Искусственный интеллект
Artificial intellect - способность прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением Человека.
Задачей искусственного интеллекта является придание системам, а точнее - их прикладным процессам, способности обучаться и "думать". При этом, естественно предполагается, что алгоритм решения задачи, выполняемой искусственным интеллектом, не известен. Создание искусственного интеллекта является исключительно сложной задачей. Между тем, ее решение уже осуществляется по нескольким следующим направлениям:
создание эффективно функционирующих обучающих систем;
разработка многочисленных экспертных систем, определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области, и механизмом решения, позволяющим распознать ситуацию, ставить диагноз, давать рекомендации к действию;
решение многих задач распознавания речи, что позволяет компьютерам понимать естественные языки, правда пока в ограниченной области применения;
внедрение в реальную жизнь технологии и идентификации отпечатков пальцев;
серьезные достижения в распознавании человеческих лиц. Эти задачи уже решены для тех случаев, когда в этом заинтересованы сами лица, например, опознание для работы с банковских системах;
использование диагностических систем в исследовании явлений и процессов, например, для анализа крови, управления доменным производством, изучения состояния нефтяных полей и т.д.
Важную роль в развитии искусственного интеллекта играют специально создаваемые для этой цели языки. Среди них следует выделить язык LISP (использует принцип функционального программирования) и язык PROLOG (основа - логическое программирование).
Экспертная система (expert system, knowledge based system) - это программная система, знания и умения которой сравнимы с умением и знаниями специалистов в какой-нибудь специальной области знаний.
Экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой прикладной области.
Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений.
Их также называют системами, основанными на знаниях. Однако не всякую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную. Экспертная система должна также уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых характерна неопределенность, неточность информации (например, в медицинской диагностике).
Например, медицинская диагностика и обследование пациентов, генные и молекулярные исследования, составление конфигурации вычислительных машин, образование, поиск неисправностей в устройствах и системах и многие другие практические приложения.
Выбор способа представления знаний
Чтобы проводить экспертизу, компьютерная программа должна быть способна решать задачи посредством логического вывода и получать при этом достаточно надежные результаты. Программа должна иметь доступ к системе фактов, называемой базой знаний. Программа также должна во время консультации выводить заключения из информации, имеющейся в базе знаний. Некоторые экспертные системы могут также использовать новую информацию, добавляемую во время консультации. Экспертную систему, таким образом, можно представлять состоящей из трех частей: