Да, современная ЭВМ ведет себя подобно школьнику, тупо, по шпаргалке повторяющему кем-то уже найденное решение. Но так бывает не всегда. В определенных условиях машины могут проявлять некоторую самостоятельность и выходить за пределы шпаргалок. Этому их уже научили. Так ведут себя экспертные кибернетические системы, о которых упоминалось выше. Каждая из них содержит в своей памяти "банк знаний", собранных у людей-экспертов (отсюда и название этих систем). Например, у системы, относящейся к диагностике болезней и выбору соответствующих лекарств, это -знания опытных врачей-практиков. В памяти экспертной системы, помогающей в ремонте сложных электронных приборов, аккумулированы знания квалифицированных, долго работавших в этой области техников и инженеров. И так далее - каждая экспертная система имеет определенное "образование", записанное в виде сотен и тысяч правил-инструкций типа "если имеет место то-то и то-то, то следует...".
Например, в памяти ЭВМ, помогающей ремонтировать телевизоры, может быть такая инструкция: "Если изображение бледное, а транзисторы № 1, 17, 46 исправны, то проверить
|
|
контакт в точке 119". Специалист, который посоветовал ввести это правило, знал из своей практики, что контакт 119 иногда подводит. В экспертной системе, диагностирующей болезни, может быть правило: "Если больно двигать глазами и холодеют пальцы ног - выполнить анализ 17". Ни в одном медицинском справочнике нет такой рекомендации, но предложивший ее врач-практик заметил, что в данной местности этот симптом иногда сопровождает заболевание X, и, чтобы окончательно в этом убедиться, следует выполнить указанный дополнительный анализ.
В банке данных экспертной системы могут быть также формулы, таблицы, изображения - вообще все сведения, помогающие решению задач, на которые она ориентирована. Конечно, все знания закодированы, переведены на язык унифицированных символов и соотношений.
Простейшая экспертная система находит ответ на заданный ей вопрос путем перебора своего банка. Например, в нее вводятся симптомы заболевания, а она, возможно, запросив некоторые дополнительные сведения, путем сравнения полученной ею информации с хранящимися в ее памяти данными, выделит одну или несколько наиболее вероятных болезней. По существу, это всего лишь быстродействующий электронный справочник, где поиск ответа похож на последовательное движение от ствола "дерева" к разветвляющимся "сучьям" и далее к тоненьким "веточкам". Более совершенные системы используют дополнительные приемы, ограничивающие поиск и направляющие его по наиболее перспективным ветвям. Иногда это - те же правила типа "если... то...", в другой раз -предварительный анализ ситуации путем рассмотрения каких-то простых предельных случаев: так, как это часто делает размышляющий человек, или какие-либо другие вспомогательные приемы, подсказанные экспертами.
|
|
Каждое отдельное правило, заложенное в экспертную систему, может быть очень простым, но все вместе они позволяют распутывать сложнейшие ситуации. При этом ответ ЭВМ нередко оказывается лучше ответов, которые дают опрошенные специалисты, чей опыт закодирован в ее памяти. Как говорится, один ум хорошо, а несколько - лучше!
Поскольку ЭВМ помнит, каким путем получен ответ, она может напечатать на бумаге или высветить на экране дисплея объяснение своего решения. В ответственных случаях оно помогает специалистам прийти к окончательному выводу. Сегодня в мире работают уже сотни таких систем.
Следующая ступень - самообучающиеся экспертные системы. Они способны вносить поправки в свои банки данных и в списки используемых для их обработки приемов и правил. Обладая сравнительно небольшой исходной информацией, они, подобно человеку, способны адаптироваться к различным областям знаний. Каждая такая система похожа на ученика, который, набивая себе синяки и шишки и усваивая по ходу дела советы опытного наставника, быстро становится специалистом своего дела.
Ответы самообучающейся системы нельзя предсказать заранее, даже если задаваемые ей вопросы в точности повторяют те, что предлагались ей в прошлый раз. Они зависят от ее опыта и сегодня могут несколько отличаться от вчерашних. Самообучающиеся экспертные системы вырабатывают новое знание, которое нельзя чисто логически вывести из исходного банка данных. Еще недавно такие системы принадлежали к области научной фантастики.
И все же до настоящего мышления, как мы определили его выше, - способности самостоятельно ставить задачи - им еще далеко. Работы по созданию искусственного интеллекта напоминают путешествие к горизонту: каждый достигнутый рубеж открывает новые дали и то, что еще вчера считалось признаком "бесспорной интеллектуальности", сегодня относится к разряду "чисто машинного". И этот путь моделирования способностей нашего мозга, по-видимому, будет весьма длинным.
Еще недавно гипотеза о думающих машинах мало кем принималась всерьез, а философские книги и толстые научные журналы доказывали принципиальную невозможность таких "монстров". Сегодня большинство физиков и математиков - те, кому чаще других приходится иметь дело с ЭВМ, - не сомневаются в принципиальной возможности промоделировать с помощью кибернетических устройств любые аспекты нашей мыслительной деятельности. Однако в целом среди ученых единого мнения по этому вопросу нет еще и сегодня, и если бы устроить голосование "за" и "против" идеи о мыслящих машинах, то лагерь сомневающихся, наверное, тоже был бы весьма многочисленным. К счастью, научные споры не решаются голосованием. Мнение одного-единственного талантливого ученого может стоить сотен других голосов. А самый убедительный "голос" - быстрый прогресс в лабораториях, занимающихся практическим созданием искусственного интеллекта.
В средние века по примеру рыцарских турниров ученыелюбили устраивать публичные диспуты. Одной из проблем, вокруг которой ломались копья логического красноречия, был вопрос о том, с какого количества камней начинается куча - с трех, с пяти, а может, с девяти или с сотни? Не покажутся ли ученым будущего наши споры о рубежах, с которых интеллектуальный процесс можно считать "настоящим мышлением", чем-то похожим и на эти диспуты?..