Основные направления современных исследований в области искусственного интеллекта

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

Искусственный интеллект – это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, - понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д.

Исследования в области искусственного интеллекта направлены на разработку программ, решающих такие задачи, с которыми сейчас лучше справляется человек, поскольку они требуют вовлечения таких функций головного мозга человека, как способность к обучению на основе восприятия, особой организации памяти и способности делать выводы на основе суждений.

Основные направления исследований в области искусственного интеллекта:

· представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях;

· программное обеспечение систем искусственного интеллекта;

· разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод;

· интеллектуальные роботы;

· обучение и самообучение;

· распознавание образов;

· новые архитектуры компьютеров;

· игры и машинное творчество;

· другие направления.

1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems).

Это основное направление в области разработки систем искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.

1. Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for Al).

В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения интеллектуальных задач, в которых традиционно упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычислительными процедурами. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации — LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например КЕЕ, ART, G2. Достаточно популярно также создание так называемых пустых экспертных систем или «оболочек» — KAPPA, EXSYS, Ml, ЭКО и др., базы знаний которых можно наполнять конкретными знаниями, создавая различные прикладные системы.

1. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing).

Начиная с 50-х годов одной из популярных тем исследований в области ИИ является компьютерная лингвистика, и, в частности, машинный перевод (МП).

Уже первая программа в области естественно-языковых (ЕЯ) интерфейсов — переводчик с английского на русский язык — продемонстрировала неэффективность первоначального подхода, основанного на пословном переводе. Однако еще долго разработчики пытались создать программы на основе морфологического анализа. Неплодотворность такого подхода связана с очевидным фактом: человек может перевести текст только на основе понимания его смысла и в контексте пред­шествующей информации, или контекста. Иначе появляются переводы в стиле «Моя дорогая Маша — my expensive Masha». В дальнейшем системы МП усложнялись и в настоящее время используется несколько более сложных моделей:

· применение так называемых «языков-посредников» или языков смысла, в ре­зультате происходит дополнительная трансляция «исходный язык оригинала — язык смысла — язык перевода»;

· ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных текстовых репозиториях или базах данных;

· структурный подход, включающий последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений.

Традиционно такой подход предполагает наличие нескольких фаз анализа:

- Морфологический анализ — анализ слов в тексте.

- Синтаксический анализ — разбор состава предложений и грамматических связей между словами.

- Семантический анализ — анализ смысла составных частей каждого предло­жения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний.

- Прагматический анализ — анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний.

Синтез ЕЯ-сообщений включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.

4. Интеллектуальные роботы (robotics).

Роботы — это электротехнические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда.

Можно условно выделить несколько поколений в истории создания и развития робототехники:

· 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.