20. Проблема искусственного интеллекта и ее эволюция.

Основная задача ИИ состоит в воссоздании разумных рассуждений и действий на программном и аппаратном уровнях. Искусственный интеллект используется в случаях, когда решения предполагают выбор между многими вариантами в условиях неопределенности. Сама сфера искусственного интеллекта включает в себя такие взаимосвязанные фундаментальные разделы, как представление знаний, манипулирование знаниями, общение, восприятие, обучение и поведение

В первый период кибернетического бума, пришедшийся на конец 50-х и 60-е гг., рождались новые научные дисциплины и направления, связанные с отображением и имитацией важнейших характеристик сложных естественных систем в искусственных системах. Одна из таких дисциплин - бионика - провозгласила своей целью практическое применение в технических системах тех биологических механизмов и принципов действия, которые природа «отработала» в ходе эволюции живых организмов.

Однако для понимания естественных интеллектуальных систем важное место занимает исследование процессов целеобразования, формирования и принятия решений в сложных ситуациях, классификации и оценки ситуаций и многое другое, что традиционно связано с психологией, а не с биологией или физиологией. Так родилась психоника - научная область, основной задачей которой стало изучение и использование в интеллектуальных системах результатов, добытых психологами при изучении психики человека и способов организации человеческой деятельности

В последние годы сформировались два самостоятельных подхода к построению искусственного разума: первый основан на применении технологии экспертных систем, предполагающей программно-алгоритмическую реализацию интеллектуальных функций, связанных с использованием знаний (так называемая «линия фон Неймана»), второй - на применении технологий нейросетевых структур, моделирующих интеллектуальные функции (нейрокомпьютинг).

Итак, возникшая с самого начала несистемная, асоциальная, индивидуалистическая парадигма развития ИИ имеет принципиальные ограничения в плане моделирования естественных интеллектуальных процессов

Разработка различных схем интеграции существующих направлений и моделей в русле системного подхода приводит к возникновению гибридного (синергетического) ИИ. Именно синергетический ИИ обеспечивает необходимые предпосылки для создания коллективов и сообществ интеллектуальных систем и формирования интеллектуальных организаций.

21. Ведущие тенденции в современном искусственном интеллекте.

В последние годы сформировались два самостоятельных подхода к построению искусственного разума: первый основан на применении технологии экспертных систем, предполагающей программно-алгоритмическую реализацию интеллектуальных функций, связанных с использованием знаний (так называемая «линия фон Неймана»), второй - на применении технологий нейросетевых структур, моделирующих интеллектуальные функции (нейрокомпьютинг).

Именно нейрокомпьютинг - архитектура обработки информации «по образу и подобию» биологических нервных систем - за счет увеличения степени параллелизма вычислений дает возможность решать проблемы, связанные с функционированием Интернета, в котором большую часть трафика составляют уже не символы, а образы - картинка, музыка, речь и видео. Поскольку компьютерная революция еще не завершена, постольку проблемы искусственного интеллекта будут весьма актуальными. Ведь «наше понимание человеческого мозга неполно: никто не понимает, как принимаются решения или как происходят свободные процессы воображения» (С.А. Шумский).

Одной из наиболее важных тенденций развития искусственного интеллекта в последнее десятилетие стала интеграция. Во-первых, еще в 80-е гг. экспертные системы стали объединяться с традиционными информационными технологиями, в результате чего появились гибридные экспертные системы. В таких интегрированных системах должны поддерживаться не только различные модели знаний, но и различные типы рассуждений; должны реализовываться как инженерия знаний, так и обработка образов.

Начался более фундаментальный процесс интеграции различных атрибутов (или если угодно, различных «рабочих определений») интеллекта в интересах взаимной компенсации недостатков и объединения преимуществ разнородных моделей и, как следствие, получения синергетических (нелинейных эффектов) (Fanabashi et al.). Примерами могут служить интегрированные нейрологические, нейронечеткие модели и «мягкие вычисления» по Л. Заде, нейроэкспертные системы И. Б. Фоминых, нейро-оптические модели О. П. Кузнецова, интегрированные дискретно-континуальные модели интеллектуальных динамических систем, модели эволюционной кибернетики, модели интеллектуальной совмещенной разработки, варианты интеграции нейронных сетей и сетей Петри и пр.

Результатом естественного развития системного подхода в ИИ является зарождение нового интеграционистского направления - синергетического ИИ. Объектом стергетического ИИ выступают сложные, самоорганизующиеся интеллектуальные системы. Область синергетического ИИ включает, в первую очередь, исследования процессов зарождения, формирования, деятельности, коммуникации, эволюции и кооперации сложных, открытых интеллектуальных систем различных классов