Инструментарий программирования искусственного интеллекта

В программировании в области искусственного интеллекта сложилось два главных направления: прагматическое и бионическое.

Прагматическое направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик». Но если результат функционирования искусственной системы в некотором смысле совпадает с результатом деятельности эксперта, то такую систему можно признать интеллектуальной независимо от способов получения этого результата. При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере структур и методов тем структурам и методам, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач.

С точки зрения конечного результата в прагматическом направлении можно выделить три целевые области:

- создание инструментария. Инструментарий – языки для систем искусственного интеллекта; дедуктивные и индуктивные методы автоматического синтеза программ; лингвистические процессоры; системы анализа и синтеза речи; базы знаний; оболочки, прототипы систем; системы когнитивной графики;

- разработка методов представления и обработки знаний – является одной из основ современного периода развития искусственного интеллекта;

- интеллектуальное программирование – разбивается на несколько групп. К ним относят игровые программы, естественно-языковые программы (системы машинного перевода, автоматического реферирования, генерации текстов), распознающие программы, программы создания произведений живописи и графики.

Общим для перечисленных программ является широкое использование поисковых процедур и методов решения переборных задач, связанных с поиском и просмотром большого числа вариантов. Эти методы применяются при машинном решении игровых задач, в задачах выбора решений, при планировании целесообразной деятельности в интеллектуальных системах.

Бионическое направление исследований в области искусственного интеллекта основано на предположении о том, что если в искусственной системе воспроизвести структуры и процессы человеческого мозга, то и результаты решения задач такой системой будут подобны результатам, получаемым человеком. В этом направлении исследований выделяются:

- нейробионический подход, в его основе лежат системы элементов, способные подобно нейронам головного мозга воспроизводить некоторые интеллектуальные функции; прикладные системы, разработанные на основе этого подхода, называются нейронными сетями;

- структурно-эвристический подход, в его основе лежат знания о наблюдаемом поведении объекта или группы объектов и соображения о тех структурах, которые могли бы обеспечить реализацию наблюдаемых форм поведения; примером подобных систем служат мультиагентные системы;

- гомеостатический подход, в этом случае решаемая задача формулируется в терминах эволюционирующей популяции организмов – совокупности противоборствующих и сотрудничающих подсистем, в результате функционирования которых обеспечивается нужное равновесие (устойчивость) всей системы в условиях постоянно изменяющихся воздействий среды; такого рода подход реализован в прикладных системах на основе генетических алгоритмов.