AI Lab

Использование в той или иной форме модели мира является одним из основных атрибутов как живых, так и искусственных интеллектуальных систем, ибо управление можно осмысленно реализовывать лишь на основе возможности предсказания последствий тех или иных действий системы. Возможны различные подходы и концепции к реализации этой задачи, однако, представляется важным, что бы единая концепция могла быть использована для максимально широкого круга задач, ибо это существенно сокращает ресурсные расходы на создание такого рода систем. С этой точки зрения представляется достаточно перспективным подход, применённый нами впервые для задачи распознавания рукописного текста, который, с моей точки зрения, может быт обобщён на гораздо более широкий круг приложений.

Идею данного Данного подхода, который можно условно назвать методом выдвижения и статистической проверки гипотез, можно проиллюстрировать на примере известной игры, в которой один из участников задавая вопросы, на которые можно ответить лишь "да" или "нет", пытается откадать объект, задуманный вторым участником. При этом, желательно решить эту задачу, задав как можно меньшее количество вопросов. Несколько расширив описанные выше правила, путём снятия ограничений на каличество возможных ответов (которое, тем не менее, должно оставаться конечным, а на пректике обычно не превышающим сотни), и введя в рассмотрение динамику, путём добавления к статическим объектам ситуаций, мы придём к идее рассматриваемого метода. При этом, процесс решения задачи, схематически проиллюстрированный на слайде номер 6, будет весьма напоминать процесс поиска правильного решения человеком, участвующим в вышеописанной игре, но со следующими отличиями:

Из-за наличия п. №3 нам приходится после получения ответа на заданный вопрос переходить не на единственную ветку графа, соответствующую ответу, а проверять все пути по графу, имеющие достаточную степень правдоподобности. Кроме того, природа не может (в отличии от партнёра по игре) нам ничего сказать и по поводу правильности или ложности окончательно выбранного нами ответа. Поэтому, для решения проблемы отсутствия критерия "абсолютной истины" нам приходится применять косвенный метод оценки степени нашей уверенности в правильности найденного ответа. Он заключается в том, что сравниваются степени правдоподобности (путём оценки произведения вероятностей (или сложения энтропий), накопленных на пути от вершины графа к предпологаемому правильному решению) двух гипотез - лучшей, и конкурирующей с ней гиптезы, занявшей в этом своебразном соревновании второе место. Понятно, что чем больше различие в степени правдоподнобности указанных гипотез, тем больше шансов, что мы нашли правильный ответ. В некотором роде, это некий аналог двухагентной системы конкурирующих "апологета" и "критика" в споре которых, как принято считать, и рождается истина.


Формальный алгоритм, реализующий указанный метод, приведён на слайде номер 11. Он описан для конкретного случая распознавания суммы на чеке, но, на мой взгляд, практически без изменения может быть применён и для многих других задач.

{mos_fb_discuss:13}