Основные направления развития систем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект – одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю, не являющемуся непрограммистом, ставить и решать задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Основной задачей ИИ является выработка парадигм и алгоритмов, обеспечивающих компьютерное решение когнитивных задач – задач, требующих умственного восприятия и переработки внешней информации. Примером такой задачи обработки информации является зрение.

Искусственный интеллект (ИИ) как наука существует около полувека. Первой интеллектуальной системой считается программа «Логик-Теоретик», предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний. Ее работа впервые была продемонстрирована 9 августа 1956 г. В создании программы участвовали такие известные ученые, как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Лоу, Г. Саймон и др. За прошедшее с тех пор время в области ИИ разработано великое множество компьютерных систем, которые принято называть интеллектуальными.

Рассмотрим кратко основные направления развития интеллектуальных систем.

Разработка интеллектуальных информационных систем или сис­тем, основанных на знаниях. Основной целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практи­ке. При построении систем, основанных на знаниях (СОЗ), ис­пользуются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач. Это направление преследует цель имитации человеческого искусства анализа неструктуриро­ванных и слабоструктурированных проблем. В данной облас­ти исследований осуществляется разработка моделей представле­ния, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), образующих ядро СОЗ. Ча­стным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС).

Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Системы машинного перевода строятся на основе БЗ о определенной предметной области текста и сложных моделей, обеспечивающих перевод по схеме: исходный язык оригинала – язык смысла – язык перевода. Здесь используется структурно-логический подход, включающий последователь­ный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Кроме того, в них осуществляется ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных (БД). Данное направление охватывает также исследования мето­дов и разработку систем, обеспечивающих реализацию процесса общения человека с компьютером на естественном языке (так называемые системы ЕЯ-общения).

Генерация и распознавание речи. Системы речевого общения создаются в целях повышения скорости ввода информации в ЭВМ, управления голосом и др. В таких системах под текстом понимают фонемный текст, т.е. как произносится.

Обработка визуальной информации. В этом научном направле­нии решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений. Задача обработки изображений связана с трансформировани­ем графических образов, результатом которого являются новые изображения. В задаче анализа исходные изображения преобра­зуются в данные другого типа, например в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными являются гра­фические объекты (системы машинной графики).

Обучение и самообучение. Эта актуальная область ИИ включа­ет модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автомати­ческое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных. К данному на­правлению относятся не так давно появившиеся системы добычи данных (Data-mining) и системы поиска закономерностей в ком­пьютерных базах данных (Knowledge Discovery).

Распознавание образов. Это одно из самых ранних направле­ний ИИ, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения специального математического аппара­та, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а клас­сы описываются совокупностями определенных значений при­знаков.

Игры и машинное творчество. Машинное творчество охваты­вает сочинение компьютерной музыки, стихов, интеллек­туальные системы для изобретения новых объектов. Со­здание интеллектуальных компьютерных игр является одним из самых развитых коммерческих направлений в сфере разработки программного обеспечения. Кроме того, компьютерные игры предоставляют мощный арсенал разнообразных средств, исполь­зуемых для обучения.

Программное обеспечение систем ИИ. Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают:

– специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ);

– языки логического программирования (PROLOG), языки пред­ставления знаний (OPS 5, KRL, FRL);

– интегрированные про­граммные среды, содержащие инструментальные средства для создания систем ИИ (КЕ, ARTS, GURU, G2);

– оболочки экспертных систем, которые позволяют создавать приклад­ные ЭС, не прибегая к программированию (BUILD, EMYCIN, EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ).

Новые архитектуры компьютеров. Это направление связано с созданием компьютеров не фон-неймановской архитектуры, ори­ентированных на обработку символьной информации.

Интеллектуальные роботы. Создание интеллектуальных ро­ботов составляет конечную цель робототехники. В настоящее время в основном используются программируемые манипулято­ры с жесткой схемой управления, названные роботами первого поколения. Несмотря на очевидные успехи отдельных разрабо­ток, эра интеллектуальных автономных роботов пока не наступи­ла. Основными сдерживающими факторами в разработке авто­номных роботов являются нерешенные проблемы в области ин­терпретации знаний, машинного зрения, адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.

Поиск по сайту: