Основные направления исследований в ИИ

1. Представление знаний и моделирование рассуждений.

Представление знаний - одно из наиболее сформировавшихся направлений искусственного интеллекта. Традиционно к нему относилась разработка формальных языков и программных средств для отображения и описания так называемых когнитивных структур – структур человеческого сознания, отражающих представление личности о действительности. Сегодня к представлению знаний причисляют также исследования по дескриптивной логике, логикам пространства и времени, онтологиям.

В последнее время эта область, из-за тесной связи с прикладными задачами, становится доминирующей в исследованиях по представлению знаний. Например, для задач роботики важно уметь по изображению некоторой сцены восстановить ее вербальное (формальное) описание, с тем, чтобы далее это описание использовать, например, для планирования действий робота.

Объектами дескриптивной логики являются так называемые концепты и связанные в единое целое множества концептов. Дескриптивная логика вырабатывает методы работы с такими сложными концептами, рассуждений об их свойствах и выводимости на них. Дескриптивная логика может быть использована, кроме того, для построения объяснительной компоненты базы знаний.

Наконец, онтологические исследования посвящены способам концептуализации знаний и методологическим соображениям о разработке инструментальных средств для анализа знаний.

Различные способы представления знаний лежат в основе моделирования рассуждений, куда входят: моделирование рассуждений на основе прецедентов (CBR), аргументации или ограничений, моделирование рассуждений с неопределенностью, рассуждения о действиях и изменениях, немонотонные модели рассуждений, и др. Остановимся на некоторых из них.

CBR

Здесь главные проблемы – поиск алгоритмов адаптации, "фокусировка поиска" на использовании прошлого опыта, вывод, основанный на оценке сходства и технологии визуализации.

Важной проблемой CBR является проблема выбора подходящего прецедента. Существуют гипотезы, что сходство проблем налагает ограничения на сходство соответствующих гипотез в форме слабой связи между ними. Это обстоятельство и используется для ограничения области поиска решений.

Пусть, например, речь идет о некотором клиенте, который (с супругой) желает две недели провести на Канарах и хочет заплатить за это не более полутора тысяч долларов.

Первый вариант диалога с системой не обладающей способностями к рассуждениям:

Клиент: здравствуйте, я бы хотел слетать в отпуск на две недели в июле на Канарские острова. Я бы хотел поехать со своей женой, но не могу заплатить более полутора тысяч долларов.

Система: извините, но такой возможности у нас нет.

Клиент: хорошо, но, может быть, у вас найдется что-нибудь похожее в близком регионе.

Система: не могли бы Вы уточнить, что Вы имеете ввиду, говоря о близком регионе.

Клиент: я имею ввиду побережье Испании.

Система: извините, но это не близкий регион. Это более тысячи километров от Канарских островов!

Клиент: но климат там похожий…

Система: извините, что Вы имеете ввиду, говоря о климате...

Скорее всего, клиент обратится в другое турагентство

Второй вариант диалога:

Клиент: здравствуйте, я бы хотел слетать в отпуск на две недели в июле на Канарские острова. Я бы хотел поехать со своей женой, но не могу заплатить более полутора тысяч долларов.

Система: извините, такой возможности сейчас нет. Но может быть, Вас устроит побережье Испании?

Клиент: а как насчет климата, он похож на Канарский?

Система: да и, кроме того, билеты дешевле!

Клиент: отлично, забронируйте, пожалуйста.

Из этого, может быть, не очень серьезного примера видно, что, а) во втором случае клиент имеет дело с системой, которая понимает, что хоть регион и не близок Канарам, но более близок клиенту, во всяком случае, билет дешевле и б) так как клиент хочет поехать в июле, видимо, его интересуют морские купания и пляжи, а это есть как на Канарах, так и на побережье Испании. Из этого система делает вывод о сходстве ситуаций (описанной клиентом и имеющейся вакансии в ее базе) и на основании этого полагает, что решение «отдых в Испании» является близким решению «отдых на Канарах».

