Различные подходы построения систем искусственного интеллекта

Существует 4 основных подхода:

1. Логический подход – основой для него является булевая алгебра, которая дальнейшие развития получила исчисление предикатов. Она расширена за счет введения предметных символов, кванторов общности и существования.

Добиться большей выразительности к логическому подходу позволяет нечеткая логика. Основным ее отличием является, что правдивость высказывания кроме «да», «нет», которым соответствует «1», «0» может принимать еще и промежуточные значения. Для большинства логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку во время поиска решения возможен полный перебор вариантов, поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительных процессов, при небольших размерах БД.

2. Структурный подход – это попытка моделирования структуры человеческого мозга. Одной из таких попыток было устройство персептрон. Основной моделируемой структурной единицей персептрона, как и в большинстве других вариантов моделирования мозга является нейрон. Позднее возникли и другие модели, которые носят название нейронные сети. Эти модели различаются по строению отдельных нейронов по топологии связи между ними и по алгоритмам обучения. Среди наиболее известных нейроновых сетей можно назвать сети с прямым и обратным распространением ошибки стохастические нейронные сети Хопфилда. Нейронные сети наиболее успешно применяются в распознавании образа, а также в задачах прогнозирования, экспертных системах и т.д. Для структурных моделей характерно не слишком большая выразительность, небольшое распараллеливание алгоритмов и связанная с этим высокая производительность. Одним из самых важных свойств модели – это способность работы при условии не полной информации.

3. Эволюционный подход – при построении систем искусственного интеллекта по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели, а также правилам, по которым она будет изменяться (эволюционировать). Исходная модель может быть составлена по самым различным методам, что может быть и нейронная сеть и наоборот логических правил и т.д.

4. Имитационный подход – данный подход является классическим для кибернетики, в его реализацию часто используют устройство, которое называется «Черный ящик».

«Черный ящик» - это устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержание которого отсутствует полностью, но известно спецификации входных и выходных данных. Объект, поведение которого имитируется как раз и представляет собой этот «Черный ящик».

Основным недостатком имитационного подхода является низкая информационная способность большинства моделей.