2.6. Типова схема функціонування інтелектуальної системи

Зрозуміло, що функціонування інтелектуальної системи можна описати як постійне прийняття рішень на основі аналізу поточних ситуацій для досягнення певної мети. Тому природно виокремити стани, які утворюють типову схему функціонування інтелектуальної системи:

1. Безпосередньо сприймає зовнішню ситуацію; результатом є формування первинного опису ситуації.

2. Зіставляє первинний опис зі знаннями системи і поповнює цей опис; результатом є формування вторинного опису ситуації в термінах знань системи. Цей процес можна розглядати як процес розуміння ситуації або як процес перекладу первинного опису на внутрішню мову системи. При цьому можуть змінюватися внутрішній стан си­стеми та її знання.

Вторинний опис може бути не єдиним, і система має змогу вибира­ти між різними вторинними описами. Крім того, система в процесі роботи може переходити від одного вторинного опису до іншого. Якщо ми можемо формально задати форми внутрішнього представ­лення описів ситуацій та операції над ними, то сподіватимемося на певний автоматизований аналіз цих описів.

3. Планує цілеспрямовані дії та приймає рішення, тобто аналізує мож­ливі дії та їх наслідки і вибирає ті дії, що найкраще узгоджуються з метою системи. Таке рішення зазвичай формулюється певною внутрішньою мовою (свідомо або підсвідоме).

4. Зворотно інтерпретує прийняте рішення, тобто формує робочий алгоритм для реагування системи.

5. Реалізація реакції системи; наслідками є зміни зовнішньої ситуації і внутрішнього стану системи і т. д.

Проте особливо зауважимо: не слід вважати, що зазначені етапи є пов­ністю відокремленими у тому розумінні, що наступний етап починається тільки після того, як повністю закінчиться попередній. Навпаки, для функ­ціонування інтелектуальної системи характерним є взаємне проникнення цих етапів. Наприклад, ті чи інші рішення можуть прийматися вже на етапі безпосереднього сприйняття ситуації. Насамперед це рішення про те, на які зовнішні подразники слід звертати увагу, а на які не обов'язково. Зовніш­ніх подразників так багато, що їх сприйняття повинно бути вибірковим.

2.7. Класифікація основних напрямів досліджень

Однією з найтрадиційніших класифікацій напрямів досліджень у галузі штучного інтелекту є класифікація Е. Ханта.

Перший напрям – біологічний. В його основі лежать спроби вирішен­ня інтелектуальних задач шляхом безпосереднього моделювання психофізіологічних особливостей мозку людини засобами електронно-обчислювальних машин. З часом стало зрозумілим, що розв'язати цю проблему в повному обсязі неможливо і недоцільно. Подібне моделювання особливо­стей людського розуму призведе до копіювання не тільки позитивних, але й негативних якостей. Стало очевидно, що таке моделювання, хоча й має певне значення для створення штучного інтелекту, більше підходить для вивчення інтелекту природного. Таке вивчення оформилося у вигляді са­мостійної науки, яка дістала назву когнітивної психології.

Інший напрям дослідження проблем штучного інтелекту прагматичний. У ньому майже не розглядається психофізіологічна діяльність людського мозку, а розвиваються підходи до вирішення інтелектуальних задач незалежно від того, як співвідносяться ці підходи з тими процесами, що відбуваються в мозку людини.

Інша класифікація систем штучного інтелекту визначається моделя­ми і методами, що використовуються для вирішення практичних задач. Йдеться про символьний та конекціоністський підходи, що детально розглядатимуться в ході вивчення даного курсу. Зараз же можна відмі­тити, що символьний підхід орієнтований на моделювання процесів сві­домого логічного мислення, а конекціоністський — підсвідомих рефлекторних процесів. Ці підходи можуть застосовуватися як роздільно, так і в комбінації, проте найліпших успіхів можна досягти, лише комбінуючи їх. Зрозуміло, що без використання рефлекторних методів жодна серйозна інтелектуальна проблема не може бути вирішена через прокляття розмірності. З іншого боку, рефлекторні рішення далеко не завжди правильні та оптимальні, і тому людина не може обійтись без логічного мислення, як не можуть без нього обійтись і системи штучного інтелекту. Характерною особливістю сучасних досліджень є зближення та взаємопроникнення сим­вольного та конекціоністського підходів.

І, нарешті, дослідження в галузі штучного інтелекту можна класифіку­вати за типами задач. Серед практичних інтелектуальних задач, у роз­в'язку яких можна відмітити реальні здобутки – розпізнавання образів, автоматизація логічних побудов, створення діалогових систем типу "людина-машина" та систем автоматизованого перекладу текстів, робототехніка.

Слід зазначити, що жодна з існуючих систем штучного інтелекту, які працюють у перелічених галузях, не може реалізовувати згадані вище функції інтелектуальної системи в достатньому обсязі. Тому про них краще го­ворити як про інтелектуалізовані системи, які мають певні риси, що на­ближають їх до дійсно інтелектуальних систем.