Необходимо научить компьютер думать, как думает сумасшедший

Весной в Японии состоится традиционная Всемирная выставка робототехники, которая всякий раз удивляет немыслимыми новшествами. И вот Каспаров уже не может справиться с машиной. Создание искусственного интеллекта - вопрос решенный. Сроки еще обсуждаются, но сама тема закрыта. Да, там, где надо считать, спорить с компьютером бессмысленно. Но математикам до сих пор неясен алгоритм описания самых простых для "естественного" интеллекта понятий - "хороший", "большой", "красивый", "умный", "популярный". Компьютер не в состоянии осмыслить, к примеру, обыденное правило, знакомое каждому автолюбителю: если перед тобой на дороге дурак, постарайся думать за него. Значит ли это, что искусственный интеллект - недостижимая мечта?

Бенджамин Франклин, один из самых великих американцев, перед принятием важного решения проводил "калькуляцию блага": аккуратно выписывал в две колонки все "за" и "против". Но не все в жизни можно расставить по колонкам. По колонкам часто придешь в тупик. Черно-белая бинарная логика, разработанная еще Аристотелем и ставшая принципом строения компьютерного мозга, в реальной жизни просто не работает.

Вот задача. В городе бушует эпидемия, которая грозит скосить 600 человек. Медики предложили две программы борьбы с эпидемией. Если принять первую программу - будут спасены 200 человек. Если вторую - один шанс из трех, что будут спасены 600 человек, и два шанса из трех, что не удастся спасти никого. В тестах 72% опрошенных голосуют за первую программу. Но вот другая задача. Если принять одну программу - умрут 400 человек. Если вторую - один шанс из трех, что не умрет никто, но два шанса из трех, что умрут все. 78% голосуют за вторую программу. А программы-то, одинаковые, задача одна. То есть важна не информация, в которой легко разобралась бы любая машина, а то, как эта информация преподнесена. Это понимает любой человек.

И потому машина, работающая по правилам четкой логики, не может стать полноправным помощником человека и все более отстает от требований времени. Как, к примеру, спрогнозировать результаты выборов, от которых могут зависеть судьбы мира? Во многих задачах от распознавания образов до анализа ситуации на финансовых рынках рациональная логика дает сбои. Управление сложными техническими процессами, как говорят академики Владимир Левин и Всеволод Бурцев, часто сводится к решению задач с размытой логикой.

Первым математиком, который задумался над этой проблемой, был профессор Лотфи Заде из Калифорнийского университета. (Он был эмигрантом из Ирана, куда его семья перебралась из России.) Существует красивая легенда о том, как была придумана теория "нечетких множеств". Однажды Лотфи Заде ночь напролет спорил со своим приятелем, чья жена привлекательнее. Дискуссия не привела к общему согласию. Профессор Заде понял, что корень зла кроется в том, что понятие "привлекательность" носит размытый характер. И тогда он облек его в числовую форму. Неизвестно, как отнеслась к этим упражнениям его покинутая в ту ночь жена, но в математике родилось новое направление.

Быть может, высшим признанием этого математического направления стала Нобелевская премия по экономике за 2002 год, которая была присуждена американцу Дэниелу Канеману. Этой премией, по существу, экономисты извинились перед миром за то, что 300 лет (таков возраст понятия "калькуляция блага") морочили человечеству голову. Профессор Канеман всю жизнь посвятил опровержению главного тезиса экономической науки - о рациональности человеческого поведения. Теория Канемана доказывает, что человек в своих решениях основывается на интуитивных представлениях, и тем самым опровергает принципы программирования, построенные на рациональной бинарной логике.

Сегодня в мире исследования в области нечеткой логики получили широкую поддержку. Уже появились микрочипы, основанные на нечеткой логике. В США теория иранца Заде применяется при оценке политических рейтингов, анализе новых рынков, биржевой игре, к ней прибегает Пентагон при выборе оптимальных решений. НАСА использует нечеткую логику в маневрах по стыковке космических аппаратов. В Японии на принципах нечеткой логики построено управление транспортными потоками на железной дороге и сложными химическими процессами. В Западной Европе теория используется при управлении печами в металлургии. Исследованиями в этой области занимаются такие киты, как IBM, "Хонда", "Мицубиси", "Сони", "Шарп", "Мазда", "Тойота", "Ксерокс"...

И в заключение простая задачка. Какова вероятность того, что из 10 читателей, которые читают эту заметку, и из 1000 читателей, занятых тем же, 60% окажутся мужчинами? Большинство даст ответ: вероятность в обоих случаях одинаковая. Этот ответ неправильный. Правильный ответ знает компьютер: чем больше статистика, тем меньше отклонение от среднего. Но компьютер, коль скоро он призван в наши помощники, должен знать особенности наших ошибок. Нашу удивительную и нечеткую логику.