7. Генетичні алгоритми

Область генетичних алгоритмів пов'язана зі спробами дослідників знайти застосування наших знань природної еволюції до методів вирішення різних завдань. Даний підхід полягає в спробі перемішати найбільш перспективні варіанти з набору запропонованих рішень для генерації їх нового покоління. Багаторазове повторення цього процесу можна розглядати як імітацію процесу еволюції, що в кінцевому результаті, як сподіваються дослідники, дозволить знайти відповідне рішення досліджуваної проблеми. Метод генетичного алгоритму також використовувався для вирішення задачі розробки програм за технологією еволюційного програмування. Суть цієї технології полягає в тому що дозволяє програмам розвиватися самостійно, виключаючи явне їх програмування. Важливим є знаходження способу, за допомогою якого програми могли б обмінюватися власними частинами для отримання нових осмислених програм. Програма, написана відповідно до вимог парадигми функціонального програмування, складається з вкладених функцій, де вихідне значення однієї функції використовується як вхідне значення для іншої. Суть підходу, щоб почати з набору програм, що містять безліч різних функцій. У результаті функції цього набору сформують вихідний "генофонд", з якого повинні конструюватися майбутні покоління програм. Після цього еволюційний процес багаторазово повторили в надії, що при створенні наступного покоління програм з кращих представників буде знайдено рішення поставленої задачі. Головною проблемою є визначення "кращих представників". Область генетичних алгоритмів - це яскравий приклад застосування людської творчості і уяви до галузі сучасних комп'ютерних досліджень.

8. Застосування теорії штучного інтелекту – опрацювання мови.

Традиційні мови програмування сконструйовані так, що процес перекладу, по суті, полягає в простому знаходженні вихідного висловлювання (або його частини) у певній таблиці, в якій і знаходиться його перекладений еквівалент. Тому машина розпізнає синтаксис, шукає його в таблиці і витягує переклад. З цієї причини подібні програми цілком укладаються в діапазон можливостей традиційних комп'ютерних програм. Розробка комп'ютерів, здатних розуміти природні мови, є найважливішим напрямком досліджень в галузі штучного інтелекту. Саме цей напрям демонструє, наскільки складними можуть виявитися дослідження в галузі штучного інтелекту. Одна з проблем опрацювання природних мов полягає в тому, що мова людини не завжди відповідає існуючим правилам. Крім проблем перекладу, важливими напрямками досліджень в області розуміння природної мови є інформаційний пошук і видобування інформації. Інформаційний пошук - це завдання ідентифікації документів, що мають відношення до поставленої проблеми. Видобування інформації полягає у вибірці з документів даних з наданням їм такої форми, яка зробить їх корисними і для використання.

9. Застосування теорії штучного інтелекту - робототехніка.

Іншим великим полем застосування методів штучного інтелекту є область робототехніки, або управління машинами. У цій області традиційні технології застосовуються в тих випадках, коли машина виконує свою роботу в повністю контрольованому середовищі. Використання автоматизованих комп'ютерних систем на фабричному складальному конвеєрі. У подібному середовищі від машини потрібно лише багаторазове повторення однотипних дій. В подібних випадках інтелект не потрібен.

Проте випадок, коли машина повинна виконувати свою роботу в неконтрольованому середовищі, істотно відрізняється від наведеного вище прикладу. Найбільш яскравим прикладом є робота в невідомому середовищі, наприклад при дослідженні космічного простору. Але навіть для фабричного складального конвеєра можна знайти застосування штучного інтелекту. Дійсно, навіть невелика зміна умов описаного вище завдання з переміщення вузлів може вимагати від машини демонстрації "інтелектуальної" поведінки.

Потрібні вузли не просто окремо викладені на конвеєрній стрічці, а доставляються в коробці, яка містить і інші деталі. Машині потрібно розпізнати потрібний вузол. Перемістити інші деталі яка заважають підняти необхідний вузол. Припустимо також, що предмети розташовані в коробці довільним чином і пошук потрібної деталі в кожному випадку буде вимагати унікальної послідовності кроків, які повинна визначити машина. Машина повинна буде: постійно контролювати поточну ситуацію, вміти правильно її розуміти

10. Застосування теорії штучного інтелекту – системи баз даних.

Розглянемо сховища даних і системи пошуку як застосування систем обробки природної мови. Мета їх застосування - можливість отримання необхідної інформації за допомогою використання звичайної мови, а не спеціального мови запитів. Велику користь можна отримати з систем, здатних давати розумні відповіді на поставлені питання.

Традиційні сховища даних і системи пошуку можуть тільки отримувати із пам'яті явно запитані факти. Використання методів штучного інтелекту дасть змогу видавати не тільки прямо запитану інформацію, але і пов'язані з нею дані.

Потреба в такій системі найгостріше відчувається в юридичних колах. Іншим прикладом є база даних, що містить відомості про всі курси, що читаються професорами університету, з оцінками, виставленими студентам. Іншою проблемою, пов'язаною з традиційними системами накопичення та пошуку даних, є те, що вони можуть видавати тільки ту інформацію, яка записана в них явно. Нам потрібні системи здатні робити висновки і видавати інформацією, яка безпосередньо випливає з даних, що знаходяться в базі.