Память должна состоять из наборов матриц, отражающих структуру знаний в принятой номенклатуре понятий-терминов и их связей, представленных в описаниях. (Например: «признак — диагноз», «диагноз — прогноз»). Вероятность связи можно отражать своей «буквой». Возможны матрицы из трех и более слов. Матрицы нужны также для разных уровней обобщения: признак-орган, признак-синдром, синдром-диагноз и пр. Или, например, картина крови: мало гемоглобина и эритроцитов, значит, анемия, как признак патологии.

Всю задачу управления можно свести к «путешествию по матрицам», в котором путь направляется схемой отношений структур и функций и «буквами» величин критериев, полученных от объекта, частных — например, вероятности, или обобщенных, отражающих приближение к цели.

Цель является главным двигателем обобщенного ФА управления. В ней представлены картина и состояние главных критериев. Для лечения цель — достижимая степень нормализации основных показателей здоровья органов. Для отдельных этапов ФА (диагностика, лечение) критерием переключения на следующий может служить, например, «достаточность». Этот частный критерий зависит от величины «главного», хотя бы «опасность».

К примеру, иерархия ФА врача выглядит так. Обследовать — лечить. Исследование — диагноз — прогноз. Лечение: выбор метода по характеру патологии — планирование — выполнение — наблюдение — коррекция. На каждом этапе: варианты и вероятности. Весь процесс направлен на повышение вероятностей достижения конечной цели. Цифра необходимой и достижимой вероятности определяется опасностью болезни и сложностью лечения.

Общий принцип тактики управления с помощью ИИ состоит в очередности операций: действия на объекте с целью получения информации или управления сменяются «мыслительными» на компьютере — обработкой информации (действия с моделями). Получается: компьютер — модель — объект — информация — снова компьютер. Например, расспрос больного: получают данные, компьютер дает набор гипотез о диагнозе с вероятностями и рекомендует исследования для их проверки. За этим следуют само исследование больного, новые данные, их анализ по матрицам и так далее, повышение вероятности диагноза до нужного уровня, после чего следует другой этап ФА — оценка, выбор тактики.

Исследование объекта в виде рутинных операций можно поручить человеку или специализированному аппарату, если таковой создан.

«Круги» приближения к оптимуму управления должны присутствовать в ИИ в целях экономии времени и сил. (Зачем больному с насморком подробное исследование всех органов?) Например, такой порядок: жалобы больного («Что болит?»), перечень нескольких самых вероятных болезней и, тут же, их оценка по прогнозу, степени опасности и возможности лечения, то есть — взгляд в конец первого круга «ФА лечения». Отсюда возникают критерии: степень опасности и возможности лечения, определяющие важность, а следовательно, и необходимая вероятность последующих кругов — диагностики, вариантов лечения. Они завершаются «решением» и вариантами! ожидаемых осложнений. Далее следуют круги выполнения лечения с обратными связями от больного, новыми гипотезами осложнений, проверкой и лечением. Так до конца, до допустимого уровня эффективности управления — лечения. Всюду «ведут» цели и возможности действий в смысле трудностей их выполнения и переносимости для больного.

Маловероятно, что в недалеком будущем лечение больного, воспитание юноши или управление государством можно будет доверить ИИ. Главная причина трудностей — в сложности и самоорганизации объектов: большом количестве обратных связей и творчестве. Тем более, что собирание физиологической, психологической и социологической информации трудно автоматизировать, переложив на компьютеры. И тем более — реализацию самого управления. Это, однако, не исключает их использования в качестве советчиков и справочников для управляющих. Подсказки в диагностике, прогнозировании и выборе оптимальной тактики могут стать очень полезными, поскольку машина может манипулировать большими массивами информации, а в ее оценке можно исключить субъективность.

Интеллект-советчик программируется как для автоматического режима, только предусматриваются остановки и возвраты от оператора, способного вводить дополнительные условия. Здесь видятся широкие возможности для искусного программиста, работающего в паре со специалистом самой высокой квалификации.

Можно предполагать, что наиболее полезен ИИ-советчик в медицине: здесь меньше самоорганизации, т. к. в биологии человека нет элемента творчества. Гораздо хуже — в педагогике и социологии: объекты очень изменчивы, а количественные данные ненадежны, поскольку измеряется психика, а не физика и химия. Кроме того, для психики и общества не создано надежных моделей. Тем не менее, я оптимистически смотрю на будущее, даже в сфере управления государством: модели можно усовершенствовать, а статистик есть достаточно.

Еще одна область использования ИИ применительно к сложным системам — это автоматизированное слежение за некими важными параметрами, способными быстро и непоправимо изменяться. Это называется «мониторинг» и термин уже широко используется, только не связывается с интеллектом. Следят за электрокардиограммой и артериальным давлением больных в реанимации, следят за изменениями общественного мнения. Отклонения от заданных границ подает сигнал персоналу для принятия мер. Если монитор связать с ИИ-советчиком, то можно прогнозировать ситуацию из данной точки состояния параметра и выдавать рекомендации для управления. При ситуации срочности, если «управляющего» не окажется на месте, можно предусмотреть даже меры спасения. Это уже реализовано у больных с тяжелыми нарушениями ритма сердца, когда в ответ на возникновение приступа беспорядочных сокращений (фибрилляции, означающей смерть) автоматически включается разряд тока от аппарата, вшитого под кожей. Он восстанавливает правильный ритм. В будущем можно предполагать значительное расширение сфер применения мониторинга с элементами ИИ.

Компьютер с программой интеллекта нужно использовать параллельно с накоплением статистической информации об объектах. Ее обработка призвана вносить коррективы в вероятности. Точно так же, как и данные из литературы… То есть интеллект должен «быть живым» и постоянно учиться. Можно, разумеется, сконструировать программы творчества в виде гипотез и их проверки, но едва ли это будет рационально: сложность большая, а отдача без участия человека малая.

Я даже верю, что на очень ограниченном материале можно уже теперь создать алгоритмический разум, воспроизводящий высшие психические функции человека: сознание третьего уровня, перевоплощение в другую личность, воображение и несложное творчество. Разумеется, все это лишь в порядке иллюстрации к гипотезе об ОАР. Практической пользы от такого разума не получить, поскольку он сможет оперировать очень малым числом моделей и будет глупее человека. Однако в научном плане задача мне представляется интересной. К сожалению, другие ученые так не считают: работы очень много, а в итоге получишь очень ограниченного человечка с минимальным набором действий, способного думать и жить лишь в предельно упрощенной среде.

Чтобы создать мощный ИИ на нейроноподобных сетях, нужны принципиально новые технологии: сверхминиатюрные микропроцессоры с обучающимися связями и тренируемыми характеристиками активности — «нейроны» и элементы, способные образовывать ансамбли. Но это еще не все. Нужно создать «базовые структуры», как ствол мозга, в которых воплощены простейшие рефлексы и центры критериев, на которые надстраивается обучение. В них нужно заложить механизмы самоорганизации, чтобы научить и воспитать Разум, как ребенка. Впрочем, это уже в сфере фантазий. Реальный ИИ придется создавать на компьютерах. Однако нейронные сети можно использовать на «нижнем этаже» для распознавания образов.