- 21,843
- 46
- 8 Ноя 2022
Любая задача — маршрут от одной точки к другой. И это — основа любой умной машины.
Почти всё, что сегодня делает искусственный интеллект , опирается на простую, но фундаментальную идею: любую задачу можно свести к поиску пути — от исходной точки к цели. Компьютер рассматривает разные состояния, оценивает, какие из них ближе к результату, и последовательно движется вперёд, пока не найдёт решение.
Самое понятное сравнение — навигация. Когда человек прокладывает маршрут в лондонском метро, например от Bond Street до King's Cross, он мысленно перебирает варианты: Central Line до Oxford Circus, пересадка на Victoria Line, станции Warren Street, Euston — и конечный пункт. Компьютер делает то же самое, только быстрее и без догадок. Он систематически ищет путь, выбирая самые эффективные шаги. Один из первых и до сих пор самых известных алгоритмов такого поиска — <strong>A*</strong> (читается «эй-стар»). Его придумали в 1968 году, когда инженеры пытались научить робота двигаться самостоятельно по комнате.
Этого робота назвали Shakey. Его создали в Стэнфордском исследовательском институте в Менло-Парке. Внешне он выглядел неуклюже, но был настоящим прорывом для своего времени: камера, микрофон, дальномер, сенсоры столкновений, колёса с моторами и собственный компьютер. Если ему говорили: «поезжай в библиотеку и возьми предмет», он строил маршрут по внутренней карте, рассчитывал шаги и начинал движение, сверяя путь с показаниями датчиков. Shakey стал первым роботом, который принимал решения сам, а не просто выполнял команды. В 2004 году его включили в Зал славы робототехники Университета Карнеги-Меллон — рядом с HAL 9000, R2-D2 и другими символами эпохи.
Алгоритм A* оказался настолько точным, что быстро стал классикой. Если путь между точками существует, он его найдёт. Если есть несколько маршрутов, выберет самый короткий. При этом не тратит ресурсы на лишние обходные пути — действует максимально экономно. Именно по этому принципу сегодня работают навигаторы: когда телефон мгновенно строит маршрут с учётом пробок и перекрытий, за кулисами трудится усовершенствованная версия A*. Ирония в том, что алгоритм, придуманный для управления роботами, теперь ежедневно помогает людям ориентироваться в реальном мире.
Но идея поиска работает не только в пространстве. Её можно применить и к логическим задачам, где нет дорог и карт, но есть возможные состояния и переходы между ними. Один из наглядных примеров — головоломка «восьмёрка»: поле 3×3, восемь фишек с цифрами и одна пустая клетка. Нужно переставить фишки так, чтобы они стояли по порядку. Каждый сдвиг создаёт новое состояние, и решение сводится к поиску последовательности шагов, которая приведёт от начальной комбинации к идеальной.
В 1950-х два американских исследователя — Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон — решили, что тот же принцип можно применить к человеческому мышлению. На конференции в Дартмуте в 1956 году они представили программу <strong>Logic Theorist</strong> — систему, которая искала доказательства математических теорем. Ньюэлл тогда работал в корпорации RAND, а позже перешёл в Карнеги-Меллон, где продолжил сотрудничество с Саймоном. Саймон, профессор управленческих наук, позже получил Нобелевскую премию по экономике за исследования того, как человек принимает решения, имея ограниченные знания и время. Их общая цель была проста: понять, можно ли заставить машину рассуждать по тем же принципам, что и человек.
Logic Theorist стал первым искусственным «математиком» . Программа рассматривала доказательства как цепочки логических шагов, ведущие от аксиом к выводу. Она доказала 38 из 52 теорем из знаменитого труда Бертрана Рассела и Альфреда Уайтхеда <em>Principia Mathematica</em>, а некоторые — даже более коротким и элегантным способом, чем в оригинале. По сути, Logic Theorist занимался тем же, что и A*: искал путь, только не по карте, а в пространстве формул.
Сама <em>Principia Mathematica</em>, написанная в начале XX века, пыталась создать логику, на которой можно построить всю математику. Один из примеров — закон <em>modus tollens</em>: если из истинности P следует Q, то из ложности Q следует, что P тоже ложно. В современном примере: если выигрыш в лотерею делает человека счастливым, то несчастный человек точно не выигрывал. Logic Theorist умела находить такие связи сама, начиная с исходных посылок и применяя логические правила, пока не достигала нужного вывода.
Этот результат стал вехой. Впервые машина не просто считала, а размышляла — шаг за шагом доказывала утверждения, которые считались прерогативой человеческого разума. Историки искусственного интеллекта позже называли Logic Theorist моментом, когда вычисление превратилось в рассуждение. Программа Ньюэлла и Саймона показала, что мыслительный процесс можно представить как поиск решения в огромном пространстве возможных шагов.
Так идея поиска — движения от одной точки к другой — стала сердцем искусственного интеллекта. От робота Shakey, который выбирал маршрут по лаборатории, до программы, способной доказать математические истины, — всё это проявления одного принципа: чтобы мыслить и принимать решения, нужно уметь искать путь к цели, даже если карта существует только в воображении машины.
Почти всё, что сегодня делает искусственный интеллект , опирается на простую, но фундаментальную идею: любую задачу можно свести к поиску пути — от исходной точки к цели. Компьютер рассматривает разные состояния, оценивает, какие из них ближе к результату, и последовательно движется вперёд, пока не найдёт решение.
Самое понятное сравнение — навигация. Когда человек прокладывает маршрут в лондонском метро, например от Bond Street до King's Cross, он мысленно перебирает варианты: Central Line до Oxford Circus, пересадка на Victoria Line, станции Warren Street, Euston — и конечный пункт. Компьютер делает то же самое, только быстрее и без догадок. Он систематически ищет путь, выбирая самые эффективные шаги. Один из первых и до сих пор самых известных алгоритмов такого поиска — <strong>A*</strong> (читается «эй-стар»). Его придумали в 1968 году, когда инженеры пытались научить робота двигаться самостоятельно по комнате.
Этого робота назвали Shakey. Его создали в Стэнфордском исследовательском институте в Менло-Парке. Внешне он выглядел неуклюже, но был настоящим прорывом для своего времени: камера, микрофон, дальномер, сенсоры столкновений, колёса с моторами и собственный компьютер. Если ему говорили: «поезжай в библиотеку и возьми предмет», он строил маршрут по внутренней карте, рассчитывал шаги и начинал движение, сверяя путь с показаниями датчиков. Shakey стал первым роботом, который принимал решения сам, а не просто выполнял команды. В 2004 году его включили в Зал славы робототехники Университета Карнеги-Меллон — рядом с HAL 9000, R2-D2 и другими символами эпохи.
Алгоритм A* оказался настолько точным, что быстро стал классикой. Если путь между точками существует, он его найдёт. Если есть несколько маршрутов, выберет самый короткий. При этом не тратит ресурсы на лишние обходные пути — действует максимально экономно. Именно по этому принципу сегодня работают навигаторы: когда телефон мгновенно строит маршрут с учётом пробок и перекрытий, за кулисами трудится усовершенствованная версия A*. Ирония в том, что алгоритм, придуманный для управления роботами, теперь ежедневно помогает людям ориентироваться в реальном мире.
Но идея поиска работает не только в пространстве. Её можно применить и к логическим задачам, где нет дорог и карт, но есть возможные состояния и переходы между ними. Один из наглядных примеров — головоломка «восьмёрка»: поле 3×3, восемь фишек с цифрами и одна пустая клетка. Нужно переставить фишки так, чтобы они стояли по порядку. Каждый сдвиг создаёт новое состояние, и решение сводится к поиску последовательности шагов, которая приведёт от начальной комбинации к идеальной.
В 1950-х два американских исследователя — Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон — решили, что тот же принцип можно применить к человеческому мышлению. На конференции в Дартмуте в 1956 году они представили программу <strong>Logic Theorist</strong> — систему, которая искала доказательства математических теорем. Ньюэлл тогда работал в корпорации RAND, а позже перешёл в Карнеги-Меллон, где продолжил сотрудничество с Саймоном. Саймон, профессор управленческих наук, позже получил Нобелевскую премию по экономике за исследования того, как человек принимает решения, имея ограниченные знания и время. Их общая цель была проста: понять, можно ли заставить машину рассуждать по тем же принципам, что и человек.
Logic Theorist стал первым искусственным «математиком» . Программа рассматривала доказательства как цепочки логических шагов, ведущие от аксиом к выводу. Она доказала 38 из 52 теорем из знаменитого труда Бертрана Рассела и Альфреда Уайтхеда <em>Principia Mathematica</em>, а некоторые — даже более коротким и элегантным способом, чем в оригинале. По сути, Logic Theorist занимался тем же, что и A*: искал путь, только не по карте, а в пространстве формул.
Сама <em>Principia Mathematica</em>, написанная в начале XX века, пыталась создать логику, на которой можно построить всю математику. Один из примеров — закон <em>modus tollens</em>: если из истинности P следует Q, то из ложности Q следует, что P тоже ложно. В современном примере: если выигрыш в лотерею делает человека счастливым, то несчастный человек точно не выигрывал. Logic Theorist умела находить такие связи сама, начиная с исходных посылок и применяя логические правила, пока не достигала нужного вывода.
Этот результат стал вехой. Впервые машина не просто считала, а размышляла — шаг за шагом доказывала утверждения, которые считались прерогативой человеческого разума. Историки искусственного интеллекта позже называли Logic Theorist моментом, когда вычисление превратилось в рассуждение. Программа Ньюэлла и Саймона показала, что мыслительный процесс можно представить как поиск решения в огромном пространстве возможных шагов.
Так идея поиска — движения от одной точки к другой — стала сердцем искусственного интеллекта. От робота Shakey, который выбирал маршрут по лаборатории, до программы, способной доказать математические истины, — всё это проявления одного принципа: чтобы мыслить и принимать решения, нужно уметь искать путь к цели, даже если карта существует только в воображении машины.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
