Vladimír Mařík, Olga Štěpánková, Jiří Lažanský a kolektiv: Umělá inteligence (1)

Podľa slov vedúcich autorského kolektívu je recenzovaná kniha 1. dielom učebnice umelej inteligencie, ktorá “... z celej škály potenciálne možných pohľadov na problematiku umelej inteligencie zdôrazňuje ... prístup technický a aplikačný.″

Vysporiadať sa s takto postavenou úlohou nie je ľahké. Viem to zo skúsenosti s tvorbou vlastnej učebnice podobného zamerania Základy umelej inteligencie (Alfa, Bratislava 1992). Chovám v živej pamäti diskusie so spoluautormi (Milanom Ftáčnikom, Ivanom Kalašom a Petrom Mikuleckým) i s kolegami, medzi nimi hádam na prvom mieste s naším lektorom a vedúcou editorskou osobnosťou teraz recenzovanej knihy, s Vladimírom Maříkom. Tvorba učebnice novej, širokej a členitej oblasti predpokladá zodpovedať rad kľúčových otázok, napr.:

• ako vybrať to najpodstatnejšie, čo by mala učebnica tak rozkošatenej a aj vnútorne niekedy dosť rozporuplnej disciplíny, akou je umelá inteligencia, obsahovať,
• ako spojiť výsledok už tohto riskantného výberu do logicky, terminologicky a metodicky konzistentného celku,
• čo tvorí a ako prezentovať základný arzenál technických zručností, ktorý by si mal čitateľ v rámci príkladov a cvičení osvojiť,
• ako situovať toto všetko do predpokladaných kontextov vysokoškolskej profesionálnej prípravy,
• ako to všetko vtesnať do rozumného rozsahu

a rad ďalších, možno rovnako naliehavých otázok. Odpovede sú určujúce pre kvalitu toho, čo napokon vznikne. Čím nápaditejšie a duchaplnejšie budú odpovede, tým bude učebnica kvalitnejšia. Keď som bral do rúk knihu, ktorá vznikla pod dohľadom a za podstatného autorského prispenia nášho kritického a konštruktívneho lektora, bol som samozrejme úprimne zvedavý, čo vzniklo na základe odpovedí, ktoré so svojím kolektívom našiel.

Všetci, čo sme zainteresovaní na výuke umelej inteligencie, poznáme zopár zahraničných učebníc, ktoré môžeme mať pred očami, keď hľadáme či hodnotíme vlastnú predstavu:

Riešenie sympatické najmä pre tých, ktorých očarúva formalizácia, logika a výklad takmer v duchu matematickej prezentácie typu definícia – veta – dôkaz, predstavuje Geneserethova a Nilssonova učebnica Logical Foundation of Artificial Intelligence (Morgan Kaufmann Publishers, Los Altos, Cal. 1987). Nie všetci v umelej inteligencii sú si však dnes istí, či je pre ich oblasť takáto schéma vnútornej výstavby adekvátna natoľko, aby zaručila viac, než Genesereth a Nilsson jasne naznačili už názvom svojej knihy.

Prístup, ktorý oslovuje predovšetkým programátorov, volil P. H. Winston vo svojej postupne starostlivo cizelovanej učebnici Artificial Intelligence. Jej 3. vydanie (Addison-Wesley Publishing Co., Reading, Mass. 1992) predstavuje pre mňa v mnohom maximum, čo sa dá dnes vo výuke umelej inteligencie dosiahnuť a koncentrovať do jednej použiteľnej učebnice. Najmä keď si spomeniem na podmienky, pre ktoré je učebnica koncipovaná, a na kvalitu Winstonových prednášok, ku ktorým slúži na MIT ako doplnok.

Dokonca si (na základe vlastných skúseností so špeciálne profilovanými študentami na MFF UK v Bratislave) dovolím tvrdiť i to, že v určitej pedagogickej situácii môže byť vhodnou učebnicou aj Minského inak veľmi netradičná monografia The Society of Mind (Simon & Schuster, New York 1986). Vtedy, keď sú čitatelia do určitej miery (napr. prostredníctvom kratšieho úvodného kurzu) s problematikou umelej inteligencie predbežne oboznámení a zaujíma ich hlavne konceptuálne jednotiaci pohľad na roztrúsené, naoko vzájomne na míle vzdialené oblasti experimantálnych a teoretických aktivít v umelej inteligencii. Minsky ponúka veľmi originálny pohľad a navyše to robí aj veľmi osobitým spôsobom (kniha sa na MIT používa ako prípravné čítanie k jeho špecializovanému semináru).

