Вјештачка интелигенција

Хондин интелигентни хуманоидни робот

Вјештачка интелигенција (такође ВИ) је подобласт рачунарства. Циљ истраживања вјештачке интелигенције је развијање програма (софтвера), који ће омогућити рачунарима да се понашају на начин који би се могао окарактерисати интелигнентим. Прва истраживања се вежу за саме корјене рачунарства. Идеја о стварању машина које ће бити способне да обављају различите задатке интелигентно, била је централна преокупација научника рачунарства који су се опредијелили за истраживање вјештачке интелигенције током цијеле друге половине XX вијека. Данас, истраживања у вјештачкој интелигенцији су оријентисана на експертне системе, преводилачке системе у ограниченим доменима, препознавање људског говора и писаног текста, аутоматске доказиваче теорема, као и константним интересовањем за стварање генерално интелигентних, аутономних агената.

Вјештачка интелигенција као појам у ширем смислу, означава капацитет једне вјештачке творевине за реализовање функција које су карактеристика људског размишљања. Могућност развоја сличне творевине је будила интересовање људи још од античког доба; ипак, тек у другој половини XX вијека таква могућност је добила прва оруђа (рачунаре), која отварају пут за тај подухват. ^[1]

Напретком модерне науке, истраживање ВИ се развија преко два основна смјера: психолошка и физиолошка истраживања природе људског ума, и технолошки развој све сложенијих информатичких система.

У том смислу, појам ВИ се првобитно приписао системима и рачунарским програмима са капацитетом реализовања сложених задатака, симулирајући функционисање људског размишљања, иако и дан данас, прилично далеко од циља. У тој сфери, најважније области истраживања су процесовање информација, препознавање модела различитих области сазнања, игре и примјењене области, као медицина, на примјер.

Неке области данашњих истраживања процесовања информација се концентришу на програме који настоје оспособити рачунар за разумјевање писане и вербалне информације, стварање резимеа, давање одговара на одређена питања или редистрибуцију података корисницима заинтересованим за одређене дијелове тих информација. У тим програмима, од суштинског је значаја, капацитет система за стварањем граматички коректних реченица и успостављање везе између ријечи и идеја, односно идентификација значења. Истраживања су показала да, док је проблеме структурне логике језика, односно његове синтаксе, могуће ријешити програмирањем одговарајућих алгоритама, проблем значења, или семантика, је много дубљи и иде у правцу аутентичне вјештачке интелигенције.

Основне тенденције данас, за развој система ВИ представљају: развој експертних система и развој неуронских мрежа. Експертни системи покушавају репродуковати људско размишљањене преко симбола. Неуронске мреже то раде више из биолошке перспективе (рекреирају структуру људског мозга уз помоћ генетских алгоритама). Упркос сложености оба система, резултати су веома далеко од стварног интелигентног размишљања.

Многи научници су скептици према могућности развијања истинске ВИ. Функционисање људског размишљања, још увијек није дубље познато, из ког разлога, информатички дизајн интелигентних система, ће још дужи временски период бити у суштини онеспособљен за представљање тих непознатих и сложених процеса.

Истраживања у ВИ, су фокусирана на сљедеће компоненте интелигенције: учење, размишљање, ријешавање проблема, перцепција и коришћење језика.

[уреди] Учење

Постоји више различитих облика учења који су примјењени на област вјештачке интелигенције. Најједноставнији се односи на учење на грешкама преко покушаја. На примјер, најједноставнији рачунараски програм за ријешавање проблема матирања у једном потезу у шаху, је истраживање мат позиције случајним потезима. Једном изнађено ријешење, програм може запамтити позицију и искористити је сљедећи пут када се нађе у идентичној ситуацији. Једноставно памћење индивидуалних потеза и процедура - познато као механичко учење - је врло лако имплементирати у рачунарски систем. Приликом покушаја имплементације тзв., уопштавања, јављају се већи проблеми и захтјеви. Уопштавање се састоји од примјене прошлих искустава на аналогне нове ситуације. На примјер, програм који учи прошла времена глагола на српском језику механичким учењем, неће бити способан да изведе прошло вријеме, рецимо глагола скочити, док се не нађе пред обликом глагола скочио, гдје ће програм који је способан за уопштавање научити "додај -о и уклони -ти" правило, те тако формирати прошло вријеме глагола скочити, базирајући се на искуству са сличним глаголима.

