могли справиться с проблемой вроде головоломки «Ханойские башни», они пасовали перед сложностями реального мира. Как оказалось, большего успеха можно достичь, если каждый ИИ сосредоточить на определенной задаче. Создайте набор правил о соответствии медицинских симптомов и различных заболеваний. Тогда компьютер сможет задать ряд вопросов, например «вы чувствуете боль?», «это острая боль или тупая?», «где локализуется боль?» и так далее, которые выявят симптомы, и в результате предложить одну или несколько версий вероятных заболеваний.
Подобные версии ИИ известны как экспертные системы, и на какое-то время они стали чрезвычайно популярны (возможно, даже слишком, как вы поняли по предыдущей главе). Хотя у крупных экспертных систем есть проблемы с техническим обслуживанием, они продолжают использоваться в медицине для диагностики, системах поддержки для автомобильных инженеров, системах обнаружения мошенничества и интерактивных сценариях для продавцов.
Хранение знаний
Многие идеи символического ИИ связаны с тем, как лучше всего представлять и использовать информацию. Правила и структурированные фреймы (формы представления знаний) слились с объектно ориентированными языками программирования, и сегодня существует множество способов хранения знаний: например, вкладывание, при котором родительский объект «дерево» содержит дочерние элементы «дуб» и «береза», или передача сообщений, при которой объект «продавец» может отправить аргумент «скидка 10 %», чтобы вызвать действие с объектом «цена». Были созданы языки для представления всех знаний, иногда называемые онтологическими, со своими сложными структурами и правилами. Все они основаны на логике и могут быть объединены с автоматизированными системами формирования рассуждений, для того чтобы логически выводить новые факты, которые затем могут быть добавлены к их знаниям, или проверять соответствие существующих фактов.
Например, ИИ узнал, что «велосипед» – это вид «транспорта с педальным приводом», имеющий «два колеса». Если «тандем» – это вид «транспорта с педальным приводом», который тоже имеет «два колеса», то ИИ легко может вывести новый факт: «тандем – это разновидность велосипеда». Но другой вид «транспорта с педальным приводом», имеющий «ноль колес», не соответствует этому правилу, поэтому ИИ придет к выводу, что «катамаран» не является «велосипедом».
С развитием интернета компилировать обширный набор фактов становится все проще и проще. И одно из основных направлений при разработке общего искусственного интеллекта – это объединение достаточного объема знаний, чтобы ИИ мог начать помогать нам во многих областях. Cyc – один из таких проектов, который в течение нескольких десятилетий собирал факты и взаимосвязи, формируя гигантскую базу.
Уильям Тунсталл-Педо развил эту идею. Он создал True Knowledge («Подлинное знание») – программу, сформировавшую обширную сеть знаний, предоставляемых пользователями интернета. Она насчитывает более 300 миллионов