Системы ИИ

Для использования систем ИИ, особенно если требуются сенсорное восприятие и своевременная реакция на события, происходящие в реальном мире, необходимо гораздо большее быстродействие, чем в состоянии обеспечить такие компьютеры. Их возможности принципиально ограничены тем, что специалист по компьютерам из фирмы ИБМ Джон Бэкус (в прошлом руководитель группы разработчиков широко известного языка программирования Фортран) определил как «узкое место» машин с архитектурой фон Неймана — одним-единственным каналом между процессором и памятью, через который последовательно проходят и данные, и команды. Чем выше число объектов, с которыми оперирует программа, — элементов данных и разнообразных операций над ними, — тем больше времени требуется, чтобы найти решение: в компьютере, выполняющем в каждый момент одну операцию, приходится на каждом шаге передавать информацию от процессора в память и обратно.

Последовательная природа компьютеров порождает парадокс, который в конце 70-х годов подметил Скотт Фал-мен, бывший в то время аспирантом Марвина Минского в МТИ. Чем больше отличительных признаков у объекта, тем труднее компьютеру быстро распознать его, потому что машина должна рассматривать все возможности, связанные с каждым из признаков. Человеку же, по-видимому, распознать объект тем легче, чем больше известно его особенностей. С точки зрения Фалмена, по окончании аспирантуры поступившего на работу в Университет Карнеги—Меллона, это различие носит принципиальный характер. «Существует два рода мышления, — утверждает он. — Есть обычное линейное мышление, подобное, например, решению арифметических задач; оно превосходно моделируется на вычислительных машинах последовательного действия. И есть узнавание, когда нужная информация «приходит в голову» сразу. Машину последовательного типа почти невозможно заставить работать подобным образом».

К несчастью для ученых, использующих машины последовательного действия, подавляющая часть мыслительной деятельности человека — распознавание и осмысление образов, моментальное принятие решений, ассоциации, обобщения, аналогии и т.п.— происходит подсознательно; это мышление второго рода. По-видимому, никакой компьютер фон-неймановской архитектуры никогда не сможет перерабатывать столь обширные массивы информации так быстро, как это требуется, скажем, для автономного робота-разведчика. Заметив нечто крупное, серое, четвероногое, с большими ушами, бегущее через джунгли, такой робот окажется в серьезной опасности, если для того чтобы понять, что сейчас на него наступит слон, ему придется обрабатывать перечни свойств последовательно.

Кроме распознавания образов компьютеры любого типа испытывают затруднения и при работе с понятием времени, причинно-следственными связями и так называемыми неопределенными понятиями. Один из примеров подобных понятий — слово «далеко». В зависимости от контекста для людей «далеко» может относиться к любым расстояниям — от межатомных до межгалактических. Создание программ, которые позволят компьютерам работать с неточными правилами и нестрогими определениями, — одна из основных задач, стоящих перед специалистами по ИИ.