Правильная ссылка на эту страницу
http://az-design.ru/Support/Archiv/Elc1983/D19831103Elc033.shtml

Первые коммерческие изделия после десятилетий исследований

УДК 681.3+007:15

Том Мануэль (Tom Manuel)
Старший редактор по информационным системам

Стивен Эванчук (Stephen Evanczuk)
Редактор по программному обеспечению

Tom Manuel, Stephen Evanczuk. Commercial products begin to emerge from decades of research, pp.127—131.

Отмечается активизация рынка систем искусственного интеллекта, которая предвещает наплыв систем с базами знаний и систем, работающих с естественными языками в рамках ограниченного словаря. Кратко охарактеризованы европейские и японские проекты, тесно связанные с созданием ЭВМ пятого поколения.

Мечта о построении машин, которые способны мыслить, увлекает как научных работников, так я множество других людей с первых дней зарождения науки о вычислительных машинах (теооии и техники вычислительных машин), когда такие ученые, как Джон фон Нейман и Алан Тьюринг, еще только начинали обдумывать схемы вычислительных машин. Однако искусственный интеллект сошел с тогдашних высот оптимизма, и настала эпоха, когда его называли бесполезной научно-технической дисциплиной; затем он снова привлек к себе внимание в качестве своего рода науки для посвященных, составляющей ветвь теории и техники вычислительных машин И вот теперь, несмотря на вполне понятную осторожность высказываний о его возможностях, искусственный интеллект (ИИ) сделал первые робкие шаги в направлении превращения в общепризнанную отрасль техники, дающую выход на коммерческий рынок.

Учитывая, что системы ИИ позволяют неподготовленным работникам пользоваться мощью сложнейших вычислительных комплексов, специалисты промышленности по производству информационной техники обратили свои взоры к этим системам, надеясь при их помощи найти новые пути удовлетворения растущего спроса на более совершенное программное обеспечение. В свою очередь новые компании — и новые объединения в составе старых фирм — ответили на этот спрос первой волной коммерческих изделий, построенных на принципах искусственного интеллекта.

Вследствие такого подъема интереса к системам искусственного интеллекта промышленность США, по оценкам, израсходует на них в 1983г. от 66 до 75 млн. долл. с целью добиться скорейших выгод. Поскольку ИИ-методы расширяют возможности компьютеров, позволяя им решать задачи обработки символов (обработки понятий, а не просто чисел), компьютеры могут быть использованы для разрешения трудных проблем, возникающих в повседневной жизни.

Системы, известные под названием экспертных, или пользуясь более подходящим термином, системы на основе баз знаний, применяют методы ИИ для решения задач и для помощи в принятии решений путем использования базы знаний и правил логического вывода, относящихся к определенной области знаний. В качестве практических примеров таких систем, находящих в настоящее время ограниченное применение, можно указать программы, которые позволяют диагностировать различные болезни в некоторых областях медицины, и прогнозировать месторождения полезных ископаемых, участвуют в бурении скважин и исследовании нефтяных месторождений, анализе капиталовложений, комплексировании вычислительных систем, ремонте локомотивов и принятии решений в области бизнеса (в последнем случае при помощи программ генерации и обработки крупноформатных электронных таблиц). Такие системы на основе баз знаний не только копируют человеческий опыт и умножают его ценность, но способны приобретать его и сохранять в компьютеризованной форме.

Другие эксплуатируемые в настоящее время системы ИИ придают компьютерам способность понимать естественные языки — английский и другие, — хотя и со словарем, ограниченным областью применения или конкретной научной дисциплиной. Подобные системы, работающие с естественными языками, облегчают людям, не имеющим опыта в области вычислительной техники, эффективное использование компьютеров для таких операций, как поиск информации в базах данных, подготовка данных для современных сложных машинных программ и выполнение последних, а также разработка новых применений компьютеров без обращения к их программированию.

Поскольку системы ИИ наконец продемонстрировали свою практическую пригодность, в особенности в областях, имеющих большую важность и ценность, упомянутые выше применения должны с лихвой окупиться в будущем. В течение ближайших двух — пяти лет мировая промышленность средств вычислительной техники выпустит множество систем ИИ, так что спустя этот период может возникнуть настоящий бум в данной области. Такой прогноз подтверждают два исследования, проведенные недавно в США и относящиеся к технике ИИ и конъюнктуре ее рынков. Одно из них, выполненное фирмой International Resource Development Inc. (Норуолк, шт.Коннектикут), оценивает объем рынка изделий и услуг в области ИИ суммой 66 млн. долл. в 1983г. и предсказывает его увеличение к 1993г. до 8,5 млрд. долл. (см. рисунок). В другом прогнозируются цифры роста этого рынка год за годом за период с 1983 по 1990г. (см. таблицу).


