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

История развития искусственного интеллекта 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.