Автор неизвестен - Информация, язык, интеллект - страница 1

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117  118  119  120  121  122 

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

 

ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

 

 

 

 

ISSN 0555-2656

 

ИНФОРМАЦИЯ, ЯЗЫК, ИНТЕЛЛЕКТ

 

 

№ 2 (73) 2010

 

 

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ Основан в 1967 г.

 

 

Тематический выпуск по материалам семинара «МОЭГОПОДОБНЫЕ СТРУКТУРЫ»

 

 

 

 

 

 

Свидетельство о государственной регистрации КВ № 12072-943 ПР от 07.12.2006

 

Журнал включен в список специальных изданий ВАК Украины по техническим наукам (приложение к постановлению ВАК Украины № 1-05/7 от 04.07.2006)БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2010. № 2(73)СОДЕРЖАНИЕ

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко С.Ю., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Модель равенства идей        3

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко С.Ю., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Алгебра идей...... 16

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко С.Ю., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Метод сравнения...... 28

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко С.Ю., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Изоморфизмы алгебры идей................................................................................................................................................................. 40

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко С.Ю., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Интерпретации алгебры идей................................................................................................................................................................. 51

Бондаренко М.Ф., Кругликова Н.П., Лещинская И.А., Русакова Н.Е., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Об алгебре

одноместных предикатов................................................................................................................ 62

Бондаренко М.Ф., Русакова Н.Е., Шабанов-Кушнаренко Ю. П. О мозгоподобных структурах. 68

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П., Шаронова Н.В. Инструментарий компараторной идентификации ... 74

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П., Шаронова Н.В. Ситуационно-текстовый предикат           87

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П., Шаронова Н.В. Булева структура текста.......... 99

Бондаренко М.Ф., Кругликова Н.П., Русакова Н.Е., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. О методе нулевого прибора................................................................................................................................................................ 111

Бондаренко М.Ф., Хаханов В.И. Логический ассоциативный мультипроцессор для анализа информации  116

Бондаренко М.Ф., Кругликова Н.П., Пославский С.А., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. О теории натурального ряда........................................................................................................................................................ 129

Бондаренко М.Ф., Кругликова Н.П., Пославский С.А., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. О теории рациональных чисел ....140

Бондаренко М.Ф., Дрюк А.Д., Кругликова Н.П., Пославский С.А., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. О теории

действительных чисел..................................................................................................................... 150

Хайрова Н.Ф., Шаронова Н.В. Использование логической сети для семантического анализа

связных фрагментов текста............................................................................................................ 159

Бондаренко М.Ф., Работягов А.В., Щепковский С.В. Распознавание речи: этапы развития,

современные технологии и перспективы их применения......................................................... 164

 

 

Об авторах  169БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2010. № 2(73). С. 3-15МОДЕЛЬ РАВЕНСТВА ИДЕЙ

М.Ф. Бондаренко1, С.Ю. Шабанов-Кушнаренко2, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко3

intelligence                               1 2 3 ХНУРЭ, г. Харьков, Украина

Рассмотрены проблемы построения эффективного математического аппарата для формализации и моделирования систем искусственного интеллекта. В качестве такого аппарата предложен абстрактный эквивалент алгебры конечных предикатов — алгебра идей. На основе алгебра идей получены некоторые результаты в области формального описания закономерностей интеллектуальной деятельности чело­века.

КОМПАРАТОРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ, МЕТОД СРАВНЕНИЯ, АЛГЕБРА КОНЕЧНЫХ ПРЕ­ДИКАТОВ, ТЕОРИЯ ИНТЕЛЛЕКТА, АКСИОМАТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯВычислительная техника быстро развивает­ся. Все чаще пишут о появлении искусственного интеллекта. Но так ли уж велики успехи интел­лектуализации вычислительной техники, если их оценивать по большому счету? Совершенный ав­томатический перевод так и не получился. Распоз­навание образов увязает в огромных трудностях. Как достичь понимания речи машиной — никто не знает. Естественный язык машина по-настояще­му не освоила. Общение с ЭВМ для человека по-прежнему остается неудобным и нелегким делом. Если трезво оценивать создавшееся положение, то приходится признать, что никакого искусствен­ного интеллекта еще нет. Термин "искусственный интеллект" выражает пока лишь систематически не сбывающиеся надежды.

