METHODOLOGY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCEIN THE CONTEXT OF HUMANITIES AND INFORMATICS.pdf Развитие теории и методологии искусственного интеллекта (ИИ ) не-разрывно связано с междисциплинарным синтезом различных направле-ний научных исследований: математики, информатики, нейрофизиологии,когнитивных наук, психологии, философии, лингвистики. Гуманитарноезнание было и остается важным элементом в современных исследовани-ях ИИ . Современные исследования и инновационные разработки в сферепередовых технологий, к которым, безусловно, относятся и системы ИИ ,сложно представить без междисциплинарной кооперации.Кафедра гуманитарных проблем информатики философского фа-культета Национального исследовательского Томского государственногоуниверситета продолжает эту научную традицию в рамках междисци-плинарного синтеза гуманитарных наук и информационных технологий.Специалисты кафедры не только глубоко изучают философские пробле-мы искусственного интеллекта, но и все более активно работают с техно-логиями и системами ИИ .66 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 В данной статье рассматриваются основы методологии технологийискусственного интеллекта и опыт их внедрения в образовательный про-цесс в контексте гуманитарной информатики.Искусственный интеллект: нейроны, логика и знанияИскусственный интеллект (ИИ ) - одна из сложных и перспективныхтехнологий современной цифровой культуры, определяющих то, что при-нято связывать с «умными» машинами. Снова и снова мы задаем вопрос:в каком смысле машина может быть умной?В классической и основополагающей для ИИ статье «Вычислитель-ные машины и разум» (Turing, 1950) британский математик Алан Тью-ринг формулирует фундаментальные принципы и определяет возможно-сти создания искусственного интеллекта. Этот текст во-многом остаетсяпрограммным для исследователей и разработчиков ИИ . Тьюринг показал,что цифровой компьютер - это универсальная машина дискретных состо-яний, и она в принципе способна выполнять интеллектуальные функции,подобно человеку, опираясь на математический аппарат, способность кобучению и генерированию новизны, а также имитации процессов выс-шей нервной деятельности. Следовательно, ИИ может стать основой ав-тономного поведения технологических систем.С. Рассел и П. Норвиг в своем обобщающем труде по основам со-временных технологий ИИ приводят большое количество разнообразныхопределений, некоторые из которых мы приведем [4]:- ИИ - это создание компьютеров, способных думать, подобно чело-веку;- ИИ - это создание машин, которые выполняют функции, требую-щие интеллекта при их выполнении людьми;- ИИ - это автоматизация действий, которые мы ассоциируем с чело-веческим мышлением;- ИИ - это изучение умственных способностей с помощью компью-тера;- ИИ - это изучение интеллектуального поведения артефактов;- ИИ - это наука о проектировании интеллектуальных агентов;- ИИ - это функционирование интеллекта на основе артефакта;- ИИ - это область науки о компьютерных технологиях, занимающая-ся автоматизацией разумного поведения.Если мы ведем речь о техническом устройстве, оснащенном ИИ , тотакая машина до определенной степени способна мыслить и рассуждать,подобно человеку (на основе психологии или физиологии мышления мо- Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 67делирует логические рассуждения), и функционирует как автономныйрациональный агент (действует, достигает результата, адаптируется, реа-гирует на среду).На заре теории и разработок ИИ в 1940-х гг. благодаря исследова-ниям У. Питтса, У. Маккалоха, М. Мински машинный разум пыталисьмоделировать с помощью компьютера как «искусственные нейроны», по-скольку, как тогда удалось установить, передача сигнала нейронами осу-ществляется, подобно транзисторам. Таким образом, ИИ понимался какмоделирование работы нейронной сети мозга. В то время эту концепциюбыло невозможно воплотить в полноценном виде по вполне понятнымтехническим причинам: компьютеры были слишком несовершенны длярешения подобных задач. Однако позднее эти идеи нашли успешное во-площение в самых разных направлениях применения ИИ .Альтернативную концепцию ИИ предложил коллега М. Мински ДжонМаккарти в середине 1950-х. Суть его подхода к ИИ заключалась в том,что мы рассматриваем искусственный разум как универсальную логиче-скую машину на базе компьютера (ИИ = логика). Практический смыслэтого подхода заключался в возможности моделировать средствами ИИрешение интеллектуальных задач человеком. Причем в любой области.