Иерархия построения целей и задач

Активно ведутся  работы и в области распознавания  планов, построения планировщиков и  расширения их возможностей, эвристического планирования с ресурсными ограничениями, управления планированием посредством  временной логики, планирования с  использованием графов.

Рассматриваются подходы  к планированию, при которых построение текущих планов выполняется непрерывно для каждого состояния системы  в реальном времени. Для этого  предусмотрен непрерывный мониторинг объекта управления.

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

Динамические интеллектуальные системы - результат интеграции экспертных систем с системами имитационного  моделирования. Это двухкомпонентные динамические модели, где один из компонентов  – база знаний, а другой компонент  имеет континуальный характер. Разрабатываются  методы выбора логик для описания временных зависимостей при построении динамических интеллектуальных систем.

Работы в области  систем поддержки принятия решений  посвящены моделированию сложных  технологических и технических  систем, поиску решений в условиях чрезвычайных ситуаций, задачам проектирования систем управления техническими объектами, использованию вероятностных подходов и сценариев при принятии решений, ряду других проблем. 
 

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. Сюда же включаются проблемы дискурса (иногда под дискурсом понимают совокупность речевых актов вместе с их результатами).

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 релевантной  информации в Интернете, на анализ текстовой  информации, на извлечение данных из текстов. Таким образом, значение методов  автоматического анализа текстов  будет в дальнейшем возрастать.

Предметом исследований является также динамическое моделирование  пользователя, в частности, в системах электронной коммерции, развитие фреймового подхода для представления запросов пользователя, адаптивный интерфейс, мониторинг и анализ покупательского поведения  в Интернете. 

6. Нечеткие модели и мягкие вычисления.

Это направление  представлено нечеткими схемами  «вывода по аналогии», взглядом на теорию нечетких мер с вероятностных  позиций, нечетким представлением аналитическими моделями для описания геометрических объектов, алгоритмами эволюционного  моделирования с динамическими  параметрами, такими как время жизни  и размер популяции, методами решения  оптимизационных задач с использованием технологий генетического поиска, гомеостатических и синергетических принципов  и элементов самоорганизации. 

7. 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. При этом в качестве источников такой компетентности могут выступать не только «прямые» её носители – эксперты различных областей, но и текстовые материалы – от учебников до протоколов, а также, разумеется, базы данных (имплицитные источники знаний). Вербализация, то есть перевод таких источников в эксплицитную форму составляет содержание методов обнаружения знаний в данных, в том числе различных методов обучения по примерам (включая предобработку больших массивов данных для дальнейшего анализа);

б) реализации программных средств поддержки баз знаний.

в) реализации программных  средств поддержки проектирования интеллектуальных систем. Набор таких  средств обычно содержит редактор текстов, редактор понятий, редактор концептуальных моделей, библиотеку моделей, систему  приобретения знаний от экспертов, средства обучения по примерам и ряд других модулей.