Д. А. Поспелов - основоположник искусственного интеллекта в СССР и России

    Как и Первые чтения, прошедшие в Политехническом музее в 2003 г., Вторые чтения "Искусственный интеллект - проблемы и перспективы" посвящены выдающемуся ученому, родоначальнику искусственного интеллекта в СССР, основателю и первому Президенту Советской ассоциации искусственного интеллекта, доктору технических наук, профессору, академику РАЕН, лауреату премии Дж.фон.Неймана Дмитрию Александровичу Поспелову.
    Спектр достижений и интересов Д.А.Поспелова в современной науке чрезвычайно широк. Наряду с И.Пригожиным, Г.Хакеном, А.Тьюрингом, М.Минским, Т.Виноградом, Л.Заде и рядом других всемирно известных ученых, он внес крупный вклад в становление современного научного мировоззрения, характеризуемого термином "Постнеклассическая наука", и в развитие междисциплинарного движения, получившего с легкой руки Г.Саймона название "Науки об искусственном". Блестящий ум и энциклопедическая память, широкая эрудиция и дух новаторства позволили ему успешно развивать новые научные направления на "стыке" ряда классических наук, таких как философия и математика, логика и лингвистика, психология и биология. В подтверждение этого, обратимся к книге "Философы России XIX-XX-го столетий. Биографии. Идеи. Труды" [1], в которой дана краткая биография Д.А.Поспелова с указанием основных вех его жизненного пути и научной деятельности.
    ПОСПЕЛОВ Дмитрий Александрович (р.19.12.1932) - специалист в области искусственного интеллекта, доктор технических наук, профессор. Окончил в 1956 г. механико-математический факультет Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова. С 1956 по 1968 г. работал в Московском энергетическом университете, где помимо преподавательской деятельности активно занимался научными исследованиями в области теории вычислительных систем, многозначных логик, теории автоматов и теории игр. С 1968 г. работает в Вычислительном центре АН СССР (ныне ВЦ РАН). Также с 1968 г. главной областью научной деятельности Д.А.Поспелова становится искусственный интеллект (ИИ). Здесь научные интересы Д.А.Поспелова связаны с моделированием поведения человека, формализацией рассуждений, общими проблемами моделирования жизненных процессов в естественных и искусственных системах. В частности, Д.А.Поспеловым был впервые в мире разработан подход к принятию решений, опирающийся на семиотические (логико-лингвистические) модели, который послужил теоретической основой ситуационного управления большими системами. Им создана теория "наивных" псевдофизических логик, моделирующих рассуждения "здравого смысла" о времени, пространстве, действиях, каузальных цепочках и т.д., которая обеспечивает реализацию в интеллектуальных системах рассуждений о закономерностях физического мира и действиях в нем. Предложена формальная модель поступков, описывающая нормативное поведение, что позволяет роботам и другим системам ИИ принимать целесообразные с точки зрения норм решения. Активно развивается теория оппозиционных шкал, являющихся образующими для моделей мира в различных предметных областях (в частности, разработаны основы теории кольцевых шкал). Проводятся важные исследования в области когнитивной графики, открывающей для искусственных систем новые возможности описания мира, а для пользователей этих систем - новые возможности решения задач.
    Итак, к числу новых научных направлений в области информатики и ИИ, открытых Д.А.Поспеловым, можно смело отнести ситуационное управление и прикладную семиотику (семиотическое моделирование), псевдофизические логики и формальные модели поведения, психонику (психологию искусственных систем), когнитологию (междисциплинарное исследование процессов познания) и эвристику (науку о творческих процессах), теорию гиромата (предвосхитившую многие идеи и положения современной теории агентов) и модели децентрализованных (а по сути, многоагентных) систем. Но, пожалуй, главное и общепризнанное достижение Д.А.Поспелова состоит в создании в конце 60-годов XX-го века комплекса новых методов построения систем управления, в основе которых лежат семиотические модели представления объектов управления и описания процедур управления. Его работы, посвященные вопросам построения и реализации таких методов, опередили аналогичные зарубежные разработки на полтора десятка лет. В частности, в СССР еще в 70-е годы с помощью методов ситуационного управления и семиотического моделирования были созданы эффективные системы оперативного диспетчерского управления такими сложными объектами, как грузовой морской порт, автокомбинат, комплекс трубопроводов и др.
