Чтение онлайн

Таким образом, интеллектуализация представляет собой процесс перевода (эволюции) технической системы из её текущего положения в пространстве «Адаптивность – Автономность» в четвёртый квадрант как можно ближе к точке (1; 1). Из квадрантов II и III такой переход может быть осуществлён непосредственно, в то время как в квадранте I может существовать три возможные траектории интеллектуализации системы, что показано на следующей схеме.

Таким образом, предполагается, что процесс интеллектуализации может быть применён к произвольной технической системе. И это довольно важный вывод – при помощи методов и технологий искусственного интеллекта возможно повышение интеллектуальности заданной технической системы посредством изменения её функциональности и внесения в неё двух важных свойств. Ну а делается это при помощи фактически трёх методов, которые рассматриваются далее в этой главе.

Начнём с символьных вычислений. Это, если можно так выразиться, некоторая надстройка над методами представления знаний, которая позволяет представленными знаниями оперировать. Другими словами, символьные вычисления используются для вывода на имеющихся знаниях новых фактов в рамках некоторой проблемной области. Это кардинально отличается от нейросетевого подхода, который будет изучен далее, поскольку каждый шаг символьных вычислений можно объяснить, а сами методы основаны на формальной логике.

Первоначально символьные вычисления основывались на математическом понятии «формальная система», в рамках которого определялся алфавит для построения выражений (он является либо конечным, либо счётным), множество правильно построенных формул (подмножество выражений), множество аксиом (подмножество правильно построенных формул) и множество правил вывода (конечное множество отношений между правильно построенными формулами). Если не вдаваться в подробности, то в рамках формальной системы осуществляется полное абстрагирование от смысла слов естественного языка, на котором выражается какая-то теория, и её перевод в строгие формальные рамки с возможностью при помощи правил вывода синтаксического получения из аксиом и формул других формул. Кроме того, для формальных систем различных типов имеются дополнительные свойства, позволяющие эффективно определять выводимость формул, их разрешимость, непротиворечивость и полноту самой формальной системы.

Обычно множество правил вывода какой-либо формальной системы представляет собой набор посылок с заключениями. Другими словами, каждое правило вывода – это формальное синтаксическое преобразование одной формулы в другую. Такое преобразование может быть записано при помощи нотации «ЕСЛИ… ТО…», а это, в свою очередь, обозначает, что правила вывода формальной системы могут быть описаны продукциями в их самом простом варианте без необходимости использования контекста, условий применимости и других более тонких свойств продукционной модели представления знаний.

От продукций, при помощи которых представляются знания, правила вывода формальной системы ещё отличаются и тем, что выражения в посылках и заключениях таких правил рассматриваются в качестве синтаксических конструкций, а сам вывод представляет собой манипулирование этими конструкциями. Такой подход позволяет реализовать универсальную машину вывода, а процесс интерпретации смысла или семантику вынести на более высокий уровень в рамках интеллектуальной системы. Другими словами, результаты осуществлённого вывода воспринимаются специальным интерпретирующим модулем системы, который посылает команды исполнительным устройствам. Последние уже взаимодействуют с окружением интеллектуальной системы. И для того чтобы она могла называться интеллектуальной, такое взаимодействие должно соответствовать разумному ожиданию акторов, с которыми система взаимодействует.

Необходимо отметить, что некоторые формальные системы содержат счётные бесконечные множества аксиом, правильно построенных формул и даже правил вывода. Это значит, что в явном виде их перечислить невозможно. Вместо явного перечисления используются так называемые схемы – аксиоматические схемы и схемы правил вывода. Так что универсальная машина вывода должна иметь возможность работать и со схемами, на основании которых можно создавать счётные бесконечные множества правил вывода и, соответственно, правильно построенных формул.

Итак, ранее уже были упомянуты логические правила вывода, на которых основывается работа универсальной машины вывода. Во-первых, это правило ModusPonens, которое звучит как «Если есть правило, что из некоторого факта А следует заключение Б, и если при этом факт А истинен, то можно сделать вывод, что заключение Б тоже истинно». Это правило вывода предназначено для осуществления прямого вывода, когда есть набор фактов (в случае формальной системы – аксиом) и из них необходимо вывести максимальное количество истинных заключений (в формальных системах – правильно построенных формул).

Во-вторых, есть правило ModusTollens, которое звучит как «Если есть правило, что из некоторого факта А следует заключение Б, и при этом установлено, что заключение Б ложно, то можно сделать вывод, что факт А тоже ложен». Это правило вывода используется в обратной стратегии вывода, когда наблюдается некоторое наличное состояние объекта наблюдения в рамках проблемной области и необходимо понять, что могло бы привести к этому состоянию, какие причины лежат в его основе. Обратный вывод обычно даёт вероятностные оценки возможных причин.

Описанные правила вывода основаны на обычной аристотелевой логике. Эти правила использовались в рассуждениях в виде отдельных типов силлогизмов ещё в античном мире. Реализация машины вывода, которая соблюдает такие правила, является делом достаточно простым. Тем не менее это очень мощный формализм, который позволяет решать многие задачи. Однако в конце XX века были предложены новые формализмы, которые расширяют аристотелеву логику и позволяют ещё более тонко подходить ко многим проблемным областям. Рассмотрим некоторые из них.

Первый важный формализм – нечёткая логика и связанные с ней понятия «лингвистическая переменная» и «нечёткая переменная». По мере осуществления попыток формализовать при помощи аристотелевой логики знания о более или менее сложной проблемной области становилось понятно, что простой «чёрно-белый» вариант логики с двумя значениями истинности не может описать всю гамму возможностей при рассмотрении человеком вариантов решения задач. Дело в том, что человек обычно решает задачи не в идеальном мире, а в условиях неполноты информации, нечёткости определений, неточности измерений и т. д. И все такие НЕ-факторы практически невозможно описать при помощи аристотелевой логики. На помощь пришли многозначные логики и, как их апофеоз, бесконечнозначная нечёткая логика. Последняя, к примеру, позволяет осуществлять логический вывод при наличии фактов, не совпадающих с посылками продукций, но машина вывода с возможностью обрабатывать нечёткость всё так же будет способна получить результат, чаще всего вполне приемлемый.

Нечёткий вывод тоже основан на правилах ModusPonens и ModusTollens, но они несколько модифицированы. Первое выглядит как: «Если есть правило, что из некоторого факта А следует заключение Б, и при этом имеется некоторый факт А*, не совсем совпадающий с фактом А, то можно сделать вывод, что заключение Б должно принять вид Б*». В качестве примера можно рассмотреть такой вывод. Пусть есть правило «Если температура окружающей среды низкая, то длительность прогулки короткая». На вход нечёткой машине вывода подаётся факт: «Температура окружающей среды очень низкая», – и при помощи имеющегося правила и этого факта машина вывода делает вывод: «Длительность прогулки очень короткая». Это довольно тривиальный пример, который тем не менее показывает, что нечёткий вывод при помощи небольшого количества правил охватывает огромное число возможностей, в том числе и таких, которые вообще не были ранее предусмотрены разработчиком базы знаний с продукциями. Нечёткий вывод нашёл широкое применение в системах автоматического управления, но он также применяется и в интеллектуальных системах иных классов.