Развитие и осмысление

В 1960;е гг. создаются и применяются на практике первые программные средства интеллектуальных систем, такие как язык Lisp (ЛИСП), разрабатываются эвристические методы и универсальные системы решения задач типа GPS на логике предикатов, а также развиваются новые подходы к разработке искусственных нейросетей на импульсных моделях нейронов и различных вариантов персептроиов. Вместе с тем намечается скептицизм по отношению к практической полезности методов, основанных на логике предикатов, для решения задач большой размерности в условиях неопределенностей, а также отмечается спад активности в развитии нейросетевого направления вследствие опровержения гипотезы универсальности персептронов Ф. Розенблатта и ограниченности практических результатов применения нейронных сетей этого типа.

Рис. 1.1. Развитие искусственного интеллекта.

Концепция знаний.

В 1970;с гг. осуществляется переход к концепции знаний, в соответствии с которой знания в интеллектуальных программах (например, в виде набора фактов и правил) отделяются от средств вывода (интерпретатора, использующего эти знания для решения задачи). Эта концепция позволила создавать базы знаний для различных проблемных областей и включать их отдельным изменяемым модулем в интеллектуальную программу. На базе такой концепции создаются первые практически полезные логические экспертные системы (ЭС) и разрабатываются программные инструментальные средства логического программирования, такие как язык Prolog (ПРОЛОГ). Наряду с этим получает развитие объектная модель знаний, где знания представляются в форме семантических и фреймовых сетей. В это же время разрабатывается универсальная теория искусственных нейросетей, основанная на системах нейрои мнемоуравнений, и теория параллельной распределенной обработки информации. Эти теории легли в основу коннективизма как направления в искусственном интеллекте, в котором знания представляются ассоциативно в сетевой форме и формируются в системе путем обучения.