Когнитивная психология тривоас! Москва, 1996 ббк88 C60

В

Искусственный интеллект 507

В модели параллельной обработки тестовые детали те же самые, что и в модели последовательной обработки, но все они применяются не шаг за шагом, а одновременно (Рис 15 5 справа) Это "адская" модель в том пла­не, что для каждой детали есть свой "демон", принимающий решение и реагирующий на входной стимул согласно своему конкретному виду чув­ствительности

Возможно, наибольшая неудача этой ранней модели — это ее слепота к "критическим деталям" и влияниям контекста Первый из этих недо­статков особенно существенней, поскольку различение "критических де­талей" — это отличительная особенность распознавания паттернов чело­веком При отличении G от С или Q от О, например, критическая де­таль — это почти незаметная небольшая линия Неважно, насколько пре­обладает заметность других деталей, для человеческой обработки они не перевешивают важность критической детали Второй пункт критики этой ранней модели в том, что она нечувствительна к влиянию контекста при идентификации отдельных букв Наши обширные знания орфографии и структуры предложения оказывают нам при идентификации букв неоцени­мую помощь Чтение рукописного текста — как в указанном случае — было бы почти невозможно, если бы читающий не привносил в ситуацию изрядное количество собственной информации Чтобы заставить машину действовать при обработке информации подобно человеку, следует при­нять в расчет этот важный параметр

А теперь мы рассмотрим несколько примеров того, как идентифициру­ются паттерны более сложные, чем просто буквы

Рис. 15.5. Алгорит­мы последователь­ной {слева) и парал­лельной (справа) об­работки для разли­чения букв А, И, У и Y путем использова­ния трех тестовых картинок При по­следовательной об­работке каждый последующий этап определяется выход­ной информацией предыдущего, при параллельной обра­ботке все тесты при­меняются одновре­менно, и решение принимается на ос­новании объедине­ния их выходных дан­ных Адаптировано из Se If ridge and N-eisserjl963)

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 508

В качестве примера распознавания других паттернов обратимся к иденти­фикации треугольника⁷ На рисунке 15 6 изображены несколько треуголь­ников, каждый из которых человек может немедленно опознать и класси­фицировать как таковой Если прототип "треугольности", хранимый в про­грамме компьютера, соответствует "правильной" матрице треугольника (а), тогда треугольники (Ь) и (с), если их правильно повернуть и скоррек­тировать по величине, можно будет легко распознать, однако, треугольни­ки (d) и (е) вызывают проблемы, особенно те, что на (е) — их можно идентифицировать только в результате "хорошего гештальта", но не по тому, что они состоят из трех прямых линий

Наша способность немедленно распознавать каждую из этих фигур как треугольник объясняется обширным опытом восприятия других треу­гольных объектов, абстрактное представление о треугольности доста­точно широко, чтобы позволить нам опознать эти треугольники именно как треугольники, хотя мы их никогда не видели Может ли компьютер выучить это понятие? Возможно, но такой механизм поиска необходимо будет более сложным, чем единичная операция сопоставления, такая, как в машине, считывающей номер с чека Вместо этого стоило бы подумать о программе поиска, распознающей детали треугольника (как в программе распознавания букв Селфриджа-Нейсера) Тогда такие детали, или атри­буты, как углы, линии, форма, количество объектов и т д хранились бы в компьютерной памяти, точно так же как в нашей памяти хранится каталог этих атрибутов треугольника

Программы последнего типа, более близкие интересам когнитивной психологии, разрабатывали Гузман и Винстон (Gusman, 1968, Winston, 1970, 1973, 1984) Эти программы отличались от более ранних тем, что

они не требовали хранения описаний тех форм, которые компьютеру пред­стояло распознавать, а основывались на соотношении частей трехмерных геометрических объектов

г

"Квалифици­рованное" зрительное восприятие у машин

Если бы мы могли видеть только те объекты, видеть которые были запрог­раммированы машины, описанные вплоть до этого момента, наши дела были бы плохи Основная проблема в том, что интеллект компьютеров, вежливо выражаясь, ограничен Люди "видят" мозгом столько же, сколь­ко и глазами, эта мысль является основной темой этой книги Умение воспринимать базируется на частом опыте восприятия объектов и собы­тий Опытный дизайнер по интерьерам способен разглядеть тончайшие нюансы цвета, или текстуры, или формы, к которым неспециалист слеп Тот же самый принцип, видимо, действует и в отношении других сенсор­ных модальностей (например, у профессиональных дегустаторов, музы­кальных критиков, дегустаторов косметики и специалистов по мехам) Можно ли научить машину выполнять те же самые — или хотя бы сход­ные — функции?

Одна из очень практических функций, выполняемых человеком,— это обнаружение дефектов продукции Бесчисленные часы проводят наши друзья рабочие, изучая, правильно ли прилеплены этикетки на бутылках с пивом, или проверяя электролампочки, или ботинки, или печатные платы на предмет дефектов Люди не особенно хорошо справляются с такой ра­ботой не потому, что она превышает интеллект человека, но потому что она им быстро наскучивает, и они начинают допускать ошибки Скука не относится к характеристикам систем ИИ, они могут работать беспрестан­но и не жалуются Может быть, квалифицированное человеческое воспри­ятие, повторяющиеся действия — это именно то, что хорошо делает ком­пьютер

Для обнаружения отклонений и принятия простых решений о качестве продукта было разработано много успешных программ с использованием компьютеров Примером работ по ИИ, проводимых в этой области, явля­ется программа, выполненная Тибадо (Thibadeau, 1985) в Институте Робр-тотехники, являющемся филиалом Университета Карнеги-Мелона Это не просто задача "зрительного обнаружения" (можно использовать оптику гораздо более чувствительную, чем человеческий глаз), а задача интер­претации обнаруженного паттерна как приемлемого или неприемлемого

В одном из проектов Тибадо занимался построением прибора для авто­матической проверки, способном принимать разумные решения о каче­стве печатных плат На Рис 15 7 можно видеть сильно увеличенные изоб­ражения некоторых типов дефектов в проводниках печатных плат На ча­сти (а) этого рисунка изображен "обрыв" проводника, на части (Ь) — "короткое замыкание", а на части (с) — "щербинка"

Выявление такого брака человеком занимает много времени, дорого стоит и несовершенно, тогда как машины в этой сфере как минимум быс­трее, дешевле и точнее Пока что они еще несовершенны, и именно к этому вопросу обратился Тибадо Первым этапом разработки лучшего ИИ прибора было составление списка видов брака, определяемых по стандар­там, установленным инженерами Каталог этих ошибок включал сотни изображений, сходных с показанными на Рис 15 7 Следующим этапом было выяснить, на что обращают внимание инженеры, когда рассматрива-

ют печатную плату В результате этот исследователь заинтересовался со­зданием методики, при которой инженеров просили описать эти изобра­жения путем оценки их по отношению к системе отсчета

Одна система отсчета была установлена, когда инженеров просили сказать о том, "что вызвало данный дефект", и оценить уверенность в своей субъективной оценке по десятибалльной шкале Затем этих испыту­емых просили сказать, какие части изображения привели их к такому решению и достаточно ли было этого изображения для вывода Наконец, в результате проведенной инженерами сортировки изображений дефектных соединений на категории была составлена определенная систематизация Данные этих наблюдений, отражающие некоторую точку зрения (о том, что вызвало данный дефект), использовались затем как часть базы данных компьютера, с тем, чтобы он принимал более разумные решения Совер­шенная оценка зрительных паттернов может потребовать многих систем отсчета

Такие разработки занимают в ИИ важное место В них с целью изго­товления инструмента, способного "видеть" и принимать решения, соче­тается применение некоторых способов принятия решения о зрительных стимулах, свойственных человеку, с превосходными возможностями ска-Рис. 15.7. Некоторые частые типы дефектов печатных плат Перепечатано с разрешения из 1984 Annual Research Review

нирования и скоростью вычислений, свойственных оптическим сканирую­щим устройствам и компьютерам Способен или нет компьютер видеть своим мозгом — это еще предстоит решать в будущем, но как минимум некоторые из деталей "мозга" теперь можно встроить в разумные машины

Перцептивная сторона ИИ выросла от сравнения фигур с матрицами до заучивания структурных признаков и отношений между ними Эти последние шаги не решают проблему Вайсштейна и не заполняют все ячейки в системе периферической памяти Ханта, но идут в верном направ­лении

Наша способность видеть и распознавать бесконечные знаки этого мира остается исключительно человеческим даром, но способность компьютера видеть и распознавать ограниченное, хотя и растущее количество доволь­но сложных зрительных паттернов, быстро развивается Если говорить очень строго, то компьютерные процедуры кодирования преобразуют яр-костные градации в двоичные коды, эти коды делаются значимыми путем соединения их так, чтобы это соответствовало общему знанию о зритель­ных стимулах Разработка машины, которая могла бы хранить прошлую информацию о мире и применять эти воспоминания при абстрагировании значений из перцептов,— это грандиозная задача для совместных усилий специалистов по ИИ и когнитивной психологии Значительная часть ос­тальных разделов этой главы будет посвящена описанию этого предприятия

В когнитивной психологии памяти человека уделено значительное внима­ние, и хотя наши знания о памяти далеко не полны, некоторые устойчи­вые и хорошо определенные структуры начинают приобретать отчетливые очертания Некоторые из них обсуждались в средней части этой книги Стремление построить машину, способную хотя бы частично повторить удивительный феномен человеческой памяти, может одним казаться глу­постью, а другим — бессмертной идеей, поскольку, как справедливо ут­верждают некоторые, электронная система памяти фундаментально отли­чается от органической Различия между компьютером и мозгом наиболее заметны в их устройстве компьютер собран из немыслимого количества электронных элементов — разъемов, переключателей, резисторов, кон­денсаторов, транзисторов, микросхем, тогда как мозг человека состоит из миллиардов нейронов, сложной сети капилляров, химических ионов в по­стоянном потоке метаболических и катаболических процессов

Утверждать, что человеческую память никогда не удастся повторить на компьютере по причине фундаментального различия между физичес­кой природой компьютера и мозга, это значит не понимать суть ИИ Ко­нечно, мозг и компьютер материально различны Однако некоторые био­логи пытаются создать живую клетку, и по идее могут прийти к созда­нию сложных клеток, а в конечном итоге и к созданию бионического су­щества В настоящее время к размышлениям о биологически синтезиро­ванной человеческой памяти лучше относиться как к научной фантастике Выглядит малоправдоподобным, чтобы нам удалось точно определить ат­рибуты и функции человеческой памяти и смоделировать эти свойства в машине Хотя компьютерная память все еще сильно отличается от челове­ческой, есть некоторые полезные сходства, определив которые мы смогли

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 512

бы лучше понять и то, и другое Эти сходства заключаются в наличии активной и пассивной систем памяти, элементов памяти, центрального процессора, путей воспроизведения, адресуемой по содержанию памяти и многого другого, указывающего на все возрастающую роль компьютерной метафоры в понимании человеческой памяти и познания

Система памяти человека способна хранить, обрабатывать и воспроиз­водить информацию Виноград (Winograd, 1975) описывает несколько взгля­дов на аналогию между памятью человека и компьютерной системой В первой из его моделей (Рис 15 8) память представлена в виде набора неза­висимых элементов, управляемых центральным процессором, который вы­зывает конкретную информацию из памяти, а конкретную входную инфор­мацию кодирует в ячейках памяти Если ваша тетя Глэдис вышла замуж за Лайла, этот факт будет храниться в некотором элементе памяти Когда вас просят воспроизвести этот факт, центральный процессор исследует содержание отдельного элемента памяти Этот процесс включает как "по­иск", так и "активную обработку сообщения" Вообще, при поиске цент­ральный процессор изучает содержание отдельной единицы памяти по оп­ределенной системе, а при активной обработке "каждый элемент памяти вправе производить над сообщением, посылаемым к элементам памяти, свои собственные вычисления, и каждый элемент может решать независи­мо, какие действия следует предпринять" (Winograd, 1975, p 144) Такая активная обработка сходна с ассоциативной памятью человека (Глава 7 — Андерсон и Бауэр), где конкретные элементы памяти связаны с другими элементами в единую сеть

Как поиск, так и активная обработка в компьютере могут осуществ­ляться несколькими способами, каждый из которых зависит от предполо­жений о том, как информация хранится в памяти Простейшие компьютер­ные "воспоминания" основаны на пассивной системе, тогда как в общем более сложные "воспоминания" основываются на активной системе

В пассивной системе памяти отдельные элементы хранятся в определен- Пассивная

ном месте, так же как вы храните письмо в отделении письменного стола система

или в почтовом ящике Такое "хранилище писем" хранит запомненный ц_ОМЯТИ элемент и при запросе (когда центральный процессор решает, в какое

Входные Выходные сигналы сигналы

I памяти )

V^-'-v^--\

ч	à г
Центральный процессор
/			\

Рис. 15.8. Модель памяти чело­века, построенная по аналогии с компьютерной системой Адап­тировано из Winograd (1975)

Искусственный интеллект 513

отделение обратиться) воспроизводит его содержание В пассивной систе­ме организация элементов памяти и доступ к ним могут осуществляться в последовательном или произвольном порядке

Последовательный доступ в пассивной памяти осуществляется при­мерно так же, как доступ к материалу, записанному на магнитной ленте (Рис 15 9) Предположим, что на ленте записано несколько песен, чтобы найти нужный фрагмент, вы перематываете ленту вперед и назад Время, которое потребуется, чтобы воспроизвести конкретную песню, будет за­висеть от длины ленты и от того, где эта песня начинается Если лента очень большая, на поиск может уйти много времени и вообще время вос­произведения в системах с последовательным доступом линейно возраста­ет с количеством хранимой информации

