2. Развитие исследований в области искусственного интеллекта (этапы; области применения; направления исследований; проблемы и перспективы).

История развития искусственного интеллекта

В развитии СИИ можно выделить три основных этапа:

В 50-х годах исследователи в области ИИ пытались строить разумные машины, имитируя мозг. Эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности как аппаратных так и программных средств. Деление на нейрокибернетику и кибернетику(бионический подход). Заложены основы.

В 60-х годах предпринимались попытки отыскать общие методы решения широкого класса задач, моделируя сложный процесс мышления. Разработка универсальных программ оказалась слишком трудным и бесплодным делом. Чем шире класс задач, которые может решать одна программа, тем беднее оказываются ее возможности при решении конкретной проблемы.

Исследование творческих процессов человека. Создана программа «шахматы» которая выиграла чемпионат среди подобных программ. Синтез музыкальный произведений и др. Не решены проблемы иск. Интеллекта .

В начале 70-х годов специалисты в области ИИ сосредоточили свое внимание на разработке методов и приемов программирования, пригодных для решения более специализированных задач: методов представления (способы формулирования проблемы для решения на средствах вычислительной техники (ВТ)) и методах поиска (способы управления ходом решения так, чтобы оно не требовало слишком большого объема памяти и времени).

И только в конце 70-х годов была принята принципиально новая концепция, которая заключается в том, что для создания интеллектуальной программы ее необходимо снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. Развитие этого направления привело к созданию экспертных систем (ЭС).

ЯП ЛИСПа созданный Дж. Макарти, создание Кальмероэ ПРОЛОГа. Появляется отрасль «общение на естественном языке с ЭВМ»

В 80-х годах ИИ пережил второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные возможности как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических (не формальных, основанных на интуитивных соображениях) правил - важнейший этап в последние годы. В начале десятилетия в различных странах были начаты крупнейшие в истории обработки данных национальные и международные исследовательские проекты, нацеленные на «интеллектуальные ВМ пятого поколения».

По Рыбиной:

1950-е гг. Начало исследований в области ИИ совпало с выходом в конце 1940-х гг. основополагающей книги по кибер­нетике Н.Винера «Думающий компьютер» и с созданием ЭВМ. Происходит разделение ИИ на нейрокибернетику и кибернетику «черного ящика», которые далее развиваются независимо друг от друга. В фокусе внимания нейрокибернетики — «бионический подход», связанный с нейроподобными структурами, на основе которых предпринимались попытки вскрытия глубинных биони­ческих и психофизических механизмов и процессов человека и моделирования их на ЭВМ или специальных автоматах. Заложе­ны фундаментальные основы нейрокибернетики и будущих ис­следований в области нейрокомпьютинга и нейроинформатики.

1960-е гг. Основное внимание кибернетики «черного ящи­ка» сосредоточено на моделировании творческих процессов че­ловека, что так или иначе связано с развитием эвристических методов решения задач (ЕЛ. Александров) и математической логики (Ю.С. Маслов). Возникло новое направление — програм­мы решения интеллектуальных задач, связанное с разработкой первых шахматных программ, в том числе созданной в ВЦ АН СССР шахматной программы КАИССА (М.В. Донской — В.Л. Арлазаров),,выигравшей чемпионат,мира среди подобных про­грамм. Активно разрабатывались программы синтеза музыкаль­ных произведений (Р.Х. Зарипов), программы синтеза «жестких текстов», помогающие написанию волшебных сказок (М.Г. Гаа­зе-Рапопорт, Д.А. Поспелов, Е.Т. Семенова), велись работы в области доказательства теорем и автоматического синтеза про­грамм (Э.Х. Тыугу и др.), ситуационного управления (Д.А. По­спелов, Ю.И. Клыков), создания универсального решателя за­дач на принципах эвристического программирования (А. Ньюэлл, К. Шоу и Г. Саймон) и целый ряд других интересных разрабо­ток. Однако вычислительная база тех лет не позволяла ставить и решать серьезные практические задачи в области искусственно­го интеллекта.

