Олег Варламов - Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Вместе с тем, рассмотренные проблемы доказательств поднимают вопросы необходимости формализации представлений и описаний различных предметных областей. Однако такая возможность есть далеко не всегда. Значит, надо исследовать возможности обработки менее формализованной информации или альтернативных моделей представления данных и знаний, что также развивается в миварном подходе. Миварный подход позволяет работать с различными формами представления данных и правил (знаний), включая и работу с бесконечными описаниями сущностей – вещей, отношений и свойств в миварном многомерном динамическом информационном пространстве унифицированного представления данных и правил (знаний).

Перейдем к анализу экспертных систем (ЭС). Одним из главных достижений ранних исследований по ИИ стало осознание важности специфичного для предметной области знания. Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и набора эвристических правил для ее решения. "Экспертные системы создаются с помощью заимствования знаний у человеческого эксперта и кодирования их в форму, которую компьютер может применить к аналогичным проблемам" [264, стр. 45]. Следовательно, стратегии ЭС основаны на знаниях человека-эксперта. К настоящему моменту разработаны сотни ЭС, которые прекрасно зарекомендовали себя в различных предметных областях для решения относительно сложных задач. Современные ЭС могут работать на основе ненадежной или недостаточной информации, выводят ясные и логичные пояснения своих решений. Дж. Люгер отмечает, что большинство ЭС были написаны для специализированных предметных областей, которые довольно хорошо изучены и располагают четко определенными стратегиями принятия решений. А вот проблемы, определенные на нечеткой основе здравого смысла реализовать в ЭС гораздо сложнее. Дж. Люгер выделяет 5 основных проблем для ЭС [264, стр. 46]:

1. Трудности в передаче глубоких знаний предметной области и потенциальная ограниченность знаний ЭС.

2. Недостаток здравомыслия и гибкости. ЭС не могут, подобно людям, исследовать сначала основные принципы, а потом выработать стратегию для подхода к проблеме.

3. Неспособность предоставлять осмысленные объяснения. Поскольку ЭС не владеют глубоким знанием своей предметной области, их пояснения обычно ограничиваются описанием шагов, которые система предприняла в поиске решения, но они не могут объяснить, почему был выбран конкретный подход.

4. Трудности в тестировании. Обоснование корректности работы любой большой компьютерной системы достаточно трудоемко. Проверять ЭС особенно тяжело, и это серьезная проблема, т.к. технологии ЭС применяются для разных критичных задач.

5. Ограниченные возможности обучения на опыте. ЭС делаются "вручную" и их производительность возрастает только после вмешательства программистов. Это заставляет серьезно усомниться в разумности таких систем [264, стр. 46].

Отметим, что в настоящее время ЭС нашли самое широкое применение в специализированных областях, но перестали быть передовым краем исследований в области ИИ, т.к. о них сообщается на большом количестве научных конференций. Многие ученые идут в своих исследованиях дальше, и теория ЭС продолжает развиваться в том числе и на основе миварного подхода, который позволяет устранить указанные ограничения и выйти на новый уровень интеллектуальности ЭС. Вместе с тем, именно широкое использование ЭС дает надежные основания для утверждения, что ИИ уже создан и широко используется людьми в своей повседневной деятельности. Конечно, это не означает, что ЭС и системы ИИ на их основе смогли превзойти уровень интеллектуальности человека, т.е. в другом понимании термина ИИ, как системы равной или превосходящей возможности человека, конечно же, еще достаточно далеко до создания такого ИИ.

Следующей проблемой ИИ является понимание естественных языков и семантическое моделирование. Здесь мы поддерживаем описание и выводы Дж. Люгера, которые заслуживают подробного цитирования: "Способность применять и понимать естественный язык является фундаментальным аспектом человеческого интеллекта, а его успешная автоматизация привела бы к неизмеримой эффективности самих компьютеров. Многие усилия затрачены на написание программ, понимающих естественный язык. Хотя такие программы и достигли успеха в ограниченных контекстах, системы, использующие натуральные языки с гибкостью и общностью, характерной для человеческой речи, лежат за пределами сегодняшних методологий" [264, стр. 46]. Усилим это высказывание: известные научные подходы к проблеме понимания естественного языка даже не рассматривают эту проблему в полном объеме, сразу ограничивая область и свои возможности. Т.е. выражение "за пределами сегодняшних методологий" означает, что на текущий момент даже и подходов к общему решению этой проблемы пока нет. И этому есть несколько объяснений, включая и приведенное выше пояснение о том, что многие современные ученые решают "игрушечные" задачи, даже не предполагая решение реальных, к числу которых и относится проблема понимания естественного языка.

Мы поддерживаем следующие рассуждения Дж. Люгера: "…понимание естественного языка включает куда больше, чем разбор предложений на индивидуальные части речи и поиск значений слов в словаре. Оно базируется на обширном фоновом знании о предмете беседы и идиомах, используемых в этой области, так же, как и на способности применять общее контекстуальное знание для понимания недомолвок и неясностей, присущих человеческой речи. Задача сбора и организации этого фонового знания, чтобы его можно было применить к осмысливанию языка, составляет значительную проблему в автоматизации понимания естественного языка. Разработано множество методов структурирования семантических значений. Но, из-за огромных объемов знаний, требуемых для понимания естественного языка, большая часть работы ведется в хорошо понимаемых специализированных проблемных областях. Методики представления известных специализированных программ слишком просты, чтобы передать семантическую организацию более богатых и сложных предметных областей. Основная часть текущих работ в этой области направлена на поиск формализмов представления, которые должны быть достаточно общими, чтобы применяться в широком круге приложений и уметь адаптироваться к специфичной структуре заданной области. Множество разнообразных методик, большинство из которых являются развитием или модификацией семантических сетей, исследуются с этой целью и используются при разработке программ, способных понимать естественный язык в ограниченных, но достаточно интересных предметных областях. Есть стохастические модели, описывающие совместное использование слов в языке, которые применяются для характеристики как синтаксиса, так и семантики. Далее следует принципиально важный вывод: полное понимание языка на вычислительной основе все же остается далеко за пределами современных возможностей" [264, стр. 47].