Тенденции развития теории ИИ в современном мире. Интеллектуальные информационно-поисковые системы. Интеллектуальные ИС в сети Интернет.

1. Нейронные сети

Это направление стабильно держится на первом месте. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи, сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей, - финансовое прогнозирование, раскопка данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, шифрование данных. 2. Эволюционные вычисления

На развитие сферы эволюционных вычислений (ЭВ; автономное и адаптивное поведение компьютерных приложений и робототехнических устройств) значительное влияние оказали прежде всего инвестиции в нанотехнологии. ЭВ затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. При этом удается применять научные достижения из области цифровых автоматов.

Модели автономного поведения предполагается активно внедрять во всевозможные бытовые устройства, способные убирать помещения, заказывать и готовить пищу, водить автомобили и т. п.

3. На третьем - пятом местах (по популярности) располагаются большие группы различных технологий.

3.1 Нечеткая логика

Системы нечеткой логики активнее всего будут применяться преимущественно в гибридных управляющих системах.

3.2 Обработка изображений

Продолжается разработка способов представления и анализа изображений. Дальнейшие развитие получат средства поиска, индексирования и анализа смысла изображений, согласования содержимого справочных каталогов при автоматической каталогизации, организации защиты от копирования, а также машинное зрение, алгоритмы распознавания и классификации образов.

3.3. Экспертные системы

Спрос на экспертные системы остается на достаточно высоком уровне. Наибольшее внимание сегодня привлечено к системам принятия решений в масштабе времени, близком к реальному, средствам хранения, извлечения, анализа и моделирования знаний, системам динамического планирования.

3.4. 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.

3.5. 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.

3.7. Интеллектуальная инженерия

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).

3.8. Самоорганизующиеся СУБД

Самоорганизующиеся СУБД будут способны гибко подстраиваться под профиль конкретной задачи и не потребуют администрирования.

4. Следующая по популярности группа технологий ИИ.

4.1. Автоматический анализ естественных языков.

4.2. Высокопроизводительный OLAP-анализ и раскопка данных, способы визуального задания запросов.

4.3. Медицинские системы, консультирующие врачей в экстренных ситуациях, роботы-манипуляторы для выполнения точных действий в ходе хирургических операций.

4.4. Создание полностью автоматизированных киберзаводов, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей.

5. 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.

Функционирование информационно-поисковой системы

Общая схема функционирования традиционной ИПС представлена на Рис. 1. Основными процессами в ИПС являются индексирование документов и поиск документов по запросу пользователя.

Рис. 1 Схема функционирования ИПС.

Процесс информационного поиска происходит следующим образом. Пользователь выражает свои информационные потребности в виде специального текста - информационного запроса к ИПС. Система формирует из информационного запроса поисковое предписание, переводя запрос на информационно-поисковый язык (ИПЯ). ИПЯ представляет собой формальный язык, который используется внутри ИПС для представления пользовательского запроса и хранимых документов. Описание документа на ИПЯ называется поисковым образом документа. В процессе поиска ИПС должна выбрать из массива документов те, которые содержательно релевантны запросу, то есть соответствуют информационным потребностям пользователя, выраженным в запросе. Такое определение релевантности не формально, поэтому определяют формальную релевантность, как соответствие, определяемое алгоритмически, путем сравнения поискового предписания и поискового образа документа. Критерий выдачи документа – формальное правило, определяющее степень формальной релевантности поискового образа документа и поискового предписания, по которому принимается решение о выдаче некоторого документа в ответ на информационный запрос.

В процессе индексирования, для каждого документа, хранящегося в системе, строится поисковый образ.