Большая энциклопедия техники - Коллектив авторов

В конце концов начали возникать некоторые другие методы для построения систем ИИ при помощи структурного метода, которые получили название «нейронные сети». Так как существует множество методов, обладающих одинаковым названием, то они должны отличаться друг от друга какими-либо свойствами. Среди них наблюдаются алгоритмы для обучения нейронных сетей, строение отдельных нейронов и топология связей между этими нейронами. Одной из самых известных систем ИИ является нейронная сеть с обратным распространением ошибки. Другие две известные нейронные сети – это сети Хопфилда и стохастические нейронные сети.

Все нейронные сети нашли широкое применение для распознавания объектов и образов, в том числе и сильно зашумленных. Очень существенным отличием структурного метода от логического является легкое распараллеливание алгоритмов, а за счет этого – сильно растущая производительность. Еще одним отличием является то, что эти системы работают даже в состоянии, когда информация об окружающей среде не полностью известна, т. е. как и человек, машина может выдавать ответы, отличные от «да» и «нет», иногда высказывая мнение, что скорее близок один ответ, чем другой. Присутствует появление неуверенности.

Третий подход для построения систем ИИ – эволюционный. Очень сильно отличается от двух предыдущих подходов тем, что здесь огромная роль уделяется начальной модели и правилам, по которым она может изменяться.

Главным является то, что как модель может быть составлена как набор логических правил, так и сама нейронная сеть. Когда начальная модель и правила заданы, то достаточно запустить машину, после чего она начинает проверку всех возможных моделей, выбирая самые лучшие, и на их основании начинают генерироваться новые по самым различным правилам. Затем снова происходит отбор и новая генерация. И такой цикл повторяется много раз.

Можно сказать, что эволюционных моделей не существует, а присутствуют лишь алгоритмы, которым обучаются машины, но модели, которые создаются по этим алгоритмам, имеют некоторые особенности и поэтому заносятся в отдельный класс. Особенностями является перенесение основной работы создателя системы ИИ с построения модели на сам алгоритм, по которому она обучается и модифицируется, и то, что созданные впоследствии модели не способствуют извлечению новых знаний о среде, окружающей ИИ, т. е. эта модель становится вещью в себе.

Еще один из широко используемых подходов для реализации систем ИИ – имитационный. Очень часто применяется в кибернетике и является для нее классическим, например, как и термин «черный ящик» – устройство, которое не раскрывает данную модель, ее структуру, каким способом она построена, но сохраняет все входные и выходные данные.

«Черный ящик» – объект, поведение которого имитируется. Необязательно знать, что находится у этой модели внутри, как она функционирует, важно, чтобы эта модель в подобных ситуациях вела себя так же.

В этом подходе явно моделируется одно из основных свойств человека – копировать действия окружающих его людей. Для этого ему не нужно вдаваться в подробности. Очень часто эта особенность человека экономит ему силы, особенно в начале его жизни.

Как и все остальные подходы, этот тоже имеет недостатки. Основным является то, что приходится обрабатывать множество информации, и множество моделей, построенных с помощью этого подхода, имеют замедленное действие. Приведем пример «черного ящика». Например, кто-то следит за нами, точнее, какое-то устройство. Оно записывает всю информацию о том, что мы делаем в разных ситуациях, т. е. происходит наблюдение за входными данными. А также ведется анализ величин, которые от нас исходят, например речь, движения. В этом случае «черным ящиком» выступает человек. После всего этого устройство пытается построить модель таким образом, что при определенных сигналах на входе она могла бы выдавать то же самое, что и человек в этих же ситуациях. Можно сказать, что созданная модель является клоном реального человека, который имеет низкий уровень интеллекта. Можно пойти дальше и получить брата-близнеца с примерно такими же «мыслями».

Конечно, эта модель для других будет являться копией того человека, с которого она взяла все правила выражений, а внутри нее будет пустота. При этом копируются только внешние атрибуты. Но после смерти человек уже не будет думать, его сознание погаснет, а клон будет пытаться высказывать то, что мог бы предположить человек, если бы он не умер.

