Тест Тьюринга преследует цель выявления внутреннего разума компьютера. В то же время для смазывания разницы в человеко-машинной коммуникации был выбран метод общения посредством компьютерного терминала.
Между тем, проблема во взгляде на «машинный интеллект» всё-таки существует. Она заключается в том, что под влиянием этого теста «искусственный интеллект» становится идентичным понятию «эмуляция человека». Причём от машинного интеллекта требуется точного воспроизведения всех черт, присущих человеку, включая ошибки, неточности и неспособности, например, неспособность человека к быстрым и точным вычислениям.
Но ждем ли от искусственного интеллекта полной идентичности человеческим возможностям? Очевидно, нет. Но такая задача по построению полной аналогии машины и человека проходит лейтмотивом во множестве технологий искусственного интеллекта. Например, идея воспроизведения мозга дала старт разработке нейронных сетей. Желание «вырастить» идеальную саморазвивающуюся структуру породило эволюционные алгоритмы и игру «жизнь».
В то же время копирование внутренних механизмов, присущих человеку, и воспроизведение человеческих возможностей – вещи разные. Перцептрон, реакционный процессинг и другие механизмы помогают нам наилучшим образом реализовать определенные идеи и задачи, такие как распознавание образов. И напротив, полное повторение человека – бесперспективно, поскольку слепое копирование результата не несет ключевой ценности: человек лишь носитель, одна из реализаций интеллекта, к которому мы стремимся в программных системах.
Компьютер обладает собственными важными свойствами, которые делают его ценными. Это быстрота и точность расчетов, быстрота в поиске данных, надежность и точность (дискретность) логики в выполнении программных инструкций, возможность хранения большого числа хорошо структурированных данных.
Мышление человека существенно отличается от правил обработки данных компьютером. Он состоит в возможности принятия решений в условиях ограниченности информации, отсутствии четкой структурированности информации, динамическом построении операций. Да и, вообще говоря, можно ли сравнивать компьютер и человека? К компьютеру не могут быть применимы такие сложные понятия как чувственность, интуиция, мечты, фантазия, экспрессия и одухотворенность. Но от этого компьютер не делает хуже вычисления и выполнение программ. От этого мы не работаем с ним меньше. Так давайте рассматривать искусственный интеллект в компьютерной реализации не как конкурента или брата, а как средство.
Ставя задачу «искусственного интеллекта» перед компьютером, мы определяем те результаты, которые будут полезны для человека, поскольку на современной стадии развития программных технологий глупо стремиться воспринимать компьютер как брата по разуму. И, более того, это совершенно не нужно, поскольку компьютер остается средством для принятия решений, средством для хранения и быстрого поиска данных, средством для решения прикладных задач.
Периодически в области искусственного интеллекта мелькает еще одна крамольная идея. Звучит она примерно следующим образом: «Если воспроизвести человеческий мозг, то мы получим интеллект». К этому измышлению подстегивает Норберт Винер: «…кибернетика полагает, что строение машины или организма является показателем их способности выполнить задачу. … механическая ригидность насекомого ограничивает его интеллект, в то время как механическая гибкость человеческого существа обеспечивает его почти безграничное интеллектуальное развитие… Теоретически, если бы мы могли создать машину, механическая структура которой воспроизводила бы человеческую физиологию, то мы могли бы иметь машину, „интеллектуальные способности“ которой воспроизводили бы умственные способности людей.» [2]
Как будто интеллект – это результат химической реакции или суп, сваренный из точно выверенных ингредиентов по какому-то мифическому рецепту. К сожалению, немногого можно добиться способом слепого копирования и ожидания последующей синергии, а также перехода количества в качество. Нельзя надеяться на то, что созданная структура сама восполнит отсутствие представлений по целому пласту знаний и видения процесса, и сама начнет воспроизводство «разума». Чудес не будет. Одна из причин этого в том, что помимо воспроизведения механизмов, как минимум, эти механизмы необходимо наделить знаниями (врожденными или априорными рефлексами, инстинктами и пр.). Думаю, если рукотворно можно создать такой организм, этот организм будет схож с клоном самого человека. А нужен ли нам клон, к этому ли мы стремились, создавая такой механизм?
Позиционирование и правильное определение задач и подходов в каждой области – вот от чего зависит успех науки в отрасли знаний. До сих пор «искусственный интеллект» является чрезмерно размытой областью знаний. Сюда входит и распознавание образов, и интеллектуальные алгоритмы, к чему бы они ни прилагались, и рекурсивный поиск, и задачи распознавания языка.
