Особенности и направления систем искусственного интеллекта

Если характеризовать системы искусственного интеллекта, можно выделить следующие характерные особенности:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира. Она обеспечивает индивидуальность, а также некоторую самостоятельность системы в оценке ситуации;

2) способность пополнения уже имеющихся знаний;

3) способность к построению, созданию информации, которая в явном виде не содержится в системе;

4) умение оперировать в таких ситуациях, когда существуют различные моменты нечеткости, например, "понимание" естественного языка;

5) способность к взаимодействию с человеком;

6) способность адаптироваться.

Также можно выделить некоторые основные направления систем искусственного интеллекта.

1.Представление знаний. Здесь решаются задачи, связанные с представлением знаний в памяти системы искусственного интеллекта. Чтобы этого достичь, разрабатываются специальные модели представления знаний и языки описания знаний, внедряются различные виды знаний. Проблема представления знаний - одна из главных проблем для системы искусственного интеллекта, ведь работа такой системы базируется на знаниях, которые хранятся в ее памяти.

2.Манипулирование знаниями. Чтобы можно было пользоваться знаниями при решении определенной задачи, необходимо научить систему искусственного интеллекта оперировать ими. Разрабатываются способы пополнения знаний, предлагаются модели рассуждений, базирующиеся на знаниях и имитирующие особенности человеческих рассуждений.

3.Общение. В задачи общения включены: проблема понимания и обобщения связных текстов на естественном языке, речи, модели общения между человеком и системой искуственного интеллекта. На основе исследований создаются методы построения лингвистических процессов, систем «вопрос-ответ» и других систем искуственного интеллекта, целью которых заключается в обеспечении комфортных условий для общения человека с системой искусственного интеллекта.

4. Восприятие. Включает разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных образов к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств, создающих зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах искусственного интеллекта.

5.Обучение. Разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации, методы перехода от известного решения задач к другим решениям, разбиение первоначальной задачи на более мелкие и уже известные задачи.

6.Поведение. Так как системы искусственного интеллекта должны функционировать в окружающем мире, необходимо разрабатывать некоторые поведенческие операции, позволяющие им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, с иными системами искусственного интеллекта и людьми.

Проблемы искусственного интеллекта

1. В наибольшей мере системы искусственного интеллекта используют формально-логические структуры, что обусловлено их алгоритмическим характером. Это дает возможность их относительно легкой технической реализации. В системах искусственного интеллекта еще слабо используются модальная, императивная, вопросная и иные логики, которые функционируют в человеческом интеллекте и очень важны для успешных познавательных процессов, чем давно освоенные формы вывода. Повышение "интеллектуального" уровня технических систем связано не только с расширением применяемых логических средств, но и с более интенсивным их использованием .

2. Языки, используемые в ЭВМ, еще далеки от структур, которыми оперирует мышление. Для решения ряда задач необходимо последовательное приближение семиотических систем, которыми наделяется ЭВМ, к естественному языку, к использованию его ограниченных фрагментов. Разработаны фрагменты естественных языков, достаточные для решения определенных задач. Наиболее важным итогом этой работы является создание семантических языков, в которых слова-символы имеют истолкование.

3. Воплощение в информационные программы систем искусственного интеллекта аналогов категорий находится пока в начальной стадии. Аналоги некоторых категорий используются в ряде систем представления знаний, в частности в качестве "базовых отношений", в той мере, в какой это необходимо для тех или иных конкретных предметных или проблемных областей, с которыми взаимодействуют системы.

4. Современные системы искусственного интеллекта почти не имитируют сложную иерархическую структуру образа, что не позволяет им перестраивать проблемные ситуации, комбинировать локальные части сетей знаний в блоки, перестраивать эти блоки и т. д. Не является совершенным и взаимодействие вновь поступающей информации с совокупным знанием, фиксированным в системах. В семантических сетях и фреймах, использующихся при представлении знаний, пока недостаточно используются методы, благодаря которым интеллект человека легко пополняется новой информацией, находит нужные данные, перестраивает свою систему знаний и т. д.

5. Современные системы искусственного интеллекта неспособны активно воздействовать на внешнюю среду, без чего не может осуществляться самообучение и вообще совершенствование "интеллектуальной" деятельности.