1.2. Структура и направления исследований

Будучи весьма обширной по охвату решаемых проблем искусственный интеллект, как научная

отрасль, подразделяется на несколько разделов

.

Рисунок 1. Схема фундаментальных разделов искусственного интеллекта.

Охарактеризуем данные разделы [11, 12].

Доказательство теорем. Оно перекрывается с определенными областями математики и решением проблем в ряде других областей (например, в роботике).

Модели игр. Здесь особое внимание уделяется шахматам и стратегическим играм. В основе любой игры лежит конфликт и необходимость принятия оптимального решения. Задача исследований заключается в устранении неопределенности анализа ситуации [12, 13].

Распознавание образов. Эта проблема касается распознавания зрительных, слуховых, и химических образов, а также образов других (смешанных) модальностей. В последнее время большая часть работ в этой области ориентирована на анализ сцен, что особенно актуально в роботике при решении задач машинного зрения и управлением движения. Машинное зрение включает в себя способность робота ориентироваться в пространстве, воспринимать обстановку и строить ее план, узнавать контуры и форму предметов, обнаруживать и обходить препятствия при движении и т.п.

Роботика. Эта область имеет непосредственную практическую ценность. Благодаря современным роботам сегодня удается осуществлять сборку сложнейших микрочипов.

Экспертные системы. В них воплощаются большие объемы знаний и навыков, присущих опытному эксперту-человеку. Эти системы представляют большую ценность в медицинской диагностике и в некоторых других областях. Основную реализацию экспертные системы получают в базах знаний, ориентированных на различные проблемы. Развитие обучающих средств мультимедиа является ярким тому примером, когда программа является знающим учителем и в состоянии не только обучать, но и контролировать этот процесс в интерактивном режиме.

Инженерия знаний. Эта область не является самостоятельной, но сам термин отражает определенное отношение к тому, каким образом следует осуществлять взаимодействие различных видов знаний в распознавании образов, роботике и в экспертных системах. Также изучает общие возможности логико-алгоритмического представления знаний в компьютерных сетях. Результатом инженерии знаний можно рассматривать Internet.

Семантические алгоритмы. Пожалуй один из самых сложных разделов. Основой его является теория обработки информации, выраженной на естественном языке. Задача этого раздела, опираясь на точное и явное выражение грамматических правил языка найти методы и способы понимания устной речи, извлечения смысла из письменного сообщения, перевода с одного языка на другой, синтеза речи и т.п. с тем, чтобы реализовать все эти формы языковой практики на ЭВМ в виде так называемых лингвистических процессоров [12, 14]. Особая роль в развитии этого направления принадлежит экспериментальным исследованиям и теории человеческой памяти [15]. Наиболее интересные результаты здесь получены при исследовании феномена создания новой информации в памяти человека, что чрезвычайно актуально при разработке эвристических алгоритмов. Сюда же входит и разработка соответствующих логико-алгоритмических языков, предназначенных для реализации задач построения семантических алгоритмов.

Нейронные сети. На основе теории графов и дифференциального исчисления строятся алгоритмы обучающихся сетей, а точнее обучающихся алгоритмов. Этот раздел отчасти с разделом семантические алгоритмы объединяются в создании теоретических моделей целенаправленного поведения человека, включая такие основные его компоненты, как восприятие, рассуждение и действие. Эти теоретические модели имея собственную познавательную ценность, выступают в качестве строительных блоков в решении различных прикладных задач искусственного интеллекта [38].

Будучи весьма обширной по охвату решаемых проблем искусственный интеллект, как научная

отрасль, подразделяется на несколько разделов

.

Рисунок 1. Схема фундаментальных разделов искусственного интеллекта.

Охарактеризуем данные разделы [11, 12].

Доказательство теорем. Оно перекрывается с определенными областями математики и решением проблем в ряде других областей (например, в роботике).

Модели игр. Здесь особое внимание уделяется шахматам и стратегическим играм. В основе любой игры лежит конфликт и необходимость принятия оптимального решения. Задача исследований заключается в устранении неопределенности анализа ситуации [12, 13].

Распознавание образов. Эта проблема касается распознавания зрительных, слуховых, и химических образов, а также образов других (смешанных) модальностей. В последнее время большая часть работ в этой области ориентирована на анализ сцен, что особенно актуально в роботике при решении задач машинного зрения и управлением движения. Машинное зрение включает в себя способность робота ориентироваться в пространстве, воспринимать обстановку и строить ее план, узнавать контуры и форму предметов, обнаруживать и обходить препятствия при движении и т.п.

Роботика. Эта область имеет непосредственную практическую ценность. Благодаря современным роботам сегодня удается осуществлять сборку сложнейших микрочипов.

Экспертные системы. В них воплощаются большие объемы знаний и навыков, присущих опытному эксперту-человеку. Эти системы представляют большую ценность в медицинской диагностике и в некоторых других областях. Основную реализацию экспертные системы получают в базах знаний, ориентированных на различные проблемы. Развитие обучающих средств мультимедиа является ярким тому примером, когда программа является знающим учителем и в состоянии не только обучать, но и контролировать этот процесс в интерактивном режиме.

Инженерия знаний. Эта область не является самостоятельной, но сам термин отражает определенное отношение к тому, каким образом следует осуществлять взаимодействие различных видов знаний в распознавании образов, роботике и в экспертных системах. Также изучает общие возможности логико-алгоритмического представления знаний в компьютерных сетях. Результатом инженерии знаний можно рассматривать Internet.

Семантические алгоритмы. Пожалуй один из самых сложных разделов. Основой его является теория обработки информации, выраженной на естественном языке. Задача этого раздела, опираясь на точное и явное выражение грамматических правил языка найти методы и способы понимания устной речи, извлечения смысла из письменного сообщения, перевода с одного языка на другой, синтеза речи и т.п. с тем, чтобы реализовать все эти формы языковой практики на ЭВМ в виде так называемых лингвистических процессоров [12, 14]. Особая роль в развитии этого направления принадлежит экспериментальным исследованиям и теории человеческой памяти [15]. Наиболее интересные результаты здесь получены при исследовании феномена создания новой информации в памяти человека, что чрезвычайно актуально при разработке эвристических алгоритмов. Сюда же входит и разработка соответствующих логико-алгоритмических языков, предназначенных для реализации задач построения семантических алгоритмов.

Нейронные сети. На основе теории графов и дифференциального исчисления строятся алгоритмы обучающихся сетей, а точнее обучающихся алгоритмов. Этот раздел отчасти с разделом семантические алгоритмы объединяются в создании теоретических моделей целенаправленного поведения человека, включая такие основные его компоненты, как восприятие, рассуждение и действие. Эти теоретические модели имея собственную познавательную ценность, выступают в качестве строительных блоков в решении различных прикладных задач искусственного интеллекта [38].