    Трудно переоценить роль Д.А.Поспелова в исследовании многих других ключевых теоретических проблем информатики и ИИ, в частности, проблем представления и организации знаний и моделирования нечетких рассуждений, вопросов построения диалоговых систем и анализа уровней понимания, методов когнитивной графики и отражении образного мышления специалиста в искусственных системах. Им также внесен существенный вклад в кибернетику, теорию игр и автоматов, разработку компьютеров нетрадиционной архитектуры и т.д. В частности, был создан аппарат ярусно-параллельных форм, позволивший ставить и решать многие проблемы, связанные с организацией параллельных вычислений в компьютерных сетях. На его основе в 70-е годы были решены такие проблемы как синхронное и асинхронное распределение программ по машинам компьютерной системы, оптимальная сегментация программ, оптимизация информационных обменов. Развитие методов этой группы привело к формированию концепций новых спецпроцессоров баз знаний и логического вывода, использующих в качестве моделей представления знаний семантические сети или фреймы. Эти концепции были успешно апробированы в международных проектах создания прототипов ЭВМ новых поколений ЛИВС (Логическая Информационно-Вычислительная Система) и ПАМИР (Параллельная Архитектура, Микроэлектроника, Интеллектуальный Решатель).
    Перу Д.А.Поспелова принадлежит целая серия великолепных монографий по теории и истории ИИ, информатике, теории управления, а также ряду смежных дисциплин. Большинство из них появились в 80-е годы, были переведены на иностранные языки и опубликованы за рубежом. Это: "Мышление и автоматы" (1972 г.) (совместно с В.Н.Пушкиным) [2], "Большие системы. Ситуационное управление" (1975 г.) [3], "Логико-лингвистические модели в системах управления" (1981 г.) [4], "Фантазия или наука: на пути к искусственному интеллекту" (1982 г.) [5], "Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими" (1984 г.) (совместно с В.И.Варшавским) [6], "Ситуационное управление: теория и практика" (1986 г.) [7], "От амебы до робота: модели поведения" (совместно с М.Г.Гаазе-Рапопортом) (1987 г) [8], "Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах" (совместно с Е.Ю.Кандрашиной и Л.В.Литвинцевой) (1988 г.) [9], "Моделирование рассуждений" (1989 г.) [10], "Нормативное поведение в мире людей и машин" (совместно с В.А.Шустер) (1990) [11]. Монография "Нечеткие множества в моделях управления и ИИ" [12], написание которой было инициировано Д.А.Поспеловым, была издана в 1986 г. под его редакцией. Надо упомянуть и ряд ранних монографий Д.А.Поспелова: "Логические методы анализа и синтеза схем" (1964 г.) [13], "Игры и автоматы" (1965 г.) [14], "Вероятностные автоматы" (1970 г.) [15], "Системы управления (1972 г.) (совместно с В.Н.Захаровым и В.Е.Хазацким) [16].
    Среди больших статей Дмитрия Александровича, посвященных истории развития информатики и искусственного интеллекта, можно отметить вводную статью о становлении информатики в СССР и России, опубликованную в книге "Очерки истории информатики в России" [17], а также работу [18], в которой подводятся итого первых трех десятилетий исследований и разработок в области ИИ. Кроме того, в 1996 г. в статье [19] Д.А. Поспелов указал десять "горячих точек" в области ИИ - своего рода аттракторов, вокруг которых: будут сосредоточены усилия специалистов в начале XXI-го века. К ним отнесены: переход от вывода к аргументации; проблема оправдания; порождение объяснений; поиск релевантных знаний; понимание текстов; синтез текстов; когнитивная графика; метазнания; сетевые модели; многоагентные системы. Спустя десять лет этот прогноз в целом оправдался (курсивом даны те выделенные Д.А.Поспеловым направления ИИ, где интенсивность ведущихся ныне исследований особенно велика).
    Безусловно, анализ научного наследия Д.А.Поспелова был бы неполным без анализа его популярных футурологических публикаций. В наше время мало кто знает, что еще в 70-е годы он высказал ряд удивительно точных и прозорливых прогнозов развития компьютерной техники. Так в 1975 г. в небольшом интервью, опубликованном в газете МФТИ "За науку" [20], он предсказал появление глобальной информационной сети Интернет: "Сети вычислительных машин сейчас эволюционируют столь же быстро, как когда-то эволюционировала телефонная сеть. И скоро они сольются в межнациональную сеть обработки данных, что позволит двум людям, выросшим в разных точках земного шара, общаться и понимать друг друга".
