1. Поняття систем ІІ, їх класифікація галузі застосування та перспективи розвитку.
ІІ - це науково-дослідний напрямок створюють моделі та відповідні програмні засоби, що дозволяють за допомогою ЕОМ вирішувати завдання творчого, не обчислювального характеру, які в процесі вирішення вимагають звернення до семантикою (проблемі сенсу). Дослідження в галузі ШІ проводяться протягом 30 років.
Початком робіт у галузі ШІ вважають створення ЕОМ, яка повинна була імітувати процес людського мислення. Розробка Розенблата. Машина-персептрон мала два види нейтронів, які утворювали нейтронну сеь.
Дослідження в галузі ШІ розділилися на два підходи:
1) Конекціоністскій
2) Символьний
Початок робіт в (2) вважають розробки університету Корнеги Меллона, а саме два програмних комплексу:
а) логік-теорико;
б) загальний вирішувач завдань.
В кінці 60-х змінилася методологія вирішення завдань ІІ, тобто замість моделювання способів мислення людини почалася розробка програм здатних вирішувати людські завдання, але на базі Ефективних машинно-орієнтованих методів.
Дослідницьким полігоном цього періоду з'явилися головоломки та ігри. Це пояснюється замкнутістю простору пошуку рішень і можливістю моделювання дуже складною стратегії пошуку рішення. У той же час робляться спроби перенести ШІ з штучного середовища в реальну. Виникає проблема моделювання зовнішнього світу. Це призвело до появи інтегральних роботів, які спочатку повинні були виконувати певні операції в технологічних процесах, працювати в небезпечних для людини середовищах. З появою роботів велика увага приділяється реалізації функції формування дій, сприйняття ними інформації про зовнішнє середовище. Поява роботів вважають другим етапом досліджень у ІІ.
На початку 70-х акценти в ІІ змістилися на створення людино-машинних систем, що дозволяють комплексно на основі евристичних методів виробляти рішення в рамках конкретних предметних областей на основі символьного підходу. У цей же час почали розвиватися бурхливими темпами експертні системи (ЕС). ЕС - дозволяє виявляти, накопичувати і коригувати знання з різних областей та на основі цих знань формувати рішення, які вважаються якщо не оптимальними, то досить ефективними в певних ситуаціях.
ЕС використовують знання групи експертів у рамках певної предметної області. В якості експертів використовуються конкретні фахівці, які можуть бути не достатньо знайомі з ЕОМ. В даний час у загальному обсязі частка ЕС становить до 90%. Якщо проранжувати області застосування за кількістю створених зразків:
Медична діагностика, навчання, консультування.
Проектування ЕС.
Надання допомоги користувачам щодо вирішення завдань в різних областях.
Автоматичне програмування. Перевірка та аналіз якості ПЗ.
Проектування надвеликих інтегральних схем.
Технічна діагностика і вироблення рекомендацій з ремонту обладнання.
Планування в різних предметних областях та аналіз даних, в тому числі і на основі статистичних методів. Інтерпретація геологічних даних і вироблення рекомендацій з виявлення корисних копалин.
Перші зразки ЕС займали по трудомісткості розробки 20-30 людино / років. У колектив розробників входили: експерти предметної області, інженери по знаннях або проектувальники ЕС, програмісти. У проектуванні ЕС є суттєва відмінність від проектування традиційних інформаційних систем. Це пояснюється тим, що в ЕС використовується поняття "знання", а в традиційній системі - "дані". В ЕС відсутнє поняття жорсткого алгоритму, а всілякі дії задаються у вигляді правил, які є евристиками, тобто емпіричними правилами або спрощеннями. У процесі роботи системи здійснюється побудова динамічного плану виконання завдання за допомогою спеціального апарату логічного висновку понять.
З появою ЕС з'явилася нова наукова дисципліна - інженерія знань, яка займається дослідженнями в області надання й формалізації знань, їх обробки та використання в ЕС. В даний час під термін ЕС потрапляє дуже велике коло систем, які можна віднести до ЕС тільки по використовуваних моделям і методам проектування. Тому робиться спроба більш суворої класифікації систем ІІ символьного напрямки.
В даний час при широкому використанні символьного підходу посилилася увага до використання нейтронних мереж. Це пояснюється тим, що запропоновані дуже потужні моделі нейтронних мереж та алгоритми їх навчання (метод зворотного поширення помилок).
Нейтронні мережі використовуються в медичній діагностиці, керуванні літаком, податкових і поштових службах США.
Однією зі складових успіху нейтронних мереж стала спільна розробка компанії Intel і корпорації Nestor мікросхеми з архітектурою нейтронних мереж.
Тенденції розвитку засобів обчислювальної техніки:
Розвиток обчислювальної бази: паралельні, нейтронні та оптичні технології, які будуть здатні до розподіленого поданням інформації, паралельної її обробки, навчання та самоорганізації.
Розвиток теоретичної основи для інформаційної обробки заснований на понятті 'Softlogic', що підтримує як логічний, так і інтуїтивний висновок понять.
Розробка для реальних додатків системи когнетивная функцій, таких як мова, звукові ефекти, когнетивная графіка і т.п.