Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — одно из самых молодых научных направлений, имеет приблизительно 40-летний возраст. Единого определения, полностью описывающего эту научную область, не существует. В ней доминирует три точки зрения:

1. Исследования в области ИИ являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации.

2. ИИ связан с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру.

3. В результате работ в области ИИ рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Конечно, все эти точки зрения взаимно связаны.

Интеллектуальным системам присущи следующие основные отличия от других систем: возможность обучения, гибкая адаптация, возможность работы с неполной или нечеткой информацией, умение объяснять полученные решения, способность извлекать новые знания из первичных данных и др.

Интеллектуальные системы можно разбить на два класса общего назначения и специализированные.

К интеллектуальным системам общего назначения относятся те, которые не только исполняют заданные процедуры, но инаоснове метапроцедур поиска генерируют и исполняют процедуры решения новых конкретных задач. Технология использования таких систем состоит в следующем. Пользователь (эксперт) формирует знания (данные и правила), описывающие выбранное приложение. Затем, на основании этих знаний, заданной цели и исходных данных метапроцедуры системы генерируют и исполняют процедуру решения конкретной задачи. Данную технологию называют технологией, основанной на знаниях или технологией инженерии знаний. Эта технология позволяет специалисту, не знающему программирования, разработать гибкие прикладные системы.

В настоящее время, пожалуй, единственным типом интеллектуальных систем, которые могут быть отнесены к классу систем общего назначения, являются оболочки экспертных систем.

К специализированным интеллектуальным системам отнесены те, которые выполняют решение фиксированного набора задач, предопределенного при проектировании системы. Для и исполнения таких систем требуется наполнить их данными, соответствующими выбранному приложению.

На первых порах для разработки специализированных систем использовалась технология традиционного (процедурного) программирования. В последующем специализированные системы стали разрабатывать, используя технологию инженерии знаний, в виде экспертных систем.

ИИ-исследования развились в семь отдельных, но связанных областей: естественные языки, робототехника, системы ощущения (системы зрения и слуха), экспертные системы, нечеткая логика, нейронные сети, генетические алгоритмы.

Чтобы работать с естественными языками необходимо создание систем, которые переводят обычные человеческие инструкции на язык, который компьютеры могут понимать и выполнять.

Робототехника в большей степени относится к промышленности.

Исследование систем ощущения направлено на создание машин, обладающих визуальными и слуховыми способностями, которые воздействуют на их физическое поведение, т. е. нацелено насоздание роботов, которые могут «видеть» или «слышать» и реагировать соответственно тому, что они видят или слышат.

Заключительные четыре ветви ИИ наиболее пригодны для поддержки управления: традиционные и нечеткие экспертные системы (планирование, анализ, аудит), нечеткая логика (анализ рисков, создание нечетких экспертных систем), нейронные сети (прогнозирование, распознавание ситуаций, извлечение знаний), генетические алгоритмы (оптимизация инвестиционных портфелей).