    Столь же актуально сегодня звучит давний прогноз Д.А.Поспелова о том, что теория управления станет центральным звеном прогресса науки [21]. Еще в 1973 г. им отмечалось, что "в ближайшие десятилетия самые странные и неожиданные открытия будут сделаны именно в теории управления, на стыке ее с экономикой, социологией и биологией. Пальма первенства от физиков, долгие годы будораживших человечество великими открытиями, перейдет к теории управления. Великие физики первой половины XX-го века уступят свое место "великим управленцам…Будет развиваться новый взгляд на суть управления, предполагающий учет взаимосвязи сложности и эффективности управления, выбор степени централизации и иерархичности управления, организацию сложных систем за счет локального управления их подсистемами". Современное развитие концепций информационного общества, стратегического менеджмента, теории посттейлоровских организаций нового типа, практики реинжиниринга предприятий на основе управления корпоративными знаниями подтверждают справедливость этих идей.
    Теперь остановимся на ряде публикаций, демонстрирующих междисциплинарный характер разработки интеллектуальных систем по Д.А.Поспелову (Рис.1), его представление об искусственном интеллекте как о "науке-перекрестке", в рамках которой объединяются усилия специалистов по информатике, прикладной математике, философии, логике, психологии, лингвистике, социологии, биологии и другим научным дисциплинам. Так в книге [5, с.211] он отмечает: "Исследования в ИИ должны быть нацелены на "изучение психики человека с целью ее имитации в технических системах, решающих определенный набор практических задач, традиционно считающихся интеллектуальными". В философско-методологическом плане такую позицию можно назвать "умеренным функционализмом", предполагающим возможность абстрагировать характерные свойства некоторого явления и воспроизвести их на других носителях. Здесь речь идет о воспроизведении функций человеческого интеллекта (а в более широком плане, психики человека) без учета лежащих за ними физиологических явлений.
    В работах [22-24] Д.А.Поспелов развивает системный подход к искусственному интеллекту, моделированию мышления и представлению знаний. В частности, в [22] он описывает, как меняется поведение системы при введении в нее знаний о ней самой.

Рис.1. Иллюстрация представлений об искусственном интеллекте как о "науке-перекрестке": 
теоретические проблемы ИИ возникают и решаются на стыке философии, психологии, 
логики, лингвистики, а необходимым инструментом построения прикладных
интеллектуальных систем являются методы и средства 
прикладной математики (включая прикладную логику), информатики, 
программирования, теории управления

    Первый период научного творчества Д.А.Поспелова (60-е годы XX-го века) был связан с исследованием проблем теории и приложений многозначных логик, включая развитие полиномиальных представлений в многозначных логиках, разработку вероятностной логики. Затем им (совместно с И.В.Ежковой) были рассмотрены нечеткие шкалы, построены теория нечетких квантификаторов и нечеткая частотная логика, позволяющая создавать модели рассуждений с нечеткой информацией [25], обоснован ряд интересных соображений о взаимосвязи нечетких оценок типа "размер - расстояние" [26], и пр.
    Наиболее важные достижения Д.А.Поспелова в русле логических подходов к развитию интеллектуальных систем заключаются в разработке псевдофизических логик - специальных логик для описания восприятия человеком процессов, протекающих в реальном мире [5,7,9]. В этом русле им и его сотрудниками были разработаны временные и пространственные логики, логики действий и норм, причинно-следственные логики. В отличие от классических формальных систем, псевдофизические логики (ПФЛ) обладают рядом отличительных особенностей: 1) ПФЛ суть логики отношений; 2) ПФЛ суть логики на нечетких шкалах (метрических и топологических); 3) ПФЛ содержат в качестве аксиом некоторые утверждения, вытекающие из восприятия мира человеком; 4) система ПФЛ характеризуется связями, существующими между отдельными логиками.
    Высокий потенциал Д.А.Поспелова в области междисциплинарного синтеза проявился, в частности, при создании гибридных, логико-лингвистических моделей, в которых "логические средства разработки используются для преобразования данных, представленных в лингвистической форме" [4, c.31]. В результате были разработаны основы прикладной семиотики - новой синтетической дисциплины, рассматривающей вопросы применения знаков и знаковых систем в системах представления, обработки и использования знаний при решении различных практических задач [27].
    Обычно под семиотикой понимают (гуманитарную, описательную) науку о знаковых системах. При этом считается, что семиотика - удел лингвистов. В прикладной же семиотике центральное место занимает понятие семиотического моделирования. Оно характеризует динамику интеллектуальной системы при изменении ее знаний об окружающем мире и способах поведения в нем. Если классическая формальная система моделирует замкнутый, полностью описанный мир, то семиотическая система позволяет моделировать процессы, протекающие в открытых или динамических системах. Основная идея перехода от формальных к семиотическим системам по Д.А.Поспелову заключается в изменении различных параметров формальной системы: алфавита, синтаксических правил, аксиом, правил вывода, ценностных ориентаций, стратегий поиска решений, ограничений и т.п. Эти изменения производятся с помощью некоторых правил или моделей. Таким образом, семиотические системы являются открытыми, ориентированными на работу с динамическими базами знаний, реализацию как дедуктивных, так и индуктивных, так и абдуктивных рассуждений, сосуществование различных логик.
