Когнитивная психология тривоас! Москва, 1996 ббк88 C60

Выше мы описывали, как при помощи оптимального сканера, работающе­го с компьютером, можно было бы разобрать смысл простого паттерна методом сравнения матриц (с 506) Обсуждая анализ паттернов, мы выяс­нили, что паттерны сложны и что модель распознавания паттернов чело­веком, основанная только на сопоставлении матриц, не способна имитиро­вать разнообразие, сложность и экономичность, характерные для челове­ческой способности к распознаванию паттернов при кратком предъявле­нии

Если бы для распознавания каждого из разнообразных паттернов, встре­чающихся в повседневной жизни, нужно было иметь по отдельной матри­це, они переполнили бы емкость хранения даже самого большого компью­тера Но давайте выберем для сопоставления матриц умеренно простой паттерн — что-нибудь среднее между опознанием вашей бабушки и счи­тыванием стоимости фунта масла (код напечатан на упаковке) В шахма­тах мы имеем как раз такие паттерны простая сетка 8x8 попеременно окрашенных клеток, ходы четко определяются (например, ладья может ходить на любое количество клеток по вертикали или горизонтали при условии, что на ее пути нет других фигур, пешка может ходить на одно поле вперед, за исключением и т д ), ходы можно выбирать путем грубо­го поиска, а количество перестановок конечно, хотя и огромно При усло­вии очень большого объема хранения и такого же запаса времени можно для каждого хода определить вероятность, с которой он приближает вы-

Возможные начальные

Для шахматных чемпионов это была плохая неделя Когда Анатолий Карпов отставал на игру от Гари Каспарова на чемпионате мира по шахматам, проходившем к концертном зале Чайковского в Москве, в Редис сон Хол­ле в Денвере происходило другое расстрой­ство Шахматная машина мирового класса и стоимостью 14 миллионов долларов, супер­компьютер Cray X-MP/48 при запуске про­граммы под названием "Блиц" в Северо-аме риканском шахматном чемпионате проигры вал партию машине Hitech — сделанной на заказ стойке из кремниевых чипов, соеди­ненной с мини компьютером Sun ценой $20000

Если Карпов и Каспаров сидели лицом к лицу, то эти два компьютера разделяло 750 миль Cray находился в Мендота Хайте, штат Миннесота, a Sun — в университете Карне-ги-Меллона в Питтсбурге Ходы компьюте­ров посылались по телефонным линиям в Денвер и транслировались на стационарную шахматную доску Но расстояние не повре­дило игре Мастер по шахматам Дэвид Леви сказал "В первый раз программа играла как сильный игрок-человек"

Компьютеры стали сносно играть в шах маты с 1966 года, когда студент из МТИ Ри­чард Гринблат написал программу МакХэк, побившую Хуберта Дрейфуса, философа из Беркли, который настаивал, что ни один ком­пьютер никогда не превзойдет 10-летнего ре­бенка Современные шахматные машины по­беждают большинство случайных игроков, а лучшие программы могут постоять за себя против всех, кроме самых сильных мастеров¹³

Подход шахматных компьютеров обычно Заключается в грубой силе Они просчиты вают от 4 до 8 ходов вперед, изучают наибо­лее возможную игру и контригру и выбира­ют ход, минимизирующий выигрыш оппонен­та Компьютер Cray просчитывает 100000 ходов в секунду и обычно выходит победите­лем У Hitech'a не такая большая память, как у Cray, и не такие мощные процессоры, но он компенсирует это скоростью и более умной игрой Долговременная стратегия, например, управляется в нем программой "Оракул", созданной Хансом Берлинером,

экспертом по искусственному интеллекту и экс-чемпионом мира по шахматам по пере­писке

Выбрав линию атаки, Оракул передает управление отдельному блоку, названному "Искатель" Искатель разработан Карлом Эбелингом, выпускником университета Кар-неги-Меллон, и изготовлен за счет гранта, предоставленного Департаментом по Оборо­не Этот прибор размером с хлебницу содер­жит 64 микропроцессора специального на­значения, каждый из которых приписан к оп­ределенному квадрату шахматной доски Когда фигура ступает на отдельный квадрат, курирующий этот квадрат процессор опре­деляет вероятные исходы При работе с мак­симальной скоростью эти 64 чипа могут про­считать 175000 позиций в секунду или 30 миллионов позиций за 3 минуты, отводимых в турнире игре на каждый ход

