Искусственный интеллект

Наш мир заполнен преувеличениями. Попытайтесь себе представить рекламный лозунг без гиперболы. Всем ясно, что такая реклама обречена на, мягко говоря, скромный отклик. Оценивая изделия по рекламе, мы заранее «делим сказанное на n», где значение n определяется жизненным опытом. Именно так скромные промышленные автоматы сделались «роботами», а многочисленные компьютерные системы, которые и разумными-то можно назвать с большой натяжкой, превратились в «интеллектуальные».

Проблема машинного разума возникла едва ли не раньше, чем появились настоящие компьютеры. А уж когда мощные вычислительные системы стали реальностью, разговоры об искусственном интеллекте вышли далеко за пределы научно-фантастических книжек. Компьютеры изначально были предназначены для строгих и точных рассуждений, но человеку всегда было свойственно стремление выжать из техники больше, чем она может дать. Вот так и появились попытки «вложить» в машину разум, заставить ее рассуждать «по-человечески». Немалую роль в этом сыграл известный тест Тьюринга. Отчаявшись придумать определение интеллекта, этот ученый провозгласил: «Машину можно будет считать разумной, если общаясь с ней (быть может, через какой-то терминал), человек не сумеет распознать, имеет он дело с искусственной системой или с другим человеком».

Пошедший было на убыль поток публикаций о машинном разуме, в последнее время снова начинает возрастать. Итак, поговорим об одном из направлений в комплексе научных дисциплин, гордо называющих себя искусственным интеллектом. Речь пойдет об экспертных системах, направлении, которое было успешно доведено до практических результатов и используется во многих отраслях деятельности, в частности в финансовой. Родившись из (безуспешных) попыток реализовать тест Тьюринга, это направление затем стало применяться для того чтобы как-то «законсервировать», сохранить для будущих поколений жизненный опыт экспертов, а позднее — и чтобы научить машину набираться экспертных знаний без помощи человека.

Идея экспертных систем достаточно проста. Если попытаться хорошенько расспросить многоопытного специалиста в некоторой области о том, почему он принимает то или иное решение, окажется, что в основе лежат многочисленные «если… то». Простейший пример — обычная бытовая диагностика простуды: «Если у человека покраснел нос, слезятся глаза и немного повышена температура, то он (скорее всего) простужен». Разумеется, выводы, которые делают специалисты, базируются на значительно большем числе предпосылок, и чем больше предпосылок, тем более обоснованно заключение. Как оказалось, самое сложное при построении экспертных систем — это заставить специалиста строго сформулировать свои предпосылки: эксперты обычно сами в явном виде не осознают, откуда получен тот или иной вывод. Родилась даже специализированная отрасль деятельности, которой (еще одно красивое словечко) было присвоено звание «инженерии знаний». Есть и еще одна проблема, с которой сталкиваются те, кто работает с экспертными системами в далеких от компьютеров областях. В научной литературе был описан следующий эксперимент. Группа молодых медиков испытывала экспертную систему — медицинского диагноста. Сначала им перечислялись симтомы у некоторого вымышленного больного, затем предлагался вывод, который делала система, якобы, чтобы сравнить свои заключения с заведомо верными. Изредка компьютер ставил не то чтобы неверный, но недостаточно обоснованный диагноз. И вот оказалось, что люди склонны верить компьютеру больше чем себе, ну как же, компьютер ведь не ошибается, поэтому в настоящее время одно из обязательных требований к экспертным системам — чтобы программа не только давала свои выводы, но и по требованию оператора сообщала, на основании чего эти выводы сделаны. Это тем более важно, что выводы обычно не носят строгого характера, они верны лишь с некоторой (хотя и достаточно высокой) вероятностью.

Экспертные системы уже давно и успешно используются в различных отраслях человеческой деятельности, в частности, в банковском деле. В них «консервируют» и знания экспертов о финансовой политике, и… о поведении людей. Да, это не ошибка, имеется в виду поведение людей при пользовании банковскими карточками. Система может накопить статистику о том, с какой регулярностью и какие суммы расходует человек. Если вдруг частота обращений за деньгами или расходуемые суммы резко изменятся, что-то не так. Можно принять превентивные меры. Делать вывод о том, что карточку похитил или подделал злоумышленник рано — может быть, человек просто готовится к свадьбе сына, но позвонить и осведомиться, все ли в порядке с карточкой, самое время. Ярые сторонники прав и свобод утверждают, что такая «слежка» за людьми аморальна, если не противозаконна, но это проблема разрешимая: клиент банка может добровольно согласиться или не согласиться на такую охрану его благосостояния. При построении такой системы приходится учитывать множество факторов, в частности психологию и привычки людей в определенных странах, поэтому, насколько мне известно, российские экспертные системы для по-настоящему интеллектуального обслуживания банковских карточек пока ждут своих авторов. Однако российская школа искусственного интеллекта занимает в мире далеко не последние позиции…

Экспертные системы — не единственное направление исследований в области искусственного интеллекта, но в большинстве других случаев результаты либо пока совершенно не имеют практической ценности, либо допускают оценку с помощью вполне объективных критериев. Возьмем, скажем, системы распознавания речи (в данном случае неважно, письменной или устной): вопрос один — насколько полно и точно «она» распознает. Самое главное здесь — опробовать систему самостоятельно: программы этого типа в руках своих авторов демонстрируют совершенно потрясающие вещи, когда же с системой начинается нормальная повседневная работа, результаты часто разочаровывают. Когда же дело идет об экспертных системах, поле для сомнений остается всегда. Если вам предлагается экспертная система для оценки «климата» на финансовом рынке, невредно, например, спросить, а кто те эксперты, чей жизненный опыт реализован в системе? Это должны быть действительно авторитетные люди.

Хотелось бы надеяться, что, прочитав эти заметки, читатель избежит крайностей — с одной стороны, не станет приходить в безумный восторг от демонстраций и швырять деньги на ветер, а с другой — не станет отвергать «с порога» все, что ему предлагают по этой части, утверждая, что это обман и шарлатанство. В современном искусственном интеллекте пока больше искусства, чем интеллекта, но это искусство часто заслуживает самое пристальное внимание.