    Важную роль в прикладной семиотике играет введенная Д.А.Поспеловым модификация классического треугольника Фреге - наглядного представления знака как триединства имени, концепта и денотата. Здесь речь идет о введении метауровня в знаковых представлениях (метазнаков), с которым связывается активность знаковых систем и возникновение в них свойства рефлексии [27]. В статье [28] Г.С.Осипов предложил называть наглядное представление метазнака (в русле "динамической интерпретации знака") квадратом Поспелова.
    В контексте исследования проблем обработки естественно-языковых текстов и построения интеллектуального интерфейса человека с компьютером Д.А.Поспеловым были рассмотрены вопросы понимания текстов компьютером и разработана многоуровневая модель понимания. Так в [29] было выделено cемь уровней понимания: 0) нулевой уровень понимания (реализация фатического диалога без анализа сути высказываний собеседника за счет чисто внешних форм поддержки разговора); 1) первый уровень: любые ответы на вопросы формируются только на основе прямого содержания введенного в компьютер текста; 2) второй уровень: использование хранящихся в компьютере процедур автоматического пополнения текста, например, правил вывода псевдофизических логик; 3) третий уровень: к средствам первых двух уровней добавляются правила пополнения текста знаниями системы о среде (как правило, в виде типовых сценариев ситуаций или процессов, характерных для предметной области); 4) четвертый уровень: характеризуется многоканальностью обработки информации, в частности, пополнением текста невербальной (например, зрительной) информацией; 5) пятый уровень: используется информация о конкретном субъекте - источнике текста и знания о коммуникации (модель диалога, цели общения, нормы коммуникации, оценки коммуникантов и пр. - см. модель коммуникации Э.В.Попова [30]); 6) шестой уровень (метауровень): для его реализации требуется открытость базы знаний и порождение метафорического знания.
    В работе [31] В.Ф.Хорошевским прослежены взаимосвязи между уровнями понимания и современными технологиями извлечения знаний из текстов
    Начиная с середины 60-х годов XX-го века, многие исследования, проводимые Д.А.Поспеловым и его сотрудниками, стали выполняться совместно с психологами. В частности, искались альтернативы чисто бихевиористским подходам к решению задач, опиравшимся на лабиринтную модель. Большинство результатов докладывалось на научном семинаре по психонике (психологии искусственных систем), организованном в МЭИ. Именно в дискуссиях этого семинара рождались новые модели индивидуального и коллективного поведения, в которых были отражены различные аспекты мотивации и организации поведения, эмоциональной и волевой регуляции, социальных норм, рефлексии. Впоследствии значительная часть обсуждавшихся на семинаре идей была систематизирована и описана в монографиях [2,8,11]. Так в книге [2] две области исследования - психология и теория автоматов - были объединены в одно общее русло. В целом, Д.А.Поспеловым и В.Н.Пушкиным было убедительно показано, что кибернетическая реализация психологических исследований может принести серьезный практический эффект.
    Затем вышла в свет книга [8], ставшая одной из первых (если не первой) монографий в мировой литературе, посвященных основам единой теории поведения природных и искусственных систем. Само название книги "От амебы до робота: модели поведения" прекрасно отражает смелый замысел ее авторов: провести междисциплинарное исследование общих принципов и механизмов поведения, последовательно рассмотрев основные ступени эволюции поведения. Эта эволюция простирается от элементарных форм раздражимости, свойственных простейшим организмам (таким как амеба), до весьма сложных форм нормативного и ситуационного поведения. Соответственно в монографии изложен широкий спектр моделей поведения: от моделей рефлекторного поведения, изучавшихся физиологами и биологами, до моделей поступков, личности и социального поведения, предложенных в различных областях психологии. Описаны варианты формальной и программной реализации многих моделей, в частности, гиромат, фреймы поступков, планирование поведения на сетях.
    В предисловии к коллективной монографии [32] отмечено, что книга М.Г.Гаазе-Рапопорта и Д.А.Поспелова [8] cыграла существенную роль в развитии науки, став провозвестником интересного и перспективного научного направления "Моделирование адаптивного поведения". Кстати, в самой монографии "От моделей поведения к искусственному интеллекту" [32] продолжено исследование ряда проблем, затронутых в книге [8].
