Олег Варламов - Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

Здесь весьма уместно привести пример зарождения миварного подхода к логической обработке и созданию прототипа "УДАВ" в далеком 1985 году. Перед Варламовым О.О. поставили задачу изучения сетей Петри и их реализации на конкретном примере: автоматическом решении геометрических задач в треугольниках, где по разным параметрам: углам, сторонам треугольника, высотам и т.д. – с использованием существующих формул всегда можно найти другие параметры, например, площадь, периметр и т.д. Этот пример должен был быть применен для создания прототипов интеллектуальных пакетов прикладных программ. Не будем вдаваться в подробности, т.к. сейчас эта задача успешно решена в миварных сетях и подробно описана в наших работах. Смысл примера в том, что в процессе изучения сетей Петри были выявлены ограничения и неполная пригодность этого формализма даже для решения таких простых задач, как расчет параметров треугольников. Но мы пошли дальше и разработали идею применения нового формализма, позже получившего название "УДАВ" – "универсальный делатель алгоритмов Варламова". Самое "забавное" началось дальше, и этот пример показывает отношение двух разных ученых к разработке нового инструмента. Первый ученый – формалист выслушал все возражения и критику в адрес сетей Петри и также идею нового подхода к решению задач в треугольниках, но вместо одобрения нового подхода принял решение сменить ученика, сменить пример из предметной области и продолжить "мучиться" с сетями Петри. Ему было важно не решение практической задачи, а освоение формализма сетей Петри. Мы считаем это тупиковым путем, когда ученые "уходят в свой формальный мир" и забывают о необходимости решения практических задач и возможности разработки новых инструментов.Мы не будем идентифицировать этого конкретного ученого, т.к. в дальнейшей жизни встречалось огромное количество таких формалистов, которые, к огромному сожалению, помимо полезного вклада в науку, чему мы всегда отдаем должное уважение, на определенном этапе начинают отвергать новые идеи и тормозить развитие науки. Вернемся к нашему примеру и вспомним, что был и второй ученый – Ростовцев Ю.Г., который в своем курсе касался в том числе и вопросов создания ИППП. Варламов О.О. к началу экзаменационной сессии 1986 года уже достаточно четко сформулировал основные подходы "УДАВ", а также выявил ограничения традиционных ИППП. Теперь ситуация: на экзамене ученик говорит своему преподавателю, весьма заслуженному и уважаемому уже на тот момент, заведующему кафедрой: "Извините, но изложенные Вами методы создания ИППП не интеллектуальные, а вот разрешите мне рассказать Вам о моем научном подходе к этому вопросу". И вот второй ученый (Ростовцев Ю.Г.) вполне спокойно согласился, выслушал и в конце даже признал, что метод "УДАВ", действительно, лучше тех методов, о которых он рассказывал на своих лекциях. Это пример реального и положительного подхода, когда ученые выслушивают своих оппонентов и не впадают в формализм. Еще раз, огромное спасибо за поддержку Ростовцеву Ю.Г. К нашему счастью, второй тип настоящих ученых встречался на нашем научном пути достаточно часто и позволял компенсировать негативное влияние и отношение формалистов.

Всегда надо помнить, что любой математический формализм – это всегда ограничения на предметную область, это упрощение реальной жизни, а следовательно, надо вовремя переходить к новым инструментам и не ограничивать себя "детскими ползунками" и простейшими формализмами.

Если говорить о миварах и перечисленных выше формализмах Фреге, Рассела и Уайтхеда, Тарского и многих других, то надо помнить, что наука развивается по спирали и старые формализмы требуют своего продолжения на новом витке. Упомянутые выше исчисление предикатов и другие ранние фундаментальные формализмы при необходимости могут быть реализованы и в правилах (отношениях) миварных сетей. Только надо помнить, что есть и другие формализмы представления информации для ИИ, а у исчисления предикатов первого порядка есть достаточно жесткие ограничения и не очень большие возможности, если вспоминать не об "игрушечных" задачах, а говорить о создании глобальных познающе-диагностических системах и СПАКОД, решающих сложные логико-вычислительные задачи в реальном времени. К сожалению, для достаточно большого количества ученых в нашей области исчисление предикатов так и остается верхом развития, что тормозит применение других более мощных и современных научных теорий. У того же Люгера подробно изложены биологические и социальные модели интеллекта, многоагентные системы, которые опираются не на исчисление предикатов, а на совсем другие и гораздо более современные научные теории [264, стр. 38-42]. Там же приведено интересное и новое определение термина "интеллект", которое отличается от традиционного подхода логиков и сторонников исчисления предикатов первого порядка. "Хассерл, отец феноменологии, рассматривал абстракции как объекты, укоренившиеся в конкретном "жизненном мире"… интеллект заключался не в знании истины, а в знании, как вести себя в постоянно меняющемся и развивающемся мире. Таким образом… интеллект рассматривается с точки зрения выживания в мире, чем как набор логических утверждений о мире (в сочетании со схемой вывода)" [264, стр. 39].

Выделим из описания различных моделей интеллекта Люгера [264] еще несколько, наиболее важных и актуальных для миварного подхода и его различных практических приложений. В нейронных моделях интеллекта упор делается на способность мозга адаптироваться к миру, в котором он существует, с помощью изменений связей между отдельными нейронами. Знание в таких системах не выражается логическими конструкциями, а представляется в неявной форме как свойство конфигураций таких взаимосвязей. Иная модель интеллекта, заимствованная из биологии, навеяна процессами адаптации видов к окружающей среде. В разработках искусственной жизни и генетических алгоритмов программы не решают задачи посредством логических рассуждений, а порождают популяции соревнующихся между собой решений-кандидатов и заставляют их совершенствоваться на основе биологической эволюции. Социальные системы дают еще одно модельное представление интеллекта с помощью глобального поведения, которое бы не удалось решить отдельным их членам. Есть два аспекта:

1) корни интеллекта связаны с культурой и обществом, а следовательно, разум является эмерджентным;

2) разумное поведение формируется совместными действиями большого числа очень простых взаимодействующих полуавтономных индивидуумов, или агентов.

Взаимодействие агентов создает интеллект [264, стр. 40]. Люгер Дж. определяет агента как элемент сообщества, который может воспринимать аспекты своего окружения и взаимодействовать с этой окружающей средой либо непосредственно, либо путем сотрудничества с другими агентами. Большинство интеллектуальных методов решений практических задач требуют наличия разнообразных агентов. Это могут быть простые агенты-механизмы, задача которых – собирать и передавать информацию; агенты-координаторы, которые обеспечивают взаимодействие между другими агентами; агенты поиска, которые перебирают пакеты информации и возвращают какие-то избранные частицы; обучающие агенты, которые на основе полученной информации формируют обобщающие концепции; и принимающие решения агенты, которые раздают задания и делают выводы на основе ограниченной информации и обработки. Получается, что с точки зрения определения интеллекта агентов можно рассматривать как механизмы, обеспечивающие выработку решения в условиях ограниченных ресурсов и процессорных мощностей. Для разработки и построения таких сообществ агентов необходимы: структуры для представления информации, стратегии поиска в пространстве альтернативных решений и архитектура, обеспечивающая взаимодействие агентов [264, стр. 41]. Технология многоагентных систем уже фактически использована для создания познающе-диагностических систем, хотя в явном виде подобные названия и термин "агенты" используются не всегда.