Please download to get full document.

View again

of 18
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.

Искусственный Разум для автономной дискретной системы

Category:

Music

Publish on:

Views: 7 | Pages: 18

Extension: PDF | Download: 0

Share
Related documents
Description
Искусственный Разум для автономной дискретной системы С.А. Васильев На сегодня нет общепринятого определения понятия «Искусственный интеллект». Возможно, поэтому и отсутствует общее решение задачи его
Transcript
Искусственный Разум для автономной дискретной системы С.А. Васильев На сегодня нет общепринятого определения понятия «Искусственный интеллект». Возможно, поэтому и отсутствует общее решение задачи его создания. Автор этой статьи попытался «сузить» задачу, а именно рассмотреть аспекты разумного поведения автономной дискретной системы (АДС). Это позволило достичь следующих результатов: 1) дать строгое определение понятия «разум» для АДС; 2) разработать общую структуру разумной АДС и алгоритмы всех функций разума; 3) отработать программно все основные функции разума. В ходе исследований выяснилось, что имеется только один вариант общего решения указанной задачи. Он находится в рамках объектно-алгоритмической модели знаний и содержит полный набор возможностей, характерных для естественного интеллекта. На сегодня не существует систем ИИ, полностью соответствующих этому общему решению. Это означает, что каждый из известных подходов имеет существенные недостатки, ограничивающие его возможности, что достаточно хорошо видно с позиций общего решения. Краткий обзор на эту тему будет сделан ниже. На основе достигнутых результатов ведётся разработка универсальной базы знаний. Усовершенствованная объектно-алгоритмическая форма представления знаний даёт возможность соединить достоинства всех известных моделей данных в плане создания СУБД. 6 С. А. Васильев Интеллектуальные функции позволяют существенно расширить возможности базы знаний по сравнению с СУБД: от общения на естественном языке до выполнения творческих заданий. Универсальной база знаний является потому, что она способна работать с любыми объектами, включая графические образы, звуковую речь и т. п., так как знания о них представлены в одной общей форме. Разработанные теоретические положения полезны не только в технической области. Понимание общих механизмов работы Разума даст ответы на многие вопросы о его скрытых, пока, резервах. 1. Определение автономной дискретной системы (АДС) Определение АДС приводится здесь не потому, что оно чем-то отличается от общепринятого. Это делается только для того, чтобы проследить, как общий алгоритм разума выводится из свойств нашего восприятия, про которое можно сказать следующее: 1) мы воспринимаем нечто, называемое нами внешним миром; 2) мы можем делить его на различающиеся между собой части; 3) эти части изменяются; 4) в этих частях и процессах их изменения мы можем обнаруживать сходства. Такие понятия, как объект, процесс, свойство, связь, система, считаются достаточно хорошо определёнными. Но, всё же, имеются различия в понимании их разными людьми. Поэтому здесь приводятся определения этих понятий, прямо следующие из указанных выше гипотез. Это необходимо для достижения строгости дальнейших рассуждений. Объект выделенная субъектом неоднородность из окружающего нечто (часть внешней среды). Искусственный Разум для автономной дискретной системы 7 Свойство любое сходство между объектами. Например, тепло, твердость, доброта и т. д. Системой называется множество объектов, связанных между собой. Связь последовательность состояний двух элементов системы, первое состояние принадлежит одному элементу и называется причиной, второе состояние принадлежит второму элементу и называется следствием. Важно заметить, что здесь использованы два вида структур: неупорядоченная множество, и упорядоченная последовательность. Других видов структур не существует. Существование связи это когда за причиной следует следствие, то есть смена состояния первого элемента влечет за собой соответственное изменение состояния второго элемента. Разрыв связи когда следствие перестает следовать за причиной. Состояние объекта это множество свойств объекта, имеющих конкретные значения. Изменение состояния объекта происходит при изменении значения хотя бы одного свойства. Состояние системы комбинация состояний всех элементов системы. Процесс изменения системы последовательность ее состояний, каждая пара соседних состояний которой представляет собой связь. Дискретной системой называется система, имеющая конечное множество элементов, и конечное множество связей между ними. Ясно, что любую материальную систему можно разделить на бесконечное множество составных частей и выделить между ними столько же связей. Но понятие системы строится на субъективном выделении элементов и связей, что делается из соображений пользы, достижения конкретных целей. Будем рассматривать только те системы, которые созданы для достижения какой либо конкретной цели. Если система может достигать её без посторонней помощи, то такая система называется автономной. 