Две недели назад в Питтсбурге Hitech пришел первым в турнире из десяти команд, где участвовали 4 шахматных мастера На прошлой неделе он быстро расправился с тре­мя более слабыми машинами, прежде чем пойти на Cray Через два часа игры в атаке Cray со стороны короля открылась брешь и миникомпьюьтер устремился внутрь на свою жертву Как выразился Роберт Хайэтт, глав­ный конструктор проигрывающей програм­мы - "Мы были отданы на его милость"

Готов ли новый чемпион сыграть с по­бедителем в матче Карпов-Каспаров? Не впол­не, считает Берлинер Он курирует Премию Фредкина — награда $100000 предлагается первой шахматной программе, которая побе­дит человека-чемпиона мира Как полагает Берлинер, шансы, что кто-нибудь ухватит этот приз к 1990 году, составляют примерно 50 на 50 Леви, который обыграл много шах­матных программ, соглашается "Раньше иг­роки в шахматы смеялись На следующий год они придут посмотреть А скоро они придут учиться"

— Philip Elmer-DeWitt Репортаж Robert С Wurmstedt/r Денвер — Журнал Time 28 октября 1985г

игрыш. Компьютеры изучают потрясающее количество возможных ходов, однако модель, которая будет просчитывать все ходы, построить техничес­ки невозможно; кроме того, это не говорит ничего о том, как играют в шахматы люди и, что более важно, насколько сложные паттерны при этом воспринимаются, кодируются, преобразуются и приводятся в действие. Из экспериментов Чейза и Де Грота мы знаем, что даже начинающие игроки в шахматы выделяют информацию о положении конкретных фигур и затем сосредотачиваются на разработке стратегии вокруг ключевых фигур и ходов. Поэтому чтобы шахматная машина могла играть в шахматы как человек, она должна уметь анализировать паттерн и быстро абстрагиро­вать из фигур и их позиций информацию об относительной важности бо­лее крупных единиц информации.

Насколько хорошо компьютер может играть в шахматы? Я сомнева­юсь, чтобы Фишеру или Спасскому стоило об этом беспокоиться, но се­годня есть сколько угодно компьютеров, которые могут обыграть всех, кроме самых сильных игроков. Что мы можем узнать, наблюдая за маши­ной, которая учится играть в шахматы? Из того, что мы можем узнать, основное это то, что при анализе паттернов машина может делать только грубые оценки существенности деталей. Однако, нехватка проницательно­сти у компьютера компенсируется его способностью к быстрому и обшир­ному математическому поиску и операциям сравнения. Способность чело­века выделять значимые признаки; из чрезвычайно сложного мира сенсор­ной информации, формировать из этих признаков абстракции, преобразо­вывать абстракции в более высокие ассоциативные структуры и разраба­тывать развитые когнитивные планы, Сохраняя в то же самое время эти внутренние операции в соответствии с внешней реальностью, можно по­вторить в компьютере пока еще только очень приблизительно.

Универсаль­ный реша­тель задач

(YP3)

В работе над ИИ эвристика используется потому, что (1)ее можно исполь­зовать там, где алгоритм (формальная последовательность шагов, ведущая к решению) неизвестен, (2)она позволяет избежать большого количества иногда ненужных вычислений и (З)она лучше отражает процедуры реше­ния задач человеком, чем алгоритмы.

Первую эвристическую программу, ставшую важным шагом для ИИ, разработали Ньюэлл, Саймон и Шоу (Newell and Simon, 1956; Newell, Simon, and Shaw, 1958¹⁴). Эта программа, названная "Логичный Теоре­тик" (The Logic Theorist) была разработана для доказательства теорем символической логики эвристическими средствами, а не с помощью грубо­го поиска с перебором всех возможных перестановок. Многие основные идеи Логичного Теоретика были расширены Ньюэллом и Саймоном (1964) в более поздней программе, упоминавшейся в Главе 14, которая называет­ся "Универсальный Решатель Задач" (УРЗ).

УРЗ — это эвристическая программа, которая моделирует общие стра­тегии, используемые людьми при решении задач. Она может использо­ваться для решения конкретной задачи (в шахматах, логике, доказатель-

r

стве теорем, в криптоарифметике) для получения решения путем эвристи­ки, используемой людьми. Ее работа напоминает решение задач челове­ком тем, что сначала задаются подцели. Так, если человек пытается ре­шить шахматную или логическую задачу, он, вероятно, сначала будет ис­кать простые подцели, которые можно оценить по их полезности для ре­шения. Этот первый процесс, организация решения задачи включает как поиск соответствующих подцелей, так и их оценку.