Характеристика ЭВМ как "ученых идиотов", данная Шенноном на заре развития вычислитель­ной техники, остается пока в силе и сегодня. Ос­новные проблемы, перед которыми разработчики искусственного интеллекта остановились в 50-е годы, до сих пор не преодолены. Машины пока не мыслят, и нет надежд на то, что у них в обозримом будущем появятся проблески разума, если события и дальше будут развиваться подобным образом. Ощущение такое, что техника искусственного ин­теллекта стоит перед неприступной стеной, обход которой совершенно невозможен. И дело здесь не в слабости технических возможностей современ­ных компьютеров. Причины трудностей в другом — слишком уж несовершенна функциональная ор­ганизация существующих систем искусственного интеллекта.

Можно ли надеяться на кардинальные сдвиги в области искусственного интеллекта в обозримом будущем? История развития науки свидетельствует о том, что качественным сдвигам после длительно­го периода застоя обычно предшествует изменение точки зрения на предмет исследования. Думается, что и в области искусственного интеллекта прорыв может быть обеспечен при новом подходе к про­блеме. Такой новый подход, по нашему мнению, может дать бионика. До сих пор умственные спо­собности машины развивались почти исключи­тельно посредством новых технических решений. Разработчики аппаратных средств лишь в крайне незначительной степени используют уже сущест­вующие в природе механизмы и явления интеллек­туальной деятельности. Однако при сложившемся положении недостаточно опираться только на изобретательство, инженерную деятельность при создании систем искусственного интеллекта. Надо опираться также и на те решения, которые накопи­ла природа, изучать закономерности естественного интеллекта. Ведь все те умственные способности, которые желательно привить машине, уже имеют­ся у человека, причем в достаточно развитом виде, и неразумно пренебрегать этой подсказкой приро­ды. Любая область техники опирается на изучение соответствующих законов природы, а техника ис­кусственного интеллекта этого не делает и на этом сильно проигрывает. До тех пор, пока положение кардинально не изменится, и наука не обратится к серьезным систематическим исследованиям че­ловеческого интеллекта, дело создания искусст­венного интеллекта вряд ли сдвинется с мертвой точки. Такие исследования, конечно, потребуют огромных усилий и средств, однако и в других об­ластях науки и техники охотно идут на это и нахо­дят такой способ действий очень выгодным.

1. Алгебра конечных предикатов и задачи теории интеллекта

Наука, изучающая механизмы естественного интеллекта с целью использования добытых зна­ний для создания систем искусственного интел­лекта, называется теорией интеллекта [1, с. 3]. Один из пионеров в области искусственного ин­теллекта Нильсон писал: "Если бы такую теорию интеллекта можно было бы создать, то с ее помо­щью можно было бы направленно вести разра­ботку интеллектуальных машин" [4, с. 12]. Теория интеллекта — это не техника, это область естествоз­нания, физики. Имеется физический объект — че­ловек с его интеллектом. Требуется математическиописать законы, управляющие интеллектуальной деятельностью человека. Как достичь прогресса в разработке теории интеллекта, в каких направле­ниях ее развивать? Чтобы ответить на эти вопросы, полезно учесть опыт физики. Первое, что бросает­ся в глаза, — это то, что физика пользуется хорошо развитым математическим аппаратом, который специально для нее разрабатывается целой армией математиков. Открываемые в физике законы опи­сываются в виде математических уравнений, кото­рыми задаются определенные отношения. Кроме того, математики разрабатывают методы решения уравнений. Решая уравнения относительно тех или иных переменных, инженеры получают функ­ции, описывающие интересующие их физические процессы. Аналогично этому в теории интеллекта можно ставить задачу разработки специального математического аппарата уравнений для описа­ния законов интеллекта и аппарата функций для описания интеллектуальной деятельности.

Представляется, что для теории интеллекта, прежде всего, необходим математический аппарат. Быть может, для нее подойдет математический ап­парат, используемый в физике? А там использует­ся непрерывная (континуальная) математика. Для каких-то периферийных задач теории интеллекта континуальная математика наверняка подойдет. Так, например, на языке интегрального исчисле­ния удобно описывать работу органов чувств [3, с. 114]. Однако ясно, что главной опорой для теории интеллекта такой аппарат стать не может. Дело в том, что интеллект — инструмент универсальный, и для своего формального описания он, естествен­но, нуждается в универсальном математическом аппарате. Аппарат же вещественных функций, дифференциального и интегрального исчисления, созданный для нужд физики, весьма специален, он явно не обладает свойством универсальности. Но может быть, подойдет аппарат дискретной (счет­ной) математики, разработанный теорией алгорит­мов и автоматов? Однако этот математический ап­парат тоже неуниверсален, о чем свидетельствует теорема Геделя о неполноте. Об эту теорему в свое время разбилась программа Гильберта создания теории доказательств на базе счетной математики. Теорию доказательств Гильберт понимал как на­уку о правилах, согласно которым действует наше мышление, то есть по существу как теорию интел­лекта.

