Предполагается, что интеллектуальные машины должны не только решать проблемы шахматной игры и математики, но также видеть, слышать, контролировать движение и производить изделия.

Сопоставление с образцом. Созданы программы, отождествляющие объекты по контурам изменения цвета или яркости либо по протяженным областям одного цвета или одной текстуры. Для выполнения таких задач необходимо, чтобы компьютер хранил в памяти образцы и мог сопоставлять с ними объект. Компьютер может хранить в памяти представление о собаке как некую совокупность морды, лап, хвоста и т.д., все заданной формы и правильно соединенное. Программа может найти собаку на изображении, сопоставляя образец собаки с частями изображения. Программа может вычислить, как должна выглядеть собака, если на нее смотреть под определенным углом или если она частично закрыта другими предметами.

Общие принципы описания изображений и методы сопоставления с образцом применимы и к отождествлению собаки, и к отождествлению шахматной позиции, и ко многим другим задачам.

Понимание языка. Существуют программы, распознающие и воспроизводящие человеческую речь. Некоторые из них распознают сотни отдельных слов, другие могут даже «понимать» связную речь. Существуют компьютерные программы, способные читать тексты из букварей и отвечать на некоторые вопросы по этим текстам. Другие программы могут вести диалог с врачом о заболеваниях крови. Но круг вопросов, в которых «разбираются» такие программы, очень узок. И трудность не в запасе слов, а в том, что для понимания статьи из энциклопедии требуется больше начальных знаний и умения рассуждать, чем может учесть программа.

В 1950-х годах составлялись программы компьютерного перевода с одного языка на другой. Они были не очень эффективны, и спустя несколько лет пришлось признать, что для успешного перевода необходимо, чтобы программа «понимала» текст, который переводит. В настоящее время прилагаются усилия к тому, чтобы наделить компьютеры более полным пониманием все больших и больших фрагментов и закономерностей естественного языка. Такое понимание оценивается по эффективности программ, отвечающих на вопросы по тексту на основании информации, содержащейся в тексте, и заложенной в программу «способности к рассуждению».

Обучение на опыте. Человек и животные обучаются на собственном опыте, и такой способностью должны обладать и программы. Чтобы программа могла обучаться на собственном опыте, следует соответствующим образом представить в машине ее собственное поведение. Такое обучение может быть эффективным, если малые с точки зрения человека изменения в поведении отображаются малыми же изменениями в способе представления поведения. В настоящее время, чтобы изменить поведение программы, следует пересмотреть всю программу и в ряде мест внести в нее существенные изменения.

Одной из главных целей исследований в области искусственного интеллекта остается разработка программ, умеющих рассуждать, т.е. способных сочетать инструкции с собственными знаниями. Таким образом, для создания эффективно самообучающейся программы необходимо дальнейшее продвижение в области эпистемологии и способов представления знаний.

Промышленные роботы. Роботы, выполняющие тяжелую или опасную работу, все шире применяются в промышленном производстве. Самые первые из них программировались на повторение одной и той же последовательности действий, состоящей, например, в том, что заготовка берется в определенном месте и кладется под пресс или в печь, а затем вынимается. Даже несовершенные роботы позволяют создавать гибкие производственные системы. Промышленные роботы следующих поколений снабжались программами, предусматривающими «очувствленное» восприятие окружения с применением в некоторых случаях телевизионных камер для определения положения объектов. Существуют программы управления автомобилем, предотвращающие наезды на препятствия.

Экспертные системы. Это программы с «базой знаний», формализующей опыт специалистов в некоторой области, и с «механизмом вывода», позволяющим пользователю распознавать ситуацию, ставить диагноз или давать рекомендации для выбора действий. Одна из экспертных систем определяет структуру органического химического соединения по данным масс-спектрометрического анализа. Другая – помогает врачу поставить диагноз, рекомендует анализы и лечение, а затем дальнейшие анализы и лечение на основании результатов предыдущего.

Применение экспертных систем началось в 1980-х годах. Например, был разработан «помощник идентификатора кредитных карточек», вырабатывающий рекомендации для лица, обязанного принимать решение о принятии к оплате кредитной карточки с учетом рисков мошенничества и неплатежа, в зависимости от учетных записей владельца карточки и магазина.

назад   дальше