При более сложном, произвольном доступе воспроизведение из памя­ти осуществляется посредством системы, которая определяет адрес конк­ретного элемента в памяти Этот принцип позволяет избежать расточи­тельного по времени процесса прохождения через нетребуемую информа­цию, совершаемого при последовательном доступе В модели с произволь­ным доступом, изображенной на Рис 15 10, от центрального процессора посылается сообщение в декодер адресов, который затем зондирует конк­ретную ячейку памяти, и та высылает свою информацию Такая система в принципе аналогична библиотечной системе Чтобы найти конкретную книгу, вам нужно только найти ее "адрес" в карточном каталоге При этом доступ значительно облегчается вы просто извлекаете книгу по ее адресу Такая процедура компьютерного поиска имеет только отдаленное сходство с тем, как человек ищет элементы в памяти, поскольку в памяти человека бо'льшая часть информации хранится в виде связанной сети, а не в изолированных отделениях

частям системы памяти Воспроизведение информации из системы актив­ной памяти может принимать очень разные формы, наиболее простая из которых называется доступ, адресуемый по содержанию В такой систе­ме компьютерной памяти (Рис 15 11) все элементы памяти сообщаются с центральным процессором (не друг с другом, как в более сложных моде­лях) Эта модель напоминает модель с произвольным доступом в том отно­шении, что для доступа к памяти в ней используются определенные описа­ния или индексы зондирования памяти Описывая модель произвольного доступа, мы приводили в качестве примера воспроизведение'книги Если вызывается конкретная информация (например, цвет яиц некоторой пти­цы) в модели памяти, адресуемой по содержанию, центральный процессор высылает описание требуемых данных в каждый элемент памяти, если соответствующие данные содержатся в некотором элементе, они отсыла­ются обратно в центральный процессор Вместо того, чтобы связывать каждый элемент памяти непосредственно с центральным процессором, используется более экономичная организация, которая называется шина Шина собирает информацию со всех ячеек и передает ее назад в централь­ный процессор Система памяти с адресацией по содержанию способна справляться со сложной и в некоторых случаях с неоднозначной информа-

Элемент помята

Элемент

Элемент памяти

цией. Например, в разделе этой главы, посвященном распознаванию пат­тернов, мы говорили о сложности создания системы ИИ, способной разли­чать буквы, имеющие общие детали (например А и R). Система с адреса­цией по содержанию могла бы справиться с такой задачей путем опроса содержания нескольких элементов памяти. Если информация о деталях опознаваемых букв хранится в различных ячейках памяти, то когда компо­ненты буквы (скажем, буквы А) высылаются центральным процессором в каждую ячейку, каждая ячейка памяти подает "голос". Если за букву по­дано достаточно положительных голосов, тогда подтверждение ее присут­ствия передается в центральный процессор. Кроме опроса элементов па­мяти разрабатываются и другие системы компьютерной памяти и воспро­изведения.

В общем психологи считают язык основным проявлением когнитивных процессов. Он больше чем все другие виды человеческого поведения отра­жает мышление, восприятие память, решение задач, интеллект и науче­ние. И ввиду его важности для основных психологических принципов он представляет главный интерес для специалистов по ИИ.

Способность к языку и связанная с ним сфера решения задач выше­упомянутого фантастического компьютера Хэла предвосхищена А.Клар­ком в наиболее полном виде — как обмен мнениями между Дейвом (чело­веком) и Хэлом:

"Я хочу сделать это сам, Хэл,— сказал он,- пожалуйста, пере­дай мне управление.

"Слушай, Дейв, у тебя еще куча работы. Я предлагаю, чтобы ты оставил эту мне."

"Хэл, переключи анабиоз на ручное управление."

r

"Хэл, этим кораблем командую Я. Я приказываю тебе разблоки­ровать ручное управление анабиозом."

Насколько близко мы подошли к этой фантастике в лабораториях ИИ? Рассмотрим пример реальной беседы с компьютером.

Одна из первых "разговаривающих" компьютерных программ ELIZA (ЭЛИЗА)⁹ была написана Джозефом Вейценбаумом из МТИ (Weizenbaum, 1966). В одной конкретной программе, называвшейся ДОКТОР, ЭЛИЗА играла роль, сходную с ролью психиатра. В следующем примере высказы­вания ЭЛИЗЫ выделены большими буквами.

Все люди похожи. ЧЕМ ЖЕ?

