Искусственный интеллект

     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.

     3.6. ОС РВ

     Появление автономных робототехнических устройств повышает требования к ОС реального времени - организации процессов самонастройки, планирования обслуживающих операций, использования средств ИИ для принятия решений в условиях дефицита времени.

     3.7. 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 и 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).

     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 (лексический, морфологический,  терминологический, выявление незнакомых слов, распознавание национальных языков, перевод, коррекция ошибок, эффективное использование словарей).

     4.2. Высокопроизводительный OLAP-анализ  и извлечение информации из  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, гибкие экономные  производства, быстрое прототипирование, планирование работ, синхронизация цепочек снабжения, авторизации финансовых транзакций путем анализа профилей пользователей.

     5. Небольшое число конференций  посвящено выработке прикладных  методов, направленных на решение  конкретных задач промышленности в области финансов, медицины и математики.

     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.

     ИИ  в Стране восходящего солнца

     Профиль японских конференций (а этой стране принадлежит немало оригинальных и  уникальных достижений в области  ИИ), не сильно отличается от общемирового. Тем интереснее эти отличия - на них  сосредоточены значительные объемы инвестиций государственных и частных японских организаций. Среди направлений, более популярных в Японии в сравнении с европейскими и американскими школами ИИ, отметим следующие: создание и моделирование работы э-рынков и э-аукционов, 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, поиск и извлечение информации из данных, решение на этой основе задач реального мира - например, управления документооборотом).

     Много работ посвящено 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. Проект требует новых математических методов решения многомерных задач оптимизации. Ведутся работы по автоматическому распознаванию целей, анализу и предсказанию сбоев техники по отклонениям от типовых параметров ее работы (например, по звуку).

     Операция  “Буря в пустыне” стала стимулом к развитию экспертных систем с продвинутым  ИИ, применяемым в области снабжения. На разработках, связанных с технологиями машинного зрения, основано все высокоточное оружие.

     В СМИ нередко можно прочитать  о грядущих схватках самостоятельно действующих армий самоходных машин-роботов и беспилотных самолетов. Однако существует ряд нерешенных научных проблем, не позволяющих в ближайшие десятилетия превратить подобные прогнозы в реальность. Прежде всего это недостатки систем автоматического распознавания, не способных правильно анализировать 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. Поэтому на практике военные пытаются достичь менее масштабных целей. Значительные усилия вкладываются в исследования по распознаванию речи, создаются экспертные и консультационные системы, призванные автоматизировать рутинные работы и снизить нагрузку на пилотов. Нейронные сети достаточно эффективно применяются для обработки сигналов сонаров и отличения подводных камней от мин. Генетические алгоритмы используются для эвристического поиска решения уравнений, определяющих работу военных устройств (систем ориентации, навигации), а также в задачах распознавания - для разделения искусственных и естественных объектов, распознавания типов военных машин, анализа изображения, получаемого от камеры с низким разрешением или инфракрасных датчиков.

Список  литературы

     1.     Материалы сайта http://ru.wikipedia.org/.

     2.     Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.- М., 1991.

     3.     Шихов Е. Варианты реализации искусственного интеллекта – ресурс Интернета, http://neural.narod.ru/, 2002.

     4.     Квасный Р. Искусственный интеллект – ресурс Интернета, http://neural.narod.ru/, 2001.

     5.       Малюх В. Н. Введение в современные САПР: Курс лекций. — М.: ДМК Пресс, 2010. — 192 с. — ISBN 978-5-94074-551-8

6. Муромцев Ю. Л., Муромцев Д. Ю., Тюрин И. В. и др. Информационные технологии в проектировании радиоэлектронных средств: учеб. пособие для студ. высш. учебн. заведений. — М.: Издательский центр "Академия", 2010. — 384 с. — ISBN 978-5-7695-6256-3
7. Норенков И. П. Основы автоматизированного проектирования: учеб. для вузов. — 4-е изд., перераб. и доп.. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 430 с. — ISBN 978-5-7038-3275-2
8. Норенков И. П. Автоматизированное проектирование. Учебник. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. — 188 с.