Здесь также возникли очевидные проблемы, поскольку логика формаль-на, а задачи всегда решаются с опорой на содержательное знание.В 1960-70-х гг. формируется новый подход к ИИ как экспертной си-стеме, основанной на представлении знаний. Маккарти приходит к про-блеме представления предметных знаний для ИИ , М. Минский выдвигаеттезис о микромирах, которые должны служить модельной областью длярассуждений ИИ .В этом подходе ИИ работает со знаниями из предметных (проблем-ных) областей и на основе знаний, полученных в этих областях. Знания опроблемной области формулирует и формализует человек (эксперт), а ИИфункционирует как экспертная система, степень достоверности, полнотыи определенности знаний в которой зависит от эксперта и обучаемостисистемы. Современные исследования и разработки в области ИИ пред-ставляют собой многомиллиардную индустрию. Сегодня такие эксперт-ные системы управляют транспортными и промышленными объектами,а также используются в медицинской диагностике, финансовом планиро-вании и других практических сферах. ИИ управляет спутниками, самоле-тами, конвейерами по сборке автомобилей, атомными электростанциями,военной техникой, компьютерными системами, умными домами и т.д.68 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 Чтобы понять, какое место занимает ИИ в цифровой культуре, необ-ходимо представлять, какие интеллектуальные функции он реализует наоснове компьютеров.Во-первых, ИИ применяется для обработки естественного языка.Системы искусственного интеллекта выполняют перевод текстов с раз-ных языков (машинный перевод), осуществляют распознавание устной иписьменной речи (голосовые интерфейсы), осуществляют поиск инфор-мации и общение на естественном языке. В этой функции ИИ все ширеиспользуется в Интернет, прежде всего, для перевода и поиска информа-ции (неслучайно директором по исследованиям в крупнейшей Интернет-корпорации Google является Питер Норвиг - в прошлом ведущий раз-работчик интеллектуальных систем в NASA и Стенфордский профес-сор, автор базовых учебников по ИИ ). В этом контексте будущее ИИ иWeb 3.0 связано с интеграцией этих технологий на основе семантическойобработки данных.Во-вторых, ИИ является основой современной робототехники вовсем ее многообразии. Промышленные роботы интегрированы в управ-ляющие экспертные системы. Роботизированный интеллект управляетспутниковыми группировкам, самолетами, логистическими структурамии различными функциями современного автомобиля (от коробки передачи подвески до распознавания дорожных знаков). Все больше интеллекту-альная робототехника проникает в индустрию развлечений и современ-ное искусство. Делаются все более серьезные шаги в развитии социаль-ной робототехники (social robotics), ориентированной на образование,медицину и различные сервисные функции (например, в коммунальномхозяйстве).Без элементов ИИ сегодня невозможно представить создание видео-игр. Искусственным разумом наделяются персонажи, которые противо-стоят игроку- человеку и часто его побеждают. В этой сфере применениеИИ произвело сильнейшее впечатление после того, как суперкомпьютерIBM Deep Blue выиграл у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.В контексте электронной игры стоит задача научить виртуального пер-сонажа рассуждать и действовать, подобно играющему человеку: пла-нировать действия, оценивать меняющуюся обстановку, планировать ивыполнять задачи [8].Упоминавшиеся выше экспертные системы, выполненные как ав-тономные самообучающиеся агенты, самостоятельно играют на бирже,управляют беспилотными летательными аппаратами, выполняют слож- Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 69ные диагностические функции в промышленности, медицине, менед-жменте, военной сфере.