Согласно философским представлениям сознание представляет собой как бы небольшую надстройку над подсознанием. Она следит за некоторыми участками головного мозга, в которых происходит обработка конечной информации (зрительной, чувствительной), а после этого возвращает на начальные стадии обработки этой информации. А затем происходит такая же обработка еще раз, и мы слышим, видим, чувствуем и воспринимаем, что думает наш мозг. Если мы принимаем активное участие в таком процессе, то может появиться возможность мысленного моделирования окружающего пространства. Как раз такой процесс наблюдения за деятельностью в мозге и называется сознанием. Когда мы «слышим» и «видим» свои мысли, это значит, что мы находимся в сознании, иначе – в бессознательном состоянии.

Если бы можно было создать такую работу немногих «сознательных» нервных центров как один «черный ящик», а работу «супервизора» при помощи другого «черного ящика», можно было бы сказать, что данная созданная модель походит на меня, думает так же, как я. Это, конечно, достаточно сложно получить, потому что нужно провести массу опытов с интеграцией человеческого мозга и приборов, которые могут считывать с него информацию. Да к тому же в данное время не существует таких приспособлений, которые могли бы следить за ним годами и не мешать ему работать и жить.

Следует отметить, что не всегда при моделировании используется определенно один из этих подходов. Имеет место объединение двух или нескольких подходов для создания требуемого результата с максимальной производительностью.

Искусственная сетчатка

Ученые из Пенсильванского и Стенфордского университетов создали искусственную сетчатку глаза, которая в отличие от остальных, созданных ранее, отличается простотой. Первые сетчатки состояли из внешней камеры и компьютера для обработки визуальной информации и передачи ее в зрительный нерв. Новое устройство отличается тем, что в нем отсутствуют и камера, и компьютер. Она создана на основе кремниевого чипа и может помочь людям с ослабленным зрением. Моделью послужила сетчатка млекопитающих.

В чип встроены световые сенсоры, которые работают так же, как и реальная сетчатка глаза, фильтруя всю визуальную информацию и оставляя лишь ту, которая может быть использована, чтобы построить картину мира. Этот новый чип может быть имплантирован прямо в глаз, причем он сразу же непосредственно свяжется со зрительным нервом и будет передавать информацию в мозг.

Данный чип состоит из 5760 кремниевых фототранзисторов, выполняющих роль светочувствительных клеток сетчатки глаза. Причем эти фототранзисторы соединены еще с одним блоком, в котором имеется 3600 транзисторов, выполняющих роль нервных клеток сетчатки глаза, а точнее, совершают обработку визуальной информации и передают ее в мозг для дальнейшей обработки и анализа.

Новый протез сетчатки – микрочип, размеры которого 3,5 × 3,3 мм. Этот микрочип работает на том же принципе, что и сетчатка млекопитающих. В их мозг передается информация только в том случае, если в области видимости произошли какие-либо изменения. При этом отсекается ненужная информация, и в мозг передается ее лишь столько, сколько необходимо. Этот принцип может применяться не только в разработке подобных микрочипов, но также и в робототехнике.

Искусственное сердце Heart Turcica

Разработка искусственного сердца ведется турецкими учеными с 2005 г. Этот проект начал развиваться из-за того, что около 2—3 тыс. пациентов в Турции из полумиллиона нуждаются в пересадке сердца. Но большинство людей не могут себе это позволить, потому что цена за подобные услуги довольно большая, и ученые университета Yeditepe пытаются с помощью Heart Turcica сделать операцию по трансплантации сердца более дешевой.

Механическая рука

Нейл Уайт и Пол Чеппел не один год занимаются разработкой механического протеза. Сначала он мог выполнять лишь простейшие операции, такие как открытие дверного замка ключом и открытие консервной банки. Приведение пальцев в действие выполнялось при помощи моторов, каждый из которых как раз и приводит их к работе. Особая роль отводилась большому пальцу, который мог смещаться и вращаться, обеспечивая более устойчивый захват. Такая модель руки имела даже искусственную кожу, которая была пропитана множеством датчиков, определяющих температуру среды, которые будут предостерегать робота выполнять действия, которые могут принести повреждение. На данный момент механическая рука может держать даже пластиковый стаканчик. Это стало доступно благодаря датчикам, которые расположены на кончиках пальцев и определяют столкновение с объектом, вибрацию, реагируют на скольжение и давление, прилагаемое к предмету. Раньше, когда рука пыталась взять пластиковый стаканчик, она его просто сминала из-за того, что прилагалось большое количество силы. При уменьшении силы стаканчик соскальзывал из руки.