Голос Вселенной 1992 № 4

Отметим, что около 45 миллионов американцев уверены, что инопланетяне какое-то время назад посещали их континент, а 15 миллионов утверждают, что наблюдали НЛО. Во всем мире собрано около 100 тысяч сообщений о таких наблюдениях. Сторонники гипотез о пришельцах не единодушны только в одном: кто посылает к Земле космические корабли.

Одни говорят: естественно, обитатели других планет. Потомки «эмигрантов с Земли», древних земных цивилизаций – например, легендарной Атлантиды, – это утверждают другие. А может быть, пришельцы – это посланники будущего, умеющие управлять временем, наши духовные правнуки, наследники Ньютона и Эйнштейна, Королева и Гагарина?

Вполне естественным является предположение, что отдельные контакты с энлонавтами происходят как контакты с объектами, наделенными искусственным интеллектом, т. е. с биороботами. И, по-видимому, правомерно предположение, что отдельные «зонды» и космические объекты могут управляться биороботами, системами, наделенными искусственным интеллектом.

Позволим себе небольшое отступление. На минуту вспомним увлекательный американский фильм «Полет навигатора», в котором образно показан пилот-биоробот. Прекрасная реакция, логически стройные заключения, быстрый и четкий анализ окружающей обстановки – вот что Мы видим в этом пилоте-биороботе.

На сегодня в мире усиленно ведутся работы по созданию систем, наделенных искусственным интеллектом. Охватывая проблему в ретроспективе, отметим, что одна из первых, наиболее эффективных программ, обладающих свойствами искусственного интеллекта, была программа DENDRAN, созданная Э. Фейгенбаумом и его коллегами в Станфордском университете еще в конце 60-х годов. Программа широко использовалась в физико-химических лабораториях многих стран мира для анализа структуры органических молекул, основываясь на данных масс-спектрометрии, ядерного магнитного резонанса и других видов информации. Иной экспертной системой является система, обладающая способностью получать новую информацию, или же, основываясь на некоторых фундаментальных принципах, прийти к информации известной; примером системы подобного рода является программа EVRISKO. Оказалось, что снабдив программу определенным количеством информации из областей, в которых она должна была работать, можно ее эффективно использовать в теории множеств, военных играх, при программировании и в экологических задачах. Отметим, что в процессе поисков, заключающихся в синтезе, анализе и оценивании новых концепций, EVRISKO управляется сотнями эвристик довольно общего характера. Одна из них, например, состоит в том, чтобы «рассмотреть экстремальные случаи». Так, когда программа «размышляла» над функцией «делители» в теории множеств, эта эвристика привела к выводу, что надо рассматривать только те числа, у которых мало делителей. На этом пути система «открыла» простые числа, а также установила тот факт, что любое число можно единственным образом разложить на множители, являющиеся простыми числами. Отметим, что эта простая эвристика оказалась весьма ценной, когда EVRISKO занялись военной игрой «Трэвеллер», цель которой заключалась в том, чтобы подобрать оптимальный состав эскадры, сражающейся с эскадрами противников согласно многочисленным строгим правилам. Ознакомившись с правилами игры, система составила эскадру, почти полностью состоящую из маленьких быстрых атакующих судов, типа торпедных катеров. Было также включено в эскадру одно настолько быстрое и малое по габаритам судно, что его практически невозможно было поразить. Увлекающиеся этой игрой люди первоначально осмеяли стратегию EVRISKO и выставили против нее эскадры с традиционным составом кораблей. Однако машина с заданной программой сражение выиграла. Система EVRISKO содержит такие правила, как «если все элементы множества неожиданно удовлетворяют какому-то редкому свойству, то следует повысить оценку „интересности“ этого множества и эвристики, которая привела к его определению».

Другое правило предоставляет программе критерий, по которому она может решить, какую из двух очень близких концепций следует изучить. По этому критерию она выбирает концепцию, требующую меньше машинного времени и меньшего количества вопросов, задаваемых пользователю. Отметим, что от использования эвристик для открытия новых понятий или фактов теоретически недалеко до того, чтобы генерировать новые эвристики на основе имеющихся.