Александр Горбачев - Модели информации и данных. Атом и универсум информации

Таким образом, агенты предстают перед нами в виде черного ящика. Мы знаем, что они общаются с нами, но не знаем, кто они такие, какие механизмы обработки данных лежат в их основе, какую информацию они хранят в себе.

Большое количество современных программ и отдельных обработок в программах представляется нам аналогичным образом. Они являются закрытыми: на их входе существует некоторое количество исходных данных, на выходе – некоторый результат. С развитием интерактивных программ, некоторые обработки в рамках программных систем становятся еще менее прозрачными для пользователя, поскольку ему не всегда понятно, какие данные системы являются исходными для обработки, куда сохраняется результат и почему получился именно такой результат. Например, при расчете остатка дней отпуска сотрудника в системе управления персоналом система может брать (или не брать) в расчет дату приема сотрудника, признак ненормированного рабочего дня, отпуска, взятые за свой счёт более 7 дней, отпуска по уходу за ребенком. Количество параметров столь велико, что нельзя быть уверенным, что процедура расчета полностью возьмет все из них, и корректно рассчитает количество дней права на отпуск. Результатом работы такой процедуры является остаток дней. Но система может их хранить в нескольких таблицах (например, по рабочим годам сотрудника и общее количество дней в целом). И нет никакой гарантии, что процедура расчета верно запишет результаты во все таблицы, и что данные в этих таблицах будут непротиворечивы. Поскольку данные хранятся во внутренних таблицах системы, проверить их простому пользователю практически невозможно (лишь используя специальные отчеты) так же, как и невозможно проверить правильность работы процедуры – от параметров до логики.

Тем не менее, принцип «черного ящика» хорош, если мы хотим абстрагироваться от существа обработок, и сосредоточиться на вопросах коммуникации между системами, либо на вопросах предоставления и получения некоторой информации. Этот принцип может быть полезен при отделении части процессов на уровень субагентов. При проектировании систем содержимое «черного ящика» обычно заменяется элементарным (простейшим) процессом или заглушкой.

Поскольку агенты определяются именно своими коммуникационными способностями, в этом контексте невозможно не упомянуть тест Тьюринга. Кроме того, в этой главе я хочу определиться со своим отношением к общему понятию искусственного интеллекта.

Основную идею общего понятия «искусственный интеллект» в 1950 году сформировал Алан Тьюринг, автоматически став его основоположником. В журнале Mind Тьюринг описал тест на интеллект. Тест основан на взаимодействии человека (следователя) и компьютера. Общение происходит в изолированных комнатах посредством компьютерного терминала. Следователь задает вопросы и получает ответы от своего собеседника. Следователь не знает, общается он с человеком или с компьютером. Смысл теста Тьюринга заключается в том, чтобы признать, что компьютер обладает интеллектом, если следователь не смог раскрыть компьютер в качестве собеседника.

Конечно, по прошествии почти 60 лет будет неправильно говорить о корректности замещения определения «разумности» определенным тестом. До сих пор ни одна машина не в состоянии пройти тест Тьюринга. Но нужно ли проходить этот тест?

Тест Тьюринга преследует цель выявления внутреннего разума компьютера. В то же время для смазывания разницы в человеко-машинной коммуникации был выбран метод общения посредством компьютерного терминала.

Между тем, проблема во взгляде на «машинный интеллект» всё-таки существует. Она заключается в том, что под влиянием этого теста «искусственный интеллект» становится идентичным понятию «эмуляция человека». Причём от машинного интеллекта требуется точного воспроизведения всех черт, присущих человеку, включая ошибки, неточности и неспособности, например, неспособность человека к быстрым и точным вычислениям.

Но ждем ли от искусственного интеллекта полной идентичности человеческим возможностям? Очевидно, нет. Но такая задача по построению полной аналогии машины и человека проходит лейтмотивом во множестве технологий искусственного интеллекта. Например, идея воспроизведения мозга дала старт разработке нейронных сетей. Желание «вырастить» идеальную саморазвивающуюся структуру породило эволюционные алгоритмы и игру «жизнь».

В то же время копирование внутренних механизмов, присущих человеку, и воспроизведение человеческих возможностей – вещи разные. Перцептрон, реакционный процессинг и другие механизмы помогают нам наилучшим образом реализовать определенные идеи и задачи, такие как распознавание образов. И напротив, полное повторение человека – бесперспективно, поскольку слепое копирование результата не несет ключевой ценности: человек лишь носитель, одна из реализаций интеллекта, к которому мы стремимся в программных системах.

Компьютер обладает собственными важными свойствами, которые делают его ценными. Это быстрота и точность расчетов, быстрота в поиске данных, надежность и точность (дискретность) логики в выполнении программных инструкций, возможность хранения большого числа хорошо структурированных данных.

Мышление человека существенно отличается от правил обработки данных компьютером. Он состоит в возможности принятия решений в условиях ограниченности информации, отсутствии четкой структурированности информации, динамическом построении операций. Да и, вообще говоря, можно ли сравнивать компьютер и человека? К компьютеру не могут быть применимы такие сложные понятия как чувственность, интуиция, мечты, фантазия, экспрессия и одухотворенность. Но от этого компьютер не делает хуже вычисления и выполнение программ. От этого мы не работаем с ним меньше. Так давайте рассматривать искусственный интеллект в компьютерной реализации не как конкурента или брата, а как средство.

Ставя задачу «искусственного интеллекта» перед компьютером, мы определяем те результаты, которые будут полезны для человека, поскольку на современной стадии развития программных технологий глупо стремиться воспринимать компьютер как брата по разуму. И, более того, это совершенно не нужно, поскольку компьютер остается средством для принятия решений, средством для хранения и быстрого поиска данных, средством для решения прикладных задач.

Периодически в области искусственного интеллекта мелькает еще одна крамольная идея. Звучит она примерно следующим образом: «Если воспроизвести человеческий мозг, то мы получим интеллект». К этому измышлению подстегивает Норберт Винер: «…кибернетика полагает, что строение машины или организма является показателем их способности выполнить задачу. … механическая ригидность насекомого ограничивает его интеллект, в то время как механическая гибкость человеческого существа обеспечивает его почти безграничное интеллектуальное развитие… Теоретически, если бы мы могли создать машину, механическая структура которой воспроизводила бы человеческую физиологию, то мы могли бы иметь машину, „интеллектуальные способности“ которой воспроизводили бы умственные способности людей.» [2]