В поиске методов, подходов и идей искусственного интеллекта, объектом исследований выступает человек: его форма мышления, его механизмы. Желание повторить человека – не самое лучшее желание, поскольку человек – это сложное, согласованное и гармонизированное создание. Каждая его составляющая является важной – слух, коммуникация, зрение, мышление, речь, органы движения. Ущемление одной небольшой функции может вести к потере полноценной деятельности человека. Потому идея создания подобия человека – это, пожалуй, профанация.
Другое дело, человек – прекрасное создание для анализа и воспроизведения его отдельных составляющих. В первую очередь, того, что отличает человека от другого рода организмов, а именно наличия разума.
Единый обобщающий тест на разум, который придумал Тьюринг, сомнителен как по своему назначению, так и по своей методике. При помощи этого теста Тьюринг хотел отойти от критерия «разумности», но что же измеряет этот тест? Он сличает человека и машину, или точнее – подтягивает машину к человеческим стандартам. Насколько такое сравнение корректно, и насколько такое сравнение полезно? Какой результат и какие выводы даст такое сравнение? Ясных ответов на эти вопросы попросту нет.
Кроме того, я не уверен, что все люди могут пройти тест Тьюринга. Эта неуверенность может посетить каждого, кто достаточно времени провел в чатах. Будь у человека на том «конце провода» сложности с вербализацией (выражением мыслей), со знанием языка общения, перцепцией (восприятием) – и мы, тестируя его по Тьюрингу, то есть, сомневаясь в том, что на другой стороне «провода» человек, можем поставить отрицательный результат. Тест пройден не будет. Можно сделать вывод, что тест Тьюринга – это не тест на разумность, это система распознания «свой – чужой». То есть, тест на то, соответствует ли собеседник понятиям и стандартам тестирующего.
Единственным выводом из этой непростой ситуации является отказ от понятия «разума» как цели, к которой должен стремиться искусственный интеллект. Не надо измерять разум как единое и неделимое целое, так же как не надо стремиться определить критерии разума, поскольку это эмпирическое понятие, состоящее из сотен характеристик.
Что же надо делать в действительности, если мы всё же желаем использовать машину как интеллектуальный механизм? Очевидно, выявить составляющие разума, которые имеют ценность, как для человека, так и для их отчуждения в сторону машинной реализации.
Таким образом, с точки зрения агентов нам вообще не важно, кто находится на «том конце провода». Основная задача реализации агентов заключается в том, чтобы агент, находящийся с нами в контакте, был адекватен относительно исполняемых им задач и коммуникации. Но критерий адекватности означает не тест на соответствие полноте тестирующего человека (как тест Тьюринга), а тест на необходимость и достаточность в коммуникации. Это подобно тому, как мы можем объясниться с иностранцами, порой языком жестов и междометий, но объясняя суть вещей, несмотря на то, что он, очевидно, не знает таких слов как «шумовка» или «противень» на нашем языке общения. А, возможно, таких слов попросту нет в его родном языке.
Поскольку агенты могут существовать в гетерогенной среде, основное требование предъявляется к потенциальной возможности коммуникации.
Агенты-молчуны и вещатели
Многоагентная среда, прежде всего, предъявляет требования к коммуникативному уровню агентов. Однако часть агентов может никак не проявлять себя и заниматься исключительно сбором данных. Такой вид агентов является частным случаем. Например, это агенты, собирающие широковещательные сообщения – публичную информацию (сообщения, размещенные в публичных хранилищах), а также агенты-перехватчики частных сообщений. Примером агентов-молчунов являются индексирующие подсистемы поисковых систем.
Противоположностью «молчунам» являются «вещатели», которые не запрашивают, не принимают и не хранят внешнюю информацию, зато постоянно сообщают вовне некоторую информацию. Самым распространенным, элементарным и нужным агентом такого типа является агент-часы. Человек не может самостоятельно объективно и точно определить время, он может основываться только на своих ощущениях. Для получения данных о времени человек обращается к этому агенту. Компьютеры также синхронизируют собственное, не совсем точное время, с глобальными часами.
Структура агентов
Определение агента
Агент существует в определенной среде. По отношению к самому агенту, окружение, в котором он существует, является внешней средой.
