Експертите на Siemens работят за интегриране на човешките модели на вземане на решения в изкуствения интелект

Когато стане дума за изчислителни възможности, компютрите са далеч по-добри от човешкия мозък, но хората често пъти са по-бързи в решаването на комплексни проблеми. Университетът в Клагенфурт и Siemens работят заедно за намирането на начин за интегриране на човешкото чувство за решаване на проблеми в изкуствен интелект. Резултатите ще бъдат използвани за оптимизиране на производството.

Хляб се пече в името на науката в Института по психология на Клагенфуртския университет. „Майсторите хлебари“ стоят пред компютърни екрани, концентрирани в правенето на хлебчета, кроасани и претцели във фиктивна фабрика. „Въпреки че процедурата е опростена, тя е идентична с тази в реалния производствен процес”, твърди Бартош Гула от Отдела по обща психология и когнитивни изследвания. „Участниците трябва да планират поръчки, да възлагат производствените етапи на различни машини и да следят за крайните срокове. Искаме да научим какви стратегии използват те, за да изпълняват тези задачи.“

Целта на тези експерименти е да се използват човешките модели на поведение при решаване на проблеми и да се интегрират в системите с изкуствен интелект. Така ще се подобри цикълът на индустриално производство, тъй като в бъдеще продуктите все повече ще се произвеждат според желанията на клиента, което изисква бързо планиране и настройване на използваните машини.

Автоматично решаване на проблеми

По-ефективно планиране се изисква за конфигуриране на сложни комплексни продукти, каквито например са централизираните постове в жп транспорта. „Има хиляди различни компоненти и взаимовръзки, които да се вземат предвид в такива системи,“ разкрива предизвикателствата Андреас Фалкнер от отдел „Корпоративни технологии”. „Дори само 300 еднозначни решения от типа да/не водят до по-голям брой възможности, отколкото са атомите във вселената.“

Въпреки ограниченията в познанията и времето, човекът намира добри решения, като интуитивно стеснява тези огромни, понякога безкрайни пространства на търсене. Техническият термин за тези интуитивни стратегически решения е „евристичен“. „Ние успешно използваме евристиката в изкуствения интелект, но тези процеси първо трябва да бъдат открити и дефинирани от експерти“, обяснява проф. Герхард Фридрих от Института по приложни информационни технологии на Клагенфуртския университет. „Това изисква много време и креативност, което го прави повече изкуство, отколкото занаят.“

 „Нашата цел е значително да намалим усилията, нужни за разработването на евристични решения на проблемите“, добавя Фалкнер. „Трябва да направим компютрите способни автоматично да откриват или съставят подходящи евристични решения за новите проблеми. Това ще ни позволи да решаваме конфигурационни и планови проблеми, за които традиционните подходи са неефективни.“

100 пъти по-бързо намиране на решения

Изследователите са постигнали значителен успех с техния ASCASS Solver (A Simple Constraint Answer Set Solver), който може да се използва за директно интегриране на специфични евристични решения„ В сравнителен тест с други системи, нашият продукт се доказва като най-стабилен и до 100 пъти по-бърз в намирането на решение”, отчита Фридрих.