16. Что такое универсальные решатели задач?

             Инженерия знаний - это область информационной технологии, цель которой - превращение знаний, которые на практике до сих пор мог накапливать и применять только человек, в объект обработки на компьютерах, т.е. превращение их в программы ЭВМ.
Чтобы эта область утвердилась как одно из научных направлений, необходимо дать строгое определения, что такое знание. Точного определения понятия «знание» пока нет, но почти не вызывает сомнения, что при их программной реализации, будут использоваться нетрадиционные подходы. Эти программы будут включать как процедурные (явные знания), так и непроцедурные элементы (неявные знания) и использоваться также, как информация из человеческой памяти.
Однако, как бы ни развивалась техника использования знаний в виде систем искусственного интеллекта (ИИ) всех возможных видов: экспертных систем, систем принятия решений, адаптивных обучающих систем и т.д., она не найдет применения, пока нет самих знаний.
             Развитие подобных систем, как и интеллектуальная жизнь человека, должно складываться из двух процессов:
1)накопление и генерация знаний, т.е. обеспечение всего цикла получения, сохранения, поиска, воспроизведения и забывания ненужной информации, характерного для мнемических процессов;
2)использование знаний в процессе разрешения проблемных ситуаций возникающих в ходе деятельности человека, когда он наталкивается - часто совсем неожиданно - на что-то непонятное, неизвестное, тревожащее и т.д.
            Проблемные ситуации могут возникнуть в любом виде человеческой деятельности и развертываются, после анализа, в одну или несколько взаимосвязанных между собой интеллектуальных задач, которые решаются параллельно или последовательно с помощью мышления на основе знаний, хранящихся в памяти человека и/или ЭВМ.
Сам процесс решения интеллектуальных задач с помощью систем ИИ всегда реализуется в диалоге человека с ЭВМ через дисплей. Тройка «человек - дисплей - ЭВМ» вносит еще одну недостаточно исследованную компоненту, влияющую на полноту и время решения возникшей проблемы, т.е., в конечном итоге, на эффективность систем ИИ.
            Задача, поступающая на вход системы ИИ рассматривается автором как некоторая семиотическая система, которая помимо синтаксических отношений между элементами включает семантические отношения - смысловые связи между понятиями модели ситуации или задачи, а также аппарат оперирования ими в процессе поиска путей достижения цели - решения задачи, или в процессе формирования новых понятий на основе имеющихся в памяти системы знаний.
При создании систем с искусственным интеллектом, к которым относятся и АОС, важнейшее значение приобретает проблема формирования, хранения, обобщения и использование знаний.     Ее решение связано с  построением  универсальной системы формирования  понятий. 
            Определим «понятие» следующим образом:
Понятие — обобщенная  информация о множестве объектов, представленных   наборами  значений   признаков,   заданных   как  в явном, так и в неявном виде, которая:
а) отображает характерные для этого множества логические отношения между отдель¬ными значениями признаков;
б) является достаточной для различения с  помощью некоторого  правила  распознавания   объектов, принадлежащих множеству, от объектов, не принадлежащих ему.
Формирование знаний у систем с искусственным интеллектом должно  осуществляться  универсальной   системой формирования понятий (УСФП),   которая,   по нашему мнению,  будет включать в себя следующие системы формирования понятий (СФП):
            1. Систему формирования индуктивных понятий, как с независимым, так и с зависимым выбором.
            2. СФП, работающую с объектами, обобщенная информация о которых задается путем перечисления самих объектов. Например, понятие «русская гласная буква» формируется путем перечисления букв: А, Е, ..., Я.
            3. СФП,  обобщающую объекты  по аналогии.
            4. СФП, анализирующую объекты, которые заданы путем описания. В этом случае объект может, например, задаваться определением его назначения.
            5. СФП, осуществляющая формирование понятия путем переноса. Так, например, ребенок, однажды выделив цвет, форму, величину в предмете, начинает выделять эти признаки и в других сходных предметах при сходных обстоятельствах.
            Очевидно, что УСФП должна обеспечить формирование сходных, смежных и контрастных понятий. В данной работе не будет рассматриваться ни принцип формирования перечисленных понятий, ни конструкции указанных СФП. Нас в первую очередь интересует практический аспект использования УСФП для формирования знаний системы. Поэтому на примере универсального решателя арифметических задач на движение (УРАЗ) рассмотрим систему знаний УРАЗ, формирование которой и должна осуществлять УСФП. Термин - «решатель» широко применяется в кибернетической литературе для обозначения как искусственных, так и естественных интеллектуальных систем.
            В чем же состоит универсальность такого решателя задач? Предположим, что необходимо построить на базе ЭВМ систему, способную решать задачи определенного класса. Можно разработать алгоритм решения каждой задачи из данного класса, записать их на выбранном алгоритмическом языке и составленные таким образом программы решения каждой задачи вложить в ЭВМ.
            После этого достаточно будет указать номер задачи, подлежащей решению, как ЭВМ мгновенно найдет соответствующую программу и решит эту задачу. В то же время ЭВМ будет бессильна, если предложить ей решить задачу, аналогичную рассмотренным ранее, но для которой не была заранее составлена программа.
            Простейший пример. ЭВМ «научили» находить скорость движения тела, если известны путь и время, а затем ей предложили найти путь по скорости движения тела и времени, затраченному телом на прохождение этого пути. Компьютер не сможет решить ее по той причине, что она не формирует алгоритм решения задачи, а просто слепо использует алгоритм, вложенный в него исследователем.
            Таким образом, универсальность предлагаемого решателя задач состоит в том, что он не использует заранее составленные алгоритмы, а строит их сам, соотнося с условиями заданных задач.

См. продолжение в других частях монографии "Микроструктурирование мышления ..." в этом же разделе моей страницы.