Цель данного обзора – дать некоторое введение к содержанию сборника, позволяющего читателю сориентироваться в материале и в соответствии со своими интересами решить, какие его разделы следует изучить более внимательно, чем остальные.
Первые два доклада сборника посвящены непосредственно Дмитрию Александровичу Поспелову, в честь которого проводятся Поспеловские чтения, которые стали уже регулярными.
Чтения открылись докладом В.Л.Стефанюка "Роль Д.А.Поспелова в российском ИИ", в котором делается небольшой исторический экскурс в прошлое искусственного интеллекта в СССР. В этом докладе автор постарался показать, что роль Д.А.Поспелова носит экстраординарный характер. Им не только предвосхищены многие направления искусственного интеллекта, как новой области науки, создан круг учеников и единомышленников, но и сделаны важнейшие организационные шаги для того, чтобы это направление закрепилось в нашей стране. В заключение доклада приведено изложение одной из старых работ Д.А.Поспелова, значение которой отнюдь не стерлось временем. В ней речь идет о 10 препятствиях на пути ИИ, которые, как всегда у Д.А.Поспелова, в отчетливо-резкой форме перечисляют важнейшие проблемы, которые необходимо решить при создании искусственного интеллекта.
Оглядываясь назад можно видеть, как в сообществе специалистов по искусственному интеллекту эти препятствия преодолевались буквально одно за другим.
В докладе Тарасова В.Б. "Д. А. Поспелов - основоположник искусственного интеллекта в СССР и России" дан глубокий анализ того теоретического и практического вклада, который профессор Дмитрий Александрович Поспелов внес в развитие отечественного искусственного интеллекта. В нем убедительно показано, что во многих направлениях исследования Д. А. Поспелова носят пионерский характер, фактически предопределив дальнейшее развитие этой науки не только в нашей стране. Например, именно на основе его работ в США была сформулирована область исследований, названная там прикладной семиотикой.
Надо сказать, что сама наука искусственного интеллекта попала в нашей стране на хорошо ухоженную почву, на которой уже давно трудились не только гениальные российские математики такие, как А.Н.Колмогоров, М.Л.Цетлин и др., но и такие стоящие ближе к практике ученые, как, например, Гааазе-Раппопорт, М.М.Бонгард.
Может именно этим объясняется тот неподдельный интерес, с которым отнеслись к искусственному интеллекту многие наши ученые и инженеры, когда в 1975 году в Тбилиси прошла 4я международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IV-IJCAI), когда вышли из печати два десятка переводов на русский язык работ американских, английских, французских и финских авторов, а в 1976 году в Ленинграде было проведено знаменитое Фирбушское совещание, до того проходившие в Англии.
Д.А.Поспелову, и это было ярко показано в докладе В.Б. Тарасова в ходе настоящих чтений, принадлежит особая роль. Оказалось, что многие его исследования, порожденные, казалось бы, его личными научными интересами и некоторыми потребностями практики, бьют "прямо в цель". Выяснилось, и это сыграло самую большую роль в развитии искусственного интеллекта в нашей стране, что работы Дмитрия Александровича и многих его коллег имеют самое непосредственное отношение к искусственному интеллекту, хотя они начали развиваться задолго до "официального" появления этого направления. С другой стороны, его высокий научный авторитет сказался на том, что это направление ИИ получило у нас самое широкое признание. Д.А.Поспелов не только инициировал создание Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ), но также и проведение в СССР многочисленных конференций, совещаний и выставок, посвященных тематике искусственного интеллекта уже после упомянутых выше событий 1975-76 гг.
Поэтому не удивительно, что проводимые в Москве Поспеловские чтения в основном посвящены именно искусственному интеллекту.
В выступлении Ежковой И.В. "От Универсальных шкал к системам взаимодействующих контекстных систем" специально подчеркивается тенденция советской и российской науки к универсальным подходам и обобщениям, породившая "множество строгих математических теорий, а также красивых моделей и загадочных гипотез." Творческий вклад блестящих ученых И.П.Павлов, Л.С.Выгодский, А.Н.Леонтьев, Д.А.Поспелов в исследованиях по принципиальным вопросам разума и интеллекта, позволили российской школе искусственного интеллекта занять достойное место в мировой науке.