Písať užitočne o umelej inteligencii však možno aj inak. Môžeme sa snažiť predstaviť ju v jej (čím plnšej) mnohotvárnosti, vnútornej rozpornosti, s nárokom na úplnosť pohľadu, ale bez zámeru urobiť iné než súbor navzájom slabo prepojených úvodných štúdií do jednotlivých oblastí, ktoré sa zvyknú zoskupovať pod širokánsky dáždnik s nápisom umelá inteligencia. Opäť sú naporúdzi dva pôsobivé príklady:

The Handbook of Artificial Intelligence, monumentálne štvorzväzkové dielo editované postupne A. Barrom a E. Feignebaumom (prvé 2 diely), P. Cohenom a E. Feigenbaumom (3. diel) a A. Barrom, P. Cohenom a E. Feigenbaumom (4. diel), ktoré vydalo W. Kaufmann, Inc., Palo Alto, Cal. 1981 (1. zväzok), 1982 (2. a 3. zväzok) a Addison-Wesley, Reading, Mass. 1989 (4. zväzok). V podobe samostatných kapitol spracúva problematiku umelej inteligencie v profesionálne dostatočnej šírke a pre prvú (ale serióznu) informáciu aj v dostatočnej hĺbke na 1174 stranách textu, spolu s veľmi praktickými registrami, obsahmi a pod.

Druhý impozantný pokus sa podaril S. Shapirovi v ním zostavených dvoch zväzkoch Encyclopedia of Artificial Intelligence (2. vydanie John Wiley & Sons, Inc., New York 1992). Abecedne zoradené heslá predstavujú (skoro) kompletný register oblastí a dosiahnutého stavu v nich na 1689 stranách veľkého knižného formátu.

Obe spomenuté diela sú autorsky vypracované naslovovzatými odborníkmi (za zmienku hádam stojí autorská účasť V. Nováka na Encyclopedia...) s bohatým odkazovým materiálom, krížovými referenciami, registrami a pod. Orientácia v oboch je ľahká a obe sú informačne mimoriadne sýte.

Vráťme sa však po tejto letmej exkurzii inam, ku knihe Umělá inteligence (1). Zámerne nepíšem tak ako autori – knihe-učebnici, pretože v jej prípade by to predpokladalo pre niektorých (vrátane mňa) už neprijateľný odklon od požiadaviek, spomedzi ktorých som niektoré vyššie vymenoval, a významové rozšírenie pojmu učebnica v zásade na akýkoľvek odborný text väčšieho rozsahu.O čo ide: Čitateľ získa v 1. diele základnú predstavu

• o tom, čo sa zväčša ukrýva pod pojmom umelá inteligencia (V. Mařík),
• o automatizácii procesov riešenia problémov všeobecne (V. Mařík),
• o automatizácii procesov dokazovania teorém v logike (O. a P. Štepánkovci),
• o niektorých spôsoboch reprezentácie poznatkov (Z. Zdráhal),
• o kvalitatívnych modeloch a ich použití pri riešení problémov (O. Štěpánková),
• o problematike rozpoznávania obrazcov (V. Mařík),
• o výpočtových modeloch učenia (M. Kubát),
• o plánovaní (J. Lažanský),

čo je vlastne oblasť úzko súvisiaca s problematikou riešenia problémov, no a nakoniec ešte

• o umelých neurónových sieťach (J. Hořejš), ktoré zasa logicky celkom dobre súvisia s problematikou učenia (sa) systémov.

Radenie tematických celkov je také, ako som uviedol, a ak posudzujem učebnicu, natíska sa dotieravá otázka, aké dôvody k nemu viedli autorov (či zostavovateľov). Také, ktoré by plynuli z úsilia napísať učebnicu, sa mi nepodarilo nájsť.

Mám však, napriek tomu, čo o výsledku svojej práce deklarovali autori, aj inú možnosť: vnímať to, čo čitateľom predložili, ako súbor úvodných štúdií z vybratých oblastí umelej inteligencie. Potom môžem s pokojným svedomím a so všetkou zodpovednosťou konštatovať, že autori jednotlivých kapitol urobili kus profesionálne poctivej a nepochybne aj užitočnej práce – sprostredkovali o umelej inteligencii informácie, ktoré v českom jazyku neboli predtým v ucelenejšej podobe prístupné, premietli do svojich kapitol aj prínos svojich domácich kolegov či svoj vlastný (a to môže byť pre čitateľa informácia, ktorú by nemohol v žiadnom prípade získať štúdiom zahraničných prameňov) a pripravili si nepochybne potrebné zázemie pre 2. diel. Tam by mala byť reč o expertných systémoch a problémoch, ktoré súvisia s ich tvorbou (spracovanie neurčitosti a znalostné inžinierstvo), o koncepciách paralelného spracovávania poznatkov a o distribuovanosti inteligentných systémov, o počítačovom videní a spracovaní prirodzeného jazyka, o programovacích jazykoch tradične používaných pri experimentoch v umelej inteligencii, no a nakoniec o niektorých ďalších aplikačných oblastiach umelej inteligencie.