Александр Гордон - Диалоги (август 2003 г.)

Довольно давно мы начали работать над одной системой. В то время они назывались «системами искусственного интеллекта», но потом их стали называть «экспертными системами».

А.Г.Поскромнее чуть-чуть.

Л.Г.Поскромнее. Задача таких систем заключалась в следующем. Это сложная логическая система, разрешающая много всяких задач. Предъявляется определённая совокупность экспериментальных данных, например, совокупность разного рода спектров, химической информации и так далее, и нужно догадаться, с какой молекулой вы имеете дело, то есть опознать молекулу. Причём, изначаль-но сведений об этой молекуле нет в памяти компьютера, но нужно решить такую очень сложную задачу, иногда напоминающую «пойди туда не знаю куда, прине-си то, не знаю что».

Потом мы немножко на эту тему поговорим, разнообразие здесь гигант-ское. Если молекулы содержат, скажем, 3-4 десятка атомов, то исходное разнооб-разие может быть – миллионы. Поэтому база этих сужений информации, когда, в конце концов, нужно получить всего один ответ, очень большая. Понятно, что это очень сложная система, которая и считает, и решает логические задачи, и всё прочее. В начале мы были несколько наивными и думали, что можно создать некий автомат, который эти задачи решает и проблема только в том, что сегодня мы не-достаточно запрограммировали что-то или ещё чего-то не знаем.

Это было не только у нас, этим занимались многие люди, создавались, скажем, системы для медицины и тому подобное, то есть это громадная научная область. И общий вывод был такой, что создать полный автомат нельзя просто в принципе, ничего не получится без участия человеческого мозга, который прини-мает решение именно тогда, когда оно нестандартно.

Есть такое понятие: принять на себя риск решения. То есть компьютеры в некоторых случаях останавливаются и предлагают вам решить, что дальше де-лать. И здесь, как правило, человек базируется главным образом на своём каком-то прежнем опыте, на своей интуиции, на знании, скажем, истории объекта, это то, мы будем сегодня об этом тоже говорить, что относится к так называемой «не-чёткой информации». Вот, скажем, он угадал. Дальше система опять вам может что-то решать таким формальным образом. И это, в общем, повторяю, не является недостатком, связанным с тем, что сегодня мы чего-то не умеем делать. Это принципиальное ограничение.

То есть оказывается, что наиболее эффективным средством является такой кентавр – человек-компьютер. Когда человек не просто нажал кнопку и пошёл спать, а через какое-то время был выдан тот результат, какой вы хотите. Он рабо-тает с компьютером, он испытывает различные варианты. Он заставляет его дей-ствовать разными путями. Так что это, повторяю, опыт не только мой собствен-ный, это опыт вообще создателей экспертных систем, отсюда и появился этот термин.

Понимаете, обязательно участвует какой-то специалист в этой области. Больше того, такие системы наполняются, есть два понятия в этой области. Есть «банк данных» и есть «банк знаний». Это разные вещи. Данные – они более формальные, а знания накапливает какой-то специалист, особенно это остро проявилось в медицинских вещах. Сколько там приборов не делают, но всё равно вы получаете о человеке какую-то минимальную информацию и отсюда роль врача, талантливого врача оказывается очень важной, даже несмотря на всю мощь современной приборной техники. И исходя из таких соображений, собственный опыт показывает, что сделать полный автомат не удастся. И роль интуиции, по-видимому, будет только возрастать.

Я могу привести ещё один пример. Любой учёный пользуется литературой. Сейчас столько журналов, даже по более-менее узкой специальности, и столько там публикаций, что читать все практически невозможно. Если кто-то возьмётся за это, у него не хватит времени на собственную работу. И больше того, крупные учёные, которые стоят во главе какого-то направления, они, как правило, очень мало читают. И вот возникает вопрос. Сейчас существует Интернет, обилие идёт информации. Вы можете запросить что-то по ключевым словам, и вам вывалиться гигантское количество статей. Подойти к этому формально невозможно. Что де-лает любой разумный учёный – он начинает ориентироваться. Во-первых, в каком журнале опубликован материал? Журналов тоже много и более-менее одинаково-го калибра. Дальше какая фамилия автора, известен он или не известен?

А.Г.То есть всё равно иерархическая система получается.

Л.Г.Конечно. Дальше, он прочитал название статьи. Прочитал, может быть, маленькое резюме, несколько строк. И на основе всего этого он должен вы-брать, читать ему эту статью или нет. Опять обратите внимание на то, что этот подход, он, конечно, не чёткий, он не может быть сведён к каким-то формальным операциям.

А.Г.Но так же человек делает любой выбор, в супермаркете, скажем, вы-бирает продукты…

Л.Г.Конечно, конечно, и больше того, я думаю, что в большинстве случа-ев человек принимает решение как раз базируясь на интуиции, на этических сооб-ражениях, на соображениях моральных, на чувственных. Все мы, наверное, когда-то женились. И я очень сомневаюсь, чтобы в этот период мы вычисляли качества собственной будущей жены.

А.Г.Пример, который вы привели, заставляет меня сразу заметить, что че-ловеку свойственно делать ошибки. А компьютер программируется таким обра-зом, что он не имеет права на ошибку.

Л.Г.Вы знаете, компьютер, вообще говоря, тоже может делать ошибку. Он может выдавать гораздо больше материала, чем нужно. В математике существуют два понятия – «чёткая информация» и «нечёткая информация». Современный компьютер, хотя и работает иногда с нечётко поставленной задачей, но на самом деле всё равно оказывается, что эта задача чёткая, потому что эта нечёткость за-даётся какой-то функцией, которую я же ему навязал.

А.Г.То есть она сформулирована так или иначе.

Л.Г.Поэтому иногда говорят, что эти экспертные системы приобретают человеческие черты своих собственных создателей, вот такая вещь получается. Больше того, в некоторых научных областях возникает ещё одна проблема, свя-занная с так называемыми «обратными задачами». Существуют два типа задач в теории математики: прямые и обратные. Прямые задачи – это когда я записал ка-кое-то уравнение и ставится вопрос, как решить это дело. Это прямая задача. Об-ратная задача – это когда я имею эксперимент и хочу построить какую-то теоре-тическую модель, которая этот эксперимент описывает. Скажем, когда мы имеем дело с микромиром, есть такие приёмы, когда по спектру можно установить прочность химической связи. То есть приписать ей какую-то пружинку, типа обычной упругости пружинки, и непосредственно получить какие-то результаты.