Автономный искусственный интеллект

А. А. Жданов
Автономный
искусственный
интеллект
3е издание (электронное)
2794633475-11
Москва
БИНОМ. Лаборатория знаний
2012
УДК 004.8+519.7
ББК 32.81
Ж42
С е р и я о с н о в а н а в 2005 г.
Жданов А. А.
Ж42
Автономный искусственный интеллект [Электронный ресурс] / А. А. Жданов. — 3-е изд. (эл.). — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. — 359 с. : ил. — (Адаптивные и интеллектуальные системы).
ISBN 978-5-9963-0798-2
Книга, посвященная моделированию нервных систем, дает возможные
ответы на следующие вопросы: как должна быть устроена нервная система
с логически-рациональной точки зрения? можно ли воспроизвести путь
«конструкторской мысли», который прошла Природа, конструируя нервные
системы? что такое нейрон и как он работает?
Рассмотрены способы построения адаптивных систем управления на
основе эмпирических знаний, или систем динамической оптимизации.
Представлены прототипы некоторых прикладных систем, построенных
с использованием предложенного метода.
Для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся
кибернетикой; для специалистов по системам управления, биологов и математиков.
УДК 004.8+519.7
ББК 32.81
2794633475-11
По вопросам приобретения обращаться:
«БИНОМ. Лаборатория знаний»
Телефон: (499) 157-5272
e-mail: [email protected], http://www.Lbz.ru
ISBN 978-5-9963-0798-2
c БИНОМ. Лаборатория знаний,
2009
Оглавление
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
Нервная система — машина адаптивного управления . . . . . . . . .
Интеллект человека в центре внимания всех сфер культуры . . .
Задачи адаптивного управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Алгоритм добывания новых знаний . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
14
16
18
Глава 2. Анализ естественной системы управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.1. Условие автономности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2. Первая целевая функция автономной системы управления —
выживание объекта управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3. Тождественность объекта управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4. Условие дискретности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.5. Датчики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.6. Исполнительные органы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.7. Целевые функции управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.8. Макроописание системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.9. Условие наибольшей начальной неопределенности знаний . . . . . .
2.10. Условие наибольшей начальной приспособленности объекта
управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.11. Состав и функции подсистем адаптивной системы управления .
25
26
Глава 1.
1.1.
1.2.
1.3.
2794633475-11
30
31
34
38
47
48
51
61
63
66
Синтез моделей нервных систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Синтез блока датчиков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Синтез распознающей системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Синтез Базы Знаний системы ААУ и подсистемы принятия
решений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
185
Глава 4.
4.1.
4.2.
4.3.
Языковые явления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Свойства нейрона, порождающие язык . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Нейросетевые конструкции, порождающие язык . . . . . . . . . . . . . .
Язык и мышление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
231
231
235
238
Глава 5.
5.1.
5.2.
5.3.
5.4.
Системы автономного искусственного интеллекта . . . . . . . . . . . . .
Современные системы искусственного интеллекта . . . . . . . . . . . . .
Естественное управление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Автономный интеллект и подчиненный интеллект . . . . . . . . . . . .
Прикладные системы автономного искусственного интеллекта (АИИ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
246
246
253
258
Глава 3.
3.1.
3.2.
3.3.
104
105
111
268
Оглавление 359
Глава 6. Практические приложения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.1. Адаптивная система управления угловым движением автоматического космического аппарата . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2. Адаптивное управление активной подвеской автомобиля. . . . . . .
6.3. Мобильный робот Гном № 8 с нейроноподобной адаптивной системой управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4. Прототип адаптивной системы поддержки принятия решений
при управлении социальными объектами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.5. Использование метода ААУ для управления финансовыми операциями . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
333
Сравнение метода ААУ с альтернативными методами . . . . . . . . .
Системы распознавания образов и системы ААУ . . . . . . . . . . . . . .
Метод ААУ и искусственные нейронные сети . . . . . . . . . . . . . . . . .
Метод ААУ и экспертные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Метод ААУ и системы нечеткой логики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Метод ААУ и системы обучения с подкреплением . . . . . . . . . . . . .
О сопредельных территориях исследований . . . . . . . . . . . . . . . . . .