1970-е гг. Мощный прорыв в области обработки символьной информации — появление ЛИСПа, разработанного Дж. Мак-карти, и создание в 1973 г. А. Кольмероэ языка логического программирования ПРОЛОГ. Возникло новое направление «Об­щение с ЭВМ на естественном языке», для которого востребо­ваны прикладная и структурная лингвистика. Основной объект исследования — естественный язык (ЕЯ), для которого были созданы первые модели и методы обработки языка, в том числе русского. Э.В. Поповым в НИИ «Восход» разработана уникаль­ная отечественная система общения с базами данных (БД) эко­номического типа на ЕЯ (система ПОЭТ), для чего была пост­роена модель «Смысл-Текст-Действительность» для подъязыка экономической деловой прозы. Существенный вклад в развитие ИИ вносит М. Минский — автор фрейма и фреймовой модели представления знаний.

Конец 1970-х - начало 1980-х гг. Переход на технологичес­кую основу индустрии знаний — инженерию знаний. В основе лежат исследования, связанные с тем, как извлекать знания из разных источников, как структурировать и формализовывать знания, как манипулировать ими (вывод на знаниях, объясне­ние на знаниях) и т. д. Основные дискуссионные вопросы этого периода — «ЧТО представлять и КАК представлять?» и «Чем знания отличаются от данных?» Активно востребованы психо­логи, лингвисты, логики, социологи и т. д. Созданы первые ком­мерческие экспертные системы для медицины (MYCIN) и хи­мии (DENDRAL). Объявлен японский проект ЭВМ пятого поколения, основанных на знаниях. В начале 1980-х гг. наряду с инженерией знаний доминирует интеллектуальное программи­рование, связанное с разработкой различных языков высокого уровня для обработки знаний. Триумф ЛИСПа и появление РЕФАЛа — оригинального отечественного языка, ориентирован­ного на обработку символьной информации (автор В.Ф. Тур-чин). Кроме универсальных языков программирования возник­ли специальные языки представления знаний (ЯПЗ), а также трансляторы и инструментальные средства, например, ЯПЗ OPS5 (L. Brownston), претендовавший в середине 1980-х гг. на роль языка-стандарта в области представления знаний для эксперт­ных систем. Поставлены задачи, связанные с автоматическим синтезом программ (Э.Х. Тыугу и др.), создаются известные оте­чественные интеллектуальные пакеты прикладных программ МАВР (А.И. Эрлих и др.), СПОРА (И.О. Бабаев и др.), ПРИЗ (М.Н. Кахро, А.П. Калья, Э.Х. Тыугу) и др.

Конец 1980-х гг. Всплеск разработок прикладных интеллекту­альных систем широкого назначения. Создаются промышленные статические и динамические экспертные системы для различных классов неформализованных задач и слабоструктурированных предметных областей, появились промышленные системы обра­ботки слитных ЕЯ-текстов и речи, интеллектуальные диалоговые системы (ИДС), интеллектуальные САПР, интеллектуальные

СППР и т. д. Растет интерес к искусственному интеллекту как к наиболее перспективному и престижному направлению инфор­матики (computer science), наблюдается информационный взрыв публикаций по ИИ. В 1989 г. в СССР создается Советская Ассо­циация искусственного интеллекта (САИИ), первым Президен­том которой становится Д.А. Поспелов — один из самых выдаю­щихся ученых в области искусственного интеллекта.

1990-е гг. Начало эпохи интегрированных интеллектуальных систем, появление интегрированных экспертных систем (ИЭС), многоагентных систем (MAC), интеллектуальных предприятий и т.д. Происходит мощная интеграция индустрии традицион­ного программирования с интеллектуальными системами и тех­нологиями, создаются универсальные и специализированные инструментальные средства различного назначения для промыш-ленной разработки интеллектуальных систем (зарубежные системы LOOPS, KEE, CENTAUR, Knowledge Craft, CLIPS, G2 и др., отечественные ЭКО, SIMER, АТ-ТЕХНОЛОГИЯ и др.).

Задачи искусственного интеллекта

Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований:

1. доказательства теорем; 2. распознавание образов; 3. робототехника;4. моделирование игр; 5. инженерия знаний; 6. экспертные системы

Область применения.

Доказательства теорем; Игры; Распознавание образов; Принятие решений; Адаптивное программирование; Сочинение машинной музыки;Обработка данных на естественном языке; Обучающиеся сети (нейросети); Вербальные концептуальные обучения.