Например, компьютерные агенты могут существовать в среде глобальной сети Интернет. И хотя мы можем на время отказаться от рассмотрения лишних и громоздких механизмов взаимодействия между агентами и сосредоточиться на внутренней структуре агента, в то же время мы не должны отказываться от его существования во внешней среде в целом при определении структуры агента.
Процессы взаимодействия с внешней средой не менее важны, чем процессы, протекающие внутри самой системы.
Рис.1 Взаимодействие агента с внешней средой
Несмотря на то, что в данном случае используется понятие «агент», в общем, любая программная система в той или иной степени может рассматриваться как агент. В то же время, большинство программных систем нацелены на взаимодействие с человеком либо со строго определенными информационными системами, поэтому они в чистом виде не являются агентами многоагентных систем. Если рассматривать такое взаимодействие сквозь призму агентных систем, то большинство программных систем можно определить как частный вид агента, реализующих коммуникацию через человеко-машинный интерфейс (HMI, Human machine interface). При этом построение жестко структурированных экранных и электронных интерфейсов характеризует системы как жестко коммуницирующие. Это результат того, что системы являются слабо адаптивными, имеющими статичную структуру данных, а их функциональность может изменяться только под воздействием ручных корректировок программистом.
Поскольку мы рассматриваем человеко-машинные системы, мы предполагаем взаимодействие машинных систем между собой, взаимодействие человека с машинными системами и, разумеется, взаимодействие людей между собой. Все они, таким образом, могут рассматриваться как единая коммуникативная среда. А, соответственно, мы можем рассматривать человека как агента. Разумеется, с точки зрения современных машинных систем, человек – это очень умный агент.
Агент отличается от жестко коммуницирующих систем тем, что агент самостоятельно может инициировать контакт с другим агентом либо, как частный случай, выбирать источник данных для получения данных. Например, хорошим примером агента являются индексирующие системы поисковых интернет-систем. Они обращаются к серверам с данными на основе собственных предпочтений и алгоритмов индексации данных.
Большинство программ можно рассматривать как частный случай агента в человеко-машинной среде. Одновременно с этим существует большое количество программных систем, взаимодействующих между собой автономно. Большинство из них являются агентами, хотя их нельзя назвать интеллектуальными агентами. В частности, агентами в машинной среде являются любые программные продукты, которые взаимодействуют между собой, используя любой возможный интерфейс. Будь это FTP-протокол для обмена файлами по сети, HTTP для передачи запросов и данных через web-среду, SMTP для обмена почтовыми сообщениями или UDP для обмена различными данными на низком уровне.
Для обмена данными между программными системами существует масса протоколов обмена данных, средств упаковки данных и структур данных. Например, XML как язык разметки, позволяющий упаковать в себя произвольную структуру данных; SOAP как транспортный протокол передачи упакованных данных (сообщений).
Также сформировался специализированный класс программ, называемых middleware (ПО промежуточного уровня) как промежуточный уровень в коммуникации между различными программами. Программное обеспечение этого класса позволяет получать, отправлять, преобразовывать и буферизировать данные между различными программами-источниками и программами-получателями. Вместе с middleware существует и класс программ, обозначающих ETL (extract, transform, load – выделение, трансформация, загрузка), которые делают подготовку данных при их передаче для некоторой программной системы.
Агент – автономная сущность, обладающая памятью, совершающая процессы обработки данных и позволяющая обмениваться информацией через каналы коммуникации.
Автономность является одной из важнейших характеристик агента. Помимо прочего, эта характеристика связана с понятием собственности, в том числе материальной собственности, как например, наличие собственных носителей данных. Собственность агента может быть связана с материальной сущностью агента, то есть все, что заключено в аппаратном обеспечении агента рассматривается как собственность. Кроме того, собственность может быть связана с хранимыми данными, специфическими правилами обработки данных, специфическими правилами и средствами коммуникации. Таким примером являются авторские права и ноу-хау.
Необходимо сказать несколько слов о целостности агента. Агент – это система с определенным набором составляющих компонентов. Без части составляющих, например, носителей данных, агент не может существовать или рассматриваться как агент.
Примерами агентов могут служить компьютеры, отдельные приложения, люди, группы людей. Для каждого из этих агентов характерны единый коммуникационный канал, а для группы людей – единая позиция для внешних коммуникаций, единая структура хранения данных и система обработки данных.