[уреди] Размишљање

Размишљање је процес извлачења закључака који одговарају датој ситуацији. Закључци се класификују као дедуктивни и индуктивни. Примјер дедуктивног начина закључивања би могао бити, „Саво је или у музеју, или у кафићу. Није у кафићу; онда је сигурно у музеју“; и индуктивног, „Претходне несреће ове врсте су биле посљедица грешке у систему; стога је и ова несрећа узрокована грешком у систему“. Најзначајнија разлика између ова два начина закључивања је да, у случају дедуктивног размишљања, истинитост премисе гарантује истинитост закључка, док у случају индуктивног размишљања истинитост премисе даје подршку закључку без давања апсолутне сигурности његовој истинитости. Индуктивно закључивање је уобичајено у наукама у којима се сакупљају подаци и развијају провизиони модели за опис и предвиђање будућег понашања, све док се не појаве аномалије у моделу, који се тада реконструише. Дедуктивно размишљање је уобичајено у математици и логици, гдје детаљно обрађене структуре непобитних теорема настају од мањих скупова основних аксиома и правила.

Постоје значајни успјеси у програмирању рачунара за извлачење закључака, нарочито дедуктивне природе. Ипак, истинско размишљање се састоји од сложенијих аспеката; укључује закључивање на начин којим ће се ријешити одређени задатак, или ситуација. Ту се налази један од највећих проблема с којим се сусреће ВИ.

[уреди] Ријешавање проблема

Ријешавање проблема, нарочито у вјештачкој интелигенцији, се карактерише по систематском тражењу у рангу могућих акција с циљем изналажења неког раније дефинисаног ријешења. Методе ријешавања проблема се дијеле на оне посебне и оне опште намјене. Метода посебне намјене је тражење адаптираног ријешења за одређени проблем и садржи врло специфичне особине ситуација од којих се он састоји. Као контраст, метод опште намјене се може примјенити на шири спектар проблема. Техника опште намјене која се користи у ВИ је метод крајње анализе, дио по дио, или постепено додавање, односно редуковање различитости између тренутног стања и крајњег циља. Програм бира акције из листе метода - у случају једноставног робота кораци су сљедећи: PICKUP, PUTDOWN, MOVEFROWARD, MOVEBACK, MOVELEFT и MOVERIGHT, све док се циљ не постигне.

Већи број различитих проблема су ријешени преко програма вјештачке интелигенције. Неки од примјера су тражење побједничког потеза, или секвенце потеза у играма, комплексни математички докази и манипулација "виртулених објеката" у вјештачким, или синтетичким рачунарским свјетовима.

[уреди] Перцепција

[уреди] Историјски преглед развоја

Појам вјештачка интелигенција (ВИ), настаје љета 1956. године у Дартмуду, Хановер (САД), на скупу истраживача заинтересованих за теме интелигенције, неуронских мрежа и теорије аутомата. Скуп је организовао Џон Мекарти, уједно са C. Шаноном, М. Минскијем и Н. Рочестером. На скупу су такође учествовали Т. Море (Принстон), А. Самуел (IBM), Р. Соломоноф и О. Селфриџ (MIT), као и А. Невил, Х. Симон (Carnegie Tech, данас Carnegie Mellon University). На скупу су створене основе концепта и трасиран је пут за даљи развој вјештачке интелигенције.

Раније, 1950. године, Алан Тјуринг је објавио један чланак у ревији Мајнд (Mind), под насловом Рачунари и интелигенција, у којем говори о концепту вјештачке интелигенције и поставља основе једне врсте пробе, преко које би се утврђивало, да ли се одређени компутациони систем (рачунарски систем), понаша у складу са оним што се подразумјева под вјештачком интелигенцијом, или не. Касније ће та врста пробе добити име, Тјурингов тест.

Скуп је посљедица првих радова у области. Невил и Симон су на њему представили свој програм за аутоматско резоновање, Logic Theorist (који је направио сензацију). Данас се сматра, да су концепт вјештачке интелигенције поставили В. Мекулок и M. Питс, 1943. године, дјелом у којем се представља модел вјештачких неурона на бази три извора: спознаја о физиологији и функционисању можданих неурона, исказна логика Расела и Вајтехеда, и Тјурингова компутациона теорија. Неколико година касније створен је први неурални рачунар SNARC. Заслужни за подухват су студенти Принстона, M. Мински и Д. Едмонс, 1951. године. Негдје из исте епохе су и први програми за шах, чији су аутори Шанон и Тјуринг.

Иако се ова истраживања сматрају као зачетак вјештачке интелигенције, постоје многа друга који су битно утицала на развој ове области. Нека потичу из области као што су филозофија (први покушаји формализације резоновања су силогизми грчког филозофа Аристотела), математика (теорија одлучивања и теорија пробабилитета се примјењују у многим данашњим системима), или психологија (која је заједно са вјештачком интелигенцијом формирала област когнитивне науке).