Методы CBR уже применяются в множестве прикладных задач – в медицине, управлении проектами, для анализа и реорганизации среды, для разработки товаров массового спроса с учетом предпочтений разных групп потребителей, и т.д. Следует ожидать приложений методов CBR для задач интеллектуального поиска информации, электронной коммерции (предложение товаров, создание виртуальных торговых агентств), планирования поведения в динамических средах, компоновки, конструирования, синтеза программ.

2. Приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез.

Работы в области приобретения знаний интеллектуальными системами были и остаются важнейшим направлением теории и практики искусственного интеллекта. Целью этих работ является создание методологий, технологий и программных средств переноса знаний (или, как иногда говорят, компетентности), в базу знаний системы. При этом в качестве источников знаний выступают эксперты (высококвалифицированные специалисты предметных областей), тексты и данные, например, хранимые в базах данных. Соответственно, развиваются различные методы приобретения знаний.

Машинному обучению в мире уделяется большое внимание. Существует множество алгоритмов машинного обучения, среди самых распространенных – алгоритмы класса C4.

Активно исследуются методы обучения причинам действий. Иногда говорят о так называемой теории действий, имея в виду ситуационное исчисление в духе Джона МакКарти.

Работы по автоматическому порождению гипотез связаны, главным образом, с формализацией правдоподобных рассуждений, поиском зависимостей причинно-следственного типа между некоторыми сущностями. В качестве примеров можно привести порождение гипотез о свойствах химических соединений (прогноз биологических активностей), о возможных причинах дефектов (диагностика) и т.п.

3. Интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации.

Это сравнительно новое направление, основу которого составляют две процедуры: обнаружение закономерностей в исходной информации и использование обнаруженных закономерностей для предсказания (прогнозирования). Сюда относят задачи выбора информативных данных из большой их совокупности, задачи построения модели, позволяющие вычислять значения выбранных информативных характеристик по значениям других характеристик, и т.п.

4. Многоагентные системы, динамические интеллектуальные системы и планирование.

Это новое направление, изучающее интеллектуальные программные агенты и их коллективы

Интеллектуальный агент это программная система, обладающая

-автономностью: агенты действуют без непосредственного участия человека и могут в некоторых пределах сами управлять своими действиями;

-социальными чертами: агенты взаимодействуют с другими агентами (и, возможно, человеком) посредством некоторого языка коммуникации;

-реактивностью: агенты воспринимают окружающую среду, которая может быть физическим миром, множеством других агентов, сетью Интернет или комбинацией всего этого, и реагируют на ее изменения;

-активностью: агенты могут демонстрировать целенаправленное поведение, проявляя при этом инициативу .

Основные задачи в этой области таковы: реализация переговоров интеллектуальных агентов и разработка языков для этой цели, координация поведения агентов, разработка архитектуры языка программирования агентов.

Задачи планирования относятся в наше время к наиболее важным и перспективным направлениям в ИИ.

5. Обработка естественного языка, пользовательский интерфейс и модели пользователя.

Это направление связано с разработкой систем поддержки речевого общения, c решением проблем уточнения запроса в информационных системах, с задачами сегментации текстов по тематическим топикам, с задачами управления диалогом, с задачами анализа естественного языка с использованием различных эвристик.

По прежнему актуальны обучения контекстному анализу текста, задачи приобретения знаний интеллектуальными системами и извлечения информации из текстов.

Важнейшей задачей в процессе извлечения информации, как, впрочем, и в процессе приобретения знаний, является минимизация роли эксперта – участника процесса.

Важность этого направления нельзя недооценивать. Причина тому - возрастание потоков текстовой информации, существующий социальный заказ на поиск необходимой информации в Интернете, на анализ текстовой информации, на извлечение данных из текстов. Таким образом, значение методов автоматического анализа текстов будет в дальнейшем возрастать.

6. Разработка инструментальных средств.

Это обширная сфера деятельности внутри ИИ, ставящая перед собой задачи:

а) создания программных средств приобретения знаний для автоматизированного переноса компетентности в базы знаний.

б) реализации программных средств поддержки баз знаний.

в) реализации программных средств поддержки проектирования интеллектуальных систем.