Проблемы создания разумных информационных технологий и систем 0. Введение
реклама
Проблемы создания разумных информационных технологий и систем 0. Введение 1. Искусственный интеллект в современном информационном обществе. 2. Прикладная и фундаментальная проблематика искусственного интеллекта на современном этапе. 3. Ожидаемые прикладные и фундаментальные результаты в мировой науке будущего десятилетия. 4. Место и задачи нашего Центра в прикладной и фундаментальной науке об искусственном интеллекте. 0. Введение В докладе указаны тенденции развития разумных информационных технологий прошедшего десятилетия, которые предположительно определят направление исследований и фундаментальные и прикладные результаты будущего десятилетия. Рассмотрено, в какой степени работы нашего Центра вписываются в эти общие тенденции и позволяют сохранить присутствие нашего Центра в основном направлении. Вносятся предложения по повышению научного уровня исследований в нашем Центре. 1. Искусственный интеллект в современном информационном обществе. 1.1. Наиболее выразительные достижения в искусственном интеллекте. Прошедшее десятилетие характеризуется стремительным выходом исследований искусственного интеллекта на прикладной уровень. В этот период достигнуты результаты, которые десять лет назад воспринимались лишь как далекая перспектива. Это машинное стереозрение, анализ человеческих лиц, автономная навигация подвижных систем, системы дистанционного присутствия, содержательный анализ сигналов медицинского и биологического характера. Получили дальнейшее развитие системы речевой информатики, которые и десять лет назад уже находились на достаточно высоком технологическом уровне. Интеллектуальные технологии вышли на уровень, при котором их успешное практическое применение определяется грамотно составленным бизнеспроектом в большей степени, чем прорывным научным результатом. Для определенных сфер применения интеллектуальных технологий можно точно определить затраты на гарантированное достижение положительного результата и прибыль от его применения. Это существенно новый этап по сравнению с ситуацией конца двадцатого века, когда разработка интеллектуальных систем в большей своей части состояла в исследовании возможности, что не исключало и отрицательный результат. На этом новом этапе интеллектуальные системы стали разрабатываться не только в научных коллективах. Искусственный интеллект стал модным, конъюнктурно выгодным, и в его орбиту захватываются самые разнообразные коллективы, научные и производственные, различной степени серьезности. Поэтому при выработке стратегии дальнейших исследований необходимо учитывать не только действительные достижения, но и ту пену, которая возникает на гребне этих достижений. 2 1.2. Практическая потребность в искусственном интеллекте. Существенно изменилось отношение к искусственному интеллекту в серьезных деловых кругах. Проблемы искусственного интеллекта никогда не испытывали недостатка во внимании к себе. Однако еще каких-нибудь 10 лет назад этим проблемам не придавалось самостоятельное значение, и они воспринимались лишь как нечто вспомогательное для других приложений, таких как, например, автоматическое проектирование, картография, криминалистика и т.п. Проблема искусственного интеллекта как бы растаскивалась по отдельным областям, в каждой из которых она занимала совсем не первостепенную роль. Как правило, главный конструктор того или иного проекта рассматривал интеллектуализацию разрабатываемой технологии, как определенную косметическую добавку к своему проекту, без которой в принципе можно и обойтись. В качестве же основного направления выбиралось более проверенное, менее рискованное, которое не требовало интеллектуализации. Сейчас в деловых кругах говорят о таких проектах, успех которых может быть достигнут только за счет интеллектуализации всего проекта. Таков, например, поиск в базах данных не по ключевым словам, а по изображению, или по смыслу текстового сообщения, такой является, например, реформа паспортной и иммиграционной служб. 1.3. Круг потребителей искусственного интеллекта. За последние 10 лет существенно изменился круг конечных пользователей интеллектуальных технологий. Известно, что любая интеллектуальная технология ориентирована на мощные вычислительные средства. Поэтому прикладным содержанием интеллектуальных технологий прошлого могли быть только крупные проекты, посильные для мощных деловых структур или для влиятельных государственных организаций. Сейчас ситуация изменилась в результате стремительного снижения стоимости и размера вычислительных средств с одновременным увеличением их мощности. Поэтому круг потенциальных пользователей интеллектуальных технологий расширился за счет многочисленных мелких коммерческих организаций вплоть до индивидуальных пользователей. Суммарный пользовательский спрос, к примеру, на распознавание человеческих лиц, реализованное в мобильном телефоне, может оказаться мощнее, чем спрос на автоматическое распознавание государственной принадлежности летательных аппаратов. В Украине круг пользователей изменится еще и в силу социальных изменений. Такие понятия, как народно-хозяйственное или оборонное значение разработки будут терять свое значение по мере того, как вес народно-хозяйственного или оборонного комплекса в экономическом потенциале страны будет уменьшаться по сравнению с весом частных коммерческих структур. Разработка интеллектуальных технологий, равно, как и всех прочих информационных технологий, будет сориентирована на запросы отдельно взятых людей в большей степени, чем на запросы крупных государственных или бизнесовых структур. 