Медицинские аспекты разработки искусственного интеллекта


                                                              Гильфанов Н.М.

                Кыргызско-Российский (Славянский) Университет
                            Медицинский факультет
                       Студенческая конференция-1999.
                     Кафедра информационных технологий.
                                Тема доклада:
          Медицинские аспекты разработки искуственного интеллекта.
      С конца 40-х годов ученые  все  большего   числа   университетских   и
промышленных  исследовательских  лабораторий  устремились  к  дерзкой  цели:
построение компьютеров,   действующих  таким  образом,  что  по  результатам
работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.
      Исследователи,  работающие в области искусственного  интеллекта  (ИИ),
обнаружили, что вступили в схватку с весьма запутанными  проблемами,  далеко
выходящими за  пределы  традиционной  информатики.   Оказалось,  что  прежде
всего необходимо  понять  механизмы  процесса  обучения,   природу  языка  и
чувственного восприятия.  Выяснилось,  что для создания  машин,  имитирующих
работу человеческого мозга,  требуется  разобраться  в  том,  как  действуют
миллиарды его  взаимосвязанных  нейронов.   И  тогда  многие   исследователи
пришли  к  выводу,  что  пожалуй  самая  трудная  проблема,   стоящая  перед
современной  наукой  -  познание  процессов  функционирования  человеческого
разума,  а не просто имитация его работы.  Что  непосредственно  затрагивало
фундаментальные теоретические проблемы психологической  науки.
       В самом  деле,  ученым  трудно даже  прийти  к  единой  точке  зрения
относительно самого предмета  их  исследований   -   интеллекта.   Некоторые
считают,   что  интеллект   -   умение   решать   сложные   задачи;   другие
рассматривают его  как  способность  к  обучению,   обобщению  и  аналогиям;
третьи - как возможность  взаимодействия  с  внешним  миром  путем  общения,
восприятия и осознания воспринятого.
      Тем не менее многие исследователи ИИ склонны  принять  тест  машинного
интеллекта,   предложенный  в  начале  50-х  годов   выдающимся   английским
математиком  и  специалистом по  вычислительной  технике  Аланом  Тьюрингом.
Компьютер можно считать разумным,-  утверждал  Тьюринг,-  если  он  способен
заставить  нас  поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.
      Выдающийся  швейцарский  врач  и  естествоиспытатель  XVI  в  Теофраст
Бомбаст фон  Гогенгейм   (Парацельс)  оставил  руководство  по  изготовлению
гомункула,  в  котором  описывалась  странная  процедура,   начинавшаяся   с
закапывания в лошадиный  навоз герметично закупоренной человеческой  спермы.
 "Мы будем как боги,  - провозглашал Парацельс. - Мы повторим величайшее  из
чудес господних - сотворение человека!"(4)
      Однако только  после   второй   мировой  войны  появились  устройства,
казалось бы,  подходящие  для  достижения  заветной  цели  -   моделирования
разумного поведения;  это были электронные цифровые  вычислительные  машины.
"Электронный мозг",  как тогда восторженно  называли  компьютер,  поразил  в
1952 г. телезрителей США, точно предсказав результаты президентских  выборов
за  несколько  часов  до  получения  окончательных  данных.  Этот   "подвиг"
компьютера лишь подтвердил вывод,  к  которому  в  то  время  пришли  многие
ученые:  наступит тот день, когда автоматические вычислители, столь  быстро,
неутомимо  и  безошибочно  выполняющие   автоматические   действия,   смогут
имитировать   невычислительные    процессы,    свойственные    человеческому
мышлению,  в  том  числе  восприятие  и  обучение,  распознавание   образов,
понимание повседневной речи и  письма,  принятие  решений  в  неопределенных
ситуациях,  когда известны не все  факты.   Именно  таким  образом  "заочно"
формировался своего рода "социальный заказ" на разработку систем ИИ.
