысление проблемы искусственного интеллекта Введение 1.1. Только ли люди обладают способностью думать 1.2. Примеры компьютерного творчества 1.3. Исторический обзор проблем, связанных с искусственным интеллектом 1.4. Философско-методологические аспекты ИИ-проблематики 1.5. Направления и перспективы развития теории и практики ИИ 1.6. Так может ли машина мыслить 1.7. Некоторые обобщения Заключение Глава 2. Предпосылки создания базовой концепции искусственного интел- лекта Введение 2.1. Основы теории автоматизированных информационных систем 2.2. Базы данных и автоматизированные информационные системы 2.3. Классификация автоматизированных информационных систем по логи- ческой организации 2.4. Возможности реализации баз данных и баз знаний на языках высоко- го уровня 2.5. Базовые модели представления знаний в системах искусственного интеллекта 2.6. Современная классификация моделей представления знаний 2.7. Отличительные особенности традиционных программно-вычислительных и экспертных систем 2.8. Современные концепции искусственного интеллекта Заключение Часть II. Основные теоретические положения базовой концепции искусствен- ного интеллекта Глава 3. Дальнейшее развитие теоретической базы Введение 3.1. Основные принципы построения систем искусственого интеллекта и разумных квазиживых машин 3.2. Основы теории трансфинитных вычислений 3.3. Дальнейшее развитие теории трансфинитных вычислений 3.4. Введение в теорию информационных обобщений 3.5. Современные модели обобщений 3.6. Теория информационных обобщений 3.7. Основные особенности внутренней картины мира у человека 3.8. Мозг per se 3.8. Сознание и отражение 3.9. Живые системы 3.10. О сущности сознания Заключение Глава 4. Общая формулировка базовой концепции искусственного интеллекта Введение 4.1. Сознание и язык 4.2. Образовательная программа "Звездный путь" 4.3. Особенности первой ступени программы "Звездный путь" <> Часть III. Применение базовой концепции искусственного иттеллекта для ре- шения практических задач Глава 5. Теоретическое решение задач Введение <> Глава 6. Практическая реализация теоретических разработок Введение 6.1. Основные функции прототипа АРМ "Нормализатор" 6.2. Особенности интеллектуальной системы символьных преобразований математических формул "Аналитик" 6.3. Система меню ИС "Аналитик" 6.4. Примеры символьных преобразований в системе "Аналитик" 6.5. Главные особенности ИС "Бизнес-прогноз" 6.6. Система меню в "Бизнес-прогноз" <> Список литературы _____________________________________________________________________________ ВВЕДЕНИЕ На протяжении многих веков некоторых людей привлекала тщеславная и до сих пор несбыточная мечта возвыситься настолько над окружающим миром , чтобы посредством человеческого разума и человеческой воли повторить результат , уже давно полученный природой , - создать то , что мы называем разумной жизнью , пусть даже на иной , небиологической основе . Исследователи-одиночки на протяжении сотен лет стремились достичь желанного рубежа , создавая механические имитаторы человека , например - говорящую голову , прибегая к колдовским заклятьям , но все их попытки заканчивались неудачей . Только с появлением того комплекса явлений , который мы можем назвать западной цивилизацией , западной наукой и западной технологией , люди вплотную подошли к тому , чтобы наконец-то воплотить многовековую мечту в реальной действительности, сотворить поистине разумные квазиживые машины ( РК-машины ) , которые способны : 1). облегчить существование человека в нашем пространственно-временном континууме ; 2). в значительной мере взять на себя производство материальных благ ; 3). практически полностью вывести человека из-под ига экономического гнета . Сейчас трудно даже представить , каких высот достигнет человеческая раса в результате появления на свет таких машин , обладающих аналогом человеческого разума , который мы будем называть искусственным интеллектом ( ИИ ) . Недаром наиболее развитые страны ( Япония , Америка , Великобритания ) сформулировали национальные концепции ИИ , правда , весьма ограниченные и примитивные , и вкладывают десятки миллионов долларов , чтобы реализовать поставленные цели . Недаром каждая лаборатория , серьезно занимающаяся проблемами ИИ , находится под пристальным вниманием различных военных учреждений , в том числе и зарубежных , - ведь любой достаточно серьезный взлет в области создания компьютеров и роботов с ИИ даст возможность развитому государству в очень короткие сроки достичь подавляющего военного превосходства над всеми остальными странами , занять доминирующее положение в мире , а может быть даже и претендовать на мировое господство . Однако , несмотря на все затрачиваемые усилия , полученные результаты оказываются весьма и весьма скромными . И не удивительно . Тщательный анализ опубликованных концепций ИИ показывает , что основной акцент их авторы делают на желаемых результатах , то есть на целях . При этом практически ничего не говорится о механизмах реализации этих целей . В итоге получается , что цели оказываются недостижимыми из-за отсутствия теоретической базы , и колоссальные средства , вкладываемые в финансирование различных проектов ИИ , оказываются выброшенными на ветер . Это доказывается захлебывающейся японской программой создания вычислительных машин пятого поколения на базе национальной концепции ИИ . Таким образом , видно , что проведение исследований в области ИИ в традиционных рамках не может привести к успеху в ближайшем будущем . К тому же практически все проводимые исследования касаются реализации отдельных интеллектуальных функций , не рассматривая проблему воспроизводства мыслительной деятельности в целом . Между тем , одно из фундаментальных свойств нашего мира говорит о том , что нельзя , познавая части , познать целое , так как целое характеризуется интегративными свойствами , не присущими ни одной из частей целого . Отметим , что даже в парадоксальных системах далеко не всегда можно познать целое , изучив работу составляющих его частей . Поэтому следует искать иные пути решения данной проблемы . По мнению автора , основные усилия необходимо сосредоточить в следующих направлениях . 1). Требуется : а). философски осмыслить проблему ИИ ; б). выяснить , разрешима ли вообще эта проблема ; в). определить , возможно ли в принципе создание системы искусственного интеллекта ( СИИ ) и РК-машины . Философским вопросам посвящена первая , самая короткая глава настоящей работы. 2). Нужно проанализировать наработанную теоретическую базу и имеющиеся концепции ИИ . Вторая глава посвящена именно такому анализу . В этой главе рассматриваются : а). основной теоретический фундамент ; б). существующие модели представления данных и знаний ; в). концепция баз данных ( БД ) в сравнении с традиционной файловой системой ; г). концепция экспертных систем д). концепция классической программно-вычислительной системы ( ПВС ) ; е). концепция экспертных систем в сравнении с концепцией классической ПВС ; ж). классификация существующих автоматизированных информационных систем ( АИС ) в зависимости от положенной в основу модели данных ; з). перечни некоторых существующих : a). баз знаний ; b). экспертных систем ; c). оболочек экспертных систем ; d). коммерческих систем управления базами данных ; e). существующих языков высокого уровня ( ЯВУ ) , с помощью которых целесообразно в некоторых случаях представлять базы знаний и БД ; f). языков представления знаний различных поколений . 3). В третьей главе дается описание основ теории информационных обобщений и теории трансфинитных вычислений , являющейся расширением традиционных формальных систем . Также в этой главе перечисляются основные принципы , которые следует придерживаться при создании СИИ и РК-машин . 4). Необходимо более глубоко познать мыслительные процессы , происходящие в человеческом мозге , учитывая здесь и опыт развития человеческого сознания , полученный на протяжении многих тысячелетий посредством эмпирических исследований психики в различных восточных направлениях познания действительности . Здесь требуется совместить практический опыт Востока с последними достижениями западной современной науки о психике человека и его мозге . На базе имеющихся знаний и их обобщения автором настоящей работы была создана образовательная программа , основанная на невербальных способах обработки информации и уже прошедшая частичную апробацию . В ней сформулирована в обобщенном виде важная функция человеческого мозга , которая позволяет использовать различные виды информационных обобщений ( ИО ) .Эта функция может быть успешно реализована в современных технических устройствах . В четвертой главе дается описание образовательной программы и созданной на ее основе теории информационных обобщений Очень важно познать фундаментальные законы , на базе которых можно реализовать СИИ и разумные квазиживые системы ( РК-системы ) хотя бы на небиологической основе путем перенесения законов действия систем , управляющих живыми организмами , в технику . Четвертая глава является органическим продолжением третьей главы . Она посвящена формулированию фундаментальных закономерностей , сведению их в систему и постулированию на их основе расширенной концепции ИИ , опирающейся на выявленные законы информационных преобразований . 5). В пятой главе показываются варианты решения различных теоретических и практических задач при помощи сформулированных теорий и отраженных в них законов информационных преобразований . 6). Следует хотя бы частично реализовать полученные теоретические положения в конкретных технических устройствах . Шестая глава предназначена для описания прикладных программных систем , реализованных на базе теоретических решений , приведенных в пятой главе : а). пакета прикладных программ " Прием " ; б). прототипа АРМа " Нормализатор " ; в). интеллектуальной системы символьных преобразований математических формул " Аналитик " ; г). интеллектуальной системы " Бизнес-прогноз " . В нашей стране отсутствует единая федеральная программа создания СИИ . По этой тематике ведутся разнообразные исследования в самых различных направлениях . Автором настоящей работы в течение длительного времени также проводились самостоятельные независимые исследования ( в вышеназванных направлениях ) , основные результаты которых представлены в предлагаемой работе . Прикладные программные системы были реализованы на основе теоретических разработок автора . Основные процедуры прототипа программы , нормализующей отношения автор создал в рамках своей дипломной работы . Программы символьной математики " Аналитик " и прогнозирования результатов коммерческих сделок " Бизнес-Прогноз " были написаны в рамках проекта создания СИИ АОЗТ " ЭЛАНТ " , где автор работает в настоящее время . Пакет прикладных программ ( ППП ) " ПРИЕМ " реализован Андреевым А . В . , главным специалистом по информатике лицея традиционной культуры г . Санкт-Петербурга . Подводя итоги , отметим , что масштабность и грандиозность проблемы не позволяют в рамках предлагаемой работы дать детальную структуру желаемой СИИ . Поэтому целью настоящей работы является формулирование некоторой обобщенной базовой концепции ИИ , представляющей собой наиболее общую модель СИИ , построенную на основе найденных фундаментальных закономерностей , с помощью которой можно решать широкий класс информационно-логических задач , пользуясь единой методикой . В предлагаемой работе показаны : 1). преимущества применения единой методики для решения задач ; 2). практическое применение сформулированных фундаментальных принципов , общих и для человеческого интеллекта , и для машинного . Кроме того , вся книга представляет собой один из примеров развития теоретической базы , происходящего по одному из основных законов нашего мира - по спирали . Зная этот закон , мы можем прогнозировать развитие каких-либо событий ( истории ) , исходя из полученных абстрактных схем . В этой работе была создана одна такая схема-спираль , также были частично описаны ее витки . То есть удалось спрогнозировать вертикальную схему развития теоретической базы , а это представляется самым сложным . Развитие же по горизонтали не связано с такими трудностями ; опыт горизонтального развития человечеством накоплен в избытке . Примерно так же , используя спиральный принцип развития , при наличии необходимой для того информации можно прогнозировать развитие в любой области человеческой деятельности . И , как видится автору данной работы , только на этом пути мы можем добиться успеха в конструировании желаемых СИИ и РК-машин . Еще одна особенность настоящей работы - информация в ней представлена в более структурированном виде , нежели обычно . Написание этой книги стало возможным только благодаря различным исследованиям , проводившимся в самых различных областях : 1). психологии ; 2). программировании ; 3). теории ИИ и многих других , на результаты которых автор данной работы опирался при формулировании своих выводов и создании принципиально новой базовой концепции ИИ . Эта концепция очень сложна . Даже сам ее автор столкнулся с колоссальными трудностями ее целостного восприятия , осознавания и понимания . По всей видимости , информационная сложность базовой концепции ИИ такова , что она находится где-то на пределе восприятия одного человека , и только коллективная работа над этой концепцией позволит сделать ее более совершенной и конструктивной . ____________________________________________________________ Глава 1. ФИЛОСОФСКОЕ ОСМЫСЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИИ 1.1 ВВЕДЕНИЕ С разработкой первых ЭВМ связано появление проблемы искус- ственного интеллекта,причем рост круга вопросов,которые отно- сятся к ней,прямо пропорционален росту возможностей ЭВМ и сферы их применения.В настоящее время проблема искусственного интел- лекта обсуждается не только специалистами по созданию и исполь- зованию ЭВМ,но и : 1). математиками ; 2). экономистами ; 3). философами ; 4). лингвистами и специалистами других областей.При этом на начальном эта- пе работы наиболее острые споры вызывали два вопроса : 1). какова глобальная цель подобных исследований и какова их глобальная стратегия ? 2). Является ли их целью познание феномена естественно- го интеллекта и нужно ли копировать тот путь,по кото- рому шла природа,создавая этот феномен ? Теперь центр тяжести перенесен на обсуждение путей и методов исследования в областях,относя- щихся к кругу проблем искусственного интеллекта.По-прежнему об- суждаются следующие важные вопросы : 1). принципиальная возможность создания искусственного ин- теллекта на основе компьютерных систем ; 2). будет ли искусственный интеллект ЭВМ,если его удастся создать,подобен человеческому по форме восприятия и ос- мысленности реального мира или это будет интеллект со- вершенно иного качества ; 3). есть ли возможность уже сегодня сделать ЭВМ подлин- ными " усилителями " интеллектуальной,творческой дея- тельности человека,учитывая способности компьютеров оперировать с большими объемами данных при высоком быстродействии и целый ряд других. В последние годы исследования в области искусственного ин- теллекта вступили в новую фазу.Неожиданно для многих эта об- ласть науки,считавшаяся прежде чисто теоретической,дала толчок к созданию практически полезных и интересных систем.И такими системами оказались не только роботы,но и так называемые экс- пертные системы,которые позволяют надеяться на использование уже в скором времени ЭВМ в совершенно новом качестве - как ин- теллектуального помощника человека.Давно уже ведется разработ- ка пятого поколения ЭВМ,основное отличие которого от предшест- вующих в том,что новые ЭВМ должны быть оснащены системами пред- ставления знаний в той или иной области человеческой деятель- ности." Такие ЭВМ будут способны самостоятельно строить цепочки логических заключений,давать рекомендации человеку при принятии им решения,проводить семантический анализ огромных массивов ин- формации. " [ 58 ]. В основу этой главы положены публикации советских и зару- бежных авторов : 1). философов ; 2). кибернетиков ; 3). лингвистов ; 4). материалы дискуссий в рамках " Круглого стола " жур- нала " Вопросы философии " по проблеме искусственного интеллекта ; 5). дополненные и переработанные автором данной работы ма- териалы философского осмысления проблемы ИИ , предос- тавленные Сергеенко Е . Н . , к . э . н . , 6). материалы образовательной программы " Звездный Путь " , созданной автором настоящей работы . а также собственные исследования автора этой работы , касающие- ся проблем воспроизводства мыслительной деятельности на базе современных ЭВМ . 1.2 ТОЛЬКО ЛИ ЛЮДИ ОБЛАДАЮТ СПОСОБНОСТЬЮ ДУМАТЬ ? Изначально неверно говорить о том,что разумом могут обладать только люди,хотя мы и привыкли вести себя так, будто способность к рассуждению,умозаключению,свойственна лишь нам,людям.Если так,то где же тогда кроются истоки челове- ческого интеллекта ? " И только ли хомо сапиенс способен рассуждать,решать логические задачи ? Возможно ли отыскать в поведении животных искры разума ? " [ 5 ]. Оказывается некоторые представители животного мира дей- ствительно обладают зачатками интеллекта,а кое-какие виды обезьян в прямом смысле " все понимают,только говорить не могут ",- ведь их даже можно научить языку глухонемых ! На мой взгляд,с материалистической точки зрения наи- более точную грань между разумом животного и разумом человека провел замечательный ( опять-таки американский ) пи- сатель Джек Лондон. [ 25 ].По его мнению,животные,даже такие умные,как собака,лишены способности рассуждать с нашей,челове- ческой точки зрения.Но,однако,крайне маловероятно,что их пове- дение определяется лишь условными и безусловными рефлексами, как нас учат в школе.Животные тоже делают умозаключения и при определенных условиях ведут себя достаточно разумно,хотя по Джеку Лондону [ 25 ] они просто воспринимают окружающий мир таким,каков он есть. По-моему,человек просто поставил себя в центр мироз- дания,подобно тому,как он раньше ставил в центр Вселенной Землю.Да,самомнения у нас всегда хватало.Дескать,только мы разумные,а все остальные вокруг нас - безмозглые твари.Кажется, давно уже надо все вернуть на круги своя,и не умаляя досто- инства,поставить себя на соответствующее место. Кроме того,по последним данным [ 6 ] можно предположить, что на Земле существовала возможность появления разумных существ задолго до рождения первого человека. " Размер головного мозга ( а следовательно,и способность к сложному,многофункциональному поведению ) возрастала у сте- нонихозавров столь же быстро,как и у прапраобезьян ... А если бы динозавры не вымерли?Канадский палеонтолог Дейл Рассел предположил,что они стали бы со временем разумны- ми существами.Еще за долго до появления человека заняли бы трон " царей природы ".Ученый кропотливо проследил за эволю- цией стенонихозавров на протяжении всех двенадцати миллионов лет,отведенных этому виду.А потом экстраполировал ее вплоть до возникновения " дино сапиенса ". Как же должны были выглядеть эти удивительные сущес- тва ?.. Они не стали бы копией человека.Дейл Рассел сделал реконструкцию этого существа.Трехпалые кисти рук,напоминающие промышленные манипуляторы-захваты,огромные,в четверть лица, глазницы с щелевидными зрачками;тело,покрытое прочной чешуей. Рост нашего несостоявшегося собрата по разуму ... один метр тридцать пять сантиметров ". [ 6 ]. Таким образом,человек едва ли владеет монополией на со- знание,разум.Мы даже вообще могли не появиться,если бы разум- ные дино сапиенсы воздействовали на природу так же,как люди. Хочется привести еще один пример,показывающий,насколь- ко быстро могут рушиться старые догмы.Не так давно считалось, что творческие процессы,такие как сочинение стихов,музыки являются исключительно прерогативой человека,потому что для сочинения стихов и музыкальных композиций необходимо придавать созданному тобой осмысленные формы,иначе получится бессмыс- лица;то есть любой стихотворец обязательно должен обладать соз- нанием. И что же ? Сегодня вычислительные машины с легкостью пишут стихи и сочиняют музыку . Дадим несколько примеров ком- пьютерного творчества . 1.3 СТИХИ,НАПИСАННЫЕ МАШИНОЙ. Добрый реет шелест Плачет пустота Слушают качели И поет беда Стань покорно горе Томно тишь летит И прозрачно море Тайно шелестит И бежит земная Незаметно тень Медленно лесная Славит влажный день " Стихи создают иллюзию осмысленности,хотя как раз смысл программой и не учитывался.При четком ритме и рифмовке вооб- ражение читателя осмысливало текст стихотворных строк ".[ 26 ]. Так быть может стихосложение - это не такой уж и творческий процесс,если он стал доступен вычислительной технике ? Может,и большинство " средних " поэтов точно так же штампуют свои стихи,не очень-то заботясь о смысле ? Какое же тогда это творчество ? " Это подтвердил и эксперимент,проведенный ... во все- союзной группе " Статистика речи ",руководимой профессором Р.Г.Пиотровским.Моделью для машинного порождения стихов пос- лужили взятые из поэмы " Трагедийная ночь " Александра Безы- менского строки-брахиколоны,где каждая строка состоит из од- ного односложного слова : Крут прям Злой гак Не кран А маг. Машина,используя введенный в ее память запас односложных слов,порождала новые тексты,оставляя неизменными пятую и седь- мую строки исходного ( " не " и " а " ).В результате получа- лись тексты,наподобие следующих : Хром Ал пьян рдян Злой Мой враг флаг Не Не пан вран А А рак мак После того,как машинные тексты были написаны,их предъ- являли вместе с исходным текстом Безыменского студентам,пре- подавателям,просто любителям поэзии.И многие из них оценили машинные стихи выше,чем фрагмент из " Трагедийной ночи " ! " [ 46 ]. Если же от имитации перейти к моделированию " образ- ного " правого и " формального " левого полушарий в их сов- местной работе,то машина может писать стихи,используя даже поэ- зию скальдов ! Образец стихов,которые может писать ЭВМ,работающая по программе " Скальд " : ХВАЛА МЕЧУ ХУЛА ВОРОНУ Мчи, Вран, меч, вран, Серп Вор сеч, ран, Бич Гриф битв, гроз, Брат Гусь бритв. слез, Быстр, Сохл, остр, плох, Шустр, Трухл, востр. рухл, Страж Дряхл, страд, чахл, Страх Затхл, стад. тускл, Мчи, Жухл, меч! слаб, Бей, Жрун меч! жаб... Бич Брр, битв, вран, Серп дрянн, сеч ! [ 47 ]. дран ! [ 47 ]. 1.4 ТВОРЧЕСТВО ЭВМ ПОСЛЕДНЕГО ПОКОЛЕНИЯ И наконец,заканчивая разговор о компьютерном творчес- тве,приведу еще несколько стихотворений,написанных машиной, правда,здесь ей немного помогал человек : [ 27 ]. Я хочу,чтобы вы представили себе далекое будущее, может быть,многие тысячелетия спустя,когда человечество (если оно выживет) раскидает по огромным просторам Галактики, где расстояния меряются продолжительностью человеческой жизни. Я хочу,чтобы вы представили себе наших потомков, странствующих из поколения в поколение в поисках миров,где можно приютиться. Эту поэму я посвящаю детям,рожденным в этих странствиях, в безбрежных межзвездных пустотах, для которых города и леса Земли - это лишь легенда. ПАВАНА ДЛЯ ДЕТЕЙ ДАЛЕКОГО КОСМОСА. Ледовые миры, Населенные призраками планет, Ледовые миры, Арктур,Андромеда и Вега, На орбитах,затерянных в звездной пыли, Средь хрустальной вечности. Ваше семя раскидано и горит алмазами бесконечности, Затерявшись в пустом океане, В шаг с мерным танцем Вселенной Кружась и кружась на орбитах. Я тоже - дитя вечности: и подо мной,куда ни глянь,целая жизнь. Ваше семя рассеяно средь хрустальной вечности по дороге без цели и без конца. Всполохи Солнца,всполохи звезд, Марс,Венера,Юпитер,Сатурн. И подо мной,куда ни глянь,целая жизнь. Рожденные из тьмы, Заблудившиеся в дворцах вечности, Освещенные алмазами бесконечности, Земли по имени Нигде. Ваше семя рассеяно по черным световым годам (Всполохи солнца,всполoхи звезд). Я тоже - дитя вечности. Я путешествую в компании комет, рожденный когда-то и потерявшийся в звездной пыли, Освещенный алмазами бесконечности. И подо мной,куда ни глянь,целая жизнь. Марс,Венера,Юпитер,Сатурн,затерянные в пустом океане, Кружась по орбите в пути без цели и без конца, ...