Моделирование систем искусственного интеллекта: биологический подход

Живая природа - гениальный конструктор, инженер, технолог, великий зодчий и строитель. С незапамятных времен она служила человеку источником вдохновения в его стремлении к научному и техническому прогрессу. Стремление подражать творчеству живой природы, созданным ею биологическим системам, нашло свое яркое выражение уже в первых орудиях труда, созданных человеком на заре его трудовой деятельности.

Начав с изучения внешней, наблюдаемой стороны творений природы, с копирования того, что было доступно непосредственно созерцанию, человек в дальнейшем стал вникать в сущность вещей и процессов окружающего мира, научился вскрывать их глубокие взаимосвязи, познавать законы природы и, опираясь на добытые знания, перешел к преобразованию познанных вещей и процессов в соответствии с запросами практики. Тысячи лет человек мечтал летать, как птица, и это вдохновляло его на создание бесчисленных проектов летательных аппаратов. В дошедших до нас трудах алхимика Иакова IV Шотландского, Джоана Домиана (ок. 1500 года), в тетрадях гениального художника, замечательного инженера, гидравлика и механика Леонардо да Винчи (1452-1519) можно найти множество схем, набросков, рисунков летательных аппаратов с машущими крыльями. Но все попытки построить летательный аппарат на принципе машущих крыльев птицы неизменно терпели неудачи. Изобретателям не хватало одной существенной детали – двигателя, достаточно лёгкого и мощного, чтобы приводить в движение крылья; в их распоряжении была только мышечная сила человека, заведомо непригодная для этой цели. Великий русский ученый Н. Е. Жуковский (1847-1921), анализируя полёт птиц, открыл «тайну крыла», разработал методику расчёта подъёмной силы крыла, той силы, которая держит самолет в воздухе. Его работа «О парении птиц» (1881 год) лежит в основе современной аэродинамики. Таких примеров успешно заимствованных человеком у живой природы замечательных идей, конструкторских, технологических и других решений, сыгравших выдающуюся роль в развитии ряда областей науки и техники, можно было бы привести еще десятки и сотни.

С древних времён человек стремился упростить свою жизнь, переложив часть своих обязанностей на специальные приспособления. Раньше этот вопрос ограничивался созданием машин, способных выполнять только тяжёлую физическую работу. Но с развитием науки человек всё чаще стал задумываться о создании машины, способной выполнять и умственную работу. В середине XX века начинается история искусственного интеллекта как нового научного направления. К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений – теория алгоритмов – и были созданы первые компьютеры.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе закрался вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой приводит свои ответы на подобные вопросы, и описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившей название теста Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находятся люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией. Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, кто из участников – машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.

Существуют разные подходы к определению интеллекта. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (элементарная реакция на внешние раздражители, раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций. Существует определение интеллекта как способности решать интеллектуальные задачи (у которых не существует известного алгоритма решения: доказательство недоказанной теоремы, научное открытие, художественная деятельность…). Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального выбора, в условиях недостатка информации.

Человек всегда наблюдал за природой, восхищался совершенством её творений. Свои наблюдения за природой он использовал в строительстве, при создании приборов. Даже при разработке систем искусственного интеллекта он активно использует биологические принципы: искусственные нейронные сети имитируют работу головного мозга, генетические алгоритмы - эволюцию популяции как циклический процесс скрещивания индивидуумов и смены поколений, в нечёткой логике использует понятия повседневной речи для определения поведения системы и т.д.

Данные методы хорошо известны и успешно применяются сегодня при построении систем искусственного интеллекта, хотя появляется ряд других методов, заимствованных из природы (муравьиные алгоритмы – имитируют поведение колонии муравьев, пчелиные алгоритмы – поведение пчёл, алгоритм умных капель –поведение потоков (множеств капель) в реке и т.д.).