Тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая такими специальными задачами, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических произведений и диагностика заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи и поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека.
Среди множества направлений искусственного интеллекта есть несколько ведущих, которые в настоящее время вызывают наибольший интерес у исследователей и практиков.
Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
Это основное направление в области разработки систем искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.
Программное обеспечение систем искусственного интеллекта
В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения интеллектуальных задач, в которых упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычислительными процедурами. Языки ориентированы на символьную обработку информации — LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта.
Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод
Начиная с 50-х годов одной из популярных тем исследований в области искусственного интеллекта является компьютерная лингвистика, и, в частности, машинный перевод. Идея машинного перевода оказалась совсем не так проста, как казалось первым исследователям и разработчикам.
Интеллектуальные роботы
Роботы — это электротехнические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Выделяют несколько поколений роботов:
I поколение. Роботы с жесткой схемой управления. Практически все современные промышленные роботы принадлежат к первому поколению. Фактически это программируемые манипуляторы.
II поколение. Адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока используются мало.
III поколение. Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы. Это — конечная цель развития робототехники. Основные нерешенные проблемы при создании интеллектуальных роботов — проблема машинного зрения и адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.
В настоящее время в мире изготавливается более 60 000 роботов в год. Фактически робототехника сегодня — это инженерная наука, не отвергающая технологий искусственного интеллекта, но не готовая пока к их внедрению в силу различных причин.
Обучение и самообучение
Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных, обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы из теории распознавания образов.
В последние годы к этому направлению тесно примыкают стремительно развивающиеся системы анализа данных и поиска закономерностей в базах данных.
Распознавание образов
Направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков, но в настоящее время выделившееся в самостоятельную науку. Ее основной подход — описание классов объектов через определенные значения значимых признаков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Процедура распознавания использует чаще всего специальные математические процедуры и функции, разделяющие объекты на классы. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с нейрокибернетикой.
Новые архитектуры компьютеров
Самые современные процессоры сегодня основаны на традиционной последовательной архитектуре фон Неймана, используемой еще в компьютерах первых поколений, Эта архитектура крайне неэффективна для символьной обработки. Поэтому усилия многих научных коллективов и фирм уже десятки лет нацелены на разработку аппаратных архитектур, предназначенных для обработки символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных, параллельным и векторным компьютерам. И хотя удачные промышленные решения существуют, высокая стоимость, недостаточное программное оснащение и аппаратная несовместимость с традиционными компьютерами существенно тормозят широкое использование новых архитектур.
Игры
Это, ставшее скорее историческим, направление связано с тем, что на заре исследований искусственного интеллекта традиционно включал в себя игровые интеллектуальные задачи — шахматы, шашки, го. В основе первых программ лежит один из ранних подходов — лабиринтная модель мышления плюс эвристики.
Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми. В настоящее время в компьютерных играх (например, Unreal Tournament, Return to Castle Wolfe Stein, Black & White, Doom, Sim) стали применяться другие идеи искусственного интеллекта – нейронные сети, интеллектуальные агенты, генетические алгоритмы и т.д., которые позволяют создавать персонажей (ботов) с различной степенью «интеллекта». Использование методов искусственного интеллекта в играх позволяет получать новые эффективные решения, создавать шаблоны проектирования, повысить развлекательность и достоверность игр.
Машинное творчество
Направление охватывает сочинение компьютером музыки (Айзексон, Хиллер, Зармпов), стихов (Д. Линк), живописи (Х. Фарид, Л. Моура) и даже сказок и афоризмов. Основным методом подобного «творчества» является метод пермутаций (перестановок) плюс использование некоторых баз знаний и данных, содержащих результаты исследований по структурам текстов, рифм, сценариям и т. п.
Нечеткие модели и мягкие вычисления.
Это направление представлено нечеткими схемами «вывода по аналогии», взглядом на теорию нечетких мер с вероятностных позиций, нечетким представлением аналитическими моделями для описания геометрических объектов, алгоритмами эволюционного моделирования с динамическими параметрами, такими как время жизни и размер популяции, методами решения оптимизационных задач с использованием технологий генетического поиска, гомеостатических и синергетических принципов и элементов самоорганизации.