 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
эту последнюю стратегию для решения сложных задач. Например, при игре в шахматы
алгоритмический метод потребовал бы того, чтобы компьютер для полной уверенности в выигрыше
каждый раз просматривал 10
120
возможностей. В подобных случаях выгоднее использовать
эвристический метод, позволяющий с помощью ряда подпрограмм ограничивать поиски решений
конкретными «узкими» задачами, такими как захват центра шахматной доски или атака на короля
противника.
Искусственный интеллект и человеческое мышление
Искусственный интеллект — это специальная область науки, опирающаяся на информатику и
другие дисциплины; ее главной задачей является разработка таких программ, которые придали бы
компьютеру интеллект.
Существуют два подхода к проблеме искусственного интеллекта. Чаще всего исследователи
используют подход «сверху вниз», при котором разрабатываются экспертные системы, или «мыслящие
машины». Такие машины представляют собой настоящий электронный мозг, способный формулировать
правила организации знаний, создавать гипотезы и сопоставлять их с реальной действительностью с
целью выработки новых решений. Второй подход — это путь «снизу вверх». При этом ученые
разрабатывают системы, улавливающие различные виды информации (по типу глаза или уха),
соединяют эти системы с обучающимися сетями и с помощью таких моделей пытаются понять, как
действует мозг при декодировании и интерпретации входных данных.
По мнению Моравеца (Университет Карнеги—Меллона), об «искусственном интеллекте» можно
будет по-настоящему говорить только тогда, когда эти два подхода, развивающиеся пока независимо,
объединятся.
1. Мыслящие машины. Компьютеры, о которых мы до сих пор говорили, — это обычные
электронные вычислительные машины, действующие по принципу цифровой обработки информации.
Они имеют, с одной стороны, блок памяти, а с другой — обрабатывающее устройство; эти два блока по
программе, составленной человеком, обмениваются двоичными сигналами, каждый из которых может
принимать значения либо
«да», либо «нет». Даже для таких машин уже созданы экспертные системы,
благодаря которым они работают по меньшей мере так же эффективно, как лучшие специалисты
различных областей человеческого знания.
В последние годы некоторые биофизики — например, Хопфилд из Калифорнийского
технологического института, — заинтересовались разработкой так называемых нейрокомпьютеров,
функционирование которых гораздо ближе к работе человеческого мозга. Такие компьютеры состоят из
сетей, образованных соединенными между собой кремниевыми «нейронами». Роль синапсов здесь
играют сопротивления в местах контактов между «нейронами». Преимущество таких сетей состоит в
том, что им не обязательно нужно обладать всеми входными данными, чтобы предложить возможное
решение проблемы. Их память, как и наша, функционирует по ассоциативному принципу: эти машины
способны ассоциировать неполную входную информацию с информацией, уже имеющейся в памяти, и
благодаря этому могут формулировать вероятные ответы гипотетического характера («может быть...»).
Память диффузно распределена по всей нейронной сети, и при уничтожении части этой сети она не
разрушается, а становится лишь менее четкой или более подверженной ошибкам.
С помощью подобной сети из нескольких десятков искусственных нейронов, соединенных с
матрицей фоточувствительных элементов, Хопфилд смог добиться распознавания, например, буквы А
независимо от конкретного варианта ее написания. Именно так ребенок усваивает алфавит. Для этого
Хопфилду достаточно было сделать так, чтобы сеть сама могла изменять сопротивление своих связей
при каждом предъявлении буквы А, написанной несколько различными способами. На одиннадцатом
предъявлении машина распознала букву А за долю секунды.
Сайновски и Розенберг из Университета Джонса Гопкинса достигли еще большего: их машина
NETtalk за одну ночь усвоила 1000 слов, прочитанных вслух из текста на английском языке. При
использовании классических методов программирования это потребовало бы нескольких лет.
Подобные сети способны обучаться самостоятельно, и им не надо указывать, верен или неверен
их ответ. Машине достаточно лишь запомнить состояние сети при предъявлении ей той или иной
информации (например, буквы А), и тогда конфигурация, характерная для этой информации,
автоматически воспроизводится при ее новом предъявлении. Такие сети способны в рекордное время
выявить из 10
32
возможных вариантов наиболее краткий путь, соединяющий между собой 30 точек
(обычный компьютер решал бы такую задачу несколько дней). Ученые рассматривают уже