В этом достаточно философском выступлении (текст его приведен в настоящем сборнике на английском языке, ставшим достаточно естественным для автора в последние годы) показано, как концепция
универсальных шкал, разработанная в школе Д.А.Поспелова дала возможность разработки автором "принципов
когнитивной относительности, рациональности и ясности (CRRC). Они обеспечили создание само-организующихся
систем взаимодействующих контекстных систем (C2S) способных моделировать поведение сложных интеллектуальных систем и явлений. Это привело к созданию новой концепции
эволюционно вовлекающих интеллектуальных систем (EI), основанных на
?-интеллекте."
Заключающая текст Ежковой И.В. обширная литература даст возможность заинтересовавшемуся читателю увидеть ту важнейшую роль, которую играет представление о существовании универсальных шкал по Д.А.Поспелову для характеризации процессов, ведущих к возникновению и проявлению интеллектуальных способностей как в естественных, так и в искусственных системах.
Недавно покинувший этот Мир экстраординарный ученый-математик Александр Александрович Зенкин был введен в наш круг именно Дмитрием Александровичем Поспеловым, который первым обратил внимание на то, как искусно А.Зенкин привлекал графические образы не столько для иллюстрации, сколько для глубокого изучения весьма и весьма непростых формальных вопросов теории чисел, к которым много раз возвращались самые крупные мировые авторитеты.
Родившаяся в сотрудничестве Д.А.Поспелова и А.А.Зенкина наука получила даже специальное название
когнитивная графика, которое подчеркивало особую роль образного представления для анализа и изучения многих сложных концепций, лежащих в основе такой абстрактной дисциплины, как математика.
Работы А.А.Зенкина и его доклад "Антропоморфные когнитивно-эстетические образы" были представлены на вторых Поспеловских чтениях, Антоном Зенкиным в виде выставки нескольких полотен, часть которых приведена в настоящей публикации. (К сожалению, они даны здесь в черно-белом исполнении, благодаря чему пропадает компонента цветности, которой в когнитивной графике отводится очень большая роль.)
Мы не осмеливаемся здесь пересказывать содержание текста доклада, представленного в своё время А.А.Зенкиным, учитывая блеск и кристальную ясность изложения самого автора. Мы просто призываем читателя непременно познакомиться и с самим текстом и с приведенными там иллюстрациями.
Доклад О.П. Кузнецова "Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций" посвящен вопросам применения когнитивного моделирования, позволяющего применять формальный математический и программный аппарат для вычислений на моделях, отражающих чисто субъективные наблюдения сложных ситуаций.
В приводимом предельно ясном обзоре подробно описываются истоки подхода, его достоинства и недостатки. Главное, как подчеркивается автором, уже само создание какой-либо когнитивной модели в любом случае проясняет ситуацию.
Можно предположить, что создание когнитивной модели в этом отношении напоминает процесс разработки соответствующей прикладной экспертной системы [Стефанюк, 1987], состоящий в вычленении существенных объектов и установлении разнообразных зависимостей между ними путем написания соответствующих правил типа "если ..., то ...", снабженных при необходимости
присоединенными процедурами вычислительного характера [Жожикашвили и Стефанюк 1990]. Когнитивная модель имеет несомненные преимущества перед экспертной системой, пока количество объектов и число видов их связей сравнительно невелики и пока удается графически отобразить происходящие в системе события. Но по мере "укрупнения" моделируемой системы при когнитивном моделировании происходит переход к скрытым от пользователя математическим процедурам, вполне аналогичным работе машины вывода экспертной системы.
Верно ли такое предположение, читатель может самостоятельно установить из подробного текста, включенного в данный сборник, который даёт ясную и исчерпывающую экспозицию вопросов когнитивного моделирования, развиваемых и в авторском коллективе и другими исследователями.
Однако отличие когнитивного моделирования от методов экспертных систем ярко проявляется при формулировке автором так называемых прямой и обратной задач. Если
прямая задача (т.е. "задача прогноза") получает естественное решение в рамках обычной экспертной системы [Жожикашвили и Стефанюк, 1990] или введенной нами
динамической экспертной системы [Стефанюк, 1994] в динамической среде, то обратная задача (т.е. как "искать воздействия, приводящие к нужному (целевому) состоянию"), насколько нам известно, в области экспертных систем отдельно не ставилась.
