Направления разработки искусственного интеллекта

1. Представление знаний

1.1. Модели представления знаний

1.1.1. Продукционная модель

1.1.2. Фреймы

1.1.3. Семантические сети

1.1.4. Логические модели

2. Манипулирование знаниями

2.1. - разработка способов пополнения знаний на основе их неполных описаний;

2.2. - создание методов достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний;

2.3. - разработка моделей рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений.

3. Проблемы разработки ИИ

3.1. создание баз знаний, образующих ядро систем, основанных на знаниях;

3.2. компьютерная лингвистика и машинный перевод;

3.3. интерпретация знаний;

3.4. машинное зрение;

3.5. адекватное хранение и обработка трехмерной визуальной информации.

4. Восприятие

4.1. - разработка методов представления информации о зрительных образах в базе знаний;

4.2. - создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода;

4.3. - создание средств для порождения зрительных сцен на основе внутренних представлений в системах ИС.

5. Обучение

5.1. Возможности

5.1.1. 1. Разработка методов формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней методы

5.1.2. 2. Переход от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи

5.1.3. 3. Создание приемов декомпозиции исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем ИИ

6. Поведение

6.1. Разработка поведенческих процедур

7. Общение

7.1. Круг задач этого направления

7.1.1. - проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке;

7.1.2. - понимание и синтез речи;

7.1.3. - теория моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ.

7.2. Формирующиеся методы построения

7.2.1. - лингвистических процессов;

7.2.2. - вопросно-ответных систем;

7.2.3. - диалоговых систем.