Далее цитата – Ю.М. Арский, В.К. Финн. Принципы конструирования интеллектуальных систем
Главным продуктом научных исследований являются компьютерные системы, осуществляющие конструктивное приближение и имитацию способностей, представляющих феноменологию познавательной деятельности человека (она охарактеризована как «идеальный тип интеллекта»). «Ядром» приближенного отображения познавательных способностей человека … являются способности, необходимые для реализации рассуждений и представления знаний, к которым они применимы. Таковыми являются способности, которые конструктивно имитируются в современных системах искусственного интеллекта (ИИ) в автоматическом режиме работы, способности же могут имитироваться лишь в интерактивном режиме с участием человека.
Однако следует отметить, что приведенная выше характеризация феномена естественного интеллекта является лишь идеальным типом в смысле Макса Вебера, выражающим существенные черты феномена рационалистического интеллекта (разумеется, не всегда присущего конкретному индивиду).
Термин «интеллектуальный» стал весьма употребляемым словом, но, к сожалению, его употребление далеко не всегда имеет определенный смысл, выразимый в соответствующей понятийной системе компьютерной науки.
Процедуры, имитирующие способности идеального типа интеллекта, которые реализованы в компьютерных программах, будем называть интеллектуальными. Заметим, что не каждая вычислительная процедура может в этом смысле считаться интеллектуальной. Таковой будет процедура, реализующая познавательные способности из перечня.
Познавательная деятельность, осуществляемая компьютерными средствами, имеет три необходимых аспекта: представление данных и знаний, рассуждения и вычисления, комфорт для пользователя, обеспечивающий доступное и удобное общение с компьютером.
Два первых упомянутых аспекта существенным образом определяют «интеллектуальность» компьютерной системы – возможность получения нового знания посредством использования наличного знания в качестве посылок рассуждения (это предполагает реализацию способностей). Дедуктивное рассуждение подчинено принципу переноса истинности посылок на заключение, а также переносу ложности заключения на посылки: если посылки истинны, то результатом дедуктивного вывода будет истинное заключение: если же заключение ложно, то результатом дедуктивного вывода будет ложность посылок. Такова природа дедукции, а адекватным способом представления знаний для дедукции являются аксиоматические системы (системы аксиом и правил вывода, выраженные в логических языках).
Автоматическое выведение следствий из посылок и автоматическое доказательство теорем является разработанной областью прикладной логики и искусственного интеллекта.
Аксиоматические системы и автоматизация дедукции используют представление знаний 0 «замкнутых мирах»: предполагается, что предметная область охарактеризована аксиомами (правда, допускается добавление посылок в качестве гипотез и выводимость из них следствий посредством аксиом и правил вывода). Однако имеются многочисленные проблемы и задачи такие, что знания о соответствующих предметных областях открыты (т.е. постоянно пополняются), а для них требуется выдвинуть гипотезы, допускающие проверку и фальсификацию. В свою очередь выдвижение гипотез (как рациональных догадок) требует создания формализованных методов их порождения из множеств эмпирических фактов с использованием имеющегося знания. Следовательно, возникает потребность разработки формализованных эвристик, допускающих автоматизацию в компьютерных системах, таких, что они содержат различные познавательные процедуры для извлечения нового знания из имеющихся фактов (баз фактов) с использованием наличных знаний (баз знаний). Таким образом, мы приходим к заключению, что имеется необходимость разрабатывать компьютерные системы, содержащие как средства извлечения знаний из баз фактов (knowledge discovery), так и средства порождения гипотез и способы объяснения имеющихся фактов с использованием порожденных гипотез. Это означает, что имеется необходимость в реализации способностей, упомянутых выше как обязательных черт идеального типа интеллекта.
Итак, анализ данных посредством автоматизированных познавательных процедур с использованием баз фактов и баз знаний, автоматическое порождение гипотез, процедуры объяснения исходного состояния баз фактов с целью оправдания и принятия гипотезы, наконец, дедуктивный вывод из имеющихся ранее знаний и знаний, полученных в результате индуктивного обобщения сходных фактов из баз фактов (т.е. машинного обучения), реализованные в компьютерной системе, дают основание охарактеризовать ее как интеллектуальную.
Рассуждения, применяемые для формализации эвристик решения задач в компьютерной системе таких, что необходимо выдвижение гипотез (рациональных догадок), согласующихся с базой фактов, будем называть правдоподобными рассуждениями.
Правдоподобные выводы, содержащиеся в правдоподобных рассуждениях, не подчиняются принципу дедукции, ибо из истинных посылок в правдоподобных выводах могут следовать неистинные заключения. Таковыми, например, являются индуктивные обобщения сходных фактов (результат процедуры индукции), а также выводы по аналогии, применяемые при решении творческих задач. Заключения правдоподобных выводов имеют оценку некоторой степени правдоподобия. Задачей формализации правдоподобных выводов является построение средств конструктивного порождения степени правдоподобия выводов и формулирование критериев принятия гипотез, являющихся результатом правдоподобного рассуждения.
Формализованные эвристики, применяемые в современных компьютерных системах для решения различных классов задач (соответствующих «целям» рассуждения, представляющих способность к целеполаганию идеального типа интеллекта), формулируются как взаимодействие некоторых познавательных процедур. Примером такой формализованной эвристики является взаимодействие индукции, аналогии и абдукции (принятия гипотез посредством объяснения исходного множества фактов).
Конец цитаты — Ю.М. Арский, В.К. Финн. Принципы конструирования интеллектуальных систем
Такой подход в изучении искусственного интеллекта в полной мере отвечает инструментарным возможностям позиционной алгебры логики. По этому разделу имеются свои теоретические наработки, дополняющие исследования искусственного интеллекта с точки зрения создания систем счисления и памяти на принципах позиционности.
Другие области применения принципа позиционности