    Еще одна новая область исследования на стыке психологии и логики, возникшая из анализа экспериментов по восприятию людьми друг друга и попыток осмысления их на базе четырехзначных логик, была очерчена Д.А.Поспеловым в работах 90-х годов [33, 34]. Эту область, связанную с представлением знаний и выражением смысла оценок на шкалах можно условно назвать теорией нетрадиционных шкал (или "прикладной семантикой" -см. также [35,36]).
    Главное положение традиционной теории оппозиционных (полярных) шкал, понимаемых как образующие "модели мира" (по А.Н.Леонтьеву), заключается в том, что мир для человека устроен в виде системы шкал, где края каждой шкалы связаны между собой чем-то вроде операции отрицания. Например, берутся шкалы: "добро - зло", "красота - уродство", "друг - враг", "умный - глупый" и пр. Всякое явление, всякий объект, всякий субъект, все их деяния, - словом, все отображается на подобные шкалы, где середина нейтральна, а далее могут быть градации. Важно, что всегда есть два конца и середина, которая очень важна: она делит всю шкалу на две половины - положительную и отрицательную. Именно середина как бы переключает нас с одного типа оценок на другой.
    Согласно гипотезе Д.А.Поспелова, семантика операций над экспертными оценками на шкалах сильно зависит от контекста. Для подтверждения этого им было исследовано, как изменяется толкование операции отрицания на оппозиционной шкале [10]. В качестве типовых, часто употребляемых примеров были выбраны шкалы "Мы - Они" и "Друг-Враг". В результате проведенного исследования Д.А.Поспелов обосновал утверждение, что шкалы - образующие модели мира - далеко не всегда являются классическими оппозиционными шкалами. С учетом факторов противоречивости и неопределенности на шкалах им были введены неклассические круговые (или кольцевые) шкалы и предложены двухосновные оценки объектов на таких шкалах, отражающие динамику экспертных знаний (суждений и рассуждений), их зависимость от онтологических соображений.
    Соответственно в [33] Д.А.Поспеловым была предложена новая классификация шкал. Среди всех оппозиционных (полярных) шкал были выделены "серые" и "черно-белые" шкалы", а также исследованы их основные характеристики. При оценивании на "серых" шкалах переход некоторого объекта (к примеру, "дом") от свойства A+ (например, "большой") к противоположному свойству A‾("малый") происходит плавно, постепенно. Подобные шкалы удовлетворяют условиям: а) взаимной компенсации между свойствами A+ и A‾ , т.е. чем в большей степени проявляется A+, тем в меньшей степени проявляется A‾(это условие можно записать в виде A+↑→A‾↓ ) и наоборот; б) наличия нейтральной точки Аº, интерпретируемой как точка наибольшего противоречия, в которой оба свойства присутствуют в равной степени A+ = A‾ . Обычно для "серых" шкал полагается, что свойства A+ и A‾ связаны между собой логическим отрицанием, т.е. A‾ = ¬A+.
    Напротив, в случае "черно-белых" шкал компенсации противоположных свойств не происходит: при уменьшении степени проявления A+ степень проявления A&oline не возрастает. Здесь принцип дополнительности не работает: по мере удаления от краев шкалы оценки обоих свойств как A+, так и A&oline становятся все более неопределенными. Более того, срединная точка подобной шкалы есть точка разрыва, в которой не наблюдается ни того, ни другого свойства ¬(A+UА&oline ), т.е. имеется максимальная неопределенность. С позиций синергетики окрестность этой точки можно интерпретировать как область хаоса, в которой возможно спонтанное возникновение нового смысла в результате "перескока" с одной шкалы на другие.
    Геометрически наличие оценок двух типов можно представить с помощью "кольцевых" шкал. По горизонтальному диаметру кольцевой шкалы расположены две антонимичные сущности. Их антонимичность связана с нижней частью кольца, отождествляемой с "серой" шкалой. Напротив, верхняя часть кольца распадается на две половинки. Оценки близости некоторой сущности к A+ или А&oline представляют собой пару позиций на разных половинках шкалы, причем операция отрицания здесь не работает.
    В результате Д.А.Поспеловым было сформулировано важное представление об обобщенной (по сути, нечеткой) шкале. В отличие от обычных шкал, где каждой точке соотносится один-единственный объект, на обобщенных шкалах любой точке может с разными степенями соответствовать множество объектов.
