За советом к роботу

Пока одни ученые разрабатывали принципы кибернетического диалога, другие практики и прагматики стремились запрячь эту новую способность машины в телегу научно-технического прогресса. Они решили предложить машине некоторый объем знаний из очень конкретной области.

Все полученные машиной элементы информации связаны между собой сложной системой взаимозависимых отношений. Прибегая чаще к аналогиям и заключениям, чем к логическим выводам, машина сортирует, объединяет и синтезирует эти элементы, постепенно развивая свою способность "мыслить".

Первые такие машины появились в конце 50-х годов. Они доказали около сорока теорем и решали простые задачки типа "постройка детской пирамиды".

Уже в 60-х годах можно было побеседовать о погоде с машиной, имеющей понятие о метеорологии и обладающей знаниями синтаксиса, которые ей необходимы для правильного построения фраз. Когда, например, ей говорили: "Я не люблю дождь летом", она очень вежливо отвечала: "Да, но дождь летом бывает не так часто".

Другая программа, получившая название "Бейсбол", отвечает на все вопросы, связанные с матчами года: место встречи, счет, состав команд. Что касается программы "Сэд Сэм", то она уже стала интересоваться семейными отношениями своих собеседников, правда, не имея о том никакого понятия. И только в 1965 году машина "Сэр" стала больше внимания уделять значению слов, а не их расстановке во фразе. А машина такого же типа "Стьюдент", как хорошо успевающий учащийся, решала уравнения первого порядка, формулируя последовательность их решения на беглом английском языке.

Чем в большей степени вводимые в машину знания относятся к специальной области, тем больше шансов существует за то, чтобы машины их освоили. В настоящее время некоторые из них являются самыми настоящими "экспертами". Они уже помогают специалистам определять, например, насколько богат рудой тот или иной геологический пласт, или ставить диагноз при инфекционном заболевании.

Для создания таких искусственных "специалистов" необходимо передать им знания специалистов-людей. Но, как это ни парадоксально, главная трудность как раз заключается в том, чтобы "изъять" эти знания из мозга человека. Врач, например, ставит свой диагноз, исходя из опыта, следуя при этом правилам, которыми он пользуется почти бессознательно, автоматически. И вот исследователи проводят долгие часы, интервьюируя врачей и других специалистов, чтобы затем уяснить для себя основные закономерности, свойственные процессу их мышления. Как только удастся восстановить весь ход их рассуждений, будет относительно несложно воспроизвести его в программе вычислительной машины.

Начиная с 1965 года машина "Дендрал" - первый искусственный "специалист", созданный в Стенфордском университете Э. Файгенбаумом, - помогает химикам определять молекулярную структуру веществ. Другой эксперт, "Проспектор" ("Старатель"), тщательно исследует геологические карты и пробы грунта для определения возможных месторождений. В штате Вашингтон им было открыто богатое месторождение молибдена. Что касается машины "Медцин", ее программа была составлена в 70-х годах, то она ставит диагнозы при инфекционных заболеваниях, если ей сообщат результаты анализов и основные симптомы заболевания. И что самое важное, она в любой момент объяснит причину, по которой ставит именно такой диагноз, а не другой, если таких объяснений потребует от нее пользователь.

В университете Питтсбурга специалист по компьютерам Г. Поупл и специалист по внутренним болезням Дж. Майерс создали программу "Кадуцей", которая содержит в своей памяти больше симптомов болезней, чем смог бы в любом случае запомнить врач. Программа позволяет ЭВМ комбинировать факты, оценки и суждения и ставить сложные диагнозы. Машина ставит диагноз?

Да! И вот тому пример. В этот компьютер были однажды введены детальные сведения о пожилом человеке, доставленном ночью машиной "скорой помощи" в университетскую клинику. У него был плохой вид и одышка. Сердечный приступ? "Это было мое первое предположение", - рассказывал доктор Майерс.

Принимая во внимание картину состояния больного - отсутствие болей в области грудной клетки, перенесенный ранее сердечный приступ, нормальное давление крови, запись в истории болезни о диабете, - компьютер отверг более десятка предположенных заболеваний, предварительно оценив их проявления, а затем на экране появилось сообщение о главном подозрении: "предварительный диагноз - диабет сахарный".

Компьютер запросил об уровне сахара в крови у больного. Довольно высокий. Он задал другие вопросы, чтобы вынести завершающее решение по диабету, а затем объявил: "отвергнуть диагноз - диабет сахарный".

Далее последовали новые диагностические вопросы о шумах в сердце, о результатах прослушивания дыхания (дыхательных шумов) и рентгеновского просвечивания грудной клетки... Через несколько минут компьютер вынес заключение, что больной является жертвой сердечного приступа. Врачу потребовалось бы несколько дней, чтобы прийти к такому же решению.

В сложных или в необычных случаях "Кадуцей" ставил более правильный диагноз и тщательнее, чем это делали практикующие врачи. По словам доктора Дж. Майерса, компьютер почти всегда соглашался с врачом-специалистом, у которого было достаточно времени, чтобы изучить каждый симптом у пациента. После проведения дополнительных испытаний "Кадуцей" смог бы стать обычным советчиком докторов, и он, возможно, даже уменьшит стоимость медицинского обслуживания, поскольку врачам придется назначать больным меньшее число анализов, руководствуясь вопросами компьютера. Ведь не секрет, что лечение в США, включая анализы, стоит очень дорого.

Уже существует около 50 таких новоиспеченных "специалистов". Предсказывают, что у них будет многочисленное потомство. В Японии, например, работают над созданием ЭВМ, которая будет автоматически переводить и отпечатывать документы, совершая для этого распознавание живой и письменной речи. Все, что придется делать пользователю, - это произносить команды. Если машина не поймет, она заговорит, будет задавать вопросы. Она будет делать выводы на основе собственных "суждений". Кроме того, она будет учиться, запоминая свои ошибки.

Возможно, что "экспертные системы" будущего станут давать советы не только инженерам, врачам и химикам, но даже любителям-цветоводам, ухаживающим за прихотливыми комнатными растениями. Они обретут роль обычных, будничных консультантов.