Інтелектуальні аналітичні системи містять у собі:

• здатність міркувати відносно задачі і знань, що засновані на здоровому глузді;

• міркування відносно спільного процесу і знання можливостей інших систем і людей, що приймають участь у взаємодії;

• зв’язок з користувачами за допомогою розуміння природної мови, малюнків, зображень, і знаків;

• системи повинні відчувати середовище;

• координувати прийняття, планування, і дії;

• навчання на попередньому досвіді й адаптацію до поведінки.

Розуміння цих можливостей у людях і втілення їх при розробці програм є центральним у створенні новітніх аналітичних технологій, що здатні здобувати знання та керувати ними.

Національна конкурентноздатність залежить від зростання потужностей для проведення інформаційного аналізу, прийняття рішення, гнучкого проектування та виробництва. Зусилля в цих областях були обмежені недостатніми даними, відсутністю обчислювальної потужності або неадекватними контролюючими механізмами. Багато з цих обмежень можуть бути усунені тільки при додаванні інтелекту до систем.

Загальну структуру досліджень у сфері штучного інтелекту можна представити у вигляді схеми, зображеної на рис. 1.

В біонічному напрямку виділяються три різні підходи. Перший – нейробіонічний. В його основі лежать системи нейроподібних елементів, з яких створюються системи, що здатні відтворювати деякі інтелектуальні функції. Основні задачі, що можуть бути розв’язані в рамках даного підходу: багатоканальне (паралельне) розпізнавання складних зорових образів, навчання умовним рефлексам та ін. Другий підхід – структурно-евристичний. В його основі лежать знання про спостереження за поведінкою об’єкту, що розглядається як "чорний" (скоріше, "сірий") ящик, та знання про ті структури мозку (та їх властивості), які могли б забезпечити реалізацію форм поведінки, що спостерігаються. Третій підхід, інтенсивно розвивається останнім часом, – гомеостатичний. В цьому випадку мозок розглядається як гомеостатична система, що являє собою сукупність підсистем, що співробітничають та суперничають між собою, в результаті функціонування яких забезпечується потрібна рівновага (стійкість) усієї системи в умовах постійно змінних впливів середовища. Гомеостатичні моделі підтверджують перспективність даного підходу. Але в даний час ще не існує гомеостатичних модулів, які могли б розглядатися як універсальні елементи для створення інтелектуальних систем. В біонічному напрямку найбільшого розвитку отримали нейронні мережі. За допомогою нейронних мереж здійснюється спроба змоделювати будову людського мозку. Нейронні ансамблі як аналог "поняття". Словник понятий або людська мова – стандартна форма вираження думки при спілкуванні між різними системами ШІ.

Рис 1. Структура досліджень ШІ

В даний час домінуючим в штучному інтелекті є програмно-прагматичний напрямок. При даному підході не ставиться питання про адекватність використовуваних структур та методів, якими користується людина в аналогічних випадках, а розглядається лише кінцевий результат розв’язання конкретних задач. В програмно-прагматичному напрямку також можна виділити три підходи. Перший підхід – локальний або "задачний" – заснований на точці зору, що для кожної задачі, в якій присутня творча діяльність людини, можна знайти спосіб її розв’язання за допомогою ЕОМ, який, буде реалізований у вигляді програми та дасть результат такий же самих, або подібний до результату, отриманого людиною, чи навіть кращий. Другий підхід – системний або заснований на знаннях. Він пов’язаний з уявленнями про те, що розв’язання окремих творчих задач не вичерпує усієї проблематики штучного інтелекту. Тобто штучний інтелект повинен не тільки розв’язувати творчі задачі, але при необхідності навчатися тому чи іншому виду творчої діяльності. Тому й програми штучного інтелекту повинні бути орієнтовані не стільки на розв’язання конкретних інтелектуальних задач, а на створення засобів, що дозволяють автоматично будувати програми розв’язання інтелектуальних задач, коли в таких програмах виникає необхідність. Цей підхід в даний час є центральним в програмно-прагматичному напрямку.

Третій підхід розглядає проблеми створення інтелектуальних систем як частину загальної теорії програмування (як деякий новий виток в цій теорії). При цьому підході для створення інтелектуальних програм використовуються звичайні програмні засоби, що дозволяють створювати потрібні програми шляхом опису задач на професійній мові. Всі метазасоби, що виникають при цьому на базі часткового аналізу природного інтелекту, розглядаються тут лише з точки зору створення інтелектуального програмного забезпечення, тобто комплексу засобів, що автоматизують діяльність самого програміста.

З точки зору кінцевого результату в програмно-прагматичному напрямку виділяються 4 великі розділи:

• інтелектуальні програми (програми розв’язання інтелектуальних задач);

• работа зі знаннями (теорія та програми);

• інтелектуальне програмування (теорія та сервісні інтелектуальні програми);

• інтелектуальні програмні системи.