У годинама које слиједе скуп у Дартмуду, постижу се значајни напреци. Конструишу се програми који ријешавају различите проблеме. На примјер, студенти Минског ће крајем шездесетих година имплементирати програм Analogy, који је ријешавао геометријске проблеме, сличне онима који се јављају у тестовима интелигенције, и програм Студент, који ријешава алгебарске проблеме написане на енглеском језику. Невил и Симон ће развити General Problem Solver (GPS), који покушава имитирати људско резоновање. Самуел је написао програме за игру сличну дами (checkers), који су били оспособљени за учење те игре. Мекарти, који је у међувремену отишао на МИТ, имплементира програмски језик Лисп, 1958. године. Исте године је написао чланак, Programs with Common Sense, гдје описује један хипотетички програм који се сматра првим комплетним системом вјештачке интелигенције.

Ова серија успјеха се ломи средином шездесетих година и превише оптимистичка предвиђања, ранијих година, се фрустрирају. До тада имплеметирани системи су функционисали у ограниченим доменима, познатим као микросвијетови (microworlds). Трансформација која би омогућила њихову примјену у стварним окружењима није била тако лако изводљива, упркос очекивањима многих истраживача. По Раселу и Норивиг-у, постоје три фундаментална фактора који су то онемогућили:

1. Многи дизајнирани системи нису посједовали сазнање о окружењу примјене, или је имплементирано сазнање било врло ниског нивоа и састојало се од неких једноставних синтактичких манипулација.
2. Многи проблеми које су покушавали ријешити су били у суштини нерјешиви, боље реченео, док је количина сазнања била мала и ограничена рјешење је било могуће, али када би дошло до пораста обима сазнања, проблеми постају нерјешиви.
3. Неке од основних структура које су се користиле за стварање одређеног интелигентног понашања су биле веома ограничене.

До тог момента рјешавање проблема је било базирано на једном механизму опште претраге преко којег се покушавају повезати, корак по корак, елементарне основе размишљања да би се дошло до коначног рјешења. Наравно такав приступ подразумјева и велике издатке, те да би се смањили, развијају се први алгоритми за потребе контролосиња трошкова истраживања. На примјер, Едсхер Дајкстра 1959. године дизајнира један метод за стабилизацију издатака, Невил и Ернст, 1965. године развијају концепт хеуристичке претраге и Харт, Нилсон и Рафаел, алгоритам А. У исто вријеме, у вези програма за игре, дефинише се претрага алфа-бета. Творац идеје је иначе био Мекарти, 1956. године, а касније ју је користио Невил, 1958. године.

Важност схватања сазнања у контексту домена и примјене, као и грађе структуре, којој би било лако приступати, довела је до детаљнијих студија метода представљања сазнања. Између осталих, дефинисале су се семантичке мреже (дефинисане почетком шездесетих година, од стране Килијана) и окружења (које је дефинисао Мински 1975. године). У истом периоду почињу да се користе одређене врсте логике за представљање сазнања.

Паралелно с тим, током истих година, настављају се истраживања за стварање система за игру checkers, за који је заслужан Самуел, оријентисан на имплементацију неке врсте методе учења. Е.Б. Хунт, Ј. Мартин и П.Т. Стоне, 1969. године конструишу хијерархијску структуру одлука (ради класификације), коју је већ идејно поставио Шанон, 1949. године. Килијан, 1979., представља метод ИД3 који треба да послужи као основа за конструкцију такве структуре. С друге стране, П. Винстон, 1979. године, развија властити програм за учење дескрипција сложених објеката, и Т. Мичел, 1977., развија тзв., простор верзија. Касније, средином осамдесетих, поновна примјена методе учења на неуралне мреже тзв., backpropagation, доводи до поновног оживљавања ове области.

Конструкција апликација за стварна окружења, довела је до потребе разматрања аспеката као што су неизвјесност, или непрецизност (који се такође јављају приликом рјешавања проблема у играма). Примјењивали су се пробабилистичке методе (теорија пробабилитета, или пробабилистичке мреже) и развијали други формализми као дифузни скупови (дефинисани од Л. Задеха 1965. године), или Демпстер-Шаферова теорија (творац теорије је А. Демпстер, 1968., са значајним доприносом Г. Шафера 1976. године).

На основу ових истраживања, почев од осамдесетих година, конструишу се први комерцијални системи вјештачке интелигенције, углавном тзв., експертни системи.

Данас, основни проблеми који се јављају у истраживањима вјештачке интелигенције, везани су за настојања конструисања кооперативних система на бази агената, укључујући системе за управљање подацима, утврђивање редосљеда процесовања података и покушаја имитације људског језика, између осталих.

[уреди] Проблем дефиниције вјештачке интелигенције

За разлику од других области, у вјештачкој интелигенцији не постоји сагласност око једне дефиниције, него их има више зависно од различитих погледа и метода за рјешавање проблема.

[уреди] Констукција програмских рјешења

Вјештачка интелигенција, као област информатике, бави се пројектовањем програмских рјешења за проблеме које настоји ријешити.

[уреди] Понашање насупрот резоновању

[уреди] Референце

[уреди] Спољашње везе

• ((ср)) Предраг Јаничић, Младен Николић, Вештачка интелигенција