      В общем исследователей ИИ,  работающих над созданием  мыслящих  машин,
можно разделить на  две группы.  Одних интересует чистая  наука  и  для  них
компьютер - лишь инструмент,  обеспечивающий  возможность  экспериментальной
проверки теорий  процессов   мышления.   Интересы   другой  группы  лежат  в
области техники: они стремятся  расширить  сферу  применения  компьютеров  и
облегчить  пользование  ими.  Многие  представители   второй   группы   мало
заботятся о выяснении механизма мышления - они полагают, что для  их  работы
это едва ли более полезно, чем изучение полета птиц и самолетостроения.
      В настоящее время,  однако,  обнаружилось,   что  как  научные  так  и
технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными  трудностями,
чем представлялось первым энтузиастам.  На первых порах  многие  пионеры  ИИ
верили,  что  через  какой-нибудь  десяток  лет  машины  обретут  высочайшие
человеческие таланты. Предполагалось,  что  преодолев  период  "электронного
детства"  и обучившись в  библиотеках  всего  мира,  хитроумные  компьютеры,
благодаря  быстродействию,  точности   и   безотказной   памяти   постепенно
превзойдут своих создателей-людей.  Сейчас мало  кто  говорит  об  этом,   а
если и говорит, то отнюдь не считает, что подобные чудеса не за горами.
      На протяжении всей своей короткой истории исследователи в  области  ИИ
всегда  находились  на  переднем  крае  информатики.  Многие  ныне   обычные
разработки,   в  том  числе  усовершенствованные  системы  программирования,
текстовые  редакторы и  программы  распознавания  образов,   в  значительной
мере рассматриваются на работах по ИИ.
       Несмотря на многообещающие перспективы,  ни одну из разработанных  до
сих  пор программ ИИ нельзя назвать "разумной"  в  обычном  понимании  этого
слова.  Это объясняется тем,   что  все  они  узко  специализированы;  самые
сложные  экспертные  системы  по  своим   возможностям   скорее   напоминают
дрессированных или механических кукол, нежели человека с  его  гибким   умом
и   широким  кругозором.   Даже  среди  исследователей  ИИ   теперь   многие
сомневаются,   что  большинство  подобных  изделий   принесет   существенную
пользу. Немало критиков ИИ  считают,  что  такого  рода  ограничения  вообще
непреодолимы.
       К числу таких скептиков относится  и   Хьюберт   Дрейфус,   профессор
философии Калифорнийского  университета  в  Беркли.   С  его  точки  зрения,
истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы,   заключенной
в человеческом  организме.   "Цифровой  компьютер  -  не  человек,   говорит
Дрейфус.  - У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он   лишен
 социальной ориентации,  которая приобретается жизнью в обществе,  а  именно
она делает поведение разумным.  Я не хочу  сказать, что компьютеры не  могут
быть разумными.  Но  цифровые  компьютеры,   запрограммированные  фактами  и
правилами из  нашей,  человеческой,  жизни,  действительно  не  могут  стать
разумными.   Поэтому   ИИ   в   том   виде,   как   мы   его   представляем,
невозможен".(1)
       Попытки  построить  машины,  способные  к  разумному   поведению,   в
значительной мере вдохновлены идеями  профессора  Норберта  Винера,  который
помимо математики  обладал широкими познаниями в других  областях,   включая
нейропсихологию и медицину.
      Винеру и его  сотруднику  Джулиану  Бигелоу   принадлежит   разработка
принципа "обратной связи",  который  был  успешно  применен  при  разработке
нового оружия  с  радиолокационным  наведением.   Принцип   обратной   связи
заключается в использовании информации,  поступающей  из  окружающего  мира,
для изменения поведения машины
      В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной  связи  теории  как
  машинного   так  и  человеческого  разума.   Он  доказывал,   что   именно
благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей  среде   и
добивается  своих  целей.   "Все  машины,   претендующие  на  "разумность",-
писал он,  - должны обладать способность преследовать  определенные  цели  и
приспосабливаться,   т.е.   обучаться".  Созданной  им  науке   Винер   дает
название кибернетика,   что  в  переводе  с  греческого  означает  искусство
управления кораблем.(2)
      Следует отметить, что принцип  "обратной  связи",  введенный  Винером,
был предугадан Сеченовым в явлении "центрального  торможения"  в  "Рефлексах
головного мозга"  (1862  г.)   и   рассматривался  как  механизм   регуляции
деятельности нервной системы.
