Экспертные системы
Спрос на экспертные системы (ЭС) остаётся на достаточно высоком уровне. Наибольшее внимание сегодня уделяется системам принятия решений в масштабе времени, близком к реальному, средствам хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системам динамического планирования.
Интеллектуальные приложения
Рост числа интеллектуальных приложений, способных быстро находить оптимальные решения комбинаторных проблем (возникающих, например, в транспортных задачах), связан с производственным и промышленным ростом в развитых странах.
Распределенные вычисления
Распространение компьютерных сетей и создание высокопроизводительных кластеров вызвали интерес к вопросам распределенных вычислений – балансировке ресурсов, оптимальной загрузке процессоров, самоконфигурированию устройств на максимальную эффективность, отслеживанию элементов, требующих обновления, выявлению несоответствий между объектами сети, диагностированию корректной работы программ, моделированию подобных систем.
Операционные системы реального времени
Появление автономных робототехнических устройств повышает требования к операционным системам реального времени (ОС РВ) – организации процессов самонастройки, планирования обслуживающих операций, использования средств ИИ для принятия решений в условиях дефицита времени.
Интеллектуальная инженерия
Особую заинтересованность в ИИ проявляют в последние годы компании, занимающиеся организацией процессов разработки крупных программных систем (программной инженерией). Методы ИИ все чаще используются для анализа исходных текстов и понимания их смысла, управления требованиями, выработкой спецификаций, проектирования, кодогенерации, верификации, тестирования, оценки качества, выявления возможности повторного использования, решения задач на параллельных системах. Программная инженерия постепенно превращается в так называемую интеллектуальную инженерию, рассматривающую более общие проблемы представления и обработки знаний (пока основные усилия в интеллектуальной инженерии сосредоточены на способах превращения информации в знания).
Самоорганизующиеся СУБД
Самоорганизующиеся СУБД будут способны гибко подстраиваться под профиль конкретной задачи и не потребуют администрирования.
Автоматический анализ естественных языков
Автоматический анализ естественных языков (лексический, морфологический, терминологический, выявление незнакомых слов, распознавание национальных языков, перевод, коррекция ошибок, эффективное использование словарей).
Высокопроизводительный OLAP-анализ
Высокопроизводительный OLAP-анализ и раскопка данных, способы визуального задания запросов.
Интеллектуальные медицинские системы
Медицинские системы, консультирующие врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций.
Киберзаводы
Создание полностью автоматизированных киберзаводов, гибкие экономные производства, быстрое прототипирование, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей.
Прикладные методы
Небольшое число конференций посвящено выработке прикладных методов, направленных на решение конкретных задач промышленности в области финансов, медицины и математики.
Игры
Традиционно высок интерес к ИИ в среде разработчиков игр и развлекательных программ (это отдельная тема). Среди новых направлений их исследований – моделирование социального поведения, общения, человеческих эмоций, творчества. [9]
Заключение
Однозначного ответа, что же такое «искусственный интеллект» на данный момент не существует. Каждый автор имеет своё мнение на этот счёт. Некоторые считают, что ИИ может быть создан на основе одной из методик перечисленных выше, другие считают, что создание ИИ невозможно именно на текущем этапе развития человечества, третьи – вообще в принципе отрицают возможность создания ИИ.
Особенность ИИ в том, что это не сложная и дорогая технология, вроде атомной энергии. Это программный продукт, который легко тиражировать (копировать). Если учить ИИ тому, что человечество считаем полезным, то затем, теоретически, ИИ сможет развиваться по экспоненте, потому что для каждого нового поколения ИИ не требуется тратить время на изучение того, что уже знают предыдущие поколения (старые версии ИИ).
Но, если позволить «разумной» машине принимать самостоятельные решения, то невозможно знать заранее, что это будут за решения, и нет уверенности, что эти решения устроят человека. Поэтому машина, снова таки теоретически, сможет осуществить свою волю в соответствии со «своими» суждениями, даже если вы этого не желаете. [6]
Ну а что будет на самом деле – покажет будущее.
Список использованных источников
1. М. Тим Джонс. «Программирование искусственного интеллекта в приложениях» – М.: ДМК Пресс, 2004 – 312 с.: ил.
2. Лекторский В.А. «Теория познания (гносеология, эпистемология)» – «Вопросы философии», 1999, №8
3. Лефевр В.А. «От психофизики к моделированию души.» – «Вопросы философии», 1990, №7, с. 25-31.
4. Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский. «Будущее искусственного интеллекта.» – М.: Наука, 1991.
5. Сотник С. Л., «Основы проектирования систем искусственного интеллекта» –1998.
6. Шамис А.Л. «Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта». – Серия «Науки об искусственном» – 2005.
7. Мамардашвили М.К. «Сознание как философская проблема» – «Вопросы философии», 1990, №10
8. Шалютин С.М. «Искусственный интеллект: гносеологический аспект» – М.: Мысль, 1985.
9. Бобровский С. «Перспективы и тенденции развития систем искусственного интеллекта» – PC Week/RE №32, 2001 г., стр. 32.