Примеры реальных исследований в области ИИ

ИИ в стране восходящего солнца

Область деятельности японских конференций (а этой стране принадлежит немало оригинальных и уникальных достижений в области ИИ), не сильно отличается от общемировой. Но, существенное отличие состоит в том, что на них сосредоточены значительные объемы инвестиций государственных и частных японских организаций.

Отметим наиболее популярные в Японии направления работы в области искусственного интеллекта: создание и моделирование работы э-рынков и э-ауционов; биоинформатика (электронные модели клеток, анализ белковой информации на параллельных компьютерах, ДНК-вычислители); обработка естественных языков (самообучающиеся многоязычные системы распознавания и понимания смысла текстов); Интернет (интеграция Сети и всевозможных датчиков реального времени в жилых домах, интеллектуальные интерфейсы, автоматизация рутинных работ на основе формализации прикладных и системных понятий Интернета, итерационные технологии выделения нужных сведений из больших объемов данных); робототехника (машинное обучение, эффективное взаимодействие автономных устройств, организация движения, навигация, планирование действий, индексация информации, описывающей движение); способы представления и обработки знаний (повышение качества знаний, методы получения знаний от людей-экспертов, раскопка и поиск данных, решение на этой основе задач реального мира - например, управления документооборотом).

Япония славится тем, что именно в ней большое количество работ, связанных с искуственным интеллектом, посвящено роботам, алгоритмам логического вывода, обучению роботов, планированию ими действий.

Военные технологии

Исследования в области нейронных сетей, позволяющих получить хорошие (хотя и приближенные) результаты при решении сложных задач управления, часто финансирует военное научное агентство DARPA. Пример - проект Smart Sensor Web, который предусматривает организацию распределенной сети разнообразных датчиков, синхронно работающих на поле боя. Каждый объект (стоимостью не более $300) в такой сети представляет собой источник данных - визуальных, электромагнитных, цифровых, инфракрасных, химических и т. п. В данном проекте крайне важен поиск новых способов математического решения задач многомерной оптимизации.

Существуют также области деятельности, связанные с автоматическим распознаванием целей, анализом и, в некоторых случаях, предсказанием сбоев техники по отклонениеям от типовых параметров ее работы (например, по звуку).

Операция "Буря в пустыне" послужила стимулом развития экспертных систем с продвинутым ИИ, применяемых в области снабжения. Большая часть разработок, связанных с созданием высокоточного оружия, включает в себя технологии машинного зрения. В СМИ все чаще слышно о том, что в скором времени вместо реальных людей на поле боя будут самоходные машины, роботы и самолеты-беспилотники. Но, все еще не решено множество научных проблем, которые не позволят подобным прогнозам сбыться еще как минимум несколько десятилетий. Прежде всего, они связаны с несовершенством систем автоматического распознавания, которые пока не способны достаточно точно и правильно проанализировать видеоинформацию в масштабе реального времени. Не менее актуальны задачи разрешения коллизий в больших сообществах автономных устройств, абсолютно точного распознавания своих и чужих, выбора подлежащих уничтожению целей, алгоритмов поведения в незнакомой среде и т. п. В связи с этим, военные на данный момент стремятся к менее масштабным целям.

Значительные вклад делается в исследования по распознаванию речи, создаются экспертные и консультационные системы, призванные автоматизировать рутинные работы и снизить нагрузку на пилотов.

Нейронные сети можно достаточно эффективно использовать для обработки сигналов радаров и сонаров, а также для отличения мин от подводных камней. Генетические алгоритмы используются для эвристического поиска решения уравнений, определяющих работу военных устройств (систем ориентации, навигации), а также в задачах распознавания – для того, чтобы четко отделить искуственные объекты от естественных, для распознавания типов военных машин, анализа изображения, получаемого от камеры с низким разрешением или инфракрасных датчиков.

Анализ вопроса ИИ