Приводимые прогнозы рынка систем искусственного интеллекта позволяют предполагать, что к концу текущего десятилетия в компьютерной промышленности возникнет еще один крупный и растущий рынок. Ожидается, что основными его секторами будут домашние, производственные и конторские системы.

Методы, схемы, аппаратура рынок систем искусственного интеллекта

Категория изделий

Оценочный объем, млн. долл.

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

Системы с базами знаний

10

16

25

40

60

90

145

220

Программные средства для работы с использованием естественных языков

18

32

60

105

190

335

600

1090

Автоматизация обучения с помощью компьютеров

7

11

15

20

30

45

70

100

Распознавание зрительных образов

30

55

100

150

230

360

555

860

Распознавание речи

10

14

20

30

50

80

130

230

Всего

75

128

220

345

560

910

1500

2500

Источник: DM Data Inc.

Времена меняются

Системы ИИ имеют длительную историю международных исследований, включающую период отсутствия или чрезвычайного слабого развития практических применений. (См. ««Новая» техника, которой 27 лет».) Однако положение меняется, поскольку выявились два необходимых условия. Во-первых, имеются проблемы, которые слишком сложно решать средствами обычной вычислительной техники. Во-вторых, появившийся в недавнее время избыток дешевой вычислительной мощности и перспективы ее дальнейшего увеличения открывают для научной дисциплины, которая до сих пор считалась бесполезным теоретизированием, возможность реализовать, наконец, полезные технические устройства.

Долгосрочные цели специалистов по ИИ состоят в том, чтобы создать вычислительные системы, превосходящие способность человека к логическому рассуждению, решению задач, анализу информации от органов чувств и взаимодействию с окружающей средой. Однако у систем ИИ есть множество ограничений, и предстоит еще проделать большую исследовательскую работу. И все же в ближайшем будущем информационно-техническая промышленность будет удовлетворена применением систем ИИ в той мере, в какой они отвечают краткосрочным потребностям.

Хотя исследования продолжаются, уже сейчас имеется возможность достичь поставленной цели в узких, хорошо очерченных областях применения, например тех, для которых предназначены системы с базами знаний и системы, работающие с естественными языками в рамках ограниченного словаря (ограниченного потому, что такие системы способны понимать лишь подмножество слов из обычного словарного состава и специальную терминологию, относящуюся к конкретному вопросу).

Системы с базами знаний нацелены на решение практических проблем. Примерами могут служить программа под названием Mycin, диагностирующая заболевания крови; системы XCON и XSEL, которые фирма Digital Equipment Corp. применяет для выработки инструкций по выбору конфигурации вычислительных систем для управления производством и для помощи заказчикам в построении систем; система Drilling Advisor, изготовленная фирмой Teknowledge Inc. (Пало-Альто, шт.Калифорния) для французской национальной нефтяной компании Elf-Acquitane и предназначенная для оказания помощи бурильщикам в случаях прихватывания бурильных штанг; система Dip Meter Advisor, разработанная транснациональной компанией Schlumberger Ltd., для собственных нужд — эта система применяется при анализе данных каротажа нефтяных скважин с использованием пластовых наклономеров.

К настоящему времени построено около 50 систем с базами знаний. Одни из них — экспериментальные, другие используются фирмами, построившими их или получившими в эксплуатацию, третьи — их немного — предназначены для продажи. О многих из этих систем речь пойдет во второй части данной подборки статей. Образцами систем, предназначенных для продажи, являются Ada * Tutor (система обучения языку программирования Ада) фирмы Computer * Thouqht Corp. (Плейно, шт.Техас); программа манипуляции символами (для решения математических уравнений) фирмы Inference Corp. (Калвер-Сити, шт.Калифорния); программа отыскания неисправностей для обслуживания и ремонта дизельэлектровозов, созданная отделением транспорных систем фирмы General Electric Co. (Эри, шт.Пенсильвания).