Процион,Эридан,Ригель... Освещенный алмазами бесконечности, Я путешествую в компании комет. Конечно,нашей технике далеко до совершенства.За- чатки интеллекта у ней,во всяком случае,явно проглядываются,а по умении делать логические выводы в соответствии с програм- мой она явно превосходит братьев наших меньших.Что же каса- ется сознания,то о каком сознании можно говорить,если мозг отделен от тела ? Попробуйте научить чему-нибудь голову,от- деленную от туловища,если у ней нет ни малейшего представле- ния об окружающем ее мире.Сознание любого субъекта формируется в процессе познания окружающей его действительности.Любой са- мопрограммируемый робот будет уже,несомненно,обладать опре- деленным уровнем сознания.И чем больше он будет двигаться,чем больше знаний он накопит и систематизирует,тем больше он бу- дет умнеть в самом прямом смысле этого слова. 1.5 ИСТОРИЧЕСКИЙ ОБЗОР ИДЕЙ , КАСАЮЩИХСЯ ИИ Проблема " искусственного интеллекта " связана с идеей со- здания " думающих машин "- машин,которые способны выполнять функции ( все,несколько или одну ) мыслительной деятельности человека.Проблема создания разумных машин возникла еще в древ- ности.Ею занимался Декарт,который " скептически относился к возможности конструирования машин,функции которых аналогичны функциям человеческого разума." [ 63 ]. Его позиции основы- вались на том,что какие бы функции не умела выполнять машина, всегда найдутся функции,которые она не умеет выполнять.Это об- наруживает несознательность,неразумность действий машины.Такого же мнения придерживаются и некоторые современные ученые,пози- ция которых будет изложена ниже.Однако,ту же самую формулу Де- карта можно распространить и на человека : какие бы функции не умел выполнять человек,всегда найдутся функции,которые он не умеет выполнять.Это обнаруживает несознательность,неразумность действий человека. " Искусственный язык возможен,и можно установить науку,от которой он зависит.С помощью его крестьянин будет легче судить о сущности вещей,чем ныне судят философы ",- писал Рене Декарт в 1629 году. Декарт полагал,что " язык мысли " должен стать своеобраз- ным ключом ко всем человеческим понятиям,что " следует устано- вить методическое расположение всех мыслей ... подобно методи- чески установленному порядку естественного ряда чисел.Подобно тому как можно в один день научиться на каком-нибудь неизвест- ном языке называть и писать все числа до бесконечности,таким же образом должна быть найдена возможность сконструировать все слова,необходимые для выражения всего,что приходит и может прийти в человеческий ум.Все зависит от нахождения простых идей,которые свойственны представлению каждого человека и на которых слагается все то,что люди думают." [ 64 ]. В отличие от Декарта,Ламетри считал,что человек - это жи- вотное,а животное - машина.Следовательно,человек тоже является машиной,только более сложной.Таким образом,с точки зрения Ла- метри,задача создания устройства,возможности мышления которого сравнимы с человеческими,не отличается,в принципе,от задачи со- здания часового механизма. Гораздо ранее Декарта и Ламетри,около семисот лет назад, проблемой " думающих машин " озаботился дон Раймундо Лулл ( Раймунд Луллий )." В конце концов," обобщая " свои изыскания, Луллий сконструировал " универсальную фигуру "- сооружение из четырнадцати кругов,размеченных буквами и раскрашенных в раз- личные цвета,которые символизировали различные понятия,элемен- ты,стихии,субъекты и объекты знания.Приводились в движение эти круги сложной системой рычагов и могли " выдавать " около во- семнадцати квадриллионов ( ! ) разнообразных сочетаний буквен- ных и цветных " истин ".Иными словами," универсальная фигура " могла дать ответ на любой вопрос о посюстороннем и потусторон- нем мире.Что касается вопросов,то они,между прочим,были начер- таны на первом внутреннем круге " [ 65 ] Этих вопросов было девять : 1). что ? 2). почему ? 3). из чего ? 4). сколько ? 5). каким образом ? 6). где ? 7). когда ? 8). какое ? 9) которое из двух ? " Луллий родился около 1235 г. и умер в 1315 г.Семь столетий отделяют его изобретение от наших дней.В его времена ученые му- жи не сомневались в том,что существуют некие универсалии,не за- висящие от человеческого разума.Если их найти,систематизировать и нанести на круги и секторы " универсальной фигуры ",то эта " фигура ",или " машина ",- дело не в названии ! - станет неки- им всемогущим разумом,вмещающем все знания о мире и способным всегда дать правильный ответ о нем. Но возможно ли это ? Можно ли свести к логическим операци- ям если не " все знания о мире ",то хотя бы часть их,а затем поручить не человеческому мозгу,а механическому устройству про- цедуры вывода " формул знания ",следующих из основных понятий, " аксиом " ? Жизнь уже давно ответила на этот вопрос.Мы знаем, что идея " искусственного интеллекта ",идея машины,которая была бы способна усилить мощь человеческого разума,- идея,впервые высказанная рыцарем и поэтом,философом и алхимиком,богословом и изобретателем Раймундо Луллием ( на языке своего времени,разу- меется,и с уклоном по преимуществу богословским,то есть нашей эпохе совсем не созвучным ),дожила до наших дней,испытав за свою более чем семивековую жизнь удивительные превращения,и не только дожила,но и достигла как раз в наши дни расцвета и три- умфа." [ 65 ]. Другое направление в создании разумных машин связано с именами Пифагора и Гоббса,которые сводили сущность мышления к математическим и формально-логическим операциям.Согласно Т.Гоб- су,мышление есть не что иное,как подсчитывание. " Не без влияния Пифагора и его традиции многие философы и ученые Нового времени рассматривали процесс мышления как сво- еобразное " исчисление идей ",имеющее аналогии в арифметике и геометрии ... ... Гоббс полагал,что можно вычислять величины тела,движе- ния,времена,качества,понятия,отношения,предложения и слова." [ 66 ]. Г.В.Лейбниц много внимания уделял разработке вопросов мыш- ления как исчисления." Он мечтал создать " универсальную мате- матику ",которая должна заниматься " всем,что в области вообра- жения поддается точным определениям."Главным разделом математи- ки,по его мнению,является " комбинаторика ",то есть наука опе- рирования формулами." [ 67 ]. " Размышляя о способах вычисления движений,Ньютон и Лейб- ниц создали дифференциальное и интегральное исчисление.В юнос- ти Ньютон провел немало времени над построением " языка мыс- ли ",с помощью которого можно было бы " вычислять истины ",но записи его были опубликованы только в середине нашего столе- тия." [ 68 ]. " Схоластические идеи Луллия приобрели в изложении Лейбни- ца конкретную математическую интерпретацию.У Луллия было рацио- нальное зерно,и Лейбниц показал,как надо отделять его от шелухи средневековых заблуждений.Заслуга Лейбница настолько велика,что Норберт Винер,которого двадцатый век назвал отцом кибернетики, считал именно Лейбница ее провозвестником и приписывал ему,а не себе или своим современникам честь открытия главных кибернети- ческих идей,а известный американский математик и педагог Дж. Пойа отмечал,что хотя проект Лейбница о " вычислении истин " и казался абсурдным и фантастическим многим здравомыслящим людям, " современные вычислительные машины реализуют часть этого фан- тастического проекта ". Судьба идей Лейбница показывает с особой наглядностью,пи- сал доктор филологических наук Вяч.Вс.Иванов в книге об истории семиотики ( теории знаков ) в нашей стране,что наряду с мутаци- онными скачками в истории науки не менее важен был и тот эволю- ционный процесс,который по отношению к истории литературы был охарактеризован как иерархическое изменение уже существующих видов литературы.Идеи искусственного языка и общей семиотики, продолжает он,были хорошо известны во времена Лейбница,но их перевод в ранг основных идей науки стал возможен лишь к двадца- тым годам нашего века,а общепринятым - лишь в семидесятых го- дах ... ... Знаменитый философ и создатель космогонической гипоте- зы Иммануил Кант писал в работе " Новое освещение первых прин- ципов метафизического познания ",что видит в " изобретениях " Лейбница " лишь нечто подобное завещанию того отца у Эзопа,ко- торый,лежа на смертном одре,поведал своим детям,что на своем поле он зарыл клад,однако,прежде чем успел указать точно это место,внезапно скончался.Он побудил этим сыновей к неустанному раскапыванию и разрыхлению почвы,пока они,хотя и обманутые в своих надеждах,не оказались тем не менее бесспорно разбогатев- шими благодаря тому,что повысили плодородие почвы.Это,конечно, единственная польза,которую можно ожидать,на мой взгляд,от ис- следования этой знаменитой системы,если только кто-нибудь еще захочет тратить на это свой труд." Другой не менее знаменитый философ Гегель полагал,что идеи Лейбница о " языке мысли " - это не шаг вперед,а наоборот,возв- рат к эпохе схоластики и к " Великому искусству " Луллия.Ибо Лейбницево применение исчисления комбинаций,писал он,не отлича- лось от ЛУЛЛИЕВА ИСКУССТВА ничем другим,кроме большей методич- ности с АРИФМЕТИЧЕСКОЙ точки зрения,вообще же не уступая ему в бессмысленности." [ 69 ]. Мы видим,что вопрос возможности создания " думающих ",ра- зумных машин не нов.Однако,на новый,качественно более совершен- ный уровень,его вывело развитие техники,научно-техническая ре- волюция и,в частности,разработка электронных вычислительных ма- шин - устройств,которые оперируют последовательностью операций, цифровыми данными и отношениями.Это устройства синтагматическо- го уровня.Необходимо подчеркнуть огромную важность этих уст- ройств в решении определенного класса задач.К этому времени и относится возникновение проблемы искусственного интеллекта,в самой формуле которого " заложена,с одной стороны,ориентация на труднодостижимые,но многообещающие возможности реализации ин- теллектуальной мощи человека,с другой же - имеет место " оправ- дывающая " тенденция,подчеркивающая ограниченность понятий и " искусственного " и " интеллекта ". [ 70 ]. Таким образом,мы видим,что хотя проблема искусственного интеллекта возникла на базе устройств синтагматического уровня, она с самого начала " ставит перед собой цель решения задач уже более сложного порядка,так или иначе соотносимых с многообраз- ными свойствами человеческого интеллекта.Здесь,как минимум,уже требуется семантическая интерпретация единиц синтагматического уровня,и притом,в терминах свойств изучаемых объектов ." [ 71 ]. Однако,первые успехи использования ЭВМ для решения отдельных задач,которые всегда считались прерогативой человеческого мыш- ления,окрасили в радужные тона позиции многих ученых.В то же время находились и явные противники такой точки зрения. А.Г.Ивахненко ( 1962 г. ) оптимистически оценивал перспек- тивы создания " думающих " машин.Основываясь на истории разви- тия человеческого общества,он считает," что рано или поздно че- ловек находит пути к искусственному повторению всего,что когда- нибудь и где-нибудь создала природа в своей грандиозной " ла- боратории.И,наоборот,явления,которые не в силах воспроизвести человек,как правило,относятся к принципиально невыполнимым в природе ... Но природа создала человека.И человек в силах рано или поздно повторить " творчество " природы искусственно ." [ 72 ]. В качестве иллюстрации своей мысли он приводит два примера : проблема искусственного белка и проблема вечного двигателя.Че- ловечество уже вплотную приблизилось к решению проблемы получе- ния белка искусственным путем.Уже удалось осуществить синтез простейшего белкового вещества : из девяти аминокислот получен простой белок окситоцин.Установлена молекулярная структура ин- сулина ( белкового гормона ).С другой стороны,доказано,что за- коны природы не позволяют создать вечный двигатель - проблема вечного двигателя была закрыта.Знаменательно то,что такого дви- гателя нет и в природе. Рассматривая пути создания " искусственной жизни " А.Г. Ивахненко останавливается на двух возможных направлениях : 1).синтез " искусственной жизни " на основе белковой фор- мы,хотя " обмен веществ может осуществляться по совер- шенно иным законам ". [ 73 ]. 2).синтез " искусственной жизни " на технической основе, путем перенесения принципов действия систем,управляющих живыми организмами в технику. С аналогичной точкой зрения выступал А.Н.Колмогоров ( 1961 г. ),который считал,что существует " принципиальная воз- можность создания полноценных живых существ,построенных полнос- тью на дискретных ( цифровых ) механизмах переработки информа- ции и управления ". [ 74 ]. При этом он добавляет,что современная техника не обладает возможностями,достаточными для создания высокоорганизованных живых существ. Мы видели,что как А.Н.Колмогоров,так и А.Г.Ивахненко оце- нивали принципиальную возможность создания искусственного ин- теллекта.Перейдем теперь к рассмотрению конкретных прогнозов. Н.М.Амосов ( 1962 г. ) считал,что на базе цифровой вычис- лительной машины можно создать машину,которая " целиком отража- ет логическую программу хорошего врача,дополненную большими статистическими материалами,позволяющими оценить вероятность диагноза при различных сочетаниях признаков ". [ 75 ]. Тем самым он считает,что мышление человека подчинено законам, поддающимся формализации для цифровой вычислительной машины. Сегодня,через двадцать лет,возможности некоторых медицинских экспертных систем превышают возможности человека. Н.М.Амосов намечает два направления создания искусственно- го интеллекта,перспективность которых и сейчас обсуждается уче- ными.Первым направлением является изучение структуры и связей головного мозга и их последующее моделирование.Второе направле- ние связано с разработкой схем и связей,алгоритмов функциониро- вания,для получения того же конечного результата. Специалист по шахматам М.М.Ботвинник считает ( 1961 г. ), что шахматы - это не наука,это " всегда игра,которая иногда становится искусством ". [ 76 ].Делая прогноз на десять- пятнадцать лет вперед,он заявляет,что " машина сможет успешно выступать против мастеров ". [ 77 ].Путь к этому он видит в изучении процессов мышления у шахматистов.Это,по существу, первый из путей,предложенных Н.М.Амосовым.Сейчас шахматные ком- пьютеры играют на уровне гроссмейстера международного класса. " А.Самюэль создал программу для игры в шашки,которая обыграла и своего создателя,и чемпиона по шашкам штата Коннек- тикут Роберта В.Нили.Как подчеркивал Самюэль,чью работу считают " наиболее изощренным исследованием по самоорганизующимся прог- раммам для игр ",суть его программы не в шашечной игре самой по себе," а в изучении процесса машинного обучения,в котором шашки берутся лишь в качестве удобного объекта. Если мы вложим в память компьютера правила решения диффе- ренциальных уравнений,это не будет означать,что он обучен выс- шей математике ; точно также нельзя считать демографом табуля- тор,обрабатывающий данные по переписи населения.Автомат дейст- вует по программе,вложенной в него человеком.Но если программу сделать самообучающейся,то возможности такого автомата станут весьма велики.Доктор Самюэль был слабым игроком в шашки,но прекрасным программистом.Его детище не только превзошло своего создателя,но и без его помощи обучилось играть в шашки на уров- не мастеров. Луллий,в чьей голове впервые родилась идея механического усилителя человеческого разума,полагал,что его Великое искусст- во способно дать ответ на любой вопрос.Лейбниц мечтал о том времени,когда язык математических формул сможет охватить всю сферу человеческого мышления.Механические устройства для облег- чения счета развились до ЭВМ.И,как стало ясно еще на заре ки- бернетики ( информатики ),чтобы компьютеры не были " идиотами, наделенными феноменальной способностью к счету ",а более гибки- ми и " умными " помощниками человека,надо сделать так,чтобы они умели учиться." [ 78 ]. Огромным оптимизмом отличался Артур Ли Самуэль,консуль- тант-директор исследовательского отдела американской фирмы IBM. Эта фирма в настоящее время находится на передовом рубеже в об- ласти разработки,создания ЭВМ,а также математического обеспече- ния.Многие идеи,воплощенные в машинах этой фирмы,стали де-факто международным стандартом.Артур Ли Самуэль дает следующие прог- нозы (1964 г. ) : 1).Через двадцать лет появятся машины,способные учиться на собственном опыте." Программирование,как мы теперь его называем,перестанет существовать,и вычислительная маши- на станет поистине " умным " и надежным помощником че- ловека". [ 79 ]. 2).В ближайшие несколько лет будет реализована слуховая и визуальная связь с вычислительной машиной.Машины смогут выполнять функцию языкового перевода,в том числе и в режиме диалога. 3)." Пройдет двадцать лет,и канцелярская работа перестанет существовать.Вместо нее прямые вводные и выводные уст- ройства вычислительной машины обеспечат информацией, осуществят необходимые процессы,которые будут управлять меньшими вычислительными машинами ." [ 80 ]. 4)." Нет сомнения,что чемпионы мира по шахматам и шашкам будут терпеть поражения,сражаясь с вычислительной маши- ной." [ 80 ]. 5).Вычислительные машины не внесут большого вклада в науку ( имеется в виду фундаментальный вклад в математику и естественные науки ). Остановимся на третьем и пятом пунктах его предсказаний. Канцелярская работа в настоящее время не только не исчезает,но имеет тенденцию к неудержимому росту.А вот мысль о том,что це- лесообразно использовать не одну вычислительную машину для ре- шения сложных или объемных задач,а некоторый комплекс машин, распределив между ними функции,сейчас завоевала всеобщее приз- нание. Пятый пункт звучит диссонансом в общем оптимистическом хо- ре прогнозов.Артур Ли Самуэль,видимо,впервые поставил вопрос о роли творческих процессов в человеческом мышлении.Он считал,что " все попытки наделить электронные машины подлинно творческими способностями потерпят неудачу." [ 81 ]. Как видно из вышеизложенного,оптимистические мнения выска- зывались по очень широкому кругу вопросов,начиная с принципи- альной возможности создания искусственного интеллекта и кончая прогнозами в конкретных областях.Почти все прогнозы оказались пока еще не реализованы в полной мере.Приведем теперь мнение И. И.Артоболевского и А.Е.Кобринского ( 1962 г. ),которые,полеми- зируя с А.Н.Колмогоровым,указывают на дистанцию,отделяющую ав- томат от полноценного живого существа. Артоболенский и Кобринский поставили вопрос,актуальность которого невозможно переоценить : что или вернее кто понимается под полноценным искусственным живым существом ? Рассмотрим крайние точки зрения.Живым и полноценным искусственным сущест- вом можно признать такое существо," которое,будучи включенным в общество себе подобных естественных полноценных живых существ, на протяжении всей жизни от рождения и до смерти сумеет сущест- вовать и действовать в соответсвии с законами этого общества на равных правах со всеми его членами,работая,двигаясь,мысля и от- дыхая так же как в среднем работают,двигаются,мыслят и отдыхают другие." [ 82 ].Если принять эту формулировку,то говорить о возможности ( пусть даже и принципиальной ) создания " полно- ценных живых существ " на базе технических средств,а тем более на базе переработки цифровой информации,не имеет смысла. Совсем по-другому будет выглядеть вопрос,если " назвать полноценным живым существом техническое устройство,выполняющее с той или иной скоростью те или иные логические или вычисли- тельные операции ". [ 82].Не только принципиальная,но и реальная возможность создания таких " живых существ " не вызы- вает сомнения.Эта терминологическая неурядица перешла в понятие искусственного интеллекта.Таким образом,Артоболевский и Кобрин- ский в 1962 году поставили вопрос,дать ответ на который - зада- ча сегодняшнего дня. " Сейчас появляется большой интерес к машинам,имитирующим жизнь ... Машина,которой мы в основном занимались,- это малень- кое создание с гладкой поверхностью и вытянутой шеей,в которой помещается единственный глаз,осматривающий окружающие предметы в поисках светового стимула,- мы назвали эту игрушку " Тесту- до ",или " черепахой ",которую машина напоминает своим внешним видом." Адам " и " Ева " этой разновидности получили клички " Элмер " и " Элси ",- рассказывал английский физиолог Грей Уолтер о созданных им кибернетических черепашках,которые снис- кали себе славу во всем мире и породили целый кибернетический зверинец. Радиолюбители,кружки юных техников,студенческие научные общества,научные лаборатории и исследовательские группы в СССР и США,Англии и Франции,Бельгии и Японии и в других странах соз- дали десятки кибернетических " лис "," собак "," мышей "," бе- лок "," черепашек ".В них моделировались более или менее прос- тые формы поведения организмов вроде распространенного в расти- тельном мире фототропизма ( если освещать растительную клетку не полностью,то постепенно вся ее неосвещенная часть перемес- тится в освещенную зону ),ориентировочные рефлексы,условные рефлексы.Пока игрушки из металла и пластмассы изображали реак- ции животных,ученые совершали первые попытки смоделировать творческое мышление,присущее человеку." [ 83 ]. Кроме того,Артоболевский и Кобринский аргументированно вы- сказались,в противоположность М.М.Ботвиннику,за второй ( по классификации Амосова ) путь создания искусственного интеллек- та.Первый аргумент заключается в том,вся история развития тех- ники показывает,что : 1). автомат и живое существо ; 2). человек и машина выполняют одни и те же функции совершенно по-разному.Достаточно сравнить : 1). самолет и птицу ; 2). пароход и рыбу ; 3). тестомесильную машину и пекаря ; 4). паровоз и бегуна ; чтобы убедиться в этом.И вряд ли ситуа- ция принципиально изменится,когда человечество подойдет вплот- ную к созданию " мыслящих " автоматов. Второй аргумент заключается в трудности непосредственного моделирования процессов человеческого мышления.Если идти по этому пути,то " для создания мыслящего автомата мало знать во всех тонкостях механизм мышления полноценного живого существа, надо будет еще разрабатывать или изобретать такие виды механиз- мов,которые сделают их пригодными для технической реализа- ции ". [ 84 ]. Однако," " машины-творцы " проявили себя { уже } в пятиде- сятых годах не в одной математике.Компьютер Иллинойского уни- верситета ( США ) написал сюиту " Иллиак " для струнного квар- тета,состоящую из четырех частей по числу экспериментальных программ,положенных в основу сочинения музыки.Еще раньше в пе- чати появились сведения о программе " Дататрон ",которая сочи- нила серию из четырех тысяч песенных мелодий под общим названи- ем " Кнопка Берты ".Тогда же приблизительно появились популяр- ные мелодии,автором которых была машина Гарвардского универси- тета.В 1959 году начал свои интереснейшие опыты по программиро- ванию советский математик и музыкант Рудольф Зарипов," вдохно- вивший машину " Урал " на сочинение первых одноголосных пьес." [ 85 ]. " Техника помогла человеку увеличить возможности своего физического воздействия на среду.То,чего не в силах сделать са- мый сильный человек,с легкостью сделает подъемный кран,а гоноч- ный автомобиль шутя обгонит самого лучшего спринтера в мире.Ес- ли усилитель интеллекта будет иметь аналогичный " коэффициент усиления ",то его показатель умственных способностей достигнет не двести и не тысяча,а по меньшей мере десять тысяч.В принципе создать такой усилитель не более фантастично,чем построить ма- шину,в сто раз превосходящую физические силы человека ... Но ведь " умную " машину создает ум ее же конструктора.На первый взгляд,мы сталкиваемся с проблемой,столь же неразрешимой,как и идея поднять самого себя за волосы.