1. Понятие искусственного интеллекта. Направления развития исследований в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.[1]

Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях. связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии. Знания в них не отделены от процессора, а равномерно распределены и существуют неявно в виде сил синаптических связей.

Распознавание образов. К распознаванию образов в искусственном интеллекте относят широкий круг проблем: распознавание изображений, символов, текстов, запахов, звуков, шумов. в последнее время становятся популярными гибридные системы, в которых наряду с технологиями экспертных систем используются и нейросетевые технологии.

Игры и творчество. В основе этого направления лежит один из ранних подходов - лабиринтная модель плюс эвристики. Кроме того, в современных программах-игроках наиболее полно удалось реализовать центральную идею искусственного интеллекта - обучение, самообучение и самоорганизацию.

Компьютерное творчество. прогресс достигнут в сочинении компьютерной музыки. Разработаны различные модели художественного и поэтического творчества, имеющие больше познавательный, чем практический интерес.

Компьютерная лингвистика. Первая программа в этой области - переводчик с английского языка на русский. Первая идея - пословный перевод. В настоящее время используются более сложные структуры естественно-языковых интерфейсов, которые включают в себя:

морфологический анализ - анализ слов в тексте; синтаксический анализ - анализ предложений, грамматики и связей между словами; семантический анализ - анализ смысла каждого предложения на основе базы знаний, на которую ориентирована конкретная программа-переводчик; прагматический анализ - анализ смысла предложений в окружающем контексте с помощью базы знаний.

Интеллектуальные роботы. Роботы - это технические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. интеллектуальные роботы обладают способностью самообучаться и само организовываться, адаптироваться к изменяющейся окружающей обстановке.

Компьютерные вирусы. Последние поколения вирусов обладают всеми атрибутами систем искусственного интеллекта. Они свободно перемещаются по компьютерам, мутируют и размножаются, обучаются, меняют свои параметры и структуру.

Интеллектуальное математическое моделирование. Это компьютерное математическое моделирование с использованием методов искусственного интеллекта.

2. Классификация семантических сетей.

Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений. Однородные сети обладают только одним типом отношений (стрелок). Неоднородные сети представляют больший интерес для практических целей, но и большую сложность для исследования. Неоднородные сети можно представлять как переплетение древовидных многослойных структур.

По арности: Бинарные отношения очень просты и удобно изображаются на графе в виде стрелки между двух концептов. Кроме того, они играют исключительную роль в математике. На практике, однако, могут понадобиться отношения, связывающие более двух объектов — N-арные. При этом возникает сложность — как изобразить подобную связь на графе, чтобы не запутаться. Концептуальные графы (см. ниже) снимают это затруднение, представляя каждое отношение в виде отдельного узла.

По размеру:

Для решения конкретных задач, например, тех которые решают системы искусственного интеллекта.

Семантическая сеть отраслевого масштаба должна служить базой для создания конкретных систем, не претендуя на всеобщее значение.

Глобальная семантическая сеть. Теоретически такая сеть должна существовать, поскольку всё в мире взаимосвязано. Возможно когда-нибудь такой сетью станет Всемирная паутина.