Искусственный интеллект

Это раздел информатики, изучающий принципы действия интеллектуальных машин. Исследователи, работающие в этом направлении, надеются достичь такого понимания механизмов интеллекта, при котором можно будет составлять компьютерные программы с человеческим или более высоким уровнем интеллекта. Общий подход состоит в разработке методов решения задач, для которых отсутствуют формальные алгоритмы: понимание естественного языка, обучение, доказательство теорем, распознавание сложных образов и т.д. Теоретические исследования направлены на изучение интеллектуальных процессов и создание соответствующих математических моделей. Экспериментальные работы ведутся путем составления компьютерных программ и создания машин, решающих частные интеллектуальные задачи или разумно ведущих себя в заданной ситуации. Систематические исследования в области искусственного интеллекта начались лишь с появлением цифрового компьютера. Первая научная статья по искусственному интеллекту была опубликована в 1950 А. Тьюрингом. Ниже будут указаны основные направления исследований в области искусственного интеллекта и соответствующие методы.

Поиск. Когда компьютер с игровой программой должен сделать ход, у него обычно имеется выбор из нескольких возможных ходов. Каждый его ход может иметь ряд различных следствий, зависящих от ответных ходов партнера, а каждое следствие может приводить к другим возможным ходам и т.д.

Главная проблема поиска в условиях таких «деревьев возможностей» – т.н. комбинаторный взрыв. Если на каждом уровне поиска имеется 10 возможных вариантов, то 10 уровней поиска дают 10 миллиардов возможных вариантов, полностью проверить которые за приемлемое время не способны даже быстродействующие компьютеры. Поэтому программисту приходится прибегать к «эвристикам» (процедурам, не основанным на формально доказанном алгоритме), которые позволили бы отвергнуть преобладающую часть альтернатив, иной раз даже с риском упустить наилучший ответ. Таким образом, если нет времени перебрать все варианты игры до конца, программа должна решить, когда ей нужно прекратить поиск, и проанализировать позицию приближенно.

О прогрессе в данной области можно судить по успехам компьютерных программ для игры в шахматы. Например, одна из первых шахматных программ анализировала 7 наиболее вероятных ходов, 7 вероятных ответных ходов на эти ходы, 7 следующих ответных ходов и 7 ответов на каждый из них, а всего 2401 окончательную позицию. В анализе основного массива этих позиций на самом деле не было необходимости. Если найден один ответный ход, нейтрализующий данный первый ход, то незачем искать другие эффективные ответные ходы. Этот вывод был обобщен в так называемую альфа-бета-эвристику для сокращения поиска, которая применяется во всех современных программах различных игр.

Цели и подцели. Для достижения некоей цели часто требуется найти последовательность действий, основанную на информации о том, каковы необходимые предварительные условия и последствия успешного выполнения тех или иных действий. На основе анализа того влияния, которое одно действие оказывает на условия успешного выполнения других действий, была создана компьютерная программа для автоматизированного проектирования электронных схем.

Представление знания. Многие трудности при создании машин, выполняющих определенные интеллектуальные задачи, связаны с вопросами о том, какую информацию должна иметь программа, каким образом на основании этой исходной информации могут быть сделаны дальнейшие выводы и как эта информация должна храниться в компьютере. Необходимостью решения этих проблем были вызваны к жизни исследования, цель которых – ответить на вопрос, что такое знание. Многие аналогичные проблемы исследует эпистемология.

15. Квантовая психология и квантовый компьютер

Во второй половине XIX века Максвелл в поисках оружия против «тепловой смерти» изобрел «демона» - мифическое существо, способное наблюдать отдельные молекулы и управлять ими. Разделив сосуд с газом на две части и собирая более быстрые молекулы в одной из них, демон смог бы, не производя работы, изменить температуру в отдельных частях сосуда. Таким образом разумная машина сможет предотвратить тепловую смерть. Этот вывод полностью противоречил второму началу термодинамики и повергал физиков в смятение. Поэт Андрей Белый вспоминал о лекциях по физике, которые он слушал на рубеже веков, будучи студентом Московского университета[49]:

… И строгой физикой мой ум

Переполнял профессор Умов.

Над мглой космической он пел,

Развив власы и выгнув выю,

Что парадоксами Максвелл

Уничтожает энтропию…

Позднее Смолуховский показал, что демон Максвелла, пытаясь измерить скорость молекулы, будет увеличивать энтропию и не сможет создать вечного двигателя второго рода. Однако он не отрицал возможности создания таких устройств с помощью «более интеллигентных» существ (или устройств? – А.Р.). К 1949 году рассуждения такого рода на уровне математического фольклора фон Нейман применил к компьютерам. Он предположил, что платой за работу компьютера будет рассеяние энергии порядка kTln2 за один шаг вычислений. Однако все эти блестящие исследования были слишком абстрактны, чтобы изгнать демона Максвелла из физики. Таким образом, демон Максвелла сохранял свое демоническое начало на протяжение столетия, пока не был развенчан.

Новая веха истории квантовых компьютеров отмечена работами Фейнмана[50]. Ещё в начале научной деятельности он изобрел свой знаменитый функциональный интеграл, который сводил вычисление функции Грина уравнения Шредингера для квантовой частицы к суммированию всех возможных её классических траекторий. Это означает, что число возможных состояний квантовой системы экспоненциально велико по сравнению с таким же числом соответствующей классической системы. Таким образом, бессмысленно надеяться на помощь классических компьютеров в серьезных исследованиях квантовых систем, но можно попытаться использовать для этих целей квантовые компьютеры. Так приручённые слоны помогают в охоте на своих диких собратьев (на уровне «подсадных уток»? – А.Р.).

Ещё до Фейнмана необходимость развития квантовых вычислений именно в силу большой информационной ёмкости отстаивал Ю.И. Манин[51]. Главная задача в теории квантовых автоматов виделась ему в необходимости абстрактной формулировки работы автомата, использующей лишь общие принципы квантовой теории, и прежде всего, описание эволюции системы в терминах общего унитарного преобразования в гильбертовом пространстве. Задача, о которой говорил Манин вскоре была решена Дойчем, что положило начало современной математической теории квантовых компьютеров.