О неизбежности сближения методов ИИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
334
334
336
338
339
341
342
344
Глава 7.
7.1.
7.2.
7.3.
7.4.
7.5.
7.6.
7.7.
272
275
318
323
329
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345
Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350
2794633475-11
Введение
Эта книга посвящена проблеме моделирования нервных систем. Сегодня никто
из специалистов не может представить себе со всей определенностью, как
устроены и функционируют нервная система и мозг не только человека,
но даже более простого организма. И тем более, пока никто не в состоянии смоделировать работу этих природных систем управления, возможности
которых кажутся нам недостижимыми. Теперь представим себе на минуту,
что построена действующая модель нервной системы некоторого организма,
например мыши (эта пока нереальная задача во много раз сложнее, чем
создание шахматного компьютера или программы, доказывающей теоремы).
Естественно, что мозг мыши потребует наличия и точной модели тела мыши.
Допустим, что эта модель стоит на столе, неотличимая от реальной мыши.
Что же мы можем от нее потребовать? Какую полезную для человека работу
она может выполнять? День и ночь рыть для нас нору? Но она не захочет
рыть нору для нас, она захочет рыть нору для себя, а также для себя есть,
гулять и размножаться. Что же смогут дать нам такие системы, как их построить и чем принципиально они отличаются от тех систем «искусственного
интеллекта», над созданием которых сегодня трудятся многочисленные лаборатории? В этой книге представлены результаты разработки этих вопросов, а
также созданные модели объектов с искусственными «нервными системами».
Мы призываем идти вслед за природой по неизбежному для человечества пути
создания искусственных нервных систем — систем «автономного искусственного интеллекта».
Человек, несколько веков назад изобретя первые машины, был сразу
и навсегда увлечен этим феноменом и с тех пор создает все новые и новые
их образцы, наполняя природу вокруг себя искусственными «организмами».
Подобно живым творениям, машины развиваются, наследуя удачные решения,
«мутируя» и «скрещиваясь», подвергаются «естественному отбору», передают
свой «генетический код» в «геноме» технической документации, «производя
на свет» все более совершенное «потомство». Уже давно в соревновании
с Природой машины превзошли живые организмы во многих номинациях:
в силе, выносливости, скорости передвижения, высоте полета и во многих
других. Конечно, это грандиозное соревнование устраивается человечеством
не ради эстетического удовольствия, и даже не ради удовлетворения своего
честолюбия, хотя и то и другое, несомненно, имеет место в ряду мотиваций технического прогресса. Главная причина эволюции машинной «фауны» состоит
в прагматической выгоде человека. Машины в свое время успешно заменили
рабов, и в настоящее время искусственная среда машин составляет массу
2794633475-11
4
Введение
технорабов, обслуживающих их хозяина — человека. Всякому рабовладельцу
энергетически выгодно иметь рабов — они производят тяжелую физическую
работу, позволяя хозяину перейти к не столь тяжкому интеллектуальному
труду по созданию машин и организационному труду по управлению этими
искусственными слугами.
Однако интеллектуальный труд тоже требует усилий и затрат энергии,
что заставляет искать возможности построения машин, способных выполнять
и эту работу. Задача оказалась очень трудной, но, в конце концов, были
изобретены и в ХХ веке построены машины, способные к интеллектуальному
труду. В процессе быстрой эволюции эти машины достигли очень высоких
результатов и снова по многим показателям заняли первые места в соревновании с человеком. Впрочем, никто особенно и не стремится соревноваться
с ними, как бессмысленно рабовладельцу соревноваться со своими рабами
в силе и выносливости, а инженеру — с созданными им механизмами. Машины,
называемые системами «искусственного интеллекта», давно обошли человека
в соревнованиях по точности счета (калькуляторы), по скорости и объему
вычислений (ЭВМ), по скорости обработки символьной информации (лингвистические процессоры), по скорости перевода с одного языка на другой
(программы-переводчики), по играм (шахматные компьютеры). Интеллектуальная мощность компьютеров будет, видимо, еще долго расти по всем законам эволюционного развития, так как спрос на интеллектуальных «рабов»
повышается. Умственная работа — это нелегкий труд, и находится тысячу
причин, почему человеку хочется переложить этот труд на чьи-нибудь плечи.