Они вечно надоедают нам то тем, то другим. НЕ МОГЛИ БЫ ВЫ ПРИВЕСТИ КОНКРЕТНЫЙ ПРИМЕР? Ну, мой приятель заставил меня прийти сюда. ВАШ ПРИЯТЕЛЬ ЗАСТАВИЛ ВАС ПРИЙТИ СЮДА? Он говорит, что я почти все время подавлен. МНЕ ЖАЛЬ СЛЫШАТЬ, ЧТО ВЫ ПОДАВЛЕНЫ Это правда, я чувствую себя несчастным.

ВЫ ПОЛАГАЕТЕ, ЧТО ПРИХОД СЮДА ПОМОЖЕТ ВАМ НЕ БЫТЬ НЕСЧАСТНЫМ?

Мне нужна какая-то помощь, это наверняка.

А ЕСЛИ БЫ ВЫ ПОЛУЧИЛИ ПОМОЩЬ, ЧТО БЫ ЭТО ВАМ ДАЛО? Может, я научился бы не ссориться со своей матерью. РАССКАЖИТЕ МНЕ ЕЩЕ О ВАШЕЙ СЕМЬЕ Моя мать заботится обо мне.

КТО ЕЩЕ ИЗ ВАШЕЙ СЕМЬИ ЗАБОТИТСЯ О ВАС? Мой отец. ВАШ ОТЕЦ?

Вы чем-то похожи на моего отца. В ЧЕМ ВЫ ВИДИТЕ СХОДСТВО?

Вы не агрессивны, но я думаю, вы не хотите, чтобы я это заметил. ПОЧЕМУ ВЫ ДУМАЕТЕ, ЧТО Я НЕ АГРЕССИВНЫЙ? Вы не спорите со мной.

ПОЧЕМУ ВЫ ДУМАЕТЕ, ЧТО Я НЕ СПОРЮ С ВАМИ? Вы боитесь меня.

ДОСТАВЛЯЕТ ЛИ ВАМ УДОВОЛЬСТВИЕ ДУМАТЬ, ЧТО Я БОЮСЬ ВАС?

Мой отец боится всех.

ЧТО ЕЩЕ ВАМ ПРИХОДИТ НА УМ, КОГДА ВЫ ДУМАЕТЕ О СВО­ЕМ ОТЦЕ?

⁹В пьесе Б.Шоу "Пигмалион" профессор Хиггинс учил Элизу Дулитл правиль­но говорить. Американский музыкальный фильм по этой пьесе назывался "My Fair Lady" ("Моя прекрасная леди"; 1971г.).

Искусственный интеллект 517

Забияки.

ВАС ПРИЙТИ СЮДА?

Кто-то может утверждать, что эта беседа вполне могла быть взята из беседы психиатра-человека и его пациента. Но давайте оценим этот конс­пект критически. Реакции компьютера в нем довольно стереотипны. На­пример, он запрограммирован отвечать на определенные ключевые слова фразой, являющейся всего лишь преобразованием первоначальной фразы. Так, когда пациент произносит ключевые слова "Я (есть)...", ЭЛИЗА отве­чает диалектом "Мне жаль слышать, что вы...". Если ключевых слов не обнаружено, компьютер отвечает бессодержательным замечанием или в некоторых случаях преобразованием предыдущей фразы. Так что хотя выс­казывания ЭЛИЗЫ и могли бы создать у кого-то иллюзию разговора, им на самом деле не хватает той концептуальной базы языка и знания о мире, которые настоящий психиатр обязан использовать в клиническом интер­вью. То, что за отсутствием лучшего слова мы называем пониманием, включает человеческие знания об ощущениях, склонностях, групповой динамике и т.д. У ЭЛИЗЫ этого нет.

Какая получилась бы беседа, если поменять роли, т.е. если бы психи­атр разговаривал с компьютерной моделью пациента? Колби и др. (Colby et al., 1972) смоделировали такого пациента, назвав свою программу ПАР-РИ¹⁰, поскольку она имитировала ответы параноидного пациента. Парано­ика они выбрали потому, что существует определенное теоретическое представление об этой системе и о процессе паранойи, различие между нормальными и психотическими ответами велико, и они могли использо­вать суждения экспертов для оценки отличимости ответов компьютерной модели от ответов человека. Колби и др. подвергли компьютер тесту Тю-ринга, попросив группу психиатров провести интервью с ПАРРИ при по­мощи дистанционно печатаемых сообщений. Психиатров просили оценить степень "паранойи" в общей сумме ответов. Приведем два диалога ("Ин­тервью А" и "Интервью В") — один между ПАРРИ и психиатром, а дру­гой между настоящим пациентом и психиатром¹¹.