Системы, работающие на естественных языках, служат в качестве интерфейса между человеком и сложной компьютерной программой, позволяющего пользователю работать с человеческим языком, на котором он обычно пишет и говорит. Разработаны, например, различные программы с использованием методов естественных языков, обеспечивающие пользователю простой в освоении интерфейс для доступа к базам данных. Такой «естественноязычный» интерфейс с системами управления базами данных, построенными на основе больших ЭВМ, и был первым практическим коммерческим применением ИИ. Этот интерфейс под названием Intellect был разработан фирмой Artificial Intelligence Corp. (Уолтем, шт.Массачусетс) с целью помочь пользователям составлять запросы к СУБД, построенным на основе систем фирмы IBM.

Существует много определений искусственного интеллекта, хотя ни одно из них не стало общепринятым. Эти определения, выбранные из работ специалистов по ИИ, варьируются от абстрактных, например «обработка символьной информации, т.е. понятий, совокупностей знаний и отношений», до несколько более конкретных, например «исследование методов решения задач «экспоненциальной» трудности за «многочленное» время». Возможно, наиболее исчерпывающим и понятным является следующее определение: «Часть теории и техники вычислительных машин, занимающаяся проектированием разумных вычислительных систем, т.е. систем, обнаруживающих свойства, ассоциируемые с разумностью человеческого поведения,— понимание языка, способность к обучению, логическому рассуждению и решению проблем».

Хотя для коммерческого применения наиболее разработаны системы с базами знаний и системы, работающие с естественными языками (естественноязычные системы), ИИ начинает применяться и в других сравнительно узких областях, например для автоматизации проектирования и инженерного труда, в «разумных» роботах, робототехнических зрительных органах, для автоматизации программирования, в построенных на базе ИИ средствах разработки систем, а также в военных системах, имеющих наиболее важное значение для национальной обороны.

В каждой из этих областей имеется свой круг специалистов с их специфичными интересами, методами исследований, средствами разработки изделий и терминологией, однако весьма вероятно, что в некоторых наиболее полезных и перспективных системах будут сочетаться возможности, реализованные в двух и более из упомянутых областей. Здравый смысл подсказывает, например, целесообразность сочетания средств обработки естественного языка с системами на основе баз знаний.

Благодаря самой своей природе наука об искусственном интеллекте выводит на новый уровень не только технику программного обеспечения, но и методологию его разработки. Некоторые средства, созданные исследователями для собственных нужд, вылились в концепции, применимые к вычислительной технике в целом,— такие идеи, как разделение времени, обработка списков, диалоговое редактирование и отладка, эвристическое (exploratory) программирование, интерфейсы человек — машина для работы с графической информацией, принцип обогащения среды разработки программ (rich program-development environment) и даже системы, состоящие из полиэкранного дисплея и манипулятора типа «мышь», берут свое начало в работах по искусственному интеллекту.

Популярность Лиспа, традиционного языка программирования, которым пользуются в кругах американских специалистов по ИИ, основана на практических соображениях, вытекающих из весьма динамичной природы методов ИИ. В отличие от типичных вычислительных задач или применений, связанных с обработкой текстов, в которых структура данных известна априори, программы ИИ вынуждены иметь дело со структурами данных — и даже с выполнимыми процедурами,— размеры и состав которых видоизменяются в ходе выполнения программы. Лисп (Lisp, сокращение от LISt Processing — язык обработки списков) был разработан для манипуляции связными списками объектов.

Однако ввиду того что для японского проекта вычислительных машин пятого поколения принят другой язык программирования, Пролог (Prolog, PROgramming in LOGic — программирование в понятиях логики), Лисп, по-видимому, вскоре перестанет быть единственным языком разработки систем ИИ. Пролог позволяет программистам иметь дело непосредственно с логическими связями между объектами — для этого в нем определяется набор правил, которые программа может применять для достижения поставленных перед ней целей.

Однако с точки зрения программиста прогресс в области языков и аппаратуры ЭВМ имеет второстепенное значение, на первое же место выдвигаются свойства так называемой среды разработки программ, облегчающие создание программного обеспечения. Некоторые из новых систем разработки развиты настолько, что предоставляют программисту фундаментальные механизмы, требующиеся в системах с базами знаний. Они могут даже предусматривать фундаментальные иерархические структуры данных и алгоритмы поиска, применяемые в технике манипулирования совокупностями знаний в конкретных областях человеческого опыта. Благодаря этому разработка программ с применением техники ИИ становится доступной для специалистов по вычислительной технике, не изучавших особенности систем ИИ.