Стремительное развитие систем ИИ связано с целым рядом факторови проблем, среди которых сложность задач управления массовыми обще-ствами (особенно системами производства и обеспечения) и усложнениетехнологических систем в экономике и обороне (ядерная энергетика,ракетная техника, авиация, космонавтика, телекоммуникации). Системапозднеиндустриального капитализма создает технологический антропо-дефицит - человеческих способностей памяти, восприятия, скорости ре-акции, выполнения интеллектуальных задач определенной степени слож-ности недостаточно. Человек с его физическим телом и психическимивозможностями превратился в человеческий фактор функционированиятехнологий. Если изначально технологии имитировали человека, то сей-час на повестке дня другой вопрос - имитация технологий человеком [1].Простым примером может служить минимально инвазивная хирургия наоснове робота-хирурга Да Винчи (www.davincisurgery.com). Способ про-ведения операции с минимальным инвазивным эффектом и максималь-ной точностю возможен только с помощью манипуляторов и сенсоровробота. Делающий операцию хирург не способен совершить такие хи-рургические манипуляции привычным способом.Системы искусственного интеллекта не просто заменяют человека напроизводстве и в обороне. Они развиваются по своей собственной логи-ке, создавая собственные ниши и задачи. С другой стороны, исследова-ния ИИ наталкиваются на те ограничения, которые задаются факторами иструктурами биологической жизни, на субстрате которой интеллект фор-мируется и существует. Именно поэтому совершенствование ИИ неиз-бежно ведет к вопросу о создании искусственной жизни, альтернативнойтой биологической и социальной жизни, которая связана с концепциейприроды [10].В современном социальном и гуманитарном знании изучение системИИ должно занять свое подобающее место не только на основе философ-ского и критического подхода, но и на основе изучения и использованияпередовых технологических разработок в этой области.Искусственный интеллект в контексте гуманитарной информатикиНа протяжении последних лет кафедра гуманитарных проблем ин-форматики философского факультета Томского университета активно ра-ботает над внедрением технологий искусственного интеллекта и разви-тием сотрудничества с авторитетными партнерами, работающими в этой70 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 сфере. В исследованиях и учебном процессе используются экспертныесистемы, платформа для их разработки и робототехническая платформас элементами ИИ .На начальном этапе использовалась оригинальная разработка томскихученых - экспертная система принятия решений ИС ПРИР (лабораторияинтеллектуальных систем под руководством профессора А.Е. Янковской,ТГАСУ ). Впоследствии расширение сотрудничества с университетомДубны и технопарком «Дубна» позволило начать внедрение передовойплатформы для разработки экспертных приложений G2 (производитель -корпорация Gensym, США). Данная платформа является уникальной раз-работческой средой, в которой можно создавать экспертные системы наоснове представления знаний. Сочетание объектного подхода и логиче-ских правил позволяет создавать базы знаний для имитационных моде-лей и экспертных систем реального времени. Работа с G2 требует освое-ния навыков программирования с использованием специфического кодаплатформы. Именно по этой причине в настоящее время идет работа надсозданием тренажера для студентов, который позволил бы быстро и уве-ренно получить эти навыки в интерактивном режиме разработки учебныхэкспертных систем. Перспективные исследования и разработки кафедрына основе платформы G2 ориентированы на создание интеллектуальныхсервисов в управленческой системе высшего учебного заведения.В качестве более прикладной и специализированной экспертной си-стемы на кафедре используется экспертно-диагностическая система «Ре-сурс» (разработка коллектива под руководством О.В.Невраевой, ТУСУР ).Система предназначена для диагностики и отбора персонала предприя-тий. Она активно используется в Томском регионе и за его пределами.Система «Ресурс» хорошо зарекомендовала себя как учебный и диагно-стический инструмент, однако требуется развитие ее интеллектуальныхи интерпретационных функций. Именно эту задачу планируют решатьспециалисты кафедры на основе платформы G2 в контексте передовыхисследований и разработок, упомянутых выше. В частности, над даннойпроблематикой уже ведется работа в рамках двух магистерских диссерта-ций под руководством доцента, кандидата философских наук Д.В. Галки-на (ведущего данное направление на кафедре).