    Затем в работе [34] Дмитрием Александровичем была высказана гипотеза о том, что "базовые категории в структуре модели мира проецируются на систему обобщенных шкал, задающих отношения нестрогого или частичного порядка, следования, толерантности и доминирования".
    В последние годы теория оценивания и аргументации на подобных обобщенных шкалах стала активно развиваться с использованием формализмов бирешеток, логики аргументации [37], нейтрософских множеств и т.д.
    Пожалуй, пока наиболее недооцененным остается вклад Д.А.Поспелова в развитие теории агентов и многоагентных систем. На наш взгляд, Дмитрий Александрович, наряду с К.Хьюиттом и М.Л.Цетлиным, должен считаться одним из основоположников теории искусственных агентов. Его работы по моделированию индивидуального и социального поведения [2,8,11], распределенным интеллектуальным системам [6], псевдофизическим логикам [5,7,9] и, особенно, по психонике в целом [38] и теории гиромата [39,40] в частности, являются неоспоримым свидетельством приоритета отечественной школы разработки агентов.
    Так в работе "О задачах психоники" [38] им отмечено, что бионика как прикладная область имеет целью практическое применение в технических системах биологических механизмов и принципов действия, которые природа "отработала" в ходе эволюции живых организмов. В этом плане очевидна непосредственная связь и преемственность между проблематикой бионики и искусственной жизни:
    Бионика (вчера)→Искусственная жизнь (сегодня).
    В то же время, "психоника - это научная область, основной задачей которой стало изучение и использование в новых технических системах результатов исследования психики человека и способов организации человеческой деятельности" [38, с.31). Три наиболее важных направления исследований в психонике - это 1) создание в машине внутренней модели внешней среды; 2) построение моделей поведения и деятельности и их использование при разработке искусственных систем; 3) разработка моделей личности и коллектива. Налицо прямая связь между идеями психоники и построением интеллектуальных агентов, которую можно выразить условной формулой:
    Психоника (вчера)→Теория искусственных агентов и многоагентных систем (сегодня).
    В свою очередь, гиромат [2,23,39,40] - элементарная модель целесообразного поведения, способная адаптироваться к условиям решаемой задачи - уже содержал следующие "агенто-образующие" модули: блок мотивации; блок селекции (рецепторы); блок построения внутренней модели внешней среды; блок выдвижения гипотез; блок модельного опыта; блок выработки решений; блок активного опыта; блок времени (рис.2);.

Рис.2. Общая схема гиромата

    Общая идея работы гиромата такова. Информация о текущей ситуации в дискретной ситуационной сети поступает в блок селекции. Из него она идет по двум направлениям: в блок построения модели, где происходит классификация ситуаций, и в блок гипотез, в котором вырабатываются различные гипотезы о связи ситуаций между собой. В эти же блоки из блока времени поступает информация о времени, когда была зафиксирована данная ситуация. Она используется для оценки повторяемости конкретных ситуаций и изменений во времени. В результате блок построения модели изменяет внутреннюю модель внешнего мира, хранящуюся в гиромате. В модели внешнего мира хранится весь опыт гиромата, накопленный им в процессе функционирования. На основе этой информации блок модельного опыта извлекает информацию, требуемую для принятия решений, и передает ее в блок выработки решений. Если рассматриваемая ситуация оказалось типичной, уже знакомой гиромату, то блок выработки решений формирует задание блоку активного опыта на выдачу воздействий на среду. В противном случае требуется дополнительное обращение к блоку гипотез. Блок активного опыта может непосредственно анализировать реакцию среды и передавать корректирующую информацию в блок гипотез.
    При этом надо отметить, что пионерская работа К.Хьюитта [41] в области теории агентов вышла в свет в 1977 г., тогда как первые публикации Д.А.Поспелова, относящиеся к психонике [38] и теории гиромата [39], появились на десять лет раньше.
    Необходимыми условиями реализации искусственным агентом некоторого поведения выступают специальные устройства, непосредственно воспринимающие воздействия внешней среды (рецепторы) и исполнительные органы, воздействующие на среду (эффекторы), а также процессор (блок переработки информации) и память. Под памятью понимается способность агента хранить информацию о своем состоянии и состоянии среды. Таким образом, исходное представление о простейшем агенте сводится к хорошо известной модели "организм-среда", описанной в монографии [8] (рис.3).