Сфера применения ЭВМ быстро расширялась, и от ответственных расчетов,
которыми занимались первые машины, она давно распространилась и в непроизводственные области. Согласитесь, что приятно иметь симпатичного во всех
отношениях и умного синтетического слугу, который в любое время суток готов без устали играть с вами в какие-нибудь очередные разноцветные шарики,
в перерывах развлекая вас веселыми картинками, музыкой и прочими опциями
повышенной комфортности. За такого слугу можно и недешево заплатить.
Как при создании «механических», так и при создании «интеллектуальных» машин действует примерно одинаковая итерационная схема, присущая
процессу моделирования. Вначале воспроизводятся некоторые главные внешние черты образа, затем они многократно уточняются в своих деталях. Так,
при создании первых механических машин люди пытались превзойти живую
природу в тех параметрах, которые они понимали: а именно, в силе и выносливости — отсюда родилось желание создать еще более сильные и выносливые
искусственные машины. В то время еще не осознавали других многочисленных
свойств живых организмов и подчас относили их к недостаткам. И лишь
на следующих витках цикла моделирования смысл этих свойств становился
понятным, и они начинали учитываться при проектировании. Такие понятия,
как экономичность, эффективность, оптимальность, экологичность, и другие постепенно осваивались наукой и вводились в практику. Сегодня любая
машина отвечает гораздо большему спектру требований, чем аналогичная
по назначению машина прошлого. Природа машин поневоле вошла в тесное
взаимодействие с естественной природой и вынуждена была «притереться»
2794633475-11
[...]
Глава 1
Нервная система — машина
адаптивного управления
1.1. Интеллект человека в центре внимания всех сфер культуры . . . . . . . . . . . . .
1.2. Задачи адаптивного управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3. Алгоритм добывания новых знаний . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
16
18
1.1. Интеллект человека в центре внимания
всех сфер культуры
Человек и главный феномен его сущности — сознание, мышление, а также
отношения человека с окружающим миром находятся в центре внимания
всей духовной и материальной культуры. Человеку всегда был и, вероятно,
всегда будет интересен прежде всего он сам, и это не столько эгоизм, сколько
жизненная необходимость.
Но чем больше мы узнаем о человеке, о таких его сторонах, как мозг,
мышление, интеллект, тем больше появляется новых неожиданных проблем,
тем дальше отодвигается их разрешение. «Чем шире круг твоих знаний, тем
больше его граница с неизвестностью. И чем больше ты станешь узнавать нового, тем больше будет возникать у тебя неясных вопросов», — сказал Анаксимен в VI в. до н. э. Ниже мы приведем график (см. рис. 3.63), на котором будет
видно, что энтропия наших знаний (энтропия — это мера неопределенности
знаний) действительно возрастает (!) по мере того, как наша нервная система
накапливает знания. Ушедший ХХ век принес нам знаний несравненно больше
любого из предшествующих веков, но увеличилась и граница нашего незнания.
Груз загадок, вопросов и проблем навис над нами, и накопленный опыт уже
не позволяет считать, что эти проблемы легко преодолимы.
Настоящая книга имеет целью изложение лишь авторской концептуальной
модели нервных систем. При этом мы отказались от желания ознакомить
читателя со всеми известными концепциями нервных систем. Следующая диаграмма (рис. 1.1) объясняет это решение. Здесь изображены только некоторые
основные сферы человеческой духовной культуры, с позиций которых люди
пытаются понять важнейшие для нас феномены сознания, мышления, мозга,
нервной системы, живого, природы.
Очевидно, что краткий обзор всех обозначенных на рисунке подходов к
изучению интересующего нас предмета во всех сферах человеческой культуры
и перечисление даже основных достигнутых на этом пути результатов потребовали бы специальной книги.