      В  течении  1943  года  Маккалох  в  соавторстве  со  своим  18-летним
протеже,   блестящим   математиком  Уолтером  Питтсом,   разработал   теорию
деятельности головного  мозга.  Эта  теория  и  являлась  той  основой,   на
которой  сформировалось  широко   распространенное   мнение,   что   функции
компьютера и мозга в значительной мере сходны.
      В  середине  1958  г.  Фрэнком  Розенблаттом  была  предложена  модель
электронного устройства, названного им перцептроном,   которое  должно  было
имитировать  процессы  человеческого  мышления.    Перцептрон   должен   был
передавать сигналы   от   "глаза",   составленного   из   фотоэлементов,   в
блоки электромеханических ячеек  памяти,   которые  оценивали  относительную
величину  электрических  сигналов.  Эти  ячейки  соединялись   между   собой
случайным образом в соответствии с господствующей  тогда  теорией,  согласно
которой мозг  воспринимает  новую   информацию  и  реагирует  на  нее  через
систему случайных связей между нейронами
       Область применения нейронных сетей
В литературе  встречается  значительное  число  признаков,  которыми  должна
обладать задача, чтобы применение  НС  было  оправдано  и  НС  могла  бы  ее
решить:
 . отсутствует алгоритм или не известны принципы решения задач, но накоплено
   достаточное число примеров;
 . проблема характеризуется большими объемами входной информации;
 . данные неполны или избыточны, зашумлены, частично противоречивы.
Таким образом, НС хорошо подходят для распознавания образов и решения  задач
классификации, оптимизации и прогнозирования.
Банки и страховые компании:
автоматическое считывание чеков и финансовых документов;
проверка достоверности подписей;
прогнозирование изменений экономических показателей.
Военная промышленность и аэронавтика:
обработка  звуковых  сигналов   (разделение,   идентификация,   локализация,
устранение шума, интерпретация);
обработка  радарных   сигналов   (распознавание   целей,   идентификация   и
локализация источников);
обработка инфракрасных сигналов (локализация);
автоматическое пилотирование.
Биомедицинская промышленность:
анализ рентгенограмм;
обнаружение отклонений в ЭКГ;
анализ реограмм.
       Нейронные сети - основные понятия и определения
В основу  искусственных  нейронных  сетей  положены  следующие  черты  живых
нейронных  сетей,  позволяющие  им  хорошо   справляться   с   нерегулярными
задачами:
простой обрабатывающий элемент - нейрон;
очень большое число нейронов участвует в обработке информации;
один нейрон связан с большим числом других нейронов (глобальные связи);
изменяющиеся по весу связи между нейронами;
массированная параллельность обработки информации.
Прототипом для создания  нейрона  послужил  биологический  нейрон  головного
мозга.  Нейронная  сеть  представляет  собой  совокупность  большого   числа
сравнительно простых элементов  -  нейронов,  топология  соединений  которых
зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть  для  решения  какой-либо
конкретной задачи,  необходимо  выбрать,  каким  образом  следует  соединять
нейроны друг с другом.

      Переходя к собственно медицинским проблемам ИИ О.К. Тихомиров выделяет
  три  позиции  по  вопросу  о  взаимодействии  медицины   и   искуственного
интеллекта.
     1) "Мы мало знаем о человеческом разуме,  мы хотим его воссоздать,  мы
        делаем это вопреки отсутствию знаний"- эта позиция  характерна  для
        многих зарубежных специалистов по ИИ.
     2) Вторая позиция сводится  к констатации  того  же  факта,  причем  в
        качестве причины указывается отсутствие адекватных методов. Решение
        видится в моделировании тех или  иных  интеллектуальных  функций  в
        работе машин.  Иными  словами,  если  машина  решает  задачу  ранее
        решавшуюся  человеком,   то  знания,   которые  можно   почерпнуть,
        анализируя эту работу  и  есть  основной  материал  для  построения
        психофизиологических теорий.
     3) Третья позиция характеризует исследования в области  искусственного
        интеллекта и медицины как совершенно независимые.   В  этом  случае
        допускается возможность только использования медицинских знаний   в
        плане психологического обеспечения работ по ИИ.
      Но и работы по  искусственному  интеллекту  тоже  влияют  на  развитие
медицины.. В качестве первого  результата  можно  выделить  появление  новой
области психологических исследований,  а именно, сравнительные  исследования
того, как одни и те  же  задачи  решаются  человеком  и  машиной.  Возникают
понятия компьютерной метафоры и информационной парадигмы.
      Уже первые работы  по  искусственному  интеллекту  показали,   что  не
только    область    решения    задач    затрагивается    соспоставительными
исследованиями, но  и  проблема  мышления  в  целом.   Только  под  влиянием
разработки ИИ возникла потребность  в  уточнении  критериев  "творческих"  и
"нетворческих" процессов.
            Более того, исследования восприятия и исследования памяти  также
находятся под сильным влиянием машинных аналогий (монография Р.Клацки).
      Новая  психологическая  теория  поведения  (исследования  Д.   Миллера
К.Прибрама Ю.Галантера) построена на результатах этих работ.
       Но  специфику  человеческой   мотивационно-эмоциональной    регуляции
деятельности   составляет   использование   не  только  константных,   но  и
ситуативно возникающих и динамично меняющихся  оценок,   существенно   также
различие   между   словесно-логическими   и   эмоциональными   оценками.   В
существовании потребностей и мотивов видится различие  между   человеком   и
машиной  на  уровне  деятельности.   Этот  тезис  повлек   за   собой   цикл
исследований, посвященных анализу специфики человеческой деятельности.   Так
в  работе  Л.П.Гурьевой  (7)  показана  зависимость  структуры  мыслительной
деятельности при решении творческих задач от изменения мотивации.
      Информационная теория эмоций Симонова в значительной степени  питается
аналогиями с работами систем ИИ.
      Таким образом все три традиционные  области  психологии  -  учения   о
познавательных, эмоциональных  и волевых процессах  оказались  под  влиянием
работ по ИИ,  что по мнению О.К.Тихомирова  привело   к   оформлению  нового
предмета психологии - как наука о переработке информации.
        Таким   образом   роль   взаимодействие     между     исследованиями
искусственного   интеллекта   и   медициной   можно   охарактеризовать   как
плодотворный диалог,  позволяющий если не  решать  то  хотя   бы   научиться
задавать  вопросы как высокого философского уровня – «Что есть  человек  ?»,
так и более прагматические.

                                 Литература:
1) Дрейфус Х.  Чего не могут вычислительные машины.- М.: Прогресс, 1979
2) Винер Н. Кибернетика и общество.-М:ИЛ, 1958
3) Минский М., Пейперт С. Перцептроны -М:Мир,1971
4) Компьютер обретает разум.Москва Мир 1990   В  сборнике:   Психологические
исследования  интеллектуальной деятельности. Под.ред.  О.К.Тихомирова.-  М.,
МГУ,1979.:
5) Бабаева  Ю.Д.  К  вопросу  о  формализации  процесса  целеобразования  6)
Брушлинский А.В. Возможен ли "искусственный интеллект"?
7)  Гурьева  Л.П.  Об   изменении   мотивации   в   условиях   использования
искусственного интеллекта.
8) Ноткин Л.И. "Искусственный интеллект" и проблемы обучения
9)  Тихомиров  О.К.  "Искусственный  интеллект   и   теоретические   вопросы
психологии"