Однако,подчеркивает Лем,есть возможность подойти к решению этой проблемы необычным путем ... ... Таким образом,заключает Лем,ключ к проблеме именно в том,что усилитель интеллекта не должен : 1). формализовать ; 2). конструировать ; 3). описывать и так далее - он должен действовать как пры- гун,и процессы в нем,следовательно,должны происходить идентич- ные.Ничего ему делать не надо,кроме преобразования сигналов,по- ступающих на " входы ",и выдачи с " выходов " готовых решений. Ни сам усилитель,ни конструктор не будут знать,как он это дела- ет,но это неважно.Мы получим то,что требовалось,- результаты ! Создавая самоорганизующиеся и самообучающиеся системы,ки- бернетики сделали первый шаг к созданию " интеллектронных " ав- томатов.Следующий шаг - создание " интеллектронных роботов ". Вот что пишут об этом не писатели-фантасты,а авторы серьезной книги о роботах,выпущенной издательством " Наука " : " Говоря об интеллекте роботов,вряд ли можно сомневаться в том,что ис- точником многих понятий и представлений для них послужил окру- жающий мир.Но,однажды постигнутые,эти понятия и представления ( включая модель окружающего мира ) могут начать развиваться и совершенно независимо.В частности,они могут,подобно тому,как это произошло у человека,подняться к высотам обобщения и абст- ракции,освобождаясь от пут своего конкретного ( даже,может быть," примитивного " ) происхождения.В процессе этой " внут- ренней " эволюции роботов могут рождаться понятия и представле- ния ( не заложенные в них человеком ! ),которые в свою очередь могут чудодейственным и пока не предсказуемым образом повлиять на ход научно-технического прогресса ... " [ 86 ]. Подводя черту под обзором мнений и идей,высказанных в мо- мент возникновения проблемы искусственного интеллекта,можно сделать следующие выводы : 1).Никто не высказывался против принципиальной возможности построения устройств,способных выполнять те или иные функции человеческого мозга. 2).Был поставлен,но не разрешен,ключевой вопрос : какими характеристиками должна обладать машина,чтобы можно бы- ло назвать ее разумной. 3).Идеи,казавшиеся второстепенными в то время и высказан- ные вскользь,оказываются основополагающими или наиболее дискутируемыми в настоящее время. 1.6 ФИЛОСОФСКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИИ Вопрос о принципиальной возможности искусственного воспро- изведения человеческого мозга и процессов,протекающих в нем,ле- жит в основе проблемы искусственного интеллекта.Воспроизведение каких-либо объектов,процессов возможно,естественно,лишь после изучения этих объектов.Таким образом,вопрос о принципиальной возможности искусственного воспроизведения человеческого мозга можно разбить на два подвопроса : 1).вопрос о познаваемости человеческого мозга и законов его функционирования ; 2).вопрос о возможности воспроизведения процессов,протека- ющих в мозге на искусственной основе. Положительный ответ на вопрос о познаваемости объективной реальности лежит в фундаменте диалектического материализма.От- вет на этот вопрос,который является второй стороной основного вопроса философии,- та лакмусова бумажка,которая позволяет сра- зу определить,материализм или идеализм лежит в основе той или иной философской концепции.Если " поставить вопрос,что же такое мышление и сознание,откуда они берутся,то мы увидим,что они - продукты человеческого мозга и что сам человек продукт природы, развившийся в определенной среде и вместе с ней.Само собой ра- зумеется в силу этого,что продукты человеческого мозга,являю- щиеся в конечном счете тоже продуктами природы,не противоречат остальной связи природы,а соответствуют ей ". [ 87 ].В этом высказывании Фридрих Энгельс не только материалистически отвечает на вопрос о познаваемости мира,но и показывает,что че- ловеческий мозг,хотя он и является самой сложной из известных систем,обладающих интеллектуальными возможностями и созданных, природой,относится к объективной реальности и,следовательно,мо- жет быть познан наряду с другими продуктами природы. Совсем по-другому решается вопрос о необходимой глубине познания человеческого мышления для его дальнейшего воспроизве- дения.Здесь возникает " противоречие между характером челове- ческого мышления,представляющимся нам в силу необходимости аб- солютным,и осуществлением его в отдельных людях,мыслящих толь- ко ограниченно ". [ 88 ].В силу этого противоречия человек " не может охватить = отразить = отобразить природы всей,пол- ностью,ее " непосредственной цельности ",он может лишь вечно приближаться к этому,создавая абстракции,понятия,законы,научную картину мира и так далее и тому подобное ". [ 89 ]. Человеку никогда не удасться полностью познать ни всей природы,ни отдельных продуктов природы.Но означает ли это,что воспроизведение человеческого мышления невозможно ? Ответ на этот вопрос зависит от того,конечно или бесконечно число тех свойств,сторон,взаимосвязей предмета или явления,которое необ- ходимо знать для воспроизведения данного предмета или явления. Следовательно,могут быть две точки зрения.Первая,оптимистичес- кая точка зрения основывается на том,что человек уже неоднок- ратно воссоздавал естественные материалы искусственным путем. При этом искусственное воспроизведение вовсе не предполагает, что человеком были полностью познаны,исчерпаны все стороны,свя- зи воспроизводимого объекта или явления.Например,тот факт,что человек научился добывать ализарин из каменноугольного дег- тя [ 90 ],еще не означает,что все свойства этого вещества были им познаны. Вторая,пессимистическая точка зрения основывается на том, что человеческий мозг и процессы мышления,происходящие в нем, являются самым сложным продуктом природы,и человеческие знания никогда не будут столь полными,чтобы стало возможным искусст- венное воспроизведение этого продукта.Необходимо отметить,что эта точка зрения резко отличается от точки зрения,признающей принципиальные трудности,существующие независимо от уровня раз- вития науки и техники.Таких трудностей просто нет,так как нет и не может быть препятствия,в которое могло бы упереться чело- веческое познание.Признание таких трудностей является разновид- ностью ограниченного агностицизма.Всякие трудности имеют конк- ретно-исторический характер и преодолеваются дальнейшим разви- тием познания.Все сказанное относится к человеческому познанию вообще,а не к какому-либо конкретному научному направлению,ко- торое может сталкиваться с неразрешимыми трудностями ( дос- таточно вспомнить попытки открыть " философский камень",раз- работать " вечный двигатель "). Обратимся теперь к проблеме " искусственного интеллекта ". В современной литературе встречается множество трактовок этого термина.Для того,чтобы дать определение понятия искусственного интеллекта,необходимо указать его место в рамках более общего понятия или соотнести с понятиями одного и того же уровня.Таким образом,термин " искусственный интеллект " должен определяться через такие понятия,как естественный интеллект,мышление. Конструктивный подход к мышлению был заложен еще в работах И.М.Сеченова и И.П.Павлова.Он состоит в том,что мышление в ши- роком смысле рассматривается как решение широкого спектра за- дач - от элементарных поведенческих до сложнейших теоретичес- ких.При этом выделяются два типа задач : 1).Репродуктивные задачи - задачи,для которых характерна достаточность наличных условий,средств и способов реше- ния для реализации целей. 2).Творческие ( продуктивные ) задачи - они характеризуют- ся тем,что наличных условий,средств и способов ( алго- ритмов ) решения,имеющихся в опыте системы,недостаточ- но для их решения и недостающие звенья заново находятся решающей системой при ее взаимодействии со средой и ис- пользовании ее прошлого опыта. [ 91 ]. Естественно,что любые реальные задачи содержат как репро- дуктивные,так и творческие элементы и характер задачи определя- ется в зависимости от преобладания тех или иных элементов.Из приведенной классификации видно,что продукты творчества должны качественно отличаться от результатов деятельности репродуктив- ного мышления.Типичными признаками творчества являются новизна и общественная значимость продуктов человеческой деятельности. При этом новизна продуктов творчества имеет две характеристи- ки - количественную и качественную." Подлинно творческий про- цесс органически связан с качественными преобразованиями в дан- ной области культуры,науки,с открытием новых принципов,законов, новых направлений деятельности.А новые формально-логические комбинации или еще не исчерпанные формальные возможности полу- чения новых объектов,заключенные в уже известном законе,форму- ле,относятся к количественной стороне новизны." [ 92 ]. Откуда же черпает решающая система недостающие условия, средства и способы решения творческих задач ? Она может исполь- зовать для этого только объекты внешнего мира.Поэтому характер- ным признаком процесса творчества является способность к актив- ному сигнально-ориентировочному взаимодействию с объектами внешнего мира.Сигнально-ориентировочная активность выражается в таких факторах творчества как целеполагание,творческое вооб- ражение,проблемная ситуация,поиски и генерации догадок и гипо- тез и так далее. Под естественным интеллектом понимается " способность жи- вых систем ( животных и человека ) решать задачи,которые вклю- чают в себя репродуктивные и творческие элементы ". [ 93 ]. Такое определение подразумевает три основных свойства естест- венного интеллекта ( по отношению к человеку ) : способность понимать и строить любые тексты на естественном языке,способ- ность познавать законы внешнего мира,способность принимать ре- шения. Термин " искусственный интеллект " понимается большинством современных ученых как научное направление,связанное с машинным моделированием решения репродуктивных и творческих задач.На первом этапе развития исследований по созданию искусственных интеллектуальных систем мнения специалистов по вопросу о путях их создания резко разделились.Большая часть ученых склонялась к тому,что ни о каком повторении пути природы,ни о каких аналоги- ях с принципами,заложенными в естественном интеллекте,не может быть и речи.В конце концов,вычислительные машины,успешно имити- рующие способности человека к счету,весьма мало напоминают что- либо присущее живому организму,а реализованные на ЭВМ программы для создания музыкальных произведений или поэтических опусов никоим образом не имитируют особенности творческого процесса человека.Для сторонников этой точки зрения " совпадение по ре- зультату " казалось достаточным для утверждения о том,что те или иные стороны естественного интеллекта успешно смоделирова- ны.Таким образом,это направление связано с созданием систем ав- томатического решения сложных задач при отвлечении от вопроса, что происходит в человеческом сознании при решении аналогичных задач.Оно обычно называется нормативным,функциональным. По мнению второй части специалистов,путь к достижению сис- темами искусственного интеллекта идеала - полноценной имитации возможностей естественного интеллекта - проходит лишь через имитацию структуры и реализованных на ней функций,характерных для живых систем.Отсюда интерес этих специалистов к результа- там,полученным в биологии,физиологии,психологии.Развитие моде- лей искусственных нейронных сетей,появление устройств типа пер- септрона или пандемониума,резко отличающихся по способу своего действия от традиционных вычислительных машин,- результаты ис- следований в этом направлении,связанном с моделированием про- цессов познания,созданием " таких машинных моделей,таких алго- ритмов,которые претендуют на то,что они в какой-то степени опи- сывают мыслительный процесс,как он происходит у человека ". [ 94 ]. Это направление называют дескриптивным,субстратно-структурным. На современном этапе развития исследований в области ис- кусственного интеллекта эти две крайние точки зрения сближают- ся.Противники копирования опыта природы при конструировании ин- теллектуальных систем начинают понимать,что многие важные зада- чи могут быть успешно решены только при обращении к этому ис- точнику,а сторонники второго направления вынуждены согласиться с тем,что ряд функций интеллекта,связанных с символьными преоб- разованиями,эффективнее и легче реализовать " нечеловечес- кими способами ". Все современные ученые подчеркивают полезность рассматри- ваемого научного направления и скептически относятся к умест- ности самого термина " искусственный интеллект " для обозначе- ния научного направления.Однако,подвергать критике уместность этого термина вряд ли целесообразно,так как он уже вошел в оби- ход.Некоторые ученые пытаются обозначать термином " искусствен- ный интеллект " не только научное направление,но и мыслительные способности некоторого устройства.Например,Г.С.Поспелов говорит об искусственном интеллекте " как о способности ЭВМ решать за- дачи,традиционно считающиеся интеллектуальными ". [ 95 ], а для Ботвинника это - " способность принимать решение - хоро- шее решение в сложной ситуации при экономном расходовании ре- сурсов ". [ 96 ]. Если написана очень хорошая шахматная программа для ЭВМ, способная играть на уровне мастеров,то означает ли это,что ма- шина обладает интеллектом ? Видимо,нет.Если машины уже сейчас способны выполнять арифметические операции в миллиарды раз быс- трее человека,то означает ли это,что их интеллект значительно выше человеческого ? Опять нет.Малая конструктивность таких оп- ределений сразу бросается в глаза.И дело заключается не только в трудностях формулирования конструктивного определения искус- ственного интеллекта.Чтобы создать такое определение,необходим значительно более высокий уровень развития наук,занимающихся изучением процессов мышления. Особую позицию занимал В.М.Глушков,который считал,что " некоторое устройство ( созданное человеком ) представляет собой искусственный интеллект,если,ведя с ним диалог по доста- точно широкому кругу вопросов,человек не сможет различить,раз- говаривает ли он с разумным живым существом ( скажем,с другим человеком ) или с автоматическим устройством ". [ 97 ]. Субъективность такого определения очевидна.В.М.Глушков проповедует чисто информационный и функциональный подход к мыш- лению.В.М.Глушков исходит из того,что в основе мышления челове- ка лежит сложный,но конечно вполне определенный комплекс правил логической переработки информации.Большинство ученых отвергают эту точку зрения.Критика информационной гипотезы проводится по нескольким направлениям.Одно из них состоит в рассмотрении роли образного,невербализованного мышления." При обсуждении философ- ских аспектов моделирования мышления обычно не обращается долж- ного внимания на проблему моделируемого на ЭВМ процесса воспри- ятия и образного мышления,в то время как ограниченность инфор- мационного моделирования ( дискретного по своей природе ) в ре- шении этих вопросов проявляется более выпукло,чем при моделиро- вании дискурсивного мышления." [ 98 ]. Вербализованное мышление,лежащее в основе абстрактно-логи- ческого мышления,развивается на базе уже сформированных способ- ностей оперирования образами окружающих предметов.Это позволяет утверждать,что визуальное мышление является особой формой ра- зумного поведения,как и обычное речевое мышление,в то время как в определении В.М.Глушкова,связь устройства,обладающего искус- ственным интеллектом,с окружающим миром осуществляется только на вербальном уровне.Оба вида мышления взаимодействуют между собой." Даже абстрактно-теоретическое мышление ученого не может быть оторвано от действительности.И.М.Сеченов различал три уровня ( три фазы мышления ) : мышление " чувственными конкре- тами " ( образами )," символическое мышление " и его высшая фа- за - отвлеченное " внечувственное мышление ".И.П.Павлов выделял предметно-действительное и речевое мышление,а С.Л.Рубинштейн отмечал,что,будучи различными уровнями или ступенями познания, образное и абстрактно-логическое мышление являются в известном смысле различными сторонами единого процесса и равно адекватны- ми способами познания различных сторон действительности." [ 99 ]. Вычислительные машины в настоящее время не приспособлены к работе на невербальном уровне.Вот,что пишет об этом Э.Хант [ 100 ] : " Создание ЭВМ,способной видеть и слышать,оказалось очень слож- ной задачей.И ни в одной из попыток машинное восприятие даже отдаленно не приближается к человеческому.Машинный анализ изоб- ражений ограничивался либо анализом фотографий,что фактически больше представляет собой специализированную задачу распознава- ния образов ... ,либо анализом очень простых сцен,вроде тех,что можно построить на столе из детских кубиков.Проблемы,связанные со зрительным восприятием,в самом деле,трудно разрешимы.Машин- ное восприятие речи почти так же малоуспешно.Наши успехи в этой области сегодня лишь незначительно напоминают то,что обычно по- казывают в научно-фантастических фильмах,рассказывающих об ЭВМ, исследующих джунгли или ремонтирующих космические корабли." Вы- ход из такого положения заключается,видимо,в создании принципи- ально новых устройств,основанных,как это представляется,на принципах голографии. Отсюда можно сделать вывод,что едва ли правомерно предс- тавлять мышление человека как функцию одного лишь мозга.Мышле- ние без тела невозможно.Чувственные восприятия человека,безус- ловно,более " телесны ",чем логика его мысли.Однако,следует из- бегать той абсолютизации биологического начала в человеке,кото- рая отвергается диалектико-материалистической философией. Второй момент в данном В.М.Глушковым определении искусст- венного интеллекта,с которым не согласно большинство ученых,со- стоит в функциональном подходе к интеллекту.Дело в том,что творческие и пока неформализуемые свойства интеллектуальной де- ятельности представляют собой " многообразные прямые и косвен- ные проявления феномена активности,который зависит от мотиваци- онной сферы,куда входят как органические потребности ( голод, жажда и прочее ),так и ориентировочные потребности и их модифи- кации - познавательные интересы,чувства,желания и стремления. Ориентировочные потребности,чувства,стремления - главный фак- тор,внутренний источник всех творческих элементов на всех эта- пах решения задач,источник устремленности решающей системы во внешний мир." [ 101 ].Реализация перечисленных элементов на пути чисто функционального моделирования,без реализации свойств и структуры носителя естественного интеллекта ( человека и его мозга ) невозможно.Необходимо также заметить,что потребности человека - это продукт не только биологического развития ; " их специфика,по сравнению с животным миром - в истории общества, социально-детерминированном развитии познавательно-творческих и эмоционально-волевых свойств личностей,в том,что облик челове- ческих потребностей,мотивов и целей формируется в человеческих коллективах ". [ 102 ]. Рассмотрим еще один аспект позиции В.М.Глушкова.Предвидя справедливые возражения,что у человека правила обработки инфор- мации не остаются неизменными,они дополняются и совершенствуют- ся по мере накопления знаний и опыта,тогда как интеллект в его определении представляет собой нечто застывшее,он отмечает,что функции интеллекта могут быть подвергнуты любым изменениям. " Для этой цели изучаются и программируются правила изме- нения правил.Эти правила второй ступени в свою очередь могут быть подвергнуты любым изменениям с помощью правил третьей сту- пени и так далее." [ 103 ]. Но что скрывается за этим " и так далее " ? Чтобы сделать правила предельно гибкими ( как у человека ) " такой процесс должен быть либо бесконечным - и тогда ни о какой переработке информации вообще не может идти речь,либо придется постулиро- вать наличие окончательных правил,но тогда заведомо должны су- ществовать в мире такие ситуации,такие задачи,с которыми данный алгоритм справиться не может ". [ 104 ]. Из материала данной главы можно сделать следующие выводы : 1).Нет принципиальных преград для воспроизведения челове- ческого интеллекта. 2).На данном уровне развития науки невозможно сформулиро- вать конструктивное определение искусственного интел- лекта.В настоящее время понятие " искусственный интел- лект " используется как образное метафорическое назва- ние целого научного направления,цель которого состоит в создании таких ЭВМ,которые позволили бы усилить интел- лектуальную творческую деятельность человека. 3).Функциональное определение естественного и искусствен- ного интеллекта несостоятельно." Отождествив мыслитель- ную деятельность человека с " поведением " машины,мы должны признать,что поведение человека строго детерми- нировано генетическим кодом,воспитанием,обучением и внешними стимулами ; значит у него нет свободы выбора, нет волеизъявления.Но такое понимание человеческого по- ведения и основанный на нем критерий Тьюринга являются механистическими." [ 105 ]. 1.7 НАПРАВЛЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИИ Вернемся к понятию искусственного интеллекта как к направ- лению научно-технических исследований.Здесь можно рассмотреть три направления.Первое направление заключается в моделированиии отдельных сторон интеллектуальной деятельности человека.Ввиду богатства жизнедеятельности человека,такой процесс,видимо,ни- когда не завершится.Поэтому можно согласиться с Д.А.Поспеловым, который считает,что необходимо " моделировать не процессы игры в шахматы,сочинения музыки и так далее,а глобальные психологи- ческие механизмы,позволяющие строить эти процессы ". [ 106 ]. Второе направление заключается в попытках создания гло- бального " искусственного интеллекта ".Как было показано,задача подобного типа даже поставлена в настоящее время быть не может, к тому же,видимо,долго еще не будет поставлена.Это подтверждает гипотеза Дж.фон Неймана.Практически все естествознание выросло на свойствах познавательных процессов,которые заключаются в том,что понять сложное - значит сделать его простым,более по- нятным,наглядным." Если процесс,объект или система являются от- носительно простыми,чем они сами ... Основная гипотеза Дж. фон Неймана состоит в том,что существует некий рубеж нарастания сложности систем,начиная с которого невозможно такое описание системы,которое в некотором естественном смысле более просто, чем она сама." [ 107 ].Трудности,с которыми сталкиваются разработчики систем искусственного интеллекта,в последнее время выражают,видимо,приближение к порогу сложности фон Неймана. Третье направление связано с задачей создания профессио- нально и проблемно ориентированных систем,предназначенных для решения определенного класса задач,цели существования которых согласованы с этими прагматическими задачами.Нельзя не согла- ситься с Д.А.Поспеловым,что " методология создания таких интел- лектуальных систем и есть то центральное ядро теории искусст- венного интеллекта,о котором стоит говорить и спорить ". [ 108 ]. В настоящее время наметилось два пути создания систем об- работки информации.Первый путь предполагает создание автоном- ных,закрытых систем обработки информации.Второй путь предпола- гает создание открытых человеко-машинных систем,где ЭВМ высту- пает как орудие мыслительной деятельности человека.Второй путь подсказывает вся история развития человеческой цивилизации.Ис- пользование и создание средств труда является чертой процесса труда,характерной только для человека.Поэтому естественно,что развитие техники идет как процесс " опредмечивания все новых функций человека в трудовой деятельности,начиная с физических и кончая умственными,путем изобретения,создания новых орудий тру- да ". [ 109 ].ЭВМ - моделирующие устройства - являются ору- диями умственного труда,призванными облегчать и совершенство- вать интеллектуальный труд. Неслучайно,поэтому,наиболее важные результаты к настоящему моменту времени были получены в рамках человеко-машинных сис- тем.Реализация же первого пути столкнулась со значительными трудностями." Главная трудность создания эффективных систем ис- кусственного интеллекта состоит в том,что далеко не все знания человека о мире и его умения выразимы языком недвусмысленных инструкций,воспроизводимых на ЭВМ.