Основные направления исследований в области ИИ

Распознавание образов (pattern recognition)

Новое направление semantic web (семантический веб) базируется на идеях и методах ИИ, с одной стороны, и на результатах из области информационных технологий и интернет-технологий — с другой. Искусственный интеллект является областью информатики (т.е. наука в ряду других компьютерных наук — computer sciences)[1].

Активно развивающаяся область ИИ. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение примерам (индуктивное), а также традиционные подходы из теории распознавания образов.

Искусственный интеллект — молодая наука, история которой началась по большому счету в 1969 г., когда состоялась первая Международная конференция в этой области. С тех пор всемирные конференции по искусственному интеллекту (Joint Conference on Artificial Intelligence — JCAI) проводятся раз в два года попеременно на американском и неамериканском континентах по нечетным годам, а по четным годам проводятся европейские конференции в этой области (European Conference on Artificial Intelligence — ECAI). Несколько лет назад начали регулярно проводиться значительные по числу участвующих в них специалистов конференции по искусственному интеллекту в Китае и в других странах Юго-Восточной Азии.

Современные процессоры основаны на последовательной архитектуре фон Неймана, которая крайне неэффективна для символьной обработки. Поэтому усилия в данной сфере направлены на разработку аппаратных архитектур для обработки символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных, параллельным и векторным компьютерам.

В настоящее время исследования и разработки в области искусственного интеллекта ведутся во всех развитых странах. При этом часто к области ИИ относятся смежные направления — в первую очередь информационные и интернет-технологии, которые, строго говоря, находятся вне этого направления, хотя активно используют полученные результаты.

В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения интеллектуальных задач, в которых традиционно упор делается на преобладание логической и символьной обработки над вычислительными процедурами. Такими языками являются – LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФЕАЛ и др. Ещё одной деятельностью в этом направлении является разработка пакетов прикладных программ для промышленной разработки интеллектуальных систем, или программных инструментариев ИИ (KEE, ARTS, G2). Так же достаточно популярно создание пустых экспертных систем или «оболочек» — KAPPA, EXSYS, M1, ЭКО и др., базы знаний которых можно наполнять конкретными знаниями, создавая различные прикладные системы.

4. Обучение. Предполагается, что ИИС, подобно человеку, должны быть способны к обучению — решению задач, с которыми они ранее не встречались. С этой целью создаются методы корректировки знаний, которые уже имеются, на основе поступающей информации, генерации новых знаний, обобщения и классификации знаний и т.д.

6. Разработка аппаратного и программного обеспечения интеллектуальных информационных систем. В рамках этого направления создаются инструментальные средства для разработки ИИС, компьютеров, ориентированных на обработку символьной информации, интеллектуальных роботов и т.д.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Рябова Алина Анатольевна, Гериева Марьям Хасанбиевна

В статье рассмотрен искусственный интеллект как научная область, описаны основные направления исследований, а также классификация интеллектуальных информационных систем. Исследования, основанные на изученной литературе, выявили важнейшие направления исследова-

Термин «искусственный интеллект — ИИ (Artificial Intelligence)» был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дарт-мутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке логических, а не вычислительных задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе, поскольку слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а не «интеллект».

1. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Интеллектуальные информационные системы проникают во все сферы нашей жизни, поэтому трудно провести строгую клас­сификацию направлений, по которым ведутся активные и много­численные исследования в области ИИ. Рассмотрим кратко не­которые из них. Разработка интеллектуальных информационных систем или сис­тем, основанных на знаниях. Это одно из главных направлений ИИ. Основной целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практи­ке. При построении систем, основанных на знаниях (СОЗ), ис­пользуются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения тех или иных задач. Это направление преследует цель имитации человеческого искусства анализа неструктуриро­ванных и слабоструктурированных проблем. В данной облас­ти исследований осуществляется разработка моделей представле­ния, извлечения и структурирования знаний, а также изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), образующих ядро СОЗ. Ча­стным случаем СОЗ являются экспертные системы (ЭС). Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Проблемы компьютерной лингвистики и машинного пе­ревода разрабатываются в ИИ с 1950-х гг. Системы машинного перевода с одного естественного языка на другой обеспечивают быстроту и систематичность доступа к информации, оператив­ность и единообразие перевода больших потоков, как правило, научно-технических текстов [1]. Системы машинного перевода строятся как интеллектуальные системы, поскольку в их основе лежат БЗ в определенной предметной области и сложные модели, обеспечивающие дополнительную трансляцию «исходный язык оригинала — язык смысла — язык перевода». Они базируются на структурно-логическом подходе, включающем последователь­ный анализ и синтез естественно-языковых сообщений. Кроме того, в них осуществляется ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных базах данных (БД). Данное направление охватывает также исследования мето­дов и разработку систем, обеспечивающих реализацию процесса общения человека с компьютером на естественном языке (так на­зываемые системы ЕЯ-общения) [1]. Генерация и распознавание речи. Системы речевого общения создаются в целях повышения скорости ввода информации в ЭВМ, разгрузки зрения и рук, а также для реализации речевого общения на значительном расстоянии. В таких системах под тек­стом понимают фонемный текст (как слышится). Обработка визуальной информации. В этом научном направле­нии решаются задачи обработки, анализа и синтеза изображений [1]. Задача обработки изображений связана с трансформировани­ем графических образов, результатом которого являются новые изображения. В задаче анализа исходные изображения преобра­зуются в данные другого типа, например в текстовые описания. При синтезе изображений на вход системы поступает алгоритм построения изображения, а выходными данными являются гра­фические объекты (системы машинной графики). Обучение и самообучение. Эта актуальная область ИИ включа­ет модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автомати­ческое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных [4]. К данному на­правлению относятся не так давно появившиеся системы добычи данных (Data-mining) и системы поиска закономерностей в ком­пьютерных базах данных (Knowledge Discovery). Распознавание образов. Это одно из самых ранних направле­ний ИИ, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения специального математического аппара­та, обеспечивающего отнесение объектов к классам [2], а клас­сы описываются совокупностями определенных значений при­знаков.

В статье рассмотрен искусственный интеллект как научная область, описаны основные направления исследований , а также классификация интеллектуальных информационных систем. Исследования , основанные на изученной литературе, выявили важнейшие направления исследований в сфере искусственного интеллекта, их категории, виды и назначение. Сделан вывод о пользе интеллектуальных информационных систем и их дальнейшем развитии с целью достижения людьми более значительных результатов.

Включает в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки, го. Также охватывает сочинение компьютером музыки, стихов, сказов и афоризмов. Основным методом является метод пермутаций (перестановок) с использованием некоторых баз данных и результатов исследования по структурам текстов, рифм, сценариев и т.п.

Цель работы состоит в анализе, исследовании искусственного интеллекта как научной области, определении роли интеллектуальных систем в жизни человека. В качестве задач рассмотрены направления исследований ИИ, а также классификация систем интеллекта, определены перспективы дальнейших исследований данной проблемы.

1. Представление знаний. В рамках данного направления решаются задачи, которые связаны с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальных информационных систем (ИИС). С этой целью создаются специальные модели представления знаний (продукционная модель, семантические сети, фреймы, логические модели) и языки для их описания. Определяются источники, из которых приобретаются знания, и формируются процедуры и приемы, благодаря которым возможно получение знаний.

Является традиционной задачей ИИ, появившееся в начале его развития. Её основной подход – описание классов объектов через определённые значения значимых признаков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению и тесно связано с кибернетикой.

Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)

Одной из популярных тем исследований в области ИИ является компьютерная лингвистика, и, в частности, машинный перевод (МП). Первые программы естественно-языковых (ЕЯ) интерфейсов оказались неэффективными, т.к. они основывались на пословном переводе. Более эффективным является перевод на основе морфологического анализа. В дальнейшем системы МП стали использовать более сложные модели:

5. Поведение. В связи с тем, что ИИС должны действовать в некоторой окружающей среде, следует разработать специальные поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими информационными системами и людьми. Для достижения такого взаимодействия разрабатываются модели целесообразного, нормативного и ситуационного поведения,

3. Восприятие и общение. Задачи этого направления включают в себя проблемы распознавания, понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, речи, зрительных образов, а еще иной аудио- и видеоинформации. Эти проблемы содержат задачи формирования объяснений действий интеллектуальных информационных систем, которые она должна уметь формировать по просьбе человека. На основе этих методов были сформированы методы построения лингвистических процессоров, запросно-ответных систем, диалоговых систем, игр и других информационных систем, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с ИИС.

1. ИИС обработки и поиска информации решают задачи сжатия, распознавания, категоризации поступающих в систему документов, накопления в базе данных обработанной информации, а также поиска документов, релевантных запросам пользователей, с использованием специализированных баз знаний о структуре накопленной информации и предпочтениях пользователей.