В понедельник 22 ноября в 14-00 состоится очередной Общеинститутский семинар, на котором с докладом
ТВОРЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ КОМБИНАТОРНЫХ ЗАДАЧ
выступит В.Л.Стефанюк.
Решение логических задач на ЭВМ – хорошо изученная область искусственного интеллекта [1,2]. Имеются разнообразные средства для логического анализа ситуации, которые были использованы при организации довольно сложного поведения робота (Например, система Strips для робота Шейки). Распространены всевозможные системы доказательства теорем. Сегодня трудно указать области, где бы ни использовались экспертные системы или их аналоги, опирающиеся на предварительно собранные знания об изучаемом предмете. Описаны целостные логические системы, решающие разнообразные прикладные задачи [1].
В докладе показано, что выбор представления задачи, производимый до ее решения [4], может служить основой для так называемого творческого решения задачи, т.е. решения, не вытекающего из предварительного знания об области, к которой принадлежит эта задача. Для пояснения этого приводятся отдельные примеры творческих решений проблем из практики автора, происхождение которых трудно систематизировать.
Для систематического выбора «хорошего» представления для некоторых комбинаторных задач предлагается воспользоваться концепцией, названной автором принципом семиотической интроспекции (SIP). Ее использование противопоставляется отдельным приемам поиска творческих решений. Полезность SIP демонстрируется в докладе на примерах, так или иначе связанных с задачей «крепкий орешек», на которую обратил внимание специалистов из области искусственного интеллекта Дж. Маккарти [3]. Ряд авторов упоминали эту задачу, а сравнительно недавно к ней вернулся и Дж. Маккарти, подчеркнув творческий характер нескольких новых решений [5].
В конце доклада показана аналогичная пространственная задачи, где применение SIP приводит к неочевидному для людей решению буквально за несколько шагов. В заключение высказывается мнение, что объединение эвристики SIP с традиционной для искусственного интеллекта (ИИ) эвристикой GPS позволяет рассчитывать на серьезное продвижение в решении разнообразных интеллектуальных задач в рамках ИИ.
Цитированная литература:
[1] Финн В.К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ // Итоги науки и техники. М.,1991, Т. 15, С. 54-98.
[2] Вагин В.Н., Е.Ю.Головина, А.А.Загорянская, М.В.Фомина. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. М.: Физматлит, 2004. 703 c.
[3] McCarthy J. A Tough Nut Proof Procedures. Stanford University, AI Project Memo 1964, N 16.
[4] Stefanuk, 1973 – Stefanuk V.L. On a local approach to representation in problem solving. Proceedings of the 3IJCAI, Stanford: Stanford University, 1973. - pp. 612-617.
[5] McCarthy, 1999 – J. McCarthy. Creative problem solving (1999).
| 17.11.2010 | |