История развития искусственного интеллекта в России
В 1954 г. в МГУ под руководством профессора А.А. Ляпунова (1911 - 1973) начал свою работу семинар "Автоматы и мышление" . В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Принято считать, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Как и за рубежом, выделились направления нейрокибернетики и кибернетики "черного ящика".
Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными, следует отметить алгоритм "Кора" М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов (60-е гг.).
В 1945 - 1964 гг. создаются отдельные программы и исследуется поиск решения логических задач. В Ленинграде (ЛОМИ – Ленинградское отделение математического института им. В.А. Стеклова) создается программа, автоматически доказывающая теоремы (АЛПЕВ ЛОМИ). Она основана на оригинальном обратном выводе С.Ю. Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона.
В 1965 - 1980 гг. получает развитие новая наука – ситуационное управление (соответствует представлению знаний в западной терминологии). Основоположник этой научной школы – профессор Д.А. Поспелов. Разработаны специальные модели представления ситуаций – представления знаний.
В 1980 - 1990 гг. проводятся активные исследования в области представления знаний, разрабатываются языки представления знаний, экспертные системы (более 300). В Московском государственном университете создается язык РЕФАЛ.
В 1988 г. создается АИИ – Ассоциация искусственного интеллекта. Ее членами являются более 300 исследователей. Президент Ассоциации – Д.А. Поспелов. Крупнейшие центры – в Москве, Петербурге, Переславле-Залесском, Новосибирске.
В рамках Ассоциации проводится большое количество исследований, собираются конференции, издается журнал. Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России ничуть не ниже мирового. К сожалению, начиная с 1975 г. на развитии этого направления сказалось прогрессирующее отставание в технологии. На данный момент отставание в области промышленных интеллектуальных систем составляет порядка 5-7 лет.
НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Искусственный интеллект– это одно из направлений информатики, цель которого разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях
Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний (см. гл. 17).
Игры и творчество
Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки, го. В основе лежит один из ранних подходов – лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
Разработка естественноязыковых интерфейсов и машинный перевод
В 50-х гг. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественноязыковых сообщений, которая состоит из нескольких блоков. Для анализа это:
морфологический анализ – анализ слов в тексте;
синтаксический анализ – анализ предложений, грамматики и связей между словами;
семантический анализ – анализ смысла каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний;
прагматический анализ – анализ смысла предложений в окружающем контексте на основе собственной базы знаний.
Синтез включает аналогичные этапы, но несколько в другом порядке.
Распознавание образов
Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.