Планування та робототехніка

Дослідження в галузі планування було розпочато з намагання сконструювати роботи, які б виконували свої задачі з певним ступенем гнучкості і здатності реагувати на навколишній світ. Планування передбачає, що робот повинен уміти виконувати деякі елементарні дії, намагатися розв’язати більш складну задачу. Планування з ряду причин є складною проблемою. Важливу роль у його здійсненні відіграє розмір простору можливих послідовностей кроків. Навіть простий робот здатний породити велику кількість різних комбінацій елементарних рухів. Одним із методів, які застосовуються людськими істотами при плануванні, є ієрархічна декомпозиція задачі. Кожна із задач може сама бути розбита на підзадачі. Такий підхід ефективно обмежує розмір простору пошуку, дає змогу зберігати часто використовувані маршрути для подальшого застосування.

Робот, що сліпо виконує послідовності дій, не реагуючи на зміни у своєму оточенні, не здатний виявляти чи виправляти помилки у своєму власному плані, навряд чи може вважатися розумним. Часто від нього вимагають сформулювати план, який базується на недостатній інформації, та відкоригувати свою поведінку мірою його виконання. Робот може не мати адекватних сенсорів для виявлення усіх перепон на проектованому шляху. Він повинен розпочати рух мірою виявлення інших перепон. Організація планів, яка дає змогу реагувати на зміну умов навколишнього середовища, – основна проблема планування.

Робототехніка була одним з напрямів дослідження ШІ, що започаткував множину концепцій, які лежать в основі об’єктно-орієнтованого прийняття рішень. Невдача під час розв’язання проблем великих просторів зображень та під час розробки алгоритмів пошуку для традиційного планування, спонукала до переформулювання задачі у термінах взаємодії напівавтономних агентів. Кожний агент відповідає за свою частину завдання. Загальний розв’язок виникає внаслідок скоординованих дій всіх агентів. Дослідження в галузі планування нині вийшли за межі робототехніки і включають також координацію будь-яких складних систем задач і цілей. Сучасне планування застосовується в агентських середовищах та для управління прискорювачами.

Мови та середовища ші

Важливим побічним продуктом досліджень ШІ є досягнення у сфері мов програмування у середовищах розробки програмного забезпечення. З багатьох причин, включаючи розміри багатьох прикладних проблем ШІ, важливість методології „створення прототипів”, тенденцію алгоритмів пошуків породжувати надмірно великі простори та складнощі у передбаченні поведінки евристичних програм, програмістам ШІ довелося розробляти потужну систему методологій програмування та каркаси експертних систем. Високорівневі мови (LISP, PROLOG), які забезпечують модульну розробку, допомагають управитися з розмірами та складністю програм. Пакети засобів трасування дають змогу програмістам реконструювати виконання складного алгоритму і розібратися у складних структурах евристичного перебору. Без таких інструментів та методик навряд чи вдалося побудувати багато відомих систем ШІ. Інші, такі як об’єктно-орієнтоване програмування, мають значний теоретичний і практичний інтерес. Нині багато алгоритмів ШІ реалізуються на традиційних для обчислювальних мовах, наприклад С++, Java.