Экспертные системы Хотя иногда неопределенности и заводят машину в тупик, они тем не менее уже умеют оценивать информацию, делая заключения по тому или иному вопросу. Однако для этого надо, чтобы сообщаемые им факты были представлены в структурированном, логическом виде. Программное обеспечение, решающее подобные задачи, называют экспертными системами. В основе таких систем лежит дедуктивный метод. Это означает, что экспертная система обрабатывает сообщаемые ей многочисленные факты по заранее установленным правилам. Экспертные системы применяются в самых различных областях - в фундаментальных научных исследованиях, медицине, в геологической разведке. Прежде чем приступить к разработке таких систем, ее создатели опрашивают большое количество специалистов в рассматриваемой области (экспертов), собирая информацию, накопленную ими за годы работы, и вводя затем ее в базу данных системы. Таким образом, компьютер может даже в некотором роде обессмертить какого-то ученого, сохранив не только его знания, но и навыки выполнения определенной работы. Среди наиболее перспективных приложений экспертных систем следует выделить область медицинской диагностики. Например, при работе с программой CADUCEUS, (по-латыни - символ врачевания) врач последовательно отвечает на все более детализированные вопросы, касающиеся наблюдаемых у пациента симптомов и результатов анализов, и это продолжается до тех пор, пока компьютер не придет к одному или нескольким возможным диагнозам, которые выдаются на экран в порядке возрастания их вероятности. Врач имеет возможность «спросить» систему, как она пришла к данному заключению, и, если программа допустила ошибку, может ввести новые данные, которые позволят уточнить ее работу. На сегодняшний день база данных системы CADUCEUS содержит сведения о 4000 вариантов 600 различных заболеваний. Органическим свойством экспертных систем, как, впрочем, и науки вообще, является их способность к развитию и совершенствованию по мере поступления новой информации или уточнения старой. Так, в 1976 г. в Станфордском научно-исследовательском институте была создана недолговечная, но весьма эффективная геологоразведочная программа PROSPECTOR – (изыскатель). Для наполнения ее базы данных вначале была опрошена небольшая группа ведущих специалистов в области экономической геологии. Затем база данных системы ежегодно уточнялась и пополнялась новыми сведениями. В 1982 г. к моменту завершения работ база данных системы включала в себя коллективные знания нескольких десятков самых авторитетных ученых в данной области. Последний год своего совершенствования система отметила впечатляющим (получившим широкую рекламу) достижением проведя анализ геологических особенностей одного из районов в восточной части шт. Вашингтон, она указала, где находится огромное месторождение молибдена, важного компонента в производстве особо прочных сталей. Еще раньше специалисты попытались заложить в экспертные системы способность к индуктивному мышлению. Именно таким путем ученые, обобщая данные экспериментов, приходят к теоретическим построениям и универсальным законам, которые обычно выражаются математическими уравнениями (например, F = ma или E = mc2). Среди наиболее перспективных систем подобного типа следует отметить программу Bacon, разработанную в конце 70-х годов Патриком Лэнгли из Университета Карнеги - Меллона. Свое название программа получила в честь Френсиса Бэкона, одного из основоположников экспериментальных методов исследований и индуктивного вывода. Когда в систему заложили данные о знаменитых научных экспериментах, она заново открыла такие важные законы, как третий закон движения планет Кеплера, газовый закон Бойля - Мариотта, закон дифракции света Снелля, закон Блэка об удельной теплоемкости и закон Ома для электрических цепей. Пока еще ни одна экспертная система не смогла открыть новый закон, ибо современная наука ушла далеко вперед по сравнению с эпохой Ома или Кеплера. Однако некоторые специалисты полагают, что в будущем программы, подобные системе Bacon, проявят и такие способности. Своеобразной точкой отсчета для работ по созданию экспертных систем можно считать 1965 г. В том году ученые из Станфордского научно-исследовательского института Эдвард Фейгенбаум и Брюс Бучанан вместе с нобелевским лауреатом Джошуа Ледербергом приступ или к созданию компьютерной системы, предназначенной для определения молекулярной структуры химических соединений. При построении этой системы - она получила название Dendral - они в первую очередь создали программу, основанную на простой, но вместе с тем достаточно мощной системе Аристотелевой логики. С ее помощью формулировалась серия вопросов типа «если - то», которые описывали правила атомных связей. Когда основа системы была готова, ее наполнили сведениями о химических соединениях и способах мышления, которые приводят биохимиков к правильным выводам. Эти сведения были получены путем опроса биохимиков, рассказавших, как они обдумывают те или иные проблемы. Фейгенбаум, Бучанан и Ледерберг совершенствовали свою систему, применяя ее к задачам, решение которых было уже известно, проверяя полученный результат и модифицируя соответствующим образом программное обеспечение. Создатели системы Dendral, используя знания, накопленные в процессе ее совершенствования, вскоре разработали новую систему - Meta-Dendral. Последняя стала вспомогательным инструментом при построении других экспертных систем. Среди многочисленных «потомков» программы Dendral следует упомянуть: MYCIN - для диагностики серьезных бактериальных инфекций и помощи в выборе антибиотиков, PUFF - для диагностики легочных заболеваний, ONCOCIN - для назначения лечения при раковых заболеваниях, а также системы MOLGEN и GENESIS, оказывающих помощь специалистам в области молекулярной биологии при планировании экспериментов по изучению ДНК и клонированию. На сегодняшний день экспертные системы являют собой пример наиболее успешного практического приложения того направления информатики, которое известно под названием «искусственный интеллект». Этот термин родился во время двухмесячной летней школы, организованной в Дартмуте в 1956 г. Однако сама идея о «мыслящих машинах» берет начало по крайней мере в 2500 г. до н.э., когда египтяне создавали «говорящие» статуи богов (за которых в действительности говорили спрятавшиеся там священнослужители). В те дни, когда направление искусственного интеллекта (ИИ) только формировал ось, его сторонники предрекали возможность появления таких машин, утверждая, что вскоре компьютеры обретут способность осмысливать и решать задачи точно так же, как это делает человек. Конечно, этого не произошло, и многие исследователи, работающие в области ИИ, теперь полагают, что пройдут века, прежде чем компьютеры научатся интуитивному мышлению и овладеют всеми нюансами, неопределенностями и логическими противоречиями, с которыми приходится обычно сталкиваться людям в их повседневной жизни. Даже самая сложная экспертная система - это не более чем недоучка, который разбирается в своей узкой области, но абсолютно беспомощен во всех других вопросах. Специалисты в области ИИ продолжают разрабатывать более сложные программы, подобные системе Bacon. Такие системы могут имитировать некоторые аспекты индуктивного мышления. Достигнуты также определенные успехи в создании программного обеспечения, которое, дает компьютерам возможность отвечать на команды, подаваемые голосом, и распознавать форму и образы. Работа программ, наделяющих компьютеры «слухом» и «зрением», основана на методе, который получил название «поиск по образцам». Суть его заключается в том, что слово или образ преобразуется в цифровой шаблон, который сравнивается с другими шаблонами, хранящимися в памяти компьютера. Программное обеспечение данного типа достигло в настоящее время достаточно высокого уровня и успешно используется, правда, пока в весьма ограниченных масштабах. Например, на некоторых предприятиях применяются машины для проверки электрических соединений печатных плат. Однако до сих пор в мире не существует компьютера, который мог бы установить, что человеческое лицо, рассматриваемое анфас, идентично тому же лицу, рассматриваемому под несколько иным углом зрения. К числу неожиданных результатов исследований в области ИИ следует отнести выработку нового подхода к пониманию огромной сложности одного из наиболее фундаментальных процессов человеческой деятельности, а именно - мышления. Так, в конце 60 - начале 70-х годов исследователи из МТИ потратили несколько лет на создание компьютерной программы, способной, следуя простым командам, подаваемым с клавиатуры, манипулировать кубиками, изображения которых создавались на экране дисплея. В конце концов компьютер научился строить из кубиков башенки и разбирать их не хуже трехлетнего ребенка.   Поперечное сечение черепа человека, построенное компьютером на основании данных, собранных с помощью специального сканирующего устройства, и затем раскращенное так, чтобы можно было отличить мозговую ткань от иных образований. Красным цветом отмечены две мозговые опухоли. Принимая рещение о необходимости хирургического вмещательства или изменении курса лечения, врач с помощью сложнейщего программного обеспечения может поворачивать изображение, рассматривая его под разными углами зрения.