![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •2 Основные направления исследований в области искусственного интеллекта:
- •6 Этапы разработки экспертных систем
- •9.Логическая модель представления знаний
- •12. Продукционные модели и системы и вывод решений на их основе
- •13. Пример базы знаний с правилами продукций
- •14. Методы формирования решений в экспертной системе
- •15. Способы прямого и обратного вывода на множестве правил
- •16.Особенности, назначение, принципы работы экспертной системы ReSolver
- •17.Разработка экспертной системы с использованием ReSolver
- •18.Вывод, основанный на прецедентах
- •19.Основные особенности базы знаний, основанной на прецедентах. Схема работы экспертной системы с базой знаний, основанной на прецедентах
- •20.Особенности обработки знаний в условиях неопределенности
- •21.Вероятностный подход к обработке знаний в условиях неопределенности. Байесовские сети доверия
- •22.Оценка неопределенности суждений с использованием фактора уверенности
- •24. Обобщенная структура экспертной системы с использованием нечетких знаний.
- •28. Нечеткое отношение предпочтения.
- •29. Машинное обучение в системе искусственного интеллекта.
- •30. Пример обучения символьной системы методом индукции.
- •31. Методы интеллектуального анализа данных.
- •32. Пример дерева решений в избранной предметной области.
- •33. Методы классификации и кластерного анализа
- •35. Инструментальные средства поддержки принятия решений пользователей в информационной экономической системе.
- •36. Инструментальные средства искусственного интеллекта.
- •37. Перспективные направления и проблемы исследований в области искусственного интеллекта.
37. Перспективные направления и проблемы исследований в области искусственного интеллекта.
При исследовании проблем, связанных с искусственным интеллектом, решаются многие основополагающие вопросы, связанные с путями развития научной мысли, с воздействием достижений в области вычислительной техники и робототехники на жизнь будущих поколений людей. Здесь возникают и развиваются новые методы научных междисциплинарных исследований. Здесь формируется новый взгляд на роль тех или иных научных результатов и возникает то, что можно назвать философским осмыслением этих результатов.
Другими словами, исследования в области искусственного интеллекта направлены на разработку программ, решающих такие задачи, с которыми сейчас лучше справляется человек, поскольку они требуют вовлечения таких функций человеческого мозга, как способность к обучению на основе восприятия, особой организации памяти и способности делать выводы на основе суждений [Minsky, 1968].
Таким образом, разработка программы, которая будет выполнять сложную статистическую обработку данных, нельзя рассматривать как исследование в области искусственного интеллекта, какие бы сложные алгоритмы в ней не использовались. А вот создание программы порождения и проверки гипотез относится именно к этой области.
Большинство людей не обладают возможностью выполнять в уме арифметические действия уже с трехразрядными числами, а компьютеры превосходно справляются с гораздо более сложными вычислениями. Но, с другой стороны, разделить процесс проверки гипотез на отдельные эксперименты — это искусство, которое исследователь постигает как в результате специального обучения, так и на собственном опыте. Составить компьютерную программу, которая выполняла бы то же самое, — задача далеко не тривиальная.