На стратегическом направлении

Первые системы ИИ служат признаками того, что вычислительная техника эволюционирует в направлении нового поколения аппаратных и программных средств. Крупные фирмы компьютерной промышленности осознали стратегическую важность систем ИИ и уже глубоко вовлечены в эту область техники. Японское правительство, главные компьютерные компании и ведущие университеты страны около двух лет работают по проекту машин пятого поколения, рассчитанному на десять лет.

Перед этой важнейшей национальной программой поставлено несколько целей и частных задач, в том числе разработка чисто вычислительных суперкомпьютеров, усовершенствованных компьютеров обычного типа для обработки экономической информации, а также перспективных систем управления производственными процессами и робототехнических средств. Но наиболее амбициозная цель проекта — создать новое семейство «думающих» компьютеров с базами знаний и мощными средствами дедукции (аппаратурной и программным обеспечением, позволяющими делать логические выводы по правилам дедукции на основе фактов, извлекаемых из базы знаний).

Несколько проектов, находящихся на разных стадиях выполнения и планирования, проводят страны Западной Европы. В Великобритании осуществляется проект машин пятого поколения, получивший название Alvey1{Электроника, 1983, №11, с.62}. В 1984г. начнет действовать исследовательский институт по проблемам искусственного интеллекта — Институт Тьюринга, названный так в честь теоретика вычислительной техники Алана Тьюринга. Он должен работать в сотрудничестве с Университетом Стретклайда и с привлечением средств, выделяемых в качестве субсидий промышленностью. В число фирм и организаций, которые будут финансировать институт в течение первого года его деятельности, входят, например, ICL pic, Sinclair Research, Thorn-ENI, две исследовательские лаборатории нефтяной компании Shell Oil Co. и два правительственных ведомства. Институт сконцентрирует внимание на фундаментальных исследованиях в области компьютерных архитектур, автоматизации программирования, систем с базами знаний и перспективных робототехнических систем.

Во Франции наиболее крупные работы в области ИИ ведет парижская фирма Schlumberger. Она имеет ряд мощных исследовательских лабораторий, в том числе Fairchild Research Laboratory (Пало-Альто, шт.Калифорния) и Schlumberger-Doll Research (Риджфилд, шт. Коннектикут). Этой фирме принадлежит также крупный пакет акций компании Bolt, Beranek & Newman Inc. (Кеймбридж, шт.Массачусетс), исследовательской организации, значительные ресурсы которой выделены для работ по ИИ.

Комиссия европейских сообществ проводит проект Esprit1{Электроника, 1983, №10, с.109}, в рамках которого три крупнейшие компьютерные фирмы — Compagnie Machines Bull (Франция), ICL (Великобритания) и Siemens AG (ФРГ) создали объединенный исследовательский институт для работы в области систем с базами знаний. Исследования по ИИ ведутся также в СССР и восточно-европейских странах — Венгрия даже экспортирует программы на Прологе для систем искусственного интеллекта2{Электроника, 1983, №21, «Сообщения»}.

В США в число крупных корпораций, веду» щих широкие исследования и разработки в области ИИ, входят International Business Machines Corp. (Армонк, шт.Нью-Йорк), AT &T Bell Laboratories (Марри-Хилл, шт.Нью-Джерси), Xerox Corp. (Пало-Альто, шт.Калифорния), Digital Equipment Corp. (Мейнард, шт.Массачусетс) и Hewlett-Packard Co. (Пало-Альто, шт.Калифорния). Кроме того, есть много небольших и недавно созданных фирм, которые занимаются только системами ИИ.

Дочерние статьи:

«Новая» техника, которой 27 лет

Выходные данные:

Журнал "Электроника" том 56, No.22 (678), 1983г - пер. с англ. М.: Мир, 1983, стр.35

Electronics Vol.56 No.22 November 3, 1983 A McGraw-Hill Publication

Tom Manuel, Stephen Evanczuk. Commercial products begin to emerge from decades of research, pp.127—131.

Раздел: МЕТОДЫ, СХЕМЫ, АППАРАТУРА

Тема:     Искусственный интеллект





Дата последнего изменения:
Thursday, 21-Aug-2014 09:10:55 MSK


Постоянный адрес статьи:
http://az-design.ru/Support/Archiv/Elc1983/D19831103Elc033.shtml