8 С. А. Васильев 2. Определение разумного поведения АДС Сначала определим разумное поведение «совсем» автономной системы. Оно будет максимально общим и его легко будет применить к полезным техническим системам. Совсем автономной системой можно назвать систему, которая сама заботится о своём существовании. Поэтому её главной целью является выживание, которое есть противоположность разрушению. Разрушение системы это разрыв связей между элементами, который приводит утрате её основных признаков. Отрицательное состояние системы состояние, за которым может последовать разрушение системы. Положительное состояние системы состояние, за которым не может последовать разрушение системы. Разумное поведение системы способность системы самостоятельно научиться избегать попадания в отрицательные состояния. 3. Вывод структуры АДС и алгоритма её функционирования из определения разума Структура разумной системы и общий алгоритм её поведения выводятся из приведённого выше определения разума путем строгих логических рассуждений. Строгим рассуждение является тогда, когда утверждения, его составляющие, имеют только один вариант понимания, то есть, интерпретации через факты восприятия, которые являются аксиомами. Эта интерпретация и является в логике доказательством утверждения. Исходя из аксиом, человек воспринимает и себя и внешнюю среду в виде систем. Поэтому, техническая система искусственного разума тоже является системой. Для краткости, будем называть её субъектом восприятия. Внешняя среда является объектом её восприятия. Она связана с субъектом и поэтому своим воздействием может менять его состояние. Некоторые её влияния переводят субъекта в от- Искусственный Разум для автономной дискретной системы 9 рицательные состояния. Цель субъекта избегать таких влияний. Что для этого нужно? Избегать значит не давать элементам внешней среды переходить в состояния, являющиеся причиной своих отрицательных состояний. Для этого субъект должен, во-первых, предвидеть наступление таких состояний внешней среды, во-вторых, правильно воздействовать на нее. Это уже можно считать алгоритмом Разума: 1) предвидеть будущее состояние внешней среды; 2) если оно отрицательно, то оказать нужное воздействие для исключения перехода внешней среды в это состояние. Как это может происходить? Внешняя среда есть система, состояние которой постоянно меняется. В соответствии с аксиомами, в этом изменении существуют закономерности. Изменение происходит посредством срабатывания связи, представляющей собой последовательность состояний. Поэтому, процесс изменения объекта представляется только последовательностью его состояний. Состояние объекта, по определению, представляет собой множество его свойств. Закономерность это сходство между процессами, или класс процессов. Известно, что класс процессов описывается в виде алгоритма. Алгоритм последовательность управляющих структур трёх видов: элемент, разветвление с условием, цикл с условием. Элементом является либо класс процессов (алгоритм), либо класс состояний объекта. Рассмотрим подробнее класс состояний объекта. Из аксиом следует, что любой объект может быть представлен в виде системы, то есть множества связанных объектов. С другой стороны, дискретность означает, что в любой конкретной задаче существует предел такого деления. То есть, существует два вида объектов сложные и простые. Простые объекты могут иметь только множество свойств. Классом простых объектов является подмножество свойств, общих для всех объектов этого класса. Сложные объекты, кроме множества свойств, имеют множество составных частей. Сходство между сложными объектами может со- 10 С. А. Васильев стоять как в общем подмножестве свойств, так и в общем подмножестве составных частей. Но это ещё не всё! Объекты это пространственные образования, и порядок их расположения в пространстве играет большую роль. Не вызывает сомнений, что из одного и того же множества частей иногда может быть составлено несколько разных объектов только изменением пространственного расположения частей относительно друг друга. Математическим определением пространства является упорядоченное множество одинаковых точек. Реальным аналогом такой точки может быть только простой объект. Назовём этот объект точечным. Упорядоченность пространства означает, что точки разделены на конечное количество последовательностей, которые, в свою очередь, тоже образуют последовательности. Таким образом, реальным аналогом пространства может быть только упорядоченное множество точечных объектов, имеющих один и тот же набор свойств. Если все эти объекты связаны с разными точками внешнего пространства, то объекты можно назвать датчиками, а их множество в целом органом чувств. Субъект может получать информацию о внешнем пространстве только посредством органа чувств. Теперь, исходя из этого, можно дать новое, «техническое», определение воспринимаемого субъектом объекта и выделить все возможные виды сходств между ними. Простой объект воспринимается в виде компактного множества датчиков, имеющих одинаковое текущее состояние. Компактность множества означает, что каждая точка из этого множества имеет хотя бы одну точку из этого же множества, которая является соседней. Соседними считаются точки, следующие одна за другой в одном из возможных