Эффективно создаем эффективные системы | Часть первая | Решаем задачу управления

Искусственный интеллект – будущее или настоящее?

Для того чтобы приблизится к пониманию сути, в первую очередь необходимо ответить на вопрос: "А что мы хотим получить от работ, связанных с созданием искусственного разума?".

Ответ достаточно простой и очевидный: "В первую очередь мы хотим, чтобы в вопросах связанных с тяжелой и монотонной деятельностью, нас заменили точные, аккуратные, неутомимые интеллектуальные помощники, которые не просто выполняют необходимые системные и технологические операции, а и выполняют их наилучшим образом.

Давайте рассмотрим конкретный пример. Предположим, нам необходимо сделать так, чтобы интеллектуальное обеспечение технологически сложного, энергоемкого и достаточно опасного процесса плавки металла, взял на себя механизм принятия решений промышленного робота. Это не далекое светлое будущее, а реальность сегодняшнего дня. Такие технологические комплексы уже существуют. Они автоматически выполняют все необходимые технологические операции и не требуют участия в них человека.

Что нас не устраивает в этой ситуации, ведь все за нас делается автоматически? Все, да не все. Человечество успешно решает задачу автоматизации технологических процессов, но, до недавнего времени не могло справиться с задачей автоматизации процессов управления.

Это означает, что для человека мало, чтобы промышленный робот варил за него сталь. Необходимо еще чтобы artificial intelligence не только обеспечивал автоматическое выполнение технической работы, но и выполнял ее так, чтобы результат этой работы был максимально выгоден собственнику. Для этого цель человека должна совпадать с целью, на которую настроем механизм принятия решения искусственного интеллекта.

Например, процесс варки стали требует больших затрат электроэнергии. Кроме того что эта цена на электроэнергию изменяться со временем из-за инфляции и удорожания полезных ископаемых, существуют еще и суточные тарифы. Так, ночью электроэнергия для промышленных предприятий стоит в несколько раз дешевле, чем днем. Для изменения режима плавки стали необходимо изменять величину подачи электроэнергии, что в свою очередь влияет на время операции плавки. Ночью выгоднее один режим, днем - другой.

Кроме того нужно учитывать стоимость сырья и зависимость износа оборудования от производительности.

Если нтеллектуальный промышленный робот, выполняя автоматически технологические операции, еще и сам выбирает самый выгодный для человека режим технологического процесса, с учетом всех технико-экономических факторов, то, что кибернетике еще нужно от искусственного интеллекта? Чтобы он умел общаться на человеческом языке и называл нас по имени? Это уже не проблема, но мы и так научились понимать друг друга.

Вопросы с созданием механизма принятия решения можно считать в основном закрытыми, после разработки критерия эффективности, который обеспечивает возможность выбора самого выгодного для человека режима функционирования управляемой системы. Для определения показателя эффективности необходимо использовать численные методы, поскольку в общем случае он имеет вид интегрального выражения. Но для простых приведенных операций можно разобраться с принципом, на основании которого функционирует механизм принятия решения, используя упрощенное аналитическое выражение

Аналитическое выражение для критерия оптимизации механизма принятия решения

Здесь З – стоимостная оценка входных продуктов системы; Д – стоимостная оценка выходных продуктов системы; То - время операции системы; Т1- это единичный интервал времени. Необходимость в нем объясняется в теории эффективности.

До разработки показателя эффективности (критерия управления, критерия оптимизации), экономические денежные операции оценивались с опорой на прибыль, рентабельность и оборачиваемость. Но, более прибыльная операция или более рентабельная операции может быть менее эффективной, чем менее прибыльная или менее рентабельная. Именно по этой причине процессы управления не автоматизировали. Давайте посмотрим как технологическая система, которая опирается на адекватный механизм принятия решения "побеждает" системы, которые ориентированы на другие критерии управления, достигая согласованной с человеком цели своего функционирования.

Предположим, есть три системы, которые одновременно начали идти к глобальной системной цели - получения максимума прибыли. У каждой из них есть выбор – три варианта операций. Исходные данные этих операций приведены в таблице.

Показатель операции    Усл.об.    №1    №2    №3
Стоимость входных продуктов операции    З    10    10    10
Стоимость выходных продуктов операции    Д    11    12    13
Продолжительность операции    Top    2    3    5
Прибыль    Prof    1    2    3
Рентабельность    Pb    0.1    0.2    0.3
Эффективность    E    0.00227    0.0037    0.00277

Для первой системы в качестве ориентира выбран показатель "время операции", для второй - "эффективность". Для третьей системы в качестве ориентира выбран показатель "прибыль" или "рентабельность", что одинаково. Итак, системы сделали свой выбор, и пошли, каждая своим путем, к цели. Давайте проследим за успехами первой системы (рис.1). Эта система лучшей считает операции с минимальным временем.

Графическое изображение процесса движения к системной цели с опорой на критерий управления

Рис.1 Процесс движения систем к цели с опорой на встроенный критерий оптимизации

В момент t1 завершился первый этап цикла операций этой системы. Как видим в этот момент времени в зеленом квадратике отображается прибыль первой системы, полученной в этот момент времени. Поскольку прибыль каждой операции равна единице, с выполнением каждой новой операции зеленые квадратики поднимаются все выше и выше, и к моменту достижения финиша первая система имеет результат 7 единиц прибыли. Последняя операция завершится уже после финиша.

Вторая система в качестве ориентира выбрала эффективность операции. Ее ступеньки кирпичного цвета заканчиваются с результатом 10 ед. прибыли. Этих операций меньше, поскольку каждая из них на единицу времени длиннее операции первого типа. Но и прибыль операции в два раза выше. Третья система в качестве ориентира выбрала прибыль и рентабельность операции. Ее ступеньки светло-синего цвета заканчиваются с результатом 9 ед. прибыли. Продолжительность операций этого типа самая большая. Прибыль тоже самая большая, но, как видим, для победы этого оказалось недостаточно.

Таким образом, мы, опираясь на свой интеллект, определили самую выгодную для нас операцию. Такой операцией является та операция, выполнение которой в цикле обеспечило накопление самой большой прибыли к заданному моменту времени. Интервал времени, в рамках которого проводится исследование, должен быть достаточно большим, чтобы в нем вместилось как можно больше операций. Это конечно недостаток, но, за все нужно платить. Цена, в данном случае, это необходимость выполнять в цикле большое количество операций с целью повышения точности полученного результата.

Мы видим, что в сражении интеллектуальных гонок выиграла система, в которую интегрирован механизм принятия решения на основе критерия эффективности. Это означает, что показатель эффективности является основой для создания систем искусственного интеллекта. Его использование в работах связанных с робототехникой, нейронными сетями, информационными системами, прогнозированием и нечеткой логики, позволяет в ближайшем будущем получить принципиально новые подходы к вопросу использования искусственного интеллекта.

Какой вывод можно сделать из этого маленького опыта? Промышленный робот, ориентированный на показатель эффективности, кроме автоматического выполнения тяжелых, рутинных и опасных работ может оценивать выполняемые операции так, как это делал бы человек, и самостоятельно выходить на наиболее выгодный для человека, в плане использования доступных ему ресурсов. Никаких других интеллектуальных способностей от искусственного разума не требуется.

Если существует цель сделать робота похожим на человека, давайте научим его курить через каждые пять минут работы, пить кофе между перекурами, обсуждать с "коллегами по работе" анекдоты. Тогда точно все будут удивляться. Смотрите, эра artificial intelligence уже наступила. Интеллект робота не отличить от человека. Вот это достижение!