Мы можем изучать закономер- ности умственной деятельности,но это еще не значит,что мы можем выразить их формальным языком таких инструкций." [ 110 ]. Все специалисты единодушны во мнении,что будущее - за че- ловеко-машинными системами.Одним из наиболее обсуждаемых вопро- сов был вопрос,какими свойствами должна обладать аппаратурная часть этого ансамбля ( будем называть ее системой искусственно- го интеллекта),чтобы удовлетворять требованиям сегодняшнего дня.Такими свойствами являются способности к " пониманию " и синтезу текстов,распознаванию и синтезу речи,автоматическому поиску решения,представлению и накоплению знаний. В соответствии с этими свойствами,создание системы искус- ственного интеллекта предполагает разработку следующих компо- нент : 1).Банк данных.В нем сосредотачивается вся информация о внешнем мире.Его можно разделить на три части : база целей,база знаний и база данных.Процесс становления систем искусственного интеллекта должен начинаться " с составления базы данных,то есть с накопления фактов, сведений о внешнем мире ( предметной области ).Затем вырабатываются или заимствуются знания о закономернос- тях этой предметной области,то есть создается база зна- ний.И,наконец,для активного поведения во внешнем мире и активного воздействия на него создается база целей, которая определяет стратегию поведения." [ 111 ]. При функционировании системы искусственного интеллекта происходит обратное преобразование : сначала ставятся и уточняются цели и подцели,на основе которых затем ини- циируется база знаний,а знания,в свою очередь,управляют базой данных. 2).Разработка теоретических основ формирования нового зна- ния посредством взаимодействия с внешней средой,то есть способности системы к своего рода " мышлению ". 3).Решение проблемы общения с системой искусственного ин- теллекта на естественном языке.Это основная и наиболее широкая проблема.Необходимость ее решения диктуется не только практическими соображениями удобства пользования системой искусственного интеллекта.Она,в какой-то мере, включает в себя первые две проблемы." Ведь интеллекту- альные машины оперируют знаниями,а всякое объективное знание есть лишь постольку знание,поскольку оно выраже- но в языке ... Надо знать и непременно учитывать,что за каждой единицей языка стоит вся система языка,и она яв- ляется действительно языковой единицей,поскольку входит в эту систему.Вне языковой системы не существует единиц языка ... Но и это еще не все.Язык не арифметическая совокупность слов.Язык фактически начинается с предло- жений.Вот почему ныне конструкторы " искусственного ин- теллекта " предпочитают иметь дело как раз с предложе- ниями или даже с текстами." [ 112 ].Решение этой проблемы,видимо,является наиболее сложной научной зада- чей,перед которой стояло когда-нибудь человечество.При- том,если учесть,что человек мыслит при посредстве язы- ка,то в данном случае совпадают объект и субъект иссле- дования.Отталкиваясь от синонимии внешне различных предложений и омонимии внешне совпадающих предложений, Ю.Д.Адресян в своем выступлении [ 113 ] убеди- тельно показал всю сложность этой проблемы.Система ис- кусственного интеллекта должна обладать не только пол- ным формальным описанием каждого слова в отдельности,но и описанием семантического взаимодействия,по которым из смысла отдельных слов строится смысл целого предложе- ния.Если в естественном языке сто пятьдесят-двести ты- сяч слов,то необходимо хранение непредставимого числа пар словарных единиц. Современное состояние исследований в области искусственно- го интеллекта характеризуется развитием следующих четырех гло- бальных направлений. Во-первых,это направление,которое в самом широком смысле можно определить как проблему представления знаний и работы с ними.Сюда относятся задачи создания специальных языков для представления знаний в вычислительных машинах ; программных и аппаратных средств для манипулирования знаниями,с пополнением баз знаний,устранением в них противоречий ; исследования в об- ласти создания специальных логик,позволяющих пополнять и обоб- щать сведения,хранимые в базе знаний ( примеры - временная и пространственная логика,индуктивная логика для поиска законо- мерностей по набору конкретных примеров ). Второе глобальное направление,связанное с созданием и внедрением интеллектуальных систем,определяется как планирова- ние целесообразного поведения.В рамках этого направления реша- ется задача создания так называемого " интеллектуального интер- фейса ".Речь идет о создании комплекса средств,которые позволи- ли бы в будущем ставить для машин задачи,не выходя за рамки профессионального языка,которым обычно пользуются специалисты в той или иной проблемной области.В такой постановке задача пла- нирования включает в себя проблемы,связанные как с формировани- ем целей и их перестройкой,так и с созданием стратегий для дос- тижения этих целей на основе имеющейся в базе знаний информа- ции. Содержание третьего глобального направления составляет цикл исследований по созданию средств коммуникации,обеспечиваю- щих общение человека и интеллектуальной системы на языке,макси- мально приближенном к обычному естественному языку.Здесь иссле- дуются различные модели синтаксиса и семантики естественных языков,способы хранения знаний о языке в памяти искусственных интеллектуальных систем,проблемы анализа и синтеза текстов и способы построения специализированных лингвистических процессо- ров,осуществляющих перевод информации,содержащейся в поступаю- щих в систему текстах,в те внутренние представления,на которых строится работа других подсистем. Четвертое глобальное направление исследований связано с изучением поведения интеллектуальных систем.Здесь исследуются проблемы восприятия зрительной,акустической информации и инфор- мации других видов,поступающей из внешней среды,изучаются мето- ды ее обработки,формирования ответных реакций на воздействия среды и способов адаптации искусственных систем к среде путем обучения.В частности,достигнуты значительные успехи в области анализа трехмерных зрительных сцен,построения систем типа " глазрука " или в области формализации таких элементов поведе- ния,как эмоционально окрашенные поступки. Справедливое недовольство ученых вызывает разрыв в поняти- ях,определениях,языке между такими науками как философия,психо- логия с одной стороны и математика,кибернетика,техника - с дру- гой.В.А.Звегинцев [ 114 ] считает,что необходимо созда- ние " науки о мышлении " как отдельной дисциплины и формирова- ние в ее рамках единой комплексной теории.Разработкой такой те- ории должны совместно заниматься специалисты всех перечисленных областей.Кроме того,для создания человеко-машинных систем,удов- летворяющих нашим потребностям,необходимы : разработка псевдо- физических логик,способных учитывать реальные физические эффек- ты внешнего мира ; развитие алгебры и логики нечетких множеств, предназначенных для моделирования свойств неопределенности про- цесса принятия решений ; широкие исследования формальных моде- лей языка,формальных моделей мышления и систем представления знаний. По материалам данной главы можно сделать следующие выво- ды : 1).Искусственный интеллект,как область научных исследова- ний,должен развиваться по пути создания человеко-машин- ных систем. 2).Главной проблемой,требующей своего решения,является обеспечение общения человека с машиной на естественном языке.Решение этой проблемы зависит от координации уси- лий ученых многих специальностей. 1.8 МОЖЕТ ЛИ МАШИНА МЫСЛИТЬ ? ( ТЕЗИСЫ ИЗ РАБОТЫ КОНДРАТОВА ) " Может ли робот быть умней своего конструктора ? Может ли машина быть умнее своего создателя ? Возможно ли создание ис- кусственных живых существ,способных к размножению,прогрессивной эволюции,обладающих эмоциями,волей и мышлением ? Возможно или невозможно провести аналогию между счетно-решающим устройством и мозгом вплоть до признания ( или отрицания ) принципиальной возможности возникновения в этом устройстве свойства,тождест- венного сознанию,или более узко,мышлению ? Могут ли машины вес- ти себя разумно ? Могут ли они обладать психикой ? Представляет ли собой человек нечто большее,чем машина ? Какие функции маши- на может сейчас или сможет в будущем выполнять также хорошо,как человек,или даже лучше ? Могут ли люди построить машину,которая сумеет решать задачи,слишком трудные для человека ? Вот далеко не полный перечень формулировок вопроса,который в самой своей известной формулировке звучит так : " Может ли машина мыслить ? " Формулировки эти принадлежат людям,стоявшим у колыбели кибернетики,- Винеру,Эшби,Колмогорову,Тьюрингу,Поле- таеву,Кемени.Все участники дискуссии о " мыслящих машинах " так или иначе повторяли их.И ответы на поставленный вопрос были да- леко не однообразны и не тривиальны. В противовес тем,кто вопрошал : " Товарищи,вы это серьез- но ?",другие участники дискуссии полагали,что конструктор ЭВМ должен прекратить спрашивать,как ему сделать мыслящую машину, " поскольку он уже ее создает в этот самый момент и фактически делает это последние двадцать лет ".Ряд ученых допускали воз- можность построения мыслящей машины теоретически,хотя и считали неосуществимым на практике.Согласно одной из точек зрения мыс- лящие автоматы,несомненно,будут созданы в будущем,но мыслить они станут совсем не так,как это делает человек.Другая точка зрения состояла в том,что принципиально и технически можно соз- дать мыслящие машины,однако люди не захотят этого делать и пос- тавят даже такие преграды,чтобы этого не произошло никогда. Часть философов полагала,что в ЭВМ " нет и не может быть созна- ния,ибо она построена из неорганического материала " и отраже- ние в ней действительности " носит не психический и не биологи- ческий,а исключительно физико-химический характер ".Но им воз- ражали на том основании,что " человеческое сознание,возможно, потеряет в будущем свое исключительное положение и станет одним из многих явлений,свойственных различным видам естественно и искусственно организованной материи ". Последняя мысль была высказана И.А.Полетаевым,стоявшим у истоков советской кибернетики.Подобного взгляда придерживался тогда и академик С.Л.Соболев,полагавший,что нет никаких препят- ствий искусственному созданию живых организмов,как нет никакой принципиальной разницы между " искусственным " и " естествен- ным " способом их создания,весь вопрос лишь в том,чтобы " нау- читься доводить их организацию до нужной степени ",а человек - " это самая совершенная из известных нам пока кибернетических машин,в построении которой программа заложена генетически ". По мнению академика А.Н.Колмогорова,чьим докладом " Авто- маты и жизнь ",прочитанным шестого апреля 1961 года в Московс- ком Университете,собственно и открылась дискуссия,быстро пере- кочевавшая из аудиторий в печать,автоматы в принципе могут об- ладать всеми основными свойствами самых сложных систем,напри- мер,организмов и даже человеческого мозга.Их можно называть и живыми существами,если понимать этот термин достаточно широко, ибо,как говорил Андрей Николаевич,принципиально возможно созда- ние " искусственных живых существ,способных к размножению,прог- рессивной эволюции,в высших формах обладающих эмоциями,волей и мышлением вплоть до самых тонких его разновидностей ". Однако дискуссия сравнительно скоро зашла в тупик.Слишком разный смысл вкладывали ее участники в понятия " мышление " и " машина ",да и связующее их слово " может " допускало несколь- ко толкований ( логическое,физическое,практическое ).И все-таки спор о возможностях электронного мозга был не напрасен.Он пока- зал,что проблемы кибернетики охватывают широчайший круг тем, что они затрагивают основные вопросы философии,связанные с ма- терией и сознанием,с человеком и его местом в окружающем мире. Наше положение можно сравнить с положением пионеров на краю неведомого им континента.У нас есть топоры,которыми можно рубить деревья и строить мосты,У нас есть лестницы,чтобы вска- рабкаться на скалы,и лодки,чтобы переплывать озера.Мы испытали наши топоры на веточках и сделали макеты лестниц и лодок из бу- маги.Сможем ли мы достичь противоположного берега ? В принципе дерево мы срубить можем,но,очевидно,что рубка деревьев,имеющих в обхвате несколько миль,может продлиться очень долго.В принци- пе мы можем переплыть реку на лодке или построить мост через нее,но если эта река Амазонка с ее тридцатью порогами,практи- чески сделать этого мы не сможем. Так образно рисовали ситуацию американские кибернетики Дж. Келли и О.Селфидж в своем обзоре,посвященном дискуссии о мысля- щих машинах.Дискуссия эта к середине шестидесятых годов утрати- ла свою актуальность.А к концу шестидесятых,когда кибернетике уже исполнилось двадцать лет,можно было уже посмотреть,на что оказался способен электронный мозг и все ли выданные ему вексе- ля погашены." [ 59 ]. " Исследования шестидесятых годов показали,что нужно ис- кать пути,ведущие к преодолению барьеров эвристик и рамок зна- ний,которые накладывает на " электронный разум несовершенство его негибких программ и машинного языка.В следующее десятилетие основные усилия многих коллективов были направлены на решение проблемы диалога с ЭВМ на человеческом языке." [ 60 ]. Но " полноценный диалог с компьютером на естественном язы- ке,подобный тому,который ведет любой человек с другим челове- ком,несмотря на усилия коллективов языковедов и математиков,ло- гиков и психологов,программистов и инженеров,не осуществлен и по сей день.Но уже в начале семидесятых годов стало ясно,что если такой диалог вообще возможен,то добиться его можно лишь в рамках направления,носящего название " искусственный интел- лект ".Ибо компьютер должен не только механически воспринимать звуки речи или буквы текста,но и ПОНИМАТЬ обращенную к нему че- ловеком речь,в какой бы форме,устной или письменной,она ни бы- ла.Добиться же такого понимания нельзя до тех пор,пока мы не сумеем создать полноценной модели понимания текста человеком." [ 61 ]. Сейчас " Робот,которым управляет ЭВМ,работающая по прог- рамме искусственного интеллекта,начинает выполнять действия, прежде считавшиеся исключительной монополией человека. Далеко ли простирается сходство нашего разума с электрон- ным разумом машины ( или нашего мозга с ее электронным моз- гом ),поведения робота,наделенного искусственным интеллектом,с поведением живых существ ? Спор об этом,начавшийся более двад- цати лет назад знаменитой дискуссией " Может ли машина мыс- лить ?",не завершен и по сей день.В нашей стране и за рубежом выходят книги,посвященные философским вопросам кибернетики,в которых обсуждаются все стороны искусственного интеллекта.Но среди философов и представителей естественных и точных наук,да- же стоящих на общей платформе диалектического материализма,еди- нодушия нет ... ... Жизнь замечательной идей,высказанной Луллием,по сути дела,только еще начинается.История этой идеи показывает,что мы не постигли еще ни принципов работы нашего мозга,ни возможнос- тей " мозга электронного ".Но та же история убеждает нас,что все исследования и открытия,связанные с " механическим усилите- лем человеческого разума ",определялись и будут определяться теми социальными факторами,о которых задолго до кибернетики го- ворил Маркс и которые связаны не с волей индивида,а с потреб- ностями общества." [ 62 ]. 1.9 НЕКОТОРЫЕ ОБОБЩЕНИЯ Современное общественное развитие выдвигает на первый план проблемы,имеющие по преимуществу комплексный характер.А " слож- ный,комплексный характер современных проблем требует углубления интеграции общественных,технических и естественных наук.Должны получить более широкое развитие такие формы организации науки, которые обеспечивают междисциплинарное исследование актуальных проблем ... " [ 115 ]. К таким проблемам относится и пробле- ма " искусственного интеллекта "." Эффективная разработка и применение аппарата логики и методологии комплексных исследова- ний возможны лишь на основе материалистической диалектики,важ- нейший принцип которой - конкретность истины.Только на этой ос- нове возможно создание в ходе сотрудничества специалистов раз- ных наук не суммарной,а целостной,синтетической картины иссле- дуемого явления и выработка конкретных научных рекомендаций." [ 116 ]. В настоящее время основной целью исследований по проблеме " искусственного интеллекта " является создание искусственных систем,способных выполнять не хуже ( а возможно,и лучше ) чело- века ту работу,которую люди традиционно относят к сфере интел- лектуального труда. Принципиальная мировоззренческая установка,которой руко- водствуются при решении этой задачи,состоит в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в человеческой познавательной деятель- ности.Компьютерная система,подобно другим предметам-посредникам ( орудиям труда,предметам быта,инструментам,приборам,знаково- символическим системам,научным текстам и так далее ),играя инс- трументальную роль в познании,является средством объективизации накопленного знания,воплощением определенного социально-истори- ческого опыта практической и познавательной деятельности.Ее важнейшая теоретико-познавательная роль и обусловлена тем,что выделение человеком во вновь познаваемых объектах черт,которые оказываются существенными с точки зрения общественной практики, становится возможным именно при помощи предметов-посредников. " ЭВМ,- подчеркивает академик Г.С.Поспелов,- представляет собой инструмент для интеллектуальной деятельности людей,а на- учное направление " искусственный интеллект " придает этому ин- струменту новые качества и обеспечивает новый,более перспектив- ный путь его использования.Спор между сторонниками и противни- ками искусственного интеллекта оказывается в связи с этим со- вершенно беспредметным." [ 117 ]. 1.10 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Проблему ИИ и некоторые другие проблемы естествознания бывает очень трудно и даже порой невозможно разрешить , используя философские воззрения того или иного исторического периода . Так , зародившуюся на Западе кибернетику в нашей стране сразу же окрестили " буржуазной лженаукой " , - то есть весьма успешно и эффективно было смешано конкретное содержание кибернетики с выводами западных политиков . Таким образом , видно , что российская философская мысль середины двадцатого века оказалась не в состоянии осмыслить одну из величайших задач , стоящую перед современным человечеством и заключающуюся в воспроизводстве механизмов мыслительной деятельности на основе технических устройств . Вообще , в нашей стране нашел широкое распространение в отношениии воспроизводства мыслительной деятельности на базе электронно-вычислительных машин нигилистический , абсолютно бездоказательный подход : существуют , дескать , такие функции интеллекта , которые принципиально не реализуемы на моделях . А ведь это утверждение является уже запретом на моделирование . Вначале наши " ученые мужи " установили подобный запрет на эмоциональную деятельность - мыслить компьютер может быть и может научиться , а с эмоциональной сферой ничего поделать нельзя - она недоступна для моделирования . Через некоторое время академик Амосов доказал несостоятельность введенного ограничения . Тогда установили запрет на творческую деятельность . Вопреки этому запрету , сейчас уже существуют различные поисковые эвристические программы , например , программные системы , играющие в шахматы , программные системы , производящие расчеты непредсказуемым образом динамически меняющихся аэродинамических параметров , и другие . В ближайшем будущем все эти программы , возможно , превзойдут человека по творческим способностям . После снятия запрета на творчество ввели запрет на эстетическую деятельность . Однако компьютеры уже сейчас сочиняют неплохие стихи , пишут музыку , рисуют картины . Альберт Эйнштейн считал , что вычислительная машина никогда не сможет сформулировать проблему . Но машины четвертого поколения доказали теоремы из книги Уайтхеда , затем сформулировали десять новых теорем и также доказали их . Из приведенного выше исторического опыта следует , что любой запрет на моделирование тех или иных свойств , присущих человеку , является относительным и может быть отменен при наличии соответствующих практических данных . То есть , все , что познаваемо , может быть воспроизведено на моделях . Если мы считаем мир познаваемым , то мы можем смоделировать любую реализованную в нем функцию . В противном случае - этой функции просто не существует . Сейчас в развитых западных странах находит широкое распространение концепция отождествления человеческого и машинного интеллекта . По всей видимости , в обозримом будущем интеллект машины сравняется с интеллектом человека , и на вопрос - может ли машина мыслить - будет получен однозначный ответ . Давно уже созданы компьютерные программы , реализующие диалог " человек-машина " , причем совершенно невозможно для человека различить , с кем он беседует - с другим человеком или с компьютером . Точно так же обстоит дело и с программными системами , играющими в шахматы . Но абсолютно полное тождество человеческого и машинного интеллекта невозможно . Этот запрет связан уже с природой моделирования - ведь функции машинного интеллекта воспроизводятся на принципиально иной основе : 1). электронных лампах ; 2). полупроводниках ; 3). магнитных элементах . А на другой элементной базе нельзя воспроизводить тождественные с другой системой функции . Философы считают , что полное тождество сходных по функциональному назначению функций , но реализованных на различных элементных базисах , вообще противоречит свойствам известной нам материи и принципам ее движения . Пока , во всяком случае , все функции машинного интеллекта отличаются от аналогичных функций человеческого интеллекта : 1). машина может использовать всю память сразу ( имеется в виду , что центральный процессор может в заданный момент времени обратиться к заданной ячейке памяти ) ; 2). компьютер работает на другой энергетике ; 3). реализует все операции согласно своей машинной логике . Но на самом деле полного воспроизводства оригинала - человека - и не требуется от вычислительной машины . Основная задача компьютерной техники - это усиление тех функций естественного интеллекта человека , которые он выполняются с недостаточной эффективностью . Таким образом , можно сделать вывод , что проблема машинного мышления разрешима с той точки зрения , что любую функцию интеллекта можно воспроизвести , и не разрешима с той точки зрения , что любая модель не может абсолютно точно воспроизвести все функции оригинала - мозга человека . Развитие вычислительной техники происходит спиралеобразно . На каждом новом витке появляются своя элементная база , какие-то новые знания . Но проблема интеллектуальной деятельности была разрешена еще в машинах первого поколения , на которых уже были реализованы некоторые функции человеческого интеллекта . Подводя итоги , можно сказать , что любые функции человеческого интеллекта принципиально воспроизводимы на вычислительных машинах , однако отношения между компьютером и человеческим мозгом являются не отношениями тождества , а отношениями : 1). аналогии ; 2). подобия ; 3). соответствия и т . д . А кибернетическое моделирование - бесконечный процесс . _________________________________________________________________ Глава 2. ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ БАЗОВОЙ КОНЦЕПЦИИ ИИ 2.1 ВВЕДЕНИЕ Данная глава не может охватить все направления исследований в области ИИ . Поэтому здесь не рассматриваются такие проблемы , как : 1). организация общения между СИИ и человеком ; 2). распознавание образов ; 3). анализ изображений ; 4). формирование поведения ; 5). машинное обучение ; 6). улучшение архитектуры ; 7). аппаратная реализация интеллектуальных функций ; 8). реализация многопроцессорной архитектуры ; 9). соединение компьютеров в сети : а). локальные ; б). национальные ; в). континентальные ; г). общепланетную и др . По современным представлениям СИИ должна состоять из трех основных компонент [ Кузин ] : 1). базы данных ; 2). базы знаний ( БЗ ) ; 3). базы целей ( БЦ ) . БЦ в данной главе рассматриваться также не будут . Однако БД , БЗ , АИС и главные теоретические положения , лежащие в их основе , будут рассмотрены . Также в этой главе представлены : 1). современный уровень развития СИИ ; 2). некоторые национальные концепции ИИ , которые пока не реализованы в полном объеме из-за несовершенства теоретической базы . 