Означает ли это, что универсальный матема­тический аппарат, необходимый для теории ин­теллекта, вообще невозможен? Гильберт с таким выводом не соглашается. Он пишет: «...возникшее на определенное время мнение, будто из резуль­татов Геделя следует неосуществимость моей те­ории доказательств, является заблуждением. Этот результат на самом деле показывает только то, что ".финитная точка зрения должна быть использо­вана некоторым более сильным образом..."» [5, с. 19]. В этом высказывании мы усматриваем призыв к переходу от счетной математики к конечной. В другом месте [6, с. 364] Гильберт пишет: "Общий вывод таков: бесконечное нигде не реализуется. Его нет в природе, и оно недопустимо как основа нашего разумного мышления, — здесь мы имеем замечательную гармонию между бытием и мышле­нием".

Теорема Геделя о неполноте на конечную мате­матику не распространяется, поэтому последняя свободна от ограничений, которым подвержена счетная математика. Отсюда принудительно вы­текает вывод: именно конечная математика пред­ставляет собой тот единственно возможный уни­версальный язык формального описания, который так необходим для теории интеллекта. Сказанное вовсе не означает, что континуальная или счетная математика неприменима в теории интеллекта. Она применима, но не в качестве универсального средства формального описания интеллектуальной деятельности человека. Так, например, с помощью интегралов можно описать преобразование зри­тельной системой человека светового излучения в цветовое ощущение. Однако это описание будет не вполне точным, поскольку в нем не учитывается факт конечной чувствительности органа зрения. Чтобы его учесть, необходимо перейти на язык ко­нечной математики.

С прикладной точки зрения язык конечной математики тоже представляется вполне прием­лемым, так как любые системы искусственного интеллекта имеют конечную сложность. С их по­мощью можно практически воспроизвести лишь те интеллектуальные процессы, которые допуска­ют математическое описание на языке конечной математики. Итак, остановимся на конечной ма­тематике в роли универсального языка теории ин­теллекта. Но в виде какой конкретной алгебраичес­кой системы она должна использоваться в теории интеллекта? Для этой цели можно использовать алгебру конечных предикатов [1, с. 15]. Эта реко­мендация основывается на факте полноты алгебры конечных предикатов. На языке алгебры конечных предикатов можно записать любое конечное отно­шение и любую конечную функцию. Это означает, что на языке алгебры конечных предикатов можно выразить любой закон интеллекта и любую интел­лектуальную деятельность, реализуемую на ЭВМ.

Все то, что можно выразить на языке алгебры конечных предикатов, можно также практичес­ки воспроизвести на ЭВМ. И обратно, все то, что можно реализовать на ЭВМ, можно также записать на языке алгебры конечных предикатов. Таким об­разом, существует точное соответствие между опи­сательными возможностями алгебры конечныхпредикатов и возможностями вычислительных ма­шин фактически реализовать описания этой алгеб­ры. Вывод о приемлемости для теории интеллекта алгебры конечных предикатов подкрепляется еще и тем, что к алгебре конечных предикатов ведут буквально все пути. Так, если язык теории графов дополнить формульным аппаратом, то в результа­те получаем алгебру конечных предикатов. Если алгебру логики обобщить и перейти от двоичных переменных к буквенным, тоже получаем алгебру конечных предикатов. Если многозначную логику дополнить языком для записи отношений, — снова приходим к алгебре конечных предикатов. Нако­нец, если взять конечный фрагмент логики пре­дикатов и алгебраизировать его, то и в этом случае приходим к той же алгебре конечных предикатов.