1.4. Коммерциализация проблемы. Разработка и использование интеллектуальных технологий стали представлять коммерческий интерес. Поскольку это является как результатом, так и свидетельством успешности всего предшествующего развития этой области, это не может не радовать всех, кто в этой области профессионально работал. В то же время это не может не тревожить всех нас, потому что будущие десять лет принесут совершенно другой характер требований к нашим разработкам. Прежде всего, ужесточатся требования к нашим прикладным результатам. С некоторым, не очень большим преувеличением можно сказать, что то, что до сих пор вполне воспринималось нами, как прикладной результат, сейчас таким результатом уже считаться не будет. Здесь нужно будет выдерживать не виртуальную, а действительную конкуренцию, лицом к лицу с разработчиком 3 альтернативного продукта. Более серьезные тревоги вызывает грядущая необходимость работы в тесном контакте со средой, в которой приняты совсем другие правила, чем в научной среде. 2. Прикладная и фундаментальная проблематика искусственного интеллекта на современном этапе. 2.1. Моделирование неосознанной интеллектуальной активности. В настоящее время происходит изменение внутренней целенаправленности исследований искусственного интеллекта. До недавнего времени исследования ориентировались на придание механической системе свойств, которые характеризуют интеллектуальность человека. При этом совершенно правильно считалось, что способность человека к решению дифференциальных уравнений, к сложным логическим выводам или к шахматной игре в большей степени характеризует его интеллектуальность, чем, скажем, умение передвигаться по местности по заранее заданному или не заданному маршруту. Сейчас представления о критериях интеллектуальности искусственных устройств существенно меняются. Ориентация исследований смещается в сторону изучения и моделирования той интеллектуальной активности, которая выполняется человеком в результате не только осознанных логических рассуждений, но и неосознанно, причем не только человеком, но и другими живыми существами. Как выразился известный исследователь, сейчас легче смоделировать мышление высококвалифицированного физика-теоретика, чем интеллект новорожденного ребенка. Моделирование физика, или какого-либо другого квалифицированного специалиста есть скорее моделирование грамотности, а не той важной составляющей интеллекта, которая характеризует пусть неграмотного новорожденного, но с исключительными интеллектуальными способностями. Сюда входит самостоятельное обучение распознаванию полностью неизвестной ранее зрительной и звуковой информации, овладение мускульной деятельностью, самостоятельное овладение неизвестного ранее языка и многое другое. Моделирование именно этих видов интеллектуальной активности будет основным объектом исследований будущего десятилетия. 2.2.Абстрактный анализ задач, а не алгоритмов. В течение длительного прошедшего периода происходило постепенное смещение исследований от разработки алгоритмов искусственного интеллекта к разработке структур данных, которые подлежат интеллектуальной обработке в том или ином частном применении. То или иное частное применение стало отличаться именно структурой данных, а не алгоритмами. Сами алгоритмы оказывались довольно сходными в самых разнообразных применениях. Сейчас основным предметом исследования являются именно структуры данных, подлежащих интеллектуальной обработке, а не собственно алгоритмы обработки этих данных. Поиск общих алгоритмов мышления, пригодных для решения интеллектуальных задач различной природы, постепенно вытесняется поиском и исследованием общих схем представления данных. Одной из парадигм такого представления являются онтологии, хорошо известные в Украине, хотя и не сформулированные пока достаточно однозначно и определенно, чтобы служить основой для точного теоретического исследования. Вторая парадигма, почти не известная в Украине, но интенсивно развивающаяся за рубежом, связана с понятиями Constraint Programming, для которых сейчас даже не найден еще подходящий термин на русском или украинском языке. Наиболее подходящим является термин математическая теория задач как русскоязычный эквивалент понятию Constraint Programming. Парадигма Constraint Programming состоит в понимании интеллектуальности, как способности решать задачи не по заданной последовательности инструкций (команд), а по формулировке самой задачи. Само понятие задачи четко формализовано в виде тройки, состоящей из исходных данных задачи, множества 4 возможных результатов ее решения и условия задачи, которое позволяет проверять правильность любого предполагаемого решения. Теория задач меняет представление о механических устройствах обработки информации. Это уже не только устройства, реализующие алгоритм, то есть заранее заданную последовательность инструкций. Это устройства, в которых такое понятие, как программа, может отсутствовать вообще, а заданы лишь условия, которым должно удовлетворять решение, и устройство производит поиск этого решения. 2.3.