Zenetudományi Dolgozatok, 1985
Prószéky Gábor: Mesterséges intelligencia és zenei nyelvtanok
képességekkel. A halló képességek egyelőre még nagyon korlátozottak, az egyszerre megszólaló különböző hangforrások elkülönítésének problémája pedig még további feladatokat jelent a kutatók számára. A látással kapcsolatosak az ún. alakfelismerési kutatások, melyek nemcsak a közismert postai irányítószám azonosítására alkalmas rendszerek létrehozására, hanem ennél sokszor lényegesen bonyolultabb feladatok megoldására irányulnak (pl. űrfelvételek feldolgozása, robotok tájékozódása, tárgyak, sőt, ujjlenyomatok azonosítása stb.). A „hétköznapi" ember nem túl sokat tud saját keresési stratégiáról, mellyel az agyában tárolt információnak „utánaered". A gép számára ezeket a stratégiákat explicite meg kell fogalmazni, ugyanis nem mindegy, hogy az összehasonlítani kívánt ismeretek mely tulajdonságát tekintjük lényegesnek, és melyet lényegtelennek, valamint, hogy mindezeket milyen sorrendben vizsgáljuk. (Valami olyasmiről van szó, hogy a gép számára nem kritérium a térdig érő szakáll a férfiak és a nők megkülönböztetésében, míg meg nem mondjuk neki!) Bizonyos megszerzett ismereteknek be kell épülniök a tudásbázisba, ezt a folyamatot nevezzük tanulásnak. Az ún. tanuló rendszerek általában valószínűségi alapon működnek, tehát az emberi ismeretfelvételnek csak egy aspektusát ragadják meg. A felvett ismeretek alapján az intelligens rendszer következtetéseket is képes végrehajtani, azaz meglevő tudása nem statikus. A deduktív stratégiák a meglevő ismeretek és az emberi következtetések megfigyeléséből megismert és elvonatkoztatott logikai szabályok segítségével újabb (pontosabban: már meglevő, de explicite ki nem fejtett) ismereteket hoznak felszínre. Az induktív stratégiák a meglevő ismeretek és a köztük fennálló összefüggések alapján extrapolációra, analógia-képzésre is módot adnak. Ez utóbbiak számítógépes modellezése nyilván lényegesen bonyolultabb probléma. A MI-kutatás egyik fő eredményeként ismert szakértő rendszerek elsősorban az alkalmazott stratégiák nem-algoritmikus, heurisztikus volta következtében váltak külön a hagyományos számítógépes adatbáziskezelő rendszerektől. A szakértő rendszerek — mint nevük is mutatja — egy adott tudományterület lehető legteljesebb ismeretanyagának kezelésére használatosak, nem pedig egyszerű (algoritmikus) adatlekérdezésre. Ezt úgy kell érteni, hogy míg a hagyományos rendszerektől a felhasználó kérdez, a szakértő rendszerek a felhasználót kérdezik meg a megfelelő következtetés, vagy diagnózis kialakítása céljából. Nyilvánvaló velejárója a MI-kutatások fent említett szakirányainak a nyelvfeldolgozó, azaz a megértő és generáló képességek vizsgálata, hisz a számítógéppel való kommunikáció elsődleges módja a valamilyen nyelven való közlés. Ez a nyelv sokszor mesterséges, kimondottan a gép „intelligensebb" programozására kifejlesztett Ml-nyelv. (Ezek közül a két legfontosabb: a LISP és a PROLOG.) A 70-es évektől kezdve egyre inkább előtérbe kerül a természetes nyelvek Ml-szempontból történő felhasználhatóságának vizsgálata. Ezek a kutatások tehát nemcsak a hagyományos nyelvészeti, hanem pszichológiai, neurológiai és számítógéppel való modellálhatósági aspektusok figyelembevételével folynak. Az effajta vizsgálatokat már a generatív nyelvészet is szorgalmazta, de elsősorban csak elméleti szinten. Ezzel szemben a MI-kutatások egyik célja valóban a napi munkát egyre több területen segítő, minél intelligensebb rendszerek létrehozása. Természetesen a másik cél továbbra is a kognitív pszichológia és társtudományai által felismert összefüggések gépi modellálása.