Рис. 3. Модель простейшего агента [8]

    Уже в 90-е годы Д.А.Поспелов опубликовал две фундаментальные работы [42,43], посвященные основам теории агентов. В них он рассмотрел исторический переход от моделей коллективного поведения к теории агентов, ввел классификацию агентов с помощью тройки критериев "тип среды - уровень "свободы воли" - степень развития социальных отношений", выделил и проанализировал различные типы сред функционирования агентов, рассмотрел ключевые интенциональные характеристики агентов. В ходе семинара "Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы" состоялась очень интересная дискуссия Д.А.Поспелова [42] с В.Л.Стефанюком [44] о взаимосвязях между моделями коллективного поведения и многоагентными системами.
    Дмитрием Александровичем Поспеловым была создана одна из самых сильных в нашей стране школ по ИИ. Так к числу его непосредственных учеников из МЭИ и ВЦ РАН относятся крупные специалисты в этой области: доктора наук В.Н.Вагин, Г.С.Осипов, В.Ф.Хорошевский, кандидаты наук А.Н.Аверкин, А.Ф.Блишун, И.В. Ежкова, Л.В.Литвинцева и другие. Многие ученые не только из России, но и других стран СНГ и дальнего зарубежья с гордостью считают себя выходцами из школы Д.А.Поспелова.
    Вместе со своим однофамильцем академиком Гермогеном Сергеевичем Поспеловым, Дмитрий Александрович стоял у истоков официального признания ИИ как научного направления в нашей стране. Он вел большую научно-организационную работу в этой области, будучи Заместителем председателя Научного совета по искусственному интеллекту Комитета по системному анализу при Президиуме АН СССР, Заместителем председателя Секции "Искусственный интеллект" Научного совета по комплексной проблеме "Кибернетика" при Президиуме АН СССР, заведующим международной лабораторией ЮНЕСКО по искусственному интеллекту при ИПС РАН. Велика его роль в организации и осуществлении международного сотрудничества в области ИИ в рамках рабочих групп РГ-18 и РГ-22. Позже, уже в 90-е годы, он внес решающий вклад в реализацию двустороннего российско-американского семиотического проекта.
    В то же время, важнейшим достижением Д.А.Поспелова стало создание открытой, междисциплинарной научной среды, связанной с интенсивным формированием и свободным обменом идеями в процессе взаимодействия между различными научными, учебными, промышленными структурами. В 1989 г. Д.А.Поспелов стал инициатором объединения отечественных ученых и специалистов по ИИ в официальное сообщество, названное Ассоциацией искусственного интеллекта. Он был ее Президентом свыше семи лет, а в настоящее время является членом Научного совета Ассоциации.
    С тех пор и по сей день Ассоциация живет и успешно функционирует. Ею проводятся Национальные конференции по ИИ (осенью 2006 г. состоится уже X-я Конференция под ее эгидой) и представительные международные симпозиумы (например, известная конференции под названием Joint Сonference on Knowledge-Based Software Engineering), координируются научные проекты по ИИ, выпускаются книжные серии "Проблемы искусственного интеллекта" и "Науки об искусственном". С 1991 г. регулярно выходит в свет журнал "Новости искусственного интеллекта", основанный Д.А.Поспеловым.
    Тяжелая болезнь не сломила дух Дмитрия Александровича. Он по-прежнему с нами, живо интересуется делами Российской ассоциации искусственного интеллекта, будучи всегда в курсе основных событий, активно участвует в подготовке к переизданию своих книг и статей, обсуждении тематики наших конференций и журналов, охотно общается с друзьями и коллегами, которые искренне желают ему здоровья и долголетия.

Литература

Алексеев П.В. Философы России XIX-XX-го столетий. Биографии. Идеи. Труды. - М.: Академический проект, 2002.
Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. - М.: Сов.Радио, 1972.
Поспелов Д.А. Большие системы. Ситуационное управление. - М.: Знание, 1975.
Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. - М.: Энергоатомиздат, 1981.
Поспелов Д.А. Фантазия или наука: на пути к искусственному интеллекту. - М.: Наука, 1982.
Варшавский В.И., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими. - М.: Наука, 1984.
Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, 1986.
Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. - М.: Наука, 1987. (См. также второе издание в серии "Науки об искусственном". - М.: Едиториал УРСС, 2004).
Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о пространстве и времени в системах искусственного интеллекта. - М.: Наука, 1988
Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. - М.: Радио и связь, 1989.
Поспелов Д.А., Шустер В.А. Нормативное поведение в мире людей и машин. - Кишинев: Штиинца, 1990.
Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д.А.Поспелова.- М.: Наука, 1986.
Поспелов Д.А. Логические методы анализа и синтеза схем. - М.: Энергия, 1964.
Поспелов Д.А. Игры и автоматы. - М.: Энергия, 1965.
