У меня есть несколько знакомых и коллег, кто довольно сильно погружён в ТРИЗ — теорию решения изобретательских задач. Один из них недавно задал мне резонный вопрос: «А можно ли ИИ-систему обучить методами ТРИЗ так, чтобы она сама изобретала?» Поразмыслив, я понял, что в целом никаких препятствий нет, ведь сама ТРИЗ основана на АРИЗ — алгоритме решения изобретательских задач, который довольно структурирован и формализован. Вся суть в базовых представлениях о физической реальности и данных о имеющихся изобретениях. А с этим-то как раз хорошо справляются гибридные ИИ-системы: базовые представления кодирутся при помощи семантических сетей или других подобных методов представления знаний, а разбор архива патентов можно поручить методам машинного обучения.
Вчера я даже перечитал книгу Генриха Альтшуллера «Найти идею», но опять отложил её в сторону, так как на мой вкус она находится на грани городского сумасшествия, и читать её надо с большой осторожностью, так как часто под маркой «ТРИЗ» находится натуральное сектантство. Но сама по себе «теория» имеет много важных и интересных операционных правил, которые очень даже применимы на практике. Думающему достаточно.
И вот сегодня совершенно случайно набрёл в интернетах на статью «Этот baby будет ещё умней» (хотя почему случайно — синхронистичность этого мира давно известна, а учитывая то, что я работал в белорусской компании, немудрено, что я время от времени так или иначе буду возвращаться к теме ИКТ в Белоруссии). Статья и описанная в ней история тоже вызывает много вопросов о том, насколько всё это приукрашено. Почитайте статью, она хоть и длинная, но того стоит. Если хотя бы даже 10 % из описанного в ней правда, то это очень круто. И это ответ на вопрос, поставленный передо мной в первом абзаце этой заметки — ИИ-система, которая реализует АРИЗ, существует. И, вроде как, есть конкретные внедрения и практические результаты её использования.
Впрочем, у меня сразу же возник вопрос — почему бы эту систему не направить на своё собственное развитие? Действительно, почему?