порядков данного пространства. Ясно, что такой простой объект не является точечным, так как он из них состоит. Но, субъективно, такой объект нельзя разделить на другие объекты, имеющие какие либо отличия между собой по свойствам. Различия могут быть только в составе: множестве составляющих точечных объектов датчиков. Выделим все возможные виды сходств между простыми объектами. Искусственный Разум для автономной дискретной системы 11 Во-первых, сходством может быть одинаковое состояние датчиков. Назовём этот вид сходства непространственным свойством. Во-вторых, сходством может быть общее подмножество составляющих датчиков. Назовём этот вид сходства составом. Но если рассмотреть этот вид сходства строго в соответствии с определением, то он возможен только между объектами, существующими в разное время. Действительно, объекты, имеющие сходство в составе, имеют общее подмножество датчиков. Если состояние этих датчиков одинаковое, то два объекта сливаются в одно компактное множество точек, то есть, в один простой объект. Если объекты отличаются по состоянию, то они не могут иметь общих точек. Но упорядоченные множества имеют одно свойство: возможность циклических преобразований подмножеств. Суть этих преобразований состоит в том, что в упорядоченных множествах существует конечное количество порядков просмотра элементов (точек). Это количество больше, чем количество измерений пространства, представленного данным множеством, но оно конечно. Например, для одномерного пространства (последовательности) количество порядков просмотра равно двум: «вперёд» и «назад». Для двумерного пространства это количество равно восьми. В общем случае для множества возможен один вид преобразований сдвиг в рамках одного порядка просмотра. Для последовательности прибавляется ещё один изменение порядка элементов в соответствии с другим порядком просмотра. С учётом преобразований, сходством по составу считается наличие такого преобразования, в результате которого может появиться общее подмножество точек. При таком понимании, сходство по составу можно найти между любыми простыми объектами, поэтому, оно малоинформативно. Остаётся ещё одна возможность. Не будем забывать, что датчики, составляющие простой объект, изначально упорядочены. Следовательно, их можно представить в виде последовательности. Результатом сравнения разных последовательностей является алгоритм. С учётом возможности циклических преобразований, сходством между последовательностями является одинаковый результат одинаковой 12 С. А. Васильев последовательности преобразований, к ним применённых. Этот результат назовём пространственным свойством или формой объекта. Итак, первый вид сходств, непространственное свойство, «оперирует» только с единичными объектами. Второй вид, сходство по составу, основан на неупорядоченном множестве. Третий вид, форма, основан на упорядоченном множестве последовательности. Других видов структур, а, следовательно, и видов сходств, не существует. Сложным объектом является множество простых объектов. Так как простые объекты расположены в пространстве точечных объектов, то они тоже изначально упорядочены. Если их представить в виде точечных, то для сложных объектов справедливы те же виды сходств, что и для простых. Единственным отличием является то, что сходство по составу для сложных объектов является более информативным, чем для простых. Это потому, что у простых объектов все части одинаковые, чего нельзя сказать о сложных. Вернёмся к алгоритму разума. Предвидение будущего состояния объекта возможно только следующим образом: 1) имеется алгоритм процесса изменения объекта; 2) текущий процесс изменения объекта сравнивается с алгоритмом; 3) если есть совпадение текущего процесса с начальной частью алгоритма, то есть вероятность того будущего состояния, которое следует за этой частью. Чтобы предвидеть будущее состояние внешней среды, нужно иметь: 1) алгоритм процесса изменения внешней среды; 2) информацию о текущем изменении внешней среды; 3) механизм сравнения процесса с алгоритмом. Предвидение представим в виде процедуры с входными и выходными данными. Пункты 2 и 3 реализуются просто, пункт 1 требует более подробного раскрытия. Искусственный Разум для автономной дискретной системы 13 Алгоритм процесса изменения внешней среды можно получить только путем поиска похожих частей в процессе изменения внешней среды. Для этого нужно иметь: 1) информацию о процессе изменения внешней среды; 2) механизм сравнения участков этого процесса с целью поиска в них закономерности, то есть порождающего их алгоритма. Назовем этот механизм классификацией процессов. Информация о процессе изменения внешней среды представляет собой постоянно растущую последовательность состояний внешней среды. Где она растет? Конечно в памяти. То есть каждое новое состояние должно запоминаться, и в памяти они должны располагаться в последовательности своего поступления туда. Назовем эту последовательность для краткости памятью. Очевидно, что субъект не может запоминать непосредственно состояния внешней среды. Запоминать можно только состояния своих элементов памяти. Для этого, каким-то образом, состоянию элементов внешней среды должно ставиться