2.2 ОСНОВЫ ТЕОРИИ АИС АИС являются важной составляющей СИИ . Рассмотрим основы их теории . АИС предназначены для накопления , хранения и выдачи информации . Удобнее всего информацию в АИС представлять в виде БД , о которых будет сказано в следующем параграфе . Забегая вперед , отметим , что АИС - это БД с интерфейсом и своей системой управления базами данных ( СУБД ) . Информация в АИС может быть самой разнообразной и касаться как различных описаний внешнего мира , так и внутренних абстрактных схем самой СИИ . Обычно информация в АИС представлена в виде некоторых сведений : 1). данных ; 2). фактов ; 3). высказываний ; 4). утверждений ; 5). сообщений ; описывающих , например , предметы реального мира и их свойства и принимающих значения " истинно " или " ложно " . Поэтому одной из важнейших дисциплин в теории АИС является математическая логика , представляющая собой методику и теорию математических доказательств . В математической логике широко применяется целый ряд математических приемов : 1). использование символьных обозначений ; 2). применение математической абстракции ; 3). применение математического обобщения ; 4). применение понятия операции ; 6). применение понятия логического значения ; 7). применение понятия высказывания . В математической логике используются также : 8). алгебра высказываний ; 9). полные системы логических связей ; 10).понятие предиката . Для описания совокупностей предметов и их свойств применяются : 1). теория множеств ; 2). реляционная алгебра . В теории множеств используются понятия : 1). элемента ; 2). подмножества ; 3). множества ; 4). равенства множеств ; и теоретико-множественные операции : 1). умножение ; 2). сложение ; 3). вычитание ; а также определено декартово произведение . Множество можно построить с помощью функции , а подмножество из множества легко выделить предикатом . Реляционная алгебра основана на понятии отношения . Отношение - это связь между предметами реального мира . Отношения бывают следующих типов : 1). рефлексивными ; 2). симметричными ; 3). антисимметричными ; 4). транзитивными . Отношения могут иметь тип : 1). эквивалентности ; 2). строгого порядка ; 3). древовидного ( иерархического ) порядка . Чтобы описать области связанных между собой предметов , необходимо не только их перечислить , но и описать связи между ними . Теория множеств позволяет это сделать . Над отношениями определены следующие операции : 1). сложение отношений ; 2). умножение отношений ; 3). деление ; 4). вычитание отношений ; 5). обмен позициями ; 6). операция расширения отношения ; 7). проекция отношения ; 8). преобразование отношений с помощью функций ; 9). удвоение позиции ; 10).ограничение предикатом ; 11).операция отождествления позиций ; 12).композиция двух отношений ; 13).свертка двух отношений ; 14).склеивание двух отношений . Между членами отношения ( атрибутами или группами атрибутов ) могут существовать : 1). функциональные зависимости ; 2). ключевые зависимости ( ключи ) ; 3). многозначные зависимости ; 4). зависимости соединения . В зависимости от наличия или отсутствия различных типов зависимостей между членами отношения определены нормальные формы отношений . Различные сведения должны выражаться на тех или иных языках . Для обработки сведений на ЭВМ их следует выразить на формальных языках с помощью символьных конструкций , являющихся средством представления информации , ее носителями . Теория множеств не применяется при введении символьных конструкций , так как она существенно усложнила бы все понятия теории символьных конструкций , которая является начальным разделом теории формальных языков и теории алгоритмов . Основные понятия теории символьных конструкций - это : 1). буквы ; 2). связи ; 3). оболочки ; 4). символьные конструкции ; 5). слова ; 6). алфавиты ; 7). классы символьных конструкций . Формальные языки - это математические объекты , сохраняющие некоторые аналогии с етественными языками . Формальные языки применяются как средства представления информации , позволяющие автоматически ее перерабатывать без участия человека . Такое возможно , если смысл символьных конструкций - предложений - определяется их формой . Существуют две схемы , называемые формальными грамматиками , порождающие формальный язык . Это : 1). дедуктивные порождающие грамматики ; 2). индуктивные порождающие грамматики . Если для некоторого класса символьных конструкций создана хотя бы одна из таких грамматик , то существует доказательство , что этот класс символьных конструкций - формальный язык . Для того , чтобы обработать сведения на ЭВМ , требуется составить программу , которая является машинным представлением алгоритма . Существует аналитическая теория алгоритмов , возникшая в математической логике в качестве вспомогательной дисциплины , применяемой для внутренних потребностей математики . Первоначальными задачами теории алгоритмов были : 1). изучение проблемы неразрешимости ; 2). обоснование математики . Сначала использовали интуитивное понятие алгоритма : алгоритм - это строгое правило , с помощью которого можно механически решить задачу . По А.А.Маркову алгоритм представляет собой предписание , позволяющее от исходных данных прийти к конечному результату . Кроме того , это предписание обладает следующими свойствами : 1). определенности ( то есть алгоритм должен а). быть общепонятным ; б). включать в себя точные и строгие инструкции , не допускающие никакого произвола ) ; 2). массовости ; 3). результативности . В результате уточнения формулировки Маркова приходим к выводу , что алгоритм представляет собой предложение формального языка и задает дискретный процесс перехода от исходных данных , записанных в виде предложения ( другого ) формального языка , к искомому результату , тоже записанному в виде предложения формального языка . Алгоритмический процесс представляет собой совокупность шагов , на каждом из которых происходит выполнение простых операций . Операциями называются : 1). натуральные операции : а). натуральные действия : a). а-генерация ; b). аннигиляция ; c). нахождение начала слова ; d). продвижение вперед ; e). продвижение назад ; f). удлинение вперед ( без продвижения ) ; g). отбрасывание конца ; h). замена буквы на а ; j). отключение ; б). натуральные условия : a). условие непустоты ; b). условие начала ; c). условие конца ; d). условие тождества букв ; 2). линеаризация и делинеаризация ; 3). двухместная операция соединения слов ( конкатенация ) ; 4). всякое объявленное операцией отображение , осуществляемое алгоритмом . Больше никаких операций нет . Наконец , можно прийти к выводу , что интуитивное понимание алгоритма приводит к тому , что его определение , принимает вид рекурсивного определения , так как новые алгоритмы строятся посредством уже имеющихся . Поэтому должно быть сформулировано понятие алгоритма , не опирающегося на понятие алгоритма , чтобы выйти из так называемого порочного круга . Для этого вводится понятие первичных алгоритмов , на основе которого задается широкое формальное определение алгоритма . Обработка информации компьютером должна вестись рационально , то есть в соответсвии со специально написанными программами ( алгоритмами ) за как можно более короткое время с желательно минимально необходимым расходованием различных ресурсов . Приемлимые решения вышеперечисленных вопросов можно получить с помощью теории сложных систем . Сама теория сложных систем в представленной работе не рассматривается , но в отдельном параграфе следующей главы будет дано наиболее удобное , по мнению автора , определение ( О ) понятия системы , а также будут сформулированы основные принципы , которыми следует руководствоваться при создании СИИ и РК-машин . В многочисленных работах по теории информационных систем и работах , касающихся вопросов структуры информации , а также вопросов логического представления информации в памяти вычислительной машины , в качестве математического аппарата используется теория графов . Основными понятиями теории графов являются [криницкий,емеличев] : 1). вершина ; 2). дуга ; 3). начало дуги ; 4). конец дуги ; 5). ребро ; 6). путь ; 7). контур ; 8). цепь ; 9). цикл ; 10).база ; 11).ядро ; 12).паросочетание ; 13).покрытие ; 14).связность ; 15).обход ; 16).остов ; 17).изоморфизм ; 18).матроид ; 19).трансверсаль ; 20).клика ; 21).компонента ; 22).подграф ; 23).графы : а). ориентированные ; б). неориентированные ; в). смешанные ; г). связные ; д). несвязные ; е). цикличные ; ж). ацикличные ; з). отмеченные ; и). неотмеченные ; к). регулярные ; л). двудольные ; м). реберные ; н). " почти все " ; о). двусвязные ; п). плоские ; р). планарные ; с). непланарные ; т). гамильтоновы ; у). расщепляемые ; ф). пороговые ; х). эйлеровы ; ц). совершенные ; ч). триангулированные ; 24).дерево ; 25).бинарное дерево ; 26).сеть ; 27).мультиграф ; 28).гиперграф и т . д . В настоящее время известно немало задач в теории графов , относящихся к классу NP-полных , то есть трудных для алгоритмического решения . Это как бы сигнализирует о том , что алгоритмический подход на самом деле является далеко не универсальным , и что стоит искать иные , неалгоритмические пути решения задач подобного типа , если только , конечно , такие пути существуют . Перечислим некоторые NP-полные задачи из теории графов [емеличев] : 1). клика ; 2). независимость ; 3). выполнимость ; 4). изоморфный подграф ; 5). вершинное покрытие ; 6). доминирующее множество ; 7). гамильтонов цикл ; 8). ядро ; 9). вершинная ( реберная ) раскраска . NP-полнота для всех этих задач формально доказана . Таким образом , в основе теории информационных систем лежат : 1). математическая логика ; 2). теория множеств ; 3). реляционная алгебра ; 4). теория символьных конструкций ; 5). теория формальных языков ; 6). теория алгоритмов ; 7). теория сложных систем ; 8). теория графов . Более подробно основы всех этих теорий можно посмотреть , например , в [ криницкий и др .] . Как видно из данного параграфа , современные исследователи и разработчики ИИ имеют в своем распоряжении мощную теоретическую базу . 2.3 БАЗЫ ДАННЫХ И АИС На первых этапах развития вычислительной техники решались , в основном , задачи вычислительного характера . Решения этих задач требовались для инженерных расчетов , которые отличались сложными алгоритмами и простыми данными . Однако , со временем область применения вычислительной техники расширялась . Так , например , в экономических задачах алгоритмы просты , а число данных велико и их структура может быть очень сложной . Еще более сложная структура в информационно-поисковых системах ( ИПС ) или , как их еще называют , АИС ; в этих системах элементы данных связаны между собой различными зависимостями . Наиболее важная и общая задача при работе с большими объемами данных - это поиск данных с определенными свойствами , причем время поиска в значительной мере определяется структурой данных . Основные идеи современной информационной технологии базируются на концепции баз данных : основа информационной технологии - это данные , которые должны быть организованы в базу данных с целью адекватного отображения изменяющегося реального мира и удовлетворения информационных потребностей пользователей . Первоначально концепцию БД сформулировали для решения на ЭВМ экономических задач , при решении которых без усложнения алгоритмов решения можно организовать данные определенным образом , создав объединенную систему исходных данных , что позволяет значительно удешевить подготовку информации к каждой задаче . Основное требование , предъявляемое к БД , - одна и та же информация ( одни и те же сведения ) должны присутствовать в БД только в одном экземпляре , что означает полное устранение избыточности данных . Но сформулировать это требование на формальном языке практически невозможно - очень сложно определить , какие данные содержат одну и ту же информацию . В шестидесятые годы появились первые промышленные системы управления базами данных - специализированные программные средства , предназначенные для организации и ведения БД , которые позволили существенно облегчить работу программистов . Основные цели создания СУБД - это : 1). снижение затрат на разработку прикладных задач за счет использования готовых функций ; 2). ускорение процесса проектирования за счет применения готовых библиотек ; 3). частичная автоматизация процесса программирования . СУБД расширяет функции операционной системы ( ОС ) , упрощает доступ к БД , поддерживает сервисные функции для пользователя . Со временем стало ясно , что , помимо экономических задач , БД могут успешно применяться во многих других областях . Поэтому к БД появился серьезный интерес ; многие ученые начали проводить исследования в области организации данных , которые привели к созданию мощных программных систем , основанных на концепции БД , - ИПС или АИС . Таким образом , АИС - это совокупность баз данных со своими СУБД и интерфейсом , разрабатываемых с целью построения адекватной модели предметной области . Иногда совокупность БД со своей СУБД называют банком данных . В восьмидесятые годы появляется много систем , базирующихся на использовании знаний , то есть делается следующий шаг в направлении реализации СИИ , опирающихся на новые информационные концепции , так называемые высокие технологии и стремительно развивающиеся персональные компьютеры . Системы БД с каждым годом становятся все более интеллектуальными . На внешнем уровне их архитектуры реализуются разнообразные семантические модели данных , создаются " дружелюбные " интерфейсы для пользователей . В настоящее время разработано несколько основных моделей данных : 1). сетевые ; 2). иерархические ; 3). реляционные ; 4). бинарные ; 5). семантические сети ; 6). фреймы и некоторые другие . Подробная классификация АИС в соответствии с их логической организацией будет дана в следующем параграфе . Из всех перечисленных моделей данных только одна стандартизирована по множеству операций - это реляционная модель , которая , благодаря стандартизации очень удобна для представления данных . Самая примитивная АИС базируется на обычной файловой системе , которая также , как и БД , использует различные модели тех или иных предметных областей . Однако эти модели , реализованные в виде файловых систем , создаются в отдельности для каждого конкретного приложения ; они не учитывают интеграцию данных . Перечислим основные характеристики БД , отличающие их от файловых систем ( приведенные характеристики основаны на : I). курсе лекций по БД Копейкина М . В . , к . т . н . , доц . кафедры СТ и ЭВМ СЗПИ ; II). [ иск . инт . кн 3 ] ; III). практическом опыте автора данной работы по созданию разнообразных АИС ) : 1). сокращение дублирования информации за счет структурирования данных ; 2). повышение надежности данных ; 3). повышение целостности данных в пределах одной предметной области ; 4). повышение сохранности данных ; 5). обеспечение целостности данных в широком диапазоне разнообразных предметных областей и операционных установок ; 6). сохранение затрат интеллектуального труда ; 7). простота и легкость использования данных , сложный доступ к данным осуществляется средствами СУБД ; 8). независимость прикладных программ от изменений описаний данных и наоборот на основе принципов логической и физической независимости а). принцип логической независимости - изменение структуры данных не должно приводить к изменению программ ; б). принцип физической независимости - прикладные программы не должны зависеть от той или иной технической реализации внешних устройств ; эта независимость достигается за счет специальных программ , которые называют драйверами ; 9). простота внесения изменений в структуры данных ; 10).обеспечение достоверности данных ; 11).поддержка непротиворечивости данных ; 12).возможность реализации дедуктивных СУБД ; 13).обеспечение требуемой скорости доступа к данным ; 14).стандартизация данных в пределах одной предметной области ; 15).возможность использования единой методики проектирования как схемы реляционной БД , так и схемы БЗ , реализованной в виде продукционной системы ; 16).более прогрессивная реализация внутренней схемы СИИ ; 17).естественные и эффективные представления в БД разнообразных отношений между объектами предметных областей ( например - пространственно-временных с визуализацией данных ) ; 18).автоматическая реорганизация данных ; 19).возможность использования единой методики для реорганизации как данных в реляционной БД , так и знаний в БЗ , реализованной в виде продукционной системы ; 20).защита от искажения и уничтожения данных ; 21).многократное использование данных ; 22).обработка незапланированных запросов ( существуют специальные языки манипулирования данными , например - язык SQL ) ; 23).поддержка широкого спектра типов представляемых данных и операций над ними , включая : а). фактографические ; б). документальные ; в). картинно-графические данные . 24).создание предпосылок для распределенных БД ; 25).интеграция неоднородных БД . Перечисленные отличия БД от файловых систем позволяют сделать вывод , что концепция баз данных является принципиально новым шагом в реализации мощных АИС и интеллектуальных систем , созданных на основе АИС . 2.4 КЛАССИФИКАЦИЯ АИС ПО ЛОГИЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ В данном параграфе дается классификация АИС в зависимости от той логической структуры информации , которая хранится в схеме БД . Концепция БД была описана в предыдущем параграфе . Так как общепризнанная структура СИИ состоит из трех основных компонент : БД , БЗ и БЦ , то вопросы выбора модели БД являются очень важными для разработчиков ИИ . Как уже было сказано , сейчас существуют несколько моделей БД , но предпочтение отдается реляционной модели , предложенной в 1969 г . молодым сотрудником фирмы IBM Коддом [ 4 раб.Кодда ] . В последнее десятилетие появилось несколько модификаций реляционной модели . Одна из самых перспективных модификаций - это объектно-реляционная модель . Однако , по всей видимости , для универсальных СИИ , к созданию которых надо стремиться , представление БД в виде только реляционной или только объектно-реляционной модели недостаточно . Поэтому для подобных систем требуется рациональное сочетание нескольких существующих моделей с целью эффективного использования их достоинств и всемерного ограничения проявления недостатков , присущих той или иной модели . Рассмотрим существующие модели АИС . Первые АИС были дескрипторными . Подобные системы могут описать любую область реального мира при условии , что выдаваемая информация об этой области должна быть удовлетворительной . Основной элемент информационного фонда ( ИФ ) дескрипторной АИС - это аннотация или реферат : 1). книги ; 2). документа ; 3). явления ; 4). предмета ; который должен отражать свойства объекта , представляющие интерес для пользователя-человека . Вопрос к дескрипторной АИС формулируют в виде перечня дескрипторов , который характеризует нужный реферат . При отображении предметной области может быть сделано предположение о ее объектно-характеристической структуре , то есть в этом случае считают , что предметная область представляет собой совокупность объектов ; каждый из этих объектов обладает набором характеристик , а каждая характеристика принимает одно из конечного числа значений . Здесь необходимо отметить , что для отображения предметной области в памяти электронно-вычислительной машины должно быть достаточно описания конечного числа объектов . Это становится возможным при накладывании на предметную область различного рода ограничений . Между объектами и их характеристиками могут существовать разнообразные связи и отношения , учитываемые при описании предметной области . Таким образом строятся объектно-характеристические АИС . В сложной объектно-характеристической АИС набор характеристик может быть представлен в виде ориентированного мульти-графа ( типа сплетения ) . Форма представления объектно-характеристической АИС - табличная . В некоторых случаях предметную область удобно описывать в виде системы отношений , каждое из которых представимо в виде совокупности так называемых триад - множеств , состоящих из трех элементов . Первый элемент в триадном множестве называется именем отношения , второй - ролью , третий - исполнителем роли . АИС , построенные подобным образом , называются триадными . В самом простом случае триадная АИС строится расположением всех имеющихся триад в произвольном порядке в последовательность . Информация в триадную АИС может быть занесена на естественном языке , что делает удобным применение триадных АИС в некоторых СИИ . Сотрудники системного комитета КОДАСИЛ ( CODASYL ) предложили свой метод описания предметной области - метод КОДАСИЛ ( CODASYL ) . Метод КОДАСИЛ мало пригоден , если АИС реализована в виде дескрипторной , объектно-характеристической или триадной структуры . Но для реляционных , иерархических и сетевых структур метод КОДАСИЛ достаточно эффективен . Основной недостаток метода КОДАСИЛ - большая избыточность данных . Один из примеров такой избыточности - повторяющиеся группы . В настоящее время реляционные АИС нашли широкое распространение в среде современных персональных компьютеров . Форма представления реляционных АИС - табличная . Работа с этими таблицами ведется при помощи операций реляционной алгебры , перечисленных в п. 2.2 , а также с помощью специальных действий , используемых для модификации данных внутри таблиц . Реляционная модель наиболее абстрактна , в ней не различают понятия объекта и связи между объектами . В реляционной модели предметная область представлена в виде одного понятия - отношения , которое в первом приближении можно рассматривать как таблицу . Реляционная модель наиболее проста и однотипна , но при ее использовании в общем случае требуется больше памяти , чем для иерархической или сетевой моделей . В случаях модификации хранимых данных для реляционной модели также характерны различные аномалии , которые можно снизить до минимума , если набор отношений приведен к нормальной форме Бойс-Кодда ( БКНФ ) . То есть реляционное описание предметной области считается приемлимым , если схема БД получена в результате работы процедуры , называемой процедурой нормализации и приводящей заданное отношение , как минимум , к БКНФ . Более подробную информацию об этой процедуре можно найти , например , в [ Майер ] или [ Дрибас ] . Упрощенная модель реляционных БД представлена в [Дейт] . Весьма небезынтересна работа [Цикритис] , посвященная моделям данных . Оптимальный метод нормализации до третьей нормальной формы ( 3НФ ) включительно приведен в [Некл,Цал] . Существует аппарат сведения к реляционной других моделей данных [Калиниченко,1983] . Реляционная модель считается завершенной [майер,цаленко] , хотя , по мнению автора настоящей работы , потенциал дальнейшего развития теории реляционных БД еще далеко не исчерпан . В 1992 году уровень продаж реляционных СУБД впервые превысил уровень продаж нереляционных СУБД . Объектно-реляционные АИС , в основном , соответствуют основополагающим принципам реляционной модели . Правда , здесь по-иному происходит процесс проектирования схемы БД : искусственно выделяются наиболее " устойчивые " атрибуты ( по мнению разработчика ) , затем исходная схема БД представляется в виде полного графа , из которого выделяют некоторый минимальный или рациональный подграф - результирующую схему . Основное преимущество объектно-реляционной модели - более легкая перенормализация отношений при изменении предметной области ( по сравнению с обычной реляционной моделью ) . Механизм выбора " лучшей схемы " в объектно-реляционной модели основан на правиле " золотого сечения " . Детально процесс проектирования объектно-реляционных БД представлен в [Копейкин] . Бинарные АИС непротиворечивы . В таких АИС в каждом реляционном отношении содержится два атрибута . Но подобная организация данных характеризуется большой избыточностью . Наиболее известной бинарной моделью считается модель Сенко [senko] . Очень близка к таким моделям модель , основанная на языке синтагматических цепей , которая применяется в ситуационном управлении [поспелов д.] . При описании предметной области в виде АИС с иерархической ( древовидной ) структурой приходится делать определенные допущения . Обычно АИС с иерархической структурой организуют тогда , когда вся предметная область представляет собой какой-либо класс , который разбивается на подклассы , а подклассы , в свою очередь , разбиваются на подклассы подклассов и т . д . При этом все части такой АИС , полученные при помощи разбиения , должны быть непересекающимися . Иерархическое представление данных отличается очень большой информационной избыточностью , - одни и те же данные часто необходимо дублировать в разных деревьях доступа к данным . Если же устранить избыточность , то тогда возникает проблема по модификации хранимых данных . Описание предметной области при построении иерархической АИС можно получить посредством способа КОДАСИЛ . Иногда предметную область можно адекватно описать в виде сети , которой соответствует неориентированный мультиграф . Вершинами этого мультиграфа могут быть тексты , таблицы и так далее . Можно сказать , что сетевая модель представляет собой граф доступа к данным . Эта модель позволяет сократить информационную избыточность иерархической модели и сделать более устойчивой реляционную модель . С помощью сетевого подхода можно описать данные единственным образом . Сетевая модель - единственная , в которой строго выдерживается принцип : одни и те же данные содержатся в БД только в одном месте и только в единственном экземпляре . По сравнению с иерархической моделью сеть по своей природе является более общей математической структурой . Сетевая АИС может быть создана в результате применения метода КОДАСИЛ . Семантические сети были созданы в области машинной лингвистики для анализа смысла естественного языка ( ЕЯ ) . Семантическая сеть представляет собой направленный граф , имеющий узлы и дуги . Узлы предназначены для представления объектов и различных свойств . Дуги отображают связи и отношения между узлами . Узлы и дуги , как правило , имеют названия ( говорят , что они поименованы ) . Семантические сети описаны , например , в работе [Попов] . В этой же работе показано , что АИС на базе семантических сетей очень удобны для создания системы общения с ЭВМ на ограниченном естественном языке ( ОЕЯ ) . Со временем концепция семантических сетей была усовершенствована ; появились так называемые расширенные семантические сети . Основное отличие расширенной семантической сети от традиционной - это возможность разделять сети на подсети ( пространства ) и устанавливать отношения не только между вершинами , но и между пространствами . Различные пространства , существующие в сети , могут быть упорядочены в виде дерева пространства . Пространства обычно группируются в упорядоченные множества - перспективы . АИС на базе расширенной семантической сети более эффективна , чем АИС на базе традиционной семантической сети . Расширенные семантические сети описаны в [Попов], а также [Хенд.а]и[Хенд.б] . Главное преимущество семантических сетей - отсутствие каких-либо ограничений на типы связей и количество узлов . В семантической сети можно использовать столько узлов , сколько необходимо , - их количество можно легко наращивать . Еще одна важнейшая особенность семантической сети - это возможность наследования свойств , то есть какой-либо один узел семантической сети может заимствовать , наследовать свойства , приписанные другому узлу . Слабое место АИС , построенных на базе семантических сетей - это работа с исключениями . Для решения указанной проблемы применяют различные методики . Общим подходом при обработке исключений считается превращение каждого исключения в правило путем добавления к сети новых узлов . Но этот метод эффективен только тогда , когда количество исключений невелико . В противном случае необходимо пересматривать структуру сети . В справочнике [Криницкий] рассмотрены следующие типы АИС ( из вышеупомянутых ) : 1). дескрипторные ; 2). объектно-характеристические ; 3). триадные ; 4). реляционные ; 5). иерархические ; 6). сетевые . Авторы справочника считают , что все вышеперечисленные АИС можно считать частным случаем систем с символьным ИФ , общая теория которого пока еще не разработана . Также до сих пор не известно , существуют ли структуры АИС , более общие , чем символьный фонд . Весьма перспективным кажется использования для исследования данной проблемы основных принципов теории информационных обобщений , сформулированных автором представленной работы в следующей главе , но такое исследование выходит за рамки нашего повествования . Одними из самых сложных и , возможно , перспективных являются АИС с фреймовой структурой . Пока подобные АИС применяются крайне редко . К тому же здесь не ясны многие теоретические вопросы , касающиеся , например , устранения избыточности данных . Фреймы очень удобны для хранения фактической информации . При построении АИС на базе фреймовой модели все характеристики какого-либо объекта , события , явления группируются вместе , а затем обрабатываются как единое целое . Обычно в виде фрейма описывается один объект . Каждый фрейм имеет имя , которое обычно совпадает с названием описываемого объекта . Вся информация об этом объекте содержится в структурных элементах фрейма , которые называют слотами и заполняют константами , ссылками на другие фреймы , правила , процедуры . Другими словами , основная идея фреймовой модели заключается в том , что любому объекту описываемой предметной области ставится в соответсвие некоторый скелет , шаблон , через поведение которого проявляются особеннояти описываемого объекта отображаемой предметной области . Наконец , возможно создание процедурной АИС , реализованной в виде совокупности ( системы ) подпрограмм . В справочнике [Криницкий] можно найти не только описание различных типов АИС ( в том числе и процедурных ) , но и описание функциональных подсистем , встречающихся в АИС различного типа : 1). двух видов словарей : а). словарь первого вида - последовательность кодов , размещенных в последовательных полях памяти ; б). словарь второго вида - пара выравненных последовательностей кодов , размещенных в двух массивах последовательных полей ; 2). классификаторов ; 3). тезаурусов ; 4). шкал ; 5). таблиц ; 6). массивов однотипных символьных конструкций . Важнейшая часть информации , содержащейся в АИС , обычно реализуется в виде массива символьных конструкций или совокупности таких массивов . Другие функциональные подсистемы , как правило , используются в качестве вспомогательных частей ИФ , облегчающих доступ к основной информации . Некоторые практические реализации моделей данных и СУБД можно найти в справочнике [Наумов] . В этом справочнике дано описание ряда конкретных систем для ЭВМ различных классов ( ЕС ЭВМ , СМ ЭВМ , ПЭВМ ) : 1). ИНЕС ; 2). ВЕРА ; 3). ПАЛЬМА ; 4). ИНТЕРБАЗА ; 5). НИКА ; 6). R : BASE FOR DOS ; 7). FOXBASE + ; 8). Clipper ; 9). DATAEASE и некоторых других , разработанных как у нас в стране , так и за рубежом . Таким образом , в этой главе были рассмотрены следующие модели данных : 1). дескрипторные ; 2). объектно-характеристические ; 3). триадные ; 4). реляционные ; 5). объектно-реляционные ; 6). бинарные ; 7). модель , основанная на языке синтагматических цепей ; 8). иерархические ; 9). сетевые . 10).семантические сети ; 11).расширенные семантические сети ; 12).фреймы ; 13).процедурные ; 14).с символьным информационным фондом ; а также метод КОДАСИЛ . О моделях , основанных на файловой системе , было сказано в предыдущем параграфе . 2.5 ВОЗМОЖНЫЕ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИЙ БД ( АИС ) И БЗ НА ЯВУ В п . 2.2 рассмотрены основные теоретические положения , с помощью которых могут быть созданы современные АИС . В п . 2.4 дана классификация АИС , а также перечислены некоторые коммерческие версии СУБД , позволяющие на практике реализовать концепцию БД . Однако , эта же концепция может быть воплощена в действительность и на базе универсальных языков программирования ПЭВМ , являющихся практической реализацией научных напрвлений , рассмотренных в п . 2.2 . Причем в некоторых случаях , например - при решении задач , в которых размеры полей записей динамически изменяются , использование универсальных ЯВУ для представления данных и может оказаться более предпочтительным , чем применение штатных СУБД . Перечислим существующие ЯВУ [чоговадзе] , работающие под управлением MS-DOS , основываясь на следующей схеме граф ( ГР ) : ГР 1). название языка ; ГР 2). наименование практической реализации ; ГР 3). вид транслятора : а). компилятор ( К ) ; б). интерпретатор ( И ) ; ГР 4). фирма-разработчик ; ГР 5). автор этой работы : а). программировал на данном ЯВУ ( ДА ) ; б). не программировал на данном ЯВУ ( НЕТ ) ; ГР 6). ЯВУ : а). удобен для реализации концепции БД ( БД ) ; б). удобен для реализации концепции БЗ ( БЗ ) ; в). не подходит для реализации вышеупомянутых концепций { его применение нерационально } ( - ) ; г). не известно , рационально или нерационально его применение ( ? ) ; ------------T------------T---T------------------------T-----T-----¬ ¦ ГР1 ¦ ГР2 ¦ГР3¦ ГР4 ¦ ГР5 ¦ ГР6 ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦Макроассем-¦ AVMAC ¦ К ¦ Avoset Systems , Inc .¦ НЕТ ¦ - ¦ ¦ блер ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Macroassem-¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦ - ¦ ¦ ¦ bler ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Си ¦ Mix C ¦ К ¦ Mix Software ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Compiler ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Let`s C ¦ К ¦ Mark Williams Company ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ C 86 PLUS ¦ К ¦ Computer Innovations ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Aztec C ¦ К ¦ Manx Software Systems ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Lattice C ¦ К ¦ Lattice , Inc . ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Compiler ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ MS C ¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Compiler ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo C ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo C ++ ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Фортран 4 ¦ Utah ¦ К ¦ Ellis Computing ¦ НЕТ ¦ ? ¦ ¦ ¦ FORTRAN ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Фортран 77¦ FORTRAN 77¦ К ¦ PECAN ¦ НЕТ ¦ ? ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ FORTRAN ¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ НЕТ ¦ ? ¦ ¦ ¦ COMPILER ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Lahey ¦ К ¦ Lahey Computer Systems,¦ НЕТ ¦ ? ¦ ¦ ¦FORTRAN F77L¦ ¦ Inc ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦Pro-FORTRAN ¦ К ¦ Prospero ¦ НЕТ ¦ ? ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ PL/1 ¦ PL/M-86 ¦ К ¦ Intel ¦ ДА ¦ БД ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Паскаль ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Pascal 3.0 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Pascal 4.0 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Pascal 5.0 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Pascal 5.5 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Pascal 6.0 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Pascal 7.0 ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Utah ¦ К ¦ Ellis Computing ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ PASCAL ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦USCD PASCAL ¦ К ¦ PECAN ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Pascal ¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ Compiler ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Модула-2 ¦ Modula-2/86¦ К ¦ Logitech , Inc . ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Modula-2 ¦ К ¦ PECAN ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Modula-2 ¦ К ¦ Volition ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Ada ¦AL SYS PC-AT¦ К ¦ Absys , Inc . ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ ¦ ADA ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Janus/ADA ¦ К ¦ RR Software ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Artek Ada ¦ К ¦ Artek Corp . ¦ НЕТ ¦БД,БЗ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Кобол ¦ Utah ¦ К ¦ Ellis Computing ¦ НЕТ ¦ БД ¦ ¦ ¦ COBOL ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Cobol ¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ НЕТ ¦ БД ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ РПГ ¦ RPG II ¦ К ¦ Lattice , Inc . ¦ НЕТ ¦ - ¦ ¦ ¦ Compiler ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Бейсик ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦ - ¦ ¦ ¦ Basic ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Quick ¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦ - ¦ ¦ ¦ BASIC ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Utah ¦ И ¦ Ellis Computing ¦ НЕТ ¦ - ¦ ¦ ¦ BASIC ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ ZBASIC ¦ К ¦ Zedcor , Inc . ¦ НЕТ ¦ - ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Better ¦ ¦ Summit Software ¦ НЕТ ¦ - ¦ ¦ ¦ Basic ¦ К ¦ Technology , Inc . ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ GW-BASIC ¦ И ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦ - ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ True BASIC ¦ К ¦ True BASIC , Inc . ¦ НЕТ ¦ - ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ APL ¦ APL PLUS ¦ К ¦ STSC , Inc . ¦ НЕТ ¦ ? ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ GPSS ¦ GPSS/PC ¦ И ¦ Minuteman Software ¦ ДА ¦ - ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ SPSS ¦ SPSS/PC + ¦И,К¦ SPSS , Inc . ¦ НЕТ ¦ ? ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Смолток ¦Smalltalk/V ¦ К ¦ Digital , Inc . ¦ НЕТ ¦ БД ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦Smalltalk-80¦ К ¦ Softsmarts , Inc . ¦ НЕТ ¦ БД ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦Smalltalk PC¦ К ¦ Software Systems ¦ НЕТ ¦ БД ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Форт ¦ PC/Forth ¦ К ¦ Laboratory Microsystem ¦ ДА ¦ - ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Forth ¦ К ¦ Supersoft ¦ НЕТ ¦ - ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Лисп ¦ PC Scheme ¦ К ¦ Texas Instruments ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ LISP ¦ К ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦ БЗ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ LISP ¦ И ¦ NORELL ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Mulisp 85 ¦ И ¦ Microsoft Corp . ¦ ДА ¦ БЗ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Mulisp ¦ И ¦ The Software House ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ IQ LISP ¦ И ¦ Integral Quality ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Пролог ¦ Turbo ¦ К ¦ Borland International ¦ ДА ¦ БЗ ¦ ¦ ¦ Prolog ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ Prolog/i ¦ К ¦Chalcedony Software , ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ Inc. ¦ ¦ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦Arity/Prolog¦И,К¦ Arity Corporation ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ ¦ +------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ ¦ LPA micro ¦И,К¦ Programming ¦ НЕТ ¦ БЗ ¦ ¦ ¦ PROLOG ¦ ¦ Logic Systems ¦ ¦ ¦ +-----------+------------+---+------------------------+-----+-----+ ¦ Снобол ¦ SNOBOL 4 ¦ К ¦ Betstis International ¦ НЕТ ¦ ? ¦ L-----------+------------+---+------------------------+-----+------ 2.6 ПЕРВЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В СИИ С точки зрения теории систем СИИ представляет собой сложную систему по переработке информации . Существует несколько основополагающих принципов , которыми следует руководствоваться при создании подобных систем . Все эти принципы будут рассмотрены в следующей главе . СИИ состоит из обеспечивающих : 1). модельной ; 2). алгоритмической ; 3). программной ; 4). информационной ; 5). технической и функциональных : 1). преобразователя из внешнего представления во внутреннее ; 2). преобразователя из внутреннего представления во внешнее и т . д . подсистем [Кузин] . Любая СИИ представляет собой некоторую модель принятия решений естественным интеллектом . То есть СИИ - это такая система , которая должна : 1). на основе поставленных перед ней целей ; 2). используя БД и БЗ ; выдать : 1). решение той или иной проблемы ; 2). а в более общем случае - сделать выбор из нескольких полученных решений наиболее предпочтительного в соответсвии с заданными критериями . Поэтому в СИИ можно выделить два наидолее характерных аспекта : 1). эпистемологический аспект - это способность : а). хранить ; б). накапливать ; в). извлекать ; г). обобщать ; д). получать ; е). корректировать информацию ; 2). эвристический аспект - это способность использовать эту информацию в соответствии с поставленными целями для нахождения эффективных решений задач . Упомянутые аспекты рассмотрены в работе [Попов,фирдман] . Согласно [Кузин] модели представления знаний в СИИ делятся на классы : 1). декларативные ; 2). процедурные ; 3). специальные . Каждый класс моделей характеризуется определенными свойствами , отличающими его от других классов , правда , не всегда с одинаковой четкостью . При декларативном представлении текущее знание СИИ представляет собой полное описание состояния в виде множества утверждений , практически не зависимых от того , где их использовать , и множество преобразований , или операторов . Декларативные модели представления знаний ( МПЗ ) делятся на подклассы : 1). продукционные ; 2). редукционные ; 3). предикатные модели . В продукционной модели при описании состояний используют символьные строки со скобками и без них , а операторы задают в форме правил продукций , преимуществом которых является то , что отсутствует необходимость специального задания условия применимости операторов к состояниям [Кузин] . Таким образом , продукционные системы используют представление в пространстве состояний . Основная идея редукционной модели - поиск доказательства того , что решение данной задачи выводится из решения совокупности ее подзадач [попов,фирдман] . Подход с использованием редукционной системы является в некотором роде обобщением подхода с использованием пространства состояний . Но с другой стороны редукцию можно рассматривать как вспомогательный процесс разбиения задачи поиска решающего пути в пространстве состояний . Таким образом , мы пришли к противоречию : то есть в нашем случае частный случай является в некотором смысле одновременно и общим по отношению к своему же более общему случаю , а общий , в свою очередь , является частным по отношению к своему частному случаю , который еще называют исключением . Рассмотрение подобных противоречий-парадоксов выходит за рамки нашего повествования в этой главе ; более тщательно парадоксализм будет рассмотрен в последующих главах . Сейчас отметим только , что подобные парадоксальные состояния свидетельствуют об очень высоком уровне разработанной теории и о ее высокой степени соответсвия так называемым неформальным процедурам , с помощью которых человек решает широкий спектр задач в своей повседневной деятельности . В дальнейшем будет показано , что описанный выше парадокс типа частное-общее ( исключение-правило ) представим в виде парадоксальной расширенной продукционной системы с исключениями . Продукционный и редукционный подходы требуют для решения заданной проблемы проведения процесса поиска ; в случае применения продукционного подхода поиск осуществляется в пространстве состояний , а в случае применения редукционного подхода - в пространстве описаний множества подзадач . Вышеупомянутый поиск получил название эвристического [попов,фирдман] . Суть эвристического поиска заключается в следующем : заданы : 1). начальная ситуация ; 2). конечная ситуация ; 3). в принципе , могут задаваться и некоторые промежуточные ситуации ; 4). а также множество операторов , преобразующих одну ситуацию в другую . Требуется найти такую последовательность операторов , которая позволяет преобразовать начальную ситуацию в конечную . Основное преимущество предикатной модели - более рациональный расход памяти , чем в продукционной модели [кузин] . Описание состояний в предикатной модели реализуется в виде набора отношений , в которых содержатся объекты предметной области . При этом объекты и отношения указываются явно , поэтому порядок расположения отношений в описании может быть совершенно произвольным . Предикатная модель используется для сведения процесса решения задачи к автоматическому логическому анализу , который называется методом доказательства теорем [попов,фирдман] . При этом задача записывается в виде утверждений некоторого формального языка ( см . п . 2.2 ) . Часть этих утверждений - исходные данные - считаются аксиомами , а цель задачи - это утверждение , справедливость которого требуется установить или опровергнуть на основе аксиом и правил вывода формальной системы . В распоряжении разработчиков СИИ имеется много разных логических формализмов , в которых можно записывать утверждения , но обычно используются только исчисления предикатов первого порядка с равенством и без [мендельсон] , так как для них разработаны процедуры , обладающие полнотой , которые всегда устанавливают наличие некоторого факта , если только он выводим из аксиом . В работе [попов,фирдман] рассматривается один из вариантов обобщенного декларативного представления - во всех вышеназванных моделях процесс поиска осуществляется в графах , поэтому желательно было бы прийти к какому-то единому методу решения . Процедурные модели представления знаний основаны на специальных языках представления знаний . Отдельные механизмы представления знаний были интегрированы в языки программирования сверхвысокого уровня ( метаязыки ) - это [кузин,храмов] : 1). LISP ; 2). SNOBOL ; 3). РЕФАЛ и некоторые другие . Опыт , полученный при реализации этих языков , был использован в новых языках программирования задач ИИ первого поколения [5-ая конфер] : 1). PLANNER ; 2). CONNIVER ; 3). SAIL ; 4). QLISP ; 5). POP-2 ; 6). QA-4 . Основная особенность этих языков - реализация в них некоторых процедур , применяемых в моделях СИИ . Подобные языки предоставляют в распоряжение разработчиков некоторый набор примитивов - основных функций , удобных для применения в задачах ИИ . Наиболее совершенным из всех перечисленных языков является язык PLANNER , основные элементы которого были использованы в языках второго поколения , работающих с сетями фреймов [5-ая конфер] : 1). KRL ; 2). FRL ; 3). OWL . В этих языках разумно сочетаются декларативные и процедурные средства представления и обработки информации в СИИ . К современным и наиболее интересным языкам представления знаний можно отнести [иск.инт.кн. 3] : 1). RLL ; 2). ART ; 3). OPS5 ; 4). ПИЛОТ . В этих языках использован опыт всех предыдущих разработок ; они уже , с одной стороны , не относятся к первым моделям представления знаний , так как были разработаны в наше время , но , с другой стороны , они являются развитием старых языков представления знаний , поэтому логично включить их в классификацию , приведенную в этом параграфе . Основное достоинство декларативного представления знаний заключается в том , что не нужно указывать , как конкретный фрагмент знания должен быть использован , то есть не нужно перечислять все возможные способы использования имеющихся знаний о предметной области . Поэтому декларативное представление считается гибким и экономичным . В декларативном представлении знание формируется в виде множества независимых фактов , модификация которых очень проста - для любых изменений достаточно просто добавить или устранить утверждение . Общение на естественном языке обычно происходит в декларативной форме - люди , как правило , сообщают друг другу факты , а не процедуры их использования [попов] . Некоторые сущности удобно рассматривать в виде процедур , а не в декларативной форме , например , очень просто в виде процедур описать действия робота . Процедурное представление требует перечислять все возможные способы использования знаний . Для процедурного представления знаний любую модификацию знаний выполнить гораздо сложнее , чем для декларативного представления ( см . п . 3.3 ) . Но процедурное представление легко учитывает специфику конкретных предметных областей , закладывая ее в эвристические знания , которые трудно или даже невозможно выразить в универсальных процедурах декларативного представления . Методы вывода решений в процедурных моделях представления знаний основаны на моделях дедуктивных механизмов . Отметим , что в процедурных моделях раннее разделение средств представления знаний и вывода решений представляет собой трудно выполнимую задачу [кузин] . К специальным моделям представления знаний по [кузин] относятся : 1). модели , использующие реляционную алгебру ; 2). модели , использующие алгебру нечетких множеств ; 3). модели в виде семантических сетей ; 4). модели в виде сетей фреймов . В основе моделей , использующих реляционную алгебру , может находится отображение информационных связей между понятиями в виде отношений и таблиц . Операции реляционной алгебры перечислены в п . 2.2 . Представление знаний с помощью реляционной алгебры Кодда весьма проблематично из-за сложностей реализации рекурсий . Поэтому для устранения упомянутого недостатка реляционную алгебру следует переработать и расширить . Модели , использующие реляционную алгебру , перспективны , так как для описания данных в них используется алгебраический аппарат . В моделях , использующих алгебру нечетких множеств , знания представляют в процедурном виде с помощью нечетких алгоритмов . Существуют три типа нечетких алгоритмов : 1). алгоритмы определения и идентификации ; 2). бихевиористические алгоритмы ; 3). алгоритмы принятия решений . Примеры нечетких понятий , определяемые с помощью нечетких алгоритмов , - это : 1). характер почерка ; 2). мера сложности ; 3). характеристика человека ; 4). неопределенные болезни и т . д . Вся алгебра и логика нечетких множеств может быть изложена в плане многозначной логики с использованием нечеткой версии языка PLANNER , с помощью которого все средства процедурного представления знаний можно использовать в моделях , применяющих алгебру нечетких множеств с учетом нечеткости принятия решений . Теории нечетких множеств посвящено огромное количество отечественной и зарубежной литературы . Наиболее рациональное ее описание , по мнению автора настоящей работы , можно найти в книгах [dubois,нечеткие множества,борисов и к.асаи] . Представление информации в виде семантических сетей описано в п . 2.4 . Семантические сети подходят для представления не только фактов , но и правил логического вывода . Чтобы семантическую сеть использовать для представления правил , между ее узлами необходимо задать причинно-следственные связи , которые машина вывода обрабатывает точно так же , как она обрабатывает правила продукций . Поэтому на базе семантических сетей строят модели представления знаний , которые так и называют : модели в виде семантической сети . Отметим , что идея использования семантических сетей для запоминания сложных понятийных структур возникла первоначально в психологии . Фреймы , как и семантические сети , описаны в п . 2.4 . Фреймы применяют не только в качестве удобного средства хранения фактической информации , но и в качестве средства управления логическим выводом . Для этого во фреймах хранят правила логического вывода . Как уже упоминалось ранее , фреймы - это самые сложные структуры , и поэтому их следует использовать только для решения сложных задач . Для применения фреймов требуется очень высокая квалификация инженеров по знаниям [кузин] . Существуют следующие типы фреймов : 1). лингвистические ; 2). понятийные ; 3). фреймы перевода лингвистических знаний в понятийные . С точки зрения представления знаний фреймы делятся на типы : 1). декларативные ; 2). процедурные ; 3). процедурно-декларативные . На базе фреймов реализуют модели представления знаний в виде сети фреймов . Так как все рассмотренные модели представления знаний дополняют друг друга , их целесообразно использовать совместно . Еще более перспективным может быть создание единой методики представления знаний , объединяющей достоинства вышеописанных моделей и свободной от их недостатков . Таким образом , в этом параграфе были рассмотрены следующие модели представления знаний : 1). декларативные : а). продукционные ; б). редукционные ; в). предикатные модели ; 2). процедурные : а). языки программирования сверхвысокого уровня : a). LISP ; b). SNOBOL ; c). РЕФАЛ и некоторые другие ; б). языки программирования задач ИИ первого поколения : a). PLANNER ; b). CONNIVER ; c). SAIL ; d). QLISP ; e). POP-2 ; f). QA-4 ; в). языки программирования задач ИИ второго поколения : a). KRL ; b). FRL ; c). OWL ; г). современные языки представления знаний : a). RLL ; b). ART ; c). OPS5 ; d). ПИЛОТ ; 3). специальные : а). модели , использующие реляционную алгебру ( п. 2.2 ) ; б). модели , использующие алгебру нечетких множеств ; a). алгоритмы определения и идентификации : b). бихевиористические алгоритмы ; c). алгоритмы принятия решений ; в). модели в виде семантических сетей : a). традиционные семантические сети ; b). расширенные семантические сети ; г). модели в виде фреймов : a). языковой ориентации : I). лингвистические ; II). понятийные ; III).фреймы перевода лингвистических знаний в понятийные ; b). с точки зрения представления знаний : I). декларативные ; II). процедурные ; III).процедурно-декларативные ; c). сети фреймов . 2.7 СОВРЕМЕННАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ Современная классификация моделей представления знаний несколько отличается от классификации , описанной в предыдущем параграфе . Согласно сегодняшним представлениям [искусств.инт.,кн.2] , к моделям представления знаний относятся : 1). логические модели ; 2). сетевые модели ; 3). продукционные модели ; 4). фреймовые модели ; 5). ленемы . В основе логических моделей лежит формальная система , которая задается четверкой вида М = < Т , Р , А , В > . Множество Т - это множество базовых элементов различной природы : 1). слов из некоторого ограниченного словаря ; 2). деталей детского конструктора и т . п . Для множества Т существует процедура , которая за конечное число шагов определяет , принадлежит или не принадлежит произвольный элемент к этому множеству . Множество Р - это множество синтаксических правил . С их помощью из элементов множества Т создают синтаксически правильные совокупности . Например , из слов ограниченного словаря конструируют синтаксически правильные фразы . При этом существует процедура определения за конечное число шагов , является ли та или иная совокупность синтаксически правильной . Подмножество А , элементы которого называются аксиомами , выделяется из множества синтаксически правильных совокупностей . Имеется процедура , которая позволяет определить для любой синтаксически правильной совокупности за конечное число шагов , принадлежит ли эта совокупность множеству А . Множество В - это множество правил вывода , применяя которые к элементам множества А , можно получать новые синтаксически правильные совокупности ; к этим совокупностям снова можно применять те или иные правила из множества В . В БЗ достаточно ввести элементы множества А . Все остальные знания можно получить из множества А по правилам вывода . Это делает логические модели удобными для использования в БЗ . Сетевые модели формально задают в виде H = < I , C1 , C2 , . . . , Cn , Г > . Здесь : 1). I - множество информационных единиц ; 2). C1 , C2 , . . . , Cn - множество типов связей между этими единицами ; 3). Отображение Г задает связи из заданного множества типов связей между информационными единицами I . Сетевые модели , в том числе и семантические сети , были описаны в п . 2.4 . К сетевым моделям относят также сценарии , с помощью которых представляют стереотипные знания . Эти знания описывают известные стандартные ситуации реального мира и позволяют : 1). восстановить пропущенную информацию ; 2). предсказать появление новых фактов и т . д . Сценарий - это формализованное описание типичной ситуации предметной области : 1). обеда в ресторане ; 2). командировки ; 3). полета самолета ; 4). поступления в вуз и т . п . В СИИ сценарии применяют для : 1). понимания текстов ; 2). формирования поведения ; 3). обучения ; 4). принятия решений и др . Впервые понятие сценария было введено Р . Шенком и Р . Абельсоном [Shank et al.,1975] для создания системы понимания истории . Сценарии в этой системе представляли в виде фреймоподобных структур . Сценарии также используют для пополнения знаний о ситуации [поспелов д.,1986;литвинцева,1985] . В [литвак и др.,1981] описано применение похожих на сценарии структур знаний , называемых гиперсобытиями - типичных ситуаций из области юриспруденции : 1). краж ; 2). грабежей ; 3). убийств и т . п . Каузальные сценарии разработаны для представления проблемно-зависимых каузальных знаний о [кандрашина и др.,1989] 1). событиях ; 2). действиях ; 3). процедурах . Продукционные модели были описаны в предыдущем параграфе . В них используются некоторые элементы логических и сетевых моделей : 1). из логических моделей взята идея правил вывода , называемых продукциями ; 2). из сетевых моделей заимствовано описание знаний в виде семантической сети . В продукционных моделях процедурная информация выделена явно и и описывается иными средствами , чем декларативная информация . В отличие от логических моделей вместо логического вывода в процедурных моделях применяется вывод на знаниях . Системы продукций нашли широкое применение в экспертных системах ( ЭС ) , так как подавляющая часть человеческих знаний может быть записана в виде продукций . Недостатки продукционной модели : 1). при большом числе продукций сложно проверить непротиворечивость всей системы ; 2). с ростом числа продукций возникают принципиальные трудности при проверке корректности работы системы . Поэтому в современных СИИ число продукций не превышает тысячи . Фреймовые модели также , как сетевые и продукционные , были рассмотрены ранее . Заметим , что в отличие от моделей других типов во фреймовой модели задается жесткая структура информационных единиц , которая называется протофреймом . В справочнике [иск.интел.,кн.2] фреймовые модели рассматриваются в общем контексте с сетевыми . Кроме того , многие специалисты по ИИ считают , что во фреймах объединены все основные особенности моделей остальных типов . Модель представления знаний , основанная на базе ленем , предназначена для ситуаций , когда необходимо выполнить противоречивые требования , заданные при разработке языка представления знаний : 1). требования максимальной простоты и однородности языка ; 2). требования удобства . Ленема очень напоминает фрейм , но сходство между ними чисто внешнее . Ленема предназначена для структурного комплексного описания понятий предметной области . По изобразительным возможностям ленемы более совершенны , чем такие традиционные модели представления знаний , как семантическая сеть , фрейм , система продукций . Однако , для некоторых понятий модель представления знаний на основе ленем может быть неудобной и даже неприемлимой . Например , это такие понятия , в описании которых очень большую роль играет внутренняя динамика . Обычно для таких понятий применяют сценарии . Модель , созданная на базе ленем , позволяет объединить на пользовательском уровне три существующие в настоящее время парадигмы представления знаний : 1). логическую ( языки логического программирования и системы продукций ) ; 2). структурную ( семантические сети и фреймы ) ; 3). процедурную ( функциональные сети [тыугу,1984;нариньяни,1986а] ) . Для некоторых ситуаций это очень удобно , так как при реализации сложных моделей , включающих знания различных типов , возникает необходимость совмещения в одном языке представления знаний различных концепций . Таким образом , в этом параграфе были рассмотрены следующие модели представления знаний : 1). логические модели ; 2). сетевые модели : а). традиционные семантические сети ( упомянуты ) ; б). расширенные семантические сети ( упомянуты ) ; в). сценарии ; г). каузальные сценарии ; д). гиперсобытия ; 3). продукционные модели ; 4). фреймовые модели ; 5). ленемы . 2.8 ОТЛИЧИТЕЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ТРАДИЦИОННЫХ ПРОГРАММНО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ И ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ Пользователь обычной программно-вычислительной системы ( ПВС ) - классической ЭВМ - должен : 1). сначала найти алгоритм ( см . п . 2.2 ) решения той или иной проблемы ; 2). написать программу ; 3). ввести ее в ЭВМ ; 4). затем отладить ; 5). затем протестировать . После этого ЭВМ может выполнить алгоритм в соответствии с написанной программой [рот м.] . Пользователь ЭС формулирует свою проблему в форме : 1). фактов ; 2). данных ; 3). знаний ; 4). правил . Все перечисленное заносится в ЭВМ в виде тех или иных моделей представления данных и знаний , рассмотренных ранее . Алгоритм же решения задачи и соответствующая ему программа автоматически генерируются ЭС на основе содержащихся в ней стратегий [рот м.] . То есть , традиционные ПВС выполняют вычисления , а ЭС совершают логические выводы - заключения . Таким образом , ЭС - это компьютерная программа , способная выполнять следующие действия : 1). анализировать факты и данные ; 2). принимать решения на основе : а). фактов ; б). данных ; в). знаний ; г). правил ; 3). выдавать : а). рекомендации ; б). советы ; в). предостережения ; г). результаты ; д). объяснения ; 4). генерировать программу решения поставленной задачи . Согласно [рот м.+ список ] , основные действия , выполняемые ПВС - это : 1). вычисления : а). сложение ; б). вычитание ; в). умножение ; г). деление ; д). возведение в степень ; е). интегрирование ; ж). дифференцирование ; з). извлечение корня ; . . . 2). соединение двух и более переменных с использованием логических связок : а). логического сложения ( ИЛИ ) - дизъюнкции ; б). логического умножения ( И ) - коньюнкции ; в). отрицания ( НЕ ) ; г). импликации ; д). эквивалентности ; е). И-НЕ ; ж). ИЛИ-НЕ ; и). неразделительное ИЛИ ; . . . 3). поиск ; 4). нормализация ; 5). приведение ; 6). сравнение ; 7). сбор ; 8). распределение ; 9). решение ; 10).разветвление ; 11).пересылка ; 12).запоминание ; 13).сдвиг ; 14).вращение ; 15).представление ; 16).трансформация ; 17).кодирование ; 18).декодирование ; 19).изменение ; 20).ввод текстов на языках высокого уровня ; 21).вывод текстов на ЯВУ . Действия , выполняемые ЭС , в значительной степени отличаются от действий , совершаемых ПВС . Это прежде всего ( по : I). [рот м.] II). формулировке автора данной книги ) : 1). логический вывод : а). индуктивный ; б). дедуктивный ; в). абдуктивный ; г). традуктивный ; 2). эвристический вывод : а). предложение ; б). открытие ; в). предположение ; У человека эвристический вывод ( поиск ) основан на опыте и интуиции ( машинный эвристический поиск описан в п . 2.6 ) ; 3). анализ ; 4). интерпретация ; 5). объяснение ; 6). совет ; 7). рекомендация ; 8). диагностирование ; 9). идентификация ; 10).классификация ; 11).восприятие ; 12).распознавание ; 13).оценка ; 14).решение ; 15).конструирование ; 16).синтез ; 17).планирование ; 18).прогнозирование ; 19).инструктирование ; 20).организация ; 21).преобразование подобия ; 22).редукция ; 23).абстракция ; 24).обобщение ; 25).образование понятий ; 26).ассоциация ; 27).формирование гипотез ; 28).вопросы на ЕЯ описания проблемы ; 29).ответы на ЕЯ описания проблемы ; 30).семантический тест на ЕЯ ; 31).описание ; 32).метаморфизация ; 33).воспроизведение ; 34).понимание ; 35).рекурсия ; 36).аналогия ; 37).моделирование ; 38).внутреннее проигрывание ( сопоставление планируемого действия и своих ресурсов ) . Как видно из приведенных отличительных особенностей экспертных и программно-вычислительных систем , концепция ЭС является принципиально новым шагом в создании качественно иных , более совершенных интеллектуальных программных систем . ЭС отличаются от ПВС примерно так же , как БД отличаются от классических файловых систем ( см . п . 2.3 ) . Конечно же , при создании любой ЭС должна быть использована концепция БД , чтобы сформированная ЭС могла воспользоваться всеми преимуществами этой концепции . Экспертная система представляет собой компьютерный аналог человека - эксперта по той или иной предметной области . ЭС считается аналогом эксперта в том смысле , что она решает те же профессиональные проблемы и примерно на том же уровне компетентности , что и эксперт . Основные преимущества ЭС ( по лекциям Петухова О . А , к . т . н . , зам . декана ФИСУ СЗПИ ) : 1). в БЗ объединены знания от нескольких специалистов ( может быть даже ведущих в данной предметной области ) ; 2). ЭС не может ничего " забыть " или " просмотреть " ( как это иногда делает человек ) , если она , конечно , в исправном состоянии ; 3). система постоянно в принудительном порядке пополняется новыми знаниями ; 4). знания в ЭС легко изменить , так как они выделены в отдельную компоненту . ЭС нашли широкое применение во многих областях человеческой деятельности . Конкретные существующие реализации БЗ , ЭС и оболочек ЭС описаны , например , в работах [иск.инт.,кн.3;наумов] : 1). СПЭИС ; 2). ТХК-БЗ ; 3). ТК-СП ; 4). ТК-ОВМ ; 5). ПРИЗ ; 6). МИКРОПРИЗ ; 7). МИКРОЭКСПЕРТ ; 8). НУТ ; 9). ИТК-БИС ; 10).ОЛИСП ; 11).H-P/REX ; 12).ПиЭС ; 13).ПУШОК ; 14).TENCORE ; 15).ЛОГОС ; 16).ПТО ; 17).GURU и некоторые др . ЭС нашли широкое применение в различных областях человеческой деятельности : 1). медицине ; 2). биологии ; 3). химии ; 4). геологии . Согласно [чоговадзе] построение ЭС является целесообразным , если выполняются следующие требования : 1). в данной проблемной области не существует общей теории , которая позволила бы решать все допустимые задачи с помощью применения алгоритмического подхода ; 2). в данной проблемной области имеется огромное количество частных закономерностей , каждая из которых несет отражение личности конкретного пользователя , его : а). доверие ; б). предпочтение ; в). отрицание ; г). симпатии ; д). антипатии ; е). неприятие и т . д . 3). ситуации , возникающие в данной проблемной области , должны быть описаны относительно небольшим количеством данных ( если нет выхода на централизованный банк данных ) , что зависит от трудоемкости поддержания банка данных в актуальном состоянии . В заключение этого параграфа отметим , что по мнению д . т . н . , ведущего занятия на ФПК СПбГТУ по СИИ проф . Кондратьева С . Л . , в знаниях , содержащихся в ЭС и полученных от эксперта по той или иной предметной области , всегда в скрытой форме содержатся некоторые волевые механизмы , присущие человеку . Объясняется это тем , что мыслительная деятельность эксперта не формализована , носит интуитивный или волевой характер , не осознается до конца . Другими словами , волевой механизм психики человека вторгается в процесс принятия решения . Поэтому в настоящее время еще не существует строгой методологии разработки ЭС , есть только отдельные и признанные : 1). положения ; 2). разработки ; 3). технологии . 2.9 СОВРЕМЕННЫЕ КОНЦЕПЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В 1981 г . в Японии был опубликован проект работ в области ИИ [proceedings,1981] . В Fifth Generation of Computer Systems ( FGCS ) проекте японской программы были приняты следующие цели ( упомянутые в [рот м.] ) , доложенные на международной конференции по ЭВМ пятого поколения ( автор настоящей работы исключил из описания цели , связанные с усовершенствованием характеристик технических устройств ) : 1). создание интеллектуального интерфейса для ведения диалога на ЕЯ с алфавитом , содержащим примерно от 1000 до 10000 слов ( ближайшая цель ) или до 50000 ( более отдаленная цель ) слов с семантически правильным распознаванием и синтезом речи ; ( Упрощенное описание интеллектуального интерфейса приведено в [скляров,1989] . Интеллектуальный интерфейс состоит из трех блоков : а). процессора общения ; б). базы знаний ; в). планировщика . Процессор общения переводит текст , полученный на входе ЭВМ , на язык , понятный планировщику и базе знаний . Модели представления знаний в этой главе уже были рассмотрены . Планировщик превращает текстовое задание в рабочую программу для ЭВМ . ) 2). распознавание и представление с высокой разрешающей способностью образов : а). символов ; б). изображений ; в). предметов ; 3). реализация языка описания знаний , содержащего от 1000 до 10000 правил логического вывода , на следующих уровнях : а). функциональном ; б). логическом ; в). реляционном ; 4). обеспечение принятия решений с использованием высокоскоростного механизма выводов ( 10 МЛипс в соответствии с планами разработки машин пятого поколения [moto-ora et al,1981] ) . На основе этой программы формулируются следующие задачи [рот м.]: 1). перевод иностранных языков на следующих уровнях : а). синтаксическом ; б). семантическом ; 2). создание следующих типов систем : а). справочных ; б). советующих ; в). планирующих ; д). диагностических ; 3). распознавание и коррекция : а). символов ; б). изображений ; в). объектов ; 4). автоматизация : а). проектирования ; б). управления ; 5). создание систем : а). понимающих речь ( фонетические пишущие машинки ) ; б). читающих устройств ; в). автоматизирующих учрежденческую деятельность ; 6). автоматизация : а). разработки программ ; б). проверки программ ; в). коррекции программ ; д). профилактики программ ; 7). представление знаний в сетях : а). локальных ; б). региональных ; в). национальных ; д). транснациональных ; 8). представление знаний в международных ( мировых ) банках знаний . Раскроем некоторые из перечисленных задач ( по монографии [симонос дж] ) ЗАДАЧИ БАЗОВЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ ( N. 1 ) : Источник : I). Планы НИР и ОКР для компьютерных систем пятого поколения , май 1982 г . , ICOT , JIPDEC : 1). система машинного перевода : а). многоязычный перевод ; б). словарный запас - 100000 слов ; в). правильность перевода - 90 % ( остальные 10 % обрабатываются человеком ; г). полные затраты на перевод - не более 30 % от стоимости перевода , выполняемого человеком ; 2). системы для консультаций : а). типичные приложения : a). медицинская диагностика ; b). понимание естественного языка ; c). САПР для машиностроения ; d). консультации по компьютерам для пользователей ; e). диагностика компьютерных систем ; б). число объектов - не менее 5000 ; в). число правил вывода - не менее 10000 ; г). полуавтоматическое пополнение запаса знаний ; д). интерфейс с системой - естественные языки и речь ; е). словарный запас - не менее 5000 слов . ЗАДАЧИ БАЗОВЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ ( N. 2 ) : Источник : II). Труды международной конференции по компьютерным системам пятого поколения , 19 - 22 октября 1981 г . , JIPDEC : 3). система , понимающая речь : а). фонетическая ( для ввода с голоса ) пишущая машинка : a). должна оперировать с 10000 слов ; b). должна обладать средствами : I). анализа смысла ; II). возможностями коррекции ошибок речи ; c). должна воспроизводить легко понимаемые высказывания ; б). система речевого ответа : a). должна оперировать с 10000 слов ; b). должна обладать способностью улавливать смысл ответов ; c). должна уметь вести естественный диалог ; в). система идентификации говорящего : a). должна обладать возможностями работы с несколькими сотнями людей одновременно ; b). должна идентифицировать говорящего в течение приемлимого для практики времени ; 4). прикладная система интерпретации изображений и образов : а). система должна хранить около 100000 структурных единиц информации , представленной в форме изображений , которые предназначены для использования при обработке знаний . Сейчас в Японии представляют ЭВМ пятого поколения как систему , которой может пользоваться любой неквалифицированный пользователь , программируя ее на ограниченном естественном языке . После опубликования Японией 10-летней программы исследований по ЭВМ 5-го поколения интерес к исследованиям в области реализации СИИ резко возрос . В США похожая программа была , в основном , ориентирована на разработку новых систем оружия . Американский проект получил название " Стратегической компьютерной инициативы " ( SCP ) , правда , помимо чисто военных целей , он был направлен и на укрепление экономики США [ спис.