В 2011 г. изучение проблем ИИ расширено в область современнойробототехники. Для кафедры приобретен гуманоидный робот NAO (раз-работка французской компании Aldebaran Robotics), который являетсяполностью программируемой робототехнической платформой с уникаль-ным сочетанием сервомоторики, систем распознавания (камеры, сонары, Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 71микрофоны, тактильные датчики) и встроенного компьютера. На базеNAO планируется разработка проблематики социальной и когнитивнойробототехники (social and cognitive robotics), в частности, проблемы соз-дания интерфейсов для сервисных роботов в образовании, медицине, ис-кусстве, бытовой сфере, а также проблематика автономного поведенияроботизированных систем.Использование разработческих сред (платформ) и специализиро-ванных инструментов ИИ позволяет эффективно построить учебную иисследовательскую работу преподавателей и студентов. Важной задачейостается поиск и формирование междисциплинарной проблематики ис-следований, привлечение заинтересованных партнеров и разработка ори-гинальных проектов.В рамках общей задачи создания образовательной модели информа-тизации социально-гуманитарных наук проводились исследования и раз-работки по внедрению систем искусственного интеллекта в образователь-ный процесс. Было изучено профильное программное обеспечение и вы-работана стратегия его внедрения. Центральной проблематикой, котораяможет создать инновационный междисциплинарный контекст изучения ивнедрения систем ИИ в образовательный процесс, следует считать пред-ставление знаний для систем ИИ в контексте их научного и прикладногоприменения. В частности, представление знаний как основа моделирова-ния экспертных систем может служить моделью, позволяющей миними-зировать сложности, связанные с отсутствием у студентов-гуманитариевсерьезных базовых навыков в области программирования и математиче-ского моделирования. Это возможно при выборе профильного ПО.В качестве основного рабочего ПО выбрана универсальная платфор-ма для разработки экспертных приложений G2 (производитель - корпо-рация Gensym, США). Дополнительным инструментом является при-кладная экспертно-диагностическая система оценки персонала «Ресурc»(разработчик - кадровый центр «Вы+Мы», ТУСУР , Томск).Для решения задач обучения студентов работе по моделированию исозданию экспертных систем реализован уникальный проект по созданиюпрограммного комплекса «Учебный тренажер для разработки интеллек-туальных приложений на платформе G2». Проект реализован совместнос ООО «Технопарк Дубна» и университетом Дубны. Программный ком-плекс учебного тренажера разрабатывался как инструмент для освоенияосновных функций создания приложений, основанных на знаниях, наплатформе G2 и предназначен для использования в учебном процессе понаправлению подготовки «Гуманитарная информатика».72 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 Основной целью создания программного комплекса является разви-тие направления по изучению и разработке современных систем искус-ственного интеллекта в рамках профессиональной подготовки студентовспециальности «гуманитарная информатика». Кроме того, целями созда-ния программного комплекса «Учебный тренажер для разработки интел-лектуальных приложений на платформе G2» являются:- применение новых, в том числе информационных, образовательныхтехнологий, внедрение прогрессивных форм организации образователь-ного процесса и активных методов обучения, а также создание учебно-методических материалов, соответствующих современному мировомууровню;- формирование у выпускников профессиональных компетенций,обеспечивающих их конкурентоспособность на рынке труда;- разработка инновационных методик обучения и проверки качестваполученных знаний, повышения уровня профессорско-преподавательскогосостава;- формирование и закрепление навыков разработки и применения напрактике современных систем управления знаниями, функционирующихна базе передовых информационных технологий;- формирование и закрепление навыков представления знаний и соз-дания на их основе моделей исследовательского и практического назначе-ния с помощью современных систем искусственного интеллекта.