Очень важно то, что алгебра конечных пре­дикатов служит для теории интеллекта не только формальным языком описания законов интеллек­та и интеллектуальной деятельности человека. Ее роль оказывается гораздо более значительной. Без преувеличения можно сказать, что алгебра конеч­ных предикатов в действии — это и есть интеллект. Структуры алгебры конечных предикатов выража­ют самую суть интеллектуальных процессов и явле­ния, они допускают непосредственную интерпре­тацию в психологических терминах. Так, формулы алгебры конечных предикатов можно непосредс­твенно интерпретировать как фразы естественно­го языка; предикаты, обозначаемые формулами,

как мысли человека; операции над предикатами

как мыслительную деятельность человека. Урав­нения алгебры конечных предикатов интерпре­тируются как законы мышления. Минимизация формул непосредственно связывается с лакониз­мом речи. Декомпозиция формул соответствует расчленению текста на отдельные предложения в процессе речи.

Предикаты различных порядков соответствуют понятиям различного уровня абстрактности. Ре­шение уравнений алгебры конечных предикатов можно трактовать как творческую деятельность человека. Благодаря наличию такой широкой со­держательной интерпретации, даже чисто матема­тическая разработка алгебры конечных предикатов позволяет вместе с тем продвигать вперед разра­ботку теории интеллекта. Минимизация, деком­позиция, решение уравнений, тождественное пре­образование формул — это важные задачи теории интеллекта. В данной области уже сейчас имеются существенные результаты.

Другая важная проблема теории интеллекта, которая также поддается сравнительно легкой и быстрой разработке, заключается в формальном описании математических понятий, используемых людьми в своей интеллектуальной деятельности. Любое математическое понятие, любой математи­ческий знак при переводе на язык алгебры конеч­ных предикатов немедленно становятся доступны­ми для систем искусственного интеллекта. Объем исследований в этой области предстоит выполнить очень большой. Оказывается, что даже самые про­стые понятия математики, такие как принадлеж­ность элемента множеству, равенство и включение множеств, декартово произведение множеств, ис­черпывающим образом еще не описаны на языке конечной математики. Работы в этой области уже начаты и получены первые результаты. Описание же таких математических объектов как непрерыв­ность, интеграл, производная, то есть понятий континуальной математики, практически еще не начиналось. Выражение понятий континуальной и счетной математики на языке конечной матема­тики вполне осуществимо. О возможности этого в свое время писал еще Гильберт [6, с. 356]. В этой области также предстоит выполнить огромный объем исследований. Когда все эти работы бу­дут доведены до конца, вычислительные системы смогут оперировать математическими понятиями столь же легко и свободно, как это делает человек.

Алгебра конечных предикатов приносит свои плоды и в такой, казалось бы, устоявшейся облас­ти как синтез схем ЭВМ [2]. До сих пор математи­ческой основой такого синтеза служила двоичная алгебра логики. Оказывается, синтез схем можно вести также и на базе буквенной алгебры конеч­ных предикатов. При этом появляются ценные дополнительные возможности. Схемы получаются широко распараллеленными, их структура весь­ма напоминает строение нейронных ансамблей, которые нейрофизиологи находят в мозге живот­ных и человека. Возникает множество интересных задач, связанных с разработкой методов синтеза схем на базе алгебры конечных предикатов. К ним, в частности, относятся синтез схем, реализующих частичные алфавитные операторы, синтез вполне конечных автоматов, разработка специализиро­ванных схем для автоматической обработки текс­тов.

Алгебра конечных предикатов наводит на опре­деленные размышления и по поводу методов про­граммирования будущих вычислительных машин. Если мысли — это конечные предикаты, а мысли­тельная деятельность — процесс решения уравне­ний алгебры конечных предикатов, то отсюда вы­текает возможность полного отказа от внешнего программирования вычислительных машин. Для того, чтобы человек мог решать определенные за­дачи, например, школьник мог решать задачи по физике, нет надобности каждый раз снабжать его специальной программой действия. Школьнику лишь сообщаются условия задачи: например, из пункта А в пункт В выехал велосипедист, рассто­яние такое-то, время такое-то и так далее., то естьшкольнику сообщаются только связи, присутству­ющие в задаче, иными словами, ему задается неко­торая система отношений. Эти отношения школь­ник переводит на язык алгебраических уравнений, а затем решает полученные уравнения и таким способом приходит к решению задачи. У школь­ника имеется "внутреннее программное обеспече­ние" в виде умения составлять уравнения и решать их. А больше ему для решения задачи ничего и не требуется.

Если следовать этой аналогии, то вычислитель­ную машину достаточно будет снабдить только внутренним программным обеспечением, которое могло бы переводить условия задачи, поступающее в машину, с естественного языка, удобного челове­ку, на язык уравнений, удобный машине, и могло бы решать получаемые уравнения. При этом ника­кие другие программы пользователю ЭВМ не пот­ребуются. Пользователь должен сообщить машине на удобном ему языке лишь условия задачи и что именно требуется найти. Остальное машина смо­жет сделать сама. При таком подходе мощь систем машинного интеллекта будет определяться лишь тем, какова предельная сложность уравнений ал­гебры конечных предикатов, которые способны эффективно обработать данная система машинно­го интеллекта.

Описанный подход к программированию по­рождает массу интереснейших задач. Нужно, к примеру, научиться выражать на языке алгебры конечных предикатов отношения, заключенные во фразах естественного языка, а также смысл слов и понятий, которыми пользуется человек. Важна и обратная задача — научиться переводить выра­жения алгебры конечных предикатов на естест­венный язык, транслировать формулы с высокого уровня абстракции на более низкий и наоборот.

Одна из важнейших задач теории интеллекта состоит в том, чтобы суметь добраться физически­ми методами до субъективных состояний челове­ка. Мысли человека, его ощущения, восприятия, представления — все это субъективные состояния. Но субъективные состояния человека идеальны, они бестелесны, их не пощупаешь как физический предмет, непосредственно не измеришь как мас­су тела или силу тока. Если окажется, что мысли, восприятия и представления человека недоступ­ны объективному, то есть строго научному, ис­следованию, то вся теория интеллекта повисает в воздухе, становится бездоказательной. Например выше утверждалось, что мысли — это не что иное как конечные предикаты. Но если этого нельзя бу­дет доказать физическим экспериментом, то все подобные заявления останутся всего лишь беспоч­венными предположениями.

К счастью, теория интеллекта располагает об­щим методом вполне объективного физического изучения психологических состояний человека, в том числе его ощущений, восприятий, представ­лений, понятий и мыслей. Это — метод сравнения [3, с. 85], который основан на понятии конечно­го предиката. Согласно этому методу сам человек выполняет роль экспериментальной установки. В опыте испытуемому предъявляются внешние фи­зические предметы — зрительные картины, звуки, фразы, тексты и тому подобное. Испытуемый их воспринимает и реагирует на них двоичным отве­том "да" или "нет", руководствуясь специальным заданием исследователя. Этим своим поведением испытуемый реализует некоторый конечный пре­дикат. Свойства этого предиката эксперименталь­но изучаются и математически формулируются. Исследователь всегда может дать такое задание испытуемому, чтобы из свойств реализуемого им предиката можно было путем специального мате­матического анализа чисто логически вывести ма­тематическое описание изучаемых субъективных состояний испытуемого, а также найти вид функ­ции, лежащей в основе преобразования физичес­ких предметов в порождаемые ими субъективные образы.

Таким образом, параметры внутреннего мира человека могут быть объективно измерены, прав­да, это будут не прямые измерения, а косвенные, но от этого их сила не уменьшается. Именно таким путем было, например, установлено, что цвето­вые ощущения человека можно формально пред­ставить в виде трех чисел, которые получаются в результате интегрирования спектров соответству­ющих световых излучений с определенными весо­выми функциями. Точно так же можно доказать, что наши мысли — это конечные предикаты вполне определенного вида. Этим же методом можно бу­дет найти вид функции, преобразующей тексты в соответствующие им мысли и тому подобное.

2. Модель равенства идей. Формальное представление идей

Занимаясь формальным описанием закономер­ностей интеллектуальной деятельности на языке алгебры конечных предикатов, мы обнаружили, что кроме этой алгебры для теории интеллекта необходим еще и некий абстрактный эквивалент этой алгебры, называемый нами алгеброй идей. Вы­бор такого названия обусловлен тем, что элемен­ты множества — носителя алгебры идей, как будет показано ниже, естественным образом интерпре­тируется как идеи интеллекта (то есть мысли, по­нятия, вообще — любые субъективные состояния человека), а операции алгебры идей над этими эле­ментами — как действия интеллекта над идеями.

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117  118  119  120  121  122 


Похожие статьи

Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии

Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие

Автор неизвестен - Беседы на шестоднев

Автор неизвестен - Богословие

Автор неизвестен - Божественность христа