стр 27] . По данным журнала NEW SCIENTIST только на реализацию языка ADA министерство обороны США выделило 250 миллионов долларов . Частные американские компании , например - фирма IBM , не стремятся к внедрению революционных нововведений , а продолжают занимать господствующее положение , постепенно совершенствуя сегодняшние ЭВМ . Цель выполнения работ по компьютерам пятого поколения неодинакова для Японии и США . Так , согласно [robert,tate,1987] , цель Японского проекта - создать прежде всего технологии , а не конкретные образцы компьютеров . В США цель - создание конкретных машин или , как минимум , протопипов [allan,1986] . Национальные программы по созданию ЭВМ пятого поколения были организованы в странах Западной Европы и Великобритании . Западноевропейский проект в целом уступает аналогичным программам Японии и США . В Великобритании была создана специальная группа - комитет Альви [симонс дж.,1985] , которая в сентябре-октябре 1982 г . [program,1982] опубликовала отчет как ответ на японские планы создания компьютеров пятого поколения , воспринятые в виде угрозы со стороны японских конкурентов . В отчете комитета Альви были намечены основные области исследований и разработок для осуществления программы усовершенствования информационной технологии : 1). технология программирования ; 2). человеко-машинный интерфейс ( ЧМИ ) ; 3). интеллектуальные системы , базирующиеся на знаниях ; В Советском Союзе при участии стран СЭВ также была принята централизованная программа развития вычислительной техники . В нашей стране исследования координировались академиком Велиховым . Однако , после распада СЭВ и СССР единая программа создания новых компьютеров и СИИ была свернута . В настоящее время в некоторых организациях ведутся собственные весьма скромные разработки по повышению " интеллектуальности " вычислительной техники . Но решение частных задач вряд ли в ближайшем будущем позволит решить задачу воспроизведения мыслительной деятельности на небиологической основе в общем виде . И , хотя в последнее время наметились сдвиги в области государственной поддержки стратегически важных направлений в сфере вычислительной техники , психологический " комплекс отставания " в среде специалистов по ЭВМ , которые ориентируются на образцы новых зарубежных компьютеров , до сих пор не изжит . Поэтому и сейчас существует угроза , что в нашей стране информатизация как научное направление может не состояться . Согласно [михайловский] современные отечественные программы компьютеров нового поколения предполагают разработку нетрадиционных типов архитектур ( отличных от архитектуры фон-Неймана ) . Подытоживая сказанное , выделим основные направления работ в области создания СИИ нового поколения ( опуская исследования в области архитектуры и дальнейшего усовершенствования технических средств ) по [симонс дж.,иск.инт.кн.3] : 1). решение задач ; 2). получение выводов ; 3). обеспечение интеллектуальных интерфейсов ; 4). отказ от традиционных языков высокого уровня : а). Фортран ; б). Кобол ; в). Алгол ; г). Бейсик и т . д . в пользу языков с : а). повышенными возможностями манипулирования символами ; б). элементами логического программирования ; эти языки : а). Пролог ; б). Лисп ; 5). новые способы ввода-вывода , удобные для пользователя : а). распознавание : a). речи ; b). образов ; c). изображений ; б). синтез речи ; в). обработка сообщений на ЕЯ ; 6). автоматизация процессов манипулирования знаниями ; 7). дальнейшее развитие ЭС ( п . 2.7 ) . 8). накопление знаний о специфике решаемых задач , которая должна проявиться в : а). различных способах оптимального отображения и организации данных и знаний ; б). новых механизмах доступа к переменным ; в). специальных методиках организации вычислительных процессов ; 9). разработка принципиально новых алгоритмов глубокого распараллеливания : а). отдельных участков ; б). отдельных операторов . 2.10 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Как уже было сказано , все рассмотренные программы создания новых систем вычислительной техники практически ничего не говорят о механизмах реализации поставленных целей , о фундаментальных законах обработки информации , которые должны быть положены в основу создания СИИ . Естественно , интеллектуальные системы еще слишком молоды , еще недостаточно изучены закономерности процессов обработки информации , возникающих при решении интеллектуальных задач . Поэтому нельзя придавать слишком большую важность практическому внедрению результатов разработок , полученных на промежуточных этапах . Современное развитие СИИ напоминает бесконечное развитие механизмов , работающих на паровой тяге . Эти механизмы могут постоянно совершенствоваться , выполнять вполне определенные функции , теоретически возможно даже построить летательный аппарат тяжелее воздуха на основе парового двигателя . Однако в космос на таких машинах не выйти , сколько бы мы не совершенствовали технологию . Для осуществления космических полетов нужно знать принцип реактивного движения и иметь соответствующую теоретическую базу . Естественно , представленная работа не может дать полное описание упомянутой во введении к книге РК-машины . Однако , формулирование основных принципов , на базе которых такая машина может быть создана , и их практическая проверка на современных персональных компьютерах представляется вполне осуществимой . Последующие главы будут посвящены именно этому . ______________________________________________________________________ Глава 3. ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ БАЗЫ 3.1 ВВЕДЕНИЕ Как видно из предыдущей главы , современной теоретической базы не достаточно для реализации качественно новых СИИ и РК-машин . Поэтому естественным выходом из создавшегося положения видится не только дальнейшее совершенствование различных формализмов , закладываемых в основу современных СИИ , в границах традиционных формальных систем , но и выход за рамки последних , создание иной , более совершенной концепции реализации неформальных процедур и решения неформализуемых и слабо формализуемых задач . При этом следует учесть , что эта новая концепция , по возможности , не должна отвергать методики классических формальных систем , то есть ее желательно представить не как альтернативу существующим формализмам , а как следующую ступень развития методов решения задач ИИ , для которой остаются применимыми все достижения , все наработки из области формальных систем . Некоторые положения новой концепции представлены в [кузнецов] и [искинткн2] , то есть работы по созданию новой парадигмы ведутся , хотя их эффективность оставляет желать лучшего . Кроме всего вышеперечисленного , по мнению автора данной работы , необходимо осознать , что та реальность , с которой имеют дело исследователи в сфере ИИ , ничуть не менее реальна , чем та , с которой имеют дело , скажем , физики или биологи . Естественно , это утверждение может показаться несколько спорным , но таково мнение автора представленной работы , сформированное на основе практического опыта и анализа соответствующих публикаций . Поэтому , если исходная посылка верна , то в области мыслительной , интеллектуальной деятельности должны действовать какие-то свои фундаментальные законы , точно такие же незыблемые и инвариантные , как и законы реального физического мира , который нас окружает . Только познав эти законы и научившись пользоваться ими , мы сможем создать полноценные СИИ и РК-машины . Разумеется , данная глава не может охватить весь комплекс искомых закономерностей . Невозможно это сделать и во всей представленной работе . Не будем забывать , что современная физическая картина мира формировалась в течение столетий многочисленной армией исследователей . Примерно столько же времени пришлось затратить на формулирование фундаментальных физических законов . Но и сегодня можно констатировать , что физические законы познаны далеко не все , несмотря даже на то , что цель формулирования полной системы физических законов неоднократно ставилась , и предпринимались многочисленные попытки ее достичь . К таким попыткам можно отнести работы в области создания единой теории поля . Поэтому , конечно же , автор представленной работы не в состоянии создать полную информационную картину мира и сформулировать полную систему фундаментальных информационных законов природы , тем более что целенаправленных исследований в названном направлении проводилось гораздо меньше , чем аналогичных исследований физической реальности . Кроме того , современные физики вооружены огромным количеством приборов , которыми они пользуются и пользовались на протяжении длительного периода времени ( десятилетий и столетий ) . А исследователи информационного аспекта реальности до недавнего прошлого были вооружены всего одним инструментом - своим собственным разумом . Только с появлением мощных вычислительных систем в руках ученых появились механизмы для моделирования и изучения различных типов информационных взаимодействий . Именно поэтому автор настоящей работы не ставил перед собой цели создания информационной картины мира , хотя , разумеется , некоторые ее элементы были использованы при формулировании основных положений базовой концепции ИИ . Часть этих положений удалось успешно применить на практике при решении некоторых информационных задач , что и продемонстрировано в следующих главах . В этой же главе дана небольшая часть основных положений базовой концепции ИИ . 3.2 ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИИ Представленная работа посвящена исследованиям в области создания намного более совершенных СИИ , чем те , работающие прототипы которых мы можем увидеть сегодня . А СИИ - это прежде всего сложная система , требующая для своей реализации вполне определенного подхода , основанного на понятии " система " . В настоящее время существуют десятки определений этого понятия . Каждое из них характеризуется как достоинствами , так и недостатками . По мнению автора настоящей работы , наиболее рациональное определение представлено в книге [никол.,брук.,1985] - это определение системы через ее свойства . Приведем упрощенный вариант этого определения . О 3.2.1).Системой называется любой объект , который обладает следующими четырьмя свойствами : 1). целостностью и членимостью : а). это свойство определяется наличием элементов , из которых система состоит ; 2). наличием связей между элементами : а). чтобы создать систему из элементов , их нужно соединить друг с другом посредством связей : I). связь - это нечто осуществляющее без изменения ( в идеале ) передачу : a). материи ; b). энергии ; c). информации ; при передачи информации и вещества происходит и передача энергии ; 3). организованностью : а). система всегда обладает определенной организацией ; б). наличие организации характеризуется величиной энтропии системы ; в). организация системы характеризуется тем , что энтропия самой системы всегда меньше энтропии системоформирующих факторов ; 4). интегративными качествами ; а). всякая система обладает общесистемными ( интегративными ) свойствами , то есть качествами , присущими системе в целом и не присущими отдельно взятому элементу или элементам . В общем-то , все равно , какую систему мы хотим построить : 1). техническую ; 2). экономическую ; 3). политическую ; 4). кибернетическую ; 5). биологическую и т . д . Есть общие принципы , которыми можно ( да и нужно ) руководствоваться при создании любой системы . Автор данной работы на основе : 1). трудов [см.список на стр.33] ; 2). лекций Кондратьева С . Л . , д . т . н . , проф . , ведущего занятия по интеллектуальным системам на ФПК СПбГТУ ; 3). лекций Чалова Д . В . , к . т . н . , доцента кафедры СТ и ЭВМ СЗПИ ; 4). некоторого собственного практического опыта , приобретенного при создании нескольких систем различной природы сформулировал ряд основных принципов , которые , по его мнению , необходимо учитывать при проектировании и создании СИИ и РК-машин . Перечислим эти принципы . К ним прежде всего относятся : 1). принцип системности : а). должна быть цель создания системы ; б). надо определить структуру - одну из основных и самых важных характеристик системы ; в). нужно рассматривать систему как совокупность взаимодействующих частей ; 2). принцип реализуемости : а). требуется определить , реализуема ли вообще на основе имеющихся у нас данных и технологий стоящая перед нами задача ; б). если задача принципиально реализуема , то необходимо найти механизмы ее реализации с учетом имеющихся средств конструирования СИИ ; в). обязательно нужно определить : a). сложность ; b). трудоемкость ; c). времяемкость решаемой задачи , так как система может быть : a). принципиально реализуемой ; но если , например , на ее разработку потребуется : b). сто тысяч лет ; c). вложить триллион человеко-часов ; то подобную систему , разумеется , конструировать не стоит ; 3). первый принцип развития : а). во сколько нам обойдется разработка и создание системы ( здесь имеется в виду денежное выражение стоимости ) ; б). как долго система будет функционировать ; в). что с этой системой делать , когда она устареет ; 4). второй принцип развития : а). система претерпевает разные фазы жизненного цикла : a). зарождение ; b). развитие ; c). застой ( стагнация ) ; d). разрушение или : I). изменение ; II). совершенствование ; III). перестройка ; 5). третий принцип развития : а). система должна непрерывно : a). развиваться ; b). совершенствоваться ; c). изменяться и это необходимо учитывать ; 6). принцип целенаправленности : а). цель создания системы , поставленная в соответствии с принципом системности , должна быть раскрыта и конкретизирована ; 7). принцип целостности и членимости : а). в каждой системе можно выделить множество подсистем ; б). совокупность выделенных подсистем образует объект качественно новый ; 8). принцип формализации : а). какими формализмами мы можем оперировать при решении заданной проблемы ; б). можем ли мы вообще формализовать поставленную перед нами задачу ; 9). принцип поиска новых путей решения задачи : а). если , пользуясь традиционными методиками , мы не в состоянии : a). полностью реализовать требуемую систему ; b). полученный результат реализации нас не удовлетворяет по тем или иным параметрам ; то нам следует : c). совершествовать технологию ; d). искать иные пути решения задачи в рамках имеющихся методик ; e). создавать новые формализмы ; f). искать пути выхода за рамки традиционных формальных систем ; g). пользоваться эвристическими методами решения ( принцип эвристических методик : " не знаю почему , но работает именно так , а не иначе " ) ; h). искать новые эвристики ; j). комбинировать вышеуказанные способы решения ; 10).принцип опоры на фундаментальные законы природы : а). необходимо пользоваться при проектировании СИИ и РК-машин , как и в других областях науки и техники в процессе разработки технических систем , например , при : a). создании ракетных двигателей ; b). конструировании атомной электростанции ; c). строительстве подводной лодки и т . д . фундаментальными законами природы ; б). если подобных естественно-научных законов еще не выявлено , то это не значит , что их нет совсем ; поэтому такие закономерности следует хотя бы попытаться сформулировать ; в). законами природы целесообразно пользоваться осознанно и целенаправленно , а не интуитивно ; 11).принцип иерархичности и декомпозиции : а). СИИ и РК-машина должна описываться на разных уровнях : a). фундаментальные законы , положенные в их основу ; b). формализмы , которые можно использовать для СИИ и РК-машин ; c). практическое применение фундаментальных законов и формализмов на уровне системы в целом ; d). описание подсистем СИИ или РК-машины и их реализация ; e). описание и реализация элементов ; разбиение на уровни может проводится другими путями ; предложенный способ описания принципиально отличается от всех остальных тем , что он базируется на существующих фундаментальных законах ; 12).принцип многоаспектности : а). существуют различные аспекты : a). информационные ; b). алгоритмические ; c). морфологические ; d). процессные ; e). структурные ; f). организационные ; g). функциональные ; б). многоаспектность - это разные точки зрения на одну и ту же систему ; в). многоаспектность приводит к : a). полидекомпозируемости ; b). неоднозначности ; c). множественности разбиения ; 13).принцип однократной регистрации идентичных сообщений : а). система должна перестраивать свою структуру ( например - структуру данных ) только при приеме новой информации ; б). поэтому должны быть разработаны соответствующие механизмы для быстрого и эффективного определения , существует ли уже поступающая в СИИ или РК-машину информация о чем-либо или нет ; в). если такой информации не существует , то система должна под нее подстраиваться ; г). если же информация уже существует , то СИИ или РК-машина должна отреагировать на нее каким-либо образом , но не перестраивать структуру , если только на это нет прямого указания ; д). перестройка структуры системы - самая сложная и энергоемкая процедура , поэтому ее требуется производить как можно реже и в случаях только крайней необходимости ; 14).принцип поэтапного ввода в действие : а). любую СИИ или РК-машину можно разрабатывать поэтапно , то есть как только мы разработали какую-то часть , ее можно и нужно сразу же включить в дело ; 15).принцип быстрого прототипа : а). наилучшая общепризнанная стратегия разработки СИИ - это " пробуй как можно раньше , не вдаваясь в тонкости всех процессов , которые свойственны моделируемой системе " ; б). что получится - потом дорабатывается и улучшается ; 16).принцип исторического опыта : а). требуется учесть опыт , наработанный в области создания СИИ , проанализировать его ; б). если нет практического опыта , то необходимо выяснить , существуют ли хотя бы теоретические проработки того или иного вопроса , какими знаниями , пригодными для создания СИИ , мы обладаем вообще ; 17).принцип унификации и типизации ( единообразия ) реализуемых решений : а). нужно стараться не изобретать велосипед , а пользоваться уже достигнутым , например : a). разработанными теориями ; b). существующими структурами ; c). имеющимися разработками и т . д . ; 18).принцип модульности : а). можно рассматривать в качестве модулей отдельные : a). компоненты ; b). части ; c). совокупности частей или компонентов и составлять из них систему ; 19).принцип минимального количества типов модулей : а). количество типов модулей ( элементарных строительных блоков ) должно быть минимальным , но таким , чтобы можно было собрать всю систему в целом ( например , всего из тридцати трех букв русского языка { строительных кирпичиков } создается многобразие всех его : a). слов ; b). словосочетаний ; c). фраз ; d). предложений ; e). дискурсов ; f). стилей ; 20).принцип парадоксальной минимальности : а). существует возможность использования одного и того же элементарного блока для выполнения разных функций . Напри- мер , можно написать программный блок , который будет создавать рациональную схему как для БД , так и для БЗ , при этом сложность его организации увеличится незначительно по сравнению с тем же блоком , который создает схему или только для БД , или только для БЗ . 21).принцип неформализуемости оценки качества : а). оценка : a). качества разработанной СИИ или РК-машины ; b). эффективности применения СИИ или РК-машины возможна только экспертами , то есть найти математические выражения , которые бы определяли качество созданной системы принципиально невозможно , так как для разработки СИИ или РК-машины неприменимы классические методы . 22).принцип живучести : а). нужно учесть , чтобы при выходе из строя какого-нибудь : a). узла ; b). блока ; c). части вся система могла продолжать работу без вышедшего из строя элемента ; б). обычно живучесть обеспечивается дублированием элементов ; в). более прогрессивная методика - это когда другие элементы берут на себя , пусть даже временно , функции вышедшего из строя узла ; 23).принцип одного руководителя ( для относительно простых иерархических систем ) : а). на каждом этапе функционирования система должна подчиняться ( в идеале ) в общем случае только одному главному элементу , управляющему ее работой ; 24).принцип парадоксального управления : а). в очень сложных , парадоксальных системах бывает , что часть системы ведет себя по отношению к целому , как целое по отношению к своей части ; 25).принцип новых задач : а). тесно связан с принципом непрерывного развития ; б). в СИИ ( РК-машину ) желательно всегда включать возможности решения новых задач ; 26).принцип интеграции : а). реальная СИИ ( РК-машина ) всегда должна быть комплексной , то есть состоять из других , менее сложных систем ; б). виды интеграции : a). горизонтальная - объединяются системы одного уровня ; b). вертикальная - объединяются системы разных уровней ; c). смешаная - объединяются системы горизонтальных и вертикальных уровней ; 27).принцип рационального использования ресурсов : а). незачем без нужды разбазаривать средства и энергию ; б). структура системы должна быть минимально необходимой , но достаточной для достижения всех требуемых целей ; 28).принцип децентрализованной обработки информации : а). в распределенных СИИ ( РК-машинах ) информацию нужно обрабатывать по месту возникновения и ее использования ; 29).принцип совершенствования организационной структуры : а). структура системы должна непрерывно совершенствоваться ; 30).принцип интегративности или эмержентности : а). свойства системы не являются свойствами сложения ее составляющих , здесь появляются новые свойства , особые , не присущие составляющим частям ; б). в сложных парадоксальных системах этот принцип может не выполняться . 31).принцип многоэтапности и итерационного характера процесса проектирования : а). система разрабатывается поэтапно ; б). каждый новый блок проверяется , и если он не устраивает разработчика по тем или иным причинам , то в процессе проектирования можно сделать : a). шаг назад ; b). спроектировать блок заново ; 32).принцип совместимости и согласованности подсистем : а). информационных ; б). логических ; в). алгоритмических ; г). структурных и др . ; а). так как каждая система развивается по своему , необходимо обеспечить требуемое взаимодействие ;