Поспелов Д.А. Вероятностные автоматы. - М.: Энергия, 1970.
Захаров В.Н., Поспелов Д.А., Хазацкий В.Е. Системы управления. - М.: Энергия, 1972.
Поспелов Д.А. Становление информатики в России// Очерки истории информатики в России/ Редакторы-составители Д.А.Поспелов, Я.И.Фет. - Новосибирск: НИЦ ОИГТМ СО РАН, 1998. - С.7-44. (См. также: Новости искусственного интеллекта. - 1999. - №1. - С.52-89).
Поспелов Д.А. История искусственного интеллекта до середины 80-х годов// Новости искусственного интеллекта. - 1994. - №4. - С.70-90.
Поспелов Д.А. Десять "горячих точек" в исследованиях по искусственному интеллекту// Интеллектуальные системы (МГУ). - 1996. - Т.1, вып.1-4. - C.47-56.
Поспелов Д.А. Память вне нас// За науку. - 12 сентября 1975 г. - №24 (542).
Поспелов Д.А. Управление в будущем// За науку. - 6 апреля 1973 г. - №11 (452).
Поспелов Д.А. Сознание, самосознание и вычислительные машины// Системные исследования. - М.: Наука, 1969.
Поспелов Д.А. Системный подход к моделированию мыслительной деятельности// Проблемы методологии системного исследования. - М.: Мысль, 1970. - С.333-359.
Поспелов Д.А. Представление знаний. Опыт системного анализа// Системные исследования. - М.: Наука, 1985.
Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. II. Cхемы вывода// Известия АН СССР: Техническая Кибернетика. - 1978. - №2. - С.5-11.
Pospelov D.A. Fuzzy Reasoning in Pseudo-Physical Logics // Fuzzy Sets and Systems. - 1986. - Vol.22, №1-2.
Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика// Новости искусственного интеллекта. - 1999. - №1. - С.9-35.
Осипов Г.С. От ситуационного управления к прикладной семиотике// Новости искусственного интеллекта. - 2002. - №6.- С.3-7.
Поспелов Д.А. Интеллектуальные интерфейсы для ЭВМ новых поколений// Электронная вычислительная техника. Сборник статей. Вып.3. - М.: Радио и связь, 1989. - С.4-20.
Попов Э.В. Общение с ЭВМ не естественном языке. - М.: Наука, 1982. (См. также второе издание в серии "Науки об искусственном". - М.: Едиториал УРСС, 2004).
Хорошевский В.Ф. Обработка естественно-языковых текстов: от моделей понимания языка к технологиям извлечения знаний// Новости искусственного интеллекта. - 2002. - №6. - С.19-26.
От моделей поведения к искусственному интеллекту/ Под ред. В.Г.Редько. - М.: КомКнига, 2006.
Поспелов Д.А. "Серые" и/или "черно-белые"// Прикладная эргономика. Специальный выпуск "Рефлексивные процессы". - 1994. - №1. - С.29-33.
Поспелов Д.А. Знания и шкалы в модели мира// Модели мира. - М.: РАИИ, 1997. - С.69-84.
Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах// Новости искусственного интеллекта. - 2002. - № 6. - С. 8-18.
Тарасов В.Б. Оппозиционные шкалы в модели мира// Программные продукты и системы. - 2003. - №2. - С.44-47.
Финн В.К. Об одном варианте логики аргументации// Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы. - 1996. - №5-6. - С.3-19.
Поспелов Д.А. О задачах психоники// Вопросы бионики. - М.: Наука, 1967. - С.294-297. (См. также: Новости искусственного интеллекта. - 1991. - №1. - С.31-36).
Поспелов Д.А. Решение задач оперативного управления с помощью системы моделей// Труды XVIII-го Международного психологического конгресса. Симпозиум 25". - М., 1966. - С.108-113.
Поспелов Д.А. Теория гироматов// Проблемы бионики. - М.: Наука, 1973. - С.397-402.
Hewitt C. Viewing Control Structures as Patterns of Message Passing// Artificial Intelligence. - 1977. - Vol.8, №3. - Р.323-364.
Поспелов Д.А. От коллектива автоматов к мультиагентным системам// Труды Международного семинара "Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы" (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997). - С.319-325. (См. также: Программные продукты и системы. - 2003. - №2. - С.39-44).
Поспелов Д.А. Многоагентные системы - настоящее и будущее// Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С.14-21.
Стефанюк В.Л. От многоагентных систем к коллективному поведению// Труды Международного семинара "Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы" (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, 15-18 июня 1997). - С.327-338.