Для реализации поставленных целей «Учебный тренажер для разра-ботки интеллектуальных приложений на платформе G2» позволяет ре-шать следующие задачи:- создание моделей на основе предметных знаний в рамках постав-ленных исследовательских и практических задач;- применение объектно-ориентированных средств представлениязнаний и разработки моделей;- возможность обработки и анализа данных в реальном времени наоснове построенных моделей;- обеспечение модификации построенных моделей в соответствии споставленными исследовательскими и практическими задачами;- обеспечение возможности практического проведения промежуточ-ного и итогового контроля процесса усвоения знаний и навыков разра-ботки приложений;- обеспечение пошагового процесса освоения функций разработкиприложений с возможностью параллельного контроля за выполнениемкаждого шага; Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 73- оспользование тренировочных задач различной степени сложностидля освоения функций разработки приложений;- использование графических элементов для разработки интерфейсаприложений и отображения знаний и данных;- обеспечение интеграции разрабатываемого приложения с однимиз существующих образцов экспертных систем в виде учебного задания(тренажер интегрирован с экспертно-диагностической системой «Ре-сурс»);- подготовка учебно-методических материалов по использованиютренажера для студентов и преподавателей.Учитывая поставленные цели и задачи, программный комплекс«Учебный тренажер для разработки интеллектуальных приложений наплатформе G2» должен соответствовать начальному уровню освоенияинструментов разработки приложений на платформе G2 и предоставлятьвозможности для освоения материала различного уровня сложности. Воснове обучающего процесса - задания и упражнения производственно-технического, социально-экономического и управленческого типа.В тренажере используются основные элементы построения моделейв приложениях:- объектно-ориентированное представление знаний (объекты, клас-сы, атрибуты - определение и обращение к ним, отношения);- создание модульного приложения и интеграция модулей;- создание баз знаний и экспертных систем на основе правил G2;- работа с данными в реальном времени;- создание действий и процедур (структура, циклы, вызов);- использование методов, декларации методов;- работа с различными типами переменных;- использование графического интерфейса и графического редакто-ра G2.Кроме того, тренажер предоставляет возможность отработки всехосновных функций создания и редактирования баз знаний в G2 (работас основными типами файлов G2, режимы работы G2, основные функцииинтерфейса G2, создание и редактирование рабочих областей (workspace),работа с таблицами атрибутов, присвоение значений; использование ре-дактора правил и процедур; режим Обследования (Inspect) и его приме-нение; управление элементами; взаимодействие с пользователем; уровнии допуск работы с приложениями).Используется также графический язык построения моделей - моде-лируемый процесс представляется в виде связанных блоков, являющихся74 Гуманитарная информатика. 2011. Вып. 6 либо законченными этапами процесса, либо группами этапов (возмож-ность вносить изменения и производить настройку: добавлять/удалятьэтапы и объекты процесса, привязывать подэтапы к общей модели илиразличные модели друг к другу; перераспределять потоки данных внутримодели и между моделями).Тренажер имеет гибкий механизм разделения уровня доступа дляразличных типов пользователей и позволяет осуществлять работу на тре-нажере уникальному пользователю с сохранением его индивидуальнойтраектории и показателей обучения на любом этапе работы с тренажероми формированием единой базы данных обучающихся для преподавателя.Разработана встроенная система оценки прохождения обучения на тре-нажере для уникального пользователя, которая выводится в виде стан-дартной шкалы оценки и показателей прохождения (верные и неверныедействия при выполнении заданий).ЗаключениеОдной из основных проблем в изучении систем ИИ в контексте гу-манитарной информатики, безусловно, остается необходимость серьез-ного владения основами современной математики и программирования.Разработанный тренажер и особенности разработки приложений на плат-форме G2 позволяют существенно снизить остроту данной проблемы длязадач учебного процесса и разработки экспертных приложений за счетиспользования графического представления объектов и естественногоязыка правил. Дальнейшие перспективы решения, вероятно, потребуютболее глубокой междисциплинарной кооперации с математиками и про-граммистами.

Скачать электронную версию публикации