в соответствие состояние элементов памяти. Состояние элементов памяти не должно напрямую зависеть от состояния внешней среды, поэтому должны быть промежуточные элементы. Это чувствительные элементы или датчики, образующие органы чувств. Элементы внешней среды воздействуют на датчики. Комбинация состояний датчиков представляет собой информацию о состоянии внешней среды. Эта информация запоминается. Возможно два случая запоминания. Первый запоминание состояния каждого датчика. Второй 14 С. А. Васильев запоминание только обработанной информации. Примем первый вариант, как более общий. Таким образом, память представляет собой последовательность отображений «мгновенных» состояний внешней среды. Каждое отображение это множество элементов памяти, отображающих состояния всех датчиков на тот момент. Процесс формирования отображения состояния внешней среды в органах чувств назовем ощущением. Далее идет запоминание, в результате которого формируется память. Имеет смысл подвести промежуточные итоги в виде объединения полученных процедур в структуру. Предварительно вспомним, что память это процесс (точнее это объект, интерпретируемый нами как процесс), который можно делить на части, тоже являющиеся процессами. Нельзя только переставлять состояния местами, нарушая изначальный порядок. Детализация процедур «ощущение», «запоминание» и «предвидение» в рамках общего алгоритма не требуется. Процедуру «классификация процессов» рассмотрим немного подробнее. Процесс это последовательность состояний объекта. В общем случае объект является сложным и представляет собой систему. По- Искусственный Разум для автономной дискретной системы 15 этому, объект описывается тремя видами сходств: непространственные свойства, состав и форма. Форма, также как и процесс, представляет собой последовательность состояний объектов, входящих в его состав. Следовательно, для сравнения объектов по форме используется та же процедура классификации процессов. То, что одни сходства распространяются на большее количество объектов и процессов, а другие на меньшее, называется степенью абстрактности. Поэтому, классы объектов и процессов «расслаиваются» на разные уровни абстрактности. Между классами появляются отношения наследования свойств. Некоторые классы процессов (алгоритмы) используются часто, другие редко. Для ускорения поиска первые имеет смысл хранить в виде отдельного модуля. Так появляется модульность. То есть, все стандартные аспекты объектно-алгоритмической модели знаний неизбежно занимают своё место, так как они определяются, в конечном итоге, свойствами нашего восприятия. Остается только добавить, что процедура классификации процессов достаточно сложна и рекурсивна. Рекурсивна потому, что и объект и процесс, как мы выяснили, сами по себе являются рекурсивными структурами. Функция предвидения в достаточном для общего алгоритма объеме рассмотрена. Рассмотрим функцию воздействия. Субъект может воздействовать на внешнюю среду только изменением состояния своих элементов. Тех, которые непосредственно связаны с ней. Совокупность предназначенных для этого элементов назовем органами воздействия. На данный момент субъект знает, каким будет следующее состояние внешней среды. Если оно нежелательно, то его наступление нужно предотвратить своим воздействием. Для этого, в первую очередь, необходимо знать последствия своих воздействий. Эти знания представляют собой алгоритмы взаимодействия, которые получаются в результате классификации процессов своего воздействия на внешнюю среду. Чтобы это было возможно, субъект должен запоминать не процесс изменения внешней среды, а процесс взаимодействия с ней. Добавляются действия самого субъекта в виде изменения состояний органов воздействия. Субъект, у которого нет знаний о собственных 16 С. А. Васильев возможностях, может совершать только случайные действия и изучать их последствия. Изучать это запоминать и сравнивать, находя закономерности, то есть, алгоритмы. Но просто так использовать эти знания можно только в ситуациях, похожих на те, которые складывались после случайных действий. В общем случае, нужен механизм синтеза алгоритма воздействия на внешнюю среду с целью перевода ее в нужное состояние. Почему синтеза алгоритма, а не конкретного процесса? Потому, что предвидеть будущее можно только с точностью до класса состояний. А классами состояний оперируют алгоритмы, то есть классы процессов. Это уже создание новых знаний, для которого имеющихся знаний может быть недостаточно. Поэтому нужно использовать такие известные приемы, как гипотеза и эксперимент. Это активный поиск знаний или творчество. Назовем эту процедуру синтезом алгоритмов. База знаний множество уже созданных алгоритмов взаимодействия с внешней средой. Теперь можно изобразить общий алгоритм Разума полностью. В соответствии с ним разумная система делает следующее. Воспринимает и запоминает воздействия внешней среды. Планирует и совершает воздействия на внешнюю среду, которые тоже запоминает. Анализирует свою память с целью поиска закономерностей, в результате чего образуется база знаний, на основе которой она и
Similar documents
View more...
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks