IBM разрабатывает базирующуюся на XML систему поиска данных — Архитектуру управления неструктурированной информацией (UIMA). UIMA значительно расширит возможности средств поиска, применяемых в базах данных, утверждает вице-президент по ПО и сервисам отделения IBM Research Альфред Спектор (Alfred Spector).

«UIMA — это нечто, что становится частью базы данных или, скорее, тем, к чему базы данных обращаются, — поясняет он. — Появится возможность „обдумывать” что-нибудь почти непрерывно. Это значительно изменит автоматизированные или человекомашинные системы».

Встроенная в бортовую систему UIMA позволит автомобилю получать и отображать в режиме реального времени данные об обстановке на дороге и средней скорости движения по автомагистралям. Предприятия смогут автоматически регулировать потребление топлива и оптимизировать график производства. Наконец, станут реальными автоматический перевод с языка на язык и работа с естественными языками.

В основе UIMA лежит теория сочетания гипотез (Combination Hypothesis), которая утверждает, что в ближайшем будущем появится возможность объединить статистическое обучение машины — вроде того, которое использует поисковый сайт Google для интеллектуального ранжирования данных, — синтетический искусственный интеллект и другие методы. «Если параллельно использовать методы, проповедуемые разными школами искусственного интеллекта, можно достичь многократного снижения уровня ошибок, — говорит Спектор. — Мы уже начинаем применять сочетание гипотез и в этом году надеемся получить важные результаты. В ближайшие годы мы, вероятно, станем свидетелями широкого распространения этой технологии».

В марте результаты проводящихся сейчас крупных экспериментов в области UIMA будут представлены аналитикам, а затем широкой публике. Возможно, действительно наступает эра функционального искусственного интеллекта — после многочисленных всплесков энтузиазма и разочарований. Стали доступными обрабатывающая мощность и возможности хранения данных, необходимые мыслящим машинам. Кроме того, исследователи усовершенствовали алгоритмы и концепции, лежащие в основе программного обеспечения искусственного интеллекта.

Наконец, взрывной рост интернета создал потребность в машинах, способных действовать относительно автономно. В будущем как у предприятий, так и у отдельных людей появится столько компьютеров, что ими станет трудно управлять, — и эти компьютеры будут «выплевывать» больше данных, чем можно удержать в голове. Продолжает расти и разнообразие типов данных в интернете — аудио, текст, видео и т.д.

Между тем XML обеспечивает простой способ обмена данными и их классификации, что облегчает использование искусственного интеллекта в вычислительной среде. «Благодаря появлению XML за ближайшие три года индустрия баз данных изменится сильнее, чем за предыдущие двадцать лет», — утверждает Спектор.

Новый порядок

По сути, искусственный интеллект будет функционировать как фильтр. Датчики собирают информацию о внешнем мире и передают ее в компьютер, который выполняет надлежащие действия, беспокоя владельца лишь в случае крайней необходимости. Если нужно найти что-то в вебе, человек делает запрос, а компьютер помогает ему уточнить его таким образом, чтобы вышло не 14 страниц списка потенциальных веб-сайтов, а только требуемая информация.

У IBM всегда был решительно агностический подход к искусственному интеллекту. Существует две основные школы учения об искусственном интеллекте. Сторонники статистического обучения уверены, что лучшим советчиком мыслящих машин служит память. Статистическая теория, отчасти восходящая к математическим теориям 18-го века, проповедовавшимся священником Томасом Байесом (Thomas Bayes), по существу утверждает, что будущие или происходящие события можно предвидеть, исходя из событий прошлого. Например, результаты поиска Google иерархически формируются из списков сайтов, которые выбирали другие люди, подавшие аналогичный запрос. По тому же принципу работают программы распознавания речи.

Сторонники интеллекта, основанного на правилах, которые в свою очередь делятся на две школы — синтаксическую и грамматическую, напротив, уверены, что машины работают лучше, когда владеют контекстом.

Например, поиск по ключевым словам Italian Pet Rock в поисковой машине со статистическим интеллектом выдает сайты, посвященные новинкам 1970-х годов. А программа, основанная на правилах, может выдать информацию об итальянском поэте Петрарке. Основанная на UIMA поисковая машина Google в верхней строке может дать ссылку на Институт современного искусства Украины.

«Возможно, потребуется сочетание грамматических, статистических, усовершенствованных статистических и семантических методов, но без общей архитектуры этого не добиться», — говорит Спектор. Как происходит мышление человека, так до конца и не ясно. «Не ясно и то, как обучаются дети. Я убежден, что на первых порах применяется статистический механизм, но потом на определенном этапе он становится... не просто статистическим. Они начинают делать умозаключения. Это поразительно».