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

Как будто интеллект – это результат химической реакции или суп, сваренный из точно выверенных ингредиентов по какому-то мифическому рецепту. К сожалению, немногого можно добиться способом слепого копирования и ожидания последующей синергии, а также перехода количества в качество. Нельзя надеяться на то, что созданная структура сама восполнит отсутствие представлений по целому пласту знаний и видения процесса, и сама начнет воспроизводство «разума». Чудес не будет. Одна из причин этого в том, что помимо воспроизведения механизмов, как минимум, эти механизмы необходимо наделить знаниями (врожденными или априорными рефлексами, инстинктами и пр.). Думаю, если рукотворно можно создать такой организм, этот организм будет схож с клоном самого человека. А нужен ли нам клон, к этому ли мы стремились, создавая такой механизм?

Позиционирование и правильное определение задач и подходов в каждой области – вот от чего зависит успех науки в отрасли знаний. До сих пор «искусственный интеллект» является чрезмерно размытой областью знаний. Сюда входит и распознавание образов, и интеллектуальные алгоритмы, к чему бы они ни прилагались, и рекурсивный поиск, и задачи распознавания языка.

В поиске методов, подходов и идей искусственного интеллекта, объектом исследований выступает человек: его форма мышления, его механизмы. Желание повторить человека – не самое лучшее желание, поскольку человек – это сложное, согласованное и гармонизированное создание. Каждая его составляющая является важной – слух, коммуникация, зрение, мышление, речь, органы движения. Ущемление одной небольшой функции может вести к потере полноценной деятельности человека. Потому идея создания подобия человека – это, пожалуй, профанация.

Другое дело, человек – прекрасное создание для анализа и воспроизведения его отдельных составляющих. В первую очередь, того, что отличает человека от другого рода организмов, а именно наличия разума.

Единый обобщающий тест на разум, который придумал Тьюринг, сомнителен как по своему назначению, так и по своей методике. При помощи этого теста Тьюринг хотел отойти от критерия «разумности», но что же измеряет этот тест? Он сличает человека и машину, или точнее – подтягивает машину к человеческим стандартам. Насколько такое сравнение корректно, и насколько такое сравнение полезно? Какой результат и какие выводы даст такое сравнение? Ясных ответов на эти вопросы попросту нет.

Кроме того, я не уверен, что все люди могут пройти тест Тьюринга. Эта неуверенность может посетить каждого, кто достаточно времени провел в чатах. Будь у человека на том «конце провода» сложности с вербализацией (выражением мыслей), со знанием языка общения, перцепцией (восприятием) – и мы, тестируя его по Тьюрингу, то есть, сомневаясь в том, что на другой стороне «провода» человек, можем поставить отрицательный результат. Тест пройден не будет. Можно сделать вывод, что тест Тьюринга – это не тест на разумность, это система распознания «свой – чужой». То есть, тест на то, соответствует ли собеседник понятиям и стандартам тестирующего.

Единственным выводом из этой непростой ситуации является отказ от понятия «разума» как цели, к которой должен стремиться искусственный интеллект. Не надо измерять разум как единое и неделимое целое, так же как не надо стремиться определить критерии разума, поскольку это эмпирическое понятие, состоящее из сотен характеристик.

Что же надо делать в действительности, если мы всё же желаем использовать машину как интеллектуальный механизм? Очевидно, выявить составляющие разума, которые имеют ценность, как для человека, так и для их отчуждения в сторону машинной реализации.

Таким образом, с точки зрения агентов нам вообще не важно, кто находится на «том конце провода». Основная задача реализации агентов заключается в том, чтобы агент, находящийся с нами в контакте, был адекватен относительно исполняемых им задач и коммуникации. Но критерий адекватности означает не тест на соответствие полноте тестирующего человека (как тест Тьюринга), а тест на необходимость и достаточность в коммуникации. Это подобно тому, как мы можем объясниться с иностранцами, порой языком жестов и междометий, но объясняя суть вещей, несмотря на то, что он, очевидно, не знает таких слов как «шумовка» или «противень» на нашем языке общения. А, возможно, таких слов попросту нет в его родном языке.

Поскольку агенты могут существовать в гетерогенной среде, основное требование предъявляется к потенциальной возможности коммуникации.

Многоагентная среда, прежде всего, предъявляет требования к коммуникативному уровню агентов. Однако часть агентов может никак не проявлять себя и заниматься исключительно сбором данных. Такой вид агентов является частным случаем. Например, это агенты, собирающие широковещательные сообщения – публичную информацию (сообщения, размещенные в публичных хранилищах), а также агенты-перехватчики частных сообщений. Примером агентов-молчунов являются индексирующие подсистемы поисковых систем.

Противоположностью «молчунам» являются «вещатели», которые не запрашивают, не принимают и не хранят внешнюю информацию, зато постоянно сообщают вовне некоторую информацию. Самым распространенным, элементарным и нужным агентом такого типа является агент-часы. Человек не может самостоятельно объективно и точно определить время, он может основываться только на своих ощущениях. Для получения данных о времени человек обращается к этому агенту. Компьютеры также синхронизируют собственное, не совсем точное время, с глобальными часами.

Агент существует в определенной среде. По отношению к самому агенту, окружение, в котором он существует, является внешней средой.

Например, компьютерные агенты могут существовать в среде глобальной сети Интернет. И хотя мы можем на время отказаться от рассмотрения лишних и громоздких механизмов взаимодействия между агентами и сосредоточиться на внутренней структуре агента, в то же время мы не должны отказываться от его существования во внешней среде в целом при определении структуры агента.

Процессы взаимодействия с внешней средой не менее важны, чем процессы, протекающие внутри самой системы.

Рис.1 Взаимодействие агента с внешней средой

Несмотря на то, что в данном случае используется понятие «агент», в общем, любая программная система в той или иной степени может рассматриваться как агент. В то же время, большинство программных систем нацелены на взаимодействие с человеком либо со строго определенными информационными системами, поэтому они в чистом виде не являются агентами многоагентных систем. Если рассматривать такое взаимодействие сквозь призму агентных систем, то большинство программных систем можно определить как частный вид агента, реализующих коммуникацию через человеко-машинный интерфейс (HMI, Human machine interface). При этом построение жестко структурированных экранных и электронных интерфейсов характеризует системы как жестко коммуницирующие. Это результат того, что системы являются слабо адаптивными, имеющими статичную структуру данных, а их функциональность может изменяться только под воздействием ручных корректировок программистом.