Обзор исследований в области искусственного интеллекта



Обзор исследований в области искусственного интеллекта - стр. 26


В первой части периода модернизма среди исследователей, занимавшихся "чистыми" проблемами искусственного интеллекта, очень распространенным было настроение критической самооценки. Одним из его симптомов была оживленная дискуссия между сторонниками формальных и неформальных методов (подробнее об этом — в главе 23). Кажется само собой разумеющимся, что имеют право на существование как исследования чисто теоретические, фундаментальные, так и прикладные, призванные использовать фундаментальные результаты в конкретных задачах.

А тем временем продолжалось активное развитие технологии экспертных систем для самых разных прикладных областей. Фирмы, специализирующиеся в области искусственного интеллекта, предлагали достаточно дорогие программные продукты, требовавшие специальной аппаратной среды и к тому же плохо поддающиеся интеграции с другими коммерческими системами. Вместо того чтобы осваивать свою нишу на рынке решением тех проблем, которые восприимчивы к подходу, основанному на знаниях, делались широковещательные заявления о создании эффективных систем, способных справиться с любой проблемой.

Возрождение интереса к исследованиям в области искусственного интеллекта связано с новым информационным взрывом. В расширяющейся информационной вселенной, без сомнения, не останутся невостребованными методы искусственного интеллекта при решении, по крайней мере, таких задач, как обработка текстов и изображений, которые нужно извлекать из различного рода источников, анализировать, классифицировать, индексировать, обобщать, интерпретировать и т.д. и т.п. Настало время и для внедрения результатов, достигнутых в технологии символических вычислений и обобщенной теории представления знаний. Но эти подходы должны сочетаться со статистическим и вероятностным подходами, поскольку нам приходится иметь дело с огромными и все увеличивающимися объемами информации, доступной по Internet и различным коммерческим информационным сетям.

< ... >

Рекомендуемая литература

Хорошим введением в проблематику искусственного интеллекта могут послужить книги Рича и Найта [Rich and Knight, 1991] и Уинстона [Winston, 1992]. Для студентов хорошим источником ссылок на работы в этой области, хотя и несколько устаревшие с точки зрения сегодняшнего дня, являются различные выпуски серии Handbook of Artificial Intelligence ([Barr and Feigenbaum, 1981, 1982]; [Cohen and Feigenbaum, 1982]). Читателям, интересующимся проблемой машинного распознавания естественного языка, рекомендую прочесть книгу Аллена (Allen, 1995), в которой описаны фундаментальные исследования в этой области, а о том, каким видится будущее искусственного интеллекта из окон лабораторий МИТ, читатель сможет узнать в книге Уинстнона и Шелларда [Winston and Shellard, 1990].

Начальные главы книги Нильсона [Nilsson, 1980] по-прежнему остаются лучшим описанием методики эвристического поиска, но более строгое математическое изложение этого материала можно найти в работе Перла [Pearl, 1984]. Некоторые примеры приложения методики эвристического поиска, взятые из современной практики, собраны в сборнике [Rayward-Smith et al, 1996], а Рейард-Смит в своей книге излагает современный взгляд на эти методы [Rayward-Smith, 1994].

Алгоритмы, аналогичные рассмотренному А , по-прежнему привлекают немалое внимание. Например, в одной из последних статей Корфа и Рейда [Korf and Reid, 1998] показано, что эвристики значительно улучшают процесс поиска не тем, что сужают поиск, как считалось до сих пор, а уменьшая его глубину. Таким образом, оказывается, что эвристики способствуют отысканию более коротких путей решения, не снижая при этом фактор ветвления.




Содержание  Назад