Направления современных исследований по ИИ

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились следующие шесть основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти компьютера. Для этого разрабатываются специальные модели представления и языки описания знаний. Проблема представления знаний является одной из основных проблем при создании систем ИИ, так как функционирование таких систем возможно лишь на основе содержащихся в памяти компьютера знаний о проблемной области.

2. Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задачи, следует научить систему ИИ оперировать ими. В рамках данного направления разрабатываются способы пополнения знаний на основе их, как правило, неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода с использованием имеющихся знаний, предлагаются схемы и модели рассуждений, имитирующие особенности человеческого мышления. Манипулирование знаниями очень тесно связано с их представлением в памяти компьютера, и разделить эти два направления можно лишь условно.

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема анализа и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, разработка моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ. На основе исследований этого направления создаются методы построения лингвистических процессоров, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других, чтобы обеспечить комфортные условия для общения человека с системой ИИ.

4. Восприятие. Это направление включает разработку методов представления в базе знаний информации о зрительных образах, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств для порождения зрительных сцен на основе внутренних представлений в системах ИИ.

5. Обучение. Для развития способности систем ИИ к обучению, т. е. к решению задач, с которыми они раньше не встречались, разрабатываются методы формирования условий задач на основе описания проблемной ситуации или наблюдений за ней, методы перехода от известных решений частных задач (примеров) к решению общей задачи, ищутся приемы декомпозиции (разбиения) исходной задачи на более простые, способы решения которых уже известны для систем ИИ. В этом направлении исследований по ИИ сделано еще весьма мало.

6. Поведение. Поскольку системы ИИ должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, с другими системами ИИ и людьми. Это направление в ИИ тоже разработано еще очень слабо.

1.2. Эволюция информационных систем [13, 15]

Одной из областей, где практически все результаты исследований по ИИ нашли то или иное применение, стала разработка различных информационных систем. Особенно успешным оказалось применение достижений по исследованию ИИ в информационных системах экономического назначения, что вполне объяснимо с учетом той роли, которую экономика играет в жизни общества.

Исследования по ИИ на каждом из этапов отличались отсутствием прагматизма и большим энтузиазмом, но каждый раз приносили результаты, далекие от ожидаемых. Ситуация изменилась после создания первых экспертных систем, продемонстрировавших не только практическую полезность систем ИИ, но и их экономическую эффективность. До появления экспертных систем развитие ИС шло независимо от развития систем ИИ, а исследования в этой области всегда были ориентированы на решение конкретных инженерных задач и достижение практических результатов.

Каждая информационная система создается для выполнения следующих функций: восприятие пользовательских информационных запросов и исходных данных к ним, использование введенных данных и хранимых в системе данных и знаний для формирования и выдачи пользователю запрошенной им информации. В самом общем смысле знание делят на декларативное (утвердительное, описывающее объекты проблемной области, их свойства и отношения) и императивное (повелительное, описывающее действия, необходимые для осуществления требуемых преобразований). В информационных системах по этому принципу знание делят на фактуальное и операциональное:

· фактуальное знание – это содержание данных (как вводимых пользователем, так и хранящихся в самой информационной системе), используемых для удовлетворения информационного запроса;

· операциональное знание – это способы интерпретации данных (выявления их содержания, относящегося к запросу) и извлечения из них запрошенной информации (знания, полезного для решения стоящих перед пользователем задач).

Наиболее контрастно эволюцию ИС можно проследить по изменению способа соединения фактуального и операционального знаний для извлечения информации из данных. На разных этапах эвоюции ИС это соединение осуществлялось по-своему.

ИС в виде прикладной программы – это наиболее простой способ соединения фактуального и операционального знаний. Прикладная программа средствами избранного языка программирования реализует алгоритм удовлетворения информационных запросов на основе имеющихся данных. Символически это можно представить в виде следующей схемы:

Программа = (Структура данных, Алгоритм);

Алгоритм = (Система операций, Управляющая струкутра).

Как видно из схемы, фактуальное знание (структура данных) и операциональное знание (алгоритм) в прикладной программе неразделимы. В этом случае алгоритм и структура данных хорошо согласованы между собой, что обеспечивает программе высокую вычислительную эффективность. Недостаток же такой организации ИС состоит в том, что при необходимости изменения любой из компонент программы требуется ее переписать, так как только разработчик ИС обладает полным знанием о проблемной области, а программа выступает «бездумным исполнителем», применяющим его знания. Конечный же пользователь имеет дело лишь с внешней стороной процесса обработки данных и никак не может на него повлиять. Поэтому ИС в виде прикладной программы отличаются низкой жизнеспособностью.

ИС, основанные на обработке баз данных (СБД, от англ. DBS – Data Base Systems) имеют то преимущество, что в них фактуальное и операциональное знания разделены: первое сосредотачивается в базе данных, а второе организуется в виде программ. Благодаря такой организации появляется возможность автоматически генерировать необходимую программу обработки данных по запросу пользователя (примером может служить реализация SQL или QBE запросов). Осуществляется эта возможность системой управления базой данных (СУБД), организующей программу обработки данных, содержащихся в базе данных, согласно пользовательскому запросу. Схематически ИС, построенную по этому принципу можно представить в следующем виде:

СБД = (Программа, СУБД, База данных).

Реализация в ИС концепции независимости программ от данных позволяет повысить их способность к выполнению произвольных информационных запросов, но эта гибкость тоже имеет свои пределы, так как пользователь должен достаточно хорошо знать проблемную область, логическую структуру базы данных и алгоритм программы, чтобы квалифицированно формулировать запросы.