В докладе Президента Российской ассоциации искусственного интеллекта Г.С.Осипова "Обнаружение потоков работ в данных" рассматривается оригинальная задача построения формального описания
потока работ, характеризующего некоторую процедуру, имеющую фиксированное начало и окончание, в ходе выполнения которой могут применяться некоторый набор операторов или процедур. Изложение ведется на ярком примере прохождения лечения больным, поступившим в стационарное медицинское учреждение.
Можно сказать, что сутью рассматриваемой работы является формулировка возможных последовательностей работ по совокупности примеров, которые накопились в памяти учреждения.
Если ранее в литературе были введены последовательные и параллельные потоки работ, то в публикуемой работе Г.С.Осипова изучены три новых типа потоков: конкурентные, условные и итеративные, которые описывают соответственно, многовариантые случаи, потоки, реализующиеся в зависимости от выполнения тех или иных условий, а также циклические потоки.
Процесс определен как поток, в котором указаны множества допустимых дискретных событий для каждого оператора и условия применимости упоминаемых в таком потоке операторов.
Доклад Гавриловой Т.А. "От инженерии знаний к онтологическому инжинирингу" целиком посвящена вопросам создания онтологий, т.е. конечных иерархических структур, ясно раскрывающих суть некоторого понятия или явления.
Этот доклад представляет собой ясное и четкое введение в эту область, опирающееся на многочисленные разработки, ведущиеся в самых разных лабораториях. Он содержит необходимые ссылки и примеры.
Автор этого доклада давно работает в этой области, но все же она подчеркивает, что до сих пор нет единой методики построения онтологий, которые удовлетворяли бы многим важным критериям, начиная от простоты и кончая верностью или корректностью.
Следует отметить, к тому же, что сама концепция онтологии опирается на неявную гипотезу о том, что внешние связи некоторого понятия или явления с остальным окружающим нас миром - ограничены. Однако реальная жизнь не подтверждает это свойство в общем случае. Поэтому мы и говорим иногда об
эрудитах, как специалистах, способных увидеть самые далекие, порой даже неожиданные связи между весьма разными вещами. К таким людям, безусловно, относится Дмитрий Александрович Поспелов, как и многие его ученики и коллеги, работы которых вошли в настоящий сборник, что мы постарались отобразить в нашем кратком аналитическом обзоре содержания сборника.
Написанный в тезисной форме доклад Е.А. Александрова "Информационный цикл живого организма как методологическая основа построения автономных интеллектуальных бионических систем" рассматривает проблему интеллекта с позиции работ советских ученых, таких как И.П.Павлов, Е.Конорский, П.К.Анохин, А.И.Берг, Д.А.Поспелов, В.Н.Пушкин и др.
Особое внимание автор уделяет понятию
информационного цикла, который содержит три части:
- Афферентный синтез и образование задачи.
- Принятие решений на основе индуктивных и абдуктивных выводов.
- Реализация решений с переходом к началу нового информационного цикла.
Гуманитарному аспекту в докладе уделяется особое внимание. Например, если при моделировании рационального поведения используются аксиомы математической логики, статистического анализа социально-экономических процессов и нечто подобное, то при моделировании
эмоционального поведения человека в качестве аксиом автором взяты библейские представления (Моисея, Христа).
В докладе Еремеева А.П., Рыбиной Г.В. "Подготовка специалистов в области искусственного интеллекта: состояние, проблемы, перспективы" достаточно подробно обсуждаются проблемы подготовки свежих кадров для области искусственного интеллекта. Если когда-то эту проблему удалось практически ликвидировать за счет оперативного перевода тщательно отобранных западных руководств по искусственному интеллекту, таких замечательных авторов, как Н.Нильссон, П.Уинстон, Б.Рафаэль и нескольких десятков других авторов, то на сегодня процесс внедрения искусственного интеллекта в сферу вузовского преподавания сталкивается со значительными трудностями. Некоторые из этих трудностей вызваны объективными переменами в нашей стране, а некоторые объясняются разнообразными мелкими и крупными факторами иного характера.
Одним из весьма серьезных препятствий является то, что преподаватели по традиции ждут, пока "сверху" не будут спущены соответствующие планы преподавания и рубрикации дисциплин, утверждены перечни дисциплин ВАКом и т.п. Если такое ожидание еще как-то подходит для устоявшихся направлений, например, классической физики, математики, теории информации и т.д., оно в принципе неверно для такого "скорообновляющегося продукта", как искусственный интеллект. Здесь гигантскую роль играет активность отдельных преподавателей и профессоров, которые успевают следить за развитием этой науки, чтобы поставить соответствующие курсы, заинтересовав и руководителей кафедр и студентов, не дожидаясь на этот счет каких-либо указаний.
Еще одним препятствием является совершенно естественная конкуренция между учеными, которая часто не позволяет прийти к полному единству в определении различных понятий и концепций. Это приводит к неоправданному дроблению искусственного интеллекта как предмета, а подчас, и к взаимному недопониманию среди людей науки, которое естественно передается и студентам.
Отмечу, что именно области обучения искусственному и подготовке новых кадров Дмитрий Александрович Поспелов, всегда уделял самое большое внимание. Изданные им книги и, главное, "Справочник" по искусственному интеллекту служат образцами для преподавателей этой дисциплины. Поэтому включение данного доклада в программу настоящих чтений является своевременным и важным.
Параллельно с чтением докладов на Поспеловских чтениях проходила выставка продуктов по тематике роботов. Авторы представили доклады, которые было решено включить в данный сборник, хотя по своему характеру они значительно отличаются от тех докладов, обзор которых был дан нами выше.
Одна из причин такого отличия состоит в том, что робототехника уже давно выделилась в самостоятельное направление. Если когда-то известный
робот Шейки послужил субстратом для формулировки и исследования многих проблем представления знаний и изучения формальных методов выработки решений, то некоторые из представленных авторов рассматривают робототехнику независимо от фундаментальных исследований, иногда "изобретая" чисто эвристические решения для своих проблем, практически никак не опираясь на добытые ранее знания.
Например, доклад Тимофеева, изучающий захватные устройства, никак не учитывает аналогичные работы по робототехнике, которые изучались еще в самых первых трудах IJCAI 70-х годов. Термин "навыковые системы" , используемый в одном из текстов, является во-первых неудачным с точки зрения русского языка, а сама работа, к сожалению, никак не использует очень старые публикации 1974 - 1981 гг. С.В.Фомина, Ю.И.Крюкова и ВЛ.Стефанюка по проблеме выработки навыка в действиях манипулятора, ссылки на которые можно найти в книге [Стефанюк, 2004].
С другой стороны, в работе Добрынина показано использование хорошо известного метода ДСМ, разработанного В.К.Фином и его сотрудниками, для которого, очевидно, удалось найти совершенно новое приложение.
Впечатляет также глубокий анализ области робототехники, как самостоятельного направления, представленный в статье В.П.Степанова и А.К.Платонова.
Заключая наш обзор, заметим, что интерес к работам Д.А.Поспелова не угасает, многие высказываемые им идеи еще не доведены до их полной реализации. Поэтому надо ожидать, что через какое-то время Поспеловские чтения, проводимые по традиции при поддержке Политехнического Музея, возобновятся и снова привлекут большое внимание специалистов по искусственному интеллекту.
Литература к обзору
[Жожикашвили и Стефанюк 1990]
Жожикашвили А.В., Стефанюк В.Л. Программируемая оболочка экспертной системы Знаток и проблемы ее теоретико-категорного описания// Известия АН СССР. - Техническая кибернетика. - 1990.- 5.-С. 134-147.
[Стефанюк, 1987]
Стефанюк В.Л. Некоторые аспекты теории экспертных систем// Известия АН СССР.- Техническая кибернетика. - 1987. - N.2. - С.85-91.
[Стефанюк, 1994]
Стефанюк В.Л. Поведение квазистатической оболочки в изменяющей нечеткой среде. Труды IY национальной конференции с международным участием "Искусственный интеллект - 94", Рыбинск, сентябрь 16-24, 1994, Т.1, С.199-203.
[Стефанюк, 2004]
Стефанюк В.Л. Локальная организация интеллектуальных систем. Модели и приложения. М.: Физматлит, 2004 , 328 c.