Университет XXI века: научное измерение

Физика, математика, информатика 197 помощников, чат-ботов, систем поддержки принятия решений и обработки боль- ших объемов данных. Однако, такой подход к определению понятия «искус- ственный интеллект» существенно обедняет и упрощает содержание исследова- ний в данной области знания. В настоящее время в определении содержания понятия «искусственный ин- теллект» принято выделять три парадигмы: нисходящую, восходящую и комби- нированную. Бытует мнение, что данная классификация отражает все многооб- разие не только существующих и успешно развивающихся теорий и технологи- ческих решений, но и охватывают перспективные идеи и направления будущих исследований. В рамках нисходящей парадигмы усилия исследователей сосредотачива- ются на создании символьных систем, которые в том или ином виде воспроиз- водят интеллектуальные способности человека: мышление, речь, эмоции, твор- чество и т. п. Сторонники данного направления при создании таких систем ис- пользуют методы, схожие с теми, которые используют специалисты-эксперты в той или иной предметной области: методы представления и обработки знаний. К нисходящей парадигме принято относить интуитивный, символьный и логи- ческий подходы. В основу функционирования систем, разработанных в рамках данного направления, положена одна из моделей представления знаний: семан- тическая, фреймовая, логическая, продукционная. Такие системы, которые раньше было принято называть экспертными, с успехом справляются с зада- чами распознавания образов, решения логических головоломок, доказательства теорем и другими. Восходящая парадигма отправной точкой исследований ставит не формали- зацию знаний, а механизмы мышления человека. Поэтому системы, разрабаты- ваемые в рамках данного направления искусственного интеллекта, не решают задачу в прямом смысле слова, а как бы угадывают ее решение. Методы, исполь- зуемые при создании систем данного типа, принято делить на структурный, эво- люционный и квазибиологический. Названия методов точно отражают основную идею, положенную в основу их реализации. Например, структурный метод от- талкивается от идеи зависимости интеллекта и сознания от сложной сети взаи- модействующих элементов некоторой природы – нейронов. В рамках данной па- радигмы исследования сосредотачиваются на моделировании сложных базовых структур, решающих задачу подобно тем механизмам, которые использует чело- век и природа: машинное обучение, генетические алгоритмы, нечёткая логика. Системы такого рода успешно решают задачи обработки естественного языка, компьютерного зрения, поиска в пространстве состояний и др. Комбинированная или гибридная парадигма исповедует подход к построе- нию интеллектуальных систем, при котором вместо попыток формализации сложных понятий «интеллект» и «разум» предпринимаются усилия по формали- зации более простых понятий «разумность» и «рациональное поведение», кото- рое демонстрируют рациональные агенты. Агентом выступает некая кибернети- ческая машина, способная обрабатывать поток информации, поступающей от сенсоров, и демонстрировать разумное поведение при выдаче результата, соот- ветствующего полученным данным.