Ньюэлл и Саймон часто сверяли процессы в их компьютерной модели с тем, как решают задачи люди. Последнее они пытались выяснить, пред­лагая испытуемым вербализовать то, что они делают при решении задачи (см. Рис. 15.13). Этот прием можно проиллюстрировать на решении крип-тоарифметической задачи, в которой числовые величины присваиваются буквам. В следующем примере, использованном Ньюэллом (1973), испы­туемый должен найти числа так, что при подстановке их вместо букв получилась правильная сумма, если слова рассматриваются как еще одна задача.

CROSS (пересеченные)¹⁶ + ROADS___________(дороги)________

DANGER (опасность)

УРЗ постепенно был вытеснен более внушительными программами, но он признан за открытие области решения задач компьютерами путем раз­ложения сложной задачи на подзадачи, которые решить проще. Ховард Гарднер (Gardner, 1985) отдал дань проницательности Ньюэлл а и Саймо­на в своей книге по истории "когнитивной революции" в следующем абзаце:

"С их точки зрения, глубокое сходство между человеческим мозгом, занятым решением задачи, и компьютером, за-программированным на. решение этой же задачи, далеко превосходит различия в их устройстве (электронная машина и комок нервной ткани). И то, и другое — это просто системы, которые обрабатывают информацию во времени, действуя при этом более или менее логично. Более того, если этапы, отмеченные индивидуумом в процессе интроспекции, соответствуют строкам компьютерной программы, то мы уже не можем придерживаться мягкого подхода к ИИ: оказывается, что эту созданную человеком физическую символическую систему имеет смысл рассматривать как

^|5Более сложное описание модели Ньюэлла можно найти в статье "Artificial Intelligence and the Concept of Mind" в книге: R.Schank and K.Colby, eds., Computer Models of Thought and Language (1973).

¹⁶B русском языке "crossroads" (пересечение дорог) выражается словом "пе­рекресток".— Прим, перев.

Искусственный интеллект 531

Время _Отсчет

Вербализация

Время внимания и сканиро­вания (сек)

глаз

о

1

3

4

6

7

—16 Должно равняться R

•21

•23

•24

•25

•26

27

•28

действительно способную к решению задач" (Howard Gardner. Mind's New Science. 1985, p.150).

Роботы (устройства, "способные выполнять человеческую работу или ве­дущие себя подобно человеку") воплощают в себе большую часть рас­смотренной выше географии ИИ — моделирование распознавания паттер­нов, памяти, обработки языка и решения задач.

Роботология быстро развивалась в 60-х годах в связи с исследованием космоса и необходимостью разрабатывать весьма сложные механические устройства для выполнения конкретных задач. Аппарат, приземлившийся на Марсе и способный провести ряд сложных химических анализов, есть результат этих потребностей. (Некоторые из роботов — это чисто меха­нические устройства, только отдаленно связанные с узким определением ИИ, использованным в данной главе.)

Некоторые из ранних прототипов космических роботов были разрабо­таны в лаборатории ИИ Стзнфордского университета, у входа в которую стоят знаки, предупреждающие посетителей лаборатории о том, что могут появиться роботы-транспортные средства. К наиболее интригующим из разработанных здесь роботов относится (1968г.) передвижное радиоуп­равляемое транспортное средство, названное "Шейки"¹⁷, которое облада­ло бортовыми перцептивными способностями и способностями к решению задач. Шейки был оборудован телевизионной камерой, измерителем рас­стояния и тактильным датчиком "кошачий ус". Вся афферентная и сен­сорная информация передавалась в компьютер, содержавший множество программ для анализа афферентной информации и планирования послед­ствия действий, направленных на манипулирование окружением робота. Все вместе размещалось на мототележке, которая могла двигаться в лю­бом направлении.

Робот

Происхождение слова "робот" связано с чешским писателем-фантастом Карелом Ча­пеком, написавшем в 1920 году пьесу "R.-U.R". История говорит, что, когда он за­кончил эту пьесу, свои главные персона­жи, которыми были человекоподобные ма­шины, он решил назвать "лаборы" (от ла­тинского корня labor= работа). Но такое

название выглядело слишком обыденно, поэтому он посоветовался со своим бра­том Йозефом Чапеком, известным худож­ником. "Лаборы, лаборы. Но почему не ис­пользовать чешское слово? Назовем их роботы." Это слово имеет общие производ­ные во многих славянских языках (напри­мер, по-русски rabota= labor).

¹⁷Shakey= трясущийся, нетвердо стоящий.— Прим, перев.

Искусственный интеллект 533

Эволюция (роботов

Очарованность возможностями гуманои­дов, действия которых имитируют челове­ческое поведение, преобладают в фольк­лоре и художественных произведениях. Этот интерес выразился в таких историях как "Ученик волшебника", "Пиноккио" и Франкенштейн, историях о "големах" и центаврах и персонажах вроде Робота Роб­би, R2D2 и СЗРО (Звездные войны) и Хэла (Одиссея 2001). С пришествием современ­ной инженерной технологии и когнитив­ной психологии роботология вышла из об­ласти мифов и научной фантастики и вы­росла до статуса очень серьезного научно­го предприятия. Пионерская работа была проделана британскими учеными Россом Эшли (1953) и В.Греем Уолтером (1953). Эшли разработал и построил электронную цепь, способную поддерживать желаемый гомеостаз. Уолтер добавил к устройствам гомеостатического типа подвижность, что-

бы они могли искать свет ниже определен­ной яркости, избегать света ярче этого уровня и, если света нет, бродить вокруг, так сказать, "в поисках света". Эти маши-ны-"тропизмы" имитировали только руди­ментарные свойства живых организмов, проявляющиеся у насекомых, растений или простейших животных. Следующий по эво­люционной линии робот был собран в уни­верситете Джона Гопкинса и стал извес­тен под именем "Зверюги Гопкинса". Этот мог двигаться от своей собственной энер­гии и был полностью самостоятельным. Он ориентировался при помощи сонара, а его перцептивная система состояла из набора фотоэлементов, масок, линз и цепей, спро­ектированных для обнаружения единствен­ной вещи: крышки электрической розет­ки. Когда он ее видел, он пытался всту­пить с ней в контакт с помощью руки, имев­шей форму штепселя.

Перцептивная система состояла из телекамеры, редуцировавшей кар­тинки в контурные изображения, а затем - в значимые зоны или объекты сцены. Решатель задач был типа программы доказательства теорем и по­зволял Шейки выполнять простые задания.

Вторая версия "Шейки", разработанная в 1971 году, состояла из того же самого оборудования, что и первая, но имела значительно расширен­ную память и управляющую систему. Следующий пример иллюстрирует менталитет и способности нового Шейки. Предположим, что этому робо­ту поручено разработать и выполнить план по перемещению ящиков, по­казанных на Рис.15.14, так, чтобы оба ящика оказались в Комнате 1 (К1), но с тем ограничением, что клин никогда не должен находиться в той же комнате, что и ящик. (Задача взята из: Fikes, Hart, and Nilsson, 1972.) Чтобы решить эту задачу, в памяти робота должна быть записана какая-то репрезентация плана помещения и расположения ящиков. Часть памяти должна быть постоянной — например, положение дверей и комнат, физи­ческие законы движения и пространства; тогда как другая информация может быть преходящей — например, текущее положение ящиков и робо­та. Команда собрать ящики переводится в математическую форму (назван­ную STRIPS), которая имитирует программу решения задач. (STRIPS — это более совершенная форма УРЗ, описанного выше в этой главе.) Робот может решить, что на первом шаге надо передвинуть Ящик 2 в Комнату 1, но затем должен решить сначала втолкнуть этот ящик в Комнату 3, по­скольку клин находится в Комнате 1. Хотя эта задача выглядит простой до

Мышление и интеллект - естественный и искусственный 534

г

абсурда, в действительности она довольно любопытна — в свете огромно­го диапазона содержащихся в ней перцептивно-когнитивных работ. После выполнения множества задач, вроде вышеописанной и краткого появле­ния в одном фильме, Шейки удалился от дел в 1973 и пребывает в офисе Бертрама Рафаэля в SRI, где его единственной и нечастой реакцией является выпускание небольшой капли масла на пол.

/. Искусственный интеллект характеризует всякий результат работы компьютера, который был бы сочтен разумным, если бы был про­изведен человеком.

5. Системы компьютерной памяти можно разделить на простые пас­сивные системы, в которых отдельные элементы информации хра­нятся в конкретных местах и к ним возможен последовательный или произвольный доступ путем зондирования от центрального процессора, и сложные активные системы, в которых элементы хранятся в виде взаимосвязанной сети, и доступ к ним осуществ­ляется путем адресации по содержанию.

7. Программы искусственного интеллекта, предназначенные для ре­шения задач (например, шахматные компьютеры или УРЗ) исполь­зуют две принципиальные стратегии: алгоритмические процедуры, гарантирующие решение путем перебора всех возможных вариан­тов, и эвристические процедуры, основанные на выборе стратегии и разложении сложных задач на более легко решаемые подзадачи.

активные системы памяти

искусственный интеллект

"Китайская комната"

ЭЛИЗА

Универсальный Решатель Задач (УРЗ)

модель с последовательной обработкой

пассивные системы памяти

роботы

ШРДЛУ

тест Тюринга