Ведущие тенденции в современном искусственном интеллекте

В последние годы сформировались два самостоятельных подхода к построению искусственного разума: первый основан на применении технологии экспертных систем, предполагающей программно-алгоритмическую реализацию интеллектуальных функций, связанных с использованием знаний (так называемая «линия фон Неймана»), второй - на применении технологий нейросетевых структур, моделирующих интеллектуальные функции (нейрокомпьютинг).

Именно нейрокомпьютинг - архитектура обработки информации «по образу и подобию» биологических нервных систем - за счет увеличения степени параллелизма вычислений дает возможность решать проблемы, связанные с функционированием Интернета, в котором большую часть трафика составляют уже не символы, а образы - картинка, музыка, речь и видео. Поскольку компьютерная революция еще не завершена, постольку проблемы искусственного интеллекта будут весьма актуальными. Ведь «наше понимание человеческого мозга неполно: никто не понимает, как принимаются решения или как происходят свободные процессы воображения» (С.А. Шумский).

Одной из наиболее важных тенденций развития искусственного интеллекта в последнее десятилетие стала интеграция. Во-первых, еще в 80-е гг. экспертные системы стали объединяться с традиционными информационными технологиями, в результате чего появились гибридные экспертные системы. В таких интегрированных системах должны поддерживаться не только различные модели знаний, но и различные типы рассуждений; должны реализовываться как инженерия знаний, так и обработка образов.

Начался более фундаментальный процесс интеграции различных атрибутов (или если угодно, различных «рабочих определений») интеллекта в интересах взаимной компенсации недостатков и объединения преимуществ разнородных моделей и, как следствие, получения синергетических (нелинейных эффектов) (Fanabashi et al.). Примерами могут служить интегрированные нейрологические, нейронечеткие модели и «мягкие вычисления» по Л. Заде, нейроэкспертные системы И. Б. Фоминых, нейро-оптические модели О. П. Кузнецова, интегрированные дискретно-континуальные модели интеллектуальных динамических систем, модели эволюционной кибернетики, модели интеллектуальной совмещенной разработки, варианты интеграции нейронных сетей и сетей Петри и пр.

Результатом естественного развития системного подхода в ИИ является зарождение нового интеграционистского направления - синергетического ИИ. Объектом стергетического ИИ выступают сложные, самоорганизующиеся интеллектуальные системы. Область синергетического ИИ включает, в первую очередь, исследования процессов зарождения, формирования, деятельности, коммуникации, эволюции и кооперации сложных, открытых интеллектуальных систем различных классов