Математизация науки об искусственном интеллекте. Последнее десятилетие характеризуется существенным сближением фундаментальных исследований в области компьютерных наук с одной стороны и искусственного интеллекта с другой. Наиболее выразительно это сближение происходит в распознавании образов, как составной части искусственного интеллекта. Искусственный интеллект стал объектом абстрактного математического исследования. Это совсем не обозначает, что раньше эти математические исследования не выполнялись внутри самой проблемы искусственного интеллекта. Однако в течение последних десяти лет в проблему включились известные математические школы в области компьютерных наук, сформировавшиеся вне искусственного интеллекта. В результате этого наука об искусственном интеллекте обогатилась новыми математическими средствами, глубоко исследованными в рамках математической теории задач, а проблематика теории задач расширилась за счет задач с противоречивыми условиями. Пересечение проблематики искусственного интеллекта и теории задач качественно ужесточает требования к тому, что мы обычно называли фундаментальными результатами. Строго говоря, далеко не все результаты, которые мы до сих п ор называли фундаментальными, сейчас можно будет признавать такими. Любой теоретический результат, полученный внутри проблемы искусственного интеллекта, надо будет соотносить с фундаментальными результатами, известными в математической теории задач. 3. Ожидаемые фундаментальные и прикладные результаты в мировой науке будущего десятилетия. Прошедшее десятилетие характеризуется сближением математической теории задач и проблем распознавания образов. Дальнейший прогресс следует ожидать именно в том направлении, где теория задач будет развиваться под влиянием реалистичных задач искусственного интеллекта. Укажем два таких направления дальнейшего развития. 3.1.Поиск исходных данных для решения задачи: активное распознавание и активный прогноз. В распознавании образов, прогнозных системах и других интеллектуальных технологиях назрела необходимость особого рода алгоритмов, которые можно назвать активным распознаванием, активным прогнозом или активным поиском, если речь идет о других областях. В терминах математической теории задач это обозначает решение задачи при отсутствии исходных данных, а только при сформулированном вопросе, на который следует ответить. В этом случае интеллектуальная технология, помимо ответа на поставленный вопрос, должна еще принять длинный ряд промежуточных решений о том, на каких данных, доступных для наблюдения, этот ответ должен основываться. 3.2.Решение задач при не полностью заданных условиях задачи. Еще менее обычным для существующей теории задач является решение задач с не полностью сформулированными условиями. В этом случае недостаточность условий задачи частично компенсируется множеством примеров ее решения экспертом, которые признаны правильными. Зародыши математической теории решения задач при не полностью заданных условиях содержатся сейчас в существующей практике распознавания образов и 5 прогноза и известны как алгоритмы обучения. Однако существующие сейчас методы обучения базируются на очень зыбких основаниях и с точки зрения математической теории задач являются лишь зародышами будущей теории решения задач с не полностью определенными условиями. 3.3. Разработка компьютерных технологий высокого уровня для решения задач. Результаты, достигнутые сейчас в области математической теории задач, получат в ближайшее время свое компьютерное воплощение в виде языка высокого уровня для формулировки задач, с использованием подзадач, как средства для иерархических формулировок, библиотеками стандартных задач, средствами редактирования, отладки, прокрутки и всего того сервиса, который сейчас поставляют современные технологии программирования. Это прогноз совсем не на десятилетие, а на ближайшие годы. 3.4. Прикладные результаты. Фундаментальные результаты получат следующие реалистичные воплощения: Автономные подвижные системы (бродилки) различного назначения: перемещение в точку с заданными координатами, отыскание объекта на местности по его фотографии, построение цифровой пространственной модели местности. Бортовые системы и комплексы навигации, наведения и стабилизации подвижных объектов, функционирующие в условиях существенной и неустранимой неопределенности. Интеллектуальные средства цифровой медицины для домашнего применения, обеспечивающая виртуальную связь пациента с его лечащим врачом и информацией о состоянии его организма. Компьютерное понимание сложных вопросов, сформулированных на естественном языке, и ответ на них с точностью и скоростью, достаточной для состязания с людьми в играх типа "Что, где, когда". Полный виртуальный диалог с конкретным человеком. Моделирование конкретной личности с ведением виртуального диалога, озвучиванием текстов, визуализацией мимики, способностью распознавать реального собеседника, составлять стенограмму сказанного и т.п. Полный диалог с интеллектуальной системой о содержании изображения. Поиск изображения в базе данных по другому изображению того же объекта или по его текстовому описанию. Описание изображения, в том числе сложных пространственных сцен, в текстовом виде. Моделирование языковой деятельности младенца. Перевод на заданный язык с заранее неизвестного языка. Двухсторонний перевод с языка на язык для двух заранее не заданных языков. Моделирование художественного, литературного, поэтического и музыкального творчества. Интерактивные произведения искусства. Другие. Общей чертой всех этих реализаций будет их ориентация на массового пользователя, не обладающего специальными знаниями в информатике, с общением на естественном языке.
