Понятие искусственный интеллект, как впрочем и просто интеллект, весьма расплывчаты. Если обобщить все сказанное за последние тридцать лет, то оказывается, что человек просто хочет создать себе подобного в той или иной форме, хочет, чтобы какие-то действия выполнялись более рационально, с меньшими затратами времени и энергии. С конца 40-х годов ученые все большего числа университетских и промышленных исследовательских лабораторий устремились к дерзкой цели: построение компьютеров, действующих таким образом, что по результатам работы их невозможно было бы отличить от человеческого разума.
Искусственный интеллект является сейчас «горячей точкой» научных исследований. В этой точке, как в фокусе, сконцентрированы наибольшие усилия кибернетиков, лингвистов, психологов, философов, математиков и инженеров. Именно здесь решаются многие коренные вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей.
Сам термин «искусственный интеллект» был введен в 1956 г. После признания искусственного интеллекта самостоятельной отраслью науки произошло разделение на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика». И только в настоящее время стали заметны тенденции к объединению этих частей в единое целое.
С начала своего появления и по нынешний день развитие искусственного интеллекта происходило по разным направлениям, сейчас оно идет по следующим направлениям:
• Представление знаний;
• Игры и творчество;
• Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод;
• Распознавание образов;
• Новые архитектуры компьютеров;
• Интеллектуальные роботы;
• Специальное программное обеспечение;
• Обучение и самообучение;
Представление знаний – это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.
Игры и творчество – игровые интеллектуальные задачи: шахматы, шашки и т. д. В основе лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель + эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, т.к. в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
Машинный перевод. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, которая состоит из нескольких блоков:
• Морфологический анализ – анализ слов в тексте;
• Синтаксический анализ – анализ предложений, грамматики и связей между словами;
• Семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;
• Прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний.
Распознавание образов – традиционное направление искусственного интеллекта. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с нейрокибернетикой.
Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.
Интеллектуальные роботы. Роботы – это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда.
Со времени создания сменилось несколько поколений роботов:
• Роботы с жесткой схемой управления (программируемые манипуляторы). Практически все современные промышленные роботы принадлежат к 1-му поколению;
• Адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока не используются;
• Самоорганизующиеся (интеллектуальные) роботы. Это конечная цель развития робототехники. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.
Специальное программное обеспечение. В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации: LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Достаточно популярно создание так называемых пустых экспертных систем или «оболочек», - EXSYS, M1 и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.
Обучение и самообучение – активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам.
Искусственный интеллект – понятие не только расплывчатое, но и обобщенное. В это направление науки включаются такие понятия как нейронные сети, нечеткие алгоритмы, нечеткие системы, экспертные системы.
