Искусственный интеллект. Строки, контекст и волны на Паскале. Сергей Соболенко
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Искусственный интеллект. Строки, контекст и волны на Паскале - Сергей Соболенко страница 1

СКАЧАТЬ амого посредственного – примерно как у президента Американской телефонной и телеграфной компании.»

      Приписывается Алану Тьюрингу

      © Сергей Соболенко, 2019

      ISBN 978-5-4496-3281-4

      Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

      Предисловие, которое рекомендуется прочитать

      Учебные заведения России и мира продолжают обучать программированию на Паскале. И это происходит не из-за лени преподавателей к переизданию методических пособий по информатике. Такое обучение позволяет понять гибкую внутреннюю логику организации программ, ведь Паскаль обладает свойствами универсальности и широкими возможностями, при своей компактности и легкости понимания. С помощью этого языка программирования можно адаптировать, подготовить восприятие школьника или студента для самоорганизации и в других языковых средах.

      Поэтому в этой книге автор изложил полезные и практичные аспекты накопленного многолетнего опыта, приемы и методы работы с неформализованными строковыми данными на Паскале; а также сведения о новой технологии, являющейся плодом этих практических изысканий. Модель описанной технологии искусственного интеллекта, в качестве исследовательского проекта также реализуется на этом языке. При этом, значительная часть приведенных алгоритмов и программных процедур публикуется впервые, что придает изданию особую ценность.

      Почему эта книга актуальна?

      Вся беда в том, что профессиональным приемам подробной, прикладной работы с данными строкового типа занимается очень ограниченное число специалистов. Отсюда вытекает явный недостаток практических пособий по данной тематике,1 и как следствие – неявный прикладной функционал в современных языковых компиляторах.2 Также этому есть и другое вполне логичное объяснение. Тема парсинга строковых данных много десятилетий являлась своего рода табу, дурным тоном программирования. Традиционно устоялся стереотип, что строковые переменные – это «рабы интерфейса» и баз данных, а неформализованные сведения – зло, с которым нужно бороться. Результат – налицо: отсутствие приличной школы: как учителей, разработчиков, так и их учеников. Отсутствие предложения за много десятилетий сформировало зеркальное отсутствие спроса. А затем появились и искусственные нейронные сети, которые худо-бедно начали с этими данными работать; но вот разработчикам от этого не стало легче. По существу, искусственные нейросети «подарили» программистам «черный ящик», действия которого бывают необъяснимы.3

      Этот пробел явно требует компенсации; тем более, очевидно невостребованной в современной парадигме когнитивных систем оказалась ниша символьного искусственного интеллекта.4

      В книге приводятся необычные, но достаточно простые решения по проекту интеллектуальной символьной диалоговой системы. Тем не менее, описанные подходы к ее реализации категорически отличаются от классического представления об объектно-ориентированном программировании, традиционных символьных экспертных систем и от современной методологии машинного обучения. Также весьма существенным моментом в этой работе является отказ от прямого использования символьных конструкций на естественном языке. Тем не менее, практические результаты показывают, что этот комплекс методик может решать задачи, по сей день считавшиеся серьезной проблемой.

      Чем мы занимаемся?

      «Мы» в данном случае – это небольшое сообщество единомышленников, не входящих в какое-либо формальное объединение, но захваченных идеей реализации искусственного интеллекта на базе технологии MSM.

      Сверхзадачей исследований в данном направлении не являлось и не является создание сильного искусственного интеллекта5 в понимании современных физиков и инженеров; (такого, который будет многократно превосходить умственные способности людей). Для начала, следовало бы создать «средний» интеллект. Такой, каким обладает например, ваш сосед, Михаил Ефремович, учитель географии средних лет. Особо ничем не выдающийся, иногда не очень внимательный или рассеянный, иногда циничный, иногда смешной, но… понимающий. Способный сравнивать, оценивать, делать выводы, формулировать суждения. Решать повседневные задачи. Планировать, следовать определенным целям. И главное, способный действовать так, как этого требуют обстоятельства. Вы скажете, такие машины уже есть? Хорошо, если вы так считаете, не будем спорить. Но, автор считает, что нет.

      Это учебник?

      Книгу можно использовать как учебное пособие по разделу строковых данных на Паскале. Но было бы неверно воспринимать показанные решения, как нечто неоспоримое, – любая приведенная процедура СКАЧАТЬ

<p>1</p>

В данном случае рассматривались десятки русскоязычных учебных пособий, самоучителей, методических рекомендаций и задачников по Паскалю, C++, Java и PHP, изданных за последние 20—25 лет.

<p>2</p>

Хотя современные наборы процедур и функций для работы со строками, например в PHP, Object Pascal и C++ довольно похвальны, (а в Python, – интуитивно удобны и компактны), но на практике очень редки сколько-нибудь интересные алгоритмы, использующие их где-то, кроме баз данных и текстовых процессоров. Мастодонты странного программирования, как Lisp и Prolog автором не рассматривались принципиально, – они напугали его еще в ранней юности.

<p>3</p>

Разработчик системы на основе ИНС далеко не всегда может отвечать за определенные решения программы и ему также сложно утверждать, не является ли определенный ответ эффектом «переобучения», иначе говоря, случайным, «мусорным» ответом.

<p>4</p>

Символический (символьный) искусственный интеллект – это собирательное название для всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневом «символическом» (человекочитаемом) представлении задач, логики и поиска. Символический ИИ лёг в основу доминирующей парадигмы исследований ИИ с середины 1950-х до конца 1980-х. Наиболее успешная форма символического ИИ – это экспертные системы, использующие сеть продукционных правил. Продукционные правила объединяют символы в отношения, похожие на оператор «если-то». Экспертная система, обрабатывая эти правила, делает логические выводы и определяет, какая дополнительная информация ей необходима, то есть какие следует задать вопросы, используя человекочитаемые символы. Определение Wiki.

<p>5</p>

Сильный искусственный интеллект – гипотеза в философии искусственного интеллекта, согласно которой некоторые формы искусственного интеллекта могут действительно обосновывать и решать проблемы. Теория сильного искусственного интеллекта предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя как отдельную личность (в частности, понимать собственные мысли), хотя и не обязательно, что их мыслительный процесс будет подобен человеческому. Определение Wiki.