2794633475-11
1.1. Интеллект человека в центре внимания всех сфер культуры
Религия
Искусство
Философия
15
Наука:
Медицина
Психология
Биология
Нейрофизиология
Кибернетика
Информатика
Нейроинформатика
Логика
Лингвистика
Искусственный
интеллект
Сознание
Мышление
Мозг
Нервная система
Рис. 1.1. Практически все сферы человеческой культуры уделяют пристальное
внимание феноменам сознания, мышления, мозга, нервных систем
Прежде всего хотелось бы объяснить само существование такого большого числа подходов к изучению феномена мышления. Объяснение, на наш
взгляд, состоит в следующем. Можно говорить, что мозг людей, как и других
животных, работает с образами, отражающими объекты, процессы и другие
явления в мире, которые кажутся ей не случайными. Процессы формирования
и распознавания образов связаны со специфическими процессами в рецепторах, нервных сетях, и отражаются в нервных импульсах, размерах синапсов,
концентрации химических медиаторов, некоторых других физиологических
явлениях. В этом отношении все образы равны, независимо от того, относим ли
мы это явление к науке, искусству или религии. Далее мозг старается сложить
образы во взаимосогласованные системы, в которых устанавливаются различные связи между образами — родо-видовые, причинно-следственные и другие.
Если система таких образов и их ассоциативных связей становится достаточно
обширной, развитой и взаимосогласованной настолько, что нервная система
может пользоваться этими знаниями для принятия решений, если эти решения
приносят планируемые результаты, то такая система знаний — мировоззрение
объективна в определенной степени. Мы не можем и не должны утверждать,
что та система знаний, которую мы называем «современной наукой», абсолютно объективна и единственная имеет право на доверие. Во-первых, эта
система знаний далеко не полна, и многие ее разделы все еще остаются не связанными друг с другом. Во-вторых, эта система знаний — современное научное мировоззрение, сложилась по историческим меркам только в последнее
мгновение истории человечества, тем более — животного мира. До этого люди
и животные (!) пользовались другими системами знаний, а подавляющая часть
людей, не владеющая научным методом, успешно пользуется ими и по сей
2794633475-11
16
Глава 1. Нервная система — машина адаптивного управления
день. Можно даже констатировать, что прежние «не научные» системы знаний
успешно позволили виду Homo sapiens выжить в его 40-тысячелетней истории.
Сможет ли новоявленное «современное научное мировоззрение» обеспечить
выживание человечеству — это еще вопрос. В нем, в отличие от прежних
систем знаний, имеются такие образы, как дифференциал и интеграл, цепная
реакция и озоновая дыра, но явно отсутствуют образы, соответствующие
таким понятиям, как добро и зло, понимание одухотворенности природы,
ощущение себя ее частью, уважение ко всему живому. И не «ненаучными» ли
знаниями обеспечивается пока спасение человечества от гибельных ловушек,
с энтузиазмом разрабатываемых современной наукой? — мы пока не знаем,
но это весьма вероятно.
1.2. Задачи адаптивного управления
Мы предлагаем взглянуть на нервную систему как на специализированную
систему управления, обеспечивающую адаптивное управление организмом, который при рождении попадает в неизвестную ей окружающую среду, свойства
которой ей не понятны. От того, сможет ли нервная система найти в этих
условиях какие-либо адекватные и надежные способы управления, зависит,
выживет ли данный организм или погибнет.
В общем виде задача адаптивного управления состоит в поиске знаний
о свойствах системы «организм — окружающая среда», выделении полезных
знаний и использовании их для целесообразного управления. Здесь первой
важной составляющей выступает задача поиска новых знаний. На какие же алгоритмы поиска знаний может опираться нервная система всякого организма?
Поиском ответа на вопрос о способах добывания новых знаний, о способах
познания окружающей действительности, наука занималась издревле. Фактически, этот вопрос был центральным вопросом науки во всей ее истории.
И наука нашла ответ на этот вопрос. Этот ответ содержится в положениях
гносеологии — разделе философии, представляющем собой науку о познании.
Гносеология дает нам не что иное, как найденный в результате многовековых
исследований универсальный алгоритм поиска новых знаний.
Этот алгоритм поиска новых знаний является исключительно полезной
практической вещью. Он дает нам методику изучения окружающей действительности. Эта методика лежит в основе всех научных методов исследования
Природы.
Однако мы почему-то не обращаем внимания на то, что кроме нас, людей,
исследованием окружающей действительности постоянно занимаются. . . все
живые организмы. Любой живой организм находится в непрерывном поиске
лучших условий существования. Такой поиск является необходимым условием
его жизни как объекта, чье существование определяется эффективностью
работы его «бортовой» управляющей системы. Если читатель полагает, что
жизнь организмов в основном управляется чем-то извне, то он может отложить эту книгу. Возможно, что этот читатель прав. Но в данной книге мы
опираемся на гипотезу о том, что организмы управляются их собственными
2794633475-11
1.2. Задачи адаптивного управления
17
«встроенными», автономными системами управления. Если мы принимаем
эту гипотезу, то соглашаемся с тем, что управляющие системы организмов
реализуют некоторый алгоритм поиска новых знаний. И вот мы подходим
к вопросу: каким алгоритмом поиска новых знаний пользуются живые организмы? Какой алгоритм поиска предлагает им Природа? А не тот ли это самый
алгоритм, который умные люди сформулировали в результате многовековых
исследований этого вопроса? Весьма вероятно, что и люди, и Природа нашли
один и тот же алгоритм, поскольку он, по-видимому, не имеет альтернативы.
Мы предлагаем следующую гипотезу — нервные системы всех живых организмов, включая человека, а также самые простые организмы,
даже не имеющие нервной системы, для поиска новых знаний, для
освоения окружающей действительности, для приспособления к ней,
в процессе своего адаптивного управления пользуются одним и тем же
алгоритмом, описываемым в гносеологии.
Этот алгоритм поиска знаний, приспособления, адаптации, неизбежен, так
как он логически вынужден. (Когда книга была уже написана, чл.-корр. РАМН
К. В. Анохин обратил внимание автора на то, что аналогичная гипотеза уже
была выдвинута в 1950 г. английским философом и социологом Карлом Поппером [55]. Мы полагаем, что наше невольное «переоткрытие» подтверждает
правильность обсуждаемого утверждения.)
Способы реализации этого алгоритма многолики и разнообразны, как
разнообразны и разномасштабны объекты и знания, с которыми приходится
оперировать живым организмам разной сложности. Одноклеточная бактерия
e-coli, пытающаяся приспособиться к новому источнику пищи, и огромный
научный коллектив, ведущий сложное исследование, действуют в этом смысле
по одному и тому же алгоритму познания (да не обидятся на нас большие
научные коллективы и одноклеточные бактерии e-coli). Читателей, которые
не допускают возможности системного представления как большого научного
коллектива, так и бактерии с помощью одинаковой схемы — блока «переработка информации» с одним входом «входная информация» и одним выходом
«выходная информация», просим не волноваться.
Итак, мы предполагаем, что нервная система любого организма, призванная от природы осуществлять адаптивное управление, реализует единственно
возможный и данный ей этой же Природой алгоритм познания. Однако,
помимо задачи познания, адаптивное управление предполагает также решение
задачи сохранения найденных знаний — выживания организма, который является носителем нервной системы, которая, в свою очередь, является носителем
знаний. И, наконец, необходимым является этап оптимизации, без которого
нельзя ни эффективно представлять и сохранять знания, ни эффективно
управлять, ни эффективно выживать в агрессивной окружающей среде.
Любой живой организм в процессе эволюции живой природы мы можем
метафорически представить в виде всеядного активного познающего устройства, которое жадно ищет и «поедает» знания об окружающей его в целом
враждебной и агрессивной среде, переводя неизвестное в известное, неопределенное — в определенное, используя накопленные знания для борьбы за
2794633475-11
[...]
2794633475-11
Научное электронное издание
Серия: «Адаптивные и интеллектуальные системы»
Жданов Александр Аркадьевич
АВТОНОМНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ведущий редактор М. Стригунова
Художник Н. Лозинская
Художественный редактор С. Инфантэ
Корректор Е. Клитина
Оригинал-макет подготовлен М. Копаницкой в пакете LATEX 2ε
Подписано 17.11.11. Формат 70×100/16.
Усл. печ. л. 29,25.
Издательство «БИНОМ. Лаборатория знаний»
125167, Москва, проезд Аэропорта, д. 3
Телефон: (499) 157-5272
e-mail: [email protected], http://www.Lbz.ru
Системные требования: процессор Intel с тактовой частотой от 1,3 ГГц и выше; операционная система Microsoft
Windows XP, Vista или Windows 7; от 256 Мб оперативной памяти; от 260 Мб свободного пространства на жестком
диске; разрешение экрана не ниже 1024×768; программа Adobe Reader не ниже X.